OpenAI y Perplexity presentan asistentes de compra; startups rivales sin prisa.

Con la temporada de compras navideñas a la vista, OpenAI y Perplexity han presentado esta semana nuevas características de inteligencia artificial para la compra, integradas en sus chatbots existentes, destinadas a asistir a los usuarios en la investigación de posibles adquisiciones. Estas herramientas presentan similitudes notables que podrían atraer a un público amplio.

OpenAI propone que los usuarios hagan preguntas específicas a ChatGPT, como buscar un “nuevo portátil adecuado para juegos por menos de $1000 con una pantalla de más de 15 pulgadas”, o incluso compartir fotos de prendas de alta gama y solicitar alternativas más asequibles. Por otro lado, Perplexity enfatiza la capacidad de memoria de su chatbot, lo que permite personalizar las búsquedas de productos con base en información que ya tiene sobre el usuario, como su ubicación o profesión.

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Un reciente pronóstico de Adobe estima un crecimiento del 520% en el comercio online asistido por inteligencia artificial durante la temporada navideña de 2025, lo que presenta una gran oportunidad para startups de compras asistidas por IA, como Phia, Cherry y Deft (rebranded como Onton). Sin embargo, la expansión de OpenAI y Perplexity en este sector genera interrogantes sobre el futuro de estas startups, que podrían enfrentar un desafío significativo.

Zach Hudson, CEO de Onton, sostiene que las startups de compras basadas en IA con nichos especializados seguirán ofreciendo una experiencia superior en comparación con herramientas de uso general como ChatGPT y Perplexity. Hudson afirmó: “Cualquier modelo o gráfico de conocimiento es tan bueno como las fuentes de datos que posee. En la actualidad, ChatGPT y herramientas basadas en LLM dependen de índices de búsqueda existentes como Bing o Google, lo que limita su eficacia a los primeros resultados que ofrecen”.

La CEO de Daydream, Julie Bornstein, también comparte esta visión, describiendo el proceso de búsqueda en la industria de la moda como “el hijo olvidado”, señalando su ineficacia persistente. Bornstein expresó: “La moda es increíblemente matizada y emocional; encontrar un vestido que amas no es lo mismo que buscar un televisor”. Para ella, este entendimiento profundo del shopping de moda se deriva de datos específicos del dominio y lógica de comercialización que comprenden aspectos como siluetas, telas y cómo se crean conjuntos a lo largo del tiempo.

Las startups de compras con IA desarrollan sus propios conjuntos de datos, lo que les permite entrenar sus herramientas con información de mayor calidad, algo que resulta más fácil al catalogar productos de moda o muebles en comparación con el vasto conocimiento humano. Hudson indicó que Onton había implementado un pipeline de datos para catalogar cientos de miles de productos de diseño interior, mejorando así la calidad de los datos para entrenar sus modelos internos.

No obstante, Hudson advierte que si estas startups no buscan una especialización comparable, tendrán dificultades para competir. Añadió que “si solo se utilizan LLM de uso general y una interfaz conversacional, es muy difícil entender cómo una startup podría hacer frente a empresas más grandes”.

Sin embargo, la ventaja de OpenAI y Perplexity radica en su base de usuarios existente y su gran presencia en el mercado, que les permite cerrar acuerdos con importantes minoristas de manera más eficiente. Mientras que las startups como Daydream y Phia redirigen a los clientes a los sitios de los minoristas para completar las compras, ganando a veces ingresos por afiliados, OpenAI y Perplexity han establecido asociaciones con Shopify y PayPal, lo que facilita a los usuarios finalizar la compra directamente dentro de la interfaz de conversación.

Estas grandes empresas, que requieren enormes cantidades de poder computacional para operar, también buscan un camino hacia la rentabilidad. Siguiendo el ejemplo de Google y Amazon, tiene sentido que consideren el comercio electrónico como una opción, donde los minoristas podrían pagarles para publicitar sus productos en los resultados de búsqueda.

Sin embargo, esta estrategia podría agudizar los problemas que los consumidores ya enfrentan con las búsquedas en línea. “Los modelos verticales, ya sea en moda, viajes o bienes para el hogar, superarán a los generales porque están sintonizados con la verdadera toma de decisiones de los consumidores”, concluyó Bornstein.

Este contenido refleja el estado del mercado de compras asistidas por IA a finales de 2025, manteniendo la relevancia y el interés en un tema que evoluciona rápidamente.

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