L'intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende stabiliscono i prezzi dei loro prodotti e servizi, suscitando crescenti preoccupazioni tra i consumatori e i legislatori americani. Quello che un tempo richiedeva analisi manuali e decisioni umane ora viene gestito da algoritmi sofisticati in grado di processare enormi quantità di dati personali per ottimizzare i ricavi aziendali. La pratica, definita dagli esperti come "surveillance pricing" o anche "dynamic pricing", rappresenta l'evoluzione digitale del tradizionale principio di domanda e offerta, ma con implicazioni che vanno ben oltre la semplice dinamica di mercato.
Delta Airlines apre la strada alla tariffazione algoritmica
Un caso emblematico di questa tendenza è rappresentato da Delta Airlines, che durante la presentazione dei risultati del secondo trimestre ha rivelato dettagli significativi sulla propria strategia di pricing dinamico. Glen Hauenstein, presidente della compagnia aerea, ha annunciato che il 3% dei clienti è già soggetto a tariffe determinate dall'intelligenza artificiale, con l'obiettivo ambizioso di raggiungere il 20% entro la fine dell'anno. L'azienda si affida alla società Fetcherr per il software di tariffazione, la stessa che fornisce servizi analoghi ad altre compagnie come Virgin Atlantic e WestJet.
Durante la conference call con gli analisti, Hauenstein ha mostrato entusiasmo per i risultati preliminari: "Siamo in una fase di test intensivi. Ci piace quello che vediamo, ci piace molto, e continuiamo a implementarlo, ma procederemo con cautela per assicurarci che il lancio sia di successo invece di affrettarci e rischiare risultati indesiderati".
La reazione politica: una proposta di legge bipartisan
L'annuncio di Delta ha innescato una reazione politica immediata. Due membri democratici del Congresso, Greg Casar del Texas e Rashida Tlaib del Michigan, hanno presentato alla Camera dei Rappresentanti il Stop AI Price Gouging and Wage Fixing Act, una proposta di legge che mira a vietare l'uso di sistemi di intelligenza artificiale avanzati per analizzare dati personali nella determinazione di prezzi e salari.
"Le grandi corporation non dovrebbero avere il permesso di aumentare i vostri prezzi o ridurre i vostri salari utilizzando dati ottenuti spiandovi", ha dichiarato Casar. "Che ne siate consapevoli o meno, potreste già essere vittime di truffe da parte di aziende che usano i vostri dati personali per farvi pagare di più. Questo problema peggiorerà soltanto, e il Congresso dovrebbe agire prima che diventi una crisi conclamata".
Il quadro normativo e le indagini della FTC
La Federal Trade Commission ha già iniziato a monitorare questa tendenza con particolare attenzione. Lo scorso gennaio, l'agenzia ha pubblicato un rapporto che conferma come la "sorveglianza dei prezzi" sia già una realtà in diversi settori economici e stia espandendosi rapidamente. Le aziende stanno adeguando i prezzi basandosi su fattori come il tipo di browser utilizzato, il dispositivo, la posizione geografica, la cronologia degli acquisti e caratteristiche personali dedotte, incluso il livello di ricchezza.
Lina Khan, presidente uscente della FTC, ha sottolineato l'importanza di continuare le indagini: "La FTC dovrebbe continuare a investigare le pratiche di sorveglianza dei prezzi perché gli americani meritano di sapere come i loro dati privati vengono utilizzati per stabilire i prezzi che pagano e se le aziende stanno applicando tariffe diverse a persone diverse per lo stesso bene o servizio".
Esempi concreti di discriminazione tariffaria
L'agenzia federale ha fornito esempi specifici di come questa tecnologia possa essere utilizzata per sfruttare le vulnerabilità dei consumatori. Un caso ipotetico descritto nel rapporto riguarda genitori alle prime armi che potrebbero vedere termometri per bambini a prezzi maggiorati, poiché gli algoritmi presumono che abbiano meno probabilità di possederne già uno. Le ricerche hanno rivelato che almeno 250 aziende collaborano con intermediari specializzati in queste tecniche, spesso utilizzando dati acquistati da broker e altre fonti terze.
Lee Hepner, consulente legale senior dell'American Economic Liberties Project che sostiene la legislazione, ha evidenziato le implicazioni più ampie: "Dotate di accesso straordinario alle informazioni personali, le corporation stanno usando algoritmi opachi per stabilire prezzi basati sul bisogno individuale percepito, il che spesso significa costi più alti per beni essenziali".
L'impatto economico e le prospettive future
I dati economici supportano le preoccupazioni dei legislatori. I prezzi dei generi alimentari sono aumentati del 26% dall'esplosione dello shopping online durante la pandemia, un incremento che coincide con l'introduzione di nuove tecnologie progettate per massimizzare i profitti dai consumatori. Hepner ha collegato direttamente questi due fenomeni: "I legislatori federali dovrebbero unirsi a questo sforzo per ripristinare prezzi equi, trasparenti e prevedibili".
Tuttavia, le prospettive per l'approvazione della proposta di legge appaiono complesse. La FTC ha votato 3-2 per continuare a studiare la questione, con entrambi i commissari repubblicani che si sono opposti. Andrew Ferguson, il nuovo direttore dell'ente regolatore, si è mostrato scettico sulla necessità di azioni immediate, sostenendo che servono ulteriori studi. Con i repubblicani che controllano sia la Camera che il Senato, le possibilità di approvazione della legislazione rimangono incerte, lasciando aperto il dibattito su come bilanciare l'innovazione tecnologica con la protezione dei consumatori.