Nel quotidiano, dove ogni nostra interazione digitale lascia tracce, l’intelligenza artificiale (IA) sta ridefinendo le regole del commercio. Una delle manifestazioni più evidenti di questa trasformazione è l’adozione crescente del dynamic pricing, ovvero la determinazione dei prezzi in tempo reale basata su algoritmi intelligenti. Questa pratica, già consolidata in settori come i trasporti aerei e l’ospitalità, sta ora permeando ambiti come l’e-commerce, l’intrattenimento e i servizi pubblici.
Tradizionalmente, la determinazione del prezzo di un prodotto o servizio si basava su fattori come il costo di produzione, la concorrenza e la domanda di mercato. Oggi, grazie all’IA, è possibile analizzare in tempo reale una miriade di dati, tra cui comportamenti di acquisto, cronologia delle transazioni, attività sui social media e persino condizioni meteorologiche. Questa mole di informazioni consente di stabilire un prezzo “su misura” per ogni consumatore, ottimizzando così i ricavi per le aziende.
Un esempio emblematico di questa evoluzione è rappresentato da Delta Air Lines, che ha annunciato l’intenzione di abbandonare progressivamente i prezzi fissi in favore di tariffe determinate tramite IA. Attualmente, circa il 3% delle tariffe è calcolato tramite IA, con l’obiettivo di raggiungere il 20% entro la fine dell’anno. Questo sistema, sviluppato in collaborazione con la startup israeliana Fetcherr, mira a offrire un prezzo specifico per ogni volo e per ogni individuo, basato su una serie di variabili in tempo reale.
L’IA funge da “super analista”, operando 24 ore su 24 e analizzando continuamente fattori come domanda, comportamenti d’acquisto, prezzi della concorrenza e disponibilità. Gli algoritmi di machine learning studiano le abitudini individuali dei consumatori, la loro disponibilità a pagare e le preferenze storiche, permettendo una personalizzazione dei prezzi senza precedenti. Secondo uno studio di McKinsey, l’adozione dell’IA nella determinazione dei prezzi può generare incrementi dei margini compresi tra il 5% e il 15%, spiegando l’interesse crescente delle aziende per questa tecnologia.
Il settore dell’intrattenimento ha già sperimentato gli effetti del dynamic pricing basato sull’IA. Un caso eclatante è stato quello dei biglietti per la reunion degli Oasis, dove i prezzi sono aumentati da 130 a 500 euro in pochi minuti a causa dell’elevata domanda registrata dagli algoritmi. Anche eventi sportivi di grande richiamo, come le partite di baseball della Major League o le finali NBA, utilizzano sistemi di IA per adeguare i prezzi dei biglietti in base alla domanda del momento.
Nel settore alberghiero, le principali catene modificano le tariffe delle camere in tempo reale, analizzando disponibilità, concorrenza, eventi locali e persino condizioni meteorologiche. Software come quello sviluppato dalla società italiana Smartpricing utilizza il machine learning per ottimizzare i prezzi degli hotel, con oltre 4000 albergatori aderenti. L’azienda dichiara un aumento medio del 30% del fatturato per i suoi clienti.
Nonostante i benefici economici, l’espansione del pricing personalizzato solleva serie preoccupazioni per la privacy e l’equità. Critici sostengono che l’IA possa sfruttare vulnerabilità socio-economiche, offrendo prezzi più vantaggiosi ai consumatori più ricchi e penalizzando quelli con minori disponibilità economiche. Inoltre, esiste il rischio di discriminazioni basate su caratteristiche non direttamente correlate al comportamento d’acquisto, come sesso o etnia, attraverso l’uso di identificatori apparentemente neutri come i codici postali.
Senza un registro pubblico dei prezzi, risulta difficile verificare l’equità del sistema e identificare eventuali pratiche discriminatorie. Secondo Matt Britton, autore del libro Generation AI, la trasformazione in corso può essere sintetizzata così: “L’era del pricing equo è finita, il prezzo che si vede è quello che l’algoritmo ritiene il consumatore accetterà, non una tariffa universale”.
Il futuro del commercio sembra orientato verso una personalizzazione estrema, dove ogni transazione potrebbe essere influenzata da algoritmi intelligenti. Fetcherr, ad esempio, ha già annunciato piani di espansione verso il settore alberghiero, il noleggio auto e le crociere. Altre compagnie aeree, come United e American, stanno implementando sistemi di IA per diverse funzioni operative, come l’ottimizzazione delle rotte o la gestione delle cancellazioni.
Tuttavia, la crescente diffusione del pricing personalizzato solleva interrogativi sulla necessità di regolamentazioni che bilancino l’efficienza del mercato con la protezione dei consumatori. La Commissione Europea e le autorità nazionali stanno iniziando a esaminare queste pratiche, con l’obiettivo di garantire che l’innovazione non avvenga a discapito dell’equità e della trasparenza.