Key takeaways (TL;DR)
La verificació d’edat a l’ecommerce funciona millor amb l’estimació d’edat per IA com a primera línia i un fallback documental només quan la confiança és insuficient.
Un flux low-friction → high-assurance redueix l’abandonament del checkout i manté un compliment auditable en tot moment.
Configurar llindars per país, categoria i risc permet equilibrar conversió, seguretat i costos operatius.
La transparència, la minimització de dades i l’esborrat per defecte apliquen el principi de privacy-by-design sense sacrificar l’experiència d’usuari.
La verificació d’edat ha deixat de ser un tràmit per convertir-se en un requisit estratègic de qualsevol botiga online que vengui productes o serveis restringits, com ara tabac, alcohol o determinats fàrmacs. Els reguladors han elevat el llistó i el mercat ha de respondre amb tecnologies precises per complir els requisits d’edat i, sobretot, més amigables amb la conversió.
A la pràctica, si l’objectiu és clar (evitar vendes a menors i protegir la marca), el com marca la diferència. Els comerços més avançats ja apliquen un enfocament adaptatiu: verificacions ràpides i no invasives primer i, només en cas de dubte, demanar una prova d’identitat més sòlida. El resultat? Menys abandonament, més aprovacions legítimes i menor cost per verificació fallida.
Aquest article explica com complir sense matar la UX: què exigeix el marc legal, quins mètodes de verificació d’edat existeixen, com dissenyar fluxos de baixa fricció i com encaixa l’Estimació d’edat de Didit dins d’un programa de compliment responsable.
Què és (i què no és) la verificació d’edat a l’ecommerce
Abans de parlar de tecnologia, cal aclarir conceptes. L’age gating (mostrar un pop-up amb el text “Tens 18 anys o més?”) no és verificació: és una autod declaració sense valor real. Verificar l’edat significa disposar d’evidència fiable que el comprador supera el llindar legal aplicable i poder demostrar-ho davant d’auditories o incidències.
En un ecommerce, la verificació d’edat pot succeir en diferents etapes del funnel de conversió: en accedir al web (si hi ha continguts sensibles); abans del checkout (per a compres restringides) o fins i tot en el lliurament (amb el transportista validant l’edat en recepció). Cada estratègia té implicacions rellevants en UX, taxa de conversió i cost.
La clau operativa és pensar en nivells d’assegurament. No totes les comandes ni tots els usuaris presenten el mateix risc. Per això, els fluxos més efectius combinen mètodes i llindars dinàmics.
El marc legal: UE i principals mercats d’ecommerce
El marc regulador ha evolucionat ràpidament per combatre les mancances de models anteriors com l’autodeclaració. A la Unió Europea, plataformes i comerços han de demostrar mesures proporcionades per protegir menors i mitigar riscos. Al Regne Unit, la norma parla de mètodes “altament efectius” per garantir el compliment; mentre que a França s’impulsen models amb doble mètode i supervisió reforçada.
Per a un ecommerce, això es tradueix en dos requisits pràctics: efectivitat tècnica i traçabilitat. O, dit d’una altra manera, la capacitat de demostrar quin model s’ha aplicat per verificar l’edat, per què i amb quin resultat.
Des del punt de vista del regulador, el missatge és clar: la verificació ha de ser real, auditable i proporcionada al risc del producte. Per això, solucions com l’estimació d’edat per IA, sempre amb fallback (respatller) documental, guanyen cada vegada més quota.
Avís: Aquest contingut no constitueix assessorament jurídic. Valida sempre els requisits locals aplicables a la teva activitat i jurisdicció.
Mètodes disponibles per verificar l’edat dels teus usuaris
Per a ecommerce, el patró recomanat per verificar l’edat dels clients és IA primer (mitjançant estimació d’edat) i fallback a document amb biometria quan la confiança no arriba al llindar definit. Així maximitzes l’acceptació legítima i mantens una traçabilitat audit able en els casos que ho requereixin.
Tot i així, s’utilitzen altres mètodes de verificació, encara que no tots ofereixen el mateix nivell d’assegurament. A sota tens una comparativa operativa:
Conclusió operativa. El patró òptim per a ecommerce és estimació d’edat per IA com a primera línia i fallback documental només quan el nivell de confiança ho demani. Així es maximitza la conversió d’adults legítims i es garanteix un assegurament auditable en casos dubtosos.
Fluxos que realment converteixen en comerç electrònic
Gràcies a l’estimació d’edat via IA, el flux de verificació és realment simple si es personalitza adequadament. Abans de començar, configura llindars per producte, categoria, país o campanya, amb fluxos diferenciats. Si l’score supera el llindar seleccionat, la comanda avança sense fricció. Si cau en zona grisa, s’activa el fallback amb document i biometria per tancar el cas amb solidesa.
Aquesta escalada intel·ligent manté la conversió alta i garanteix la traçabilitat quan cal.
Privacitat i seguretat: principis privacy-by-design
La verificació d’edat ha de protegir dades per defecte, minimitzar la informació sol·licitada i eliminar per defecte les dades temporals no necessàries un cop presa la decisió. A més, és clau establir llindars que evitin recollir més informació de l’imprescindible.
Pilers operatius
- Minimització: Sol·licitar i processar només les dades imprescindibles per determinar la majoria d’edat.
- Esborrat per defecte: Eliminar per defecte la informació temporal no necessària després de la decisió.
- Auditoria i traçabilitat: Logs de verificació, integritat i cadena de custòdia.
- Transparència: Explicar què es verifica, què es guarda (si escau) i durant quant de temps.
- DPIA quan pertoqui: Fer avaluacions d’impacte en protecció de dades en escenaris d’alt risc.
Estimació d’edat de Didit: verificació amb IA i fallback documental
L’Estimació d’edat de Didit és una manera senzilla d’assegurar el compliment de majoria d’edat amb una experiència sense friccions. Aquesta tecnologia combina biometria i IA per avaluar si un usuari supera el llindar legal en segons. El procés comença amb un selfie amb detecció de liveness per evitar suplantacions o deepfakes, i el motor d’anàlisi facial retorna una estimació d’edat amb llindars configurables.
Si la confiança és alta, la verificació s’aprova automàticament. Si hi ha dubtes, el sistema activa un fallback a verificació documental amb biometria per elevar l’assegurament i autoritzar o cancel·lar la transacció, segons correspongui. Així, la majoria d’adults completen la verificació en pocs segons i només un percentatge petit passa al mètode més robust.
Quins són els avantatges per a ecommerce?
- Experiència sense friccions: Menys passos i més taxa de finalització al checkout.
- Més aprovacions a la primera: Decisions en temps real amb guia visual.
- Cost optimitzat: La verificació documental només s’utilitza quan realment aporta valor.
- Alineat amb el compliment: Flux auditable d’extrem a extrem, amb polítiques totalment configurables.
Consulta la documentació tècnica d’Estimació d’edat.
Com integrar la verificació d’edat de Didit al teu ecommerce?
Una de les particularitats de Didit és que és una plataforma oberta. A nivell tècnic, ofereix una alternativa self-service per llançar el teu flux en pocs minuts mitjançant enllaços de verificació (No-Code) o APIs obertes llestes per integrar des del primer dia. A nivell de producte, convé dissenyar branques de flux per risc (jurisdicció, categoria, ticket) i establir llindars segurs que negoci pugui ajustar.
Conclusions: l’enfocament més respectuós amb la privacitat i la conversió
Per als comerços electrònics, l’enfocament més eficaç i respectuós amb la conversió és verificar amb estimació d’edat per IA i activar un fallback documental quan el nivell de confiança ho requereixi. Amb l’Estimació d’edat de Didit, aquest patró s’implementa de manera nativa: decisions en segons per a la majoria i un respatller segur i auditable per als casos més sensibles.