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En CeCo cubrimos el lanzamiento del nuevo volumen de la Revista de Derecho Económico, tal como lo hemos hecho anteriormente (por ejemplo, cubrimos el Volumen 79, y el Volumen 80). Este nuevo volumen, el número 81, fue lanzado el 31 de julio de este año, en un evento en el que participaron Virginia Rivas, Miguel Brunaud, Erika Isler, Luis Cruz y Vanessa Elizondo. De los trabajos comprendidos en este nuevo volumen, hay un artículo sobre detección de carteles, cuyo autor es el abogado Diego Montero B. A continuación, cubrimos los aspectos esenciales de dicho artículo y los comentarios realizados por la abogada Virginia Rivas en el lanzamiento.
Este artículo analiza el uso que se ha hecho del data screening en la Unión Europea. Junto con cubrir este artículo, aprovechamos de invitar al lector a enviar artículos a la Revista de Derecho Económico, pues su convocatoria, que cierra el 15 de octubre de este año.
Montero introduce su artículo refiriéndose a las consecuencias negativas de los carteles: precios más altos, menor calidad, menor variedad de bienes y menor innovación. Todo ello conllevaría una pérdida de bienestar total y daños económicos significativos. Lo anterior explicaría que la detección y sanción de carteles es una prioridad para las autoridades de competencia de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE).
Dicho aquello, el autor señala que los métodos detección de carteles se dividen en dos categorías: reactivos y proactivos. Por un lado, los reactivos son aquellos que dependen de información proporcionada por terceros, como solicitudes de clemencia de miembros de carteles, denuncias de competidores, clientes o consumidores, y datos de otras agencias de competencia. Por otro lado, los proactivos son aquellos que incluyen investigaciones sectoriales y estudios de mercado iniciados por las autoridades, utilizando análisis económicos y de datos.
Entre los métodos de detección proactivos se encontraría el data screening, herramienta que se dedica a analizar Montero. El autor señala que el data screening consiste de un método que detecta anomalías indicativas de coordinación mediante un análisis cuantitativo de datos de compras.
Luego, Montero explica que existen diferentes categorías de screening, destacando la distinción entre screening estructural y conductual. Mientras el primero analiza características de un mercado para identificar si este tiende a formar carteles, el segundo observa el comportamiento de las empresas para detectar cárteles, analizando patrones que estime inusuales (p. ej., variaciones de precio, como una fuerte disminución de precios seguida de una fuerte alza). Montero destaca que, desde la discusión que se tuvo en la OCDE sobre esta herramienta en 2013, ha habido un mayor enfoque en el desarrollo de screening conductual, utilizando econometría.
Por otro lado, el autor señala que, más recientemente, se han utilizado técnicas de machine learning para identificar comportamientos sospechosos. Estas técnicas consisten en una subdisciplina de la inteligencia artificial usualmente utilizada para detectar patrones y regularidades estadísticas, y que serviría para optimizar la detección de comportamientos colusivos (ver investigación CeCo: El machine learning en el modelo de detección de cárteles en licitación pública de Bajari y Summers).
Montero señala que las técnicas de screening pueden cumplir diversas funciones. Esto, pues los tomadores de decisión pueden usarlas para elegir los casos que buscan perseguir, requerir medidas cautelares, y como insumo para tomar decisiones una vez iniciado un procedimiento sancionatorio.
En cuanto a lo primero, los resultados de screening pueden justificar el inicio de una investigación al detectar patrones sospechosos que indiquen posibles prácticas anticompetitivas. Esto, tanto porque hay una estructura de mercado que hace más probable la colusión (screening estructural) como actuaciones de agentes de mercado sospechosas (screening conductual). Por otro lado, los screenings también pueden servir para cerrar investigaciones si no se encuentran indicios suficientes de infracción. Por último, el screening también proporciona insumos valiosos para priorizar casos, permitiendo a las autoridades enfocar sus recursos en los sectores o conductas con mayor riesgo de colusión.
Por su parte, en el contexto de la solicitud y ejecución de medidas intrusivas por parte de la autoridad (como los allanamientos) los resultados de un screening pueden ser determinantes, pues, como explica Montero, solo se puede realizar un allanamiento si se obtienen pruebas sólidas, lo que en principio podría ser logrado a través del screening. Dicho aquello, y al alero de casos como France Telecom y Energetický, Montero destaca que se necesita evidencia fuerte, pero no al nivel de probar una infracción. Y aquí, si bien el screening estructural generalmente no justifica un allanamiento, el screening conductual sí puede cumplir el estándar necesario (ver nota CeCo: Los hallazgos casuales en allanamientos: el último fallo del Tribunal de Justicia de la Unión Europea).
Por último, en cuanto a la manera en que puede afectar el transcurso mismo de un procedimiento sancionatorio ya iniciado, el screening puede tanto invertir la carga de la prueba, como servir para fundar la decisión final. Respecto a lo primero, Montero señala que cuando los resultados sugieren fuertemente la existencia de conductas anticompetitivas, las empresas investigadas deben demostrar que su comportamiento no constituye una infracción, lo que facilita el trabajo de las autoridades. Esto significa que, si una empresa no logra refutar adecuadamente los indicios encontrados mediante el screening, la autoridad podría concluir que ha habido una infracción basándose únicamente en estos resultados.
Finalmente, los resultados de screening pueden proporcionar evidencia indirecta en decisiones sobre infracción, donde los patrones identificados pueden servir como indicios sólidos que, junto con otras pruebas, apoyen la conclusión de que se ha violado la normativa de competencia.
Según relata el artículo, las autoridades de competencia han aumentado el uso de herramientas de data screening para detectar cárteles. Así, en la misma mesa redonda de la OCDE mencionada más arriba, se hizo patente que muchas jurisdicciones utilizaban algún tipo de screening, principalmente para identificar mercados riesgosos que requerían más investigación. Desde entonces, ha habido una sofisticación del screening, con varias jurisdicciones implementando herramientas digitales, lo que se ha facilitado gracias a la mayor disponibilidad de datos y nuevas tecnologías (ver nota CeCo sobre Reporte de Stanford en materia de uso de herramientas computaciones por agencias de competencia).
Con todo, aun existirían ciertas dificultades. Primero, hay escasa información pública sobre estas herramientas, ya que muchas autoridades mantienen en secreto sus métodos para evitar que las empresas adapten sus conductas anticompetitivas y eviten la detección (ver investigación: Cartel screening is for companies, law firms, and economic consultancies, not just competition authorities).
Segundo, al mismo tiempo que el acceso a datos es crucial para analizar carteles, obtener datos desagregados y no públicos es complicado. Por ello, Montero recomienda directrices gubernamentales y cambios legislativos para mejorar la interoperabilidad de los datos.
Tercero, muchas autoridades tienen la necesidad de obtener conocimientos especializados y habilidades digitales que actualmente no poseen para administrar esta herramienta. Ante aquello, el autor señala que la cooperación internacional para mejorar las herramientas de screening es crucial (ver nota CeCo: El Antimonopolio debe utilizar la Ciencia de la Computación para detectar la Colusión Algorítmica).
El artículo fue presentado por Virginia Rivas, actual Coordinadora Legislativa del Ministerio Economía y profesora en la Facultad de Derecho de la Pontificia Universidad Católica de Chile. A modo de introducción, Rivas expresó su acuerdo en cuanto a la dificultad de detectar y sancionar la colusión. Además, aprovechó de destacar la necesidad de hacer uso de métodos proactivos de detección de ilícitos como los screenings, debido a la disminución de la eficacia de la delación compensada como herramienta para detectar carteles (Ver nota CeCo: OCDE: El presente y futuro de los programas de delación compensada en el mundo).
Dicho aquello, refrendó lo señalado por el artículo en cuanto a los desafíos que surgen en la obtención y procesamiento de datos para realizar screenings conductuales efectivos. En esta línea, reconoció que era importante contar con herramientas avanzadas para mejorar la calidad de los datos.
Por último, destacó que, si bien los screenings no pueden ser utilizados como prueba autónoma en juicios, sí son útiles para iniciar investigaciones y fundamentar medidas intrusivas, lo cual puede fortalecer la detección de carteles en el futuro.
Revisa aquí la presentación de la revista:
