{"id":1912,"date":"2026-08-06T09:00:55","date_gmt":"2026-08-06T09:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/?p=1912"},"modified":"2026-08-06T09:00:55","modified_gmt":"2026-08-06T09:00:55","slug":"feudalismo-algoritmico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/granadablogs.com\/entrelineas\/2026\/08\/06\/feudalismo-algoritmico\/","title":{"rendered":"Feudalismo algor\u00edtmico"},"content":{"rendered":"\n

F. Hayek planteaba en 1945 que \u201cdebemos considerar el sistema de precios como un mecanismo para comunicar informaci\u00f3n si queremos comprender su verdadera funci\u00f3n; la caracter\u00edstica m\u00e1s significativa de este sistema es la econom\u00eda de conocimientos con la que opera<\/em>\u201d. Es decir, los precios son como las antenas de la econom\u00eda, trasladan infinidad de datos sobre la escasez y el deseo para que te\u00f3ricamente, recordemos el modelo de A. Smith, el mundo se organice solo, sin necesidad de un gobierno que controle el flujo de precios, cuya oscilaci\u00f3n depende del balance entre oferta y demanda.<\/p>\n\n\n\n

Pero en la pr\u00e1ctica, el actual ecosistema digital, impulsado por la convergencia entre IA, el an\u00e1lisis masivo de datos y las plataformas interconectadas, est\u00e1 redefiniendo los cimientos de aquella econom\u00eda de mercado y del comercio minorista contempor\u00e1neo. Durante siglo y medio, los consumidores asumimos que un mismo producto deb\u00eda mantener un precio uniforme para todos los compradores. Aquella regla reduc\u00eda la incertidumbre, facilitaba la comparaci\u00f3n entre establecimientos y fortalec\u00eda la confianza institucional en el funcionamiento de los mercados. El precio visible y est\u00e1ndar permit\u00eda concentrar la decisi\u00f3n de compra en el valor intr\u00ednseco del bien, eliminando la sospecha de \u201cdiscriminaci\u00f3n comercial\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, esta premisa se ha desvanecido debido al desarrollo del \u201cretail media\u201d<\/em> y de la fijaci\u00f3n algor\u00edtmica de precios. Estos han dejado de ser un dato p\u00fablico de car\u00e1cter neutral para convertirse en el resultado del c\u00e1lculo automatizado que estima cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar cada individuo en un momento determinado. Esta evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica representa una alteraci\u00f3n del equilibrio informativo que caracteriz\u00f3 hist\u00f3ricamente 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 ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica o los patrones de abandono del carrito virtual.<\/p>\n\n\n\n

Para comprender las implicaciones econ\u00f3micas de este fen\u00f3meno, es inevitable retomar los fundamentos te\u00f3ricos del sistema de precios de Hayek, basado en que el mercado se coordina de manera eficiente, evitando la necesidad de una direcci\u00f3n centralizada. No obstante, aquella teor\u00eda convivi\u00f3 durante el siglo XX con una relativa simetr\u00eda informativa entre compradores y vendedores debido a que, gracias a pioneros del comercio minorista como J. Wanamaker, se impuls\u00f3 la generalizaci\u00f3n 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.<\/p>\n\n\n\n

La digitalizaci\u00f3n ha destruido ese equilibrio al poder modificar los precios en tiempo real. Sectores como el transporte \u201clow-cost\u201d o la hosteler\u00eda llevan a\u00f1os explotando estas t\u00e9cnicas de \u201cpricing din\u00e1mico\u201d para optimizar su productividad. El punto de inflexi\u00f3n cr\u00edtico surge cuando se incorpora informaci\u00f3n conductual individualizada y, mediante aprendizaje autom\u00e1tico, los algoritmos detectan qu\u00e9 usuarios responden de inmediato ante determinados descuentos, qui\u00e9nes compran con urgencia o qui\u00e9nes muestran una elevada fidelidad a la marca.<\/p>\n\n\n\n

Esta transformaci\u00f3n converge con el auge del \u201cretail media\u201d<\/em>, concebido inicialmente como una v\u00eda de ingresos publicitarios donde los grandes distribuidores monetizan sus espacios digitales. Hoy en d\u00eda, esta infraestructura integra tres activos que hist\u00f3ricamente operaban de forma fragmentada: el conocimiento detallado del consumidor, la capacidad de influir directamente en su intenci\u00f3n de compra y el control sobre el precio final. Como advirti\u00f3 S. Zuboff al analizar el \u201ccapitalismo de vigilancia<\/em>\u201d, el verdadero recurso estrat\u00e9gico de la econom\u00eda 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 transacci\u00f3n efectiva.<\/p>\n\n\n\n

En estos ecosistemas, la publicidad y la pol\u00edtica comercial se fusionan en una misma infraestructura algor\u00edtmica. La plataforma decide qu\u00e9 producto se visibiliza, qu\u00e9 promoci\u00f3n se aplica y qu\u00e9 precio maximiza el margen esperado, alimentando un bucle continuo de experimentaci\u00f3n basada en la econom\u00eda conductual (recordemos las aportaciones de D. Kahneman y A.Tversky sobre heur\u00edsticas y sesgos cognitivos, y a los trabajos de R. Thaler acerca de las referencias mentales de valor) que demostr\u00f3 que las personas no act\u00faan de forma estrictamente racional; de esta forma, los algoritmos explotan esa vulnerabilidad cognitiva mediante est\u00edmulos de urgencia, escasez o efectos ancla, convirtiendo la interacci\u00f3n digital en un ensayo incesante sobre los consumidores.<\/p>\n\n\n\n

El resultado es la generaci\u00f3n de profundas asimetr\u00edas en el mercado. La desigualdad informativa no radica en que el vendedor difunda mejor la calidad t\u00e9cnica del producto, sino en conocer al comprador mejor de lo que \u00e9ste se conoce a s\u00ed mismo. A esta ventaja informativa se suma otra asimetr\u00eda insalvable cuando un consumidor se enfrenta a sistemas de IA dise\u00f1ados espec\u00edficamente para extraerle el m\u00e1ximo rendimiento econ\u00f3mico. Aparece entonces un modelo de tinte \u201ctecnofeudalista\u201d, como cr\u00edticamente formulan Y. Varoufakis y C. Durand, en el que lLa mayor\u00eda de las grandes plataformas act\u00faan como infraestructuras que generan el efecto \u201clock-in\u201d (o dependencia del proveedor), incrementando los costes para el usuario y apropi\u00e1ndose de rentas extraordinarias mediante el control de los datos y la personalizaci\u00f3n algor\u00edtmica de los precios.<\/p>\n\n\n\n

Este escenario desaf\u00eda los modelos regulatorios tradicionales, pues prohibir el ajuste din\u00e1mico de precios carecer\u00eda de justificaci\u00f3n econ\u00f3mica mientras su eficiencia resulte incuestionable. El verdadero problema surge cuando el precio se basa en perfiles opacos que explotan vulnerabilidades personales, una pr\u00e1ctica a\u00fan sin regulaci\u00f3n espec\u00edfica. La respuesta legislativa, entonces, deber\u00eda centrarse en la trazabilidad y el control de los algoritmos que fijan los precios, exigiendo la evaluaci\u00f3n 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 dejar\u00e1 de tener un lenguaje compartido, erosionando la competencia leal y el principio de igualdad.<\/p>\n\n\n\n

Jos\u00e9 Manuel Navarro Llena<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Publicado en\u00a0IDEAL (Grupo Vocento)<\/a>\u00a0el\u00a0<\/strong>06\/08\/2026<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

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