La confianza del consumidor y la percepción de la IA en el marketing

Este extracto editado es de Ethical AI en Marketing de Nicole Alexander © 2025 y se reproduce y se adapta con permiso de Kogan Page Ltd.

Investigaciones recientes destacan paradojas intrigantes en las actitudes de los consumidores hacia el marketing impulsado por la IA. Los consumidores se encuentran con frecuente interacciones de marketing con IA, a menudo sin darse cuenta.

Según una encuesta del Centro de Investigación Pew 2022, el 27% de los estadounidenses informaron que interactuaron con IA al menos varias veces al día, mientras que otro 28% dijo que interactúan con IA aproximadamente una vez al día o varias veces a la semana (Pew Research Center, 2023).

A medida que la adopción de IA continúa expandiéndose en todas las industrias, las aplicaciones de marketing, desde recomendaciones personalizadas hasta chatbots, están configurando cada vez más las experiencias de los consumidores.

Según McKinsey & Company (2023), la personalización con alimentación de IA puede entregar cinco a ocho veces el ROI sobre el gasto en marketing y aumentar significativamente la participación del cliente.

En este panorama en rápida evolución, la confianza en la IA se ha convertido en un factor crucial para la adopción exitosa y el compromiso a largo plazo.

El Foro Económico Mundial subraya que “la confianza es la base de la aceptación generalizada de la IA”, y enfatiza la necesidad de que las empresas adopten marcos de autogobierno que prioricen la transparencia, la responsabilidad y la equidad (Foro Económico Mundial, 2025).

La psicología de AI Trust

Consumer Trust en AI Marketing Systems opera fundamentalmente de manera diferente a los mecanismos tradicionales de confianza de marketing.

Cuando la confianza tradicional de marketing se desarrolla a través de la familiaridad de la marca y las experiencias consistentes, AI Trust implica dimensiones psicológicas adicionales relacionadas con la automatización, la autonomía de la toma de decisiones y el control percibido.

Comprender estas diferencias es crucial para las organizaciones que buscan construir y mantener la confianza del consumidor en sus iniciativas de marketing de IA.

Dimensiones cognitivas

Los estudios neurológicos ofrecen ideas intrigantes sobre cómo reaccionan nuestros cerebros a la IA. La investigación de la Universidad de Stanford revela que procesamos información de manera diferente cuando interactuamos con sistemas con AI.

Por ejemplo, al evaluar las recomendaciones de productos generadas por IA, nuestros cerebros activan rutas neuronales distintas en comparación con las desencadenadas por recomendaciones de un vendedor humano.

Esta diferencia crucial resalta la necesidad de que los especialistas en marketing comprendan cómo los consumidores procesan cognitivamente las interacciones impulsadas por la IA.

Hay tres factores cognitivos clave que han surgido como influencias críticas en la confianza de la IA, incluido el control percibido, la comprensión de los mecanismos y el reconocimiento de valor.

Dimensiones emocionales

La confianza del consumidor en el marketing de IA está profundamente influenciada por factores emocionales, que a menudo anulan las evaluaciones lógicas. Estas respuestas emocionales dan forma a la confianza de varias maneras clave:

• Preocupaciones de ansiedad y privacidad: A pesar de la conveniencia de la IA, el 67% de los consumidores expresan ansiedad sobre cómo se utilizan sus datos, lo que refleja preocupaciones de privacidad persistentes (Pew Research Center, 2023). Esta tensión crea una relación paradójica en la que los consumidores se benefician del marketing impulsado por la inteligencia artificial, al tiempo que temen su uso indebido potencial.
• Confiar a través de interacciones repetidas: La confianza emocional en los sistemas de IA se desarrolla iterativamente a través de interacciones repetidas y exitosas, particularmente cuando los sistemas demuestran alta precisión, rendimiento consistente y comportamiento empático. Los estudios experimentales muestran que la confianza emocional y conductual se acumulan con el tiempo, con experiencias tempranas que dan forma fuertemente a las percepciones posteriores. En las repetidas tareas legales de toma de decisiones, los usuarios exhibieron una creciente confianza hacia la IA de alto rendimiento, con interacciones iniciales que influyen significativamente en la dependencia a largo plazo (Kahr et al., 2023). La confianza emocional puede seguir las vías no lineales: sumergir después de las fallas pero recuperarse a través de intervenciones empáticas o un mejor rendimiento del sistema (Tsumura y Yamada, 2023).
• Honestidad y transparencia en el contenido de IA: Los consumidores valoran cada vez más la transparencia con respecto al contenido generado por IA. Las empresas que revelan abiertamente cuándo se ha utilizado AI, por ejemplo, en la creación de descripciones de productos, pueden empoderar a los clientes ayudándoles a sentirse más informados y en control de sus elecciones. Tal apertura a menudo fortalece la confianza del cliente y fomenta las percepciones positivas de las marcas que adoptan activamente la transparencia en sus prácticas de marketing.

Variaciones culturales en AI Trust

La naturaleza global del marketing moderno requiere una comprensión matizada de las diferencias culturales en la confianza de la IA. Estas variaciones surgen de valores sociales profundamente arraigados, relaciones históricas con tecnología y normas en torno a la privacidad, la automatización y la toma de decisiones.

Para los especialistas en marketing que aprovechan la IA en la participación del cliente, reconocer estas distinciones culturales es crucial para desarrollar campañas confiables impulsadas por la IA, experiencias personalizadas y estrategias de datos específicas de la región.

Confianza cultural divergente en IA

La investigación revela disparidades significativas en AI Trust en los mercados globales. Una encuesta global de KPMG (2023) encontró que el 72% de los consumidores chinos expresan confianza en los servicios impulsados ​​por la IA, mientras que en los EE. UU. Los niveles de confianza se desploman a solo el 32%.

Esta clara diferencia refleja actitudes sociales más amplias hacia la innovación de IA liderada por el gobierno, las preocupaciones de privacidad de los datos y las diferentes experiencias históricas con la tecnología.

Otro estudio encontró que los temores de desplazamiento laboral relacionado con la IA varían mucho según la región. En países como Estados Unidos, India y Arabia Saudita, los consumidores expresan preocupaciones significativas sobre la IA que reemplazan los roles humanos en sectores profesionales como la medicina, las finanzas y el derecho.

En contraste, los consumidores en Japón, China y Turquía exhiben niveles más bajos de preocupación, lo que indica una mayor aceptación de la IA en entornos profesionales (Quantum Zeitgeist, 2025).

El estudio de cañas cuánticas muestra que regiones como Japón, China y Turquía exhiben niveles más bajos de preocupación por la IA que reemplazan los empleos humanos en comparación con regiones como Estados Unidos, India y Arabia Saudita, donde tales temores son más pronunciados.

Esta idea es invaluable para los especialistas en marketing que elaboran servicio al cliente impulsado por la IA, herramientas financieras y aplicaciones de atención médica, ya que las percepciones de confiabilidad y utilidad de IA varían significativamente según la región.

A medida que la confianza en la IA diverge a nivel mundial, comprender el papel de las normas de privacidad cultural se vuelve esencial para los especialistas en marketing con el objetivo de generar confianza a través de servicios impulsados ​​por la IA.

Dirección de privacidad cultural en marketing de IA

A medida que el marketing impulsado por la IA se vuelve más integrado a nivel mundial, el concepto de focalización de privacidad cultural (la práctica de alinear la recopilación de datos, los mensajes de privacidad y la transparencia de IA con los valores culturales) ha ganado una importancia cada vez mayor. Las actitudes del consumidor hacia la adopción y la privacidad de los datos de la IA son altamente regionales, lo que requiere que los especialistas en marketing adapten sus estrategias en consecuencia.

En sociedades más colectivistas como Japón, las solicitudes de IA que priorizan el bienestar social o comunitario son generalmente más aceptadas que las centradas en la conveniencia individual.

Esto es evidente en la iniciativa de la Sociedad 5.0 de Japón: una visión nacional introducida en 2016 que busca construir una sociedad “súper inteligente” integrando la IA, IoT, la robótica y los grandes datos para resolver desafíos sociales como una población que envejece y las tensiones en los sistemas de atención médica.

Las empresas son fundamentales para esta transformación, con la colaboración gubernamental y de la industria alentar a las empresas a adoptar tecnologías digitales no solo para la eficiencia, sino para contribuir al bienestar público.

En todos los sectores, desde la fabricación y la atención médica hasta la planificación urbana, las empresas están reinventando los modelos de negocio para alinearse con las necesidades sociales, creando innovaciones que son económicamente viables y socialmente beneficiosas.

En este contexto, la IA se ve más favorablemente cuando se posiciona como una herramienta para mejorar el bienestar colectivo y abordar los desafíos estructurales. Por ejemplo, las tecnologías de monitoreo de salud con IA en Japón han visto una mayor adopción cuando se posicionan como herramientas que contribuyen a resultados de salud pública más amplios.

Por el contrario, Alemania, como una sociedad individualista con fuertes normas de privacidad y una alta evitación de incertidumbre, pone énfasis significativo en el control del consumidor sobre los datos personales. El GDPR de la UE y el apoyo de Alemania para la propuesta de la Ley de Inteligencia Artificial refuerzan las expectativas de transparencia sólida, justicia y autonomía del usuario en los sistemas de IA.

Según la OCDE (2024), las campañas en Alemania que comunican claramente el uso de datos, salvaguardan los derechos individuales y proporcionan mecanismos de consentimiento de suscripción experimentan niveles más altos de confianza pública y adopción.

Estas orientaciones culturales contrastantes ilustran la necesidad estratégica de marketing de IA contextualizado, asegurando que la transparencia de los datos y la privacidad no se traten como una talla única, sino como dimensiones de la cultura que dan forma a la confianza y la aceptación.

La teoría de las dimensiones culturales de Hofstede (2011) ofrece más información sobre las variaciones de confianza de IA:

• Alto individualismo + alta evitación de incertidumbre (por ejemplo, Alemania, EE. UU.) → Los consumidores exigen transparencia, protección de datos y supervisión humana en el marketing de IA.
• Las culturas colectivistas con menor evitación de la incertidumbre (por ejemplo, Japón, China, Corea del Sur) → AI se considera una herramienta que mejora el progreso social, y las preocupaciones de intercambio de datos a menudo son más bajas cuando los beneficios sociales son claros (Gupta et al., 2021).

Para los especialistas en marketing que implementan IA en diferentes regiones, estas ideas ayudan a determinar qué características enfatizar:

• Control y explicación en los mercados occidentales (centrados en la privacidad y la autonomía).
• Automatización perfecta y progreso social en los mercados del este de Asia (centrado en los beneficios comunales y la mejora tecnológica).

Comprender las dimensiones culturales de AI Trust es clave para los especialistas en marketing elaborando campañas exitosas con AI.

Al alinear los esfuerzos de personalización de la IA con las expectativas culturales locales y las normas de privacidad, los especialistas en marketing pueden mejorar la confianza del consumidor y la adopción en sociedades individualistas y colectivistas.

Este enfoque culturalmente informado ayuda a las marcas a adaptar la mensajería de privacidad y la transparencia de IA a las preferencias únicas de los consumidores en varias regiones, construyendo relaciones más fuertes y mejorando la participación general.

Evitar la generalización en exceso en las estrategias de fideicomiso de IA

Si bien las diferencias culturales son claras, la sobregeneralización de las actitudes del consumidor puede conducir a pasos en falso de marketing.

Un informe de ISACA de 2024 advierte contra la rígida segmentación de IA, enfatizando que las actitudes de confianza evolucionan con:

• Influencia de los medios (por ejemplo, crecientes temores de información errónea de IA).
• Cambios regulatorios (por ejemplo, el impacto de la Ley de AI de la UE en la confianza europea del consumidor).
• Los cambios generacionales (los consumidores más jóvenes y digitalmente nativos a menudo son más insuficientes de IA, independientemente de los antecedentes culturales).

Para el marketing de IA, esto resalta la necesidad de monitoreo de confianza de IA flexible en tiempo real en lugar de supuestos culturales estáticos.

Los especialistas en marketing deben adaptar las estrategias de construcción de confianza de IA basadas en las expectativas del consumidor específicas de la región:

• América del Norte y Europa: La explicación de IA, la transparencia de datos y las etiquetas éticas de IA aumentan la confianza.
• Asia Oriental: La personalización impulsada por la IA y la automatización perfecta funcionan mejor cuando se enmarcan como una sociedad beneficiosa.
• Naciones de mayoría islámica y segmentos éticos de consumo: La IA debe estar claramente alineada con la equidad y la gobernanza ética.
• Mercados emergentes globales: AI Trust está aumentando rápidamente, lo que hace que estos mercados las mejores oportunidades para la inclusión financiera y la transformación digital impulsadas por la IA.

Los datos, extraídos de la encuesta internacional 2023 KPMG, subrayan cómo los valores culturales como el colectivismo, la evitación de la incertidumbre y la apertura a la innovación, dan forma a las actitudes públicas hacia la IA.

Por ejemplo, los niveles de confianza en Alemania y Japón siguen siendo bajos, lo que refleja la alta evitación de la incertidumbre y las fuertes expectativas de privacidad, mientras que países como India y Brasil exhiben una confianza notablemente más alta, impulsada por el optimismo en torno al papel de la IA en el progreso social y económico.

Medir la confianza en los sistemas de marketing de IA

A medida que la IA se vuelve central en cómo las marcas involucran a los clientes, desde motores de personalización hasta chatbots, medir la confianza del consumidor en estos sistemas ya no es opcional. Es esencial.

Y, sin embargo, muchos equipos de marketing aún dependen de métricas obsoletas como la puntuación del promotor neto (NPS) o las encuestas básicas de satisfacción para evaluar el impacto de la IA. Estas herramientas son útiles para comentarios amplios, pero se pierden los matices y la dinámica de la confianza en experiencias con IA.

Investigaciones recientes, incluido el trabajo de MIT Media Lab (ND) y los principales científicos de comportamiento, dejan en claro una cosa: la confianza en la IA es multidimensional, y tiene la forma de cómo las personas se sienten, piensan y se comportan en tiempo real cuando interactúan con sistemas automatizados.

Las métricas tradicionales como NPS y CSAT (puntaje de satisfacción del cliente) le dicen si un cliente está satisfecho, pero no por qué confía (o no confían) en sus sistemas de IA.

No tienen en cuenta cuán transparente es su algoritmo, qué tan bien se explica a sí mismo o cuán emocionalmente resonante se siente la interacción. En entornos impulsados ​​por la IA, necesita una forma más inteligente de comprender la confianza.

Un marco moderno para la confianza: lo que debe saber CMOS

El trabajo de MIT Media Lab en la confianza en la interacción Human-AI ofrece una lente poderosa para los especialistas en marketing. Rometa la confianza en tres dimensiones clave:

Confianza conductual

Se trata de lo que hacen los clientes, no lo que dicen. Cuando los clientes se involucren con frecuencia, optan por el intercambio de datos o regresen a sus herramientas de IA repetidamente, eso es un signo de confianza de comportamiento. Cómo rastrearlo:

• Repita el compromiso con herramientas impulsadas por la IA (por ejemplo, recomendadores de productos, chatbots).
• Tasas de opción para características de personalización.
• Puntos de entrega en viajes liderados por AI.

Confianza emocional

La confianza no es solo racional, es emocional. El tono de un asistente de voz, la empatía en la respuesta de un chatbot o cómo “humano” una recomendación siente que todo juega en la confianza emocional. Cómo rastrearlo:

• Análisis de sentimientos de transcripciones y revisiones de chat.
• Las señales de frustración o deleite del cliente de los boletos de soporte.
• Tono y lenguaje emocional en la retroalimentación de los usuarios.

Confianza cognitiva

Aquí es donde la comprensión cumple con la confianza. Cuando su IA se explica claramente, o cuando los clientes entienden lo que puede y no pueden hacer, es más probable que confíen en el resultado. Cómo rastrearlo:

• Comentarios sobre la explicación (“Entendí por qué obtuve esta recomendación”).
• Tasas de clic o aceptación del contenido o decisiones generadas por IA.
• Encuestas posteriores a la interacción que evalúan la claridad.

Los especialistas en marketing de hoy están avanzando hacia los paneles de confianza en tiempo real, herramientas que monitorean cómo los usuarios interactúan con los sistemas de IA en los canales. Estos paneles rastrean el comportamiento, el sentimiento y la comprensión de una vez.

Según los investigadores del laboratorio de medios del MIT, la combinación de estas señales proporciona una imagen de confianza más rica que cualquier encuesta. También ofrece a los equipos la agilidad para abordar los desgloses de confianza a medida que suceden, como la confusión sobre el contenido o fricción generado por la IA en los viajes de clientes con IA.

Los clientes no esperan que la IA sea perfecta. Pero esperan que sea honesto y comprensible. Por eso las marcas deberían:

• Etiquete el contenido generado por AI claramente.
• Explique cómo se toman decisiones como precios, recomendaciones o orientación.
• Dar el control de los clientes sobre datos y personalización.

Construir confianza es menos sobre la perfección tecnológica y más sobre la justicia percibida, la claridad y el respeto.

Medir esa confianza significa ir más profundo que la satisfacción. Use señales conductuales, emocionales y cognitivas para rastrear la confianza en tiempo real, y diseñar sistemas de IA que lo ganen.

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Más recursos:

Referencias

• Hofstede, G (2011) Culturas dimensionales: el modelo Hofstede en contexto, Lecturas en línea en Psicología y Cultura, 2 (1), Scholarworks.gvsu.edu/cgi/viewcontent. CGI? Artículo = 1014 & context = orpc (archivado en https://perma.cc/b7ep-94cq)
• ISACA (2024) AI Ética: navegación de diferentes contextos culturales, 6 de diciembre, www.isaca. org/recursos/noticias y tendencias/isaca-ahora-blog/2024/ai-eths-avigating-different-cultural-contexts (archivado en https://perma.cc/3xla-mrde)
• Kahr, PK, Meijer, SA, Willemsen, MC y Snijders, CCP (2023) Parece inteligente, pero actúa estúpido: el desarrollo de la confianza en el asesoramiento de IA en una tarea de toma de decisiones legal repetida, procedimientos de la 28ª Conferencia Internacional sobre Interfaces de usuarios inteligentes. doi.org/10.1145/3581641.3584058 (archivado en https://perma.cc/szf8-tsk2)
• KPMG International y la Universidad de Queensland (2023) Fideicomiso en inteligencia artificial: un estudio global, assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/au/pdf/2023/ fideicomisos
• McKinsey & Company (2023) El estado de la IA en 2023: el año de la AI generativo, www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023- generativo-ais-breakout año (archivado en https://perma.cc/v29v-qu6r)
• Proyectos de investigación de MIT Media Lab (ND), consultado el 8 de abril de 2025
• OCDE (2024) Revisión de inteligencia artificial de la OCDE de Alemania, www.oecd.org/en/ publicaciones/2024/06/oecd-artificial-intelligence-review-of-germany_c1c35ccf.html (archivado en https://permma.cc/5dbs-lvlv)
• Centro de Investigación Pew (2023) Conciencia pública de la inteligencia artificial en las actividades cotidianas, febrero, www.pewresearch.org/wp-content/uploads/sites/20/2023/02/ ps_2023.02.15_ai-awareness_rereport.pdf (archivado en https://perma.ccc/v3se-lent)
• Quantum Zeitgeist (2025) Cómo las diferencias culturales dan forma al miedo a la IA en el lugar de trabajo, Quantum News, 22 de febrero, QuantumzeItgeist.com/how-Cultural- Diferences-shape-fear-of-ai-in-thework-a-global-study-across-20-countries/ (arqueado en https://perma.ccc/3eflm)
• Tsumura, T y Yamada, S (2023) haciendo establo de confianza de un agente en una serie de tareas de éxito y fracaso a través de la empatía, Arxiv. arxiv.org/abs/2306.09447 (archivado en https://perma.cc/l7hn-b3zc)
• Foro Económico Mundial (2025) Cómo la IA puede pasar de la exageración a las soluciones globales, www. worforum.org/stories/2025/01/ai-transformation-industries-responsible-innovation/ (archivado en https://perma.cc/5alx-mdxb)

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