Empresários de bares e restaurantes reforçam medidas de segurança para combater o uso de inteligência artificial em falsas reclamações; plataformas são criticadas por transferir o risco ao lojista.
Um usuário do X se gaba de ter adulterado a foto de um hambúrguer para conseguir um reembolso — Foto: Reprodução/X
O delivery, que para muitos estabelecimentos representa a maior fatia do faturamento, vive um novo e perigoso capítulo de vulnerabilidade. Se a praticidade de ter uma refeição na palma da mão revolucionou o consumo, ela também abriu as portas para fraudes sofisticadas. Recentemente, um "fio de cabelo" tecnológico foi adicionado ao prato: o uso de Inteligência Artificial (IA) para transformar fotos de alimentos em perfeitas condições em imagens de produtos com bolor, larvas ou sujeira.
O golpe é rápido e devastador. Dias atrás, um restaurante em São Paulo foi vítima dessa tática. Golpistas manipularam a imagem de um pedido impecável para torná-lo visualmente "incomível" e enviaram a foto à plataforma de entregas para exigir o reembolso imediato. O resultado? O golpista comeu de graça, pois a plataforma acatou a decisão sem uma perícia rigorosa. O restaurante amargou o prejuízo duplo: perdeu o insumo e o valor da venda.
A "ditadura do relato" e a falha na verificação
Essa nova onda de crimes virtuais expõe uma ferida antiga no setor: a fragilidade do sistema de verificação das grandes plataformas, como iFood e 99. O modelo de negócio atual, que prioriza a palavra do consumidor para manter a fidelidade na base, deixa o lojista desprotegido.
José Raimundo Neto é coordenador de delivery da Esfiha Imigrantes. Ele explica que a arquitetura dos aplicativos já é, por natureza, assimétrica. "O sistema prioriza o relato do cliente independente se o problema acontece durante a entrega ou se houve realmente um erro da loja", afirma Neto.
Segundo o coordenador, a maioria dos problemas reais é logística, mas o sistema não sabe diferenciar o erro da loja de um problema no trajeto — ou de uma fraude. "Na maioria das vezes o problema acontece durante a entrega: o entregador não entrega parte do pedido ou entrega o pedido todo danificado. Em alguns casos, quando itens do pedido são cancelados ou quando o pedido é cancelado por completo, o sistema permite que a loja faça a contestação do cancelamento, mas nem sempre é aprovado", lamenta.
O gargalo da escala: provar a inocência é inviável
No cenário de golpes com IA, a prova visual de que o produto saiu em perfeito estado seria o "escudo" do empresário. Contudo, a tecnologia de suporte das plataformas não evoluiu no mesmo ritmo das fraudes. José Raimundo destaca que não há, hoje, um protocolo de "certificação de saída" integrado aos apps.
"Hoje dentro das principais plataforma de delivery iFood e 99 com as quais trabalhamos não tem essa opção dentro da plataforma de enviar uma foto de como o pedido saiu da loja, mas, mesmo que tivesse não teríamos como enviar foto de cada pedido que sai da loja tendo em vista que temos uma demanda de quase 2 mil pedidos pro dia", revela o coordenador.
Sem essa ferramenta, a negociação torna-se reativa e burocrática. "Essa negociação só é possível quando o cliente aciona o suporte dele via aplicativo e o iFood manda pra loja aceitar, recusar ou enviar uma proposta de reembolso para o cliente. Alguns clientes preferem entrar em contato diretamente com a loja via WhatsApp ou ligação", completa.
Transferência de responsabilidade econômica
O nó central da questão é financeiro. Como a transação é feita dentro do ambiente da plataforma, os lojistas questionam por que o ônus da análise de risco e o prejuízo dos reembolsos (muitos deles fraudulentos) recaem sobre quem produz.
Para José Raimundo Neto, o que ocorre é uma clara transferência de responsabilidade. "Em alguns casos sim, vejo isso como uma transferência de responsabilidade, porque quando usuário aciona o suporte para contestar alguma coisa do pedido que foi entregue ou a demora ou algum item incorreto ou o pedido danificado, o correto seria as próprias plataformas receberem essas informações e fazerem essa análise", defende.
O coordenador finaliza com um questionamento sobre a lógica do mercado digital: "Essa negociação [deveria ser] entre o usuário e a plataforma, porque não somos nós que temos que analisar o pedido e reembolsar o usuário porque ele faz toda transação via aplicativo".
Enquanto as plataformas não implementarem sistemas de auditoria mais robustos — que poderiam incluir desde a validação por QR Code no ato da entrega até ferramentas de detecção de imagens geradas por IA —, o setor de gastronomia continuará pagando a conta de um sistema que é ágil para vender, mas lento para proteger quem produz.
O que as plataformas de delivery podem fazer?
As plataformas informam que usuários envolvidos em fraudes com IA são identificados e bloqueados. A maioria das empresas está aprimorando seus sistemas para analisar as fotos enviadas. Imagens geradas por IA frequentemente apresentam manipulações digitais inconsistentes com a realidade. Sistemas antifraude baseados em machine learning também estão sendo são utilizados para detectar padrões de reembolso suspeitos ou incoerências nas denúncias de consumidores.
