OpenAI dodał do ChatGPT wirtualną przymierzalnię. Użytkownik wgrywa selfie albo zdjęcie całej sylwetki, a model pokazuje, jak wybrane ubranie lub dodatek mógłby na nim wyglądać. Funkcja ruszyła 1 października razem z biblioteką ulubionych produktów i jest udostępniana globalnie w wersji webowej oraz w aplikacji.
W wynikach zakupowych pojawia się przycisk Try On. Można też wkleić własny obraz rzeczy, na przykład zrzut ekranu ze sklepu internetowego, i poprosić o symulację. ChatGPT pomaga ponadto opisać pożądany styl, wyszukać pasujące elementy, a nawet rozpoznać części stroju ze zdjęcia znanej osoby i wskazać, gdzie je kupić. Zapisane produkty trafiają do biblioteki ulubionych, obok wygenerowanych obrazów z przymiarek.
Co stoi za nową funkcją
Obrazy generuje nowy model Images 2.5. Według OpenAI daje on bardziej naturalne światło i bogatsze tekstury, dokładniej wykonuje polecenia edycji i szybciej tworzy grafiki. To deklaracje producenta, na razie bez niezależnych testów.
Dla OpenAI to kolejne podejście do zakupów. Jak przypomina TechCrunch, wcześniejsza funkcja natychmiastowego zakupu w czacie (instant checkout) nie sprawdziła się i firma od niej odeszła. OpenAI nie jest tu pierwszy: Google uruchomił własną wirtualną przymierzalnię już w ubiegłym roku. Otwarte pozostaje pytanie, czy klienci zaczną szukać ubrań w czacie, a nie w wyszukiwarce lub aplikacji sklepu.
Wirtualna przymierzalnia a polski e-commerce
Dla sklepów odzieżowych to sygnał, że część ścieżki zakupowej przenosi się do asystentów AI. Jeśli klient przymierza ubranie w ChatGPT, liczy się to, czy model w ogóle „widzi” dany produkt. Warto zadbać o czytelne zdjęcia na neutralnym tle, pełne opisy materiałów i rozmiarów oraz uporządkowane dane produktowe dostępne dla wyszukiwarek i agentów.
Druga strona medalu to dane osobowe. Zdjęcie twarzy czy sylwetki mówi dużo o wyglądzie, a użytkownik przekazuje je zewnętrznemu dostawcy. Firmy, które myślą o podobnej funkcji we własnym sklepie, powinny z góry określić podstawę przetwarzania według RODO, czas przechowywania zdjęć i to, czy trafiają one do trenowania modeli. Klient powinien to wiedzieć, zanim kliknie „przymierz”. Symulacja to też nie lustro: kolor czy krój na wygenerowanym obrazie może odbiegać od rzeczywistości, co przekłada się na ryzyko zwrotów.
Zespoły e-commerce i marketingu mogą już teraz przetestować funkcję na własnym asortymencie. Kilka prób pokaże, jak model radzi sobie z ich zdjęciami produktowymi i gdzie gubi szczegóły.
Źródło: TechCrunch (EN), Sarah Perez, 1 października 2026. Pojedyncze źródło dla tej informacji.
