Los algoritmos nos rodean y nos envuelven. Hacen de todo, y a menudo lo hacen sin que les prestemos atención alguna. Y como la mayoría de cosas en esta vida, esas herramientas pueden utilizarse para cosas buenas... y para cosas no tan buenas. En los últimos tiempos, por ejemplo, hay un debate importante sobre los algoritmos que permiten fijar precios, una práctica ilegal y condenada en buena parte del mundo, y que por ejemplo afectó a Apple y varias editoriales hace unos años.
Es lo que ha ocurrido con el algoritmo que David Topkins creó para fijar los precios en su web, Poster Revolution, que posteriormente fue comprada por Art.com. Ese algoritmo estudiaba el mercado y ofrecía a Topkins un cálculo del precio al que se debían fijar esos pósteres que vendían él y otros comerciantes digitales con los que llegaba a ese acuerdo para fijar ese coste. Topkins y su algoritmo han sido declarados culpables, pero es solo la punta del iceberg.
Escudándose en algoritmos
En Estados Unidos la llamada Sherman Act trata de proteger este tipo de comportamientos monopolísticos desde nada menos que 1890, y desde entonces se ha ido aplicando sucesivamente a todo tipo de nuevas industrias y productos. Sin embargo en todas ellas había unos responsables humanos tras esos casos de fijación de precios: se podían buscar culpables de facto en esos acuerdos ilegales. Es un tema relacionado con el dilema del mercader turco del que ya hablamos hace tiempo en Xataka.
Hoy las cosas no están tan claras. El famoso sistema de tarifas dinámicas de Uber hace que la oferta y la demanda sean quienes determinen el precio del paseo en uno de estos vehículos, una medida que ha generado una gran polémica desde que se conociera su existencia.
Esas tarifas dinámicas fueron la causa de que por ejemplo en una tormenta de nieve en 2013 Uber le cobrara a Jessica Seinfeld, mujer del actor y cómico estadounidense Jerry Seinfeld, 415 dólares por dejar a sus hijos en un par de localizaciones. Travis Kalanick, CEO y co-fundador del servicio, lo explicó entonces: "no establecemos los precios. El mercado lo hace. Nosotros tenemos algoritmos que determinan cuál es ese mercado".
Los estudiosos abogan por una reforma a la legislación
Un estudio publicado por El Centre for Competition Law and Policy de la Universidad de Oxford estudiaba esta situación. Sus autores, los investigadores Ariel Ezrachi y Maurice E. Stucke, explicaba cómo algoritmos como el de Uber permiten crear "universos alternativos" que suben los precios basándose en el valor percibido del mercado (como los trayectos de Uber) en lugar de hacerlo sobre el valor real de esos mercados.
No solo eso: se pueden convertir como "agentes predecibles", que están diseñados para ofrecer resultados predecibles como respuesta a ciertas condiciones del mercado. Esos agentes permiten fijar precios basándose en esos mercados y subir los precios a través de ese "paralelismo consciente" que se crea en estos sistemas.
Además, explicaban en su estudio, hay un peligro potencial de fijación de precios por las "máquinas inteligentes" que se programan para lograr un resultado que persiguen a través del autoaprendizaje y la experimentación. Esos algoritmos estudian el mercado, experimentan y encuentran la forma de que esa fijación de precios funcione en su beneficio, casi siempre con la consiguiente subida de precios.
Difícil detección y persecución
La persecución de este tipo de actividades resulta hoy en día compleja, algo que también apuntaba el profesor Salil Mehra de la Beasley School of Law en la Universidad de Temple. En un artículo reciente este experto indicaba que mientras que en los cárteles formados por seres humanos hay personas que hacen trampas o se convierten en participantes irracionales.
Eso normalmente provoca la disolución de estos círculos de fijación de precios, pero la circunstancia no se da -o es más difícil que lo haga- con los bots y algoritmos que operan de ese modo: la detección de errores o trampas es muy rápida, y eso de hecho fuerza a los participantes del acuerdo ilegal a no hacerlas para poder "beneficiarse" de seguir en el grupo.
Así pues, la ley tiene que encontrar la forma de tratar estos casos de forma distinta en las leyes antimonopolio, algo que obligaría a estudiar en profundidad estos algoritmos para determinar si están diseñados de forma que pudieran ser usados para explotar este tipo de situaciones. No solo eso: como vimos hace poco, los propios algoritmos pueden reaccionar del modo equivocado -porque no estaban preparados para ello- ante una situación como la reciente broma de Tesla. Parece que aún hay mucho margen de mejora en estos terrenos.
Vía | The New Yorker
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