Amazon kündigte an, eine neue Funktion für künstliche Intelligenz in die Suchoberfläche seiner Einkaufsanwendung einzuführen: Wenn Benutzer Suchbegriffe eingeben, generiert das System basierend auf der Suchabsicht eine Reihe von KI-synthetisierten Produktbildern, die unter den Suchassoziationsergebnissen angezeigt werden, um Benutzern zu helfen, „die gewünschten Produkte besser zu finden“. Dieser Ansatz gilt als neuer Versuch von E-Commerce-Plattformen, generative KI in Suchszenarien einzusetzen, gilt aber auch als einer der derzeit umstrittensten KI-Anwendungsfälle.
Laut der Einführung von Amazon in seinem offiziellen Blog ist diese Funktion hauptsächlich für Benutzer gedacht, die „spezielle Bedürfnisse im Auge haben, aber den professionellen Namen nicht sagen können“. Zum Beispiel Menschen, die die Kleidungsstil-Terminologie „Wasserfall“ nicht kennen oder mit dem Konzept von Möbelmaterialien wie „Rattan“ nicht vertraut sind. Mit dem bestehenden Suchmechanismus ist es oft schwierig, bei solch vagen Beschreibungen genaue Ergebnisse zu liefern. Amazon hofft, mithilfe von KI automatisch eine Reihe von Produktdiagrammen zu generieren, die in etwa der Suchbeschreibung entsprechen, sodass Benutzer den Suchbereich schrittweise eingrenzen können, indem sie „die Bilder ansehen und darauf klicken“.
Wenn der Benutzer in der tatsächlichen Interaktion einen Suchbegriff wie „blau kariertes Kleid“ eingibt, zeigt das System unterhalb der automatischen Vervollständigungsvorschläge mehrere KI-generierte Kleiderbilder verschiedener Stile an, darunter verschiedene Ärmeltypen, Rocklängen, Schnitte und andere Optionen. Nachdem der Benutzer auf ein Bild geklickt hat, wird er zu einer Produktergebnisseite weitergeleitet, die diesem Stil näher kommt. Im Backend vervollständigt die visuelle Suchtechnologie von Amazon die Zuordnung und Sortierung ähnlicher Stile.
Allerdings kamen schnell Zweifel an dieser Funktion auf. Kritiker wiesen darauf hin, dass die Anzeige „nicht vorhandener Produktfotos“ am zentralen Entscheidungseingang bei einer Einzelhandelsplattform, deren Kernstück physische Transaktionen sind, leicht zu Irreführungen führen kann. Einige Benutzer bemerken möglicherweise nicht, dass das Bild von KI synthetisiert wurde, und glauben fälschlicherweise, dass sie genau das gleiche Produkt auf dem Bild kaufen können. Irgendwann werden sie enttäuscht sein, wenn sie das entsprechende Produkt nicht auf der eigentlichen Produktseite finden. Was noch verwirrender ist, ist, dass Amazon selbst bereits über eine große Anzahl echter Produktbilder verfügt, sich aber dennoch dafür entscheidet, während der Suchphase stapelweise „fiktive Produkte“ zu generieren. Diese Logik selbst wird als „etwas empörend“ angesehen.
Diese KI-Funktion zur Produktbildsuche ist ein weiteres Beispiel für den intensiven Einsatz generativer KI durch Amazon in seinem Einzelhandelsgeschäft in den letzten ein bis zwei Jahren. Zu den bekannteren Einsatzmöglichkeiten gehört die Einführung einer auf großen Modellen basierenden Bewertungszusammenfassungsfunktion von Amazon, mit der die wichtigsten Vor- und Nachteile von Produktbewertungen automatisch extrahiert werden können, sodass Benutzer wichtige Informationen schnell erfassen können, ohne lange Bewertungen einzeln lesen zu müssen. Im Vergleich dazu hat Amazon letztes Jahr auch eine eher „unerwartete“ kurze Audio-Produktzusammenfassungsfunktion eingeführt, bei der die KI den Benutzern die Verkaufsargumente eines bestimmten Produkts in wenigen Sätzen in einem Format ähnlich einer Podcast-Erklärung verbal zusammenfasst.
Neben Text- und Sprachzusammenfassungen erkundet Amazon auch weitere KI-Einkaufserlebnisse in Kombination mit visueller Suche. Beispielsweise wurden von KI generierte „einkaufbare Collagen“ eingeführt, die Produkte rund um ein bestimmtes Outfit oder einen bestimmten Stil auf einer Seite mit ausgewählten Bildern und Texten kombinieren, um Benutzer zum Abschluss von Einkäufen auf der Themenseite zu führen. Darüber hinaus scannt die Funktion „Amazon Lens Live“ mithilfe der Kamera physische Objekte im Sichtfeld des Nutzers und findet so ähnlich aussehende Produkte auf der Plattform; Benutzer können bei visuellen Suchen auch Textbeschreibungen einblenden oder mithilfe von iOS-Sperrbildschirm-Widgets direkt Bildsuchen starten.
In Richtung Conversational Shopping wurde der zuvor von Amazon eingeführte Rufus AI-Chatbot kürzlich durch das neue „Alexa for Shopping“ ersetzt. Dieses Upgrade bedeutet, dass Benutzer mit Alexa in einer natürlicheren Sprache über Sprache oder Text in der Suchleiste interagieren und komplexe Anfragen wie „Hilf mir, ein blaues Kleid zu finden, das für den Pendelverkehr im Sommer geeignet ist“ stellen können, und der KI-Assistent wird die passenden Ergebnisse umfassend verstehen und zurückgeben. Amazon überlagert nun die KI-generierte Bildersuche und versucht, seinen Einkaufspfad durch mehrere Eingänge wie „Bilder ansehen“, „Konversationssuche“ und „Listendurchsuchen“ zu transformieren.
In einer größeren Branchendiskussion berührt der Versuch von Amazon, KI-synthetisierte Bilder als Sucheingabe zu verwenden, erneut die Grenzfragen der Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich des E-Commerce: Wie können die Sucheffizienz und die „Visualisierung“ der Benutzeroberfläche verbessert werden, während gleichzeitig übermäßige Fiktion, irreführende Erwartungen und sogar die Verwischung der Grenzen zwischen realen und imaginären Produkten vermieden werden. Für Regulierungsbehörden, Verbraucherschutzorganisationen und normale Benutzer könnte die Frage, wie solche Funktionen in Zukunft identifiziert, erklärt und eingeschränkt werden können, zu einer neuen Herausforderung werden, die gemeinsam zwischen Plattforminnovation und Benutzervertrauen beantwortet werden muss.