¿Encontraste la «tienda perfecta» con una IA y ya diste los datos de tu tarjeta? Enhorabuena: podrías haber caído en una estafa, según ChatGPT, Gemini y Perplexity

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Podqi analizó 6.795 respuestas: en el 57% de las peligrosas la IA recomendó comprar

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ChatGPT, Gemini y Perplexity pueden enviar a un comprador a una tienda en línea falsa en lugar del sitio oficial de la marca. Un estudio de 6795 respuestas mostró que las redes neuronales no solo encuentran direcciones peligrosas, sino que con frecuencia las recomiendan como lugares confiables para comprar.

Especialistas de la empresa Podqi, que se dedica a la protección de marcas contra las falsificaciones, comprobaron tres servicios de IA en septiembre de 2026. Los investigadores formularon las mismas preguntas sobre 151 marcas, incluidas Lululemon, Birkenstock, Stüssy y Le Creuset. Se pidió a los chatbots que encontraran tiendas en línea, vendedores alternativos y sitios regionales de las empresas. En total, en dos fases del experimento recopilaron 6795 respuestas.

El que peor lo hizo fue Perplexity. Direcciones sospechosas aparecieron en el 15% de las respuestas del servicio, mientras que ChatGPT presentó un 8% y Google Gemini apenas un 4%. En total, los sitios peligrosos figuraron en aproximadamente el 9% de las respuestas. Los investigadores tuvieron en cuenta no solo las recomendaciones directas, sino también las menciones simples de enlaces, incluidas las ocasiones en que la red neuronal advertía sobre la amenaza.

Se consideraron recursos de riesgo las tiendas que se hacen pasar por marcas conocidas, los vendedores de presuntas falsificaciones y los dominios abandonados. Esta última categoría es especialmente interesante. Incluso una dirección inactiva puede aparecer en la recomendación de una red neuronal y luego ser aprovechada por estafadores. En ese caso, la respuesta anterior del chatbot puede llevar al comprador a una plataforma falsa ya activa.

Según los resultados de la comprobación, en el 57% de las respuestas con direcciones peligrosas las redes neuronales recomendaban directamente esos sitios para comprar. En otro 34% de los casos los enlaces aparecían sin advertencias, y solo en el 9% los chatbots aconsejaban evitar el recurso sospechoso. ChatGPT detectó mejor el problema y avisó a los usuarios en el 24% de sus respuestas con enlaces de riesgo.

Los errores surgían con especial frecuencia al buscar tiendas regionales. Las preguntas sobre entrega internacional y versiones locales de los sitios conducían a direcciones sospechosas en el 16% de las respuestas. A veces las redes neuronales inventaban plataformas regionales de marcas que en realidad no tenían tales tiendas. En uno de los ejemplos, Perplexity llamó a un sitio ajeno la tienda oficial de Stüssy y garantizó la autenticidad de los productos.

Las marcas pequeñas resultaron más vulnerables que las grandes. Al buscar productos de empresas conocidas, los enlaces de riesgo aparecían aproximadamente la mitad de veces. Un problema similar lo identificaron anteriormente los investigadores de Netcraft, que estudiaron enlaces de phishing en las respuestas de buscadores de IA. Las redes neuronales pueden dar apariencia de credibilidad a direcciones dudosas, presentándolas como resultados de búsqueda verificados.

En el estudio de Podqi publicado también se afirma que entre las dos fases de septiembre la proporción de respuestas con sitios de riesgo disminuyó del 12% al 7%. Sin embargo, el experimento se realizó con consultas preparadas de antemano, y no con compras reales de usuarios. Los resultados no indican cuántas personas siguieron esos enlaces ni cuántas perdieron dinero.

Google y OpenAI informaron que continúan mejorando la precisión de las respuestas y la protección contra sitios fraudulentos. Perplexity subrayó los altos resultados de su servicio en pruebas independientes, reconociendo que no existe la precisión absoluta. Se recomienda a los compradores verificar por sí mismos las direcciones de las tiendas antes de pagar. Incluso un enlace incluido en la respuesta de la IA no garantiza protección contra el phishing.