Las limitaciones de los agentes de ChatGPT al ordenar comida en línea y los obstáculos encontrados

Exploramos los desafíos y limitaciones que enfrentan los agentes de ChatGPT al ordenar comida en línea, revelando obstáculos y posibles mejoras futuras.

Hace unos meses, ChatGPT lanzó su funcionalidad de agentes, que permite al chatbot actuar en nombre del usuario para tareas como planificar viajes, crear presentaciones e incluso hacer reservaciones. Sin embargo, una de las tareas que aún está en proceso de perfeccionamiento es la ordenación de comida en línea. Recientemente, un usuario probó esta función intentando pedir una pizza a domicilio y documentó los obstáculos que encontró en el proceso.

El proceso comenzó con la activación del agente de ChatGPT desde la barra de búsqueda, donde se le presentaron diferentes prompts sugeridos, incluyendo opciones para recopilar datos o crear listas de lectura. En lugar de eso, el usuario eligió solicitar la orden de una pizza, con la instrucción de pedirla a su dirección y confirmar antes de realizar el pago. El agente, en segundos, identificó las pizzerías más cercanas y optó por Domino’s como la mejor opción.

El bot mostró una sorprendente rapidez para seleccionar la ubicación y navegar por las opciones, pero pronto surgieron los primeros obstáculos. La orden inicial fue confusa, seleccionando opciones aleatorias de pizza y eliminándolas sin una autorización clara del usuario. Luego, enfrentó dificultades para acceder al carrito y avanzar en el proceso, con mensajes emergentes que informaban de errores y los intentos del sistema por corregirlos. La dificultad para manejar sitios web mal diseñados o con pop-ups hizo que la tarea se prolongara más de lo esperado.

Al llegar a la etapa final, cuando se le pedía ingresar los datos y realizar el pago, la demora total fue de entre 15 y 20 minutos, un tiempo bastante largo en comparación con una orden en línea convencional. Durante este proceso, el agente logró superar estas dificultades, aunque con un esfuerzo considerable. Además, al intentar cambiar el restaurante por uno mejor calificado, el sistema se enredó en búsquedas, haciendo círculos entre diferentes plataformas de delivery y seleccionando cadenas conocidas en lugar de una opción más personalizada o específica.

Al experimentar con pedidos de restaurantes específicos, el agente mostró aún más limitaciones. Enfrentó pop-ups, mensajes de error y una navegación complicada que llevó entre 10 y 15 minutos solo para encontrar la sección correcta en el sitio web del restaurante. Luego, intentó usar plataformas como Uber Eats y Deliveroo sin éxito consistente, hasta que, tras mucho esfuerzo, finalmente pudo completar el pedido, aunque con un proceso frustrante y bastante tardío.

En resumen, aunque la tecnología de agentes de IA muestra un potencial impresionante para realizar tareas como ordenar comida y gestionar reservas, todavía presenta obstáculos significativos. Los desafíos más notables incluyen la dificultad para superar pop-ups, sitios mal diseñados y tareas que requieren una navegación compleja. Aunque en algunos casos logra completar los procesos, la velocidad y eficiencia aún no alcanzan un nivel satisfactorio, lo que hace que estas tareas sean largas, lentas y a veces frustrantes. Se espera que con mejoras futuras, estos sistemas puedan realizar estas funciones de manera más rápida y fiable.