Hoy en día cada vez se busca generar más conciencia y promover las mejores prácticas de privacidad y protección de la información en el entorno digital, así como proteger la confidencialidad de la información personal en línea. Práctica que ha adquirido relevancia en un momento histórico en el que ha detonado el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica de datos en casi todos los aspectos de la vida económica, social y hasta política.
Es importante mencionar el crecimiento que ha tenido y tendrá la IA en el contexto global actual, en la actualidad ha cobrado una importancia sin precedentes en la agenda gubernamental, pues sólo en EU el presidente Donald Trump ha decretado la inversión de 500 mmdd en infraestructura para IA a ser desarrollada en los próximos años.
En este contexto, surgen dos desafíos que marcarán una gran diferencia para la innovación y rentabilidad de los negocios a corto y mediano plazo, los cuales van sobre cómo sacar provecho a esta información y cómo administrarla de manera adecuada y ética.
El sector empresarial puede ir más allá y aprovechar la dinámica para obtener y administrar datos que les permitan desarrollar estrategias de contacto, atracción y fidelización para los clientes, al tiempo de implementar las herramientas de forma transparente y ética que allane el camino a hacia una regulación en la materia que podría acercarse en el mediano plazo, toda vez que, si bien desde el 2020 en México se han generado 58 iniciativas legislativas que mencionan el término IA, ninguna ha pasado a un siguiente nivel de análisis y aprobación.
Y es que, desde el punto de vista del negocio, los comercios y empresas pueden utilizar la información captada a través de datos, para identificar prospectos de clientes; o bien, diversificar el conocimiento que ya se tiene de su clientela, agregando nueva información de interés. De la misma manera, pueden actualizar el catálogo de información existente, verificando si hay contenido duplicado u obsoleto.
Y desde la perspectiva ética, es posible llevar a cabo el proceso en observancia o apoyándose en regulaciones existentes como la europea ubicada en su acta (EU AI Act), pero adaptadas a las necesidades y usos del mercado nacional.
Este primer paso es fundamental para plantear estrategias utilizando técnicas de hiperpersonalización, que consisten en generar experiencias adaptadas a las necesidades e intereses inmediatos de los clientes. Por ejemplo, con correos electrónicos personalizados con ofertas relacionadas a los últimos productos adquiridos, lo cual sólo es posible lograr luego de obtener información del cliente al revisar su comportamiento al navegar en sitios web y/o de acuerdo a requerimientos de cada compañía.
Es fundamental recalcar la importancia de evitar que los clientes se sientan utilizados solamente para obtener sus datos, para lo cual es clave ofrecer una experiencia verdaderamente personalizada que les permita crear una relación de confianza en la que cubrir sus necesidades sea el centro de la estrategia.
Las diferentes soluciones de analítica que actualmente están a disposición de las empresas permiten que esta hiperpersonalización facilite un flujo de compra recurrente en los consumidores y genere un mayor engagement o compromiso de la clientela.
Asimismo, no se debe pasar por alto la responsabilidad de tener el consentimiento de los clientes para capturar sus datos, informándoles oportunamente a través de diferentes formas e indicando que se hará un uso discrecional de los mismos.
Algunas recomendaciones para las empresas que implementen soluciones de IA y analítica en sus estrategias de ventas para alinearse a los principios de la privacidad de la información son:
- Una vez captada la información, utilice herramientas éticas que le permitan realizar una adecuada preparación de los datos recolectados para garantizar calidad, veracidad y visión 360 de los clientes.
- Administre responsablemente la información para tener perfiles detallados de cada cliente o prospecto, con datos de sus hábitos y comportamientos, tanto digitales como off-line, para generar estrategias personalizadas y éticas.
- Asegúrese de que el contenido a comunicar llegue a la persona correcta, para evitar acciones sin respuesta o molestias por información repetida o considerada irrelevante o spam.
- Haga analítica sobre los datos capturados para mejorar modelos de prospección como identificando categorías de productos preferidas, que le pueden permitir realizar acciones personalizadas en canales digitales y abordar de manera efectiva y proactiva generando mejores resultados.
Las tendencias actuales dan cuenta de la importancia que ha cobrado el uso adecuado de los datos de los usuarios, con lo que es posible cubrir aspectos éticos, al tiempo de cumplir con objetivos comerciales con el uso responsable de la IA y la analítica de datos.
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