مع اقتراب موسم التسوق في العطلات، أعلنت كل من OpenAI وPerplexity عن ميزات جديدة تُستخدم الذكاء الاصطناعي في التسوق، حيث تُدمج هذه الأدوات في محادثات الشات بوت الخاصة بهما لمساعدة المستخدمين في البحث عن منتجات. تشبه هذه الميزات بعضها البعض: يمكن لمستخدمي ChatGPT طلب اقتراحات لجهاز كمبيوتر محمول مناسب للألعاب بسعر أقل من 1000 دولار وشاشة أكبر من 15 بوصة، أو حتى رفع صورة لقطعة ملابس فاخرة والبحث عن نسخة مشابهة بسعر أقل. أما Perplexity، فتُبرز قدرة شات بوتها على تذكّر معلومات المستخدم مثل مكان إقامته أو مهنته، مما يسمح بتقديم توصيات مخصصة. توقّع شركة أدوبي أن ينمو التسوق المدعوم بالذكاء الاصطناعي بنسبة 520% هذا الموسم، ما يُعد فرصة كبيرة لشركات ناشئة متخصصة مثل Phia وCherry وDeft. لكن مع دخول ضخمة من شركات كبرى مثل OpenAI وPerplexity إلى هذا المجال، يتساءل البعض إن كانت هذه الشركات الناشئة في خطر. زاك هودسون، الرئيس التنفيذي لمنصة Onton المتخصصة في التصميم الداخلي، يرى أن الشركات الناشئة التي تركز على مجالات محددة ستظل تقدم تجربة أفضل من الأدوات العامة. وفقًا له، "أي نموذج أو معرفة يعتمد فقط على جودة مصادر البيانات". في الوقت الحالي، تعتمد أدوات مثل ChatGPT وPerplexity على مؤشرات بحث موجودة مسبقًا مثل Bing أو Google، ما يعني أن أداؤها محدود بنتائج الصفحات الأولى. جولى بورنستاين، الرئيسة التنفيذية لشركة Daydream والخبير السابق في مجال التجارة الإلكترونية، تؤكد أن البحث في مجال الموضة يُعد "الطفل المُهمَل" في الصناعة، لأن تجربة البحث التقليدية لم تكن فعّالة. وتضيف أن "الموضة متشابكة عاطفيًا وذات طبيعة معقدة — العثور على فستان تحبه ليس مثل اختيار تلفاز". وتُشير إلى أن هذا الفهم العميق يتطلب بيانات متخصصة وفهمًا للقطع، والأنماط، والمواد، والمناسبات، وطريقة بناء الإطلالات بمرور الوقت. الشركات الناشئة في مجال التسوق بالذكاء الاصطناعي تبني قواعد بيانات خاصة بها، مما يسمح لها بتدريب نماذجها على بيانات عالية الجودة، وهو أمر أسهل في مجالات مثل الأثاث أو الموضة مقارنةً بالبحث عن كل ما يعرفه البشر. على سبيل المثال، طوّرت Onton نظامًا خاصًا لتصنيف مئات الآلاف من منتجات التصميم الداخلي بطريقة منظمة، مما يعزز دقة نماذجها. لكن هودسون يحذر من أن الشركات التي تعتمد فقط على نماذج لغوية جاهزة وواجهات تفاعلية بسيطة لن تتمكن من التنافس مع الشركات الكبرى. أما الميزة الحقيقية لـ OpenAI وPerplexity، فهي وجود قاعدة مستخدمين كبيرة بالفعل، وقُدرة على إبرام صفقات مع تجار تجزئة كبار منذ البداية. في المقابل، تُوجّه شركات مثل Daydream وPhia المستخدمين إلى مواقع التجزئة للشراء، وتحصل على عمولة، بينما تتيح OpenAI وPerplexity للعملاء الشراء مباشرة داخل واجهة المحادثة بفضل شراكات مع Shopify وPayPal. رغم أن هذه الشركات الكبرى تستهلك كميات هائلة من الطاقة الحاسوبية، وتسعى لطريقة لتحقيق الربح، فإن التوجه نحو التجارة الإلكترونية قد يكون منطقيًا — حيث يمكن للتجار دفع أموال للإعلان داخل نتائج البحث. لكن هذا قد يُفاقم مشكلة التحيز في النتائج. وفقًا لبورنستاين، "النماذج الأفقية — سواء في الموضة أو السفر أو السلع المنزلية — ستتفوق لأنها مُصممة لفهم اتخاذ القرار الحقيقي للمستهلك".