Un nuevo estudio muestra cómo el "redondeo inteligente" algorítmico de Instacart está aumentando silenciosamente las facturas de comestibles sin que los clientes se den cuenta.
Tang Ming Tung/Getty Images
Un nuevo estudio de Consumer Reports y Groundwork Collaborative muestra que la plataforma de compras digitales Instacart está probando un modelo de precios algorítmico que podría costar a los compradores $1,200 adicionales al año. Además, los consumidores de Instacart aparentemente no sabían que los precios estaban cambiando o que variaban según el cliente.
El estudio pidió a voluntarios que revisaran los precios de 20 artículos en grandes supermercados como Costco $COST, Albertsons, Safeway, Target $TGT y Kroger en cuatro grandes ciudades de EE. UU. El resultado mostró que el 75% de los artículos cambió de precio con un aumento promedio del 23% con Instacart.
La aplicación es llamada "por mucho la plataforma dominante de entrega de comestibles en línea en los EE. UU., con casi 250 millones de pedidos cumplidos en los primeros tres trimestres de 2025."
En el ejercicio de prueba, 39 participantes del estudio utilizaron Instacart para comprar en un Safeway con sede en Seattle a principios de septiembre. Según el estudio, cada comprador almacenó 20 productos en su carrito digital y tomó una captura de pantalla de los precios de los productos.
Cuando los analistas estudiaron los resultados, descubrieron cinco precios diferentes para algunos productos. Por ejemplo, el mismo Oscar Mayer Deli Turkey: $3.99, $4.31, $4.59, $4.69 y $4.89, representando un 23% entre el margen de producto más bajo y más alto.
Usando el mismo modelo de prueba en un Safeway de Washington, D.C., los investigadores encontraron una docena de huevos Lucerne listados a cinco precios diferentes: $3.99, $4.28, $4.59, $4.69 y $4.79.
Finalmente, los analistas del estudio encontraron que los totales de las cestas de Instacart variaban alrededor del 7% para los mismos artículos de las mismas ubicaciones, al mismo tiempo.
“Instacart está ejecutando silenciosamente experimentos de precios en millones de compradores durante la peor crisis de asequibilidad de comestibles en una generación, y le está costando a los hogares hasta $1200 al año”, dijo Lindsey Owens, directora ejecutiva de Groundwork Collaborative. “Han convertido el simple acto de comprar comestibles en un juego de ruleta de precios de alta tecnología.”
Cuando la misma caja de Wheat Thins puede aumentar un 23% en precio debido a un algoritmo, “eso no es innovación ni conveniencia, es injusto”, señala Owens. “Es hora de que Instacart cierre el laboratorio. Los estadounidenses que compran comestibles no son conejillos de indias y no deberían tener que pagar un impuesto a Instacart.”
Por su parte, Instacart dijo que está realizando experimentos en 10 cadenas de supermercados desconocidas, con pruebas que afectan a un pequeño número de compradores.
“Así como los minoristas han probado durante mucho tiempo los precios en sus tiendas físicas para comprender mejor las preferencias del consumidor, un subconjunto de solo 10 socios minoristas — aquellos que ya aplican aumentos de precios — hacen lo mismo en línea a través de Instacart,” la compañía dijo en un comunicado. “Estas pruebas limitadas, a corto plazo y aleatorias ayudan a los socios minoristas a aprender qué es lo que más importa a los consumidores y cómo mantener los artículos esenciales asequibles.”
Al sembrar diferentes precios de comestibles, Instacart está jugando un juego peligroso con consumidores ya con presupuestos ajustados, dicen los especialistas en ventas al por menor.
"El experimento de 'redondeo inteligente' de Instacart es una apuesta de alto riesgo con la confianza del consumidor. En una economía donde la inflación ha hecho que cada dólar cuente, el comprador de hoy está más enfocado en el valor que nunca", dijo Mike Herrick, director de tecnología de Airship, una empresa de servicios de experiencia del consumidor móvil con sede en Tampa, Florida.
Herrick señaló que Instacart no solo está comparando productos; está auditando a los minoristas mismos. “Cuando hasta un tercio de los consumidores están listos para cambiar de marca por una sola mala interacción o discrepancia de precio, tratar el precio como un experimento opaco de 'caja negra' es increíblemente peligroso”, afirmó.
La fijación de precios dinámicos, también conocida como modelos de precios de ‘redondeo inteligente’, se ha convertido en un tema controvertido tanto en el ámbito minorista como en el de defensa del consumidor, y ahora con las motivaciones de Instacart en duda.
“Esto parece menos una optimización y más un experimento”, dijo Natalia Glushchenko, directora de gestión del crecimiento de ingresos en Vibrant Ingredients, con sede en la ciudad de Nueva York. “Cuando el 75% de los artículos cambian de precio con un aumento promedio del 23%, los compradores no ven un 'redondeo inteligente', pero sí verán inconsistencia, y eso llevará a la erosión de la confianza.”
Glushchenko señaló que la fijación de precios impulsada por IA puede “absolutamente mejorar” la disponibilidad, reducir el desperdicio y ajustar los patrones de demanda, pero abundan los riesgos para consumidores y minoristas. “El momento en que el cliente siente que está siendo 'probado', se convierte en un riesgo para la marca, no en un valor añadido”, dijo. “Eso es especialmente cierto en las tiendas de comestibles, donde la confianza es lo más importante.”
Otros expertos en retail dicen que el uso de redondeo inteligente por parte de Instacart muestra cómo la fijación de precios impulsada por IA está desplazando el poder lejos de los consumidores.
"El uso de redondeo inteligente por parte de Instacart muestra cómo la fijación de precios impulsada por IA está desplazando el poder lejos de los consumidores”, dijo Andrew Gamino-Cheong, director de tecnología y cofundador de la empresa de gobernanza de IA Trustible. “La mayor preocupación es que a los compradores no se les dijo que formaban parte de una prueba de precios en vivo que podría aumentar sus facturas de comestibles. Esto encaja en una tendencia más amplia en el comercio electrónico donde los algoritmos prueban silenciosamente hasta qué punto se pueden empujar los precios antes de que las personas lo noten o dejen de comprar.”
Además, las pruebas de redondeo inteligente podrían llevar a resultados más perjudiciales para los consumidores.
“Si los modelos de precios usan la ubicación o el historial de compras para inferir rasgos sobre los compradores, ciertos grupos podrían ser cobrados más sin darse cuenta”, señaló Gamino-Cheong. “Ya hemos visto patrones similares en vivienda, crédito y seguros, y los comestibles podrían ser los próximos.”
La imagen general muestra que si bien los experimentos de precios impulsados por IA pueden aumentar los ingresos, debilitan la confianza del consumidor en un momento en que la asequibilidad ya es una preocupación significativa. “Sin salvaguardias, este tipo de fijación de precios probablemente se convertirá en un problema político mayor en los próximos años”, agregó Gamino-Cheong.
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