Columnas

El Cartel del Algoritmo

"Existen a su vez serios riesgos anticompetitivos en el uso de big data y algoritmos, entre los cuales se encuentra la posibilidad de obtener un poder de mercado irreplicable; la posibilidad de bloquear a competidores en plataformas multiservicios; la eventual concentración y uso inadecuado de los datos; y la posible facilitación de un comportamiento coordinado entre proveedores, dado el procesamiento que los algoritmos hacen de los comportamientos dinámicos de los oferentes".

Por Cristián R. Reyes Cid *

Ya no es un secreto que con el surgimiento de las plataformas y otros medios digitales, los usuarios suelen acceder a servicios gratuitos a cambio de información personal, pues ésta es un insumo valioso para que las empresas puedan ofrecer bienes y servicios de una manera más personalizada, directa y eficiente.

Ello implica la obtención de una gran cantidad de datos no siempre estandarizada ni ordenada, conocida como Big data o Macrodatos, que requiere aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento para tratarla de manera adecuada, denominadas algoritmos.

En efecto, la big data posee tres características principales, conocidas como “Las tres V”: Volumen (gran cantidad de datos heterogéneos); Velocidad (obtención, evaluación y utilización de los datos en tiempo real); y Variedad (existencia tanto de datos estructurados como no estructurados -texto, audio o video-, provenientes de fuentes diversas, que requieren un procesamiento).

De esta forma, los algoritmos permiten organizar la información recopilada y con ello aumentar la transparencia y disminuir las asimetrías de información entre consumidores y proveedores; pudiendo unos comparar productos, precios, calidad, tiempos de envío, etc., y otros conocer mejor a los consumidores y competidores, realizar ofertas dinámicas de acuerdo a sus necesidades y preferencias, reducir costos de producción, innovar y mejorar la asignación de recursos. Todo lo cual se debiera traducir en menores precios para el usuario final1 OECD (2017), Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, pág. 14..

Sin embargo, existen a su vez serios riesgos anticompetitivos en el uso de big data y algoritmos, entre los cuales se encuentra la posibilidad de obtener un poder de mercado irreplicable; la posibilidad de bloquear a competidores en plataformas multiservicios; la eventual concentración y uso inadecuado de los datos; y la posible facilitación de un comportamiento coordinado entre proveedores, dado el procesamiento que los algoritmos hacen de los comportamientos dinámicos de los oferentes2 OECD (2017), Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, págs. 24 y ss..

Precisamente, por cuestionamientos como los indicados, es que recientemente -por ejemplo- se han aplicado debatidas sanciones en contra de Facebook en países como Alemania y Hungría, lo que ha sido considerado por las autoridades como un abuso de posición dominante por parte de dicha compañía. En los Estados Unidos, a su vez, si bien las agencias de competencia han sido más bien cautas frente a la operación de las grandes empresas tecnológicas, han surgido corrientes de opinión (como los hípster antitrust) que advierten la excesiva concentración en el poder de mercado y el manejo de datos por parte de dichas compañías, lo que incluso ha llevado a éstas a ser investigadas por el Congreso de dicho país.

Así las cosas, entre los tantos desafíos que presenta la economía digital, está el eventual uso anticompetitivo de los señalados algoritmos a partir de la información que los usuarios proporcionan, ya sea consciente o inconscientemente, y que ha reemplazado en muchos casos al dinero como contraprestación.

En general, en la fijación de precios, los algoritmos deciden cada valor basados en una técnica llamada aprendizaje por reforzamiento, similar a la que utilizan otros algoritmos aplicados, por ejemplo, en programas de ajedrez. De este modo, mediante múltiples simulaciones, el algoritmo va aprendiendo qué alternativas llevan a un mayor beneficio, optimizando su estrategia.

Cristián Reyes Cid

Tratándose de carteles, Calvano y otros señalan que el problema se produce básicamente porque una opción factible, beneficiosa y rentable para el respectivo algoritmo es subir los precios hasta niveles colusivos, sin necesidad de coordinación entre competidores, llegando incluso a seguir la estrategia de “castigar” a quien se desvía de este precio3Calvano, Emilio y otros (2019), Artificial Intelligence, Algorithmic Pricing and Collusion. Disponible en: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3304991. Todo lo cual hace muy complejo verificar si un alza inusual de precios se ha producido con una intención anticompetitiva o no.

A ello se suma una importante diferencia en comparación a la colusión entre personas. En general, ésta es muy difícil de sostener, ya que la psicología humana tiende a generar desconfianzas que terminan disolviendo los equilibrios colusorios, especialmente cuando no existe comunicación directa entre los competidores. En el caso de los algoritmos este problema no existe, lo que podría hacer perdurar un acuerdo anticompetitivo incluso por mayor tiempo.

A partir de esta problemática, algunos autores han planteado que estos algoritmos debiesen ser regulados por un panel de expertos que revise su funcionamiento, ya sea analizando su código, para ver si existe pre programado algún comportamiento anticompetitivo, o bien simulando distintas situaciones de mercado y ver qué precios arroja4Harrington J E. (2018), Developing Competition Law for Collusion by Autonomous Artificial Agents, Journal of Competition Law & Economics, 14(3), 331-363.

Otros autores proponen el concepto de “compliance by design”, de manera que, ante la dificultad de acreditar ex post un comportamiento anticompetitivo, los algoritmos deban tener considerado dentro de su diseño el cumplimiento de la normativa del país, antes de decidir un nuevo precio5Ai Deng (2019), From the Dark Side to the Bright Side: Exploring Algorithmic Antitrust Compliance. Disponible en: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3334164.

Otros, por su parte, sugieren que los algoritmos sean más transparentes y, por tanto, creados de forma tal que el proceso de toma de decisiones que tienen incorporado pueda ser interpretado y entendido por un potencial ente regulador6Ezrachi A. and Stucke M E. (2017), Artiicial intelligence & collusion: When computers inhibit competition, University of Illinois Law Review, 1775.

Finalmente, la OCDE, si bien señala que los algoritmos podrían generar vacíos legales, por lo que es posible que estas leyes deban ser reformadas en el futuro, recomienda que los cambios sean implementados paulatinamente, compartiendo las diversas experiencias con el fin de nutrir el debate7OCDE (2017), Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age..

Como se puede apreciar, de no ser abordados adecuadamente, los algoritmos permitirían alcanzar situaciones anticompetitivas que podrían poner en duda conceptos tradicionales de la normativa de competencia, como acuerdos o abusos, lo que exige tomar pronta conciencia de la problemática y abordarla de manera realista y concreta.

Cristián R. Reyes Cid es abogado de la Universidad Católica, ex jefe de las divisiones Jurídica y de Litigios de la Fiscalía Nacional Económica (FNE) y senior counsel en Aninat Abogados.

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