La integración entre neuromarketing e Inteligencia Artificial transforma la medición de la conducta humana, pero plantea riesgos sobre privacidad y sesgos predictivos. Frente a las sanciones de la SIC en Colombia y las restricciones de la Unión Europea sobre biometría, el debate no radica en cuánto medir, sino en preservar la confianza y los límites…
Carlos José Salgado Rohner. Jefe del departamento de Mercadeo de la Escuela Internacional de Ciencias Económicas y Administrativas de la Universidad de La Sabana.
Durante años, buena parte de la investigación de mercados se basó en una pregunta sencilla: ¿qué dice el consumidor que piensa, siente o recuerda? El problema es que las personas no siempre pueden explicar por qué miramos un empaque, qué nos activa emocionalmente o qué elemento de una experiencia termina inclinando la decisión. Por esa razón, herramientas como el seguimiento ocular (eye-tracking), la electroencefalografía (EEG) o la respuesta galvánica de la piel (GSR) ampliaron la capacidad de observación en el comportamiento del consumidor.
Ese avance es valioso, pero también exige una precisión que a veces se pierde en el entusiasmo tecnológico. Un seguidor ocular (eye tracker) puede mostrarnos dónde se dirige la mirada, cuánto tiempo permanece en un área o qué elementos pasan inadvertidos; no lee pensamientos. La GSR permite observar cambios de activación fisiológica, pero por sí sola no nos dice si esa activación es positiva o negativa. El EEG registra actividad eléctrica cerebral asociada con ciertos procesos, pero tampoco convierte al investigador en lector de mentes. La neurociencia aplicada al consumidor es poderosa precisamente cuando reconoce sus límites.
La novedad es que la Inteligencia Artificial está cambiando la escala del problema. Una revisión sistemática publicada en 2026, basada en 95 estudios, muestra que la IA ya se está integrando al neuromarketing para detectar emociones, analizar señales multimodales y desarrollar modelos predictivos del comportamiento. Lo que antes requería horas de procesamiento puede convertirse en análisis casi en tiempo real. Y cuando eye-tracking, señales fisiológicas, video, voz y comportamiento digital empiezan a combinarse, la pregunta deja de ser únicamente qué podemos medir. Empieza a ser qué deberíamos medir.
Desde el marketing, la oportunidad es enorme. Podemos probar un empaque antes de lanzarlo, detectar qué parte de una página web genera fricción, entender qué estímulo capta la atención en un punto de venta o identificar momentos de mayor activación durante una experiencia. Bien utilizadas, estas herramientas pueden reducir incertidumbre, mejorar productos y evitar decisiones basadas exclusivamente en lo que el consumidor declara.
Pero también hay una frontera delicada. Medir una fijación durante un experimento, con consentimiento informado y un propósito claro, no es lo mismo que inferir emociones de forma continua mientras una persona navega, compra o trabaja sin saber qué se está analizando. La diferencia tecnológica puede parecer pequeña; la diferencia ética es enorme.
La literatura reciente sobre ética del neuromarketing identifica justamente la privacidad, la confidencialidad, la autonomía, el consentimiento y la validez científica como algunas de sus principales preocupaciones. Y hay una razón adicional para ser prudentes: la IA puede dar apariencia de precisión a una inferencia que sigue siendo probabilística. Un algoritmo puede clasificar una respuesta como ‘engagement’, ‘estrés’ o ‘emoción positiva’, pero eso no convierte automáticamente esa etiqueta en una verdad psicológica.
Colombia ya tiene señales claras sobre la sensibilidad de esta discusión. La Superintendencia de Industria y Comercio considera los datos biométricos como datos sensibles y ha insistido en que su tratamiento requiere mayores garantías. En 2025 ordenó ofrecer alternativas al reconocimiento facial en un conjunto residencial y sancionó a Mercado Libre por condicionar el acceso a una cuenta al suministro de información biométrica. No son casos de neuromarketing, pero sí contienen una lección aplicable: que una tecnología sea útil no significa que el consumidor deba entregarle todos sus datos para acceder a un servicio.
Europa ha ido incluso más lejos. Su reglamento de Inteligencia Artificial prohíbe, salvo excepciones médicas o de seguridad, sistemas de IA destinados a inferir emociones en lugares de trabajo y centros educativos. Más que una respuesta definitiva, es una advertencia sobre hacia dónde puede desplazarse la frontera cuando la capacidad de medir supera la capacidad de gobernar esa medición.
Por eso, el futuro del neuromarketing no debería depender de cuánto podamos observar del consumidor, sino de la calidad de las preguntas que decidamos hacer. Necesitamos consentimiento real, transparencia, minimización de datos, validación científica y claridad sobre qué inferencias permite cada herramienta.
También necesitamos que la innovación preserve una salida: que el consumidor conserve control sobre la información que entrega y sobre el uso que se hace de ella.Podemos medir cada vez más. Esa es una buena noticia para la ciencia y para el diseño de mejores experiencias. Pero la capacidad tecnológica no debería convertirse automáticamente en permiso. En marketing, entender mejor al consumidor puede construir valor. Sentir que lo estamos observando demasiado puede destruir algo mucho más difícil de recuperar: su confianza.