Los proveedores de IA vuelven a aprender la regla más antigua del negocio de los datos

Los proveedores de software están incorporando funciones de IA que pueden usar datos de clientes para mejorar los servicios de otras cuentas. Esto plantea preguntas sobre el consentimiento, la equidad y qué reciben a cambio quienes aportan datos. Andy Frawley, de TechRadar, sostiene que los proveedores se están convirtiendo en empresas de datos sin establecer de forma sistemática reglas claras para estos intercambios.

Frawley compara el problema con las cooperativas de datos que formaron los comercios por catálogo en la década de 1990. Sus miembros combinaban historiales de transacciones para encontrar posibles compradores, con un acuerdo sencillo: quien aportaba datos recibía clientes potenciales identificados mediante modelos, y quien dejaba de aportar dejaba de recibirlos. Los consorcios contra el fraude con tarjetas aplican acuerdos similares de aportación y beneficio mutuos.

HubSpot se enfrentó a la resistencia de sus clientes tras anunciar planes para agrupar datos de enriquecimiento entre cuentas, incluidos datos de contacto empresarial, información de empleadores y señales sobre la entregabilidad del correo electrónico. La iniciativa pretendía mejorar los registros de clientes potenciales en toda la plataforma y, al principio, la participación venía activada de forma predeterminada. En pocos días, HubSpot retiró el plan y dijo que las futuras funciones de enriquecimiento basadas en datos de clientes serían opcionales. Según Frawley, los equipos de ventas y operaciones de ingresos objetaron que su trabajo podía mejorar herramientas disponibles también para la competencia, sin una compensación clara.

Frawley cita la encuesta de McKinsey de 2026, que encontró que alrededor del 30% de las organizaciones había alcanzado un nivel maduro en estrategia, gobernanza y controles de IA. Afirma que los compradores empiezan a preguntar si sus datos entrenan o enriquecen modelos para otros clientes, si pueden desactivar su participación y qué reciben quienes contribuyen. También señala que, para la mayoría de los proveedores, sigue sin resolverse cómo eliminar la influencia de un cliente de un modelo en producción.

Sostiene que los contratos de IA deberían explicar qué datos alimentan los modelos compartidos, qué producen esos modelos, qué reciben quienes contribuyen y qué ocurre con la influencia de los datos cuando un cliente se marcha.