Kluczowe wnioski z najnowszych badań i raportów branżowych:

• Wysoka dokładność jest osiągalna, ale różni się w zależności od metody. Badanie z 2025 roku opublikowane w PMC, porównujące cztery modele uczenia maszynowego (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN), wykazało, że metody gradient boosting (CatBoost i XGBoost) oraz sieci neuronowe są szczególnie skuteczne w przewidywaniu zachowań konsumentów na potrzeby precyzyjnego marketingu – osiągając wyniki F1 na poziomie 0,93 . Zastosowania przemysłowe raportują 70–80% dokładności kierunkowej w prognozowaniu trendów na kolejny kwartał przy użyciu predykcyjnej AI .

• Duże modele językowe (LLM) mogą dorównać lub przewyższać dokładność tradycyjnych badań ankietowych. Naukowcy z ETH Zürich i University of Mannheim wykazali, że duże modele językowe są w stanie przewidzieć, co ludzie kupiliby, z dokładnością około 90% względem człowieka, wykorzystując 9 300 rzeczywistych odpowiedzi ankietowych – bez przeprowadzania ani jednej nowej ankiety . Otwiera to drzwi do syntetycznego modelowania konsumentów.

• Generatywna AI jest szybko adoptowana przez rzeczywistych konsumentów. Badanie Capgemini z 2025 roku (12 000 respondentów) wykazało, że prawie co czwarty konsument używał generatywnej AI do zakupów, a 68% jest gotowych działać na podstawie jej rekomendacji. Wśród pokolenia Z 55% kupiło już produkty polecone przez narzędzia generatywnej AI . BCG raportuje, że korzystanie z GenAI w kontekście zakupów wzrosło o 35% między lutym a listopadem 2025 roku .

• Zaufanie konsumentów i prywatność pozostają kluczowymi mediatorami. Systematyczny przegląd Scopus z 2025 roku wykazał, że postawy konsumentów (zaufanie, obawy o prywatność) oraz intencje behawioralne są głównymi mediatorami adopcji AI w tej dziedzinie, podczas gdy względy etyczne podkreślają potrzebę przejrzystych architektur algorytmicznych .

• Ważne zastrzeżenia. Dokładność predykcyjna może się pogorszyć przy rzadkich lub obciążonych danych treningowych, a modele mogą mieć trudności z rzadkimi zdarzeniami, radykalnie nowymi trendami lub zmianami nastrojów konsumentów, które nie są odzwierciedlone w danych historycznych. Kilka badań podkreśla, że AI najlepiej stosować jako uzupełnienie, a nie zamiennik ludzkiego osądu i jakościowych badań rynkowych .

Kluczowe wnioski z najnowszych badań i raportów branżowych:

• Wysoka dokładność jest osiągalna, ale różni się w zależności od metody. Badanie z 2025 roku opublikowane w PMC, porównujące cztery modele uczenia maszynowego (SVM, XGBoost, CatBoost, BPANN), wykazało, że metody gradient boosting (CatBoost i XGBoost) oraz sieci neuronowe są szczególnie skuteczne w przewidywaniu zachowań konsumentów na potrzeby precyzyjnego marketingu – osiągając wyniki F1 na poziomie 0,93 . Zastosowania przemysłowe raportują 70–80% dokładności kierunkowej w prognozowaniu trendów na kolejny kwartał przy użyciu predykcyjnej AI .

• Duże modele językowe (LLM) mogą dorównać lub przewyższać dokładność tradycyjnych badań ankietowych. Naukowcy z ETH Zürich i University of Mannheim wykazali, że duże modele językowe są w stanie przewidzieć, co ludzie kupiliby, z dokładnością około 90% względem człowieka, wykorzystując 9 300 rzeczywistych odpowiedzi ankietowych – bez przeprowadzania ani jednej nowej ankiety . Otwiera to drzwi do syntetycznego modelowania konsumentów.

• Generatywna AI jest szybko adoptowana przez rzeczywistych konsumentów. Badanie Capgemini z 2025 roku (12 000 respondentów) wykazało, że prawie co czwarty konsument używał generatywnej AI do zakupów, a 68% jest gotowych działać na podstawie jej rekomendacji. Wśród pokolenia Z 55% kupiło już produkty polecone przez narzędzia generatywnej AI . BCG raportuje, że korzystanie z GenAI w kontekście zakupów wzrosło o 35% między lutym a listopadem 2025 roku .

• Zaufanie konsumentów i prywatność pozostają kluczowymi mediatorami. Systematyczny przegląd Scopus z 2025 roku wykazał, że postawy konsumentów (zaufanie, obawy o prywatność) oraz intencje behawioralne są głównymi mediatorami adopcji AI w tej dziedzinie, podczas gdy względy etyczne podkreślają potrzebę przejrzystych architektur algorytmicznych .

• Ważne zastrzeżenia. Dokładność predykcyjna może się pogorszyć przy rzadkich lub obciążonych danych treningowych, a modele mogą mieć trudności z rzadkimi zdarzeniami, radykalnie nowymi trendami lub zmianami nastrojów konsumentów, które nie są odzwierciedlone w danych historycznych. Kilka badań podkreśla, że AI najlepiej stosować jako uzupełnienie, a nie zamiennik ludzkiego osądu i jakościowych badań rynkowych .