F. Hayek planteaba en 1945 que “debemos considerar el sistema de precios como un mecanismo para comunicar información si queremos comprender su verdadera función; la característica más significativa de este sistema es la economía de conocimientos con la que opera”. Es decir, los precios son como las antenas de la economía, trasladan infinidad de datos sobre la escasez y el deseo para que teóricamente, recordemos el modelo de A. Smith, el mundo se organice solo, sin necesidad de un gobierno que controle el flujo de precios, cuya oscilación depende del balance entre oferta y demanda.
Pero en la práctica, el actual ecosistema digital, impulsado por la convergencia entre IA, el análisis masivo de datos y las plataformas interconectadas, está redefiniendo los cimientos de aquella economía de mercado y del comercio minorista contemporáneo. Durante siglo y medio, los consumidores asumimos que un mismo producto debía mantener un precio uniforme para todos los compradores. Aquella regla reducía la incertidumbre, facilitaba la comparación entre establecimientos y fortalecía la confianza institucional en el funcionamiento de los mercados. El precio visible y estándar permitía concentrar la decisión de compra en el valor intrínseco del bien, eliminando la sospecha de “discriminación comercial”.
Sin embargo, esta premisa se ha desvanecido debido al desarrollo del “retail media” y de la fijación algorítmica de precios. Estos han dejado de ser un dato público de carácter neutral para convertirse en el resultado del cálculo automatizado que estima cuánto está dispuesto a pagar cada individuo en un momento determinado. Esta evolución tecnológica representa una alteración del equilibrio informativo que caracterizó históricamente al intercambio comercial. Mientras el consumidor sigue percibiendo el precio como una referencia objetiva (a diferencia del valor, que es subjetivo), las empresas construyen perfiles precisos a partir de miles de datos como la frecuencia de visitas, el historial de compras, el dispositivo utilizado, la ubicación geográfica o los patrones de abandono del carrito virtual.
Para comprender las implicaciones económicas de este fenómeno, es inevitable retomar los fundamentos teóricos del sistema de precios de Hayek, basado en que el mercado se coordina de manera eficiente, evitando la necesidad de una dirección centralizada. No obstante, aquella teoría convivió durante el siglo XX con una relativa simetría informativa entre compradores y vendedores debido a que, gracias a pioneros del comercio minorista como J. Wanamaker, se impulsó la generalización del precio fijo, un modelo que deliberadamente limitaba la capacidad del vendedor para capturar el potencial de gasto de cada cliente a cambio de consolidar la confianza comercial.
La digitalización ha destruido ese equilibrio al poder modificar los precios en tiempo real. Sectores como el transporte “low-cost” o la hostelería llevan años explotando estas técnicas de “pricing dinámico” para optimizar su productividad. El punto de inflexión crítico surge cuando se incorpora información conductual individualizada y, mediante aprendizaje automático, los algoritmos detectan qué usuarios responden de inmediato ante determinados descuentos, quiénes compran con urgencia o quiénes muestran una elevada fidelidad a la marca.
Esta transformación converge con el auge del “retail media”, concebido inicialmente como una vía de ingresos publicitarios donde los grandes distribuidores monetizan sus espacios digitales. Hoy en día, esta infraestructura integra tres activos que históricamente operaban de forma fragmentada: el conocimiento detallado del consumidor, la capacidad de influir directamente en su intención de compra y el control sobre el precio final. Como advirtió S. Zuboff al analizar el “capitalismo de vigilancia”, el verdadero recurso estratégico de la economía digital radica en la capacidad para anticipar y modificar comportamientos futuros a partir de datos agregados. A diferencia de los modelos tradicionales, los grandes marketplaces cierran por completo el ciclo comercial al vincular la publicidad directamente con la transacción efectiva.
En estos ecosistemas, la publicidad y la política comercial se fusionan en una misma infraestructura algorítmica. La plataforma decide qué producto se visibiliza, qué promoción se aplica y qué precio maximiza el margen esperado, alimentando un bucle continuo de experimentación basada en la economía conductual (recordemos las aportaciones de D. Kahneman y A.Tversky sobre heurísticas y sesgos cognitivos, y a los trabajos de R. Thaler acerca de las referencias mentales de valor) que demostró que las personas no actúan de forma estrictamente racional; de esta forma, los algoritmos explotan esa vulnerabilidad cognitiva mediante estímulos de urgencia, escasez o efectos ancla, convirtiendo la interacción digital en un ensayo incesante sobre los consumidores.
El resultado es la generación de profundas asimetrías en el mercado. La desigualdad informativa no radica en que el vendedor difunda mejor la calidad técnica del producto, sino en conocer al comprador mejor de lo que éste se conoce a sí mismo. A esta ventaja informativa se suma otra asimetría insalvable cuando un consumidor se enfrenta a sistemas de IA diseñados específicamente para extraerle el máximo rendimiento económico. Aparece entonces un modelo de tinte “tecnofeudalista”, como críticamente formulan Y. Varoufakis y C. Durand, en el que lLa mayoría de las grandes plataformas actúan como infraestructuras que generan el efecto “lock-in” (o dependencia del proveedor), incrementando los costes para el usuario y apropiándose de rentas extraordinarias mediante el control de los datos y la personalización algorítmica de los precios.
Este escenario desafía los modelos regulatorios tradicionales, pues prohibir el ajuste dinámico de precios carecería de justificación económica mientras su eficiencia resulte incuestionable. El verdadero problema surge cuando el precio se basa en perfiles opacos que explotan vulnerabilidades personales, una práctica aún sin regulación específica. La respuesta legislativa, entonces, debería centrarse en la trazabilidad y el control de los algoritmos que fijan los precios, exigiendo la evaluación de sus sesgos igual que ocurre con los modelos de riesgo financiero. De lo contrario, si el precio se negocia entre sistemas automatizados y los datos personales del consumidor, el mercado dejará de tener un lenguaje compartido, erosionando la competencia leal y el principio de igualdad.
José Manuel Navarro Llena
Publicado en IDEAL (Grupo Vocento) el 06/08/2026
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