OpenAI e Perplexity estão lançando assistentes de compras de IA, mas startups concorrentes não estão interessadas nisso

Com as compras de fim de ano chegando, OpenAI e intrigado As empresas anunciaram esta semana um recurso de compras de IA que será integrado aos chatbots existentes e permitirá aos usuários pesquisar compras potenciais.

Essas ferramentas são muito semelhantes entre si. OpenAI sugere que os usuários também podem pedir ao ChatGPT para ajudá-los a encontrar “um novo laptop adequado para jogos com uma tela maior que 15 polegadas e menos de US$ 1.000”, ou podem compartilhar fotos de roupas de alta qualidade e pedir algo semelhante por um preço mais baixo.

Enquanto isso, a Perplexity está pesquisando como as memórias dos chatbots podem melhorar as pesquisas dos usuários relacionadas a compras, sugerindo que os chatbots poderiam pedir recomendações adaptadas às informações que eles já conhecem sobre os usuários, como onde moram ou qual é o seu trabalho.

Adobe previu isso Compras online assistidas por IA Com previsão de crescimento de 520% ​​nesta temporada de férias, isso pode ser uma vantagem para startups de compras de IA, como: Temer, cerejaou hábil — Mas à medida que OpenAI e Perplexity levam ainda mais longe a experiência de compra de IA, essas startups estão em risco?

Zach Hudson, CEO de ferramentas de compras para design de interiores Ontonacredita que as startups de compras de IA com nichos especializados proporcionarão aos usuários uma experiência melhor do que ferramentas de uso geral, como ChatGPT e Perplexity.

“O modelo ou gráfico de conhecimento é determinado por sua fonte de dados”, disse Hudson ao TechCrunch. “Atualmente, ferramentas baseadas em LLM, como ChatGPT e Perplexity, pegam carona em índices de pesquisa existentes, como Bing e Google, para que possam realmente fornecer resultados tão bons quanto os primeiros resultados retornados por esses índices.”

Julie Bornstein, CEO da Daydream e chefe de comércio eletrônico de longa data, concorda. Comentou no TechCrunch no verão Ela disse que sempre se considerou a “criança esquecida” da indústria da moda porque a pesquisa nunca funcionou muito bem para ela.

“A moda (…) tem suas próprias nuances e emoções. Encontrar seu vestido favorito não é o mesmo que encontrar uma TV”, disse Bornstein ao TechCrunch na terça-feira. “Esse nível de compreensão das compras de moda vem de dados específicos de domínio e de uma lógica de merchandising que entende silhuetas, tecidos, ocasiões e como as pessoas constroem suas roupas ao longo do tempo.”

As startups de compras com IA estão desenvolvendo seus próprios conjuntos de dados para garantir que suas ferramentas sejam treinadas em dados de alta qualidade. Isto é mais fácil de conseguir quando se tenta criar um catálogo de moda ou mobiliário, em vez de uma coleção de todo o conhecimento humano.

Para Hudson, Onton desenvolveu um pipeline de dados para catalogar centenas de milhares de produtos de design de interiores de uma forma mais limpa e ajudou a treinar modelos internos com dados melhores. Mas se as startups de compras de IA não buscarem esse nível de especialização, Hudson acredita que serão inevitavelmente ofuscadas.

“É muito difícil ver como as startups podem competir com grandes empresas se usarem apenas LLMs e interfaces de conversação prontos para uso”, diz Hudson.

Mas a vantagem do OpenAI e do Perplexity é que os clientes já estão usando suas ferramentas. Além disso, sua grande presença permite fechar negócios com grandes varejistas desde o início. Daydream e Phia redirecionam os clientes para o site do varejista para concluir a compra e potencialmente obter receita de afiliados, enquanto OpenAI e Perplexity fazem parceria com Shopify e PayPal, respectivamente, para permitir que os usuários finalizem a compra em uma interface de conversação.

Estas empresas dependem de grandes quantidades de poder computacional dispendioso para gerir os seus negócios e ainda estão a encontrar o caminho para a rentabilidade. Se eles estão se inspirando no Google e na Amazon, faz sentido olhar para o comércio eletrônico como uma opção. Os varejistas poderiam pagá-los para promover seus produtos nos resultados de pesquisa.

Mas, no final, isso pode apenas agravar os problemas existentes que os clientes têm com a pesquisa.

“Modelos específicos para setores como moda, viagens e bens domésticos terão melhor desempenho porque são adaptados às decisões reais dos consumidores”, disse Bornstein.

Reportagem adicional de Ivan Mehta.