Cómo Shein y Temu usan inteligencia artificial para hacerte comprar sin darte cuenta

En los últimos años, han surgido en el mercado varias páginas web que venden productos a precios ultrabajos. Shein, Temu y AliExpress, por mencionar solo algunas, están revolucionando el panorama del comercio electrónico. Según un estudio realizado por BPCE Digital & Payments, el número de tarjetas de pago que registraron al menos una transacción mensual en una página de descuentos aumentó un 20% entre el primer trimestre de 2022 y el de 2023.

Esto no sorprende, dado que la página web de Temu recibe millones de visitantes cada mes, según datos de la Federación de Comercio Electrónico y Venta a Distancia (FEVAD). A mediados de julio de 2025, las plataformas de bajo coste representaban el 22% de los paquetes gestionados por el servicio postal, frente al 5% de hace cinco años. Se prevé que este aumento continúe, con un crecimiento total del sector del 6.5% en 2025.

Por supuesto, la inflación descontrolada en los últimos años explica en parte este auge. Pero no es la única explicación. El uso de la inteligencia artificial (IA), que constituye la base del modelo de negocio de estas plataformas, contribuye a fidelizar a los consumidores.

Perfilado conductual en Shein y Temu

En nuestros últimos artículos sobre Shein y Temu, analizamos el funcionamiento interno de estas plataformas. Mediante el análisis de los datos de comportamiento de los usuarios, las herramientas de IA que utilizan pueden identificar a los clientes con mayor probabilidad de compra y personalizar los mensajes publicitarios que reciben.

Los algoritmos predictivos también analizan el comportamiento de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas. Este enfoque busca crear una necesidad antes incluso de que surja, aprovechando la sensación de escasez y urgencia. Es el conocido FOMO o “miedo a perderse algo”.

Estos algoritmos predictivos existen desde hace muchos años. Sin embargo, sus nuevas capacidades, potenciadas por herramientas de IA, están inaugurando una nueva era, adaptándose aún más precisa y rápidamente a cada usuario de internet. Al final de cada página, aparece una lista de “artículos que también vieron otros usuarios”, similares al producto buscado. Esta técnica clásica de marketing se lleva un paso más allá: los algoritmos presentan constantemente nuevo contenido al cliente para estudiar su reacción.

Cada interacción (como un clic para añadir un artículo a la cesta) se analiza en tiempo real.

El algoritmo, con el apoyo de la IA, utiliza estos datos para animar al usuario a comprar otros productos que no buscaba inicialmente.

Usar el juego para vender

La gamificación se refiere al uso de mecánicas de juego con fines de marketing para captar la atención de los clientes.

En la aplicación Temu, las interfaces se inspiran en los juegos de azar. Estos son conocidos por su alto poder adictivo: ruletas de la fortuna, cuentas regresivas que destacan ofertas por tiempo limitado, regalos y códigos promocionales para desbloquear, etc. Estos estímulos constantes generan una sensación de urgencia en el usuario, a la vez que alteran el mecanismo bioquímico del circuito de recompensa. La IA permite una mayor precisión y diversificación de los “juegos” ofrecidos, en detrimento de los compradores (y sin que estos se den cuenta).

En Temu, los minijuegos integrados en la aplicación móvil (como Farmland y Fishland) prometen artículos gratuitos y cupones de descuento. Se utilizan sistemas de puntos y cupones para incentivar a los usuarios a regresar al sitio con frecuencia. También se envían notificaciones personalizadas en momentos oportunos, basadas en los datos recopilados sobre el usuario.

Además, los algoritmos de precios dinámicos (que ajustan los precios según las variaciones de la demanda) muestran descuentos que pueden tener un gran impacto en los consumidores. Aquí también, la IA demuestra ser una herramienta que multiplica este poder.

Tiendas online personalizadas

La hiperpersonalización de las plataformas es otra estrategia clave. Gracias a la IA, que recopila grandes cantidades de datos sobre los perfiles de usuario, cada cliente tiene una tienda online diferente, personalizada según su historial, gustos, preferencias y aversiones.

Esto aumenta la probabilidad de compras impulsivas.

La contribución más significativa de la IA al éxito de Shein va mucho más allá y precede a la llegada de los clientes a la plataforma. Shein ha desarrollado sus propias herramientas y algoritmos de IA para recopilar y analizar datos. Mediante estas herramientas, Shein rastrea el comportamiento de los clientes en internet (tanto dentro como fuera de su sitio web) y también analiza los resultados de búsqueda online, las publicaciones en redes sociales y los sitios web de la competencia.

Estas herramientas son fundamentales para el éxito de Shein. Le permiten identificar tendencias (colores, precios, diseños) en tiempo real o casi real, y ajustar el diseño y la producción de sus productos con gran rapidez. Esto se debe a que todos estos datos se comparten con los proveedores que fabrican los artículos que vende Shein. El proceso se facilita gracias a una estrategia que prioriza la producción en pequeñas series (100 unidades o menos) de todos los productos nuevos.

Importantes cuestiones éticas

Todos estos factores plantean cuestiones éticas, dada la opacidad de los algoritmos y la falta de transparencia en cuanto al uso de los datos recopilados.

En 2022, Shein fue multada por el estado de Nueva York por no informar a casi 40 millones de usuarios sobre una filtración de datos ocurrida en 2018. Como se mencionó anteriormente, la empresa también está siendo investigada por la Comisión Europea, que la acusa de al menos seis prácticas engañosas o abusivas hacia los consumidores (como descuentos falsos, información engañosa, ocultamiento de datos de contacto, entre otras).

Entonces, ¿hasta qué punto debería regularse la IA en las ventas y el marketing online? ¿Qué límites deberían establecerse? ¿Hasta dónde debería llegar la protección del consumidor? Según un informe de Statista de 2024, los sistemas de recomendación basados ​​en IA influyen en casi el 35 % de las compras online, lo que demuestra su considerable impacto.

La Ley de Servicios Digitales (DSA) y la Ley de IA de la UE refuerzan la protección del consumidor al mejorar la transparencia, la responsabilidad y la seguridad en el ámbito digital. La DSA tiene como objetivo garantizar que los usuarios estén protegidos del contenido online ilegal o dañino, los diseños manipuladores y los algoritmos opacos. La Ley de IA impide el uso de sistemas de IA de alto riesgo o engañosos, exige una divulgación clara cuando se utiliza IA y establece salvaguardias contra los sesgos, la discriminación y el abuso.

Sin embargo, surgen interrogantes sobre su alcance e impacto: ¿cómo abordan específicamente estas regulaciones el riesgo de algoritmos de recomendación opacos o cuestionables? ¿Qué mecanismos se implementarán para garantizar el cumplimiento y la aplicación de la ley por parte de los actores digitales? En última instancia, ¿cómo podemos medir el efecto de las regulaciones en los consumidores y su protección?

Ghassan Paul Yacoub, Associate Professor of Innovation and Strategy, EDHEC Business School and Loïc Plé, DIrecteur de la Pédagogie – Full Professor, IÉSEG School of Management

This article is republished from The Conversation under a Creative Commons license. Read the original article.