La individualización, la economía agéntica y la arquitectura del mercado de aislamiento
En marzo de 2026, en las redes sociales en español, especialmente de Argentina, México y otros países de latinoamérica, se volvió tendencia algo que no tenía nada que ver con el mundo del espectáculo, el deporte, la guerra ni las locuras o pecados de algún político.
Comenzó con varios usuarios compartiendo capturas de pantalla en la que el mismo producto en Mercado Libre mostraba precios diferentes a distintos usuarios. Algunos precios diferían hasta en un 20%.
Mercado Libre respodió rápido, explicando que esto se debía a “pruebas de promociones” y a la “naturaleza dinámica” del sistema, que realiza millones de ajustes diarios en función de la competencia y la demanda general. No era “nada personal”.
Pero la verdad es que SÍ es personal, y el mecanismo viene siendo perfeccionado hace tiempo y sin que te dieras cuenta. Quizás la cuestión en este caso fue que la dinámica en redes es distinta de la de hace un cuarto siglo.
En el año 2000. Amazon ya estaba experimentando con algo que en teoría económica se llama “discriminación de precios de primer grado”. Las plataformas tienen suficiente información, aunque siempre quieren más, sobre quienes somos los usuarios, que hacemos, que nos gusta, que compramos, qué compraríamos, como pagamos, el lugar donde vivimos, etc. con eso y un poco de algo más, pueden estimar muchas cosas y con un nivel de precisión asombrosa. Además de tener un pronóstico de nuestra próxima visita y lo que compraremos, estima exactamente lo máximo que estamos dispuestos a pagar por determinado producto.
Si queremos mucho algo y tenemos disponibilidad económica, entre las posibilidades lógicas, es posible que querramos pagar todo lo posible para tenerlo. El máximo “aceptable”.
Eso hace que la extracción de valor de mercado sea optimizada, independiente del valor de venta al público original. Es decir que el precio final no lo pone el vendedor y tampoco resulta de la puja entre oferta y demanda. El precio depende de la cara del cliente como nunca antes.
Lo que faltaba para hacerlo masivamente era la infraestructura de datos. Y en dos décadas, esa infraestructura se construyó con máxima precisión y sigue mejorando.
El mecanismo técnico tiene tres capas. La primera es saber quién sos. Durante años eso se hizo con “cookies”, esa información que las páginas web juntan cuando las visitas y las aceptas, pero la industria migró hacia algo más difícil de bloquear, el “browser fingerprinting”, o la huella digital del navegador. Esta técnica recolecta más de 60 puntos de datos de tu equipo, que incluye sistema operativo, componentes y demás para crear un identificador único.
Hoy con los cuatro sitios web más visitados por una persona pueden identificar de forma única al 95% de los individuos. Y de eso no te salva el modo incógnito o borrar las cookies, ni siquiera esconderte por medio de una VPN.
La segunda capa es el “perfilado”, construir un modelo de tu comportamiento. Los algoritmos codifican tu historial en un vector matemático que representa lo que compraste, cuánto tardaste en decidirte, a qué hora navegás, qué tipo de dispositivo usás, con qué frecuencia abandonás el carrito, entre muchas otras cosas. Todo eso permite conocer tu disposición a pagar (Willingness to Pay), es decir, el precio máximo que aceptarías antes de renunciar a comprar eso o aquello.
La tercera capa es la optimización. Fijar el precio que maximice las ganancias de acuerdo a tu perfil económico. De eso se encarga la Inteligencia Artificial, pero trabajando para otros, que ajusta el precio en tiempo real. No para todo el mercado en general, lo hace exclusivamente para vos.
Y todo esto es más simple de lo que parece.
Si usas una Mac, esos equipos propios de quienes buscan estética y estatus con dispositivos, los algoritmos tienden a inferir mayor poder adquisitivo y menor sensibilidad al precio (ejemplo).
Si consultaste más de dos veces dentro de las 48 horas un mismo vuelo o destino, el sistema presume que tenés una urgencia, y si los patrones de consumo en línea dicen que tus ingresos son medios-altos, vas a tener que pagar mas por el mismo producto de alguien menos ansioso y a quien no le importan las marcas o son menos exigente con la calidad.
Los modelos “MQ Transformer” y “SPACE-S” de Amazon, realizan pronósticos de compra en modo “zero-shot”, sin ningún entrenamiento previo ni específico por producto, sobre un catálogo de más de 400 millones de artículos en 185 países, estiman con una precisión increíble qué te interesa, qué estarías dispuesto a comprar y cuánto pueden cobrarte apenas ingresas a su plataforma.
Te conocen sin que te hayas presentado antes.
Desde la perspectiva de lo económico, la discriminación de precios algorítmica es una transferencia económica masiva de los consumidores hacia las plataformas. En un mercado tradicional con precio único, el comprador que podría y habría pagado más de lo que pagó, ganaría lo que se conoce como “excedente del consumidor”. Con precios personalizados, ese excedente desaparece.
Hay quienes sostienen que esto es el cenit de la eficiencia económica. Incluso afirman que podría ser más justo… Según ellos, si los algoritmos cobran menos a los consumidores de bajos ingresos, que de otra forma no podría comprar, el mercado se amplía también hacia abajo.
En teoría la cuestión parece funcionar- En la práctica, la evidencia dice que los sistemas tienden a cobrar más a quienes tienen menos alternativas, menos tiempo para comparar precios o menos recursos y conocimientos para proteger su “privacidad digital”. Es una de las trampas secretas de la tarjeta de fidelidad del supermercado o la farmacia que sea.
Por supuesto, hay un efecto político que suele ignorarse en el análisis económico tradicional que es la erosión de la confianza.
Los estudios de economía del comportamiento muestran que los consumidores no solo calculan el precio, también evalúan si es justo. Cuando sienten que el algoritmo los “leyó” y les cobró en consecuencia, la sensación parecer ser la de que han sido traicionados.
La deslegitimación de los mercados digitales (las plataformas y apps) es uno de los efectos nocivos de este mecanismo, algo que empieza a preocupar a los gigantes de la tecnología.
El “escándalo” de Mercado Libre llegó en un momento en que el marco regulatorio latinoamericano está completamente desarmado para este tipo de práctica. Las leyes de defensa del consumidor vigentes en Argentina y en la región fueron diseñadas para un mundo de precios de etiqueta, no para ecosistemas donde el precio es una función personalizada.
Europa ha desarrollado el Reglamento de Servicios Digitales (DSA) y el Reglamento de Mercados Digitales (DMA), con ello establecieron obligaciones de transparencia algorítmica y prohibición de prácticas manipuladoras. Sin embargo, el Digital Fairness Act (DFA), podría ser el inicio para construir las respuestas normativas a la dinámica de perfeccionamiento continuo de estos mecanismos sin embargo aún es un borrador informal. Recién estaría como borrador a discutir en último trimestre de este 2026.
El DFA apunta directamente a la “personalización injusta”. Pretende evitar la práctica de utilizar datos recolectados sobre los usuarios para manipular sus decisiones. Incluye obligaciones concretas como mostrar el precio total desde el inicio, restricciones a la construcción de perfiles a menores de edad y personas en dificultad financiera, y el derecho a cancelar cualquier suscripción o compra con un solo click. Ese sería un avance significativo… para Europa.
En América Latina, la asimetría de poder entre Estados y plataformas globales hace que incluso las regulaciones existentes sean difíciles de cumplir. Pero habrá que hacer algo pronto porque lo que viene será mucho más complicado. Y “eso” que viene se llama comercio agéntico.
Es el paso de un humano comprando en una plataforma a un mundo en el que agentes de inteligencia artificial actúan en nombre del humano y de quien oferta.
Un agente de compra es un sistema autónomo, algo así como un robot sin cuerpo y en la nube, que te representa, comprende lo que necesitas, para qué, por qué, cuándo y cuanto dinero podés gastar.
No es un asistente que selecciona cosas y te muestra distintas opciones para que vos eligas.
El agente de compra, que te representa, negocia con el agente del vendedor, pelea el precio, compra y hace el seguimiento del envío, todo “sin que vos tengas que preocuparte por nada”.
Veamos un ejemplo real y concreto para tratar de aclarar. Tenés una heladera “inteligente” con conexión a internet, cámaras internas y procesador. La llenas una vez con la compra mensual o varias veces al mes con distintos criterios de compra, una vez que la heladera te “entiende” y sabe qué compras y consumís periódicamente, ella hará las compras por vos “para que nunca te falte nada de lo que te gusta”.
La promesa del “comercio agéntico” es que puede equilibrar la balanza. Un agente que actúa en tu nombre con instrucciones claras, cuida tu dinero y pelea mejor el precio. “EL” compara precios en milisegundos, detecta patrones de sobreprecio, negocia condiciones y reconoce fechas óptimas para comprar.
Si vendés algo deberías empezar a preocuparte por el medio en el que vas a vender. Porque salvo que invierta en desarrollar tu propio agente de ventas inteligente, vas a terminar atrapado en alguna plataforma que te cobrará (más) por niveles distintos de “representación“ agéntica.
El riesgo es que el resultado de este mercado “agéntico” sea una nueva capa de opacidad algorítmica o ceguera del usuario (nosotros) sobre los cómo, los por qués y si de verdad se hace lo que se promete.
Pero si llegaste hasta acá y sólo te preocupa si vas a pagar 20% más por una licuadora o si vas a darle la tarjeta de crédito a la heladera inteligente, es porque estás mirando el árbol y no el bosque.
La redefinición del mercado en el que el precio de la mercadería depende de quién sos, cuánto necesitás algo y qué tan fácil te resulta resistirte, afecta profundamente las reglas conocidas de relaciones, y la representación “agéntica” expondrá la información cada vez más íntima a empresas privadas para que lucren con ello.
Todo eso afectará la forma en que los humanos nos organizamos como sociedad, incluyendo las definiciones de representación, libertad, democracia, gobierno y más.
Es un nivel extra de complejidad que volverá a dividirnos en otro nivel de ganadores y perdedores, de nuevo separados individualmente.
Algo así como que “vos y yo no tenemos nada que ver y no nos necesitamos”, aunque hayamos intercambiado algo que necesitábamos (urgente).
Para muchos, esto se parece mucho a la panacea de la libertad, la reducción de fricciones de mercado, avances sobre los límites de compra y ahorro en tiempo de procesos superfluos.
Otros estamos bregando para que los avances tecnológicos no pierdan la perspectiva humana y muchas veces eso se relacionará con poner límites.
