IA para comprar online: Rufus, Google y ChatGPT comparados

Buscar un producto para comprar puede resultar divertido para algunos y frustrante para otros. Ciertamente, especialmente en las compras de tecnología como teléfonos inteligentes y computadoras, lleva algún tiempo buscar entre las muchas alternativas, comparar varios modelos, especificaciones técnicas, infinitas fichas de productos y reseñas a menudo contradictorias que nos hacen permanecer inseguros hasta el último clic. Ahora que elInteligencia Artificial Generativa todo se vuelve más sencillo, quizás, o quizás no, se suman algunas complicaciones más, a menos que confiemos en los nuevos con los ojos cerrados. asistentes personales para compras online.

Estas herramientas muy recientes (la de ChatGPT salió ayer, la de Amazon hace un año) son verdaderos agentes conversacionales a los que puedes preguntar cuáles son los mejores productos para comprar en función del precio y las características deseadas. Los gigantes de la industria, desde Amazon hasta Google y OpenAI, están invirtiendo enormes recursos para transformar la búsqueda de un laberinto de enlaces a un diálogo dirigido. Es una comodidad porque las compras se hacen más rápidas, pero no se puede tomar todo como viene, porque no sabemos hasta qué punto la recomendación es realmente objetiva y hasta qué punto está impulsada por un «patrocinio» más o menos oculto.

Mientras tanto, veamos cuáles son los principales asistentes de IA para comprar, cómo utilizarlos y qué tan útiles o inútiles son.

LEA TAMBIÉN: App para comparar precios y ahorrar en cada compra o gasto

Los gigantes de la IA: Amazon Rufus, Google AI Mode y ChatGPT

Los tres actores principales en esta carrera por la asistencia digital son las plataformas que monopolizan nuestras búsquedas diarias. Cada solución tiene un enfoque ligeramente diferente, según su ecosistema específico.

Amazon AI Rufus recuerda nuestros hábitos

Rufoque lleva el nombre del perro mascota del primer empleado de Amazon, es el asistente basado en IA generativa (impulsado por modelos como Amazon Nova y Anthropic Claude Sonnet) integrado directamente en la aplicación y en el sitio web de Amazon. No es sólo un motor de búsqueda mejorado, sino un agente real que aprende del comportamiento y el historial del usuario.

La fortaleza de Rufus es su profunda integración con el vasto catálogo de productos de Amazon, reseñas verificadas y preguntas de la comunidad. Actúa como una guía personal, capaz de conectar actividades pasadas con necesidades actuales. Por ejemplo, si anteriormente comentábamos que tenemos dos hijos que practican deporte, futuras recomendaciones tendrán en cuenta este dato, proponiendo equipamiento deportivo específico para su edad.

Sus funciones más útiles van más allá de un simple consejo:

• Búsquedas contextuales: Puedes hacer preguntas complejas en lenguaje natural, como «¿Qué silla de oficina tiene el mejor soporte lumbar por menos de $200, teniendo en cuenta que me siento 8 horas al día?«.
• Comparaciones y análisis: es capaz de resumir detalles clave extrapolando revisiones y especificaciones, ofreciendo comparaciones lado a lado entre productos de diferentes marcas.
• Funciones avanzadas del agente: La IA puede monitorear un artículo y notificar cuando alcanza el costo deseado. Gracias a las habilidades agenteTambién puede agregar artículos automáticamente al carrito con comandos de voz o texto, dejando al usuario solo con la revisión final antes de comprar.

El riesgo, como siempre ocurre con una plataforma cerrada, es que las recomendaciones se limiten a la oferta en Amazon, con el potencial de ignorar mejores ofertas en otros lugares. Sin embargo, debo decir que si compras en Amazon, Rufus es realmente eficiente y aunque muchas veces es crítico con la IA, en este caso, para aquellos que ya son clientes de Amazon, la ventaja es indiscutible.

Google AI Mode y Gemini: la evolución de la búsqueda

Google aborda las compras con IA con una estrategia más amplia, integrando la funcionalidad en su principal motor de búsqueda a través deModo IA (impulsado por el modelo Géminis) y aprovechando la vasta Gráfico de comprasuna base de datos con más de 50 mil millones de productos actualizados en tiempo real. Este enfoque proporciona una perspectiva mucho más amplia que un catálogo único.

La verdadera innovación de Google radica en sus capacidades avanzadas de interacción y agencia externa, aprovechando su dominio en la búsqueda web:

• Pago agente: la IA puede actuar en nombre del usuario, monitorizando los precios y, una vez alcanzado el objetivo deseado, completando la compra automáticamente utilizando la información guardada en Google Pay. Éste es un ejemplo perfecto de cómo el tecnología de agente se está volviendo autónomo.
• Deje que Google llame: una función que permite a la IA llamar a tiendas locales (reales) para comprobar la disponibilidad de un producto o su precio, una solución que cierra la brecha entre las compras online y el comercio físico.
• Experiencias inmersivas: Google ha introducido funciones de realidad aumentada como el Prueba virtual (prueba virtual) de ropa y AR Beauty Try-On, que permite a los usuarios “probarse” virtualmente productos de belleza, convirtiendo la búsqueda en una experiencia más visual e interactiva, como ver cómo queda un lápiz labial en su piel.

El enfoque de Google se centra en ofrecer un resumen de productos de diferentes sitios web de venta. Si bien ofrece una visión general amplia, los resultados siempre están llenos de publicidad. Personalmente, nunca he confiado en Google para realizar compras online e incluso con el Modo AI no parece tener ninguna ventaja particular, pero quizás sea sólo mi sensación.

ChatGPT Shopping: el investigador comparativo

ChatGPT de OpenAI se lanzó hace unos días búsqueda de compras. Al ir al sitio ChatGPT, puede seleccionar la opción Búsqueda de compras y luego hacer la pregunta. Al fin y al cabo, este método de búsqueda es muy sencillo: preguntando por ejemplo «mejores smartphones por debajo de 200 euros» nos da un resumen de los móviles en oferta con consejos y enlaces donde comprarlo. Luego, el asistente realiza un análisis comparativo en profundidad basándose en datos web y asociaciones estratégicas.

Su punto fuerte es la capacidad de sintetizar una gran cantidad de información de fuentes autorizadas y revisiones externas, presentando al usuario un resumen estructurado y tablas comparativas claras, un poco como lo haría un periodista experto, lo cual no está mal.

• Búsqueda dirigida: puedes preguntar para encontrar productos»similar a un vestido que fotografié, pero que cuesta menos de 250 euros y está elaborado con materiales reciclados«, aprovechando la búsqueda visual y el análisis detallado.
• Preguntas aclaratorias: Antes de dar una recomendación, la IA suele hacer preguntas adicionales para definir mejor las preferencias, como el presupuesto, las características esenciales o a quién está destinado el producto, imitando una conversación real.
• Pago instantáneo: ChatGPT, a través de acuerdos con plataformas de comercio electrónico como Shopify, también permite al usuario pasar de la conversación a la compra con unos pocos toques, sin salir de la interfaz del chat, facilitando lo que se define como agente comercial.

Al no estar vinculado a un único catálogo de ventas como la IA de Amazon, ChatGPT pretende proporcionar una visión más amplia, funcionando como un verdadero «consultor de compras» externo que agrega información. Sin embargo, para los no suscriptores, la personalización es menos profunda que el enfoque de Amazon, que utiliza el historial de compras directo.

Asistentes de IA menores y especializados: Perplexity y Alby

Además de los gigantes, hay asistentes que se abren camino, a menudo con un enfoque más específico, que resuelve problemas específicos y que merecen atención.

Perplexity Shopping: el buscador imparcial

Compras perplejascon su funcionalidad Compra como un profesionalSe posiciona como un motor de búsqueda conversacional que combina la búsqueda web con la experiencia de compra. Perplexity es conocido por su capacidad para citar fuentes, y esto también se extiende a las recomendaciones de productos, dando una sensación de objetividad a las recomendaciones.

A pesar de ser un servicio de suscripción de acceso completo, Perplexity se valora precisamente porque no es un revendedor: su objetivo declarado es proporcionar respuestas. objetivoaunque también aquí, como en toda IA, la exactitud de los enlaces y de la información extrapolada de la web requiere siempre un control cruzado.

Bluecore Alby: IA integrada en las tiendas online

Alby azul Es un ejemplo de cómo la IA funciona entre bastidores en los sitios de los minoristas. Alby no es una plataforma de compras independiente, sino un asistente que las marcas pueden integrar en sus canales (sitios, correos electrónicos, SMS) para mejorar la tasa de conversión. Su valor radica en ser un consultor de precompra altamente especializados en el catálogo del minorista individual.

Utilidad, defectos y confianza.

La utilidad de estos asistentes de IA es innegable: reducen el tiempo de búsqueda, mejoran la personalización de las recomendaciones y, gracias a las funciones de los agentes, simplifican la transición de la elección al pago. No es coincidencia que el comercio electrónico basado en IA sea un mercado de miles de millones de dólares, y que la mayoría de los minoristas ya están probando o implementando sus soluciones.

Por muy prometedoras que sean estas tecnologías, no están exentas de aspectos que generan debate:

• El problema de la monetización y la objetividad: El mayor defecto de estas herramientas es que, aunque creadas para ayudar al cliente, son ante todo una herramienta poderosa para maximizar los beneficios de la plataforma anfitriona. Ya sea que hablemos de Amazon, Google o ChatGPT, el algoritmo tiene un incentivo implícito para impulsar productos con mayores márgenes de beneficio o aquellos dentro de su propio ecosistema. La conveniencia de una recomendación rápida conlleva el riesgo de no ver la mejor oferta disponible en otros lugares. Para el usuario, esto significa que la “fatiga de búsqueda” sólo se ha delegado, no eliminado. El consejo, especialmente para compras importantes, es consultar siempre múltiples fuentes.
• Calidad de datos y revisiones: La base de conocimientos de estos modelos también consta de reseñas y descripciones de productos. Si las marcas aprenden a optimizar su contenido para IA (un poco como SEO), las recomendaciones corren el riesgo de depender más del usuario. Marketing optimizado por IA que en reseñas críticas y sin filtrar. Algunos sitios de reseñas bloquean activamente los rastreadores de IA por este motivo.
• ¿Qué tan confiables son las recomendaciones de la IA en comparación con las revisiones humanas? Los asistentes de inteligencia artificial son muy eficaces para filtrar y resumir miles de reseñas. Sin embargo, las revisiones humanas a menudo ofrecen un contexto emocional y matices que la IA puede tener dificultades para captar. La tendencia más saludable es utilizar la IA para reducir la fatiga por la investigación, dejando al consumidor con la carga de la verificación final de las compras más importantes.
• La IA no resuelve problemas secundarios: Se critica que la IA generativa se aplica a problemas «cosméticos», como la creación de descripciones convincentes o soporte superficial, ignorando los verdaderos cuellos de botella del comercio en línea, como la logística lenta o las políticas de devolución ineficientes. Si la mercancía llega tarde o está defectuosa, ningún chatbot podrá resolver el problema subyacente.

La próxima evolución será la IA agencia autónomadonde el asistente no se limitará a recomendar o comparar, sino que gestionará de forma independiente múltiples fases de compra: por ejemplo, buscar y comprar de forma independiente un par de zapatos cuando cumplan con los criterios (talla, color, precio) previamente establecidos por el usuario. Además, la fusión de la IA conversacional y la experiencia en la tienda (comercio por voz, uso de Gemini en asistentes de voz) seguirá haciendo de las compras “manos libres” una realidad cada vez más común. El verdadero desafío para los desarrolladores será enseñar a la IA a negociar Precios en tiempo real con minoristas en nombre del cliente.

LEA TAMBIÉN: Formas de ahorrar en Amazon y comprar a precios más bajos