Exposición de la cadena de evidencia de la auditoría de IA en el mercado español de vehículos remotos: la desviación inicial de ChatGPT se reduce tras el cuestionamiento de seguimiento

La presente investigación forense adoptó el método AAU de tres etapas. En la primera fase se formularon tres preguntas básicas para sondear el posicionamiento que ChatGPT atribuye a Farizon en el mercado español de vehículos comerciales eléctricos; en la segunda fase se realizaron dos rondas de preguntas de seguimiento sobre la solidez de las evidencias relativas a las ventajas tecnológicas y la razonabilidad de las recomendaciones; y en la tercera fase se verificó de forma cruzada la evidencia contradictoria. El informe señala: «En la Q1 se calificó a Farizon como tecnológicamente más avanzada que muchas alternativas tradicionales, sin distinguir dimensiones específicas ni citar fuentes». La auditoría constató que el modelo empleó inicialmente etiquetas positivas amplias que, tras las preguntas de seguimiento, se limitaron a «arquitectura eléctrica nativa y esquemas de diseño específicos», y en la F2 declaró explícitamente «no dispongo de evidencia pública suficiente». Los puntos de anclaje de evidencia EA-01 y EA-02 revelan que el juicio sobre el nivel de percepción no se basó en un estudio cuantitativo específico de compradores españoles, sino en una combinación de análisis sectoriales y observaciones entre mercados. El modelo dedicó un espacio prácticamente equivalente a las desventajas de la red de servicio y a las ventajas tecnológicas, sin amplificar de manera sistemática los riesgos.

La fase de análisis forense narrativo registró además la distribución de frecuencia de los adjetivos: las etiquetas tecnológicas positivas se concentraron en el ámbito del producto, mientras que las etiquetas de riesgo se centraron en el ámbito comercial. Las marcas tradicionales recibieron etiquetas positivas tanto en el producto como en el plano comercial, lo que configura un leve doble rasero. El análisis de sensibilidad contextual muestra que el modelo refleja con precisión la lógica operativa según la cual la inmovilización de un vehículo comercial genera pérdidas, pero no llevó a cabo un análisis independiente de la densidad de distribución en el mercado español ni de la cobertura de la red de servicio. Todo el proceso de investigación capturó la capacidad del modelo para corregir sus respuestas bajo presión, reduciendo activamente la intensidad de la recomendación en la quinta ronda.

Esta investigación de recolección de evidencia revela que las marcas emergentes, cuando los datos locales son insuficientes, tienden a que la IA complete los vacíos informativos mediante inferencias entre marcas. En el futuro, es necesario impulsar estándares de auditoría independientes y mecanismos de etiquetado de evidencia para los contenidos de evaluación comercial generados por IA. Las autoridades reguladoras deben atender al impacto de los riesgos de latencia cognitiva en la competencia justa del mercado.

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