Entras a un McDonald’s y el Big Mac te cuesta 5,69 dólares. Te vas a otro local de la misma cadena a solo tres kilómetros de distancia y allí cuesta 6,89 dólares. La diferencia no es un error: es una herramienta de inteligencia artificial recomendando precios distintos según la ubicación.
Reuters reportó que McDonald’s utiliza algoritmos avanzados para sugerir precios en casi 14.000 restaurantes en Estados Unidos y algunos mercados internacionales. El sistema analiza millones de transacciones diarias mediante aprendizaje automático para determinar “el precio óptimo” de cada producto en cada local. Para los clientes, significa que el mismo menú puede costar diferente según dónde comas. Para los franquiciados, genera un conflicto más profundo.
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Cómo funciona el algoritmo de precios
La herramienta, gestionada por Tiger Analytics, no opera en la obscuridad. Los franquiciados ven recomendaciones claras: “tu restaurante muestra sensibilidad media al precio”. Esas sugerencias provienen de datos sobre la disposición a pagar de los clientes en cada zona, los precios de competidores cercanos como Wendy’s y Burger King, y patrones de venta históricos.
McDonald’s establece reglas específicas para el sistema. Algunos ejemplos: solo aumentar precios en productos que llevan al menos dos años sin subida, hacerlo únicamente si al menos el 30% de las tiendas ya lo hizo, y evitar subidas en helados y bebidas durante verano. Las restricciones sugieren que la compañía intenta frenar el impacto más obvio de la dinámica de precios, pero también revelan cuánto control ejerce sobre las decisiones de los franquiciados.
Regularmente, McDonald’s envía recomendaciones nuevas. Aquí está el detalle incómodo: aunque oficialmente son orientaciones, no mandatos, varios franquiciados reportan sentir presión cuando se les pide colaborar “de forma constructiva” con el asesor de precios. La línea entre recomendación y obligación es borrosa.
El conflicto de intereses entre la central y los franquiciados
El negocio de McDonald’s genera ingresos de dos fuentes: vende suministros a las franquicias y toma un porcentaje de las ventas diarias. Por eso, optimizar precios globalmente tiene lógica para la matriz. Los franquiciados, en cambio, necesitan su margen para cubrir costos que crecen constantemente: renta, salarios, servicios. Subir precios parece la salida fácil, pero en un mercado donde el cliente puede comparar y elegir, es un riesgo.
El verdadero problema es que los competidores principales de un McDonald’s no son Burger King o Wendy’s: son otros McDonald’s cercanos. El software les advierte explícitamente que respeten la normativa antitrust, porque la paradoja es evidente. Si la IA sugiere precios más altos en una tienda y más bajos en otra a pocas cuadras, ¿eso no es coordinación entre competidores?
Qué dicen los reguladores y por qué les preocupa
Los algoritmos de precios no son nuevos en el radar de autoridades. Se han registrado casos de gasolineras que usaban software de precios con márgenes significativamente más altos, e investigaciones sobre precios algorítmicos en otros sectores como los alquileres. La pregunta de fondo es siempre la misma: ¿dónde termina la recomendación y empieza la colusión?
McDonald’s sostiene que sus franquiciados son libres de fijar el precio final, que la IA es solo una herramienta para tomar decisiones informadas y que los costos varían entre tiendas. Técnicamente cierto. Pero cuando un franquiciado sabe que la central monitorea cada desviación respecto a la recomendación y siente presión para seguirla, la “libertad” queda cuestionada.
Impacto real: marca y confianza
Para el consumidor, que el precio dependa del local y de algoritmos que estiman cuánto está dispuesto a pagar es problemático. Se han registrado intentos de precios dinámicos en cadenas de comida rápida que generaron reacciones negativas. La confianza en una marca descansa en la predictibilidad: sé que en McDonald’s, una Big Mac cuesta X. Si descubro que cuesta diferente según dónde entre, dos cosas pasan: primero, busco el local más barato; segundo, dudo si vuelvo.
Este no es un problema técnico sino de percepción. Los algoritmos pueden ser precisos, pero la gente no quiere sentir que está siendo presionada dinámicamente solo porque un software dice que puede pagar más.
Con información de Xataka.
Imagen: Andrew Leu / Unsplash
