As tecnologias de machine learning e inteligência artificial (IA) estão moldando o futuro do preço de produtos e serviços, mas especialistas alertam para os riscos associados à personalização de preços que podem afastar consumidores e gerar consequências legais.
Contexto da pesquisa
Segundo um estudo desenvolvido pela Universidade de New South Wales, a aplicação de IA na definição de preços tem se tornado uma prática comum em setores como aviação e varejo. A pesquisa investigou o uso de algoritmos para a personalização de preços, revelando um aumento significativo na complexidade e na velocidade das decisões de preços.
Método proposto
A pesquisa se baseou em modelos algorithmic de aprendizado, especificamente utilizando modelos de aprendizado profundo (Deep Learning), que permitem a análise de grandes volumes de dados em tempo real para definir preços de acordo com o comportamento do consumidor. Esses modelos foram avaliados com datasets que inclui dados demográficos e de comportamento de compra, visando prever a disposição de pagamento dos consumidores em tempo real.
Resultados e impacto
Os resultados demonstraram a eficácia dos algoritmos em maximizar a receita, mas também apontaram uma queda na confiança do consumidor em relação a práticas de preços dinâmicos. Professores da universidade destacam que “você pode lucrar agora, mas vai perder seus clientes no longo prazo” (
“You might make a profit now, but you will lose your customers in the long-term.”
— Nitika Garg, Professora, Universidade de New South Wales
).
Os modelos foram testados com benchmarks de preços em tempo real com métricas como precisão na previsão de preços de passagens aéreas, onde a variação de preços foi avaliada em intervalos de 10 minutos.
As implicações da pesquisa vão além da aviação, podendo impactar diversos setores. A regulamentação, atualmente considerada insuficiente, precisa ser revisada para garantir a transparência e a equidade nas práticas de preços.
As possíveis aplicações incluem o uso em supermercados e plataformas de e-commerce, onde a personalização de preços pode ser ajustada segundo as características demográficas e comportamento de compra, consolidando o processo de preços dinâmicos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
