ChatGPT se expande con un asistente de investigación de compras que adapta el descubrimiento de productos según las preferencias del usuario

En resumen

OpenAI ha lanzado Shopping Research, un asistente de compras integrado en ChatGPT que crea guías de compra personalizadas analizando fuentes minoristas de confianza y realizando preguntas específicas sobre las preferencias del usuario.

La organización de investigación en IA OpenAI ha anunciado la introducción de Shopping Research, un asistente de compras interactivo integrado en ChatGPT que compila guías de compra personalizadas revisando fuentes minoristas reputadas y recopilando información sobre las preferencias del usuario.

Esta funcionalidad está diseñada para gestionar la búsqueda de productos directamente dentro de ChatGPT, permitiendo a los usuarios describir lo que necesitan en lugar de consultar múltiples sitios web. Ya sea que la petición consista en identificar el aspirador inalámbrico más silencioso para un apartamento pequeño, comparar varios modelos de bicicletas o encontrar un regalo adecuado para un niño pequeño interesado en el arte, Shopping Research genera una guía estructurada para apoyar el proceso de toma de decisiones. Identifica las preguntas relevantes, realiza una investigación amplia en línea, evalúa fuentes fiables y utiliza la comprensión previa de ChatGPT de conversaciones y memoria anteriores para producir una guía personalizada en minutos.

El lanzamiento comienza tanto en móvil como en web para usuarios registrados de ChatGPT en los planes Free, Go, Plus y Pro. Para apoyar la demanda durante la temporada navideña, los límites de uso seguirán siendo mínimos en todos los planes durante este periodo.

Ya son muchas las personas que confían en ChatGPT para explorar, evaluar y comparar productos, especialmente cuando deben navegar entre múltiples opciones y determinar cuáles se ajustan a necesidades, presupuestos o preferencias específicas.

Shopping Research está diseñado para ayudar en decisiones más complejas convirtiendo la evaluación de productos en un diálogo interactivo. Recoge información precisa, obtiene datos actuales de fuentes creíbles y devuelve recomendaciones refinadas que pueden ajustarse según los comentarios del usuario.

La herramienta muestra especial eficacia en categorías que implican especificaciones extensas, como electrónica, herramientas para el hogar, productos de belleza, electrodomésticos de cocina y equipamiento para exteriores.

Para consultas sencillas, como comprobar un precio o confirmar la presencia de una característica, las respuestas estándar de ChatGPT siguen siendo suficientes. Sin embargo, cuando se requiere un análisis más exhaustivo —por ejemplo, al comparar ventajas e inconvenientes o acotar opciones— Shopping Research ofrece resultados más detallados y con mayor respaldo documental.

La función también se está añadiendo a ChatGPT Pulse, disponible para los usuarios de ChatGPT Pro. Cuando sea pertinente, Pulse puede mostrar proactivamente guías de compra personalizadas basadas en conversaciones previas. Por ejemplo, si se mantienen conversaciones sobre bicicletas eléctricas, podría aparecer en el futuro una tarjeta de Pulse recomendando accesorios relevantes.

Shopping Research mejora la búsqueda de productos con recomendaciones personalizadas y citas transparentes

Para comenzar a usar el asistente, los usuarios pueden realizar una pregunta relacionada con compras, tras lo cual ChatGPT puede proponer automáticamente el uso de Shopping Research. La sesión puede iniciarse seleccionando esa sugerencia o eligiendo la opción “shopping research” en el menú (+).

Al inicio de la sesión, ChatGPT presenta una interfaz visual diseñada para debatir opciones de productos y proporcionar comentarios que configuren el proceso de investigación. Los usuarios describen lo que están buscando y responden a preguntas de seguimiento sobre aspectos como presupuesto, uso previsto o características preferidas. Cuando la memoria está activada, el asistente puede personalizar aún más la investigación; por ejemplo, si en conversaciones anteriores se indica interés en gaming, ese contexto se tendrá en cuenta al sugerir un portátil nuevo.

Durante la fase de investigación, el sistema explora internet en busca de información actual, incluyendo precios, disponibilidad, reseñas, especificaciones e imágenes. Después, devuelve opciones de productos de forma progresiva a medida que avanza la búsqueda. Los usuarios pueden orientar la investigación interactuando con los resultados, descartando los artículos que no sean relevantes o solicitando más sugerencias similares a las que prefieren. Esta retroalimentación continua permite que las recomendaciones se adapten en tiempo real.

Tras varios minutos, el asistente entrega una guía de compra personalizada que resume las principales opciones de producto, sus factores diferenciadores, ventajas e inconvenientes relevantes y la información más actualizada extraída de minoristas reputados. Esto proporciona una visión consolidada que normalmente requeriría una comparación manual exhaustiva. Si el usuario decide adquirir un artículo, puede seguir un enlace al sitio web del minorista. En futuras actualizaciones se permitirá la compra directa dentro de ChatGPT para los comercios que participen en Instant Checkout donde esté disponible.

El sistema utiliza una versión de GPT-5 mini que ha sido sometida a aprendizaje por refuerzo orientado específicamente a tareas relacionadas con compras. Ha sido entrenado para evaluar fuentes de confianza, proporcionar citas y recopilar información de múltiples referencias para producir investigaciones completas. La experiencia está diseñada para seguir siendo interactiva, ajustándose continuamente a nuevas restricciones y comentarios del usuario para crear una respuesta detallada y con contexto.

Shopping Research está diseñado con la transparencia y la confianza del usuario como prioridades. Las conversaciones no se comparten con los minoristas y todos los resultados se basan en sitios minoristas de acceso público, con el asistente leyendo directamente las páginas de producto, citando las fuentes y evitando material poco fiable o de baja calidad.

Aunque el modelo obtiene buenos resultados en evaluaciones internas centradas en la citación precisa de detalles de los productos, no es infalible. Ocasionalmente puede ofrecer información incorrecta como precios o disponibilidad, por lo que se anima a los usuarios a verificar los detalles finales en la web del comerciante.

Este lanzamiento representa un primer paso en la simplificación del descubrimiento de productos. Con el tiempo, se espera que ChatGPT refine su capacidad para comprender las preferencias del usuario, amplíe la cobertura de categorías e introduzca métodos más intuitivos para explorar y comparar productos.