Il momento migliore per comprare un biglietto aereo non esiste

Esisteva, forse: ma poi sono arrivate l'intelligenza artificiale e la cosiddetta "tariffazione iperdinamica"

(David McNew/Getty Images)
(David McNew/Getty Images)

Da anni circolano teorie, calcoli, studi, prove empiriche su quale sia il momento migliore per comprare un biglietto aereo: quali giorni, quali ore e soprattutto quanto tempo prima del viaggio. In effetti, fino a qualche tempo fa esistevano certi momenti in cui i biglietti aerei costavano molto meno. Ma le cose sono cambiate: il New York Times spiega infatti che ora vengono usati software che sfruttano l’intelligenza artificiale per analizzare tantissime informazioni di vario tipo, così da ricalibrare i prezzi in base a quelle informazioni. Il risultato è che i prezzi vengono cambiati anche decine di volte al giorno, in una pratica nota come hyperdynamic pricing, tariffazione iperdinamica.

Angela Zutavern, direttrice generale della società di consulenza tecnologica  AlixPartners e autrice del libro The Mathematical Corporation, ha spiegato al New York Times che fino a un po’ di tempo fa chi metteva in vendita biglietti aerei (o anche stanze d’albergo) si basava su poche e semplici informazioni: quando è alta o bassa stagione, quando la domanda era stata più intensa in passato, quanti sono i biglietti venduti (o le camere prenotate) in un certo momento. Sempre con il generale obiettivo di riempire il più possibile ogni aereo o albergo, cercando di farlo pagare il più possibile.

I nuovi software e le intelligenze artificiali permettono invece di analizzare molti più dati, in molto meno tempo. Oltre ai dati tradizionali, ora si guardano informazioni su eventuali grossi eventi in un determinato luogo (un concerto, un torneo sportivo, una manifestazione), sul meteo, sulle ricerche fatte su Google e sui post fatti sui social. È ovviamente prevedibile, anche senza intelligenza artificiale, che molte persone potrebbero voler volare in Giappone per le Olimpiadi, ma i nuovi software riescono a vedere anche cose più piccole e a incrociare tra loro tanti dati diversi.

Zutavern ha spiegato che con i nuovi sistemi gli hotel, le agenzie di viaggio e le compagnie aeree «possono fare cambi frequentissimi, anche solo per sperimentare l’impatto di certi cambi di prezzo». Il New York Times cita stime fatte da Hopper, un’app che prova a prevedere i prezzi dei biglietti aerei: dicono che i prezzi su una tratta come New York-Londra possono cambiare fino a 70 volte in sole 48 ore. Theresa van Greunen, vicepresidente che si occupa di comunicazione per diverse grandi catene alberghiere, comprese Marriott e Hilton, ha detto che tutte le catene con cui lavora, comprese le più piccole, usano sistemi basati sulle intelligenze artificiali.

Più che chiedersi se sistemi di questo tipo vadano usati, le società interessate si stanno in realtà chiedendo quale sia il software migliore da usare. Ci sono anche casi, scrive il New York Times, «di aziende che lavorano nel settore dei viaggi che stanno direttamente comprando aziende tecnologiche, per diventare subito competitive da quel punto di vista».

Nonostante tutto, c’è chi ancora si ostina a provare a battere il sistema. O meglio, conviverci. Una possibilità è tenere traccia di tutte le oscillazioni di prezzo – come si può fare, per esempio, con i prodotti in vendita su Amazon – e, quando possibile, se il prezzo scende, cancellare una prenotazione e rifarla subito dopo al prezzo più basso. È possibile, e già sta succedendo, che le aziende che offrono servizi di questo tipo possano però applicare piccole commissioni, attenuando quindi l’eventuale risparmio.

Il consiglio, per provare a tenere testa alle intelligenze artificiali, è sempre prenotare camere e biglietti che possano essere rimborsati o cambiati di ora e data, anche se biglietti di questo tipo costano un po’ più di quelli non rimborsabili. Oppure, scrive il New York Times, tornare a fare quello che con Internet fanno sempre meno persone: cioè provare a passare dalle agenzie di viaggio, le cui tariffe agevolate a volte possono risultare convenienti.

Con il passare del tempo sarà comunque sempre più difficile vincere contro le intelligenze artificiali. Wilson Pang, direttore tecnico dell’azienda di dati Appen, ha spiegato che per ora le intelligenze artificiali se la cavano ottimamente con i dati “strutturati”, cioè numerici e facili da interpretare (le temperature, o le prenotazioni effettuate in un determinato giorno). Ci sono invece grandi margini di miglioramento per i dato “non strutturati”: quelli meno analitici, come una fotografia o una recensione, in cui per esempio bisogna cogliere il senso (e magari il sarcasmo) di certe parole.