A OpenAI lançou uma interface dedicada de “pesquisa de compras” alimentada por uma versão especializada de seu minimodelo GPT-5 inédito. Disponível imediatamente para todos os usuários, a ferramenta aproveita o aprendizado por reforço para selecionar guias de comprador personalizados.
O objetivo é substituir os mecanismos de pesquisa tradicionais por descobertas interativas e conversacionais. No entanto, ao contrário das novas ferramentas agressivas do Google e da Perplexity, a oferta da OpenAI atualmente carece de recursos de checkout direto. Isso força os usuários a deixar a plataforma para concluir as compras – uma pausa estratégica em sua ambição de controlar todo o ciclo de transações.
GPT-5 Mini para uma arquitetura de “pesquisa em primeiro lugar”
No fundo, o sistema depende do “GPT-5 mini”, uma iteração inédita da família de modelos carro-chefe da OpenAI especificamente ajustada para o comércio.
Ao contrário dos modelos de uso geral que muitas vezes alucinam especificações de produtos ou inventam preços, esta versão utilizou um regime de treinamento fortemente focado no aprendizado por reforço adaptado às tarefas de compras. Os engenheiros priorizaram a construção de um mecanismo capaz de ler sites confiáveis, citar fontes confiáveis e sintetizar dados de várias fontes em uma narrativa coerente.
Apresentamos a pesquisa de compras, uma nova experiência no ChatGPT que faz a pesquisa para ajudar você a encontrar os produtos certos.
É tudo o que você gosta em pesquisa profunda, mas com uma interface interativa para ajudá-lo a tomar decisões de compra mais inteligentes. pic.twitter.com/jksGVpCXGm
– OpenAI (@OpenAI) 24 de novembro de 2025
De acordo com o anúncio oficial da empresa:
“A pesquisa de compras é alimentada por uma versão do GPT-5 mini treinada com aprendizado de reforço especificamente para tarefas de compras. Nós o treinamos para ler sites confiáveis, citar fontes confiáveis e sintetizar informações de muitas fontes para produzir pesquisas de produtos de alta qualidade.”
“Também o projetamos para ser uma experiência interativa. que poderia atualizar e refinar sua pesquisa em tempo real – incorporando novas restrições e ajustando-se ao feedback sobre as preferências de produto do usuário – resultando em uma resposta que parece bem pesquisada e personalizada.”
Esse treinamento especializado rendeu ganhos mensuráveis em confiabilidade, diz OpenAI. Os benchmarks internos revelam uma melhoria significativa na capacidade do modelo de analisar solicitações complexas.
O modelo mais recente da OpenAI identifica com precisão os itens que correspondem a todos os critérios do usuário 64% das vezes, uma melhoria significativa em relação à taxa de sucesso de 37% observada em consultas anteriores de produtos ChatGPT.
Em vez de uma simples lista de links, o modelo gera um”guia do comprador”estruturado que destaca compensações, especificações e comparações.
OpenAI enquadra essa mudança como indo além de consultas simples, observando que”a pesquisa de compras é construída para esse tipo mais profundo de tomada de decisão. Ela transforma a descoberta do produto em uma conversa: fazendo perguntas inteligentes para entender o que lhe interessa, extraindo detalhes precisos e atualizados de fontes de alta qualidade e trazendo de volta opções para você refinar os resultados.”
Visualmente, a ferramenta abandona o paradigma de chat somente de texto para uma UI interativa que exibe cartões de produtos e imagens diretamente no stream. Um ciclo de feedback permite que os usuários refinem os resultados usando um mecanismo “semelhante ao Tinder”, clicando em “Não estou interessado” ou “Mais como este” para treinar novamente a sessão em tempo real.
Aproveitando o recurso “Memória” do ChatGPT, o sistema recupera preferências históricas – como o interesse do usuário em jogos – para contextualizar pesquisas futuras, priorizando itens como monitores com alta taxa de atualização sem precisar de prompts explícitos.
O Checkout Lacuna: por que a OpenAI ainda não consegue ‘comprar’
Apesar da marca “agente”, a ferramenta atualmente não pode executar compras. Os usuários devem clicar em links externos para sites de varejistas para concluir transações, uma limitação que decorre da natureza fragmentada dos pagamentos on-line.
Sem um protocolo de comércio padronizado, a IA não pode navegar com segurança em diversos fluxos de checkout de terceiros. Um porta-voz da OpenAI explicou o risco, afirmando que “sem uma integração, o modelo estaria adivinhando seu caminho através de um fluxo de checkout”.
Considerações estratégicas também influenciaram essa decisão. A OpenAI optou por priorizar a disponibilidade global e a ampla descoberta de produtos em vez da integração vertical profunda com alguns parceiros selecionados no lançamento.
De acordo com a empresa, o lançamento global primeiro garante que “todos possam comprar em qualquer lugar, enquanto o checkout instantâneo se expande à medida que mais comerciantes adotam a integração”. para construir confiança, a OpenAI confirmou que os dados de bate-papo do usuário não são compartilhados com os varejistas, um diferencial importante das plataformas baseadas em anúncios.
Baseando-se no rastreamento público da web, o sistema exige que os comerciantes coloquem ativamente os bots da OpenAI na”lista de permissões”para garantir que seu inventário e preços em tempo real estejam visíveis.
O campo de batalha agente: Google, Amazon e a luta pela transação
Enquanto os concorrentes correm para fechar a transação loop, a abordagem da OpenAI é notavelmente menos perturbadora para o status quo. Ao enviar tráfego downstream para os varejistas, a empresa evita a reação legal e comercial imediata que tem atormentado os rivais.
O Google recentemente intensificou a guerra ao implantar agentes capazes de ligar fisicamente para as lojas para verificar o estoque e executar compras por meio do Google Pay. A recente implantação de agentes de compras de IA pelo Google marcou um passo significativo em direção ao comércio totalmente automatizado.
O mecanismo rival Perplexity oferece um checkout nativo”Compre com Pro”, mas enfrentou obstáculos significativos. A Amazon ataca a Perplexity com um cessar e desistir, destacando os riscos legais de contornar os ecossistemas de anúncios, à medida que os grandes varejistas bloqueiam cada vez mais rastreadores de IA de terceiros para proteger seus fossos publicitários.
Fundamentalmente, a ausência de um modelo de “jardim murado” distingue a estratégia atual da OpenAI. Grandes retalhistas como a Amazon estão a defender agressivamente os seus dados, criando um cenário fragmentado onde apenas agentes autorizados podem operar de forma eficaz.
A Microsoft, um importante investidor na OpenAI, está a prosseguir uma estratégia B2B paralela. O Microsoft Personal Shopping Agent capacita os varejistas a construir suas próprias vitrines de IA de marca, em contraste com os modelos de agregação voltados para o consumidor do Google e da Perplexity.
Economicamente, os riscos são altos. Essa mudança representa uma ameaça fundamental ao modelo tradicional de negócios de anúncios de pesquisa, movendo a captura de valor da “barra de pesquisa” para a “carteira do agente”.
Por enquanto, a estratégia “segura” da OpenAI de atuar como assistente de pesquisa em vez de compradora a posiciona como um árbitro neutro em um mercado definido por uma integração vertical agressiva.
