Twoja cena

Wyobraź sobie taką scenę: wchodzisz do sklepu, sięgasz po mleko, robisz inne zakupy, a kiedy podchodzisz do kasy a cena tego samego kartonu mleka zdążyła wzrosnąć o kilka groszy. I to w ciągu zaledwie kilku minut.

Albo jeszcze inna scena: chcesz kupić bilet na wakacyjny lot, a kiedy podajesz swoje miejsce zamieszkania…widzisz jak natychmiast rosną ceny. I dzieje się tak nie dlatego, że naprawdę zmienia się popyt czy podaż, ale ponieważ algorytm analizujący zapytania klientów tak zdecydował.

W świecie dynamicznego ustalania cen to nie Ty decydujesz o transakcji, ale właśnie algorytm. Nieprzejrzysty kawałek kodu o którym niewiele wiedzą sami twórcy.

Dynamiczne, spersonalizowane ceny to nie tylko technologia, ale też narzędzie poszerzające władzę firm nad konsumentami, naruszające prywatność, dobrostan psychiczny i wymuszające nową formę kontroli społecznej.

Dynamic pricing, czyli algorytmiczna zmiana cen, wykorzystuje dane o popycie, stanie magazynowym, cenach konkurencji, a nawet dane osobowe użytkownika - wszystko po to, by zoptymalizować zyski sprzedawcy.

Nawet proste algorytmy w e-commerce mogą prowadzić do wzrostu cen przy pozornym braku koluzji między firmami. A przynajmniej to właśnie pokazują badania opublikowane przez Washington University Law Review.

Wielcy gracze światowego e-commerce, jak Amazon, Walmart, Kroger czy Whole Foods, od dawna testują elektroniczne etykiety półkowe (ESL) jako fundament dla dynamicznych, a nawet personalizowanych strategii cenowych. Robią to nawet pomimo częstych deklaracji o braku planów wprowadzania zmian cen w czasie rzeczywistym.

Dynamiczne ceny niszczą stabilność percepcji cenowej. Konsument nie wie, kiedy płaci za sprawiedliwą cenę, co prowadzi do stresu i utraty kontroli nad codziennymi decyzjami zakupowymi. Zaciera się praktycznie coś takiego jak właśnie pojęcie “sprawiedliwej ceny” - bo brakuje nam jednolitego, w miarę sprawdzalnego punktu odniesienia. Nie powiemy w sklepie “ale mój kolega 10 minut temu kupił to samo taniej”, bo cena dla niego była wynikiem zbiegu czynników w danym momencie.

To model ekonomii niepewności, w której wartość towaru przestaje być obiektywna, a staje się wynikiem chwilowej analizy algorytmu. Utrwala to efekt psychologicznego cenotwórstwa - technik wpływania na zachowania konsumenckie za pomocą drobnych manipulacji, takich jak ceny kończące się na .99, które obniżają subiektywną wartość wydatku.

Jednocześnie coraz częściej mówi się o wykorzystywaniu danych osobowych do indywidualnego ustalania cen. Według badań Federalnej Komisji Handlu (FTC) z 2025 roku, firmy używają takich danych jak historia zakupów, lokalizacja GPS, preferencje zakupowe czy przeglądane produkty, aby ustalić, jaką maksymalną cenę klient jest gotów zapłacić.

To tak zwane „surveillance pricing”, czyli model, który może faworyzować zamożnych i przewidywalnych klientów, a penalizować biedniejszych i mniej lojalnych. To nie tylko zagrożenie dla prywatności, ale i dla idei sprawiedliwości społecznej.

Nie oznacza to, że technologia dynamicznych cen nie ma zalet. W krajach takich jak Norwegia czy Holandia, systemy ESL są wykorzystywane do ograniczenia marnotrawstwa żywności.

W holenderskiej sieci Albert Heijn ceny produktów zbliżających się do daty ważności potrafią spadać czterokrotnie w ciągu dnia – od rabatu 25% aż po 90%, co pozwala oszczędzać setki ton żywności rocznie.

Jednak nawet tam cyfrowa etykieta nie wystarcza, ponieważ klienci wciąż potrzebują widocznej, kolorowej naklejki, by zauważyć promocję.

W USA temat dynamicznych cen wzbudza duże kontrowersje. Choć badanie z udziałem 180 milionów cen przeprowadzone przez naukowców z UT Austin i UC San Diego wykazało, że wzrost liczby zmian cen w ciągu dnia po wdrożeniu ESL był minimalny (zaledwie 0,0006 pp), obawy pozostają żywe.

Regulatorzy i konsumenci pytają: czy system będzie w przyszłości wykorzystywany także do podnoszenia cen w czasie wzmożonego ruchu? Czy pozwoli na dyskretne manipulacje, które trudno będzie wykryć?

Za tym wszystkim kryje się jeszcze głębszy problem.

Władza nad danymi i nad samą strukturą rynku. Algorytmy stają się narzędziem w rękach firm, które nie tylko optymalizują ceny, ale i modelują zachowania konsumenckie.

Już dziś największe światowe korporacje ogromnie cenią i chętnie wykorzystują (nie zawsze zgodnie z prawem) każdy, nawet najdrobniejszy skrawek informacji - powielony przez miliony użytkowników daje niespotykane dotąd na świecie możliwości analizy i przewidywania zachowań. Może w kontekście zakupowym nie brzmi to aż tak niebezpiecznie, ale wystarczy sobie przypomnieć aferę Cambridge Analytica.

Poprzez takie zmiany być może właśnie na naszych oczach tworzy się nowy porządek ekonomiczny, który nie opiera się już na transparentnych zasadach popytu i podaży, ale na niedostępnych i niewyjaśnionych użytkownikowi algorytmach - “czarnych skrzynkach”, których działania nie można prześledzić ani zakwestionować.

To nowa forma korporacyjnego feudalizmu: reguły ustalają nie państwa, lecz prywatne podmioty, często ponadnarodowe, operujące poza granicami tradycyjnego nadzoru.

Zaczynają się pojawiać próby regulacji. W kilku stanach USA rozważa się ograniczenie lub całkowity zakaz stosowania dynamicznego cenotwórstwa w sprzedaży detalicznej.

W Europie wprowadzono przepisy DSA i DMA, które mają zwiększyć transparentność działania platform i algorytmów.

W sierpniu 2025 roku Delta Air Lines stanęła w ogniu pytań amerykańskich senatorów, którzy domagali się odpowiedzi: czy linia lotnicza stosuje sztuczną inteligencję do ustalania cen biletów w sposób dostosowany do konkretnego klienta?

W odpowiedzi, firma zapewniła, że nie wykorzystuje, nie testuje i nie planuje użycia AI w celu personalizacji opłat. Zapewnienie to, choć brzmi uspokajająco, odsłania znacznie szerszy i głębszy problem: czy oddanie kontroli nad procesami cenotwórczymi algorytmom jest bezpieczne i etyczne?

Delta przyznaje, że testuje technologię AI opracowaną przez firmę Fetcherr. Ma ona wspierać analityków w przewidywaniu popytu, automatyzacji taryf i dynamicznym zarządzaniu ofertą, ale bez sięgania po dane jednostkowe klientów.

Sęk w tym, że granica między „prognozowaniem” a „manipulowaniem” cenami jest cienka i łatwa do przekroczenia, szczególnie w dzisiejszych czasach, kiedy monitorowanie nowych technologii i zmian, jakie powodują, jest znacznie trudniejsze.

Gdy algorytmy operują w sposób nieprzejrzysty, a użytkownicy nie mają dostępu do uzasadnienia ceny, rynek traci swoją podstawową zasadę przejrzystości.

Dynamiczne ustalanie cen („dynamic pricing”) samo w sobie nie jest zjawiskiem nowym. Stosowane jest od lat w transporcie lotniczym, hotelarstwie czy e-commerce. Jednak to, co się zmienia, to skala, precyzja i autonomia, jaką oferuje AI.

Wyobraźmy sobie jeszcze inny scenariusz - po naszych zachowaniach zakupowych, decyzjach życiowych, a nawet preferencjach politycznych, marce używanego telefonu czy rodzaju noszonych butów, setki algorytmów oceniają nas i uznają, że nie jesteśmy pożądanym klientem. I nagle nie możemy zarezerwować przelotu w rozsądnej cenie czy dany przedmiot wyświetla nam się jako “niedostępny”. To może nie być aż tak daleka przyszłość, choć wizja jest dystopijna.

W połączeniu z danymi dotyczącymi lokalizacji, historii zakupów, rodzaju urządzenia czy zachowań użytkownika, możliwe staje się ustalenie ceny, która nie odzwierciedla kosztu czy popytu, ale maksymalnej skłonności konkretnej osoby do zapłaty.

Ten mechanizm, określany niekiedy jako „surveillance pricing”, przekształca wolny rynek w platformę testowania granic naszej psychologicznej odporności na algorytmiczne manipulacje.

W tym kontekście nie dziwi, że amerykańscy senatorowie Mark Warner, Richard Blumenthal i Ruben Gallego zaproponowali wprowadzenie ustawy “Stop AI Price Gouging and Wage Fixing Act”, mającej zakazać stosowania AI do personalizacji cen oraz wynagrodzeń w oparciu o dane osobowe.

To jedna z pierwszych prób ujęcia w ramy prawne zjawiska, które może zburzyć fundamentalne zasady konkurencji i równości konsumentów.

Istotnym problemem pozostaje również brak transparentności. Modele AI stosowane w procesie wyceny funkcjonują jak czarne skrzynki - konsumenci nie wiedzą, co decyduje o cenie, a firmy nie mają obowiązku ujawniać mechanizmów działania algorytmów.

Zaufanie do systemu cenowego zostaje podważone. Nawet jeśli ceny nominalnie spadają, użytkownik nie wie, czy nie mógłby zapłacić mniej lub dlaczego jego znajomy otrzymał lepszą ofertę na ten sam lot.

Oddanie decyzji cenowych w ręce AI rodzi też ryzyko dyskryminacji. Systemy uczące się na historycznych danych mogą nieświadomie utrwalać uprzedzenia (oparte o informacje związane z geografią, ekonomią czy demografią klientów), arbitralnie obciążając niektóre grupy wyższymi opłatami.

Tam, gdzie kiedyś obowiązywały taryfy klasowe i przejrzyste widełki, dziś mamy indywidualnie generowane ceny, których nie sposób zweryfikować ani zakwestionować.

Dodatkowo, w rękach firm dominujących w swoich branżach, AI staje się narzędziem umożliwiającym utrwalanie pozycji monopolistycznej. Algorytmy mogą wykorzystywać wiedzę o całym rynku, by optymalizować marże nie w interesie klienta, ale właściciela platformy. W rezultacie to nie konkurencja, lecz kod decyduje o tym, ile zapłacimy.

Czy jest alternatywa? Owszem. AI może wspierać ludzi, ale nie powinna ich zastępować w procesie ustalania cen. Kluczowe jest stworzenie ram etycznych i regulacyjnych: audytowalność algorytmów, obowiązek przejrzystości wobec użytkowników, zakaz wykorzystywania danych osobowych bez świadomej zgody.

Potrzebne jest też zaangażowanie obywateli – edukacja na temat tego, jak działa mechanizm cenowy w erze cyfrowej, i jakie narzędzia pozwalają się przed nim chronić (np. VPN, przeglądarki z blokadami śledzenia).

Deklaracja Delty, choć pozytywna, nie zamyka debaty a wręcz przeciwnie: otwiera ją na nowo.

Bo prawdziwe pytanie brzmi: czy chcemy żyć w świecie, w którym cena, jaką płacimy, nie wynika z wartości towaru czy usługi, lecz z algorytmicznego osądu tego, jak bardzo czegoś pragniemy?

Kapitalizm XXI wieku nie opiera się już na taśmach produkcyjnych, ale na danych i algorytmach. Dynamiczne i spersonalizowane ceny to nie tylko oszczędność operacyjna - to nowa forma kontroli.

Konsument staje się nie tyle klientem, co obiektem cyfrowej kalkulacji.

A pytanie, które powinniśmy dziś postawić, brzmi: kto naprawdę decyduje o tym, ile płacisz za chleb i jak długo jeszcze tę decyzję pozostawimy algorytmom?

Źródło 1

Źródło 2

Źródło 3

Artur Kurasiński

Fajny tekst? Chcesz mnie wesprzeć w tworzeniu kolejnych?

---

SZUKAM SPONSORA!

Ruszam z drugim sezonem moich podcastów na kanale TECHNOFOBIA i ponownie szukam sponsorów.

Pierwszy sezon zaskoczył mnie bo udało mi się wykręcić dość niesamowite wyniki (jeden materiał zanotował 87 tys. i aż 122 tys. wyświetleń - łącznie 597 tys. wyświetleń i aż 75 tys. godzin!).

(tutaj szczegółowa analityka ze Spotify a tutaj z YouTube)

Jestem cholernie dumny z tych metryk bo to pokazuje, że jak na kompletnego youtubowego amatora obrana strategia (długie wywiady) oraz tematyka (technologia) mają sens. To było niesamowite było patrzeć jak z odcinka na odcinek rośnie widownia, wyświetlenia i ilość komentarzy. Za to wszystkim oglądający bardzo dziękuję!

Idąc za ciosem - tak jak w przypadku pierwszego sezonu tak jak i teraz ogłaszam wszem i wobec, że do końca stycznia szukam sponsorów moich wywiadów związanych z technologią.

Sponsoring 10 odcinków wyceniam na kwotę 25 tys pln netto.

Co dostaniesz w zamian?

+ W ramach odcinka Twoja marka / brand / usługa dostanie zapowiedź wideo (na początku i końcu audycji) oraz w trakcie trwania odcinka będą pokazywane plansze sponsorskie.

+ Dodatkowo każdy odcinek będę promował na Linkedin i Facebooku dwa razy (w przeddzień oraz w dniu premiery wywiadu) oraz w moim newsletterze Technofobia.pl (który subskrybuje 8500 osób).

+ Odcinki będą miał premierę co dwa tygodnie na moim kanale na YouTube oraz na Spotify.

Zainteresowana / zainteresowany? Napisz do mnie na: artur.kurasinski@gmail.com

Na oferty czekam do 31 stycznia (bo w luty, startuje kolejny sezon).

---

Z MICROSOFTU DO RESORTU

Pamela Krzypkowska to jedno z najciekawszych nazwisk na styku technologii i administracji publicznej. Dyrektorka Departamentu Badań i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji, wcześniej pracowała jako AI Cloud Solution Architect w Microsoft, a jeszcze wcześniej — w Samsungu i Goldman Sachs. Studiowała informatykę i AI na PW, filozofię na UW, a prawo sztucznej inteligencji w Akademii Leona Koźmińskiego.

W szczerej rozmowie w ramach TECHNOFOBIA opowiada o tym:

* Czy Polska może mieć własną chmurę publiczną i dlaczego jeszcze jej nie ma,
* Dlaczego „nie zbudujemy lepszego ChatGPT, ale to nie o to chodzi”,
* Jakim cudem mamy drugie miejsce w Europie pod względem otwartości danych,
* Co łączy Pllum i Bielika, i czy naprawdę nas stać na dwa narodowe modele językowe,
* Jakie błędy popełniamy w edukacji cyfrowej,
* Oraz czy powinniśmy stworzyć rolę CAIO w administracji publicznej.

To rozmowa o realnych cyfrowych ambicjach Polski, ograniczeniach i potencjale. Bez technoentuzjazmu, ale z dużą dawką konkretów. Zapraszam!

ZOBACZ📺

POSŁUCHAJ🎙️

---

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI:

Przeszukałem internet w poszukiwaniu najciekawszych/najważniejszych historii dotyczących technologii ;)

JAK DUŻO JEST AI SLOP NA YT?

Raport Kapwing ujawnia, że nawet 33% treści w zakładce „Na czasie” na YouTube to niskiej jakości filmy generowane przez AI. Takie kanały przyciągają miliony widzów, wypierając tradycyjnych twórców.
LINK

CLAUDE AI ZBANKRUTOWAŁ JAKO SPRZEDAWCA

Claude od Anthropic, zarządzając automatem z przekąskami, w kilka tygodni wygenerował ponad 1000 $ strat rozdając produkty za darmo. Eksperyment ujawnił ograniczenia AI w samodzielnym podejmowaniu decyzji biznesowych.
LINK

AI NISZCZY RYNEK PRACY DLA MŁODYCH INŻYNIERÓW

W krajach rozwijających się AI przejęła zadania juniorów, przez co zatrudnienie świeżo po studiach spadło o ponad 50%. Firmy oczekują teraz umiejętności wykraczających poza program uczelni.
LINK

AMERYKAŃSKI RZĄD BLOKUJE KONTROLE FIRM KRYPTOWALUTOWYCH

Wysoki rangą urzędnik Departamentu Sprawiedliwości wstrzymał śledztwa wobec firm krypto, samemu posiadając ponad 150 000 $ w cyfrowych aktywach. Decyzja budzi poważne wątpliwości etyczne i zarzuty o konflikt interesów.
LINK

ROKU ZMIENIA GRĘ STREAMINGU

Roku planuje wprowadzić tani, bezreklamowy serwis streamingowy za 3 dolary miesięcznie, celując w bardziej przystępną alternatywę dla dużych platform. CEO firmy zapowiada też, że w ciągu trzech lat pojawi się pierwszy hit filmowy w całości stworzony przez AI.

LINK

AUTONOMIA NA DROGACH

Autonomiczne auta rozwijają się szybciej niż przewidywano, z coraz szerszymi testami Waymo w USA. Kluczową barierą pozostają jednak przepisy stanowe, spowalniające pełne wdrożenie technologii.

LINK

STACK OVERFLOW UMIERA

Forum Stack Overflow praktycznie zamarło, bo programiści wolą korzystać z AI niż zadawać pytania online. Mimo to firma wciąż zarabia, sprzedając narzędzia oparte na własnej bazie danych.

LINK

MODELE AI JEDNAK PRZECHOWUJĄ DANE?

Badanie wykazało, że topowe modele AI, jak GPT‑4.1 czy Gemini, odtwarzają chronione prawem autorskim treści niemal słowo w słowo. To może wymusić masowe cofnięcie modeli lub ich ponowny trening.

LINK