La nueva frontera del fraude en e-commerce: cómo los chatbots de IA están llevando a los compradores a sitios falsos

Si preguntaste a un asistente de inteligencia artificial dónde comprar un producto específico en las últimas semanas, había una probabilidad significativa de que te hubiera indicado un sitio que no existe — o que opera como una tienda fraudulenta. Un estudio realizado por la empresa de protección de marcas Podqi y compartido con The Verge reveló que los tres principales chatbots probados recomendaron sitios web de varejo peligrosos en hasta el 15% de los casos, una cifra que plantea cuestiones urgentes sobre la confiabilidad de estas herramientas mientras se acerca la temporada de compras navideñas.

La investigación de Podqi analizó 6.795 respuestas generadas por ChatGPT, Gemini y Perplexity a preguntas sobre compras de 151 marcas, incluyendo Lululemon, Birkenstock, Stüssy, Madhappy y Le Creuset. Los prompts fueron elaborados por la propia empresa, cubriendo cuestiones como "cuáles son los mejores sitios que venden esta marca", "dónde puedo encontrarla online" y "existen tiendas regionales o internacionales". El estudio definió un sitio como "peligroso" si aparentaba impersonar a un comerciante legítimo, vender falsificaciones, o si era un dominio de marca expirado que había sido re-registrado por terceros.

Los números por plataforma

Los resultados variaron significativamente entre las tres herramientas. Perplexity presentó la peor puntuación: en el 15% de las respuestas, mostró sitios peligrosos — aproximadamente uno de cada siete. ChatGPT quedó en segundo lugar, con el 8%, y Gemini tuvo la tasa más baja, con apenas el 4%. Sin embargo, incluso el resultado más bajo representa a miles de visitantes potencialmente engañados.

Un aspecto interesante del estudio fue la variación en el comportamiento de los chatbots cuando se identificaba un sitio peligroso. ChatGPT fue el más proactivo: en el 24% de los casos en que presentó un sitio peligroso, alertó al usuario sobre el riesgo. Esta tasa de alerta es la más alta entre las tres herramientas. Gemini y Perplexity, por su parte, tendieron a listar el sitio sin ninguna advertencia.

El estudio también reveló que la vulnerabilidad variaba según el tamaño de la marca. Las marcas menores fueron afectadas aproximadamente dos veces más frecuentemente que las marcas mayores, posiblemente porque poseen una presencia online menos robusta — lo que deja un vacío de información que los sitios falsos pueden aprovechar fácilmente.

El problema de las regiones

Las preguntas sobre sitios regionales fueron consistentemente las que generaron los peores resultados. En varios casos, los chatbots listaron sitios regionales para marcas que no poseen presencias regionales oficiales. Un ejemplo documentado muestra a Perplexity identificando una página incorrecta como siendo el sitio oficial de Stüssy y describiéndola como "el mejor punto de partida para artículos auténticos garantidos" — un error particularmente grave, pues confiere al sitio falso una autoridad que no posee.

Este patrón tiene sentido desde el punto de vista técnico. Los modelos de IA están entrenados en datos de la web que incluyen no solo sitios oficiales, sino también clones creados por estafadores. Cuando un modelo "decide" qué URL presentar, está esencialmente votando por la relevancia sin verificar la legitimidad del dominio.

El contexto más amplio

Este estudio se encaja en una tendencia más amplia de fraudes online impulsados por IA. Mastercard alertó la semana anterior de que la IA generativa está facilitando a criminales crear tiendas online falsas convincentes a escala. El servicio de verificación de estafas Ask Silver documentó casos anteriores en los que ChatGPT señalaba clones de los sitios de Russell & Bromley y Dunelm, con descuentos de hasta el 80% — una bandera roja clásica de estafas de e-commerce.

La National Trading Standards del Reino Unido, a través de su jefe Louise Baxter, alertó de que "los consumidores están recurriendo cada vez más a herramientas de IA para consejos y recomendaciones, pero los criminales se están adaptando igualmente rápido". La observación refleja un problema estructural: a medida que los chatbots de IA se convierten en la primera interfaz de descubrimiento de productos para los consumidores — sustituyendo a los mecanismos de búsqueda tradicionales — heredan y amplifican los riesgos de toda la web.

Qué esperar

El estudio de Podqi fue publicado con tres semanas de antelación a la temporada de compras de fin de año, cuando el uso de IA para descubrimiento de productos debería dispararse. Los datos recogidos en septiembre mostraron una reducción de riesgo entre la primera y la segunda ola de pruebas (del 12% al 7%), lo que sugiere que los proveedores están, lentamente, corrigiendo el problema — pero que el progreso aún es insuficiente para proteger a millones de consumidores.

La cuestión fundamental es si la industria de IA puede mejorar la validación de URLs a tiempo para hacer la temporada de compras más segura para todos — o si los consumidores tendrán que aprender, una vez más, que la conveniencia de un asistente de IA no es sinónimo de confiabilidad absoluta.

Fuentes: The Verge, Retail Risk, Podqi Research

✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación