Pricing dinámico y recomendaciones bajo control

🏷️

Pricing dinámico sin auditoría de equidad para consumidores

Los algoritmos de pricing que cobren sistemáticamente más a grupos demográficos específicos pueden generar reclamos ante la SIC por prácticas comerciales discriminatorias.

🛒

Sistemas de recomendación sin control de sesgos

Un sistema de recomendación que excluya sistemáticamente ciertos grupos de productos puede generar quejas ante la SIC y daño reputacional difícil de revertir.

👤

Personalización algorítmica sin base legal clara

El uso de datos personales para personalización sin base legal clara en la Ley 1581/2012 expone al retailer a sanciones de la SIC y reclamaciones individuales de usuarios.

Caso ilustrativo — Retail

Caso ilustrativo — disponible desde mes 3

Qué hace SoberanIA para Retail

🗂️§8.2

Inventario de Sistemas de IA

Registro de algoritmos de pricing, recomendación y personalización

⚖️§6.1.2

Evaluación de Impacto Algorítmico

EBIA para modelos de pricing con análisis de impacto en consumidores vulnerables

📜§5.2

Política de IA con Firma Digital

Política de uso ético de IA en experiencia de cliente y pricing

🚨§8.7

Gestión de Incidentes

Respuesta a incidentes de pricing discriminatorio o recomendaciones inapropiadas

Normativa aplicable para Retail

ISO 42001

Marco de gestión para sistemas de IA en decisiones comerciales de pricing, recomendación y personalización

Ley 1480 de 2011 — Estatuto del Consumidor

Prohíbe prácticas comerciales que induzcan en error al consumidor; el pricing discriminatorio algorítmico puede caer bajo el escrutinio de la SIC

Ley 1581 de 2012

Protección de datos personales en perfilamiento, segmentación y personalización de ofertas comerciales

© 2026 SoberanIA — Plataforma de Gobernanza de IA