LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI testet ChatGPT erneut im Shopping-Kontext und startet global zwei neue Funktionen. Nutzer können mit einem „Try On“-Button per Selfie oder Ganzkörperfoto virtuell Kleidung und Accessoires am eigenen Körper ansehen. Zusätzlich gibt es „Favorites“, um Produkte und Try-on-Resultate für später in einer Bibliothek abzulegen. Die Basis dafür bildet das neu vorgestellte ChatGPT Images 2.5 Modell, das laut Anbieter natürliche Beleuchtung, schnellere Bildgenerierung und verlässlichere Bearbeitungskommandos liefern soll.

ChatGPT Shopping: Virtuelles Anprobieren mit Images 2.5
ChatGPT Shopping: Virtuelles Anprobieren mit Images 2.5 (Foto: IT BOLTWISE)
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OpenAI schiebt ChatGPT damit stärker in Richtung „digitaler Einkaufsberater“: Nach früheren Experimenten mit Shopping-Funktionen bringt das Unternehmen jetzt ein virtuelles Anprobieren sowie ein neues System zum Merken gefundener Produkte in den Produktfluss ein. Konkret sollen zwei Optionen in den ChatGPT-Resultaten auftauchen – eine für den unmittelbaren Visual-Check am eigenen Körper und eine zweite, die das spätere Wiederauffinden erleichtert. Damit versucht OpenAI, den Abstand zwischen Inspiration und Kaufentscheidung zu verkürzen, ohne Nutzer dauerhaft aus der Konversationsoberfläche zu drängen.

Im Zentrum steht „virtual try-on“. Die Anwendung ist dabei bewusst einfach gehalten: Nutzer sollen wahlweise ein Selfie oder ein Ganzkörperfoto hochladen, um zu sehen, wie ein Kleidungsstück oder Accessoire an der eigenen Person wirken könnte. Alternativ soll auch ein Bild eines Artikels reichen – etwa ein Web-Screenshot –, das dann als Referenz dient. In ChatGPT erscheint das Ganze als neuer „Try On“-Button in den Shopping-Resultaten. Für die Praxis heißt das: Statt nur Produktfotos zu vergleichen, können Käufer eine Bildsynthese nutzen, die Outfit-Passung und Proportionen zumindest visuell überprüfbar macht – ein Schritt, der gerade bei Passformunsicherheiten oder bei Kleidungsstücken mit klaren Silhouetten relevant ist.

Die zweite Neuerung „Favorites“ adressiert dagegen ein anderes Problem im Onlinehandel: Viele Nutzer speichern Produkte gedanklich oder in Browser-Tabs, verlieren aber schnell den Überblick. Mit der neuen Favorisierungsfunktion sollen gefundene Artikel in einer Bibliothek innerhalb der App abgelegt werden. Die Funktion verknüpft dabei die gespeicherten Produkte explizit mit den zugehörigen Try-on-Bildern, sodass spätere Entscheidungen nicht nur auf den ursprünglichen Produktfotos basieren, sondern auf dem konkreten Anprobe-Ergebnis. Genau diese Kopplung ist technisch und UX-seitig wichtig, weil die Entscheidung im Konsumentenprozess häufig erst nach dem „Wie sieht das an mir aus?“ entsteht.

Technisch baut OpenAI laut Ankündigung auf dem neu gestarteten ChatGPT Images 2.5 Modell auf. Der Anbieter nennt dabei drei Verbesserungsachsen: natürlichere Beleuchtung, reichere Texturen sowie eine zuverlässigere Umsetzung von Bearbeitungsanweisungen. Zusätzlich soll die Latenz bei der Bildgenerierung sinken, was in diesem Use-Case besonders ins Gewicht fällt, weil Nutzer für einen sinnvollen Vergleich mehrmals nacheinander Bilder erwarten. Gerade beim virtuellen Anprobieren ist die Iterationsgeschwindigkeit entscheidend: Wer erst nach mehreren Sekunden pro Versuch erneut synthetisieren muss, erlebt den Prozess eher als Spielerei denn als Kaufhilfe. In der Produktlogik passt das zu OpenAIs breiterem Ansatz, Multimodalität nicht als „Feature für Nerds“, sondern als unmittelbaren Interaktionsmechanismus für den Alltag zu verstehen.

Gleichzeitig ordnet die Entwicklung das Thema in einen Markt ein, in dem andere Player bereits virtuelle Anproben oder Fashion-Discovery in den Mittelpunkt gestellt haben. In der Quelle wird zudem ein Konkurrenzdruck erwähnt: Google habe bereits im vergangenen Jahr eine virtuelle Try-on-Lösung vorgestellt. Solche Vorläufer sind mehr als nur direkte Vergleichsfolie – sie wirken auch als Erwartungsanker bei Nutzern. Wer virtuelle Anprobe bereits kennt, vergleicht beim nächsten Anbieter nicht nur die Bildqualität, sondern auch Bedienkomfort, Ergebnisstabilität und die Frage, wie stark die Empfehlung wirklich hilft statt nur eine weitere Auswahloberfläche zu sein.

Auch die jüngsten Erfahrungen mit agentischer KI im Shopping-Kontext spielen hinein. OpenAI verweist darauf, dass ein früheres Konzept für Instant Checkout nicht die gewünschten Ergebnisse gebracht habe. Zudem wird ein anderes Startup genannt, das proaktive Produktempfehlungen vorangetrieben habe – dabei gab es laut Rückmeldungen Kritik, weil manche Empfehlungen eher wie Werbung wirkten als wie hilfreiche Vorschläge. Vor diesem Hintergrund wirkt OpenAIs aktueller Ansatz plausibler: Statt Nutzer gegen ihren Willen mit automatisierten Vorschlägen zu überrollen, koppelt man den nächsten Schritt an eine bewusste Interaktion (Bild hochladen, Try-on auslösen) und an eine bewusst gestaltete „Speichern für später“-Logik.

Für Unternehmen und Entwickler ist vor allem spannend, wie sich damit das Rollenbild von ChatGPT verschiebt: vom reinen Textdialog hin zu einer multimodalen Oberfläche, die visuelle Umsetzungen in einen Commerce-Flow integriert. Je mehr Einkaufsentscheidungen daten- und bildgestützt werden, desto stärker werden Systeme wie Katalog-Retrieval, Bildsynthese und Nutzerinteraktion als zusammenhängender Stack relevant. Wer solche Funktionen in eigene Strategien übernehmen will, muss außerdem entlang der gesamten Journey denken – von der Auffindbarkeit der Produkte über die schnelle Darstellung bis hin zur Persistenz von Entscheidungen (hier symbolisiert durch „Favorites“ und die Bibliothek). Ob ChatGPT dabei wirklich zur ersten Wahl wird, entscheidet sich letztlich an Messgrößen wie wahrgenommener Nützlichkeit, Bildtreue im Alltagsgebrauch und der Frage, wie gut die Konversation aus Inspiration konkrete, kaufnahe Schritte ableitet.


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