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El pasado lunes 14 de junio, Academic Society for Competition Law (ASCOLA) realizó su séptimo coloquio virtual de su capítulo de América Latina, en donde Francisco Beneke, investigador del Instituto Max Planck para Innovación y Competencia, presentó su artículo “Remedies for algorithmic tacit collusion”, publicado en co-autoría con Mark-Oliver Mackenrodt en el Journal of Antitrust Enforcement 2021 de la Universidad de Oxford.
En su presentación, el investigador se refirió a cómo el uso de algoritmos en colusiones tácitas podría alterar el debate sobre su tipificación como conducta anticompetitiva y a las ventajas y desventajas de los remedios que podrían aplicarse para desincentivar este tipo de conducta.
Además, la presentación contó con los comentarios de Fernanda Viecens, profesora de la Universidad de San Andrés y ex Vocal de la Comisión Nacional de Defensa de la Competencia de Argentina, quien destacó que el artículo reconozca la posibilidad de algoritmos procompetitivos, pero advirtió que aún falta por determinar cómo aplicar remedios efectivos en la práctica, que no desincentiven algoritmos que generen eficiencias en los mercados.
Respecto al debate en materia de colusión tácita, el investigador se enfocó en dos aspectos que, en su opinión, el uso de algoritmos puede introducir o agravar y que debieran considerarse.
Como primer elemento, se refirió al daño social y señaló que se han identificado en la literatura, tanto en teoría como en escenarios experimentales, que los algoritmos tienen la capacidad de superar los obstáculos que implica una colusión sin comunicación directa entre competidores, “por lo cual se tienen indicios para pensar que el problema de la colusión tácita, en la medida que el uso de estos algoritmos sea más amplio, pueda ser más generalizado”.
Como segundo elemento, expuso respecto a la detección de colusiones tácitas, que se ha presentado como una problemática no sólo en la teoría, sino que también en la práctica. Beneke mencionó que el principal problema para las autoridades de competencia radica en distinguir entre paralelismos de precios que reflejan competencia perfecta y aquellos que en realidad responden a un resultado de oligopolio.
Y aunque en mercados tradicionales la mayor o menor sensibilidad de los mercados a los cambios en costos puede resultar un indicador confiable de cuan competitiva es una industria, el autor sostiene que ello no resultaría tan fácil en mercados de algoritmos. En casos de colusiones tácitas algorítmicas, los softwares permiten “resolver no todas, pero gran parte de la incertidumbre acerca de las acciones de los competidores y acerca de condiciones de mercado”, agregando que en este caso “es posible ver también precios oligopólicos que sean sensibles a cambios en costo, pero en un nivel muy por encima del costo marginal de lo que prevalece en condiciones de competencia” (al respecto, ver Notas CeCo “¿Cómo los algoritmos pueden dañar a consumidores y a la competencia?” y “Algoritmos y competencia: Autoridades de Alemania y Francia lanzan nuevo estudio”).
Francisco Beneke recalcó que uno de los argumentos para no tipificar la colusión tácita como una conducta anticompetitiva se basa en que no es factible aplicar remedios en estos casos. Al menos como han planteado autores como Turner y Posner, ordenar el cese de una conducta colusoria tácita no tendría racionalidad económica, puesto que ello supondría tratar de revertir un comportamiento contrario al interés de las empresas de maximizar sus ganancias.
Beneke, al contrario, sostiene que este argumento no sería del todo correcto, puesto que los remedios se pueden diseñar para estructurar los mercados de forma que sean menos propensos a obtener resultados oligopólicos.
En su presentación, Beneke se refirió a las ventajas y desventajas de los remedios que se podrían aplicar en este tipo de colusión.
Con respecto a las multas, indicó que se deben considerar dos aspectos que las complejizan como un remedio adecuado. Por un lado, las dificultades de determinar un monto óptimo. En segundo lugar, en cuanto a la colusión tácita algorítmica, usualmente los softwares son soluciones que no fabrica la empresa que los utiliza, sino que se adquiere de empresas especializadas y luego, en determinados casos, se customiza a las necesidades específicas de la empresa que lo ocupará en sus servicios. Por lo tanto, de establecer una multa como remedio, se debe considerar a ambas empresas involucradas, lo que agregaría una complejidad adicional para determinar los montos.
En cuanto a los remedios estructurales, el investigador se refirió a que su fundamento teórico y ventaja es que permiten atacar las condiciones estructurales en los mercados que permiten la colusión. Al respecto, mencionó que “puede ser más recomendable privilegiar un remedio que introduce asimetrías que un remedio que, todo lo demás constante, sólo introduce competidores, porque en la literatura empírica hay un nexo mucho más sólido entre asimetrías de costo e inestabilidad de la colusión que entre el número de competidores”.
En cuanto a sus desventajas, hizo énfasis en que tienen un carácter intervencionista, que puede conllevar un efecto distorsionador en casos de falsos positivos o efectos sobredisuasivos que no podrían corregirse fácilmente. Por ello, añadió que “es un remedio que se debe de limitar a los casos en los que se tiene evidencia muy dura de la colusión tácita”.
Acerca de los remedios de comportamiento, se refirió, en primer lugar, a las órdenes de cese de conducta, usualmente criticados por ordenar que las empresas adquieran un comportamiento irracional desde una perspectiva económica. No obstante, de acuerdo a Beneke, en el caso de colusiones algorítmicas tácitas “se entra a la posibilidad, la que es viable desde la perspectiva técnica, de programar el algoritmo para que evite estrategias colusorias” (sobre el tema, ver Nota CeCo “¿Es posible enseñarle libre competencia a un algoritmo?”).
En segundo lugar, mencionó otros tipos de remedios conductuales aplicables a la colusión tácita algorítmica en específico, como las prácticas de transparencia que permitirían facilitar, si bien no del todo, una parte importante de la determinación de las variables que el algoritmo ha tomado en consideración para establecer precios, por ejemplo.
Los remedios de comportamiento, en todo caso, también presentarían desventajas, como el costo que conllevan y la complejidad que se añade en las colusiones que utilizan algoritmos, al ser un área especializada.
Al respecto, María Fernanda Viecens señaló que “estamos ante un tema muy complejo, sobre el que todavía sabemos poco”, mostrándose a favor de aplicar remedios estructurales de forma cautelosa, considerando que, tal como mencionó Beneke en su presentación, los algoritmos podrían ser procompetitivos o introducir consideraciones de eficiencia importantes y considerando que aún falta un análisis empírico de la materia. De esta forma, añadió que se deberá tener “cuidado si introducimos remedios o si las agencias se ponen estrictas con este tema, de no desalentar a los algoritmos que puedan ser eficientes, que puedan tener consideraciones de eficiencia”, una dimensión que destacó como una novedad en la materia.
Finalmente, Beneke abordó la pregunta de si se puede solucionar el problema sin necesidad de intervención, refiriéndose a que autores (Gal y Elkin-Koren, 2017) han sostenido que el uso de algoritmos en el lado de la demanda permite desestabilizar la colusión de oferentes, sin necesidad de otras intervenciones. Para que sea beneficioso, sin embargo, este mecanismo requiere de un conjunto muy restringido de condiciones. Por lo mismo, el autor considera que resulta difícil aplicar esta solución como una alternativa general a la aplicación de multas, remedios estructurales y remedios de comportamiento.
Francisco Beneke y Mark-Oliver Mackenrodt, “Remedies for algorithmic tacit collusion” Journal of Antitrust Enforcement 9, N° 1, (marzo, 2021): 152-176.
