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El desarrollo de la tecnología ha cambiado la forma en la cual los mercados operan. Ante este nuevo contexto, las agencias de competencia enfrentan diversos retos en su análisis de los mercados. Uno de ellos se encuentra vinculado al uso de algoritmos para la determinación de precios y la incidencia que ello puede tener en prácticas anticompetitivas. Esta nueva realidad, exige que las agencias de competencia se adapten y desarrollen nuevas herramientas que les permitan monitorear de manera más adecuada los mercados.
Atrás parecen quedar aquellas épocas en las cuales las empresas recolectaban manualmente información de mercado para establecer sus precios. Por el contrario, es cada vez más común que las empresas opten por implementar algoritmos que les permita automatizar procesos de recolección de información de mercado, con el objetivo de ofrecer precios más competitivos que se ajustan en el menor tiempo posible.
Los efectos procompetitivos que se derivan del uso de algoritmos para la determinación de precios son diversos. Entre ellos destaca que reducen los costos de actualización de precios por parte de las empresas, promueve el ingreso de nuevos participantes a un mercado al facilitar el entendimiento de este y que permiten ajustar precios de manera rápida, corrigiendo fallas de mercado[1].
Entonces, ¿cuándo el uso de algoritmos se convierte en un problema para la competencia? Existe consenso en que los algoritmos pueden ser utilizados como un mecanismo para facilitar la colusión explícita o tácita. En el caso de la colusión explícita, los algoritmos pueden facilitar la implementación de un acuerdo previamente coordinado e incluso cumplir un rol supervisor del acuerdo.
En el caso de la colusión tácita, el alineamiento en precios puede ser un resultado de mercado debido a que los algoritmos utilizados por empresas competidoras pueden estar programados para alcanzar un mismo objetivo (p.e. maximizar beneficios), monitorear las mismas variables de mercado, utilizar las mismas bases de datos, ser programados por el mismo proveedor de TI, etc. Asimismo, se contempla que en el futuro se podrían implementar algoritmos que aprendan por sí mismos a concertar precios sin la necesidad de intervención humana (inteligencia artificial)[2].
Frente a esta problemática, varias agencias de competencia alrededor del mundo han elaborado una serie de documentos de trabajo en los que analizan los efectos procompetitivos del uso de algoritmos, resaltan la incidencia que estos pueden tener en una práctica concertada y emiten una serie de recomendaciones.
Las posturas planteadas son diversas. La agencia de competencia alemana, por ejemplo, ha manifestado que debiera ser evaluada la pertinencia de complementar la normativa vigente. En particular, sostiene que debiera evaluarse la responsabilidad de terceros en una práctica concertada, considerando que es común que los algoritmos sean desarrollados por un proveedor de TI ajeno a la empresa que lo implementa[3]. De otro lado, la agencia de competencia canadiense sostiene que aun cuando el desarrollo tecnológico puede implicar nuevos retos, esto no amerita modificar las reglas del juego existentes[4].
Pese a que ambas posturas son distintas, existe consenso respecto a la importancia de actualizar y desarrollar herramientas especializadas, así como la necesidad de reforzar el seguimiento de los mercados. Las agencias de competencia de la región no son ajenas a estas nuevas exigencias del mercado, y varias de ellas vienen realizando importantes avances en el desarrollo de herramientas que les permitan monitorear de manera más adecuada los mercados en un contexto de economía digital[5] .
Así, por ejemplo, en el año 2014 la agencia de competencia brasilera (CADE) contrató especialistas en herramientas analíticas para el desarrollo del interfaz “Cerebro”. Esta herramienta permite implementar algoritmos que se encuentran programados para detectar conductas anticompetitivas. Así, en casos de licitaciones públicas, Cerebro simula escenarios competitivos, compara esto con ofertas reales realizadas por postores e identifica patrones sospechosos[6][7].
En Colombia, en el año 2020, la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC) anunció el desarrollo del proyecto “Sabueso”. Esta herramienta busca automatizar procesos de recolección de grandes volúmenes de información disponible en sitios webs (web scrapping), para procesarla y mostrarla de forma amigable. El objetivo de esta herramienta es que detecte anormalidades en precios e identifique los periodos en los que se generan distorsiones, con el objetivo de aportar indicios a los equipos que investigan acuerdos anticompetitivos[8].
En Chile, la Fiscalía Nacional Económica (FNE) anunció este año la creación de su “Unidad de Inteligencia”. Esta división tendrá la responsabilidad de mejorar las técnicas de investigación de prácticas anticompetitivas, haciendo uso de herramientas tecnológicas[9].
Asimismo, en Ecuador, la Superintendencia de Control del Poder de Mercado (SCPM) ha anunciado que se encuentra en proceso de implementar una herramienta digital que permita reforzar la capacidad de detección de prácticas anticompetitivas[10].
En materia de economía digital, los avances realizados por la agencia de competencia peruana (INDECOPI) se encuentran enfocados, principalmente, a temas de protección al consumidor y propiedad intelectual[11]. Sin embargo, aún no se han implementado herramientas que permitan hacer frente a los nuevos retos que conlleva el uso de algoritmos para la determinación de precios. Resulta fundamental que INDECOPI desarrolle nuevas herramientas que le permitan monitorear de manera adecuada los mercados, tal y como lo vienen realizando otros países de la región.
[1]00When algorithms ser prices: winners and losers. OXERA (2017). Disponible en: https://bit.ly/3e7SakO.
[2]00Virtual Competition The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy. Ariel Ezrachi, Maurice E. Stucke (2016).
[3] Algorithms and Collusion, Excerpt from Chapter I of the XXII. Biennial Report of the Monopolies Commission (2018). Disponible en: https://bit.ly/3wxWxvX.
[4] Big data and innovation: key themes for competition policy in Canada (2018). Disponible en: https://bit.ly/3k8oWG8
[5] La libre competencia en la era digital y la pospandemia. El impacto sobre las pequeñas y medianas empresas. CEPAL (2021). Disponible en: https://bit.ly/3xBX2X3.
[6] OECD Peer Reviews of Competition Policy Brazil. OECD (2019). Disponible en: https://bit.ly/3wzo8wD.
[7] RCC Centro Regional de la OECD para la Competencia en América Latina, revisa N°2. Disponible en: https://bit.ly/36u0g31.
[8] LATIN AMERICAN AND CARIBBEAN COMPETITION FORUM (Spanish version) Sesión I: Obtención de pruebas en formato digital en cárteles, Contribución de Colombia. OECD (2020). Disponible en: https://bit.ly/3wvVVa1.
[9] Notas de prensa de la FNE “FNE crea Unidad de Inteligencia dependiente de la División Anticarteles”. Disponible en: https://bit.ly/2UGa5YQ.
[10] LATIN AMERICAN AND CARIBBEAN COMPETITION FORUM (Spanish version) Sesión I: Obtención de pruebas en formato digital en cárteles, Contribución de Ecuador. OECD (2020). Disponible en: https://bit.ly/3wITam5.
[11] Agenda Digital. Indecopi (2018). Disponible en: https://bit.ly/3B2IRfY; Guía de Publicidad para Influencers. Indecopi (2019). Disponible en: https://bit.ly/3xzQpEN; Propuestas para la protección del consumidor en el comercio electrónico y la seguridad de productos. Indecopi (2021). Disponible en: https://bit.ly/2U2hXnJ. Nota de prensa “El Indecopi crea ‘Equipo de trabajo de economía digital e innovación’ para mejorar sus servicios a la ciudadanía”. Disponible en: https://bit.ly/3yN7fQF.
Nicole es bachiller en Economía por la Universidad de Piura, Campus Lima. Tiene experiencia en las áreas de Competencia, Regulación y Controversias Financieras; con enfoque en los sectores de energía, transporte, telecomunicaciones. Asimismo, ha participado en investigaciones de libre competencia (carteles y posición de dominio) y estimación de daños en Controversias Financieras. Nicole cuenta con un nivel fluido de inglés y un conocimiento intermedio de francés.