La idea de que los datos son el "nuevo petróleo" de la economía no es una metáfora que haya alumbrado uno de esos poetas frustrados que pululan por las redacciones de los diarios. Ni siquiera de esa estirpe de filósofos que dan el golpe con conceptos que se acaban consolidando como tendencias. Tampoco viene del pensamiento económico, sino de la mente de un matemático, Clive Humby, quien en 2006 identificó los datos como una materia prima que, una vez refinada, impulsaría la economía digital. Cierto. Así ha sucedido.

Hace ya más de un lustro que las grandes empresas tecnológicas andan gastando enormes sumas de dinero en perfeccionar algoritmos que recopilan los datos de sus usuarios y los analizan en busca de patrones de comportamiento. Uno de los resultados más conocidos es el auge de los anuncios en línea dirigidos con precisión. Pero otro, no tan conocido, es una práctica que algunos expertos llaman "fijación algorítmica de precios personalizados".

La "fijación de precios" utiliza inteligencia artificial para adaptar las tarifas a los consumidores individuales. Visto con una perspectiva orwelliana podríamos decir que es algo parecido a unos precios de vigilancia. Consistiría en emplear los datos sobre capacidad o voluntad de pago de los usuarios para determinar ajustes de precios a través de "“procedimientos algorítmicos que aumenten las ventas", dicen eufemísticamente los marquetineros. Toda una declaración de intenciones.

Se trata de una práctica contraria a la competencia que la Comisión Federal de Comercio de los EEUU está investigando. Empresas como Mastercard, JPMorgan Chase, la plataforma de comercio electrónico Bloomreach, las consultoras Accenture y McKinsey & Company o las empresas de software TASK Software y PROS han sido cuestionadas al respecto, aunque ninguna ha sido acusada de nada ilegal. Estas empresas recopilan datos de los consumidores y ofrecen a los minoristas y vendedores servicios de fijación de precios.

La investigación en curso de la agencia fue motivada por una creciente conciencia de que las empresas están usando inteligencia artificial y aprendizaje automático para rastrear ciertas categorías de datos de los usuarios (como edad, ubicación, puntaje crediticio o historial de navegación) que muchas personas probablemente no compartirían deliberadamente. Si las empresas emplean la IA para recopilar información de los consumidores que no ha sido compartida a sabiendas, nos encontraríamos ante una evidencia de que los precios podrían estar personalizándose en "dimensiones que no son aceptables".

Está claro que en la economía digital, las empresas no cesan en su búsqueda de métodos, tan innovadores como perniciosos para el usuario, que optimicen sus estrategias de precios y mejoren la rentabilidad. El reciente caso de los "precios dinámicos" en el día de furia de la venta de entradas para la gira británica del grupo Oasis , es otro ejemplo de cómo la inteligencia artificial concede herramientas para ajustar los precios en tiempo real en función de la demanda del mercado, el comportamiento del consumidor y otros factores externos.

La llamada  fijación de precios por demanda o fijación de precios en función del tiempo  se apoya en el análisis de grandes conjuntos de datos para predecir las fluctuaciones de la demanda, comprender la sensibilidad de los clientes a los precios e identificar el precio óptimo que maximiza los ingresos o la participación de mercado.

Visto desde la percepción del cliente, los precios dinámicos son injustos y explotadores, especialmente si los precios fluctúan ampliamente en períodos cortos, como sucedió en ese ya famoso sábado día 31 de agosto de 2024 en que la empresa Ticketmaster abusó inmisericordemente de la ilusión de millones de fans de los odiosos hermanos Gallagher, triplicando y cuadriplicando sus precios en apenas una mañana.

El abuso de Tickesmaster, con el beneplácito de los (ir)reconciliados Liam y Noel va a ser investigado por la Autoridad de Competencia y Mercados británica, dado el monumental escándalo que se ha formado. Se investiga si se proporcionó información clara y oportuna para explicar que las entradas podrían estar sujetas a esos "precios dinámicos". Y si los consumidores se vieron presionados para a comprar billetes en un corto periodo de tiempo a un precio más alto del que creían que tendrían que pagar.

Pero Tickesmaster no es el único ejemplo de uso de la inteligencia artificial para la fijación de precios. Uber utiliza IA para ajustar las tarifas de los viajes en tiempo real en función de factores como la demanda, las condiciones del tráfico y la disponibilidad de los conductores. Este modelo, conocido como "precio dinámico", ayuda a equilibrar la demanda y la oferta, lo que garantiza la disponibilidad incluso durante las horas pico.

La IA y los precios dinámicos van de la mano en servicios como el ya citado del taxi, los hoteles o las aerolíneas, sectores también sometidos a tal inestabilidad en los precios deberían ser muy cautelosos en lo que respecta a ese "dinamismo".