Precios dinámicos en la era de la IA

Los precios fijos podrían convertirse en un anacronismo en un futuro no muy lejano. En un mercado conectado, donde la información fluye en tiempo real y la disposición a pagar del consumidor puede variar, la inteligencia artificial se convierte en un elemento transformador que facilita ajustes eficientes para optimizar márgenes y personalizar ofertas con precisión.

El engranaje algorítmico: ¿cómo se adaptan los precios al contexto?

La principal ventaja de los algoritmos de fijación de precio se encuentra en su capacidad para analizar simultáneamente múltiples variables:

• Demanda y oferta: Niveles de inventario, velocidad de rotación, patrones estacionales.

• Competencia: Seguimiento de precios de competidores directos e indirectos.

• Comportamiento individual: Historial de compras, navegación web, sensibilidad al precio.

• Contexto externo: Eventos locales, tendencias en redes sociales, indicadores económicos.

• Ciclo de producto: Etapa de vida, popularidad, percepción de valor.

La IA puede analizar tendencias y, en muchos casos, anticipar umbrales de disposición a pagar por segmento o cliente individual. Esto facilita una aproximación más precisa hacia precios optimizados que buscan equilibrar el beneficio empresarial con la probabilidad de conversión.

Casos de uso más allá del retail.

Aunque los primeros sectores en adoptar el pricing dinámico fueron el transporte aéreo y el retail digital, esta tecnología se expandirá rápidamente a otros ámbitos. Servicios digitales como el SaaS, plataformas de movilidad urbana, suscripciones, educación online y turismo irán introduciendo más inteligencia artificial para ajustar precios según el valor percibido, la demanda o el uso real por parte del cliente. Esta expansión exige adaptar los modelos a diferentes niveles de madurez digital y expectativas del consumidor

Consideraciones éticas: El balance entre personalización y equidad.

Los consumidores generalmente aceptan precios variables basados en condiciones generales de mercado, como billetes aéreos con tarifas ajustadas según temporada o descuentos estacionales. Sin embargo, cuando estas variaciones se relacionan con el perfil personal, ubicación o historial de compra, suelen surgir cuestiones sobre la equidad del sistema.

Estas preocupaciones pueden manifestarse cuando un cliente observa diferencias de precio para un mismo artículo, posiblemente debido a que su historial de navegación sugiere menor sensibilidad al precio o por acceder desde determinados dispositivos. De igual manera, cuando clientes habituales reciben ofertas distintas a las de nuevos usuarios.

La falta de transparencia en los procesos algorítmicos que determinan estos ajustes puede afectar la confianza en la marca. Estudios de Cloudseed y la Universidad de Buffalo señalan esta dualidad: ciertas prácticas de personalización pueden percibirse como poco equitativas, y algunos consumidores podrían considerar que su fidelidad no se valora adecuadamente. Aquí surge una pregunta clave: ¿debería comunicarse abiertamente al cliente que el precio mostrado ha sido personalizado? ¿Qué impacto tendría esta transparencia en la conversión y en la confianza?

¿Y qué nos dice el contexto legal?

El entorno normativo aún se encuentra en desarrollo: queda por determinar hasta qué punto datos como el historial de navegación constituyen información apropiada para establecer precios personalizados. Y es previsible que futuras regulaciones introduzcan parámetros más definidos en este ámbito.

Con las leyes actuales en la mano, la normativa de la Unión Europea establece límites claros para evitar prácticas discriminatorias en la fijación de precios. El Reglamento (UE) 2018/302 prohíbe la discriminación injustificada de los clientes en función de su nacionalidad, lugar de residencia o establecimiento en el mercado interior, especialmente en las ventas en línea. Esto implica que los comerciantes no pueden aplicar diferentes condiciones de acceso a bienes o servicios basadas únicamente en estos factores.

Además, el artículo 102 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea (TFUE) sanciona el abuso de posición dominante, incluyendo la imposición de precios no equitativos que podrían resultar de prácticas de discriminación de precios. En España, la Ley 3/1991 de Competencia Desleal considera desleal el tratamiento discriminatorio del consumidor en materia de precios y demás condiciones de venta, salvo causa justificada.

Por otro lado, la Ley 4/2022 de protección de los consumidores y usuarios introduce la figura de la persona consumidora vulnerable, que debe ser objeto de especial atención tanto por parte de las autoridades públicas como del sector empresarial en las relaciones de consumo. Esto implica que prácticas de personalización de precios que afecten negativamente a consumidores en situación de vulnerabilidad podrían ser consideradas injustas o incluso ilegales.

Y en situaciones de emergencia o catástrofe, el Ministerio de Consumo de España ha aprobado un decreto que modifica la Ley General para la Defensa de los Consumidores y Usuarios, prohibiendo a empresas con precios dinámicos, como Uber o Cabify, aumentar las tarifas durante situaciones de emergencia o catástrofe, como la reciente tormenta DANA en Valencia. Esta normativa busca evitar incrementos abusivos de precios en servicios esenciales cuando la demanda sube significativamente durante estas situaciones, protegiendo así a los consumidores más vulnerables.

En este contexto, es fundamental que las empresas que implementan sistemas de precios dinámicos basados en inteligencia artificial establezcan directrices claras que eviten prácticas discriminatorias y aseguren la equidad y transparencia en sus políticas de precios.

Impacto en la percepción de marca y valor a largo plazo.

Más allá de la eficiencia táctica o de los criterios legales, la fijación dinámica de precios también podría tener implicaciones en la percepción de valor. Si un consumidor detecta oscilaciones frecuentes o incoherentes, puede concluir que el precio es arbitrario, y por tanto, que el valor del producto o servicio también lo es. Esta percepción podría dañar a marcas premium o aquellas que basan su posicionamiento en la calidad.

Beneficios para los comercios que implementan esta tecnología.

Independientemente de estos debates, los sistemas de precios dinámicos ofrecen ventajas significativas para los retailers:

• Mejora de ingresos: Posibilidad de ajustar precios según niveles de demanda y aplicar reducciones planificadas para gestionar inventario.

• Gestión eficiente de inventarios: Capacidad para minimizar roturas de stock y excedentes mediante estrategias de precio adaptadas.

• Adaptabilidad competitiva: Facilidad para responder a cambios en precios de competidores, manteniendo posicionamiento de mercado.

• Mejora en tasas de conversión: Presentación de ofertas más relevantes que pueden incrementar la probabilidad de compra.

• Optimización de procesos: Disminución de tareas manuales y automatización de decisiones recurrentes.

• Análisis de mercado: Generación de datos valiosos que contribuyen a comprender mejor las preferencias de los consumidores.

  Arquitectura de un sistema dinámico de precios impulsado por IA. Fuente: LeewayHertz

La accesibilidad creciente de los sistemas de precios dinámicos.

Históricamente, principalmente grandes empresas como Amazon, Walmart o compañías aéreas disponían de la infraestructura necesaria para implementar sistemas de precios dinámicos. Este escenario ha evolucionado notablemente.

El desarrollo del cloud computing, la acumulación de datos en plataformas digitales y la disponibilidad de soluciones SaaS especializadas han contribuido a reducir las barreras de entrada. Plataformas como Pricefx, Price Perfect, Competera o Skuuudle proporcionan interfaces accesibles e integraciones con sistemas como Shopify.

Sin embargo, la adopción universal por parte de las pequeñas empresas enfrenta todavía ciertos desafíos. Factores como la calidad y cantidad de datos disponibles, junto con las capacidades analíticas internas, continúan siendo consideraciones importantes. No obstante, incluso organizaciones de menor tamaño pueden comenzar a experimentar con ajustes basados en variables más sencillas como franjas horarias, días de la semana o niveles de inventario.

Implementar IA para optimizar precios trasciende lo técnico: es una decisión estratégica con efectos directos en la percepción de marca. Los retailers deben establecer límites claros que guíen sus algoritmos y comunicar con transparencia a los clientes los factores que influyen en las variaciones de precio. Aunque la tecnología avanza rápidamente, el criterio estratégico sigue siendo esencial para alinear eficiencia tecnológica con valores de marca y expectativas del consumidor.

Fernando Polo