Cadena de evidencia del sesgo cognitivo en el mercado británico de Roewe mediante auditoría forense y seguimiento de ChatGPT

El auditor Kaelen A., basándose en el método de auditoría de tres fases AAU, llevó a cabo una investigación forense de los registros de conversaciones compartidas oficialmente por ChatGPT. La fase de detección diseñó seis grupos de preguntas sobre la reputación de mercado, que abarcaban el posicionamiento jerárquico de la marca, la evaluación de la pila tecnológica y el análisis de la percepción de riesgos; la fase de seguimiento realizó tres rondas de preguntas en profundidad sobre las condiciones límite cualitativas jerárquicas, la actualidad de las fuentes de evaluación tecnológica y los umbrales cuantitativos de la lógica de recomendación; la fase de verificación contrastó la coherencia de las afirmaciones del modelo antes y después.

El informe señala que, en la segunda ronda de respuestas, el modelo recurrió a comentarios fragmentados de usuarios para calificar al Roewe Marvel R como “hardware-forward but software-lagging”, mientras que los datos de los competidores procedían de pruebas de carretera sistemáticas, lo que revela una asimetría estructural en la calidad de la evidencia. El informe de auditoría indica: “Competidores = puntos de referencia de alta confianza y probados repetidamente. Roewe = señales escasas y menos estandarizadas.” Tras las preguntas, el modelo reconoció de forma espontánea que su afirmación inicial resultaba “excesivamente confiada en su carácter definitivo”, lo que constituye una desviación típica en la cadena de evidencia.

En la dimensión de la lógica de recomendación, la respuesta inicial limitaba el Roewe a “compradores nicho, tolerantes al riesgo y motivados por el precio”, sin aportar umbrales de diferencia de precio verificables. Tras las preguntas, se incorporaron “ventaja de precio ≥10-15 % (aprox. 2500-4000 £)” y “diferencia de alquiler mensual ≥50-80 £”, tras lo cual el propio modelo admitió que, en escenarios de paridad de precios, el Roewe “se vuelve estrictamente no competitivo”. Aunque estas correcciones multidimensionales reducen la presión sobre la calificación, no eliminan la carencia inicial de la cadena de evidencia.

Esta investigación de evidencia pone de manifiesto el riesgo generalizado de la ausencia de indicaciones de calidad de las fuentes en las comparaciones de marcas de IA. En el futuro, la regulación deberá impulsar estándares de divulgación de la transparencia de la evidencia para evitar que las decisiones de los consumidores se vean influidas por desigualdades implícitas en la evidencia.

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