Mit der nahenden Weihnachtszeit haben OpenAI und Perplexity neue KI-gestützte Einkaufshilfen vorgestellt, die in ihre bestehenden Chatbots integriert sind, um Nutzern bei der Produktsuche zu helfen. Beide Tools funktionieren ähnlich: ChatGPT kann beispielsweise bei der Suche nach einem Gaming-Laptop unter 1000 Dollar mit über 15-Zoll-Bildschirm unterstützen oder Fotos von teuren Kleidungsstücken hochladen, um günstigere Alternativen zu finden. Perplexity hingegen betont die Speicherfähigkeit seines Chatbots, der personalisierte Empfehlungen basierend auf bereits bekannten Daten wie Wohnort oder Beruf liefern kann. Diese Entwicklungen könnten den Markt für KI-Einkaufs-Startups wie Phia, Cherry oder Deft beeinflussen, die sich auf Nischen wie Mode oder Einrichtung spezialisiert haben. Doch Branchenexperten sehen Chancen für spezialisierte Anbieter. Zach Hudson, CEO von Onton, einem Tool für innenarchitektonische Einkäufe, betont, dass allgemeine KI-Modelle wie ChatGPT oder Perplexity auf Suchindexe wie Google oder Bing angewiesen sind – was deren Genauigkeit begrenzt. „Ein Modell ist nur so gut wie seine Datenquellen“, sagt er. Spezialisierte Startups hingegen bauen eigene, hochqualitative Datensätze auf, etwa indem sie Hunderttausende Möbelstücke strukturiert katalogisieren. Julie Bornstein, CEO von Daydream, ergänzt, dass Mode ein besonders emotionaler und komplexer Bereich sei, der nicht mit der Suche nach einem Fernseher vergleichbar sei. KI-Tools, die auf spezifischem Wissen zu Schnitten, Stoffen, Anlässen und Outfit-Kombinationen basieren, seien daher besser in der Lage, authentische Empfehlungen zu geben. Während Startups wie Daydream und Phia Nutzer auf die Webseiten der Händler weiterleiten und Affiliate-Einnahmen erzielen, haben OpenAI und Perplexity direkte Partnerschaften mit Shopify und PayPal, sodass Käufe innerhalb des Chat-Interfaces möglich sind. Dieser Vorteil, kombiniert mit der bestehenden Nutzerbasis und der Rechenleistung, macht es für kleine Anbieter schwer, mitzuspielen. Dennoch sehen Experten in vertikalen, datenbasierten Modellen die Zukunft: „Vertikale Modelle werden aufgrund ihrer Anpassung an echte Kaufentscheidungen überlegen sein“, sagt Bornstein. Die großen KI-Unternehmen könnten letztlich durch Werbeeinnahmen aus der E-Commerce-Integration profitieren – doch das birgt das Risiko, die Sucherfahrung weiter zu belasten. Für spezialisierte Startups bleibt die Chance, durch tiefere Domänenkenntnis und bessere Benutzererfahrung zu überzeugen.