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    aTecnología

    28% de mexicanos cayó en estafas de compras navideñas en línea, revela Norton

    Alex KiraAlex Kiranoviembre 5, 20264 Mins Read
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    Compradora revisa sus opciones antes de realizar compras navideñas en línea
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    Las compras de temporada pueden convertirse en una oportunidad para los estafadores. El 2026 Norton Insights Report: Holiday Scams señala que 28% de los consumidores mexicanos fue víctima de una estafa al comprar en línea durante las fiestas pasadas; entre quienes cayeron, 91% perdió dinero, con un promedio de MX$4,119.56.

    El estudio también encontró que 65% está más preocupado por las estafas en línea esta temporada que el año anterior. Además, 43% dijo haber sido objetivo de una estafa mientras compraba durante las fiestas y, de ese grupo, 65% afirmó haber caído. La encuesta se realizó en línea en México del 15 al 23 de septiembre de 2026 entre 1,000 adultos, con resultados ponderados por edad, género y región.

    Ofertas irresistibles y redes sociales aumentan el riesgo

    La presión por encontrar un buen precio puede llevar a los compradores a ignorar señales de alerta. Según Norton, 47% compró en un sitio o a un vendedor que sospechaba que podía ser fraudulento porque la oferta parecía demasiado buena para dejarla pasar. Asimismo, 72% compraría en una tienda desconocida si el precio fuera atractivo y 54% arriesgaría dinero con un vendedor sospechoso.

    Entre las personas que fueron víctimas de estafas de compras navideñas, 56% reportó que el engaño ocurrió en una plataforma social y 45% señaló un anuncio fraudulento. También se mencionaron sitios web de terceros (29%), llamadas telefónicas (18%), correos electrónicos (16%) y mensajes de texto (15%). Las estafas más reportadas incluyeron compras en línea, reventa de productos y avisos falsos de entrega de paquetes.

    La inteligencia artificial también interviene en la experiencia de compra: 49% de los consumidores mexicanos que usaron asistentes de compras con IA dijo que una herramienta recomendó o completó una compra en un comercio que no reconocía. Aunque 94% afirma que utilizaría un asistente de este tipo, solo 41% confía en que detectaría y evitaría un sitio fraudulento.

    Las tiendas falsas se multiplicaron

    Los datos de Gen Threat Labs indican que los productos de seguridad de la compañía bloquearon más de 46.7 millones de intentos de acceso a tiendas falsas en todo el mundo entre octubre y diciembre de 2025, cerca de seis por segundo. En ese periodo se bloquearon más de 526,000 dominios asociados con tiendas falsas, el doble que durante el trimestre navideño de 2024.

    En México, Norton reportó más de 367,000 ataques bloqueados durante 2025, un aumento de 3% frente a 2024, y alrededor de 41,000 dominios de tiendas falsas detectados, 181% más que el año anterior. Iskander Sanchez-Rola, director sénior de IA e Innovación en Norton, advirtió que hoy es posible crear una tienda falsa convincente en minutos; por ello, una apariencia profesional no confirma que un negocio sea legítimo.

    Seis consejos de Norton para comprar con seguridad

    • Revisa la dirección de la tienda: busca errores en la URL y consulta reseñas independientes antes de pagar.
    • Entra directamente al comercio: escribe la dirección o abre la aplicación oficial en lugar de seguir anuncios de redes sociales.
    • Usa herramientas de protección: soluciones como Norton Safe Web pueden ayudar a identificar enlaces o sitios maliciosos.
    • Verifica las recomendaciones de asistentes de IA: confirma que el comercio exista y sea confiable antes de completar la compra.
    • Elige medios de pago con protección al comprador: evita vendedores que exijan transferencias, tarjetas de regalo o criptomonedas.
    • Rastrea paquetes en canales oficiales: consulta la aplicación de la tienda o de la paquetería, no enlaces inesperados recibidos por mensaje.

    El informe completo está disponible en Norton y reúne datos sobre fraudes, hábitos de compra y el uso de asistentes de inteligencia artificial durante la temporada navideña.

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    Fuente: Norton

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