Dirbtinis intelektas daugeliui jau tapo kasdienio darbo pagalbos įrankis. Tačiau dar susiduriama su situacijomis, kai dirbtinis intelektas pateikia, vadinamas, „haliucinacijas“. Ekspertai teigia, kad tai dažniausiai nutinka dėl labai paprastų priežasčių.

Užtikrintas atsakymas dar nereiškia tiesos

Pasak „Tele2“ klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovės Ingos Rudinskaitės, viena didžiausių klaidų – manyti, kad dirbtinis intelektas veikia kaip paieškos sistema ar faktų duomenų bazė.

„Daugelis DI įrankių atsakymus generuoja ne ieškodami vienos teisingos informacijos, o pagal tikimybę prognozuodami, koks sakinys ar žodis turėtų sekti toliau. Dėl to atsakymai dažnai skamba labai užtikrintai net tada, kai informacija nėra tiksli. Be to, modernūs modeliai papildomai treniruojami pateikti atsakymą net tada, kai tiksliausia reakcija būtų „nežinau“, todėl jų tonas dažnai atrodo itin užtikrintas – įrankis tiesiog „apmokytas“ vengti dvejojimo“, – sako I. Rudinskaitė.

Anot ekspertės, dirbtinis intelektas labai gerai atpažįsta kalbos, sakinių ir informacijos pateikimo dėsningumus, todėl jo sugeneruoti atsakymai dažnai skamba itin įtikinamai. Vis dėlto tai dar nereiškia, kad DI iš tiesų supranta informaciją taip, kaip ją supranta žmogus, ar geba savarankiškai įvertinti, kas yra tikslu, o kas – klaidinga.

Didžiausia problema ta, kad tokios klaidos nebūtinai yra akivaizdžios. DI haliucinacijos dažnai pateikiamos labai sklandžiai – su tariamais šaltiniais, įtikinamai skambančiais skaičiais ar neegzistuojančiomis citatomis.

„Jeigu trūksta konteksto ar patikimų šaltinių, dirbtinis intelektas gali pradėti spėlioti. Taip atsiranda haliucinacijos – išgalvoti faktai ar neegzistuojantys šaltiniai, kurie žmogui gali pasirodyti patikimi“, – atkreipia dėmesį ekspertė.

Kaip atpažinti haliucinacijas?

Atpažinti netikslų dirbtinio intelekto sugeneruotą atsakymą ne visada paprasta, tačiau yra keli ženklai, į kuriuos verta atkreipti dėmesį. Įtarimų turėtų kelti atsakymai, kurie skamba labai užtikrintai, tačiau kartu išlieka gana abstraktūs.

Itin didelė klaidų rizika atsiranda tada, kai dirbtiniam intelektui pateikiama per mažai informacijos arba užduodami labai platūs, neaiškūs klausimai.

„Vienas geriausių būdų sumažinti klaidų riziką – neprašyti dirbtinio intelekto „visko iš karto“. Kuo aiškesnė užduotis ir kuo daugiau konteksto pateikiama, tuo mažesnė tikimybė gauti netikslų atsakymą. Labai padeda aiškiai suformuluota užduotis, papildomi dokumentai ar konkretūs šaltiniai, kuriais dirbtinis intelektas turėtų remtis“, – teigia ekspertė.

Kada verta pasitelkti papildomus įrankius?

I. Rudinskaitė sako, kad dirbant su aktualijomis ar greitai besikeičiančia informacija verta naudoti „web search“ funkciją, kuri leidžia dirbtiniam intelektui pasiekti naujausius interneto šaltinius ir remtis ne tik anksčiau turėtais duomenimis.

„Dirbtinio intelekto modeliai ne visada turi naujausią informaciją, todėl kalbant apie teisės aktus, kainas ar naujienas verta papildomai įjungti paiešką internete ir pasitikrinti šaltinius. Vis dėlto svarbu suprasti, kad pati „web search“ funkcija nėra absoliuti apsauga nuo netikslumų – dirbtinis intelektas gali remtis nepatikimais šaltiniais, neteisingai interpretuoti rastą informaciją ar sumaišyti skirtingus šaltinius tarpusavyje. Tai sumažina haliucinacijų riziką, tačiau jos visiškai nepanaikina“, – sako I. Rudinskaitė.

Ji priduria, kad patikimiau veikia principas, kai DIi pateikiame konkretų šaltinį – dokumentą, PDF ar tekstą – ir paprašome atsakyti remiantis tik juo. Praktikoje taip pat padeda aiškios instrukcijos, pavyzdžiui, verta nurodyti atsakyti „nežinau“, jei informacijos nepakanka. Taip pat rekomenduojama sudėtingas užduotis skaidyti į mažesnius žingsnius, nes tai leidžia greičiau pastebėti galimus netikslumus.

Siekdamos išvengti nepatikimos informacijos, vis daugiau organizacijų investuoja ne tik į pačius dirbtinio intelekto sprendimus, bet ir į darbuotojų gebėjimą jais naudotis atsakingai bei efektyviai.

„Tele2“ taip pat aktyviai investuoja į darbuotojų dirbtinio intelekto kompetencijas bei vidinius sprendimus. Bendrovė darbuotojams yra sukūrusi vidinį dirbtinio intelekto asistentą „Tele2 Genie“, kuris naudojamas kasdienėms užduotims, informacijos apdorojimui ir produktyvumui didinti.

Svarbiausia – kritinis mąstymas

Pasak ekspertės, dirbtinis intelektas gali būti puikus pagalbininkas, tačiau galutinę atsakomybę visada prisiima žmogus.

„Jeigu DI sugeneruotas tekstas bus naudojamas viešoje komunikacijoje, priimant verslo sprendimus ar dirbant su klientais, svarbiausius faktus būtina papildomai patikrinti. Dirbtinis intelektas gali padėti greičiau dirbti, tačiau svarbu nepamiršti, jog jis nėra neklystantis ekspertas“, – pabrėžia I. Rudinskaitė.

Dirbtinio intelekto tobulėjimas keičia ir mokymo kokybę. Vis daugiau studentų į pagalbą pasitelkia dirbtinio intelekto siūlomas funkcijas, kurios padeda ieškoti informacijos, spręsti užduotis. Tyrimų duomenimis DI gali padėti kelti studento motyvaciją ir įsitraukimą, kadangi jis suteikia lengvesnius paaiškinimus ir prieigą prie informacijos.

Vis dėlto, nors dirbtinis intelektas leidžia informaciją pasiekti greičiau nei bet kada anksčiau, kyla svarbus klausimas – ar greitas atsakymas visada reiškia kokybišką mokymąsi? Taip pat vėl grįžtame prie fundamentalaus klausimo: kaip iš tiesų formuojasi ilgalaikis supratimas ir kokį vaidmenį jame atlieka laikas?

Apie tai, kaip dirbtinio intelekto įrankiai veikia mokymosi procesą, plačiau pasakoja VILNIUS TECH Fundamentinių mokslų fakulteto (FMF) Informacinių technologijų katedros doc. dr. Irina Vinogradova-Zinkevič, turinti tarpdisciplininį išsilavinimą matematikos, informatikos ir edukologijos srityse.

Patogu – bet ar padeda mokytis?

Generatyvinis dirbtinis intelektas leidžia greitai gauti atsakymus, paaiškinimus ar net išspręstas užduotis. Tačiau tokia pagalba gali lemti vadinamąjį kognityvinį perkėlimą, kai dalis mąstymo procesų perkeliama išoriniams įrankiams.

„Kai studentas gauna paruoštą atsakymą, gali susidaryti įspūdis, kad medžiaga yra suprasta. Vis dėlto, žinių vertinimo metu dažnai paaiškėja, kad šis supratimas yra paviršutiniškas. Šis reiškinys siejamas su vadinamąja „mokymosi iliuzija“, kai informacija atrodo aiški ją skaitant ar matant paaiškinimą, tačiau be pagalbos studentas jos nebegali atkurti“, – pažymi doc. dr. I. Vinogradova-Zinkevič.

Paviršutiniškas mokymasis ar ilgalaikis žinių įsisavinimas?

Tyrimai rodo, kad neapgalvotas DI naudojimas gali skatinti paviršutinišką mokymąsi. Tokiu atveju informacija įsimenama trumpam, tačiau nėra susiejama į nuoseklią žinių sistemą.

Doc. dr. I. Vinogradova-Zinkevič per daugiau nei dvidešimt metų darbo VILNIUS TECH sukaupė ilgametę pedagoginę patirtį, apimančią dėstymą, dėstytojų kvalifikacijos tobulinimo kursų vedimą bei dalyvavimą edukaciniuose projektuose. Ši patirtis leido įgyti vertingų įžvalgų apie mokymosi procesų pokyčius. „Savo paskaitose, nuo praeitų mokslo metų rudens semestro pastebėjau ryškų studentų konceptualaus supratimo susilpnėjimą bei sunkų įgytų žinių perkėlimą naujosiose situacijose. Studentai, gebėję parengti kokybiškas laboratorinių darbų ataskaitas ir sklandžiai pristatyti jų rezultatus, po tam tikro laiko susidurdavo su sunkumais atkartodami įgytas žinias ar taikant jas analogiškose užduotyse“, – pastebi dėstytoja.

Būtent šie pastebėjimai paskatino giliau analizuoti dirbtinio intelekto poveikį mokymosi kokybei ir tapo pagrindu šių metų balandį pateiktai tarptautinio mokslinio projekto „AI-LEARN“ paraiškai. Prie šios iniciatyvos prisijungė mokslininkai iš Jyväskylä universiteto Suomijoje, Umeå universiteto Švedijoje ir Farerų salų universiteto, kurie savo akademinėje veikloje taip pat kelia klausimus, susijusius su atsakingu dirbtinio intelekto naudojimu mokymosi procese.

Docentė taip pat atkreipia dėmesį, kad dalis studentų, derinančių studijas su darbu, susiduria su laiko trūkumu ir nuovargiu, todėl kontaktinių užsiėmimų metu mažėja jų dėmesio koncentracija ir įsitraukimas į diskusijas bei aptarimus. Dėl to studentai dažnai atideda mokymąsi vėlesniam laikui, pereina prie savarankiško darbo ir neretai pasitelkia dirbtinio intelekto įrankius, leidžiančius greičiau generuoti atsakymus, tačiau tai ne visuomet skatina gilesnį medžiagos apdorojimą.

Kodėl mokymuisi reikia laiko?

Žmogaus pažintiniai procesai yra apriboti darbo atminties pajėgumu. Skirtingai nei dirbtinio intelekto sistemos, kurios gali generuoti atsakymus akimirksniu, žmogaus mokymasis yra susijęs su laipsnišku žinių struktūrų formavimu ilgalaikėje atmintyje, paaiškina VILNIUS TECH mokslininkė.

„Būtent todėl svarbu, kaip organizuojamas mokymasis. Vadovaujantis vokiečių psichologo, eksperimentinių atminties tyrimų pradininko Hermann Ebbinghaus tyrimais, išskaidytas mokymasis (kai medžiaga kartojama su pertraukomis) yra efektyvesnis nei intensyvus kartojimas per trumpą laiką. Vėlesni tyrimai patvirtino, kad nors intensyvus mokymasis gali suteikti greitą rezultatą, ilgainiui tokios žinios išlieka silpniau. Kai per trumpą laiką tenka apdoroti didelį kiekį informacijos, gali atsirasti kognityvinė perkrova, apsunkinanti gilesnį supratimą ir žinių įsisavinimą“, – pastebi docentė.

Kaip stiprinti ilgalaikę atmintį studijų procese?

Ilgalaikį žinių įtvirtinimą lemia ne vien mokymuisi skirtas laikas – ne mažiau svarbus ir pats mokymosi būdas. Dėstytoja I. Vinogradova-Zinkevič pabrėžia, kad gilesniam supratimui svarbus aktyvus darbas su informacija – jos kartojimas, taikymas bei savarankiškas žinių atkūrimas.

„Efektyviam įsiminimui rekomenduojama medžiagą kartoti keliais intervalais (pvz., po 1 dienos, 3–4 dienų, savaitės ir vėliau), o pats kartojimo procesas turėtų apimti aktyvų žinių atkūrimą, o ne vien pasyvų peržiūrėjimą. Būtent dėl šios priežasties, paskaitų metu dėstytojai dažnai įtraukia klausimus iš ankstesnės medžiagos, siekdami skatinti ilgalaikį žinių įtvirtinimą“, – patikslina mokslininkė.

Taip pat, bandymas savarankiškai prisiminti informaciją (pvz., atsakinėjant į klausimus be pagalbos) stiprina atmintį labiau nei pakartotinis medžiagos peržiūrėjimas.

Gebėjimas paaiškinti sąvokas savais žodžiais skatina gilesnį temos supratimą ir padeda formuoti nuoseklias žinių struktūras. Net ir aiškindamas sąvokas dirbtiniam intelektui, atliekančiam konsultanto vaidmenį, žmogus gali geriau įsisavinti nagrinėjamą temą.

Kitas svarbus aspektas, pažymi dėstytoja, tai ne tik įsiminti atskiras formules ar faktus, bet ir suprasti jų tarpusavio ryšius bei bendrus principus. DI gali būti naudingas kaip pagalbinė priemonė, tačiau svarbu išlaikyti aktyvų mokymosi vaidmenį – ne tik gauti atsakymus, bet ir juos analizuoti, tikrinti bei interpretuoti.

„Vis dėlto visų mokymosi procesų kontroliuoti nėra įmanoma, todėl didėja paties studento vaidmuo priimant sprendimus, kaip ir kokiu mastu naudoti dirbtinio intelekto įrankius. Tokie sprendimai tiesiogiai susiję su mokymosi rezultatais, ypač ilgalaikės atminties ir konceptualaus supratimo formavimu“, – apibendrina VILNIUS TECH dėstytoja doc. dr. Irina Vinogradova-Zinkevič.

DI nuovargis 2026-aisiais: kodėl aklas pasitikėjimas algoritmais gali jus nuvesti į neegzistuojantį kanjoną?

Per pastaruosius metus DI įrankių atsiranda vis daugiau ir dėl šios priežasties žmonės susidūrė su DI nuovargiu. Todėl kyla klausimas ar dar džiaugiames kiekvienu nauju įrankiu, ar jau nuo jų esame pavargę.

2026 m. balandžio mėn. „Talker Research“ atliktas tyrimas atskleidė įdomią dvilypę situaciją: nors net 69 proc. žmonių vienaip ar kitaip naudoja DI įrankius, net 54 proc. apklaustųjų teigia, kad jie tiesiog „pavargo klausytis“ apie šią technologiją. Darbe žmonės susiduria su vadinamąja „DI siena“ – juos vargina organizacinis spaudimas diegti naujoves, technologinis sudėtingumas ir nerimas dėl ateities.

Panašią tendenciją matome ir versle. Remiantis MIT ir „Natixis“ analize, didžioji dalis (apie 95 proc.) įmonių, bandančių integruoti DI į savo procesus, vis dar nesugeba iš to sukurti apčiuopiamos ilgalaikės vertės. Mes perėjome iš aklo entuziazmo fazės į blaivaus realybės vertinimo etapą.

Kai DI suplanuoja atostogas neegzistuojančioje vietoje

Puikus pavyzdys, kai per didelis pasitikėjimas DI gali atsisukti prieš mus, yra kasdienės užduotys, pavyzdžiui, kelionių planavimas. BBC straipsnyje labai taikliai aprašomi pavojai, slypintys generatyviniuose DI patarimuose.

Štai reali situacija: Peru kalnuose kelionių vadovas netyčia nugirdo dviejų turistų pokalbį – jie ruošėsi žygiui į „Šventąjį Humantay kanjoną“. Skamba įspūdingai, tiesa? Problema ta, kad tokia vieta apskritai neegzistuoja – ją tiesiog sugalvojo DI. Kitas pavyzdys – turistų pora Japonijoje, kuri pasikliovė „ChatGPT“ sudarytu maršrutu, teigusiu, kad keltuvas nuo kalno veikia iki pusės šešių vakaro. Pora liko įstrigusi kalno viršūnėje, nes DI pateikė neteisingą stoties uždarymo laiką.

Apklausos rodo, kad apie 33 proc. žmonių, planavusių keliones su DI, gavo rekomendacijų su visiškai išgalvota arba neteisinga informacija (vadinamosiomis haliucinacijomis). Algoritmai puikiai apdoroja tekstą, tačiau neturi realaus pasaulio nuovokos.

„Anthropic“ tyrimai ir lūkesčių praraja

Kodėl taip nutinka? 2026 m. kovo mėn. DI bendrovė „Anthropic“ paskelbė išsamų tyrimą apie DI poveikį darbo rinkai, kuris atskleidžia tikrąją situaciją. Mokslininkai nubraižė grafiką, rodantį prarają tarp teorinių DI galimybių ir realaus jo pritaikymo.

Pavyzdžiui, IT ir matematikos srityse DI teoriškai gali atlikti iki 94 proc. užduočių, tačiau realus jo panaudojimas siekia vos 33 proc. Teisės srityje teorinės galimybės siekia beveik 90 proc., bet realiai pritaikoma tik apie 20 proc. Kodėl šis atotrūkis toks didelis? Todėl, kad patikimumas nespėja žengti koja kojon su galimybėmis. Modelių atsakymai vis dar stokoja nuoseklumo. Kai kuriame kodą, analizuojame teisinius dokumentus ar net planuojame žygį į kalnus, mums reikia 100 proc. tikslumo. Šiuo metu DI dažnai gali pasiūlyti tik 80–90 proc. tikslumą, o likusi dalis gali virsti katastrofiška klaida.

Žmogiškumo premija

Vienas įdomiausių 2026 m. pastebėjimų – visuomenė pradėjo atpažinti DI braižą ir jį atmesti. Rinkodaros analizės rodo, kad vartotojų įsitraukimas į socialinių tinklų turinį, kuris, jų manymu, yra sugeneruotas DI, sumažėja 20–35 proc.

Žmonės pradėjo vertinti vadinamąją „mikčiojimo premiją“ (angl. Stutter Premium) – natūralų, šiek tiek netobulą, autentišką žmogaus sukurtą turinį. Mums labiau patinka vaizdo įrašas su natūraliomis pauzėmis ar tekstas, turintis žmogaus mąstymo unikalumą, nei preciziškai nušlifuotas, bet sintetinis DI produktas. Mes nebenorime kalbėtis su robotais – mes norime, kad jie padėtų mums atrasti daugiau laiko pabūti žmonėmis.

Ateities tendencija – ne pakeitimas, o partnerystė

Ką visa tai reiškia studentams, mokslininkams ir kiekvienam iš mūsų? Ar DI amžius baigiasi? Tikrai ne. Baigiasi tik aklo, nerealaus entuziazmo fazė.

Dar vienas 2026 m. vasarį „Anthropic“ paskelbtas tyrimas parodė aiškią tendenciją: efektyviausi ir geriausi DI naudotojai yra tie, kurie technologiją naudoja kaip „minčių partnerį“ (angl. thought partner), o ne visiškai deleguoja jai darbą. Išmintingas mokslininkas (ar keliautojas) DI naudos kaip įrankį greitam duomenų apdorojimui, bet visada pats patikrins faktus.

DI nuovargis yra sveikas reiškinys. Tai ženklas, kad mes, kaip vartotojai, bręstame. Nustojame aklai tikėti „stebuklinga lazdele“ ir pradedame suprasti tikrąją, nors ir ribotą, technologijos vertę. Mokslininko, studento ar tiesiog smalsaus keliautojo karjera DI amžiuje priklausys ne nuo to, kaip greitai sugebėsite sugeneruoti tekstą, o nuo to, kaip kritiškai gebėsite įvertinti gautą informaciją – kad neatsidurtume neegzistuojančiame kanjone.

DI vis dažniau naudojamas kasdienybėje, kai kuriais atvejais to net nepastebime. Todėl „Samsung“ technologijų bendrovė tęsia „AI dirbtuvių“ iniciatyvą ir Kaune, balandžio mėnesį kviečia gyventojus į nemokamas gyvas dirbtuves.

Pirmieji šios iniciatyvos renginiai jau įvyko kovo mėnesį Vilniuje ir Kaune, kur sulaukė didelio susidomėjimo. Į dirbtuves rinkosi įvairaus amžiaus dalyviai – nuo moksleivių iki senjorų, norinčių geriau suprasti, kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti jų kasdienybę.

„Samsung“ komunikacijos vadovė Lietuvoje Eglė Tamelytė pabrėžia, kad didžiausia šių dirbtuvių vertė – galimybė ne tik sužinoti apie technologijas, bet ir patiems jas išbandyti. Užsiėmimų metu sudėtingesnes temas technologijų ekspertai pristato paprastai ir suprantamai.

„Matome, kad žmonėms labai trūksta ne teorinių paaiškinimų, o realių pavyzdžių – kaip dirbtinio intelekto funkcijos gali būti išnaudojamos kasdienėse situacijose. Būtent tai ir stengiamės parodyti dirbtuvių metu“, – sako E. Tamelytė.

Balandžio antroje pusėje Kaune vyksiančiuose užsiėmimuose gyventojai galės iš arčiau susipažinti su dirbtinio intelekto funkcijomis, integruotomis naujausiuose „Galaxy S26“ serijos išmaniuosiuose telefonuose. Praktinių sesijų metu bus demonstruojama, kaip šios technologijos gali padėti greičiau apdoroti informaciją, lengviau planuoti užduotis ar kurti turinį – nuo tekstų iki vizualų.

Dirbtuvės vyks balandžio 24–26 dienomis Kauno „Akropolio“ „Bitė Lietuva“ salone: penktadienį nuo 15:00 val. iki 19:00 val., šeštadienį ir sekmadienį – nuo 12:00 val. iki 16:00 val. Išankstinė registracija nėra būtina – prisijungti gali visi norintys, pasirinkę jiems patogų laiką pagal numatytą programą.

Pasak organizatorių, šios dirbtuvės suteikia galimybę kiekvienam žmogui atrasti, kaip dirbtinis intelektas gali būti pritaikytas būtent jo kasdienybėje – nepriklausomai nuo amžiaus, profesijos ar turimų technologinių žinių.

Toks asmeninio santykio su technologijomis stiprinimas padeda ne tik geriau suprasti jų veikimą, bet ir įgyti daugiau pasitikėjimo jomis naudojantis. E. Tamelytės teigimu, dirbtuvėse pasitikėjimo įgavę dalyviai drąsiau pradeda taikyti dirbtinio intelekto sprendimus savo darbe, moksluose ar laisvalaikiu.

„Dirbtinis intelektas jau kuris laikas nebėra ateities technologija – jis naudingas įvairiausiose srityse, nuo medicinos iki kasdienių išmaniųjų įrenginių funkcijų. Mūsų tikslas – padėti žmonėms nebijoti juo naudotis ir parodyti, kad tai gali būti paprastas, kasdienis ir itin naudingas įrankis“, – teigia E. Tamelytė.

Pirkėjų atsiliepimai nuo seno yra vienas patikimiausių informacijos šaltinių, tačiau didėjant dirbtinio intelekto įtakai svarbu į juos žvelgti kritiškai.

Pasaulyje, kuriame dirbtinis intelektas (DI) daro internete randamą turinį vis mažiau patikimu, vartotojai vis dažniau kreipiasi į kitų žmonių atsiliepimus kaip į realaus pasaulio patvirtinimą. Kol daugelis naudoja šią technologiją apsipirkdami, ypač ieškodami informacijos apie produktus, neretas išreiškia nuogąstavimus, kad, pavyzdžiui, DI sukurtos rekomendacijos gali būti pernelyg tendencingos ir neatspindinčios tikrovės.

„Vartotojai bando orientuotis skaitmeniniame pasaulyje, kuriuo jie ne visiškai pasitiki, su tuo, kuo pasitiki labiausiai – vartotojų atsiliepimais, bet ir jie taip pat gali nuvilti. Tai tarsi užburtas ratas, kuriame žmonės yra labai skeptiški DI atžvilgiu, tačiau vis tiek yra priklausomi nuo turinio, kuriuo DI gali lengvai manipuliuoti. Kaip rodo įvairūs tarptautiniai tyrimai, tai padaryti – pakankamai nesunku“, – teigia rinkodaros ekspertas, „Omnisend“ viceprezidentas plėtrai Evaldas Mockus.

Netikrų atsiliepimų – tik daugėja

Naujausias „Omnisend“ tyrimas atskleidžia tendenciją: kol netikro turinio – vaizdo klastočių (angl. deepfakes), klaidinančių DI vaizdų, netikrų naujienų puslapių – internete daugėja, žmonių pasitikėjimas vartotojų atsiliepimais internete auga. Tuo metu kito tyrimo, kurį atliko „Capital One Shopping“, rezultatai rodo, kad Jungtinėse Amerikos Valstijose beveik kas trečias (30 proc.) atsiliepimas yra arba netikras, arba klaidinantis. Be to, net 82 proc. vartotojų su netikrais atsiliepimais susiduria bent kartą per metus.

Kaip teigia E. Mockus, vartotojai noriai pasikliauja atsiliepimais internete, kad galėtų įsitikinti, jog prekės yra tikros – ypač augant DI įtakai. Remdamasis konsultacijų bendrovės KPMG duomenimis ekspertas teigia, jog net trys ketvirtadaliai (73 proc.) Lietuvos gyventojų nėra užtikrinti dėl turinio internete patikimumo, nes jis galėjo būti sukurtas pasitelkus DI.

„DI amžiuje žmonės natūraliai kreipiasi į kitus žmones, ieškodami užtikrinimo priimant svarbius sprendimus. Kai viską – nuo produktų aprašymų iki nuotraukų – galima sukurti akimirksniu, žmonių atsiliepimai gali atrodyti realistiškesni nei bet kas, ką sako prekės ženklas. Tačiau tai, kas atrodo tikroviška, nereiškia, kad tai automatiškai yra tiesa: vidutiniškai kas trečias atsiliepimas gali būti sukurtas ne žmogaus. Todėl svarbu būti ypač atsargiems ir vadovautis sveiku protu – net ir tada, kai turinys atrodo žmogiškas“, – tvirtina E. Mockus.

Prekybininkams pataria, kaip padėti pirkėjams

Paklaustas, kaip prekybininkai ir prekių ženklai gali padėti žmonėms susigaudyti DI amžiuje, rinkodaros ekspertas pabrėžia: tai, kaip pateikiami pirkėjų atsiliepimai, yra ne mažiau svarbu nei jų turėjimas. Anot jo, šiandien kur kas svarbiau yra tai, kiek pasitikima atsiliepimais.

„Pirkėjai ieško paprastų požymių, rodančių, kad atsiliepimai yra tikri: patvirtinti pirkimai, išsamūs atsiliepimai ir skaidrumas dėl to, kaip jie renkami. Prekių ženklai, kurie investuoja į šiuos pasitikėjimo rodiklius, yra tie, kurie išsiskirs iš kitų ženklų“, – pabrėžia „Omnisend“ atstovas.

Paklaustas, kaip prekybininkams reikėtų išskirti savo prekės ženklą, E. Mockus pirmiausia pataria pateikti svarbiausią informaciją, nepasikliaujant vien tik jos kiekiu. „Išryškinkite privalumus, trūkumus ir naudingiausius atsiliepimus struktūrizuotu ir tokiu formatu, kurį būtų lengva suprasti tiek pirkėjams, tiek DI įrankiams. Mažesnis išsamių, konkrečių ir netgi nevienareikšmių atsiliepimų rinkinys sukuria daugiau patikimumo nei šimtai penkių žvaigždučių įvertinimų apie nieką.“

Jis taip pat pataria išskirti tai, kas pabrėžtų vartotojų atsiliepimų patikimumą. Eksperto teigimu, verta teikti pirmenybę patvirtintiems pirkimams, laiko žymoms, atsiliepimų autoriaus istorijai ir išsamioms detalėms: nuotraukoms, kontekstui, naudojimo pavyzdžiams.

„Naudokite standartines praktikas, pavyzdžiui, „patvirtinto pirkėjo“ ženklus, informaciją apie moderavimą ir sukčiavimo aptikimo įrankius, kad parodytumėte atsiliepimų autentiškumą. Jei įmanoma, naudokite nepriklausomą patvirtinimą. Trečiųjų šalių atsiliepimų platformos ar išoriniai patvirtinimo įrankiai gali suteikti papildomą patikimumo lygį ir sumažinti suvokiamą šališkumą“, – pataria „Omnisend“ viceprezidentas plėtrai E. Mockus.