¿Pueden los chatbots con inteligencia artificial facilitar tus compras navideñas?

¿Cansado de pensar en qué regalarles a todos este año? Los chatbots de inteligencia artificial pueden ayudar, pero no espere que hagan todo el trabajo o que siempre le den las respuestas correctas.

Cualquiera que busque ofertas del Cyber ​​Monday en Internet probablemente se encontrará con más iteraciones conversacionales de los chatbots que algunos minoristas y sitios de comercio electrónico han creado para brindarles a los compradores un mejor servicio al cliente.

Algunas empresas han integrado modelos dotados de nuevas tecnologías de inteligencia artificial generativa , lo que permite a los compradores buscar asesoramiento formulando preguntas formuladas de forma natural como «¿Cuál es el mejor altavoz inalámbrico?».

Los minoristas esperan que los consumidores utilicen estos chatbots, que suelen llamarse asistentes de compras, como compañeros virtuales que les ayuden a descubrir o comparar productos. Los chatbots anteriores se utilizaban principalmente para funciones orientadas a tareas, como ayudar a los clientes a rastrear pedidos en línea o devolver aquellos que no cumplían con las expectativas.

Amazon , el rey del comercio minorista en línea, ha dicho que sus clientes han estado preguntando a Rufus , el asistente de compras generativo impulsado por inteligencia artificial que lanzó este año, para obtener información como si una cafetera específica es fácil de limpiar o qué recomendaciones tiene para un juego de césped para la fiesta de cumpleaños de un niño.

Y Rufus, que está disponible para los compradores de las fiestas en Estados Unidos y otros países, no es el único asistente de compras que existe. Un número selecto de compradores de Walmart tendrá acceso este año a un chatbot similar que el minorista más grande del país está probando en algunas categorías de productos, incluidos juguetes y productos electrónicos.

Perplexity AI agregó algo nuevo al mundo de las compras por chat con inteligencia artificial el mes pasado al implementar una función en su motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial que permite a los usuarios hacer una pregunta como «¿Cuáles son las mejores botas de cuero para mujeres?» y luego recibir resultados de productos específicos que la compañía con sede en San Francisco dice que no están patrocinados.

“Se ha adoptado a una escala bastante increíble”, dijo Mike Mallazzo, analista y escritor de la empresa de medios de investigación minorista Future Commerce.

Los minoristas con sitios web y empresas de comercio electrónico comenzaron a prestar más atención a los chatbots cuando el uso de ChatGPT , un chatbot de texto de inteligencia artificial creado por la empresa OpenAI, se generalizó a fines de 2022, lo que despertó el interés público y empresarial en la tecnología de inteligencia artificial generativa que impulsa la herramienta.

Victoria’s Secret, IKEA, Instacart y el minorista canadiense Ssense se encuentran entre otras empresas que experimentan con chatbots, algunos de los cuales utilizan tecnología de OpenAI .

Incluso antes de que aparecieran los chatbots mejorados, los minoristas en línea creaban recomendaciones de productos en función de las compras anteriores o el historial de búsqueda de los clientes. Amazon estaba a la vanguardia en cuanto a ofrecer recomendaciones en su plataforma, por lo que la capacidad de Rufus para ofrecer algunas no es particularmente innovadora.

Pero Rajiv Mehta, vicepresidente de búsqueda y compras conversacionales de Amazon, dijo que la empresa ahora puede ofrecer recomendaciones más útiles al programar Rufus para que haga preguntas aclaratorias o complementarias. Los clientes también están usando Rufus para buscar ofertas, algunas de las cuales son personalizadas, dijo Mehta.

Sin duda, los chatbots son propensos a las alucinaciones, por lo que Rufus y la mayoría de herramientas similares pueden equivocarse .

Juozas Kaziukenas, fundador de la empresa de inteligencia de comercio electrónico Marketplace Pulse, escribió en una publicación de blog en noviembre que su empresa puso a prueba a Rufus solicitando recomendaciones de televisores para juegos. La respuesta del chatbot incluía productos que no eran televisores. Cuando se le pidió que indicara las opciones más económicas, Rufus respondió con sugerencias que no eran las más baratas, dijo Kaziukenas.

Un reportero de Associated Press le pidió recientemente a Rufus que le recomendara algunos regalos para un hermano. El chatbot rápidamente le dio algunas ideas de “regalos bien pensados”, que iban desde una camiseta y un llavero con dijes hasta una sugerencia más atrevida: un cuchillo multifuncional con la frase “EL MEJOR HERMANO DEL MUNDO” grabada.

Después de una conversación escrita de cinco minutos, Rufus ofreció sugerencias más personalizadas: algunas camisetas de fútbol del Barcelona vendidas por vendedores externos, pero no pudo decir qué vendedor ofrecía el precio más bajo. Cuando se le pidió durante otra búsqueda una comparación de precios de un suero para la piel popular, Rufus mostró el precio anterior al descuento del producto en lugar del precio actual.

«Rufus está aprendiendo constantemente», dijo Mehta de Amazon durante una entrevista.

Shop AI, un chatbot que la empresa canadiense de comercio electrónico Shopify lanzó el año pasado, también puede ayudar a los compradores a descubrir nuevos productos al formular sus propias preguntas, como solicitar detalles sobre el destinatario del regalo o las características que el comprador desea evitar. Sin embargo, Shop AI tiene problemas para recomendar productos específicos o identificar el artículo de menor precio en una categoría de productos.

Las limitaciones muestran que la tecnología aún está en sus inicios y tiene un largo camino por recorrer antes de que sea tan útil como la industria minorista -y muchos compradores- desearían que fuera.

Para transformar verdaderamente la experiencia de compra, los asistentes de compras “necesitarán ser profundamente personalizados” y ser capaces, por sí solos, de recordar el historial de pedidos de un cliente, sus preferencias de productos y sus hábitos de compra, dijo el gigante consultor McKinsey & Company en un informe de agosto.

Amazon ha señalado que las respuestas de Rufus se basan en información contenida en listados de productos, preguntas y respuestas de la comunidad y reseñas de clientes, que incluirían las reseñas falsas que se utilizan para aumentar o disminuir las ventas de productos en su mercado.

El gran modelo de lenguaje que impulsa al chatbot también fue entrenado con todo el catálogo de la compañía y alguna información pública en la web, escribió Trishul Chilimbi, vicepresidente de Amazon que supervisa la investigación de IA, en la revista de ingeniería eléctrica IEEE Spectrum en octubre.

Pero no está claro cómo Amazon y otras compañías ponderan los diferentes componentes de capacitación , como las reseñas, en sus recomendaciones, o cómo exactamente los asistentes de compras los idean, según Nicole Greene, analista de la consultora de gestión Gartner.

La nueva función de compras de Perplexity AI permite a los usuarios realizar búsquedas como «la mejor funda para teléfono» y recibir respuestas derivadas de varias fuentes, incluidas Amazon y otros minoristas, como Best Buy. Perplexity también invitó a los minoristas a compartir datos sobre sus productos y dijo que aquellos que lo hagan tendrán una mayor probabilidad de que sus artículos sean recomendados a los compradores.

Pero el director ejecutivo de Perplexity, Aravind Srinivas, sugirió en una entrevista reciente con la revista Fortune que no sabía cómo la nueva función de compras recomendaba productos a los clientes. Pero en una entrevista con la AP, el director comercial, Dmitry Shevelenko, rechazó esa descripción y dijo que el comentario de Srinivas «probablemente fue sacado de contexto».

El contexto, dijo, es que con la tecnología de IA generativa “no se puede saber de antemano exactamente cuál será el resultado basándose únicamente en saber cuáles son las entradas” de los materiales de capacitación.

Shevelenko dijo que los minoristas y las marcas deben saber que no pueden hacer que sus productos sean recomendados en el motor de búsqueda de Perplexity porque están «introduciendo palabras clave» en sus sitios web o utilizando técnicas diferentes para aparecer mejor en los resultados de búsqueda.

“La forma de aparecer en una respuesta es tener un mejor producto y mejores características”, dijo.