Algorithmic personalised pricing: Los precios algorítmicos personalizados. Estudio de casos

Abstract

La fijación de precios personalizados mediante algoritmos de machine learning ha generado opiniones encontradas entre consumidores y académicos, a pesar de tener raíces históricas en ajustes de precios basados en el comportamiento del cliente. Hoy en día, estos algoritmos realizan esta tarea con mayor precisión y frecuencia, a menudo sin el conocimiento de los consumidores. Esta práctica adapta los precios según las características individuales para alinearlos con la disposición a pagar de cada consumidor. Los intereses en juego incluyen la libertad del empresario, la competencia, la eficiencia, la innovación, la igualdad, la privacidad y la transparencia. A pesar de ser controversial, esta estrategia puede mejorar la competencia y beneficiar a los consumidores al aumentar tanto la eficiencia estática como dinámica, promoviendo la innovación y maximizando las transacciones. Sin embargo, también puede tener efectos redistributivos negativos al reducir el bienestar de ciertos grupos de consumidores. Es crucial una coordinación efectiva entre las autoridades para mitigar los riesgos y equilibrar los beneficios para todos los actores económicos