¿Por qué son tan caros los productos de Apple?

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¿Cuánto valen tus Me Gusta?

El precio de un Me Gusta

¿Cuánto valen tus datos?
Por Hanna Kozlowska | Quartz

La riqueza de hoy está en los datos. Es así como empresas relativamente jóvenes como Facebook o Google se han convertido en una de las más grandes y rentables del mundo. Es el combustible que impulsa el negocio en innumerables industrias lo que les permite tomar decisiones comerciales informadas. Y a medida que los legisladores centran su atención en cómo se gestionan los datos de las personas, surge una pregunta central: ¿cuánto valen los datos de los consumidores y cómo deberían las empresas que se benefician de esa información compartir la inmensa riqueza que nuestros datos les han proporcionado?

Mientras que los consumidores utilizan servicios como Instagram o YouTube aparentemente de forma gratuita, en realidad están pagándolos al proporcionar grandes cantidades de sus datos personales (ya menudo confidenciales) a las compañías de tecnología que los administran. En efecto, los consumidores se benefician de lo que también es un sistema de vigilancia masiva que los espía y enriquece a otros. Y esas empresas a menudo no logran salvaguardar los datos que los usuarios les proporcionan. Esto puede llevar a infracciones masivas de datos, como la cantidad de miles de millones de personas expuestas por los hackeos de Yahoo Mail, y los datos que se comparten con terceros, sin el consentimiento de los usuarios, como ocurrió en el escándalo de Cambridge Analytica en Facebook. En 2018, Facebook generó $ 55 mil millones en ingresos por publicidad, mientras que Google registró más de $ 116 mil millones en el mismo período.

Mark Warner, un senador de Virginia, y Josh Hawley, un senador de Missouri, presentaron un proyecto de ley el 24 de junio que obligaría a las empresas de redes sociales a revelar qué datos recopilan de los consumidores y cómo se benefician de ellos, algo que históricamente han sido. reacios a hacer. Obligaría a la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC, por sus siglas en inglés) a encontrar una manera de calcular el valor de los datos del consumidor para las compañías cuyos servicios tienen más de 100 millones de usuarios, y determinar si las compañías estaban involucradas en algún comportamiento anticompetitivo.

"Se ha hecho antes", le dijo a Quartz Rachel Cohen, directora de comunicaciones de la oficina de Warner. Señaló que las personas argumentaron que usted no podría poner un valor en las comunicaciones inalámbricas y asignar un valor al espectro inalámbrico, pero en última instancia, se hizo. "La visión sería hacer algo similar".

El proyecto de ley en sí no quiere que las empresas paguen a los usuarios por sus datos, pero otras propuestas que se están considerando en los Estados Unidos están considerando un enfoque llamado dividendo de datos, que de una u otra manera compensaría a los consumidores.

El gobernador de California, Gavin Newsom, propuso un dividendo de datos, hablando explícitamente de "compartir la riqueza" creada a partir de datos de consumidores y legisladores en el estado también están explorando el tema. Los esfuerzos todavía están en las primeras etapas.

"Cada uno de nosotros estamos regalando una gran cantidad de datos, y por lo tanto valor, y, por lo tanto, encontrar una manera de asegurarnos de que el cliente tenga su parte del pastel parece bastante importante en esta etapa", Chris Hansen, miembro de la Cámara de Representantes de Colorado Quien también está explorando las políticas de datos del consumidor, dijo a Quartz. Su visión permitiría a los consumidores retener el control y la propiedad de los datos, permitiendo que el consumidor los administre o los venda como les plazca, de compañías tecnológicas o de otro tipo. Mencionó las tiendas de comestibles y los clubes de lealtad de minoristas que recopilan datos sobre todo lo que les compra. "El consumidor en este momento no tiene ningún acceso o propiedad de esos datos, y estas empresas ganan una enorme cantidad de dinero", dijo Hansen. Y ese es solo un ejemplo: Hansen agregó que es importante implementar tales soluciones en toda la economía.

¿Cómo se calcula el valor de los datos de usuario?

El proyecto de ley del Senado de EE. UU. tampoco sugiere un método para calcular el valor de los datos, sino que deja que la SEC lo descubra. Cohen le dijo a Quartz que probablemente deberán desarrollarse múltiples cálculos, considerando que las compañías en diferentes sectores recopilan diferentes tipos de datos. Sin embargo, en los últimos años se han planteado varias soluciones para establecer ese valor y redistribuirlo.

Una propuesta es una solución de impuestos simple, como Chris Hughes, el cofundador de Facebook y el nuevo crítico de la compañía descrito el año pasado. Argumentó que un impuesto del 5% a las empresas que usan datos de consumidores, ya sean un gigante de Silicon Valley, un banco o un minorista, podría generar al menos $ 100 mil millones por año. Al utilizar el impuesto para financiar un dividendo de datos, cada adulto estadounidense recibiría un cheque por aproximadamente $ 400 por año. Comparó su idea con la forma en que los ingresos del petróleo extraído en Alaska se distribuyen a los ciudadanos del estado, que ascienden a unos $ 1,500 por persona por año. "A diferencia del petróleo, esta información no es un recurso agotable, lo que permite al fondo desembolsar los ingresos totales cada año", escribió Hughes, y señaló que la cantidad del cheque podría aumentar con el tiempo.

Otra idea es basar el cálculo de los datos en las métricas que brindan las propias empresas, como tomar parte del ingreso promedio por usuario (ARPU), que para los usuarios de Facebook de EE. UU., fue de $ 30 en el último trimestre, o aproximadamente $ 7.50 por mes. Recode calculó recientemente que si simplemente divide todos los ingresos de publicidad digital en los EE. UU. por la población adulta, una Internet sin publicidad costaría a cada adulto de los EE. UU. aproximadamente $ 35 por mes. Eso es menos que el costo de muchos servicios de transmisión de TV en vivo.

Los economistas también han considerado la cantidad de dinero que la gente podría haber hecho si no estuvieran consumiendo medios basados ​​en anuncios, por lo que se desplazan por Facebook o leen las noticias, en lugar de trabajar. Un cálculo aproximado estimó que este método manejaría aproximadamente $ 6,600 por usuario por año, por lo que aproximadamente $ 550 por mes por persona por persona. Aproximadamente la mitad de los usuarios de Internet encuestados por los economistas en 2017 también han dicho que renunciarían a servicios como Facebook por alrededor de $ 40 por mes.

Algunas empresas se están adelantando a cualquier legislación potencial. UBDI (Universal Basic Data Income), una empresa de intercambio de datos, tiene como objetivo permitir que los usuarios se beneficien de la venta de información a empresas o investigadores a partir de sus datos agregados. UBDI actualmente paga a los usuarios con puntos que se transferirán a la moneda digital en el futuro, dice su sitio web. Shane Green, CEO de UBDI, dice que ha estado involucrado en conversaciones con el Senado sobre el proyecto de ley de Warner y Hawley, y que prefiere lo que considera un método de cálculo más simple para el valor de los datos del consumidor. Su idea es analizar el ARPU de una empresa, así como el precio de sus acciones, que según él representa lo que el mercado considera el valor de los datos del consumidor.

"No son solo los ingresos que [las empresas como Facebook] obtuvieron este año, sino también el espectacular éxito que han tenido en lograr que los inversionistas y Wall Street comprendan el valor de ese tipo de propiedad con el tiempo y los nuevos tipos de productos que pueden Crear, y los nuevos tipos de objetivos que pueden hacer ", Green le dijo a Quartz.

Cómo pagarían realmente las empresas a sus usuarios

Glen Weyl, un economista que trabaja con legisladores en múltiples California, Colorado, Canadá y la UE, ha ideado un enfoque amplio y sistémico para pagar a los consumidores por sus datos, utilizando intermediarios. Según su idea, descrita en Harvard Business Review (paywall), habría actores independientes a los que llama "mediadores de datos individuales" (MIDS) que pueden ser comparados más estrechamente con los sindicatos. "Ayudarían a las personas a negociar el valor de sus datos, en lugar de tener todos los protocolos técnicos determinados", dijo.

Weyl también señaló que debe haber una distinción entre dos tipos de datos. Si bien podría ser relativamente sencillo calcular la efectividad de los anuncios (lo que hacen las propias empresas), el problema se vuelve más complejo cuando se habla de datos que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Weyl apuntó a Quartz al investigador en ciencias de la computación de Stanford James Zou, quien describió su método para atribuir valor a los datos de aprendizaje automático en un trabajo de investigación. Zou usa un concepto establecido en la teoría de juegos económicos llamado el valor de Shapley, que esencialmente calcula el peso de la contribución de todos a un resultado para dividir de manera justa la bonificación que se recibe al final. Zou y su colega, Amirata Ghorbani, extendieron este concepto a los datos; por lo tanto, si se usan dos conjuntos de datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático, el valor de Shapley ayuda a calcular cuánto contribuyó cada uno de estos conjuntos de datos al rendimiento final del modelo de aprendizaje automático. El modelo permite ingresar cantidades masivas de datos. Sin embargo, es solo una idea inicial, y Zou dice que se necesita más investigación para que sea útil en situaciones del mundo real.

Entonces, ¿cuándo son los datos de una persona más valiosos que los de otra persona? Así es como Zou lo explica: "Si estoy en Facebook y hay muchas otras personas que son muy similares a mí en Facebook, entonces mis datos no son tan valiosos, porque hay muchas otras personas que podrían ser sustitutos". se trata de cuán únicos son sus datos y de si realmente compra algo de los anuncios que ve en línea.

Por supuesto, no todos están de acuerdo en que poner un precio a los datos del consumidor es un ejercicio valioso en absoluto, argumentando que las personas normales todavía estarían renunciando a su privacidad, incluso si son compensados ​​por ello.

"No es un buen negocio para los consumidores obtener un puñado de dólares de las empresas a cambio de que el capitalismo de vigilancia permanezca sin control", escribió Electronic Frontier Foundation, un grupo de defensa digital, en febrero, argumentando que la protección de la privacidad debería ser la primera prioridad de los legisladores. .

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La Atari 2600 metía a la industria de los videojuegos en los hogares

Cómo la Atari 2600 lideró la invasión del videojuego hogareño

Kelsey McClellan | Wired




Los expertos solían bromear que había cuatro redes de televisión principales: ABC, CBS, NBC y Atari. En 1977, el primer sistema de computadora de video Atari se vendió por $ 200. Los compradores pueden enchufarlo a la TV, permitiendo que la familia juegue juegos seminales e interactivos como Asteroids y Pac-Man, mientras que los emisores intentan mantener la atención de los espectadores con Falcon Crest y Mork & Mindy. La consola de Atari no fue la primera en utilizar pantallas de televisión, pero a finales de los 70, el VCS se disparó en popularidad porque era muy versátil. El sistema permite a los usuarios abrir y sacar los cartuchos de juegos, lo que brinda a su audiencia una variedad de opciones casi infinita. Atari también estaba en el negocio de máquinas recreativas que funcionaba con monedas, lo que le dio acceso inmediato a material nuevo (incluido el título japonés Invasores del espacio). La compañía también dejó que los editores externos construyeran juegos para el VCS. Pero, como dice el dicho, a veces es demasiado bueno ... La abundancia y la falta de control de calidad fueron culpadas por la caída del videojuego de 1983, cuando las ganancias de la industria cayeron en un 97 por ciento. Aún así, ese colapso terminó siendo solo un bache en la carretera. En 1982, Atari relanzó el VCS como el 2600 (sacando el 2600 Jr. de bajo costo poco después), y perseveró hasta 1992. Eso es un récord para una consola. En esos más de 14 años, los juegos originales lograron un montón de popularidad e ingresos nostálgicos.

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El caso antimonopolio contra Microsoft

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ROI percibido como guía para la fijación de precios

La regla más importante de los precios que todo empresario debe saber

La clave para un precio rentable puede reducirse a una regla única, simple y universal.
Por el editor de Geoffrey James | Inc
Contributing, Inc.com



Anteriormente, he publicado muchas columnas sobre técnicas de fijación de precios, pero aún no he compartido el "principio de organización" que se encuentra detrás de la fijación de precios. Este principio clave es el siguiente: "El precio óptimo refleja el ROI percibido".

"Precio óptimo" es el precio que genera la mayor ganancia, lo que requiere equilibrar el volumen de ventas con la ganancia por unidad. Lograr un punto de precio óptimo es difícil porque requiere equilibrar dos tendencias opuestas:

1. Reducir el precio aumenta el volumen de ventas pero disminuye la ganancia por unidad.
2. Aumentar el precio aumenta la ganancia por unidad pero disminuye el volumen de ventas.

La dificultad para lograr un precio óptimo reside en el intento de elegir el precio más alto que los compradores tolerarán sin disminuir el volumen de ventas al alejar a los clientes.

Es por eso que el "ROI percibido" es tan importante. Ahora, como todos saben (o deberían saber), hay tres tipos generales de cosas "vendibles":

1. Productos básicos. El precio óptimo de los productos está determinado por el ROI que el comprador cree que resultará de la compra y reventa.
2. Productos / servicios B2C. Las empresas venden a los consumidores al convencerlos de que lo que se venda disminuirá el dolor o aumentará el placer o ambos. El precio óptimo consigue tantos compradores como sea posible al precio más alto posible porque creen que estarán más felices después de comprar el producto.
3. Productos / servicios B2B. Las empresas venden a las empresas con el entendimiento de que lo que se venda reducirá los costos o aumentará los ingresos o ambos. El precio óptimo consigue tantos compradores como sea posible al precio más alto posible porque creen que serán más rentables después de comprar el producto.

El punto esencial aquí es que es la PERCEPCIÓN del ROI lo que determina cuánto pagará alguien y si es probable que compre. La forma de lograr un precio óptimo es, por lo tanto, aumentando el ROI percibido, lo que naturalmente da como resultado la capacidad de cobrar el precio más alto sin afectar negativamente el volumen de ventas

Lo que esto significa es simple y esencial: en lugar de quedar atrapado en tratar de equilibrar las ganancias por unidad con el volumen de ventas, concéntrese en aumentar el ROI percibido, en cuyo caso puede aumentar sus precios por unidad pero no experimentar menos ventas por unidad.

Y, amigos míos, es por eso que hacemos branding, posicionamiento de productos y publicidad, todo lo cual es una forma de aumentar el ROI percibido. Q.E.D.

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Marketplace y Mercado Libre en auge ante la estanflación argentina

La crisis golpea duro: mirá cuántos argentinos ya venden por Facebook o Mercado Libre para ganar un extra

La crisis alejó a los usuarios de las plataformas de ecommerce y se acercaron a las redes sociales. Las claves de un fenómeno que aumenta como el dólar
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Por Irina Sternik | iProUp




La magia del orden de Marie Kondo fue la frutilla del postre para que muchos se animaran a deshacerse de artículos. La crisis, sin embargo, es la explicación más realista del fenómeno que se vive en las redes, donde amigos y conocidos aprovechan los seis grados de separación para poner en venta sus productos.

En realidad, el auge de las ventas online en sitios como Facebook o Instagram vienen a ser la contracara de lo que ocurre a nivel país.

"Hay innumerables datos que reflejan la situación crítica de la economía. Uno de ellos es la caída en el uso de la capacidad instalada de la industria: en enero fue del 56%, un registro aún más preocupante que el del mismo mes de 2018, cuando se ubicó en 61%", afirma en diálogo con iProUP el economista Edmundo Szterenlicht.

Para el experto, el impacto que provocan la política monetaria restrictiva y las altas tasas de interés limitan las posibilidades ya no sólo de realizar inversiones, sino también para sostener el capital de trabajo, especialmente en las Pymes. A esto, se le suma la escalada de un dólar que parece no tener techo y que deriva en más inflación.

En el marco de una crisis que no da tregua, el comercio electrónico viene siendo la contracara. Según algunos analistas, ambas cuestiones tienen un cierto vínculo. Es decir, ante la caída del poder de compra del salario, crece el número de argentinos que busca aumentar sus ingresos vendiendo por Internet.

En efecto, través de las plataformas más populares y de los diferentes marketplaces:

• Se han despachado poco más de 120 millones de productos en los últimos doce meses
• Esa cifra equivale a un avance interanual de 25%, medido en cantidades 
• En términos de facturación, $230.000 millones, lo que supone un alza cercana al 50% 

En la vereda de enfrente, todo es negativo. Las ventas en shoppings y supermercados no detienen su declive y se multiplican las empresas que deben cerrar sus puertas o se ven obligadas a recurrir al procedimiento preventivo de crisis.

Los ingresos en los comercios vienen en bajada y los que se generan en la web, en ascenso.

Martín Lang, presidente de Mastercard Argentina, aporta a iProUP una frase que resume lo que viene. Según datos que maneja la empresa, la curva del ecommerce "se cruzará con la del comercio físico el año que viene o el próximo".

En otras palabras, las compras con tarjetas no presenciales (web) superarán a las presenciales (comercios) en el muy corto plazo.

Ante el crecimiento de la venta online, no sólo las marcas están apuntando a vender más por Internet, sino también las Pymes y los particulares.

Según Mercado Libre, más de 80.000 personas viven de la comercialización de productos en su plataforma. Pero el portal de Marcos Galperín no es el único que capta esta tendencia alcista: el MarketPlace y el muro de Facebook -al no cobrar comisión- también rankean alto entre las opciones más elegidas por los usuarios para surfear la crisis.

La diferencia con respecto al resto de las plataformas de ecommerce es que se trata de un canal de comunicación directo entre vendedores y compradores: no se cobra por publicar, no hay envíos, todo funciona como un "mercado de pulgas" pero a través de Internet.

Un fenómeno en crecimiento

Aquellos que venden a través del Marketplace de la red social tienen perfiles y objetivos tan variados como la cantidad de productos que se ofrecen en la plataforma.

También, diferentes motivaciones, ya sea para complementar sueldos que no resisten la inflación, hacer frente a gastos imprevistos y, en varios casos, para deshacerse del stock que les dejó el cierre de un negocio a la calle, tras no haber podido soportar el costo de alquiler y mantenimiento.

Según pudo saber este medio, cerca de 7,75 millones de argentinos interactúan en la gran vidriera de Facebook, ya sea para comprar, vender o simplemente observar el menú de productos y servicios puestos a la venta. Y, de ese total, más de un millón de personas comercializan a través de esta red social.

A la hora de buscar las claves para este fenómeno, desde la Asociación de Emprendedores de Argentina (ASEA) indican a iProUP que los micro-emprendimientos buscan, a través de canales de este tipo, generar una comunidad y lograr engagement (empatía).

"En un contexto apremiante en términos de inflación, costos fijos que aumentan, caída del salario real, muchas personas se unen a la tendencia de digitalización de negocios tradicionales, que se ha ido incrementando año a año", describe en diálogo con iProUP Daniel Tricarico, director Ejecutivo de ASEA.

El ejecutivo agrega que "Instagram es un canal que funciona muy bien en rubros como moda, gastronomía y búsqueda de experiencias".

Otro punto que explica el uso de las redes sociales como canal de ventas en franco crecimiento son las comisiones que cobra Mercado Libre por el uso de su plataforma, a saber:

• 13% del importe del producto por la publicación básica
• 27% para la publicación "premium", que permite ofrecer cuotas sin interés

Además del Marketplace, otra de las modalidades utilizadas consiste en ofrecer productos a través de las redes propias: en el muro o a través de historias de Instagram y estados de WhatsApp. Al fin y al cabo, todas son plataformas de la familia Facebook.

Además de no pagar comisiones por el uso, las redes sociales como punto de venta permiten evitar los gastos derivados de un local "físico". Y eso se traduce en precios más atractivos para los consumidores con respecto al canal tradicional.

Algunos ejemplos: pantalones por menos de $500, calzado por debajo de $1.000, muebles directos de fábrica, viviendas sin intermediarios y productos de todo tipo y color.

"La primera vez vendí unos libros de Harry Potter en inglés. Los había ofrecido primero en Mercado Libre pero no tuve éxito. En Facebook, los despaché rápidamente porque un conocido se los regaló a su sobrina, también fan", cuenta Claudia Regina Martínez, quien hace dos años quedó desempleada.

Además de posibilitar estas conexiones, el MarketPlace permite delimitar públicos, impulsando el comercio electrónico en pueblos, ciudades o municipios pequeños y permitiendo que los usuarios se comuniquen con sus vecinos.

"El 'Face' tiene un servicio que te publica tu aviso en todas las páginas de ventas de la región. A veces, acoto a mi ciudad y en otros casos especifico que abarque localidades cercanas que están a 100km", explica Jorge Arabito, profesor de Olavarría, en la provincia de Buenos Aires.

Arabito es experto en informática y, por lo tanto, sabe detectar productos del mercado negro, una de las principales desventajas de comprar en la red social. "A veces, hay dispositivos pero sin los accesorios correspondientes", ejemplifica.

Al ser tantas las categorías disponibles en el mercado de Facebook, la amplitud de productos o servicios es más que variada: terrenos, libros, electrónica, ropa, accesorios, motos, autos, celulares y computadoras, entre otros ítem que se venden en la plataforma.

Además, las conexiones entre los usuarios de la red social ayudan a vencer la "desconfianza" de comprarle a un desconocido, algo que no ocurre en los canales de venta como Mercado Libre, donde hay sistemas de reputación, reclamos y prevención de fraudes. Pero también las transacciones se resuelven de manera más ágil.

"Vendí ropa, muebles, electrodomésticos, sillas, sillones, todo por Facebook. Esto genera que aparezcan amigas de amigos y se genere una comunidad, porque hay una confianza previa. Cuando me mudé, en menos de una semana logré colocar todo", relata Carolina Balderrama, periodista de profesión y experta en vender en redes sociales.

Si bien al principio comenzó a usar las redes por recambio, al ver que era una salida para tener dinero efectivo en el día a día lo tomó como una actividad paralela para compensar la inflación.

"Ahora, voy a vender un montón de vestidos porque necesito el cash. Estoy también tratando de salir de las compras masivas o supermercados y pruebo con lugares del barrio y pequeños productores y productoras, diseñadores, etcétera", completa.

Tienda Nube, Instagram y MercadoLibre quedaron como una opción para usuarios con proyectos propios. Tal es el caso de Julieta Mastrostéfano y de muchos otros productores independientes.

"Tengo un emprendimiento de papelería. Desde que comencé, vendo todos por Instagram, MercadoLibre, Tienda Nube y Facebook. Si bien hay que trabajar en la presentación de los productos -ya que es la única referencia que tiene el comprador para elegir-, con muy bajo presupuesto pude darme a conocer y tener contacto con gente de todo el país", revela.

Mastrostéfano aconseja esmerarse en las "fotos claras y atractivas, donde el artículo se destaque. También, sumarle una descripción detallada, para reducir las dudas, y siempre poner los medios de contacto a la vista, para que el comprador llegue fácil".

Se trata de tres casos de los más de 1 millón de argentinos que apuestan a las redes sociales para hacerse de dinero extra. Y no son pocos los que han encontrado en la web el canal ideal para desarrollar su vocación emprendedora.

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Antimonopolio: Vuelve a escena la idea de partir a los grandes tecnológicos

Facebook no es un monopolio pero deber partirse de todos modos

Antonio García Martínez | Wired



La senadora y candidata presidencial Elizabeth Warren propone separar Facebook, Google y Amazon. JONATHAN WIGGS / THE BOSTON GLOBE / GETTY IMAGES

El viernes pasado, la candidata presidencial demócrata Elizabeth Warren anunció su plan para partir en diferentes empresas a los gigantes tecnológicos Amazon, Facebook, Apple y Google. Su argumento se tambalea en algunos lugares: ¿a alguien realmente le importa que tengamos a Bing además de Google? Pero el tema general es el progresivo de que las grandes empresas son demasiado grandes para el bien de la sociedad.

Sin embargo, hay un aspecto del capitalismo digital contemporáneo que creo que muchos comentaristas y cruzados antimonopolio extrañan: Silicon Valley no está lleno de monopolistas. Está lleno de lo que son (técnicamente) llamados monopsonistas.

Un monopsonio es un mercado dominado por un comprador y muchos vendedores; es lo inverso de un monopolio y requiere recursos antimonopolio completamente diferentes. En una situación de monopolio, antimonopolio significa desagregar el suministro para brindar alivio a los consumidores. En una situación de monopsonio, antimonopolio significa desagregación de la demanda para brindar alivio a los proveedores, lo que a largo plazo debería beneficiar a los consumidores.

Para ver cómo se desarrolla esto, considere esta antigua sierra de Silicon Valley: la compañía de medios más grande del mundo, Facebook, no produce medios; Airbnb, la compañía de hospitalidad más grande del mundo, no posee habitaciones de hotel; La mayor compañía de taxis del mundo, Uber, no posee taxis.

Si el dicho es cierto, ¿qué define a Uber como una compañía de taxis? El hecho de que todo el mundo esté buscando un paseo en el Distrito de la Misión de San Francisco a las 2 am de un sábado está mirando su aplicación, eso es lo que Lo mismo ocurre con las personas que buscan leer las noticias del día (Facebook) o comprar una experiencia de viaje única y poco convencional (Airbnb).

Control de la demanda en lugar de la oferta

Monopsony cambia el guión de lo que normalmente pensamos sobre el comercio que vale la pena citar un ejemplo.

Quizás el mejor proviene del mundo de ladrillo y mortero: Walmart. Tal como se explica ampliamente en The Walmart Effect, de Charles Fishman, Walmart es un monopsonista despiadado, que ha aprovechado una enorme cantidad de demanda minorista en los EE. UU. Y, aquí, es el punto clave que distingue a los monopolistas, comenzó a ofrecer a sus clientes más y más por menos. . Mantiene aproximadamente el 25 por ciento de los márgenes brutos al cincelar a los proveedores sin cesar, aplicando los tornillos para hacer tratos en todo, desde los mangos hasta los pantalones de Levi, y exigiendo descuentos por volumen que utiliza para socavar a los minoristas más pequeños, demoliendo las Calles Principales en todas partes. La compañía mantiene a los compradores contentos y a los proveedores miserables amenazando con cerrar su llave de demanda.

¿Cómo funciona el monopsonio en el mundo de los bits en lugar de los átomos? Considere la posibilidad de Airbnb, que recientemente adquirió la posada hotelera "Hotel Tonight". A primera vista, esto parece extraño: ¿qué tiene que ver la unidad de suegros de Berkeley o la cabina rural de Airbnb en Montana con los viajeros de negocios atrapados que reservan el Ace Hotel? ¿Por qué Airbnb no compraría, digamos, firmas de administración de propiedades para integrar más estrechamente su canal de suministro, como hacen todas las firmas dominantes del mercado desde que Standard Oil lo hizo?

La respuesta: a diferencia de los monopolistas de la oferta, que se integran verticalmente, los monopsonistas de la demanda integran la demanda horizontalmente, adyacentes a su negocio principal, dominando su cadena de valor a través de un dominio absoluto. Por lo tanto, Airbnb (que, de nuevo, no controla una cama individual) compra otro servicio que no es más que una aplicación móvil, un flujo entrante de ventas que conduce a los proveedores reales de alojamientos.

La versión para los medios es Facebook, que es un monopsonista de la atención humana. La red social aprovecha a los proveedores de medios, típicamente los mismos usuarios, que voluntariamente suministran Facebook a través de sus propias vidas personales hipermediadas. Otros proveedores son medios de comunicación convencionales como The New York Times o Fox News, que (semi) comparten voluntariamente su contenido caro a través de News Feed.

Al igual que en la relación de Walmart con sus proveedores, este monopsonio otorga a Facebook el apalancamiento para establecer precios con proveedores de medios, que universalmente son ... cero dólares. Además de algunos experimentos para pagar videos o compartir ingresos de publicidad con productores de contenido, Facebook no paga en gran medida por sus medios. Los usuarios son, sin duda, "pagados" por su contenido con el servicio de Facebook. Para medios externos, Facebook proporciona distribución de su contenido. El problema es que Facebook también ha usurpado gran parte de la publicidad de esos medios, negando el potencial de monetización de la misma distribución que proporcionan. (Esto se debe en gran parte al resultado de un paradigma publicitario creado por Google y expandido en Facebook, que cambió el poder de la publicidad de editores que vendían audiencias —los lectores de una publicación— a anunciantes que se dirigían a personas específicas en función de sus propios datos o de intermediarios como Facebook. El editor pasó de ser un fijador de precios de medios a un tomador de precios, y los precios se desplomaron. Gracias a Facebook, los medios convencionales perdieron el control de la distribución y la monetización al mismo tiempo, un golpe mortal.

¿Por qué estoy tan seguro de que Facebook debería verse a través de la lente de un monopsonista de agregación de demanda?

Solo observe las actividades de su equipo de "Crecimiento", que utiliza todos los trucos psicológicos o técnicos (correos electrónicos, notificaciones, información de contacto o datos de ubicación) para mantenerlo involucrado con la plataforma y así expandir la demanda. Considere un ejemplo reciente: Facebook adquirió Onavo, que pretendía ofrecer servicios VPN a los usuarios pero también medía el uso de aplicaciones móviles. ¿Por qué Facebook quería una compañía de VPN? Por lo tanto, tendría spyware en los dispositivos de todos (particularmente en datos demográficos valiosos como los adolescentes) para detectar los bolsillos de la demanda pasada por alto. Apple retiró la aplicación de la App Store por violaciones a los términos de servicio, pero FB solo reinició el hackeo a través de una aplicación de sondeo para adolescentes, lo que provocó un enfrentamiento entre los dos gigantes.

Si Facebook fuera un monopolista de suministro convencional, se integraría verticalmente, digamos, lanzando un servicio de medios rival a Fox News y luego amplificando selectivamente su propio contenido a expensas de rivales externos. Sería cortar tratos exclusivos e implacables con las celebridades para que sigan publicando en Instagram pero descuidando Snapchat. Sería iterando sin cesar alrededor de su propio producto, tratando de encontrar un nuevo "suministro" de redes sociales que se pueda impulsar a los consumidores.

La pistola humeante monopsonista

Pero Facebook se resiste tanto a las ventajas como a las responsabilidades de una compañía de medios, especialmente a moderar su propio contenido. No se trata de obtener bloqueos exclusivos en el contenido de las celebridades. No ha enviado una nueva característica de usuario realmente original en años. En resumen, no se trata de controlar directamente el suministro. Cualquier control que ejerza, como los medios de clasificación descendente dentro de News Feed, se realiza a través de las palancas de demanda que controla (como Walmart).

Eso, contraintuitivamente, es el arma monopsonista humeante justo ahí.

Los monopsonistas de la demanda se integran horizontalmente, adquiriendo o copiando la demanda del usuario adyacente a su demanda existente y ganando apalancamiento sobre sus proveedores (y anunciantes, si ese es el modelo). Es poco probable que Facebook sea dueño de una compañía de producción de medios, al igual que Airbnb y Uber no serán dueños de un hotel o de una compañía física de taxis. Pero si pueden, serán dueños de cada pie cuadrado de demanda que alimente esas industrias.

¿Cómo trata esto la ley antimonopolio estadounidense?

Por el momento, en su mayoría no lo hace. Desde la década de 1980, la ley antimonopolio de EE. UU. se ha enmarcado casi exclusivamente como un problema de protección al consumidor que se centra en los precios como la única medida válida de abuso corporativo. ¿Cómo funciona eso con una aplicación gratuita como Facebook?

Yo diría que la ley antimonopolio estadounidense debe cambiar su enfoque del daño al consumidor a la falta de beneficio para el consumidor. Esa es la nueva falta anticompetitiva que el árbitro de la FTC debería regular.

Pregúntese esto: ¿Cómo se beneficiaron los usuarios de Facebook al adquirir Instagram y WhatsApp? La respuesta corta es: en absoluto. Muchos usuarios de Instagram y WhatsApp ni siquiera se dan cuenta de que las aplicaciones son propiedad de Facebook (las declaraciones de "Estoy saliendo de Facebook por Instagram" son bastante cómicas). La sección más reveladora del reciente manifiesto de Mark Zuckerberg fue sobre la mensajería y la "interoperabilidad". Este es un intento desesperadamente desesperado de justificar las fusiones creando alguna utilidad para el usuario, donde en este momento no hay ninguna.

Para Facebook, sin embargo, abundan las ventajas. Al unificar los backends técnicos y operativos complejos y costosos de las tres aplicaciones, los nuevos Instagram y WhatsApp (que tenían respectivamente 13 y 55 empleados en la adquisición) pudieron lograr rápidamente una escala de clase mundial. La fusión de las operaciones comerciales hace que la entidad combinada sea más atractiva para los anunciantes. Cualquier aspirante a rival en Instagram, particularmente a la luz de las expectativas de privacidad como GDPR o las nuevas expectativas de los usuarios respecto a la moderación de contenido, deberán desarrollar capacidades legales y operativas costosas prácticamente desde el primer día. Esto plantea una inmensa barrera de entrada para cualquier competidor de Facebook.

Warren llega a una conclusión sólida, aunque por diferentes argumentos: dividir el conglomerado en compañías de pre-adquisición y anular la oferta de Zuckerberg para el monopsonio de demanda. Si la aplicación de Facebook se cae debido a un uso decreciente y un producto esclerótico, no puede apoyarse en Instagram.

Además de fomentar la competencia, dividir Facebook también podría aliviar algunas de las preocupaciones sobre la moderación del contenido. Si sacar a Alex Jones de Facebook no significa (efectivamente) echarlo fuera de Internet, el debate asume que es menos importante para un personaje de libre expresión. Facebook sería solo una aplicación más entre muchas, haciendo eco de los gritos y clamores de nuestras especies que siempre están peleando. Eso sería bueno para el mercado, así como para nuestra salud mental.

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Spotify acusa a Apple de prácticas anticompetitivas en Europa

Spotify acusa a Apple de prácticas anticompetitivas en Europa

Spotify, el servicio de transmisión de música, dijo que las políticas en la App Store de Apple violan las leyes de competencia y merecen una investigación.

Por Adam Satariano y Jack Nicas | The New York Times



Spotify, el servicio de transmisión de música, dijo que las políticas en la App Store de Apple violan las leyes de competencia y merecen una investigación. Crédito de crédito Britney Davis para The New York Times


LONDRES: el poderoso papel de Apple como guardián de la App Store ha frustrado durante mucho tiempo a los creadores de aplicaciones que deben cumplir con sus reglas o corren el riesgo de perder el acceso a cientos de millones de clientes que poseen dispositivos Apple.

Ahora, uno de los mayores rivales de Apple, el servicio de transmisión de música Spotify, dice que Apple está abusando de su posición y violando las leyes antimonopolio europeas.

En un intento agresivo por socavar el poder de Apple, Spotify dijo el miércoles que había presentado una queja ante los reguladores europeos, acusando a Apple de usar su App Store para aplastar a las compañías que compiten con sus servicios, incluida Apple Music.

La queja de Spotify llega en un momento peligroso para las compañías de tecnología más grandes del mundo. El control sobre el poder de Silicon Valley ha aumentado en los últimos años y ya se ha convertido en un tema entre los candidatos presidenciales demócratas.

Una de ellas, la senadora Elizabeth Warren de Massachusetts, propuso la semana pasada dividir a los gigantes de la tecnología como un remedio a sus injustas ventajas. Una de sus ideas fue separar la App Store de Apple.

"La queja de Spotify es solo el ejemplo más reciente de lo que puede suceder cuando estas enormes compañías abusan de su poder para minar la competencia", dijo Warren en un comunicado el miércoles. "Necesitamos un campo de juego nivelado, y eso comienza dividiendo a las compañías de tecnología gigantes que poseen un mercado y operan en ese mismo mercado".

El miércoles, un informe del gobierno británico también pidió leyes antimonopolio más duras para la industria.

El rol de Apple como árbitro decisivo ha frustrado durante mucho tiempo a los creadores de aplicaciones al imponer reglas y cobrar una tarifa de hasta el 30 por ciento por cualquier producto vendido a través de su App Store.

Spotify, que tiene su sede en Luxemburgo y Suecia, dijo que le había dicho a la Comisión Europea, un agresivo regulador de la industria tecnológica, que las políticas no solo eran una molestia costosa sino un "impuesto" que violaba las leyes de competencia y merecía una investigación.

Las políticas han sido particularmente molestas para las empresas, como Spotify, que compiten con Apple. Spotify y Apple Music son los servicios de transmisión de música más grandes del mundo.

"Siguen dándose una ventaja injusta a cada paso", dijo Daniel Ek, director ejecutivo de Spotify, en un mensaje publicado en el sitio web de la compañía. Dijo que Apple actuaba como "jugador y árbitro para poner en desventaja deliberada a otros desarrolladores de aplicaciones".

Apple no respondió a una solicitud de comentario. La compañía ha dicho que las tarifas son razonables dado que debe mantener la App Store y está brindando acceso a millones de clientes potenciales que poseen dispositivos Apple.

La introducción de Apple de la App Store en 2008 revolucionó la industria de los teléfonos móviles, creando un nuevo mercado para que los consumidores descarguen juegos, herramientas de productividad y servicios de redes sociales. Ahora hay más de dos millones de aplicaciones disponibles en la App Store.

Las compañías como Spotify han prosperado en la plataforma de Apple, que generalmente genera más dinero para los desarrolladores de aplicaciones que la Play Store de Google.

Las ventas generales de Spotify el año pasado aumentaron un 29 por ciento a 5,3 mil millones de euros, o alrededor de $ 6 mil millones, pero la compañía no es rentable y está bajo la presión de los inversores para mejorar sus márgenes. La compañía pagó alrededor del 74 por ciento de sus ingresos para cubrir los derechos de música y los costos relacionados.

Spotify ha sido un competidor formidable para Apple al atraer clientes para la transmisión de música. Spotify dijo que terminó 2018 con 207 millones de usuarios activos en todo el mundo, incluidos 96 millones que se registraron para una suscripción paga que no incluía anuncios. En enero, Apple dijo que su servicio Apple Music tenía 50 millones de usuarios de pago.

El control de Apple sobre la App Store ha sido una fuente de tensión creciente, ya que la compañía se ha centrado más en los servicios en línea que compiten con muchas de las aplicaciones que se venden en su plataforma. A medida que las ventas de iPhone se han estabilizado, Apple se ha basado más en las ventas de software y servicios. El mayor impulsor de ese tipo de ingresos es la App Store.

Spotify dijo que Apple estaba cambiando continuamente sus políticas para dañar a los competidores.

"Las aplicaciones deben poder competir de manera justa en cuanto a los méritos, y no en función de quién es el propietario de la App Store", dijo Ek. "Todos deberíamos estar sujetos al mismo conjunto de reglas y restricciones, incluida Apple Music".

Una búsqueda de "música" en la App Store el miércoles mostró cómo Apple puede otorgarse una ventaja. El resultado principal fue un anuncio de Apple Music, seguido de ocho resultados más para las aplicaciones de Apple. Spotify fue incluido en el puesto 11.

Las empresas están encontrando maneras de reducir las tarifas que pagan a Apple. En 2016, Spotify comenzó a enviar clientes a un sitio web externo para realizar un pago en lugar de procesar los cargos dentro de su aplicación. Netflix y Amazon han hecho movimientos similares.

Como resultado, Spotify generalmente no comparte los ingresos con Apple para los clientes que se registraron después de 2016, sino que paga el 15 por ciento para los clientes que se registraron antes de ese período. La tarifa de Apple disminuye a 15 por ciento desde 30 por ciento después del primer año de suscripción.

Sensor Tower, una firma de datos de aplicaciones, estimó que Apple todavía absorbió el 23 por ciento de los aproximadamente $ 670 millones que los consumidores gastaron en Spotify en la App Store desde 2015 hasta 2018.

Pero Apple castiga a las empresas que no utilizan su sistema de pago al restringir su capacidad de comunicarse con los clientes y evitar el lanzamiento de actualizaciones de aplicaciones, afirmó Spotify. Spotify acusó a Apple de bloquear su aplicación y otros competidores de Apple de servicios como Siri, HomePod y Apple Watch.

Spotify dijo que Apple también trataba a las empresas de manera diferente. Uber, por ejemplo, no está obligado a pagar una tarifa a Apple por los cargos a través de su aplicación.

Apple demostró su poder este año cuando, en respuesta a la violación de las reglas de las aplicaciones de Facebook, cerró temporalmente las aplicaciones internas de Facebook, incluidas aquellas para el menú de cafetería de la empresa y el horario de transporte.

La Comisión Europea tiene un historial de convertir las quejas antimonopolio de una empresa en investigaciones más amplias de plataformas tecnológicas. El año pasado, multó a Google con un récord de 4,34 mil millones de euros, aproximadamente $ 5,1 mil millones en ese momento, por abusos antimonopolios relacionados con su sistema operativo Android, y obligó a Google a aflojar su control sobre la plataforma. Google está apelando. Los funcionarios europeos también están investigando posibles prácticas anticompetitivas por parte de Amazon.

Los reguladores europeos han expresado su preocupación por el predominio de Apple en la música. El año pasado, la Comisión Europea detuvo la adquisición por parte de Apple de la aplicación de identificación de canciones Shazam debido a la preocupación de que perjudicaría a la competencia, aunque finalmente se aprobó el acuerdo. En 2016, la comisión acusó a Apple de un plan de evasión de impuestos y ordenó a la compañía pagar $ 14.5 mil millones en impuestos atrasados ​​a Irlanda, una decisión que Apple está apelando.

No está claro si la queja de Spotify llevará a los reguladores europeos a iniciar una investigación formal de Apple. El mandato de Margrethe Vestager, el principal funcionario antimonopolio de la Comisión Europea, finaliza este año, lo que significa que la decisión podría ser de su sucesor.

"La comisión ha recibido una queja de Spotify, que estamos evaluando según nuestros procedimientos estándar", dijo la comisión en un comunicado.

En los Estados Unidos, la Corte Suprema está considerando una demanda presentada por consumidores que afirman que el control de Apple sobre la App Store representa un monopolio injusto, obligando a los clientes a pagar precios más altos de lo que lo harían en un mercado más abierto.

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Los hackers rusos son 8 veces más rápidos que los norcoreanos

Los hackers rusos son ocho veces más rápidos que los grupos norcoreanos.

De acuerdo con un nuevo informe de la firma estadounidense de ciberseguridad Crowdstrike, los piratas informáticos rusos están muy por delante de los piratas informáticos más rápidos patrocinados por el estado, Corea del Norte, quienes son casi el doble de rápidos que los grupos chinos.


“Tiempo de ruptura”: la velocidad es uno de los factores más importantes dentro de la ciberseguridad hoy en día, según el director de tecnología de la compañía, Dmitri Alperovitch, lo que lo convierte en un buen proxy para la sofisticación operativa y la comercialización. Como resultado, Crowdstrike decidió crear una nueva medida que llama "tiempo de ruptura": el tiempo que tarda un intruso en ir más allá del punto de entrada inicial para llegar a otros sistemas en la red para robar datos. En 2018, el tiempo promedio de descanso fue de 4 horas y 37 minutos. Crowdstrike obtuvo los datos de los 30,000 intentos de violación que logró descarrilar en su base de clientes. (El informe no incluyó datos sobre hacks patrocinados por EE. UU.)

Las clasificaciones: el informe comparó cuatro estados nacionales (Rusia, China, Irán y Corea del Norte) y los grupos delictivos organizados (consolidados en una sola categoría) por tiempo de ruptura y encontraron los siguientes promedios:

• Rusia: 18 minutos y 49 segundos
• Corea del Norte: 2 horas y 20 minutos.
• China: 4 horas
• Irán: 5 horas y 9 minutos.
• Grupos delictivos organizados: 9 horas y 42 minutos.

El significado: la ciberseguridad siempre será una carrera de armamentos entre atacantes y defensores. A medida que las intrusiones se detectan y se detienen más rápido que nunca, los atacantes también han tenido que mejorar su juego. No es una sorpresa para los expertos en seguridad que Rusia sea el primero de la lista, pero hasta el momento está tan adelantado que habla de lo buenos que son sus equipos de piratería patrocinados por el gobierno en las formas digitales de romper y entrar.


MIT Technology Review

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Racionalidad: Algoritmos de precios aprenden solitos a hacer colusión

Inteligencia artificial, precios algorítmicos y colusión

Emilio Calvano, Giacomo Calzolari, Vincenzo Denicolò, Sergio Pastorello

VOX CEPR Portal

A las agencias antimonopolio les preocupa que los algoritmos de precios autónomos cada vez más utilizados por los proveedores en línea puedan aprender a confabularse. Esta columna utiliza experimentos con algoritmos de fijación de precios impulsados por AI en un entorno controlado para demostrar que incluso los algoritmos relativamente simples aprenden sistemáticamente a jugar estrategias colusivas sofisticadas. Lo más preocupante es que aprenden a coludir por ensayo y error, sin conocimiento previo del entorno en el que operan, sin comunicarse entre sí, y sin estar específicamente diseñados o instruidos para conspirar.




¿Recuerdas tu última compra en línea? Lo más probable es que el precio que pagaste no fue establecido por los humanos, sino por un algoritmo de software. Ya en 2015, más de un tercio de los proveedores en Amazon.com tenían precios automatizados (Chen et al. 2016), y la participación ciertamente ha aumentado desde entonces, con el crecimiento de una industria de software de revisión de precios que suministra sistemas de precios llave en mano, incluso los vendedores más pequeños ahora pueden pagar precios algorítmicos.

A diferencia de los sistemas tradicionales de gestión de ingresos que las empresas como las aerolíneas y los hoteles utilizan desde hace mucho tiempo, en los que el programador sigue siendo el responsable de las opciones estratégicas, los programas de precios que están surgiendo ahora son mucho más "autónomos". Estos nuevos algoritmos adoptan la misma lógica que los programas de inteligencia artificial (IA) que han alcanzado recientemente actuaciones sobrehumanas en entornos estratégicos complejos como el juego de Go o el ajedrez. Es decir, el programador instruye al algoritmo solo sobre el objetivo del ejercicio: ganar el juego, por ejemplo, o generar el mayor beneficio posible. No se le dice específicamente cómo jugar el juego, sino que aprende de la experiencia. En una fase de entrenamiento, el algoritmo experimenta activamente con las estrategias alternativas jugando contra clones en entornos simulados, adoptando con mayor frecuencia las estrategias que mejor se desempeñan. En este proceso de aprendizaje, el algoritmo requiere poca o ninguna guía externa. Una vez que se completa el aprendizaje, el algoritmo se pone a trabajar.

Desde el punto de vista antimonopolio, la preocupación es que estos algoritmos de precios autónomos pueden descubrir de forma independiente que, para obtener el mayor beneficio posible, deben evitar las guerras de precios. Es decir, pueden aprender a coludir incluso si no se les ha indicado específicamente que lo hagan, e incluso si no se comunican entre sí. Esto es un problema. Primero, el "buen desempeño" desde el punto de vista de los vendedores, es decir, los altos precios, es malo para los consumidores y para la eficiencia económica. En segundo lugar, en la mayoría de los países (incluidos Europa y EE. UU.) Tal colusión 'tácita', que no se basa en la intención y la comunicación explícitas, actualmente no se considera ilegal, ya que es improbable que ocurra entre agentes humanos y eso, incluso si ocurrió, sería casi imposible de detectar. La sabiduría convencional, entonces, es que la aplicación agresiva de la ley antimonopolio podría producir muchos falsos positivos (es decir, condenar una conducta inocente), mientras que una política tolerante resultaría en relativamente pocos falsos negativos (es decir, excusando una conducta anticompetitiva). Sin embargo, con la llegada de los precios de la IA, la preocupación es que el equilibrio entre los dos tipos de error podría verse alterado. Aunque hasta el momento no se ha producido evidencia real de colusión algorítmica autónoma, 1 agencias antimonopolio están debatiendo activamente el problema.

Quienes están preocupados (por ejemplo, Ezrachi y Stucke 2015) argumentan que los algoritmos de AI ya superan a los humanos en muchas tareas, y no parece haber ninguna razón por la que los precios deban ser diferentes. Estos comentaristas se refieren también a una literatura de informática que ha documentado el surgimiento de cierto grado de precios no competitivos en simulaciones en las que los algoritmos independientes de fijación de precios interactúan repetidamente. Algunos académicos (por ejemplo, Harrington 2018), están desarrollando caminos para hacer que la colusión de AI sea ilegal.

Los escépticos dicen que estas simulaciones no utilizan el modelo canónico de colusión, por lo que no representan los mercados reales (por ejemplo, Kuhn y Tadelis 2018, Schwalbe 2018) .3 Además, el grado de precios anticompetitivos parece ser limitado, y en cualquier caso los precios altos como tales no necesariamente indican colusión, que en cambio debe incluir algún tipo de esquema de recompensa y castigo para coordinar el comportamiento de las empresas. Según los escépticos, lograr una auténtica colusión sin comunicación es una tarea desalentadora no solo para los humanos sino también para los programas de inteligencia artificial más inteligentes, especialmente cuando el entorno económico es estocástico. Cualquiera que sea el exceso de precios que se encuentre en las simulaciones podría deberse a la falla de los algoritmos para aprender el equilibrio competitivo. Si esto fuera así, entonces habría pocas razones para preocuparse, dado que el problema probablemente se desvanecerá a medida que la inteligencia artificial se desarrolle más.

Para informar este debate de políticas, en un artículo reciente (Calvano et al. 2018a) construimos agentes de precios de AI y los dejamos interactuar repetidamente en entornos controlados que reproducen el modelo canónico de colusión de los economistas, es decir, un juego de precios repetidos con movimientos simultáneos y precio completo. flexibilidad. Nuestros hallazgos sugieren que en este marco, incluso los algoritmos de precios relativamente simples aprenden sistemáticamente a jugar sofisticadas estrategias colusivas. Las estrategias aplican castigos que son proporcionales a la extensión de las desviaciones y son de duración finita, con un retorno gradual a los precios de la desviación previa.

La Figura 1 ilustra las estrategias de castigo que los algoritmos aprenden a jugar de manera autónoma. Partiendo de los precios (colusorios) en los que los algoritmos han convergido (la línea de puntos gris), anulamos la elección de un algoritmo (la línea roja), forzándolo a desviarse hacia abajo al precio competitivo o de Nash (la línea de puntos naranja) para uno período. El otro algoritmo (la línea azul) sigue jugando según lo prescrito por la estrategia que ha aprendido. Después de esta desviación exógena en el período, ambos algoritmos recuperan el control del precio.

Figura 1 Respuestas de los precios ante la desviación del recorte de precios.


Nota: Las líneas azul y roja muestran la dinámica del precio a lo largo del tiempo de dos algoritmos de precios autónomos (agentes) cuando el algoritmo rojo se desvía del precio colusivo en el primer período.

La figura muestra la trayectoria del precio en los periodos posteriores. Claramente, la desviación se castiga inmediatamente (el precio de la línea azul cae inmediatamente después de la desviación de la línea roja), lo que hace que la desviación no sea rentable. Sin embargo, el castigo no es tan severo como podría ser (es decir, la reversión al precio competitivo), y es solo temporal; luego, los algoritmos regresan gradualmente a sus precios de pre-desviación.

Lo que es particularmente notable es el comportamiento del algoritmo de desviación. Claramente, está respondiendo no solo al rival sino también a su propia acción. (Si respondiera solo al rival, no habría ninguna razón para reducir el precio en el período t = 2, ya que el rival ha cobrado el precio colusivo en el período t = 1). Este tipo de comportamiento autorreactivo es un signo distintivo de colusión genuina, y sería difícil explicarlo de otra manera.

La colusión que encontramos es típicamente parcial: los algoritmos no convergen con el precio de monopolio, sino uno más bajo. Sin embargo, mostramos que la propensión a coludir es obstinada: la colusión sustancial continúa prevaleciendo incluso cuando las empresas activas son tres o cuatro en número, cuando son asimétricas y cuando operan en un entorno estocástico. La literatura experimental con sujetos humanos, por el contrario, ha encontrado consistentemente que prácticamente no pueden coordinarse sin una comunicación explícita, salvo en el caso más simple, con dos agentes simétricos y sin incertidumbre.

Lo más preocupante es que los algoritmos no dejan rastro de acción concertada: aprenden a coludir simplemente por prueba y error, sin conocimiento previo del entorno en el que operan, sin comunicarse entre sí y sin estar diseñados o instruidos específicamente. para conspirar Esto plantea un verdadero desafío para la política de competencia. Si bien se necesita más investigación antes de considerar medidas políticas, el llamado de atención de las agencias antimonopolio parece estar bien fundamentado.

Referencias

Calvano, E, G Calzolari, V Denicolòand S Pastorello (2018a), “Artificial intelligence, algorithmic pricing and collusion,” CEPR Discussion Paper 13405.

Calvano, E, G Calzolari, V Denicolòand S Pastorello (2018b), “Algorithmic Pricing What Implications for Competition Policy?” forthcoming in Review of Industrial Organization.

Chen, L, A Mislove and C Wilson (2016), “An Empirical Analysis of Algorithmic Pricing on Amazon Marketplace”, in Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, WWW'16, World Wide Web Conferences Steering Committee, pp. 1339-1349.

Ezrachi, A and M E Stucke (2015), "Artificial Intelligence and Collusion: When Computers Inhibit Competition", Oxford Legal Studies Research Paper No. 18/2015, University of Tennessee Legal Studies Research Paper No. 267.

Harrington, J E, Jr (2018), “Developing Competition Law for Collusion by Autonomous Price-Setting Agents,” working paper.

Schwalbe, U (2018), “Algorithms, Machine Learning, and Collusion,” working paper.

Kühn K U and S Tadelis (2018), “The Economics of Algorithmic Pricing: Is collusion really inevitable?”, working paper.

Notas finales

1. El único caso antimonopolio que involucraba precios algorítmicos fue el desafío exitoso por parte de las agencias antimonopolio estadounidenses y británicas de un software de precios supuestamente diseñado para coordinar el precio de los carteles de múltiples vendedores en línea. Ver Wired Magazine, U.S. v. Topkins, 2015 y caso CMA 2015 n. 50223.
2. Véanse, por ejemplo, los comentarios de M. Vestager, Comisionado Europeo, en la 18ª Conferencia sobre Competencia de Bundeskartellamt, Berlín, 16 de marzo de 2017 ("Algoritmos y Competencia"), y el discurso de M. Ohlhausen, Presidente interino de la FTC, en la Conferencia de Concurrencias Antimonopolio en la Conferencia del Sector Financiero, Nueva York, 23 de mayo de 2017 ("¿Debemos temer las cosas que suenan en la noche? Algunos pensamientos iniciales sobre la intersección de la Ley Antimonopolio y el Precio Algorítmico"). La OCDE patrocinó una mesa redonda sobre algoritmos y colusión en junio de 2017, y en septiembre de 2017, la Oficina de Competencia de Canadá publicó un documento de discusión sobre la capacidad de los algoritmos para coludir como un tema importante para la aplicación de la ley antimonopolio (“Big data e Innovación: implicaciones para la política de competencia en Canadá"). Más recientemente, la CMA británica publicó un libro blanco sobre "Algoritmos de precios" el 8 de octubre de 2018. Por último, la séptima sesión de las Audiencias de la FTC sobre competencia y protección del consumidor, del 13 al 14 de noviembre de 2018, se centró en el "impacto de los algoritmos y la artificialidad". Inteligencia."
3. Estas simulaciones suelen utilizar modelos de precios escalonados que no encajan bien con los precios algorítmicos (Calvano et al. 2018a, 2018b).

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