En Estados Unidos, el concepto de «precios basados en la vigilancia» ha empezado a tomar forma, implicando que las empresas ajustan sus precios para cada consumidor basándose en datos recopilados sobre ellos mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA). Este método fue propuesto por Delta Air Lines, pero tras ser criticado públicamente, enfrentó la disconformidad de varios senadores estadounidenses que exigieron explicaciones. La idea era eliminar los precios estáticos para introducir precios dinámicos que varían según lo que la IA determina que cada cliente está dispuesto a pagar.
Empresas como Fetcherr, que han colaborado con Delta y Virgin Atlantic desde 2019, emplean modelos de IA sofisticados para generar precios personalizados basándose en una amplia gama de datos, incluido el historial de compras y navegación del usuario, su geolocalización, actividad en redes sociales, datos biométricos y estado financiero. Esto podría significar, por ejemplo, precios más altos para alguien que necesita volar debido a una emergencia familiar. El principal objetivo es explotar al máximo el «umbral del dolor» del consumidor, cobrando la mayor cantidad posible según la situación específica del cliente.
Sin embargo, este enfoque presenta preocupaciones éticas, especialmente cuando se considera el excedente del consumidor, que es la diferencia entre lo que el cliente está dispuesto a pagar y lo que realmente paga. La captura de este excedente por parte de las empresas podría limitar la capacidad de gasto de los consumidores en otros ámbitos. En Europa, la implementación de este tipo de sistemas se ve obstaculizada por regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que restringe las decisiones automatizadas significativas basadas en datos personales sin consentimiento explícito del usuario.
Aunque el concepto de precios dinámicos no es nuevo y ha sido utilizado por aerolíneas y servicios como Uber y Cabify, adaptándose a la oferta y la demanda, la propuesta de precios basados en la vigilancia lleva la personalización y la recopilación de datos a un nivel mucho más profundo y controvertido.