McDonald’s está utilizando cada vez más inteligencia artificial para orientar los precios de sus menús en Estados Unidos y algunos mercados internacionales. El sistema analiza millones de transacciones para estimar cuál podría ser el precio óptimo de cada producto en cada restaurante, tomando en cuenta factores como el comportamiento de compra, la competencia local y la disposición de los consumidores a pagar.
La información fue revelada por Reuters, que revisó capturas de pantalla de la plataforma utilizada por franquiciados y entrevistó a nueve personas con conocimiento directo de la estrategia. De acuerdo con la investigación, el motor de precios utiliza aprendizaje automático para procesar datos provenientes de casi 14 mil restaurantes de McDonald’s en Estados Unidos.
El cambio resulta relevante porque lleva la personalización algorítmica a una categoría que el consumidor experimenta de manera inmediata. Una recomendación de contenido puede pasar inadvertida si cambia entre usuarios, pero una hamburguesa que cuesta más en una sucursal ubicada a unas calles de otra convierte al algoritmo en parte visible de la experiencia de compra.
Y es que 72 por ciento de las empresas encuestadas ya utiliza IA dentro de algún proceso de pricing, según el Global Pricing Study 2025 de Simon-Kucher. El estudio señala que su uso todavía está concentrado en aplicaciones relativamente básicas.
La IA no solo mira cuánto vende una tienda
El sistema de McDonald’s busca identificar cuánto está dispuesto a pagar un cliente en una determinada zona. Las herramientas entregan a los franquiciados recomendaciones específicas y clasifican la sensibilidad de cada restaurante frente al precio.
Reuters revisó una interfaz que mostraba mensajes relacionados con la sensibilidad al precio de una tienda y con la disposición de los clientes a pagar en esa zona. La plataforma también incorpora información pública de precios de competidores obtenida de sus menús digitales.
La diferencia puede ser significativa incluso entre establecimientos relativamente cercanos. Asimismo la agencia de noticias encontró, por ejemplo, que un Big Mac costaba 5.69 dólares en un restaurante operado por McDonald’s en Fresno, California, mientras que otro establecimiento de la misma compañía, situado a unas dos millas, lo ofrecía en 6.89 dólares. La diferencia era de alrededor de 21 por ciento, aunque Reuters no pudo determinar si estaba directamente relacionada con la recomendación del motor de precios.
La tecnología, por tanto, no funciona únicamente como una calculadora de costos. Su valor comercial está en encontrar el punto donde precio, demanda y volumen de ventas pueden generar un mejor resultado para cada establecimiento.
Una investigación de la Federal Reserve Bank of San Francisco encontró que la proporción de puestos de trabajo relacionados con pricing que también requieren habilidades de IA aumentó de 0.12 por ciento en 2010 a 3 por ciento en 2025.
En lugar de pensar solamente cuánto cuesta producir una hamburguesa y cuánto cobra la competencia, las empresas pueden utilizar datos para estimar cuánto está dispuesto a pagar determinado mercado.
El precio deja de ser completamente uniforme
La estrategia plantea una transformación importante en el marketing de restaurantes. La personalización ya no se limita a recomendaciones, cupones o productos. También puede llegar al precio.
La Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos ya ha puesto atención en este fenómeno. En enero de 2025, la FTC publicó resultados iniciales de una investigación sobre los llamados precios personalizados y encontró que intermediarios tecnológicos pueden utilizar información como ubicación, comportamiento de navegación, historial de compras y características del consumidor para ayudar a establecer precios o promociones diferenciadas.
En agosto de 2026, la agencia volvió a colocar el tema sobre la mesa al solicitar comentarios sobre una propuesta relacionada con la fijación de precios personalizados. La FTC definió esta práctica como el uso de datos personales para establecer precios de acuerdo con cuánto una empresa considera que un consumidor está dispuesto a gastar.
El caso de McDonald’s no equivale necesariamente a ese modelo, ya que la información publicada por Reuters apunta principalmente a recomendaciones por restaurante y zona, no a que cada persona reciba de manera individual un precio diferente por el mismo producto.
La distinción es importante. No es lo mismo decir que un Big Mac cuesta más en una sucursal que en otra a afirmar que McDonald’s identifica a cada consumidor y modifica el precio según su perfil. Sin embargo, ambos fenómenos forman parte de una transformación más amplia en la manera en que las empresas utilizan datos para tomar decisiones comerciales.
McDonald’s quiere recuperar al consumidor sensible al precio
El movimiento también debe leerse dentro de una estrategia más amplia de McDonald’s para recuperar tráfico y fortalecer su percepción de valor.
La compañía presentó en septiembre su estrategia NEXT, un plan de inversión de 8 mil 500 millones de dólares que incluye apoyo a franquiciados, modernización de restaurantes, tecnología e inteligencia artificial. McDonald’s también reconoció que el tráfico de clientes enfrenta presión y que la inflación continúa afectando al sector.
En ese escenario, la IA puede convertirse en una herramienta para evitar dos errores opuestos. Cobrar demasiado puede expulsar a consumidores sensibles al precio. Cobrar demasiado poco puede sacrificar ingresos cuando existe una demanda capaz de pagar más.
Si una persona descubre que el mismo producto cuesta menos en otro restaurante ubicado a pocos minutos, la explicación algorítmica puede tener poco valor emocional. El consumidor ve una diferencia de precio, no el sofisticado modelo matemático que la produjo.
Otros ejemplos de marcas con la experiencia del consumidor
La industria ya tuvo un ejemplo de lo rápido que puede cambiar la conversación cuando una marca comunica mal una estrategia de precios.
En 2024, Wendy’s recibió fuertes críticas después de que su CEO hablara de experimentar con precios dinámicos. La compañía posteriormente aclaró que sus comentarios habían sido malinterpretados y aseguró que no había implementado un sistema de ese tipo.
El episodio mostró un problema que va más allá de la tecnología. En precios, la percepción de justicia puede ser tan importante como la optimización matemática.
Algo similar ocurrió con Instacart. La plataforma puso fin en diciembre a una prueba limitada de herramientas de IA que mostraban precios diferentes a determinados compradores después de que un estudio sobre la práctica provocara críticas de consumidores y legisladores. Instacart sostuvo que no utilizaría información personal para determinar los precios de los productos.
Ante eso, en Estados Unidos, las autoridades han incrementado su atención sobre los algoritmos que pueden influir en los precios de empresas que compiten entre sí. En febrero de 2026, la FTC y el Departamento de Justicia solicitaron comentarios sobre nuevas directrices para colaboraciones empresariales e incluyeron de manera explícita la fijación algorítmica de precios y el intercambio de información como áreas que requieren mayor claridad regulatoria.
El Departamento de Justicia ya ha actuado en otros sectores. En 2025 presentó acciones contra empresas inmobiliarias vinculadas con el uso de algoritmos de precios que, según la autoridad, utilizaban información competitivamente sensible para generar recomendaciones de renta. En septiembre de 2026 alcanzó otro acuerdo propuesto con Pinnacle relacionado con acusaciones de coordinación algorítmica.
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