Ceny oparte na algorytmach? Elektroniczne wywieszki cenowe w sklepach? Inwigilacja „konsumencka”? To już się dzieje. Czy jesteśmy gotowi?

Ceny oparte na algorytmach, czyli tzw. monitoringu cenowym? Koniec „normalnej”, obiektywnej ceny, takiej samej dla wszystkich konsumentów? A zamiast tego ceny indywidualnie „dopasowane” do każdego klienta, w zależności od zebranych przez algorytmy danych na jego temat? To już nie science fiction, to się zaczyna dziać w Kanadzie. Czy to zjawisko może dotrzeć do Polski? Czy my konsumenci powinniśmy to lubić czy się tego bać?

O kanadyjskich cenach kształtowanych przez algorytmy napisała niedawno na platformie LinkedIn polska dziennikarka Anna Lach mieszkająca i pracująca od wielu lat w Kanadzie. Okazuje się, że ceny uzależnione od danych zebranych przez komputery to coraz częstsze zjawisko w kanadyjskim handlu stacjonarnym i e-commerce. Jak to wygląda w praktyce i czy firmy mogą taki mechanizm przeszczepić do Polski? I jak to się ma do obowiązujących w Unii Europejskiej regulacji dotyczących ochrony konsumenta przed nieuczciwymi praktykami handlowymi?

System, który od jakiegoś czasu rozkwita w Kanadzie, jest oparty na algorytmach. Ale można go też nazwać systemem cen umownych i dynamicznych. Ceny dynamiczne oparte na tym, że kogoś stać na zakup, przypomniały mi zjawisko, które wystąpiło w Polsce w końcowej fazie PRL. Na rynku występowały typowe dla ustroju gospodarki centralnie planowanej niedobory towarów, więc władze postanowiły wprowadzić ceny umowne, czyli wyższe niż normalnie w sklepach, żeby klient z większą kasą mógł kupić to, co chciał.

Dziś dynamiczne ceny mamy np. w przewozach taksówkowych zamawianych przez aplikację. Największa globalnie platforma umożliwiająca takie przewozy była wielokrotnie oskarżana o inne ustawianie cen dla osób chcących np. dojechać na lotnisko (czyli bardziej zdeterminowanych i skłonnych do zapłacenia wyższej ceny), jadących do luksusowej dzielnicy albo np. zamawiających przejazd za pomocą drogiego smartfonu. A każdy z nas spotkał się z sytuacją, że cena za przejazd na tym samym dystansie jest zupełnie inna w godzinach szczytu niż poza szczytem. A nawet jest inna, gdy pada deszcz. Teraz ten system ustalania cen rozszerza się na wszystkie zakupy.

System, w którym ceny swobodnie wirują w przestworzach danych, żeby trafić na osobę, która może zapłacić więcej, budzi duże obawy. Jako konsumenci nie możemy być pewni, w jakiej grze uczestniczymy i czy na pewno mamy szansę na wygraną. Z algorytmami jest pewien problem – mało wiadomo o tym, jak działają.

Elektroniczne etykiety cenowe i algorytmy przy kasie

Pewnie większość z Was zastanawia się teraz, jak to się dzieje, że sklep, w którym coś kupujemy, wie o nas tyle, że wystarcza do przeliczenia tej wiedzy na cenę towaru. Cóż, od dawna żyjemy w świecie, w którym zostawiamy w internecie i w wielu bazach danych sporo informacji o sobie, naszych finansach, pracy, czasie wolnym i o przyzwyczajeniach konsumenckich. Te dane są tak cenne, że stanowią często przedmiot obrotu między różnymi instytucjami i firmami. Oczywiście konsument powinien o tym wiedzieć i się na to zgodzić. Niestety sporo rzeczy dzieje się poza naszymi plecami.

W Kanadzie sprawa dotyczy głównych tamtejszych sieci handlowych: Loblaw, Sobeys i Metro, które solidarnie wdrożyły „cyfrowe etykiety półkowe”, ułatwiając niemal natychmiastowe zmiany cen w zależności od różnych parametrów. Biuro podróży Travel & Ride-Sharing wykorzystuje algorytmy do ustalania dynamicznych cen oferowanych lotów, hoteli i przejazdów. Koszty zmieniają się na podstawie konkretnych indywidualnych danych w czasie rzeczywistym. Algorytmy wykorzystują m.in. indywidualną historię przeglądania stron internetowych i zapytań w wyszukiwarce.

Federalne Biuro ds. Konkurencji (odpowiednik naszego UOKiK) rozpoczęło konsultacje, których celem jest wykrycie manipulacji cenowych i zmowy cenowej, a także zapewnienie funkcjonowania konkurencji cenowej w gospodarce. Obserwacja dotyczy np. algorytmów zarządzania wynajmem nieruchomości. Postępy prac można śledzić na stronie rządu Kanady. W jakich częściach gospodarki Federalne Biuro ds. Konkurencji widzi problem, widać to na grafice poniżej:

Na razie ratunkiem może być większa świadomość konsumentów i zgłaszanie przez nich przypadków „zawyżania” cen, czyli nadużywania dominującej pozycji rynkowej. O ile bowiem w internecie mamy możliwość wyboru dostawcy kupowanych produktów, o tyle w stacjonarnych sklepach jest to dużo trudniejsze, bo zazwyczaj robimy codzienne zakupy w tych samych placówkach w pobliżu naszych domów czy pracy. Trudno jeździć gdzieś dalej po zakupy, choć jest to oczywiście możliwe. Ale czy dynamiczne ceny są rzeczywiście nieuczciwe? Prawo nie wypowiada się o tym jednoznacznie, więc trudno stwierdzić niezgodność z przepisami.

Samoobrona konsumencka. Czy algorytmy to inwigilacja?

Stąd takie akcje, jakie organizują aktywistki z Ontario Federation of Labour (OFL), największej centrali związkowej w Kanadzie reprezentującej ponad milion pracowników z 50 różnych związków zawodowych. Organizacja walczy o poprawę warunków pracy i życia, więc nic dziwnego, że włączyła się w monitorowanie cen za pomocą ogólnokrajowej związkowej akcji „Ban Surveillance Pricing„. Wpis w poście na FB brzmi:

„Ceny artykułów spożywczych wzrosły o 30% w ciągu ostatnich pięciu lat. A teraz niektóre firmy wykorzystują Twoje dane i algorytmy oparte na sztucznej inteligencji, aby jeszcze bardziej podnieść ceny – i to nie tylko w przypadku artykułów spożywczych. Wyślij wiadomość do swojego posła do parlamentu prowincji (MPP) i poproś go o poparcie zakazu inwigilacji cenowej”.

Akcja „Ban Surveillance Pricing” opiera się na zgłaszaniu przez konsumentów poprzez specjalną stronę internetową podejrzanych cenowo sytuacji. Jeśli ktoś podejrzewa, że zapłacił za dużo i że może to wynikać z cen opartych na algorytmach, może zgłosić taki przypadek i liczyć na to, że zgłoszenie posłuży do nacisku na polityków i instytucje publiczne, żeby powstały przepisy, które mogłyby ucywilizować nowy mechanizm cenowy. Akcja firmowana jest przez organizację związkową United Food and Commercial Workers (UFCW).

„Firmy wykorzystują informacje o tym, czego szukasz w internecie, na co klikasz, co kupiłeś w przeszłości, jak często i za jaką cenę oraz inne zachowania online. Praktyka ta jest często nazywana ceną inwigilacyjną, gdzie systemy szacują najwyższą cenę, którą prawdopodobnie zapłacisz. To jest drapieżna wycena inwigilacji.”

W sprawę zaangażowali się politycy lewicowej NDP, czyli Nowej Partii Demokratycznej (New Democratic Party, Nouveau Parti Démocratique). To główna kanadyjska partia polityczna o profilu socjaldemokratycznym i lewicowym, która opowiada się za silnym państwem opiekuńczym. Miesiąc temu, 20 kwietnia, NDP przedstawiła wniosek do parlamentu Ontario o zakazie ustalania cen w wyniku inwigilacji konsumentów. Wniosek zyskał poparcie liberałów i NDP, ale konserwatywni członkowie parlamentu prowincji (MPP) głosowali przeciwko.

Premier prowincji Ontario, najważniejszego obszaru Kanady, Doug Ford zapowiedział, że „nie zabroni tej praktyki, ponieważ wierzy w wolne rynkowe społeczeństwo kapitalistyczne”. Kto ma rację w tym sporze? Z jednej strony wolny rynek jest cenną zdobyczą ludzkości, o czym dobrze wiedzą Polacy, bo doświadczyli systemu gospodarki planowanej, a nadmierne regulacje potrafią sparaliżować biznes. Z drugiej strony nadmierne korzystanie przez biznes z danych zbieranych bez naszej wiedzy i zgody, a później wykorzystywanie ich do ustalania cen, to jednak nadużycie naszych praw obywatelskich i konsumenckich.

Spersonalizowane ceny odpowiadają za inflację?

Czy instytucje finansowe i sieci handlowe mogą samodzielnie, niezmuszone do tego przez prawo, ograniczyć swoje działania związane z używaniem sztucznej inteligencji i algorytmów? To co najmniej wątpliwe. Konsumenci nie przestaną przecież płacić elektronicznie, wpisywać swoich danych do sklepów internetowych, korzystać z promocji cenowych w sklepach i na kartach kredytowych, łapać okazji ogłaszanych w aplikacjach i na stronach banków. Dopóki to się kręci, to dane spływają szerokimi rzekami na różne serwery.

Uczestnicy konsultacji krytykowali elektroniczne etykiety sprzedażowe na półkach w sklepach, które „dają sprzedawcom detalicznym możliwość zmiany cen poprzez naciśnięcie przycisku”. Przy sprzedaży online konsument teoretycznie ma prawo do odrzucenia plików cookie, ale w praktyce, jeśli chodzi np. o takie niezbędne artykuły jak żywność, nie jest to dla większości ludzi opcja realistyczna. Wszystko, czym posługują się konsumenci – od kart lojalnościowych, po karty kredytowe i debetowe, a także aplikacje, zbiera dane.

Algorytmiczne ceny są krytykowane za umożliwienie dyskryminacji opartej na takich czynnikach, jak cechy indywidualne, status społeczno-ekonomiczny i zachowania zakupowe, co potencjalnie prowadzi do niesprawiedliwego traktowania niektórych grup konsumentów. Sporo osób jest zaniepokojonych tym, że „algorytmy cenowe działają jak czarna skrzynka”, co utrudnia konsumentom zrozumienie sposobu ustalania cen, a także ewentualny sprzeciw. Trudno jest też porównywać ceny rynkowe.

Część konsumentów w kanadyjskich konsultacjach jest za tym, żeby rząd regulował algorytmiczne ceny, aby zapewnić uczciwość i przejrzystość ustalania cen. Czy ceny ustawiane przez algorytmy podbijają inflację? Dane kanadyjskiego urzędu statystycznego nie potwierdzają takich obserwacji. Być może za jakiś czas dotrą do statystyków również dane o możliwych podwyżkach zawinionych przez algorytmy.

Ceny rosną, bo… tak mówi algorytm!

Analitycy ostrzegają, że niektóre importowane towary mogą być droższe nie z powodu ceł, tylko indywidualnej wyceny przez firmy, które niedawno – w okresie pandemii i potem – wykorzystywały momenty niepewności do windowania cen. Czy algorytmy też byłyby rodzajem takiej przykrywki, uzasadniającej podwyżki? Zdaniem niezależnego portalu The Walrus, „obsesja na punkcie ceł i inflacji przesłania inną zmianę, która rewolucjonizuje cennik produktów na rynku: to algorytmy„.

Portal przypomina, że „zautomatyzowane narzędzia zmieniają wysokość opłat pobieranych od Kanadyjczyków za podstawowe towary i usługi, w tym artykuły spożywcze i paliwo”. Kolejne obserwacje: „firmy mogą teraz korzystać z oprogramowania do dostosowywania cen na podstawie wielu czynników, od naszych nawyków przeglądania, lokalizacji, historii lojalności, rodzaju urządzenia i systemu operacyjnego. Ten sam produkt może być dostępny w innej cenie dla Ciebie, a innej dla kogoś innego, w zależności od tego, kim jesteś, i co widzi algorytm”.

Algorytm zbiera informacje z wielu rutynowych cyfrowych miejsc: śledzenia w internecie i aplikacjach (pliki cookies), geolokalizacji z telefonów i przeglądarek oraz czujników w sklepach. Sprawa jest poważniejsza niż tylko nasze zwyczaje zakupowe. To potężny system inwigilacji całego życia. Brokerzy danych sprzedają szczegółowe profile konsumentów, łączące dane demograficzne, historię zakupów i zachowania online. Konsument znajduje się w matni, z której właściwie nie ma wyjścia:

„Po początkowym zwabieniu atrakcyjnymi obietnicami zniżek zostajesz przekazany infrastrukturze monitorującej, która gromadzi dane dotyczące twojego zachowania”.

Teoretycznie algorytmy mogą oferować zniżki również klientom wrażliwym na cenę. Ale według organizacji konsumenckich ustalanie cen przez sztuczną inteligencję może „dyskretnie kierować osoby o najmniejszych możliwościach porównywania ofert w stronę wyższych cen i towarów gorszej jakości”, pogłębiając w ten sposób problemy mniej zamożnych gospodarstw domowych. Jeśli algorytm wie, kiedy masz dzień wypłaty, w jakiej okolicy mieszkasz i jakie masz zwyczaje zakupowe, może podnieść cenę.

Zdaniem portalu The Walrus działanie algorytmów podważa wiarygodność tradycyjnych wskaźników ekonomicznych. Portal uważa, że utrudnia to statystykom właściwy pomiar inflacji i „utrzymanie przez gospodarkę wspólnego poczucia wartości”. „Dynamiczne ustalanie cen rozbija punkty odniesienia, które spajają gospodarkę” – piszą autorzy w The Walrus. I podają przykład Kalifornii, w której wybuchł skandal, kiedy ludzie zorientowali się, że w liniach lotniczych Delta Airlines algorytmy nakładały wyższe ceny na podróżujących samotnie. System cen indywidualnych stosował też prawdopodobnie Uber, ale nikt tego oficjalnie nie potwierdził.

W październiku 2025 roku Kalifornia stała się pierwszym stanem, gdzie gubernator Gavin Newsom podpisał ustawę zakazującą algorytmicznego ustalania cen. Stan Nowy Jork poszedł w jego ślady, wprowadzając ustawę zmuszającą firmy do ujawniania, kiedy dane osobowe są wykorzystywane do algorytmicznego ustalania cen. Według szacunków w Stanach Zjednoczonych wprowadzono już około 50 ustaw tego typu. W Kanadzie przymierza się do takiej regulacji rząd Manitoby. Nie dziwią więc tytuły w kanadyjskich mediach, taki jak ten poniżej:

Ceny oparte na algorytmach. Czy to jest możliwe w Polsce?

Dynamiczne ustalanie cen na podstawie danych o konkretnym kliencie, czyli „personalized pricing”, technicznie jest możliwe również w Polsce i częściowo już się dzieje w e-commerce, choć chyba u nas jest to zjawisko mniej agresywne. Ale firmy cały czas analizują przecież historię naszych zakupów, częstotliwość odwiedzin na stronach sklepów, naszą lokalizację, reakcje na promocje, porzucone koszyki, wrażliwość na programy lojalnościowe. W jaki sposób z tego korzystają?

Również u nas dwie osoby mogą zobaczyć różne ceny, różne rabaty i promocje na ten sam produkt. Nie musi to być cena wyjściowa, ale już w ramach szeroko pojętej obietnicy obniżek, algorytm może wycenić nasze możliwości zakupowe i dostosować do tego swoje oferty. Nie mamy szans się zorientować, bo wiele sklepów, np. przy zakupie biletów lotniczych, z góry uprzedza, że ceny szybko się zmieniają i mogą być bardzo różne w ciągu dosłownie kilku minut przy kolejnych wyszukiwaniach.

Czy coś takiego jest legalne w Polsce? Jak najbardziej, ale pod pewnymi warunkami. W Unii Europejskiej obowiązuje dyrektywa Omnibus oraz RODO. Jeśli sklep stosuje zautomatyzowane personalizowanie cen na podstawie profilowania konsumenta, powinien o tym informować klienta. Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów oraz europejskie organy ochrony danych patrzą na takie praktyki coraz uważniej. Problem pojawia się, gdy klient nie wie, że jest profilowany, a algorytm dyskryminuje określone grupy ludzi.

Dla firm algorytmiczne ustalanie cen może być korzystne. Zalety to możliwe większe zyski, lepsze dopasowanie promocji, możliwość konkurowania ceną, bardziej efektywne zarządzanie marżą. Niektórzy dostają lepsze oferty, programy lojalnościowe bywają korzystniejsze, a promocje mogą być bardziej trafione. Przecież jeśli idziemy do banku po kredyt, to ujawniamy mnóstwo danych o nas i o naszych finansach, żeby dostać lepszą ofertę skrojoną precyzyjnie pod naszą historię kredytową.

Ale są też społeczne ryzyka. Np. „kara za lojalność”. Lepszą ofertę kredytu, lokaty czy karty dostaje najczęściej od banku klient nowy, a lojalny musi zadowolić się gorszymi warunkami. To mechanizm widoczny w liniach lotniczych, hotelach i części platform e-commerce. Kolejne ryzyko to brak przejrzystości rynku, bo przestajemy się orientować, jaka jest „normalna” cena (w liniach lotniczych w ogóle brak jest takiej ceny), ale także czy promocja jest prawdziwa i czy ktoś jednak nie płaci mniej.

Takie zaburzenia osłabiają klasyczny rynkowy mechanizm konkurencji cenowej. To, co niektórzy turyści znają z bazarów i targowisk krajów arabskich, na których właściwie nigdy nie ma „normalnej” ceny, tylko wszystko zależy od uporczywego targowania, które jest wręcz obowiązkowe, powiększone do skali ogólnokrajowych sieci handlowych powoduje rozchwianie rynku. Internet zaczyna przypominać targowisko w Turcji czy Egipcie, tyle tylko że negocjacje często odbywają się… bez wiedzy konsumenta! A z udziałem algorytmu.

Poza tym istnieje ryzyko algorytmicznej zmowy cenowej. Jeśli wiele firm używa podobnych modeli AI do optymalizacji cen, może dojść do sytuacji przypominającej powszechną manipulację cenami bez jakiejkolwiek umowy między sieciami handlowymi czy formalnie konkurującymi ze sobą na noże firmami. W takiej sytuacji konsument nie ma wyboru, a firmy mogą szaleć z cenami. Oczywiście do czasu, kiedy takie praktyki zostaną wyśledzone przez instytucje dbające o zachowanie konkurencyjności cen na rynku.

Ceny dynamiczne: tego się nie da powstrzymać. Ale jak się bronić?

Chyba nie uda się powstrzymać tego, że rozwój AI będzie zwiększał skalę personalizacji oferty handlowej. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to taki, w którym spersonalizowane będą wszelkie promocje i rabaty (o ile już nie są), a ukryte – indywidualne ceny bazowe (to jednak nie byłoby zgodne z regulacjami). Ale samo zjawisko dynamicznych cen w czasie rzeczywistym będzie na pewno coraz powszechniejsze. I regulatorzy muszą się przygotować na monitorowanie takich zjawisk, najlepiej za pomocą własnych systemów AI.

Dla wszystkich konsumentów, którzy chcą ograniczyć wpływ algorytmów, radą byłoby na pewno porównywanie cen w trybie incognito (komputery i smartfony mają taką opcję), czyszczenie cookies przy większych zakupach, sprawdzanie cen na różnych urządzeniach, korzystanie z porównywarek, a także… skakanie po dostawcach i sklepach w poszukiwaniu tańszych opcji. Czy zauważyliście w swoim konsumenckim życiu ceny oparte na algorytmach?

CZYTAJ TEŻ:

——————————

ZAPISZ SIĘ NA NASZE NEWSLETTERY:

>>> W każdy weekend sam Samcik podsumowuje tydzień wokół Twojego portfela. Co wydarzenia ostatnich dni oznaczają dla Twoich pieniędzy? Jakie powinieneś wyciągnąć wnioski dla oszczędności? Kliknij i się zapisz.

>>> Newsletter „Subiektywnie o Świ(e)cie i Technologiach” będziesz dostawać na swoją skrzynkę e-mail w każdy czwartek bladym świtem. Będzie to podsumowanie najważniejszych rzeczy, o których musisz wiedzieć ze świata wielkich finansów, banków centralnych, najpotężniejszych korporacji oraz nowych technologii. Kliknij i się zapisz.

———————————

Źródło zdjęcia: Surinder Pal Singh/Anil Baki Durmus/Unsplash