¿Qué factores usa la IA para ajustar precios dinámicos en el menú y cómo me afectan?
La IA combina demanda en tiempo real (hora/día), inventario/costo de ingredientes, competencia local, clima/eventos y comportamiento histórico de clientes para proponer subidas o bajas de precio que maximicen ingresos o margen. En la práctica te ayuda a subir precios en picos y ofrecer descuentos en horas flojas —siempre y cuando controles márgenes y pruebas antes de escalar.
¿Qué riesgos (legales/éticos/de percepción) tiene el pricing dinámico y cómo los mitigo?
Riesgos: percepción de injusticia (clientes que pagan distinto), backlash público, sesgos del algoritmo y problemas regulatorios. Mitigá con guardrails ( límites de subida/bajada), transparencia en promos, auditorías periódicas del modelo y pruebas A/B controladas para medir impacto en ticket y churn. Ejemplo real: empresas que anunciaron surge pricing recibieron reacciones negativas que hay que saber manejar