Cum decide inteligența artificială cât plătim la casa de marcat
O transformare tehnologică subtilă pătrunde în supermarketuri și în lanțurile de restaurante fast-food, unde algoritmii de calcul încep să influențeze valorile afișate pe etichete. În timp ce marii retaileri adoptă instrumente digitale capabile să modifice tarifele aproape instantaneu, economiștii și autoritățile avertizează că nota de plată ar putea ajunge să reflecte nu doar cererea generală, ci profilul individual și disponibilitatea financiară a fiecărui cumpărător.
Foto: Unsplash
Dezbaterea a căpătat o miză juridică majoră în Statele Unite, unde lanțul McDonald’s a fost vizat recent de o acțiune judiciară federală de tip antitrust. Potrivit CNBC , compania este acuzată că ar recurge la un sistem software ghidat de inteligență artificială pentru a calcula costul preparatelor din restaurantele sale americane, ducând la scumpiri nejustificate pentru produse de bază precum cartofii prăjiți sau sandvișurile Big Mac.
În replică, reprezentanții McDonald’s au respins categoric acuzațiile conform cărora ar folosi astfel de algoritmi pentru a măsura capacitatea de plată a anumitor consumatori. Aceștia au precizat că rolul companiei este doar de a le pune la dispoziție francizaților „instrumente, resurse, cercetări și recomandări pentru a-i ajuta să ia decizii în cunoștință de cauză”.
În paralel cu aceste tensiuni, infrastructura fizică a magazinelor trece printr-o modernizare rapidă. Dispozitivele electronice de afișare la raft (ESL), care înlocuiesc vechile etichete din hârtie cu ecrane digitale conectate în rețea, devin o prezență constantă în rețele mari din SUA, cum sunt Kroger, Walmart, Amazon Fresh sau Whole Foods. Tendința s-a extins masiv și pe piața britanică, fiind adoptată de retaileri precum Asda, Tesco și Morrisons.
Tranziția către aceste tehnologii deschide calea către așa-numitele prețuri dinamice, un mecanism de ajustare continuă a tarifelor în funcție de evoluția pieței. Practica este deja adânc înrădăcinată în alte industrii.
„Prețurile dinamice presupun modificarea prețurilor ca răspuns la schimbarea condițiilor pieței, precum cererea, momentul, capacitatea sau prețurile concurenților. Nu este un fenomen nou. Companiile aeriene, hotelurile și serviciile de transport la comandă îl folosesc de ani de zile”, a explicat Miroslava Marinova, cadru universitar la University of East London, pentru CNBC.
Dilema majoră apare însă atunci când dinamica pieței se împletește cu datele personale. Granița dintre ajustarea generală a prețurilor și tarifarea adaptată fiecărui client devine din ce în ce mai greu de sesizat. O ilustrare a digitalizării accelerate o reprezintă inițiativa recentă a rețelei britanice Sainsbury’s, care a lansat opțiunea „SmartLists”. Aceasta valorifică inteligența artificială pentru a permite utilizatorilor să își creeze coșul de cumpărături pornind de la sugestii de meniuri sau prin simpla trimitere a unor fotografii cu produsele căutate.
„Acesta este și motivul pentru care distincția tradițională dintre prețurile dinamice și cele personalizate devine tot mai neclară în practică. Prețurile dinamice răspund în principal condițiilor pieței, în timp ce prețurile personalizate folosesc informații despre consumator pentru a estima cât este dispus să plătească”, a subliniat Marinova.
Această suprapunere creează provocări economice majore. Două economiste din cadrul Băncii Angliei au atras atenția că, în măsura în care comercianții calibrează tarifele în funcție de profilul cumpărătorului, calculul indicatorilor oficiali de inflație ar putea fi denaturat grav, dat fiind că același bun ar avea costuri distincte de la un client la altul.
Retaileri de prim rang din SUA, precum Walmart și Kroger, susțin că datele colectate nu sunt utilizate pentru a stabili tarife discriminatorii. Cu toate acestea, la nivelul mai multor state americane au apărut deja inițiative legislative menite să îngrădească sau să reglementeze strict adaptarea prețurilor pe baza datelor personale.
Totuși, specialiștii menționează că aceste mecanisme nu acționează exclusiv în detrimentul cumpărătorilor. Miroslava Marinova arată că algoritmii pot facilita și discounturi specifice, făcând accesibile anumite produse pentru categorii defavorizate. Principala vulnerabilitate rămâne însă lipsa de transparență: consumatorii pierd reperele clare și nu mai au nicio certitudine dacă suma plătită este rezultatul cererii reale sau al monitorizării propriului comportament de cumpărare.
Explorează subiectele:
