¿Cómo verificamos que nuestros testimonios son reales?

Última actualización: 2026-04-19

Esta página existe porque creemos que la transparencia es la mejor prueba de autenticidad. Si tenés dudas sobre si los testimonios que ves en esta página son genuinos, acá te explicamos exactamente qué hacemos para que sean reales — y qué no hacemos.

¿De dónde salen los testimonios?

Todos los testimonios publicados provienen de beta testers reales de Real-Time Language Assistant. Son developers hispanohablantes que usaron la aplicación en entrevistas técnicas, reuniones de trabajo o práctica de inglés, y compartieron su experiencia.

Disclosure explícito (§255 FTC Endorsement Guides): los beta testers reciben 3 meses de acceso gratuito a cambio de compartir honestamente su experiencia. Esta es una compensación material declarada — no es opcional ocultarla. Ver condiciones completas en Términos del Programa Beta.

¿Cómo podés verificar vos mismo que una persona es real?

Tenemos 3 señales visibles en cada testimonio:

1. Badge "Verified via LinkedIn" (cuando está presente)

Si un testimonio tiene este badge, significa que el autor vinculó su perfil de LinkedIn a nuestra plataforma usando el flujo oficial Sign In with LinkedIn using OpenID Connect. Haciendo click en el badge, abrís el perfil público de LinkedIn de esa persona — podés confirmar que existe, que tiene historial laboral, y que el nombre/foto coincide con el testimonio.

Qué implica: que esa cuenta LinkedIn autenticó OAuth con nuestro servidor en la fecha mostrada. LinkedIn valida la identidad del miembro (su propia verificación) y firma un ID Token (JWT) que nosotros persistimos.

Qué NO implica: que LinkedIn haya verificado a esa persona en bases gubernamentales. LinkedIn mismo aclara: "Sign In with LinkedIn using OpenID Connect does not verify user identities".

2. Video testimonial (cuando está presente)

Algunos testimonios incluyen un video corto grabado directamente en el navegador con la MediaRecorder API. Esto significa:

• Fue grabado en vivo, no subido desde un archivo pre-existente.
• El formato incluye metadatos de duración y códec.
• Puede incluir la voz real del autor y su entorno — difícil de falsificar con AI.

3. Metadatos públicos visibles

Cada testimonio muestra:

• Fecha de envío (no la fecha en la que lo vas mirando — la del momento real de envío).
• País de origen (derivado de la IP anónima, no mostramos la IP).
• Versión de la app usada durante el período del testimonio.

Dos testimonios publicados con 5 minutos de diferencia con IPs de países distintos son muy difícil de fabricar automáticamente.

¿Qué hacemos para prevenir que el equipo de RTLA fabrique testimonios falsos?

Esta es una pregunta legítima. Es más probable que una empresa se "autoelogie" que que un user fake testimonios reales. Contra eso tenemos:

Auditoría interna

Cada Testimonial en nuestra base de datos está vinculado a un UserId real, un TrialGrantId (el crédito gratuito otorgado), y tiene un CreatedAt inmutable. Un testimonio sin esos tres campos es un flag rojo que rechazaríamos.

Si quisiéramos fabricar testimonios, tendríamos que:

1. Crear una cuenta con email verificado (requiere acceder al inbox).
2. Generar un invite y redimirlo.
3. Hacer que el admin (yo mismo) apruebe la cuenta.
4. Completar el flujo de claim trial.

En papel es posible. Por eso nos ofrecemos a mostrar la cadena de audit log a cualquier persona que lo pida — solicitalo a través del formulario de soporte indicando el id del testimonio y te mostramos los metadatos completos, incluyendo timestamps de cada paso.

No usamos "detectores de AI text"

Los detectores de texto generado por AI (GPTZero, Originality, Copyleaks) tienen 18-22% de falsos positivos para textos creativos y >20% de falsos positivos para non-native English speakers (arXiv 2507.17944, MDPI 2025). Nuestros users son devs hispanohablantes escribiendo en español — usarlos nos haría rechazar testimonios legítimos.

Preferimos apoyarnos en señales estructurales (prompt templates con detalles específicos, verificación LinkedIn, metadatos) que no tengan falsos positivos.

El template de prompts

Cuando un beta tester envía su testimonio, el formulario le sugiere estructurar la historia con 4 preguntas:

1. ¿Antes de RTLA, tu mayor problema era...?
2. Un momento concreto donde la app te ayudó fue...
3. Después de usarla, lo que cambió es...
4. Se lo recomendarías a alguien que...

Estas preguntas piden detalles específicos (empresa, fecha, round de entrevista). Un generador de texto AI tiende a dar respuestas genéricas — los humanos dan detalles que suenan a verdad porque lo son.

¿Qué datos se muestran vs se guardan?

Campo	Público	Guardado internamente
Nombre	Sí (si autorizó)	Sí
Foto	Sí (si autorizó)	Sí
Empresa	Sí (si autorizó)	Sí
Testimonio	Sí (HTML sanitizado)	Sí
Rating 1-5	Sí	Sí
LinkedIn URL	Sí (si vinculó)	Sí
Email	NO	Sí
IP de envío	NO	Anonimizada a nivel de país
Fecha de envío	Sí	Sí

¿Cómo se puede pedir la eliminación de un testimonio?

En cualquier momento. Usá el formulario de soporte indicando tu solicitud de eliminación y en ≤7 días corridos lo despublicamos. No necesitamos explicación.

Esta es una obligación nuestra bajo la ley 25.326 (Argentina), GDPR (UE), y estándares equivalentes.

Contacto

¿Dudás de un testimonio específico? ¿Encontrás inconsistencias? ¿Querés ver el audit trail?

Contactanos a través del formulario de soporte. Respondemos en ≤72 horas.