La enshittificación describe el proceso por el que plataformas y marketplaces empeoran gradualmente para los usuarios al priorizar ingresos a corto plazo sobre utilidad real. En el comercio electrónico esto se traduce en descubrimiento peor, más anuncios, listados patrocinados que desplazan resultados relevantes y una pérdida de confianza que reduce la lealtad y la conversión.

Por qué importa ahora: la inteligencia artificial puede revertir la tendencia si se usa para mejorar la relevancia y la experiencia de compra, pero también puede agravar el problema si se convierte en un instrumento más de monetización y bloqueo. La clave está en diseñar sistemas centrados en el cliente que prioricen utilidad, equidad y transparencia.

Factores psicológicos: sesgo de atención y atracción por la novedad llevan a que los usuarios hagan clic en lo llamativo, no en lo útil. La sobreabundancia de opciones provoca fatiga decisional y desplazamiento pasivo, y con el tiempo la gente recurre a atajos cognitivos como confiar en los primeros resultados o en distintivos que pueden ser comprados.

Factores económicos: presión publicitaria y objetivos de ingresos a corto plazo hacen que las plataformas introduzcan más anuncios y slots patrocinados. Los mercados de dos caras empujan a favorecer a quienes pagan por visibilidad y la automatización masiva genera descripciones de baja calidad y listados falsos, lo que yo denomino AI slop o desorden generado por IA.

Ejemplos concretos: en búsquedas de productos algunos marketplaces muestran muchos espacios patrocinados que reducen el alcance orgánico de marcas pequeñas y empeoran la relevancia. En redes sociales los ajustes algorítmicos que priorizan métricas de engagement han favorecido contenido sensacionalista frente a publicaciones de valor. El resultado para el comprador es una experiencia cada vez más funcional y menos placentera.

Estrategias prácticas para evitar la enshittificación: medir métricas de experiencia y no solo ingresos, diseñar sistemas de monetización transparentes y no invasivos, y mantener rankings que recompensen relevancia real. Auditar modelos de IA regularmente para detectar AI slop, incluir revisión humana en bucles críticos y ofrecer controles claros a los usuarios sobre recomendaciones y publicidad.

Técnicas concretas de producto: implementar señales de calidad verificables en listados, penalizar abuso de reviews y manipulación de ranking, usar técnicas de aprendizaje por refuerzo con objetivos alineados a la satisfacción a largo plazo, y ofrecer rutas de descubrimiento curado además de los rankings algorítmicos.

Cómo puede ayudar la IA bien diseñada: modelos de recomendación que maximicen diversidad y descubrimiento, clasificación que combine feedback explícito e implícito, detectores de contenido generado automáticamente de baja calidad y asistentes que simplifiquen la toma de decisiones. Es imprescindible auditar el sesgo y las consecuencias comerciales de cada cambio algorítmico.

El papel de Q2BSTUDIO: como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos soluciones centradas en la utilidad del usuario. Diseñamos aplicaciones a medida y plataformas con criterios de privacidad y transparencia desde el diseño, y desplegamos proyectos de inteligencia artificial para empresas que buscan recomendaciones personalizadas sin sacrificar la confianza del cliente. Nuestros servicios incluyen software a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y soluciones con power bi.

Además de construir modelos, Q2BSTUDIO integra controles de gobernanza, pipelines de datos robustos y prácticas de seguridad que reducen el riesgo de fraude y listados falsos. Nuestra oferta combina experiencia en ciberseguridad y pentesting con arquitecturas en la nube para asegurar escalabilidad y cumplimiento normativo.

Palabras clave en práctica: al trabajar con nosotros obtendrá experiencia en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi para impulsar el análisis y la toma de decisiones.

Pasos recomendados para equipos de producto: identificar métricas de experiencia del usuario, simular efectos de monetización en cohortes reales, auditar modelos de IA por calidad y sesgo, y crear políticas de monetización que sean previsibles y comprensibles para usuarios y vendedores. Estas acciones preservan la confianza y fomentan crecimiento sostenible.

Conclusión: la enshittificación es evitable si se prioriza el valor a largo plazo del consumidor. La IA es una herramienta poderosa para mejorar el descubrimiento y la personalización, siempre que se implemente con transparencia, controles humanos y objetivos alineados a la satisfacción durable. Si quiere proteger la experiencia de sus clientes y diseñar soluciones éticas y efectivas, Q2BSTUDIO puede ayudar con desarrollo, inteligencia artificial y servicios de seguridad adaptados a su negocio.