La teoría ACIT analiza cómo las recomendaciones digitales pueden orientar las preferencias y los encuentros futuros de las personas.
El modelo propone estudiar los efectos de la personalización más allá de los clics y las decisiones de compra.
Luis J. Camacho, profesor de SUNY Empire State University, en Saratoga Springs, Nueva York, presentó en la UPAEP la conferencia "Teoría de Identidad del Consumidor Algorítmico (ACIT): pasar de lo que los consumidores eligen a en qué se convierten”. En ella explicó cómo los sistemas de recomendación, la personalización y la inteligencia artificial pueden influir tanto en las decisiones de consumo como en la construcción de la identidad.
Durante su exposición, planteó una pregunta central: ¿qué ocurre cuando las plataformas digitales no solo responden a las preferencias de los consumidores, sino que también aprenden de sus comportamientos y modifican lo que podrán encontrar después?
A diferencia de los mercados tradicionales, las plataformas utilizan los rastros de comportamiento para clasificar, filtrar y personalizar los contenidos y productos que muestran. Así, cada elección puede modificar el entorno en el que se tomará la siguiente decisión.
Tres mecanismos detrás de la identidad algorítmica
Camacho explicó que la Algorithmic Consumer Identity Theory (ACIT) estudia este fenómeno mediante tres mecanismos. El primero es el espejo algorítmico, por el que las recomendaciones pueden convertirse en señales que las personas interpretan sobre quiénes son.
El segundo es la orientación algorítmica, que modifica las posibilidades de encontrar determinados contenidos, productos o experiencias. El tercero es la intensidad del bucle de refuerzo, un proceso en el que el comportamiento del consumidor, las inferencias del sistema y las recomendaciones se retroalimentan con el tiempo.
La interacción de estos mecanismos puede contribuir a la formación de lo que la teoría denomina steered self o “yo dirigido”: una identidad que se desarrolla en un entorno donde los algoritmos influyen en las opciones y experiencias disponibles.
El especialista aclaró que ACIT no plantea un determinismo tecnológico. Los consumidores conservan la capacidad de interpretar, cuestionar y resistir las recomendaciones. Sin embargo, sus decisiones ocurren dentro de un conjunto de posibilidades que los sistemas de personalización configuran progresivamente.
Por ello, la teoría distingue entre coerción y condicionamiento probabilístico. Es decir, las plataformas no necesariamente obligan a elegir, pero pueden hacer que algunas alternativas sean más visibles y accesibles, mientras otras pierden presencia en el entorno digital habitual.
Los efectos de los sistemas de recomendación
Entre las consecuencias que analiza ACIT se encuentran los cambios en la relevancia que las personas atribuyen a ciertas identidades, así como posibles procesos de fragmentación y disonancia. También considera el llamado encierro de identidad, que puede presentarse cuando los sistemas mantienen patrones de exposición y limitan el descubrimiento de nuevas alternativas.
Ante este panorama, Camacho destacó la importancia de preservar la diversidad, la exploración y la transparencia en las plataformas, así como la posibilidad de cuestionar y modificar las inferencias que estas construyen sobre sus usuarios.
La conferencia también planteó la necesidad de ampliar la manera de evaluar el impacto de la inteligencia artificial. Además de indicadores como clics, conversiones o retención, ACIT propone estudiar las consecuencias que los sistemas adaptativos pueden tener a largo plazo sobre la identidad, la capacidad de decisión y las posibilidades de descubrimiento de los consumidores.
La investigación de Camacho invita a mirar más allá de las decisiones de compra y cuestionar cómo los entornos digitales participan en la construcción de nuestra identidad. Su planteamiento central es que los algoritmos pueden influir no solo en lo que elegimos, sino también en las condiciones que intervienen en aquello en lo que nos convertimos.
La ponencia se fundamentó en el trabajo “The Steered Self: Algorithmic Consumer Identity Theory in Platformized Markets”, publicado por Camacho en 2026 en la revista Businesses.
Con este tipo de encuentros, la UPAEP acerca a su comunidad universitaria a investigaciones que permiten comprender los desafíos y las implicaciones de la inteligencia artificial en la vida cotidiana.
