Dos personas podrían entrar al mismo supermercado, comprar el mismo producto y, aun así, recibir precios diferentes. La diferencia no dependería de una promoción, de la hora o de la cantidad disponible, sino de lo que un algoritmo sabe sobre cada comprador: dónde vive, qué dispositivo utiliza, cuáles productos compra con frecuencia y cuánto parece estar dispuesto a pagar.
Esa práctica, conocida como surveillance pricing o tarificación personalizada mediante datos, llegó esta semana al debate político de Toronto. La alcaldesa Olivia Chow anunció que buscará impedir que los supermercados de la ciudad utilicen información personal para cobrar precios distintos a diferentes consumidores.
La propuesta todavía no constituye una prohibición vigente y deberá pasar por el proceso del Concejo Municipal. Tampoco existe evidencia pública que demuestre que los principales supermercados de Toronto ya estén aplicando esta práctica. Sin embargo, el avance de las etiquetas electrónicas, los programas de fidelización y los sistemas de inteligencia artificial ha encendido las alarmas sobre una tecnología que permitiría hacerlo.
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No es lo mismo que un precio dinámico
Los precios dinámicos ya forman parte de la vida cotidiana. Las tarifas de vuelos, hoteles y servicios de transporte pueden aumentar cuando crece la demanda y disminuir durante las horas de menor actividad.
En esos casos, el precio cambia debido a las condiciones del mercado y, en principio, se ofrece de la misma manera a todos los consumidores que buscan el servicio en ese momento.
El surveillance pricing funciona de otra forma. El precio podría ajustarse según el perfil individual de cada comprador.
Un algoritmo podría analizar el historial de compras, el código postal, el comportamiento en internet, la frecuencia con la que una persona adquiere determinado producto o incluso el tipo de teléfono desde el que realiza la consulta. Con esa información, trataría de calcular cuánto está dispuesta a pagar esa persona antes de abandonar la compra.
La Oficina de Competencia de Canadá ha explicado que los sistemas de tarificación algorítmica pueden utilizar datos demográficos, comportamiento en línea, historial de transacciones, niveles de inventario y precios de los competidores para recomendar o modificar precios en tiempo real.
¿Está ocurriendo actualmente en Canadá?
No se ha confirmado públicamente que los supermercados canadienses estén cobrando precios personalizados de esta manera.
Ese punto es importante: la propuesta de Toronto busca actuar de manera preventiva y no responde, hasta ahora, a la comprobación de que una cadena específica haya utilizado la información de sus clientes para cobrarles más.
Sin embargo, investigadores de Toronto Metropolitan University advierten que los comercios ya están reuniendo las herramientas necesarias: programas de puntos con amplios historiales de consumo, aplicaciones móviles, etiquetas digitales y sistemas automatizados capaces de cambiar precios rápidamente.
El problema es que, debido a la falta de transparencia, un consumidor difícilmente podría saber si el precio que observa es igual al que recibe otra persona.
La Oficina de Competencia reconoció que todavía se desconoce qué tan extendida está la tarificación algorítmica en Canadá. Su consulta nacional identificó precisamente la falta de transparencia, la posible discriminación y la explotación de consumidores vulnerables entre las principales preocupaciones del público.
Los programas de fidelización abren una pregunta incómoda
Las tarjetas y aplicaciones de puntos permiten a los supermercados ofrecer descuentos personalizados, recomendar productos y premiar a sus clientes frecuentes.
En teoría, esa información puede beneficiar al consumidor mediante promociones adaptadas a sus necesidades. Pero también podría utilizarse en sentido contrario.
Un comercio podría concluir, por ejemplo, que una persona compra siempre la misma marca, que necesita determinado producto con regularidad o que vive en una zona de altos ingresos. Con esos datos, un algoritmo podría decidir que es menos probable que el comprador cambie de producto o abandone la compra si el precio aumenta.
La preocupación no es solamente que algunas personas reciban descuentos. El riesgo es que otras sean castigadas silenciosamente con precios más elevados sin saber por qué.
Durante la consulta de la Oficina de Competencia, varios participantes advirtieron que los clientes antiguos podrían resultar especialmente perjudicados si las empresas utilizan contra ellos los extensos historiales de compra acumulados durante años.
¿Puede Toronto realmente prohibirlo?
La propuesta de Chow abre una segunda discusión: cuánto poder tiene una ciudad para regular los métodos de fijación de precios de las grandes cadenas.
Las leyes de protección al consumidor corresponden principalmente a los gobiernos provincial y federal. Toronto podría explorar herramientas relacionadas con licencias comerciales, contratos municipales o regulaciones locales, pero el alcance jurídico de una prohibición todavía deberá definirse.
Ontario, por ahora, no ha mostrado intención de adoptar una prohibición provincial. El premier Doug Ford rechazó anteriormente la posibilidad de seguir el ejemplo de Manitoba, donde se presentó un proyecto para considerar ilegal el uso de datos personales con el propósito de cobrar a un consumidor más que el precio estándar.
A nivel federal, una propuesta para prohibir el surveillance pricing tampoco obtuvo suficiente respaldo en el Parlamento durante abril.
Por ello, incluso si Toronto aprueba una medida local, podría enfrentar limitaciones legales y dificultades para vigilar algoritmos que operan desde plataformas nacionales o internacionales.
Una regulación antes de que aparezca el problema
La discusión llega en un momento especialmente sensible. Toronto declaró la inseguridad alimentaria como una emergencia municipal en diciembre de 2024, mientras numerosas familias continúan reduciendo sus compras o recurriendo a bancos de alimentos debido al costo de la vida.
En ese contexto, permitir que una empresa determine cuánto puede cobrarle a cada persona por productos esenciales plantea preguntas que van más allá de la tecnología.
¿Debe un supermercado conocer el ingreso probable de su cliente? ¿Puede utilizar su historial de compras para calcular cuánto está dispuesto a pagar? ¿Debería estar obligado a informar que el precio fue generado mediante información personal?
La propuesta de Toronto todavía está lejos de convertirse en una norma. Pero pone sobre la mesa una discusión que probablemente crecerá a medida que las empresas incorporen más inteligencia artificial a sus operaciones.
Hasta ahora, el precio visible en el estante ha representado una promesa sencilla: cualquier persona que tome el mismo producto paga lo mismo. El surveillance pricing podría terminar con esa certeza.
Redacción de: Mauricio Navas Talero LJI Reporter
