Publicidad engañosa y algorítmica generada por IA ¿puede ser sancionada como  infracción de derechos del consumidor?

I. Introducción

Es preciso señalar que el auge de la publicidad engañosa generada por la implementación de la Inteligencia Artificial (en adelante IA) en las estrategias de ganancias por las empresas en sus redes sociales ha causado un impacto súbito tanto en los negocios como en la regulación contemporánea. Tal como señala Quijandría (2025), el uso de la IA ha traído consigo ventajas, así como las posibilidades para el mundo de los negocios y, consecuentemente, para la economía (p.50).

En tal sentido, la inteligencia artificial (IA) ha logrado posicionarse como una herramienta cotidiana, fundamental en diversas áreas. Al ser una tecnología asistida, las personas delegan en ella la responsabilidad de ejecutar tareas repetitivas, monótonas o excesivamente operativas. Este es el caso del sector publicitario, uno de los más dinámicos, que no se quedó atrás en este proceso de adaptación (Valdez, 2025, p.87). Se puede considerar esta estrategia una forma de ahorro de recursos para las empresas que lo implementan, con la finalidad de establecer un descenso de gastos de material editable y las horas prolongadas de trabajo manual con los colaboradores de diseño especializados en publicidad que forman parte de la marca y organización.

En ese contexto, para comprender el alcance del problema identificado en las plataformas digitales, resulta relevante identificar la IA tradicional y la generativa. Mientras la primera se enfoca en el análisis de datos existentes, la IA generativa destaca por su capacidad de creación independiente. Según Franganillo (2023), con esta herramienta “pueden generar textos, voces e imágenes (fijas y en movimiento) de forma cada vez más automatizada, lo que simplifica tareas, reduce tiempos de producción y favorece así la eficiencia” (p.11).

Ahora bien, es necesario definir la publicidad engañosa, Molina et al (2025) la definen como aquella que “constituye una forma  de comunicación comercial que, mediante afirmaciones inexactas, omisiones relevantes o representaciones ambiguas, induce a error al consumidor” (p.5). Sevillano y Mamani (2025) añaden que “la publicidad engañosa resulta  nociva  también para  la  correcta competencia  entre  empresas” (p.81).

Las nuevas estrategias de ventas en las redes sociales de las empresas que lo implementan crean este sesgo cognitivo en las decisiones de compras de los consumidores a causa de la difusión de una publicidad engañosa generada con IA generativa. Estos sesgos cognitivos “son atajos mentales que nos permiten tomar decisiones de manera rápida ante situaciones complejas o con información incompleta” (Fernández & Menichelli, 2025, p.59). Es decir, estos atajos mentales ayudan a simplificar la información, pero también pueden llevar a conclusiones inexactas.

La presente investigación, pretende esgrimir el impacto de la publicidad engañosa con el uso de la IA y el algoritmo publicitario en sus plataformas digitales, objetivo que aborda a partir del estudio de uso de campañas publicitarias como estrategia competitiva por las empresas, el cual de forma directa afecta en la percepción de los consumidores.

2. El fenómeno del “AI Washing" y el algoritmo de publicidad engañosa

En este mismo orden de ideas, el uso de la inteligencia generativa para mantener una ventaja competitiva, que por un lado negativo ha generado la sustitución de la representatividad de la originalidad y criterio en la difusión de creatividad, puede incurrir en infracciones que, en consideración de la autora, deben ser reguladas expresamente en la normativa vigente. Cárdenas & Avalos (2025) manifiestan que este fenómeno de engaño “encaja dentro del concepto general de engaño regulado en el artículo 8 del Decreto Legislativo 1044, Ley de Represión de la Competencia Desleal” (p.97). 

En esa misma línea argumentativa, se puede inferir que sí existe un marco normativo establecido para combatir la publicidad engañosa, sin embargo, persisten deficiencias en la implementación y aplicación de estas normativas. La asimetría de información y la falta de transparencia continúan siendo problemas persistentes que afectan negativamente la relación consumidor-empresa (Sevillano & Mamani, 2025, p.86).

Actualmente, con el emergente uso de la IA, surge el concepto de artificial intelligence washing (AI washing), el cual se refiere a aquella práctica engañosa empleada por las empresas para anunciar que los productos o servicios destacan por ofrecer beneficios valiéndose de  la  IA, cuando en realidad  esto  no es  cierto.  Así, esta  práctica resulta desleal  pues se  aprovecha de la asimetría informativa existente entre el proveedor y el consumidor para distorsionar su decisión de compra (Cárdenas & Avalos, 2025, p.93). 

Esta práctica resulta ser una ventaja competitiva de doble filo, debido a que facilita que los proveedores que utilizan estos métodos, prioricen la eficiencia comercial sobre el deber de transparencia e información idónea hacia el consumidor. 

En ese orden de ideas, Voorveld et al. (2023), señala sobre los consumidores frente a la manipulación algorítmica se pueden agrupar en cuatro categorías según su capacidad y nivel de consciencia. El primero, denominado Control Paradox, agrupa a usuarios que sí perciben la presencia de los algoritmos y los valoran como legítimos, logrando ponderar adecuadamente sus ventajas frente a sus riesgos. El segundo, Fatigued, también identifica la acción algorítmica, pero la percibe como ilegítima y manifiesta sentirse desbordado o sin herramientas para enfrentarla. El tercero, Uninformed but Critical, presenta mayor exposición al riesgo precisamente por el desconocimiento del funcionamiento algorítmico y la carencia de competencias digitales para identificarlo. Finalmente, el grupo Skilled and Critical reúne a quienes no sólo advierten la persuasión algorítmica, sino que cuentan con las capacidades necesarias para cuestionar y gestionar activamente.

Es decir, la vulnerabilidad frente a la manipulación algorítmica difiere según el nivel de consciencia del consumidor, siendo el grupo “Uninformed but Critical” el de mayor riesgo. Blanco et al. (2024), indican que es necesario “medir y evaluar constantemente los resultados de las campañas publicitarias basadas en algoritmos de inteligencia artificial para garantizar que estén cumpliendo con los objetivos de la empresa y ajustar las estrategias según sea necesario” (p.77). 

Aunado a ello, la difusión de esta nueva modalidad de publicidad dirigida al mercado objetivo y con el uso de este método algorítmico trae consigo prácticas de asimetría de información e infracciones que agravan la situación. Por tanto, las empresas son susceptibles de enfrentar procedimientos de fiscalización imponiéndose sanciones por vulnerar los derechos de los consumidores. 

Asimismo, es necesario reconocer que la normativa vigente, no sólo no incluye como información asimétrica la publicidad generada por IA, sino que además el Código de Protección y Defensa del Consumidor (CPDC), presenta limitaciones frente a interfaces persuasivas de una publicidad que causa sesgos cognitivos al consumidor en las compras por el algoritmo que estudia su consumo habitual. Al respecto, Ronilliard (2026) destaca que los patrones oscuros operan a través de sesgos cognitivos “sin recurrir a la coacción directa ni al fraude evidente. Esto crea una zona gris normativa donde muchas prácticas digitales quedan fuera del alcance sancionador” (p.15).

Esta zona gris representa un desafío crítico para la fiscalización por la autoridad administrativa competente, puesto que, las normas actuales de protección del derecho del consumidor suelen limitarse a infracciones perceptibles, como es la publicidad engañosa, lo que resulta imperativo la regulación de estas nuevas modalidades para ser sancionado, tal es el caso de los algoritmos de manipulación de compra. De esta manera, la IA utiliza a su favor estos sesgos de los consumidores a efectos de manipular su voluntad de compra de forma imperceptible, desvirtuando el alcance efectivo de una compra voluntaria y que el procedimiento sancionador se limite a una regulación tradicional.

Desde una perspectiva ética empresarial, la supervisión humana constituye un estándar de diligencia mínima exigible. Una empresa no puede eludir su responsabilidad aduciendo un error autónomo de la IA o a estrategias algorítmicas de venta legales. En ese sentido, contar con un manual de control supervisado es indispensable para garantizar que la originalidad y la veracidad de la publicidad no se vean comprometidas al prescindir de la intervención humana.

3. Conclusiones

La publicidad engañosa se ha convertido en una práctica convencional por las empresas. El consumidor es sometido con medios de manipulación contrarios a su voluntad de compra y medio de difusión de información asimétrica. Por consiguiente, resulta indispensable que este método sea sancionado por INDECOPI, para lo cual debe contemplar una regulación en el Código de Protección del Consumidor y el artículo 8 del Decreto Legislativo 1044.

4. Referencias bibliográficas

Blanco, R., Cárdenas, C., y Torpoco, A. (2024). La inteligencia artificial en la publicidad: una revisión sistemática de la década 2020-2024. Journal of the Academy, 11(1), 53-82. https://www.journalacademy.net/index.php/revista/article/view/229

Cárdenas , M., y Avalos, N. (2025). AI washing: una nueva modalidad de engaño al consumidor. Ius Et Praxis, 59(1), 89-99. https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ius_et_Praxis/article/view/7652

Fernández, M., & Menichelli, F. (2025). Exploración de sesgos cognitivos en compras online hipotéticas. Centro De Estudios De Administración, 9(2), 57–78. https://revistas.uns.edu.ar/cea/article/view/5255

Molina, B., Ponce, C., y Espinoza, J. (2025). Plataformas digitales frente a la publicidad falsa y fake news. Enfoque jurídico. Revista Social Fronteriza, 5(4), 1-16. https://www.revistasocialfronteriza.com/ojs/index.php/rev/article/view/831

Quijandría, E. (2025). Análisis de la publicidad de IA y su incidencia en la actitud emprendedora de los comunicadores sociales en el Perú. Obra Digital, 1(27), 149–163. https://revistesdigitals.uvic.cat/index.php/obradigital/article/view/442

Robilliard, G. (2026). Patrones oscuros: Retos para el Derecho del consumidor peruano en la era digital. Estudios De Deusto, 74(1), 621-650. https://revista-estudios.revistas.deusto.es/article/view/3593

Sevillano, F., y Mamani, V. (2025). Asimetría de la información: reflexiones en torno a la publicidad engañosa. Ius Et Praxis, 59(1), 77-88. https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ius_et_Praxis/article/view/7395

Valdez, S. (2025). Publicidad generada con IA: oportunidades para representar la diversidad étnica en Perú. Hartes, 6(12), 85-116. https://revistas.uaq.mx/index.php/hartes/article/view/1830

Voorveld, H., Meppelink, C.  y Boerman, S. (2023). Consumers’ persuasion knowledge of algorithms in social media advertising: identifying consumer groups based on awareness, appropriateness, and coping ability. International Journal of Advertising, 43(6), 960-986. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02650487.2023.2264045#abstract

 

 

Elaborado por: Lucero Paola Ascencio Palomino