{"id":96734,"date":"2026-02-25T10:59:34","date_gmt":"2026-02-25T13:59:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogdomamede.com.br\/?p=96734"},"modified":"2026-02-25T10:59:34","modified_gmt":"2026-02-25T13:59:34","slug":"inteligencia-artificial-inflaciona-precos-apesar-da-promessa-de-reduzir-custos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogdomamede.com.br\/?p=96734","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial inflaciona pre\u00e7os apesar da promessa de reduzir custos"},"content":{"rendered":"
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Intelig\u00eancia artificial inflaciona pre\u00e7os apesar da promessa de reduzir custos<\/h1>\n

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Estudo revela que algoritmos de \u201cpre\u00e7o por vigil\u00e2ncia\u201d exploram dados pessoais para cobrar o m\u00e1ximo que cada consumidor aceita pagar<\/p>\n

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por\u00a0Cezar Xavier<\/a><\/div>\n

Publicado pelo Portal Vermelho<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Consumidores enfrentam pre\u00e7os din\u00e2micos, personalizados e maior press\u00e3o inflacion\u00e1ria com uso de IA por varejistas e aplicativos de compras<\/div>\n

A narrativa dominante das \u00faltimas d\u00e9cadas prometia um futuro onde a intelig\u00eancia artificial (IA) seria a grande equalizadora: tecnologias mais eficientes reduziriam custos operacionais, barateariam produtos e facilitariam a vida do cidad\u00e3o. No entanto, a realidade de 2025 e 2026 aponta para uma distor\u00e7\u00e3o perigosa desse roteiro.<\/p>\n

Em vez de repassar economias ao consumidor, grandes corpora\u00e7\u00f5es est\u00e3o utilizando a IA para implementar sistemas sofisticados de discrimina\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os, gerando uma infla\u00e7\u00e3o oculta e personalizada.<\/p>\n

O fim do pre\u00e7o \u00fanico e o surgimento da \u201cvigil\u00e2ncia de pre\u00e7os\u201d<\/strong><\/p>\n

O\u00a0The New York Times<\/em>\u00a0publicou editorial intitulado \u201cGoodbye, Price Tags. Hello, Dynamic Pricing\u201d [Adeus, etiqueta de pre\u00e7o. Ol\u00e1, pre\u00e7o din\u00e2mico], alertando que a tradicional etiqueta fixa pode desaparecer. O pre\u00e7o passa a variar em tempo real conforme demanda, perfil e contexto.<\/p>\n

O conceito tradicional de etiqueta de pre\u00e7o, que representava um acordo t\u00e1cito de valor igual para todos, est\u00e1 sendo substitu\u00eddo pelo\u00a0dynamic pricing<\/em>\u00a0(pre\u00e7o din\u00e2mico) turbinado por algoritmos. Segundo uma investiga\u00e7\u00e3o da\u00a0CBS News<\/em>, plataformas como a Instacart foram flagradas cobrando valores diferentes pelo mesmo produto no mesmo dia, com varia\u00e7\u00f5es de at\u00e9 23%. N\u00e3o se trata de erros ou promo\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias, mas de um sistema intencional. Ap\u00f3s investiga\u00e7\u00e3o e press\u00e3o p\u00fablica, a empresa anunciou o fim dos testes com precifica\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica baseada em IA.<\/p>\n

Reportagem da\u00a0Al Jazeera<\/em>\u00a0detalhou esse fen\u00f4meno de\u00a0\u201cSurveillance Pricing\u201d<\/em>\u00a0(Pre\u00e7o por Vigil\u00e2ncia). Diferente da precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica tradicional, baseada na oferta e demanda geral, a vigil\u00e2ncia de pre\u00e7os analisa o perfil individual do consumidor. Trata-se do uso de dados pessoais \u2014 comportamento de navega\u00e7\u00e3o, localiza\u00e7\u00e3o, dispositivo, hist\u00f3rico de compras \u2014 para estimar a disposi\u00e7\u00e3o m\u00e1xima de pagamento de cada consumidor.<\/p>\n

Um relat\u00f3rio da Comiss\u00e3o Federal de Com\u00e9rcio (FTC) dos EUA, divulgado em janeiro de 2025, detalhou como empresas coletam dados granulares \u2014 desde o tipo de dispositivo e n\u00edvel da bateria at\u00e9 movimentos do mouse e hist\u00f3rico de navega\u00e7\u00e3o \u2014 para calcular o \u201cponto de dor\u201d (pain point<\/em>) de cada cliente: o valor m\u00e1ximo que ele est\u00e1 disposto a pagar antes de desistir da compra. O resultado: o pre\u00e7o deixa de ser universal e passa a ser personalizado.<\/p>\n

\u201cA tecnologia n\u00e3o observa s\u00f3 o mercado, ela observa voc\u00ea\u201d, alerta a an\u00e1lise baseada em dados da\u00a0CNN Brasil<\/em>, que aponta que o uso de IA nas empresas saltou de um ter\u00e7o para quase dois ter\u00e7os das organiza\u00e7\u00f5es globais em 2024, motivado primariamente pela redu\u00e7\u00e3o de custos operacionais e maximiza\u00e7\u00e3o de receita, n\u00e3o por benef\u00edcio social.<\/p>\n

Companhias a\u00e9reas e a rea\u00e7\u00e3o pol\u00edtica<\/strong><\/p>\n

O tema ganhou repercuss\u00e3o ap\u00f3s a\u00a0Delta Air Lines\u00a0informar que parte de suas tarifas dom\u00e9sticas j\u00e1 \u00e9 determinada por sistemas baseados em IA. Senadores democratas questionaram se a tecnologia poderia elevar pre\u00e7os at\u00e9 o \u201cponto de dor\u201d individual do passageiro, segundo a\u00a0Reuters<\/em>.<\/p>\n

A Delta negou uso de dados pessoais para discrimina\u00e7\u00e3o tarif\u00e1ria. Ainda assim, legisladores apresentaram projetos para restringir a personaliza\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica de pre\u00e7os.<\/p>\n

Em 2025, 51 projetos de lei em 24 estados americanos passaram a discutir limites \u00e0 precifica\u00e7\u00e3o automatizada.<\/p>\n

A explora\u00e7\u00e3o da vulnerabilidade: bateria baixa, pre\u00e7o alto<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Um dos exemplos mais controversos dessa nova l\u00f3gica \u00e9 a explora\u00e7\u00e3o de sinais de urg\u00eancia e vulnerabilidade do usu\u00e1rio. Relatos investigados pelo\u00a0India Today<\/em>\u00a0e pelo jornal belga\u00a0La Derni\u00e8re Heure<\/em>\u00a0indicam que usu\u00e1rios de aplicativos de transporte como o Uber pagaram tarifas significativamente mais altas quando seus celulares estavam com bateria baixa.<\/p>\n

A hip\u00f3tese levantada por especialistas em economia comportamental, citada pela\u00a0Reuters<\/em>, \u00e9 que os algoritmos identificam que um usu\u00e1rio com 10% de bateria tem menos capacidade de esperar ou comparar pre\u00e7os, estando, portanto, mais propenso a aceitar um valor elevado.<\/p>\n

Embora a Uber negue utilizar o n\u00edvel da bateria como fator direto, seu ex-chefe de pesquisa econ\u00f4mica, Keith Chen, admitiu em entrevista \u00e0\u00a0NPR<\/em>\u00a0que a empresa sabia que usu\u00e1rios com pouca carga aceitavam o \u201cpre\u00e7o de pico\u201d com mais frequ\u00eancia, um dado psicol\u00f3gico valioso para a modelagem de algoritmos de lucro.<\/p>\n

Ve\u00edculos brasileiros de imprensa, como o\u00a0UOL<\/em>, realizaram testes para verificar esta ocorr\u00eancia e n\u00e3o observaram a vari\u00e2ncia de pre\u00e7os denunciada em outros pa\u00edses. Mesmo sem comprova\u00e7\u00e3o definitiva, relatos recorrentes refor\u00e7am a percep\u00e7\u00e3o p\u00fablica de opacidade.<\/p>\n

Efici\u00eancia corporativa vs. custo social<\/strong><\/p>\n

A contradi\u00e7\u00e3o central reside nos resultados financeiros das empresas versus o bolso do consumidor. Um relat\u00f3rio da Boston Consulting Group (BCG), citado pela\u00a0Exame<\/em>, revela que as empresas l\u00edderes em ado\u00e7\u00e3o de IA registram crescimento de receita 1,7 vezes maior e redu\u00e7\u00e3o de at\u00e9 40% nos custos operacionais em compara\u00e7\u00e3o aos concorrentes. A McKinsey corrobora que quase 80% das empresas globais j\u00e1 utilizam IA generativa visando ganhos de escala.<\/p>\n

No entanto, essa efici\u00eancia interna n\u00e3o se traduz em pre\u00e7os menores nas prateleiras. Pelo contr\u00e1rio. Estudos acad\u00eamicos publicados na\u00a0American Economic Review\u00a0<\/em>demonstram que algoritmos de precifica\u00e7\u00e3o podem aprender, sem comunica\u00e7\u00e3o direta entre empresas, a manter pre\u00e7os \u201csupracompetitivos\u201d.<\/p>\n

Com isso, eles estabilizam valores altos automaticamente, reduzindo a concorr\u00eancia real. Esse efeito preocupa autoridades antitruste porque n\u00e3o h\u00e1 acordo expl\u00edcito entre empresas, mas o resultado econ\u00f4mico se assemelha \u00e0 colus\u00e3o.<\/p>\n

Como aponta a an\u00e1lise do canal\u00a0Futuro Econ\u00f4mico<\/em>, a IA tornou-se a ferramenta perfeita para a l\u00f3gica da gan\u00e2ncia corporativa: reduz custos internamente, justifica aumentos externamente sob a desculpa de \u201cinvestimento em tecnologia\u201d e opera numa zona cinzenta onde a inten\u00e7\u00e3o humana de cartel \u00e9 dif\u00edcil de provar juridicamente.<\/p>\n

A rea\u00e7\u00e3o regulat\u00f3ria e o futuro do consumo<\/strong><\/p>\n

Diante do cen\u00e1rio onde consumidores pagam mais por servi\u00e7os muitas vezes inferiores e menos humanos, legisladores come\u00e7am a reagir. A\u00a0Reuters<\/em>\u00a0informa que, apenas em 2025, 51 projetos de lei foram introduzidos em 24 estados dos EUA para regular a precifica\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica. Nova York j\u00e1 proibiu a precifica\u00e7\u00e3o personalizada n\u00e3o divulgada, e a Uni\u00e3o Europeia, atrav\u00e9s do Digital Markets, Competition and Consumers Act, estabeleceu multas de at\u00e9 10% da receita global para pr\u00e1ticas enganosas de pre\u00e7os digitais.<\/p>\n

O\u00a0Financial Stability Board\u00a0(FSB), \u00f3rg\u00e3o ligado ao G20, alertou em 2025 que a ado\u00e7\u00e3o massiva de modelos semelhantes de IA pode gerar riscos sist\u00eamicos e comportamento de \u201crebanho\u201d nos mercados.<\/p>\n

O\u00a0Bank for International Settlements\u00a0(BIS) defendeu atualiza\u00e7\u00e3o urgente das capacidades regulat\u00f3rias diante do avan\u00e7o da tecnologia.<\/p>\n

Apesar dos esfor\u00e7os regulat\u00f3rios, o desafio \u00e9 t\u00e9cnico. Ferramentas de\u00a0device fingerprinting<\/em>\u00a0permitem que as empresas contornem medidas b\u00e1sicas de privacidade, como navega\u00e7\u00e3o an\u00f4nima ou limpeza de cookies.<\/p>\n

O paradoxo econ\u00f4mico: efici\u00eancia interna, infla\u00e7\u00e3o externa?<\/strong><\/p>\n

H\u00e1 uma tens\u00e3o central:<\/p>\n