Personotecnia: la IA no personaliza, solo alucina

Qué es la personotecnia y por qué nace de un fracaso de veinte años

En 2004, el ingeniero y consultor Javier Recuenco publicó con Pearson un libro titulado Personalización. Veinte años después, su conclusión es que la palabra se la quedaron otros: los departamentos de marketing que llaman ultrapersonalización a tratar de forma distinta a ocho segmentos de clientes, o los sistemas que te recuerdan durante tres semanas el producto que ya compraste.

De esa frustración nació personotecnia, el término que Recuenco y el periodista Miguel Ángel Uriondo desarrollan en su nuevo libro. La definición que dan es deliberadamente sencilla: la ciencia de construir comunicación relevante en un mundo lleno de ruido.

El objetivo no es segmentar mejor, sino evitar interacciones no deseadas, inanes o improductivas. El ejemplo que usan es el del frutero o el pescadero de barrio: sabe si tus hijos estudian, si prefieres besugo o pescadilla, si alguien en casa es alérgico al kiwi. Lo hace sin CRM y sin un modelo de lenguaje. El problema aparece cuando quieres llevar esa lógica a escala: ahí entra la tecnología, y ahí es donde la mayoría de las empresas falla.

Los cuatro principios de la personotecnia

Uriondo resume el método en cuatro pilares que cualquier equipo puede auditar en su propia operación:

• Memoria relacional. La relación con una empresa se interpreta igual que la relación con una persona. Si no recuerdas lo que ya pasó, empiezas de cero cada vez.
• Contexto. Una persona no es la misma en cada situación. Uriondo lo llama el Uriondo de Schrödinger: no actúas igual vendiendo un libro que cenando en casa.
• Dignidad. Gestionar con dignidad los datos de la gente. No es un principio de cumplimiento normativo, es de producto.
• Valor de toda relación. Incluso las transacciones tienen un componente de valor que va más allá del intercambio inmediato. Ignorar el goodwill a largo plazo es un error de cálculo, no una decisión estratégica.

Por qué la IA puede hacerlo de verdad o multiplicar el ruido

Recuenco lo plantea como una apuesta con dos resultados posibles: la IA abre la posibilidad de hacer personotecnia real, o de llevar el ruido actual a la enésima potencia. Su pronóstico, apoyado en la naturaleza humana, es el segundo.

Su frase más citada en la entrevista resume el problema: el gran invento de la inteligencia artificial es llamar alucinaciones al «no tengo ni puta idea». Un modelo que no sabe algo y lo inventa con seguridad no es un fallo técnico aislado; es una decisión de diseño que prioriza parecer asertivo sobre ser honesto. Y como estrategia de marketing, admite Recuenco, es brillante.

La alternativa que proponen es incómoda pero barata: reconocer el error, ponerse por debajo y explicar qué pasó. Uriondo recuerda las cartas de Pepephone cuando Pedro Serrahima dirigía la compañía: decían al cliente que algo había salido mal, devolvían el importe del día sin servicio y explicaban el motivo como si el cliente fuera una persona. Ese comportamiento genera reciprocidad, y la reciprocidad es un sesgo humano que las empresas explotan mucho peor de lo que podrían.

Qué dicen los datos del mercado sobre personalización con IA

El diagnóstico de Recuenco y Uriondo no es una opinión aislada. Según PuroMarketing, las proyecciones para 2025 apuntaban a que alrededor del 82% de las empresas incrementarían el uso de inteligencia artificial para personalizar sus interacciones con clientes, y que el 65% de las marcas implementaría soluciones de conversación automatizadas. El mismo análisis situaba el mercado global de IA conversacional en 29.800 millones de dólares.

El problema es que invertir en herramientas no equivale a generar relevancia. Un caso que muestra el otro camino es el de la fintech Coinscrap Finance, cuyo equipo publicó en 2025 una investigación sobre detección de periodicidad en datos transaccionales bancarios, presentada en los simposios IEEE de Trondheim. Su enfoque agrupa a los clientes por hábitos financieros reales en lugar de por edad o ingresos, y habilita microsegmentación dinámica en tiempo real. Es exactamente la diferencia entre tratar ocho segmentos distintos y entender el contexto de una persona.

El internet transaccional y el comercio humano

Hay una idea que atraviesa toda la conversación: el internet que tenemos es transaccional, y el comercio es humano. Recuenco lo formula con una metáfora que vale para cualquier equipo de producto: o aprendes humano o el mercado te pasa por encima.

El ejemplo más concreto está en LinkedIn. Uriondo señala que la gran mayoría de los mensajes que recibe son interacciones automatizadas de alguien que dispara al bulto sin averiguar quién es el destinatario. El resultado no es neutral: genera rechazo activo. Un mensaje personalizado con el nombre mal puesto, o un «hola, nombre» salido de una base de datos, es peor que admitir que no sabes nada del cliente.

Qué significa esto para tu startup

La personotecnia no requiere un equipo de datos enorme. Requiere decidir qué conversación quieres sostener y no romperla.

• Audita tus automatizaciones por su tasa de rechazo, no por su tasa de apertura. Si un flujo de remarketing muestra el mismo producto tres semanas después de la compra, no es personalización: es un error con presupuesto.
• Elige un principio y hazlo medible. La memoria relacional se puede instrumentar: ¿tu sistema recuerda la última interacción del cliente y su resultado? Si no, empieza por ahí.
• Diseña el «no lo sé». Si tu producto usa IA generativa, define qué debe responder el sistema cuando no tiene el dato. Un modelo que admite el hueco conserva la confianza; uno que lo rellena la destruye.
• Trata los datos como parte de la experiencia, no del cumplimiento. La dignidad en la gestión de datos es un diferenciador de producto en un mercado donde la desconfianza es la norma.

Para un founder, la lectura práctica es esta: la ventana de la personalización real está abierta justo ahora, porque la tecnología ya está disponible y casi nadie sabe qué hacer con ella. Recuenco lo dijo de otra forma: que tengas un cuchillo no quiere decir nada. Lo que decide el resultado es si sabes para qué lo usas.

Fuentes

• Jot Down: Javier Recuenco y Miguel Ángel Uriondo (fuente original)
• PuroMarketing: tendencias de comunicación con clientes en 2025
• Europa Press: estudio sobre segmentación de clientes con IA