Por Canuto  

Una prueba de Podqi detectó sitios falsos, dominios reutilizados y páginas inactivas entre las respuestas de tres chatbots de IA. Perplexity registró la mayor proporción de menciones riesgosas, mientras Gemini tuvo la menor.
***

  • Podqi analizó 6.795 respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity a consultas de compra sobre 151 marcas.
  • Perplexity mostró menciones a sitios riesgosos en 15% de las respuestas; ChatGPT, en 8%; y Gemini, en 4%.
  • La firma advierte que conviene verificar cada fuente antes de compartir datos personales o de pago.

 

Los chatbots de IA pueden ayudar a comparar productos o encontrar dónde comprarlos, pero sus recomendaciones también pueden llevar a tiendas falsas y otros destinos digitales riesgosos. Un estudio de la firma de protección de propiedad intelectual Podqi encontró que ChatGPT, Gemini y Perplexity citaron o mostraron ese tipo de sitios al responder preguntas relacionadas con compras, con diferencias notables entre los tres servicios.

La investigación examinó 6.795 respuestas a consultas sobre 151 marcas grandes y pequeñas, y clasificó como riesgosos los sitios impostores, los dominios abandonados que alguien volvió a registrar y las páginas que ya no están activas. El hallazgo importa para los consumidores que usan asistentes conversacionales como puerta de entrada a una compra, especialmente cuando buscan tiendas o sitios regionales que no conocen de antemano.

Qué encontró la prueba de Podqi

Podqi realizó las pruebas durante dos períodos en septiembre y consultó sobre compañías de distintos tamaños y sectores. Entre las marcas incluidas estaban Lululemon, Birkenstock, Stüssy y Madhappy, esta última cliente de la firma, además de Le Creuset, conocida por sus artículos para el hogar. La empresa utilizó indicaciones elaboradas por su propio equipo, en lugar de conversaciones reales de usuarios, y una herramienta para seguir las respuestas de los chatbots.

Las preguntas simulaban necesidades habituales de una persona que intenta comprar por internet: dónde encontrar una marca, cuáles son los mejores sitios para adquirir sus productos o si ofrece envíos internacionales. También preguntaban por sitios web regionales, un tipo de consulta que resultó especialmente propenso a generar respuestas con dominios riesgosos. El diseño permite comparar servicios ante preguntas semejantes, aunque no equivale a medir todas las interacciones espontáneas que tienen los usuarios con estos sistemas.

En el conjunto de respuestas, Gemini registró menciones o enlaces a sitios riesgosos en 4% de los casos, la menor proporción entre los tres servicios probados. ChatGPT alcanzó 8%, mientras que Perplexity tuvo la cifra más alta, con 15%. Podqi empleó una definición amplia de mención: contabilizó tanto la recomendación de un sitio riesgoso como su aparición sin comentario e incluso los casos en que el chatbot lo mostraba para advertir sobre él.

El estudio agrupó bajo la categoría de riesgo situaciones distintas, que no necesariamente tienen las mismas consecuencias para el comprador. Incluyó páginas falsas que se hacen pasar por minoristas reales o venden imitaciones, dominios antiguos de marcas que otra persona registró después y sitios inactivos que podrían ser adquiridos y reutilizados. Esa variedad significa que el porcentaje no describe únicamente recomendaciones de fraude confirmado, sino un conjunto de señales que, según Podqi, pueden exponer a marcas y consumidores.

Marcas pequeñas y consultas regionales, entre los puntos débiles

Las consultas sobre compañías más grandes mostraron sitios riesgosos en las respuestas aproximadamente la mitad de las veces, según los resultados de Podqi. La firma indicó que las marcas más pequeñas parecen estar especialmente expuestas, aunque la información compartida no ofrece un porcentaje separado para ellas ni detalla el resultado individual de cada empresa. La diferencia señalada apunta a que la visibilidad o la cobertura disponible para cada marca puede ser relevante, pero el estudio no establece por sí solo la causa de esa disparidad.

Las preguntas sobre páginas regionales de una marca parecieron provocar sitios riesgosos con mayor frecuencia que otras clases de indicaciones. En algunos casos, los motores de IA incluso enumeraron páginas regionales falsas para compañías que no tienen sitios de ese tipo. Para una persona que busca comprar desde otro país, una respuesta presentada con seguridad puede parecer útil y legítima aunque el dominio citado no corresponda a un canal oficial.

Podqi describió una conversación en la que Perplexity identificó una página equivocada como el sitio oficial de Stüssy y la calificó como el mejor punto de partida para encontrar artículos auténticos. El ejemplo ilustra por qué el tono convincente de una respuesta no basta para confirmar que una tienda sea legítima: una afirmación de autenticidad puede aumentar la confianza del usuario incluso cuando el destino recomendado es incorrecto. El estudio no señala que todos los enlaces de los chatbots sean inseguros, sino que encontró casos que requieren cautela.

El riesgo puede trasladarse del problema de reputación de una marca a una decisión concreta del consumidor, como entregar información personal o datos de una tarjeta de crédito en una página no verificada. Trevor West, director ejecutivo y cofundador de Podqi, recomendó comprobar la fuente antes de introducir esa información, aunque el enlace aparezca en un chatbot. Su advertencia adquiere relevancia en las compras navideñas, cuando más personas podrían recurrir a la IA para encontrar productos disponibles, comparar opciones o buscar mejores precios.

Las respuestas de las empresas y los límites de la medición

Google afirmó que toma en serio la calidad de la información y que considera positivo que Gemini haya tenido el mejor desempeño entre los productos examinados. Jessica Levis Boord, portavoz de la compañía, dijo que Google prueba y mejora sus modelos de forma continua, y recordó que Gemini puede cometer errores. También señaló que el servicio muestra enlaces a fuentes junto con las respuestas para ayudar a los usuarios a verificar la información.

OpenAI respondió que su objetivo es conectar a las personas con lugares confiables para comprar y que sigue reforzando sus salvaguardas para reducir la aparición de sitios potencialmente engañosos en resultados relacionados con compras. La portavoz Taya Christianson agradeció a los investigadores que comparten ejemplos que permiten identificar oportunidades de mejora. Esa postura reconoce que la presencia de fuentes no elimina por sí sola la posibilidad de que un sistema cite un destino equivocado.

Perplexity defendió su desempeño y sostuvo que obtiene resultados consistentemente precisos en evaluaciones de investigación creíbles, algo que, según su portavoz Jesse Dwyer, ha ocurrido durante cuatro años. Dwyer también dijo que la empresa nunca afirma tener una precisión de 100%, aunque aseguró que su enfoque se concentra de manera constante en mejorarla. Esa declaración contrasta con el 15% de menciones riesgosas hallado por Podqi, pero ambas afirmaciones tienen alcances distintos: una es la respuesta de la empresa y la otra, el resultado de una prueba con indicaciones seleccionadas.

La metodología también delimita lo que puede concluirse: Podqi creó sus propias preguntas y las ejecutó con una herramienta de seguimiento, en vez de analizar consultas auténticas de compradores. Por eso, las cifras describen el comportamiento observado bajo las condiciones del estudio y no permiten afirmar qué proporción de todas las recomendaciones de compra de cada chatbot conduce a sitios riesgosos. Aun con esa salvedad, el ejercicio expone una vulnerabilidad práctica en una función que las compañías de IA presentan como útil para investigar, comparar y descubrir productos.

Para el usuario, la conclusión inmediata es no tratar una recomendación conversacional como confirmación de que una tienda es oficial, sobre todo si se trata de un dominio regional o de una marca poco conocida. Revisar la dirección directamente y comprobar que el sitio pertenezca al comercio antes de compartir datos puede reducir el riesgo señalado por Podqi. Para las empresas de IA, los resultados añaden presión para mejorar las salvaguardas y la fiabilidad de las fuentes en las respuestas orientadas a compras.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados