Personalización con IA: hasta dónde llegar sin resultar invasivo
Personalizar bien es útil. Personalizar demasiado se percibe como vigilancia.
La prueba de la sorpresa
Si el cliente se sorprendería desagradablemente al saber cómo sabes algo, probablemente has ido demasiado lejos.
Principios
- Usa datos aportados de forma explícita: preferencias, compras, intereses declarados.
- Explica por qué ves ese contenido y permite cambiarlo.
- Evita inferir datos sensibles como salud, orientación o situación económica.
- Ofrece una versión sin personalizar.
Empieza simple
Segmentos claros y mensajes bien escritos suelen rendir más que modelos complejos con datos pobres.
Cumplimiento
Revisa con tu responsable de protección de datos el uso de datos personales en modelos de IA y la base legal aplicable.
Ejemplos de personalización razonable
- Recomendar productos relacionados con una compra reciente.
- Avisar de la reposición de un artículo que la persona guardó.
- Adaptar el idioma o la moneda.
Ejemplos que cruzan la línea
- Mencionar situaciones personales que el cliente no ha compartido contigo.
- Cambiar precios según una inferencia sobre su capacidad de pago, sin informar.
- Usar datos recogidos para un fin con otro distinto.
Un control sencillo
Antes de lanzar una regla de personalización, escribe en una frase: "Mostramos esto porque el cliente nos dio X para Y". Si no puedes completarla, replantea la regla.
Derechos del usuario
En el marco del RGPD las personas pueden pedir acceso, rectificación y supresión de sus datos. Prepara un procedimiento para responder, y consulta a tu responsable de protección de datos.
Qué personalizar primero
Lo que el usuario espera: recordar sus preferencias, no revelar que sabes más de lo que te contó. La sorpresa incómoda destruye confianza.
Datos y normativa
La personalización usa datos personales: base legal, información clara al usuario y minimización. Consulta la normativa de protección de datos antes de escalar.
Revisión humana
Los textos personalizados automáticos necesitan muestreo humano periódico: los errores a escala también son a escala.
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