La IA complica las reservas de alojamientos
Un estudio reveló que siete de cada diez argentinos no logran identificar imágenes de alojamientos generadas con inteligencia artificial, lo que aumenta el riesgo de caer en fraudes al reservar.
La inteligencia artificial está modificando la forma de promocionar y reservar alojamientos, pero también está generando nuevas oportunidades para las estafas digitales. La creciente calidad de las imágenes artificiales hace que resulte cada vez más difícil distinguir una propiedad real de otra inexistente o sustancialmente alterada. En el mercado argentino, un estudio realizado por Ipsos difundido la semana pasada casi el 70 % de los usuarios argentinos no logra identificar correctamente imágenes de propiedades generadas con inteligencia artificial y las considera reales. El relevamiento también indicó que el 82 % de los consultados considera que las estafas digitales son hoy más convincentes y que el 62 % cree que la IA las volvió más difíciles de detectar. Pese a ese escenario, el 57 % manifestó sentirse seguro de poder reconocer un sitio web o un correo electrónico falso. La diferencia entre esa percepción y los resultados de las pruebas de identificación muestra una vulnerabilidad que no se limita a usuarios con poca experiencia digital.
El problema adquiere mayor relevancia en un contexto de búsqueda de precios bajos. Cerca del 70 % de los argentinos intenta reducir gastos en sus próximas vacaciones, mientras que la mitad estaría dispuesta a pagar mediante transferencia bancaria para obtener un descuento. Otro 23 % consideraría reservar en un sitio desconocido si encontrara una tarifa conveniente. Las redes sociales también influyen en el proceso de decisión. Según el mismo estudio de Ipsos, el 46 % de los argentinos las utiliza para planificar viajes y el 22 % se muestra más dispuesto a reservar una opción cuando es promocionada por un influencer o una celebridad.
Una de cada cinco imágenes, bajo sospecha
Frente a este panorama, la manipulación de fotografías se convierte en problema crucial de seguridad. No se limita a propiedades inexistentes. Una investigación de ABCD Agency y ContentGuard, especializada en la autenticidad de imágenes digitales, detectó indicios de retoques mediante inteligencia artificial en alrededor del 19 % de las fotografías analizadas, casi una de cada cinco. El estudio examinó más de 25.000 imágenes correspondientes a unos 700 hoteles y evaluó con mayor detalle cerca de 4.800 fotografías de destinos turísticos. En algunas ciudades, el porcentaje de imágenes consideradas sospechosas superó el 30 %.
Jens Kramosch, experto en deepfakes y fundador de ContentGuard, señaló que las fotografías de hoteles ya eran mejoradas anteriormente con herramientas tradicionales, pero advirtió que la inteligencia artificial llevó esa práctica a otro nivel. A diferencia de una corrección de color o iluminación, estas tecnologías permiten ampliar espacios, cambiar proporciones, eliminar elementos o recrear partes completas de una escena.
Otros datos, difundidos por Hotel News Resource, coinciden en que aproximadamente una de cada cinco fotografías de alojamientos exhibidas en sitios de reservas presenta señales de manipulación con IA. A su vez, estudios de Getty Images indican que el 70 % de los viajeros confía más en imágenes cuya autenticidad está confirmada.
Cómo detectar una fotografía alterada
Los especialistas recomiendan no evaluar una propiedad únicamente a partir de sus imágenes oficiales. La primera medida es comparar esas fotografías con las publicadas por los huéspedes en reseñas recientes, donde suelen observarse con mayor claridad las dimensiones, el estado de las instalaciones y la distancia real entre el alojamiento y sus principales atractivos.
También conviene prestar atención a colores excesivamente intensos, reflejos inconsistentes, objetos deformados, textos ilegibles, repeticiones extrañas y proporciones poco naturales. Las habitaciones artificialmente amplias, los grandes angulares exagerados, las superficies demasiado lisas y las piscinas con formas imprecisas pueden ser señales de generación o manipulación digital.
Buscar la misma propiedad en distintos sitios y realizar una búsqueda inversa de imágenes puede ayudar a detectar fotografías copiadas de otros alojamientos. Las diferencias significativas entre las imágenes publicadas en diversas plataformas también deben considerarse una señal de alerta.
La prevención, sin embargo, no depende únicamente del reconocimiento visual. Utilizar canales de pago seguros, evitar transferencias a cuentas particulares, desconfiar de descuentos condicionados a una operación inmediata y verificar la dirección y los datos de contacto del alojamiento son pasos centrales antes de confirmar una reserva.
Para la ONG argentina Faro Digital, la prevención de fraudes requiere desarrollar una cultura del cuidado y comprender cómo funcionan los entornos digitales. Julia D’Amore Bajos, responsable de Cooperación Internacional y líder de proyectos de la organización, sostuvo que la velocidad, la atención fragmentada y la compulsividad del clic aumentan la exposición de los usuarios. “En un contexto donde la inteligencia artificial vuelve más sofisticados los engaños, los territorios digitales necesitan no solo usuarios, sino ciudadanos críticos”, afirmó.
La posibilidad de crear en segundos una habitación, una piscina o una vista al mar que nunca existieron obliga a revisar los hábitos de compra. En ese escenario, comparar fuentes, leer experiencias recientes y desconfiar de las ofertas demasiado atractivas puede ser tan importante como analizar el precio o la ubicación del alojamiento.
