Una auditoría de 73 millones de reseñas de servicios del hogar, legales y médicos encontró que cerca del 14% eran probablemente falsas, y que más de dos millones llevaban la huella, entera o parcial, de una Inteligencia Artificial. Si trabajas en uno de esos tres sectores, esa cifra no habla de un caso aislado: habla de una de cada siete reseñas que ya rodean tu profesión.
La auditoría que puso número al problema
La empresa The Transparency Company publicó a finales de 2024 un informe que analizó 73 millones de reseñas en los sectores de servicios del hogar, servicios legales y servicios médicos. El resultado: casi el 14% de esas reseñas tenían un alto grado de probabilidad de ser falsas, y la compañía expresó «un alto grado de confianza» en que 2,3 millones de ellas estaban escritas, entera o parcialmente, por una Inteligencia Artificial.
No es un estudio sobre un negocio concreto que sufrió un ataque puntual. Es una fotografía de todo un sector, y ese sector incluye a abogados, médicos y profesionales de servicios que jamás pidieron ni pagaron por ninguna de esas reseñas.
Por qué la cirugía y la odontología muestran los números más altos
Dentro de esa misma auditoría, algunos subsectores destacaron por encima de la media general. En clínicas de cirugía plástica de Estados Unidos, el 28,9% de las reseñas analizadas probablemente estaban generadas por Inteligencia Artificial. En clínicas dentales de Canadá, la cifra fue del 20,7%.
Son sectores donde la decisión del cliente depende en gran medida de la confianza que transmiten las reseñas, precisamente porque implican el cuerpo o la salud de alguien. Eso los convierte en un objetivo más rentable para quien fabrica reseñas falsas, sea para inflar la reputación propia o para hundir la de un competidor. El mismo patrón se repite, con matices, en psicología, fisioterapia y nutrición: cualquier servicio donde el cliente decide con miedo o con vergüenza busca más señales de confianza antes de dar el paso, y eso es justo lo que una reseña fabricada intenta simular con detalles concretos y un tono cercano que no cuesta nada de generar.
Lo que no se ve: la reseña falsa no siempre es positiva
La imagen habitual de la reseña falsa es la de cinco estrellas compradas para inflar un negocio. Pero una parte de esas reseñas fabricadas con Inteligencia Artificial es negativa, y se usa exactamente al revés: para hundir la reputación de un competidor sin que quede rastro de quién la escribió ni por qué.
Este es el problema más grave de los cuatro que afectan a la reputación profesional ante la Inteligencia Artificial: que alguien de tu propio sector use estas herramientas para dañarte en silencio, sin que lo notes hasta que ya perdiste terreno frente a él.
Cómo una máquina que redacta reseñas engaña a otra que las lee
El mismo tipo de modelo de lenguaje que redacta una reseña falsa y convincente es, a menudo, el que después la resume cuando alguien le pregunta a una Inteligencia Artificial por tu reputación. Un texto bien escrito, con detalles concretos aunque inventados, se procesa igual que uno real, porque el sistema no tiene forma sencilla de distinguir la autenticidad del estilo.
El resultado es una cadena en la que una Inteligencia Artificial genera el problema y otra, sin saberlo, lo amplifica cuando responde a un cliente potencial que pregunta si tú eres de fiar.
Qué dice la ley sobre esto, y qué no resuelve
En Estados Unidos entró en vigor en 2024 una normativa de la Comisión Federal de Comercio contra las reseñas falsas, con multas administrativas de cinco cifras por infracción cuando se prueba la compra o la fabricación de reseñas. Es un paso importante, pero solo actúa después del hecho, cuando ya hay una denuncia y una investigación.
Ningún marco legal impide, hoy, que se generen mil reseñas falsas en una tarde con una herramienta de Inteligencia Artificial gratuita. La ley castiga, no previene, y para cuando hay sanción, la reputación ya sufrió el golpe durante meses.
La señal de alarma que casi nadie revisa
Pocos profesionales leen sus propias reseñas con ojo crítico, más allá de mirar la nota media. Las señales de una reseña generada con Inteligencia Artificial suelen ser un lenguaje genérico y correcto en exceso, detalles que no encajan con el servicio real que ofreces, y ráfagas de varias reseñas nuevas en muy poco tiempo, algo que no suele ocurrir con clientes reales que escriben por su cuenta.
Revisar esto una vez al mes, comparando fecha, redacción y coherencia con lo que de verdad haces, es la única forma de detectar el problema antes de que una Inteligencia Artificial lo repita como si fuera un hecho consolidado sobre ti.
Qué puede hacer un profesional que sospecha de un ataque de reseñas
Lo primero es documentar: capturas de pantalla con fecha, del contenido y del perfil que dejó la reseña. Lo segundo es reportarlo a la plataforma donde apareció, porque la mayoría tiene un proceso, aunque lento, para retirar contenido fraudulento verificado. Lo tercero, y lo que casi nadie hace, es comprobar si esas reseñas ya influyeron en lo que dice una Inteligencia Artificial sobre ti cuando alguien pregunta. Conviene además avisar a algún colega del mismo sector, porque si te está pasando a ti es razonable pensar que la misma táctica se esté probando con otros profesionales cercanos, y comparar notas ayuda a identificar el patrón antes que si cada uno investiga solo por su cuenta.
Si una reseña falsa ya fue absorbida por un modelo de lenguaje y se repite en sus respuestas, retirarla de la plataforma original no la borra automáticamente de lo que la máquina sigue diciendo. Ese desfase puede durar semanas o meses, y es la parte del problema que menos se vigila.
Por qué el silencio es peor estrategia que la vigilancia
Muchos profesionales evitan mirar sus reseñas por miedo a lo que puedan encontrar. Con estos números encima de la mesa, ese silencio tiene un coste concreto: si una de cada siete reseñas de tu sector ya es sospechosa de estar fabricada, la probabilidad de que alguna de las tuyas lo sea también deja de ser remota.
RADAR vigila de forma continuada qué dicen de un profesional los sistemas de Inteligencia Artificial, incluida la huella que dejan las reseñas fabricadas, para detectar el problema antes de que se traduzca en clientes perdidos.
La auditoría de The Transparency Company no habla de un futuro hipotético: habla de una parte del ecosistema de reseñas que ya existe hoy, con cifras concretas por sector. Ignorarla no la hace desaparecer, solo aplaza el momento en que un cliente potencial la lea antes que a ti. Cuanto antes se revise, con calma y con método, antes deja de ser un riesgo abstracto y pasa a ser algo que se puede vigilar, corregir y, si hace falta, denunciar con pruebas concretas en la mano.
Qué están haciendo las plataformas de reseñas para frenarlo
Google, Amazon y otras plataformas grandes han anunciado sistemas de detección basados a su vez en Inteligencia Artificial para identificar patrones de reseñas fabricadas: ráfagas de publicaciones simultáneas, cuentas nuevas sin historial y lenguaje estadísticamente similar entre varias reseñas distintas.
Estos sistemas atrapan una parte del problema, pero no todo. Los mismos informes que documentan la magnitud del fraude reconocen que la detección va por detrás de la generación: cada mejora en los filtros se encuentra, semanas después, con una forma nueva de sortearlos.
Por qué España y Latinoamérica no son una excepción
La auditoría de The Transparency Company se centró en Estados Unidos y Canadá, pero el fenómeno no depende del idioma ni del país: cualquier herramienta de Inteligencia Artificial generativa que escribe reseñas en inglés lo hace igual de bien en español, y los mismos incentivos económicos que mueven la fabricación de reseñas en un sector allí existen en un despacho de abogados en Madrid o una clínica dental en Ciudad de México.
La diferencia, por ahora, es que en el mundo hispanohablante hay menos estudios propios que pongan cifra al problema. Eso no significa que el problema sea menor, significa que todavía nadie lo ha medido con el mismo rigor, y eso hace más difícil que un profesional sepa si le está pasando a él.
Sobre el uso más silencioso de estas tácticas, conviene leer Un competidor puede hundir tu reputación ante la Inteligencia Artificial sin que lo sepas hasta que sea tarde, y sobre cómo se forma en general la reputación automática de un negocio, Lo que dice esta IA sobre tu empresa podría arruinarte.
Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor con 27 años de experiencia, ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países y fue profesor asociado del IE Business School, con Premio a la Excelencia Docente. Dirige una comunidad en línea de más de 500.000 personas y colabora habitualmente con medios como RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio.
Con RADAR ayuda a profesionales y negocios a detectar y corregir lo que la Inteligencia Artificial repite sobre ellos, incluidas las señales de manipulación de reputación.
