Por qué una foto de daño falsa es difícil de detectar
Una solicitud de devolución se apoya en una sola foto que sube el comprador, y nada en ese archivo está anclado. Su fecha y su lugar se pueden editar, y la propia imagen se puede generar o retocar, así que un revisor no puede distinguir a ojo un defecto real de uno fabricado. La revisión manual no da abasto con el volumen de devoluciones, así que la mayoría de las solicitudes se aprueban por confianza.
El cliente honesto también lo sufre. En cuanto el equipo sospecha de la IA, una foto genuina de un daño real puede descartarse como posible falso. Todo el canal pierde credibilidad y la disputa se alarga por una pérdida que de verdad ocurrió.
Por qué un detector de IA por sí solo no lo resolverá
Un detector de medios con IA es útil como primer filtro: escanea un archivo enviado y devuelve una probabilidad de que la imagen se haya generado o editado. Danaya lo ofrece, y conviene pasarlo por las solicitudes entrantes. Pero una probabilidad no es una prueba. Un detector puede marcar una imagen sospechosa y equivocarse en cualquier sentido, así que tría las solicitudes en vez de decidirlas.
El paso más firme es dejar de depender de un archivo que el comprador pudo fabricar libremente y exigir que la prueba se cree en la captura. Es otra pregunta: no si esta imagen fue generada, sino si esta foto se tomó en vivo, ahora, del artículo real.
Cómo exigir una prueba capturada en vivo
Danaya permite al comercio enviar un enlace de captura al comprador. El comprador lo abre, captura el artículo dañado en vivo en el navegador sin crear ninguna cuenta, y el resultado sellado llega al panel del comercio con una marca de tiempo de servidor, la posición GPS y un hash SHA-256 de la imagen. La captura es solo en vivo, así que un archivo importado o una imagen generada con IA no obtiene un sello válido.
Una política práctica: filtrar cada solicitud con el detector y exigir una captura en vivo sellada para las devoluciones de alto valor o ya marcadas antes de aprobar un reembolso. Danaya es una capa que vuelve verificable la prueba, no una garantía de atrapar todo fraude, y la revisión humana sigue en el proceso. La posición GPS es declarativa, viene del dispositivo que captura.