Era quinta-feira, quase 23h. A chuva caía forte em São Paulo e Marina precisava voltar para casa depois do plantão no hospital. Abriu o aplicativo de transporte que usa todo dia: a mesma corrida que pela manhã custava R$ 18 agora aparecia por R$ 51. “Demanda alta na sua região”, dizia a mensagem na tela.
Ela não tinha carro, o metrô já estava fechado, e o celular marcava 12% de bateria. Apertou “confirmar” porque, bem, qual era a alternativa?
O que Marina não sabia é que naquele momento não estava apenas pagando por uma corrida mais cara. Estava pagando por uma equação invisível que calculou, em milésimos de segundo, o quanto ela precisava daquele carro, o quanto ela aguentaria pagar, e o quanto a empresa conseguiria extrair daquela situação de urgência.
Bem-vindo à era da precificação sob vigilância onde o preço não depende mais do produto, mas de quem você é, onde está, e o quanto o algoritmo acha que você pode (ou vai) desembolsar.
A promessa quebrada da tecnologia barata
Lembra quando nos diziam que a revolução digital ia deixar tudo mais barato? Automação reduziria custos, eficiência geraria economia, e o consumidor sairia ganhando.
Olhe ao redor agora: o mercado está mais caro, a corrida de app virou luxo, passagem aérea só parcelada. E olha que estamos cercados de inteligência artificial por todos os lados.
Então a tecnologia mentiu? Não exatamente. Ela cumpriu a promessa só que para o outro lado do balcão.
Segundo dados divulgados pela CNN Brasil, o uso de inteligência artificial nas empresas quase dobrou em 2024, mas o principal objetivo não foi melhorar o atendimento nem baratear os serviços: foi reduzir custos internos. Cortar gente, automatizar processos, aumentar margem de lucro.
Estudos da Boston Consulting Group, citados pela Exame, mostram que empresas líderes em IA crescem até 1,7 vez mais que concorrentes e reduzem despesas operacionais em até 40%. Mas esse ganho raramente chega até você.
O resultado? A eficiência existe, mas fica concentrada. Você continua pagando igual ou mais enquanto a empresa opera com menos gente e mais lucro.
O preço que te persegue: você não está comprando, está sendo calculado
Antigamente, o preço de um produto era simples: custo de produção + margem de lucro + lei da oferta e procura. Pronto.
Hoje, essa lógica virou peça de museu.
Agora, o preço é sobre você. Sobre o seu histórico de compras, o horário que você acessa o app, se está logado ou não, se o celular está com bateria baixa, se você já desistiu de uma compra antes, quanto tempo você hesitou na tela.
Uma investigação da CBS News revelou que usuários do Instacart recebiam preços diferentes pelos mesmos produtos, no mesmo dia, com variação de até 23%. Não era promoção. Não era erro. Era precificação personalizada baseada em quem era cada pessoa.
Outro caso: testes comparativos feitos na Índia e publicados por veículos como India Today e NDTV mostraram que celulares com bateria baixa recebiam tarifas mais altas em aplicativos de transporte. Oficialmente, as empresas negam. Mas a repetição dos casos é incômoda demais para ser coincidência.
A Al Jazeera chamou isso de surveillance pricing precificação sob vigilância. Dois vizinhos podem ver valores totalmente diferentes para o mesmo produto, porque o que está à venda não é só o item: é a sua capacidade de pagar, sua urgência, sua fragilidade naquele momento.
Uber na chuva: quando o algoritmo sabe que você não tem saída
Voltando ao caso de Marina: por que aquela corrida custou quase o triplo?
A resposta oficial é “preço dinâmico”, ajustado pela demanda. Mas a verdade é mais profunda e mais desconfortável.
O algoritmo não só sabe que está chovendo. Ele sabe que às 23h há menos transporte público disponível. Ele sabe que você já tentou outras opções. Ele sabe que seu celular está quase descarregando o que significa que você tem menos tempo para comparar ou esperar.
Ele sabe que você está encurralado. E é exatamente aí que o preço sobe.
Do ponto de vista do sistema, faz todo sentido: maximizar receita identificando momentos de baixa elasticidade de demanda. Em português direto: cobrar mais quando você não tem como recusar.
O problema é que essa lógica transforma situações de vulnerabilidade em oportunidades de lucro. E isso levanta uma questão ética que a tecnologia, sozinha, não vai responder.
Passagens aéreas e o quanto você “suporta” gastar
Se você já pesquisou passagem aérea, sabe: o preço muda de um minuto para o outro. Às vezes, até entre abas diferentes do navegador.
Reportagens da Reuters apontam que autoridades nos Estados Unidos estão questionando o uso de algoritmos para personalizar valores de passagens com base no perfil de cada passageiro.
Não é mais só sobre tarifa promocional versus tarifa cheia. É sobre o sistema estimar quanto VOCÊ especificamente consegue ou está disposto a pagar, cruzando dados como:
- Histórico de buscas;
- Renda provável;
- Localização;
- Horário de acesso;
- Urgência da viagem (comprou em cima da hora? vai pagar mais);
- Dispositivo usado (Mac users pagam mais caro? alguns estudos sugerem que sim).
Segundo análises publicadas na American Economic Review, algoritmos de precificação conseguem gerar “preços supracompetitivos” ou seja, valores artificialmente elevados que se sustentam sem configurar cartel explícito, porque não há acordo humano direto. São as máquinas “aprendendo” sozinhas a não competir muito.
Por isso, vários estados norte-americanos discutem proibir esse tipo de software em setores essenciais como aviação, hotelaria e delivery conforme reportado pela Reuters.
No supermercado, até o arroz tem algoritmo
Agora a precificação dinâmica chegou até o mercado do bairro.
A CBS News registrou casos de supermercados nos EUA onde os preços nas prateleiras exibidos em telas digitais mudavam em tempo real, diante dos clientes.
Aquela etiqueta de papel que ficava lá o mês inteiro? Virou um número volátil, que reage a estoque, horário, fluxo de pessoas e, em alguns contextos, ao perfil de quem está comprando.
Isso atinge produtos básicos: arroz, feijão, óleo, fraldas. Itens que compõem a base do orçamento familiar brasileiro.
Você deixa de ser um consumidor comparando preços. Vira um alvo sendo constantemente reavaliado, e cada hesitação sua, cada item no carrinho, cada compra passada alimenta a máquina que decide quanto cobrar de você especificamente de você naquele momento.
A matemática da desigualdade automatizada
Os números globais reforçam o quadro.
Dados do portal Start indicam que os gastos com inteligência artificial devem ultrapassar US$ 2 trilhões em 2026, concentrados em grandes corporações.
Relatório da McKinsey, citado pela InfoMoney, aponta que quase 80% das empresas no mundo já usam alguma forma de IA generativa.
E o resultado prático para o consumidor? Mais automação, menos empregos, preços mais altos.
A eficiência existe, mas não é compartilhada. Fica concentrada no topo. Enquanto isso, o trabalhador brasileiro vê o custo de vida subir, o salário estagnar, e os serviços que antes pareciam acessíveis virarem privilégio.
A lei não alcança o algoritmo (ainda)
Juridicamente, estamos em terreno nebuloso.
Algoritmos de precificação conseguem sustentar preços elevados sem configurar cartel no sentido tradicional porque não há “combinação explícita” entre empresas. Mas o efeito econômico é o mesmo: menos concorrência, preços artificialmente altos, consumidor sem alternativa.
Investigações antitruste, conforme noticiado pela Reuters, já miram softwares de precificação em setores como hotelaria, locação e delivery.
Mas enquanto reguladores tentam entender o que está acontecendo, milhões de pessoas continuam pagando mais caro, sem saber por quê, e sem ter a quem recorrer. Afinal, como questionar uma decisão que foi tomada por uma máquina programada por alguém que você nunca vai conhecer?
Não é bug: é o capitalismo turbinado por IA
Talvez a parte mais difícil de aceitar seja esta: a inteligência artificial não está errando. Ela está fazendo exatamente o que foi programada para fazer.
Maximizar lucro. Reduzir custo. Explorar ao máximo as informações disponíveis sobre cada usuário. Cobrar o máximo possível de cada pessoa, individualmente, de acordo com sua capacidade ou desespero.
A tecnologia é neutra. O problema está no modelo econômico que a comanda.
E o resultado é um sistema onde:
- Você paga mais justamente quando está mais vulnerável;
- Decisões que afetam seu bolso são tomadas por sistemas opacos, sem possibilidade real de contestação;
- A eficiência gerada pela automação beneficia quem já está no topo, enquanto a base da pirâmide paga a conta.
E agora? O que dá para fazer?
Não se trata de destruir a tecnologia ou romantizar o passado.
A questão central é: a serviço de quem essa inteligência artificial está operando? E sob quais regras?
Três caminhos possíveis:
1. Regulação clara e rigorosa
Criar leis específicas para algoritmos de precificação, obrigando transparência mínima, possibilidade de auditoria independente, e limites claros para práticas discriminatórias mascaradas de “personalização”.
2. Educação e consciência do consumidor
Difundir a ideia de que o preço que você vê não é neutro. É o resultado de um cálculo sobre você sua renda, seu comportamento, sua urgência. Saber disso já muda a forma como você negocia, compara e decide.
3. Decisão política coletiva
Que sociedade queremos? Vamos aceitar que toda inovação sirva apenas para concentrar renda e poder? Ou vamos exigir que parte dos ganhos de eficiência retorne em serviços mais justos, acessíveis e transparentes?
Reflexão final: quem vai programar o futuro?
A inteligência artificial vai continuar evoluindo. Isso é inevitável.
Mas quem vai definir as regras dessa evolução? Serão apenas as big techs e os acionistas, ou a sociedade terá voz?
Porque no fundo, a pergunta não é se a tecnologia vai mudar nossas vidas. Ela já está mudando.
A pergunta é: para quem ela vai trabalhar?
Vai continuar sendo uma ferramenta de extração que conhece suas fraquezas, monitora seus passos e cobra mais caro justamente quando você mais precisa?
Ou podemos reprogramar esse sistema para que a tecnologia, enfim, sirva à maioria e não às custas dela?
A resposta não está nos algoritmos. Está em nós.
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Referências
AL JAZEERA. Surveillance pricing: how AI personalizes what you pay. Doha, [s.d.]. Disponível em: https://www.aljazeera.com. Acesso em: 12 fev. 2026.
AMERICAN ECONOMIC REVIEW. Articles on algorithmic pricing and supracompetitive prices. Pittsburgh, v. [s.v.], n. [s.n.], [s.d.]. Disponível em: https://www.aeaweb.org/journals/aer. Acesso em: 20 fev. 2026.
CBS NEWS. Consumers paying different prices on Instacart for the same groceries. New York, [s.d.]. Disponível em: https://www.cbsnews.com. Acesso em: 13 fev. 2026.
CBS NEWS. Digital shelf prices change in real time at U.S. supermarkets. New York, [s.d.]. Disponível em: https://www.cbsnews.com. Acesso em: 20 fev. 2026.
CNN BRASIL. Uso de inteligência artificial nas empresas quase dobra em 2024. São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.cnnbrasil.com.br. Acesso em: 12 fev. 2026.
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NDTV. Same ride, different phones: why is one fare higher? Nova Déli, [s.d.]. Disponível em: https://www.ndtv.com. Acesso em: 20 fev. 2026.
REUTERS. Algorithmic pricing tools face antitrust scrutiny in hotels and rentals. Londres, [s.d.]. Disponível em: https://www.reuters.com. Acesso em: 20 fev. 2026.
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REUTERS. U.S. states move to curb algorithmic pricing software in key sectors. Londres, [s.d.]. Disponível em: https://www.reuters.com. Acesso em: 19 fev. 2026.
START (portal). Gastos globais com IA devem ultrapassar US$ 2 trilhões em 2026. Disponível em: https://start.uol.com.br. Acesso em: 22 fev. 2026.