El efecto señuelo puede hacernos gastar y consumir más de lo que realmente necesitamos. Cuando hay una opción señuelo, tendemos a tomar decisiones basándonos menos en qué opción se adapta mejor a nuestros propósitos y más en lo que nos parece la opción más ventajosa.

Por desgracia, seguir nuestra intuición no siempre significa que estemos tomando la decisión más inteligente. La mayoría de las veces, el efecto señuelo nos lleva a elegir una alternativa más costosa que, en realidad, no aporta beneficios adicionales.

En otras palabras, lo que parece un buen negocio en el momento, a menudo no merece la pena al final.
Imagina que estás haciendo una fila en el cine para comprar palomitas. No tienes mucha hambre, así que piensas comprar una bolsa pequeña. Cuando llegas al puesto, ves que la pequeña cuesta 150 pesos y la jumbo cuesta 200. No necesitas una palomita grande, pero acabas comprándola de todos modos porque económicamente es mucho mejor que la mediana.

En este ejemplo del efecto señuelo, podemos considerar las palomitas grandes como el objetivo que el cine quiere que compre, mientras que las palomitas pequeñas son su competidor.

Al añadir las palomitas pequeñas como señuelo, ya que sólo cuesta 50 pesos más que la grande, el cine te convence persuasivamente para que ceda y compre las grandes.

En el momento de escribir estas líneas, el software de IA no está diseñado para manipular intencionadamente a los consumidores utilizando el efecto señuelo.

Sin embargo, las recomendaciones de aprendizaje automático pueden provocar inadvertidamente un dominio asimétrico de todos modos.

Por ejemplo, los servicios de streaming como Netflix Max y oros tienen sistemas generados por IA que personalizan las sugerencias de películas. Si una recomendación es peor que el resto, como un género que normalmente nunca te gustaría, puede que te anime a ver las otras sugerencias como mejor adaptadas y a escucharlas en su lugar.