Store språkmodeller (LLM) kan matche eller overgå menneskelige undersøkelser. Forskere fra ETH Zürich og Universitetet i Mannheim viste at store språkmodeller kan forutsi hva folk vil kjøpe med omtrent 90 % av menneskelig nøyaktighet. De brukte 9 300 virkelige undersøkelsessvar uten å gjennomføre en eneste ny spørreundersøkelse . Dette tyder på at syntetisk forbrukermodellering blir stadig mer levedyktig.
Generativ KI tas raskt i bruk av virkelige kunder. Capgeminis forbrukerundersøkelse fra 2025 (12 000 respondenter) fant at nesten én av fire forbrukere har brukt generativ KI til å handle, og 68 % er forberedt på å følge anbefalingene . Blant Gen Z har 55 % allerede kjøpt produkter anbefalt av generative KI-verktøy . BCG rapporterte at handle-relatert GenAI-bruk økte med 35 % mellom februar og november 2025 .
Forbrukernes tillit og personvern er avgjørende faktorer. En systematisk gjennomgang basert på Scopus (2025) fant at forbrukerholdninger (tillit, personvernbekymringer) og atferdsintensjoner er primære mediatorer for KI-adopsjon på dette området. Etiske hensyn understreker behovet for transparente algoritmiske arkitekturer .
Viktige forbehold. Prediktiv nøyaktighet kan forringes med sparsomme eller skjeve treningsdata, og modeller kan slite med sjeldne hendelser, radikalt nye trender eller endringer i forbrukersentiment som ikke gjenspeiles i historiske data. Flere studier påpeker at KI best brukes som et supplement til – ikke en erstatning for – menneskelig dømmekraft og kvalitativ markedsundersøkelse .
Store språkmodeller (LLM) kan matche eller overgå menneskelige undersøkelser. Forskere fra ETH Zürich og Universitetet i Mannheim viste at store språkmodeller kan forutsi hva folk vil kjøpe med omtrent 90 % av menneskelig nøyaktighet. De brukte 9 300 virkelige undersøkelsessvar uten å gjennomføre en eneste ny spørreundersøkelse . Dette tyder på at syntetisk forbrukermodellering blir stadig mer levedyktig.
Generativ KI tas raskt i bruk av virkelige kunder. Capgeminis forbrukerundersøkelse fra 2025 (12 000 respondenter) fant at nesten én av fire forbrukere har brukt generativ KI til å handle, og 68 % er forberedt på å følge anbefalingene . Blant Gen Z har 55 % allerede kjøpt produkter anbefalt av generative KI-verktøy . BCG rapporterte at handle-relatert GenAI-bruk økte med 35 % mellom februar og november 2025 .
Forbrukernes tillit og personvern er avgjørende faktorer. En systematisk gjennomgang basert på Scopus (2025) fant at forbrukerholdninger (tillit, personvernbekymringer) og atferdsintensjoner er primære mediatorer for KI-adopsjon på dette området. Etiske hensyn understreker behovet for transparente algoritmiske arkitekturer .
Viktige forbehold. Prediktiv nøyaktighet kan forringes med sparsomme eller skjeve treningsdata, og modeller kan slite med sjeldne hendelser, radikalt nye trender eller endringer i forbrukersentiment som ikke gjenspeiles i historiske data. Flere studier påpeker at KI best brukes som et supplement til – ikke en erstatning for – menneskelig dømmekraft og kvalitativ markedsundersøkelse .