Con las compras navideñas en el horizonte, OpenAI y Perplexity anunciaron esta semana funciones de compras de IA que se integrarán en sus chatbots existentes para ayudar a los usuarios a investigar posibles compras.
Las herramientas son claramente similares entre sí. OpenAI sugiere que los usuarios podrían pedir ayuda a ChatGPT para encontrar una “nueva computadora portátil lista para juegos de menos de $ 1,000 con una pantalla de más de 15 pulgadas”, o podrían compartir fotos de una prenda de vestir de alta gama y pedir algo similar a un precio más bajo.
Mientras tanto, Perplexity plantea la cuestión de cómo la memoria de su chatbot puede mejorar las búsquedas relacionadas con las compras de sus usuarios, sugiriendo que alguien podría pedir recomendaciones adaptadas a lo que el chatbot ya sabe sobre ellos, como dónde viven o a qué se dedican.
Adobe predijo que las compras en línea impulsadas por IA aumentarán en un 520% en esta temporada navideña, lo que podría ser una bendición para las nuevas empresas de compras de IA como Phia, Cherry o Deft, pero a medida que OpenAI y Perplexity avanzan hacia las experiencias de compras de IA, ¿están en riesgo estas nuevas empresas?
Zach Hudson, director ejecutivo de la herramienta de compras de diseño de interiores Onton, cree que las nuevas empresas de compras de IA con un nicho específico seguirán brindando a los usuarios una mejor experiencia que las herramientas de uso general como ChatGPT y Perplexity.
“Cualquier modelo o gráfico de conocimiento es tan bueno como sus fuentes de datos”, dijo Hudson a TechCrunch. “En este momento, las herramientas basadas en ChatGPT y LLM como Perplexity se basan en índices de búsqueda existentes como Bing o Google. Eso realmente sólo las hace tan buenas como los primeros resultados que arrojan esos índices”.
Julie Bornstein, directora ejecutiva de Daydream y ejecutiva de comercio electrónico desde hace mucho tiempo, está de acuerdo: le señaló a TechCrunch durante el verano que siempre consideró la búsqueda como “el niño olvidado” de la industria de la moda porque nunca funcionó particularmente bien.
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“La moda (…) tiene matices y emociones únicas: encontrar un vestido que te encanta no es lo mismo que encontrar un televisor”, dijo Bornstein a TechCrunch el martes. “Este nivel de comprensión de las compras de moda se basa en datos de dominios específicos y en una lógica de comercialización que captura siluetas, telas, ocasiones y la forma en que las personas combinan sus conjuntos a lo largo del tiempo”.
Las nuevas empresas de compras con IA están desarrollando sus propios conjuntos de datos para que sus herramientas estén entrenadas con datos de mayor calidad, algo que es más fácil de lograr si se intenta catalogar moda o muebles que la suma de todo el conocimiento humano.
En el caso de Hudson, Onton desarrolló un canal de datos para catalogar de manera más limpia cientos de miles de productos de diseño de interiores, lo que le permitió entrenar sus modelos internos con mejores datos. Pero si las nuevas empresas de compras de IA no alcanzan este nivel de especialización, Hudson dice que seguramente quedarán eclipsadas.
“Si sólo se utilizan LLM disponibles en el mercado y una interfaz conversacional, es muy difícil imaginar cómo una startup puede competir con las empresas más grandes”, dijo Hudson.
Sin embargo, la ventaja para OpenAI y Perplexity es que sus clientes ya están utilizando sus herramientas y su gran presencia también les permite firmar acuerdos con los principales minoristas desde el principio. Mientras que Daydream y Phia dirigen a los clientes a los sitios web de los minoristas para completar sus compras (a veces obteniendo ingresos de afiliados en el proceso), OpenAI y Perplexity tienen asociaciones con Shopify y PayPal, respectivamente, que permiten a los usuarios realizar pagos dentro de la interfaz conversacional.
Estas empresas, cuyas operaciones dependen de grandes cantidades de costosa potencia informática, todavía están tratando de encontrar un camino hacia la rentabilidad. Si se inspiran en Google y Amazon, tiene sentido considerar el comercio electrónico como una opción: los minoristas podrían pagarles para promocionar sus productos en los resultados de búsqueda.
Sin embargo, en última instancia, esto sólo podría exacerbar los problemas de búsqueda existentes de los clientes.
“Los modelos verticales -ya sea en moda, viajes o artículos para el hogar- funcionarán mejor porque están alineados con las decisiones reales de los consumidores”, dijo Bornstein.
Información adicional de Ivan Mehta.
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