¿Cuánto pagarías por esta mayonesa? La inteligencia artificial quiere averiguarlo.

Cómo los datos, los algoritmos y el comportamiento del consumidor están transformando una de las decisiones más antiguas del comercio: fijar el precio de un producto.

Imagina a dos personas comprando exactamente el mismo producto, en el mismo supermercado en línea, en el mismo instante.

Una ve cierto precio. La otra ve un valor distinto.

El producto no cambió. El proveedor no cambió. El costo de producción tampoco.

¿Qué cambió, entonces?

Tal vez solo la versión del precio que cada consumidor recibió durante un experimento comercial.

¿Parece extraño? Para quien trabaja en marketing, estadística o inteligencia de negocios, esta situación abre una discusión fascinante: ¿cuánto vale un producto y cómo lo descubre una empresa?

La respuesta ya no depende solo de planillas de costos, márgenes predefinidos e investigaciones de mercado tradicionales.

Estamos entrando en la era de la fijación de precios orientada por datos.

El precio nunca fue solo una cuestión matemática

Durante mucho tiempo, la fórmula comercial parecía relativamente simple: calcular los costos, agregar un margen y poner el producto en el estante.

Pero esa fórmula nunca explicó del todo por qué alguien acepta pagar R$ 15 por un café en un lugar mientras considera caro pagar R$ 8 en otro.

El marketing lo sabe desde hace décadas.

El precio también implica percepción de valor, conveniencia, posicionamiento, experiencia, urgencia, competencia e incluso la manera en que se presenta una oferta.

Una botella de agua tiene un valor en un supermercado. En un aeropuerto, la percepción de conveniencia es otra.

El producto puede ser esencialmente el mismo. El contexto comercial, no.

La inteligencia artificial suma una dimensión importante a esta discusión: la capacidad de analizar miles de señales al mismo tiempo e identificar patrones que serían prácticamente imposibles de percibir a mano.

Y eso cambia la manera en que se puede construir un precio.

El supermercado se volvió un laboratorio de precios

En diciembre de 2025, una investigación de Consumer Reports, junto con otras organizaciones, reveló que consumidores estadounidenses encontraron precios distintos para los mismos productos, en las mismas tiendas y en los mismos horarios, durante experimentos realizados en la plataforma Instacart.

En algunos productos, la diferencia llegó al 23%.

Las pruebas usaban tecnología de fijación de precios para evaluar cómo reaccionaban los consumidores ante distintos valores.

Instacart afirmó que los experimentos no usaban información personal, datos demográficos ni comportamientos individuales para fijar precios y que no constituían precios personalizados. Tras la repercusión, anunció el fin de las pruebas el 22 de diciembre de 2025.

Más allá de la controversia, hay una cuestión comercial muy interesante en este episodio.

¿Y si el precio de un producto pudiera estudiarse de forma continua como una hipótesis de marketing?

En lugar de suponer que R$ 19,90 es el precio ideal, una empresa puede investigar cómo distintos niveles de precio afectan las ventas, la conversión, el margen y la fidelización.

En este contexto, el supermercado deja de ser solo un lugar de transacciones y también se convierte en una fuente de aprendizaje sobre el mercado.

La ciencia detrás de la disposición a pagar

En economía y marketing existe un concepto llamado willingness to pay, o disposición a pagar.

Representa el valor máximo que alguien estaría dispuesto a desembolsar por un producto o servicio en determinadas condiciones.

Ese valor no es fijo.

Puede variar según la necesidad, la competencia, la conveniencia, la reputación de la marca y las alternativas disponibles.

Aquí entran la estadística, los modelos predictivos y la inteligencia artificial.

Al analizar el historial de ventas, el comportamiento agregado, la estacionalidad, la respuesta a las promociones y las variaciones de la demanda, una empresa puede estimar la sensibilidad de ciertos productos al precio.

Esa sensibilidad se conoce como elasticidad precio de la demanda.

Un producto puede venderse mucho más con un pequeño descuento. Otro puede variar poco en volumen, incluso con un aumento.

Conocer esa diferencia permite tomar mejores decisiones comerciales.

Y la mejor decisión no siempre es subir los precios.

Vender más barato puede significar ganar más dinero

Considera un ejemplo hipotético.

Una empresa vende 100 unidades de un producto a R$ 100. El costo variable de cada unidad es de R$ 60.

El margen de contribución total es de R$ 4.000.

Ahora imagina que, al bajar el precio a R$ 90, la empresa logra vender 140 unidades, con los mismos costos unitarios.

El margen total pasa a R$ 4.200.

Aun cobrando menos por unidad, el negocio mejora su resultado en R$ 200, antes de los costos fijos.

Es un ejemplo simplificado, pero muestra una lección fundamental: el precio más alto no siempre produce la mayor ganancia.

La inteligencia de precios busca justamente comprender esas relaciones.

En lugar de trabajar solo con la intuición, el gestor pasa a probar hipótesis, comparar escenarios y seguir resultados.

Es la diferencia entre simplemente elegir un número y construir una estrategia comercial.

¿Y dónde entra el marketing?

Prácticamente en todo.

Los precios inteligentes pueden orientar campañas promocionales, estrategias de fidelización, posicionamiento de productos e incluso el desarrollo de nuevas ofertas.

Una empresa puede descubrir, por ejemplo, que ciertos consumidores no necesitan descuentos. Valoran más una entrega rápida, una garantía extendida o una atención diferenciada.

Otros segmentos pueden mostrar mayor sensibilidad al precio y responder mejor a envases económicos, suscripciones u ofertas combinadas.

Nota el cambio.

No se trata solo de decidir cuánto cobrar por el mismo producto.

Se trata de comprender qué propuesta de valor tiene sentido para cada público.

Esa información puede influir en toda la mezcla de marketing: producto, precio, plaza y promoción.

El precio empieza a conversar con las demás decisiones comerciales.

El próximo paso: algoritmos que recomiendan decisiones

Con la evolución de los sistemas de inteligencia artificial, el análisis de precios también puede volverse más sofisticado.

Los modelos estadísticos estiman la demanda. Los algoritmos identifican patrones. Los sistemas de recomendación sugieren ajustes. Las herramientas de IA generativa explican escenarios y ayudan a los gestores a interpretar los resultados.

En operaciones más avanzadas, agentes de inteligencia artificial pueden seguir señales del mercado y recomendar acciones comerciales dentro de límites definidos por la empresa.

Eso no elimina la estrategia humana.

Al contrario.

El trabajo pasa a exigir mejores preguntas.

¿Cuál es el objetivo del precio? ¿Aumentar el margen? ¿Ganar participación de mercado? ¿Reducir inventarios? ¿Conquistar nuevos clientes? ¿Mejorar la recompra?

Cada objetivo puede producir una recomendación diferente.

Y un algoritmo sin una estrategia comercial clara puede, simplemente, optimizar el indicador equivocado.

¿Hay un límite para esta inteligencia?

Sí. Y también es comercial.

Una estrategia capaz de aumentar la ganancia de una transacción puede dañar la confianza en la marca cuando el consumidor no entiende los criterios usados.

Una cosa es ofrecer descuentos por fidelidad, beneficios por suscripción o precios promocionales con reglas claras.

Otra es cambiar precios de forma opaca usando características personales, sin evaluar los efectos legales, reputacionales y de competencia.

En Brasil, el tratamiento de datos personales y las decisiones automatizadas deben respetar la LGPD, la ley de protección de datos del país, además de las normas de defensa del consumidor.

El tema ya es objeto de investigación regulatoria: un estudio de la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC) identificó el uso de distintos tipos de datos para respaldar precios y ofertas individualizados. Es importante distinguir esas prácticas de las pruebas aleatorias descritas por Instacart.

La tecnología tiene que estar al servicio de una propuesta de valor sostenible.

Porque ganar un margen adicional hoy puede no compensar perder un cliente mañana.

Y la fidelidad también tiene valor económico.

La verdadera revolución no está en la etiqueta

Durante décadas, las empresas buscaron el precio correcto para vender sus productos.

Ahora, con herramientas analíticas cada vez más accesibles, pueden investigar algo mucho más interesante: cómo cambia el valor percibido según el contexto, la oferta y el comportamiento del mercado.

Ese cambio abre oportunidades para supermercados, industrias, empresas de servicios, plataformas digitales y pequeños negocios.

No hace falta empezar con sistemas gigantescos ni algoritmos extraordinarios.

Una empresa que organiza su historial de ventas, conoce sus márgenes, compara períodos y mide la respuesta de sus clientes a las promociones ya puede convertir datos en mejores decisiones.

La inteligencia artificial amplía esa capacidad. Pero la base sigue siendo la calidad de los datos, la comprensión del negocio y la claridad de los objetivos.

Al final, quizá la pregunta más importante no sea cuánto puede hacer una máquina que alguien pague por una mayonesa.

La pregunta comercialmente más inteligente es otra:

¿Cuánto valor puede crear una empresa cuando empieza a comprender, de verdad, por qué compran sus clientes?

Porque el futuro de los precios no debería ser simplemente cobrar lo máximo posible.

Debería ser encontrar el mejor equilibrio entre valor percibido, competitividad, rentabilidad y relación con el cliente.

La realidad da señales. Saber interpretarlas es lo que convierte datos en decisiones.

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Fuentes: Consumer Reports — investigación sobre las pruebas de precios de Instacart · Instacart — comunicado de fin de las pruebas (22/12/2025) · Federal Trade Commission — estudio sobre precios individualizados (2025).