Guillem Alsina Gonzàlez
OpenAI continua potenciando su chatbot hacia una plataforma de compraventa, presentando esta vez una nueva experiencia de compra integrada denominada shopping research, centrada en la investigación de productos y en la ayuda a la toma de decisiones de compra. Desde OpenAI subrayan que las conversaciones de este servicio no se comparten con los comercios.
Desde la firma describen a shopping research como una función que convierte la búsqueda de productos en una conversación en la que el usuario describe sus necesidades y el sistema plantea preguntas aclaratorias, asumiendo la tarea de buscar y analizar opciones presentes en Internet y, a partir de esta información, elaborar una guía estructurada para facilitar al usuario la elección de un producto concreto.
Una vez con esta guía, el usuario puede acceder a las webs de los comerciantes para completar la compra y, en una fase posterior, está previsto que pueda hacerlo directamente desde ChatGPT a través de la funcionalidad Instant Checkout para aquellos vendedores que se integren en este sistema.
El servicio está orientado a casos en los que intervienen múltiples variables, como presupuesto, características técnicas o preferencias de uso, y se menciona que funciona especialmente bien en categorías con mucho detalle, como electrónica de consumo, belleza, hogar y jardín, cocina y electrodomésticos, así como deportes y actividades al aire libre.
En situaciones sencillas, como confirmar un precio concreto o una característica específica, el uso previsto sigue siendo la respuesta estándar de ChatGPT. La nueva función se reserva para consultas en las que el usuario requiere comparativas, evaluación de compromisos entre alternativas o imposición de múltiples restricciones, con un tiempo de respuesta algo mayor a cambio de una investigación más extensa.
La interfaz se activa cuando el usuario plantea una pregunta relacionada con compras y ChatGPT sugiere utilizar shopping research, o bien cuando se selecciona esta opción desde el menú de herramientas disponible en el botón “+”. A partir de ese punto, se presenta una interfaz visual en la que el usuario puede especificar con más detalle qué busca, qué presupuesto maneja, para quién es el producto o qué características son prioritarias.
Si el usuario tiene activada la memoria de ChatGPT, estas preferencias previas se pueden utilizar para ajustar aún más la recomendación, por ejemplo, integrando aficiones o usos habituales ya conocidos por el sistema.
Las fuentes que ChatGPT consulta durante el proceso corresponden a precios, disponibilidad, reseñas, especificaciones e imágenes de los productos, y va devolviendo opciones que el usuario puede ir depurando.
El flujo de trabajo previsto incluye marcar productos que no resultan de interés o indicar que se desea ver más alternativas similares a una propuesta determinada, con el objetivo de que la investigación se adapte en tiempo real a la reacción del usuario.
El modelo que impulsa shopping research es una versión de GPT-5 mini, postentrenada a partir de GPT-5-Thinking-mini y afinada mediante aprendizaje por refuerzo para tareas de compra. OpenAI explica que se ha entrenado esta variante para leer sitios considerados de confianza, citar fuentes que se consideran fiables y sintetizar información procedente de múltiples orígenes con el objetivo de producir investigaciones de producto más elaboradas.
Esta funcionalidad se está desplegando, inicialmente, a través de la interfaz web y en las aplicaciones móviles de ChatGPT para usuarios registrados en los planes gratuito, Go, Plus y Pro, con un uso prácticamente ilimitado durante la campaña de compras navideñas.
Además, la compañía indica que shopping research se incorpora también a ChatGPT Pulse, disponible en la actualidad para usuarios del plan Pro. Pulse puede sugerir de forma proactiva guías de compra personalizadas en función de conversaciones anteriores del usuario.
Según el anuncio de OpenAI, el objetivo es que esta capacidad se encuentre disponible tanto para consultas puntuales como para procesos de decisión más complejos durante este periodo.
