Onton recauda 7,5 millones de dólares para ampliar su sitio de compras impulsado por IA más allá de los muebles

Las grandes empresas de tecnología no sólo utilizan la IA para ayudarle a generar o agregar contenido, sino que también quieren que la utilice para comprar. OpenAI, Google y Amazon han invertido mucho en asistentes de inteligencia artificial que investigan nuevas categorías de productos y le sugieren las adecuadas para comprar.

Startups como Perplexity, Daydream y Cherry también han creado empresas en torno a la IA para el descubrimiento de productos. Todos estos esfuerzos han llevado a que los clientes utilicen más IA para comprar. Onton (anteriormente conocida como Deft), una plataforma de compra de muebles impulsada por inteligencia artificial, dice que su base de usuarios ha crecido de 50.000 usuarios activos mensuales a más de 2 millones de usuarios activos mensuales, atendiendo millones de consultas de búsqueda y generación de imágenes.

Impulsada por este crecimiento, la startup anunció hoy que ha recaudado 7,5 millones de dólares en una nueva ronda de financiación liderada por Footwork, con la participación de Liquid 2, Parable Ventures y 43, entre otros. Esta ronda eleva la financiación total de la startup a aproximadamente 10 millones de dólares.

Con esta financiación, la empresa pretende expandirse a nuevas categorías como ropa y, finalmente, electrónica de consumo.

La empresa cambió su nombre de Deft a Onton a principios de este año, citando confusión sobre el nombre original y la dificultad de conseguir un dominio premium.

Zack Hudson, cofundador de Onton, dice que si bien los modelos de lenguajes grandes (LLM) son buenos para adivinar la posible intención, no han resuelto muchos problemas en el comercio electrónico. Agregó que la startup ha observado que ha aumentado el tiempo promedio que le toma a un consumidor tomar una decisión de compra.

La empresa utiliza la llamada arquitectura neurosimbólica como tecnología central. Hudson dijo que este enfoque permite a la empresa eliminar los problemas de alucinaciones de los LLM y proporcionar resultados de búsqueda mejores y lógicos. Añadió que el modelo de startup también puede aprender información del mundo real que no necesariamente puede estar presente en la descripción del producto.

“Digamos que está buscando muebles que admitan mascotas. Nuestras herramientas saben que un artículo con contenido de poliéster es más resistente a las manchas y los rayones y, por lo tanto, es más apto para mascotas. Nuestras herramientas aprenden estas cosas con cada búsqueda y se vuelven más inteligentes y más rápido”, dijo Hudson.

Añadió que a menudo no se obtienen buenos resultados si se busca un producto que tiene diferentes nombres en diferentes sitios web. El modelo de IA de la empresa tiene en cuenta estos escenarios a la hora de presentar los resultados.

Onton ha agregado varios métodos de entrada y funciones para ayudar a las personas con sus decisiones a corto y largo plazo. Ahora puede cargar una imagen o agregar un mensaje para generar lo que desea lograr al amueblar su hogar u oficina, y Onton puede encontrar muebles para usted basándose en eso.

Onton también ofrece un lienzo infinito con generación de imágenes donde puedes agregar imágenes existentes junto con los productos que encuentres para idear. También puedes agregar imágenes de tu habitación y dejar que la herramienta las configure.

La compañía cree que estas características brindan a los consumidores más opciones para obtener lo que desean, en lugar de limitarse a un enfoque de solo chat, incluso si no saben cómo describirlo perfectamente.

La startup dijo que con estos enfoques puede convertir clientes de tres a cinco veces más a menudo que los sitios de comercio electrónico tradicionales porque pueden confiar en los datos subyacentes.

Hudson señaló que debido a los cambios en la tecnología y la interfaz realizados, será más fácil llevar prendas de vestir al mercado. La compañía está construyendo su catálogo para esta categoría y planea lanzar la vertical pronto. En esta categoría, se enfrentará a competidores como Daydream, Aesthetic y Style.ai.

La empresa pasó de tres empleados a tiempo completo en 2023 a 10 ahora y planea ampliar el equipo a 15 personas mediante la contratación de ingenieros e investigadores.