Sebbene l'IA offra vantaggi significativi, emergono preoccupazioni riguardo alla trasparenza e all'equità dei prezzi. Pratiche come il "surveillance pricing", dove i prezzi vengono adattati in base al comportamento e ai dati personali dei consumatori, sollevano questioni etiche e di privacy. Ad esempio, cosa succede se un’ Hotel che gestisce le proprie tariffe tarando il tiro su competitor che abbassano le tariffe e a sua volta “spiato” da un altro hotel che si avvale dell’ IA …. Uno dei rischi reali più subdoli dell’uso dell’intelligenza artificiale per il dynamic pricing: il paradosso dell’autoalimentazione al ribasso, noto anche come "feedback loop negativo".
🔁 Cosa succede nel dettaglio:
Se un sistema di pricing automatizzato (basato su AI) si basa sui competitor per decidere il prezzo, e questi competitor:
- Abbassano le tariffe (magari per errori, disperazione, o strategie aggressive o semplicemente perché hanno ricevuto delle cancellazioni sotto data),
- La tua IA rileva il calo e abbassa a sua volta la tariffa per restare “competitiva”,
- Un’altra IA (del competitor che ti monitora) vede la tua nuova tariffa più bassa e risponde con un ribasso ulteriore...
Si innesca una spirale discendente artificiale, totalmente disconnessa dal valore reale del prodotto e dalla reale domanda del mercato.Perché succede? Perché l’IA classica (non supervisionata correttamente):
- Non distingue il “perché” un competitor ha abbassato i prezzi (errore? svendita last minute? saturazione? disperazione? cancellazioni?)
- Imita le variazioni, pensando che “se lo fanno loro, è giusto farlo anche io”, ma senza un contesto reale o razionale. I rischi principali
- Distruzione del valore del mercato (una corsa al ribasso inutile).
- Mancanza di margini di profitto anche in alta stagione.
- Difficoltà di risalita tariffaria: il cliente si abitua ai prezzi bassi.
- Paralisi commerciale: i competitor si “sniffano” l’un l’altro con IA che osservano IA (in un circolo vizioso tipo “cane che si morde la coda”).