Alergias y privacidad: cuando la IA no capta el aviso del cliente

En un restaurante de Nueva York, Madison —una mesera que pidió reservar su apellido— vive una situación incómoda cada vez con más frecuencia. Al recibir a las mesas, pregunta a cada comensal por sus alergias, pero al volver de la cocina nota que el aviso no siempre llega. “A veces me dicen que tienen alergia a los mariscos, y cuando regreso no me preguntan nada”, cuenta. El caso no involucra directamente un sistema de inteligencia artificial, pero sirve como espejo para un problema que sí afecta a estos sistemas: la pérdida de información sensible entre el momento en que se captura y el momento en que se usa.

El riesgo detrás de los datos de salud

La alergia alimentaria es un dato de salud íntimo. En un restaurante, su correcta transmisión puede evitar una urgencia médica. Cuando ese dato se digitaliza y pasa por un asistente de IA —por ejemplo, un sistema de voz que toma la orden o una plataforma que sugiere platos—, el margen de error no desaparece, solo cambia de forma. Un reconocimiento de voz defectuoso, una actualización de software o una base de datos mal configurada pueden dejar sin registrar el aviso, igual que en el caso de Madison.

Para Chile, la relevancia es creciente: varias cadenas y locales independientes ya usan aplicaciones de pedidos por mesa o menús digitales que recopilan preferencias y restricciones alimentarias. Aunque la ley de protección de datos personales —que entra en plena vigencia en 2026— cubre estos registros, la práctica todavía es heterogénea. La privacidad no depende solo de la ley, sino de cómo cada sistema maneja la información.

Qué exige un manejo seguro en IA

Cuando un sistema de IA participa en la gestión de restaurantes, debe garantizar tres cosas: que el dato se capture correctamente, que se transfiera sin alteraciones a quien cocina, y que se elimine o anonimice cuando ya no se necesite. En el caso de Madison, la falla estuvo en el canal humano; con IA, el canal sería técnico, lo que no le quita gravedad. Si un algoritmo interpreta mal una palabra, el resultado puede ser el mismo: un comensal expuesto a un alérgeno.

En la práctica, no todos los sistemas de IA están preparados para manejar datos sensibles. Muchos solo guardan la preferencia en una base local y la sobrescriben sin pedir confirmación. Otros, al aprender de historiales, podrían inferir alergias no declaradas y usarlas para recomendar platos, lo que cruza la línea de la privacidad. Hasta ahora, ningún sistema de este tipo está obligado por ley chilena a auditarse específicamente para este uso, pero la nueva normativa de protección de datos empujará a las empresas a revisar sus procesos.

Para el consumidor, la recomendación práctica es simple: aun cuando un local use IA para tomar pedidos, conviene confirmar verbalmente la alergia con el personal. La tecnología puede ser un apoyo, pero no reemplaza la verificación humana. La historia de Madison es un recordatorio de que el error no es exclusivo de máquinas; también ocurre en el trato directo. Sin embargo, cuando se delega esa responsabilidad en un algoritmo, las consecuencias pueden ser menos visibles y más difíciles de corregir.

Con información de The Verge