Ese descuento especial no es generosidad: vigilancia algorítmica, precios personalizados y cómo la inteligencia artificial calcula cuánto puedes pagar antes de que lo sepas tú
M.A.R.H Salvador Acevedo Ortega
Docente universitario en la Universidad Autónoma de Chihuahua, Facultad de Economía Internacional e Ingeniería.
Imagine la siguiente escena con la atención que merece. Dos personas abren la misma aplicación, buscan el mismo producto y están dispuestas a comprarlo en ese momento. Una consulta desde su casa, comparó opciones en otras pestañas y abandonó el carrito durante algunos minutos antes de volver. La otra busca desde un teléfono distinto, en la última hora antes de que venza la promoción, después de haber revisado el artículo seis veces sin visitar competidores. Ambas creen que están viendo el precio del producto. Pero la plataforma puede estar observando algo completamente diferente: el precio que cada una parece estar dispuesta a tolerar.
Permítame decirle lo que eso significa en términos que ninguna notificación de descuento le va a explicar por iniciativa propia. La segunda persona, que tiene menos tiempo, menos alternativas y más urgencia, puede estar recibiendo una oferta más cara. No porque sea menos valiosa como cliente. Porque el algoritmo detectó que puede soportarla. En los mercados tradicionales, la asimetría de información era la norma; pero esta asimetría tiene una escala y una precisión que hasta ayer eran imposibles. Y tiene una característica que la hace especialmente incómoda: es sistemáticamente más severa con quien tiene menos.
Cómo funciona el precio que se construyó para ti
La Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos publicó en enero de 2025 un informe sobre lo que denominó surveillance pricing —precios basados en vigilancia—, resultado de una investigación entre empresas intermediarias de datos y tecnología. Sus conclusiones merecen leerse sin atenuantes: existen herramientas capaces de utilizar información sobre ubicación, características demográficas, navegación, compras previas, movimientos del cursor dentro del sitio y carritos abandonados para adaptar ofertas y precios de manera personalizada en tiempo real. La infraestructura tecnológica para hacer exactamente eso ya existe, ya se distribuye comercialmente y ya opera en mercados que el consumidor mexicano utiliza cotidianamente.
La distinción clave que toda persona debería comprender antes de abrir cualquier aplicación de comercio es la que existe entre precio dinámico y precio personalizado. El precio dinámico cambia según condiciones generales del mercado: oferta, demanda, inventario, temporada. En principio, todos los consumidores que están en condiciones equivalentes enfrentan cambios similares. Un hotel cobra más durante un evento. Una plataforma de transporte sube la tarifa cuando hay más usuarios que vehículos disponibles. El precio personalizado es otra cosa: cambia según la información que la empresa tiene, observa o infiere sobre una persona específica. La OCDE lo define con precisión en su informe Personalised Pricing in the Digital Era (2018): cobrar precios distintos en función de características y conductas del consumidor, relacionadas con lo que la empresa estima que está dispuesto a pagar. El precio dinámico observa el mercado. El precio personalizado observa al comprador.
Antes, el mercado veía consumidores. Ahora intenta construir modelos individuales de sus deseos, sus límites y sus momentos de debilidad.
El argumento polémico que nadie quiere reconocer
Aquí está la afirmación incómoda que esta serie tiene la responsabilidad de formular con la claridad que merece, aunque lastime a quienes tienen interés en que no se diga: el precio algorítmico personalizado tiende a ser sistemáticamente más alto para las personas que tienen menos opciones, menos tiempo y mayor urgencia —que son también, con notable frecuencia, las personas con menor capacidad económica—. Eso no es un efecto secundario indeseable del sistema. Es, en muchos casos, el objetivo de la función de optimización.
Jean-Pierre Dubé y Sanjog Misra lo confirmaron en Journal of Political Economy (2023) con un experimento de campo riguroso: la personalización algoritmíca incrementó las utilidades de la empresa en 19 por ciento frente a un precio uniforme previamente optimizado. Aunque más del 60 por ciento de los consumidores recibió precios menores, el excedente total de los consumidores —la diferencia entre lo que pagaron y lo que habrían pagado con el precio uniforme— disminuyó. El sistema es más eficiente para la empresa. Extrae más valor total. Y distribuye esa extracción de manera asimétrica: los consumidores que el algoritmo identifica como dispuestos a pagar más pagan más. Los consumidores que el algoritmo identifica como más vulnerables a la pérdida o la urgencia también pagan más. El beneficio para los demás financia el modelo.
Esta dinámica tiene un nombre que la economía pública conoce bien cuando ocurre en los impuestos: regresividad. Un sistema es regresivo cuando extrae proporcionalmente más de quienes tienen menos. El precio personalizado no es un impuesto formal, pero produce un efecto distributivo equivalente: quién paga más y quién paga menos no lo determina el valor del producto, sino la estimación que el algoritmo hace de cuánto puede extraerse de cada persona según sus condiciones. Y esa estimación tiende a ser menos favorable para quien menos puede negociarla.
La ‘oferta especial para ti’ puede ser un descuento genuino. O puede ser el precio máximo que el algoritmo estimó que aceptarás antes de abandonar la compra. La diferencia no aparece en la notificación.
Los mismos sesgos que el articulista ya advirtió, ahora como herramienta de precios
Esta serie ha dedicado varios artículos a documentar los sesgos cognitivos que afectan las decisiones financieras: el present bias que lleva a privilegiar el consumo inmediato sobre el ahorro, la aversión a la pérdida que hace más dolorosa una escasez que una ganancia equivalente, el ego depletion que deteriora las decisiones bajo fatiga, y el FOMO que eleva la disposición a pagar cuando se percibe escasez. Todos esos sesgos fueron documentados por Kahneman, Laibson, Thaler y Festinger como vulnerabilidades cognitivas que el entorno puede explotar. Oren Bar-Gill, Cass Sunstein e Inbal Talgam-Cohen advierten en su investigación publicada en el Journal of Legal Analysis (2023) exactamente lo que esta serie ha argumentado desde otro ángulo: los algoritmos pueden explotar la falta de información y los sesgos conductuales de consumidores que no comprenden completamente las condiciones de la decisión que están tomando.
El precio personalizado no necesita ser consciente de esos sesgos para explotarlos. Solo necesita datos de comportamiento suficientemente precisos para detectar los patrones que los acompañan. Alguien que revisa un producto repetidamente sin comprarlo produce un patrón de urgencia latente. Alguien que llega al carrito desde un anuncio de escasez produce un patrón de susceptibilidad a la pérdida. Alguien que compra siempre en la última hora produce un patrón de decisión bajo presión temporal. En todos esos casos, el algoritmo puede inferir una disposición de pago superior antes de que el usuario sepa que está siendo inferido. La máquina no necesita entender la psicología. Le basta con haber observado el comportamiento de millones de personas que la tienen.
Chihuahua: cuando la geografía y el tiempo se convierten en variables de precio
En México, el INEGI documentó en la ENDUTIH 2024 que el 83.1 por ciento de la población utilizó internet durante ese año, y que entre quienes compran en línea, el 33 por ciento adquirió alimentos o bebidas y el 32 por ciento utilizó servicios de transporte por plataforma. Esas decisiones ya ocurren dentro de entornos capaces de rastrear conducta, segmentar consumidores y adaptar condiciones en tiempo real. Y ocurren dentro de un territorio —Chihuahua— donde la geografía crea condiciones que hacen al consumidor especialmente vulnerable al tipo de cálculo que el precio personalizado realiza.
Las largas distancias urbanas en Ciudad Juárez o en Chihuahua capital, documentadas en el artículo veintiséis de esta serie como fuente de traslados de dos horas y opciones de consumo limitadas, producen exactamente el perfil que un algoritmo de precios identifica como de baja capacidad de comparación y alta urgencia de resolución. Un consumidor en Ojinaga, Guáchochi o una colonia periférica de Ciudad Juárez con pocas tiendas cercanas no tiene la misma capacidad de «ir a otra parte» que alguien en el centro de una ciudad con múltiples alternativas. Esa menor capacidad de fuga se traduce, en el lenguaje de la elasticidad del precio que los algoritmos modelan, en una curva de demanda menos sensible al costo. Que el algoritmo interpreta como autorización para cobrar más. El resultado es que la misma desigualdad territorial que ya cuesta horas de traslado puede costar también pesos adicionales en cada transacción digital.
Tampoco es irrelevante que el 83 por ciento de los compradores en línea mexicanos utilice el teléfono celular como dispositivo principal para sus transacciones, según datos de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO). Los usuarios móviles tienen menos capacidad para comparar en pestañas múltiples, más exposición a notificaciones de urgencia y menos tiempo promedio de deliberación por compra. Eso no es una casualidad del diseño. Es una condición que el precio personalizado puede aprender a reconocer y utilizar.
La nueva desigualdad digital no será únicamente entre quién tiene conexión y quién no. Será entre quién puede comparar y quién debe decidir ahora, entre quién tiene alternativas y quién depende de una sola plataforma.
El impuesto a la urgencia: cuando la desesperación se convierte en variable económica
Imagine a alguien que necesita viajar con urgencia para atender una emergencia familiar. A una madre que busca un medicamento esa misma noche en una zona con pocas farmacias. A un trabajador que revisa repetidamente un producto porque está esperando su nómina. Si el sistema logra inferir que esas personas tienen menor capacidad para esperar, comparar o abandonar la compra, puede convertir esa urgencia en una variable económica. No necesita preguntarles. Solo necesita detectar el comportamiento que suele acompañar a la urgencia en millones de usuarios anteriores.
Eso crea lo que esta serie puede llamar, con precisión que el término merece, un impuesto a la urgencia: quien puede esperar obtiene mejores condiciones; quien necesita resolver hoy pierde capacidad de negociación sin saber que la está perdiendo. La economía siempre ha cobrado por la urgencia. Lo nuevo es que ahora puede medirla persona por persona, en tiempo real, sin que el consumidor sepa que está siendo medido. La diferencia entre pagar un precio justo y pagar el precio máximo que tolerarán depende de qué detectó el algoritmo en los últimos diez minutos de navegación.
La paradoja empresarial: ganar más hoy, perder confianza mañana
Desde la perspectiva empresarial, ajustar precios con mayor precisión parece racional. Permite mejorar márgenes, segmentar promociones y ofrecer descuentos estratégicos a clientes que de otra forma elegirían a un competidor. La OCDE lo documenta: hay contextos en que la personalización beneficia genuinamente al consumidor que, con un precio uniforme, no habría podido acceder al producto. Eso es real y no puede ignorarse.
Pero existe un activo que un algoritmo de maximización de ingresos subestima sistemáticamente: la confianza. La OCDE advirtió en su análisis de experimentos realizados en Irlanda y Chile que cuando los consumidores reciben información clara sobre la personalización, tienden a percibir la práctica como injusta y comienzan a comparar con mayor atención las ofertas disponibles. Una empresa puede extraer pesos adicionales de una operación. Pero si el cliente descubre que otro pagó menos por el mismo producto usando datos que él nunca supo que estaban siendo utilizados, el daño reputacional puede superar ampliamente ese ingreso. La personalización sostenible no puede basarse en que el consumidor nunca descubra cómo funciona. Ese tipo de ventaja tiene fecha de vencimiento precisa: el día en que alguien se lo cuente.
Lo que la ley ya protege y lo que aún debe decidir
México cuenta con instrumentos legales relevantes. La Ley Federal de Protección al Consumidor obliga a los proveedores a informar y respetar precios y condiciones, mostrar el monto total de manera visible y evitar prácticas engañosas. La Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares establece principios de licitud, finalidad, consentimiento y proporcionalidad en el tratamiento de datos. Esos principios ofrecen una base importante. Pero el precio personalizado plantea preguntas que la regulación aún no ha abordado con la especificidad que el fenómeno exige: ¿Debe informarse expresamente cuando el precio fue calculado usando datos personales? ¿Qué variables deberían quedar prohibidas? ¿Como puede un consumidor demostrar que recibió un trato distinto? ¿Quién audita los modelos?
La respuesta a esas preguntas no requiere prohibir toda personalización. Requiere reconocer que un derecho del consumidor difícilmente puede ejercerse cuando ese consumidor ni siquiera sabe que el precio fue construido para él. La transparencia no es un lujo regulatorio. Es la condición mínima para que el mercado digital sea un mercado y no una extracción unilateral de valor disfrazada de conveniencia.
La educación financiera que falta en la era del precio invisible
Esta serie ha argumentado durante veintinueve artículos que la educación financiera real no consiste en saber cómo funciona el interés compuesto. Consiste en saber qué sistema te está observando y cómo está usando esa observación para influir en tus decisiones. El artículo sobre capitalismo de vigilancia documentó que tus datos de comportamiento son el producto que se vende. El artículo sobre quien financia tu educación financiera advirtió que el sistema que dice enseñarte puede estar orientándote hacia sus propios intereses. Este artículo agrega la pieza siguiente: el sistema que fijó el precio que estás viendo puede haberlo calculado a partir de cuanto ha observado que puedes resistir.
La respuesta individual a ese sistema no pasa por la paranoia. Pasa por hábitos concretos que la educación financiera debería enseñar con la misma seriedad con que enseña a calcular una tasa de interés: comparar entre distintos proveedores antes de comprar dentro de una plataforma; revisar el precio total en el último paso antes de confirmar; evitar decidir bajo mensajes de urgencia que la plataforma controla; leer qué finalidades menciona el aviso de privacidad antes de aceptar; conservar capturas cuando un precio cambie sin explicación. Y la recomendación que más incomoda a quienes se benefician de que no se siga: no confundir personalización con privilegio. Que una oferta diga «especial para ti» no significa que sea la mejor disponible. Puede significar simplemente que el sistema encontró la manera más efectiva de presentarte el precio que calculó que aceptarías.
Durante mucho tiempo, la igualdad del mercado se representó mediante una etiqueta visible: el mismo producto, el mismo precio. Ese sistema nunca fue perfecto; existían descuentos, negociaciones y diferencias entre regiones. Pero la inteligencia artificial cambia la escala y la precisión con una velocidad que ninguna regulación ha podido igualar todavía. Permite observar a millones de personas, inferir su disposición de pago y adaptar ofertas en tiempo real, sin que ninguna sepa lo que las demás están viendo. Chihuahua necesita empresas digitales competitivas e innovadoras que utilicen datos con inteligencia. Pero también necesita mercados donde la confianza no dependa de que el cliente nunca descubra cómo fue calculado lo que pagó.
La verdadera innovación no consiste en cobrar a cada persona el máximo que tolerará. Consiste en crear más valor sin convertir la urgencia, la ignorancia y la falta de alternativas en nuevas fuentes de extracción. El precio que solo existe para ti puede ser un descuento legítimo. También puede ser el resultado preciso de todo lo que el sistema detectó sobre tu vulnerabilidad en los últimos diez minutos de navegación. La diferencia, casi siempre, se queda en el servidor.
Cuando el algoritmo te mira, el mercado deja de preguntarse cuánto cuesta el producto y empieza a calcular cuánto puede cobrarte a ti. La diferencia entre ambas preguntas es la distancia entre un mercado y una trampa.
REFERENCIAS
Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO). (2025). Estudio de venta online México 2025. AMVO. https://www.amvo.org.mx
Bar-Gill, O., Sunstein, C. R., & Talgam-Cohen, I. (2023). Algorithmic harm in consumer markets. Journal of Legal Analysis, 15(1), 1–47. https://doi.org/10.1093/jla/laad003
Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión. (2025). Ley Federal de Protección al Consumidor. Última reforma publicada en el Diario Oficial de la Federación el 12 de diciembre de 2025.
Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión. (2025). Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares. Última reforma publicada en el Diario Oficial de la Federación el 14 de noviembre de 2025.
Dubé, J.-P., & Misra, S. (2023). Personalized pricing and consumer welfare. Journal of Political Economy, 131(1), 131–189. https://doi.org/10.1086/720793
Federal Trade Commission. (2025). Issue spotlight: The rise of surveillance pricing. Federal Trade Commission. https://www.ftc.gov/reports/surveillance-pricing
Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2025). Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares 2024 (ENDUTIH 2024). INEGI. https://www.inegi.org.mx
Organisation for Economic Co-operation and Development (OCDE). (2018). Personalised pricing in the digital era. OECD. https://www.oecd.org/competition/personalised-pricing-in-the-digital-era.htm
Organisation for Economic Co-operation and Development (OCDE). (2021). The effects of online disclosure about personalised pricing on consumers. OECD Digital Economy Papers. https://doi.org/10.1787/aa63ead7-en
Tips al momento
Marx Arriaga vende su casa antes de que el banco se la gane
Marx Arriaga Navarro, exdirector general de Materiales Educativos de la SEP, aseguró que lleva más de seis meses sin recibir su liquidación, por lo que decidió poner en venta una de sus propiedades antes de que, según dijo, Santander la remate por la deuda acumulada.
El exfuncionario afirmó que el inmueble es parte del patrimonio que construyó como maestro y lanzó la oferta en redes sociales. Al parecer, la “Nueva Escuela Mexicana” no incluía un curso sobre cómo sobrevivir a una liquidación que nunca llega.
Afiliar gente al PT siendo de Morena, ¿puede ser materia de la CNHJ?
Dicen que la designación de Andrea Chávez como coordinadora de Afiliación del Partido del Trabajo (PT) en Chihuahua, puede ir en contra de lo que establece Morena en sus estatutos, pero que para ello sería necesaria una denuncia formal ante los órganos internos del partido.
Si bien Morena va en Alianza con el PT y Partido Verde, cada quien propuso a sus posibles candidatos. Andrea Chávez y Cruz Pérez Cuéllar se registraron por Morena.
El PT dice que su apoyo para la candidatura es para Andrea, así que le designaron tareas de afiliación, esto representa promover las siglas de otro partido.
Esto podría ser materia de la Comisión Nacional de Honestidad y Justicia, pero para eso se requiere una denuncia formal, la cual no existe hasta el momento.
Baja California vs Chihuahua
En medio de la controversia de la gobernadora de Baja California, Marina del Pilar, por su intento de pactar con los Estados Unidos la entrega de información delicada, han comenzado las comparaciones entre lo ocurrido hace unos días con la morenista y lo que pasó en Chihuahua, tras darse a conocer la participación de agentes de la CIA en operativos de seguridad.
En su más reciente columna, Germán Martínez Cázares, compartió un decálogo de lo ocurrido por los gobiernos de las dos entidades, tomando en cuenta también el discurso de la 4T de la “soberanía nacional”, en donde expone los puntos siguientes:
1.- El gobierno de Maru Campos usó información de agencias norteamericanas. En Baja California, las agencias norteamericanas presionaron a la gobernadora.
2.- Maru Campos tiene sus papeles para cruzar a El Paso, Texas; Marina del Pilar no puede ir a San Diego, California.
3.- El gobierno de Chihuahua se aprovechó de los datos de Estados Unidos para desmantelar un laboratorio en territorio mexicano, en cambio el gobierno de Baja California se dice dispuesto a soltar la sopa de la mesa de seguridad, para darle impunidad a su mandataria.
4.- La "injerencia extranjera" en Chihuahua es de funcionarios de tercer nivel, que desmantelaron un narcolaboratorio en Morelos, un municipio gobernado por Morena, y que, al descubrirse la participación de agentes extranjeros, de inmediato dejó su cargo el Fiscal General del Estado. ¿Quién ha respondido, renunciando, por el colaboracionismo entreguista en Baja California?
5.- A Maru Campos se le echaron encima la Presidencia de la República, la fiscalía general, que le iniciaron juicio político. A Marina del Pilar la cobijaron de inmediato la Presidenta y el Secretario de Seguridad.
6.- Maru Campos fue a las oficinas de la FGR de la Ciudad de México, y está dispuesta a comparecer; Marina del Pilar ¿cuándo acude?
7.- Marina del Pilar no quiere pisar el consulado estadounidense de Tijuana, Maru Campos no tiene bronca en legaciones extranjeras.
8.- Marina del Pilar ofreció documentos, instrucciones y datos militares de la mesa de seguridad, a Estados Unidos. Maru Campos respeta, reconoce y respalda al ejército nacional.
9.- En Chihuahua se encontraron agentes de la CIA vestidos de policías estatales; en Baja California la mandataria está dispuesta a permutar el chaleco guinda de Morena, por el abrigo del uniforme del FBI.
10.- A Maru Campos, la respaldaron en evento público, en Chihuahua, Vicente Fox y Felipe Calderón. ¿Qué día va a Tijuana López Obrador? Ni se asoma a la frontera, no le vaya a pasar lo que a "El Mayo", que el avión aterrice al otro lado.
Así la comparación entre los dos controversiales casos, en donde está puesto el ojo de la política mexicana…
Se lanza Jael contra el PT de los Aguilar, le acusa satélite del PRIAN
Palabra más o palabras menos, la diputada de Morena, Jael Argüelles, dejó en claro que el PT en lo que respecta en Chihuahua no es más que un partido satélite del PRIAN, por acción y omisión.
En medio de la guerra que se ha desatado entre los intentos de imposición del PT por Andrea Chávez, y los diputados morenistas decantados por Cruz Pérez Cuéllar. Ahora la legisladora Argüelles sigue echándole leña al fuego.
Prácticamente dice que el Partido del Trabajo, sin decir nombres, pero por semántica, tanto el de Lilia como el de América, serían un partido al servicio de las cúpulas del poder en Chihuahua, y no una genuina izquierda obradorista.
"Los hechos en Chihuahua hablan por sí solos, porque ahí están las votaciones del Partido del Trabajo en el Congreso local: no solo apoyos a endeudamientos, sino también nombramientos cuestionables que obedecen a cuotas de poder. Y en momentos clave, incluso ausencias que terminan favoreciendo al PRIAN y, desde luego, a los intereses de determinadas cúpulas, que en realidad representan a muy pocas personas. De hecho, gracias a la alianza entre el Partido del Trabajo y Acción Nacional en Chihuahua, se autorizó una deuda de más de 3 mil millones de pesos y se refinanciaron cuatro créditos por casi 16 mil millones, hipotecando así nuestro futuro. Por eso no es ninguna extrañeza que Chihuahua sea el segundo estado más endeudado del país", dijo recordando que en cuanto al fortalecimiento financiero, que implicó la deuda, votó a favor América y la ausente fue Irlanda, esto le dio los 20 votos al PAN.
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1.- El gobierno de Maru Campos usó información de agencias norteamericanas. En Baja California, las agencias norteamericanas presionaron a la gobernadora.
2.- Maru Campos tiene sus papeles para cruzar a El Paso, Texas; Marina del Pilar no puede ir a San Diego, California.
3.- El gobierno de Chihuahua se aprovechó de los datos de Estados Unidos para desmantelar un laboratorio en territorio mexicano, en cambio el gobierno de Baja California se dice dispuesto a soltar la sopa de la mesa de seguridad, para darle impunidad a su mandataria.
4.- La "injerencia extranjera" en Chihuahua es de funcionarios de tercer nivel, que desmantelaron un narcolaboratorio en Morelos, un municipio gobernado por Morena, y que, al descubrirse la participación de agentes extranjeros, de inmediato dejó su cargo el Fiscal General del Estado. ¿Quién ha respondido, renunciando, por el colaboracionismo entreguista en Baja California?
5.- A Maru Campos se le echaron encima la Presidencia de la República, la fiscalía general, que le iniciaron juicio político. A Marina del Pilar la cobijaron de inmediato la Presidenta y el Secretario de Seguridad.
6.- Maru Campos fue a las oficinas de la FGR de la Ciudad de México, y está dispuesta a comparecer; Marina del Pilar ¿cuándo acude?
7.- Marina del Pilar no quiere pisar el consulado estadounidense de Tijuana, Maru Campos no tiene bronca en legaciones extranjeras.
8.- Marina del Pilar ofreció documentos, instrucciones y datos militares de la mesa de seguridad, a Estados Unidos. Maru Campos respeta, reconoce y respalda al ejército nacional.
9.- En Chihuahua se encontraron agentes de la CIA vestidos de policías estatales; en Baja California la mandataria está dispuesta a permutar el chaleco guinda de Morena, por el abrigo del uniforme del FBI.
10.- A Maru Campos, la respaldaron en evento público, en Chihuahua, Vicente Fox y Felipe Calderón. ¿Qué día va a Tijuana López Obrador? Ni se asoma a la frontera, no le vaya a pasar lo que a "El Mayo", que el avión aterrice al otro lado.
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