Límites de la Personalización Algorítmica: Ética, Marketing y Privacidad en la Era Digital
- George Márquez
- 17 abr
- 14 Min. de lectura
Actualizado: 8 sept
El tema de los algoritmos va más allá de un termino solo tecnológico. Los límites en la personalización algorítmica es un tema importante tanto en marketing como en tecnología. La privacidad, la transparencia y la responsabilidad de las empresas están en riesgo debido a la capacidad de los algoritmos para personalizar de manera precisa la publicidad y las comunicaciones. En esta nota veremos cómo la personalización algorítmica redefine el marketing digital, los desafíos éticos que plantea y cómo las empresas pueden actuar con responsabilidad en un entorno hiperpersonalizado y cómo las empresas pueden equilibrar la eficacia de la personalización con la responsabilidad ética para cumplir con sus objetivos de marketing, mientras satisfacen las necesidades de los consumidores y cumplen los feeds de socios.
Contenido en este artículo:
La personalización algorítmica, si bien potencia el marketing y la experiencia del usuario, también expone importantes dilemas éticos y legales. Se pone sobre la mesa el equilibrio entre la eficacia comercial y la protección de los derechos individuales, en una era donde los algoritmos deciden lo que ves, piensas… y consumes.
Ha transformado la forma en que interactuamos con plataformas digitales, desde redes sociales hasta e-commerce. Pero a medida que los algoritmos se vuelven más sofisticados, también aumentan los riesgos relacionados con la privacidad, la transparencia y la ética empresarial. Este artículo propone un enfoque crítico sobre cómo las marcas pueden seguir siendo relevantes sin traspasar los límites del respeto al usuario.
En el ámbito del marketing y la tecnología la ética en la personalización algorítmica con la habilidad de los algoritmos para ajustar de forma precisa la publicidad y las comunicaciones, emergen interrogantes acerca de la privacidad, la transparencia y la obligación de las compañías. En este número, trataremos estos asuntos e investigaremos cómo las compañías pueden equilibrar la efectividad de la personalización con la responsabilidad ética para generar un efecto beneficio en la sociedad y alcanzar sus metas comerciales, satisfaciendo las demandas de usuarios y anunciantes.
Cuando Microsoft presentó sus nuevos PC Copilot+, repletas de funciones de IA que prometen una personalización sin precedentes. Dentro de estas funciones, la función "Recordar" sobresalió como el pilar fundamental de la experiencia de usuario personalizado, monitoreando todo, desde la exploración en línea hasta los chats de voz, generando un historial de búsqueda que registra lo que ha hecho, incluso meses después.
La reacción de los medios ha estado polarizada: ¿Dónde, desde lo asombroso hasta lo perturbador, se ubica esta función? ¿Es la personalización la última etapa o un avance excesivo en la supervisión personal? En foros, artículos titulados "Microsoft Copilot me espía" ya están provocando discusiones en la red.
Visualiza ingresar a una tienda donde cada estante está lleno de productos que parecen haber sido seleccionados cuidadosamente para ti. La iluminación se adapta a tus gustos, la música es tu lista de canciones preferida y el empleado te saluda por tu nombre, previendo ya tus requerimientos. Parece una fantasía de personalización ideal. ¿Pero con qué costo? Con esta experiencia personalizada, obtendrás una radiografía integral de tu vida.
En teoría, la personalización se refiere al arte de personalizar las experiencias para cada usuario, convirtiendo interacciones genéricas en interacciones de gran importancia. Sin embargo, al conversar con los usuarios, uno rápidamente se da cuenta de que implica algo distinto para cada uno. La noción de adaptarse a un usuario es la noción de infiltrarse para otro. A pesar de las garantías ofrecidas por las compañías, numerosos usuarios continúan creyendo que sus aparatos los espían, una creencia alimentada por publicidad personalizada que parece ser casual.
Profundicemos en los principios y prácticas de la personalización en el diseño UX y afrontemos tres verdades incómodas al respecto:
Problema de percepción de la personalización
Problema panóptico de la personalización
Problema del retrato de la personalización
La personalización algorítmica y su efecto en la publicidad
Los algoritmos han revolucionado la forma en que la publicidad se muestra a los consumidores. A través del estudio de datos de conducta y gustos, los algoritmos establecen qué publicidad presentar a cada usuario, cuándo presentarlos y en qué formato. Esta habilidad para personalizar ha facilitado a las compañías aumentar la pertinencia de sus publicidades y optimizar las tasas de conversión, favoreciendo tanto a los usuarios, al asistirles en la búsqueda de lo que necesitan, como a los publicistas, al alcanzar el mercado de manera más eficiente.
No obstante, no todo es tan favorable. Hay otra faceta de la moneda que debemos tener en cuenta y luchar contra sus efectos.
La adaptación de la publicidad se inicia con la recopilación de información. Los algoritmos recolectan datos de varias fuentes, entre las que se incluyen historiales de búsqueda, interacciones en redes sociales, dispositivos de IoT, plataformas de redes sociales y mucho más.
Clases de datos empleados y su efecto
Los tipos de información empleados en la personalización comprenden información demográfica (edad, sexo, ubicación), información comportamental (historial de búsquedas, compras previas) y datos contextuales (hora del día, ubicación actual). Cada tipo de dato aporta una parte del enigma, lo que posibilita a los algoritmos generar una imagen integral del usuario.
La repercusión de estos datos es considerable. La habilidad de adaptar el contenido calculando en la información recolectada posibilita a las compañías incrementar la importancia de sus mensajes. No obstante, también suscita interrogantes acerca de la privacidad, la protección de los datos y la habilidad para manejar y modificar conductas.
La personalización excesiva y la hiperpersonalidad
Como se ha observado previamente, los datos se emplean para elaborar perfiles detallados de los usuarios. Después de ser recolectados, la información se examina para detectar patrones y tendencias. Este estudio posibilita que los algoritmos hagan proyecciones sobre el comportamiento futuro de cada usuario de manera individual y adapten el contenido de acuerdo a ello. Por ejemplo, si un usuario ha adquirido varias publicaciones relacionadas con la cocina, el algoritmo podría sugerirle nuevos libros de recetas o utensilios de cocina.
Efectos sociales de evaluación
El fenómeno de la burbuja de filtro sucede cuando los algoritmos ajustan el contenido de forma que los usuarios solo perciben información que corrobora sus convicciones y gustos preexistentes. Este fenómeno puede repercutir en la interpretación de la realidad y en la toma de decisiones.
La burbuja de filtro hace referencia a la circunstancia en la que los algoritmos filtran los datos que los usuarios reciben, basándose en sus interacciones anteriores y preferencias previamente identificadas. En consecuencia, los usuarios se ven sometidos a una percepción restringida del mundo , que fortalece sus convicciones preexistentes y la distancia de información variada y contradictoria.
Privacidad y consentimiento del usuario
Uno de los dilemas éticos más relevantes es la privacidad del usuario. La personalización implica la recopilación y el estudio de grandes volúmenes de información personal, lo que genera interrogantes acerca de cómo se gestionan y guardan dichos datos. Los usuarios frecuentemente no son totalmente conscientes de la cantidad de información que se recopila sobre ellos ni de su uso.
El permiso del usuario es otro factor crucial. Las compañías deben garantizar que los usuarios entiendan qué información se recolecta y para qué se emplea, y deben obtener su permiso explícito. No obstante, es evidente que las políticas de privacidad y los términos de servicio son extensos y complicados, lo que complica que los usuarios entiendan totalmente lo que están aceptando. Esto nos lleva a cuestionarnos si no se debería incentivar que este contenido se proporcione de manera más fácil de consumir.
Las implicaciones de la Hiperpersonalización
Aunque esto puede mejorar a corto plazo la experiencia del usuario, también puede generar impactos a largo plazo en la percepción de la realidad y en el conjunto social.
Por ejemplo, en el marco de las noticias, los algoritmos tienen la capacidad de dar prioridad a los artículos que se alinean con las convicciones del usuario, descartando puntos de vista contrarios. Esto podría a una percepción perjudicada de los sucesos y disminuir la habilidad de los usuarios para comprender problemas complejos desde diversas perspectivas , impulsándolos hacia perspectivas extremistas y poco objetivas.
En las repercusiones de la hiperpersonalización se incluyen las vinculadas a la ética al presentar contenido que tiene más probabilidades de atraer a los usuarios, los algoritmos pueden afectar sus elecciones de adquisición y consumo. Esto nos hace cuestionarnos acerca de la manipulación y la independencia del consumidor. Por ejemplo, si un algoritmo presenta de manera constante publicidad de productos particulares a un usuario, podría convencerlo de que requiere dichos productos, incluso si no lo hace. Esto podría disminuir la habilidad del usuario para realizar elecciones de compra informadas e independientes.
1. Dificultades en la apreciación de la personalización
Cuando mencionamos la personalización, ¿A qué verdaderamente nos referimos? Para ciertas personas, la personalización hace referencia a la contextualización: contenido y sugerencias que se ajustan a su circunstancia o contexto presente. Para otros, se refiere a la funcionalidad de estado: la aplicación registra sus preferencias e historial, proporcionando una experiencia constante y sin contratiempos en cada sesión.
Pese al aumento en la demanda de experiencias personalizadas, la mayoría de los usuarios desconocen el funcionamiento de estos sistemas y, en la mayoría de las ocasiones, se sienten decepcionados con los resultados.
La capa de invisibilidad solo emerge cuando abandonamos nuestra burbuja digital individual, bien sea utilizando el móvil de un amigo o una computadora pública. De pronto, nos percatamos de lo distinto que se experimenta todo, pero frecuentemente es complicado explicar por qué. De acuerdo con una reciente investigación de Pew, la mayoría de los adultos en Estados Unidos ni siquiera perciben que sus experiencias digitales cotidianas están adaptadas a la Inteligencia Artificial.
La paradoja de la percepción es que la idea de personalización de un usuario es la idea de intrusión de otro.
Lamentablemente, la brecha entre las vivencias individuales y un entendimiento objetivo de los procesos de personalización suele promover numerosas teorías populares y conceptos equivocados. Estas teorías populares se originan debido a que los usuarios frecuentemente no poseen claridad y dominio sobre sus datos, lo que provoca preocupación y escepticismo respecto a la utilización de su información.
Y para los diseñadores de UX, esto nos genera una constante incertidumbre acerca de cuánto control verdaderamente los usuarios sobre sus experiencias digitales . En resumen, nuestro meta es generar experiencias que resultan personalizadas y empoderadoras, asegurándonos de que los usuarios siempre se sientan respetados y dominados. No obstante, debido a la incertidumbre de las expectativas señaladas previamente, los diseñadores de UX suelen tener problemas para encontrar el equilibrio apropiado entre la personalización basada en datos y la independencia del usuario.
2. Problema de personalización panóptica
A pesar de que técnicamente los productos a medida son interacciones entre un usuario y un algoritmo o software, en ocasiones pueden parecer extremadamente humanos. Esto ocurre porque nosotros, como seres humanos, estamos diseñados para identificar y responder ante cualquier cosa que parezca "pensar". Se conoce como antropomorfismo. No podemos simplemente apagar la parte de nuestro cerebro que proyecta intención sobre elementos que replican una mente humana, a pesar de que técnicamente los LLM no razonan de manera autónoma; simplemente detectan patrones combinatorios de cosas que conviven a menudo. No obstante, el concepto de que una aplicación o un agente digital a medida que intente moldearse a un patrón de comportamiento preestablecido puede ser algo perturbador.
El problema con el mal es que, en la vida real, no es necesariamente feo. Puede parecer realmente hermoso. — Yuval Noah Harari.
Por lo tanto, el inconveniente se presenta cuando los usuarios asignan de manera involuntaria "intención" a los sistemas de personalización. ¿Han reflexionado sobre cómo pensaban que los anuncios de Gmail eran creados por alguien que leía sus correos electrónicos? Sin saberlo, proyectaban elementos humanos perjudiciales en un sistema de personalización artificial de seguridad. Estas concepciones equivocadas refuerzan las teorías comunes de que las compañías de tecnología nos espían, nos controlan y elevan los costos de los artículos que más nos agradan.
Consideramos la "pesadilla de privacidad" de Recall como caso ilustrativo. Cuando la personalización se fundamenta en seguir cada movimiento, es más perturbador que cautivador. La noción de una entidad imperceptible supervisando cada acción, incluso con el objetivo primordial de proporcionar un producto de alta calidad personalizado, convierte la experiencia de placentera en escalofriante. En vez de sentirse entendidos y apreciados, los usuarios pueden percibir que están bajo constante supervisión.
La simple visión de un sistema de personalización como un "panóptico" omnipresente puede conducir a una mayor cantidad de ideas equivocadas y aprendizajes, incluso si en realidad solo son algoritmos en operación, no un análisis humano.
3. Dificultades en la representación de la personalización
Nuestro objetivo en la búsqueda de personalización es crear productos que representen a cada usuario de manera algorítmica, es decir, generar una imagen realista de cada usuario y ajustar las experiencias en función de ese momento. Sin embargo, aquí reside el inconveniente: es una mano de obra inviable. Un retrato únicamente un instante , mientras que los usuarios son cambiantes y están en perpetua transformación. Las preferencias varían, los contextos se transforman, y lo que nos agrada hoy podría no resonar mañana.
En esencia, todos somos una combinación de distintas personalidades y entornos sociales. En Instagram, un usuario podría mostrarse como un aventurero aventurero, mientras que en LinkedIn, podría relacionarse con el contenido como un profesional esforzado en la búsqueda de su próxima oportunidad laboral.
Los algoritmos personalizados tienden a enfrentar problemas con esto. No logran fusionar de manera eficiente señales variadas en distintas plataformas y aplicaciones, en particular si se contradicen mutuamente.
Para incrementar la complejidad, los datos que subyacen a menudo están incompletos y dispersos en silos de información. Los diseñadores de productos suelen tener acceso a fragmentos de datos de comportamiento que no representan la historia completa del usuario. Así pues, un "retrato" del usuario que lo reduzca a una versión única y previsible de sí mismo no puede reflejar de manera completa sus variados intereses, preferencias y conductas.
Una mala personalización puede ser peor que la falta de personalización. Al diseñar experiencias humanas, a veces olvidamos a los humanos reales. — Tom Fishburne.
¿Cómo puede ser gestionada la personalización?
Es importante y apetecible la personalización. De acuerdo con una de Bond Brand Loyalty, un sorprendente 87 % de los consumidores están dispuestos a revelar datos personales a las compañías a cambio de la garantía de promociones más personalizadas. Esta disposición se incrementa aún más entre la Generación Z, llegando a un asombroso 94%.
Sin embargo, existen dos verdades incómodas que los diseñadores de UX suelen ignorar. Hasta el momento, hemos adquirido tres enseñanzas fundamentales acerca de los retos de la personalización:
Problema de la percepción: Es necesario asistir a los usuarios para entender el funcionamiento de la personalización y cómo no. La claridad es fundamental. Cuando los usuarios entienden el mecanismo que subyace a las experiencias personalizadas, el proceso se deslegitima y se crea confianza.
Problema de solución del panóptico: Es necesario tratar el aspecto perturbador, otorgando a los usuarios el control de lo que es personalizado y lo que no. Es crucial garantizarles que no estén bajo la observación de un observador (humano) omnipresente, sino de sistemas diseñados para optimizar su experiencia sin infringir su privacidad.
Resolver el problema del retrato: No podemos limitar a los usuarios a una única representación previsible de ellos mismos. Para mantener su diversidad, requerimos el uso de varias señales de datos en las diferentes plataformas, generando una representación más detallada y exacta.
El prisma de la personalización
Enfrentar la personalización sin un análisis meticuloso puede incrementar la desorientación del usuario respecto a los sistemas basados en Inteligencia Artificial, fomentando el escepticismo y las inquietudes acerca de la privacidad. En mi experiencia con productos de Inteligencia Artificial, comprendí que la auténtica oportunidad radica en entender cómo los usuarios desean sentirse durante las interacciones a medida, no necesariamente cómo desean utilizar el producto por sí mismo. Al enfocarnos en despertar sentimientos positivos, podemos generar experiencias a medida más efectivas y seguras.
En vez de considerar la personalización como un retrato inmóvil del usuario, visualice la personalización como un prisma activo. Este prisma, mantenido metafóricamente por cada usuario, manifiesta sus gustos y requerimientos personales en un espectro de interacciones únicas para él. Esta metáfora representa la habilidad de acción y autonomía que los usuarios necesitan para ajustar sus interacciones con los productos, en contraposición a las presuposiciones descendientes que los diseñadores de UX suelen realizar sobre sus usuarios.
Así como un prisma permite dividir la luz en sus colores constituyentes, la UX personalizada centrada en el ser humano permitió a los usuarios ver los productos a través de su propia lente única, eligiendo cómo se personalizan sus productos en función de sus propias preferencias y deseos.
En busca de una experiencia de usuario (UX) personalizada enfocada en el individuo
Observar la personalización desde un enfoque prisma simboliza una transformación de paradigma en comparación con los métodos tradicionales. Esto se complementa con un enfoque en la agencia y la transparencia, otorgando a los usuarios el control y valorando la amplia variedad de sus identidades. Para observar esta idea en funcionamiento, visita la función Wrapped de Spotify o las sugerencias de comida personalizada de Google Maps.
Balancear la efectividad de la personalización con la responsabilidad ética exige una estrategia muy meticulosa y evaluada. Las compañías deben garantizar que sus métodos de personalización sean eficaces y optimicen la experiencia del usuario, mientras salvaguardan la privacidad y la independencia del usuario y respetan las regulaciones y reglamentos actuales. Conseguir este equilibrio no es una labor fácil, pero es esencial para edificar un futuro en el que la tecnología beneficia a todos de forma justa y equitativa. Las compañías capaces de aplicar estas prácticas éticas no solo obtendrán la confianza de los consumidores, sino que también se situarán de manera más favorable para encabezar un mercado cada vez más consciente y riguroso.
Los algoritmos voraces como base de la personalización extrema
Los algoritmos voraces, exploramos sus principales características, usos y los fundamentos que dirigen su diseño. Los algoritmos valientes, enfocados en tomar decisiones óptimas en cada etapa localmente, han probado ser instrumentos adaptables para solucionar problemas de optimización en diferentes campos.
Conceptos clave:
Propiedad de elección codiciosa: el principio central de tomar decisiones localmente óptimas en cada paso.
Subestructura óptima: dividir problemas complejos en subproblemas más pequeños que puedan resolverse de forma óptima.
Aplicaciones: Desde la programación y la asignación de recursos hasta el enrutamiento de red y la compresión de datos, los algoritmos codiciosos encuentran diversas aplicaciones.
Enfatizando el poder de la optimización
Algoritmos voraces como herramientas poderosas para los desafíos de optimización y personalización
La fuerza de los algoritmos voraces radica en su habilidad para proporcionar soluciones efectivas a los retos de optimización. Al tomar decisiones de manera constante que parecen ideales a nivel local, estos algoritmos investigan entornos problemáticos complejos con el fin de producir soluciones óptimas o casi óptimas a nivel mundial.
Aspectos clave de la optimización con algoritmos voraces:
Eficiencia: Los algoritmos codiciosos a menudo ofrecen soluciones eficientes en términos de tiempo para problemas complejos.
Adaptabilidad: La adaptabilidad de los algoritmos voraces los hace adecuados para entornos dinámicos.
Aplicaciones en línea y fuera de línea: Los algoritmos voraces brillan tanto en escenarios en línea, donde se toman decisiones en tiempo real, como en escenarios fuera de línea, donde hay información completa disponible.
Estímulo para una mayor exploración
Aprendizaje continuo y exploración de temas avanzados en optimización algorítmica
Al finalizar nuestro viaje por el universo de los algoritmos voraces, es crucial resaltar la esencia dinámica de la optimización algorítmica. El aprendizaje constante y la indagación de temas de vanguardia son fundamentales para tener un dominio en el arte del diseño de algoritmos, y los algoritmos voraces representan un magnífico inicio.
Mantén la curiosidad: El campo de los algoritmos es vasto y está en constante evolución. Mantén la curiosidad y explora nuevos desafíos.
Práctica: aplique los principios aprendidos a través de la codificación práctica y la resolución de problemas.
Participación de la comunidad: únete a comunidades, participa en debates y comparte tus conocimientos con otros entusiastas.
Los algoritmos voraces constituyen únicamente un aspecto de la optimización en algoritmos. Al iniciar su camino de aprendizaje constante, tenga en cuenta que cada paradigma algorítmico permite la introducción de nuevas visiones y métodos innovadores para la solución de problemas.
En el universo de los algoritmos, el viaje resulta tan valioso como el lugar de origen. Continua explorando, continúa adquiriendo conocimientos y permite que el interés por los algoritmos motive tu camino hacia la maestría.
La claridad en la utilización de algoritmos es otro desafío moral de gran relevancia. Es necesario informar a los usuarios acerca de cómo operan los algoritmos y cómo se determina qué contenido exhibir. La ausencia de claridad provoca desconfianza e inquietudes acerca de la equidad y la neutralidad de los algoritmos.
La capacidad de los algoritmos para explicar, o explicar por qué se adoptó una determinada decisión , es esencial para asegurar la transparencia. No obstante, numerosos algoritmos, en particular los que se fundamentan en métodos de aprendizaje profundo, son complejos y opacos, lo que complica su explicación.
La personalización algorítmica no es intrínsecamente negativa, pero su mal uso puede deteriorar la confianza de los usuarios y vulnerar derechos fundamentales. Las empresas deben adoptar un enfoque ético, transparente y responsable para asegurar que sus estrategias algorítmicas generen valor real sin sacrificar la privacidad ni la autonomía de las personas.
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Fuentes: BlogBoard, Docs kanaries, Infra Data, G - Trends, Adobe Stock.
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