{"id":2839,"date":"2026-10-01T13:45:27","date_gmt":"2026-10-01T13:45:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/?p=2839"},"modified":"2026-10-01T14:27:23","modified_gmt":"2026-10-01T14:27:23","slug":"privacidad-e-ia-en-estados-unidos-de-las-nuevas-normativas-a-una-estrategia-de-marketing-basada-en-datos-con-una-gobernanza-definida","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/es\/blog\/privacidad-e-ia-en-estados-unidos-de-las-nuevas-normativas-a-una-estrategia-de-marketing-basada-en-datos-con-una-gobernanza-definida\/","title":{"rendered":"Privacidad e IA en Estados Unidos: de las nuevas normativas a una estrategia de marketing basada en datos con una gobernanza definida"},"content":{"rendered":"

Las nuevas normas estadounidenses sobre privacidad e IA<\/strong> est\u00e1n influyendo en las decisiones operativas del marketing: desde la selecci\u00f3n de proveedores de datos y la creaci\u00f3n de audiencias hasta el uso de modelos de inteligencia artificial. Para las empresas que operan en varios estados, el reto consiste en traducir requisitos diferentes en una estrategia coherente que permita impulsar la adquisici\u00f3n y retenci\u00f3n de clientes<\/strong> mientras cambian las condiciones de uso de los datos.<\/p>\n

El informe U.S. State Privacy and AI Legislative Insights \u2014 Summer 2026<\/a><\/em>, elaborado por Caroline Hudson, socia de Loeb & Loeb, describe las principales novedades de este panorama. La creciente atenci\u00f3n a los intermediarios de datos<\/strong>, los datos personales sensibles<\/strong> y la toma de decisiones automatizada<\/strong> ampl\u00eda las responsabilidades de las empresas a lo largo del proceso que conecta recopilaci\u00f3n, an\u00e1lisis y activaci\u00f3n.<\/p>\n

Comprender estos cambios permite identificar las capacidades que necesita el marketing: conocer mejor los datos disponibles, extraer valor de ellos y aplicar sus condiciones de uso a las operaciones cotidianas. La tecnolog\u00eda puede responder a estas necesidades conectando la inteligencia de clientes<\/strong> con la activaci\u00f3n de marketing<\/strong>.<\/p>\n

El marco legislativo de EE. UU.: requisitos estatales que se superponen<\/h2>\n

En Estados Unidos, la privacidad de los consumidores sigue regulada por un conjunto de leyes estatales de privacidad<\/strong>, junto con disposiciones federales y sectoriales. Para el marketing, esto implica cumplir requisitos que comparten algunos principios, pero difieren en sus umbrales de aplicaci\u00f3n, definiciones, excepciones y restricciones.<\/p>\n

Las principales novedades incluyen la ampliaci\u00f3n de las normas sobre intermediarios de datos, un mayor alcance de las leyes de privacidad, restricciones m\u00e1s estrictas sobre los datos sensibles, la protecci\u00f3n de ni\u00f1os y adolescentes y nuevos requisitos para determinados usos de la IA.<\/p>\n

Esta fragmentaci\u00f3n tiene consecuencias pr\u00e1cticas. Un mismo proceso de activaci\u00f3n de datos<\/strong> puede requerir evaluaciones diferentes seg\u00fan el estado, los datos utilizados, las partes implicadas y la finalidad del tratamiento. Las empresas necesitan, por tanto, procesos capaces de incorporar estas diferencias y adaptarse a futuras actualizaciones.<\/p>\n

Intermediarios de datos: mayor atenci\u00f3n al origen y a la circulaci\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/h3>\n

Las normativas sobre intermediarios de datos<\/strong>, o data brokers, est\u00e1n ampliando el conjunto de empresas sujetas a obligaciones espec\u00edficas mediante nuevas definiciones y mecanismos para que los consumidores ejerzan sus derechos.<\/p>\n

Nueva Jersey ha introducido la categor\u00eda de \u00abdata collectors\u00bb<\/strong>: empresas que recopilan informaci\u00f3n directamente de los consumidores y despu\u00e9s la venden o conceden bajo licencia a un intermediario de datos. La recopilaci\u00f3n directa no excluye, por tanto, la aplicaci\u00f3n de estas obligaciones cuando la informaci\u00f3n se comercializa posteriormente. El inicio del registro est\u00e1 previsto para la primavera de 2027.<\/p>\n

En California, la Delete Request and Opt-out Platform<\/strong>, o DROP<\/strong>, permite a los residentes enviar una solicitud centralizada de eliminaci\u00f3n a los intermediarios de datos registrados. Desde el 1 de agosto de 2026, estos deben acceder a la plataforma al menos cada 45 d\u00edas para comenzar a tramitar las solicitudes de eliminaci\u00f3n.<\/p>\n

Connecticut sigue un calendario distinto: las disposiciones sobre intermediarios de datos entran en vigor el 1 de octubre de 2026, la obligaci\u00f3n de registro comienza el 1 de enero de 2027 y los residentes podr\u00e1n presentar solicitudes mediante el mecanismo centralizado a partir del 1 de julio de 2028.<\/p>\n

Para los equipos de marketing que utilizan datos comprados o servicios de enriquecimiento de datos<\/strong>, estas novedades hacen m\u00e1s importante conocer la procedencia de la informaci\u00f3n<\/strong>, las condiciones del proveedor y los cambios que pueden afectar a su utilizaci\u00f3n. Las obligaciones de los intermediarios tambi\u00e9n influyen en el ecosistema del que el marketing obtiene datos para la segmentaci\u00f3n publicitaria, el an\u00e1lisis y el enriquecimiento de perfiles.<\/p>\n

Datos personales sensibles: tambi\u00e9n cuentan los atributos derivados<\/h3>\n

Otro cambio importante es la ampliaci\u00f3n de las categor\u00edas de datos personales sensibles<\/strong> y de las protecciones asociadas.<\/p>\n

Las definiciones pueden incluir informaci\u00f3n sanitaria, datos biom\u00e9tricos y neuronales, determinados identificadores financieros y gubernamentales y otras categor\u00edas protegidas. En algunos estados, las disposiciones sobre datos sensibles tambi\u00e9n se aplican a empresas que no alcanzan los umbrales habituales de las leyes generales de privacidad.<\/p>\n

Para el marketing, el tratamiento de las inferencias<\/strong> resulta especialmente relevante. En Maryland, la definici\u00f3n incluye atributos sensibles deducidos de los datos, como informaci\u00f3n sobre salud, religi\u00f3n o vida sexual.<\/p>\n

La evaluaci\u00f3n debe abarcar, por tanto, los resultados de los an\u00e1lisis y los modelos<\/strong>. Un conjunto de datos puede contener compras, interacciones o textos aparentemente ordinarios, mientras que un segmento generado a partir de ellos puede revelar una caracter\u00edstica sensible.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n tambi\u00e9n afecta a lo que la empresa deduce sobre el consumidor, m\u00e1s all\u00e1 de la informaci\u00f3n recopilada inicialmente. Un modelo que estima la probabilidad de una nueva compra y otro que intenta inferir una condici\u00f3n de salud generan atributos con implicaciones diferentes. Esta distinci\u00f3n adquiere importancia cuando la IA predictiva<\/strong> y la segmentaci\u00f3n de clientes<\/strong> se integran en los procesos de marketing.<\/p>\n

Restricciones a la venta y al intercambio: el consentimiento no autoriza todos los usos<\/h3>\n

Varios estados est\u00e1n introduciendo o reforzando prohibiciones sobre la venta de datos personales sensibles, datos de geolocalizaci\u00f3n precisa<\/strong> e informaci\u00f3n relativa a menores. Algunas restricciones son absolutas: el consentimiento no constituye una excepci\u00f3n<\/strong> que permita la actividad prohibida.<\/p>\n

Las empresas deben distinguir entre actividades permitidas bajo determinadas condiciones y actividades prohibidas por la normativa aplicable.<\/p>\n

Los t\u00e9rminos \u00absale\u00bb y \u00absharing\u00bb<\/strong>, es decir, venta e intercambio de datos, tambi\u00e9n requieren atenci\u00f3n. Su significado jur\u00eddico puede ir m\u00e1s all\u00e1 de la transferencia de informaci\u00f3n a cambio de dinero y abarcar flujos utilizados en el ecosistema publicitario.<\/p>\n

En California, sharing se refiere a compartir informaci\u00f3n personal para publicidad conductual entre distintos contextos<\/strong>, o cross-context behavioral advertising. Los consumidores tienen derecho a oponerse a la venta y al intercambio de sus datos<\/strong>. Las condiciones en las que se env\u00eda informaci\u00f3n a un socio publicitario pasan a formar parte de la planificaci\u00f3n de las campa\u00f1as.<\/p>\n

La transformaci\u00f3n t\u00e9cnica de un identificador no elimina necesariamente estas obligaciones. Los datos sometidos a hashing<\/strong> y utilizados para establecer coincidencias pueden seguir vincul\u00e1ndose a una persona y continuar dentro de las definiciones de datos personales.<\/p>\n

Menores: la segmentaci\u00f3n debe incorporar restricciones por edad<\/h3>\n

La protecci\u00f3n de ni\u00f1os y adolescentes<\/strong> contin\u00faa desarroll\u00e1ndose mediante reglas que difieren seg\u00fan la edad, la actividad y el tipo de servicio.<\/p>\n

Las disposiciones incluyen restricciones a la venta de datos, a la publicidad dirigida<\/strong> y al uso de determinadas funciones en l\u00ednea. Algunas leyes tambi\u00e9n establecen requisitos de comprobaci\u00f3n de edad<\/strong>, o age assurance, consentimiento parental<\/strong> y configuraciones espec\u00edficas de privacidad.<\/p>\n

Para el marketing, esto significa que pertenecer a un segmento comercial no basta para determinar la elegibilidad para la activaci\u00f3n<\/strong>. Un cliente puede cumplir los criterios de una campa\u00f1a y, al mismo tiempo, estar sujeto a una exclusi\u00f3n relacionada con su edad.<\/p>\n

Las empresas deben conectar sus criterios comerciales con la informaci\u00f3n y las reglas que utilizan para determinar qu\u00e9 audiencias pueden alcanzar a trav\u00e9s de cada canal.<\/p>\n

IA y toma de decisiones automatizada: la finalidad determina las obligaciones<\/h3>\n

Las leyes estadounidenses sobre IA<\/strong> abordan diferentes \u00e1mbitos: transparencia, chatbots, contenido sint\u00e9tico, modelos de IA de frontera, precios algor\u00edtmicos y toma de decisiones automatizada.<\/p>\n

Las empresas que utilizan IA predictiva necesitan comprender qu\u00e9 disposiciones afectan a sus casos de uso. Las normas sobre deepfakes o chatbots de compa\u00f1\u00eda responden a cuestiones diferentes de las relacionadas con decisiones automatizadas sobre consumidores.<\/p>\n

Colorado ofrece un ejemplo concreto. La ley SB26-189<\/strong> sustituye el marco anterior por requisitos para tecnolog\u00edas de toma de decisiones automatizada<\/strong> que influyen de forma sustancial en decisiones con consecuencias significativas<\/strong>, o consequential decisions, en \u00e1mbitos como empleo, educaci\u00f3n, vivienda, servicios financieros, seguros y atenci\u00f3n sanitaria. Las obligaciones comienzan el 1 de enero de 2027 e incluyen documentaci\u00f3n, avisos a los consumidores y derechos relacionados con las decisiones afectadas.<\/p>\n

Una predicci\u00f3n utilizada en una campa\u00f1a de marketing minorista no queda autom\u00e1ticamente sujeta a estos requisitos. La funci\u00f3n del modelo, el sector y los efectos de la decisi\u00f3n contribuyen a determinar el marco aplicable.<\/p>\n

Definir claramente cada uso de la IA permite conectar la tecnolog\u00eda con su funci\u00f3n concreta. Estimar el valor de vida del cliente<\/strong>, seleccionar destinatarios de una campa\u00f1a y contribuir a una decisi\u00f3n sobre el acceso a un servicio son actividades diferentes.<\/p>\n

De las normativas a las nuevas necesidades del marketing<\/h2>\n

Estos cambios convierten la gobernanza de datos<\/strong> en una capacidad operativa. Las empresas deben conectar las condiciones de uso de la informaci\u00f3n con los procesos que generan predicciones, audiencias y se\u00f1ales publicitarias.<\/p>\n

La primera necesidad es disponer de una base de datos compartida y con un origen identificable<\/strong>. Las fuentes, los atributos disponibles y las condiciones de uso resultan m\u00e1s dif\u00edciles de gestionar cuando el marketing trabaja con exportaciones y conjuntos de datos repartidos entre distintos sistemas.<\/p>\n

La segunda es extraer m\u00e1s valor de la relaci\u00f3n directa con el cliente<\/strong>. La mayor atenci\u00f3n a los intermediarios de datos hace estrat\u00e9gico comprender qu\u00e9 pueden aportar las compras, las interacciones y el historial de clientes antes de incorporar informaci\u00f3n externa.<\/p>\n

La tercera es integrar preferencias y exclusiones en las audiencias<\/strong>. La informaci\u00f3n sobre elegibilidad debe poder utilizarse junto con los criterios comerciales para que las reglas definidas por la empresa lleguen hasta la ejecuci\u00f3n de las campa\u00f1as.<\/p>\n

La cuarta es dise\u00f1ar flujos de activaci\u00f3n coherentes con los objetivos<\/strong>. Para cada destino, el marketing debe poder seleccionar los eventos, valores y atributos que utilizar\u00e1, vinculando las transferencias a una finalidad precisa.<\/p>\n

Estas necesidades requieren una colaboraci\u00f3n m\u00e1s estrecha entre los equipos de marketing y datos. Una base compartida y herramientas de activaci\u00f3n integradas pueden facilitar esa colaboraci\u00f3n y reducir el trabajo manual<\/strong> necesario para pasar del an\u00e1lisis a la campa\u00f1a.<\/p>\n

C\u00f3mo responde la Bytek Prediction Platform a estas necesidades<\/h2>\n

La Bytek Prediction Platform<\/strong> conecta los datos del data warehouse con la generaci\u00f3n de inteligencia predictiva<\/strong> y la activaci\u00f3n de marketing. Su contribuci\u00f3n se integra en las pol\u00edticas y los procesos de gobernanza de la empresa, facilitando su aplicaci\u00f3n a casos de uso operativos.<\/p>\n

IA warehouse-native: trabajar sobre una base compartida<\/h3>\n

La BPP utiliza una arquitectura warehouse-native y zero-copy<\/strong>: el procesamiento predictivo se ejecuta en el data warehouse<\/strong>, aprovechando los datos presentes en la infraestructura de la empresa.<\/p>\n

Este enfoque permite a los equipos de marketing y datos trabajar sobre una base com\u00fan, reduciendo la necesidad de crear un repositorio operativo adicional de datos de origen para ejecutar los modelos.<\/p>\n

El beneficio es una mayor continuidad entre preparaci\u00f3n de datos, creaci\u00f3n de atributos y uso en marketing<\/strong>. Los conjuntos de datos seleccionados por el equipo de datos pueden servir como base para predicciones y segmentos, junto con la informaci\u00f3n necesaria para determinar la elegibilidad para las actividades previstas.<\/p>\n

En un panorama normativo fragmentado, esta estructura facilita la adaptaci\u00f3n de los procesos. Cuando cambian los datos de entrada o los criterios definidos por la empresa, el trabajo puede organizarse alrededor de la misma base, limitando la proliferaci\u00f3n de versiones independientes.<\/p>\n

Inteligencia predictiva: obtener m\u00e1s valor de los datos propios<\/h3>\n

Los modelos de la BPP, entre ellos Action Prediction<\/strong>, Predictive Lifetime Value<\/strong>, AI RFM<\/strong> y Churn<\/strong>, convierten el historial de clientes en informaci\u00f3n \u00fatil para decidir d\u00f3nde concentrar los esfuerzos de adquisici\u00f3n y retenci\u00f3n.<\/p>\n

Para una marca, esto permite ir m\u00e1s all\u00e1 de segmentaciones basadas \u00fanicamente en la \u00faltima compra o en el gasto hist\u00f3rico. El valor de vida del cliente predictivo<\/strong> tiene en cuenta el valor futuro esperado; Action Prediction estima la probabilidad de una acci\u00f3n determinada; y los modelos de churn ayudan a identificar clientes con riesgo de abandono.<\/p>\n

Estos conocimientos pueden apoyar la priorizaci\u00f3n de inversiones, la diferenciaci\u00f3n de estrategias de interacci\u00f3n con los clientes<\/strong> y la identificaci\u00f3n de oportunidades de reactivaci\u00f3n.<\/p>\n

El beneficio consiste en aprovechar mejor la informaci\u00f3n ya disponible. Muchas decisiones de marketing pueden apoyarse en una interpretaci\u00f3n m\u00e1s profunda de los datos propios o first-party data<\/strong>, reduciendo la necesidad de comprar nuevos atributos personales para cada iniciativa.<\/p>\n

Enriquecimiento de datos: crear e integrar los atributos que necesita el marketing<\/h3>\n

La BPP ofrece tres v\u00edas complementarias para enriquecer la inteligencia de clientes: Field Builder<\/strong>, AI Data Enrichment<\/strong> y Data Enrichment API<\/strong>. El equipo puede elegir c\u00f3mo obtener una informaci\u00f3n seg\u00fan los datos disponibles y el caso de uso, aprovechando primero el patrimonio de la empresa e integrando fuentes externas cuando sea necesario.<\/p>\n

Field Builder<\/strong> permite crear atributos mediante agregaciones, f\u00f3rmulas, condiciones, operaciones de texto y b\u00fasquedas de correspondencias. El equipo puede calcular el n\u00famero de pedidos en los \u00faltimos 90 d\u00edas, el margen acumulado, los d\u00edas transcurridos desde la \u00faltima compra o los niveles de interacci\u00f3n. La informaci\u00f3n distribuida entre varios registros se convierte en campos utilizables para la segmentaci\u00f3n y la activaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

El beneficio es obtener nueva informaci\u00f3n \u00fatil a partir de los datos propios disponibles, reduciendo la dependencia de fuentes externas<\/strong> cuando la respuesta puede extraerse del historial de clientes. Ante una mayor atenci\u00f3n al origen y a la circulaci\u00f3n de los datos, este enfoque permite enriquecer la segmentaci\u00f3n con informaci\u00f3n cuyo contexto de recopilaci\u00f3n la empresa ya conoce.<\/p>\n

Un objetivo como \u00abreactivar a clientes de alto valor que no han comprado en dos meses\u00bb puede traducirse en criterios precisos, combinando una predicci\u00f3n de valor con un campo que indique los d\u00edas desde la \u00faltima compra. Los atributos creados pueden reutilizarse en iniciativas posteriores.<\/p>\n

AI Data Enrichment<\/strong> permite obtener atributos de contenidos existentes mediante un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/strong>, o LLM, para tareas como categorizaci\u00f3n, extracci\u00f3n de texto, resumen y an\u00e1lisis de sentimiento. Una marca puede, por ejemplo, transformar comentarios escritos en categor\u00edas relacionadas con entrega, embalaje o atenci\u00f3n al cliente. Contenidos antes dif\u00edciles de utilizar se convierten en informaci\u00f3n estructurada<\/strong>, \u00fatil para identificar problemas recurrentes y dise\u00f1ar acciones m\u00e1s pertinentes.<\/p>\n

Cuando el caso de uso requiere informaci\u00f3n adicional, Data Enrichment API<\/strong> conecta el data warehouse con proveedores externos e integra los atributos obtenidos en la base utilizada por marketing. Esto permite a\u00f1adir datos en respuesta a una necesidad espec\u00edfica, con una selecci\u00f3n dirigida de las fuentes y de la informaci\u00f3n necesaria.<\/p>\n

Estas tres v\u00edas permiten calcular atributos a partir de datos existentes, derivarlos de contenidos disponibles o integrarlos a trav\u00e9s de un proveedor. El beneficio es una inteligencia de clientes m\u00e1s completa<\/strong>, limitando la adquisici\u00f3n de nuevos datos a lo que realmente exige el objetivo de marketing.<\/p>\n

Audience Manager: combinar prioridades comerciales y elegibilidad<\/h3>\n

Audience Manager<\/strong> permite crear audiencias combinando atributos disponibles y resultados predictivos.<\/p>\n

Cuando la base de datos contiene los atributos de elegibilidad<\/strong> definidos por la empresa, estos pueden incorporarse a los criterios de segmentaci\u00f3n junto con el valor del cliente, el comportamiento reciente y la propensi\u00f3n a actuar.<\/p>\n

Una campa\u00f1a de recuperaci\u00f3n de clientes<\/strong>, o win-back, puede seleccionar clientes con un valor de vida predictivo elevado, sin compras en los \u00faltimos 60 d\u00edas y elegibles para el canal elegido. La misma base puede apoyar una audiencia de exclusi\u00f3n<\/strong> para quienes hayan comprado recientemente.<\/p>\n

El beneficio es incorporar las reglas en la definici\u00f3n del segmento<\/strong>, reduciendo la necesidad de corregir las listas manualmente despu\u00e9s de crearlas. Los equipos de marketing y datos pueden conectar la informaci\u00f3n disponible con una l\u00f3gica de activaci\u00f3n m\u00e1s coherente.<\/p>\n

Las audiencias pueden activarse en los destinos compatibles, conectando la inteligencia de clientes con las plataformas utilizadas para ejecutar las campa\u00f1as.<\/p>\n

Signals Manager: orientar la optimizaci\u00f3n hacia el valor<\/h3>\n

Signals Manager<\/strong> admite integraciones como Enhanced Conversions<\/strong>, Conversion Adjustments<\/strong> y Meta Conversions API<\/strong>, conectando los datos de la empresa con las se\u00f1ales utilizadas por las plataformas publicitarias.<\/p>\n

Para marketing, el beneficio es dise\u00f1ar la optimizaci\u00f3n de campa\u00f1as<\/strong> alrededor de eventos y valores que reflejen mejor los objetivos del negocio. Las compras con valores diferentes pueden tratarse de forma distinta, mientras que los conocimientos predictivos pueden contribuir a una estrategia orientada al valor de vida del cliente, seg\u00fan las capacidades de cada destino.<\/p>\n

Esto permite trabajar en la calidad de las se\u00f1ales<\/strong>: seleccionar informaci\u00f3n significativa para la optimizaci\u00f3n y organizar el flujo alrededor de los usuarios, eventos y atributos definidos para el caso de uso.<\/p>\n

En un contexto de mayor atenci\u00f3n a la circulaci\u00f3n de los datos, una configuraci\u00f3n precisa de las se\u00f1ales ayuda a vincular cada transferencia con un objetivo concreto de marketing.<\/p>\n

Conectar la gobernanza de datos con la activaci\u00f3n de marketing<\/h2>\n

Las nuevas normativas estadounidenses exigen que las empresas conozcan mejor los datos que utilizan y apliquen sus condiciones de uso hasta la ejecuci\u00f3n del marketing. Esto refuerza el valor de una estrategia de datos propios<\/strong> en la que an\u00e1lisis, segmentaci\u00f3n y activaci\u00f3n trabajen sobre una misma base.<\/p>\n

La BPP apoya este enfoque aprovechando los datos del warehouse, transform\u00e1ndolos en predicciones y atributos y conect\u00e1ndolos con los destinos de marketing. La informaci\u00f3n sobre elegibilidad definida por la empresa puede utilizarse junto con los criterios comerciales, mientras que las audiencias y las se\u00f1ales se construyen en funci\u00f3n de los objetivos de cada iniciativa.<\/p>\n

El beneficio es un paso m\u00e1s directo de los datos a las acciones<\/strong>: extraer inteligencia de la informaci\u00f3n disponible, reducir el uso de fuentes externas cuando no son necesarias e incorporar las reglas de la empresa a los procesos de activaci\u00f3n. Una base operativa que ayuda al marketing a adaptarse a los cambios normativos mientras sigue trabajando en adquisici\u00f3n, valor del cliente y retenci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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