A Instacart implantou uma experiência de checkout integrada no ChatGPT por meio do emergente Agentic Commerce Protocol.
Com a implantação, a empresa é a primeira parceira a lançar um aplicativo no ChatGPT que oferece um ciclo de compra completo – da consulta ao pagamento – sem exigir que o usuário saia da interface de conversa.
Operacionalizando o comércio agente
A integração corrige um elo quebrado no comércio conversacional: a “transferência”. Historicamente, os modelos de IA podiam sugerir produtos ou gerar planos de refeições, mas a fase de execução exigia um link direto para um aplicativo ou site separado, muitas vezes resultando no abandono do carrinho.
Nesta nova implantação, os usuários podem interagir com a IA para planejar refeições e fazer com que o sistema construa um carrinho com base no estoque do varejista local. O diferencial aqui é o processo de checkout. Ao aproveitar o Agentic Commerce Protocol, a transação é processada diretamente na interface de chat usando um fluxo de cartão de crédito desenvolvido pela Stripe.
De acordo com Nick Turley, vice-presidente e chefe do ChatGPT, o objetivo é conectar sugestões de IA diretamente a serviços do mundo real.
“Com o aplicativo Instacart diretamente no ChatGPT, os usuários podem passar do planejamento da refeição até a finalização da compra em uma conversa única e contínua”, disse Turley. “É mais um passo para dar vida à nossa visão – onde a IA fornece sugestões úteis e se conecta diretamente a serviços do mundo real, economizando tempo e esforço das pessoas em suas vidas cotidianas.”
Essa integração é mais profunda do que o consumo padrão de API. A Instacart serviu como um dos primeiros contribuidores para a prévia da pesquisa do Operador OpenAI, fornecendo feedback para garantir que a tecnologia pudesse navegar pelas restrições do mundo real enquanto aderia às normas estabelecidas.
Este envolvimento de “pré-visualização” sugere que o complexo ambiente de dados da Instacart – envolvendo dezenas de milhares de SKUs e níveis de estoque dinâmicos – serviu como um campo de testes para as capacidades de agente da OpenAI. Em vez de simplesmente adotar a ferramenta, a Instacart ajudou a definir os parâmetros de como um agente de IA interage com a logística de atendimento externa.
A implantação da Instacart ressalta por que dados estruturados e em tempo real são importantes na integração com grandes modelos de linguagem (LLMs). Um agente de IA é tão eficaz quanto os dados que pode acessar; alucinações num contexto comercial – como a venda de itens fora de estoque – acarretam riscos financeiros e de reputação.
Anirban Kundu, CTO da Instacart, observa que impulsionar as compras dentro de um agente de IA requer tecnologia capaz de interpretar estoques altamente locais e em constante flutuação. A Instacart tenta mitigar o risco de “alucinação” fundamentando as respostas da IA no seu enorme conjunto de dados, que cobre mais de 1,8 mil milhões de instâncias de produtos em 100.000 lojas.
“Instacart e ChatGPT estão redefinindo o que é possível nas compras com tecnologia de IA”, disse Kundu. “Construída no Agentic Commerce Protocol, esta experiência traz suporte inteligente e em tempo real para uma das partes mais essenciais da vida diária: conseguir mantimentos para alimentar sua família.
“Juntos, estamos criando uma maneira segura e integrada para as pessoas transformarem conversas simples em ações do mundo real, ajudando os clientes a passar da inspiração a um carrinho completo entregue da loja à sua porta com facilidade.”
Adoção dupla: eficiência interna e voltada para o cliente
Embora o checkout incorporado ganhe as manchetes, o plano mais amplo da Instacart envolve ampla implantação interna. A empresa utiliza ChatGPT Enterprise para agilizar fluxos de trabalho internos, visando acelerar o desenvolvimento das experiências do cliente. Além disso, eles implantaram o Codex da OpenAI para alimentar um agente de codificação interno.
Esta abordagem dupla – usar IA para vender (Agentic Commerce) e IA para construir (Codex) – oferece um modelo para operações. Ele vai além de projetos-piloto isolados e adota uma postura holística, onde modelos geradores impulsionam tanto a receita quanto a eficiência de P&D.
A implantação aponta para uma mudança na forma como as marcas veem as vitrines digitais. A abordagem da Instacart parece aceitar que os pontos de entrada do consumidor estão fragmentados. Em vez de forçar todo o tráfego através de um aplicativo proprietário, a empresa está posicionando sua infraestrutura como a camada de atendimento de back-end para plataformas de IA de terceiros.
A empresa declarou explicitamente a sua intenção de unir a inspiração da IA com a realização no mundo real, agindo como parceiro principal para os principais intervenientes na IA, incluindo OpenAI, Google e Microsoft. Ao incorporar o seu serviço nestas plataformas de amplo alcance, a Instacart pretende capturar a procura incremental que se origina fora do seu ecossistema nativo.
Implementação e disponibilização do Instacart no ChatGPT
A experiência está atualmente ativa para usuários em plataformas desktop e web móvel, enquanto a disponibilidade móvel nativa para aplicativos iOS e Android será lançada em breve.
Para acessar o recurso, os usuários devem invocar o aplicativo Instacart específico na interface ChatGPT (por exemplo, perguntando “Instacart, você pode me ajudar a comprar ingredientes para torta de maçã?”) e vincular suas contas. Este mecanismo de aceitação garante que o compartilhamento de dados seja consensual, uma etapa de governança necessária para empresas que implantam agentes de IA voltados para o consumidor.
Esta integração serve como um estudo de caso de IA de agência para comércio. Para executivos de varejo e tecnologia, o modelo Instacart demonstra que a próxima fase da adoção digital envolve a preparação de estruturas de API e pipelines de dados para atender clientes “não humanos” (agentes de IA) de forma tão confiável quanto os humanos.
O foco deve permanecer na precisão dos dados e na disponibilidade em tempo real; sem essas bases, os fluxos de trabalho das agências não conseguirão gerar retorno sobre o investimento.
Veja também: OpenAI: usuários corporativos trocam pilotos de IA por integrações profundas
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