Just Eat pausa sus fotos de comida generadas con IA tras confundir platos locales
Just Eat ha pausado el despliegue de una herramienta que creaba imágenes de platos con inteligencia artificial para restaurantes que no habían subido fotografías propias. La decisión llega después de que varios clientes detectaran resultados absurdos en la aplicación, como bacon y huevos flotando dentro de un vaso de refresco.
El problema no estaba tanto en la calidad visual de las imágenes como en la interpretación de los nombres de los platos. La herramienta producía fotografías aparentemente realistas, pero asociaba algunas palabras locales con significados equivocados. Por ahora, la prueba se situaba en Reino Unido y no hay confirmación de que se haya aplicado en España.
Cuando soda bread se convierte en un refresco
Uno de los casos más llamativos ocurrió en un café de Belfast. El establecimiento ofrecía soda bread, un tipo de pan irlandés. Sin embargo, el sistema interpretó la palabra soda en su sentido más habitual en inglés: una bebida gaseosa.
El resultado fue una imagen en la que aparecían bacon y huevos flotando dentro de un vaso de refresco, en lugar de los sándwiches de desayuno que realmente vendía el local. También se detectaron imágenes similares con salchichas, bacon y huevos fritos dentro de bebidas.
Los errores se repitieron con otras expresiones regionales. Un chip muffin, que en algunas zonas de Mánchester es un bocadillo de patatas fritas, fue representado como patatas horneadas colocadas dentro de un muffin. Un cheese roll, que designa un panecillo con queso, apareció como queso enrollado con aspecto de sushi.
Las salt and pepper chips, un plato habitual en algunos establecimientos de comida para llevar china y que suele incluir cebolla, ajo y chiles fritos, se transformaron en unas patatas sencillas, sin los ingredientes que dan nombre al plato. En otro caso, el cheddar de una sección vegetariana se convirtió en una salsa naranja parecida a una fondue.
El problema está en el lenguaje, no en los píxeles
Estos fallos muestran una limitación importante de los generadores de imágenes. Un modelo de inteligencia artificial no identifica un plato como lo haría una persona familiarizada con la gastronomía de una región. En términos sencillos, analiza grandes cantidades de imágenes y textos para calcular qué elementos suelen aparecer juntos.
Cuando el nombre del plato es genérico y aparece con frecuencia en los datos de entrenamiento, el resultado puede ser razonablemente preciso. Pero si se trata de un apodo local, una expresión ambigua, una errata o una palabra con varios significados, el sistema puede escoger la interpretación más frecuente y no la correcta.
Así, la inteligencia artificial puede generar una fotografía técnicamente impecable, con iluminación, composición y texturas convincentes, pero de una comida que no existe. También puede acertar el aspecto general de un plato y equivocarse en detalles relevantes, como la cantidad de ingredientes, el tamaño de la ración o la guarnición incluida.
Las imágenes plausibles pueden ser más problemáticas
Los casos extravagantes son fáciles de detectar. Nadie espera recibir bacon flotando en una bebida y los clientes pueden compartir rápidamente la imagen en redes sociales. El riesgo más difícil de identificar está en las fotografías que parecen normales, pero prometen algo distinto de lo que llegará a casa.
Una imagen puede mostrar cuatro piezas cuando el restaurante sirve dos, una salsa que no forma parte del plato o una ración mucho más abundante. En esos casos, el cliente no suele denunciar el error antes de hacer el pedido. La decepción aparece al recibir la comida, cuando la fotografía ya ha influido en la decisión de compra.
Precisamente, muchos usuarios consultan las imágenes para saber qué van a pedir y para comparar restaurantes. Si la foto generada por IA sustituye a una imagen real del producto, puede crear expectativas que el establecimiento no puede cumplir.
Just Eat retira imágenes incorrectas, pero no cancela el proyecto
La compañía ha explicado que está retirando las imágenes inexactas y que ha pausado el despliegue mientras continúa desarrollando la herramienta. No se trata, por tanto, de una cancelación definitiva del sistema ni de la eliminación de todas las fotografías generadas con inteligencia artificial.
Just Eat también ha pedido disculpas por las imágenes que se publicaron y ha defendido que trabaja con decenas de miles de pequeños restaurantes para mejorar la presentación de sus productos. Entre sus iniciativas figura la financiación de fotógrafos profesionales locales, aunque no ha facilitado el número de imágenes afectadas, restaurantes implicados o países en los que se utilizó el sistema.
La empresa tampoco ha detallado qué modelo o herramienta de generación de imágenes empleaba ni desde cuándo estaba activa. Las imágenes creadas artificialmente sí aparecían identificadas en la aplicación con una etiqueta que indicaba su origen.
Los clientes detectaron los errores
Las imágenes más llamativas fueron descubiertas por usuarios y compartidas en comunidades digitales y redes sociales. Además, varias de ellas continuaban visibles cuando se revisó la aplicación a finales de octubre, pese a que la compañía ya había iniciado el proceso de retirada.
La situación vuelve a poner sobre la mesa la responsabilidad de las plataformas que emplean IA para generar contenido comercial. En Reino Unido, la autoridad publicitaria ya ha señalado que las imágenes engañosas pueden incumplir sus códigos con independencia de si han sido creadas por una persona o por un sistema automático.
En España no consta, por ahora, un despliegue equivalente. Just Eat opera en el mercado español desde hace años, pero el grupo no ha explicado si el experimento británico formaba parte de un plan internacional.
La tecnología puede reducir el coste de fotografiar miles de platos, especialmente en pequeños restaurantes. Sin embargo, este caso evidencia que el ahorro no depende solo de la calidad gráfica. También exige comprender el vocabulario, las costumbres y los nombres que cada comunidad utiliza para describir su propia comida.
