Un día cualquiera, dos personas abren la misma web y hacen clic sobre el mismo producto: un cargador de móvil. Es el mismo modelo, del mismo vendedor, en el mismo marketplace. Pero hay una diferencia. Mientras una ve un precio de 23,90€, la otra ve 19,90€. ¿Qué ha pasado? Que el precio, simplemente, ha cambiado. Y lo ha hecho para cada una de ellas.
La escena anterior no es un error de software. Es pricing dinámico? impulsado por inteligencia artificial. Se trata de un sistema cada vez más extendido en el retail, sobre todo en e-commerce, que ajusta los precios de forma automática y casi instantánea en función de múltiples factores. Desde el stock y la demanda, hasta quién está mirando el producto. Es el nuevo campo de juego de la IA: ella fija los precios, aunque no todo vale.
Pricing dinámico más inteligente
El pricing dinámico no es una idea nueva. Las aerolíneas lo llevan usando décadas: cuanto más cerca de la fecha, más alto el precio. Lo mismo en hoteles o entradas de conciertos.
Lo que está cambiando radicalmente es la capacidad de los algoritmos actuales para ajustar precios en tiempo real, miles de veces al día, sin intervención humana y con criterios que van mucho más allá del calendario o la ocupación.
Gracias al uso de IA, especialmente modelos de machine learning y aprendizaje por refuerzo, estos sistemas pueden combinar información de múltiples fuentes: cuántas personas están buscando un producto, cómo evoluciona el stock, qué hacen los competidores, desde qué zona navega el usuario, si ya ha comprado antes, qué tipo de dispositivo usa… Todo eso se convierte en datos que el sistema procesa para ofrecer el precio “óptimo” en cada momento y para cada usuario.
En otras palabras: no hay un solo precio, hay infinitas combinaciones que evolucionan segundo a segundo. Y en esta ecuación, la ética y la regulación están intentando ponerse al día.
¿Cómo funciona el pricing dinámico con IA?
El sistema se alimenta de datos. Cuantos más, mejor. Históricos de ventas, fluctuaciones de demanda, niveles de stock, competencia, incluso factores externos como el clima o un evento deportivo que puede disparar el interés por un producto. Luego, entra en juego el modelo de IA, que aprende a predecir el comportamiento del consumidor y ajusta precios según objetivos de negocio: maximizar margen, liquidar inventario, competir en precio, etc.
Lo realmente nuevo es que, en algunos casos, el sistema puede incluso personalizar el precio para cada cliente, basándose en su comportamiento. ¿Compras siempre productos de gama alta? ¿No sueles esperar a las rebajas? Entonces, puede que el sistema te proponga un precio ligeramente superior, asumiendo que quizás lo pagarás igualmente. ¿Eficiente? Sí. ¿Cuestionable? También.
¿Dónde se está aplicando ya?
El retail online es, sin duda, el terreno más fértil para el despliegue del pricing dinámico con IA. Amazon, por ejemplo, puede modificar el precio de un mismo producto varias veces al día en función de la demanda, el comportamiento de navegación y el historial del cliente. Además, cada vez más plataformas de e-commerce, desde supermercados digitales hasta marketplaces B2B, están integrando herramientas de inteligencia de precios que permiten ajustar valores de forma ágil según el contexto del mercado.
En el entorno físico, el avance es más gradual, pero empieza a haber señales claras. Las etiquetas electrónicas (capaces de actualizar el precio en estantería en cuestión de segundos) ya están en fase de pruebas o despliegue en cadenas de supermercados y grandes superficies en varios países. Aunque en muchos casos todavía se utilizan para mostrar información más precisa o para facilitar promociones, su potencial para habilitar precios dinámicos en tiempo real es evidente. La tecnología está lista. Lo que falta, en muchos casos, es una política clara para usarla.
Entre la eficiencia y la línea roja
Desde el punto de vista empresarial, los beneficios son innegables. Se mejora el margen, se optimiza el stock, se responde con agilidad a la competencia y se puede adaptar la estrategia a cada perfil de cliente. Es, en definitiva, una herramienta potentísima para maximizar beneficios.
Pero aquí es donde entra el lado más delicado del asunto. Porque si el precio que pagas depende de lo que el sistema cree que estás dispuesto a pagar, ¿estamos ante una personalización inteligente o una forma encubierta de discriminación? Y si los algoritmos aprenden sobre la marcha, ¿quién garantiza que no desarrollen sesgos, por ejemplo, asociando determinados códigos postales con precios más altos?
La Unión Europea ya lo ha advertido: ciertos usos de la inteligencia artificial —entre ellos, los que afectan al acceso o al precio de bienes esenciales— podrían considerarse de “alto riesgo” en el futuro reglamento europeo de IA (AI Act). Además, si no se informa al usuario de forma clara sobre cómo y por qué se modifica el precio, podría vulnerarse la normativa de protección al consumidor o incluso la del tratamiento de datos personales.
Transparencia y control: las claves para no perder la confianza
Pero el gran riesgo no es sólo legal: es de reputación. Si los clientes perciben que se les cobra más “porque se puede”, la confianza se resiente. Y lo que empieza como una innovación para optimizar márgenes puede terminar siendo un problema de marca.
Por eso, los expertos insisten en que cualquier estrategia de pricing dinámico basada en IA debe cumplir, al menos, con tres pilares:
- Transparencia: explicar al usuario que el precio puede variar y por qué.
- Equidad: auditar los modelos para evitar sesgos o tratamientos injustos.
- Supervisión humana: no dejar decisiones sensibles sólo en manos de la máquina.
En resumen, se trata de aplicar IA para mejorar la eficiencia, pero sin olvidar que al otro lado hay personas, no líneas de código.
impulsada por las operadoras de telefonía?