California quiere prohibir que la IA fije tu precio por quién eres, no por lo que compras

Por Zendoric · 27 de julio de 2026.

En California, comprar el mismo bote de crema de cacahuete Skippy, en la misma tienda y al mismo tiempo, puede costar 2,99 dólares a una persona y 3,69 a otra: casi un 23% más caro para la segunda, según un estudio de Consumer Reports citado por Justin Brookman, abogado de interés público que representa a esa organización. La diferencia no depende de un cupón ni de la hora del día: depende de qué sabe el sistema sobre quién compra.

Ese mecanismo tiene nombre: surveillance pricing, o fijación de precios por vigilancia, la práctica de usar datos personales —ubicación, historial de navegación, dispositivo, hábitos de compra— para calcular un precio individualizado en lugar de un precio único para todos. El Assembly Bill (AB) 2564, impulsado por el asambleísta Chris Ward (demócrata, San Diego) bajo el nombre de Surveillance Pricing Act, busca prohibir esta práctica a los comercios de California. El texto superó la Asamblea con 42 votos a favor y 21 en contra el 27 de mayo, y el 22 de junio avanzó en el Comité de Privacidad, Tecnologías Digitales y Protección al Consumidor del Senado por 5 votos a 2; ahora espera turno en el Comité Judicial.

Ward sitúa el problema en la escala: "la fijación de precios por vigilancia es un fenómeno creciente que mucha gente no sabe que ya está ocurriendo", declaró a California Black Media. Los promotores de la ley añaden una dimensión racial: según la Electronic Frontier Foundation (EFF), organización de referencia en derechos digitales, estos modelos algorítmicos se apoyan mucho en el código postal y en datos demográficos localizados, lo que tiende a traducirse en precios más altos para las comunidades negras y no blancas. No existen, según la fuente, datos públicos precisos sobre cuántos californianos negros están afectados hoy; es una inferencia razonada a partir de cómo funciona el sistema, no una medición cerrada, y conviene leerla con esa cautela.

La oposición viene de una coalición de empresas y asociaciones tecnológicas que consideran la redacción del AB 2564 demasiado amplia. Chamber of Progress, asociación que representa a la industria digital, argumentó en una carta a la Asamblea que la norma también eliminaría los cupones digitales personalizados de los que dependen muchas familias para estirar el presupuesto, y que abre la puerta a litigios costosos contra pequeños comercios. Robert Singleton, su director de políticas para California y la Costa Oeste, lo resume así: comparte la preocupación por el coste de la vida, pero cree que la ley, tal como está redactada, puede acabar perjudicando a las familias que dice proteger. Incluso una legisladora favorable, la asambleísta demócrata Lori Wilson, votó a favor en mayo sin dejar de advertir sobre ese riesgo: cada comercio que litiga traslada ese coste al precio final de todos.

Como contexto del sector, esta pelea no es exclusiva de California: es la continuación lógica de la ola de leyes de privacidad de datos que arrancó con la CCPA (California Consumer Privacy Act) y que ahora apunta al siguiente eslabón, el uso comercial de esos datos para decidir qué le cobran a cada quien. La fijación de precios dinámicos no es nueva —aerolíneas y aplicaciones de transporte llevan años ajustando tarifas según la demanda—, pero el salto que preocupa aquí es distinto: no es el mercado el que mueve el precio, es el perfil de la persona. Esa frontera es exactamente lo que este tipo de leyes intenta trazar, y no será la última: otros estados ya legislan o investigan en la misma dirección.

Nuestra lectura es que este es, precisamente, el tipo de regulación de la IA que defendemos: basada en evidencia, no en pánico. Consumer Reports no denuncia una hipótesis, aporta una prueba controlada —mismo producto, misma tienda, mismo momento— con una diferencia de precio medible, un estándar más alto que la mayoría de los debates sobre algoritmos, que suelen quedarse en la sospecha. Al mismo tiempo, la objeción de la industria sobre litigios y cupones legítimos no es solo relaciones públicas: una ley mal calibrada puede encarecer el comercio para todos, incluida la promoción que sí beneficia al consumidor. El reto real para el Comité Judicial no es elegir entre IA sí o IA no, sino distinguir con precisión legal entre personalización que informa —un descuento por fidelidad, un cupón por volumen— y personalización que extrae —cobrar más porque el sistema calcula que tú, en concreto, pagarías más.

A largo plazo, la misma infraestructura de datos y modelos que hoy permite calcular cuánto puede exprimirse a cada comprador es, en potencia, la que permitiría lo contrario: subsidios dinámicos que bajen el precio a quien más lo necesita, en vez de subirlo a quien menos puede permitírselo. La tecnología no decide la dirección; la decide quién la gobierna y con qué incentivos se despliega. Leyes como el AB 2564 no frenan la IA: tratan de asegurarse de que su primer gran uso comercial no sea, otra vez, cobrar más a quien menos tiene.