La Inteligencia Artificial En El Comercio Electrónico: Riesgos De Seguridad Y Estrategias Para La Protección De Datos En La Era Digital
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This study examines the security risks associated with Artificial Intelligence (AI)-based
personalization in e-commerce, aiming to protect user privacy without negatively impacting
customer experience. A qualitative, exploratory, and descriptive methodology was used,
specifically structured around documentary analysis of relevant secondary sources, including
specialized scientific literature, key international regulations (General Data Protection Regulation
(GDPR) and California Consumer Privacy Act (CCPA), and selected case studies. The
documentary analysis focused on identifying the primary security threats arising from the intensive
use of personal data in AI systems, highlighting unauthorized exposure of sensitive information,
algorithmic manipulation of consumer behavior, and challenges related to regulatory compliance.
Additionally, specific strategies were proposed to mitigate these risks, including advanced data
encryption implementation, increased transparency in utilized algorithms, and proactive
reinforcement of legal and regulatory compliance. The findings underscore that a balanced
integration of technology, ethical principles, and regulations is essential for achieving secure and
sustainable personalization in e-commerce. Finally, this research provides practical
recommendations aimed at helping companies align technological innovation with high security
standards, thus strengthening user trust and improving business competitiveness in today's digital
environment.
Description
Esta investigación analiza los riesgos de seguridad asociados con la personalización basada en
Inteligencia Artificial (IA) en el comercio electrónico, con el objetivo de proteger la privacidad
del usuario sin afectar negativamente su experiencia de compra. Se empleó una metodología
cualitativa, exploratoria y descriptiva, basada específicamente en un análisis documental
estructurado a partir de fuentes secundarias relevantes, como literatura científica especializada,
normativas internacionales clave (Reglamento General de Protección de Datos [GDPR] y Ley de
Privacidad del Consumidor de California [CCPA]), y estudios de caso seleccionados. Dicho
análisis documental se centró en identificar las principales amenazas de seguridad derivadas del
uso intensivo de datos personales en sistemas de IA, destacando la exposición no autorizada de
información sensible, la manipulación algorítmica del comportamiento del consumidor y los
desafíos relacionados con el cumplimiento normativo. Además, se propusieron estrategias
específicas para mitigar estos riesgos, incluyendo la implementación avanzada de cifrado de datos,
el aumento de transparencia en los algoritmos utilizados, y el fortalecimiento proactivo del
cumplimiento legal y normativo. Los resultados obtenidos subrayan que una integración
equilibrada entre tecnología, principios éticos y regulación constituye un factor esencial para
lograr una personalización segura y sostenible en el comercio electrónico. Finalmente, esta
investigación aporta recomendaciones prácticas dirigidas a las empresas para alinear la innovación
tecnológica con altos estándares de seguridad, fortaleciendo así la confianza del usuario y
mejorando la competitividad empresarial en el entorno digital actual.
