AI per comprare online: Rufus, Google, ChatGPT a confronto

Proviamo gli agenti conversazionali con intelligenza artificiale di Amazon, Google e OpenAI. Vantaggi, limiti e tendenze future del commercio digitale

La ricerca di un prodotto da comprare può esere divertente per alcuni, frustrante per altri. Di sicuro, sopratutto gli acquisti di tencnologia come smartphone e computer, richiede un po' di tempo nel cercare tra le tante alternative, confrontare vari modelli, specifiche tecniche, schede prodotto infinite e recensioni spesso contrastanti che ci fanno rimanere incerti fino all'ultimo click. Ora che è arrivata l'Intelligenza Artificiale Generativa tutto diventa più semplice, forse, o forse no, si aggiunge qualche complicazione in più, a meno che non ci fidiamo a occhi chiusi dei nuovi assistenti personali per lo shopping online.

Questi strumenti molto recenti (quello di ChatGPT è uscito ieri, quello di Amazon un anno fa), sono veri e propri agenti conversazionali a cui si può chiedere quali sono i migliori prodotti da comprare in base al prezzo e le caratteristiche desiderate. I colossi del settore, da Amazon a Google fino a OpenAI, stanno investendo risorse enormi per trasformare la ricerca da un labirinto di link a un dialogo mirato. È una comodità perchè gli acquisti diventano più veloci, ma non si può prendere tutto come viene, perchè non sappiamo quanto la raccomandazione sia davvero obiettiva e quanto invece sia spinta da una, più o meno nascosta, "sponsorizzazione".

Intanto vediamo quali sono i principali assistenti IA per comprare, come usarli e quanto sono utili o inutili.

I giganti dell'AI: Amazon Rufus, Google AI Mode e ChatGPT

I tre attori principali in questa corsa all'assistenza digitale sono le piattaforme che monopolizzano le nostre ricerche quotidiane. Ogni soluzione ha un approccio leggermente diverso, a seconda del proprio ecosistema di riferimento.

Amazon AI Rufus ricorda le nostre abitudini

Rufus, chiamato come il primo cane da compagnia dei dipendenti di Amazon, è l'assistente basato su AI generativa (alimentato da modelli come Amazon Nova e Anthropic Claude Sonnet) integrato direttamente nell'app e nel sito di Amazon. Non è un semplice motore di ricerca migliorato, ma un vero agente che impara dal comportamento e dalla cronologia dell'utente.

Il punto di forza di Rufus è la sua profonda integrazione con il vasto catalogo prodotti, con le recensioni verificate e le domande della comunità di Amazon. Agisce come una guida personale, capace di connettere le attività passate con le necessità attuali. Ad esempio, se in precedenza abbiamo menzionato di avere due figli che fanno sport, le raccomandazioni future terranno conto di queste informazioni, proponendo attrezzatura sportiva specifica per l'età.

Le sue funzionalità più utili vanno oltre il semplice consiglio:

Ricerche contestuali: si possono porre domande complesse in linguaggio naturale, come "Quale sedia da ufficio ha il miglior supporto lombare sotto i 200 euro, tenendo conto che sto seduto 8 ore al giorno".
Confronti e analisi: è capace di riassumere i dettagli principali estrapolando recensioni e specifiche, offrendo confronti fianco a fianco tra prodotti di marche diverse.
Funzioni agentiche avanzate: l'AI può monitorare un articolo e notificare quando raggiunge un costo desiderato. Grazie alle capacità agentiche, può anche aggiungere automaticamente articoli al carrello con comandi vocali o testuali, lasciando all'utente solo la revisione finale prima dell'acquisto.

Il rischio, come sempre con una piattaforma chiusa, è che i consigli siano limitati all'offerta presente su Amazon, con il potenziale di ignorare offerte migliori altrove. Tuttavia, devo dirlo, se si acquista su Amazon, Rufus è davvero efficiente e nonostante sia spesso critico con le IA, in questo caso, per chi è già cliente Amazon, il vantaggio è indiscutibile.

Google AI Mode e Gemini: l'evoluzione della ricerca

Google affronta lo shopping AI con una strategia più ampia, integrando la funzionalità nel suo motore di ricerca principale tramite l'AI Mode (alimentata dal modello Gemini) e attingendo al vastissimo Shopping Graph, un database con oltre 50 miliardi di prodotti aggiornato in tempo reale. Questo approccio garantisce una prospettiva molto più ampia rispetto a un singolo catalogo.

La vera innovazione di Google risiede nelle sue capacità di interazione avanzata e di agenzia esterna, sfruttando il suo dominio nella ricerca web:

Agentic Checkout: l'AI può agire per conto dell'utente, monitorando i prezzi e, una volta raggiunto il target desiderato, completando l'acquisto automaticamente utilizzando le informazioni salvate su Google Pay. Questo è un esempio perfetto di come la tecnologia agentica stia diventando autonoma.
Let Google Call: una funzione che permette all'AI di chiamare negozi locali (reali) per verificare la disponibilità di un prodotto o il suo prezzo, una soluzione che colma il divario tra acquisto online e commercio fisico.
Esperienze immersive: Google ha introdotto funzionalità di realtà aumentata come il Virtual Try-On (prova virtuale) per l'abbigliamento e l'AR Beauty Try-On, che consente agli utenti di "provare" virtualmente prodotti di bellezza, trasformando la ricerca in un'esperienza più visiva e interattiva, ad esempio vedendo come un rossetto appare sulla propria pelle.

L'approccio di Google è focalizzato sul fornire un riassunto dei prodotti provenienti da diverse siti web di vendita. Mentre offre una panoramica ampia, allo stesso tempo i risultati sono sempre riempiti da annunci pubblicitari. Personalmente non mi sono mai basato su Google per fare acquisti online ed anche con l'AI Mode non mi sembra di avere vantaggi particolari, ma questa forse è solo una mia sensazione.

ChatGPT Shopping: il ricercatore comparativo

ChatGPT di OpenAI ha lanciato da pochi giorni la ricerca acquisti. Andando sul sito ChatGPT, è possibile selezionare l'opzione Ricerca acquisti e poi fare la domanda. Questa modalità di ricerca è tanto semplice in fondo: chiedendo per esempio "migliori smartphone da 200 Euro" ci dà un riassunto dei telefoni in vendita con un consiglio ed i link in cui acquistarlo. L'assistente conduce quindi un'analisi comparativa approfondita attingendo a dati web e partnership strategiche.

La sua forza è la capacità di sintetizzare una grande quantità di informazioni provenienti da fonti autorevoli e recensioni esterne, presentando all'utente un riepilogo strutturato e tabelle comparative chiare, un po' come farebbe un giornalista esperto, che non è male.

Ricerca mirata: si può chiedere di trovare prodotti "simili a un vestito che ho fotografato, ma che costi meno di 250 euro e sia prodotto con materiali riciclati", sfruttando la ricerca visiva e l'analisi dettagliata.
Domande chiarificatrici: prima di fornire un consiglio, l'AI spesso pone domande aggiuntive per definire meglio le preferenze, come il budget, le funzioni essenziali o il destinatario del prodotto, imitando una conversazione reale.
Instant Checkout: Anche ChatGPT, attraverso accordi con piattaforme e-commerce come Shopify, permette all'utente può passare dalla conversazione all'acquisto con pochi tocchi, senza uscire dall'interfaccia di chat, facilitando quello che viene definito commercio agentico.

Non essendo legato a un unico catalogo di vendita unico come l'IA di Amazon, ChatGPT mira a fornire una panoramica più ampia, funzionando come un vero e proprio "consulente di acquisto" esterno che aggrega le informazioni. Tuttavia, per gli utenti non iscritti, la personalizzazione è meno profonda rispetto all'approccio di Amazon, che utilizza la cronologia di acquisto diretta.

Assistenti AI minori e specializzati: Perplexity e Alby

Oltre ai giganti, esistono assistenti che si stanno facendo strada, spesso con un approccio più mirato che risolve problemi specifici e che meritano attenzione.

Perplexity Shopping: il motore di ricerca imparziale

Perplexity Shopping, con la sua funzionalità Shop like a Pro, si posiziona come un motore di ricerca conversazionale che fonde la ricerca web con l'esperienza di acquisto. Perplexity è noto per la sua capacità di citare le fonti, e questo si estende anche ai consigli sui prodotti, dando un senso di oggettività alle raccomandazioni.

Nonostante sia un servizio in abbonamento per l'accesso completo, Perplexity è apprezzato proprio perché non è un rivenditore: il suo obiettivo dichiarato è quello di fornire risposte obiettive, sebbene anche qui, come in tutte le AI, l'accuratezza dei link e delle informazioni estrapolate dal web necessiti sempre di una verifica incrociata.

Bluecore Alby: l'IA integrata nei negozi online

Bluecore Alby è un esempio di come l'AI stia agendo dietro le quinte, sui siti dei rivenditori. Alby non è una piattaforma di acquisto indipendente, ma un assistente che i brand possono integrare nei loro canali (siti, email, SMS) per migliorare il tasso di conversione. Il suo valore risiede nell'essere un consulente pre-acquisto altamente specializzato nel catalogo del singolo rivenditore.

Utilità, difetti e fiducia

L'utilità di questi assistenti AI è innegabile: riducono il tempo speso a cercare, migliorano la personalizzazione delle raccomandazioni e, grazie alle funzioni agentiche, semplificano il passaggio dalla scelta al pagamento. Non è un caso che l'AI-enabled e-commerce sia un mercato da miliardi di dollari, con la maggior parte dei rivenditori che ne sta già testando o implementando le soluzioni.

Per quanto promettenti, queste tecnologie non sono prive di aspetti che generano dibattito:

Il problema della monetizzazione e dell'obiettività: il difetto più grande di questi strumenti è che, pur nascendo per aiutare il cliente, sono prima di tutto un potente strumento per massimizzare i profitti della piattaforma ospitante. Sia che si parli di Amazon, Google o ChatGPT, l'algoritmo ha un incentivo implicito a spingere prodotti con margini di guadagno più alti o quelli presenti all'interno del proprio ecosistema. La comodità di una raccomandazione rapida si paga con il rischio di non vedere l'offerta migliore disponibile altrove. Per l'utente, questo significa che la "fatica da ricerca" è stata solo delegata, non eliminata. Il consiglio, soprattutto per acquisti importanti, è sempre quello di consultare sempre più fonti.
Qualità dei dati e recensioni: la base di conoscenza di questi modelli è costituita anche da recensioni e descrizioni dei prodotti. Se i brand imparano a ottimizzare i loro contenuti per l'AI (un po' come il SEO), le raccomandazioni rischiano di basarsi più sul marketing ottimizzato per l'AI che su recensioni critiche e non filtrate. Alcuni siti di recensioni, per questo motivo, stanno attivamente bloccando i crawler delle AI.
Quanto sono affidabili i consigli dell'AI rispetto alle recensioni umane? Gli assistenti AI sono molto efficaci nel filtrare e riassumere migliaia di recensioni. Tuttavia, le recensioni umane offrono spesso un contesto emotivo e sfumature che l'AI può faticare a cogliere. La tendenza più sana è quella di utilizzare l'AI per ridurre l'affaticamento da ricerca, lasciando al consumatore l'onere di una verifica incrociata finale per gli acquisti più importanti.
L'AI non risolve problemi secondari: esiste la critica secondo cui l'AI generativa viene applicata a problemi "di facciata", come la creazione di descrizioni accattivanti o l'assistenza superficiale, ignorando i veri colli di bottiglia del commercio online, come una logistica lenta o politiche di reso inefficienti. Se la merce arriva in ritardo o è difettosa, nessun chatbot potrà risolvere il problema di fondo.

La prossima evoluzione sarà l'AI agentica autonoma, dove l'assistente non si limiterà a consigliare o confrontare, ma gestirà autonomamente più fasi dell'acquisto: ad esempio, cercando e acquistando in autonomia un paio di scarpe quando soddisfano i criteri (taglia, colore, prezzo) stabiliti in precedenza dall'utente. Inoltre, la fusione tra AI conversazionale e l'esperienza in negozio (il commercio vocale, l'uso di Gemini negli assistenti vocali) continuerà a rendere l'acquisto "senza mani" una realtà sempre più diffusa. La vera sfida per gli sviluppatori sarà insegnare all'AI a negoziare i prezzi in tempo reale con i rivenditori per conto del cliente.