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Marketing, Sales & Growth Evolution Program

Datos personales y ética comercial#

Material educativo, no asesoría legal. Verifica la norma vigente en su fuente oficial antes de aplicar cualquier contenido a una operación real.

1. Por qué esto no es un apéndice#

En marketing y ventas, casi toda actividad toca datos personales: una lista de contactos, un formulario, un registro de navegación, una grabación de llamada, un modelo que puntúa clientes. Tratar el cumplimiento como revisión final produce dos costos: rediseñar campañas ya construidas y, peor, dañar la confianza de personas reales.

Este programa trata la protección de datos como restricción de diseño: condiciona qué listas se pueden construir, qué mensajes se pueden enviar y qué decisiones se pueden automatizar.

2. Preguntas obligatorias antes de cualquier tratamiento#

Antes de construir una lista, activar una campaña o desplegar una automatización:

  1. ¿Qué datos personales estoy tratando? Enumera categorías, no «datos de clientes».
  2. ¿Cuál es la finalidad? Debe ser determinada, explícita y previa al tratamiento.
  3. ¿Cuál es la base de licitud? Consentimiento, ejecución de contrato, interés legítimo u otra prevista.
  4. ¿El titular fue informado? Debe poder saber quién trata sus datos, para qué y cómo ejercer derechos.
  5. ¿Puede ejercer sus derechos? Acceso, rectificación, cancelación y oposición con procedimiento real.
  6. ¿Por cuánto tiempo los conservo? La retención debe corresponder a la finalidad.
  7. ¿Quién más accede? Encargados, plataformas y transferencias deben estar identificados.
  8. ¿Hay decisiones automatizadas? Requieren documentación y supervisión humana.

Si alguna pregunta no tiene respuesta escrita, el tratamiento no debe iniciarse.

3. Casos frecuentes en operaciones comerciales#

PrácticaProblemaAlternativa correcta
Comprar bases de contactosSin base de licitud ni información al titularConstruir lista propia desde el perfil objetivo con origen documentado
Cargar la base de clientes en una plataforma publicitariaFinalidad distinta a la informadaVerificar finalidad declarada; informar y obtener base adecuada
Grabar llamadas sin avisarTratamiento sin información ni consentimientoInformar al inicio de la llamada y registrar el consentimiento
Enviar comunicaciones tras solicitud de bajaIncumplimiento del derecho de oposiciónProcedimiento de exclusión efectivo en todos los canales
Personalizar con inferencias no declaradasUso fuera de la finalidad informadaPersonalizar sólo con datos entregados conscientemente
Puntuar clientes con un modelo que decide sin revisiónDecisión automatizada sin supervisiónDocumentar el proceso y mantener supervisión humana
Pegar datos de clientes en una herramienta de IA externaTransferencia no evaluadaAnonimizar y definir qué categorías pueden compartirse

4. Ética comercial más allá del cumplimiento#

Cumplir la ley es el piso, no el estándar. El programa aplica tres pruebas adicionales:

Prueba de publicación#

¿La práctica resistiría ser explicada públicamente al cliente afectado? Si la respuesta depende de que el cliente no se entere, la práctica no debe usarse.

Prueba de reversibilidad#

¿El cliente mantendría su decisión si conociera toda la información relevante? Si el beneficio de la empresa depende del error del cliente, se cruzó la línea entre persuasión y manipulación.

Prueba de simetría#

¿Aceptarías esta práctica como cliente? No es un criterio suficiente, pero detecta rápidamente los casos más evidentes.

5. Persuasión legítima y manipulación#

LegítimoIlegítimo
Presentar el beneficio real con evidenciaExagerar resultados sin base
Usar prueba social verificablePublicar testimonios inventados o no autorizados
Comunicar escasez realInventar cupos o plazos que se repiten
Reducir fricción del procesoOcultar costos hasta el último paso
Recordar un carrito abandonado con frecuencia acordadaInsistir tras una solicitud de no contacto
Ofrecer una garantía claraRedactar condiciones que limitan derechos legales

6. Uso de IA: reglas del programa#

  1. Toda afirmación factual generada se verifica en fuente primaria antes de usarse en una decisión.
  2. Ninguna salida generada llega al cliente sin revisión humana.
  3. Los sistemas que ejecutan acciones no tienen autoridad sobre operaciones irreversibles.
  4. Se declara qué contenido fue generado o asistido y quién lo aprobó.
  5. Existe un registro que permite reconstruir qué hizo el sistema, cuándo y bajo qué autorización.
  6. La responsabilidad siempre es de la empresa y de la persona que aprobó, nunca del sistema.

Detalle completo en la parte 21 y en ../ai/GUARDRAILS.md.

7. Datos del propio programa#

Los conjuntos en datasets/ son sintéticos: no contienen datos de personas reales. Se generan para que los ejercicios sean reproducibles. Cualquier parecido con una empresa real es casual.

Si en un ejercicio usas datos reales de tu organización:

8. Qué hacer ante un incidente#

  1. Contener: detener el tratamiento o la comunicación que causa el daño.
  2. Evaluar: qué datos, cuántas personas, qué consecuencia posible.
  3. Reparar: corregir el efecto sobre las personas afectadas.
  4. Informar: a los afectados y a la autoridad cuando corresponda.
  5. Prevenir: causa raíz documentada y control que impida la repetición.

El orden importa: comunicar antes de reparar acelera la pérdida de confianza.


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