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Algunas reformas legales actúan como verdaderos puntos de inflexión, alterando las bases sobre las que operan los mercados y se desarrollan las relaciones entre competidores. La más reciente reforma a la Ley Federal de Competencia Económica (LFCE) en México es un ejemplo claro de ello.
Entre los ajustes que introduce, uno en particular se presenta como un punto de tensión entre la lógica jurídica tradicional y las realidades tecnológicas emergentes: la inclusión expresa del intercambio de información entre competidores como una práctica monopólica absoluta. Lo que podría parecer una simple precisión legislativa es, en realidad, la apertura de un debate sobre dónde termina la cooperación legítima y dónde comienza la colusión, un dilema que se vuelve más complejo en un entorno donde los datos circulan a velocidades impensables y por canales que hace apenas una década no imaginábamos.
“La CNA tendrá que tomar decisiones que marcarán la pauta de la política de competencia mexicana. Su reto no es solo interpretar una ley recién reformada, o consolidarse en una transición institucional (que no tengo duda será así), sino hacerlo en un contexto donde los mercados están cada vez más mediados por sistemas inteligentes, cadenas de datos interconectadas y procesos algorítmicos que aprenden y reaccionan más rápido que cualquier autoridad”.
Esta reforma marca un punto de inflexión en la política de competencia nacional. No se trata únicamente de un cambio en la letra de la ley, sino de una reconfiguración profunda del andamiaje institucional y sustantivo del sistema. La creación de la Comisión Nacional Antimonopolio (CNA) como nueva autoridad encargada de velar por la libre concurrencia y la competencia efectiva, las modificaciones en el régimen de excepciones aplicable a empresas públicas, el incremento de las multas y medidas de apremio, así como el ajuste de figuras clave dentro del catálogo de conductas prohibidas, constituyen un rediseño normativo de alto impacto.
En el régimen anterior, el intercambio de información aparecía en la LFCE únicamente como un posible objeto o efecto de la colusión. Es decir, no constituía por sí mismo una infracción, sino que debía vincularse necesariamente con una conducta que estuviese prohibida, como fijar precios o restringir la oferta. La nueva redacción del Artículo 53 parece romper con esta lógica al enumerar —junto a los contratos, convenios, arreglos o combinaciones entre competidores— el intercambio de información como una modalidad expresa de práctica monopólica absoluta.
Incluso bajo esta formulación, la conducta no es autónoma: sigue requiriendo que el intercambio se realice con alguno de los objetos o efectos descritos en la propia norma. Sin embargo, el hecho de que ahora aparezca de forma explícita fortalece la capacidad de la autoridad para calificar y sancionar la conducta, y envía un mensaje preventivo más contundente al mercado.
En mi opinión, este cambio no crea un nuevo tipo ilícito, sino que consolida una línea interpretativa que la Comisión Federal de Competencia Económica (COFECE) ya había desarrollado en su práctica resolutoria: que el intercambio de información sensible puede ser, en sí mismo, un vehículo colusorio. La novedad es que no será necesario deducirlo indirectamente, pues la propia Ley lo reconoce. Ello puede tener implicaciones relevantes, en particular en materia probatoria, al ofrecer un fundamento normativo más directo.
No obstante, derivado del debate que ha generado este planteamiento en la comunidad de competencia económica en México, sin duda será necesario que la CNA y el nuevo Poder Judicial de la Federación, en su oportunidad, definan con mayor precisión el alcance de esta modificación.
Hasta el momento, la Guía de Intercambio de Información entre Agentes Económicos emitida por la COFECE sigue siendo la principal referencia técnica, al menos hasta que la CNA emita un instrumento propio. Esta Guía reconoce que el intercambio de información no es, por naturaleza, ilícito. Por el contrario, puede ser procompetitivo cuando reduce asimetrías de información, fomenta la innovación, mejora la transparencia o promueve la eficiencia en los mercados.
La Guía establece tres grandes grupos de criterios para evaluar la licitud de un intercambio: i) la naturaleza y características de la información, ii) la justificación del intercambio y iii) las características del mercado. En el primero de ellos, se analizan elementos como el valor estratégico de la información, el grado de agregación o individualización de los datos, la frecuencia con la que se comparten, su accesibilidad y nivel de publicidad. Estos parámetros han servido tanto para prevenir riesgos en las empresas como para sustentar investigaciones de la autoridad.
El desafío actual es que la reforma a la LFCE llega en un contexto donde la información ya no fluye únicamente en reuniones presenciales, correos electrónicos o reportes estadísticos, sino a través de sistemas automatizados y canales digitales que involucran Inteligencia Artificial (IA), blockchain, algoritmos y otras tecnologías emergentes capaces de procesar y transmitir datos a gran velocidad. La novedad no está sólo en el medio, sino en la forma en que estos sistemas pueden intercambiar, inferir o reconstruir información estratégica sin que exista necesariamente una instrucción humana directa.
En el caso del entrenamiento de sistemas de IA, puede ser legítimo que dos empresas compartan bases de datos para desarrollar un modelo conjunto, como ocurre en proyectos de innovación o mejora de servicios. Sin embargo, si esos conjuntos contienen información individualizada y actual de precios, costos o volúmenes, el riesgo de que se configure una conducta colusoria es alto. La anonimización puede reducirlo, pero no eliminarlo por completo, pues las técnicas de reidentificación avanzan con rapidez y pueden permitir reconstruir datos sensibles a partir de elementos residuales en el conjunto de entrenamiento.
El blockchain, por su parte, ofrece trazabilidad y transparencia, lo que puede resultar beneficioso para el mercado en términos de confianza y verificación de transacciones. No obstante, si en esa cadena quedan visibles para competidores datos estratégicos en tiempo real (como volúmenes de producción, inventarios o políticas de precios), la herramienta puede convertirse en un mecanismo involuntario de coordinación tácita, especialmente si los participantes pueden reaccionar de manera casi inmediata ante cambios detectados en la red.
Asimismo, los algoritmos de fijación dinámica de precios plantean un problema inédito: la posibilidad de que, sin intervención humana directa, “aprendan” a coordinarse observando el comportamiento de otros algoritmos en el mercado. Esto puede suceder incluso cuando las empresas no han acordado expresamente coordinar precios, ya que los sistemas pueden identificar patrones de comportamiento mutuo y replicarlos para maximizar beneficios. La discusión internacional sobre si esta “colusión algorítmica” es sancionable sigue abierta, pero la CNA deberá decidir si tal interacción constituye un intercambio ilícito bajo el Artículo 53, y bajo qué estándares probatorios.
En alguna ocasión que visitó COFECE, el ex Fiscal General Adjunto de la División de Competencia del Departamento de Justicia de los Estados Unidos, Jonathan Kanter, mencionó que para estos casos sería similar a como si el perro de una persona mordiera al cartero, quien sería responsable sería el dueño, emulando a un tema de responsabilidad civil (minuto 1:18:30). Sin embargo, un perro puede controlarse, resguardarse, entrenarse o mantenerse lejos del cartero, ¿es lo mismo con un algoritmo?
Más allá de estos casos ya conocidos en el debate global, comienzan a aparecer tecnologías cuyo impacto en materia de competencia apenas empieza a discutirse. El aprendizaje federado (federated learning), por ejemplo, permite que varias empresas entrenen modelos de Inteligencia Artificial colaborativamente sin intercambiar los datos en bruto, enviando únicamente parámetros agregados. Aunque esta metodología busca preservar la privacidad, es técnicamente posible que los parámetros transmitan información residual de alto valor estratégico, que en manos de un competidor pueda facilitar la coordinación de estrategias comerciales.
Otra modalidad emergente es la de los colaborativos de datos estructurados (data collaboratives), en los que empresas, organismos públicos y universidades comparten información a través de plataformas o intermediarios confiables para fines como investigación, análisis sectorial o desarrollo de nuevos estándares técnicos. Aunque el propósito inicial pueda ser legítimo, la acumulación y el acceso simultáneo a información agregada de competidores puede generar un punto de referencia común que, en mercados concentrados, facilite la alineación de conductas.
Incluso en ámbitos distintos al comercial, como la ciberseguridad, existen soluciones basadas en blockchain que permiten compartir inteligencia sobre amenazas entre empresas de un mismo sector. El objetivo es sin duda legítimo, proteger sistemas y redes, pero la frecuencia, el detalle y la forma en que esa información se comparte podrían, de manera indirecta, revelar datos operativos sensibles, como vulnerabilidades específicas, patrones de actividad o niveles de exposición que tengan correlación con estrategias de negocio.
Finalmente, no puede pasarse por alto el fenómeno de los intercambios pasivos de datos que pueden producirse en infraestructuras compartidas, como centros de datos o plataformas en la nube, donde la proximidad tecnológica y la coincidencia en ciertos patrones de uso pueden dar lugar a inferencias estratégicas involuntarias.
Aun cuando no exista intención colusoria, la disponibilidad de información derivada de la observación de procesos compartidos plantea interrogantes regulatorios que, en el contexto de la nueva LFCE, la CNA deberá resolver con criterios claros y técnicamente informados.
En suma, el espectro tecnológico capaz de facilitar intercambios de información entre competidores es cada vez más amplio y diverso, y va mucho más allá de los medios tradicionales o de las interacciones deliberadas. Esta realidad obliga a repensar los criterios de análisis y a evitar aproximaciones rígidas o formalistas, pues la línea entre colaboración procompetitiva y coordinación ilícita puede volverse más difusa a medida que la innovación avanza.
En Europa, el caso E-turas (2016) del Tribunal de Justicia de la Unión Europea analizó cómo un mensaje enviado por una plataforma de reservas a todas las agencias que la utilizaban sugiriendo limitar descuentos podía considerarse una invitación a coordinarse, incluso sin acuerdo formal. El tribunal sostuvo que el conocimiento y aceptación tácita de la comunicación podía ser suficiente para acreditar colusión.
Asimismo, la Comisión Europea ha investigado a plataformas de comercio electrónico por utilizar datos de terceros vendedores para optimizar algoritmos de precios y de posicionamiento de productos, concluyendo que la combinación de información estratégica y herramientas automáticas puede reforzar el poder de mercado y facilitar la coordinación. Estas investigaciones han llevado a la inclusión explícita de referencias a la colusión algorítmica en políticas y guías europeas.
Por su parte, en Estados Unidos, el caso Topkins (2015) trató sobre vendedores que utilizaron algoritmos para fijar precios de pósteres en Amazon, programándolos para evitar competir con determinados rivales. El Departamento de Justicia consideró que esta coordinación algorítmica equivalía a un acuerdo entre personas, aunque mediara un sistema automatizado.
La CNA tendrá que tomar decisiones que marcarán la pauta de la política de competencia mexicana. Su reto no es solo interpretar una ley recién reformada, o consolidarse en una transición institucional (que no tengo duda será así), sino hacerlo en un contexto donde los mercados están cada vez más mediados por sistemas inteligentes, cadenas de datos interconectadas y procesos algorítmicos que aprenden y reaccionan más rápido que cualquier autoridad.
Esto exige abandonar la comodidad de aplicar criterios pensados para mercados analógicos y adoptar un enfoque dinámico que reconozca la naturaleza cambiante de la información, sus usos legítimos y sus riesgos reales. Adoptar un enfoque consciente al aplicar la LFCE en relación con intercambios de información sujeto a la emisión de nuevos lineamientos sería una apuesta acertada.
Lo anterior, pues para las empresas, la frontera entre innovación y riesgo anticompetitivo se vuelve más difusa y, por lo tanto, más peligrosa. Ante la duda, mejor prevenir. Para la autoridad, implica que cada intervención debe ser respaldada por una comprensión técnica y económica de los intercambios de información, evitando caer en trampas formalistas que penalicen conductas que, en última instancia, benefician a los consumidores y a la competencia misma. Ante la duda, mejor comprender.
El intercambio de información será, sin duda, un campo de pruebas para la CNA. La forma en que se apliquen los nuevos criterios determinará no solo el destino de casos concretos, sino la credibilidad de la institución en su capacidad para aplicar la normativa de competencia en el mercado digitalizado sin frenar su dinamismo. Aplicar la ley sin entender sería poco acertado. Comprender la evolución tecnológica, particularmente para casos relacionados con intercambio de información, en cambio, es la única ruta viable.
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