Las aplicaciones de comercio electrónico utilizan la vigilancia algorítmica para personalizar precios, lo que puede resultar en costos más altos para los consumidores con menos alternativas. Esto sucede debido a la capacidad de los algoritmos para adaptar ofertas en función de la disposición al pago que estima el sistema.
Datos clave
- Quién: Usuarios de plataformas de comercio electrónico.
- Qué: Precios personalizados basados en análisis algorítmico.
- Dónde: Mercados digitales que operan a nivel global.
- Cuándo: Este fenómeno se intensificó con el avance de la tecnología en la última década.
Esta forma de fijar precios, según la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos, se basa en la recopilación de datos, como ubicación geográfica y comportamiento de navegación. A diferencia de los precios dinámicos, que ajustan tarifas según condiciones del mercado, los precios personalizados responden a los perfiles individuales de los consumidores. Este enfoque genera un panorama donde las empresas no solo observan el mercado, sino que construyen modelos de comportamiento que pueden derivar en precios más elevados para ciertos grupos.
¿Por qué se considera problemático el precio personalizado?
El uso de precios personalizados se asocia a prácticas desiguales que afectan desproporcionadamente a consumidores con menos opciones y mayor urgencia. A menudo, quienes se encuentran en esta situación son personas con limitaciones económicas. Investigaciones demuestran que este sistema, en lugar de promover la equidad, establece un modelo regresivo que favorece a las empresas a expensas de los consumidores más vulnerables.
Este método se apoya en sesgos cognitivos que influyen en las decisiones de compra, tales como la aversión a la pérdida y el present bias. Las empresas diseñan estrategias de precios que aprovechan la urgencia y la falta de alternativas, lo que empuja a los consumidores a aceptar ofertas que pueden no ser las más favorables.
¿Cómo afecta esto al consumidor promedio?
La inteligencia artificial no solo facilita la personalización de ofertas, sino que también establece límites en las decisiones de compra. Un consumidor podría creer que está obteniendo un descuento especial, cuando en realidad el precio se ha fijado en base a su conducta y la percepción de su capacidad de pago. Esto genera un ciclo que refuerza las desigualdades en el acceso al comercio y a las mejores ofertas.
Las empresas deben considerar la ética detrás de estas prácticas, que no solo influencian a un grupo demográfico, sino que define dinámicas de consumo en un entorno tecnológico cada vez más complejo.
El futuro del comercio digital dependerá de la transparencia en la utilización de datos y la implementación de marcos regulatorios que protejan al consumidor de la explotación algorítmica.
Con información de omnia.com.mx