Los consumidores de Estados Unidos no solo están frustrados por los precios altos. Están enojados y confundidos por las formas cada vez más tecnológicas con las que las cadenas de restaurantes y los grandes minoristas están fijando esos precios.
Las etiquetas de precios digitales están sustituyendo rápidamente a las de papel en los pasillos de los supermercados. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a las empresas a decidir cuánto cobrar al predecir cómo podrían responder los clientes. Términos como “precios dinámicos” y “precios de vigilancia” están generando ansiedad en las redes sociales, donde los usuarios se preguntan si distintas personas están pagando precios diferentes por el mismo producto.
Los estadounidenses se han acostumbrado a que los precios cambien al reservar vuelos, habitaciones de hotel y viajes, pero la perspectiva de que el gasto cotidiano esté moldeado por algoritmos que no entienden y por datos personales que quizá no se dan cuenta de que están compartiendo ha tocado una fibra sensible.
“Ahora mismo se están produciendo tensiones importantes sobre quién va a tener realmente el poder con algunos de estos algoritmos y el uso de bots e IA: las empresas o el comprador”, comentó Katie Thomas, quien dirige un grupo interno de reflexión sobre comportamiento del consumidor en la firma de consultoría de gestión Kearney.
Las empresas que usan la tecnología sostienen que algunas preocupaciones provienen de ideas equivocadas sobre cómo funcionan sus herramientas de fijación de precios. John Furner, director ejecutivo de Walmart, señaló en una entrada de blog el mes pasado que las etiquetas de precios digitales ahorran tiempo a los trabajadores y mantienen los precios actualizados. Indicó que las etiquetas no se usan para subir precios en función del clima, la hora del día o el comprador individual.
“Ponemos precio al producto, no a la persona”, escribió Furner.
Pero las empresas no siempre son transparentes sobre los datos de los clientes que recopilan y cómo se usan, lo que ha hecho que los consumidores desconfíen y ha dado pie a especulaciones. Por ejemplo, publicaciones en redes sociales insinúan falsamente que las etiquetas electrónicas de estantería que Walmart planea instalar en todas sus tiendas en Estados Unidos escanean los rostros o los teléfonos celulares de los compradores para fijar precios individualizados, explicó Thomas.
Los legisladores y los reguladores están actuando. Legisladores en al menos 30 estados han considerado proyectos de ley sobre precios este año, incluidas medidas que abordan la fijación de precios algorítmica y personalizada, según la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales.
La Comisión Federal de Comercio ha propuesto una política de aplicación que advierte a las empresas que no revelar el uso de datos personales para fijar precios individualizados podría violar la ley de protección al consumidor.
A continuación, algunas de las prácticas y tecnologías de fijación de precios que están bajo escrutinio.
Los precios dinámicos pueden subir y bajar los precios
Qué son: Los precios dinámicos se ajustan en respuesta a condiciones cambiantes del mercado, incluida la oferta y la demanda. Una aerolínea que ajusta los precios de los boletos a medida que se acerca la fecha de salida está usando precios dinámicos. La práctica de Uber de aumentar las tarifas cuando la demanda supera la oferta de conductores disponibles, como durante la hora pico, es un tipo de precios dinámicos conocido como “tarifa dinámica”.
Por qué importa: Los cambios frecuentes de precios van mucho más allá de los alimentos. Decodo, una empresa de datos web, rastreó cambios de precios en 2025 en productos que iban desde electrónicos hasta ropa y suministros para reformas del hogar. Aproximadamente la mitad de los cambios que registró en Estados Unidos fueron disminuciones, en contra de la suposición de los consumidores de que los precios dinámicos sólo suben los precios, señaló Gabriele Vitke, gerente sénior de marketing de producto.
Las etiquetas de precios digitales están llegando a más tiendas en EEUU
Qué son: Pantallas digitales que permiten a las tiendas actualizar electrónicamente los precios en los estantes en lugar de reemplazar etiquetas de papel.
Por qué importa: Las etiquetas de precios digitales, usadas desde hace tiempo en Europa y Asia, están atrayendo más atención a medida que se expanden a grandes minoristas de Estados Unidos como Walmart y Whole Foods. Defensores de los consumidores han argumentado que las etiquetas digitales podrían llegar a usarse para tarifas dinámicas o precios personalizados. Los sindicatos también se han opuesto a la tecnología.
Las etiquetas electrónicas de estantería facilitan cambios frecuentes, pero no necesariamente conducen a precios más altos durante periodos de fuerte demanda. Los minoristas suelen actualizar los precios electrónicos de estantería según un calendario regular, a menudo semanal, porque los compradores valoran la consistencia, dijo Asa Farquhar, de Relex Solutions, una empresa de tecnología para el comercio minorista. Investigadores que rastrearon precios en una cadena de supermercados no identificada encontraron “prácticamente ninguna tarifa dinámica” después de que se introdujeron las etiquetas.
“Cambiar los precios a lo largo del día, como hacen las aerolíneas o las aplicaciones de viajes compartidos, es extremadamente raro hoy en día en comestibles y mercancía general”, afirmó Farquhar.
Los precios personalizados se basan en datos del cliente
Qué son: Emplear precios personalizados significa ofrecer a los clientes precios y descuentos diferentes según su ubicación, ingresos, hábitos de navegación web y otra información sobre individuos o grupos de compradores. Algunos grupos de defensa y reguladores usan el término “precios de vigilancia” para la misma práctica.
Por qué importa: No está claro hasta qué punto utilizan las empresas información personal para personalizar precios. Un informe del personal de la Comisión Federal de Comercio publicado en enero de 2025 encontró que intermediarios que ofrecen herramientas capaces de ajustar precios y promociones trabajaron con al menos 250 clientes, incluidos minoristas de comestibles y de ropa.
Legisladores en Maryland, Nueva Jersey y Connecticut promulgaron recientemente restricciones al uso de datos personales de los compradores para determinar cuánto pagan. Las leyes de Maryland y Nueva Jersey se centran en los comestibles, con excepciones para ciertos descuentos de fidelidad y otras ofertas promocionales. La legislación de Connecticut abarca una gama más amplia de compras minoristas.
Fiscales de California demandaron a Target en 2022, alegando que la aplicación del minorista mostraba precios más bajos antes de que los compradores entraran a las tiendas y los aumentaba una vez que estaban dentro.
Target aceptó un acuerdo por 5 millones de dólares y una prohibición de usar la llamada tecnología de “geofencing” basada en datos de ubicación para aumentar precios.
Target indicó que la funcionalidad de la aplicación en cuestión se utilizaba para “proporcionar a los clientes precios precisos, que pueden variar entre tiendas y canales”. El minorista sostuvo que no personalizaba precios en función de los datos o el comportamiento de un cliente y que sigue “comprometido con precios claros y transparentes”.
Que haya precios diferentes no significa necesariamente que se hayan usado datos personales. El año pasado, una investigación de Consumer Reports, Groundwork Collaborative y More Perfect Union encontró que a compradores en Instacart se les mostraban precios distintos para productos idénticos en las mismas tiendas. Posteriormente, Instacart puso fin a lo que describió como pruebas que asignaban aleatoriamente a los compradores a grupos, en lugar de fijar precios basados en su información personal.
La fijación de precios algorítmica recibe ayuda de la IA
Qué es: La fijación de precios algorítmica usa software para recomendar o establecer automáticamente precios. Las empresas han usado sistemas de este tipo durante décadas. La IA puede ayudar al software a identificar patrones en las ventas, los precios de los competidores y otra información para predecir la demanda y estimar cómo distintos precios afectarían las ventas y las ganancias. Estas herramientas pueden respaldar tanto los precios dinámicos como los personalizados.
Por qué importa: No está claro hasta qué punto utilizan IA los minoristas para ayudar a fijar precios, pero las investigaciones sugieren que empresas de distintos sectores la están adoptando.
Simon-Kucher, una empresa global de consultoría, encuestó el año pasado a más de 2.200 líderes empresariales en 28 países y 39 industrias, y el 41% dijo que usaba software de IA para recopilar inteligencia de mercado, incluidos los precios de los competidores. Otro 28% dijo que lo usaba para la “optimización de precios en tiempo real”. La optimización de precios significa elegir precios que impulsen objetivos empresariales, como aumentar ganancias, atraer compradores o liquidar mercancía no vendida.
La Federación Nacional de Minoristas, que representa a tiendas grandes y pequeñas, señaló que la fijación de precios algorítmica es un método nuevo para hacer lo que los minoristas siempre han hecho: monitorear y ajustar precios según la oferta, la demanda, la estacionalidad, los precios de los competidores y otros factores.
Algunas demandas han alegado que empresas usaron algoritmos de precios para socavar la competencia.
Una demanda antimonopolio de 2023 que la Comisión Federal de Comercio presentó contra Amazon cuestionó, entre otras prácticas, una herramienta algorítmica con el nombre en clave Project Nessie. La agencia alegó que Amazon usó la herramienta para identificar productos cuyos precios podía aumentar con competidores que probablemente la seguirían, generando más de 1.000 millones de dólares en ganancias excedentes.
Está previsto un juicio para el próximo año. Amazon dijo que las acusaciones de la Comisión Federal de Comercio “tergiversan gravemente” la herramienta de fijación de precios.
Project Nessie tenía como objetivo evitar que las prácticas de igualación de precios en el comercio minorista crearan precios insosteniblemente bajos, indicó el gigante del comercio electrónico. Amazon afirmó que probó la herramienta durante algunos años, pero no funcionó como se pretendía y fue descartada antes de la demanda de la agencia federal.
Una demanda reciente de consumidores contra McDonald’s alegó que su sistema de fijación de precios usa datos de ventas no públicos de locales competidores para coordinar precios. El gigante de hamburguesas con sede en Chicago dijo que la demanda estaba “llena de inexactitudes” y que la empresa pone la herramienta a disposición de franquiciados en Estados Unidos para ayudarles a fijar precios en sus restaurantes individuales.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.
