A medida que más y más algoritmos van haciéndose cargo de más funcionalidades en compañías de todo tipo, empezamos a ver algunos efectos que resultan muy interesantes desde un punto de vista económico, y que obviamente, van a necesitar algunos ajustes.
Habitualmente, la fijación de precios, entendida como acuerdos entre los participantes del mismo lado en un mercado para comprar o vender un producto, servicio o materia prima únicamente a un precio fijo, o para mantener las condiciones del mercado de manera que el precio se mantenga en un nivel determinado mediante el control de la oferta y la demanda, es considerada un comportamiento anticompetitivo, colusivo o conspirativo, contra el que el regulador debe intervenir sancionando a los actores que incurren en él. Los ejemplos de sanciones de este tipo son, además, muy abundantes.
La intención de la fijación de precios suele ser tratar de aumentar el precio de un producto a su punto más alto posible, lo que generalmente genera ganancias para todos los vendedores, pero también puede tener el objetivo de fijar, descontar o estabilizar los precios. Ahora bien, ¿qué ocurre cuando los actores que intervienen para dar lugar a una fijación de precios no son personas, sino algoritmos?
Hablamos de un comportamiento que tiene lugar en cada vez más mercados: el uso de asistentes inteligentes empleados por los vendedores para la determinación de precios genera un comportamiento abiertamente colusivo, pero que no ha sido planificado por esos vendedores. En el caso del mercado inmobiliario, por ejemplo, plataformas como RealPage o Yardi dan lugar a presiones sobre los participantes que ofertan propiedades para que uniformicen sus precios y maximicen sus beneficios mediante reglas derivadas de la evolución del mercado, lo que en último término da lugar a un incremento sistemático de los precios y a un perjuicio para los compradores. El comportamiento resulta abiertamente colusivo y está empezando a ser objeto de denuncias, pero en lugar de provenir de unos actores que conspiran para ello, proviene del uso de algoritmos de maximización desde una posición, la de una plataforma, que tiene la capacidad de provocar la coordinación de la gran mayoría de los participantes de un lado del mercado.
Ese mismo comportamiento, y los correspondientes litigios, lo hemos visto ya en mercados como los hoteles, el agropecuario, los combustibles o la automoción, y se están convirtiendo en una tendencia contra la que resulta muy difícil luchar, porque los algoritmos operan mediante funciones que, obviamente, están haciendo aquello para lo que fueron diseñados. Por supuesto, siempre hay alguien detrás del algoritmo y en buena lógica, las responsabilidades deberían derivarse a partir de esa circunstancia, pero la tipificación del delito resulta más compleja cuando no tenemos a ningún grupo de participantes en un mercado reuniéndose y llevando a cabo una estrategia predeterminada.
Un juez de Nevada, por ejemplo, decidió desestimar una denuncia contra un grupo de hoteles de Las Vegas que utilizaron Rainmaker, el algoritmo de una compañía adquirida por RealPage en 2017, concluyendo que no había pruebas suficientes de un acuerdo de fijación de precios porque los hoteles involucrados no habían compartido información confidencial entre sí y no estaban obligados a aceptar las recomendaciones de Rainmaker, aunque en la práctica se demostrase que lo hacían en un 90% de los casos.
El pasado 30 de julio, el condado de San Francisco aprobó una ley, por el momento la primera de este tipo, que prohíbe tanto la venta como el uso de software que combine datos no públicos de competidores para establecer, recomendar o asesorar sobre alquileres y niveles de ocupación. Pero hablamos únicamente de una industria y un contexto específicos, cuando la realidad es que este tipo de efectos pueden estar teniendo lugar en un número cada vez mayor de circunstancias.
¿Cómo debemos plantearnos la protección contra los efectos de distorsión del mercado generados por algoritmos? ¿Es necesaria nueva regulación, o basta con aplicar la ya existente abriendo un poco las circunstancias en las que debe aplicarse? ¿En qué otros casos podemos estar teniendo efectos similares?
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