Por Antonio Robles Martín-Laborda

 

 Los algoritmos de precios y el Derecho de la competencia

Cada vez más decisiones empresariales son adoptadas o puestas en práctica, no por personas físicas, sino por máquinas que ejecutan algoritmos expresados mediante programas informáticos. Su uso ha proporcionado importantísimos beneficios para la competencia, ha permitido reducir drásticamente los costes de producción y de transacción en numerosos mercados y ha proporcionado nuevos y mejores productos y servicios.

Un algoritmo no es más que una secuencia ordenada y finita de instrucciones que ha de ser aplicada de manera precisa a un número finito de datos para proporcionar un resultado. Puede ser expresado de distintas formas, como son el lenguaje natural, la notación matemática o los diagramas de flujo. Pero su enorme impacto en la economía no se debe tanto a los avances relacionados con el diseño de los propios algoritmos como al desarrollo de las tecnologías de la información. En particular, la digitalización de la economía ha permitido que los algoritmos sean también expresados mediante lenguajes de programación que pueden ser leídos por una máquina (por una computadora, primero; por variados dispositivos móviles, después) y sean aplicados a una inmensa cantidad y variedad de datos que son previamente buscados, recolectados, almacenados y analizados a gran velocidad (lo que se conoce como big data).

Los denominados algoritmos de precios, desarrollados por la propia empresa que los utiliza o por empresas especializadas dedicadas a su comercialización, se utilizan para monitorizar los precios del mercado (incluyendo los de los competidores) y/o para recomendar o establecer los precios de la empresa que los utiliza. Según datos de la Comisión Europea, la mayoría de las empresas minoristas de comercio electrónico utilizan programas informáticos para monitorizar los precios de sus competidores, y dos tercios de ellas ajustan sus precios en función de los que han observado. De ahí que las autoridades de competencia hayan considerado necesario analizar y comprender cómo el uso de algoritmos de precios afecta al comportamiento de las empresas en el mercado y, en consecuencia, al modo en el que se desarrolla la competencia (OCDE,  Autorité de la Concurrence/Bundeskartellamt, Monopolkommission, COFECE, Comisión Europea, Federal Trade Commission).

Desde un punto de vista económico, los primeros estudios han sugerido que la sustitución generalizada de las personas físicas por programas informáticos, capaces de adaptar el precio de forma automatizada y en breves intervalos, podría facilitar nuevas formas de colusión -incluso en mercados poco concentrados en los que, sin el uso de algoritmos de precios, no concurrirían las condiciones necesarias para su viabilidad. En concreto, el uso de algoritmos podría facilitar la ejecución de una concertación previa y favorecer la colusión tácita, e incluso existe el riesgo de que los algoritmos de precios puedan concertarse por sí mismos para restringir la competencia.  Desde un punto de vista jurídico, tales riesgos podrían ocasionar problemas de tipificación, detección e imputación. Hay que preguntarse, por lo tanto, si las vigentes normas de defensa de la competencia, anteriores a la aparición de Internet, resultan adecuadas para reprimir esas nuevas formas de colusión supuestamente facilitadas por la generalización de los programas de inteligencia de precios, o, por el contrario, resulta necesario proceder a su modificación. Veamos cada uno de los distintos supuestos.

El uso de algoritmos podría facilitar la ejecución de una concertación previa

En primer lugar, los algoritmos de precios pueden ser empleados para ejecutar una restricción de la competencia concertada previamente. Los programas de inteligencia de precios, diseñados para aplicar determinadas reglas o instrucciones más o menos complejas a los datos sobre determinados factores predeterminados por el programador, pueden ser empleados (además de para establecer precios personalizados; es decir, para cobrar precios diferentes a cada comprador individual en función de la disponibilidad a pagar  presunta que se desprenda de su perfil) para, de manera concertada, establecer precios supra-competitivos. Así, con el fin de evitar competir entre ellas, las empresas podrían concertarse para adoptar el mismo o similar algoritmo, o para programarlos de forma que sigan en tiempo real el precio fijado o recomendado por una de ellas.

No se trata, sin embargo, de una conducta novedosa para las autoridades de competencia: la Comisión Europea ya ha sancionado como infracción del artículo 101 TFUE la adopción de acuerdos para la adopción de un mismo método para el cálculo del precio de venta (aquí o aquí); y también la CNC estableció que la fórmula empleada para calcular el precio de adquisición del producto por parte del revendedor –o el precio de “cesión”, en el caso del comisionista-, consistente en restar al precio medio del área de influencia de éste -que operaba, además, como precio de venta al público recomendado o máximo- una cantidad o un porcentaje fijos en concepto de retribución, contribuía a que los precios máximos o recomendados actuaran en la práctica como precios fijos (aquí).

Sin embargo, el uso de programas de inteligencia de precios en mercados digitales favorecería todavía más la estabilidad y efectividad de la concertación ya que permite, no sólo minimizar los contactos entre las partes –y, por tanto, el riesgo de que sean detectados por las autoridades de competencia-, sino también aprovechar la transparencia de tales mercados para, con una elevadísima frecuencia y de manera automática: (1º) monitorizar los precios de los competidores -o, en su caso, de los distribuidores- con el objeto de detectar instantáneamente las posibles desviaciones de las condiciones previamente concertadas (i.e. el precio pactado), y, en su caso, (2º) adoptar las correspondientes medidas disuasión.

Hasta el momento, los primeros casos detectados se refieren a este supuesto: el uso de algoritmos de precios para ejecutar o facilitar una restricción de la competencia concertada previamente; primero de carácter horizontal (Topkins, Trod), pero posteriormente también vertical; de hecho, las posibles restricciones relacionadas con la fijación del precio de reventa en los mercados digitales parecen estar provocando el interés creciente de las autoridades de competencia (Asus, Adidas). Más recientemente, se ha planteado también la posibilidad de que ese uso pueda constituir un abuso de posición dominante (Amazon).

Sin embargo, los problemas que pudiera plantear el uso de programas informáticos de inteligencia de precios para facilitar la ejecución de una concertación previa no afectan a la tipificación ni a la interpretación de las conductas prohibidas. En tales casos, el algoritmo no es más que el instrumento empleado por las partes para coordinar su comportamiento en materia de precios. Ni la mera monitorización de los precios de los competidores ni la adaptación de los precios propios en función de ellos constituyen, en sí mismas, conductas prohibidas por las normas de defensa de la competencia.

La comunicación entre los competidores sigue siendo necesaria para acordar los términos de la coordinación, y es esa concertación previa la que constituye una conducta prohibida, con independencia de que los competidores acuerden adoptar algoritmos programados de una u otra manera para ejecutarla, emplear un mismo algoritmo para la determinación del precio o recurrir a un mismo proveedor de programas de inteligencia de precios.

Respecto de las empresas concertadas, el empleo de programas de inteligencia de precios no constituye más que una circunstancia a tener en cuenta a efectos del cálculo de la multa. Para decidir si la proporción del valor de las ventas considerada para la determinación de la sanción debería situarse en la parte inferior o superior de la escala, la Comisión Europea tendrá en cuenta una serie de factores, como la aplicación efectiva o no de las prácticas delictivas. Además, entre las circunstancias agravantes que pueden ser tenidas en cuenta por la Comisión se incluye toda medida adoptada con el fin de obligar a otras empresas a participar en la infracción y/o a toda medida de represalia adoptada contra otras empresas con el fin de hacer respetar las prácticas ilícitas. En el mismo sentido, las autoridades de competencia españolas han de tener en cuenta como circunstancia agravante la “adopción de medidas para imponer o garantizar el cumplimiento de las conductas ilícitas”, mientras que la no aplicación efectiva de las conductas prohibidas puede constituir una circunstancia atenuante.

Las empresas que los utilizan son responsables de cualquier infracción cometida mediante programas de inteligencia de precios cuando éstos hayan sido configurados expresamente, por indicación de aquéllas, para ejecutar o facilitar una concertación prohibida. Pero, además, la especial estructura de los mercados digitales y la especialización necesaria para la programación de algoritmos de precios favorecen en estos casos la posible responsabilidad, como facilitadores de la infracción, tanto de los proveedores de los programas que incorporan algoritmos de precios (Uber, Accenture, Webtaxi) como de la propia plataforma en la que operan las empresas que los utilizan (Eturas). Unos y otros serán responsables como facilitadores de la infracción  cuando sepan –o, conforme a las circunstancias del caso concreto, deberían saber- que los servicios que prestan contribuyen a la realización de objetivos contrarios a la competencia; es decir, cuando con su propio comportamiento contribuyan, voluntaria y activamente, a realización de la infracción.

El uso de un mismo algoritmo previamente acordado permite determinar el precio colusorio vigente en cada momento sin necesidad de renegociarlo continuamente ante cualquier modificación de las condiciones del mercado utilizadas como variables. Al disminuir las comunicaciones entre las partes, se reduce el riesgo de que éstas sean detectadas, resultando así más difícil demostrar la existencia de una concertación o toma de contacto previa. A falta de esta prueba, conductas restrictivas previamente concertadas podrían ser consideradas como unilaterales, y casos de colusión expresa (prohibida) habrían de ser considerados como de colusión tácita (y, por lo tanto, lícita). Sin embargo, los programas de inteligencia de precios pueden ser empleados también por las autoridades de competencia para monitorizar el comportamiento comercial de las empresas, lo que introduce nuevas y eficaces posibilidades para la detección las conductas prohibidas. De esta forma, el eventual incremento de los incentivos de las empresas para coludir en los mercados digitales podría ser contrarrestado por un aumento de la probabilidad de que su comportamiento coordinado sea detectado, al menos por parte de las autoridades de competencia que cuenten con las herramientas adecuadas.

Ahora bien, aunque el comportamiento paralelo sería detectable por las autoridades de competencia, hay que tener en cuenta que, a diferencia de la colusión explícita, la colusión tácita no constituye una conducta prohibida. Si no ha existido entre ellas alguna toma de contacto, las empresas tienen derecho no sólo a vigilar el comportamiento de sus competidores, sino también a adaptarse de forma inteligente a él. Por lo tanto, cuando son decididas de manera unilateral, tanto la monitorización de los precios de los competidores como la adopción de algoritmos que favorezcan un paralelismo de precios son perfectamente lícitas, a pesar de que –al igual que en el caso de la colusión expresa- el precio de mercado resulte supra-competitivo. El mero paralelismo de precios que podrían detectar las autoridades de competencia no estaría prohibido, a no ser que para el mismo no hubiera una explicación razonable alternativa a la concertación; sin embargo, la propia transparencia de los mercados digitales proporcionaría esa explicación, incluso en mercados en los que, sin el uso de algoritmos de precios, la colusión tácita no sería viable.

El uso de algoritmos podría favorecer la colusión tácita

Efectivamente, en segundo lugar, se ha señalado que el uso de algoritmos podría también favorecer la colusión tácita; es decir, la probabilidad de que las empresas puedan coordinar su comportamiento competitivo sin necesidad de concertar previamente las condiciones de la coordinación. El riesgo de la generalización de la colusión tácita en mercados que, en otro caso, habrían sido competitivos, ha sido empleado para justificar la necesidad de modificar la interpretación o la tipificación de las conductas colusorias prohibidas e incluir entre ellas la colusión tácita facilitada por los algoritmos de precios. Sin embargo, la verdadera contribución de los algoritmos de precios a la materialización de dicho riesgo resulta discutible y, además, la adopción de los posibles remedios presenta obstáculos difícilmente superables.

La probabilidad de la colusión tácita depende tanto de la facilidad para alcanzar una interpretación común sobre el nivel de precios como de la viabilidad de la coordinación para su aplicación. La interpretación común sobre el precio colusorio es más probable en mercados estables, con pocos competidores, que presenten una relativa simetría (estructura de costes, cuotas de mercado, niveles de capacidad y grado de integración vertical), un producto homogéneo y condiciones de oferta y demanda estables. Por su parte, la viabilidad de la coordinación en la aplicación de ese precio colusorio exige la concurrencia de tres condiciones: (1) las empresas que se coordinan deben poder monitorizar las desviaciones del precio colusorio (transparencia del mercado); (2) ha de existir algún mecanismo de disuasión creíble que pueda activarse en caso de detectarse una desviación del precio colusorio; y (3) los resultados esperados de la coordinación deben estar al abrigo de las reacciones tanto de los competidores actuales o potenciales que no participen en ella (es decir, deben existir barreras de entrada) como de los clientes.

El uso de algoritmos de precios podría favorecer la viabilidad de la colusión tácita al facilitar inmediatamente, como hemos visto, tanto la detección de las desviaciones como la adopción de represalias, incluso en mercados no oligopolísticos en los que en otro caso no sería viable. Así lo entiende la Comisión Europea.

Sin embargo, el impacto del uso de algoritmos de precios sobre las restantes condiciones necesarias para la colusión resulta más impredecible, de tal forma que no es .seguro que el uso de algoritmos de precios incremente necesariamente el riesgo de colusión tácita. Por una parte, el entendimiento común sobre el nivel de precios resulta dificultada por la falta de homogeneidad de los competidores, la diferenciación y complementariedad de los productos, la posibilidad de establecer precios personalizados o la posibilidad de utilizar varias plataformas simultáneamente. Por otra, entre las posibles reacciones de competidores y clientes hay que tener en cuenta la frecuente entrada de nuevas empresas, el alto grado de innovación que caracteriza los mercados digitales, la volatilidad de la demanda, o el uso de algoritmos también por parte de los clientes para comparar precios y encontrar proveedores alternativos ajenos a la concertación (algorithmic consumers).

De hecho, los datos parecen indicar que, mientras ha aumentado la uniformidad de precios entre distintas localidades dentro de la misma marca (dado que los consumidores pueden compararlos), también ha aumentado, en mucha mayor medida, el número de cambios de precio, generalmente para reducirlo: la competencia online es muy intensa, debido, precisamente, a la disponibilidad de información sobre los competidores y la capacidad para cambiar el precio rápidamente mediante algoritmos de precios. Y, en cualquier caso, la modificación de la interpretación o la tipificación de las conductas prohibidas por las normas de defensa de la competencia, para incluir entre ellas la colusión tácita en los mercados en los que se haya generalizado el uso de algoritmos de precios, resultaría, además, probablemente perjudicial y difícilmente realizable.

Los algoritmos de precios podrían acordar los términos de la coordinación

El desarrollo de la inteligencia artificial ha permitido que los algoritmos ejecutados electrónicamente aprendan continuamente de la experiencia, que es supervisada por un programador que selecciona y proporciona las características relevantes de los datos a analizar y corrige manualmente sus errores. Más recientemente, el desarrollo de algoritmos de estructuras más complejas, basadas en redes neuronales artificiales, está permitiendo que el propio programa aprenda por sí mismo a detectar los patrones y correlaciones existentes, a decidir sin intervención del programador cuáles son los factores relevantes y qué peso tiene cada uno de ellos, y a detectar y corregir los errores para ajustar las decisiones futuras (“aprender”).  Estos algoritmos de aprendizaje profundo permiten un aprendizaje más rápido y un mayor nivel de abstracción, pero no proporcionan al programador información sobre el proceso seguido para alcanzar un determinado resultado.

De esta forma, los algoritmos de precios podrían ser empleados para facilitar la coordinación del comportamiento de los competidores, señalizando el nivel de precios propuesto o el procedimiento para fijarlo. Teóricamente, tales prácticas podrían, incluso, ser realizadas por algoritmos de aprendizaje profundo programados para maximizar los beneficios que, sin intervención humana, podrían decidir que la cooperación es la alternativa más rentable,  aprender por sí mismo a cooperar con los empleados por empresas competidoras y concertar con ellos los términos de la cooperación sin la participación de ningún ser humano. Para ello, sin embargo, sería necesario determinar que ciertas conductas de entre las tecnológicamente posibles, al menos en determinadas circunstancias, pudieran constituir un acto de comunicación.

En cuanto a la tipificación de tales conductas, es necesario tener en cuenta que las empresas pueden emplear programas de inteligencia de precios para monitorizar la actuación de sus competidores y adaptarse a su comportamiento comprobado o previsto, pero, con independencia del medio empleado, resulta prohibido cualquier comunicación o intercambio de información susceptible de debilitar el grado de incertidumbre sobre el funcionamiento del mercado –en particular, sobre el comportamiento que uno mismo pretende adoptar- o de influir en el comportamiento de los competidores. De esta forma, cualquier actuación realizada mediante un algoritmo de precios que constituya una oferta para coludir, un intercambio de información, un anuncio de incremento de precios o cualquier otra práctica potencialmente facilitadora, habría de ser considerada como una conducta prohibida en las mismas circunstancias y con los mismos requisitos que si lo hubieran sido por cualquier otro medio. Dadas las dificultades de prueba en estos casos, se ha propuesto la imposición de una obligación de “cumplimiento desde el diseño”, conforme a la cual, tal y como sucede en el ámbito de la protección de datos, recaería sobre las empresas que empleen –o, en su caso, programen- algoritmos de precios la responsabilidad de demostrar han sido diseñados de tal forma que se evite la comisión de alguna infracción.

Sin embargo, esta posibilidad plantearía problemas no sólo de detección, sino también de imputación. Según la Comisión Europea, la empresa que lo emplea sería responsable de la infracción incluso en el supuesto de que el procedimiento por el que el correspondiente algoritmo haya adoptado una determinada decisión sobre el nivel de precios resulte desconocido para aquélla. Sin embargo, la imputación de responsabilidad por las decisiones adoptadas por algoritmos de aprendizaje automático puede ser mucho más compleja y, probablemente, exigir modificaciones legislativas. Una empresa es responsable por las infracciones cometidas tanto por sus empleados, como por sus proveedores externos (en este caso, de programas o servicios de inteligencia de precios) cuando éstos operan bajo su dirección o control, cuando conoce los objetivos contrarios a la competencia perseguidos tanto por sus competidores como por el proveedor e intenta contribuir a ellos con su propio comportamiento o, finalmente, cuando podía prever razonablemente el comportamiento contrario a la competencia de sus competidores y estaba dispuesta a asumir ese riesgo. Pero, en contra de lo que parece presuponer la Comisión, la empresa que contrata la instalación del programa o la prestación del servicio del servicio puede no estar incluida en ninguno de esos supuestos, como sucedería si, en contra de sus instrucciones expresas, el proveedor del programa o del servicio permitiera –de manera voluntaria o negligente- que el algoritmo fuera capaz de comunicarse y de coordinar su comportamiento competitivo. En cuanto a la responsabilidad civil, y sin perjuicio de la eventual responsabilidad contractual del proveedor del programa o servicio, el requisito de la culpa es también necesario en la mayoría de los Estados miembros –España entre ellos- para establecer la responsabilidad por los daños y perjuicios derivados de las infracciones del Derecho de la competencia; incluyendo, claro está, la eventualmente derivada del funcionamiento del algoritmo de precios. Como la propia Comisión ha reconocido, los problemas que plantean los algoritmos de aprendizaje automático exigen un análisis más profundo sobre la necesidad de adaptar las normas vigentes sobre la responsabilidad –de la empresa usuaria, del prestador del servicio, del proveedor de los datos, del fabricante del dispositivo, etc.- por los posibles daños derivados de dicho funcionamiento.

Conclusión

La rápida generalización del uso de algoritmos de precios en los mercados digitales no parece exigir una profunda modificación de la tipificación de las conductas prohibidas, cuya interpretación, además, resulta adecuada -en su caso, con alguna precisión menor y compatible con la jurisprudencia- para reprimir las nuevas formas de colusión supuestamente favorecidas por aquélla. Sin embargo, sí exige que las autoridades de competencia, por un parte, presten una especial atención a la posible responsabilidad como facilitadores de la infracción tanto de los proveedores del incipiente mercado de programas y servicios de servicio de inteligencia de precios, como de la propia plataforma; y, por otra, refuercen su especialización en el ámbito tecnológico, adquiriendo la capacidad técnica necesaria para monitorizar los mercados digitales, comprender su funcionamiento, detectar posibles infracciones, y proponer y aplicar las medidas regulatorias adecuadas para el mantenimiento de la competencia. Además, los problemas que plantea el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje automático exigen un análisis más profundo sobre la necesidad de adaptar las normas sobre la responsabilidad derivada de los posibles daños causados.

Esta entrada está basada en un artículo publicado en el último número de las Actas de Derecho Industrial; una versión casi definitiva puede encontrarse aquí

Foto: @thefromthetree