Un tipo de fraude que no se refleja en los reportes de ventas tradicionales está afectando la rentabilidad de empresas de comercio electrónico, según advierte Karla Sánchez, ingeniera en Telecomunicaciones y docente de la Maestría en Analítica de Datos de la Fundación Universitaria del Área Andina.
De acuerdo con la especialista, detrás de balances que a primera vista lucen positivos pueden esconderse pérdidas difíciles de detectar: devoluciones inusuales, clientes que aprovechan de forma sistemática las promociones, reembolsos irregulares o diferencias entre el inventario físico y el digital. «Muchas pérdidas no aparecen en los reportes comerciales tradicionales porque provienen de comportamientos que, analizados de forma individual, parecen normales. La analítica de datos permite conectar esas señales y descubrir patrones que afectan silenciosamente la rentabilidad del negocio», explica.
Durante años, el fraude digital estuvo asociado principalmente al robo de tarjetas de crédito o al acceso ilegal a cuentas de usuarios. Según Sánchez, el panorama actual es más complejo: cada vez son más frecuentes las prácticas en las que algunos consumidores explotan las políticas comerciales de las empresas para obtener beneficios indebidos, como devoluciones reiteradas de productos, el uso de múltiples cuentas para acceder varias veces a una misma promoción o el aprovechamiento de vacíos en los programas de fidelización.
Estas conductas rara vez generan alertas inmediatas, ya que cada operación, vista por separado, parece legítima. «Hoy el fraude muchas veces consiste en explotar las reglas del negocio de manera sistemática. Detectarlo exige analizar el comportamiento completo del cliente y no únicamente una compra específica», señala la docente.
Para enfrentar este tipo de conductas, las organizaciones recurren cada vez más a modelos de aprendizaje automático capaces de identificar comportamientos atípicos que pasarían inadvertidos en una revisión manual. Información proveniente de plataformas de comercio electrónico, sistemas de pago, inventarios, logística, atención al cliente, programas de fidelización y herramientas de gestión empresarial puede integrarse para construir una visión completa de cada operación.
Según explica Sánchez, este cruce de información permite identificar situaciones que antes permanecían ocultas, como clientes que utilizan diferentes identidades digitales para aprovechar varias veces una promoción, devoluciones recurrentes asociadas a determinadas categorías de productos o patrones de compra que terminan generando pérdidas para la organización. «El valor no está en acumular grandes cantidades de datos, sino en conectar la información adecuada para entender realmente lo que está ocurriendo», afirma.
No obstante, integrar esos datos también implica superar retos internos. En muchas compañías la información continúa distribuida entre distintas áreas, con criterios diferentes de calidad y actualización, lo que dificulta obtener una visión integral del negocio.
Las devoluciones forman parte de la operación normal del comercio electrónico, pero analizarlas únicamente como un costo puede hacer que las empresas pasen por alto información valiosa. Una devolución puede revelar un problema de calidad, una falla logística, una experiencia insatisfactoria para el cliente o, en algunos casos, un patrón de abuso o fraude.
La diferencia, según Sánchez, está en la capacidad de interpretar el contexto de cada transacción. Gracias a algoritmos de detección de anomalías y modelos predictivos, las organizaciones pueden analizar millones de registros para identificar comportamientos inusuales que serían prácticamente imposibles de detectar de forma manual. Así, la inteligencia artificial genera alertas tempranas sobre posibles riesgos o fraudes antes de que afecten la rentabilidad del negocio.
Estos sistemas, además, aprenden continuamente del comportamiento de los usuarios y se adaptan a nuevas estrategias de fraude, lo que mejora su capacidad de anticipación y reduce los falsos positivos que pueden afectar la experiencia de clientes legítimos.
«Las organizaciones más maduras ya no administran únicamente inventarios; administran información. Cada evento representa una oportunidad para aprender y fortalecer sus procesos», explica Sánchez.
La digitalización ha multiplicado la información disponible para las empresas, pero disponer de grandes volúmenes de datos no garantiza mejores decisiones, según la docente. La diferencia competitiva está en desarrollar una cultura organizacional capaz de transformar esa información en conocimiento útil.
Para Sánchez, la analítica moderna no busca reemplazar la experiencia de quienes toman decisiones, sino complementarla con evidencia que permita anticipar riesgos, optimizar recursos y fortalecer la estrategia empresarial.
En un entorno donde el fraude evoluciona al mismo ritmo que la tecnología, la capacidad de identificar pérdidas silenciosas puede convertirse en un factor decisivo de competitividad. Porque, en el comercio digital, el verdadero problema no siempre es vender menos: a veces consiste en no detectar a tiempo todo lo que ocurre después de que la venta ya fue realizada.
