Une étude récente menée par Productrise a révélé que le mode IA de Google dans sa fonction de recherche tend à suggérer des produits plus chers que les résultats de recherche traditionnels. L'analyse a examiné plus de 2 millions de produits à partir de 100 000 requêtes effectuées à la fois avec le mode IA de Google et les paramètres de recherche classiques. En moyenne, les articles recommandés par le mode IA étaient 49 % plus chers que ceux des résultats de recherche standard. De plus, le même produit a été suggéré par les deux modes dans seulement 1,28 % des cas, ce qui indique que le mode IA recommande souvent des articles complètement différents. Même lorsqu'un même produit était suggéré par les deux méthodes de recherche, le mode IA orientait fréquemment les utilisateurs vers des vendeurs différents. Dans près de la moitié de ces cas (49,6 %), le mode IA sélectionnait un vendeur dont le prix était 21,6 % plus élevé que le résultat de la recherche classique. Cela suggère que bien que le mode IA puisse identifier le même produit, il pourrait conduire les utilisateurs vers des options plus coûteuses. Google a expliqué que tous les résultats de shopping, y compris ceux issus du mode IA, provenaient de la même source de données appelée le Shopping Graph. Cependant, les critères spécifiques que l'IA utilise pour sélectionner les produits ne sont pas entièrement transparents. Les systèmes d'IA comme celui-ci sont souvent décrits comme des "boîtes noires" car leurs processus de prise de décision sont complexes et pas toujours clairs pour les utilisateurs. L'étude met également en lumière une tendance comportementale connue sous le nom de délégation cognitive, selon laquelle les gens ont tendance à faire confiance aux recommandations de l'IA plutôt qu'à prendre leurs propres décisions. Cela pourrait conduire les utilisateurs à accepter les choix de l'IA sans les évaluer critique ment, entraînant potentiellement un dépense plus élevée. À mesure que le rôle de l'IA dans les décisions d'achat augmente, il devient de plus en plus important de comprendre comment ces systèmes influencent le comportement des consommateurs.