Cuando te toca planear compras grandes, como una tele nueva o los regalos de Navidad, es fácil acabar con veinte pestañas abiertas y mil dudas. OpenAI quiere que todo ese lío se reduzca a una sola ventana: ChatGPT con la nueva función shopping research. Con ella vas a poder preguntar, comparar y afinar tus opciones sin salir del chat, casi como si tuvieras un “personal shopper” integrado.
Esta función de shopping research de ChatGPT no se limita a soltar una lista de productos y ya está. El sistema conversa contigo, te pregunta qué buscas exactamente y se va adaptando a tus respuestas. Hay matices importantes sobre precios, disponibilidad y cómo usa tus datos que conviene tener claros.
Para empezar, shopping research en ChatGPT se activa de forma automática en cuanto haces una pregunta relacionada con compras. Si escribes algo como “mejores portátiles para estudiar” o “zapatillas para correr por montaña”, el modelo detecta que estás en modo compra y pasa a este modo especial. No tienes que tocar ningún ajuste ni instalar extensiones en el navegador.
La función está ya en despliegue para todos, tanto si usas ChatGPT gratis como si pagas un plan de suscripción. Puedes acceder desde el móvil o desde la versión web de escritorio, y durante la temporada de compras navideñas el uso es prácticamente ilimitado. Esto te permite repetir consultas, cambiar de idea o comparar varias categorías sin pensar en límites de mensajes solo por mirar productos.
Cuando escribes una consulta de compra, ChatGPT primero te da una respuesta “normal”, explicando qué deberías tener en cuenta y mencionando algunos ejemplos de modelos o marcas. Al final de esa respuesta verás un botón que invita a seguir con “investigación adicional”. Ahí es donde empieza la parte más potente de shopping research.
En cuanto pulsas ese botón, se activa una especie de personal shopper con IA. El sistema deja de darte solo texto general y comienza a hacerte preguntas concretas para entender mejor lo que quieres. A partir de esas respuestas, la IA genera una selección de productos más afinada, que cambia en tiempo real a medida que ajustas tus preferencias.
Si quieres aprovechar al máximo la función shopping research de ChatGPT, el flujo suele seguir unos pasos bastante claros. No hace falta que seas un experto en tecnología, porque todo se basa en conversación guiada y botones muy visibles.
Si estás acostumbrado a las tiendas online, te sonará la forma de trabajar de shopping research. En lugar de desplegables clásicos, la IA te va guiando con preguntas que funcionan como filtros. La idea es que puedas ir contestando sin perderte entre menús interminables.
Los filtros más habituales giran en torno a tres bloques: precio que quieres pagar, uso que vas a dar al producto y características deseadas. Con todo, la IA adapta las preguntas al tipo de producto. No es lo mismo elegir una cámara de fotos que una cafetera, y las opciones cambian según lo que tenga sentido en cada caso.
Para refinar tus opciones con shopping research de OpenAI, el sistema te plantea cuestiones muy directas. Puede preguntarte si prefieres gastar poco, un rango medio o irte a algo más caro, o si priorizas la calidad de imagen, el tamaño, la marca o la autonomía, por poner ejemplos frecuentes.
No estás atado a la primera respuesta que das. Siempre puedes cambiar de opinión, pedirle que te muestre modelos más baratos, o que, por el contrario, suba el presupuesto para incluir opciones más completas. La IA recalcula la lista de sugerencias con esos nuevos datos y te mantiene siempre en un lenguaje sencillo y conversacional.
Una vez que ChatGPT shopping research te enseña productos concretos, llega el momento de pasar a la compra real. La IA no vende nada directamente todavía en la mayoría de casos, sino que actúa como intermediaria entre tu búsqueda y las webs de los comercios.
Cada producto recomendado se acompaña de un enlace al sitio del comercio minorista correspondiente. Puedes abrir esa página en una pestaña nueva, revisar la ficha completa, comprobar disponibilidad exacta en tu zona y finalizar la compra como harías en cualquier tienda online de confianza.
OpenAI ya ha adelantado que está trabajando en Instant Checkout para ChatGPT. Esta futura función permitirá terminar ciertas compras directamente dentro del propio chat, sin saltar continuamente entre pestañas. Solo estará disponible con comercios que se integren con este sistema.
Cuando Instant Checkout esté activo, vas a poder elegir un producto recomendado por shopping research, revisar un resumen y confirmar el pago desde la misma interfaz. Es una pieza más de la estrategia de integrar todo el proceso, desde la idea inicial hasta el pedido, dentro de ChatGPT y sin tanta fricción.
Conviene que tengas presente una advertencia clave: shopping research puede equivocarse en detalles como precio y disponibilidad. Aunque la IA trabaje con información actualizada, los catálogos y ofertas cambian constantemente, sobre todo en fechas como el Black Friday o Navidad.
Por ese motivo, OpenAI recomienda comprobar siempre los datos de precio y stock en la página del comerciante. Piensa en la respuesta de ChatGPT como una guía bastante fiable para orientarte, pero no como el dato definitivo. Lo sensato es usar la IA para filtrar, comparar y decidir, y luego confirmar en la web del vendedor antes de pagar.
Para evitar sorpresas, acostúmbrate a seguir una pequeña rutina. Primero, quédate con uno o dos modelos que te convenzan después de usar shopping research de ChatGPT. Después, entra en la web de cada comercio minorista mediante los enlaces que te ofrece la propia herramienta.
Ya en la tienda, revisa el precio final, los gastos de envío, el plazo de entrega y la política de devoluciones. También puede venir bien echar un vistazo a las reseñas directamente en esa web, por si cambian respecto a las que la IA ha resumido. Así combinas la comodidad de la IA con la seguridad de verificar los datos donde vas a pagar de verdad.
La apuesta de OpenAI con shopping research no surge aislada. Forma parte de una tendencia más amplia en la que varias empresas tecnológicas intentan integrar la experiencia de compra dentro de sus productos de inteligencia artificial. El objetivo es que no tengas que ir buscador por buscador o tienda por tienda.
Google, por ejemplo, ha lanzado recientemente nuevas funciones de compra dentro de su AI Mode, donde también puedes recibir sugerencias guiadas por IA. Otro actor es el agente de IA del navegador Comet de Perplexity, que va incluso un paso más allá al poder realizar compras en tu nombre, actuando prácticamente como asistente que ejecuta el pedido directamente.
Esta automatización de las compras mediante agentes de IA se ha descrito como parte de un fenómeno que el periodista Nilay Patel llama “el problema DoorDash”. La idea es que, si delegas demasiadas decisiones de compra en sistemas automáticos, puedes perder visibilidad de precios, comisiones o pequeñas condiciones que antes revisabas tú.
Con todo, shopping research de OpenAI se queda de momento en el punto de asistente que ayuda a decidir y compara productos. Con funciones como Instant Checkout en camino, es probable que el debate sobre cuánto delegar en la IA al hacer una compra vaya a crecer en los próximos años.
Por dentro, shopping research se apoya en una versión del modelo de IA de OpenAI llamada GPT‑5 mini, optimizada de forma específica para tareas de compra. Esto significa que está entrenado y ajustado para captar mejor consultas como “barato pero que dure” o “equilibrio entre calidad y precio” y convertirlas en filtros útiles.
El sistema se alimenta de recomendaciones de productos procedentes de fuentes de calidad en internet. Con esto se refiere a webs especializadas, análisis detallados, comparativas y reseñas que ofrecen datos contrastados. La IA combina toda esa información para generar respuestas que te ahorren parte del trabajo de leer artículo por artículo.
Las recomendaciones de shopping research se basan en información actualizada que incluye varios elementos clave: precio orientativo, disponibilidad aproximada, reseñas de usuarios y expertos, especificaciones técnicas e incluso imágenes de los productos. Toda esa mezcla permite que la IA no solo enumere modelos, sino que explique por qué uno podría encajar mejor que otro en tu caso.
Hay que recordar que todo esto se genera en tiempo real a partir de contenido público, y que los comerciantes pueden cambiar precios o condiciones en cualquier momento. Por eso, aunque shopping research en ChatGPT sea muy útil para filtrar rápido, tu último paso debería ser confirmar esos datos en la web de destino antes de cerrar la compra.
Otro punto interesante es que shopping research puede tener en cuenta tus conversaciones anteriores con ChatGPT, siempre que tengas activada la opción de “memoria”. Esto permite que la IA recuerde tus gustos generales o productos de los que has hablado en otras sesiones, sin que tengas que repetir todo cada vez.
Si te incomoda esa idea, puedes desactivar la memoria en la configuración y tratar cada sesión de compra como algo aislado. Si la dejas encendida, vas a poder notar cómo el sistema adapta algunas sugerencias a lo que ha ido aprendiendo de ti, sobre todo si usas ChatGPT Pro y pasas mucho tiempo conversando con el modelo.
Los usuarios Pro cuentan con un extra: productos recomendados proactivamente organizados en guías de compra, creadas a partir de su historial de chat con Pulse. Estas “buyer’s guides” se presentan como tarjetas o bloques que aparecen cuando el sistema detecta que tiene material suficiente para aconsejarte algo relevante.
Por ejemplo, si has estado hablando varias veces sobre bicicletas eléctricas, una futura tarjeta de Pulse podría sugerirte accesorios como cascos, luces o candados, sin que tú tengas que iniciar de nuevo una consulta de compra. Esta capa proactiva convierte shopping research en algo más cercano a un asesor permanente que va apareciendo cuando cree que puede ayudarte.
Para que ChatGPT shopping research no se quede en un sistema rígido, el interfaz incorpora botones pensados para que vayas afinando lo que ves en pantalla. Junto a cada producto suelen aparecer opciones como “más como este” o “no me interesa”, que orientan al modelo sobre tus gustos en tiempo real.
Si marcas “más como este”, le estás diciendo al sistema que ese tipo de producto, rango de precio o estilo encaja contigo. Entonces la IA prioriza artículos similares. En cambio, cuando pulsas “no me interesa”, ese modelo concreto y otros parecidos pierden peso en las siguientes tandas de resultados. Es una forma muy directa de entrenar tu propio “algoritmo de compras” sin tener que tocar menús avanzados.
Usar shopping research de OpenAI convierte el rato de comparar productos en algo mucho más guiado y menos caótico que ir saltando entre comparadores, blogs y tiendas por separado. Todo con la idea de que sigas tomando la decisión final, pero con más información y menos pérdida de tiempo.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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