Cómo la IA puede ayudar a las empresas a fijar precios de manera más ética

Más que nunca, las empresas son capaces de adaptar los precios a través de personas, lugares y tiempo. Hacen esto para maximizar las ganancias, y a veces simplemente para sobrevivir. Estamos en una nueva era de discriminación de precios sobrecargada, hecha posible por dos grandes tendencias científicas y tecnológicas. En primer lugar, los algoritmos de IA, a menudo entrenados en datos de comportamiento altamente detallados, permiten a las organizaciones inferir lo que la gente está dispuesta a pagar con una precisión sin precedentes. En segundo lugar, los recientes avances en la ciencia del comportamiento, a menudo invocados con el lema «empujón», proporcionan a las organizaciones una mayor capacidad para influencia los comportamientos de sus clientes.

No hace mucho tiempo, esas tácticas podrían haberse tomado a paso. Pero ya no. Las crisis superpuestas de hoy y las actitudes cambiantes ponen de relieve una verdad que a menudo se ha ocultado a plena vista: tales estrategias de precios sobrecargadas pueden causar daño real a individuos, organizaciones y sociedades.  Cuando las empresas implementan estas estrategias sin tener en cuenta sus posibles impactos sociales, corren el riesgo de dañar a las personas, invitar a la protesta de los clientes y a la indignación pública, e incluso reducir las perspectivas de supervivencia a largo plazo.

Teniendo en cuenta todo esto, las organizaciones deben considerar cómo utilizar sus capacidades de precios supercargadas de manera que reflejen valores sociales importantes y eviten causar daños y amplificar las desigualdades. Más allá, las organizaciones con visión de futuro harían bien en buscar estrategias rentables de precios basadas en datos que no solo eviten daños sino que también ayuden a promover el bienestar social.

Para ello, las empresas deben incorporar consideraciones sociales y deliberaciones éticas en su cálculo de precios. Los campos de la medicina, la ciencia de datos y la IA han experimentado evoluciones similares, adoptando los conceptos éticos básicos de evitar daños, promover el bienestar y la equidad, y no manipular los comportamientos y decisiones de las personas. En un espíritu similar, ofrecemos un marco que incluye tres preguntas fáciles de preguntar, fáciles de responder y fáciles de aplicar que en conjunto reducen las posibilidades de que su estrategia de precios tenga impactos sociales negativos. Piense en cada una de estas tres preguntas como capas de un «filtro» que puede reducir los posibles daños a sus clientes, su empresa y la sociedad.

Tres preguntas que las empresas deben hacer

¿Qué estoy vendiendo y estos precios pueden impedir el acceso a productos esenciales?

Piense en sus productos y servicios. ¿Son esenciales, como comida, refugio, medicina, transporte y acceso a Internet? Durante la pandemia, los altos precios bloquearon el acceso a equipos de seguridad personal como las máscaras N95 y el desinfectante de manos, así como a productos imprescindibles como el papel higiénico. En cada caso, no ser capaz de conseguir que estos elementos exponen a las personas a riesgos o daños.

Por supuesto, esta cuestión sigue siendo relevante más allá de tiempos de crisis. El elevado precio de las empresas farmacéuticas ha bloqueado históricamente el acceso a los medicamentos para los pacientes crónicos, lo que ha hecho perjudicar a las personas a las que podrían ayudar y hacer que estas empresas sean objeto de indignación social. Del mismo modo, los algoritmos de IA permiten el aumento de precios para los viajes en taxi. Los precios de subida pueden ser una herramienta útil; por ejemplo, puede aumentar la disponibilidad del transporte y permitir a los conductores ganar más. Pero el contexto es importante. Por ejemplo, los aumentos significativos de los precios durante emergencias, como fuertes tormentas de nieve o huracanes, pueden impedir que los consumidores vulnerables se muevan a la seguridad.

Consideremos la reciente ola de frío en Texas, donde la gente sufrió picos ruinosos en sus facturas de servicios públicos debido a un esquema de precios y algoritmo que no anticipaba los daños que podrían resultar de un enfoque único en la eficiencia económica. Como un cliente se lamentó , «Es una utilidad, es algo que necesitas vivir. No siento que haya usado 6.700 dólares de electricidad en la última década. Ese no es un costo que cualquier persona razonable tendría que pagar por cinco días de servicio eléctrico intermitente siendo utilizado al mínimo». Se trata de una ilustración aleccionadora de las consecuencias sociales de la fijación de precios que se enmarcan de manera estrecha de tal manera que desbaratan esas consideraciones éticas.

Cuando sus ofertas se conviertan en necesidades, ten cuidado: los precios más altos pueden bloquear el acceso a las necesidades esenciales, ampliando la posibilidad de daños a la sociedad. Cuanto más esencial sea la necesidad y mayor sea el aumento de los precios, mayor será el daño potencial.

¿A quién le estoy vendiendo y estos precios pueden dañar a las poblaciones vulnerables?

¿Algunos de sus clientes son miembros de poblaciones vulnerables? ¿Está vendiendo a personas mayores, a clientes con enfermedades crónicas o a clientes que viven con ingresos limitados? ¿Vendes a clientes de grupos sociales que tradicionalmente han sido discriminados? Las tecnologías de análisis, big data y IA superan la capacidad de las empresas para abordar estas preguntas con detalle detallado.

La discriminación de precios que refuerza la discriminación social es inaceptable. Las compañías de seguros han enfrentado desde hace mucho tiempo este problema: es una necesidad empresarial establecer tarifas utilizando aplicaciones cada vez más sofisticadas de la ciencia actuarial y la IA, pero equilibrar la equidad actuarial con la equidad social requiere una deliberación ética que no puede reducirse a una fórmula. Por ejemplo, algunas aseguradoras han incorporado información como la profesión de tomador de pólizas en sus algoritmos de fijación de precios, lo que ha dado lugar a menores tasas de seguro para los asegurados en profesiones de élite y tasas más altas para los asegurados en profesiones menos remuneradas. Esto a su vez tiene llevó a cobertura negativa de los medios, indignación pública, demandas, investigaciones legislativas y cambios regulatorios gubernamentales, poniendo en riesgo las marcas, la reputación y la confianza en estas empresas.

La discriminación de precios es una práctica comercial común. Pero cuando se utiliza de formas que refuerzan la discriminación social, el término adquiere un nuevo significado para las personas discriminadas y las comunidades en las que habitan. Cuanto más vulnerable sea la población y mayor sea el grado de discriminación sufrida, más perjudiciales serán las consecuencias de las prácticas de fijación de precios mal concebidas.

¿Cómo estoy vendiendo y estos precios pueden manipular o aprovechar a los clientes?

¿Está utilizando información o datos de comportamiento de maneras que beneficien a su empresa pero desfavorecieran a sus clientes? ¿Está reteniendo o complexigiendo información sobre precios que podría ayudar a los clientes a tomar mejores decisiones? ¿Está aprovechando sus opciones limitadas, información o racionalidad? ¿O está diseñando estrategias de precios de manera que capaciten a los clientes para tomar mejores decisiones?

Algunos ejemplos:

• Disney, al principio de la pandemia cuando sus parques estaban cerrados, continuó recogiendo pagos mensuales automáticos de los titulares de pases. Los clientes, como se puede imaginar, estaban menos que emocionados.
• Mucho antes de la pandemia, muchos pequeños vendedores de terceros alegaban que Amazon había utilizó sus datos y análisis para competir directamente con estos pequeños vendedores a través de precios más bajos comprando a granel de proveedores a menores costos.
• Uber, en lugar de aplicar sus análisis, inteligencia artificial y conocimientos de comportamiento para ayudar a los conductores a tomar decisiones más informadas, usó gamificación y empujones conductuales para incitarles a viajar distancias más largas a lugares que eran menos rentables para ellos.
• McKinsey recientemente se disculpó y resolvió una demanda por su papel en ayudar a Purdue Pharma a «turborecarga» a la venta de opioides.

Cuando sus estrategias de precios aprovechan las asimetrías de información, los datos personales de los clientes y las situaciones desafiantes, el riesgo de daños a la sociedad aumenta. Su precio corre el riesgo de convertirse en una barrera para la elección individual y la autonomía personal.

Cada una de estas situaciones ilustra cómo las estrategias de precios que no tienen en cuenta estas preguntas pueden afectar negativamente a la sociedad y generar consecuencias negativas significativas para empresas, clientes y comunidades.

Si la respuesta a cada una de las tres preguntas anteriores es «no», entonces usted puede sentirse más seguro en continuar con sus planes de precios, dados los pasos que ha tomado para asegurarse de que su precio será mejor para los clientes, para su empresa y su reputación y marca, y también para la sociedad.

Pero si usted respondió «sí» a cualquiera de los anteriores, ¿cómo debe proceder?

Cómo precios más éticos

1) Pausa, retrocede y consigue creatividad.

Considere las compensaciones en juego y las posibles vías de acción. Muchas empresas han encontrado maneras de mantener la rentabilidad al tiempo que limitan las consecuencias sociales negativas.

Por ejemplo, la cadena minorista noruega Meny estaba en un aprieto con su precio desinfectante de manos. Atrapados entre ofrecer precios accesibles y acaparar a los compradores a esos precios, muchos minoristas han recurrido a imponer restricciones al número de botellas que los clientes pueden comprar, creando problemas para empleados y clientes. Meny le costó su desinfectante de manos al precio normal por una botella, $100 por cada botella adicional. Esta estrategia inteligente mantiene simultáneamente la accesibilidad y reduce el acaparamiento.

Hyundai ofrece otro ejemplo de creatividad. Durante la Gran Recesión de 2008, Hyundai se centró en una vulnerabilidad clave para los clientes de clase trabajadora: el riesgo de perder el trabajo. En lugar de bajar los precios en general, Hyundai creativamente ofreció a los clientes una garantía de devolución de coches en caso de que perdieran su trabajo. Esto funcionó: los clientes compraron coches Hyundai en tramos, convirtiendo a Hyundai en la única compañía de automóviles que tuvo éxito durante la Gran Recesión. En medio de la pandemia de hoy, los fabricantes de automóviles han tomado esta lección en serio, y todos están fijando sus coches de manera más creativa.

La IA puede ser aprovechada como una fuerza para el bien a lo largo de líneas similares. Por ejemplo, las aseguradoras pueden utilizar datos de telemetría y precios basados en el uso para incenter económicamente y «empujar» comportamientos de conducción más seguros. La mayoría de los conductores creen que son mejores que la media, un ejemplo peligroso de sesgo por exceso de confianza. Los informes de retroalimentación ricos en datos comparando conductores con sus pares probablemente provocarían una conducción más segura. Esas intervenciones tienen el potencial de hacer que los seguros sean más asequibles al reducir la frecuencia de las reclamaciones, al tiempo que hacen que las carreteras sean más seguras.

2) Estar dispuesto a comprometerse y comunicar esto con las partes interesadas.

Si no hay opciones de precios creativos disponibles, entonces explora formas de comprometerse. Es posible que tenga que renunciar a alguna rentabilidad para evitar o mejorar las consecuencias sociales negativas. Al mismo tiempo, los clientes pueden necesitar soportar algunas consecuencias negativas para permitir la supervivencia financiera de la empresa. Recuerda la indignación del consumidor resultante del uso por parte de Uber del aumento de precios. Uber no pudo eliminar del todo el aumento de precios, dado que incentivar a los impulsores es una parte clave de su modelo de negocio. Por lo tanto, funcionó con reguladores para limitar sus precios durante emergencias y desastres a un nivel inferior a los tres días de mayor precio de los dos meses anteriores.

Además de participar en la creatividad y el compromiso, también es necesario comunicar claramente a las partes interesadas clave. Uber también añadió funcionalidad a su aplicación para que los consumidores sepan con anticipación cuánto más pagarían y obtendrían su consentimiento, y anunciaron además que las comisiones ganadas durante las crisis serían donadas a la Cruz Roja Americana, aprovechando así las motivaciones pro-sociales intrínsecas de los clientes. Esta estrategia refleja una visión de la economía del comportamiento: los clientes pueden estar dispuestos a renunciar a los beneficios económicos con el fin de promover resultados sociales más justos. La estrategia revisada de precios de subida y las comunicaciones de Uber logra un equilibrio entre el logro de los objetivos corporativos y la protección de los malos resultados.

3) Incorpore este filtro en sus deliberaciones sobre precios.

Las acciones de muchas organizaciones prominentes sugieren que la integración de la deliberación ética en la estrategia de precios es una idea cuyo momento ha llegado. Como se mencionó anteriormente Uber ahora incorpora de forma proactiva la capacidad de deliberar por la sociedad sobre sus actividades de aumento de precios. Esto permite la flexibilidad local para permitir un dedo gatillo más rápido para eliminar los precios de sobretensión por completo en situaciones de emergencia. Microsoft proporciona un análogo fuera del dominio de precios: equipo de desarrollo ético informa al presidente Brad Smith. El equipo es responsable de orientar la innovación técnica y de experiencia hacia resultados éticos, responsables y sostenibles.

Además, la incorporación de este filtro en sus deliberaciones sobre precios puede estimular las innovaciones en el aprovechamiento de big data, IA y análisis que son a la vez pro-sociales y buenos para la posición competitiva a largo plazo de la empresa. Los clientes son comprensiblemente cautelosos de que las empresas puedan utilizar sus datos de manera que beneficien a los accionistas en lugar de a las personas que generaron los datos en primer lugar. Por lo tanto, es necesario que las empresas estudien cómo utilizar big data y precios de manera que aborden tales preocupaciones.

Por ejemplo, las tiendas de comestibles pueden aplicar análisis a los datos granulares de tarjetas de club de manera que informen, recompense o incentiven opciones de compra de alimentos más saludables. De este modo se puede aumentar el acceso a las necesidades esenciales, de especial valor para las poblaciones vulnerables que viven en desiertos alimentarios. Análogamente, las aseguradoras pueden utilizar los datos de los asegurados no solo para crear modelos actuariales, sino también para utilizar los precios para fomentar comportamientos de riesgo más seguros y una gestión de riesgos por parte de los asegurados. Las plataformas minoristas en línea pueden utilizar sus datos para informar a los clientes cuando los precios de los productos esenciales son excesivos. Todos estos son ejemplos de uso de datos e IA de formas que ayudan en lugar de explotar a los clientes. Estas estrategias de precios son a la vez pro-sociales — en cada caso los datos de los clientes se aprovechan de una manera que ayuda al cliente a alcanzar mejor sus propios objetivos — y a favor del negocio, ya que permiten diferenciar la marca y aumentar la lealtad del cliente.

Perfeccionar las capacidades de fijación de precios de manera que mantengan las consideraciones éticas en primer plano, ejerciendo la creatividad y el compromiso juicioso, y la comunicación con firmeza y transparencia permiten a las organizaciones perseguir el motivo de ganancias de maneras que ayuden, en lugar de dañar, a las poblaciones de las que dependen y servir.

MB Mark Bergen, James D. Watkins Chair in Marketing, Carlson School of Management, University of Minnesota. Over 30 years in the professoriate teaching pricing and marketing at the University of Chicago and the University of Minnesota; researching in areas ranging from Price Wars to Price Rigidity to Pricing as a Strategic Capability; and working with companies across industries ranging from Agribusiness, B2B, Health Care, and Non-Profit. The authors would like to thank Meenakshi Ramalingam for exceptional RA support for this article

SD Shantanu Dutta, Dave and Jeanne Tappan Chair in Marketing, Marshall School of Business, University of Southern California has over 30 years of experience teaching marketing and pricing at the University of Chicago, University of Southern California, London Business School, Shanghai Jiao Tong University and Singapore Management University. His research focuses on B2B marketing, healthcare and pricing as a strategic capability

JG James Guszcza is a data scientist with over 20 years of experience practicing and teaching. He is currently a 2020-21 Fellow at the Center for Advanced Study in the Behavioral Sciences at Stanford University

MZ Mark J. Zbaracki has nearly 30 years of experience in teaching and research in strategy and strategy implementation at the University of Chicago, the Wharton School at the University of Pennsylvania, the Stern School at New York University, and now at the Ivey Business School at Western University. His research focuses on the implementation of effective managerial practice in quality management, risk management, and pricing