La IA decidirá el precio final en las compras online
La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en una herramienta cotidiana, que además está profundamente integrada en el comportamiento de los consumidores a nivel global. Una de sus aportaciones ha sido la incorporación al comercio online. Aunque parezca sorprendente, la IA decidirá el precio final en muchas transacciones online.
CONTENIDOS
La revolución de los precios personalizados por la IA
La expansión de los precios personalizados por la IA a los sectores del ocio
A nivel internacional, el uso de la IA en el consumo crece en tasas exponenciales:
• Más del 60% de los consumidores globales han utilizado alguna forma de IA para investigar productos.
• El mercado de IA aplicada al retail movió más de 19.000 millones de dólares en 2024, con proyección de superar los 45.000 millones en el 2028.
• En países como Estados Unidos, India o Corea del Sur, más del 75% de los compradores en línea usan herramientas con IA integrada, desde asistentes virtuales hasta motores de recomendación.
• Empresas líderes en ecommerce como Amazon, Alibaba, Walmart o Mercado Libre han invertido colectivamente más de 10.000 millones de dólares en sistemas de IA para mejorar la experiencia del usuario, optimizar precios dinámicos y personalizar ofertas.
España no es la excepción, según un estudio reciente, más del 50% de los ciudadanos afirma utilizar la IA para sus decisiones de compra, porcentaje que se dispara por encima del 90% entre los jóvenes menores de 30 años.
Las decisiones de compras de los consumidores, impulsadas por la irrupción de la IA y la rápida adopción de tecnologías, atraviesan una transformación profunda. Ahora se intenta reconfigurar la forma en que las personas se informan, planifican y toman las decisiones de compra.
La revolución de los precios personalizados por la IA
Cada vez más usuarios compran de manera online, y eso ha hecho que las plataformas y tiendas quieran renovar sus servicios para ofrecer una mejor experiencia de compra.
Y uno de los aspectos en los que más se está incidiendo, es en la “personalización de la experiencia”, una técnica que consiste en usar los datos ya recopilados por cookies y también por los historiales del usuario, para encontrar productos que verdaderamente tengan interés para el potencial cliente. En este sentido, la IA es clave, ya que su análisis y entendimiento de los datos, la convierte en la herramienta perfecta para decirle al algoritmo qué es lo que le interesa verdaderamente al usuario por encima del resto de otras cosas.
La fijación de los precios es un arte. Y cuanto más nos encaminamos a la “fijación personalizada de precios”, más protagonismo tiene la IA, pues para fijar un precio hacen falta conocimientos de economía, pero también de marketing, finanzas, psicología del comportamiento y capacidad para hacer análisis cuantitativos con modelos matemáticos complejos. Integrar todas estas disciplinas es una tarea muy difícil para un ser humano, pero muy fácil para la IA.
La IA fijará el precio final en las compras online, y está revolucionando el eCommerce con sus tarifas dinámicas. Tal es el caso de Delta Airlines, que ha empezado a hacer pública una nueva estrategia que está llamada a cambiar para siempre la forma de comprar los boletos de avión. Se trata del abandono progresivo de los precios fijos a favor de “tarifas a medida” para cada pasajero, tarifas que están determinadas por la IA. La compañía reveló, que actualmente, casi el 3% de sus tarifas se calculan mediante la IA y se tiene el objetivo de poder alcanzar el 20% a finales de este año.
Este sistema de precios personalizados por la IA, desarrollado en colaboración con la startup israelí Fetcherr, está dando resultados extraordinariamente favorables. El objetivo final de esta propuesta es obtener “un precio disponible para un vuelo, a una hora determinada, para una persona en concreto”, una reingeniería completa de los precios de las aerolíneas.
El modelo de Delta Airlines representa la evolución más avanzada de las llamadas tarifas dinámicas, una estrategia que ya está muy extendida en multitud de sectores empresariales. Según un estudio de Mckinsey del 2022, la adopción de IA para la fijación de precios será capaz de generar ganancias de margen de entre el 5% y el 15%, lo que explicaría el creciente interés de las empresas por esta tecnología.
La IA funciona como un “superanalista” que opera las 24 horas del día, analizando en tiempo real factores como la demanda, el comportamiento de compra, los precios de la competencia y la disponibilidad para optimizar los ingresos. Con toda esta información fijará el precio final en las compras online. Esta personalización del precio tiene lugar a través de algoritmos de aprendizaje automático que estudian los hábitos individuales de los consumidores, su disposición a pagar y sus preferencias históricas.
El potencial de esta técnica para sectores como el transporte local (Taxis, Uber, etc.), cines y teatros, facturas de gas y electricidad, es casi infinito.
La expansión de los precios personalizados por la IA a los sectores del ocio
El sector de los conciertos y los eventos en vivo ya ha experimentado los efectos disruptivos de los precios dinámicos basados en la IA. El caso más llamativo fue el de las entradas para el reencuentro del grupo musical Oasis, cuyos precios en Europa saltaron de 130 a 500 euros en cuestión de minutos, debido a la altísima demanda registrada por los algoritmos. Incluso acontecimientos deportivos más populares, como los partidos de la Major League Baseball o la NBA, utilizan sistemas de IA para ajustar los precios de las entradas en función de la demanda del momento.
La industria hotelera no es diferente. Las principales cadenas hoteleras del mundo ajustan los precios de las habitaciones en tiempo real analizando la disponibilidad, la competencia, los acontecimientos locales e incluso las condiciones meteorológicas.
También los operadores turísticos y las plataformas de reserva en línea integran, cada vez más, tecnología de IA para maximizar los ingresos de los viajes organizados. Empresas como la italiana Smartpricing, utilizan el aprendizaje automático para optimizar los precios de los hoteles, con la participación de más de 4.000 hoteleros. La compañía asegura que sus clientes obtienen un aumento medio del 30% en sus ingresos con este sistema.
Incluso en el sector minorista, la IA fijará el precio final en las compras también, alcanzando niveles de sofisticación extremadamente altos. Por ejemplo, Amazon cambia los precios de sus productos decenas de veces al día mediante algoritmos que vigilan constantemente la competencia y el comportamiento de los usuarios.
Los grandes minoristas utilizan, cada vez más, etiquetas basadas en pequeñas pantallas de tinta electrónica, integradas con sistemas de IA, que permiten cambios instantáneos de precios en estanterías o departamentos. Según las previsiones de la industria, alrededor del 70% del sector minorista, utilizará IA para optimizar precios y promociones en tiempo real. El mercado de herramientas de optimización de precios basadas en IA, está experimentando un crecimiento gigante, lo cual confirma la importancia estratégica que tiene esta tecnología.
Preocupación por los consumidores y la privacidad con la expansión de los precios personalizados por la IA
La expansión de los precios personalizados suscita serias preocupaciones en materia de privacidad, especialmente en los Estados Unidos, donde muchos consideran que estas técnicas de precios personalizados por la IA, “piratean el cerebro de los consumidores”. La IA fijará el precio final en las compras online maximizando las posibilidades de obtener mejores precios para los vendedores de productos y servicios, aprovechando todos los fallos del mercado. De hecho, las primeras investigaciones demuestran que las mejores ofertas suelen ofrecerse a los clientes más ricos, mientras que las personas con menos dinero se enfrentan muchas veces a los precios más altos.
También existe un riesgo real de discriminación basada en características que por ley, no deben utilizarse, como por ejemplo el sexo o la etnia, mediante el uso de identificadores aparentemente neutros como los códigos postales. Cruzarlos con la ubicación aproximada y otra información pública disponible (desde datos censales a informes sobre delitos y detenciones en una zona determinada o el coste de la vivienda) permite “adivinar” el perfil de las personas con bastante aproximación. Sin un registro público de precios, es prácticamente imposible comprobar la equidad del sistema e identificar cualquier práctica discriminatoria.
