Otomoto wdraża bota AI. Zaproponował Poloneza

Otomoto odpala bota, bot proponuje Poloneza

Otomoto uruchomiło asystenta AI, który ma przeszukiwać ogłoszenia i pomagać kupującym znaleźć odpowiednie auto. Testy redakcji Spider’s Web ujawniły jednak spory problem: bot zaproponował Poloneza — samochód, którego produkcja zakończyła się w 2002 roku.

To nie jest tylko śmieszna anegdotka. Jeśli system agentowy odpowiedzialny za rekomendacje produktów nie odróżnia aut dostępnych na rynku od reliktów PRL-u, to rodzi pytanie o jakość danych, na których pracuje, albo o to, jak model interpretuje zapytania użytkowników.

Jak działa asystent Otomoto?

Platforma zintegrowała chatbota bezpośrednio z bazą ogłoszeń. Użytkownik opisuje, czego szuka — budżet, typ nadwozia, przebieg, rok produkcji — a bot ma zawęzić wyniki i zasugerować konkretne pojazdy. Na papierze brzmi to jak sensowne zastosowanie agenta AI: duża, ustrukturyzowana baza danych plus model językowy jako interfejs.

Problem w tym, że modele językowe mają tendencję do “uzupełniania” luk w danych własną wiedzą treningową. Jeśli baza zwróci pusty wynik albo model nie rozumie zapytania, może sięgnąć po cokolwiek, co pasuje kontekstowo — łącznie z autami, które od lat nie zjeżdżają z żadnej taśmy produkcyjnej.

Halucynacja czy błąd w danych?

Są dwa możliwe scenariusze. Pierwszy: w bazie Otomoto faktycznie pojawiło się ogłoszenie z Polonezem — platforma agreguje ogłoszenia prywatne, więc ktoś mógł wystawić auto z kolekcji. Bot znalazł je i uznał za trafne. Drugi scenariusz jest gorszy: model wygenerował rekomendację bez pokrycia w aktualnych ogłoszeniach, czyli klasyczna halucynacja w systemie, który powinien operować wyłącznie na zweryfikowanych danych.

Redakcja Spider’s Web nie sprecyzowała w tytule, który wariant wystąpił — i to samo w sobie jest informacją. Granica między “bot znalazł dziwne ogłoszenie” a “bot zmyślił” jest w takich systemach często niewidoczna dla użytkownika końcowego.

Agenci AI w e-commerce: wcześnie na hurraoptymizm

Otomoto to jeden z największych polskich serwisów ogłoszeniowych — według danych samej platformy, miesięcznie korzysta z niej ponad 5 milionów unikalnych użytkowników. Wdrożenie asystenta AI przy takiej skali to nie eksperyment w sandboksie, to produkcja.

Inne platformy ogłoszeniowe i e-commerce również testują podobne rozwiązania. Amazon od miesięcy rozwija Rufusa — chatbota do wyszukiwania produktów. Allegro pracuje nad własnymi narzędziami AI dla kupujących. Wszyscy mierzą się z tym samym problemem: model językowy świetnie rozumie intencję użytkownika, ale kiepsko radzi sobie z twardymi ograniczeniami bazy danych, jeśli nie jest odpowiednio uziemiony przez mechanizmy RAG albo ścisłe filtrowanie wyników.

Co musi działać, żeby bot był użyteczny?

Przy wyszukiwaniu aut krytyczne są trzy rzeczy:

• Aktualność danych — ogłoszenie sprzed tygodnia to nie to samo co sprzed roku, a bot musi to rozumieć
• Ograniczenie do bazy — model nie powinien móc “wyjść” poza aktywne ogłoszenia, nawet jeśli nie znajdzie idealnego dopasowania
• Transparentność braku wyników — lepiej powiedzieć “nie znalazłem nic w tym budżecie” niż zaproponować coś z kosmosu

Polonez jako rekomendacja narusza przynajmniej dwa z tych warunków jednocześnie.

Premiera z wpadką czy wpadka jako premiera?

Otomoto nie opublikowało oficjalnego komunikatu prasowego przy okazji wdrożenia bota — przynajmniej nie takiego, który trafiłby do mediów przed testem Spider’s Web. Funkcja pojawiła się cicho, a pierwsza szeroka wzmianka w mediach technologicznych dotyczy właśnie Poloneza.

Czy Otomoto wypuściło bota zbyt wcześnie? Systemy agentowe w zastosowaniach transakcyjnych wymagają znacznie surowszej ewaluacji niż zwykłe chatboty odpowiadające na FAQ. Błąd w rekomendacji auta to nie tylko śmieszna historia — to potencjalnie zmarnowany czas użytkownika, który jedzie obejrzeć auto, którego de facto nie ma.