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Los efectos de red describen el impacto que tiene la entrada de un nuevo usuario de un producto o servicio, o de un nuevo participante en una interacción, sobre el valor que los otros usuarios —o participantes— le asignan al producto, servicio, o interacción (Belleflamme & Peitz, 2021).
En los últimos años, los efectos de red se han vuelto muy importantes en distintos sectores de la economía, especialmente en el de las plataformas digitales (Berry et al., 2019). En términos generales, esta tendencia se debe a que, en muchos mercados, los agentes que participan en él no solo se ven beneficiados por el producto o servicio que adquieren, sino que también por las interacciones que establecen con otros consumidores o agentes del mercado.
Los agentes que integran un mercado —“usuarios”—, forman una “red” que conecta a unos con otros (Belleflamme & Peitz, 2021). Las interacciones entre usuarios generan efectos externos; es decir, la manera en que un agente interactúa con los demás afecta el bienestar del resto de los participantes. La existencia de estos efectos hace que estas interacciones sean difíciles de administrar. Esto ha dado origen a lo que actualmente se conoce como una plataforma. Así, una plataforma se define como una entidad que permite la interacción entre dos o más usuarios, generando valor a partir de dichas interacciones (Belleflamme & Peitz, 2021).
Como los efectos de red son impactos externos, es importante distinguir entre el agente que genera el efecto (“emisor”) y el que se ve afectado por este (“receptor”). Cuando el emisor y receptor pertenecen a un mismo grupo de agentes, se habla de efectos de red intragrupo o directos (“within-group network effect”). En cambio, cuando el emisor y receptor provienen de distintos grupos, se habla de efectos de red intergrupo o indirectos (“cross-group network effect”).
Los efectos de red pueden ser positivos o negativos. Los positivos se producen cuando un producto es más valioso para el usuario cuantos más usuarios adopten el mismo producto o productos compatibles. Los economistas suelen referirse a este fenómeno como una externalidad positiva, pues los consumidores que se integran a la red de usuarios de un producto se ven beneficiados por la existencia de consumidores que ya formaban parte de la red (EC, 2022). A la inversa, los efectos de red negativos se producen cuando un producto es menos valioso para el usuario cuantos más usuarios adopten el producto (generando así una externalidad negativa).
Algunos ejemplos de efectos de red positivos son las normas sociales, el lenguaje, y los dispositivos de comunicación. En este sentido, mientras más personas utilicen estas formas de comunicación, mayor será la utilidad que dichas personas obtengan de su uso. Paralelamente, un típico ejemplo de efecto de red negativo es el tráfico vehicular. Mientras más conductores se ubiquen en una misma calle al mismo tiempo, mayor será el tráfico y, por ende, la utilidad que obtienen todos los conductores al usar esa red vial es menor.
En un sentido amplio, los efectos que genera una red en un individuo pueden depender de las personas con quienes éste interactúa en la red, o bien, de su identidad. Por un lado, en el ejemplo de los medios de comunicación, la persona se verá beneficiada por el uso de una red siempre y cuando ésta también sea utilizada por aquellas personas con las que le interesa interactuar. Por otro lado, en casos como la industria de la moda, puede haber personas que se sientan beneficiadas por sentirse parte de un estilo de vestir; mientras que otras personas pueden preferir tener gustos distintos a los de la mayoría.
La presencia de efectos de red hace que las decisiones de los usuarios sean interdependientes. En ocasiones, la presencia de efectos de red positivos puede crear un tipo de reforzamiento positivo que se conoce como “bucle de atracción” (en inglés, “attraction loops”). Los bucles de atracción surgen cuando un aumento de usuarios en una determinada red hace que participar en dicha red se vuelva más atractivo, incentivando a que una mayor cantidad de personas se integren a ésta, y así sucesivamente.
Un buen ejemplo de un efecto de red intra-grupo donde se producen bucles de atracción es el uso de la aplicación “Waze”. “Waze” es una aplicación de tráfico y navegación GPS creada para dispositivos móviles. El objetivo de la aplicación es informar a los usuarios —en tiempo real— sobre los tiempos de viaje, los detalles de la ruta, y todo tipo de información personalizada según la ubicación del usuario.
Una distinción importante de “Waze”, respecto a otras plataformas de navegación, es la interacción que ésta establece con el usuario. “Waze” se basa en la información que entregan sus usuarios, incentivando el reporte de accidentes, congestión, fiscalización, etc. Además, la aplicación reúne información anónima de ellos, relacionada con la velocidad y ubicación. Por ello, prácticamente todo el éxito de la aplicación depende del número de usuarios que posee.
Otro aspecto que vale la pena mencionar es que el uso de “Waze” también genera externalidades positivas a las personas que no utilizan la aplicación —relativamente menores a los efectos percibidos por os usuarios—. Esto se debe a que el uso de “Waze” ayuda a descongestionar las calles que suelen tener más tráfico en los horarios de mayor demanda.
Los efectos de red inter-grupo se refieren al impacto que genera el ingreso de un nuevo usuario a una red sobre un subconjunto de usuarios que forma parte de la misma red, pero que pertenece a un grupo de usuarios distinto al del nuevo integrante (Belleflamme & Peitz, 2021). Un típico ejemplo de este tipo de efectos de red son las plataformas de compra y venta de bienes y servicios (“marketplace”), donde los usuarios se dividen entre vendedores y compradores. Los efectos que se generan entre ambos grupos pueden ser positivos, negativos o inexistentes.
Un ejemplo donde los efectos de red intergrupo o indirectos tienen un impacto positivo son las plataformas como “eBay” o “Airbnb”, donde la presencia de vendedores y compradores es mutuamente beneficiosa para ambos grupos. Esto último se conoce como “espiral de atracción” (“attraction spiral”). En este caso, la mayor cantidad de vendedores y compradores aumenta la probabilidad de que la plataforma generen interacciones exitosas. Este fenómeno se encuentra estrechamente relacionado con el concepto de mercado de dos lados (no obstante, este último se centra en el rol que desempeña el intermediario del mercado, y no en el comportamiento de los usuarios de la red).
Hay casos en que los efectos indirectos entre los usuarios de una plataforma van en dirección contraria. Esto es lo conoce como el efecto “péndulo atracción/repulsión” (“attraction/repulsion pendulum”), donde un grupo de usuarios se ve beneficiado por la presencia de otro grupo; mientras que el último se ve perjudicado por la presencia del primero. Un ejemplo de esto ocurre en navegadores de la web que, al volverse muy populares entre los usuarios que buscan información, atraen el ingreso de “piratas informáticos” o “hackers”, que afectan negativamente a los usuarios que buscan información.
Generalmente, es difícil diferenciar los distintos tipos de usuarios que interactúan en una misma red, siendo aún más difícil clasificaros en grupos. De hecho, la mayoría de las veces los entornos tienen simultáneamente efectos de red directos e indirectos. Por ejemplo, en la industria de las telecomunicaciones, un usuario puede interactuar intensamente con un grupo determinado de usuarios —círculo cercano—, como también puede interactuar de forma menos intensa con otro tipo de usuarios —fuera de su círculo cercano— (Belleflamme & Peitz, 2021).
La importancia de los efectos de red es que pueden influir en las preferencias de las personas, incentivando que estas se coordinen para unirse a la misma plataforma. Lo anterior es importante por dos razones. La primera es que dos plataformas que inicialmente son percibidas como simétricas en un mercado, pueden terminar en una situación asimétrica debido a la existencia de efectos de red. Lo anterior se debe al uso intensivo de una de las plataformas, en desmedro de la otra.
La segunda razón es que los efectos de red pueden hacer que la decisión de un usuario sobre cuál plataforma utilizar puede ser distinta a la que hubiera escogido si su decisión no dependiera de lo que utiliza el resto. Por ejemplo, un informático que prefiere trabajar con un lenguaje de programación pagado, puede terminar cambiándose a un lenguaje gratuito, con el fin de aprovechar los efectos de red que surgen de la colaboración entre sus usuarios.
Estas dos razones caracterizan un resultado que se conoce como “el ganador se lo lleva todo” (“winner takes all”). En efecto, en los últimos años ha habido un creciente interés por estudiar cómo los efectos de red pueden debilitar la competencia en los mercados (Bergemann & Bonatti, 2019; Jullien et al., 2021). Sí, los efectos de red pueden promover la fidelización de los usuarios a una plataforma haciendo que, en el corto plazo, los dueños de ésta gocen de mayor poder mercado, aumentado las barreras de entrada en dicho mercado (Berry et al., 2019).
En este sentido, refiriéndose a las redes sociales (“social media”), el abogado Eric Posner y el economista Glen Weyl advierten que los efectos de red han dificultado la entrada de nuevos competidores, los que solo podrían desafiar a los incumbentes en la medida en que cuenten con el respaldo financiero suficiente para subsidiar su plataforma por un largo tiempo (Posner & Weyl, 2019). En la misma línea, las Directrices sobre la Evaluación de las Concentraciones Horizontales de la Unión Europea, indican que los efectos de red “pueden contribuir a que la entrada no resulte rentable, a no ser que el nuevo competidor pueda hacerse con una cuota de mercado suficientemente amplia” (párr. 72).
En el año 2001, la autoridad de competencia de Estados Unidos acusó a la empresa Microsoft de mantener ilegalmente su posición monopólica. En este caso, el impacto que tuvieron los efectos de red positivos en las barreras de entrada de las aplicaciones fue un aspecto relevante para le decisión del tribunal (253 F.3d 34 (D.C. Cir. 2001)).
En efecto, el argumento presentado en esta demanda fue que el tamaño de la red de usuarios de Windows provocó que los proveedores de software independientes (“independent software vendors” o ISVs) se vieran presionados a desarrollar aplicaciones principalmente para Windows. Esto hizo que los usuarios de Windows se vieran beneficiados por una mayor variedad de aplicaciones lo que, a su vez, reforzaba la posición dominante de Microsoft, perpetuando así en la disposición de los ISVs a seguir creando aplicaciones para esta empresa.
El análisis del tribunal permitió concluir que el abuso de posición dominante de Microsoft era el producto combinado de dos fenómenos. El primero se relacionaba con los desarrolladores de aplicaciones y la ausencia de interoperabilidad. Como las aplicaciones utilizan “interfaces de programación de aplicaciones” (API) específicas para acceder a los sistemas operativos, era muy costoso que una aplicación creada para un sistema operativo en particular fuera ejecutable en un sistema operativo distinto (Werden, 2001).
El segundo fenómeno se relacionaba con la conducta de los usuarios de Windows. Según argumentó el tribunal de Estados Unidos, cuando los consumidores deben escoger el sistema operativo de sus computadores personales, siempre van a preferir aquel sistema que les de acceso a un amplio y variado conjunto de aplicaciones. Además, el hecho de que estas aplicaciones mejoren a través de sus sucesivas actualizaciones, garantiza la continuidad de la calidad del servicio a sus usuarios.
Por eso, el hecho de que se hicieran más aplicaciones para Windows —respecto de otros sistemas operativos— no solo atrajo más consumidores, sino que también los mantenía cautivos. Esto último se debe a que, de alguna manera, los intereses que buscaban los usuarios al usar Windows se satisfacían en la medida que siguieran usando los productos ofrecidos por Microsoft.
El efecto combinado entre la economía del desarrollo de las aplicaciones y los efectos de red positivos provocaron que Microsoft tuviera una posición dominante. Este caso fue muy importante porque marcó un precedente en la discusión sobre el impacto de los efectos de red en las concentraciones de mercado y las barreras de entrada (Werden, 2001).
En el año 2017, el Tribunal de Defensa de la Libre Competencia (TDLC) emitió un expediente de recomendación normativa relacionado con los servicios asociados a la utilización de tarjetas de crédito y débito de aceptación universal. En particular, propuso modificaciones a los preceptos legales o reglamentarios necesarios para fomentar la competencia en la industria de medios de pago con tarjetas (Proposición 19/2017).
En este contexto, el TDLC consideró los efectos de red al analizar la industria de pagos con tarjetas como una industria de dos lados. Según el Tribunal, cuando un tarjetahabiente utiliza su tarjeta como medio de pago, además del beneficio personal, les entrega una externalidad positiva a los demás tarjetahabientes porque incentiva a los comercios a aceptar ese medio de pago. Del mismo modo, cada comercio afiliado otorga una externalidad positiva a los demás comercios afiliados al incentivar a los tarjetahabientes a utilizar esos medios de pago. Luego, en esta industria, los efectos de red indirectos generan el efecto de “espiral de atracción” mencionado anteriormente.
En el año 2018, el TDLC aprobó con condiciones el Joint Business Agreements entre: (i) LATAM y American Airlines para el transporte de pasajeros y carga entre América del Sur y Norteamérica y entre (ii) LATAM e Iberia y British Airways para el transporte de pasajeros y carga entre América del Sur y Europa (Resolución 54/2018).
En este caso, los efectos de red fueron especialmente relevantes en la determinación del mercado relevante (“Industria de Redes”). La operación de concentración entre las aerolíneas suponía un incremento en las rutas cubiertas por la alianza. Desde el punto de vista del pasajero, la amplitud de la red es beneficiosa porque tiene más destinos para canjear sus premios o puntos (TDLC, Resolución N°54/2018).
El análisis del mercado relevante del transporte aéreo de pasajeros indicó que los efectos de red inciden en mayor magnitud en el segmento de los pasajeros que son sensibles al tiempo —premium—. Parte importante de este segmento corresponde a viajes de negocios, donde se suelen coordinar varios destinos en un mismo recorrido y pueden requerir flexibilidad para cambiar sus horarios de viaje. En este sentido, la amplitud de la red dada por la operación de concentración —mayor cantidad de vuelos diarios en cada ruta y sus respectivas conexiones— proporcionaría una ventaja difícilmente replicable por las aerolíneas que cuentan con una cobertura de rutas de menor densidad (TDLC, Resolución N°54/2018).
Sin embargo, un año más tarde, la Corte Suprema (CS) estimó que los Joint Business Agreements pactados entre LATAM y otras aerolíneas, en todo lo relativo al transporte aéreo de pasajeros, debían ser rechazadas. Esto se debe a que la CS consideró que los riesgos de la operación serían sustancialmente superiores a las eficiencias, por lo que la aprobación de las operaciones consultadas no beneficiaría a la competencia.
Dentro de los argumentos incluidos en la sentencia, la CS menciona que, debido a la presencia de efectos de red, no sería posible asociar cada uno de los riesgos anticompetitivos identificados a medidas individuales. En otras palabras, las medidas impuestas por el Tribunal no estarían condicionados a la naturaleza de los riesgos anticompetitivos que, al provenir aquellos de múltiples causas interrelacionadas entre sí, pueden producirse de manera dinámica, potenciándose (CS, Sentencia del 23-05-2019).
