Las empresas utilizan IA y machine learning para analizar datos de usuarios y personalizar estrategias de venta, muchas veces con información que los usuarios aceptan sin leer. ¿Alguna vez sentiste que tu celular te espía? Pues no se trata de espionaje, sino que, sin darte cuenta, diste acceso a ciertos datos al aceptar los términos y las condiciones de las aplicaciones que usas. Las empresas incorporan inteligencia artificial (IA) y machine learning en sus estrategias de marketing para analizar datos de usuarios y personalizar la oferta de productos. Sin embargo, la recopilación masiva de éstos plantea dilemas sobre la delgada línea entre la personalización y la invasión. Un ejemplo de ello es Braze, una compañía especializada en marketing multicanal, que ayudó a uno de sus clientes a aprovechar la geolocalización para lanzar una campaña en la Ciudad de México. Al detectar un incremento en el tráfico vehicular, enviaron una promoción especial para que las personas pidieran comida directamente desde sus autos. Según Toby Fox, ejecutivo de la empresa, esta estrategia refleja la evolución del marketing impulsado por la IA. La delgada línea entre la personalización o invasión Para ofrecer promociones personalizadas sin cruzar la línea de la invasión, Fox señaló que las empresas con las que trabajan solicitan autorización a los usuarios antes de recopilar sus datos y enviarles campañas adaptadas a sus intereses No obstante, esto representa otro desafío, ya que la mayoría de las personas ignora los términos y las condiciones de las aplicaciones que detallan la recopilación de datos con fines comerciales. De acuerdo con un informe publicado por security.org , en Estados Unidos solo 9% de las personas realmente leen los términos y las condiciones, cifra que se desploma a 3% entre los jóvenes de entre 18 y 34 años. Además, una investigación realizada por Visual Capitalist en 2020 reveló que considerando un ritmo medio de lectura de 240 palabras por minuto, una persona tardaría nueve minutos y 42 segundos en leer las de Instagram, siendo una de las plataformas que menor tiempo necesita. Otras como Amazon se extienden a poco más de 14 minutos; Uber requiere arriba de 23 minutos ; TikTok más de 30 minutos, y Microsoft supera la hora. Los tiempos mencionados pueden cambiar según las normas de cada país. Según NordVPN, las políticas de privacidad en México tienen en promedio 6,938 palabras, lo que significa que, con una velocidad de lectura de 238 palabras por minuto, tomaría alrededor de 29 minutos leerlas por completo. Sitios como gob.mx y Mercado Libre presentan políticas que se leen en menos de 5 minutos. En contraste, Netflix y Zoom tienen políticas que requieren 36.49 y 29.99 minutos, respectivamente. Amazon México, una de las plataformas más populares del país, cuenta con políticas que se leen en aproximadamente 16.76 minutos, de acuerdo con el servicio de red privada virtual. Además del tiempo de lectura prolongado, los usuarios enfrentan a términos poco comprensibles. La mayoría de los resultados de Puntuación de Facilidad de Lectura de Flesch (FRES) de las aplicaciones que evaluó NordVPN se sitúan en la franja de nivel de lectura ‘difícil’ (nivel usuario), mientras que muchos solo eran legibles para quienes contaban con estudios superiores. “Dado el tiempo significativo que se requiere para leer las políticas de privacidad en detalle, no es de extrañar que muchos usuarios opten por saltarse este paso crucial para cuidar sus datos en internet”, apuntó la red privada virtual. La automatización, la IA y el análisis predictivo permiten a las marcas anticiparse a las necesidades de los clientes. Un informe de McKinsey & Company reveló que las empresas que implementan IA en sus operaciones de marketing reportan aumentos en sus ingresos entre 5% y 15% en comparación con las que no lo hacen. Además, una investigación de Epsilon indica que el 80% de los consumidores tienen más probabilidades de realizar una compra cuando las marcas ofrecen experiencias personalizadas Un ejemplo de compañía que ya utiliza estas estrategias es Mercado Libre, que comenzó en 2015 a implementar soluciones de IA, para recomendaciones al usuario, problemáticas de fraude y análisis de valores de riesgo crediticio, entre otras aplicaciones. “Mercado Libre recopila una gran cantidad de datos de los usuarios, incluyendo historial de compras, productos vistos, valoraciones y reseñas, clics y búsquedas realizadas en la plataforma. Desde allí, los algoritmos de machine learning buscan patrones y correlaciones entre los diferentes productos para acercar las mejores publicaciones”, dijo a Expansión la compañía. De acuerdo con el Quinto Informe de Privacidad de la Información de las Personas Usuarias en el Uso de Servicios Digitales, elaborado por el IFT, los servicios digitales que habilitan la prestación de comercio en línea, como Amazon, Mercado Libre, Shein y Temu incluyen en sus políticas de instalación la recopilación de los siguientes datos: En el caso de Temu, incluso hay una cláusula que asegura obtener información de otros servicios de terceros, como proveedores de datos, socias afiliados, fuentes públicas y otros servicios vinculados. ¿Qué alternativas tiene el usuario? En algunos casos es posible rechazar ciertas condiciones en los contratos; sin embargo, en otros los consumidores quedan atados de manos pues de no aceptar todo el paquete no es posible usar las aplicaciones. Fox señala que algunas de las compañías con las que trabajan optan por pedir este tipo de autorizaciones por WhatsApp, si es que cuentan con los permisos de los usuarios para enviar mensajes. “En cada canal (de comunicación) siempre es importante tener un link que indique si quieres parar de recibir correos, SMS, WhatsApp, pues el cliente tiene ese derecho. Lo que solo queremos hacer con las marcas es ayudarles a mandar comunicaciones más personalizadas”, agregó. Mercado Libre explicó que desde su perspectiva, el riesgo de bombardear a sus usuarios se minimiza “desde el hecho de trabajar con modelos propios”. “Por lo general, las irregularidades en la IA se producen a partir del uso masivo de las herramientas de manera masiva, abiertas al 100% de los usuarios”. La compañía explicó que al tener sus propios modelos, se trabaja para evitar cualquier tipo de sesgos. Algunos atajos y consejos para poder
