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*Esta nota corresponde a una traducción al español de esta publicación original de Promarket.org, de fecha 23 de mayo de 2023. Esto se realiza en el marco de un convenio de re-publicación suscrito entre CeCo y ProMarket (Stigler Center, University of Chicago Booth School of Business).
Los algoritmos de precios han demostrado tener el potencial tanto de ayudar como de dañar a la competencia. Nuestra nueva serie, Computational Antitrust, explora cómo los algoritmos pueden favorecer la colusión tácita, permitiendo a los competidores establecer precios a niveles anticompetitivos sin la asistencia activa de un humano. Esta serie introducirá la teoría legal y económica detrás de la colusión algorítmica, explorará sus riesgos teóricos y empíricos para la competencia, y discutirá lo que los reguladores pueden y deben hacer para proteger la competencia y a los consumidores de esta tecnología en rápida evolución.
Antonio Capobianco, subdirector de la División de Competencia de la OCDE y uno de los autores del informe de la OCDE 2023 sobre competencia y colusión algorítmica, inicia nuestra serie con una explicación de los riesgos que los algoritmos y la inteligencia artificial representan para la competencia y cómo los reguladores pueden abordar el cambiante paradigma de competencia. Vuelve el próximo martes para nuestra próxima nota.
Nadie cuestionaría que un precio fijado por competidores en una sala llena de humo es contrario a la ley. ¿Pero qué ocurre con los precios fijados por algoritmos? ¿Deben ser sancionados también? ¿Están realmente los servidores y las nubes reemplazando las salas llenas de humo? ¿Pueden los algoritmos excluir a competidores o explotar a los consumidores? ¿Están las autoridades de competencia y los reguladores bien equipados para lidiar con los posibles riesgos de competencia planteados por los algoritmos y la inteligencia artificial (IA)?
Este artículo explora algunas de las preguntas que la creciente diseminación y uso de algoritmos están generando en el mundo del derecho de la competencia, incluyendo los desafíos para la aplicación de las leyes de competencia y si acaso las leyes actuales están preparadas para abordarlos.
No cabe duda de que la llegada de los algoritmos y la IA ha cambiado nuestras vidas de una manera que era inimaginable hace solo unos años, y aún no hemos visto el impacto total que estas tecnologías tendrán. Los algoritmos han revolucionado la forma en que tomamos decisiones, desde viajar hasta comprar, y recopilar y procesar información. La analítica predictiva está en el núcleo del pronóstico del clima, la gestión del tráfico y de servicios financieros, los avances en la atención médica y mucho más.
Al igual que nosotros, las empresas están integrando algoritmos e IA en la forma en que toman decisiones comerciales. Ayudan a las empresas a optimizar los procesos de negocio, a mejorar la producción y distribución, y a hacer mejoras a los productos existentes o desarrollar nuevos. Y hacen todo esto en cuestión de segundos, asegurando decisiones comerciales óptimas para las cuales los humanos invertían mucho más tiempo y esfuerzo.
Sin duda, los algoritmos han beneficiado a la sociedad, pero varios han comenzado a preocuparse por sus efectos negativos, incluyendo sus efectos para los consumidores. Los críticos se preguntan si los algoritmos y la IA están ajustando la forma en que accedemos e internalizamos la información para así influir en nuestras decisiones, no solo como consumidores sino también como ciudadanos y votantes.
Naturalmente, las autoridades de competencia de todo el mundo se han centrado en cómo las empresas, especialmente las competidoras, pueden usar la IA y los algoritmos de precios para socavar la competencia. Hasta la fecha, las autoridades de competencia han tomado pocas acciones contra las empresas que utilizan algoritmos para facilitar prácticas anticompetitivas. Sin embargo, muchos estudios han explorado las teorías del daño algorítmico para mostrar cómo las empresas competidoras pueden usar algoritmos para lograr resultados colusorios (efectos coordinados) o permitir que las empresas dominantes participen en comportamientos exclusorios o explotativos (efectos unilaterales).
La primera pregunta relevante es si estamos observando un fenómeno marginal o una preocupación generalizada que requiere la atención del gobierno. La respuesta corta es que no hay datos exhaustivos sobre firmas que estén utilizando algoritmos e IA para propósitos de precios. Las autoridades de competencia, especialmente en Europa, han encuestado a empresas que tienen una fuerte presencia online en su respectiva jurisdicción, pero estos estudios son demasiado pocos y se basan en muestras relativamente pequeñas, por lo que no proporcionan evidencia concluyente sobre la prevalencia de los algoritmos de precios. Dicho esto, los estudios sugieren que: (i) una minoría de empresas utiliza algoritmos para monitorear los precios de los competidores (pero eso es una mayoría de empresas con presencia online); (ii) de las cuales, la mayoría ajusta sus precios manualmente, o bien, utiliza un algoritmo de precios dinámicos para recomendaciones de precios, mientras que solo una pequeña proporción utiliza un algoritmo para actualizar automáticamente sus precios; y (iii) no parece haber mucha evidencia de precios personalizados (i.e., precios ajustados en función de las características personales del consumidor). Por otro lado, hay evidencia que sugiere que el uso de algoritmos de precios está aumentando rápidamente.
Las preocupaciones con los algoritmos de precios se basan en su capacidad para facilitar la coordinación anticompetitiva de precios (colusión). Una de las limitaciones de la colusión tradicional y explícita es que una empresa coludida puede bajar su precio respecto al precio acordado, ganando así participación de mercado frente a sus competidores. Al acceder a los datos de precios disponibles, los algoritmos pueden detectar y responder rápidamente a las desviaciones de precios, reduciendo el incentivo para que las empresas bajen sus precios y haciendo la colusión explícita entre empresas más estable. Los algoritmos pueden reforzar la efectividad de los acuerdos tipo «hub y spoke» que utilizan el mismo software de precios de terceros para facilitar los alineamientos de precios. Finalmente, los algoritmos más sofisticados pueden usar información pública para auto-aprender de manera autónoma y conducir a una colusión tácita con poca o ninguna instrucción humana.
Hasta ahora, el debate sobre las consecuencias de los algoritmos se ha centrado principalmente en la colusión algorítmica. Sin embargo, las empresas dominantes también pueden usar algoritmos para realizar, de manera más efectiva, conductas abusivas. Estos riesgos potenciales se refieren a la conducta exclusoria algorítmica (como la auto-preferencia; precios predatorios; descuentos; y venta atada y empaquetamiento) y la conducta explotativa algorítmica (como precios excesivos). Las autoridades de competencia rara vez han investigado la conducta exclusoria o explotativa algorítmica, con la excepción de la auto-preferencia: el caso de Google Shopping, de la Comisión Europea, proporciona un ejemplo de cómo una empresa dominante puede usar la auto-preferencia como una estrategia de apalancamiento para perjudicar el acceso de terceros competidores al mercado.
Algunos pensadores de derecho de la competencia sugieren que los algoritmos y la IA nos exigen revisitar las suposiciones acerca cómo se comportan las empresas y los consumidores, que son la base de la mayoría de las leyes de competencia. En general, las agencias de competencia estiman que la mayoría de las teorías del daño algorítmico pueden ser capturadas por la ley de competencia. La posible excepción es la colusión algorítmica autónoma, respecto a la cual algunos argumentan que el enfoque actual de la ley sobre la colusión explícita y la comunicación entre competidores puede no ser suficiente en casos donde los humanos no están directamente involucrados, advirtiendo una posible brecha en la aplicación de la ley.
Los gobiernos han estado buscando más allá de la aplicación tradicional de las leyes de competencia, para encontrar respuestas efectivas a las amenazas de la IA y los algoritmos de precios para la competencia. Estas incluyen intervenciones regulatorias ex-ante destinadas a diseñar algoritmos de una manera tal que estos eviten la colusión tácita, y a adoptar medidas regulatorias para reducir los precios a niveles competitivos si acaso estos aumentan a niveles de colusión tras la introducción de algoritmos de precios. Otra propuesta regulatoria consiste en que el gobierno solicite a un proveedor que adopte un algoritmo disruptivo, para que actúe como un maverick efectivo y cobre un precio más bajo potencialmente competitivo, creando así un ruido en el lado de la oferta y perturbando cualquier coordinación algorítmica. Finalmente, un regulador podría exigir la aplicación de un desfase en el tiempo de respuesta de los algoritmos de precios a las condiciones del mercado, o bien, congelar el precio de un proveedor en cada período (i.e., el proveedor con el precio más bajo), lo que incentivaría a otros proveedores a fijar precios por debajo de dicha empresa para así capturar capacidad extra. Algunos también sugieren el uso de medidas innovadoras basadas en el mercado, como la promoción del uso de algoritmos por parte de los consumidores para perturbar los esquemas de colusión algorítmica, por ejemplo, a través de la agregación de la demanda, aumentando así los incentivos para las desviaciones del cártel.
Investigar cómo funciona un algoritmo para evaluar su riesgo competitivo es complejo y desafiante para los reguladores, dada la sofisticación de los algoritmos. Pero esto no es imposible, especialmente si a los reguladores se les concede acceso al algoritmo y/o al conjunto de datos subyacente. Aplicar técnicas de investigación en algoritmos puede ser altamente complejo, lo que requiere que los reguladores estén equipados con habilidades especializadas y expertise. Un número de autoridades de competencia ya han comenzado a instalar unidades de datos, contratando científicos de datos y expertos en tecnología para asistir a las unidades de investigación en casos de enforcement digital.
Mientras que algunas autoridades de competencia ya están utilizando estas habilidades para hacer ingeniería reversa y entender los algoritmos de las empresas, es a través de la auditoría algorítmica que los reguladores pueden realmente descubrir los objetivos, funcionamientos y resultados de los algoritmos potencialmente dañinos. La auditoría algorítmica puede tomar diferentes formas, como revisar la documentación de gobernanza, testear los outputs de un algoritmo o inspeccionar su funcionamiento interno. Hay varios enfoques posibles para las auditorías de algoritmos, con algunos desarrollos prometedores provenientes de la literatura de la IA explicable. Aunque no es una solución mágica, especialmente dada la complejidad de algunos algoritmos, ha habido avances considerables en técnicas que permiten a los reguladores entender por qué y cómo los algoritmos toman decisiones.
Si el acceso a los algoritmos no es posible para fines de auditoría, los reguladores también pueden recurrir a los sandbox regulatorios, que permiten a las empresas probar nuevos algoritmos y abordar cualquier daño potencial en un ambiente regulatorio seguro. A menudo, estos sandboxes incluyen mecanismos destinados a garantizar los objetivos regulatorios generales, incluyendo el derecho de la competencia o la protección del consumidor, y generalmente son organizados y administrados caso a caso por las autoridades sectoriales relevantes. Los sandboxes regulatorios han surgido en una variedad de sectores, notablemente en finanzas pero también en salud, transporte, servicios legales, aviación y energía.
Los algoritmos y la IA están permeando cada vez más nuestras vidas, y pueden tener considerables efectos pro-competitivos y mejoras de eficiencia que pueden aumentar los estándares de vida. Sin embargo, los algoritmos también pueden ser utilizados por las empresas para perjudicar la competencia. Esto incluye conductas coordinadas, a través de la colusión algorítmica, pero también conductas unilaterales para excluir a competidores y explotar directamente a los consumidores. Las autoridades de competencia se enfrentan cada vez más a casos que involucran algoritmos, y esta tendencia solo aumentará en el futuro. En lugar de tratar estos algoritmos complejos como cajas impenetrables, las autoridades deben seguir invirtiendo en conocimientos y habilidades para entender cómo funcionan. Si bien los marcos jurídicos de competencia ya están en su mayoría preparados para abordar los desafíos planteados por los algoritmos y la IA, las nuevas herramientas de investigación (como la auditoría algorítmica) y las nuevas herramientas de detección (como los sandbox algorítmicos) ayudarán a las autoridades de competencia y a los reguladores a mantenerse a la vanguardia en un mundo donde los algoritmos y la IA seguirán proliferando.
*Antonio Capobianco es el subdirector de la División de Competencia de la OCDE. Es responsable de los procedimientos del Comité de Competencia de la OCDE y de otras líneas de trabajo de la División. Antes de unirse a la OCDE en 2007, fue asesor en el Departamento de Competencia de WilmerHale LLP, con sede en Bruselas. También pasó tres años con la autoridad de competencia italiana. Capobianco ha escrito varios artículos sobre temas de competencia publicados en las principales revistas de derecho internacionales especializadas en derecho de la competencia, y ha sido coautor de libros sobre el derecho y la economía de la competencia italiana y europea. Habla regularmente en conferencias internacionales sobre materias de competencia y regulación. Se graduó en derecho en la L.U.I.S.S. – Guido Carli en Roma y tiene títulos de LL.M. de la Facultad de Derecho de la Universidad de Nueva York y del Instituto de Estudios Europeos de la Université Libre de Bruxelles.
*Los artículos representan las opiniones de sus escritores, no necesariamente las de la Universidad de Chicago, la Booth School of Business, o su facultad.
*Esta traducción al español fue realizada con el apoyo de la herramienta Chat GPT, de Open AI.
