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En esta nota, revisamos los argumentos de una acción de clase (class action) presentada el 25 de enero del 2023, por dos personas naturales en contra de un grupo de hoteles y dos empresas desarrolladoras de un algoritmo de recomendación de precios. Este caso -que recién comienza su etapa de discusión ante la Corte del Distrito de Nevada- muestra los desafíos que presenta el uso de este tipo de algoritmos para el derecho de la competencia.
Existe extensa investigación económica que ha estudiado cómo el uso de algoritmos de fijación de precio conduce a efectos anticompetitivos (p. ej., ver trabajo experimental de Calvano et al., 2020).
El año 2019, la Autorité de la Concurrence francesa y la Bundeskartellamt alemana publicaron un estudio en donde abordaron los potenciales peligros competitivos del uso de algoritmos, enfocándose particularmente en los riesgos de colusión (ver nota CeCo “Algoritmos y competencia”: autoridades de Alemania y Francia lanzan nuevo estudio”).
En su estudio, las agencias de competencia europeas lograron identificar tres escenarios: (i) utilización de los algoritmos como herramienta de monitoreo de un acuerdo colusorio preexistente; (ii) colusión orquestada directamente por un algoritmo; y (iii) algoritmos desarrollados por un tercero que coordinan una colusión.
En el primer escenario (i), los algoritmos son utilizados como colaboradores o facilitadores de la colusión. Es decir, el acuerdo colusorio ya fue adoptado por un conjunto de personas naturales, y se diseña un algoritmo para monitorear el cumplimiento de dicho acuerdo (ver columna de M. Cerda “¿Pueden los algoritmos de precios facilitar la colusión?”).
En el segundo escenario (ii), no existe un acuerdo colusorio entre las empresas. Cada una ha diseñado e implementado su algoritmo de forma unilateral y, sin embargo, la operación de este termina alineando su comportamiento en el mercado. En otras palabras, la colusión se produciría “por casualidad”. La calificación jurídica de este escenario es compleja pues desafía los límites entre un acuerdo colusorio (ilícito) y el paralelismo consciente (lícito).
Por último, en el tercer escenario (iii), los competidores no interactúan directamente, pero consiguen un resultado colusorio a través de la utilización común de una plataforma o algoritmo desarrollado y suministrado por un tercero. De este modo, si las empresas, conscientemente, utilizan un mismo algoritmo con sus competidores, la conducta puede tomar la forma de un hub-and-spoke (siendo el hub la empresa desarrolladora del algoritmo).
Relacionado con este último escenario, el 25 de enero del 2023, Richard Gibson y Heriberto Valiente (ambos viajeros regulares a Las Vegas) presentaron una acción de clase ante la Corte del Distrito de Nevada (en adelante, “la Demanda”), en contra de: (i) Caesars Entretainmment, (ii) Treasure Island, (iii) Wynn Resorts Holdings, (iv) MGM Resorts International (en adelante, “Operadores Hoteleros”), (v) Cendyn Group, y (vi) Rainmaker Group (estas últimas, desarrolladoras de software).
Los demandantes afirman que los Operadores Hoteleros habrían arribado a un acuerdo colusivo para aumentar el precio de las habitaciones de distintos hoteles de Las Vegas, mediante el uso simultáneo de tres algoritmos desarrollados por Rainmaker Group, y comercializado por su controlador, Cendyn.
Estos algoritmos agrupan información (no pública) suministrada por los Operadores Hoteleros en tiempo real, relativa al precio y ocupación de las habitaciones. En base a dicha información, los algoritmos entregan recomendaciones a los Operadores Hoteleros para fijar precios.
El acuerdo, según los demandantes, viola el artículo 1 de la Sherman Act, ya que los Operadores Hoteleros se “involucraron en un contrato continuo, combinación o conspiración para restringir irrazonablemente el comercio” (párr. 87 de la Demanda). Este acuerdo consiste en “utilizar los algoritmos de fijación de precios proporcionados por Rainmaker Group, que han provocado que los demandantes paguen cantidades infladas por habitaciones de hoteles en el mercado del Strip de Las Vegas” (párr. 88 de la Demanda).
El mercado geográfico en cuestión es el de “Las Vegas Strip”, que corresponde al sector de Las Vegas que concentra los hoteles-casinos más importantes, y que agrupa distintos tipos de atracciones (p ej., acceso a casino, conciertos, eventos, y sector de compras). Según se indica en la Demanda, las 4 millas que engloban a Las Vegas Strip es un mercado relevante por sí solo, y los distintos tipos de alojamiento que se ofrecen en otras zonas de la ciudad de Las Vegas (fuera del Strip), no son considerados sustitutos por los clientes o huéspedes.
Existen aproximadamente 30 hoteles en el Strip, y los Operadores Hoteleros demandados controlan al menos 20 de ellos. A su vez, según cifras del mismo Rainmaker, el 90% de los hoteles en el Strip de Las Vegas utilizan los algoritmos cuestionados en la Demanda (párr. 7 de la Demanda).
Ahora bien, el mercado de Las Vegas Strip tendría características propias o “plus factors” que favorecen la formación y mantención de un cartel. Estos son: altas barreras de entrada, concentración, demanda inelástica, fungibilidad e intercambios de información.
En primer lugar, respecto a las barreras de entrada, la Demanda se apoya en el artículo de David G. Schwartz, titulado “Concentration on the Las Vegas Strip: An Exploration of the Impacts”. En él, el profesor de la Universidad de Nevada sugiere que el alto costo de adquirir una propiedad, de levantar la infraestructura, de mantener las edificaciones y de cumplir la normativa regulatoria, representan barreras de entrada significativas para nuevos competidores.
A modo de ejemplo, Resorts World es el último hotel que abrió en el Strip de Las Vegas (2021). Su construcción comenzó el año 2007 y se estiman que los costos bordearon los 4 billones de dólares. Antes de la inauguración de este hotel, el último que se abrió fue el Cosmopolitan, el año 2010.
En segundo lugar, la Demanda señala que la concentración del mercado de hoteles en el Strip de Las Vegas es un factor importante a considerar. Además, según el estudio de Schwartz ya mencionado, solo tres operadores (Caesar’s Palace, Wynn, MGM Grand) —todos clientes de Rainmarker e incluidos en la Demanda— controlaban, el año 2012, el 59% del mercado.
En tercer lugar, la demanda de habitaciones de hoteles en Las Vegas es relativamente inelástica. Según Schwartz, la disposición a pagar del público objetivo que asiste al Strip es muy alta, y no es muy sensible a cambios en el precio de las habitaciones. Por lo tanto, alzas artificiales en el precio (debido a la colusión), no tendrían impactos importantes en la demanda (para profundizar, ver nota CeCo “Econometría para abogados: el mínimo para sobrevivir en libre competencia”).
En cuarto lugar, las habitaciones de los hoteles (en el Strip), serían intercambiables (o “fungibles”) entre sí. Es decir, luego de controlar por distintas características de la habitación (p. ej., tamaño, ubicación, comodidades), los clientes pueden decidir alquilar habitaciones de distintos Operadores Hoteleros.
Por último, la Demanda indica que Rainmaker y los Operadores Hoteleros participan en varios seminarios y conferencias, en donde intercambian conocimiento e ideas para analizar las mejores herramientas y prácticas para fomentar el turismo en la zona. Este constante contacto que existe permite un monitoreo estable para que un potencial acuerdo permanezca en el tiempo.
En un mercado competitivo, los operadores hoteleros fijan el precio de las habitaciones de forma independiente, en función de su propia evaluación sobre cuál es la mejor estrategia para competir con los otros operadores.
Cabe tener presente que la industria hotelera se caracteriza por ser un sector intensivo en capital, requiriendo una gran inversión inicial para construir la infraestructura necesaria (tal como se mencionó más arriba sobre las barreras de entrada)). Luego, esta inversión se recupera (con retorno) a través del alquiler de las habitaciones.
Bajo este modelo, cualquier habitación de hotel vacía es una pérdida de ingresos. Por lo tanto, en un mercado competitivo, un operador hotelero intentará que cada habitación del hotel esté alquilada la mayor cantidad de tiempo posible, y para esto otorgará concesiones o reducirá el precio. En otras palabras, bajo los fundamentos de oferta y demanda, los operadores hoteleros intentarán maximizar la ocupación de sus propiedades.
Sin embargo, es necesario recordar que esto es solo un modelo teórico. En la práctica, es difícil encontrar habitaciones a un precio por debajo del promedio de la industria, los hoteles intentan compensar el estándar del servicio (con precios elevados) y la ocupación de las habitaciones.
Por último, los hoteles en el Strip de Las Vegas, generalmente, son hoteles/casinos, y los Operadores pueden mantener habitaciones desocupadas y compensar las pérdidas de esta desocupación de habitaciones con los ingresos que les reporta las otras actividades que pueden encontrar los huéspedes en el Strip.
Rainmaker Group entrega 3 algoritmos, con distintas funcionalidades, que son utilizados por los Operadores Hoteleros: (i) GuestRev, (ii) RevCaster, y (iii) GroupRev.
GuestRev está diseñado específicamente para el mercado de hoteles/casino. El algoritmo entrega recomendaciones de precios a los clientes (los Operadores de Hoteles) para asignar el valor a las distintas habitaciones. Al respecto, “Borgata”, un hotel operado por MGM, recomienda el algoritmo en la página de Cendyn, indicando que antes de GuestRev “la mayoría de los hoteles/casino ofrecían dos tipos de tarifas: Una premium para jugadores altamente calificados, y tarifas estándar para todos los demás huéspedes. Ahora, GuestRev usa los datos de los competidores de Borgata, y realiza continuamente más de 75 ecuaciones para llegar a las tarifas correctas en el momento correcto” (ver el comentario aquí).
Por otro lado, RevCaster es una herramienta de comparación de precios que permite a los clientes monitorear y responder a los precios de la competencia. Daniel Wise, presidente de RevCaster, el año 2015, indicó que los clientes que utilizan el algoritmo “conocen las tarifas y la disponibilidad en todas las propiedades en su mercado y también su posición promedio con respecto a la competencia” (ver nota de prensa aquí).
Por último, GroupRev es otro algoritmo de precios, pero este pronostica la demanda de clientes que reservan en grupos (p. ej., grupos de diez o más). Comúnmente es utilizados para pronosticar la demanda de clientes que asisten a conferencias o convenciones. Las estimaciones de Rainmaker indican que optimizar el pronóstico grupal de huéspedes aumentarían los ingresos de los operadores hoteleros en un 2-3%.
En resumen, los tres algoritmos que proporciona Rainmaker Group están destinados específicamente para aumentar las ganancias de los operadores de hoteles. Sin embargo, el aumento de estas ganancias se realizaría asignando tarifas por sobre las competitivas, dejando algunas habitaciones sin utilizar y sabiendo que los otros actores de la industria (que también utilizan el algoritmo) también mantendrán tarifas elevadas y habitaciones sin utilizar.
De acuerdo a la Demanda y volviendo al ejemplo del mercado competitivo, si los operadores hoteleros maximizan sus ganancias ocupando la mayor cantidad de habitaciones, una estrategia como la que propone el algoritmo no sería factible, ya que un competidor podría bajar el precio de una habitación marginalmente (en jerga económica, “tan solo 1 unidad”) con respecto a la de su competidor, y así capturar la demanda (el potencial huésped) y ocupar la habitación de su hotel.
No es extraño pensar en que distintas empresas utilicen cualquier innovación o avance tecnológico para maximizar sus ingresos o ganancias. El problema anticompetitivo surge cuando el algoritmo es utilizado para ocultar un acuerdo entre distintas empresas, de la misma forma que bajo una colusión en esquema hub-and-spoke (en donde un tercero, de forma indirecta, coordina los distintos tipos de acuerdos).
En la actualidad, de manera más sofisticada, lo que se demanda es que los Operadores de Hoteles están subcontratando sus decisiones de fijación de precios a un agente externo común, que proporciona servicios de fijación de precios algorítmicos.
Además, la “alimentación” del algoritmo, es decir, la información con la que se nutre Rainmaker para que sus productos generen las recomendaciones de precios, es entregada directamente por sus clientes (los Operadores de Hoteles).
Por lo tanto, cada Operador de Hoteles comunica su estrategia de fijación de precios a Rainmaker, el cual programa su algoritmo para reflejar la estrategia de fijación de precios de la empresa. Pero, según se afirma la Demanda, debido a que el mismo proveedor externo ahora tiene información confidencial sobre la estrategia de múltiples competidores, puede programar su algoritmo para maximizar los precios en toda la industria, lo que provoca un precio por sobre el competitivo.
El análisis y seguimiento de este caso nos lleva a reflexionar hasta qué punto los algoritmos están dañando la competencia y cuál es el límite de lo permitido. ¿Están realmente las agencias de competencia dotadas de facultades y conocimiento para enfrentar los riesgos anticompetitivos que plantea la era digital?
Las leyes antimonopolio no permiten que los competidores intercambien directamente información confidencial para estabilizar o controlar los precios de una industria, y también prohíben el uso de un intermediario para facilitar el intercambio de información comercial confidencial. Pero, llevando el uso de los algoritmos a otra arista, el caso de Uber u otras aplicaciones de economía colaborativa, ¿no plantean acaso riesgos similares?
Teóricamente, los conductores de Uber son potenciales competidores que, de forma voluntaria, acuerdan un precio (asignado por un algoritmo). Si el mercado relevante en cuestión es el transporte de pasajeros, los conductores podrían formar, en palabras de Salil K. Mehra un “tecno-cartel”. El mismo autor, en su trabajo “Antitrust and the Robo-Seller: Competition in the Time of Algorithms”, se pregunta hasta qué punto los algoritmos de fijación de precios pasan de ser neutrales a anticompetitivos.
Aún no sabemos si la arquitectura actual del régimen de competencia a nivel mundial está preparada para evitar que el uso de este tipo de herramientas no afecte la competencia. Al respecto, revisa la investigación CeCo de G. Sossa “Algoritmos: Una mirada al presente del derecho de la competencia” y la nota CeCo “La complejización de la libre competencia bajo mercados inciertos”).
*Las citas extraídas de la Demanda que se incluyen en esta nota fueron traducidas al español por el autor.
** Hasta el cierre de esta nota, la única respuesta de los demandados la realizó MGM Resorts indicando que “los reclamos contra MGM Resorts son fácticamente inexactos y tenemos la intención de defendernos enérgicamente contra estos reclamos sin mérito”. Las otras partes de la Demanda no se han pronunciado al respecto (ver nota de prensa aquí).
