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Você pesquisa uma passagem aérea, fecha o site e volta algumas horas depois. O preço aumentou. A primeira reação costuma ser pensar que a plataforma percebeu seu interesse e decidiu cobrar mais.

Na maioria dos casos, a mudança pode ser explicada pela demanda, pela disponibilidade ou por uma atualização das tarifas. Mas a possibilidade de um algoritmo calcular quanto cada pessoa está disposta a pagar já não é apenas uma teoria da internet.

O tema aparece no vídeo “Como as empresas estão usando IA para fazer você pagar mais”, do canal História Cabeluda. A discussão envolve o uso de inteligência artificial, dados pessoais e testes de comportamento para definir preços e descontos.

Essa prática é chamada de surveillance pricing, ou “precificação por vigilância”. Em vez de analisar apenas o produto e as condições do mercado, o sistema também considera informações sobre quem está tentando comprá-lo.

O que é surveillance pricing?

Surveillance pricing é o uso de dados pessoais ou comportamentais para determinar preços, descontos e ofertas.

Uma empresa pode analisar informações como:

  • localização;
  • histórico de navegação e compras;
  • buscas realizadas;
  • produtos abandonados no carrinho;
  • dispositivo utilizado;
  • resposta a promoções;
  • movimentos do mouse em uma página.

Esses dados ajudam o sistema a estimar se o consumidor está com pressa, se costuma comparar preços ou se provavelmente aceitaria pagar um pouco mais.

Em 2025, a Federal Trade Commission, agência americana de defesa do consumidor e da concorrência, divulgou uma investigação mostrando que empresas de tecnologia já oferecem ferramentas capazes de combinar diferentes dados para orientar preços e promoções.

Isso não significa que todas as empresas estejam cobrando um valor individual para cada cliente. Significa que a tecnologia necessária para fazer isso já existe.

Preço dinâmico e preço personalizado são diferentes

O preço dinâmico muda conforme fatores gerais do mercado. Uma corrida de aplicativo pode ficar mais cara durante uma tempestade, enquanto uma passagem aérea pode aumentar quando restam poucos assentos. Nessas situações, pessoas nas mesmas condições costumam encontrar valores semelhantes.

Já o preço personalizado considera dados sobre uma pessoa ou sobre um grupo específico. Dois consumidores poderiam receber preços diferentes para o mesmo produto, na mesma loja e no mesmo momento.

Também existem as ofertas personalizadas. Uma loja pode enviar um cupom porque você abandonou o carrinho. Nesse caso, o preço-base continua igual, mas determinado cliente recebe um desconto.

A preocupação começa quando ninguém sabe quais dados foram utilizados e por que uma pessoa recebeu um valor diferente.

A teoria econômica por trás dos preços personalizados

A ideia não surgiu com a inteligência artificial. Economistas chamam essa prática de discriminação de preços de primeiro grau. Na teoria, ela acontece quando uma empresa consegue cobrar de cada cliente o maior valor que ele aceitaria pagar. O desafio sempre foi descobrir esse limite.

A inteligência artificial facilita esse processo porque consegue analisar milhares de sinais ao mesmo tempo.

Um estudo do economista Benjamin Shiller simulou o uso de dados de navegação na definição do preço de um serviço semelhante à Netflix. Segundo o modelo, usar apenas dados demográficos aumentaria pouco os lucros. Com o histórico de navegação, o aumento estimado chegava a 14,55%.

O estudo não afirma que a Netflix tenha feito isso. Trata-se de uma simulação que mostra como o comportamento online pode revelar mais sobre a disposição de pagar do que informações como idade e cidade.

Amazon já testou preços diferentes

O problema é anterior à atual onda de inteligência artificial.

Em 2000, clientes perceberam que alguns DVDs apareciam com preços diferentes na Amazon. Um consumidor relatou que o valor caiu depois que ele apagou os cookies que o identificavam como cliente recorrente.

A Amazon afirmou que realizava um teste aleatório de descontos e negou que os preços fossem definidos pelo histórico individual dos clientes. Após a repercussão, a empresa interrompeu o experimento e reembolsou consumidores que haviam pago os valores mais altos.

O caso não comprovou que a Amazon cobrava mais de clientes antigos. Ainda assim, mostrou que consumidores dificilmente aceitam diferenças de preço quando não existe uma explicação clara.

Delta usa IA para definir passagens?

Em 2025, a Delta Air Lines também recebeu críticas depois de anunciar que ampliaria o uso de inteligência artificial na gestão de tarifas. A preocupação era que a companhia pudesse criar preços individualizados conforme o perfil dos passageiros. A Delta negou essa possibilidade.

Segundo a empresa, a tecnologia analisa dados gerais de mercado e recomenda tarifas com base em informações como origem, destino, antecedência e disponibilidade. Em seu posicionamento oficial, a companhia afirmou que não utiliza dados pessoais para calcular quanto cada passageiro aceita pagar.

Nesse caso, não há comprovação de surveillance pricing. O exemplo da Delta mostra justamente a dificuldade de separar duas situações: usar IA para prever a demanda ou usar IA para explorar o perfil individual do consumidor.

Preços personalizados podem beneficiar o consumidor?

Nem sempre preços personalizados significam valores maiores para todo mundo. Um estudo publicado pelo National Bureau of Economic Research observou que mais de 60% dos consumidores receberam preços menores em um experimento de personalização.

Ao mesmo tempo, o lucro estimado da empresa aumentou 19%, enquanto o benefício econômico total dos consumidores caiu 23%. Isso pode acontecer porque a empresa oferece pequenos descontos para muitas pessoas, mas cobra valores bem maiores de um grupo considerado menos sensível ao preço.

Por isso, a pergunta não deve ser apenas se a IA aumenta ou diminui os preços. Também é preciso saber quem recebe os descontos e quem acaba pagando mais.

O que diz a legislação brasileira?

O Brasil ainda não possui uma lei específica que proíba toda forma de preço personalizado. Mesmo assim, o uso de dados pessoais deve seguir a Lei Geral de Proteção de Dados. A LGPD estabelece princípios como transparência, finalidade, necessidade e não discriminação.

O artigo 20 permite que o consumidor solicite a revisão de decisões tomadas exclusivamente por sistemas automatizados que afetem seus interesses. Também é possível pedir informações sobre os critérios utilizados, respeitados os segredos comercial e industrial.

O Código de Defesa do Consumidor ainda determina que as empresas apresentem informações claras e não adotem práticas abusivas ou enganosas.

O principal desafio é que o consumidor precisa primeiro perceber que recebeu um tratamento diferente. Sem transparência, é difícil descobrir se o preço mudou por demanda, localização, estoque ou análise do perfil pessoal.

Como saber se você está pagando um preço diferente?

Não existe uma forma garantida de identificar um preço personalizado. Algumas comparações, porém, podem ajudar:

  1. pesquise conectado e desconectado da sua conta;
  2. consulte o produto em outro navegador ou dispositivo;
  3. peça para outra pessoa realizar a mesma busca;
  4. compare o preço com outras plataformas;
  5. confira taxas, frete e descontos no valor final;
  6. registre diferenças relevantes com capturas de tela.

A aba anônima pode alterar alguns resultados, mas não garante anonimato. Plataformas também podem considerar localização, dispositivo e outros sinais.

Afinal, a IA está fazendo você pagar mais?

Em alguns casos, pode estar. Mas não é possível concluir que qualquer aumento de preço seja uma tentativa de cobrar mais de uma pessoa específica.

A Amazon realizou testes que provocaram uma forte reação dos consumidores. A Delta usa inteligência artificial na gestão de tarifas, porém nega qualquer personalização baseada em dados pessoais. Os casos possuem significados diferentes, mas apontam para a mesma questão: empresas têm cada vez mais capacidade de testar preços, analisar comportamentos e prever quanto alguém pode aceitar pagar.

Antes, elas buscavam o melhor preço para cada produto. Agora, a tecnologia permite procurar o melhor preço para cada consumidor.

E, sem regras claras e transparência, essa diferença pode mudar completamente a relação entre quem vende e quem compra.

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