Loops recauda 3,5 millones de dólares en una ronda semilla para conectar la búsqueda con IA, la asistencia para compras y los datos del comercio minorista

Encontrar un producto en línea es fácil. Decidir si es el adecuado todavía puede implicar pasar de los resultados de búsqueda a las tablas de tallas, las páginas de productos y una conversación con el servicio de atención al cliente que empieza desde cero. Loops apuesta por que los minoristas necesitan una capa de inteligencia común que conecte esos momentos.

Loops anunció una ronda semilla de 3,5 millones de dólares con la participación de a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures y Monday Capital. La empresa planea destinar los fondos al desarrollo de productos, a ampliar su capacidad para implementar soluciones con clientes y a su expansión internacional, mientras crea lo que denomina un sistema operativo de IA para el comercio.

La plataforma reúne búsqueda, descubrimiento de productos, asistencia para compras, operaciones de atención al cliente, enriquecimiento de productos y prueba virtual. Su propuesta central es que estas capacidades resultan más útiles cuando comparten conocimientos sobre el catálogo del minorista, el contexto comercial y el recorrido del cliente.

Conectar las piezas de la experiencia de compra con IA

Un minorista puede implementar un motor de búsqueda eficaz y, aun así, dejar a los clientes sin respuestas a sus preguntas. Puede añadir un asistente conversacional, pero este necesita información precisa sobre los productos y contexto acerca de lo que el comprador ya ha considerado. Añadir otra aplicación implica sumar otra integración que mantener.

Loops busca resolver esa fragmentación con una única capa subyacente. El anuncio describe un ciclo en el que unos datos de catálogo más completos mejoran la búsqueda, la búsqueda aporta contexto al asistente de compras y las conversaciones revelan qué información sobre los productos falta para poder completarla mediante el enriquecimiento.

Imaginemos a alguien que busca un conjunto para una boda al aire libre y tiene un presupuesto limitado. Para entender esa solicitud no basta con reconocer la palabra «boda». Un sistema útil debe interpretar la ocasión, el límite de precio, las preferencias de estilo y las características del producto, y conservar ese contexto cuando el cliente pregunta por el ajuste o por otras opciones. Ese es el tipo de experiencia conectada que Loops busca ofrecer.

Las descripciones de productos de la empresa explican que AI Search interpreta oraciones completas, ocasiones, presupuestos y restricciones. Loops también afirma que los resultados pueden ordenarse en función de los objetivos de ingresos y margen del minorista. Se trata de una decisión de diseño de producto significativa: los objetivos comerciales pueden influir en qué artículos adecuados aparecen primero, además de la pertinencia con respecto a la solicitud.

Los datos del catálogo son la base

Gran parte del trabajo ocurre antes de que un cliente haga una pregunta. Los catálogos de productos suelen tener descripciones dispares y atributos incompletos. Si faltan datos sobre el material, el ajuste o las instrucciones de cuidado de una prenda, un asistente elocuente no puede responder de forma fiable preguntas sobre esos detalles solo por expresarse con seguridad.

Según la empresa, la función Product Enrichment de Loops completa la estructura, las descripciones y los atributos que faltan en el catálogo. El anuncio presenta esta función como la base que ayuda tanto a la búsqueda como al asistente a comprender el inventario. Una información mejor estructurada puede facilitar la búsqueda y comparación de productos en distintas interfaces.

A continuación, el asistente de compras guía a los clientes en sus decisiones y recurre a información del catálogo, como la disponibilidad, las tallas y las políticas. Loops describe implementaciones en el sitio web, la aplicación móvil y WhatsApp del minorista. Marketplace Assistant responde preguntas sobre productos en plataformas de comercio electrónico, como Trendyol, utilizando el catálogo y la voz de marca del minorista.

La prueba virtual añade un componente visual a ese recorrido. Loops afirma que los compradores pueden usar una foto para ver cómo les quedarían los productos antes de decidirse. La simulación visual y la orientación sobre el ajuste pueden ayudar a evaluar un artículo, pero el anuncio no demuestra que ninguna de las dos garantice el ajuste físico ni elimine las devoluciones.

La idea técnica más amplia es la orquestación: coordinar capacidades especializadas en torno a información compartida. La empresa no ha revelado suficientes detalles de arquitectura en el anuncio como para evaluar de forma independiente su conjunto de modelos, sus métodos de evaluación o cómo se conserva todo el contexto del cliente entre canales.

Qué muestran las primeras cifras de clientes

Loops informa que tiene más de 70 clientes y proyectos piloto, que ha gestionado millones de experiencias de compra y que el 64 % de los proyectos piloto se convierte en clientes de pago. Estas cifras apuntan a una tracción comercial inicial, aunque el anuncio no proporciona el tamaño de las cohortes, los periodos ni los valores de los contratos subyacentes necesarios para evaluarlas con más detalle.

El comunicado menciona a la cadena turca de supermercados A101 como usuaria de la plataforma para la navegación por el catálogo y la asistencia para compras. En la comparación publicada por Loops, las sesiones en las que se utilizó la plataforma registraron una conversión de compra observada aproximadamente un 83 % mayor que las del segmento de comparación.

Ese resultado requiere una interpretación cuidadosa. La empresa lo describe explícitamente como observacional, no como una medición aleatorizada. Es posible que los compradores que deciden interactuar con un asistente ya tengan una intención de compra distinta de la de quienes no lo hacen. La comparación es una señal alentadora que merece investigarse, pero no demuestra que Loops por sí sola haya causado un aumento del 83 % en la conversión.

La tienda de moda Mavi es otro ejemplo concreto: utiliza Loops para ofrecer búsquedas con IA y asistencia en las compras, teniendo en cuenta el estilo, la ocasión y el ajuste. Estas implementaciones ayudan a ilustrar la función que la plataforma pretende desempeñar en catálogos diversos, aunque las preguntas sobre el esfuerzo necesario para implementarla y la posibilidad de obtener resultados financieros repetibles tendrán que esperar a futuros informes.

Un punto de partida en el comercio minorista para la IA vertical

La historia de los orígenes de la empresa refleja la fricción que busca eliminar. Los cofundadores Ari Nazir e İlker Selim Zorluoğlu estaban en Bali cuando Zorluoğlu intentó comprar un regalo para su hija pequeña, se puso en contacto con la tienda y esperó horas para recibir una respuesta. La venta nunca se concretó. Según el anuncio, Nazir creó el primer prototipo en un fin de semana.

Loops considera ahora el comercio como la primera aplicación de una estrategia más amplia: desarrollar sistemas de IA profundamente integrados en los conocimientos, las integraciones y los flujos de trabajo de sectores específicos. Sus siguientes áreas previstas son los servicios financieros y la energía. También está desarrollando capacidades especializadas de modelos de lenguaje pequeños para tareas en las que el conocimiento del ámbito y las limitaciones de implementación favorecen un modelo más específico.

Estas ambiciones van más allá del producto actual para el comercio minorista y deben entenderse como planes de desarrollo. La prueba inmediata es si Loops puede convertir su experiencia de compra integrada en implementaciones fiables y repetibles a medida que crece su cartera de clientes.

La financiación de capital semilla proporciona a la empresa recursos para llevar adelante ese trabajo. Su oportunidad parte de un problema práctico del comercio minorista: ayudar a los compradores a pasar de una descripción imprecisa de lo que buscan a una compra segura, con información precisa y asistencia útil en todo momento.