Piense antes de preguntar a su IA favorita: la autoridad de libre competencia podría darle un susto

Desde la generación automatizada de reportes comerciales hasta complejos algoritmos de pricing en línea en tiempo real o sistemas de generación automática de ofertas, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cotidiana para la toma de decisiones. Existe una fuerte presión por aprovechar las capacidades de la IA —ya sea generativa, predictiva o de clasificación— y obtener resultados tangibles que puedan mostrarse a accionistas e inversionistas. Sin embargo, antes de “preguntar” o entrenar a su algoritmo favorito, conviene detenerse, reflexionar y decidir con cuidado.

Un informe reciente del Comité de Competencia de la OCDE, organización que agrupa a las economías más avanzadas, reconoce las ventajas de la IA para el desarrollo de la competencia en los mercados: incrementa la productividad, reduce barreras de entrada y acelera la innovación. No obstante, también advierte que su uso puede generar fallas de mercado en el sentido contrario.

No se trata de ciencia ficción. Hoy es perfectamente plausible hablar de algoritmos de fijación de precios —incluso en entornos no digitales— que, al recopilar información sobre precios, volúmenes y ofertas del mercado, desarrollan un entendimiento dinámico basado en señales y reacciones frente a los algoritmos de la competencia. El resultado puede ser una coordinación de precios sin necesidad de comunicación explícita entre competidores.

Esta realidad ya estaría materializándose en la región. Un ejemplo reciente es el caso de varias cadenas de estaciones de servicio en Brasil, investigadas por la autoridad de competencia (CADE) por el uso de un algoritmo de pricing que, según la autoridad, impedía que las estaciones fijaran precios de manera independiente y competitiva, lo que habría derivado en precios potencialmente colusivos.

El caso presenta un elemento adicional relevante: de acuerdo con CADE, habría sido el propio gremio de estaciones de servicio el que recomendó el uso del algoritmo a sus asociadas. Interesantemente, la empresa desarrolladora del algoritmo alcanzó un acuerdo de cese y colaboración con la autoridad, comprometiéndose, entre otras medidas, a abrir su código, designar un compliance officer para supervisar los compromisos asumidos y abstenerse de celebrar nuevos contratos con estaciones de servicio hasta implementar las medidas correctivas.

La pregunta es inevitable: ¿sabía el proveedor del algoritmo el impacto que su herramienta podía tener sobre la competencia?, ¿eran conscientes las estaciones de servicio de los riesgos derivados de seguir la recomendación de su gremio?

Las autoridades de competencia de la región no solo han identificado riesgos asociados a la fijación algorítmica de precios, sino también al uso de algoritmos como mecanismos para profundizar posiciones de poder de mercado, especialmente en marketplaces.

La COFECE —hoy autoridad de competencia económica de México— viene investigando el uso de algoritmos en marketplaces para la implementación de estrategias de self-preferencing. Estas consisten en la generación automática de ofertas que priorizan productos del propio marketplace frente a los de vendedores independientes. Para la autoridad mexicana, estas prácticas pueden constituir barreras estratégicas a la competencia que, a la larga, perjudican al consumidor final, motivo por el cual se promueve la transparencia algorítmica como medida preventiva.

Así como la IA puede facilitar decisiones empresariales más eficientes, también se ha convertido en una herramienta de vigilancia para las autoridades de competencia.

Desde 2020, la Fiscalía Nacional Económica (FNE) de Chile cuenta con una unidad de inteligencia apoyada en algoritmos de machine learning para clasificar grandes volúmenes de información de licitaciones públicas y detectar posibles patrones colusorios entre postores.

En el caso peruano, si bien el uso de la IA no está exenta de controversia, lo cierto es que el INDECOPI ya ha defendido su uso en el análisis de pruebas en investigaciones sobre el cumplimiento de normas de protección al consumidor. Ello, sin perjuicio de los retos que enfrenta la autoridad, dado que los algoritmos pueden generar “alucinaciones” o falsos positivos, especialmente cuando están sesgados hacia los objetivos del usuario.

En la región, la FNE de Chile ha sido clara al señalar que el uso de algoritmos puede ser investigado bajo las normas actuales de libre competencia. Tanto las empresas que desarrollan como las que utilizan estos sistemas pueden ser sancionadas, sin que resulte válido alegar que la decisión fue “de la máquina y no del ser humano”.

¿Qué implica este escenario para los responsables de gestionar riesgos de incumplimiento? Sin duda, un desafío significativo. El nivel de especialización técnica requerido para comprender el funcionamiento de un algoritmo puede convertirse en una barrera para la labor del oficial de cumplimiento.

Una primera recomendación es promover la transparencia algorítmica dentro de la organización, de modo que sea posible identificar objetivos, variables y ajustes que puedan generar riesgos anticompetitivos. En segundo lugar, resulta clave adoptar una actitud colaborativa con las autoridades de competencia, explorando mecanismos como sandboxes regulatorios o entornos de prueba que permitan someter los resultados de los algoritmos a filtros de cumplimiento antes de su despliegue en el mercado.

Finalmente, el compliance officer enfrenta el reto permanente de equilibrar altos estándares de cumplimiento exigidos a los proveedores de soluciones basadas en IA con los objetivos empresariales de generar valor mediante el uso de estas herramientas. En otras palabras, tendrá el gran desafío de prevenir los riesgos en el uso de algoritmos evitando, al mismo, generar cuellos de botella innecesario para la adopción de estas herramientas en su organización.