Inteligencia artificial y entorno digital: de la asimetría informativa a la corrección de la asimetría estructural del diseño como principio rector de la protección del consumidor

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26422/RIPI.2026.2400.nin

Palabras clave:

asimetría estructural del diseño digital, protección al consumidor, inteligencia artificial, patrones oscuros, personalización algorítmica, transparencia, Perú

Resumen

La inteligencia artificial ha cambiado el modo en el que se desenvuelven las relaciones de consumo en entornos digitales. La normativa peruana de protección al consumidor fue construida sobre la asimetría informativa, es decir, sobre la idea de que el consumidor decide con menos información que el proveedor y que corregir ese déficit basta para equilibrar la relación. Ese supuesto ya no resulta suficiente. En el comercio digital, donde el proveedor administra no solo la oferta, sino también la ejecución de la prestación, el orden de los resultados, la personalización de los precios, la forma en la que se presentan las opciones y los patrones oscuros que dificultan cancelar o comparar terminan orientando la decisión del consumidor aun cuando toda la información esté a su alcance. El desequilibrio ya no proviene de lo que el proveedor omite informar, sino de cómo diseña el espacio donde el consumidor elige. La literatura especializada ha identificado ese fenómeno como una asimetría estructural. Este artículo sostiene que el derecho del consumidor peruano debe reconocerlo como categoría autónoma. Sobre esa base, se plantea la incorporación al Título Preliminar del Código de Protección y Defensa del Consumidor de un principio de corrección de la asimetría estructural del diseño digital que les sirva a los proveedores como pauta de conducta al configurar sus entornos digitales y a la autoridad administrativa como criterio para evaluarlos. El principio se formula como cláusula general, definida por su estructura y no por las prácticas que hoy conocemos, porque el entorno digital cambia más rápido de lo que el legislador alcanza a tipificar.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Carolina Aquise Niño de Guzmán, Pontificia Universidad Católica del Perú (Perú)

    Abogada por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Magíster en Derecho Bancario y Financiero por la Pontificia Universidad Católica del Perú, con especialización en Inteligencia Artificial y Derecho por la Universidad de Barcelona. Ejecutivo 1 de la Comisión de Protección al Consumidor del INDECOPI, Sede Lima Norte. Docente de Instituciones del Derecho Mercantil en la Facultad de Derecho de la PUCP. Las opiniones expresadas en este trabajo son de carácter personal y académico.

Referencias

Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato. (2025). Algoritmi di prezzo nel trasporto aereo passeggeri sulle rotte nazionali da e per la Sicilia e la Sardegna: Rapporto preliminare (Indagine conoscitiva IC56).

https://bit.ly/4yQa0j8

Cómo los dispositivos inteligentes recopilan información personal y comprometen la privacidad. (27 de agosto de 2025). Infobae.

https://bit.ly/4ruQia4

Del Villar Montt, L. (2023). Generando confianza en la institucionalidad de protección al consumidor en Chile: Evolución y desafíos pendientes. Centro de Competencia. https://bit.ly/4d75NPQ

Franco Mongua, J., Sanabria-Moyano, J. y Lombana Uribe, A. (2023). Discriminación de precios y big data. Revista Republicana, (34), 149-173. https://ojs.urepublicana.edu.co/index.php/revistarepublicana/article/view/918

Gorab, D. (2024). Los patrones oscuros y su efecto en los consumidores: nueva evidencia empírica. Centro Competencia.

https://bit.ly/4y9nFBT

Grochowski, M., Jabłonowska, A., Lagioia, F. y Sartor, G. (2021). Algorithmic transparency and explainability for EU consumer protection: Unwrapping the regulatory premises. Critical Analysis of Law, 8(1), 43-63. https://doi.org/10.33137/cal.v8i1.36279

Grochowski, M., Jabłonowska, A., Lagioia, F. y Sartor, G. (2022). Algorithmic price discrimination and consumer protection. Technology and Regulation, 2022, 36-47. https://doi.org/10.71265/kd9w2w17

Hannak, A., Soeller, G., Lazer, D., Mislove, A. y Wilson, C. (2014). Measuring price discrimination and steering on e-commerce web sites. https://doi.org/10.1145/2663716.2663744

Helberger, N., Kas, B., Micklitz, H. W., Namysłowska, M., Naudts, L., Rott, P., Sax, M. y Veale, M. (2024). Digital fairness for consumers (BEUC-X-2024-032). BEUC– The European Consumer Organisation.

https://bit.ly/4ruUFSF

Helberger, N., Lynskey, O., Micklitz, H. W., Rott, P., Sax, M. y Strycharz, J. (2021). EU Consumer Protection 2.0: Structural asymmetries in digital consumer markets. BEUC–The European Consumer Organisation. https://lix.li/E9ozrw

Herrera de las Heras, R. (2023). Aspectos legales de la inteligencia artificial: Personalidad jurídica de los robots, protección de datos y responsabilidad civil. Dykinson.

https://bit.ly/4hooXlv

International Monetary Fund, Organisation for Economic Co-operation and Development, United Nations Conference on Trade and Development, & World Trade Organization. (2023). Handbook on measuring digital trade (2ª ed.). https://www.imf.org/-/media/files/publications/books/2023/english/hmdtea.pdf

Martínez-Cárdenas, B. y Bozzo, S. (2024). Consumidores en riesgo: Análisis de la influencia del uso de algoritmos en beneficio del proveedor. Revista Chilena de Derecho y Tecnología, 13, e70418.

https://doi.org/10.5354/0719-2584.2024.70418

Mato Pacín, M. (2024). Aspectos jurídicos del diseño de las interfaces digitales: En especial, los patrones oscuros. Agencia Estatal Boletín Oficial del Estado. https://www.boe.es/biblioteca_juridica/abrir_pdf.php?id=PUB-PR-2024-330

Morales, A. (2020). El impacto de la inteligencia artificial en el Derecho. Revista Advocatus, (39), 39-55.

https://doi.org/10.26439/advocatus2021.n39.5117

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2019). Recomendación del Consejo sobre Inteligencia Artificial. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2021). The effects of online disclosure about personalised pricing on consumers: Results from a lab experiment in Ireland and Chile (OECD Digital Economy Papers No. 303). OECD Publishing.

https://bit.ly/4AxWP82

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2022). Dark commercial patterns (OECD Digital Economy Papers, N.º 336). OECD Publishing.

https://one.oecd.org/document/DSTI/CP(2021)12/FINAL/en/pdf

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2023). Algorithmic Competition (OECD Competition Policy Roundtable Background Note). https://www.oecd.org/daf/competition/algorithmic-competition-2023.pdf

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2025). The 2025 OECD definition of e-commerce and guidelines for interpretation. OECD Publishing.

https://bit.ly/3TN9ROE

Pérez, F. (2024). Técnicas subliminales e inteligencia artificial. Demócrata. https://bit.ly/3V77xm0

Rodríguez de las Heras Ballell, T. (2018). Las plataformas en línea como espacios de confianza. Revista de Derecho Mercantil, (307), 119-158

https://bit.ly/4hekRh6

Servicio Nacional del Consumidor. (31 de diciembre de 2021). Circular interpretativa dictada mediante Resolución Exenta N.º 1038. https://www.sernac.cl/portal/618/articles-64930_archivo_01.pdf

Smuha, N. y Yeung, K. (2025). The European Union’s AI Act: Beyond motherhood and apple pie? En Mittelstadt, B. y Floridi, L. (Eds.), The Cambridge Handbook of the Law, Ethics and Policy of Artificial Intelligence (pp. 228-252). Cambridge University Press.

https://bit.ly/47e7vvg

Squire Patton Boggs. (2025). Key Insights on President Trump’s New AI Executive Order and Policy & Regulatory Implications.

https://bit.ly/4iIetjd

Terryn, E. y Marton, S. (2025). AI and consumer protection: An introduction. En Ebers, M., Horn, S. N. W. y Sartor, G. (Eds.), The Cambridge handbook of the law, ethics and policy of artificial intelligence (pp. 192-210). Cambridge University Press. https://bit.ly/47m5M72

Torres Soriano, M. (2018). Operaciones de influencia e inteligencia artificial: una visión prospectiva. Instituto Español de Estudios Estretégicos. https://bit.ly/4yNn7l2

Whitley, E. A. y Pujadas, R. (2018). Report on a study of how consumers currently consent to share their financial data with a third party. London School of Economics and Political Science.

https://bit.ly/4yX8N9S

Descargas

Publicado

2026-09-28

Número

Sección

Artículos de investigación

Cómo citar

Niño de Guzmán, C. A. (2026). Inteligencia artificial y entorno digital: de la asimetría informativa a la corrección de la asimetría estructural del diseño como principio rector de la protección del consumidor. Revista Iberoamericana De La Propiedad Intelectual, 24, 339-371. https://doi.org/10.26422/RIPI.2026.2400.nin