Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Una crítica viral cuestionó si Google podría usar datos de chats con IA para encarecer productos. La empresa rechazó tales acusaciones, alegando que sus políticas prohíben que dicho producto incurra en dichas prácticas.

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  • Una economista alertó sobre posibles riesgos de “surveillance pricing” en compras con IA.
  • Google negó que su tecnología permita subir precios según datos individuales.
  • El debate reabre dudas sobre incentivos y poder de mercado de las grandes tecnológicas.

 

La presentación del nuevo Universal Commerce Protocol de Google, diseñado para integrar agentes de inteligencia artificial en procesos de compra, desató una controversia pública pocas horas después de su anuncio. El eje del debate fue si estas herramientas podrían abrir la puerta a precios personalizados basados en el análisis de datos de los usuarios.

La alarma surgió tras una publicación viral en la red social X que acumuló cerca de 400.000 visualizaciones. En el mensaje, Lindsay Owens, CEO de Groundwork, advirtió que el plan de Google contemplaría mecanismos de “upselling” y análisis de conversaciones con IA que, según ella, podrían usarse para cobrar más a ciertos consumidores.

Su crítica se basó tanto en el roadmap público de Google como en documentos técnicos del protocolo, donde se describen funciones orientadas a ayudar a los comercios a promocionar productos de mayor precio.

El anuncio de Google y el origen de la polémica

El Universal Commerce Protocol fue presentado por el CEO de Google, Sundar Pichai, durante una conferencia de la National Retail Federation. Allí, el ejecutivo explicó que la iniciativa busca facilitar que agentes de IA gestionen compras, ofertas y programas de fidelidad en nombre de los usuarios.

Entre los ejemplos mencionados se incluyeron descuentos para nuevos miembros y precios basados en lealtad. Para Owens, estas referencias, combinadas con el concepto de upselling, encendieron señales de alerta sobre la posibilidad de ajustes de precios individualizados.

La economista también señaló un fragmento de la documentación técnica que indica que la “complejidad del alcance” de la identidad del comprador debería ocultarse en la pantalla de consentimiento. En su interpretación, esto podría reducir la claridad sobre a qué datos accede el sistema y con qué fines.

La respuesta oficial de Google

Tras consultas de Techcrunch, Google respondió de forma pública y directa a las acusaciones. En una publicación en X, la empresa afirmó que las afirmaciones sobre precios eran inexactas y que sus políticas prohíben estrictamente mostrar precios más altos que los ofrecidos en el sitio del comerciante.

Según Google, el término “upselling” no implica sobrecobro, sino una práctica estándar del comercio minorista para mostrar opciones premium adicionales. La compañía subrayó que la decisión final de compra siempre recae en el usuario y no en el agente de IA.

La empresa también aclaró que su programa piloto “Direct Offers” solo permite a los comercios ofrecer precios más bajos o beneficios adicionales, como envíos gratuitos, y que no puede utilizarse para aumentar precios.

En una conversación separada con Techcrunch, un portavoz de Google añadió que su Business Agent no cuenta con ninguna funcionalidad que permita modificar precios de un minorista en función de datos individuales de los consumidores.

Surveillance pricing y preocupaciones de fondo

Aunque Google sostiene que las preocupaciones específicas de Owens carecen de fundamento, la economista insiste en que el problema va más allá de este protocolo concreto. Su advertencia apunta a un escenario futuro donde agentes de compra desarrollados por grandes tecnológicas puedan ajustar precios según lo que crean que cada persona está dispuesta a pagar.

Owens denomina este fenómeno “surveillance pricing”, una práctica que reemplazaría el precio uniforme por estrategias basadas en análisis de comportamiento, historiales de compra y conversaciones con sistemas de IA. Desde su perspectiva, esto alteraría de forma profunda la relación entre consumidores y comercios.

El debate se intensifica por la naturaleza del modelo de negocio de Google. Aun cuando la empresa niega esta capacidad hoy, sigue siendo una compañía cuyo núcleo es la publicidad y el servicio a marcas y comerciantes, sustentado en la recolección de datos de usuarios.

Incentivos, regulación y oportunidades para startups

El contexto regulatorio también pesa en la discusión. El año pasado, una corte federal ordenó a Google modificar varias prácticas de su negocio de búsqueda tras determinar que incurrió en comportamientos anticompetitivos. Este antecedente refuerza el escrutinio sobre cualquier nueva iniciativa vinculada al comercio digital.

Al mismo tiempo, la automatización de tareas cotidianas mediante agentes de IA genera entusiasmo entre los usuarios. Delegar compras, reprogramar citas médicas o investigar productos son ejemplos de usos que prometen eficiencia y ahorro de tiempo.

Sin embargo, los críticos advierten que las grandes tecnológicas están en una posición ambigua. Poseen los recursos para desarrollar estas herramientas, pero también incentivos alineados con los vendedores y la monetización de datos, lo que podría generar conflictos de interés.

Este escenario abre una oportunidad para startups independientes. Proyectos emergentes como Dupe, que ayuda a encontrar muebles más accesibles mediante el uso de lenguaje natural, o Beni, que combina imágenes y texto para la compra de moda de segunda mano, exploran alternativas centradas en el consumidor.

Mientras estas soluciones maduran y el marco regulatorio evoluciona, la advertencia clásica sigue vigente. En un entorno donde la inteligencia artificial intermedia cada vez más decisiones de compra, el principio de “cuidado del comprador” adquiere una relevancia renovada.

Artículo escrito con ayuda de un redactor de contenido de IA, editado por Angel Di Matteo / DiarioBitcoin

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público


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