W dobie, gdy algorytmy zarządzają coraz większą sferą naszego funkcjonowania w sieci, nawet koszt produktu może być różny dla każdego. Pomyśl, że za te same artykuły, wejściówki lub urządzenia elektroniczne możesz płacić więcej tylko dlatego, że system „zidentyfikował” Twój status majątkowy — to nie jest wytwór fantazji, ale aktualna praktyka elastycznego kształtowania cen.
Przeglądałeś strony z kosztowną elektroniką i wytwórców zegarków prestiżowych marek? Jeżeli teraz chcesz nabyć kilka książek, ich cena może być wyższa niż dla statystycznego użytkownika sieci. Jak to możliwe? Elastyczne i dopasowane wyceny mają zapewniać firmom większą rentowność i sprawniejszą reakcję na zapotrzebowanie, ale dla nabywców coraz częściej przypominają sankcję za to, że stać ich na konkretny towar.
- Algorytmy coraz częściej ustalają koszty indywidualnie, co dla nabywców jawi się jako zakamuflowana kara za „wykryty” status majątkowy
- Brak transparentności w elastycznych i dopasowanych wycenach podważa wiarygodność i powoduje wrażenie nieuczciwości cenowej
- Konsumenci reagują defensywnie, sięgając po VPN-y, blokowanie systemów śledzących i porównywanie kosztów na odmiennych urządzeniach
- Przedsiębiorstwa mogą skorzystać na pricingu AI tylko wtedy, gdy postawią na otwarte reguły
- Więcej informacji o biznesie znajdziesz na stronie Businessinsider.com.pl
W ostatnich latach klienci przywykli, że ceny wzrastają, ale nie przywykli do odczucia, że rosną nierównomiernie i bez klarownego powodu. W tym miejscu pojawia się dynamic pricing — zmiany cen kierowane algorytmami — oraz jego bardziej sporna wersja, czyli ceny personalizowane (czasem określane jako surveillance pricing), gdzie dane o tobie i twoich przyzwyczajeniach mają wpływ na to, ile zapłacisz.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Polacy masowo przechodzą na płatności bezgotówkowe? | Onet Rano Finansowo
Amerykańska Federalna Komisja Handlu (FTC) wprost analizuje ten rynek i zaznacza, że firmy mogą wykorzystywać bogaty zakres danych o konsumentach, aby ustalać zindywidualizowane koszty.
W grudniu 2025 r. Instacart oznajmił zakończenie eksperymentów cenowych opartych na narzędziach AI po krytyce i naciskach organów regulacyjnych. Analizy organizacji konsumenckich ujawniły, że część osób widziała koszty nawet o 23 proc. wyższe za te same produkty w tym samym momencie i sklepie, a sprawą zainteresowała się FTC.
Niezależnie od tego, czy firma nazywa to testami, optymalizacją czy ograniczonymi promocjami, rezultat w oczach nabywców bywa ten sam: wrażenie, że zasady postępowania są utajnione.
Dlaczego wywołuje to takie emocje? Ponieważ cena jest dla ludzi nie tylko liczbą, ale też komunikatem o rzetelności. Kiedy algorytm zmienia kwotę w tle, a klient nie rozumie logiki, uruchamia się najgorsza interpretacja. A mianowicie: „płacę więcej, bo mnie zidentyfikowali”. OECD już parę lat temu opisywało zagrożenia personalizowanych cen w cyfrowej gospodarce, wskazując m.in. na asymetrię informacji, potencjalnie nieuczciwe praktyki i rosnące znaczenie ochrony konsumenta.
Sprawdź też: AI to już nie science-fiction, a codzienność. Polscy przedsiębiorcy szykują wzrost inwestycji
To niesprawiedliwe traktowanie klientów
Europejskie badania o segmentacji online zwracały uwagę, że personalizacja może wykorzystywać m.in. dane z przeglądania i prowadzić do droższych wyników czy ofert dla użytkowników uznanych za bardziej zamożnych.
W 2026 r. stawką będzie skala. Doradcy strategiczni i prognozy branżowe są jednomyślne. AI coraz częściej ma zarządzać decyzjami handlowymi w czasie zbliżonym do realnego, w tym ceną i promocją, bo to szybki sposób na poprawę marż. BCG opisuje, że przejście na AI-powered pricing (cenniki zasilane sztuczną inteligencją) i dynamiczne modele cenowe potrafią zwiększyć zysk brutto i jednocześnie poprawić postrzeganie wartości. Ale to działa tylko wtedy, gdy firma nie niszczy zaufania.
Problem polega na tym, że granica między rozsądną promocją a dyskryminacją cenową jest dla klienta niewidoczna. A kiedy klienci czują się obserwowani, zaczynają się bronić. Badania empiryczne pokazują, że konsumenci potrafią reagować strategicznie na personalizowane koszty — usiłują modyfikować sygnały, ograniczać ujawniane dane, zmieniać zachowania, jeśli podejrzewają, że system „czyta” ich profil.
W rzeczywistości oznacza to rosnącą popularność VPN-ów, trybu incognito, blokowania systemów śledzących i plików cookie, porównywania kosztów na różnych urządzeniach, a nawet przenoszenia zakupów tam, gdzie koszt wydaje się jednakowy. Tyle że to też błędne koło. Dlaczego? Im więcej firm polega na danych o użytkowniku, tym więcej użytkowników będzie robić wszystko, by tych danych nie pozostawiać — nawet kosztem komfortu.
Co na to regulacje?
W Europie pojawia się także wątek regulacyjny. Zaktualizowane przepisy unijne wymagają, aby sprzedawca poinformował konsumenta, jeśli proponowana cena została spersonalizowana na podstawie zautomatyzowanego procesu decyzyjnego.
Czytaj też: Pionier wygrywa historię, ale może nie wygrać rynku. Google dogania w AI twórców ChatGPT
To nie eliminuje całego problemu (ponieważ informacja może być podana małą czcionką i zbyt późno), ale wyznacza pewien kierunek. Ceny mogą się zmieniać, ale nie mogą być potajemnym mechanizmem selekcji klientów.
Równolegle organy regulacyjne w różnych krajach wzmacniają egzekwowanie transparentności praktyk cenowych online — brytyjski CMA właśnie rozpoczął szeroką ofensywę przeciw wprowadzającym w błąd praktykom cenowym w e-commerce.
Jakie są najważniejsze zagrożenia i zalecenia? Po stronie konsumentów konieczne jest założenie, że koszt z ekranu nie zawsze jest kosztem obiektywnym, tylko ofertą umieszczoną w kontekście. Warto zatem wyrobić nawyk weryfikowania kosztu w więcej niż jednym miejscu i czasie oraz traktować nadmierną personalizację jako sygnał alarmowy. Jeśli sklep wymaga zbyt wielu zgód, śledzi aktywność poza swoją stroną albo „dziwnie” zmienia kwoty, to koszt prywatności może być doliczany do rachunku.
Jednocześnie trzeba pamiętać, że same VPN-y nie są magiczną peleryną niewidzialności. Nowoczesne techniki identyfikacji urządzeń potrafią działać także poza adresem IP, więc najlepszą strategią jest ograniczanie śledzenia szerzej, a nie jeden trik.
Zobacz też: Granica między AI a ludźmi się zaciera. Zaczynamy mówić jak chatboty
Po stronie firm rekomendacja jest brutalnie prosta. W dobie algorytmów nie zwycięża ten, kto najdokładniej wyciska gotowość do zapłaty, tylko ten, kto robi to bez utraty wiarygodności. Elastyczne ceny da się usprawiedliwić, gdy klienci dostrzegają korzyść (np. rabaty poza godzinami szczytu, czytelne reguły, ograniczenie wahań, uczciwe uzasadnienie podwyżek), a nie wtedy, gdy czują się profilowani. Do tego dochodzi higiena danych. Im bardziej cena zależy od danych behawioralnych, tym większe ryzyko reputacyjne i prawne — zwłaszcza jeśli algorytm pośrednio różnicuje ludzi według wrażliwych cech lub wykorzystuje ich podatność.
W zasadzie najbezpieczniej projektować politykę cenową tak, aby personalizacja odnosiła się raczej do jawnych benefitów (np. kupony dla stałych nabywców), a nie ukrytego „narzutu za zamożność”, oraz aby komunikat o cenie personalizowanej był zrozumiały i zauważalny, zgodnie z wymogami UE.
Jeśli natomiast 2026 r. ma być rokiem cen liczonych i personalizowanych przez AI, to równie dobrze może być rokiem cyfrowego kamuflażu po stronie nabywców. Dawniej wiele osób twierdziło, że nie przeszkadza im śledzenie danych w sieci, ponieważ nie mają nic do ukrycia. Jeśli personalizowane i dynamiczne cenniki zyskają popularność, szybko okaże się, że pewne rzeczy będziemy chcieli jednak utajnić.
Autor: Grzegorz Kubera, dziennikarz Business Insider Polska
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google.