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OpenAI ha presentato nelle scorse settimane un nuovo servizio chiamato Shopping Research, nome che sembra pensato per un report di mercato e invece indica un sistema conversazionale che prova a fare ciò che gli utenti fanno ogni giorno davanti allo schermo: capire cosa comprare, confrontare modelli, valutare prezzi, evitare il labirinto di banner e promozioni. È un compito noioso, ripetitivo e a basso valore aggiunto, proprio il genere di attività per cui l’intelligenza artificiale dovrebbe essere un alleato naturale. Come funziona? Si apre ChatGPT, si chiede qualcosa di generico come “un cellulare sotto 600 euro con buona fotocamera” e il modello si trasforma in un personal shopper digitale. Inizia il dialogo, arrivano domande aggiuntive – quale uso farai della fotocamera, quanto pesa per te la batteria, serve la ricarica wireless – e poi parte una scansione del web in cerca di prodotti, recensioni e schede tecniche. Alla fine viene prodotta una guida piena di confronti e compromessi, quasi la versione automatizzata di quei post “i migliori cinque smartphone del 2025” che affollano Google, ma con lo svantaggio di non essere sponsorizzata e il vantaggio di essere costruita su misura.
Il modello di Ai alla base del servizio è GPT-5 mini, perché dovrebbe essere ottimizzato per leggere pagine prodotto e trasformare testo eterogeneo in dati strutturati. È un lavoro che un essere umano fa in mezz’ora con dieci tab aperti. L’IA lo fa in pochi minuti e senza lamentarsi. Tuttavia la qualità del risultato dipende dalla precisione della domanda: se un utente chiede “voglio un computer buono”, il sistema ha la stessa reazione di un commesso a cui viene detto “vorrei un’auto veloce ma non troppo”. La risposta sarà generica.
È qui che la domanda diventa inevitabile: è un concorrente di Amazon? A prima vista, sembrerebbe di no. ChatGPT non gestisce magazzini, inventari, spedizioni, resi o logistica. Non ha un catalogo proprietario. Alla fine della guida l’utente viene comunque spedito su un sito esterno per l’acquisto. Chi invece vede la questione con un’ottica più lunga individua un altro tipo di competizione: non quella sul prodotto, ma quella sull’interfaccia. Per vent’anni l’e-commerce è stato dominato da filtri, slider e menù a tendina. Shopping Research propone un paradigma diverso: invece di navigare un catalogo, si descrive un bisogno. È come entrare in un grande magazzino senza percorrere corsie e scaffali ma parlando con un assistente che conosce l’intero inventario del pianeta, o almeno una parte molto vasta.
Il vero terreno di scontro non è l’infrastruttura, ma il tempo dell’utente. Se ChatGPT diventa il luogo dove si decide cosa comprare, chi controlla il primo passo controlla anche il resto della filiera. OpenAI lo sa, e infatti ha annunciato un secondo tassello, Instant Checkout, un sistema che consentirebbe agli utenti di completare gli acquisti direttamente dalla chat attraverso un protocollo chiamato Agentic Commerce Protocol. Per ora il supporto è limitato e regolato dai partner, ma la direzione è chiara: trasformare la conversazione in transazione. A quel punto Amazon rimane il supermercato, certo, ma ChatGPT rischia di diventare l’ingresso del supermercato. E colui che controlla la porta d’ingresso spesso controlla anche le scelte d’acquisto.
Restano però difficoltà strutturali. L’esperienza di shopping non è solo selezione di prodotti: è gestione di promozioni temporanee, disponibilità variabili, budget flessibili e compromessi familiari. Un paper pubblicato su arXiv a fine estate (ShoppingBench) ha mostrato come anche i migliori modelli di AI sbaglino in metà dei casi quando devono effettuare acquisti complessi con vincoli realistici, e spesso per motivi banali: interpretazione errata del budget, errori di calcolo sui costi totali o incapienza delle opzioni disponibili. La promessa dell’agente autonomo esiste, ma non è ancora affidabile come un motore di ricerca o un marketplace tradizionale.