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Com as compras de fim de ano se aproximando, a OpenAI e a Perplexity anunciaram nesta semana funcionalidades de compras com IA, que se integram aos seus chatbots existentes para auxiliar os usuários na pesquisa de possíveis aquisições.
As ferramentas são notavelmente parecidas entre si. A OpenAI sugere que os usuários podem solicitar ajuda ao ChatGPT para encontrar um ‘novo laptop adequado para jogos por menos de US$ 1000 com uma tela com mais de 15 polegadas’, ou podem compartilhar fotos de uma peça de vestuário de grife e pedir algo semelhante por um preço mais acessível.
A Perplexity, por sua vez, está destacando como a memória do seu chatbot pode melhorar as buscas relacionadas a compras para seus usuários, sugerindo que alguém poderia solicitar recomendações personalizadas com base no que o chatbot já sabe sobre eles, como onde moram ou sua profissão.
A Adobe previu que as compras online assistidas por IA crescerão 520% nesta temporada de festas, o que pode ser um impulso para startups de compras com IA, como Phia, Cherry ou Deft — mas, com a OpenAI e a Perplexity avançando ainda mais em experiências de compras com IA, essas startups estão em risco?
Zach Hudson, CEO da ferramenta de compras para design de interiores Onton, acredita que as startups de compras com IA com um nicho especializado ainda fornecerão uma experiência superior aos usuários do que ferramentas de propósito geral, como ChatGPT e Perplexity.
‘Qualquer modelo ou grafo de conhecimento é tão bom quanto suas fontes de dados’, disse Hudson ao TechCrunch. ‘Atualmente, o ChatGPT e ferramentas baseadas em LLM, como a Perplexity, aproveitam índices de pesquisa existentes, como Bing ou Google. Isso faz com que eles sejam realmente tão bons quanto os primeiros resultados que retornam desses índices.’
A CEO da Daydream e veterana executiva de e-commerce, Julie Bornstein, concorda — ela comentou ao TechCrunch durante o verão que sempre viu a pesquisa como ‘o filho esquecido’ da indústria da moda, já que nunca funcionou particularmente bem.
‘A moda… é singularmente cheia de nuances e emoções — encontrar um vestido que você ama não é o mesmo que encontrar uma televisão’, disse Bornstein ao TechCrunch na terça-feira. ‘Esse nível de compreensão para compras de moda vem de dados específicos do domínio e de uma lógica de merchandising que compreende silhuetas, tecidos, ocasiões e como as pessoas montam roupas ao longo do tempo.’
As startups de compras com IA desenvolvem seus próprios conjuntos de dados para que suas ferramentas sejam treinadas com dados de maior qualidade — algo mais fácil de conseguir quando se tenta catalogar moda ou móveis, em vez da soma de todo o conhecimento humano.
No caso de Hudson, a Onton desenvolveu um pipeline de dados para catalogar centenas de milhares de produtos de design de interiores de forma mais organizada, ajudando a treinar seus modelos internos com dados melhores. Mas, se as startups de compras com IA não buscarem esse nível de especialização, Hudson acredita que elas estão destinadas a serem superadas.
‘Se você está usando apenas LLMs prontas para uso e uma interface conversacional, é muito difícil ver como uma startup pode competir com as grandes empresas’, disse Hudson.
A vantagem para a OpenAI e a Perplexity, no entanto, é que seus clientes já estão usando suas ferramentas — além disso, sua grande presença lhes permite fechar acordos com grandes varejistas desde o início. Enquanto a Daydream e a Phia redirecionam os clientes para os sites dos varejistas para concluir suas compras — às vezes ganhando receita de afiliados —, a OpenAI e a Perplexity têm parcerias com Shopify e PayPal, respectivamente, permitindo que os usuários finalizem a compra dentro da interface conversacional.
Essas empresas, que dependem de quantidades gigantescas de poder de computação caro para operar, ainda estão tentando descobrir um caminho para a lucratividade. Se elas se inspirarem no Google e na Amazon, então faz sentido olhar para o e-commerce como uma opção — os varejistas poderiam pagar a eles para anunciar seus produtos dentro dos resultados de pesquisa.
Mas, eventualmente, isso pode apenas agravar os problemas existentes que os clientes têm com a pesquisa.
‘Modelos verticais — seja em moda, viagens ou artigos para casa — terão melhor desempenho porque são ajustados para a tomada de decisão real do consumidor’, disse Bornstein.
