### OpenAI lanza investigación de compras en ChatGPT
OpenAI ha introducido la investigación de compras, una nueva función en ChatGPT que transforma la IA en un investigador de productos interactivo. Los usuarios describen sus necesidades —como una aspiradora inalámbrica silenciosa para un apartamento pequeño o un regalo para un niño al que le encanta el arte— y el sistema responde con preguntas aclaratorias sobre el presupuesto, el tamaño, las preferencias y las prioridades como el rendimiento o el precio. Luego realiza búsquedas web de varios pasos, extrayendo datos estructurados sobre precios, especificaciones, reseñas y disponibilidad de fuentes de calidad para ofrecer una guía de compra personalizada con opciones clasificadas, comparaciones y compensaciones[4][1][2].
La función se lanzó el 24 de noviembre de 2025, para usuarios registrados en los planes gratuito, Plus, Pro y otros en dispositivos móviles y web, con un uso casi ilimitado durante las vacaciones para ayudar con la compra de regalos. Impulsado por una variante especializada de GPT-5 mini entrenada mediante aprendizaje por refuerzo para tareas de compra, tarda varios minutos por consulta, logrando un 52% de precisión en solicitudes de múltiples restricciones (como rangos de precios específicos, colores y características) frente a un 37% para la búsqueda estándar de ChatGPT. OpenAI señala posibles errores en los precios o la disponibilidad, instando a la verificación en los sitios de los minoristas[2][3][4].
### Implicaciones para los feeds de productos de comercio electrónico
La investigación de compras extrae datos en tiempo real de toda la web, sintetizándolos en guías estructuradas en lugar de listas en bruto. Esto exige que las plataformas de comercio electrónico mantengan <a href="/es/blog/product_feed/">feeds de productos</a> dinámicos y de alta calidad con especificaciones, precios y reseñas actualizadas para que aparezcan con precisión en las búsquedas impulsadas por IA. Los feeds incompletos o desactualizados corren el riesgo de ser excluidos de las recomendaciones, ya que la IA prioriza las fuentes confiables[1][4].
En cuanto a los estándares de catalogación, la función exige un cambio hacia la riqueza semántica: los productos deben incluir atributos detallados (dimensiones, materiales, calificaciones de los usuarios) que se ajusten a las consultas en lenguaje natural. Categorías como electrónica, belleza, artículos para el hogar, electrodomésticos de cocina y equipos para exteriores funcionan mejor debido a su naturaleza densa en especificaciones, mientras que la ropa tiene dificultades con factores subjetivos como el ajuste[2][3][4].
### Elevar la calidad y la integridad de la ‘product card’
Las guías de compra destacan las compensaciones y la personalización, basándose en la memoria de ChatGPT para el contexto, como las preferencias de los jugadores anteriores o las aversiones al estilo, lo que expone las lagunas en las ‘product cards’ básicas. El comercio electrónico debe mejorar las ‘cards’ con detalles completos, imágenes y contenido generado por el usuario para que coincidan con la profundidad que sintetiza la IA. Los refinamientos interactivos, como marcar opciones como "no me interesa" o "más como esto", presionan aún más a las plataformas para habilitar el filtrado en tiempo real[1][2][6].
Esto eleva el nivel de integridad del contenido: las especificaciones parciales o las reseñas desactualizadas conducen a clasificaciones subóptimas, ya que la IA cruza referencias de múltiples sitios. Las plataformas con ‘cards’ sólidas y estandarizadas ganan visibilidad en estos flujos de conversación[1][5].
### Acelerando el despliegue del surtido
El comercio electrónico tradicional se basa en la curación manual para los nuevos surtidos, pero la investigación de compras acelera el descubrimiento al indexar los datos web al instante. Los comerciantes pueden emitir inventario más rápido a través de feeds optimizados con IA, lo que reduce el tiempo de comercialización de los artículos de temporada o de nicho. El modo de investigación profunda de la función —que maneja decisiones complejas en minutos— evita la navegación exhaustiva, canalizando el tráfico a catálogos bien indexados[4][6].
Los impulsos navideños como las consultas ilimitadas subrayan esta velocidad: los períodos de alto tráfico amplifican la exposición para los administradores de feeds ágiles, lo que podría remodelar la velocidad del surtido de semanas a días[4]. Obtenga más información sobre el tema en nuestro artículo sobre <a href="/es/blog/common-mistakes-in-product-feed-uploads/">Errores comunes en las cargas de feeds de productos</a>.
### No-Code e integración de IA en los flujos de trabajo de contenido
Las herramientas No-code ahora se integran a la perfección con los investigadores de IA, automatizando la generación de feeds y el enriquecimiento de ‘cards’ sin equipos de desarrollo. La dependencia de la investigación de compras en datos web estructurados incentiva a las plataformas de bajo código a integrar la IA para la catalogación dinámica, como la autoetiquetado de especificaciones o la generación de tablas de comparación. Puede descubrir cómo estructurar sus datos de producto en formato CSV en nuestro artículo sobre <a href="/es/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/">Formato CSV</a>.
Future Instant Checkout, ya en funcionamiento para algunos comerciantes, insinúa viajes de ciclo cerrado, mezclando la investigación con compras sin fricciones. Esta sinergia no-code/IA agiliza la infraestructura de contenido, transformando los catálogos estáticos en sistemas adaptativos y que responden a las consultas[2][3]. Además, obtenga más información sobre <a href="/es/blog/artificial-intelligence-for-business/">Inteligencia Artificial para los negocios</a>.
*Retail Dive.*
*OpenAI Blog.*
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La evolución de la investigación de compras impulsada por IA destaca un cambio crucial en el comercio electrónico: el énfasis en la calidad y la integridad de los datos dentro de los feeds de productos. A medida que las herramientas de IA se vuelven más sofisticadas, se basan en información de productos rica y estructurada para un rendimiento óptimo. Esta tendencia subraya la importancia de soluciones como NotPIM, que brindan las herramientas y capacidades para estandarizar, enriquecer y optimizar los datos de productos, garantizando que las empresas de comercio electrónico puedan prosperar en un panorama cada vez más impulsado por la IA al estar representadas de manera precisa e integral en los recorridos relevantes del comprador. Para obtener más información, consulte nuestro artículo sobre <a href="/es/blog/data-integration-challenges-whats-holding-your-online-store-back/">Desafíos de la integración de datos</a>.