Día 86: ¿Nextdoor está teniendo problemas? ¿O hemos vuelto a la normalidad?
El Día del Trabajo ha terminado.
Hoy es el día 86 de mi estudio de caso sobre Nextdoor, y después de preguntarme ayer si Nextdoor se tomaría un fin de semana largo, volví a comprobarlo hoy.
No he recibido ninguna comunicación en relación con los dos estudios detallados de Insights que solicité.
¿Y NXDR?
Al momento de escribir esto, ronda los 2,20 dólares. Fuentes del mercado indicaban aproximadamente 2,24 dólares a última hora de la tarde, tras el cierre del viernes a 2,24 dólares, por lo que la cifra exacta está cambiando mientras escribo esto.
Bueno, al menos ahora estamos hablando de centavos.
¿Nextdoor está teniendo problemas?
Todavía estoy tratando de averiguarlo.
Pero algo que Nirav Tolia publicó en X el 3 de septiembre me llamó la atención.
“Un estudio de 2025 reveló...”
En la publicación, Nirav escribió:
“Un estudio de 2025 reveló que las reseñas falsas generadas por IA son ahora indistinguibles de las reales...”
E inmediatamente pensé:
Aquí vamos de nuevo.
Un estudio.
¿Qué estudio?
¿Quién lo escribió?
¿Dónde se publicó?
¿Cuál fue la metodología?
¿Cuál fue el tamaño de la muestra?
¿Qué significaba exactamente “indistinguible”?
Esto probablemente les suene familiar a todos los que han seguido mi aventura de 86 días en la investigación sobre la transparencia en Nextdoor.
Y aquí viene lo interesante: investigué y encontré una investigación que respalda la declaración de Nirav.
En un artículo de Fortune publicado el mismo día, Nirav lo identificó más específicamente como un estudio de 2025 de la Escuela de Negocios de la Universidad de Nottingham.
Estudios revisados por pares publicados en 2025 examinan las reseñas falsas generadas por IA, incluido un estudio del Journal of Retailing and Consumer Services que analiza 714.016 reseñas y encuentra diferencias lingüísticas significativas entre las reseñas falsas generadas por IA, las reseñas falsas generadas por humanos y las reseñas auténticas.
Por lo tanto, mi crítica no es:
“El estudio no existe.”
Mi pregunta es:
¿Por qué no citarlo en la publicación original?
Si vas a utilizar la investigación para establecer credibilidad, proporciona a los lectores suficiente información para que puedan evaluarla por sí mismos.
Nombre del estudio. Autores. Publicación. Enlace.
Cuatro cosas.
Hecho.
Especialmente cuando eres el director ejecutivo de una empresa que actualmente promueve la idea de que la procedencia importa.
Es casi demasiado perfecto.
Las reseñas falsas no llegaron con ChatGPT
Otra parte de esta discusión me incomoda.
La IA no inventó las reseñas falsas.
La IA hizo que su producción a gran escala fuera más rápida, más barata y más sencilla.
Los seres humanos llevan manipulando reputaciones desde hace muchísimo tiempo.
De hecho, la historia es bastante entretenida.
Siglo XIX: Walt Whitman publicó anónimamente reseñas entusiastas de su propia obra Hojas de hierba. Eso es, en esencia, la versión decimonónica de crear una cuenta falsa y autoevaluarse con cinco estrellas.
A principios del siglo XX, los periódicos ya lidiaban con información falsa, afirmaciones exageradas y personas que inventaban historias. Para 1913, el New York World había creado una Oficina de Precisión y Juego Limpio, en parte para atender las quejas y erradicar las noticias falsas y a quienes inventaban historias.
Publicidad anterior a Internet: Las empresas utilizaban testimonios y recomendaciones como herramientas de marketing, creando el mismo problema fundamental al que nos enfrentamos hoy: ¿Esta persona recomienda el producto porque realmente le encanta o porque alguien se beneficia de su recomendación?
Los inicios de Internet: Los foros de mensajes, los sitios de reseñas y, finalmente, el comercio electrónico permitieron a empresas e individuos crear cuentas y generar elogios, o atacar a la competencia.
Irónicamente, el propio Nirav cofundó Epinions en 1999, una de las primeras plataformas de reseñas generadas por los usuarios. Ahora reconoce que la economía de las reseñas acabó por volverse vulnerable a la manipulación.
Década de 2010: El negocio de las reseñas falsas se convirtió en una industria. Las empresas podían comprar reseñas positivas, atacar a la competencia con reseñas negativas y los autores de las reseñas podían operar con múltiples identidades.
Década de 2020: Las granjas de reseñas se volvieron cada vez más sofisticadas. Los investigadores descubrieron reseñadores coordinados que elogiaban negocios no relacionados entre sí en distintos países, y en ocasiones, las mismas reseñas aparecían bajo nombres diferentes.
Hoy en día, la IA generativa ha transformado radicalmente la economía. En lugar de pagar a personas para que redacten manualmente cientos de reseñas, ahora es posible generar rápidamente enormes cantidades de texto persuasivo. Las investigaciones demuestran que los sistemas de aprendizaje automático pueden producir reseñas engañosas con capacidades similares a las humanas, aunque los investigadores aún pueden identificar estadísticamente algunas diferencias lingüísticas.
La misma estafa.
Maquinaria mucho mejor.
Lo cual me lleva de vuelta a Nextdoor
La propuesta actual de Nextdoor es que la verificación de identidad y la responsabilidad del vecindario pueden hacer que las recomendaciones sean más fiables.
Esa es una estrategia interesante.
Pero la verificación por sí sola no convierte una opinión en veraz.
Una persona real puede exagerar.
Una persona verificada puede guardar rencor.
Un buen vecino puede recomendar la empresa de su amigo.
Un cliente legítimo puede recibir un incentivo.
Dos vecinos verificados pueden tener experiencias completamente diferentes con el mismo negocio.
Y, como ya he documentado anteriormente, yo también he tenido mis dudas sobre la solidez del sistema de verificación de Nextdoor.
Por lo tanto, "verificado" es una señal de confianza.
No es un suero de la verdad mágico.
¿Importa la procedencia? Estoy de acuerdo.
Eso es precisamente lo que hace que la publicación de Nirav sea tan interesante.
Su argumento principal es esencialmente:
Importa de dónde proviene la información.
Estoy de acuerdo.
Completamente.
Por eso, cuando el director ejecutivo dice:
“Un estudio de 2025 reveló...”
Quiero conocer la procedencia.
Nombre el estudio.
Nombre a los investigadores.
Enlace al mismo.
Dejemos que los lectores lo examinen.
Y eso es precisamente lo que le he estado pidiendo a Nextdoor que proporcione con respecto a su propia investigación.
Durante 86 días.
Nextdoor publicó los resultados de su informe Insights.
Nextdoor informó públicamente a sus lectores que podían solicitar datos detallados.
Lo solicité.
He enviado un correo electrónico.
He hecho un seguimiento.
He ampliado la distribución.
Envié otra solicitud el sábado.
Y sigo esperando los dos estudios detallados.
Día 86
Ayer fue el Día del Trabajo.
Hoy pregunto:
¿Nextdoor está teniendo problemas?
Porque sigo trabajando.
Estoy esperando a que alguien de Nextdoor responda a las preguntas.
La publicación de Nirav argumenta que la procedencia importa.
En eso estamos de acuerdo.
Aquí está mi sugerencia para el día 86:
Practícalo.
Cuando cites una investigación, muéstranos la investigación.
Cuando Nextdoor publique una investigación, muéstrennos la metodología.
Cuando tu propio blog les dice a los lectores que pueden solicitar datos detallados, proporciónales esos datos o explícales por qué no lo harás.
Porque, ya sea que hablemos de la reseña de un restaurante, de una recomendación generada por IA o de un informe de análisis corporativo, el principio es el mismo:
No me digas simplemente que confíe en ello. Dame suficiente información para decidir si debo confiar o no.
Sigue el estudio de caso de Nextdoor en NielFlamm.com/blog.
Nextdoor celebra un día dedicado a la IA. Quizás necesite un día dedicado a la comunicación.
Me topé con un interesante artículo de HR Brew sobre cómo el equipo de recursos humanos de Nextdoor dedica un día completo al mes a la experimentación con inteligencia artificial
Artículo completo:
https://www.hr-brew.com/stories/nextdoors-hr-team-halts-people-work-once-a-month-and-dedicates-the-day-to-ai
Primero, hay que reconocer el mérito a quien lo merece.
Como persona con experiencia en formación y desarrollo, me gusta esta idea.
Tony Castellanos, jefe de recursos humanos de Nextdoor , explicó a HR Brew que el equipo de RR. HH. despeja sus agendas un día al mes (sin reuniones, entrevistas ni informes) para que los empleados puedan experimentar con la IA y desarrollar soluciones.
Eso es aprendizaje experiencial.
Eso significa dar a los empleados permiso para experimentar, iterar y aprender.
Estoy de acuerdo con eso.
Pero teniendo en cuenta todo lo que he estado documentando sobre Nextdoor, otro pensamiento me vino inmediatamente a la mente:
¿Podríamos dedicar un día a la comunicación?
Llevo más de dos meses intentando obtener un de Nextdoor Insights de Jacob Chavis.
Me he puesto en contacto con Jacob, Nirav Tolia, Sarah Leary, Relaciones con los Inversores y Comunicaciones.
Luego, Nextdoor publicó otro informe de Insights que dirigía a los lectores que deseaban información detallada a, lo adivinaron, Jacob Chavis.
Volví a seguir esas instrucciones.
Correo electrónico breve. Reinicio más amable y suave. Se solicitan dos estudios.
Sigo esperando.
Por eso este artículo me fascina.
Nextdoor puede pausar el trabajo rutinario de recursos humanos durante un día entero al mes para que los empleados puedan explorar la inteligencia artificial.
Excelente.
Pero la tecnología no resuelve todos los problemas organizativos.
A veces, la solución no es otro agente de IA.
A veces es:
"Oye, que alguien responda a ese correo electrónico."
HR Brew también informa que el programa "People Brain" de Nextdoor revisa el contenido publicado en los canales públicos para ayudar a garantizar que los mensajes y las políticas se alineen con el contenido principal del equipo de Recursos Humanos
Eso me genera curiosidad.
Si la IA está ayudando a evaluar Nextdoor, me encantaría saber qué opina sobre:
Comunidad sin conversación.
Publicaciones con comentarios deshabilitados.
Se anuncian investigaciones como disponibles, pero las solicitudes quedan sin respuesta.
Un accionista que pasa más de dos meses esperando una respuesta.
Quizás esos no sean problemas de IA.
Quizás se trate de problemas de liderazgo y ejecución.
He dicho repetidamente que quiero que Nextdoor y NXDR tengan éxito. Soy accionista. Financieramente, eso me conviene.
Las Jornadas de IA podrían mejorar realmente la eficiencia.
Pero la innovación no debe desviar la atención de lo fundamental.
La inteligencia artificial es impresionante.
Responder a un correo electrónico no lo requiere.
Quizás, además del Día de la IA, Nextdoor debería organizar un Día de la Comunicación.
Me ofrezco voluntario para que mi bandeja de entrada sirva como prueba piloto.
Cronología completa en NielFlamm.com/blog.
SOULM8TE: IA, obsesión... ¿y una historia familiar?
SOULM8TE le da un nuevo enfoque a la compañía de la IA, pero mientras la veía no podía quitarme de la cabeza la sensación de que ya había visto esta historia antes.
En mi última crítica cinematográfica, comparo SOULM8TE con Subservience , Her y, sobre todo, con el episodio de 1995 de The Outer Limits titulado "Valerie 23". ¿Valió la pena ver el último thriller de Blumhouse, o un antiguo episodio de televisión lo hizo mejor?
🎬 Mira mi reseña completa de SOULM8TE en:
https://NielFlamm.com/videos/moviereviews
Entonces, echa un vistazo a Valerie 23 y decide por ti mismo:
La cuestión de la identidad de Nextdoor: ¿Plataforma comunitaria o empresa de datos y publicidad?
Sigoanalizandomás a fondo Nextdoor, no solo como accionista, sino también como alguien que intenta comprender su visión, estrategia y ejecución a largo plazo.
Nextdorecientemente .su investigación sobre la vuelta al cole de 2026, que analiza a los padres de hoy, la importancia de los barrios, las recomendaciones locales y cómo las comunidades se apoyan entre sí
En apariencia, esto coincide con el mensaje que el director ejecutivo Nirav Tolia suele compartir: crear conexiones, fortalecer las comunidades, utilizar la IA para mejorar la experiencia de los vecinos y unir a las personas.
Apoyoesamisión.
Elproblema es que el mensaje empieza a parecer contradictorio en comparación con otras conversaciones sobre liderazgo.
En unareciente, el director de ingresos, Michael Kiernan, habló sobre Nextdoor, la transformación mediante IA y las nuevas oportunidades de monetización.
Explicóque Nextdoor cuenta con más de 110 millones de usuarios en su plataforma y que la empresa comprende a sus vecinos: dónde viven, sus intereses, sus comunidades y cómo interactúan. También comentó cómo el "gráfico del vecindario" podría convertirse en un activo para generar ingresos.
Desde el empresarial , lo entiendo.
Nextdoes unaempresa que cotiza en bolsa. Tiene accionistas. Tiene gastos. Necesita ingresos sostenibles.
La publicidad, lasalianzas, la eficiencia de la IA y las nuevas fuentes de ingresos son aspectos fundamentales para la gestión de una empresa tecnológica.
Pero aquíes dondesigo haciéndome preguntas:
¿Dónde elvecino n en la ecuación?
Si lasencuestas ylas opiniones de los vecinos son lo suficientemente valiosas como para promocionarlas entre anunciantes, socios y el público, ¿no debería ser transparente la metodología de investigación completa?
¿Cuántaspersonas participaron?
¿Cómoparticipantes?
¿Cuáleseran losdatos demográficos?
¿Quépreguntas noshicieron?
¿Cuálera elconjunto de datos completo?
Hoy se cumplen 22 días desde que solicité a Jacob Chavis la información completa sobre los estudios previos de Nextdoor.
No hayestudio completo.
Sinmetodología.
Sin respuesta.
Ahíes donde la confianzase vuelve difícil.
Una empresano puede hablar de transparencia, confianza y una comunidad auténtica mientras controla qué información pueden ver los vecinos y los inversores.
¿ una Es Nexdoor plataforma vecinal que crea oportunidades de ingresos conectando a las personas?
¿O se está Nextdoor convirtiendoen una empresa de datos y publicidad impulsada por la actividad de los vecinos?
Son doshistorias muy diferentes.
Quizás la respuesta esté en un punto intermedio, pero eso requiere transparencia.
vecinosmerecenclaridad.
Los anunciantesmerecenclaridad.
Shareholders desmereve clarity.
La confianza no secrea a través de los mensajes.
La confianza se crea a través de las acciones.
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Día 21: Charlas sobre IA frente a ejecución de la IA
Hoy se cumplen 21 días desde que solicité el informe mencionado en blog.nextdoor.com, en el que Jacob Chavis de Nextdoor (jchavis@nextdoor.com) figuraba como persona de contacto para el estudio completo.
¿Por qué lo solicité?
Simple.
Quería comprender los detalles que hay detrás de la investigación:
¿Qué metodología se utilizó?
¿Cuál fue el tamaño de la muestra?
¿Qué grupos demográficos estuvieron representados?
¿Cómo se recopilaron los datos?
En resumen, ¿se trata de un estudio de investigación significativo o más bien de una "Family Feud" ?
Ya han pasado tres semanas.
Seré comprensivo: es domingo, fin de semana, y justo después de celebrar el 250 aniversario de los Estados Unidos de América.
Sin embargo, a lo largo de mi trayectoria profesional, tanto como gerente como antes de asumir puestos de liderazgo, la capacidad de respuesta fue fundamental. Supervisaba la comunicación a través de las herramientas de la empresa y respondía cuando algo requería atención.
Ahora, compare esa experiencia con una que tuve recientemente.
Utilizo el monitor continuo de glucosa Dexcom Stelo para controlar mis niveles de glucosa en sangre. Como no dependo de la insulina, no cumplo los requisitos de UnitedHealthcare para usar un monitor continuo de glucosa Dexcom tradicional , pero Stelo me ayuda a gestionar información importante sobre mi salud.
Recientemente, mi sesión de sensores terminó 8 días antes de lo previsto.
Eso es importante porque el control constante me ayuda a entender si mi nivel de glucosa tiende a ser demasiado alto o demasiado bajo.
Acababa de recibir el repuesto que me habían enviado, así que pude cambiar los sensores, pero eso significaba que eventualmente me faltarían.
¿Qué sucedió después?
Utilicé el chatbot Stelo.
Hizo preguntas.
Creó el incidente.
Me guió durante todo el proceso.
Completé la información requerida.
Menos de 24 horas después, ya estaba de camino un monitor continuo de glucosa (MCG) de repuesto.
Eso me hizo pensar:
¿Por qué Nextdoor no utiliza la IA de esta manera?
Un asistente de IA en tiempo real podría ayudar con:
Los vecinos experimentan problemas.
Preguntas de moderación.
Apelaciones de suspensión.
Preocupaciones de los anunciantes.
Soporte básico al cliente.
Nirav Tolia habla con frecuencia sobre la inteligencia artificial como parte del futuro de Nextdoor
La pregunta que sigo haciéndome es:
¿Dónde se encuentra la ejecución que mejora directamente la experiencia del usuario?
Hablar de IA es fácil.
La clave está en implementar la IA donde los clientes realmente perciben el impacto.
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