مع اقتراب موعد التسوق أثناء العطلات، أعلنت كل من OpenAI وPerplexity عن ميزات تسوق مدعومة بالذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع، والتي تتكامل مع روبوتات الدردشة الحالية لمساعدة المستخدمين في البحث عن عمليات الشراء المحتملة.
الأدوات متشابهة بشكل ملحوظ مع بعضها البعض. تقترح OpenAI أنه يمكن للمستخدمين أن يطلبوا من ChatGPT المساعدة في العثور على “كمبيوتر محمول جديد مناسب للألعاب بسعر أقل من 1000 دولار مع شاشة يزيد حجمها عن 15 بوصة”، أو يمكنهم مشاركة صور لملابس راقية وطلب شيء مماثل بسعر أقل.
وفي الوقت نفسه، تسلط الحيرة الضوء على الكيفية التي يمكن بها لذاكرة برنامج الدردشة الآلي أن تزيد عمليات البحث المتعلقة بالتسوق لمستخدميها، مما يشير إلى أنه يمكن لشخص ما أن يطلب توصيات مصممة خصيصًا لما يعرفه برنامج الدردشة الآلي بالفعل عنهم، مثل المكان الذي يعيشون فيه أو ما يفعلونه في العمل.
توقعت شركة Adobe أن ينمو التسوق عبر الإنترنت بمساعدة الذكاء الاصطناعي بنسبة 520% في موسم العطلات هذا، وهو ما قد يكون بمثابة نعمة لشركات التسوق الناشئة القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل Phia أو Cherry أو Deft (التي أعيدت تسميتها باسم Onton) – ولكن مع توجه OpenAI وPerplexity إلى مزيد من تجارب التسوق باستخدام الذكاء الاصطناعي، هل هذه الشركات الناشئة في خطر؟
يعتقد زاك هدسون، الرئيس التنفيذي لأداة تسوق التصميم الداخلي Onton، أن الشركات الناشئة في مجال التسوق القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تتمتع بمكانة متخصصة ستظل توفر تجربة أفضل للمستخدمين من الأدوات ذات الأغراض العامة مثل ChatGPT وPerplexity.
وقال هدسون لـ TechCrunch: “إن أي نموذج أو رسم بياني معرفي يكون جيدًا بقدر جودة مصادر البيانات الخاصة به”. “في الوقت الحالي، تعتمد الأدوات المستندة إلى ChatGPT وLLM، مثل Perplexity، على فهارس البحث الحالية مثل Bing أو Google. وهذا يجعلها بنفس جودة النتائج القليلة الأولى التي تعود من تلك الفهارس.”
توافق جولي بورنشتاين، الرئيس التنفيذي لشركة Daydream والمديرة التنفيذية للتجارة الإلكترونية منذ فترة طويلة، على ذلك – فقد أشارت إلى TechCrunch خلال الصيف بأنها تنظر دائمًا إلى البحث على أنه “الطفل المنسي” في صناعة الأزياء، لأنه لم يعمل بشكل جيد أبدًا.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو
|
13-15 أكتوبر 2026
قال بورنستاين لـ TechCrunch يوم الثلاثاء: “الموضة… تتميز بدقة وعاطفية فريدة من نوعها – فالعثور على فستان تحبه ليس مثل العثور على جهاز تلفزيون”. “يأتي هذا المستوى من الفهم لتسوق الأزياء من البيانات الخاصة بالمجال ومنطق التسويق الذي يستوعب الصور الظلية والأقمشة والمناسبات وكيفية بناء الأشخاص للأزياء بمرور الوقت.”
تقوم الشركات الناشئة في مجال التسوق باستخدام الذكاء الاصطناعي بتطوير مجموعات البيانات الخاصة بها بحيث يتم تدريب أدواتها على بيانات عالية الجودة – وهو أمر يسهل تحقيقه عندما تحاول فهرسة الأزياء أو الأثاث، بدلاً من مجموع المعرفة البشرية.
في حالة هدسون، قامت شركة أونتون بتطوير خط بيانات لفهرسة مئات الآلاف من منتجات التصميم الداخلي بطريقة أنظف، مما يساعد على تدريب نماذجها الداخلية ببيانات أفضل. ولكن إذا لم تتبع الشركات الناشئة في مجال التسوق في مجال الذكاء الاصطناعي هذا المستوى من التخصص، يعتقد هدسون أنه من المحتم أن يتم التغاضي عنها.
وقال هدسون: “إذا كنت تستخدم فقط شهادات ماجستير إدارة الأعمال الجاهزة وواجهة محادثة، فمن الصعب جدًا أن ترى كيف يمكن لشركة ناشئة أن تتنافس مع الشركات الكبرى”.
ومع ذلك، فإن ميزة OpenAI وPerplexity هي أن عملائهم يستخدمون أدواتهم بالفعل – بالإضافة إلى أن وجودهم الكبير يتيح لهم إبرام صفقات مع كبار تجار التجزئة منذ البداية. في حين أن Daydream وPhia يعيدان توجيه العملاء إلى مواقع تجار التجزئة لإكمال مشترياتهم – في بعض الأحيان يحصلون على إيرادات تابعة – فإن OpenAI وPerplexity لديهما شراكات مع Shopify وPayPal، على التوالي، مما يسمح للمستخدمين بالتحقق من واجهة المحادثة.
ولا تزال هذه الشركات، التي تعتمد على كميات هائلة من الطاقة الحاسوبية باهظة الثمن لتشغيلها، تحاول اكتشاف طريق لتحقيق الربحية. إذا استلهموا من جوجل وأمازون، فمن المنطقي أن يتطلعوا إلى التجارة الإلكترونية كخيار – يمكن لتجار التجزئة أن يدفعوا لهم مقابل الإعلان عن منتجاتهم ضمن نتائج البحث.
ولكن في النهاية، قد يؤدي ذلك إلى تفاقم المشكلات الحالية التي يواجهها العملاء في البحث.
وقال بورنشتاين: “إن النماذج العمودية – سواء في مجال الأزياء أو السفر أو السلع المنزلية – سوف تتفوق في الأداء لأنها تتكيف مع عملية صنع القرار الاستهلاكية الحقيقية”.
تقارير إضافية من قبل إيفان ميهتا.
