Cuando los algoritmos fijan precios: IA y derecho de la competencia en conflicto
Por Dirk Röthig | CEO, VERDANTIS Impact Capital | 7 de marzo de 2026
Noviembre de 2025: El Departamento de Justicia estadounidense llega a un acuerdo con RealPage. La empresa de software había proporcionado a miles de propietarios un sistema de fijación de precios impulsado por IA — el resultado: aumentos de alquileres coordinados en millones de viviendas estadounidenses, sin que los propietarios jamás hubieran hablado entre sí. Sin reuniones en trasfondos, sin llamadas secretas. Solo un algoritmo. Este caso no es un fenómeno marginal estadounidense. Es el modelo a seguir para una de las preguntas legales más urgentes de la economía digital — y acaba de llegar a Europa con toda su fuerza.
Etiquetas: Derecho de la competencia, Derecho de cartel, Inteligencia artificial, Algoritmos, Derecho de la UE
Un propietario que nunca habló con sus competidores
En el núcleo del escándalo de RealPage se encuentra un modelo comercial aparentemente simple: una empresa de software recopila datos de precios de propietarios competidores, los introduce en un sistema de algoritmos y devuelve a cada propietario recomendaciones de precios individualizadas. Las recomendaciones se orientaban según los precios de los competidores directos — sin que los propietarios mantuvieran contacto entre sí.
El Departamento de Justicia estadounidense (DOJ) vio en ello una fijación de precios cartellista. En su demanda de agosto de 2024, a la que se sumaron los fiscales generales de siete estados federales, la agencia argumentó: cuando los competidores utilizan la misma plataforma de fijación de precios por IA y le suministran información de precios no pública, de facto surge una coordinación concertada — incluso sin un acuerdo explícito (DOJ, 2024). En noviembre de 2025 se llegó a un acuerdo con condiciones de amplio alcance: supervisión por un monitor independiente, acceso completo a los libros para las autoridades, cooperación en procedimientos en marcha contra otros propietarios (Wilson Sonsini, 2025).
El mensaje para la industria era inequívoco: un algoritmo no protege contra la responsabilidad de derecho de cartel.
El núcleo jurídico: ¿Qué es exactamente lo prohibido?
Para entender el alcance de este desarrollo, hay que examinar el marco legal europeo. El artículo 101 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea (TFUE) prohíbe todos los acuerdos, decisiones y comportamientos concertados entre empresas que afecten sensiblemente la competencia. El concepto decisivo es el "comportamiento concertado" — en inglés: concerted practice.
El Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) ha establecido en su jurisprudencia: tal coordinación de comportamiento no requiere un acuerdo formal. Es suficiente que las empresas sepan o puedan razonablemente asumir que sus competidores mostrarán el mismo comportamiento — y se conduzcan en consecuencia (TJUE, 1999, C-199/92 P — Hüls AG). Esta definición, originalmente desarrollada para casos clásicos de cartel, se aplica a la coordinación algorítmica de precios con precisión escalofriante.
La Comisión Europea ha confirmado esta evaluación en las Directrices Horizontales revisadas del 1 de junio de 2023. Las Directrices — el documento central de interpretación para acuerdos de competencia horizontal — identifican tres escenarios críticos de coordinación de precios algorítmica que pueden caer bajo el artículo 101 TFUE (Comisión Europea, 2023).
Tres caminos hacia la responsabilidad de derecho de cartel
Escenario 1: El pacto de algoritmo directo
El escenario más claro es también el más parecido a los carteles clásicos: los competidores acuerdan explícitamente utilizar el mismo algoritmo para la fijación de precios. Si los competidores en el comercio minorista de alimentos, en gasolineras o en hotelería contratan al mismo proveedor de optimización de precios y le suministran datos de costos idénticos, esto puede considerarse un intercambio de información cartellista — una violación "por objeto", sancionable sin prueba de impacto concreto en el mercado (Comisión Europea, 2023).
Escenario 2: Coordinación Hub-and-Spoke
Más complejo — y más frecuente en la práctica — es el modelo Hub-and-Spoke. Aquí el proveedor del algoritmo actúa como "centro" (Hub), mientras que las empresas que utilizan su servicio forman los "radios" (Spokes). Cada radio proporciona al centro datos sensibles de competencia, el centro los procesa y devuelve a cada participante precios optimizados. Ningún radio habla directamente con otro — pero todos se benefician del fondo común de información.
La Comisión Europea y varias autoridades de competencia nacionales están de acuerdo: este modelo también puede caer bajo el artículo 101 TFUE, siempre que los participantes sepan o deban saber que su competidor utiliza la misma plataforma (Morgan Lewis, 2025). El caso de RealPage fue un ejemplo de libro de texto de esta construcción.
Escenario 3: Colusión tácita mediante aprendizaje automático
La más sofisticada técnicamente — y la más difícil de atrapar para los reguladores — es la llamada "colusión tácita por algoritmo". Aquí los algoritmos no se programan para coludir. Desarrollan estrategias de precios colusivos a través del aprendizaje independiente.
Experimentos de laboratorio y modelos teóricos muestran: cuando dos algoritmos de fijación de precios que se auto-aprenden compiten en un mercado con interacciones repetidas, convergen sin ninguna intervención humana hacia precios que superan la competencia (Calvano et al., 2020). "Descubren" de forma independiente que mantener mutuamente los precios altos es más rentable que la reducción de precios — similar a como lo hacen los oligopolistas humanos en ciertas estructuras de mercado.
Si este comportamiento cae bajo el artículo 101 TFUE no está jurídicamente aclarado de forma definitiva. La Oficina Federal de Carteles reconoce el problema: en su documento de debate "Algoritmos y Competencia" señala que la colusión puede surgir demostrablemente en condiciones de laboratorio — si esto es transferible a mercados reales sigue siendo una pregunta abierta (Oficina Federal de Carteles, 2021). El grupo de expertos sobre IA y Competencia, convocado por la oficina en junio de 2025, volvió a poner esta cuestión en la agenda, sin llegar a un resultado concluyente (Oficina Federal de Carteles, 2025).
La cuestión de la carga de la prueba: ¿Cómo se prueba la colusión algorítmica?
Aquí reside el dilema fundamental para las autoridades de competencia. Los carteles clásicos dejan huellas: correos electrónicos, reuniones, memorándums internos. La coordinación algorítmica, en cambio, puede surgir completamente sin documentación. Ningún director ejecutivo necesita haber hablado jamás con un competidor. Ningún desarrollador de algoritmos necesita haber pretendido comportamiento colusivo. El resultado — precios coordinados en perjuicio del consumidor — surge como un fenómeno emergente de las dinámicas del mercado y el aprendizaje automático.
Para las autoridades de competencia esto significa: deben demostrar que las empresas utilizaron el algoritmo conociendo su efecto coordinador, o deben desarrollar nuevos modelos de responsabilidad que no se basen en culpa subjetiva. La Comisión Europea experimenta con el concepto de "Cumplimiento por Diseño": se supondría que las empresas prueben que sus algoritmos no tienen tendencia colusiva — una inversión de la carga de la prueba que es controvertida en la literatura jurídica (Hogan Lovells, 2025).
La Autoridad de Competencia y Mercados británica (CMA) en 2024 optó por un camino más pragmático: lanzó el "Dynamic Pricing Project", una investigación transversal de la fijación de precios algorítmica desde el comercio electrónico hasta el suministro de energía, y anunció para 2025 "Lo que sí y lo que no en fijación dinámica de precios" — reglas de conducta que deberían servir a las empresas como orientación de puerto seguro (CMA, 2024).
El derecho de la competencia alemán: GWB se encuentra con IA
En Alemania se aplica la Ley contra las Restricciones de la Competencia (GWB), que funciona como correspondiente nacional a los artículos 101/102 TFUE. La 10ª enmienda de la GWB de 2021 ya ha digitalizado significativamente el derecho de cartel alemán: el poder de mercado ahora también puede evaluarse de manera adaptada para mercados de plataformas y ecosistemas de datos. Sin embargo, para la fijación de precios algorítmica — en particular para colusión tácita mediante algoritmos que se auto-aprenden — aún falta un marco legal claro.
La Oficina Federal de Carteles ha señalado que quiere perseguir la coordinación algorítmica con los instrumentos existentes, aunque la clasificación dogmática es compleja. El presidente Andreas Mundt ha enfatizado en varias entrevistas que la oficina transfiere las reglas de conducta para personas al uso de algoritmos: si una persona actuaría de manera cartellista, sigue siendo cartellista si un algoritmo hace lo mismo (LTO, 2023).
Lo que las empresas deben hacer ahora
La presión regulatoria sobre sistemas de fijación de precios algorítmicos ya no es un escenario futuro — es presente. Según sus propias indicaciones, la Comisión Europea realizará a partir de julio de 2025 varios estudios sectoriales sobre fijación de precios algorítmica (Global Competition Review, 2025). Esto genera obligaciones de cumplimiento concretas para las empresas:
1. Auditoría de algoritmos: Cada sistema de fijación de precios impulsado por IA debe someterse a un examen de derecho de cartel. Preguntas centrales: ¿Qué datos de competidores fluyen? ¿Puede el sistema generar recomendaciones de precios que imiten facticamente los precios de la competencia?
2. Gobernanza de datos: Los datos sensibles de competencia (precios, capacidades, márgenes) no deben fluir hacia plataformas de algoritmos compartidas sin examen de derecho de cartel. El mero hecho de que un tercero procese los datos no exime a las empresas de su responsabilidad.
3. Documentación de la independencia: Las empresas deben documentar que sus decisiones de fijación de precios se toman independientemente de los competidores — incluso si utilizan sistemas de IA externos.
4. Monitoreo regulatorio: La situación legal evoluciona rápidamente. Los "Lo que sí y lo que no" de la CMA, las nuevas directrices de la UE y los desarrollos nacionales de la GWB requieren monitoreo continuo por asesores especializados en derecho de cartel.
Perspectiva: El fin del punto ciego regulatorio
Dirk Röthig, CEO de VERDANTIS Impact Capital, resume la situación así: la digitalización ha aumentado exponencialmente la velocidad de las decisiones empresariales — la ley siempre va un poco rezagada. En el tema de la fijación de precios algorítmica, esta brecha se está cerrando muy rápidamente. Las empresas que hoy aún creen que sus sistemas de IA son neutrales desde el punto de vista del derecho de cartel podrían descubrir lo contrario mañana.
El desarrollo regulatorio muestra una dirección clara: las autoridades de competencia en EE.UU., UE y Reino Unido ya no consideran la fijación de precios algorítmica como un fenómeno técnico marginal, sino como un campo central de ejecución. El acuerdo de RealPage con sus amplias condiciones — supervisión independiente, reglas de privacidad para información de competidores, obligaciones de cooperación con autoridades — probablemente sirva como modelo para futuros procedimientos europeos.
Para la práctica esto significa: los sistemas de IA no son espacios sin ley. Quien deja que los algoritmos fijen precios, asume total e inmediatamente la responsabilidad de derecho de cartel — la complejidad técnica de los sistemas no la protege de la responsabilidad; a lo sumo aumenta la dificultad probatoria para las autoridades. A largo plazo, esto no es una protección sostenible.
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Referencias
Bundeskartellamt (2021): Algoritmos y Competencia. Serie escritos Digitales, Nr. 6. Bundeskartellamt, Bonn. Disponible en: www.bundeskartellamt.de
Bundeskartellamt (2025): Grupo de expertos IA y Competencia — Comunicado de prensa 24.06.2025. Bundeskartellamt, Bonn. Disponible en: www.bundeskartellamt.de
Calvano, E., Calzolari, G., Denicolò, V., Pastorello, S. (2020): Inteligencia Artificial, Fijación de Precios Algorítmica y Colusión. American Economic Review, 110(10), pp. 3267–3297.
CMA — Competition and Markets Authority (2024): Dynamic Pricing — Anuncio de Investigación. Londres: CMA.
DOJ — Departamento de Justicia estadounidense (2024): El Departamento de Justicia demanda a RealPage por esquema de fijación de precios algorítmicos que daña a millones de inquilinos estadounidenses. Washington D.C.: DOJ Office of Public Affairs, agosto de 2024. Disponible en: www.justice.gov
TJUE (1999): Hüls AG c. Comisión, C-199/92 P. Tribunal de Justicia de la Unión Europea, 8 de julio de 1999.
Comisión Europea (2023): Directrices sobre la aplicabilidad del artículo 101 TFUE a acuerdos de cooperación horizontal. Diario Oficial de la UE, 1 de junio de 2023. Disponible en: eur-lex.europa.eu
Global Competition Review (2025): Las autoridades de competencia de la UE se enfoca en riesgos antimonopolio de la fijación de precios algorítmica. Londres: GCR, julio de 2025. Disponible en: globalcompetitionreview.com
Hogan Lovells (2025): Actualización sobre fijación de precios algorítmica en derecho de la competencia — Lo que necesita saber. Washington D.C./Londres: Hogan Lovells. Disponible en: www.hoganlovells.com
LTO — Legal Tribune Online (2023): Derecho de cartel: Cuando el algoritmo fija los precios. Berlín: LTO. Disponible en: www.lto.de
Michigan Journal of Economics (2026): Historia de algoritmos de fijación de precios y cómo la última iteración tiene a los reguladores antimonopolio buscando respuestas. Ann Arbor: Universidad de Michigan, enero de 2026. Disponible en: sites.lsa.umich.edu
Morgan Lewis (2025): La fijación de precios algorítmica emerge como prioridad de ejecución para reguladores antimonopolio de la UE y Reino Unido. Filadelfia/Londres: Morgan Lewis & Bockius, octubre de 2025. Disponible en: www.morganlewis.com
Wilson Sonsini Goodrich & Rosati (2025): DOJ Llega a acuerdo con su caso de fijación de precios algorítmicos contra RealPage. Palo Alto: Wilson Sonsini, noviembre de 2025. Disponible en: www.wsgr.com
Sobre el autor: Dirk Röthig es CEO de VERDANTIS Impact Capital con sede en Zug, Suiza. Como empresario e inversor, se ocupa de los marcos legales y económicos de la economía de la IA, inversiones sostenibles de impacto, así como de la intersección entre tecnología, regulación y derecho de la competencia. Más artículos y contacto: www.verdantiscapital.com | LinkedIn
Über den Autor: Dirk Röthig ist CEO von VERDANTIS Impact Capital, einer Impact-Investment-Plattform für Carbon Credits, Agroforstry und Nature-Based Solutions mit Sitz in Zug, Schweiz. Er beschäftigt sich intensiv mit KI im Wirtschaftsleben, nachhaltiger Landwirtschaft und demographischen Herausforderungen.
Kontakt und weitere Artikel: verdantiscapital.com | LinkedIn
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