Cuando una persona busca un producto en la web, este puede volver a aparecer horas después, seguido de una recomendación que parece oportuna. Al principio, la experiencia resulta útil y precisa, pero también plantea una pregunta: ¿cuánto tuvo que conocer una marca sobre esa persona para saber qué mostrarle y en qué momento hacerlo?

Cada interacción deja información que permite anticipar necesidades y comprender intereses, información que resulta muy valiosa para el marketing. Sin embargo, David Tamayo y otros investigadores advierten que la confianza en el manejo de datos de los consumidores depende de principios como confidencialidad, claridad y responsabilidad. 

Aquí aparece el primer límite a considerar: el uso de una herramienta digital puede cumplir con la normativa, pero también puede ser considerado poco ético o invasivo para el consumidor. El verdadero dilema no es solo qué información se puede obtener, sino también cómo debería tratarse una vez obtenida. 

Persuadir mejor no siempre es persuadir bien 

La influencia es parte del marketing y siempre se ha buscado aumentar su efectividad y precisión. Hoy, los sistemas pueden adaptar sus mensajes y aprender qué estímulo funciona mejor para cada perfil. Aitor Gil y África Presol, en un estudio que realizaron a 50 empresas y 500 consumidores, observaron que la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en campañas elevaba la conversión en 20,3 %, el engagement en 24,9 % y la satisfacción en 20,6 %, resultados muy alentadores. 

No obstante, una campaña mejor no siempre es aquella que logra más conversiones. Ana Gonçalves y otros investigadores advierten que los algoritmos pueden influir en la conducta mediante estímulos que aprovechan los sesgos conductuales, mecanismos de engaño que se usan para incentivar el sobreconsumo. Cuando el uso de una herramienta permite descubrir la vulnerabilidad del consumidor y se usa esta información para manipularlo, la personalización se vuelve una forma de control.

Un ejemplo simple consiste en una plataforma que detecta cuándo un usuario responde bien a los mensajes de escasez o urgencia, por lo que el algoritmo aprende que la probabilidad de compra aumenta al insistir en ese punto. ¿Todavía puede hablarse de relevancia del producto o servicio ofrecido? ¿O es que la empresa se está aprovechando de la vulnerabilidad del consumidor? 

Cuando el algoritmo aprende dónde presionar

El problema no radica en que la máquina quiera manipular o presionar al cliente. El verdadero punto de partida está en el objetivo asignado. Si un sistema se diseña para maximizar clics, ventas o permanencia, buscará patrones que lo acerquen a ese resultado. La pregunta ética surge cuando optimizar una métrica implica competir con la autonomía de la persona.

De acuerdo con el estudio de Gil y Presol publicado este año, el 74,6 % de los participantes valoró de manera positiva la personalización, pero el 30,5 % expresó su preocupación por la privacidad y el 26 % no sabía si interactuaba con una persona o con una máquina. Los consumidores son conscientes de que son monitoreados por completo, pero también buscan entender los límites de ese control.

No basta con informar al consumidor que se aprovecha la IA para recopilar información. También debe conocer qué datos alimentan las recomendaciones que recibe, con qué finalidad se usan y qué opciones tiene para limitar su uso. La tecnología es una herramienta importante, pero debe funcionar con claridad y transparencia.

Lo que la conversión no mide

Los dashboard muestran indicadores visibles, como los clics, los leads, las ventas y el tiempo de permanencia. Sin embargo, hay otros que no aparecen en una pantalla, como la sensación de ser observado, la pérdida de autonomía o la sospecha de haber sido manipulado.

Según el estudio de Gil y Presol, solo el 18 % de las empresas analizadas contaban con una revisión interna de sus sistemas de IA. Esto evidencia que los sistemas para influir en las personas evolucionan con mayor rapidez que los mecanismos para cuestionar cómo se utiliza dicha capacidad.

El verdadero reto no es demostrar cuánto se puede lograr con la IA y la automatización, sino decidir qué aspectos no deberían optimizarse, aún cuando ello sea posible a nivel técnico. Antes de activar la próxima campaña, vale la pena que el negocio se pregunte hasta dónde está dispuesto a llegar, ya que no todos los aspectos que facilitan la conversión merecen ser optimizados. ¿Qué estrategias de este tipo aplicas en las campañas de marketing de tu empresa? Cuéntanos tu experiencia.

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Referencias

Gil, A., & Presol, Á. (2026). Comunicación persuasiva con IA: personalización, confianza y retos éticos. index.Comunicación, 16(1), 37-69. https://doi.org/10.62008/ixc/16/01Comuni

Gonçalves, A., Costa, D., Rita, P., & Pires, T. (2023). Inteligencia artificial y sus implicaciones éticas para el marketing. Emerging Science Journal, 7(2), 313-327.

Tamayo, D., Tayo, M., Corrales, A., & Pazmiño, A. (2023). La encrucijada ética de la recopilación de datos personales. Salud, Ciencia y Tecnología-Serie de Conferencias, 2, 400. https://doi.org/10.56294/sctconf2023400