Hace poco el director de Delta Airlines anunció públicamente que la compañía utilizaría inteligencia artificial (IA) para fijar el precio de los boletos “en ese vuelo, a esa hora, para usted, el individuo”, se supo también que ya lo hacen con el 3 % de los tiquetes y esperan llegar al 20 % en 2026.Esto disparó titulares como: “La IA fijará el precio de lo que compres en Internet”. El anuncio generó preocupación entre algunos senadores de EE. UU., especialmente por el riesgo de que los precios personalizados afecten la protección de datos personales y eleven tarifas de forma discriminatoria.
En el comercio electrónico, incluida la industria aérea, ya se aplica lo que se conoce como tarifas dinámicas, muchas veces determinadas por IA. Entonces, ¿qué cambia con el anuncio de Delta? La mayoría de los artículos esencialmente replican preocupaciones relacionadas con el uso de datos personales para fijar precios individualizados: una práctica que los reguladores en Estados Unidos y Europa han denominado surveillance pricing (precio derivado de vigilancia), y que buscan limitar.
Para entender mejor el temor, pensemos en lo que ocurre en nuestras plazas de mercado: estamos habituados a precios que se negocian según quien compra. En ese contexto, quien vende evalúa visualmente a la persona compradora -su apariencia, acento o actitud- y propone un precio. Quien compra, por su parte, busca negociar, regatea pidiendo rebaja o que le den “ñapa”.
La diferencia con el entorno digital es que quien compra no puede regatear y quien vende no tiene que improvisar: la tecnología y los datos que existen sobre las personas permiten crear perfiles precisos basados en datos personales de navegación, historial de compras, ubicación geográfica, tipo de dispositivo, tarjetas utilizadas, entre otros. Con algoritmos de aprendizaje automático, las empresas podrían identificar cuánto está dispuesto a pagar cada persona y ajustar los precios en consecuencia.
Esto puede darles una ventaja significativa: no solo modifican precios con base en la oferta y la demanda, sino que pueden personalizar el precio según la identidad de la persona que compra. Así, una persona que se conecta desde un barrio acomodado de Bogotá usando un iPhone podría ver un precio más alto que otra que accede desde una zona de menores ingresos con un celular básico. Incluso alguien sin historial digital -como una persona que pide a un tercero comprar su tiquete- podría enfrentar un precio arbitrario o injusto por falta de datos.
Estas prácticas generan múltiples preocupaciones: ¿Qué tan transparente es el sistema de fijación de precios? ¿Qué bases de datos se utilizan? ¿Se respetan los principios de protección de datos y privacidad? ¿Se están produciendo discriminaciones injustas? ¿Qué impacto tiene esto en la confianza de los consumidores? El problema se agrava porque esta lógica de fijación individualizada puede extenderse a muchos ámbitos: seguros médicos, educación, servicios públicos o incluso productos básicos.
Por estas razones, autoridades de EE. UU. y Europa han intensificado el escrutinio sobre los precios personalizados. Sus investigaciones buscan determinar el grado de uso de datos personales en las estrategias comerciales. Un informe reciente de la Federal Trade Commission (FTC) confirma que algunas empresas fijan precios individualizados a partir de un amplio espectro de datos personales y confirma muchas preocupaciones.
Volviendo al caso de Delta: lo que generó inquietud fue que, en su anuncio, la empresa pareció admitir el uso de IA para fijar precios personalizados, lo que podría implicar vigilancia masiva sobre sus clientes. Ante las críticas, Delta señaló que su sistema -desarrollado junto a la empresa israelí Fetcherr- no usa datos personales, sino información comercial agregada como demanda, clima, patrones históricos de ventas y competencia. Es decir, afirma que desarrolla un modelo dinámico automatizado, pero no individualizado.
Sin embargo, aún no es claro qué está haciendo realmente Delta ni qué tan cerca está de cruzar la línea entre una práctica comercial legítima y una forma de vigilancia encubierta. Las empresas, naturalmente, ajustan su discurso ante el escrutinio regulatorio. Y si algo muestra este caso es que el desafío técnico y normativo para entender, vigilar y meter en cintura estas prácticas es enorme.
Cada nuevo caso que conocemos demuestra que el problema es real, que los vacíos son grandes, y que países como Colombia -con debilidades normativas, menores recursos y poca capacidad de influencia de mercado- deben seguir de cerca esta discusión internacional para buscar dentro de sus capacidades no reproducir modelos que pueden ser opacos, discriminatorios o abiertamente abusivos, que se preparen para desarrollar regulaciones que sensibilicen a las empresas y además eduquen y protejan a las personas.
