Newsletter
Suscríbete a nuestro Newsletter y entérate de las últimas novedades.
El 23 de agosto de este año, el Departamento de Justicia de Estados Unidos (“DOJ”), en conjunto con 8 estados, presentó una demanda en contra de la empresa de software RealPage por conductas anticompetitivas, tanto en el mercado de arriendo de espacios inmobiliarios, como en el mercado de softwares de recomendación de precios. En el núcleo de esta conducta, se encontraría el uso de herramientas algorítmicas para optimizar la recomendación de precios de propiedades inmobiliarias en arriendo.
La acusación sostiene que RealPage habría atentado contra las secciones 1 y 2 de la Sherman Act, al: (i) compartir información privada de los propietarios de inmuebles (que son competidores entre ellos) a través de su sistema de recomendación de precios; (ii) generar acuerdos verticales con los propietarios para alinear los precios de las propiedades en arriendo y (iii) monopolizar (e intentar monopolizar) el mercado de softwares de manejo de ganancias o revenue management (es decir, de recomendación de precios). En conjunto, estas conductas implicarían una coordinación implícita de precios por parte de RealPage, y eventuales precios supra-competitivos para los arrendatarios.
A continuación, veremos los mecanismos a través de los cuales RealPage consolidaría su esquema anticompetitivo de recomendación de precios y cómo se habría efectuado el abuso denunciado, de acuerdo con el DOJ.
Parte del modelo de negocios de RealPage se centra en la prestación de servicios de recomendación de precios a propietarios de inmuebles, en el mercado de arriendo, mediante softwares que emplean inteligencia artificial (“IA”) para optimizar dicha decisión. Este servicio permitiría responder a las cambiantes condiciones del mercado y, de acuerdo con los demandantes, estaría diseñado para elevar los precios, o bien, citando a empleados de la acusada, “subir la marea” (para que suban todos los barcos).
En la demanda se detallan diversos softwares a través de los cuales RealPage lograría este objetivo. Sin embargo, son dos los que tendrían un rol central en el ilícito alegado: YieldStar y AI Revenue Management o “AIRM” (que sería una versión mejorada de Yieldstar).
Según dan cuenta empleados de RealPage, los algoritmos de AIRM y Yieldstar se destacan por su capacidad de recopilar y procesar grandes cantidades de datos sensibles, tales como el historial de arrendamientos, las características específicas de cada propiedad (p. ej., el número de habitaciones), y las proyecciones de demanda futura. Estos datos, que serían privados e inaccesibles por parte de los competidores de RealPage, se utilizarían no solo para ajustar los precios de las propiedades individuales, sino también para asegurar que los propietarios adopten estrategias de precios alineadas con las de sus competidores (ver notas CeCo: “Algoritmos y colusión: Hoteles en Las Vegas” y “Estudio sobre el mercado del hospedaje en Chile”).
En efecto, según la demanda, los algoritmos de RealPage minimizan las posibilidades de ofrecer descuentos significativos o reducciones de precio, asegurando que los propietarios no entren en una «carrera hacia el fondo» (race to the bottom) en términos de precio, que es típica de mercados altamente competitivos (ver publicaciones CeCo: “Ezrachi y Stucke: Colusión tácita algorítmica en mercados secundarios” y “¿Pueden los algoritmos de precios facilitar la colusión?”).
Una manera en que los softwares de Realpage evitan la “carrera hacia el fondo”, de acuerdo con los demandantes, es la adopción de una banda de precios. Esta se caracterizaría por tener un “piso duro” (hard floor) y un “techo suave” (soft ceiling). Así, los softwares estarían diseñados para garantizar que los precios recomendados no bajen del piso establecido, mientras que el techo permitiría cierta flexibilidad para explorar el máximo recomendado cuando las condiciones del mercado lo permitan.
Otras modalidades que evitan la “carrera hacia el fondo” son el “Modo de Protección de Ganancias” (Revenue Protection Mode), que puede reducir artificialmente la oferta de propiedades para así elevar precios, y el “Modo Vendido” (Sold Out Mode), que ajusta los precios al alza cuando las propiedades se encuentran cercanas a estar completamente ocupadas. Además, los demandantes señalan la existencia de otro mecanismo, llamado “El Gobernador” (The Governor), que controla los cambios diarios en los precios recomendados, específicamente cuando la recomendación se encuentra por debajo de la del día anterior. Es decir, aun cuando el mercado justifique una rebaja de precios, El Gobernador limitaría dicha rebaja (siguiendo la lógica del hard floor).
Todos estos mecanismos no solo ayudarían a mantener los precios altos, sino que también protegen a los propietarios de posibles fluctuaciones en la demanda (que en un contexto competitivo podría provocar bajas en los precios).
Figura 1: Mecanismo de recomendación de precios
Fuente: Elaboración propia en base a la demanda del DOJ.
De esta manera, en base a la operación de todos estos mecanismos, que forman parte del diseño de los softwares de RealPage, los demandantes alegan que su utilización eleva artificialmente los precios del mercado e inhibe la presión competitiva entre los propietarios (clientes de RealPage).
Considerando que los algoritmos solo recomiendan precios, los demandantes acusan que RealPage también realiza esfuerzos adicionales para fomentar la observancia (compliance) de dicha recomendación por parte de los clientes -es decir, que acepten dichas recomendaciones-. Esto, para reforzar la efectividad del algoritmo (mientras más clientes acepten las recomendaciones, se disminuyen los desvíos de la coordinación algorítmica).
Uno de los mecanismos más destacados son las reuniones periódicas de usuarios (user group meetings), organizadas por la acusada para “promover la comunicación entre usuarios”. En estas instancias se discutirían distintas estrategias, tales como el manejo de expiraciones de contratos (para evitar que muchas viviendas expiren de forma simultánea).
Además, RealPage incurriría en esfuerzos para desplegar un equipo que monitorea de cerca el comportamiento de los propietarios con respecto a las recomendaciones algorítmicas. Estos asesores se encargan de “seguir” a los propietarios para que adopten y sigan las recomendaciones de precios que generan los softwares AIRM o YieldStar. En línea con lo anterior, RealPage también promueve la adopción de funciones automatizadas que inciden en la conducta de sus usuarios (propietarios), como la de “auto-aceptar” (auto-accept), que permite que las recomendaciones de precios se apliquen automáticamente sin intervención humana, dentro de ciertos parámetros. La empresa incentiva a los propietarios a activar esta función, asegurando una mayor uniformidad en la implementación de sus recomendaciones de precios y reduciendo la capacidad de sus clientes para ofrecer descuentos o concesiones a los arrendatarios.
Ahora bien, ¿qué beneficio obtendría RealPage al coordinar los precios de sus clientes? De acuerdo con los demandantes, la respuesta es: mantener el poder monopólico en el mercado de provisión de softwares de recomendación de precios, en el cual ostentaría un 80% de participación de mercado.
El DOJ describe que existiría un ciclo de retroalimentación (reflejado en la Figura 1) con respecto al uso de datos exclusivos y la eficacia de su algoritmo de precios: mientras más datos tenga la entidad, mejor será la capacidad de la herramienta para coordinar las estrategias de sus clientes. En este sentido, la conducta de RealPage no solo sería explotativa (reflejada en el alza en de precios), sino que también exclusoria (pues sus competidores no tienen acceso a dichos datos).
Esta dependencia de los datos exclusivos erige barreras de entrada significativas para otros competidores, ya que ningún otro proveedor de software puede ofrecer el mismo nivel de precisión en las recomendaciones de precios. Así, el ciclo de retroalimentación no solo incrementa la rentabilidad de los clientes de RealPage, sino que también limita la competencia, al excluir a otros proveedores de software que no tienen acceso a esa información estratégica.
RealPage ya habría hecho declaraciones en respuesta a las denuncias sobre sus supuestas conductas anticompetitivas. En un documento publicado el 18 de junio, la empresa enumera una serie de argumentos en los que refuta diversas acusaciones similares a la de la demanda.
En primer lugar, la empresa remarca que sus servicios cubren a una proporción mucho menor del mercado de arriendos inmobiliarios que lo que se le acusa. Para el mes de mayo de 2023, afirma servir a menos del 7% de unidades de propiedad en arriendo con sus herramientas Yieldstar o AIRM. Si bien en la demanda este valor no se especifica, sí se afirma, por ejemplo, que RealPage presta servicios a 45 de los 50 propietarios u operadores más grandes del National Multifamily Housing Council.
Con respecto a la libertad de sus clientes para aceptar precios, la firma destaca que sus servicios solo sugieren precios, mas no los imponen. En la misma línea, señalan que no habría consecuencias negativas cuando los clientes no aceptan dichas recomendaciones, y no habría obligaciones contractuales que los sujeten a aceptarlas. Asimismo, afirman que tampoco estaría diseñado para aceptar precios “sobre el mercado” y que tampoco manipulan el número de propiedades disponibles para aumentar artificialmente los precios.
Por último, respecto a los datos, RP afirma que toda la información se encontraría anonimizada y de forma agregada, lo cual estaría en línea con las leyes antimonopolio, pues no compartirían la información precisa de cada competidor. Sin embargo, esto no parece resolver el potencial problema de coordinación, ya que, como señalan Ezrachi y Stucke, en un esquema de colusión tipo hub-and-spoke no es necesario que los spokes tengan acceso a los datos individualizados para que se facilite la colusión.
