Cómo generar confianza en el uso de agentes de IA

El uso de la inteligencia artificial se ha vuelto parte de nuestro día a día y eso ha influido en cómo nos relacionamos con las marcas, especialmente a través de agentes IA en procesos de compra, atención o recomendación. Este nuevo escenario plantea un reto para las marcas que consiste en comprender qué esperan los usuarios de la IA y cuáles son los factores que consolidan su adopción.

En este contexto, la privacidad y gestión de datos se sitúan como un ámbito clave sobre el que trabajar para seguir avanzando en la madurez de estas soluciones. Y es que según datos de VML The Cocktail, el 66% de la población muestra preocupación por la privacidad de sus datos en el uso de la IA y más de un tercio de la población (36%) sitúa el control total y transparencia sobre el uso de sus datos entre sus principales expectativas al utilizar agentes de IA.

“Los usuarios están mucho más dispuestos a compartir información cuando sienten que su privacidad está protegida y entienden para qué se usan sus datos. Esa confianza genera una mayor disposición a compartir información de calidad, y a las marcas les permite diseñar experiencias más relevantes y valiosas.”, señala Cristina Cantero, Data Strategy Manager de VML The Cocktail.

Por eso, con motivo del Día de la Protección de Datos, que se celebra el 28 de enero, VML The Cocktail propone una serie de recomendaciones para que las marcas refuercen la confianza en el uso de agentes IA:

• Crear entornos seguros: a la hora de interactuar con un agente IA, el consumidor español muestra una clara preferencia por hacerlo dentro de la App o la web de la propia marca. Operar en entornos propios y controlados permite a las marcas ofrecer una experiencia más coherente y clara en relación con el tratamiento de los datos.

• Transparencia total: para generar confianza, es necesario comunicar claramente al usuario cómo se utilizan y protegen sus datos. Además, el agente IA debe identificarse claramente como tal desde el inicio y evitar simular una conversación humana cuando no lo es. De esta forma se construye la credibilidad.

• Contar con respaldo humano: ofrecer la posibilidad de contar con apoyo humano en determinados momentos refuerza la experiencia del usuario y aporta una capa adicional de acompañamiento, especialmente en interacciones complejas o sensibles. Es más, casi la mitad de la población (49%) señala como expectativa prioritaria tener siempre disponible la opción adicional para hablar con un humano.

• Personalización no invasiva: la personalización requiere usar datos del usuario, pero debe hacerse sin invadir la privacidad. Esto es especialmente importante en sectores donde la información es más sensible como salud, donde hay una menor disposición inicial al uso de agentes IA, o el sector financiero, en el que hay un mayor temor al uso de datos sin consentimiento o fugas de seguridad.

“Con modelos de IAG cada vez más estandarizados, la ventaja competitiva no está en el modelo, sino en la calidad, la gobernanza y la protección de los datos que lo alimentan. Integrar la privacidad desde el diseño, definiendo qué datos se usan, para qué y con qué garantías, aumenta la precisión y refuerza la confianza. Las organizaciones que incluyan esta reflexión como parte de la definición del producto, y no como un trámite final, serán las que escalarán la IAG.”, concluye Cristina Cantero, Data Strategy Manager en VML The Cocktail.