O seu preço

Por Rogério Melfi, embaixador IA4FIN

Em um dos almoços da IA4FIN, alguém comentou a hipótese de que um aplicativo de transporte poderia cobrar mais caro quando a bateria do celular do usuário estivesse prestes a acabar. A lógica seria simples: quem está com apenas 2% de bateria dificilmente fechará o aplicativo para pesquisar outra alternativa. A urgência aumenta e, com ela, a disposição para aceitar um preço maior.

Não há evidências de que isso aconteça. Alguns aplicativos, inclusive, já negaram utilizar esse tipo de informação para definir preços.

A conversa girava em torno da questão: isso seria tecnicamente possível? Deixamos de estranhar a ideia de que o preço dependa menos do produto e cada vez mais de quem está comprando.

Estamos falando de uma evolução da precificação dinâmica. Companhias aéreas e hotéis já utilizam algoritmos para ajustar preços de acordo com fatores como demanda, sazonalidade, antecedência da compra e disponibilidade. O consumidor, de certa forma, já incorporou essa lógica. Espera pagar mais caro em um feriado, durante um grande evento ou quando deixa para comprar uma passagem de última hora.

A inteligência artificial, porém, acrescenta uma nova dimensão a essa equação. Em vez de observar apenas o mercado, ela passa a observar também o comportamento humano.

Na prática, estamos transformando décadas de pesquisas em economia comportamental em sistemas de produção. Durante muito tempo, pesquisadores buscaram compreender por que as pessoas nem sempre tomam decisões perfeitamente racionais, como a urgência influencia uma compra, por que evitamos perdas, quanto valorizamos a conveniência ou como reagimos a descontos. Agora, esses mesmos padrões deixam de ser apenas objeto de estudo acadêmico e passam a alimentar algoritmos que aprendem continuamente com milhões de decisões reais.

Os algoritmos não aprendem apenas quando compramos. Aprendem, principalmente, como decidimos. Descobrem quanto tempo levamos para concluir uma compra, em quais situações desistimos, quando aceitamos pagar mais pela conveniência e quando esperamos por um desconto. Cada interação produz pequenos sinais que, isoladamente, parecem irrelevantes. Juntos, formam um retrato bastante preciso da nossa disposição para pagar.

No mercado financeiro essa transformação pode produzir impactos. Diferentemente de uma passagem aérea ou da diária de um hotel, produtos financeiros sempre foram, em alguma medida, personalizados. Mas essa personalização era construída sobre grupos relativamente homogêneos de clientes. A taxa de um empréstimo, o limite de um cartão, o prêmio de um seguro ou mesmo uma oferta de investimento já variam conforme as características do cliente, especialmente sua capacidade de pagamento e seu perfil de risco.

A evolução da inteligência artificial amplia essa lógica. Além de estimar o risco financeiro, ela passa a compreender como cada pessoa toma decisões. Alguns clientes valorizam rapidez mais do que preço. Outros passam horas comparando ofertas para economizar alguns pontos-base na taxa de juros. Há quem aceite uma tarifa maior pela conveniência e quem mude de instituição por diferenças mínimas de custo. O comportamento passa a ser mais uma variável do modelo. O preço deixa de refletir apenas o risco e passa a refletir também a forma como cada consumidor decide.

A IA reduz o tamanho do segmento até que ele tenha apenas um cliente: você.

E se uma inteligência artificial conhece cada vez melhor o comportamento do consumidor, a resposta natural será colocar outra inteligência artificial para representá-lo. Em vez de uma pessoa negociando com o algoritmo de um banco, de uma seguradora ou de uma plataforma digital, veremos agentes de IA negociando entre si. Um agente buscará maximizar a receita da instituição. O outro defenderá os interesses do cliente, comparando ofertas, negociando taxas, avaliando alternativas e escolhendo o melhor momento para fechar uma contratação.

Acredito que a própria inteligência artificial pode criar o equilíbrio para esse novo cenário. Se empresas utilizam agentes capazes de aprender como compramos e como negociamos, consumidores também precisarão de agentes capazes de aprender como as instituições vendem e como precificam. O Open Finance representa um passo importante nessa direção ao devolver ao cliente o controle sobre seus dados. Os agentes podem representar o próximo passo: devolver ao cliente o poder de negociação.

Em um futuro não muito distante, não serei eu a negociar um empréstimo, contratar um seguro, escolher um investimento ou comprar uma passagem aérea. Nossos agentes farão isso por nós. Do outro lado, outro agente tentará maximizar a receita da instituição. 

Talvez eu nunca descubra se algum aplicativo aumentou preços porque minha bateria estava acabando. Mas, por via das dúvidas, é melhor manter a bateria acima dos 50%.