Este no es un problema nuevo en las plataformas de ventas en línea. En 2022, Amazon demandó a las empresas AppSally y Rabatest por supuestamente haber sido contratadas como intermediarias para escribir reseñas falsas en la plataforma.
En aquel momento se presumía que estas empresas habían contactado a vendedores externos de la plataforma con gente dispuesta a dejar una opinión positiva de su producto a cambio de regalos.
Ese mismo año, la compañía informó que había bloqueado a nivel global a más de 200 millones de reseñas presuntamente falsas.
IA, ¿amiga o enemiga?
Cuando se presentó el conflicto de reseñas falsas en Amazon, Josh Meek, gerente senior de ciencia de datos para la plataforma de e-commerce señaló que el uso de IA para la creación de las opiniones las hacía “más creíbles”.
Sin embargo, esta tecnología no solo parece ser la enfermedad, sino la cura. Tanto Amazon como Mercado Libre han señalado que utilizan IA para evaluar las reseñas de dudosa procedencia.
Alejandro Caballero, director senior de marketplace de Mercado Libre para México dijo a Expansión que desde 2015 utilizan la IA para distintas soluciones, que incluyen verificación de descuentos y promociones, recomendaciones y problemáticas de fraude, entre otras.
Amazon señala que antes de que una reseña se haga pública, ésta es analizada con IA en busca de indicadores de riesgo que ayuden a detectar si el contenido podría ser fraudulenta.
En caso de detectar contenido apócrifo, éste es bloqueado o eliminado. También puede proceder con el bloqueo de cuentas de las personas infractoras e incluso interponer acciones legales.
¿Qué comentarios toma en cuenta la IA?
Mercado Libre ya utiliza IA para hacer resúmenes de las reseñas en su plataforma, para ello se ayuda de OpenAI, el objetivo es brindar a los usuarios una visión más “clara y rápida” de las opiniones más relevantes.
La IA no hace una lectura general ni aleatoria, señala Caballero, sino que está diseñada para valorar y priorizar ciertos aspectos clave:
- Relevancia y repetición de temas: identifica los temas o características del producto que se mencionan con mayor frecuencia, como la calidad, el precio, la durabilidad y el diseño.
- Utilidad de las reseñas: la IA también prioriza los comentarios que los usuarios marcan como útiles o aquellos que proporcionan información detallada y objetiva.
- Balance entre opiniones: en la sección de reseñas, la herramienta busca “ofrecer una visión equilibrada del producto, no se centra solo en comentarios positivos o negativos. Esto ayuda a reflejar de manera más neutral las opiniones que tienen los compradores del producto”.
