La hamburguesa que vale distinta según la cuadra: McDonald's y su oráculo de precios

(Acá me tienen, otra vez, frente a la pantalla, preguntándome cómo algo tan simple como una Big Mac puede terminar transformándose en un problema de algoritmos y aprendizaje automático. Pero es lo que hay: en septiembre de 2026, comprar la misma hamburguesa en dos locales de Fresno, California, podía salir 5,69 dólares en uno y 6,89 dólares en otro, a apenas tres kilómetros de distancia. Una brecha del 21% que nadie se anima a confirmar ni a desmentir como producto de la inteligencia artificial, pero que está ahí, a la vista, en la pantalla del menú digital.)

Lo que sí está confirmado es que McDonald's opera desde hace rato un sistema de recomendaciones de precios que llega, local por local, con una sugerencia para cada producto del menú. La herramienta trabaja sobre una pregunta tan vieja como el comercio: cuánto estaría dispuesto a pagar la gente de esta zona. Y para contestarla, se alimenta de millones de transacciones diarias de los casi 14.000 restaurantes que la marca tiene en Estados Unidos, además de los precios que publican en sus cartas digitales los negocios vecinos, entre ellos Wendy’s y Burger King, que aclararon no usar inteligencia artificial para fijar sus propios valores.

Qué recomienda y cómo

La interfaz no se limita a las hamburguesas: también orienta el precio del café con descuento para personas mayores. Para eso clasifica la sensibilidad al cliente de cada restaurante, o sea, mide cuán reactivos son los consumidores de la zona ante una suba o una baja. A partir de ahí arma una sugerencia concreta, por local, para cada producto.

Según la compañía, los franquiciados conservan la libertad de aceptar o descartar esas recomendaciones. La empresa lo repite en cada comunicado y lo dice en la teoría. La práctica, según cuentan algunos dueños, es otra cosa.

La queja de los franquiciados

Tres franquiciados sostienen que el uso del sistema amplió las diferencias de precios que ya existían entre locales, incluso entre barrios de una misma zona. Cinco propietarios afirmaron haber recibido presiones para adoptar las herramientas. Y los papeles internos les dan la razón parcial: una comunicación estableció desde enero de 2026 la obligación de participar de manera constructiva con los consultores y las herramientas aprobadas, mientras que un documento de franquicia de junio muestra que la empresa lleva un registro de los apartamientos respecto de los valores recomendados. Es decir, anota quién se aparta de la sugerencia y, se supone, evalúa por qué.

(Siempre sospeché que la frase libertad de precios era una manera elegante de decir “hacelo como quieras, pero alguien lo va a mirar”.) McDonald’s, por su parte, explica que los costos y las condiciones comerciales varían según la zona, y que eso justifica diferencias entre locales. No negó la existencia del sistema de recomendaciones, pero insistió en que la decisión final sigue siendo del franquiciado.

“La diferencia entre lo que se sugiere y lo que se cobra es, en definitiva, la distancia entre un algoritmo que calcula y un ser humano que mira a la cara a sus clientes.”Lectura editorial

Para ir cerrando, y como suelo hacer cada fin de semana, una copla que le viene como anillo al dedo: “Cobra caro, cobra barato, lo que importa es la verdad, que el que paga por un bocado no se trague la injusticia”. Me la mandó un amigo dueño de un bodegón, después de leer esta nota y de repensar los precios de su propio mostrador. Y la dejo picando, porque la discusión recién empieza: ¿se puede delegar en una máquina la decisión de cuánto vale la comida en cada esquina? Yo, por ahora, prefiero que el que cobra sepa por qué cobra. Y que el que paga, entienda por qué paga.

Qué escuchar o leer el fin de semana

• El documental Coded Bias, sobre cómo los algoritmos moldean decisiones cotidianas, disponible en plataformas de streaming.
• El libro El precio de la comida, de Raj Patel, para repensar qué hay detrás de lo que pagamos por comer.
• El podcast The Daily, del New York Times, que cubrió el caso de los precios dinámicos en cadenas de comida rápida.