Nueva York regula algoritmos de precios personalizados: retailers responden con demanda
El uso de algoritmos de precios está en el centro de una disputa legal en el estado de Nueva York. A partir del 8 de julio, una nueva legislación obliga a los comercios a informar explícitamente a los consumidores cuando el precio de un producto ha sido definido mediante un algoritmo que utiliza datos personales. Esta medida ha encendido un debate nacional sobre privacidad, transparencia y estrategias comerciales, y ha llevado a la National Retail Federation (NRF) a presentar una demanda para impedir su aplicación.
¿Qué exige la nueva ley de Nueva York?
La legislación, que fue aprobada como parte del presupuesto estatal sin mayor discusión pública y firmada por la gobernadora Kathy Hochul el 9 de mayo, establece que cualquier minorista que utilice información del consumidor para fijar precios debe incluir un aviso claro junto a cada producto afectado. Este aviso debe indicar:
“Este precio fue establecido por un algoritmo que utiliza sus datos personales.”
La medida busca transparentar el uso de prácticas como el dynamic pricing o precios dinámicos, donde los valores varían según el comportamiento, ubicación o historial de compras del usuario.
¿Por qué se creó esta regulación?
Según Hochul, la ley responde a la creciente preocupación por el uso excesivo de datos personales en la economía digital. En su declaración de mayo, la mandataria señaló:
“Las empresas hoy pueden recolectar enormes cantidades de datos personales, ingresarlos en algoritmos y generar un precio individualizado para cada consumidor.”
Este fenómeno, denominado “surveillance pricing” por la Comisión Federal de Comercio (FTC), puede implicar que dos personas paguen precios distintos por el mismo producto, dependiendo de su historial online o su disposición a pagar.
“Es una práctica opaca que elimina la capacidad de los consumidores para comparar precios y planificar sus gastos,” advirtió Hochul.
La gobernadora calificó esta legislación como la primera en el país que obliga a las empresas a informar de manera explícita el uso de algoritmos personalizados para fijar precios.
La respuesta legal de la National Retail Federation
La reacción de la NRF, que representa a miles de minoristas en EE.UU., fue inmediata. Presentaron una demanda contra el estado de Nueva York, alegando que la ley impone obligaciones poco claras y perjudica la experiencia del consumidor.
El argumento principal del gremio es que la fijación de precios basados en el comportamiento del cliente no es una práctica nueva. Desde hace décadas, los supermercados han ofrecido cupones en la caja, las cafeterías premian la fidelidad con productos gratuitos, y las tiendas online lanzan descuentos a quienes abandonan su carrito de compras.
“La diferencia actual es que las empresas pueden hacerlo con más sofisticación y a mayor escala gracias a la tecnología,” señala el documento legal.
¿Los algoritmos realmente perjudican a los consumidores?
Contrario a lo que sugiere la ley, la NRF sostiene que los algoritmos de precios pueden beneficiar al consumidor. En la demanda, citan estudios que indican que el uso de precios dinámicos basados en el mercado ha ayudado a reducir precios, ya que las empresas pueden adaptarse con mayor rapidez a los cambios en la oferta y la demanda.
El gremio considera que la normativa obliga a etiquetar los productos con un mensaje alarmista y engañoso sobre una práctica comercial legítima y eficiente.
Vea también: Trump eleva la apuesta arancelaria con productos de farmacia
“El estado tiene derecho a expresar su opinión sobre los precios algorítmicos, pero no puede forzar a las empresas a promover una visión con la que no están de acuerdo,” señala la NRF.
La opinión de los consumidores: desconfianza creciente
A pesar de los argumentos empresariales, las encuestas muestran que muchos consumidores no ven con buenos ojos el uso de algoritmos para fijar precios.
Un estudio realizado por Gartner en octubre de 2024 reveló datos reveladores:
68% de los consumidores siente que las marcas se aprovechan de ellos cuando usan precios dinámicos.
80% considera que las marcas con precios consistentes son más confiables.
42% estaría dispuesto a pagar más por un producto si se garantizara un precio estable y uniforme.
Estos resultados indican que, aunque la personalización de precios puede ofrecer ventajas económicas, la percepción de injusticia o manipulación genera rechazo y podría afectar la fidelización del cliente.
¿Qué comercios se verán más afectados?
La ley abarca a todos los minoristas que utilicen cualquier tipo de dato personal para definir precios. Esto incluye desde grandes cadenas de supermercados y marketplaces online, hasta pequeños comercios que implementen sistemas de precios basados en comportamiento digital, historial de navegación o ubicación.
Por ejemplo, si un sitio web ofrece un precio más bajo a un cliente recurrente o ajusta el valor de un producto dependiendo del barrio desde donde se accede, deberá colocar el aviso legal correspondiente junto al producto.
En la práctica, esto podría suponer miles de rótulos nuevos, ajustes en plataformas de e-commerce, o incluso la eliminación de ciertas prácticas automatizadas.
¿Y si la ley se expande a otros estados?
Nueva York podría estar marcando un precedente nacional. Si la ley sobre algoritmos de precios es implementada y resistida con éxito, otros estados podrían copiar el modelo. Por el contrario, si la demanda de la NRF tiene éxito, podría frenar el impulso legislativo en otras jurisdicciones.
Algunas organizaciones de defensa del consumidor ya han manifestado su interés en apoyar medidas similares en estados como California y Massachusetts. En un entorno cada vez más centrado en la privacidad del consumidor, este tipo de normativas podría volverse más frecuente.
Implicancias para el marketing personalizado
Más allá del impacto legal, esta ley abre un debate importante para los equipos de marketing digital y e-commerce: ¿hasta qué punto es aceptable personalizar precios?
Las estrategias de fidelización, las promociones por geolocalización y los descuentos basados en comportamiento pueden generar ventas rápidas, pero también dañar la confianza del consumidor si no se perciben como transparentes o justas.
El reto ahora será encontrar un equilibrio entre la eficiencia algorítmica y el respeto por la percepción de equidad y privacidad del cliente.
La confrontación entre la National Retail Federation y el estado de Nueva York refleja un conflicto mayor en el comercio moderno: la tensión entre innovación tecnológica y confianza del consumidor.
Mientras los minoristas buscan utilizar algoritmos para optimizar precios y mejorar la rentabilidad, los consumidores —y ahora también los reguladores— exigen transparencia, equidad y claridad.
El resultado de esta demanda podría definir no solo el futuro del pricing dinámico, sino también el marco legal para el uso de datos personales en el comercio minorista en Estados Unidos.
Lo que está en juego no es solo una etiqueta, sino el modelo de relación entre marcas y consumidores en la era de la inteligencia artificial.
