“Buy With Pro”, que llega apenas una semana después de que Perplexity presentara los anuncios, es solo una de las formas en que los principales actores de la IA están integrando más profundamente la IA generativa en la forma en que las personas encuentran productos y en cómo las empresas los comercializan. Otros incluyen las nuevas actualizaciones de Google para Google Shopping, Rufus, el asistente de compras con inteligencia artificial basado en chat de Amazon, “Shop The Look” de eBay y el asistente de compras con inteligencia artificial de Klarna.

La convergencia de la IA y el comercio también genera nuevas oportunidades y desafíos para los especialistas en marketing que buscan llegar a los compradores en la nueva era de búsqueda de la IA. Por ejemplo, ¿las plataformas de IA eligen recomendaciones de productos basadas en artículos de noticias, contenido de marca o reseñas de clientes en sitios de comercio electrónico?

La IA generativa está remodelando el concepto de búsqueda más allá de las plataformas tradicionales hacia áreas como las redes sociales, las aplicaciones de compras y las plataformas minoristas. Muchos de ellos se centran en el descubrimiento, pero las recomendaciones de productos generadas por IA pueden requerir explicar a los usuarios por qué se recomienda un artículo. Ahí es donde las citas juegan un papel importante para ayudar a los usuarios a saber de dónde proviene la información y para ayudar a las empresas a analizar qué sitios web aparecen en los resultados sobre sus productos o categorías.

¿Cómo funciona la explicabilidad de la IA?

Gran parte de esto se relaciona con el tema de la explicabilidad de la IA, que aborda las formas en que los modelos de IA explican cómo y por qué tomaron ciertas decisiones; considérelo una forma de transparencia. Los modelos de IA priorizan funciones utilizando ponderaciones para adaptar las recomendaciones de productos según las preferencias del usuario. Por ejemplo, cuando alguien pregunta por la “mejor computadora portátil”, el modelo evalúa factores como el rendimiento, la reputación de la marca, el precio y los datos del usuario para clasificar los elementos alineados con la consulta del usuario. También se pondera la credibilidad de las fuentes. Por ejemplo, podría dar más peso a las reseñas confiables de Wirecutter que al contenido de marca. Pero, ¿puede la IA diferenciar consistentemente entre información creíble y sesgada?

Otra pregunta sobre el papel futuro de la IA generativa en las compras podría incluir cómo Perplexity y otros planean compensar a los sitios web utilizados para hacer sus recomendaciones de productos, especialmente si desvía ingresos de los modelos tradicionales de afiliados. Las asociaciones de Perplexity con los editores incluyen un modelo de participación en los ingresos publicitarios, pero aún no está claro cuánto dinero podría proporcionar.

En el contexto de las recomendaciones de productos de comercio electrónico, la explicabilidad de la IA podría ayudar a generar confianza al ayudar a los usuarios a ver el fundamento detrás de las sugerencias. Esto, a su vez, podría mejorar la transparencia, la precisión y la equidad para los compradores y las empresas cuyos productos se mencionan.

Pero hay un problema: los modelos de IA no siempre son buenos para explicar de dónde provienen las respuestas. Algunos dicen que las citas de Perplexity ayudan a los usuarios a tener una idea de si deben confiar en una respuesta de una fuente familiar o si deben ser más escépticos. Eso es algo que Chad Stoller, director de innovación de UM, señaló la semana pasada cuando habló sobre el lanzamiento de anuncios de Perplexity.

“Si nunca he oído hablar de estos sitios, tal vez mi nivel de escepticismo sea un poco mayor con respecto a este resultado”, dijo Stoller. “Eso es algo bueno… Creo que va a ser la norma y tiene que serlo, porque la gente tiene que saber cómo se hace la salchicha”.

Personalización de IA

Si bien el contenido de IA generativa ha comenzado a escalar, la personalización no, al menos no todavía. En una encuesta reciente de 5.000 consumidores globales realizada por Boston Consulting Group, más del 80% dijo que quiere y espera experiencias personalizadas. Sin embargo, dos tercios mencionaron haber experimentado una personalización inexacta o inapropiada.

También existe la posibilidad de que los usuarios que comparten información voluntariamente con plataformas de búsqueda basadas en chat sean más receptivos a que sus datos se utilicen para personalización, según Mark Abraham, quien dirige la práctica de Marketing, Ventas y Precios de Boston Consulting Group. Los minoristas también están explorando formas de hacer que la búsqueda generativa sea más atractiva, útil o emocionante.

Es posible que los especialistas en marketing pronto tengan que comercializar tanto para humanos como para modelos de inteligencia artificial. Abraham, que recientemente escribió un libro sobre la personalización en la era de la IA, dijo que algunos grandes anunciantes están empezando a hacer apuestas agresivas para prepararse para el futuro de la búsqueda generativa. Un ejemplo que dio Abraham fue el de un gran CPG no revelado que planea destinar un tercio de su inversión en marketing a agentes de IA en tan solo unos años.

“Hay un mundo donde las propias plataformas (las Géminis y las Perplexity del mundo) se convierten en puntos de curación para el descubrimiento”, dijo Abraham. “Los asistentes de compras virtuales y las marcas tendrán que posicionarse y pagar para influir en los rankings”.

Cómo la IA podría desarrollar recomendaciones

Algunos de estos cambios podrían llevar a un cambio de una búsqueda basada en IA a una “IA basada en búsquedas”, dijo Keri Rich, vicepresidenta de producto de LucidWorks, que proporciona a las empresas herramientas de búsqueda de IA. Los anuncios también tendrán que volverse más sofisticados para mantenerse al día con la forma en que se activan en un entorno basado en chat. Como resultado, el diseño de experiencias de IA podría volverse más popular a medida que los diseñadores de UX se adapten a la forma en que las personas utilizan la búsqueda generativa para sus compras. Eso también podría significar actualizaciones de back-end con mensajes que hagan a los usuarios preguntas de seguimiento para comprender mejor qué están comprando, qué quieren comprar y qué comprarán realmente.

“Los Perplexities y otros necesitarán tener esa sofisticación en su ponderación. [and how they surface answers]”, dijo Rico. “Porque los usuarios no quieren ver el mismo producto una y otra vez. Quieren ver qué hay de nuevo y de tendencias. Lo bueno para ellos es que, debido a que estás conversando con el usuario, puedes entender dónde se encuentra… ¿Es un usuario al que realmente le gustan las tendencias?