La inteligencia artificial ya participa en decisiones que antes dependían de gerentes, sucursales y equipos comerciales. Entre ellas está la determinación de precios, una práctica que permite modificar el costo de un producto según la ubicación, la demanda y, potencialmente, la información disponible sobre los consumidores.

El debate tomó fuerza en Estados Unidos durante septiembre de 2026. Walmart aseguró que no fija precios distintos con base en la identidad, los ingresos, el historial de compras o la urgencia de una persona. La compañía también afirmó que su asistente de inteligencia artificial, Sparky, no utilizará las conversaciones con los clientes para aumentar precios ni para ocultar alternativas más económicas.

Ponemos precio al producto, no a la persona.

La declaración ocurrió mientras la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos analizaba una política sobre precios personalizados. El organismo describe esta práctica como el uso de datos personales para estimar cuánto estaría dispuesto a pagar un consumidor y ajustar el precio con base en esa estimación.

Dos formas de cambiar el precio

No todos los precios variables funcionan de la misma manera. Un establecimiento puede cobrar cantidades distintas en cada sucursal debido a costos, competencia local, demanda o condiciones específicas de la zona. Ese modelo ya existe en sectores como el transporte, las aerolíneas, los hoteles y el entretenimiento.

El segundo modelo es más sensible: calcular cuánto puede tolerar pagar una persona a partir de sus datos, sus compras anteriores, su nivel de urgencia o la información que comparte con una plataforma. La diferencia no estaría solamente en el lugar donde se compra, sino en quién realiza la compra.

Una investigación publicada el 29 de septiembre mostró que dos restaurantes operados por McDonald’s en Fresno, California, ofrecían una Big Mac a 5.69 y 6.89 dólares, respectivamente. La diferencia entre ambos establecimientos, separados por aproximadamente dos millas, fue de 21 por ciento; sin embargo, no se pudo confirmar que el sistema de inteligencia artificial hubiera causado directamente esa variación.

McDonald’s ha señalado que su herramienta proporciona recomendaciones y que los franquiciatarios toman la decisión final. El sistema analiza millones de transacciones y estima cuál podría ser el precio óptimo para cada producto en cada restaurante.

El papel de los datos personales

La preocupación central no está únicamente en que un producto cueste más en una colonia que en otra. El riesgo aparece cuando la información generada por una persona para recibir un servicio se utiliza después para definir cuánto tendrá que pagar.

Los asistentes virtuales, los programas de lealtad, las aplicaciones de entrega y las plataformas de comercio electrónico registran búsquedas, compras, horarios, ubicaciones y preferencias. Esos datos pueden ayudar a pronosticar la demanda, mejorar el inventario o recomendar productos, pero también podrían utilizarse para construir perfiles comerciales más detallados.

En México, los consumidores ya conviven con precios que cambian según la hora, la demanda o la zona. Las aplicaciones de transporte modifican sus tarifas en periodos de alta demanda, mientras que las tiendas utilizan historiales de compra y programas de recompensas para anticipar qué productos necesitarán sus clientes.

La diferencia entre un ajuste visible y uno personalizado está en la transparencia. Cuando el precio depende de factores públicos, el consumidor puede comparar y decidir. Cuando se calcula con información que no conoce, resulta más difícil saber por qué una persona paga más que otra por el mismo artículo.

Una discusión que apenas comienza

La Comisión Federal de Comercio extendió hasta el 25 de septiembre de 2026 el periodo para recibir comentarios sobre su propuesta relacionada con los precios personalizados. El debate busca determinar cuándo el uso de datos para fijar precios puede convertirse en una práctica engañosa o contraria a las normas de protección al consumidor.

Por ahora, la discusión distingue entre cobrar diferente por las condiciones de una sucursal y cobrar diferente por las características de una persona. La tecnología puede hacer ambos procesos más rápidos y precisos, pero la pregunta pendiente es qué información puede utilizarse, con qué autorización y qué debe revelarse al consumidor antes de pagar.

El precio visible en una etiqueta solía funcionar como un punto común de referencia. Con sistemas capaces de calcular la disposición a pagar de cada zona o individuo, ese acuerdo puede cambiar. La transparencia será decisiva para saber si la inteligencia artificial ayuda a ofrecer mejores precios o convierte cada compra en una evaluación privada del consumidor.