Del temor a la ventaja: lo que los líderes deben saber sobre la IA y la personalización

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Publicado el : 25 de Abril de 2025

En : General

Por Carlos Folle, profesor del IEEM

Imaginemos a un consumidor que, sin buscarlo, recibe una recomendación de producto justo cuando lo necesita, en el canal que prefiere y con un tono que lo hace sentir comprendido. No fue casualidad. Fue inteligencia artificial (IA) aplicada estratégicamente.

La IA está dejando de ser una promesa para convertirse en una realidad que impacta profundamente la relación entre las empresas y los consumidores. Para los líderes empresariales, esto plantea un dilema estratégico: ¿estamos frente a una amenaza que erosiona modelos tradicionales, o ante una oportunidad única para construir vínculos más relevantes, duraderos y rentables con nuestros clientes?

Esta pregunta no es retórica. Implica revisar la forma en que entendemos la experiencia del cliente, el diseño de productos y servicios, la comunicación de valor y la gestión del dato. Especialmente en una era en la que los consumidores, en particular los millennials (generación Y) y centennials (generación Z), esperan que las marcas los entiendan, los acompañen y los sorprendan, sin sentirse invadidos o manipulados.

Customización vs. personalización: una distinción crítica

Antes de profundizar, es esencial distinguir entre dos conceptos que muchas veces se usan de manera indistinta: customización y personalización. La customización es reactiva. Implica que el usuario adapte una oferta estándar a sus preferencias (por ejemplo, eligiendo el color de una prenda o los toppings de una pizza). La personalización, en cambio, es proactiva. Es la marca quien adapta su oferta en tiempo real y de forma anticipada, basada en datos, contexto y aprendizaje automático. Netflix no espera que el usuario busque: le recomienda lo que probablemente querrá ver. Spotify crea playlists únicas. Amazon sugiere productos relevantes incluso antes de que los necesitemos.

Un ejemplo práctico ayuda a ilustrar esta diferencia. Imaginemos una tienda online de zapatillas deportivas. Si permite que el cliente elija el color de la suela, el diseño de la lengüeta y los cordones, está ofreciendo una experiencia de customización. En cambio, si la tienda, basada en compras anteriores, historial de navegación y clima local, sugiere un modelo de zapatilla ideal para correr en invierno, en el tamaño correcto y con entrega prioritaria, está personalizando la experiencia. En el primer caso, el cliente toma las decisiones. En el segundo, la empresa anticipa y actúa en su beneficio.

La personalización no solo mejora la experiencia. Es, cada vez más, el estándar competitivo. Según el informe Mid-Year Consumer Outlook: Guide to 2025, presentado por NielsenIQ en Shoptalk Spring 2025, más del 60 % de los millennials y centennials considera que las recomendaciones impulsadas por IA influyen significativamente en sus decisiones de compra. Además, el 47 % de los centennials y el 48 % de los millennials están dispuestos a aceptar ofertas personalizadas si mejoran su experiencia. Un dato aún más relevante: un 53 % de los consumidores de entre 18 y 34 años afirman que están comprando directamente desde redes sociales, y el 66 % prefiere que las recomendaciones que recibe allí estén basadas en comportamientos anteriores o datos contextuales. Esto demuestra que la IA no solo es bienvenida, sino esperada como parte de una experiencia sin fricciones.

Cinco promesas que construyen valor

Mark Abraham y David Edelman —consultores de BCG— han propuesto un marco que ayuda a las empresas a diseñar estrategias de personalización centradas en el consumidor. Este marco se basa en cinco promesas clave. Veamos a cada una con algunos ejemplos:

1. Empower me (empodérame): los consumidores quieren sentir que tienen el control. Por ejemplo, Sephora (Francia), empresa de cosméticos del grupo LVMH, con sus probadores virtuales y consejos personalizados de maquillaje, permite que cada consumidor explore opciones sin presión. Ulta Beauty (EE. UU.), una cadena de cosmética accesible a un público más general, ha implementado quioscos físicos de prueba interactivos basados en IA y brinda autonomía a los usuarios para elegir productos mejor informados. Lulus (EE. UU.), tienda online de moda femenina que utiliza IA para analizar miles de interacciones del usuario —desde clics hasta abandonos de carrito—, genera recomendaciones de outfits que reflejan el estilo y preferencias previas del comprador para aumentar el engagement y las conversiones.
2. Know me (conóceme): los consumidores esperan que las marcas los reconozcan y los traten como individuos. Nubank (Brasil), banco online pionero en América Latina, analiza transacciones, gastos recurrentes y categorías de consumo para ajustar límites, recomendar productos financieros, como inversiones o préstamos, y ofrecer mensajes personalizados que educan al usuario según su perfil financiero. CVS Health (EE. UU.), cadena de farmacias y servicios de salud, combina información farmacéutica, datos de bienestar y compras anteriores para entregar sugerencias de productos de salud, alertas personalizadas y programas de adherencia a medicamentos. Thrive Market (EE. UU.), e-commerce de alimentos saludables, personaliza su oferta según dieta, valores del cliente y comportamientos pasados.
3. Reach me (alcánzame): no basta con conocer a los consumidores, hay que estar presente en el momento correcto. Starbucks (EE. UU.) recomienda bebidas según clima y rutina. Rappi (Colombia) anticipa pedidos y sugiere promociones hiperrelevantes. Pandora (EE. UU.), plataforma de música digital, utiliza IA para predecir qué género o artista que es más probable que un usuario quiera escuchar en determinado momento del día.
4. Show me (muéstrame): los usuarios necesitan que se los guíe hacia lo que realmente les importa. Alibaba (China) muestra productos según intención de compra. Zalando (Alemania), tienda online de moda especializada en la venta de zapatos y ropa para hombre, mujer y niño, adapta su catálogo en función del comportamiento. MercadoLibre (Argentina) ajusta los resultados de búsqueda en tiempo real. Gap (EE. UU.), en su canal digital, personaliza las vitrinas virtuales según estación, estilo e historial del usuario. eBay (EE. UU.) destaca productos que complementan compras recientes, aumentando la tasa de repetición.
5. Delight me (sorpréndeme): los consumidores necesitan superar sus expectativas con experiencias memorables. ASOS (Reino Unido), plataforma digital de retail de marcas dirigido a un público veinteañero, recomienda combinaciones de prendas inesperadas. Spotify (EE. UU.) crea listas como “descubrimiento semanal” que sorprenden por su precisión. Zomato (India), aplicación y plataforma online que sirve para buscar y reservar restaurantes, así como para pedir comida a domicilio, similar a PedidosYa, sugiere platos nuevos que encajan con el gusto del usuario. Lulus (EE. UU.), un e-commerce de moda, utiliza IA para sugerir looks completos inspirados en el historial de navegación del cliente. American Eagle (EE.UU.), tienda de ropa y accesorios, detecta microtendencias y lanza colecciones cápsula en base a datos en tiempo real, sorprendiendo a sus clientes más fieles.

Personalización en sectores tradicionales y de commodities

Las empresas que operan en categorías tradicionalmente vistas como commodities —es decir, productos indistintos y de bajo margen, como café, combustibles o alimentos básicos— también están encontrando en la personalización una herramienta para diferenciarse y aumentar el valor percibido. La clave está en utilizar la inteligencia artificial para transformar la experiencia, creando un vínculo más cercano con el cliente. Starbucks usa su app para personalizar ofertas de café según clima, momento y hábitos. Shell personaliza sus promociones de combustible según el uso del vehículo y preferencias del conductor.

Pero la personalización no es patrimonio exclusivo de las industrias digitales. También llega a los sectores más tradicionales. Coca-Cola, con sus máquinas freestyle, permite crear combinaciones de sabores. Unilever adapta su oferta de helados en Asia mediante máquinas que recomiendan productos según clima y rostro del cliente.

¿Amenaza o ventaja competitiva?

La IA trae riesgos: sesgos algorítmicos, invasión de privacidad, pérdida de control, dependencia tecnológica. Pero también ofrece una ventaja competitiva clara. Las marcas que logren combinar empatía, tecnología y diseño de experiencia van a diferenciarse. No se trata solo de vender más, sino de construir vínculos más relevantes y resilientes.

Conclusión: la IA como catalizador de relevancia

Los líderes empresariales no deberían temerle a la IA. Deberían entenderla, adoptarla con responsabilidad y usarla como palanca para crear valor compartido. La personalización no es una función técnica, es una decisión estratégica; no es un lujo, pronto va ser un estándar. Las empresas que mejor conozcan, empoderen, alcancen, guíen y sorprendan a sus clientes serán las que lideren el futuro del mercado.

Ahora una advertencia a los navegantes: usar IA exige responsabilidad. ¿Cómo evitar sesgos? ¿Cómo respetar el consentimiento? ¿Qué pasa si un cliente no desea ser perfilado?

Las empresas que no integren la IA con estrategia, empatía y ética perderán relevancia. Los líderes deberían auditar su experiencia actual, formar equipos interdisciplinares y preguntarse: ¿estamos realmente conociendo, alcanzando y sorprendiendo a nuestros clientes?

 

Referencias:

• Abraham, M., & Edelman, D. (2021). Personalized: Customer Strategy in the Age of AI. Harvard Business Review Press.
• (2025). Mid-Year Consumer Outlook: Guide to 2025. Presentado en Shoptalk Spring 2025.
• Coca-Cola Freestyle Innovation Report (2022)
• (2023). Unilever Launches AI-Powered Ice Cream Vending Machines in Asia.
• (2023). Shell Customer Personalization Case Study. Internal Publication Series.
• Sitios oficiales: ulta.com, thrivemarket.com, sephora.com, gap.com, cvshealth.com, pandora.com, lulus.com, ebay.com.