Uno de los elementos clave en la entrega de valor por parte de las marcas es la personalización. Pero, ¿Qué ocurre cuando esto se lleva tan lejos, que pasa a llevar la confianza de los consumidores, e incluso la ética? Si bien las regulaciones respecto a estos temas avanzan, no lo hacen a la misma velocidad que la tecnología. Por lo mismo, estamos llamados a evaluar distintas prácticas desde el pensamiento crítico, la ética y la moral, más allá de las legislaciones vigentes. Un ejemplo de esto es la utilización de algoritmos e información personal de los consumidores, para fijar precios personalizados.

Fuente: Magnific

Los precios algorítmicos son un tipo de fijación de precios dinámicos que se relacionan con el uso de, como su nombre lo indica, algoritmos o modelos matemáticos para fijar precios de manera dinámica en función de alguna variable en particular. Por ejemplo, fijar precios según el nivel de inventario disponible, la competencia, el clima o un objetivo de rentabilidad. En estos casos, si bien los precios pueden tener cierto grado de variabilidad, se fijan independiente de la persona a la que se le está ofreciendo el producto o servicio.

El problema no está en los precios dinámicos, sino en utilizar datos privados personales para determinar el precio que se ofrece a un consumidor en particular, práctica conocida como Surveillance Pricing (fijación de precios de vigilancia). El término ha sido utilizado por la Federal Trade Commission (FTC), institución encargada de proteger a los consumidores y la competencia económica justa en Estados Unidos, quienes ya en 2024 comenzaron a establecer definiciones respecto a esta materia a través de comunicaciones como Behind the FTC’s Inquiry into Surveillance Pricing Practices. En publicaciones como AI Price Tags and Privacy: When Your Data Sets Your Price¹ (Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, febrero 2026) se plantea cómo esta práctica no solo puede ser abusiva respecto al uso de datos personales de los consumidores, sino que también afectar la libre competencia y concentración de mercado.

Una plataforma de viajes o alojamiento detecta que al usuario le queda menos de 10% de batería, ofreciéndole precios más altos apelando al temor a quedar incomunicado. Monetización de videojuegos o casas de apuestas online que identifican patrones de frustración, adicción o vulnerabilidad y ofrecen incentivos para mantener enganchado al usuario. Aumento en los precios de medicamentos cuando se asocia una búsqueda con una ubicación geográfica cercana a un hospital o a un historial médico. Todos estos son ejemplos de usos éticamente cuestionables de los precios personalizados. Si bien en Europa en la legislación relacionada a la protección de datos (Reglamento General de Protección de Datos) se habla de transparencia, protección de derechos fundamentales y evaluación de sesgos, no se prohíbe esta práctica como tal. En Estados Unidos, según el artículo State Lawmakers Introduce New Wave of Personalized Algorithmic Pricing Bills de Inside Privacy, se han presentado más de 40 proyectos de ley en al menos 24 estados, buscando regular los precios personalizados.

Los beneficios que puede presentar el uso de Inteligencia Artificial y la economía de datos en términos de personalización de preferencias y eficiencias operativas son innegables. Quizás hoy el verdadero desafío no es determinar la máxima disposición a pagar de cada persona, sino que establecer el límite entre lo que podemos hacer y lo que debemos hacer. Las marcas que ganen relevancia en el futuro serán aquellas que entiendan esta diferencia y honren la confianza entregada por los consumidores, transformando la ética en una ventaja competitiva.

Munira Halal Medel

Directora de Ingeniería Comercial y Académica, Universidad Adolfo Ibáñez

¹ (Mone, V., A. Thommandru, F. F. Maratovich, K. F. Khurramovich, and A. K. Mirziyatovna