Dos personas buscan el mismo termómetro en la misma tienda en línea, al mismo tiempo. Una paga el precio regular. La otra, que horas antes buscó en internet síntomas de fiebre infantil. No se trata de un error del sistema ni de una coincidencia: es una estrategia deliberada llamada “surveillance pricing” o precios de vigilancia. Y está en el centro de un debate que llegó al Parlamento canadiense esta semana.
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¿Qué es el surveillance pricing?
Qué es el surveillance pricing
El término se refiere a la práctica de usar datos personales de los consumidores, historial de búsquedas, ubicación geográfica, ingresos estimados, compras anteriores e incluso los movimientos del cursor en una página web para fijar precios individualizados en tiempo real. En lugar de que todos paguen lo mismo, el algoritmo calcula cuánto está dispuesto a pagar cada persona en particular y ajusta el precio hacia ese techo.
No es una práctica marginal. Según la Oficina de Competencia de Canadá, ya hay más de sesenta empresas en el país usando algoritmos para optimizar precios. La plataforma de entrega de comestibles Instacart, por ejemplo, experimentó con precios personalizados en el mercado estadounidense, donde algunos compradores pagaban por los mismos artículos, en la misma tienda y al mismo tiempo, un precio notablemente superior al que veían otros usuarios.
El debate que se abrió pensando en restringir esta práctica
El debate en Ottawa
El 13 de abril, el líder del Nuevo Partido Democrático (NDP), Avi Lewis, presentó ante el Parlamento una moción para prohibir esta práctica en Canadá, su primera iniciativa parlamentaria desde que asumió el liderazgo del partido. Lewis la enmarcó como una cuestión de justicia económica básica: “Un padre que busca en internet un termómetro para su bebé enfermo no debería ser castigado con un precio más alto por el simple hecho de que el algoritmo detectó su urgencia”.
Los consumidores más vulnerables
Para quienes hacen las compras del hogar comparando precios en línea, usan aplicaciones de delivery o compran pasajes de avión para visitar a la familia, esta práctica tiene consecuencias directas y poco visibles. El precio que aparece en pantalla puede no ser el mismo que ve otra persona con un perfil distinto y no hay manera sencilla de saberlo.
Los consumidores más vulnerables a este tipo de discriminación algorítmica suelen ser quienes muestran señales de mayor urgencia o menor capacidad de comparar precios: personas con presupuesto ajustado, quienes compran de forma habitual en una sola plataforma, o quienes buscan productos de necesidad inmediata.
En Reino Unido, las empresas ya pueden ser multadas con una fracción importante de sus ingresos globales por aplicar precios ocultos o sesgados. En Nueva York, se aprobó una ley que obliga a las empresas a mostrar la siguiente leyenda cuando aplican esta tecnología: “Este precio fue establecido por un algoritmo usando sus datos personales.” En Canadá, esa protección aún no existe a nivel federal. La pregunta que queda sobre la mesa es si Ottawa actuará antes de que la práctica se normalice del todo.
¿Qué hacer por lo pronto?
Si bien de forma concreta y técnica no hay nada que se pueda hacer mientras se espera la resolución, sí hay estrategias que pueden alivianar el control de los algoritmos sobre precios personalizados. Hay personas que han declarado que a veces tienen cuentas de correo paralelas para hacer comparación de precios, o incluso otros que le piden ayuda a amigos o familiares, para que ellos comparen precios desde sus dispositivos, correos e incluso ubicaciones. Es recomendable que cuando sea sensato, los usuarios hagan una comparación. Sin embargo, nada de fondo se puede esperar que cambie, hasta que el resultado de esta resolución no concluya.
Redacción de: Mauricio Navas Talero LJI Reporter
