Los consumidores estadounidenses no solo están frustrados por los precios altos. También están enojados y confundidos por las formas cada vez más tecnológicas en que las cadenas de restaurantes y los grandes minoristas los fijan.

Las etiquetas digitales de precios están reemplazando rápidamente a las de papel en los pasillos de los supermercados, mientras que las herramientas de inteligencia artificial ayudan a las empresas a decidir qué cobrar al predecir cómo podrían reaccionar los clientes. Términos como "precios dinámicos" y "precios de vigilancia" están generando ansiedad en las redes sociales, donde los usuarios se preguntan si a diferentes personas se les muestran precios distintos por el mismo producto.

Los estadounidenses se han acostumbrado a los precios fluctuantes al reservar vuelos, habitaciones de hotel y viajes. Pero la perspectiva de que el gasto diario esté moldeado por algoritmos que no comprenden —y por datos personales que quizás no saben que están compartiendo— ha tocado un nervio.

"En este momento hay grandes tensiones sobre quién va a tener realmente el poder con algunos de estos algoritmos y el uso de bots e IA: ¿las empresas o el comprador?", dijo Katie Thomas, quien dirige un laboratorio de ideas interno sobre comportamiento del consumidor en la firma de consultoría de gestión Kearney.

Las empresas que utilizan la tecnología dicen que algunas inquietudes surgen de conceptos erróneos sobre cómo funcionan sus herramientas de precios. El CEO de Walmart, John Furner, dijo en una publicación de blog el mes pasado que las etiquetas digitales de precios ahorran tiempo a los trabajadores y mantienen los precios actualizados, y que no se utilizan para aumentar precios según el clima, la hora del día o el comprador individual.

"Fijamos el precio del producto, no de la persona", escribió Furner.

Aun así, las empresas no siempre son transparentes sobre los datos de clientes que recopilan y cómo los utilizan, lo que ha generado sospechas y especulaciones. Publicaciones en redes sociales sugieren falsamente, por ejemplo, que las etiquetas electrónicas de estantería que Walmart planea implementar en todas sus tiendas de EE. UU. escanea los rostros o teléfonos celulares de los compradores para fijar precios individualizados, dijo Thomas.

Los legisladores y reguladores están tomando medidas. Legisladores de al menos 30 estados han considerado proyectos de ley sobre precios este año, incluidas medidas relacionadas con los precios algorítmicos y personalizados, según la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales. La Comisión Federal de Comercio (FTC) ha propuesto una política de aplicación que advierte a las empresas que no divulgar el uso de datos personales para fijar precios individualizados podría violar las leyes de protección al consumidor.

Estas son algunas de las prácticas y tecnologías de precios que están bajo escrutinio.

Precios dinám

Qué son: Los precios dinámicos significan ajustar los precios en respuesta a las condiciones cambiantes del mercado, incluida la oferta y la demanda. Una aerolínea que ajusta los precios de los boletos a medida que se acercan las salidas está usando precios dinámicos. La práctica de Uber de aumentar las tarifas cuando la demanda supera la oferta de conductores disponibles, como en las horas pico, es un tipo de precio dinámico conocido como tarificación de demanda (surge pricing).

Por qué importa: Los cambios frecuentes de precios van mucho más allá de los viajes y los alimentos. Decodo, una empresa de datos web, rastreó los cambios de precios en 2025 en productos que iban desde electrónica hasta ropa y artículos para el hogar. Alrededor de la mitad de los cambios registrados en EE. UU. fueron disminuciones —en contra de la suposición de los consumidores de que los precios dinámicos solo los aumentan—, dijo Gabriele Vitke, gerente senior de marketing de productos de la empresa.

Etiquetas digitales de precios

Qué son: Pantallas digitales que permiten a las tiendas actualizar electrónicamente los precios de los estantes en lugar de reemplazar etiquetas de papel.

Por qué importa: Las etiquetas digitales de precios, utilizadas desde hace tiempo en Europa y Asia, están llamando más la atención a medida que se expanden a grandes minoristas de EE. UU. como Walmart y Whole Foods. Los defensores del consumidor han argumentado que las etiquetas digitales podrían usarse eventualmente para precios de demanda o precios personalizados. Los sindicatos también se han opuesto a la tecnología.

Las etiquetas electrónicas de estantería facilitan los cambios frecuentes, pero no necesariamente generan precios más altos durante períodos de alta demanda. Los minoristas suelen actualizar los precios electrónicos de estantería en un calendario regular, a menudo semanal, porque los compradores valoran la consistencia, dijo Asa Farquhar, de Relex Solutions, una empresa de tecnología minorista. Investigadores que rastrearon los precios en una cadena de supermercados no identificada encontraron "prácticamente ningún precio de demanda" después de la introducción de las etiquetas.

"Cambiar los precios a lo largo del día, como hacen las aerolíneas o las aplicaciones de transporte, es sumamente raro hoy en día en los supermercados y los productos de consumo general", dijo Farquhar.

Precios personalizados

Qué son: Los precios personalizados significan ofrecer a los clientes precios y descuentos diferentes según su ubicación, ingresos, hábitos de navegación web y otra información sobre compradores individuales o grupos de compradores. Algunos grupos de defensa del consumidor y reguladores utilizan el término "precios de vigilancia" para referirse a la misma práctica.

Por qué importa: No está claro qué tan ampliamente las empresas usan información personal para personalizar precios. Un informe del personal de la FTC publicado en enero de 2025 encontró que los intermediarios que ofrecen herramientas para ajustar precios y promociones trabajaban con al menos 250 clientes, incluidos minoristas de supermercados y ropa.

Legisladores de Maryland, Nueva Jersey y Connecticut aprobaron recientemente restricciones sobre el uso de datos personales de los compradores para determinar cuánto pagan. Las leyes de Maryland y Nueva Jersey se centran en los supermercados, con excepciones para ciertos descuentos de fidelidad y otras promociones, mientras que la legislación de Connecticut abarca una gama más amplia de compras minoristas.

Los fiscales de California demandaron a Target en 2022, alegando que la aplicación del minorista mostraba precios más bajos antes de que los compradores entraran a las tiendas y los aumentaba una vez dentro.

Target aceptó un acuerdo de 5 millones de dólares y una prohibición de usar la llamada tecnología de geocercamiento para aumentar precios.

El minorista dijo que la funcionalidad de la aplicación en cuestión se usaba para "proporcionar a los clientes precios precisos, que pueden variar entre tiendas y canales", que no personalizaba precios según los datos o el comportamiento de un cliente, y que sigue "comprometida con precios claros y transparentes".

Precios diferentes no significan necesariamente que se usaron datos personales. El año pasado, una investigación de Consumer Reports, Groundwork Collaborative y More Perfect Union encontró que los compradores de Instacart veían precios diferentes por productos idénticos en las mismas tiendas. Instacart posteriormente puso fin a lo que describió como pruebas que asignaban aleatoriamente a los compradores a grupos, en lugar de fijar precios según su información personal.

Precios algorítmicos

Qué son: La fijación de precios algorítmicos utiliza software para recomendar o establecer precios automáticamente, una práctica que las empresas han usado durante décadas. La IA puede ayudar al software a identificar patrones en ventas, precios de competidores y otra información para predecir la demanda y estimar cómo diferentes precios afectarían las ventas y las ganancias. Estas herramientas pueden respaldar tanto los precios dinámicos como los personalizados.

Por qué importa: No está claro qué tan ampliamente los minoristas usan la IA para ayudar a fijar precios, pero la investigación sugiere que empresas de diversas industrias la están adoptando. Simon-Kucher, una empresa de consultoría global, encuestó el año pasado a más de 2,200 líderes empresariales en 28 países y 39 industrias, y el 41% dijo que usaba software de IA para recopilar inteligencia de mercado, incluidos los precios de los competidores. Otro 28% dijo que la usaba para la "optimización de precios en tiempo real". La optimización de precios significa elegir precios que impulsen objetivos empresariales, como aumentar ganancias, atraer compradores o liquidar mercancía no vendida.

La Federación Nacional de Minoristas (National Retail Federation), que representa a tiendas grandes y pequeñas, ha dicho que la fijación algorítmica de precios es un nuevo método para hacer lo que los minoristas siempre han hecho: monitorear y ajustar precios según la oferta, la demanda, la estacionalidad, los precios de los competidores y otros factores.

Sin embargo, algunas demandas han alegado que empresas usaron algoritmos de precios para socavar la competencia.

Una demanda antimonopolio de 2023 presentada por la FTC contra Amazon impugnó, entre otras prácticas, una herramienta algorítmica con nombre en clave Project Nessie. La agencia alegó que Amazon usó la herramienta para identificar productos cuyos precios podía aumentar con la probabilidad de que los competidores la siguieran, generando más de 1,000 millones de dólares en ganancias excesivas. Un juicio está programado para el próximo año.

Amazon dijo que las alegaciones de la FTC "caracterizan de manera gravemente errónea" la herramienta de precios. Project Nessie estaba destinada a evitar que las prácticas de igualación de precios minoristas crearan precios insosteniblemente bajos, dijo el gigante del comercio electrónico, y probó la herramienta durante unos años antes de desecharla porque no funcionó como se esperaba —antes de la demanda de la agencia federal.

Por separado, una reciente demanda de consumidores contra McDonald's alegó que el sistema de precios de la empresa usaba datos de ventas no públicos de ubicaciones competidoras para coordinar precios. El gigante de las hamburguesas con sede en Chicago dijo que la demanda estaba "llena de inexactitudes" y que pone la herramienta a disposición de sus franquiciados en EE. UU. para ayudarlos a fijar precios en sus restaurantes individuales.

Cómo se regularán finalmente estas prácticas sigue siendo una pregunta abierta. La política de aplicación de la FTC sobre precios personalizados sigue siendo una propuesta, el juicio antimonopolio contra Amazon está programado para el próximo año, y las restricciones estatales de Maryland, Nueva Jersey y Connecticut son adiciones recientes a un panorama regulatorio que aún se está configurando.

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com.