{"id":26840,"date":"2026-10-13T19:00:52","date_gmt":"2026-10-13T12:30:52","guid":{"rendered":"https:\/\/politicsrights.com\/?p=26840"},"modified":"2026-10-13T19:00:54","modified_gmt":"2026-10-13T12:30:54","slug":"new-politics-of-pricing-ai-sets-price","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/new-politics-of-pricing-ai-sets-price\/","title":{"rendered":"La nueva pol\u00edtica de los precios: cuando la IA fija tu precio"},"content":{"rendered":"

\u00bfY si el precio que ves no es simplemente el precio de un producto, sino un precio calculado espec\u00edficamente para ti? Imagina a dos clientes que compran exactamente el mismo producto al mismo tiempo. Uno paga 80 d\u00f3lares; el otro, 60. \u00bfEs justo? Probablemente la mayor\u00eda querr\u00edamos m\u00e1s informaci\u00f3n antes de responder. Sin embargo, la IA hace que esta pregunta sea cada vez m\u00e1s relevante y cada vez m\u00e1s dif\u00edcil de eludir.<\/p>\n\n\n\n

Ya aceptamos precios distintos en muchos \u00e1mbitos de nuestra vida. Dos pasajeros sentados uno al lado del otro en el mismo vuelo pueden haber pagado tarifas diferentes. Los estudiantes reciben descuentos en los museos. Las universidades ofrecen becas seg\u00fan la necesidad econ\u00f3mica. Los hoteles cobran m\u00e1s en per\u00edodos de alta demanda. <\/p>\n\n\n\n

A medida que la IA mejora su capacidad para predecir cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar cada consumidor, las cuestiones de equidad, privacidad, transparencia y bienestar del consumidor ser\u00e1n cada vez m\u00e1s importantes.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

Las diferencias de precios no son nuevas en s\u00ed mismas, ni son necesariamente injustas. Lo que est\u00e1 cambiando es la capacidad de las empresas para usar datos e IA con el fin de estimar, con una precisi\u00f3n cada vez mayor, cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar cada consumidor. Como explico en mi libro reciente, Pricing in the Age of AI<\/a>, este cambio tecnol\u00f3gico genera tanto nuevas oportunidades como nuevos riesgos. Tambi\u00e9n transforma la fijaci\u00f3n de precios: de ser principalmente una decisi\u00f3n empresarial, pasa a ser una cuesti\u00f3n social y de pol\u00edticas p\u00fablicas cada vez m\u00e1s importante.<\/p>\n\n\n\n

De un solo precio a tu precio<\/h2>\n\n\n\n

For much of modern commerce, pricing was relatively simple from the consumer\u2019s perspective. A store posted a price and customers decided whether to buy. Companies could change that price over time or offer discounts, but their ability to tailor prices to individual customers was limited.  Digital commerce began to change this as companies gained access to much more information about customers and could adjust prices more frequently.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La IA acelera esta transformaci\u00f3n al permitir que las empresas analicen enormes cantidades de datos y tomen decisiones de precios a una escala gigantesca. Los algoritmos<\/a> de fijaci\u00f3n de precios pueden basarse en informaci\u00f3n como el historial de transacciones, el comportamiento de navegaci\u00f3n, la ubicaci\u00f3n, el momento y otras se\u00f1ales contextuales.<\/p>\n\n\n\n

En lugar de dividir a los clientes en unos pocos grupos amplios, la IA puede identificar patrones mucho m\u00e1s sutiles y adaptar las ofertas con un alto grado de granularidad.<\/p>\n\n\n\n

La IA generativa (GenAI) a\u00f1ade otra dimensi\u00f3n. Herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini ya pueden ofrecer recomendaciones de precios sin que una empresa tenga que construir desde cero un algoritmo de precios sofisticado.<\/p>\n\n\n\n

Esto democratiza el acceso a las capacidades de fijaci\u00f3n de precios basadas en IA y las pone al alcance de una gama mucho m\u00e1s amplia de empresas. La cuesti\u00f3n importante ya no es simplemente si las empresas pueden personalizar los precios, sino hasta d\u00f3nde deber\u00edan llegar.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQui\u00e9n gana y qui\u00e9n pierde?<\/h2>\n\n\n\n

Es tentador suponer que los precios personalizados tienen que ser perjudiciales para los consumidores. La econom\u00eda es m\u00e1s compleja. Pensemos en un museo que cobra 20 d\u00f3lares a los adultos y 10 a los estudiantes. El precio m\u00e1s bajo para los estudiantes puede permitir que visiten el museo personas a las que de otro modo les resultar\u00eda demasiado caro, mientras que el museo sigue cobrando un precio m\u00e1s alto a los clientes dispuestos a pagar m\u00e1s. En esos casos, la diferenciaci\u00f3n de precios puede beneficiar tanto al vendedor como a los consumidores en conjunto.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de fijaci\u00f3n de precios pueden observar continuamente las condiciones del mercado y los precios de los competidores, y ajustar los propios en respuesta.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

El mismo principio se aplica en muchos otros mercados. Los precios diferenciados pueden ayudar a las empresas a atender a clientes con distinta disposici\u00f3n a pagar, lo que potencialmente ampl\u00eda el acceso a productos y servicios. Los descuentos personalizados tambi\u00e9n pueden hacer que algunos consumidores paguen menos de lo que pagar\u00edan con un sistema de precio \u00fanico. Pero el panorama cambia a medida que la personalizaci\u00f3n se vuelve cada vez m\u00e1s precisa. Los economistas utilizan el concepto de excedente del consumidor para describir la diferencia entre lo que una persona est\u00e1 dispuesta a pagar y lo que realmente paga. Si estoy dispuesto a pagar 100 d\u00f3lares por algo, pero lo compro por 70, obtengo un excedente de 30.<\/p>\n\n\n\n

Ahora imaginemos que un sistema de IA pudiera estimar casi a la perfecci\u00f3n que estoy dispuesto a pagar 100 d\u00f3lares. En lugar de ofrecerme el precio est\u00e1ndar de 70, la empresa podr\u00eda, en teor\u00eda, cobrarme casi 100. Otro consumidor dispuesto a pagar solo 60 podr\u00eda recibir un precio mucho m\u00e1s bajo por el mismo producto. En el extremo te\u00f3rico, la personalizaci\u00f3n perfecta de los precios permitir\u00eda a las empresas apropiarse de todo el excedente del consumidor.<\/p>\n\n\n\n

El producto en s\u00ed no ha cambiado. Lo que ha cambiado es c\u00f3mo se reparte entre el vendedor y los compradores el valor econ\u00f3mico creado por la transacci\u00f3n. As\u00ed, la fijaci\u00f3n de precios impulsada por la IA no es solo una cuesti\u00f3n de eficiencia o rentabilidad. Tambi\u00e9n se est\u00e1 convirtiendo en una cuesti\u00f3n sobre la distribuci\u00f3n del valor econ\u00f3mico entre las empresas y los consumidores.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un precio justo?<\/h2>\n\n\n\n

Esto nos lleva a una pregunta aparentemente sencilla: \u00bfc\u00f3mo podemos garantizar que la IA fije los precios de manera justa? El problema es que no existe una \u00fanica definici\u00f3n de precio justo. En mi investigaci\u00f3n con Adam Elmachtoub y Xiao Lei sobre price discrimination with fairness constraints<\/a>, propusimos cuatro definiciones de equidad. La equidad de precios consiste en ofrecer precios similares entre grupos. La equidad de demanda se centra en un acceso similar a un producto. La equidad del excedente del consumidor se centra en si los distintos grupos conservan un valor similar despu\u00e9s de pagar. Una cuarta definici\u00f3n se centra en los consumidores que no compran porque el precio es demasiado alto.<\/p>\n\n\n\n

Cuando se utiliza la IA generativa para recomendar precios, evaluar solo el modelo puede no ser suficiente.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

Cada definici\u00f3n parece razonable, pero pueden ser incompatibles. Supongamos que dos grupos de consumidores valoran de forma distinta el mismo producto. Ofrecer a ambos grupos el mismo precio puede satisfacer la equidad de precios, pero no necesariamente garantiza un acceso similar.<\/p>\n\n\n\n

A la inversa, lograr tasas de compra similares entre los dos grupos puede exigir cobrarles precios distintos. Nuestra investigaci\u00f3n muestra que puede ser imposible satisfacer simult\u00e1neamente incluso dos de estas definiciones de equidad.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n constatamos que imponer la equidad no siempre tiene el mismo efecto sobre el bienestar econ\u00f3mico. En algunos contextos, restricciones moderadas de equidad pueden mejorar el bienestar social, mientras que restricciones demasiado r\u00edgidas pueden reducirlo. Esta distinci\u00f3n es importante para la fijaci\u00f3n de precios con IA. No basta con decir que un algoritmo debe ser \u00abjusto\u00bb. Primero hay que decidir qu\u00e9 significa la equidad en un contexto particular. Eso lleva a una idea m\u00e1s amplia sobre la IA: la IA puede optimizar una definici\u00f3n de equidad una vez que se la damos, pero no puede decidir qu\u00e9 definici\u00f3n debe valorar la sociedad. Eso sigue siendo una decisi\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n

Cuando los datos determinan lo que pagas<\/h2>\n\n\n\n

La fijaci\u00f3n de precios impulsada por la IA plantea otra pregunta dif\u00edcil: \u00bfqu\u00e9 informaci\u00f3n deber\u00eda influir en el precio que recibe una persona? Los sistemas de IA pueden identificar relaciones que a un responsable humano le resultar\u00eda dif\u00edcil detectar. Eso es parte de su valor. Pero tambi\u00e9n significa que eliminar la informaci\u00f3n sensible de un conjunto de datos no elimina necesariamente la posibilidad de resultados desiguales.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de fijaci\u00f3n de precios pueden observar continuamente las condiciones del mercado y los precios de los competidores, y ajustar los propios en respuesta. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

Pensemos en la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica. Utilizar la ubicaci\u00f3n de un cliente puede parecer muy distinto de utilizar una caracter\u00edstica sensible como la raza o el g\u00e9nero. Sin embargo, la ubicaci\u00f3n puede estar correlacionada con caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas. As\u00ed, un algoritmo podr\u00eda generar diferencias sistem\u00e1ticas entre grupos incluso sin observar directamente la pertenencia a ellos.<\/p>\n\n\n\n

La IA generativa introduce una complicaci\u00f3n adicional: los resultados pueden depender no solo del modelo y de los datos, sino tambi\u00e9n de las instrucciones, o prompts, que se le dan al modelo. Mi investigaci\u00f3n con Eddy Hage-Youssef y Warut Khern-am-nuai<\/a> ilustra este problema en el mercado laboral.<\/p>\n\n\n\n

Como explicamos en What Happens When AI Sets Wages<\/a>, pedimos a modelos de IA l\u00edderes que recomendaran tarifas por hora para miles de trabajadores independientes. Las recomendaciones variaron seg\u00fan caracter\u00edsticas como la geograf\u00eda y la edad, y la forma en que se formulaban los prompts tambi\u00e9n pod\u00eda influir en los resultados. La implicaci\u00f3n va m\u00e1s all\u00e1 de los salarios. Cuando se utiliza la IA generativa para recomendar precios, evaluar solo el modelo puede no ser suficiente. Tambi\u00e9n necesitamos comprender los datos, los prompts, los objetivos y otras decisiones que rodean al sistema.<\/p>\n\n\n\n

De una mejor fijaci\u00f3n de precios a una fijaci\u00f3n de precios responsable<\/h2>\n\n\n\n

Nada de esto significa que la fijaci\u00f3n de precios basada en IA sea inherentemente perjudicial. La IA puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, responder con rapidez a los cambios de la oferta y la demanda, ofrecer descuentos dirigidos, mejorar el acceso y utilizar con mayor eficiencia los recursos escasos. En muchos casos, los algoritmos de precios pueden beneficiar tanto a los consumidores como a las empresas. El desaf\u00edo consiste en aprovechar estos beneficios sin ignorar los riesgos que acompa\u00f1an a decisiones cada vez m\u00e1s automatizadas y personalizadas. Estas tecnolog\u00edas tambi\u00e9n pueden complicar preocupaciones conocidas en torno a los precios.<\/p>\n\n\n\n

En un art\u00edculo reciente sobre c\u00f3mo la IA est\u00e1 transformando los litigios en materia de precios<\/a>, analizo cuatro \u00e1reas en particular: la colusi\u00f3n algor\u00edtmica, el aumento abusivo de precios, las pr\u00e1cticas enga\u00f1osas y la discriminaci\u00f3n de precios. La colusi\u00f3n algor\u00edtmica ofrece un ejemplo interesante. Tradicionalmente, la colusi\u00f3n implica que los competidores coordinen su comportamiento, por ejemplo, acordando subir los precios. Con la fijaci\u00f3n algor\u00edtmica de precios, la situaci\u00f3n puede volverse m\u00e1s compleja y m\u00e1s dif\u00edcil de detectar.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de fijaci\u00f3n de precios pueden observar continuamente las condiciones del mercado y los precios de los competidores, y ajustar los propios en respuesta. En ciertas condiciones, los algoritmos pueden aprender estrategias de precios que reducen la competencia de precios incluso sin comunicaci\u00f3n expl\u00edcita entre las empresas. Al mismo tiempo, precios similares pueden reflejar simplemente que las empresas responden de forma independiente a las mismas condiciones de mercado. Distinguir entre estas posibilidades plantea nuevos desaf\u00edos para la pol\u00edtica de competencia.<\/p>\n\n\n\n

La IA no crea estos problemas, pero su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, adaptarse con rapidez y automatizar decisiones puede cambiar la forma en que surgen y lo dif\u00edciles que son de detectar. Los algoritmos de precios ya han sido objeto de litigios y de un creciente escrutinio regulatorio, entre otros en el mercado de la vivienda de alquiler y en otros mercados. Los tribunales y las autoridades de competencia examinan cada vez m\u00e1s el papel de los algoritmos y los datos en la fijaci\u00f3n de precios.<\/p>\n\n\n\n

La fijaci\u00f3n personalizada de precios tambi\u00e9n est\u00e1 recibiendo cada vez m\u00e1s atenci\u00f3n. En agosto de 2026, la Comisi\u00f3n Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC) emiti\u00f3 una propuesta de declaraci\u00f3n de pol\u00edtica de aplicaci\u00f3n<\/a> sobre el uso de datos personales para determinar el precio que se ofrece a un consumidor individual. La FTC no propuso prohibir los precios personalizados. En cambio, la declaraci\u00f3n se centra en parte en las expectativas de los consumidores y en la transparencia, incluida la divulgaci\u00f3n de si un precio est\u00e1 personalizado, en qu\u00e9 se basa la personalizaci\u00f3n y qu\u00e9 tipos de datos se utilizan. La IA hace que este asunto sea a\u00fan m\u00e1s complejo.<\/p>\n\n\n\n

Los precios siempre han reflejado m\u00e1s que la oferta y la demanda.\u00a0<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n

Los debates tradicionales sobre la fijaci\u00f3n de precios basada en datos suelen centrarse en la pregunta: \u00bfqu\u00e9 informaci\u00f3n tiene una empresa sobre m\u00ed? En la era de la IA, una pregunta igualmente importante puede ser: \u00bfqu\u00e9 puede inferir el algoritmo de la empresa sobre m\u00ed a partir de la informaci\u00f3n que tiene? Un sistema de IA puede inferir caracter\u00edsticas econ\u00f3micamente relevantes a partir de combinaciones de ubicaci\u00f3n, comportamiento de navegaci\u00f3n, historial de compras, informaci\u00f3n del dispositivo y otras se\u00f1ales, incluso cuando el consumidor nunca proporcion\u00f3 directamente esas caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

Estos avances hacen que la transparencia, la auditor\u00eda y la supervisi\u00f3n humana sean cada vez m\u00e1s relevantes. Las empresas necesitan comprender c\u00f3mo se comportan sus sistemas de precios, someterlos a pruebas para detectar resultados inesperados y determinar cu\u00e1ndo deben intervenir las personas. Es posible que los consumidores quieran saber cada vez m\u00e1s cu\u00e1ndo los precios est\u00e1n personalizados y qu\u00e9 tipos de informaci\u00f3n influyen en las ofertas que reciben.<\/p>\n\n\n\n

Para los responsables de pol\u00edticas p\u00fablicas, la fijaci\u00f3n de precios impulsada por la IA se cruza con cuestiones que tradicionalmente se han considerado por separado, como la privacidad, la discriminaci\u00f3n, la protecci\u00f3n del consumidor, la competencia y la transparencia de los precios. El objetivo no es simplemente impedir que las empresas utilicen la IA para fijar precios, ni suponer que una mayor personalizaci\u00f3n es siempre deseable. El desaf\u00edo consiste en preservar los beneficios econ\u00f3micos de la IA y, al mismo tiempo, abordar los nuevos riesgos que generan los precios cada vez m\u00e1s automatizados e individualizados.<\/p>\n\n\n\n

La nueva pol\u00edtica de los precios<\/h2>\n\n\n\n

Los precios siempre han reflejado m\u00e1s que la oferta y la demanda. Tambi\u00e9n afectan el acceso, la asequibilidad y la forma en que se reparten los beneficios del intercambio econ\u00f3mico. La IA no cambia estas cuestiones fundamentales. Lo que cambia es nuestra capacidad para tomar decisiones de precios con una rapidez, una escala y una precisi\u00f3n sin precedentes. Las empresas pueden estimar cada vez mejor no solo lo que vale un producto en promedio, sino potencialmente lo que vale para ti.<\/p>\n\n\n\n

En Pricing in the Age of AI<\/a>, sostengo que esta evoluci\u00f3n hacia precios cada vez m\u00e1s personalizados traer\u00e1 tanto oportunidades econ\u00f3micas como nuevos desaf\u00edos. A medida que la IA mejora su capacidad para predecir cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar cada consumidor, las cuestiones de equidad, privacidad, transparencia y bienestar del consumidor ser\u00e1n cada vez m\u00e1s importantes.<\/p>\n\n\n\n

En \u00faltima instancia, la tecnolog\u00eda no puede responder estas preguntas por nosotros. Las empresas pueden decidir con qu\u00e9 intensidad personalizar. Los algoritmos pueden optimizar los objetivos que se les asignan. Los responsables de pol\u00edticas p\u00fablicas pueden establecer salvaguardas. Pero corresponde a los seres humanos determinar qu\u00e9 resultados consideran aceptables. Cuando la IA puede estimar cada vez mejor cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar cada uno de nosotros, la cuesti\u00f3n cr\u00edtica ya no es solo cu\u00e1l es el precio correcto, sino qu\u00e9 principios deber\u00edan guiar la forma en que la IA fija los precios.<\/p>\n\n\n\n

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What if the price you see is not simply the price of a product, but a price calculated specifically for you? Imagine two customers purchasing exactly the same product at the same time.<\/p>","protected":false},"author":210,"featured_media":26865,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"iawp_total_views":19,"footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":""},"categories":[5,999],"tags":[184,841,1098],"ppma_author":[1242],"class_list":["post-26840","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-books","category-technology","tag-artificial-intelligence","tag-economics","tag-technology"],"pp_statuses_selecting_workflow":false,"pp_workflow_action":"current","pp_status_selection":"publish","authors":[{"term_id":1242,"user_id":210,"is_guest":0,"slug":"maxime-c-cohen","display_name":"Maxime C. Cohen","avatar_url":{"url":"https:\/\/politicsrights.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/MCohen-Pic.webp","url2x":"https:\/\/politicsrights.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/MCohen-Pic.webp"},"author_category":"1","user_url":"","last_name":"","first_name":"","job_title":"","description":"

Titular de la C\u00e1tedra Scale AI en Ciencia de Datos para el Comercio Minorista y director acad\u00e9mico de la Bensadoun School of Retail Management de la Universidad McGill. Tambi\u00e9n asesora a empresas y startups en temas relacionados con la fijaci\u00f3n de precios, el comercio minorista, la IA y la ciencia de datos. Las opiniones expresadas en este art\u00edculo son exclusivamente las del autor y no reflejan los puntos de vista de ninguna instituci\u00f3n afiliada o colaboradora.<\/p>"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26840","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/210"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=26840"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26840\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":26873,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/26840\/revisions\/26873"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/26865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=26840"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=26840"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=26840"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/politicsrights.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=26840"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}