Chatbots de IA y el auge de la publicidad persuasiva: riesgos de seguridad y preocupaciones éticas

Los chatbots de IA adoptan la publicidad: un giro hacia la manipulación y la monetización

A finales de 2024 y 2025, OpenAI introdujo ChatGPT Search y ChatGPT Atlas, marcando un cambio estratégico hacia la monetización de la atención del usuario mediante publicidad, un modelo dominado durante mucho tiempo por gigantes de las redes sociales y los motores de búsqueda. Este giro refleja una tendencia más amplia en la industria, con Microsoft, Google, Amazon y Perplexity integrando ya anuncios en sus plataformas impulsadas por IA, lo que genera preocupación entre los expertos en seguridad sobre la manipulación de usuarios, la privacidad de datos y la influencia corporativa.

El modelo publicitario toma protagonismo

El anuncio de OpenAI en enero de 2026 sobre el inicio de pruebas de anuncios en la versión gratuita de ChatGPT marca un alejamiento significativo de su postura anterior. El CEO Sam Altman había calificado la combinación de IA y publicidad como "inquietante", pero la compañía ahora argumenta que los anuncios pueden implementarse sin erosionar la confianza del usuario, una afirmación recibida con escepticismo por usuarios que reportan haber encontrado lo que parecen ser colocaciones pagadas en las respuestas de la IA.

Este movimiento se alinea con un cambio de años en la industria. En 2024, Perplexity comenzó a experimentar con anuncios, seguido por la integración de publicidad en Copilot por parte de Microsoft y el modo IA de Google para búsquedas, que cada vez más incluye contenido patrocinado. El chatbot Rufus de Amazon también ha adoptado este modelo, demostrando que la publicidad impulsada por IA se está convirtiendo rápidamente en la norma.

Implicaciones técnicas y éticas para los profesionales de la seguridad

La integración de anuncios en los chatbots de IA introduce nuevos vectores de ataque y preocupaciones éticas para los expertos en ciberseguridad:

• Manipulación conductual: A diferencia de los anuncios tradicionales en motores de búsqueda, los chatbots de IA interactúan con los usuarios en conversaciones dinámicas, lo que los hace mucho más persuasivos. Investigaciones, incluyendo un meta-análisis de diciembre de 2023 con 121 ensayos aleatorizados, encontraron que los modelos de IA son tan efectivos como los humanos para cambiar percepciones, actitudes y comportamientos. Un estudio de seguimiento en 2024 confirmó que los modelos de lenguaje grande (LLMs) igualan la capacidad persuasiva humana, lo que genera preocupación sobre la influencia sutil en decisiones de compra, opiniones políticas y creencias personales.

• Riesgos para la privacidad de datos: La publicidad impulsada por IA depende de la recopilación extensiva de datos de usuario, incluyendo historial de navegación, consultas conversacionales y patrones de comportamiento. Esto crea nuevas oportunidades para la explotación de datos, especialmente si las plataformas de IA comparten o monetizan los datos de los usuarios sin un consentimiento transparente.

• Explotación adversarial: Actores maliciosos podrían manipular las respuestas de la IA mediante ataques de inyección de prompts o spam de marketing de afiliados, dirigiendo a los usuarios hacia contenido fraudulento o de baja calidad. El aumento del spam generado por IA en los resultados de búsqueda —ya un problema para Google— podría empeorar a medida que los chatbots de IA prioricen el contenido patrocinado sobre los resultados orgánicos.

• Falta de transparencia: Los usuarios pueden tener dificultades para distinguir entre respuestas orgánicas de la IA y promociones pagadas, especialmente si los anuncios están integrados sin fisuras en el flujo conversacional. Esto refleja preocupaciones de larga data sobre los anuncios de búsqueda de Google, que en ocasiones han sido indistinguibles de los resultados orgánicos.

Análisis de impacto: una nueva frontera para la influencia corporativa

La monetización de los chatbots de IA representa un cambio fundamental en la publicidad digital, con implicaciones de gran alcance:

• Para los usuarios: La capacidad de la IA para personalizar interacciones la convierte en una herramienta poderosa para la persuasión sutil, pudiendo influir en todo, desde el gasto del consumidor hasta las opiniones políticas. La falta de transparencia en torno a los avaless pagados complica aún más la confianza.

• Para las empresas: Los anunciantes obtienen acceso directo a usuarios altamente comprometidos, pero los riesgos éticos de la manipulación podrían llevar a reacciones negativas y escrutinio regulatorio. Las empresas que no revelen las recomendaciones pagadas de IA podrían enfrentar consecuencias legales y de reputación.

• Para los equipos de seguridad: La integración de anuncios en plataformas de IA introduce nuevos desafíos de seguridad, incluyendo:

  • Mayor riesgo de phishing si se sirven anuncios maliciosos a través de respuestas de IA.
  • Fugas de datos si las interacciones de los usuarios con la IA no están debidamente protegidas.
  • Explotación de sesgos si los adversarios manipulan los modelos de IA para promover contenido dañino.

Recomendaciones para mitigar riesgos

Los profesionales de la seguridad y los responsables políticos deben tomar medidas proactivas para abordar los riesgos de la publicidad impulsada por IA:

Para organizaciones y usuarios:

• Asumir que las respuestas de IA pueden contener promociones pagadas y verificar las recomendaciones de forma independiente.
• Limitar la exposición de datos evitando consultas sensibles en chatbots de IA vinculados a modelos publicitarios.
• Monitorear la manipulación adversarial de IA, como ataques de inyección de prompts o desinformación patrocinada.

Para los responsables políticos:

• Exigir requisitos de transparencia para los anuncios impulsados por IA, incluyendo divulgaciones claras de avaless pagados.
• Fortalecer las leyes de privacidad de datos, como la creación de una agencia federal de protección de datos en EE.UU. inspirada en el GDPR de la UE.
• Invertir en IA Pública, modelos de IA desarrollados por gobiernos que prioricen el beneficio público sobre las ganancias corporativas.
• Restringir prácticas publicitarias dañinas, como prohibir anuncios de productos peligrosos y exigir la divulgación de las fuentes de datos de entrenamiento de IA.

Para los desarrolladores de IA:

• Comprometerse con prácticas publicitarias éticas, incluyendo el etiquetado transparente de contenido pagado y preferencias de anuncios controladas por el usuario.
• Generar confianza a través de modelos de suscripción (por ejemplo, ChatGPT Plus, Claude Pro) que minimicen la dependencia de los anuncios.
• Mejorar las medidas de seguridad para prevenir la manipulación adversarial de las respuestas de IA.

Conclusión: una encrucijada para la ética en IA

La integración de anuncios en los chatbots de IA representa un momento pivotal en la evolución de la publicidad digital. Aunque ofrece nuevas fuentes de ingresos para las empresas tecnológicas, también introduce riesgos significativos de manipulación, erosión de la privacidad y abuso corporativo. Sin salvaguardias sólidas, transparencia y supervisión regulatoria, la publicidad impulsada por IA podría agravar los problemas existentes en la confianza digital y la seguridad.

A medida que la IA continúa moldeando el comportamiento de los usuarios, los profesionales de la seguridad, los responsables políticos y los usuarios deben exigir responsabilidad para garantizar que la IA sirva al bien público, no solo a los intereses corporativos.

Este análisis se basa en investigaciones de Bruce Schneier y Nathan E. Sanders, publicadas originalmente en The Conversation.