Cómo los robots de precios podrían formar cárteles y encarecer las cosas

¿Qué tan competitiva es nuestra economía de mercado? No tanto como debería ser. Y el crecimiento del big data amenaza con empeorar aún más las cosas. Los reguladores antimonopolio ya luchan por mantener la competitividad de los mercados. ¿Cómo les irá en un mundo en el que los algoritmos inteligentes de precios se confabulen sutilmente entre sí?

Antes de que veamos cómo los algoritmos de precios pueden confabularse, vale la pena revisar el estado de la regulación antimonopolio en los EE. UU. Cada vez nos damos cuenta más de los fallos y deficiencias del mercado de la política antimonopolio de los Estados Unidos en los últimos 30 años. En abril de 2016, la Casa Blanca publicó un orden ejecutiva y informe sobre el estado de la competencia en los EE. UU. El informe identificó varias señales preocupantes del declive de la competencia desde la década de 1970. La competencia parece estar disminuyendo en muchos sectores económicos, incluida una disminución de décadas en el número de nuevas empresas que se crean y en el ritmo al que los trabajadores cambian de trabajo. Al mismo tiempo, muchos sectores se han concentrado más y los beneficios caen cada vez más en manos de menos empresas.

Estas preocupaciones las han notado The Economist, El Atlántico, y Escuela de Negocios de Harvard. La solución es más competencia, lo que tradicionalmente ha significado una aplicación antimonopolio más sólida. Pero garantizar la competencia hoy en día significa mirar a su próxima frontera: nuestro entorno de comercio electrónico en línea. Significa entender el cambio de la competencia tal como la conocemos a la era del big data y la gran analítica, que está cambiando radicalmente nuestros mercados y nuestro ecosistema competitivo.

Los macrodatos, los algoritmos informáticos sofisticados y la inteligencia artificial no son intrínsecamente buenos o malos, pero eso no significa que sus efectos en la sociedad sean neutrales. Su naturaleza depende de cómo las empleen las empresas, de la estructura de los mercados y de si los incentivos de las empresas están alineados con los intereses de la sociedad. A veces, los macrodatos y la gran analítica pueden promover la competencia y nuestro bienestar al hacer que la información esté más disponible y al proporcionar acceso a los mercados.

Centro de información

• La era de la automatización

  Patrocinado por KPMG

  Cómo la robótica y el aprendizaje automático están cambiando los negocios.

Sin embargo, no podemos suponer sin crítica que siempre nos beneficiaremos. A veces, la tecnología puede usarse para desafiar a la competencia. Tomemos, por ejemplo, la evolución de la colusión. Los cárteles son considerados generalmente en el mundo antimonopolio como algo obvio. El acuerdo del cártel, aunque no tenga éxito, suele condenarse por ilegal. Si fija los precios, tiene pocas o ninguna defensa legal. En los Estados Unidos, entre otras jurisdicciones, los ejecutivos culpables suelen ir a la cárcel.

Entonces, ¿qué pasa con los cárteles con el auge de los algoritmos de precios? Las industrias están migrando del entorno de precios tradicionales (en el que los empleados de las tiendas alguna vez sellaban los precios de los productos) a precios dinámicos y diferenciales, en el que los sofisticados algoritmos informáticos calculan y actualizan los precios rápidamente. ¿Significa eso el fin de los cárteles o crea nuevas formas de colusión?

Algunos sostienen que lo primero. Los cárteles suelen ser más duraderos de lo que predice la teoría económica estándar. ¿Por qué? Los humanos confían los unos en los otros. «La colusión es más probable», el Departamento de Justicia de los Estados Unidos anotado, «si los competidores se conocen bien a través de conexiones sociales, asociaciones comerciales, contactos comerciales legítimos o cambios de empleo de una empresa a otra». Los ordenadores no muestran confianza. En cambio, los algoritmos realizan cálculos fríos que maximizan los beneficios. Si los algoritmos tienen menos probabilidades que los humanos de confiar unos en otros, quizás también sea menos probable que se confabulen.

Sin embargo, hay otros motivos para preocuparse por la colusión algorítmica. Los algoritmos de precios no tienen la capacidad de confiar. Sin embargo, al aumentar la velocidad a la que se comunican los cambios de precios, detectar cualquier trampa o desviación y castigar esas desviaciones, los algoritmos pueden fomentar nuevas formas de colusión que se logran por medios más sutiles, que no equivalen a un cártel empedernido y que están fuera del alcance de la ley.

Consideramos cuatro escenarios en los que los algoritmos informáticos pueden promover la colusión:

• El primer escenario, mensajero. se refiere a que los humanos acepten confabularse y usen ordenadores para ejecutar su testamento. Uno reciente ejemplo implica pósters vendidos en Amazon Marketplace. David Topkins y sus cómplices acordaron fijar los precios de los pósters específicos que se venden en Internet. Adoptaron algoritmos de precios específicos que recopilaban la información de precios de la competencia. También escribieron un código informático que daba instrucciones a su software basado en algoritmos para fijar los precios de los pósters de conformidad con su acuerdo ilegal. En este escenario, los humanos se confabulan. Utilizan ordenadores para ayudar a crear, monitorear y vigilar un cártel. En los Estados Unidos y otros lugares, van a la cárcel si los atrapan.

• Nuestro segundo escenario, abrazo y radio, es más difícil. En este caso, analizamos el uso de un algoritmo de precios único para determinar el precio de mercado que cobran numerosos usuarios. Uber ilustra este marco. Los conductores de Uber no compiten entre sí por el precio; puede que algunos conductores estén dispuestos a ofrecerle un descuento, pero el algoritmo de Uber determina su tarifa base y cuándo, dónde y durante cuánto tiempo le impone un recargo. Esto por sí solo es legal. Pero a medida que el poder de mercado de la plataforma aumente, este grupo de acuerdos verticales similares podría engendrar una clásica conspiración de centro y voz, en la que el desarrollador del algoritmo, como centro, ayude a orquestar una colusión en todo el sector, lo que lleva a precios más altos.

• El tercer escenario, el agente predecible, es aún más difícil. En este nuevo mundo no hay acuerdo entre los competidores. Cada empresa adopta unilateralmente su algoritmo de precios, que fija su propio precio. Así que pasamos de un mundo en el que los ejecutivos se confabulan expresamente en habitaciones de hotel llenas de humo a un mundo en el que los algoritmos de precios actúan como agentes predecibles y se supervisan y ajustan continuamente a los precios y datos de mercado de los demás. El resultado, nosotros explorar, es un paralelismo consciente mejorado por algoritmos o, como lo llamamos nosotros, una colusión tácita con esteroides.

• Por último, en el escenario de colusión más difícil, ojo digital, consideramos cómo dos avances tecnológicos pueden amplificar la colusión tácita y crear un nuevo nivel de estabilidad y alcance. El primer avance implica la capacidad de los ordenadores para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y lograr una visión del mercado similar a la de Dios. El segundo avance se refiere a la creciente sofisticación de los algoritmos, ya que participan en la toma de decisiones autónoma y el aprendizaje a través de la experiencia, es decir, el uso de la inteligencia artificial. Estos dos avances tecnológicos permiten una visión más amplia y detallada del mercado, un tiempo de reacción más rápido en respuesta a las iniciativas competitivas y estrategias dinámicas que se logran mediante «aprender haciendo». De este modo, pueden ampliar la colusión tácita más allá de los precios, más allá de los mercados oligopólicos y más allá de la fácil detección. Con nuestros otros tres escenarios, puede que sepamos cuando algo va mal. En nuestro último escenario, el contagio se extiende a los mercados menos susceptibles a la colusión tácita en la economía tradicional y más allá de los precios y pasa a otras iniciativas competitivas. Al final, con el ojo digital podemos pensar que los mercados, impulsados por estas tecnologías, son competitivos. Podemos creer que la colusión tácita en estos mercados ni siquiera es posible. Y sin embargo, no nos estamos beneficiando de esta competencia virtual.

Los dos últimos escenarios, desde una perspectiva antimonopolio, son preocupantes. A diferencia de los humanos, los ordenadores no temen que los detecten, las posibles sanciones financieras o el encarcelamiento, y no responden con enfado. La estabilidad necesaria para la colusión tácita se ve reforzada por el hecho de que es poco probable que los algoritmos informáticos muestren otros sesgos humanos. Los sesgos humanos siempre se pueden reflejar en el código. Pero si se minimizan algunos sesgos (como la aversión a las pérdidas, la falacia del coste irrecuperable y los efectos de encuadre), el algoritmo actuará de forma más coherente y deliberada que los humanos a la hora de cuantificar los beneficios que probablemente se puedan lograr mediante una colusión tácita.

Con el uso de algoritmos informáticos en todo el sector y la consiguiente mayor transparencia del mercado, los ordenadores pueden rastrear más fácilmente el comportamiento de numerosos rivales y anticipar y reaccionar ante las amenazas de la competencia mucho antes de cualquier cambio de precios. El algoritmo de cada empresa determina si puede obtener beneficios emprendiendo una iniciativa competitiva. En nuestros escenarios, el algoritmo concluye que no. Esto se debe a que los rivales, que poseen la misma tecnología, pueden identificar rápidamente la iniciativa competitiva y la amenaza emergente y saben cuándo y cómo tomar represalias. Al responder con rapidez, los rivales privan a los aspirantes a inconformistas de los beneficios de lanzar iniciativas competitivas y, por lo tanto, disminuyen los incentivos para emprenderlas.

Los algoritmos, si se programan de forma similar, podrían predecir mejor la respuesta del rival. Además, si los ordenadores se unen en torno a una estrategia dominante, cada empresa puede detectar y apreciar el tipo de algoritmo que utilizan las demás. Los ordenadores pueden castigar de manera uniforme y rápida las desviaciones de un rival. Dado que cada algoritmo comparte un interés común (beneficios) e entradas comunes (datos similares), el uso de los algoritmos en todo el sector puede provocar una colusión tácita duradera entre muchos competidores.

Estos escenarios de colusión forman parte de varios resultados anticompetitivos que requieren recalibrar nuestras estrategias de aplicación. Como exploramos en nuestro libro Competencia virtual, los macrodatos y los grandes análisis pueden permitir a algunos vendedores en línea incurrir en discriminación conductual. También veremos el surgimiento de una nueva dinámica enemiga, en la que muchas empresas dependan cada vez más de la beneficencia de las superplataformas dominantes.

El futuro de la competencia virtual no es necesariamente sombrío. Las innovaciones transformadoras del aprendizaje automático y el big data pueden reducir nuestros costes de búsqueda (ya sea que encontremos un impermeable o una plaza de aparcamiento), reducir las barreras de entrada, crear nuevos canales de expansión y entrada y, en última instancia, estimular la competencia. Pero estos avances en materia de bienestar no son automáticos. Mucho depende de cómo las empresas empleen estas tecnologías y de si sus incentivos están alineados con los intereses de sus clientes y de la sociedad.

Los mercados en línea basados en los datos no se corregirán necesariamente por sí solos ni los efectos anticompetitivos serán evidentes. Las empresas dominantes pueden estar un paso adelante en el desarrollo de estrategias y tecnologías sofisticadas que distorsionan el entorno competitivo percibido. Incluso con pruebas de que los mercados no se comportan de manera competitiva, la antimonopolio, si bien no es obsoleta, puede resultar difícil de manejar a veces de aplicar. Sin pruebas de un acuerdo o intención anticompetitivos, una agencia de competencia contratada se verá obstaculizada. Por lo tanto, es posible que nuestras leyes antimonopolio actuales no impidan algunos de los escenarios de colusión que identificamos.

En consecuencia, las empresas y las autoridades de competencia deben entender mejor cómo el auge de los algoritmos informáticos sofisticados y la nueva realidad del mercado pueden cambiar significativamente nuestro paradigma de la competencia, para bien o para mal. Deberíamos explorar nuevas salvaguardias legales para promover la competencia en este nuevo entorno competitivo. De lo contrario, es probable que suframos formas duraderas de colusión que estén fuera del alcance de los responsables de hacer cumplir la ley, formas sofisticadas de discriminación de precios y una serie de abusos por parte de monopolios impulsados por los datos que, al controlar plataformas clave, como los sistemas operativos de los teléfonos inteligentes, pueden dictar el futuro de su empresa.