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El boom de los mercados digitales no habría sido posible si no fuera por los datos. Gracias a su extracción masiva y nuevas técnicas de procesamiento, un sinfín de modelos de negocios innovadores han logrado irrumpir exitosamente en diversos sectores de la economía. Como consecuencia, en el mundo actual abundan fuentes de recolección de datos y centros de almacenamiento. Tanto así, que una persona hoy tardaría 181 millones de años en descargar todos los datos disponibles en Internet.[1] Una buena noticia, ya que los datos son fuente de información y ésta lo es de conocimiento y sabiduría. El problema, sin embargo, es que solo unas pocas big-tech controlan gran parte de los datos del mundo.[2] Ello, en palabras de la Comisión Europa, amenaza con reducir los incentivos para que surjan, crezcan e innoven nuevas empresas en el sector digital.[3] Ahora bien, para abordar esta amenaza hay que entender primero qué hace que los datos sean tan valiosos.
Una razón principal de su valor proviene de que generan efectos de red. Los efectos de red basados en datos no son lo mismo que los efectos de red convencionales. Estos últimos se refieren al número de usuarios de una plataforma. Así, por ejemplo, mientras más gente ocupe Instagram, más atractiva se vuelve ésta para usuarios finales (efectos de red directos) y para vendedores y avisadores (efectos de red indirectos). Los efectos de red en base a datos, en cambio, se refieren al valor agregado que la recolección y procesamiento de datos genera en los distintos lados de la plataforma.[4] Así, mientras más datos de usuarios se extraigan y procesen, mejor la calidad del servicio que Instagram puede ofrecer a usuarios finales —vía personalización del contenido— y a usuarios comerciales —al dirigir con mayor precisión sus avisos y ofertas—. Esto contribuye a aumentar el uso de la plataforma en ambos lados y, en consecuencia, su valor económico. Sumado a ello, los efectos de red en base a datos permiten aumentar las eficiencias operacionales de la empresa y reducir los costos para innovar[5].
Por lo mismo, Instagram no tiene interés en compartir sus datos con terceros, especialmente si se trata de competidores. En cambio, sí le interesa compartirlos con los demás negocios que forman parte de su matriz, Facebook (o Meta, desde hace unos días). Esto se debe a otro rasgo distintivo de los datos: que son multipropósito y no se agotan con su uso. Así, la información sobre perfiles de consumo recolectada en Instagram es útil para hacer recomendaciones en Facebook y viceversa[6]. Por eso la acumulación de datos es un factor extremadamente relevante para competir en el mundo digital. Y, por eso también, mientras más fuentes de extracción de datos, mayor es la ventaja competitiva. Dado que esas fuentes son en su mayoría mercados (otra fuente es el sector público), quien ha consolidado su negocio principal tiene fuertes incentivos para salir a buscar nuevos mercados con altos flujos de datos (e.g., intermediarios de pago, asistentes virtuales, servicios de control de identidad).
Esta lógica ha dado pie a un revival de los conglomerados. Si en la era predigital perdieron relevancia por sus problemas de agencia y costos organizacionales, hoy vuelven a ser atractivos debido al valor que significa capturar datos desde diversas fuentes/mercados.[7] Algunos piensan que el afán expansivo de los conglomerados digitales se acabará cuando los costos de organización superen el beneficio de expandirse[8]. Sin embargo, hasta ahora la evidencia demuestra lo contrario. Tanto así, que algunos conglomerados han comenzado a ampliarse hacia otras áreas de la cadena productiva, desde la elaboración de microchips y dispositivos de IoT hasta la compra de cables submarinos para proveer Internet. Con esto, las barreras a la entrada empiezan a parecerse más bien a la ola de un tsunami que se acerca. Telón de fondo que, con justa razón, ha dado pie a diversas teorías de daño a la libre competencia relacionadas con el control de datos acumulados.
La más común se refiere a mercados que ya han sido monopolizados. Por ejemplo, si una start-up desarrolla un algoritmo más avanzado que el del buscador de Google (quien posee el 87,35% del mercado global[9]), de todos modos necesitaría una cantidad de datos similar a los que dispone Google para entrenar a su algoritmo y volverlo competitivo. El problema, según se argumenta, es que si esa start-up tuviese la misma infraestructura y los mismos datos que Google recolecta desde su motor de búsqueda, de todos modos es incierto que el mercado se torne desafiable[10]. Ello, porque los resultados de búsqueda de Google surgen de combinar datos de los diversos mercados en los que participa. O sea, la start-up tendría que acceder a muchísimos más datos que solo los provenientes de las búsquedas. Si esta hipótesis fuese cierta, varias preguntas saltan a la palestra:
¿Se debería determinar entonces que el buscador de Google es un monopolio natural y, acto seguido, debería regularse su relación con usuarios finales y comerciales?
O, ¿debería ponerse un límite a los datos que Google combina de los diversos mercados en que participa (a riesgo de empeorar su servicio), para que así el mercado de buscadores pueda desafiarse?
O, a la inversa, ¿debería otorgarse acceso en tiempo real (a quien demuestre interés legítimo y capacidad competitiva) a todos los datos que utiliza Google para proveer su servicio de búsquedas?
O, por último, ¿no debería hacerse nada? bajo la premisa de que, tarde o temprano, un modelo de negocio disruptivo volverá a Google obsoleto.
Entre todas las alternativas, quizá la única descartable de plano es la última, pues parece insensato no hacer nada frente a empresas con abultados prontuarios de ilícitos anticompetitivos y que se dedican a apalancar su poder monopólico para entrar en mercados adyacentes.
De hecho, los datos acumulados por las big-tech les otorgan ventajas importantes para entrar a mercados digitales en los que no son dominantes. Una de las formas de hacerlo es agrupar servicios a partir de una misma base de usuarios. Amazon, por ejemplo, creó una categoría de usuarios “prime” para agrupar el servicio de compras sin costos de envío —de su plataforma cuasi-monopólica— y el servicio de libre acceso a su catálogo de películas, logrando entrar así al mercado de video streaming. En este escenario se discute una teoría de daño (conocida como platform envelopment[11]) según la cual, aun cuando a corto plazo la agrupación de servicios podría convenirle a usuarios finales, a largo plazo los incentivos para competir en el mercado podrían reducirse drásticamente, afectando factores competitivos como innovación, calidad, y elección del consumidor.
Pero los problemas de incentivos parecen estar presentes también en mercados potenciales o nacientes. Esto, porque si se teme que un conglomerado —y su maquinaría de datos— decida entrar a ese mercado, los incentivos de emprendedores y sus posibles financistas podrían desvanecerse. Como contrapartida, muchas start-ups compiten fuerte por ser adquiridas por algún grande. Bien por quien lo logra. Sin embargo, desde un punto de vista dinámico, ello puede retrasar procesos innovativos, anular competencia potencial, y limitar el crecimiento orgánico de firmas que podrían convertirse en nuevos conglomerados que desafíen a los incumbentes.
Urge pensar cómo diseñar regímenes de acceso a datos que, por un lado, incentiven la entrada e innovación de nuevos actores y, por el otro, no den pie a que free-riders afecten los incentivos de los incumbentes y de quienes compiten por llegar a serlo.
El meollo del asunto es que urge pensar cómo diseñar regímenes de acceso a datos que, por un lado, incentiven la entrada e innovación de nuevos actores y, por el otro, no den pie a que free-riders afecten los incentivos de los incumbentes y de quienes compiten por llegar a serlo. De aquí brotan diversas preguntas: ¿Debieran establecerse regímenes sectoriales de acceso a datos? ¿En qué sectores? ¿Cómo establecer esos regímenes sin afectar la protección de datos personales? ¿Qué rol juega el derecho de la libre competencia en todo esto? En concreto: ¿tiene éste las herramientas para determinar a quién otorgar acceso y respecto de qué datos? ¿Sería capaz una autoridad de libre competencia de fiscalizar el cumplimiento de medidas de esta naturaleza?
Se trata de preguntas complejas que deben ponerse sobre la mesa. En las jurisdicciones que han puesto urgencia a estas materias, buena parte del debate actual empieza a centrarse en cómo promover el flujo de datos entre privados, proponiéndose iniciativas sectoriales y modificaciones al sistema de protección de la libre competencia (e.g., Digital Markets Act, en la Unión Europea, ver nota acá; Ley de Digitalización Alemana, ver nota acá). En lo que respecta a Chile, en época de elecciones presidenciales y programas de gobierno se esperaría que quienes promueven una visión de país digital tengan a la vista la cuestión medular sobre quién controla los datos y a quién debiera dársele acceso. He aquí el dilema pero también la posibilidad —si se diseñan políticas adecuadas— de aspirar a un futuro impulsado por la innovación y abierto a rostros nuevos.
[1] Ch. Petrov, “25+ Impressive Big Data Statistics for 2021” (Techjury, 2 de octubre 2021) link.
[2] Comisión Europea, “A European strategy for data” (2020) link.
[3] Ibid.
[4] R.W. Gregory et al.. “The role of artificial intelligence and data network effects for creating user value” (2020) AMR.
[5] J. Prüfer y C. Schottmüller, “Competing with Big Data”, TILEC Discussion Paper No. 2017-006, CentER Discussion Paper No. 2017-007.
[6] F. Ducci, Natural Monopolies in Digital Platform Markets [2020] Cambridge University Press.
[7] M. Bourreau y A. de Streel, “Digital Conglomerates and EU Competition Policy” (2019) SSRN.
[8] J. Krämer y D. Schnurr, “Big Data and Digital Markets Contestability: Theory of Harm and Data Access Remedies”aaaa” (2021) JCL&E, 68.
[9] Petrov (n 1).
[10] Krämer y Schnurr (n 8).
[11] Sebastian Hermes y otros, ‘A Taxonomy of Platform Envelopment: Revealing Patterns and Particularities’ (TUM 2020).
