FTC investiga precificação baseada em IA de Mastercard e outras empresas

Investigação da FTC sobre Precificação Baseada em IA: Riscos à Privacidade e Concorrência

Recentemente, a Federal Trade Commission (FTC) anunciou uma investigação sobre empresas que utilizam práticas de precificação personalizada baseadas em Inteligência Artificial (IA). Essas práticas, conhecidas como “precificação de vigilância”, estão sob escrutínio devido a preocupações com a privacidade dos consumidores e a concorrência no mercado. Neste artigo, vamos explorar o que é a precificação de vigilância, as empresas envolvidas na investigação e os possíveis impactos dessa prática.

O Que é Precificação Baseada em IA?

A precificação baseada em IA, ou precificação de vigilância, refere-se ao uso de algoritmos de IA para definir preços personalizados para produtos ou serviços. Essa definição de preço é baseada em uma combinação de fatores que podem incluir o dispositivo utilizado para a compra, localização, informações demográficas, histórico de crédito e histórico de navegação e compras.

• Dispositivo: O tipo de dispositivo (smartphone, tablet, desktop) pode influenciar o preço oferecido.
• Localização: O lugar onde o consumidor está pode alterar o preço, considerando fatores econômicos e de demanda local.
• Informações demográficas: Dados como idade, gênero e renda podem ser usados para ajustar preços.
• Histórico de crédito: Clientes com melhor histórico de crédito podem receber ofertas diferentes.
• Histórico de navegação e compras: O comportamento online e histórico de compras anteriores influenciam a personalização dos preços.

Empresas Sob Investigação

A FTC está focada em investigar oito empresas que oferecem produtos e serviços de precificação de vigilância baseados em IA. Entre as empresas sob análise estão:

• Mastercard
• Revionics
• Bloomreach
• Chase
• Task
• Pros
• Accenture
• McKinsey & Co.

Essas empresas são conhecidas por utilizar IA e machine learning para criar experiências de compra personalizadas, muitas vezes alegando que podem usar informações históricas e em tempo real dos clientes para otimizar preços.

Contexto da Investigação

De acordo com a presidente da FTC, Lina Khan, “empresas que coletam dados pessoais dos americanos podem colocar a privacidade das pessoas em risco. Agora, essas empresas podem estar explorando esse vasto conjunto de informações pessoais para cobrar preços mais altos.” A FTC quer esclarecer se essas práticas estão prejudicando os consumidores e criando um ambiente de concorrência desleal.

Riscos e Impactos da Precificação de Vigilância

A prática de precificação baseada em IA levanta várias questões éticas e práticas. Aqui estão alguns dos principais riscos e impactos:

• Privacidade: A coleta e uso extensivo de dados pessoais podem comprometer a privacidade dos consumidores. Informações sensíveis podem ser usadas para manipular preços de forma que beneficie as empresas às custas dos consumidores.
• Concorrência: Empresas que utilizam precificação personalizada podem obter vantagens injustas no mercado, prejudicando concorrentes menores que não possuem acesso a grandes volumes de dados.
• Discriminação: A precificação baseada em dados demográficos pode levar a discriminação de certos grupos, como mulheres e consumidores de áreas rurais, que podem acabar pagando mais por produtos e serviços.
• Transparência: A falta de transparência sobre como os preços são definidos pode criar desconfiança entre os consumidores e dificultar a tomada de decisões informadas.

Exemplos de Precificação Baseada em IA

Embora a precificação de vigilância ainda não seja uma prática amplamente difundida, há exemplos notáveis de empresas experimentando essa abordagem. Uber, por exemplo, revelou que os clientes estão mais dispostos a pagar preços de pico quando seus celulares estão prestes a descarregar. JetBlue implementou preços “de pico” e “fora de pico” para taxas de bagagem. Walmart planeja introduzir etiquetas de preço digitais em suas lojas para ajustar os preços com base em fatores como clima e datas de validade dos produtos.

Como a FTC Está Agindo?

A FTC emitiu ordens sob sua autoridade 6(b) para as oito empresas mencionadas, exigindo informações sobre:

• Tipos de produtos e serviços de precificação de vigilância que foram produzidos, desenvolvidos ou licenciados para terceiros
• Fontes de dados utilizadas para cada produto ou serviço
• Quem são os clientes desses produtos e serviços de precificação de vigilância
• Como isso impacta os consumidores vigiados e a precificação

Segundo um representante da FTC, a extensão do uso da precificação de vigilância pelas empresas é atualmente desconhecida. Relatórios da mídia sugerem que empresas em diversos setores, como supermercados, cadeias de restaurantes, viagens e hospitalidade, estão considerando ou já implementaram essa prática.

Possíveis Resultados da Investigação

A investigação da FTC pode resultar em uma maior regulamentação sobre como as empresas utilizam dados pessoais para definir preços. Isso pode incluir a exigência de maior transparência por parte das empresas e a implementação de salvaguardas para proteger os consumidores contra discriminação e práticas injustas.

Comentário do Milagre

Rafael Milagre: “Gente, vamos combinar que essa história de precificação baseada em IA é um tanto quanto assustadora, né? Imagina você indo comprar aquele chocolate que tanto ama e o preço muda só porque o algoritmo descobriu que você está de TPM ou que acabou de receber o salário. É quase como se os preços tivessem vida própria! Brincadeiras à parte, é crucial que a gente fique de olho nessas práticas para garantir que nossos dados não sejam usados contra nós. A transparência é fundamental para manter a confiança dos consumidores.”

Conclusão

A investigação da FTC sobre a precificação baseada em IA destaca a necessidade de equilíbrio entre inovação tecnológica e proteção dos consumidores. Enquanto a IA oferece oportunidades para personalização e eficiência, é crucial garantir que essas práticas não prejudiquem a privacidade, concorrência e equidade no mercado.

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Rafael Milagre

Especialista em Inteligência Artificial.
Mentor do G4 Educação, Professor de IA da ESPM e Diretor na Nalk
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