OpenAI e Perplexity lanciano nuovi assistenti di shopping basati su intelligenza artificiale, integrati nei loro chatbot. La mossa punta a intercettare un settore in forte crescita (+520% secondo Adobe), ma apre interrogativi sulla capacità delle startup verticali di mantenere un vantaggio competitivo basato su specializzazione e qualità dei dati.
OpenAI e Perplexity spingono verso lo shopping conversazionale
Con l’avvicinarsi della stagione natalizia, OpenAI e Perplexity hanno introdotto funzionalità di shopping direttamente nei loro chatbot, permettendo agli utenti di chiedere consigli su prodotti specifici, confrontare alternative o cercare capi simili a partire da una foto. Le nuove feature si basano su modelli linguistici avanzati e, secondo OpenAI, possono filtrare centinaia di prodotti in tempo reale per arrivare a proposte personalizzate.
Perplexity punta invece sulla memoria del chatbot, suggerendo acquisti basati su abitudini, professione e preferenze precedenti dell’utente, una strategia che rafforza l’esperienza personalizzata. Adobe prevede che lo shopping assistito da IA crescerà del 520% durante le festività 2025, posizionando questi strumenti come attori centrali del nuovo e-commerce conversazionale.
Startup verticali: minaccia o opportunità?
Secondo Zach Hudson, CEO di Onton, le startup specializzate mantengono un vantaggio competitivo grazie a database proprietari e modelli addestrati su dati più puliti e rilevanti. L’interior design, la moda o l’arredamento richiedono una comprensione profonda di stile, tessuti, materiali e contesti d’uso che modelli generalisti faticano a cogliere.
Julie Bornstein, CEO di Daydream, sottolinea che la ricerca nel fashion è sempre stata un punto debole dell’e-commerce tradizionale, e che un assistente generalista difficilmente può sostituire anni di competenze settoriali e logiche di merchandising.
L’integrazione con i pagamenti cambia il gioco
OpenAI e Perplexity partono però da un vantaggio strutturale: milioni di utenti già attivi e partnership con Shopify e PayPal, che permettono di completare un acquisto senza lasciare il chatbot. Le startup, al contrario, reindirizzano agli e-commerce dei rivenditori e dipendono spesso da link affiliati.
Questo potrebbe spingere verso un modello in cui le grandi piattaforme inseriscono annunci pubblicitari nei risultati generati dagli assistenti, riproducendo gli stessi incentivi — e potenziali distorsioni — già presenti nei motori di ricerca tradizionali.
Conclusioni
La competizione tra modelli generalisti e piattaforme verticali si gioca su due fronti: scala e qualità dei dati. I primi hanno pubblico e infrastrutture, i secondi conoscenza profonda del settore. L’esito potrebbe ridisegnare l’intero mercato dell’e-commerce conversazionale.
🔎 Cronologia essenziale e fonti autorevoli
• 2023–2024: crescita iniziale del commercio conversazionale (Adobe Digital Insights) — https://business.adobe.com
• 2024–2025: ampliamento dei modelli multimodali di OpenAI (OpenAI Blog) — https://openai.com/blog
• 2025: Accelerazione della personalizzazione AI-first nell’e-commerce (McKinsey) — https://www.mckinsey.com
📚 Consigli di approfondimento
• Report Deloitte sull’e-commerce AI: https://www2.deloitte.com” target=
• Analisi Gartner sugli assistenti conversazionali: https://www.gartner.com
• Studio MIT su modelli verticali e qualità dei dati: https://www.mit.edu
🧭 Abstract: Pro, rischi ed effetti futuri
Pro:
• Esperienze di shopping più rapide, personalizzate e multimodali.
• Maggiore accessibilità ai confronti di prezzo e qualità.
• Nuove opportunità per retailer integrati nei sistemi AI.
Rischi etici e sociali:
• Bias nei suggerimenti dettati da accordi commerciali o dati lacunosi.
• Riduzione della trasparenza nelle raccomandazioni.
• Minore concorrenza a causa del potere di mercato dei grandi modelli.
Possibili conseguenze future:
• Standardizzazione degli assistenti di shopping come nuova interfaccia dell’e-commerce.
• Necessità di normative su pubblicità algoritmica e trasparenza dei suggerimenti.
• Crescita di modelli verticali ad alta qualità come risposta alla generalizzazione dei big player.
