Ese ‘Me gusta’ que das te orilla a comprar más

El precio de la precisión: tu privacidad

Este fenómeno no es nuevo. Desde hace décadas, los comerciales utilizan técnicas para despertar deseos en los consumidores, como el uso de jingles pegajosos o la creación de necesidades artificiales. Sin embargo, la diferencia radica en la precisión y la escala con las que la IA puede anticipar y moldear nuestras decisiones.

Ya no es un anuncio que aparece a las seis de la tarde cuando la gente suele tener hambre, es un sistema que sabe qué comiste ayer, que no has pedido comida en dos días, que viajaste recientemente o que estás más activo en ciertas franjas del día. Esa capacidad de anticipación convierte la persuasión en algo mucho más personalizado, y por lo tanto, más difícil de detectar o resistir.

“Vivimos en un momento en que la IA puede anticipar preferencias mejor que los propios usuarios”, dijo Óscar Balcázar, CEO de la agencia de inteligencia de mercados Serta Intelligence Partner.

En su “IA en marketing: una guía completa”, SAP explica que el análisis predictivo utiliza la IA para analizar datos históricos y predecir resultados futuros. Con la IA aplicada al marketing, esto puede utilizarse para pronosticar el comportamiento del cliente, por ejemplo, identificando qué clientes tienen más probabilidades de realizar una compra o cuáles corren el riesgo de abandonarla.

Si bien algunas sugerencias simplifican la vida del consumidor -como alertas de ofertas relevantes o recomendaciones de un producto realmente necesario-, otras pueden empujar a los usuarios a comprar algo que no querían, simplemente porque los modelos anticiparon una preferencia basada en patrones estadísticos.

Para Balcázar, la diferencia entre entender al cliente y “vigilarlo” demasiado está en la intención y transparencia: “Nuestro objetivo es comprender al consumidor para ofrecerle valor, no traspasar límite”, dijo en entrevista.

Pero la realidad es que muchos consumidores no son plenamente conscientes del nivel de detalle que alcanzan sus perfiles digitales. Cada clic, búsqueda o interacción deja un rastro que se traduce en datos altamente segmentados.

Aunque estas prácticas suelen estar contempladas en los términos y condiciones de las aplicaciones, pocos usuarios leen estas cláusulas, lo que deja abierta la puerta a la recolección masiva de información sin un consentimiento realmente informado.

“Los datos deben tratarse con criterios éticos y la privacidad debe ser parte del diseño de cada proyecto, no un paso posterior”, enfatizó Balcázar.

En la práctica, esto significa que las marcas tienen el desafío de equilibrar la personalización con la trasparencia, evitando que la anticipación de preferencias se convierta en manipulación invisible.

La transparencia vende mejor

Según una encuesta de Statista de 2024, solo 46% de los consumidores se sienten cómodos con marcas que utilizan IA, un descenso respecto al 57% en 2023. El público joven, entre 18 y 24 años, es el más propenso a utilizar aplicaciones impulsadas por esta tecnología, pues también son el grupo que más usa internet -con un 97% de conectividad según el ENDUTIH 2024 del Inegi- pero incluso ellos muestran cautela ante el uso intrusivo de sus datos.

Balcázar considera que la confianza es un activo estratégico que no puede sacrificarse en nombre de la precisión inmediata. El especialista comentó que no se trata de decidir por los consumidores, sino de ofrecerles opciones sin invadir espacios que no eligieron compartir..

Hay otros estudios que refuerzan la idea de que los consumidores valoran a las marcas que practican la transparencia respecto al manejo de datos personales. Según el informe El consumidor empoderado de Accenture, publicado en abril de 2024, 73% de los consumidores prefieren marcas que explican de forma clara cómo utilizan su información. En tanto el Edelman Trust Barometer (2023) refiere que 70% de las personas abandonan una marca si perciben que esta usa sus datos para influir en decisiones sin consentimiento.

Bajo esa idea no se trata de quién predice mejor, sino en quién resiste la tentación de usar esa precisión para moldear deseos que ni siquiera existían antes de que un algoritmo los detectara.

“En inteligencia de mercados sabemos que la confianza es un activo estratégico. Las segmentaciones precisas generan resultados rápidos, pero sin confianza sostenida la relación marca-cliente pierde solidez”, refirió Balcázar.