Publicado: abril 27, 2026, 12:30 pm
El crecimiento del comercio electrónico en la última década ha transformado por completo la forma en la que los consumidores compran, pero también ha abierto la puerta a un ecosistema cada vez más complejo en el que conviven vendedores legítimos con redes organizadas de fraude, lo que convierte a las grandes plataformas en un terreno especialmente difícil de vigilar y en el que, para el usuario medio, distinguir entre un producto auténtico y una falsificación o entre una oferta legítima y una estafa resulta cada vez más complicado.
En ese contexto, marcado por la proliferación de reseñas manipuladas, productos que imitan a marcas conocidas o campañas de phishing cada vez más sofisticadas, Amazon ha publicado su primer Informe de Experiencia de Compra Fiable, en el que intenta poner cifras y explicar qué herramientas está utilizando para contener estos riesgos dentro de su propio marketplace, uno de los más grandes del mundo.
El dato más llamativo del informe es el volumen de actividad fraudulenta detectada antes de que llegue al usuario final: según la compañía, sus sistemas de inteligencia artificial permitieron en el último año incautar más de 15 millones de productos falsificados a nivel global, cerrar más de 100 sitios web fraudulentos y evitar millones de llamadas sospechosas vinculadas a estafas, cifras que reflejan tanto la escala del problema como la capacidad de detección previa que intenta desarrollar la plataforma.
Este documento supone una evolución del anterior informe de protección de marca que Amazon venía publicando desde 2020, ampliando el foco más allá de las falsificaciones para incluir otros riesgos asociados al comercio digital, como el crimen organizado en el retail, la seguridad de los productos, las estafas por suplantación de identidad o la fiabilidad de las reseñas, en un intento por abordar de forma más transversal los distintos puntos vulnerables de su sistema.
La tecnología como primera línea de defensa
La estrategia que describe la compañía se apoya en cuatro pilares que, según explica, funcionan de manera interconectada: evitar que los problemas lleguen al cliente mediante controles previos, anticipar riesgos a través de sistemas predictivos, actuar contra los actores malintencionados y, finalmente, educar al consumidor para que pueda identificar posibles amenazas. En la práctica, gran parte de este enfoque descansa sobre sistemas automatizados que analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Uno de los elementos clave es el uso de modelos de inteligencia artificial capaces de procesar simultáneamente señales muy diversas —desde texto e imágenes hasta patrones de comportamiento de los vendedores o información de la cadena de suministro— con el objetivo de detectar anomalías antes de que se traduzcan en un problema visible para el usuario. El informe explica que estos sistemas analizan miles de millones de intentos de modificación en páginas de producto y también miles de millones de reseñas, bloqueando de forma proactiva cientos de millones de valoraciones sospechosas antes de que lleguen a publicarse.
Según explicaron responsables de la compañía en una sesión con medios, estos sistemas combinan modelos de aprendizaje automático, inteligencia artificial generativa y análisis de comportamiento y son capaces de identificar señales que no siempre son visibles para el usuario, apoyándose además en equipos humanos que investigan nuevos patrones de fraude cuando aparecen.
A esta capa de análisis se suman herramientas específicas diseñadas para cubrir puntos concretos del proceso de compra. Es el caso de Omniscan, un sistema que escanea los productos en seis caras cuando llegan a los centros logísticos de Amazon y que utiliza inteligencia artificial para verificar elementos críticos como advertencias de seguridad, fechas de caducidad o identificación del fabricante, con el objetivo de asegurar que la información que recibe el cliente es correcta antes incluso de que el producto esté disponible en la plataforma. Desde su puesta en marcha, esta tecnología ha generado imágenes para más de 12 millones de productos diferentes.
IA para detectar fraudes antes de que sean visibles
En paralelo, la compañía ha desarrollado sistemas orientados a detectar fraudes externos al propio marketplace, como SENTRIX, una herramienta basada en IA que analiza más de 50.000 URL sospechosas cada semana para identificar y eliminar páginas de phishing que intentan suplantar la identidad de Amazon, un tipo de estafa especialmente difícil de detectar incluso para usuarios experimentados. Según la empresa, esta tecnología ha permitido incrementar en más de un 10 % la eliminación de este tipo de enlaces fraudulentos en 2025.
Otro de los aspectos en los que incide el informe es la capacidad de adelantarse a posibles fraudes cuando un producto se vuelve viral, una situación cada vez más habitual en redes sociales, donde ciertos artículos pueden multiplicar su demanda en cuestión de horas y, con ello, atraer rápidamente a vendedores que intentan aprovechar ese tirón con copias o versiones engañosas. Según explica la compañía, sus sistemas analizan en tiempo real señales externas —como tendencias en redes sociales o en otros comercios— para detectar estos picos de interés y actuar antes de que aparezcan problemas visibles para el usuario.
Un sistema masivo que aún no es infalible
Sin embargo, más allá de la sofisticación tecnológica, el propio volumen de intervenciones que recoge el informe también pone sobre la mesa una cuestión inevitable: por qué siguen existiendo productos falsificados o intentos de fraude dentro de una plataforma que asegura contar con procesos de verificación estrictos para todos sus vendedores. Amazon señala que todos los nuevos vendedores deben pasar controles de identidad y que su actividad es monitorizada de forma continua, pero la propia compañía reconoce que ningún sistema es completamente infalible y que parte de la detección sigue dependiendo también de las alertas de clientes y vendedores, lo que obliga a mantener un modelo en constante revisión y ajuste.
En paralelo a estas herramientas, Amazon también pone el foco en la parte legal y policial, con más de 32.000 actores malintencionados perseguidos desde 2020 a través de demandas y acciones penales en 14 países. Estas actuaciones no se limitan al entorno digital, ya que en algunos casos implican operaciones con fuerzas de seguridad, como ocurrió en España con el desmantelamiento de una organización criminal que operaba desde Cataluña y que se dedicaba al robo de mercancía en rutas europeas, un ejemplo de cómo este tipo de fraude no se queda solo en la plataforma, sino que forma parte de redes mucho más amplias.
