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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Lo que yo se sobre la fijación de precios, En el 90% de los casos no funciona pues quienes se conjuran para mantener un precio, salen de la reunión donde se ha fijado un precio, pensando la forma de abaratar el precio vía indirecta, como puede ser, dando mayor periodo de pago de la mercancía, descontando el porte o recomprando los embalajes, dejando la mercancía en depósito,…
Este tipo de acuerdos solo prosperan cuando no exista competencia porque solo son dos o tres lo que ofrecen ese tipo de bien o de servicio.
En el mundo inmobiliario resulta que dos viviendas aunque tengan la misma distribución y estén en el mismo edificio no tiene el mismo valor, pùes una tiene una orientación diferente a la otra, o están en plantas diferentes.
Evidentemente el consultar el precio de las viviendas, manualmente por ejemplo en los anuncios de Idealista, o mecánicamente en algunas web que te «calculan» el valor del inmueble, te puede dar una primera idea del precio de la vivienda, pero sobre ese precio tendrás que aplicar mas valor o rebajas, dependiendo de las características únicas, (favorables o desfavorables), de la vivienda en cuestión.
La única norma que se puede aplicar es la Ley de la Oferta y la Demanda, si hay mucha oferta , tienes que reducir precios y si hay mucha demanda puedes elevarlos.
Parece que ayer la señora Kamala iba un 2% por encima del pato Trump, en intención de voto.
Espero que los turroneros de la influencia de las maléficas redes sociales se calmen un poco, viendo como la IH de algunos usamericanos se va despertando en función de parámetros analógicos, poco usados normalmente en este tipo de elecciones, que suelen abusar de los digitales.
Y, de paso, a ver que se trae de su Marte el amigo Elon.
Nada, pero nada bueno, NINGUNO de los tres traerá NADA bueno.
Creo que es importante que los usuarios sean conscientes de que sí, los precios de sitios como Idealista están muy alterados y provocan una distorsión del mercado real. En el caso de los alquileres, sangrante.
Por supuesto, si Jesús Encinar tiene alguna duda, puedo puedo diseccionar esa alteración de precios y como se produce. Me he tomado la molestia.
Es necesario que exista una transparencia y auditoría absoluta tanto en los algoritmos, como en las estructuras de los marketplaces, en los que existe una posición dominante en un sector.
Ale, ya.
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To Be Continued
¿Qué quieres decir con que «los precios en Idealista están muy alterados» ? ¿Quien los altera? ¿Jesús Encinar?
Me temo que la colusión es indemostrable en el caso del uso de algoritmos, ya que no hay una reunión formal entre los directivos de las empresas para fijar precios.
Es decir, no puedes demostrar mala fe, a pesar de que el fin de subir precios artificialmente sea el mismo por que el algoritmo es de optimización y eso es legal , por mas que colateralmente tenga el efecto de la subida de precios.
De hecho, en algunos casos, y sin utilizar algoritmos, se pueden dar casos de colusión sin reunión de los participantes.
Si en un pueblo hay tres bares, tácitamente pueden poner los mismos precios para no hacerse la competencia sin hablar entre ellos , y en el caso de uso de algoritmos los vendedores puede utilizar el algoritmo correspondiente , que ellos saben que tiene el efecto de subir precios, sin que se les pueda demostrar mala fe.
Si en un pueblo hay tres bares, la competencia no funciona, si hay diez, seguro que uno empieza, si pides una cerveza, a acompañarla con un pincho gratis,