Negli ultimi anni, un numero sempre maggiore di aziende ha affidato le decisioni relative alla determinazione dei prezzi all’algoritmo. Con determinazione algoritmica dei prezzi si intende l’uso di programmi per automatizzare la fissazione di una determinata cifra. In tali sistemi informatici i dati di input sono trasformati in dati output in base a regole definite da un algoritmo che ha l’obiettivo di attribuire il costo a determinati prodotti o servizi. Con dati di input si intende una serie di variabili come le condizioni meteorologiche, il comportamento dei consumatori, i prezzi della concorrenza, i dati storici: queste informazioni sono combinate tra loro al fine di definire l’output, cioè i prezzi decisi dall’algoritmo.
In poche parole, utilizzando vari dati – oltre a quelli già citati, si può ricordare la disponibilità a pagare, la geolocalizzazione, il tempo trascorso su una pagina web, gli acquisti precedenti – i prezzi non solo sono adeguati in base alle condizioni di mercato, ma sono anche personalizzati per diversi segmenti di clientela se non addirittura per il singolo individuo.
I prezzi algoritmici
La principale differenza tra i prezzi dinamici e quelli personalizzati sta nel fatto che i primi cambiano a seconda della domanda, mentre i secondi si fissano a seconda di quanto l’algoritmo prevede che una persona sia disposta a pagare. Ciò significa che lo stesso prodotto sulla stessa piattaforma online può costare diversamente a seconda di chi manifesta interesse: una persona che è solita abbandonare il carrello prima di procedere con il checkout potrebbe ottenere uno sconto con più facilità rispetto a chi completa sempre l’ordine, una dinamica che potrebbe presentarsi anche con qualcuno che fa raramente acquisti in internet.
I modelli di apprendimento automatico alla base dei prezzi algoritmici utilizzano l’enorme mole dei dati degli acquirenti per calcolare il limite massimo di prezzo per ogni singolo profilo: utilizzando queste previsioni, il sistema sceglie un prezzo che massimizza le entrate sperando di non perdere la vendita. La determinazione algoritmica dei prezzi combinata con l’intelligenza artificiale e i dati personali si è oramai trasformata in una strategia chiamata ‘surveillance pricing’ – prezzi di sorveglianza. Sembrerebbe, infatti, che ogni azione fatta dai consumatori sia raccolta in enormi database e analizzata: in questo modo tutto ciò che abbiamo fatto online influenzerà direttamente il prezzo di un futuro acquisto.
L’inchiesta di Consumer Reports e la tecnica di Target
A dicembre 2025 sono stati pubblicati i risultati di un’indagine condotta da Consumer Reports e Groundwork Collaborative che ha rilevato come i prezzi di alcuni generi alimentari variavano fino al 23% da un cliente di Instacart all’altro. È infatti emerso che molti consumatori statunitensi che ordinano la spesa a domicilio tramite Instacart – un’azienda che gestisce un servizio di consegna di generi alimentari negli USA e in Canada – sono stati inconsapevolmente coinvolti in esperimenti su larga scala basati sull’IA volti a determinare prezzi differenti per prodotti identici a seconda dei clienti. In questo studio i volontari hanno acquistato contemporaneamente su Instacart gli stessi prodotti dagli stessi rivenditori, ma nella maggior parte dei casi i prezzi dei singoli beni erano differenti tra i vari acquirenti.
L’esempio di Instacart non è un’anomalia. Un’inchiesta dell’emittente televisiva statunitense KARE 11 ha scoperto lo schema messo in atto dalla catena Target. Più il cliente si avvicinava al punto vendita, più aumentava il prezzo dell’articolo sull’app di Target. Una testimonianza racconta che il costo di una smart tv era fissato sull’app a 499,99 dollari alla partenza da casa, ma nei pressi del parcheggio del negozio la stessa app aveva improvvisamente aumentato la cifra a 599,99 dollari. La logica che determina tale fluttuazione è la seguente: prezzi ‘accattivanti’ portano i consumatori ad andare nei punti vendita, ma, una volta arrivatici, sono disposti a pagare anche cifre maggiori. Ciò vorrebbe dire che l’algoritmo segue la posizione del cliente, cosa non difficile da immaginare se si pensa che molte applicazioni funzionano solo con la localizzazione e che è comune tenere attiva la geolocalizzazione sul proprio dispositivo.
Etichette digitali
L’aggiornamento da remoto dei prezzi è permesso dalle etichette digitali che piano piano stanno sostituendo quelle che normalmente si trovano sugli scaffali. Walmart, la più grande catena al mondo di negozi al dettaglio, ha annunciato che entro la fine del 2026 le Digital Shelf Label saranno presenti in tutti i suoi punti vendita negli USA. Presentata come una soluzione capace di far risparmiare tempo ai lavoratori, c’è chi pensa che possa essere un modo per aumentare i prezzi in tempo reale nei momenti di forte domanda, esattamente come succede con Uber durante un temporale, una tempesta di neve o dopo un concerto quando tutti cercano di prenotare un passaggio. Sebbene i consumatori siano oramai abituati all’idea dei prezzi variabili per determinati servizi come i biglietti aerei, manifestano però molto scetticismo riguardo alla variazione algoritmica quando riguarda i beni di prima necessità come i generi alimentari.
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