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jueves, mayo 28, 2026

Acusan a Amazon de recomendar los productos más caros

Noticias México

“No hagamos el ridículo nacional”: Ramírez Cuéllar rechaza reelección de magistrados electorales aprobada por sus compañeros de Morena

Alfonso Ramírez Cuéllar rechazó la reserva aprobada por Morena en la Cámara de Diputados que abre la puerta a la reelección de magistrados del TEPJF y acusó un “albazo” contrario al espíritu de la reforma judicial.

Madruguete de Morena: aprueban reelección de magistrados electorales hasta 2034

La Cámara de Diputados aprobó una reserva a la reforma judicial que permitirá a magistrados del TEPJF buscar un nuevo periodo en la elección judicial de 2028.

Denuncia Maru Campos persecución política tras comparecer ante FGR por caso CIA en Chihuahua

Maru Campos acudió a la FGR por el caso de presuntos agentes de la CIA en Chihuahua y acusó persecución política, irregularidades y uso faccioso de instituciones federales.
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Amazon fue acusado de redirigir intencionalmente a los usuarios de su tienda en línea hacia artículos más caros para ganar ingresos extras.

 En una demanda colectiva ante el tribunal federal de Seattle, la compañía de Jeff Bezos fue denunciada por violar la legislación de protección al consumidor en este país.

El algoritmo de Amazon oculta las opciones más baratas, con tiempos de entrega más rápidos, al elegir qué mostrar en su “Buy Box”, dice la demanda citada por Reuters

Los denunciantes sostienen que los compradores eligen el 98 % de las veces las opciones sugeridas por la tienda, creyendo falsamente que se trata de los productos más baratos.

El algoritmo beneficiaría a quienes participan en el programa Fulfillment By Amazon, este es un plan que les permite a vendedores externos subcontratar la gestión logística que ofrece la tienda virtual. 

A Amazon le conviene que estos vendedores tengan más ventas porque suelen pagar tarifas altas por varios servicios, dice la denuncia presentada por dos residentes de California. 

Entre ellos, el almacenamiento de inventarios, empaquetado de productos, el envío y gestión de devoluciones.

“Si bien aparentemente identifica la selección que los consumidores harían si consideraran todas las ofertas disponibles, el algoritmo de la ‘Buy Box’ de Amazon favorece de manera engañosa las ganancias propias de Amazon sobre el bienestar del consumidor”, aseguran los denunciantes. 

En consecuencia, piden una indemnización por los agravios sufridos desde 2016.

El algoritmo de Amazon y sus otras denuncias

Amazon, que comercializa más de mil millones de artículos, ha sido señalado varias veces de favorecer sus intereses con tácticas desleales. 

En 2020, por ejemplo, la tienda virtual ocultó productos de sus competidores que podían realizar envíos más rápidos que lo que ofrecía su sistema. 

Amazon reconoció que esto estaba ocurriendo, pero argumentó que fue una falla del sistema, reveló en su momento Recode.

La Comisión Federal de Comercio (FTC) de Estados Unidos (EEUU) también acusó el año pasado a Amazon por usar un algoritmo secreto para aumentar los precios de sus productos de forma sistemática. 

La compañía creó un algoritmo secreto cuyo nombre en código interno es “Proyecto Nessie”. 

De esta forma, la minorista identificaba a cuáles productos podría aumentarle el precio y que, suponía, otras tiendas copiaron.

Amazon comenzó a probar este sistema en 2010 y lo usó hasta al menos 2019. Solo en abril de 2018, la compañía utilizó este método para fijar precios en más de ocho millones de artículos comprados. 

La estrategia, en general, le permitió ganar más de mil millones de dólares, denunció la FTC. 

La comisión remarcó que esta era una de varias medidas ilegales que Amazon ha implementado para aumentar sus ganancias.

Amazon reconoció la existencia del algoritmo, pero Tim Doyle, portavoz de la compañía, dijo entonces que la FTC caracteriza erróneamente la herramienta. 

Sostuvo que el algoritmo servía para evitar que los precios llegaran a ser «tan bajos que fueran insostenibles. Doyle aseguró que el sistema ya no se usaba.

Información de Hipertextual

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