La Inteligencia Artificial En El Comercio Electrónico: Riesgos De Seguridad Y Estrategias Para La Protección De Datos En La Era Digital

Loading...
Thumbnail Image

Date

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

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.

Citation