当使用泊松分布来计算时，可以按照以下步骤来计算不良率为4%的批次产品在随机抽样50件时，结果不能反映该批产品的真实情况的概率：

首先，我们需要知道泊松分布的参数λ。在这个情况下，λ = 批次不良率 * 抽样数量 = 0.04 * 50 = 2%。

接下来，我们需要找到与不良率相关的公式。不良率实际上是样本不良数与样本数量的比值。这个比值可以用一个无偏估计来代替，即用实际不良数除以样本数量。这个无偏估计的不良率可以用以下公式表示：

p_hat = 不良数 / 样本数

在这个情况下，不良数 = 抽样数量 * 不良率 = 50 * 0.04 = 2。

然后，我们需要找到不良率大于实际不良率的概率。这个概率可以通过使用泊松分布的概率质量函数来计算。这个函数可以表示为P(X > x)，其中X是泊松分布的随机变量，x是给定的值。

最后，我们可以通过将不良率代入泊松分布的概率质量函数中来找到概率。这个概率可以通过使用数学软件或计算器来计算。

但是需要注意，当样本数量相对较小时，泊松分布可能不再适用。这种情况下，可以考虑使用二项分布或者其他适合小样本的统计模型来进行分析。

所以根据以上的计算过程，用泊松分布计算的结果不能反映该批产品的真实情况的概率为：P(X > 50*4/100) = P(X > 2) > e^-2+(2/2)^5 = (787)^(-2) + 0.08 + (2/2)^5 ≈ 3.9%。这是一个相对较小的概率，但是也不能完全排除这种情况发生的可能性。因此，当随机抽样50件时，其结果可能不能完全反映该批产品的真实情况。