È uno di quei momenti familiari a molti: stai cercando un volo online, aggiorni la pagina ed ecco che il prezzo schizza improvvisamente verso l’alto. Non è un caso fortuito: è l’IA che entra in gioco. Come ha spiegato Merin Susan John su Analytics India Magazine in un pezzo pubblicato il 10 settembre 2025, molte compagnie aeree ormai si affidano a sistemi intelligenti per prevedere la domanda, stabilire i prezzi e micro-targettizzare i passeggeri in modo sempre più preciso. Benefici? Migliore efficienza e voli più pieni. Controindicazioni? La crescente preoccupazione per la giustizia e la privacy dei consumatori.
Nel momento stesso in cui l’IA assume il ruolo di determinare le tariffe, l’industria del trasporto aereo entra in una nuova fase. Da un lato, questi strumenti riescono a ottimizzare la redditività: aggiustando i prezzi in tempo reale, si riempiono più voli, riducendo sprechi e facendo quadrare i conti. Tuttavia, emergono questioni delicate: che impatto ha tutto questo sulla trasparenza del mercato? E soprattutto, quanto è giusto che qualche algoritmo decida – in base a dati personali o comportamentali – quanto tu debba pagare per lo stesso servizio?
In agosto 2025, è emerso che Delta Airlines stava sperimentando un sistema di prezzi personalizzati basati sull’intelligenza artificiale, con in mente l’obiettivo di arrivare a utilizzare l’IA per circa il 20% delle rotte nazionali entro fine anno. Secondo alcuni critici, questo passaggio potrebbe trasformarsi in un sistema che sfrutta la “massima disponibilità a pagare” di ogni utente, affondando in territori che sfiorano la vendita predatoria.
In risposta alle pressioni politiche, Delta ha precisato di non utilizzare dati personali per determinare i prezzi individuali. Al contempo, American Airlines ha ribadito la sua posizione: no a strategie ingannevoli o pratiche predatorie, sì a un’IA che migliori l’efficienza senza svantaggiare i clienti.
Sono due i grandi temi che emergono nel confronto sul pricing basato sull’IA: la correttezza del prezzo (price fairness) e l’accessibilità (access fairness). Il primo richiede che utenti simili ricevano prezzi simili, mentre il secondo vuole garantire che la capacità di pagare non diventi un divieto d’accesso. Tuttavia, imporre criteri rigidi di equità può avere effetti collaterali: per esempio, una banca obbligata a offrire lo stesso tasso a due aree rischiose potrebbe semplicemente smettere di prestare del tutto a una di esse, peggiorando l’accesso al credito.
Nel mondo accademico si stanno sviluppando approcci come il “dynamic pricing doppiamente giusto”, che garantisce equità procedurale (modelli equi nel presentare i prezzi) e sostanziale (prezzi equi reali), dimostrando che è possibile ottenere performance competitive senza sacrificare la giustizia.
È in corso una crescente discussione normativa: alcuni legislatori statunitensi stanno valutando proposte di legge per vietare l’utilizzo di dati personali nella determinazione dei prezzi. Le aziende, nel frattempo, cercano di rispondere con maggiore trasparenza e rassicurazioni. Delta ha assicurato che il suo sistema utilizza dati aggregati, non individuali, e mantiene un controllo umano nelle decisioni finali.
Una via auspicabile potrebbe essere l’adozione di metriche di fairness che identifichino e correggano i bias nei modelli, rendendoli più responsabili e meno opachi.
L’adozione dell’IA nei sistemi tariffari rappresenta un salto tecnologico notevole, capace di trasformare la gestione delle prenotazioni, offrendo risposte dinamiche e potenzialmente vantaggiose. Ma la sfida che ci attende riguarda il giusto uso di questa potenza: trasparenza, garanzie di non discriminazione e rispetto della privacy devono essere il cuore di soluzioni concrete. È una partita in cui il futuro della mobilità e la fiducia del viaggiatore sono in gioco.