McDonald's lleva desde 2019 usando IA para decidir cuánto pagas por un Big Mac

Una investigación de Reuters, basada en testimonios de propietarios de franquicias y en capturas de pantalla de agosto de una herramienta interna, revela que McDonald's utiliza desde 2019 un sistema de inteligencia artificial para orientar los precios que cobran sus casi 14.000 restaurantes en Estados Unidos. El sistema analiza datos de millones de transacciones de la propia cadena y cruza esa información con los menús online de rivales cercanos, como Wendy's, para estimar cuánto está dispuesto a pagar el cliente de cada zona. La herramienta llega a clasificar un restaurante como de "sensibilidad media" a los precios en función de la "disposición a pagar" de su clientela local.

El resultado, según el reportaje, es una dispersión de precios que puede ser notable incluso entre locales muy próximos entre sí: en Fresno (California), un McDonald's gestionado directamente por la compañía vendía el Big Mac a 5,69 dólares, mientras que otro restaurante a solo dos millas de distancia lo cobraba a 6,89 dólares, un 21% más caro. La compañía sostiene que cada franquiciado conserva la libertad de fijar sus propios precios, con o sin el apoyo del algoritmo, en función de los costes locales.

Sin embargo, las fuentes consultadas por Reuters matizan bastante esa versión oficial. Varios propietarios de franquicias explican que la presión para seguir las recomendaciones del algoritmo es real: describen llamadas telefónicas de la central preguntando por qué se desviaron del precio sugerido, y afirman que McDonald's hace un seguimiento detallado de esas desviaciones. Esa trazabilidad no sería meramente informativa, ya que según el artículo podría influir en si a un franquiciado se le permite abrir nuevos restaurantes, lo que convierte el seguimiento de precios en una palanca de negociación de facto, incluso cuando formalmente la participación en el sistema es voluntaria. El caso más extremo citado es el de un franquiciado que demandó a la compañía tras sentirse presionado a cobrar 18 dólares en un local situado junto a una autopista de peaje en Connecticut.

El reportaje también pone el foco en un riesgo legal que la propia McDonald's reconoce: la posibilidad de que el uso compartido de un mismo algoritmo de precios entre restaurantes cercanos sea interpretado como fijación de precios o colusión, prácticas prohibidas por la legislación antitrust. La compañía indica explícitamente a sus franquiciados que deben cumplir con esas leyes y les advierte de que los locales próximos pueden considerarse competidores entre sí, una precaución que por sí sola ilustra lo delicado del terreno que pisa este tipo de pricing algorítmico cuando se aplica a una red de establecimientos que, aunque de la misma marca, deberían competir de forma independiente.

El caso de Wendy's aporta un matiz relevante al debate: la cadena competidora asegura que actualmente no utiliza IA para fijar precios, pero en 2024 ya tuvo que lidiar con la polémica después de anunciar planes para probar precios dinámicos, una idea que generó un rechazo público considerable en su momento. Que McDonald's haya operado este sistema de forma mucho más discreta sugiere que la compañía es consciente de la sensibilidad del tema entre los consumidores y prefiere evitar la exposición mediática que sí sufrió su rival.

Este episodio se suma a una serie de intentos, no siempre exitosos, de McDonald's por incorporar IA a distintas partes de su negocio. En 2024 la compañía puso fin a un acuerdo con IBM para tomar pedidos mediante chatbots (un servicio similar que ahora planea ofrecer DoorDash a través de Apple Messages). En 2025, un chatbot usado en procesos de contratación de la cadena expuso los datos personales de 64 millones de solicitantes de empleo, y más tarde ese mismo año la empresa retiró un anuncio navideño generado con IA tras una fuerte reacción negativa del público. El patrón que dibuja el conjunto de estos episodios es el de una compañía dispuesta a experimentar de forma agresiva con inteligencia artificial en áreas muy distintas de su operación —de cara al cliente y puertas adentro—, con resultados desiguales y, en el caso del pricing dinámico, con una aplicación mucho más duradera y de mayor calado económico de lo que la imagen pública de la empresa deja entrever.