McDonald’s afronta en Illinois una demanda que sostiene que su IA de precios sirve para coordinar tarifas entre franquiciados.
Claves de la operación
- La acusación es colusión algorítmica entre locales. Un consumidor de Illinois sostiene que el sistema cruza las ventas de cada restaurante con los precios de la competencia y devuelve tarifas coordinadas donde debería haber competencia independiente.
- El negocio en juego son 14.000 restaurantes en EE. UU. El 95% opera en franquicia y fija sus propios precios, pero la demanda considera que la recomendación corporativa funciona como una instrucción de facto.
- El flanco abierto es regulatorio, no indemnizatorio. Los litigios contra el software de precios compartido en EE. UU. anticipan un debate que en España toca a aerolíneas, hoteles y a la vigilancia de la CNMC.
El sistema que cruza ventas, ubicación y competencia
El demandante es Michael Thomas, un consumidor de Illinois que suele pedir una hamburguesa con queso, patatas y un refresco. Empezó a mirar el sistema cuando detectó diferencias de precio entre restaurantes cercanos de la misma cadena. Su tesis es que McDonald’s utiliza datos que unos franquiciados nunca compartirían con otros, incluidos los resultados de ventas de cada local, para devolver una recomendación que reduce la competencia y encarece el producto.
La herramienta lleva años en funcionamiento. Cruza ventas del local, ubicación y precios de la competencia y, con esos tres ingredientes, calcula cuánto debería costar cada artículo del menú. El resultado es una sugerencia. La pregunta que un tribunal tendrá que responder es qué ocurre cuando esa sugerencia llega desde la matriz a un franquiciado que paga royalties, depende del marketing corporativo y compite a menos de dos kilómetros de otro local de la misma marca.
La compañía rechazó las acusaciones en un comunicado publicado en su página corporativa. Niega que utilice precios dinámicos y asegura que la IA no modifica de forma automática lo que paga el cliente. Recuerda, además, que el 95% de sus 14.000 restaurantes estadounidenses opera bajo franquicia y que son los franquiciados quienes establecen sus tarifas. El argumento es impecable en el plano formal.
El problema es de incentivos. Una investigación previa de Reuters señaló que algunos franquiciados percibían presión para seguir las recomendaciones del sistema, y la compañía rechazó esa interpretación. Entre aceptar una sugerencia y recibirla como única opción viable hay una distancia que la demanda explota: si el recomendador acierta, quien se desvía pierde margen; si falla, el coste lo absorbe el franquiciado, no la matriz.
Un recomendador que nunca se equivoca deja de ser una sugerencia y se convierte en una política de precios sin firma.
Del algoritmo al cártel: el precedente que ya inquieta a los reguladores
El terreno no es virgen. La justicia estadounidense ya ha litigado contra software de precios compartido entre competidores; el episodio más citado es el del alquiler de vivienda, donde el Departamento de Justicia sostuvo que un algoritmo permitía alinear rentas sin que los caseros hablaran entre sí. La diferencia con el caso que nos ocupa es sustancial: allí competían propietarios distintos y aquí compiten franquiciados de la misma marca. La colusión clásica exige un acuerdo; la algorítmica solo exige un mismo proveedor de software.
La demanda solicita representar a otros consumidores afectados y reclama una indemnización cuya cuantía no se ha hecho pública. Tampoco existe resolución judicial que determine si la herramienta ha servido para coordinar precios. El hito procesal relevante será la certificación de la clase, paso sin el cual el caso pierde escala y se queda en una disputa individual.
Para el inversor, la relevancia no está en la factura judicial. Está en el flanco regulatorio. Una demanda por colusión algorítmica abre una vía que ninguna cadena de consumo quiere recorrer: la de explicar en un tribunal cómo se genera el precio que aparece en el menú. McDonald’s cotiza en el NYSE y su exposición aquí es reputacional antes que contable, pero el precedente alcanza a cualquier grupo que use recomendadores compartidos.
El precedente español: de Meliá a Iberia, el precio ya lo pone el algoritmo
En España el debate no es hipotético, aunque llegue con retraso. Las aerolíneas y las cadenas hoteleras llevan años aplicando sistemas de revenue management: Iberia, dentro de IAG, y Meliá Hotels International, ambas en el IBEX 35, ajustan tarifas en tiempo real según demanda, ocupación y competencia. La diferencia es que allí el cliente compara en un mercado abierto y aquí no hay pantalla donde hacerlo. En un local de carretera, el consumidor no sabe cuánto cuesta la misma hamburguesa dos kilómetros más allá.
El modelo español de McDonald’s replica la lógica estadounidense: el franquiciado asume la inversión del local y la marca retiene el control del menú, del marketing y de la arquitectura tecnológica. Ahí está la asimetría que alimenta el litigio. Quien diseña el sistema de recomendación no responde del margen del que lo aplica, pero tampoco renuncia a los royalties que ese margen genera.
El riesgo real no es la sanción, es la trazabilidad. Una recomendación registrada, con fecha, local y horario, es un documento. Una conversación entre franquiciados sobre el precio de la hamburguesa, no. Y en un procedimiento judicial los documentos se descubren, se leen en voz alta y se cruzan con los correos internos. Cualquier cadena que haya implantado herramientas de este tipo en los últimos años debería revisar qué guarda y qué prefiere no guardar.
En el plano normativo europeo, el Reglamento de IA no clasifica estos sistemas como de alto riesgo, de modo que la vigilancia queda en manos de la normativa de competencia y de las autoridades nacionales. La CNMC ha mostrado interés en los precios personalizados, y en la opacidad de los algoritmos que los sostienen; el Ministerio de Consumo ha abordado los precios dinámicos desde la perspectiva del usuario. Ninguno de los dos ha abierto expediente a una cadena de restauración. Todavía.
El calendario manda. La decisión sobre la certificación de la acción colectiva determinará si el caso se queda en un susto o se convierte en el primer gran precedente de precios algorítmicos en la restauración estadounidense. La presentación de resultados del cuarto trimestre, prevista para finales de enero de 2027, dará la primera pista de cuánto pesa el asunto en la conversación con los inversores. Por ahora, la compañía sostiene que su IA solo sugiere. El tribunal decidirá si sugerir, a esta escala, es otra cosa.
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