Los datos de un minimarket no son cualquier dato
Cuando un minimarket te entrega sus ventas, está entregándote algo más íntimo que un cliente promedio entregando su email. Está dejándote ver cuánto factura un día, qué se vende mejor un viernes, cuánto pierde por mes y dónde. Es información que un competidor pagaría por tener.
Eso lo respetamos. No solo porque la ley nos obliga, porque crecimos viendo lo que cuesta levantar un negocio así.
Cinco compromisos concretos
1. Nunca vendemos datos. No a marcas, no a proveedores, no a estudios de mercado, no a nadie.
2. Nunca cruzamos datos entre minimarkets para "ofrecer comparativas" sin que cada minimarket lo apruebe expresamente.
3. Los datos publicados en la tesis son agregados (suma de los 5) o anonimizados (sin identificación posible). Antes de publicar cualquier caso individual, te pedimos permiso por escrito.
4. Si un día decides salir, tus datos personales se eliminan. Sin "lamentamos que te vayas pero..." sin retención forzosa.
5. Si un proveedor técnico (Supabase, Vercel) cambia sus términos de forma que comprometa tu privacidad, lo migramos. No te quedas atrapado por nuestra elección de stack.
Decisiones de diseño que toman partido
Hay decisiones técnicas que parecen pequeñas pero son éticas:
• Modo offline real: no obligamos a que cada venta pase por la nube. Si quieres operar sin internet, puedes.
• Datos del cliente final: Tino no captura DNI, teléfono ni email de tus clientes para "fidelización" salvo que tú lo actives expresamente y le digas a tu cliente. No queremos construir un CRM oscuro encima de gente que solo fue a comprar pan.
• Telemetría: los logs de uso del sistema (qué pantalla viste, cuántas veces) están desactivados por default. Si quieres activarlos para ayudarnos a mejorar el producto, lo decides tú.
• Sin tracking de terceros: el landing público no tiene Facebook Pixel, Google Tag Manager ni scripts de re-targeting. Solo lo mínimo para que funcione.
Cómo decidimos cuando aparece una zona gris
En investigación aparecen casos no previstos. Cuando aparezca uno, seguimos este orden:
1. ¿La ley lo exige? Cumplimos.
2. ¿Lo aprobaría el comité de ética de la UNCP? Si no, no lo hacemos.
3. ¿Lo aprobaría el bodeguero piloto si se lo explicáramos en su mesa, en castellano simple? Si no, no lo hacemos.
4. ¿Sirve a la investigación sin perjudicar a nadie? Si sí, lo discutimos contigo antes de proceder.
El paso 3 es el filtro fuerte. Si no podemos explicártelo cara a cara sin que te sientas usado, no lo hacemos.
Modelos predictivos y sesgos
Tino usa modelos para predecir caducidad y sugerir descuentos. Estos modelos:
• Se entrenan únicamente con tu propio historial (no cruzamos datos entre minimarkets sin permiso).
• Son auditables: cualquier sugerencia que te dé Tino, puedes pedirnos la explicación.
• No automatizan decisiones sensibles sin tu visto bueno: una sugerencia de descuento es una sugerencia, no se aplica sola.
Si en algún momento incorporamos modelos pre-entrenados con datos externos, lo anunciamos y te decimos qué datos y para qué.
Si algo sale mal, te avisamos
Si descubrimos un bug que expone datos, si un proveedor sufre una brecha, si un investigador del equipo accede a datos que no debía, te lo decimos.
No esperamos a que se vuelva un escándalo. No usamos lenguaje legal ambiguo para minimizar. Te decimos qué pasó, qué hicimos, y qué puedes hacer tú. En menos de 72 horas.
Es lo mínimo que merece alguien que confió su negocio en una investigación que recién empieza.
Esta página puede crecer
La ética de los datos no es estática. Conforme el piloto avance, vamos a aprender cosas que hoy no sabemos. Conforme Tino crezca post-piloto, aparecerán nuevas preguntas: marketplaces, integraciones con proveedores, modelos compartidos entre minimarkets aliados.
Cada vez que esa frontera se mueva, esta página se actualiza con discusión abierta, no con "actualizamos los términos, sigue usando el servicio".
Es un compromiso vivo, no un disclaimer.
