- Shopping Research convierte la búsqueda de productos en una conversación guiada con comparativas, pros y contras y enlaces a tiendas.
- Está disponible en web y móvil para usuarios identificados, con uso casi ilimitado durante la temporada festiva y activación desde el botón “+”.
- Funciona especialmente bien en categorías complejas y emergentes, detecta ofertas y permite refinar resultados con feedback en tiempo real.
- Resultados orgánicos y sin patrocinio; no se comparten chats con minoristas, aunque puede haber errores en precio o disponibilidad.
Comprar por internet se ha convertido en una pequeña odisea: demasiadas opciones, opiniones que se contradicen y fichas técnicas difíciles de comparar. Justo ahí entra en escena OpenAI Shopping Research, la nueva experiencia de ChatGPT pensada para investigar productos por ti, condensar la información útil y presentarla de forma clara para que elijas sin volverte loco.
La función ya está llegando a usuarios identificados de ChatGPT en web y móvil —incluidos planes Free, Go, Plus y Pro—, con un uso prácticamente ilimitado durante la temporada de fiestas. Su enfoque es convertir la búsqueda en una conversación guiada: describes qué necesitas, el asistente hace preguntas relevantes (precio, tamaño, uso, materiales…) y en minutos te devuelve una guía de compra bien armada con productos, pros y contras, y enlaces a tiendas.
Qué es OpenAI Shopping Research y por qué importa
OpenAI Shopping Research es una función integrada en ChatGPT que explora la web de comercios, compara artículos y sintetiza la información en un resumen que cualquiera puede entender. A diferencia de un comparador tradicional, no te suelta un listado y ya; su objetivo es ayudarte a distinguir qué cambia entre modelos y cuál encaja contigo según tu contexto.
Lo potente es que no tienes que hablar “en técnico”. Si escribes “busco un portátil ligero para estudiar que me dure años” o “una cuna de madera por menos de X euros”, entiende el caso de uso y prioriza lo que realmente te importa. También admite peticiones finas: por ejemplo, “diferencias entre estos dos auriculares en cancelación de ruido y calidad de llamadas”.
Según OpenAI, Shopping Research está impulsado por una versión ajustada de GPT‑5 mini entrenada con aprendizaje por refuerzo para tareas de compra: leer sitios fiables, citar fuentes y combinar datos de múltiples páginas para producir investigación de producto de alta calidad. En pruebas internas, este enfoque habría alcanzado un 64% de acierto frente al 52% de la versión previa, una mejora que se nota cuando pides comparativas con muchos matices.
Otro punto clave es su imparcialidad: los resultados son orgánicos y no están patrocinados. La herramienta afirma consultar sitios de confianza y evitar páginas de baja calidad o con spam, citando las fuentes para que puedas ampliar la investigación si lo deseas.
Cómo activar Shopping Research y empezar a usarlo
Para activarlo no hay misterio: inicia sesión en ChatGPT, pulsa el botón “+” junto al cuadro de mensaje y elige “Investigación de compras”. En España la experiencia ya se está desplegando; si no ves la opción, es posible que la app móvil o la versión de escritorio necesiten actualización. Durante el comienzo del despliegue, algunas pantallas pueden aparecer en inglés.
Tras enviar tu primer prompt con la opción activa, verás una interfaz guiada con preguntas cortas. Este cuestionario ayuda a perfilar tu presupuesto, medidas, materiales o tipo de uso y, aunque puedes saltártelo, contestarlo suele dar respuestas más afinadas. En general toma muy poco tiempo.
Cuando hay contexto suficiente, el asistente empieza a mostrar artículos. En cada ficha verás foto del producto, valoración de usuarios, tienda de origen y precio. Puedes indicar que algo no te interesa o pedir más como ese. Si descartas una opción, el sistema te pregunta por qué (precio, estilo, marca, características…), y esa información sirve para afinar la búsqueda al vuelo.
La experiencia culmina con una recomendación principal, alternativas sólidas y un catálogo de opciones similares, todas con enlace directo a las tiendas para completar la compra. Cuando solicitas comparaciones profundas con restricciones y compensaciones, el agente tarda unos minutos para devolver una guía más estructurada y argumentada.
La función está disponible en web y móvil para usuarios registrados, e incluye un uso casi ilimitado durante las fiestas, un guiño a Black Friday, Navidad y las primeras rebajas del año. Puedes volver a la conversación cuantas veces quieras para pulir matices o explorar nuevas variantes.
Comparar con contexto: de “gaming ocasional” a “teletrabajo todo el día”
Una de las mayores ventajas es que Shopping Research incorpora el contexto de uso en la comparación. No es lo mismo buscar un monitor para diseño que para jugar, o una tablet para lectura que para editar vídeo; especificarlo cambia por completo las prioridades que el sistema aplicará al recomendar.
Si pides, por ejemplo, que distinga la cancelación de ruido y la calidad de llamadas en dos auriculares concretos, el asistente pondrá el foco exactamente ahí y no en métricas accesorias. Igualmente, si dices “algo más barato”, “con mejor batería” o “de una marca más conocida”, se reordena la lista en tiempo real para reflejar esos criterios.
Esta forma de conversar elimina mucha fricción: no necesitas memorizar jerga técnica ni revisar fichas durante horas. Pide “un portátil potente para menos de X euros”, “un teclado bien valorado para escribir a diario” o “una maleta ligera para viajes cortos” y deja que el sistema te vaya pidiendo los detalles que faltan.
- Comparaciones orientadas a uso: gaming ocasional, teletrabajo, edición de vídeo, diseño, deporte al aire libre, etc.
- Restricciones explícitas: presupuesto máximo, peso, autonomía, tamaño, materiales o compatibilidades.
- Resultados ajustados al feedback: marca “No me interesa” o “Más como este” para refinar en tiempo real.
- Resumen claro con pros y contras relevantes, evitando ruido y datos accesorios.
Descubrir productos más allá de lo “popular”
Shopping Research no se queda en lo evidente: también saca a la luz alternativas menos conocidas con mejor relación calidad-precio o características muy concretas (bajo peso, silencio, durabilidad). Es especialmente útil si sueles filtrar por detalles que los comparadores tradicionales pasan por alto.
Brilla en categorías “difíciles” en las que abunda la jerga: electrónica y tecnología (móviles, portátiles, auriculares, TVs, consolas), belleza y cuidado personal, electrodomésticos y hogar, y deporte o equipamiento técnico. Ahí la herramienta traduce especificaciones a implicaciones prácticas para que entiendas de verdad qué estás comprando.
Además, resulta ideal para categorías emergentes en las que faltan referencias, como routers WiFi 7, proyectores portátiles o SSD externos de alta velocidad. Te resume qué tecnologías importan y cuándo merece la pena dar el salto a la nueva generación.
- Electrónica y tecnología: prioriza rendimiento real, autonomía, conectividad y valor por euro.
- Belleza y cuidado personal: filtra por eficacia, materiales y experiencia de uso reportada.
- Hogar y cocina: de robots aspiradores a pequeños electrodomésticos, con foco en ruido, consumo y mantenimiento.
- Deporte y aire libre: equipamiento especializado, durabilidad y ergonomía.
Ideal para Black Friday: cómo cazar ofertas sin perderte
Durante las semanas de descuentos, Shopping Research busca de forma activa alternativas económicas, promociones y variaciones de precio. Como los precios bailan constantemente, tener un asistente que rastrea opciones por ti, como aprender a buscar cupones de descuento con ChatGPT, minimiza la sensación de ir a remolque de las ofertas.
Si te interesa un producto concreto, prueba a pedir “versiones equivalentes más baratas” o “modelos con mejor garantía por un poco más”. El agente propondrá sustitutos razonables, a menudo con cambios pequeños que abaratan o elevan la calidad sin romper tu presupuesto.
Otra estrategia es solicitar comparaciones con “compromisos” explícitos: ¿qué sacrifico si pago menos? ¿Qué gano si subo un escalón? Así verás qué recortes pegan más con tu uso (autonomía, construcción, accesorios, soporte de software) y cuáles no deberías aceptar.
Recuerda que OpenAI avisa de que puede haber errores puntuales en precio y disponibilidad. Antes de pagar, visita siempre la página del comercio para validar la cifra final, costes de envío y políticas de devolución.
Consejos para exprimir Shopping Research
Cuanto más contexto des, mejores resultados obtendrás. Define presupuesto, tamaño, materiales, entorno de uso y preferencias (marca, diseño, ecosistema). Si hay cosas que no toleras, dilo desde el principio: ruido elevado, peso, software intrusivo, mala reputación de durabilidad.
Pide que el sistema tenga en cuenta métricas que exigen investigación como velocidad de escritura real en SSD, temperaturas sostenidas de un portátil o fiabilidad del software de actualizaciones en un smartwatch. Ese tipo de datos son los que más tiempo consumen al investigar manualmente.
Cuando te muestre un producto que no encaja, explícale el motivo. Ese feedback (“no me interesa” por precio, estilo, marca, specs) es lo que guía la siguiente tanda de sugerencias. En pocas iteraciones, notarás cómo las recomendaciones “aterrizan” justo en tu perfil.
Si tienes dudas en mitad del proceso, prueba a pedir “alternativas con el mismo espíritu” o “la opción equilibrada entre precio y prestaciones”. El asistente puede construir una lista corta que funcione como punto de partida, ideal para decisiones rápidas.
- Incluye límites claros de presupuesto y tamaño/peso.
- Especifica el uso principal y el secundario (trabajo, juego, viajes, familia).
- Descarta de antemano lo que no quieres: marcas, materiales, diseños o funciones.
- Solicita pros y contras centrados en tus prioridades, no en lo genérico.
Cómo cambia la compra online (para usuarios y comercios)
Para los usuarios, el salto es claro: reúnes toda la investigación en una sola conversación, con contexto y ajustes en tiempo real. Pasas de abrir diez pestañas a tener una guía razonada con opciones que responden a tu situación concreta.
Para el ecosistema de comercio electrónico, OpenAI aspira a situarse como la “capa de decisión” entre el comprador y las tiendas. Quien controla ese momento previo influye en qué productos llegan a la cesta y cuáles se quedan fuera. En paralelo, otros actores como Google, Microsoft o Perplexity también exploran agentes de compra basados en IA, señal de que el “agentic commerce” está en plena ebullición.
Esta función, además, encaja con hábitos reales de compra: buscamos profundidad, comparaciones y compensaciones. Cuando pides todos esos matices, Shopping Research tarda unos minutos más, pero a cambio entrega una guía exhaustiva que normalmente te llevaría mucho tiempo construir por tu cuenta.
Redactor apasionado del mundo de los bytes y la tecnología en general. Me encanta compartir mis conocimientos a través de la escritura, y eso es lo que haré en este blog, mostrarte todo lo más interesante sobre gadgets, software, hardware, tendencias tecnológicas, y más. Mi objetivo es ayudarte a navegar por el mundo digital de forma sencilla y entretenida.