Retail 5.0: IA Generativa entre la innovación y la privacidad

Por: Leonardo Arellano, CEO & Consultor Senior en Legathea

La transformación del retail ha entrado en una nueva etapa bajo el modelo 5.0, donde la relación entre marcas y consumidores incorpora tecnologías emergentes como la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Esta permite habilitar experiencias hiperpersonalizadas, inteligentes y omnicanal, manteniendo el enfoque en Customer Experience (CX). Sin embargo, este escenario plantea nuevos desafíos éticos y legales relacionados con la privacidad y la protección de datos personales.

Mientras la IA tradicional opera sobre datos históricos para recomendar productos bajo reglas predefinidas, la IA generativa crea campañas completas, contenidos personalizados y adapta las interacciones al comportamiento detectado en tiempo real. Así, simula preferencias y anticipa necesidades futuras.

Gestión de datos personales en la era generativa

El uso de IA generativa en entornos comerciales y retail implica ir más allá del simple almacenamiento de datos. Los modelos deben ser entrenados, lo que amplía el alcance del consentimiento, los derechos de los titulares y la portabilidad de los modelos que están siendo entrenados.

En Ecuador, la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales (LOPDP) establece principios como necesidad, proporcionalidad, minimización y transparencia. Además, la opacidad algorítmica, los sesgos en los modelos y el desconocimiento normativo representan riesgos que exigen acciones preventivas tanto para el sector privado como para los organismos de control. En este punto es necesario iniciar una campaña de alfabetización tanto en normativa vigente como en la IA generativa, con una visión ética en la personalización de los modelos.

Al usar tecnologías emergentes como IA generativa, la personalización muchas veces se basa en datos sensibles, tales como patrones de comportamiento, geolocalización o aún más específicos como datos biométricos; lo que contrapone la norma y exige una reflexión ética profunda; por lo tanto, en el sector privado tenemos la obligación de cuestionarnos: ¿Podemos hacerlo o debemos hacerlo? ¿contrapone la normativa vigente? y ¿cuáles son los límites?

Los comités de ética tecnológica y los protocolos de auditoría continua sobre algoritmos ayudan a mantener controlados los procesos automatizados que afectan decisiones comerciales y el tratamiento de datos personales. El apoyo de empresas especializadas aporta experiencia y visión de largo plazo para administrar estos entornos.

Equilibrio entre personalización y privacidad

La clave es alcanzar personalización efectiva sin comprometer la privacidad, integrando tecnología, gobernanza y buenas prácticas. Entre las medidas a considerar:

• Anonimización avanzada.
• Minimización de datos.
• Segmentación de dominios de información, basados en agrupaciones no identificables.
• Consentimiento granular y gestionable por el usuario para potenciales clientes.

Estas prácticas permiten que los usuarios mantengan el control sobre sus datos y comprendan su uso.

Cumplir la LOPDP con IA generativa

La LOPDP exige un enfoque proactivo y documentado que abarque:

• Evaluaciones de impacto en protección de datos (EIPD).
• Registro de actividades de tratamiento.
• Derechos ARSO+ (acceso, rectificación, supresión, oposición), entre otros.

Estos lineamientos deben incorporarse desde el diseño de los modelos generativos.

La IA generativa debe alinearse con la LOPDP, sus obligaciones y deberes, sin excepciones; por lo tanto, las empresas tienen la obligación no solo de evitar sanciones, sino construir confianza.

Esto implica gestión de Gobernanza de la IA como un Pilar Estratégico, es decir, establecer principios claros de gobernanza para modelos generativos; incluyendo:

• Trazabilidad de datos; de los algoritmos empleados y de los modelos generados.
• Explicabilidad algorítmica en términos y lenguaje natural, garantizando su comprensión de sus resultados y decisiones.
• Mecanismos de corrección y auditoría de los algoritmos y modelos.

Adoptar IA generativa en retail requiere integrar ética, cumplimiento normativo y seguridad dentro del modelo de negocio. Las empresas deben desarrollar capacidades en derecho digital, compliance, machine learning y gobernanza de datos.

Para quienes  evalúan proyectos de IA generativa en retail, se recomienda: Comenzar con pilotos que sean auditables y medibles; Incluir desde un inicio a sus equipos, expertos legales y en privacidad; Documentar el ciclo de vida del modelo, desde el entrenamiento hasta la puesta en producción; Promover en el entorno interno y hacía los clientes, una narrativa de innovación responsable como elemento diferenciador de marca; Generar una valor ético y con visión de continuidad a futuro con cumplimiento normativo, seguridad de información y generando una verdadera experiencia de cliente.