Consumidores y algoritmos: ¿Qué hay en el punto ciego de la IA?
Por Melina Turchi
Docente de la Especialización en Marketing y Dirección Comercial de Universidad Siglo 21.
En los viajes largos de infancia, antes de las pantallas, pasábamos horas mirando por la ventanilla. Observábamos postes de luz pasar muy rápido, mientras se detenía la vista en ovejas, vacas, puentes o patentes capicúa. Esa doble velocidad —la de la inercia que envuelve, desplaza y deslumbra, y la del disfrute que exige detenimiento— podría describir hoy la experiencia de comprar con IA.
Hoy, decidir un consumo con inteligencia artificial parece casi mágico: imaginar que toda la información que necesitamos para comprar racionalmente estará disponible al instante, con opiniones de otros usuarios, análisis de calidad, comparaciones y recomendaciones. Pero ese atajo tiene un costo silencioso.
Las recomendaciones impulsadas por IA —o por sistemas automáticos de filtrado— privilegian siempre lo que ya funcionó, lo más popular, lo que tiene mejores reseñas, lo que encaja con patrones previos. Ese mecanismo tiende a aplanar los catálogos, eleva lo seguro por encima de lo arriesgado, lo conocido sobre lo novedoso. Como resultado, muchas ideas frescas, productos innovadores o propuestas disruptivas quedan atrapadas en un espacio invisible.
El sesgo de popularidad es una característica estructural de la mayoría de los sistemas de recomendación. Los algoritmos tienden a privilegiar lo que ya fue exitoso, elevan productos con muchas interacciones previas y relegan a la invisibilidad aquello que es nuevo, de nicho o emergente. Ese sesgo no solo empobrece la oferta sino que termina moldeando lo visible para los consumidores. Lo improbable, lo nuevo, lo distinto —aunque merezca la oportunidad— raramente aparece en la recomendación.
La ilusión de elegir — y el riesgo de conformarnos
La interfaz de un chatbot o asistente de compras da sensación de cercanía, de consejo confiable. Nos dice lo que probablemente queremos, lo más seguro, lo más eficiente para el proceso. Pero lo que propone está basado en datos del pasado, no en imaginación de futuro. Esa lógica convierte al sistema en un filtro que diluye la sorpresa, reduce la diversidad y homogeneiza elecciones.
La decisión que se siente personal termina siendo guiada por patrones. La velocidad de respuesta calza con la urgencia de consumo inmediato. Y así volvemos a ese estado de doble velocidad, donde avanzamos rápido, pero sin ver las vacas, sin notar el puente, sin descubrir lo inesperado.
¿Qué implica esto para las marcas y los consumidores ?
Para emprendedores y marcas que proponen innovación, diseño distinto, riesgo creativo, este filtro algorítmico representa un gran obstáculo.
Para consumidores, significa que la aparente abundancia puede volverse una jaula de repetición. Y es probable que lo que falta (lo distinto, lo disruptivo) se ignore sin saberlo.
Para el marketing, que siempre se encargó de acompañar los movimientos de la sociedad hacia adelante, de leer las tendencias y darles forma de planes de acción, este es un desafío del cual ocuparse.
La IA se configura como un nuevo super-influencer con redes neuronales inaccesibles que recomienda consumos mirando hacia atrás. Como profesionales del marketing adquirimos un nuevo rol en esta revolución de la IA: nos corresponde saber cómo funcionan los hilos, investigar cómo evolucionan sus usos, anticipar sus sesgos, actuar como hackers de invisibilidad para que lo nuevo pueda llegar los consumidores.
En el punto ciego de lo improbable parece esconderse la lectura sutil de lo que viene, las pistas del futuro.
