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Inteligencia artificial, competencia y fijación de precios

El impacto de la Inteligencia Artificial en la fijación de precios y la competencia

La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente la forma en la que las empresas establecen precios en los mercados. Gracias a algoritmos de aprendizaje automático, especialmente los de aprendizaje por refuerzo, las empresas pueden ajustar sus precios en tiempo real, detectando rápidamente los movimientos de sus rivales y logrando, en muchos casos, precios más altos y estables. Este fenómeno se asemeja a la colusión tradicional, pero ocurre sin necesidad de acuerdos explícitos entre empresas.

Uno de los problemas principales de este avance es la opacidad de los algoritmos: resulta difícil distinguir si los precios elevados provienen de una optimización legítima o de una coordinación encubierta. Esta falta de transparencia dificulta la labor de los reguladores a la hora de identificar y sancionar conductas anticompetitivas.

Las leyes de antimonopolio tanto en EE. UU., la UE y el Reino Unido, prohíben cualquier forma de fijación de precios. Sin embargo, cuando los algoritmos son quienes ajustan los precios, puede resultar complicado demostrar una coordinación ilegal, ya que no existe un “acuerdo” claro entre humanos, sino una adaptación conjunta basada en los datos.

Desafíos legales y casos recientes de colusión algorítmica

Existen varias formas de colusión algorítmica: desde la coordinación explícita entre empresas usando software compartido, hasta la llamada colusión tácita, donde varios algoritmos aprenden, por sí mismos, a mantener precios elevados sin necesidad de comunicación directa. En otros casos, empresas independientes usan el mismo proveedor de algoritmos, lo que puede llevar a una coordinación indirecta.

Los principales desafíos legales frente a estas prácticas incluyen la dificultad de probar la existencia de un acuerdo o intención, puesto que los algoritmos solo “aprenden” de los datos y reaccionan en consecuencia. Los reguladores han comenzado a investigar y juzgar casos concretos:

  • Topkins (2015): un caso en EE. UU. donde se reconoció por primera vez que la coordinación de precios a través de algoritmos puede ser delito cuando hay intervención directa humana.
  • RealPage (2024): una demanda reciente argumenta que el uso de software para ajustar los alquileres en departamentos resultó en un acuerdo anticompetitivo.
  • Duffy v. Yardi (2024): se cuestiona a complejos inmobiliarios por usar el mismo sistema de precios inteligente, interpretando que el uso conjunto del algoritmo puede conllevar ilegalidad por sí mismo.

Aunque la ley estadounidense exige probar la existencia de un acuerdo claro, algunos tribunales están extendiendo la interpretación ante la evidencia de que los resultados pueden ser los mismos que los de una colusión clásica. Por su parte, en la UE, basta con que los comportamientos estén coordinados para considerarlos anticompetitivos.

Reformas, respuestas regulatorias e iniciativas futuras

Para hacer frente a estos retos, las autoridades proponen distintas reformas:

  • Modificar la definición legal de acuerdo para incluir ciertos patrones algorítmicos como colusión.
  • Exigir transparencia y auditorías a los algoritmos de precios, obligando a las empresas a demostrar que sus sistemas no fomentan la colusión.
  • Impulsar la cooperación internacional y estandarizar pruebas y criterios, ya que los mercados digitales no tienen fronteras claras.

Varias legislaciones, como el PAC Act en EE. UU. y propuestas en California y la Unión Europea, exigen la divulgación de información y prevén sanciones severas para quienes utilicen algoritmos con información confidencial para coordinarse.

Por su parte, las empresas también refuerzan sus programas de cumplimiento y colaboración entre abogados, programadores y expertos en datos. De forma paralela, las agencias de competencia exploran herramientas automatizadas para detectar patrones sospechosos en grandes volúmenes de datos.

La vigilancia y la adaptación constante de las leyes serán claves para garantizar que la innovación en inteligencia artificial no comprometa la competencia leal y el bienestar del consumidor.


Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/08/10/ai-driven-antitrust-and-competition-law-algorithmic-collusion-self-learning-pricing-tools-and-legal-challenges-in-the-us-and-eu/

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