🛒🏷️ Walmart promete que no habrá un precio diferente para cada cliente
📣 ¿Pero qué está pasando? John Furner, CEO de Walmart, ha asegurado que la compañía no utilizará IA, historial de compra, renta u otros datos personales para decidir cuánto cobrarte. Tampoco utilizará sus nuevas etiquetas electrónicas para hacerlo.
😮 ¿Y por qué lo dice ahora? Por dos motivos correlacionados:
📡 Primero, porque tecnológicamente empieza a ser posible: Walmart está desplegando etiquetas electrónicas en sus 4.600 tiendas estadounidenses. Y este año ha recibido dos patentes relacionadas con automatización y pricing.
👉 Una de ellas describe un sistema de predicción de demanda y recomendación de precios que podría incorporar compras, precios, métodos de pago e incluso identificadores del cliente.
⚖️ Segundo, porque esto preocupa a Washington. La FTC ha propuesto una nueva política que advierte a las empresas de que utilizar datos personales para fijar precios sin explicárselo al consumidor podría incumplir la legislación existente.
🏷️ ¿Por qué quiere Walmart etiquetas electrónicas? El retorno de la inversión más sencillo está en los costes. En una tienda tradicional, cambiar un precio significa imprimir una nueva etiqueta y que alguien recorra el supermercado para sustituirla. Con una etiqueta electrónica, puedes actualizar miles desde un sistema central.
Pero, claro, una vez has instalado la infraestructura ocurre algo más importante: el coste de cambiar un precio es cero. El ecommerce lleva décadas disfrutando de esa ventaja.
Y aparece un segundo retorno potencial: conseguir generar más ingresos.
🤌🏻 Walmart niega que vaya a cobrar diferente a cada persona o en cada hora del día, pero no es necesario. Puedes descubrir que el precio óptimo de un producto es diferente según la tienda y el día de la semana.
Todos los clientes que entren ese martes verán exactamente el mismo precio. Pero ese precio podría ser diferente al del sábado o al de otra tienda situada a 20 kilómetros.
🧠 Y para hacerlo ni siquiera necesitas saber quién soy. Puedes utilizar ventas, inventario, promociones y precios históricos para calcular cómo responde la demanda de cada producto cuando modificas su precio.
🛰️ La trayectoria de gestión de datos de Waltmart. Es decir, casi todos los datos salen de la caja registradora. Y Walmart lleva décadas obsesionado precisamente con esos datos.
En los años 80 usaba una red privada de comunicaciones por satélite para conectar sus tiendas con la sede y disponer rápidamente de información sobre ventas e inventario. 👉 Mucho antes de que habláramos de big data o incluso del data mining.
Recuerda que el dato ya estaba, lo que faltaba era conectarlo de manera barata con el precio de la estantería.
💡 Lo digo además por experiencia. Antes de construir MultiVersial trabajé durante años montando sistemas online con algoritmos de Machine Learning que utilizaban datos agregados y anonimizados para saber qué producto recomendar en tiendas online. Lo mismo se podía hacer con el precio.
Muchas veces no necesitas identificar al usuario. Necesitas descubrir cómo se comportan grupos de usuarios ante determinadas circunstancias.
En un supermercado es incluso más sencillo: si modificas el precio de un producto y observas qué ocurre con las ventas, puedes aprender su elasticidad por establecimiento, temporada o día de la semana sin saber absolutamente nada sobre Carlos.
🧷 Quédate con esto. Las etiquetas electrónicas pueden empezar justificándose como una herramienta para reducir costes laborales y terminar convirtiéndose en una infraestructura para aumentar ingresos y margen. 👉 Recuerda que cuando reduces casi a cero el coste de hacer algo, empiezas a hacerlo mucho más.
☝🏻 El futuro del supermercado, Europa incluida, no va a ser que Walmart descubra cuánto estás dispuesto a pagar tú.
Será algo mucho menos polémico y mucho más fácil de implementar: descubrir cuánto están dispuestos a pagar los clientes de cada tienda cada día a través de la caja.
1. Gigantes digitales (GAFAM)
🔎 Google:
🛰️🤖 Lanza sus TPUs al espacio | El 1 de octubre lanzará en un cohete de SpaceX el primer prototipo de Project Suncatcher: un satélite con cuatro TPUs para comprobar cómo se comportan los chips de IA en órbita y calcular cuanto cuesta el tinglado.
👉 Recuerda que llevar en el espacio solventas dos de sus grandes cuellos de botella: energía, con acceso casi continuo a energía solar, y suelo.
🍎 Apple:
📱🤝 Seguirá pagando a Qualcomm aunque fabrique sus propios módems | Qualcomm ha renovado su acuerdo mundial de licencias de patentes con Apple a partir de abril de 2027, justo cuando Apple está sustituyendo progresivamente los módems de Qualcomm por chips propios.
👉 Recuerda que comprar chips y licenciar tecnología son cosas diferentes. Puedes eliminar a Qualcomm como proveedor del módem y seguir pagándole por las patentes que utilizas de Qualcomm.
☁️+ 🛍Amazon:
🤖🇺🇸 Invertirá más de 100M$ en una fábrica especializada en construir robots | Serán 54.000 m² en Indiana que abrirá en 2028 y duplicará su capacidad estadounidense para fabricar sistemas robóticos y equipos para sus centros logísticos.
👉 A ver cómo vendes esto con el “America first”. La fábrica creará unos 300 empleos pero va a hacer que Amazon necesite mucha menos gente en sus centros logísticos.
2. El resto de la industria:
🤖🏭 Tesla ya fabrica cientos de Optimus cada semana | La producción del robot humanoide se habría multiplicado aproximadamente por diez en pocos meses, desde unas decenas hasta varios cientos semanales.
👉 El objetivo interno sería superar los 1.000 por semana antes de terminar el año. 🖐️ Los retos: las manos siguen siendo un dolor de cabeza y algunos proveedores se han convertido en cuellos de botella.
🚨🤖 Los laboratorios de IA están investigando decenas de miles de incidentes de seguridad de sus propios modelos | OpenAI, Anthropic e investigadores de seguridad están revisando episodios en los que modelos avanzados han saltado barreras, escapado de entornos aislados, tomado webs o intentado esquivar sistemas de supervisión. 👉 Es decir: lo de Hugging face no fue un incidente aislado.
🏦🌎 Nubank estudia comprar Monzo por hasta 10.000M£ | El gigante brasileño mantiene conversaciones preliminares para adquirir el neobanco británico por entre 8.000M£ y 10.000M£. La alternativa que estudia Monzo es levantar otra ronda para financiar su expansión por Europa continental.
📈 Monzo facturó 1.700M£ y ganó 87,3M£ antes de impuestos en su último ejercicio, hace apenas dos años estaba valorado en 4.500M£. Nubank, por su parte, capitaliza alrededor de 65.500M$.
👉 Empieza la consolidación de los neobancos. La primera fase fue demostrar que podían quitar clientes a la banca tradicional. Ahora va de conseguir escala global.
🏛️ Política y negocio digital
🇪🇺🏭 Europa quiere fabricar chips, pero ASML apenas vende allí | La proporción de ingresos de ASML procedente de Europa cayó del 5% en 2024 al 1% en 2025 y al 0% durante los dos primeros trimestres de 2026, mientras la compañía reclama políticas que creen demanda europea de semiconductores.
👉 Puedes subvencionar fábricas, pero construir el ecosistema es mucho más complicado: inversión, talento, incentivos, clientes.
🇺🇸🇨🇳☎️ EE.UU. y China estrenan el “teléfono rojo” de la IA | Ambos países han acordado crear un Super Intelligence Dialogue para discutir riesgos y beneficios de la IA y, más interesante todavía, un canal bilateral específico para comunicarse ante incidentes graves relacionados con estos sistemas.
👉 Por cierto que los riesgos en China de la IA se ven muy diferentes, o incluso como una estrategia para ganar la carrera tecnológica.
🇺🇸🤖 Trump invita a cenar a Dario Amodei (Anthropic) en la Casa Blanca. Después de meses de tensiones entre la empresa y miembros de la Administración.
Sobre apuestas:
🎰📊 Nueva York demanda a Polymarket. La fiscal general Letitia James sostiene que Polymarket US opera apuestas ilegales sin licencia; Polymarket ha respondido demandando al Estado y defendiendo que sus mercados de predicción están bajo jurisdicción federal de la CFTC.
🎰🤖 Massachusetts investigará cómo utilizan la IA las casas de apuestas. El regulador estatal examinará a DraftKings y otros operadores después de una investigación del New York Times sobre el uso de machine learning para identificar perfiles de jugadores y dirigirles promociones.
🎰🇧🇷 Lula, en Brasil, ha firmado una medida provisional que prohíbe las apuestas deportivas y los juegos online. 👉 En ZonaMixta avisaba del impacto al fútbol brasileño.
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3. Lecturas Interesantes 📚:
🧠🤖 OpenAI crea un examen para medir cómo responde la IA ante problemas de salud mental. MentalHealthBench es un benchmark abierto desarrollado con más de 80 profesionales acreditados que evalúa las respuestas de los modelos ante conversaciones realistas relacionadas con salud mental.
🪖🤖 EE.UU. y Rusia presionaron para rebajar los controles humanos sobre las armas autónomas. Durante las negociaciones de Naciones Unidas sobre un acuerdo internacional para regular armas letales autónomas, diplomáticos estadounidenses y rusos eliminaron varias salvaguardas del borrador, incluida una exigencia de revisión humana de objetivos generados mediante IA. 👉 Recuerda esto cada vez que escuches lo de los riesgos de la IA. Por cierto, que yo esta peli ya la vi en los 80, se llamaba ‘Juegos de guerra’ y salía un Mathew Broderick jovencísimo.
4. 🗞️ En paralelo, para que estés al día
Ayer en Zona Mixta: Cómo ganar dinero cuando compras algo que ya es carísimo. La compra de los Lakers por el mayor precio jamás pagado por una franquicia deportiva me recuerda una lección de Charlie Munger
En KloshLetter, cada día a las 7:00 de la mañana, el resumen de la actualidad.
5. Producto Molón ⭐ :
No sabía que mi marca favorita de invierno tenía polos…
Ahora están rebajados un 60%
Me los quitan de las manos
Respóndeme el correo con tus productos molones para que los comparta aquí.
Aquí (y los productos del resto de días también)
6. MultiVersial Academy 🎓
[Inscripciones cerradas los próximos meses]
Este caso te ha ayudado a saber analizar como impacta la IA en cualquier producto o negocio.
Y solo es el primer caso de la temporada …
Tomar buenas decisiones es caro... decidir mal te cuesta una fortuna
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