Con la temporada navideña a la vuelta de la esquina, OpenAI y Perplexity han dado un paso estratégico al integrar funciones de compras en sus asistentes conversacionales. Estas nuevas herramientas permiten a los usuarios hacer consultas detalladas para encontrar productos, como un portátil para juegos por menos de 1000 dólares con pantalla grande, o buscar versiones más económicas de artículos a partir de una foto.
Este tipo de interacción transforma el proceso de compra online en algo mucho más conversacional y guiado, como tener un asesor personal que entiende tanto el lenguaje natural como los catálogos de miles de comercios. Perplexity pone el énfasis en su capacidad de recordar información previa del usuario, como su ubicación o profesión, para ofrecer recomendaciones más personalizadas.
El auge esperado del comercio con IA
Adobe estima que las compras online asistidas por IA crecerán un 520% durante esta temporada de fiestas, lo que sugiere un terreno fértil para innovaciones en este campo. Aunque gigantes como OpenAI y Perplexity están entrando con fuerza, startups como Phia, Cherry y Onton (antes llamada Deft) mantienen la confianza en su propuesta de valor.
La razón de esta confianza reside en la especialización. Zach Hudson, CEO de Onton, explica que las herramientas de IA generalistas dependen en gran medida de los índices de búsqueda existentes como los de Bing o Google. Esto significa que las respuestas que ofrecen están condicionadas por lo que aparece primero en esos motores. En cambio, las startups especializadas construyen sus propios catálogos y modelos de datos, lo que les permite ofrecer resultados más precisos y adaptados.
Datos específicos para necesidades específicas
En el caso de Onton, se desarrolló una canalización de datos para clasificar cientos de miles de productos de diseño de interiores de forma más limpia y coherente, con el objetivo de alimentar sus propios modelos de IA. Este nivel de detalle permite entender mejor los matices de cada sector. Como dice Julie Bornstein, CEO de Daydream y veterana del e-commerce, encontrar un vestido perfecto es una cuestión de gustos, ocasión, texturas y estilos. Es un proceso emocional y subjetivo que no puede tratarse igual que la compra de un electrodoméstico.
Para este tipo de compras, las soluciones generalistas tienden a quedarse cortas. Bornstein afirma que la industria de la moda siempre ha tenido problemas con la búsqueda porque el algoritmo tradicional no entiende de siluetas o de cómo se combinan las prendas. Las startups que trabajan con datos específicos pueden entrenar sus modelos para reconocer estas sutilezas, y eso es algo que un modelo de lenguaje grande, entrenado con datos generales, simplemente no puede hacer con la misma precisión.
Ventajas de los grandes y el reto de monetizar
Tanto OpenAI como Perplexity tienen un as bajo la manga: una base de usuarios ya activa y acuerdos con plataformas importantes. ChatGPT se integra con Shopify, mientras que Perplexity colabora con PayPal, lo que permite completar compras directamente desde el chat. Esta integración fluida les otorga una ventaja funcional que podría transformar el comportamiento de compra, al reducir fricciones y eliminar pasos intermedios.
Aun así, el reto para estas grandes plataformas es la rentabilidad. El funcionamiento de modelos de lenguaje tan complejos exige un enorme poder de cálculo y, por ende, altos costos operativos. Mirando hacia modelos como el de Google o Amazon, parece probable que integren estrategias de monetización a través de anuncios o acuerdos comerciales, permitiendo que los vendedores paguen por posicionar sus productos en las respuestas.
Esto, sin embargo, podría replicar los mismos problemas que ya afectan a los motores de búsqueda: resultados sesgados, ruido publicitario y una experiencia de usuario menos centrada en la utilidad. Es un equilibrio delicado entre eficiencia comercial y confianza del consumidor.
La fuerza de lo vertical frente a lo generalista
Las startups que dominan un nicho específico tienen la capacidad de crear herramientas más empáticas y ajustadas al contexto real del usuario. Ya sea moda, diseño de interiores o viajes, los modelos verticales tienen la ventaja de hablar el lenguaje del sector. No se trata solo de entender palabras, sino de interpretar emociones, necesidades y contextos. Como un vendedor experto que sabe cómo ayudarte a elegir un sofá que combine con tu estilo de vida, no solo con tu salón.
Mientras OpenAI y Perplexity amplían horizontes, las startups tienen claro que su estrategia no es competir en volumen, sino en profundidad. Apostar por calidad de datos, conocimiento del sector y personalización radical puede ser la clave para sobrevivir y prosperar en esta nueva etapa del comercio digital.
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by Natalia Polo via WWWhat's new
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