A nova frente dos golpes de e-commerce: como os chatbots de IA estão levando consumidores a sites falsos

Se você perguntou a um assistente de inteligência artificial onde comprar um produto específico nas últimas semanas, há uma chance significativa de que ele tenha indicado um site que não existe — ou que opera como uma fachada de um golpe. Um estudo conduzido pela empresa de proteção de marcas Podqi e partilhado com The Verge revelou que os três principais chatbots testados recomendaram sites de varejo perigosos em até 15% dos casos, um patamar que levanta questões urgentes sobre a confiabilidade dessas ferramentas à medida que a temporada de compras de fim de ano se aproxima.

A pesquisa da Podqi analisou 6.795 respostas geradas por ChatGPT, Gemini e Perplexity a perguntas sobre compras de 151 marcas, incluindo Lululemon, Birkenstock, Stüssy, Madhappy e Le Creuset. Os prompts foram elaborados pela própria empresa, cobrindo questões como "quais são os melhores sites que vendem esta marca", "onde posso encontrá-la online" e "existem lojas regionais ou internacionais". O estudo definiu um site como "perigoso" se ele aparentava impersonar um varejista legítimo, vender falsificações, ou se era um domínio de marca expirado que havia sido re-registrado por terceiros.

Os números por plataforma

Os resultados variaram significativamente entre as três ferramentas. O Perplexity apresentou a pior pontuação: em 15% das respostas, apresentou sites perigosos — cerca de um em cada sete. O ChatGPT ficou em segundo lugar, com 8%, e o Gemini teve a menor taxa, com apenas 4%. No entanto, mesmo o resultado mais baixo representa milhares de visitantes potencialmente enganados.

Um aspecto interessante do estudo foi a variação no comportamento dos chatbots quando um site perigoso era identificado. O ChatGPT destacou o mais proativamente: em 24% dos casos em que apresentou um site perigoso, o ChatGPT alertou o usuário sobre o risco. Essa taxa de alerta é a mais alta entre as três ferramentas. O Gemini e o Perplexity, por sua vez, tenderam a listar o site sem qualquer advertência.

O estudo também revelou que a vulnerabilidade varia conforme o tamanho da marca. Marcas menores foram afetadas aproximadamente duas vezes mais frequentemente do que marcas maiores, possivelmente porque possuem presença online menos robusta — o que deixa um vácuo de informação que sites falsos podem explorar facilmente.

O problema das regiões

As perguntas sobre sites regionais foram consistentemente as que geraram os piores resultados. Em vários casos, os chatbots listaram sites regionais para marcas que não possuem presenças regionais oficiais. Um exemplo documentado mostra o Perplexity identificando uma página incorreta como sendo o site oficial da Stüssy e descrevendo-a como "o melhor ponto de partida para itens autênticos garantidos" — um erro particularmente grave, pois confere ao site falso uma autoridade que ele não possui.

Esse padrão faz sentido do ponto de vista técnico. Os modelos de IA são treinados em dados da web que incluem não apenas sites oficiais, mas também clones criados por golpistas. Quando um modelo "decide" qual URL apresentar, ele está essencialmente votando na relevância sem verificar a legitimidade do domínio.

O contexto mais amplo

Esse estudo se encaixa em uma tendência mais ampla de fraudes online impulsionadas por IA. A Mastercard alertou na semana anterior que a IA generativa está facilitando criminosos a criar lojas online falsas convincentes em escala. O site de verificação de golpes Ask Silver documentou casos anteriores em que ChatGPT apontava para clones dos sites da Russell & Bromley e Dunelm, com descontos de até 80% — uma bandeira vermelha clássica de golpes de e-commerce.

A National Trading Standards do Reino Unido, através da sua chefe Louise Baxter, alertou que "os consumidores estão recorrendo cada vez mais a ferramentas de IA para conselhos e recomendações, mas os criminosos estão a adaptar-se igualmente rapidamente". A observação reflete um problema estrutural: à medida que os chatbots de IA se tornam a primeira interface de descoberta de produtos para consumidores — substituindo mecanismos de busca tradicionais — eles herdam e amplificam os riscos de toda a web.

O que esperar

O estudo da Podqi foi publicado com três semanas de antecedência à temporada de compras de festas de fim de ano, quando o uso de IA para descoberta de produtos deve disparar. Os dados coletados em setembro mostraram uma redução de risco entre a primeira e a segunda onda de testes (de 12% para 7%), o que sugere que os provedores estão, lentamente, corrigindo o problema — mas que o progresso ainda é insuficiente para proteger milhões de consumidores.

A questão fundamental que fica é se a indústria de IA pode melhorar a validação de URLs a tempo de tornar a temporada de compras mais segura para todos — ou se os consumidores terão de aprender, mais uma vez, que a conveniência de um assistente de IA não é sinônimo de confiabilidade absoluta.

Fontes: The Verge, Retail Risk, Podqi Research

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