Fotos editadas con IA en devoluciones: cómo revisarlas en una tienda online

Para revisar una foto editada con IA en una devolución, vincule primero el pedido, el artículo, el bulto y el estado declarado; identifique la conexión que falta, pida la prueba que pueda resolverla y registre una decisión humana dentro de los plazos y derechos que fija la ley. Un primer plano de un producto agrietado puede acreditar que la imagen muestra un daño, pero dice poco sobre a qué pedido pertenece, si el cliente recibió esa unidad o cuándo se produjo. El resultado de un análisis de imagen orienta esa revisión; no es una regla automática para denegar un reembolso.

La edición con IA añade una incertidumbre más, pero la decisión de la tienda sigue dependiendo de las preguntas habituales del comercio electrónico. Esta guía está pensada para los equipos de operaciones, atención al cliente y prevención del fraude que gestionan reclamaciones por artículos dañados o que no se corresponden con lo descrito. Use la tabla de decisión para una incidencia abierta y la sección de medición para evaluar un piloto.

Acote el problema: algo más estrecho que «fraude en devoluciones con IA»

En la revisión de fotos conviene distinguir tres preguntas. ¿Presenta el archivo indicios de generación o manipulación? ¿Corresponde el artículo fotografiado a esta compra? ¿Respalda el conjunto del expediente la solución solicitada? Una foto auténtica puede mostrar otra compra. Una foto editada puede acompañar un defecto real. Y una caja dañada puede fotografiarse con total veracidad aunque el producto que contiene esté intacto.

La revisión debe resolver la incertidumbre relevante para la reclamación. Si el cliente dice que un electrodoméstico no enciende, una foto puede acreditar el modelo, pero no un fallo de funcionamiento. En ese caso pase a la verificación técnica o a la inspección, en lugar de pedir una y otra vez fotos más nítidas de un fallo que no se ve.

El fenómeno existe. Xataka (28 de diciembre de 2025) recoge casos de clientes que usaron generadores de imágenes para añadir daños a fotos de productos con el fin de obtener un reembolso, y cita a la empresa de detección de fraude Forter, según la cual el uso de imágenes de IA en este tipo de engaños aumentó un 15 % en 2025. Es la cifra de un proveedor sobre su experiencia, no una medida del mercado español. Tampoco hay que confundir la ayuda de la IA para redactar un mensaje con la fabricación de pruebas: una reclamación bien escrita no dice nada sobre la foto que la acompaña.

Lo que la ley ya decide por usted (España)

Antes de valorar una foto, sitúe la reclamación en su marco legal. Lo que sigue resume, a 28 de octubre de 2026, el Texto refundido de la Ley General para la Defensa de los Consumidores y Usuarios (TRLGDCU), en su versión consolidada publicada en el BOE (última actualización: 28 de febrero de 2026). No es asesoramiento jurídico: consulte a su asesor jurídico para su caso concreto.

Desistimiento. En las ventas a distancia, el consumidor puede desistir durante 14 días naturales sin indicar el motivo (artículo 102). En la compraventa de bienes, el plazo empieza cuando el consumidor, o un tercero que él indique distinto del transportista, adquiere la posesión material; si un pedido se entrega en varios envíos, cuenta desde el último (artículo 104). El empresario debe reembolsar dentro de los 14 días naturales siguientes a ser informado, pero puede retener el reembolso hasta recibir los bienes o hasta que el consumidor presente una prueba de su devolución, salvo que se haya ofrecido a recogerlos (artículo 107). En un desistimiento, la foto del producto suele ser irrelevante. La disminución de valor por una manipulación distinta de la necesaria para comprobar el bien (artículo 108.2) se valora sobre el artículo recibido, no sobre una imagen.

Falta de conformidad. El empresario responde de las faltas de conformidad que existan en la entrega y se manifiesten en un plazo de tres años desde la entrega en el caso de los bienes (artículo 120.1). Salvo prueba en contrario, se presume que las que se manifiesten en los dos años siguientes a la entrega ya existían cuando el bien se entregó (artículo 121.1). El consumidor puede elegir entre reparación y sustitución, con las excepciones legales, y cuando procede cualquiera de las dos pone el bien a disposición del empresario, que recupera a su cargo el bien sustituido (artículo 118).

Consecuencia práctica:

• Una duda sobre una foto no invierte por sí sola esa presunción.
• Lo que sí decide es qué pedir: una fotografía más amplia, la devolución del artículo o una inspección.
• No escriba nunca «se deniega la devolución por la foto». Si hay una discrepancia, la vía es comprobar el artículo, no desestimar el derecho.

Estos plazos son los de España. Las leyes de consumo de México, Colombia, Chile o Argentina son distintas y esta guía no las cubre.

Construya cuatro conexiones antes de interpretar un resultado

Empiece por los registros que ya tiene la tienda. No pida al cliente información que su equipo puede obtener del sistema de pedidos.

En pedidos divididos, identifique el bulto que llevaba la línea discutida. En un pack, registre qué unidad y cuántas unidades están afectadas. En productos con número de serie, compare el número visible con el registrado en la preparación del pedido; una referencia de inventario no basta para afirmar que la unidad no coincide. Si la tienda no registró el número de serie, deje constancia de ese límite.

Conserve el envío y elija una sola acción útil

Mantenga juntos el adjunto recibido, el número de incidencia, la línea del pedido, la hora de recepción y el canal, junto con la explicación del cliente. Si su plataforma de atención guarda a la vez el archivo subido y una vista previa comprimida, identifique cuál se examinó. Guarde las anotaciones aparte para que otro revisor pueda volver a la prueba sin marcar.

Pida las fotos a través del canal de subida de la propia tienda o de su aplicación, no por correo electrónico: conserva el archivo, lo vincula a la incidencia y evita reenvíos que lo recompriman. Xataka apunta en la misma dirección cuando sugiere que las tiendas podrían exigir que las fotos se hagan desde la propia aplicación. Por minimización de datos (RGPD, artículo 5.1.c), no pida la dirección ni los datos de pago que ya constan en el pedido.

Antes de escalar, escriba una observación concreta: «El primer plano muestra una grieta en la tapa, pero ninguna de las imágenes relaciona esa tapa con el modelo del pedido». Evite «fraude con IA evidente», que mezcla un juicio técnico incierto con un juicio sobre la intención y que el siguiente agente no sabrá resolver.

Fije en la incidencia un límite de seguimiento y una fecha de revisión. Una petición dirigida suele ser más útil que una exigencia genérica de «más pruebas». Si no puede atenderse, elija una vía prevista en su política, como la recogida del artículo para inspección o la revisión por un supervisor. No convierta una falta de respuesta, un embalaje desechado o la ausencia del archivo de la cámara en un hallazgo técnico de manipulación.

Use el análisis de imagen para la pregunta que puede responder

Un resultado sobre la generación de la imagen completa no evalúa automáticamente una grieta, una mancha o un número de serie pequeños. Antes de usarlo, establezca la tarea que cubre la herramienta, los requisitos de entrada y cómo se interpreta. Registre la referencia del archivo y el resultado en los términos de la propia herramienta; no convierta una puntuación de imagen en una probabilidad de que el cliente haya cometido fraude.

Si evalúa la verificación de imágenes de Fileverity, plantee esta pregunta: ¿ayuda el análisis de los archivos que conserva su plataforma de atención a elegir un seguimiento útil sobre el rasgo discutido? El análisis de imágenes distingue una «Foto con alteraciones locales» de una imagen «Generada por IA», marca las zonas regeneradas y puede quedar «Sin determinar» cuando las pruebas no bastan.

Si el único archivo disponible es una captura de pantalla, regístrelo como limitación. Pedir el original puede ayudar, pero un archivo más grande no garantiza una respuesta concluyente. La guía sobre capturas de pantalla y fotos comprimidas trata este problema con más detalle.

Separe la observación del analista de la acción de atención al cliente. «El archivo aportado deja sin resolver una sospecha de edición local» puede justificar una revisión acotada. No establece quién lo editó, si el producto está intacto ni si la reclamación es improcedente. A la inversa, un resultado sin sospechas no verifica el bulto, la compra ni el estado del producto.

Cómo medir si un hallazgo afecta al daño declarado

El análisis de manipulaciones de Fileverity marca cada zona sospechosa en la imagen con sus coordenadas en píxeles. Ese es uno de sus principios técnicos: la ubicación es una prueba que una etiqueta global descarta. En una devolución, permite preguntar si un hallazgo afecta a la grieta alegada o solo a otra parte de la foto. Es el revisor quien identifica qué rasgo importa para la reclamación.

Dos recuadros solapados hacen medible la diferencia. Sea R una zona de revisión definida por el revisor que contiene el rasgo discutido, y B un recuadro candidato procedente de un análisis de la imagen. Ambos deben usar la misma imagen, orientación y sistema de coordenadas. Defina I = área(R ∩ B), el área de la intersección.

Dos resúmenes geométricos responden a preguntas distintas:

• Cobertura de la zona de revisión: I / área(R).
• Intersección sobre unión (IoU): I / [área(R) + área(B) − I].

La IoU es una medida estándar de comparación espacial en visión artificial; aquí mide solapamiento geométrico (Rezatofighi et al., CVPR 2019, en inglés).

Tome un ejemplo construido con coordenadas de píxel con extremo final excluido. La zona de revisión es R = [100,100,200,200], con un área de 10.000 píxeles cuadrados. El recuadro candidato es B = [150,100,250,200], también de 10.000. Su intersección es 50 × 100 = 5000. La cobertura de la zona de revisión es del 50 %, mientras que la IoU es 5000 / 15.000, es decir, 33,3 %. Ninguna de las dos cifras es la probabilidad de que la reclamación sea fraudulenta.

El denominador importa. Un recuadro enorme que abarque toda la imagen cubriría por completo una grieta diminuta aunque estuviera mal localizado; la IoU ayuda a ver ese desajuste. Pero ni siquiera una coincidencia perfecta de recuadros verifica la grieta: un recuadro encierra un área que puede contener píxeles sin cambios, y la resolución del mapa, el redimensionado y el procesado habitual limitan la precisión de los bordes.

Use esta geometría para concretar el seguimiento. Registre si el hallazgo cruza el rasgo discutido y si el solapamiento es lo bastante preciso para ser informativo; después obtenga una fotografía original u otra prueba del mismo artículo. Una sospecha limitada a un cartel del fondo no debe servir para rechazar una reclamación por daños. A la inversa, que no haya solapamiento no demuestra que el artículo pertenezca al pedido.

Ilustración visual: una grieta añadida a una foto real

La fuente es una fotografía real de una cocina tomada por Eli Christman en 2019. Fileverity usó IA para añadir una grieta ficticia a la jarra transparente en una copia derivada. La pareja muestra por qué una escena de aspecto corriente puede contener un rasgo editado decisivo. La incidencia hipotética que sigue es un ejemplo distinto.

Caso práctico: la jarra agrietada de una batidora

Todo este caso es hipotético: la tienda y el cliente son ficticios. Un cliente pide una batidora de color grafito con jarra transparente de 1,5 litros y, tras la entrega, solicita una jarra de sustitución. El pedido incluye un segundo accesorio enviado por separado. La incidencia contiene P01, una captura de pantalla muy cerrada recibida por chat que muestra una grieta aparente; P02, una fotografía más amplia de la batidora, y P03, una foto de la etiqueta exterior de una caja.

El agente de atención al cliente revisa primero la asignación de envíos. P03 corresponde al bulto del accesorio, no al de la batidora. P02 muestra el modelo esperado, pero su ángulo no enseña la misma parte de la jarra que P01. Una herramienta de revisión técnica señala además una sospecha de manipulación en P01. No hay número de serie registrado para la jarra.

Hay, por tanto, dos lagunas: la etiqueta es del otro envío y la grieta no puede compararse entre fotografías. Ninguna establece mala fe. La etiqueta puede ser una confusión comprensible y la captura puede haber pasado por una aplicación de mensajería. El agente comprueba si los registros existentes responden a la pregunta del bulto y envía una única petición adaptada.

Una petición de atención al cliente lista para copiar

Gracias por enviarnos las fotografías. Queremos relacionar la jarra dañada con la batidora de su pedido para revisar la sustitución que solicita. La etiqueta que nos ha enviado parece corresponder al accesorio, que se envió por separado.

Si la tiene, adjunte desde su dispositivo la fotografía con la que hizo el primer plano, no una captura de pantalla. Si puede hacerlo sin riesgo, envíe también una foto más amplia en la que se vean la grieta y parte suficiente de la jarra y de la batidora para identificar el modelo. Le rogamos que no manipule los bordes rotos ni use el aparato para mostrar el problema.

No necesita volver a enviarnos su dirección ni sus datos de pago. Si conserva el embalaje de la batidora, suba su referencia de envío a través de nuestro canal habitual; si no, indíquenoslo. Si no puede hacer otra foto, responda a este mensaje y le propondremos la recogida del artículo para su revisión. Actualizaremos esta incidencia antes del [fecha y hora].

Antes de enviarla, el agente elimina lo que ya responden los registros de la tienda y sustituye la fecha entre corchetes. Pida solo pruebas que el cliente pueda aportar sin riesgo.

Resultado A: el cliente legítimo recibe su solución

El cliente envía la foto de la cámara y una fotografía más amplia que se solapa con ella. Ambas muestran la grieta sobre la misma línea de moldeo característica de la jarra. El agente confirma el modelo y el envío de la batidora con los registros existentes; el cliente explica que las dos etiquetas estaban juntas en la encimera. El revisor técnico comprueba que la sospecha inicial no se mantiene en la foto original ni en las fotografías de comparación.

La revisión habitual de artículos dañados ya tiene respaldo suficiente. El agente tramita la sustitución conforme al procedimiento aplicable, cierra la sospecha sobre la imagen y registra por qué terminó la petición adicional. La primera alerta no se archiva como «abuso confirmado»: el resultado técnico sirvió para dirigir una comprobación y la prueba adicional permitió que un cliente legítimo obtuviera su solución.

Resultado B: queda una discrepancia relevante

Suponga, en cambio, que el cliente devuelve la jarra por el procedimiento previsto. El equipo de recepción documenta el bulto, el contenido y el estado a la llegada. Una marca de fabricación característica relaciona la jarra recibida con P02, pero la grieta de P01 no aparece. El revisor técnico mantiene su sospecha sobre la zona de la grieta en el archivo enviado.

El responsable de devoluciones tiene ahora una discrepancia concreta que conciliar. Comprueba si hubo un cambio de pieza, un error de inspección o una explicación de la foto, y da al cliente la oportunidad de aclararlo. El registro técnico y el de inspección se mantienen separados. En esta rama hipotética, el cliente aclara que P01 mostraba una jarra antigua de otra compra. La jarra devuelta está intacta; el cliente, que sigue dentro del plazo de desistimiento, opta por desistir, y la tienda tramita el reembolso correspondiente en lugar de una sustitución por daños, y vincula la resolución para que ningún otro agente emita una segunda solución. La discrepancia se resuelve por la identificación del artículo y la aclaración; cualquier sospecha técnica que quede sobre P01 se registra aparte, sin afirmar que se haya probado la autoría con IA ni la intención.

Resultado C: las pruebas siguen sin resolverse

O bien el cliente ya no conserva el embalaje ni el archivo original y no puede aportar una fotografía de enlace segura. La captura no permite una conclusión técnica fiable. Atención al cliente registra «valoración de la imagen no concluyente; vínculo entre artículo y estado incompleto» y deriva el caso al supervisor. En España, la garantía legal por falta de conformidad sigue siendo aplicable, así que la vía natural es ofrecer la recogida del artículo para inspeccionarlo. Si se concede una excepción a la política, se registra como excepción, no como confirmación de que la imagen era auténtica. Si se elige otra acción, su fundamento es el procedimiento aplicable y las pruebas disponibles, no una certeza inventada sobre la IA.

En las tres ramas, el informe registra la zona señalada, la huella SHA-256 del archivo y los datos de emisión, lo que permite reconstruir después qué archivo se examinó y qué se observó.

Las tres ramas comparten una regla de cierre: termine la pregunta de prueba cuando el expediente respalde una decisión o una alternativa documentada. No siga lanzando análisis hasta que aparezca la etiqueta que prefiere.

Cierre la incidencia para que otro equipo la entienda

Use un registro de cierre compacto: pedido y línea; referencia del bulto; estado declarado; ID de los archivos conservados; observación relevante; seguimiento y respuesta; resultado de la inspección o hallazgo técnico; responsable de la decisión; solución aplicada, y limitaciones sin resolver. Vincule cualquier sustitución, reembolso o autorización de devolución para que un agente posterior vea lo que ya ocurrió.

Ese registro es útil si después llega un contracargo, pero la revisión de una devolución y la respuesta a un contracargo son procesos distintos. En un contracargo por producto no conforme suelen contar la descripción del producto en el momento de la compra, los registros de preparación y envío, las comunicaciones con el cliente y el historial de resolución; un justificante de entrega acredita la entrega, no el estado del contenido. Prepare la respuesta según las instrucciones vigentes de su proveedor de pagos y no dé por hecho que una captura del resultado de un detector cubre la prueba exigida ni garantiza el resultado.

Mida la calidad de la resolución, no solo las alertas

Haga un piloto limitado con un grupo definido de reclamaciones por daños con fotos. Incluya las incidencias ordinarias, no solo las escaladas; si no, los datos no mostrarán la carga que se impone a los clientes cuyas pruebas ya eran suficientes. Mida los resultados por incidencia separados de los análisis por archivo, porque una incidencia puede contener muchas imágenes.

Por ejemplo, en un grupo hipotético de 100 incidencias, 20 reciben una petición. A la fecha de corte, 16 han completado el seguimiento y en 12 se ha resuelto la pregunta. La tasa de peticiones es 20 / 100 = 20 %; la tasa de resolución sobre seguimientos completados es 12 / 16 = 75 %. Informe por separado de los cuatro seguimientos pendientes: calcular 12 / 20 sin explicar los casos inacabados responde a otra pregunta.

No etiquete el resto de incidencias como «fraude detectado» ni cuente cada reembolso retenido como pérdida evitada. Revise una muestra de casos cerrados con pruebas independientes cuando sea posible e informe abiertamente de los resultados sin resolver. Los cambios en la gama de productos, en la tasa de daños o en la política de devoluciones pueden mover estas medidas sin que el análisis de imagen haya mejorado.

Pruebe la revisión técnica con sus propias devoluciones

Evalúe la verificación de imágenes de Fileverity en la etapa de revisión técnica, con los archivos que realmente conservan sus canales de atención y con la pregunta concreta de generación, manipulación o procedencia que sus revisores necesitan resolver. Incluya fotos legítimas claras, capturas de pantalla, procesados habituales, ediciones relevantes y casos cuya respuesta correcta es «no concluyente». Para una primera comprobación de una imagen suelta, el análisis de imágenes ofrece comprobaciones gratuitas por cuenta; las condiciones figuran en precios.

Antes de ampliar el uso, compruebe si la observación resultante ayuda al siguiente revisor a elegir una acción mejor, si los clientes legítimos reciben peticiones innecesarias y si el registro de decisión sigue siendo comprensible. Para integrar el análisis con su plataforma de devoluciones o de atención al cliente mediante API, contacte con el equipo. Los archivos se analizan en servidores operados por Entogo en Toronto (Canadá) y se eliminan al terminar el análisis, como detalla la página de seguridad. Para el mismo método aplicado a siniestros, consulte la guía sobre fraude al seguro con IA y fotos de siniestros; para la diferencia entre una imagen generada y una foto real con zonas regeneradas, la guía sobre cómo detectar ediciones con IA en una foto, y para saber si una foto está editada en general, cómo saber si una foto está editada o retocada.

Por Yang Zheng