Estafas de Navidad: el uso de IA para las compras de temporada añade un riesgo adicional

Según el Norton Insights Report: Holiday Scams, publicado el 12 de noviembre de 2026, el 28% de los consumidores dice haber sido objetivo de una estafa mientras compraba en línea durante las fiestas, y el 58% de ellos cayó, lo que equivale al 16% de todos los encuestados. En la edición del año anterior, Norton situaba esas proporciones en 24% y 14%, aunque aclara que ajustó los datos de 2025 porque Italia y Hong Kong salieron de la muestra.

El 90% de las víctimas perdió dinero, tres puntos más que en la edición anterior, con una pérdida media de 388,87 dólares (394 en Estados Unidos). Esa cifra supera el triple de los 122,90 dólares que, en promedio, dice estar dispuesto a arriesgar el 36% de los encuestados que compraría a un vendedor que sospecha que podría ser estafador.

Entre quienes fueron víctimas, el 44% sitúa la estafa en una red social y el 40% en un anuncio fraudulento; el 30% la ubica en un sitio de terceros, el 25% en el correo electrónico, el 22% en mensajes de texto y otro 22% en llamadas. Por tipo, las más citadas son las compras falsas a través de buscadores o anuncios (36%), las de mercados de segunda mano (22%), las de entrega de paquetes (22%) y el phishing (20%). Estos porcentajes se calculan sobre quienes cayeron alguna vez en una estafa de este tipo, no sobre toda la muestra.

El informe incluye mapas con resultados por país. En el porcentaje de personas que dicen haber sido estafadas comprando en fiestas, Colombia registra 30%, México 28%, República Checa 25%, Brasil 24% y Chile 20%, frente a 16% en Estados Unidos, 14% en Francia, 13% en Australia, 11% en Reino Unido y Alemania, 8% en Nueva Zelanda y 4% en Japón.

En el porcentaje que dice asumir más riesgos al comprar en línea durante la temporada, México encabeza con 38%, seguido de Colombia (32%), Brasil (31%) y Chile (30%), con 30% en Estados Unidos y Australia. Son respuestas autodeclaradas en cada país, y el informe no explica a qué se deben las diferencias entre mercados.

La encuesta describe un consumidor que desconfía y aun así compra. El 65% dice dejarse influir por las ofertas navideñas, aunque el 44% las considera sospechosas. El 63% compraría en un sitio desconocido por el precio adecuado: para el 54% tendría que costar al menos un 25% menos, y el 37% no lo haría a ningún precio. El 32% afirma haber comprado alguna vez a un vendedor que sospechaba que era una estafa porque la oferta era demasiado buena, y el 50% ha tomado al menos una medida arriesgada para conseguir un regalo muy buscado, como pagar muy por encima de su valor (19%), pulsar un anuncio en redes o correo (21%) o comprar en un sitio desconocido (15%).

El 38% dice haber llegado a un sitio o vendedor sospechoso al buscar un artículo de moda como un Labubu, un Jellycat o un Stanley Cup. Leyla Bilge, directora global de investigación de estafas de Norton, resume que los estafadores no cuentan con la falta de cuidado sino con la prisa: incluso quien sospecha acaba pulsando comprar cuando teme que la oferta desaparezca.

Las verificaciones son desiguales. El 84% compra a vendedores que no conocía; de ellos, el 67% revisa las reseñas, el 56% busca si el vendedor es legítimo y solo el 35% mira si el precio es realista. Por generaciones, casi uno de cada cuatro integrantes de la generación Z (24% a nivel global) dice haber sido estafado en compras navideñas, frente al 16% del total. Norton atribuye parte de esa diferencia al mayor uso de redes sociales para buscar regalos, una interpretación de la propia compañía.

El informe también mide cómo la IA cambia la forma de comprar. El 63% de los consumidores usó un asistente o agente de compras con IA la pasada temporada, el 42% planea emplear una herramienta como ChatGPT este año y el 35% piensa usar un agente de IA para hacer compras. Entre el 82% que podría usar IA para comprar, solo el 37% confía en que reconocería y evitaría un sitio fraudulento, y el 35% no confía. Además, el 43% cree que notaría por sí mismo si un sitio recomendado por IA fuera fraudulento.

Entre quienes ya usaron esas herramientas, el 49% dice que alguna recomendó o completó una compra en un comercio que no reconocía (56% en Estados Unidos). Un comercio desconocido no es necesariamente fraudulento, y la encuesta no mide cuántas de esas compras terminaron en estafa; lo que refleja es que delegar la compra en un agente traslada a la herramienta la decisión de en qué tienda confiar.

Sobre el lado de los estafadores, Michal Salat, director de inteligencia de amenazas de Norton, sostiene que con IA se puede montar una tienda falsa convincente en minutos y con poca inversión, por lo que un sitio de aspecto profesional ya no prueba que el negocio sea real. El informe no cuantifica cuántas tiendas fraudulentas se crearon con IA.

El 49% de los consumidores también afirma que la cantidad de contenido fraudulento o generado por IA en internet le hace dudar más al comprar en línea, y el 42% de quienes comprarán en línea piensa hacer más compras en persona por ese motivo. Aun así, alrededor del 90% prevé comprar algo en línea.

Gen, la empresa matriz de Norton, afirma que sus productos bloquearon más de 526.000 dominios de tiendas falsas entre octubre y diciembre de 2025, frente a unos 260.000 en el mismo periodo de 2024, y más de 46,7 millones de visitas a esas tiendas, unas seis por segundo. La propia metodología señala que los datos de 2024 no incluían iOS, por lo que parte del aumento puede reflejar una mayor cobertura de dispositivos y no solo más tiendas falsas. Entre las tiendas más bloqueadas en 14 países, el 64% seguía bloqueándose seis meses después de su primera detección.

Para España, la nota de prensa señala que Gen protegió a 339.000 usuarios de tiendas falsas en 2025, un 86% más que en 2024, y bloqueó más de 45.000 dominios, un 92% más, con la misma salvedad de cobertura al tratarse de telemetría propia.

Las recomendaciones de Norton son concretas. Antes de comprar, revisar la dirección web en busca de letras cambiadas, buscar el nombre de la tienda junto a las palabras “scam” o “reviews” y verificar el sitio con una herramienta de reputación de sitios. Si un anuncio en redes llama la atención, entrar escribiendo la dirección del comercio o desde su aplicación oficial, y no desde el anuncio. Si un asistente de IA sugiere una tienda, comprobarla antes de confirmar.

Para pagar, la compañía recomienda tarjeta de crédito o un servicio con protección al comprador, que permite disputar un cargo si el pedido no llega, y evitar a los vendedores que piden transferencias bancarias, tarjetas de regalo o criptomonedas, porque ese dinero es muy difícil de recuperar. Para los envíos, seguir el paquete en la aplicación del comercio o del transportista y no desde enlaces recibidos por texto o correo. En DiarioBitcoin publicamos el año pasado una guía de seguridad cripto para las fiestas con precauciones sobre falsos regalos, wallets y autocustodia.

El informe es de Norton, cuya matriz Gen vende software de protección contra estafas. La encuesta fue realizada en línea por Dynata por encargo de Gen entre el 10 y el 30 de septiembre de 2026 a 13.000 adultos de 18 años o más en Reino Unido, Estados Unidos, Francia, Alemania, República Checa, Australia, Japón, Brasil, Colombia, México, Nueva Zelanda y Chile. Las respuestas del Reino Unido, con 2.000 encuestados, se ponderaron a la baja para que cada país pesara igual, y los datos se ajustaron por edad, género y región.

Los resultados son experiencias declaradas por los participantes y no miden delitos comprobados ni pérdidas verificadas; el informe tampoco detalla en su página principal el tamaño de la muestra de cada país. Las de bloqueos salen de los productos de Gen (Avast, AVG, Avira y Norton) y reflejan intentos detectados por esos programas, no el total de tiendas falsas ni el dinero robado. El informe no incluye datos de Venezuela ni de España en la encuesta, y las cifras de este último país provienen únicamente de la telemetría de Gen.