A emergência da inteligência artificial (IA) em contextos comerciais transformou práticas tradicionais de marketing e precificação, ampliando dramaticamente a capacidade de empresas de identificar, predizer e influenciar o comportamento do consumidor. Pesquisas recentes evidenciam que, além de competir por empregos e de exigir infraestrutura energética intensa, a IA está sendo usada para espionar hábitos de compra e aplicar estratégias que aumentam os gastos dos consumidores (POTTS, 2025). Este artigo apresenta uma análise aprofundada sobre os mecanismos — como programas de fidelidade, coleta massiva de dados e preço dinâmico — que permitem essa transformação, discute impactos sociais e ambientais, e propõe medidas práticas e regulatórias para mitigar riscos.
Coleta de dados: de programas de fidelidade ao rastreamento cruzado
O ponto de partida dessa análise é compreender como os dados do consumidor são capturados e consolidados. Programas de fidelidade, cartões de cliente e aplicativos móveis criam uma relação direta entre o consumidor e o varejista, transformando adesões em uma fonte contínua de dados pessoais e transacionais. Conforme investigado por Monica Potts no The New Republic, empresas utilizam programas de fidelidade para “capturar” consumidores e estabelecer uma audiência cativa que pode ser rastreada (POTTS, 2025).
Técnicas técnicas comuns que potencializam esse rastreamento incluem:
– Identificadores persistentes (cookies, local storage, IDs de dispositivos) que permitem seguimento entre sites e aplicativos;
– Cross-device tracking, que correlaciona comportamento de um usuário ao longo de múltiplos dispositivos;
– Data brokers que compram e vendem perfis comportamentais agregados;
– Integração de dados online e offline (por exemplo, ligar histórico de compra física com e‑mail e perfil online via programas de fidelidade).
A consolidação desses dados cria perfis preditivos detalhados — não apenas sobre o que o consumidor comprou, mas sobre suas elasticidades de preço, horários de compra, sensibilidades a promoções e até mesmo disposição para gastar em situações de necessidade. Esses perfis são insumos valiosos para modelos de machine learning que apontam oportunidades de maximização de receita para as empresas.
Preço dinâmico e personalização de ofertas: mecanismos de aumento de gastos
Preço dinâmico refere-se à adaptação dos preços em tempo real com base em fatores como demanda, perfil do consumidor, estoque, concorrência e comportamento histórico. Sistemas baseados em IA elevam essa prática a um novo patamar ao permitir que preços e ofertas sejam personalizados para cada usuário, explorando microdiferenças na disposição a pagar.
Formas de aplicação:
– Precificação personalizada: ofertas com preços distintos para diferentes usuários, segundo o perfil identificado;
– Promoções segmentadas: descontos e cupons distribuídos de forma seletiva para incentivar compra em segmentos com maior propensão a resposta;
– Ancoragem e manipulação de expectativa: apresentar preços e descontos de forma a influenciar percepções de valor;
– Otimização do tempo de oferta: testar e aplicar momentos ideais para exibir promoções que maximizem conversão.
A persuasão algorítmica pode ser deliberada — projetada por equipes de growth e marketing — e automatizada por modelos de aprendizado que testam variantes e escolhem as estratégias que geram maior receita. A resultante é uma experiência de compra que, frequentemente, não é neutra: consumidores podem ser direcionados a gastar mais sem perceber a intenção algorítmica por trás da oferta.
Efeitos no poder de compra e nas desigualdades de consumo
As práticas descritas trazem impactos distributivos relevantes. Quando a IA identifica que um determinado segmento tem maior propensão a pagar preços mais altos, esses consumidores podem pagar mais frequentemente do que outros, intensificando desigualdades econômicas. Além disso, populações vulneráveis — com menor alfabetização digital ou menos alternativas de consumo — tendem a ficar mais expostas a técnicas de persuasão algorítmica.
Consequências observáveis:
– Redução da transparência nos preços: consumidores não conseguem comparar facilmente quando preços são personalizados;
– Erosão da liberdade de escolha: decisões de compra são influenciadas por mensagens e ofertas calculadas para explorar vieses cognitivos;
– Aumento da insegurança econômica: consumidores que pagam preços mais altos sem o saber enfrentam redução de bem-estar material.
Esses efeitos chamam atenção para um problema de justiça econômica: a tecnologia, ao otimizar receita para plataformas e varejistas, pode agravar desigualdades já existentes.
Impactos ambientais e custos ocultos: data centers e consumo de energia
Paralelamente à questão do consumidor, há um custo operacional e ambiental associado ao treinamento e à execução de modelos de IA. Data centers que hospedam esses modelos demandam grande quantidade de energia e água, e seu crescimento tem implicações diretas na pegada de carbono corporativa e nas contas de serviços públicos das regiões onde estão localizados.
Como apontado na reportagem de Potts, a infraestrutura que alimenta a IA contribui para o aumento de custos operacionais e impactos ambientais que, em última instância, podem reverberar para consumidores por meio de preços maiores ou externalidades sociais (POTTS, 2025). A combinação de maior consumo energético e práticas de monetização que exploram dados do consumidor forma um ciclo em que a eficiência técnica do sistema não se traduz automaticamente em benefício social.
Aspectos legais e regulatórios: lições do GDPR e da LGPD
A regulação de dados pessoais representa um caminho central para mitigar abusos. O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) na União Europeia e a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil estabelecem princípios e direitos — como transparência, consentimento e acesso — que podem limitar formas mais opacas de personalização e tracking.
Pontos de atenção regulatória:
– Transparência algorítmica: obrigar empresas a informar quais dados são usados e de que forma decisões automatizadas são tomadas;
– Direitos de exclusão e oposição: permitir que consumidores optem por não ser sujeitos a precificação personalizada;
– Auditorias independentes de algoritmos: avaliação de impacto sobre consumidores e vieses discriminatórios;
– Sanções e enforcement: mecanismos efetivos para punir práticas que violem leis de proteção de dados.
No entanto, a aplicação prática dessas normas enfrenta desafios técnicos (por exemplo, explicabilidade de modelos complexos) e econômicos (lobby do setor). Ainda assim, investir em regulamentação proativa e em fiscalização pode reduzir práticas predatórias de monetização de dados.
Recomendações para políticas públicas e práticas corporativas responsáveis
Diante do quadro apresentado, há um conjunto de medidas que podem conciliar inovação com proteção do consumidor e sustentabilidade:
Para reguladores:
– Exigir rotulagem de precificação dinâmica e personalizada, com informações claras sobre a existência de preço variável;
– Definir normas sobre consentimento informado para uso de dados de fidelidade e transações;
– Criar obrigações de impacto para tecnologias de persuasão algorítmica, similares aos estudos de impacto ambiental;
– Promover interoperabilidade de dados para reduzir dependência de plataformas dominantes e facilitar concorrência.
Para empresas:
– Adotar princípios de privacidade by design e transparência ativa sobre algoritmos de precificação;
– Limitar o uso de modelos que explorem vulnerabilidades cognitivas de consumidores;
– Divulgar relatórios de impacto em precificação e auditorias de inclusão e não discriminação;
– Compensar externalidades ambientais dos data centers por meio de eficiência energética e investimentos em energia renovável.
Para pesquisadores:
– Desenvolver métricas padronizadas para avaliar o impacto distributivo de precificação personalizada;
– Produzir estudos empíricos sobre como diferentes segmentos de consumidores são afetados por estratégias algorítmicas;
– Colaborar com órgãos reguladores para traduzir resultados técnicos em diretrizes de política pública.
Orientações práticas para consumidores
Embora a ação regulatória seja essencial, consumidores não estão totalmente desamparados. Medidas práticas podem reduzir exposição e aumentar poder de negociação:
– Revisar e limitar permissões em aplicativos; desativar rastreamento quando possível;
– Evitar ligar programas de fidelidade a identidades que comprometam privacidade indiscriminadamente; avaliar custo-benefício de aderir;
– Utilizar ferramentas de privacidade (navegadores com bloqueadores de rastreadores, VPNs, extensions anti‑fingerprinting);
– Comparar preços em janelas anônimas e em dispositivos distintos, pois histórico e cookies podem influenciar ofertas;
– Exercer direitos previstos nas legislações locais (LGPD) para solicitar acesso, correção ou exclusão de dados.
Essas ações não neutralizam todas as práticas de precificação dinâmica, mas elevam a barreira para o rastreamento indiscriminado.
Desafios técnicos e éticos da explicabilidade algorítmica
Uma dificuldade central para transparência é a explicabilidade dos modelos de IA. Modelos complexos de aprendizado profundo podem gerar decisões difíceis de traduzir em linguagem acessível. Entretanto, transparência não significa necessariamente expor segredos comerciais: é possível estabelecer padrões de explicabilidade que informem consumidores sobre a lógica e os critérios gerais usados para personalização, sem revelar detalhes proprietários que comprometam competição.
Questões éticas incluem:
– Como balancear inovação e proteção do consumidor;
– Quando a personalização constitui discriminação;
– Quem é responsável por danos causados por recomendações algorítmicas?
Resolver essas questões requer diálogo multi‑setorial entre desenvolvedores, empresas, reguladores e sociedade civil.
Perspectiva crítica: a tecnologia como ferramenta, não destino
A IA, como qualquer tecnologia, é um conjunto de ferramentas que reflete objetivos e incentivos institucionais. Se o objetivo primário de um sistema é maximizar receita por usuário, os impactos descritos são previsíveis. Alternativamente, se plataformas e varejistas adotarem metas que ponderem bem‑estar do consumidor, justiça econômica e sustentabilidade ambiental, a mesma tecnologia pode ser usada para oferecer melhores preços, reduzir desperdício e preservar privacidade.
Portanto, a questão fundamental é política e organizacional: quais incentivos vão governar o uso da IA em mercados de consumo? Sem mudança de incentivos, práticas de vigilância e persuasão algorítmica tendem a se expandir.
Conclusão: urgência de ação coordenada
As conclusões apresentadas por Monica Potts no The New Republic sinalizam uma realidade complexa: a inteligência artificial não só compete por trabalho e consome energia, mas também estrutura práticas de mercado que podem levar consumidores a gastar mais de forma sistemática (POTTS, 2025). É preciso uma resposta plural — combinando regulação, responsabilidade corporativa, literacia digital e tecnologias de privacidade — para reequilibrar a relação entre inovação e interesse público.
Recomenda‑se:
– Fortalecer mecanismos legais de transparência e controle do uso de dados;
– Desenvolver auditorias independentes de algoritmos de precificação;
– Promover alternativas de negócio que não dependam exclusivamente da monetização intensiva de dados.
Somente com medidas coordenadas será possível garantir que a inteligência artificial passe a servir a interesses amplos da sociedade, em vez de operar prioritariamente como ferramenta de extração de valor do cotidiano dos consumidores.
Referência ABNT:
POTTS, Monica. AI Isn’t Just Spying on You. It’s Tricking You Into Spending More. The New Republic, 17 dez. 2025. Disponível em: https://newrepublic.com/article/204525/artificial-intelligence-consumers-data-dynamic-pricing. Acesso em: 17 dez. 2025.
Fonte: The New Republic. Reportagem de Monica Potts. AI Isn’t Just Spying on You. It’s Tricking You Into Spending More.. 2025-12-17T11:00:00Z. Disponível em: https://newrepublic.com/article/204525/artificial-intelligence-consumers-data-dynamic-pricing. Acesso em: 2025-12-17T11:00:00Z.
