iStock Uma nova indicação começou a surgir nos checkouts online em Nova Iorque (NY): “Este preço foi definido por um algoritmo usando os seus dados pessoais.” A frase, obrigatória por lei desde novembro, marca a entrada do estado norte-americano na regulação direta do chamado personalized pricing, uma prática que se consubstancia num ajuste de preços individualmente com base em dados pessoais e sistemas de inteligência artificial (IA).
A medida torna Nova Iorque pioneira na transparência deste modelo, também conhecido como pricing algorítmico ou de vigilância, no qual o preço apresentado varia conforme o histórico de navegação, o tipo de dispositivo, compras anteriores ou outros sinais digitais do consumidor.
Com a nova legislação, qualquer empresa que utilize dados pessoais num algoritmo para determinar valores tem de exibir a mensagem junto ao preço. O objetivo é dar visibilidade a um processo que, até agora, decorria sem que o consumidor tivesse consciência.
A preocupação não é recente. Em 2012, uma investigação do Wall Street Journal mostrou que a plataforma de viagens Orbitz apresentava opções de hotel mais caras a utilizadores de Mac, por estatisticamente terem maior rendimento. O caso tornou-se referência e antecipou práticas que hoje se tornaram mais sofisticadas.
A evolução ficou marcada num relatório da Federal Trade Commission (FTC), publicado em janeiro de 2025, que detalha como empresas usam dados comportamentais, incluindo localização e histórico de navegação, para apresentar preços diferentes a consumidores distintos.
A prática de preços dinâmicos é comum em setores como mobilidade ou aviação, onde a variação depende da procura. O salto tecnológico, porém, permitiu um nível de personalização capaz de ajustar preços ao que o consumidor está predisposto a pagar, um mecanismo de discriminação de preços com raízes na economia clássica.
Se, em teoria, esse modelo pode aumentar eficiência e disponibilizar preços mais acessíveis a consumidores sensíveis a custos, também amplia riscos de desigualdade quando existe assimetria de informação ou ausência de transparência.
A exigência de divulgação procura justamente reduzir essa assimetria, mesmo que leve os consumidores a adaptar comportamentos como limpar cookies, mudar de dispositivo, recorrer a VPN, obrigando empresas a reverem os seus modelos algorítmicos.
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