Opinión
Inteligencia artificial y colusión: cuando la tecnología comienza a fijar los precios, por Francisco José Pinochet Cantwell
Hasta hace poco, para imaginar una colusión bastaba pensar en competidores que se reunían secretamente para acordar precios, repartirse clientes o intercambiar información comercial sensible. La inteligencia artificial y los algoritmos de fijación de precios están comenzando a alterar esa imagen.
Hasta hace poco, para imaginar una colusión bastaba pensar en competidores que se reunían secretamente para acordar precios, repartirse clientes o intercambiar información comercial sensible. La inteligencia artificial y los algoritmos de fijación de precios están comenzando a alterar esa imagen.
¿Qué ocurre si los competidores no se reúnen ni se comunican directamente entre ellos, pero todos entregan información comercial confidencial a un mismo algoritmo, que la procesa y luego les recomienda cuánto cobrar? En otras palabras: ¿pueden los competidores recurrir a un algoritmo para hacer aquello que la ley les prohíbe hacer directamente?
Una reciente sentencia de la Corte de Apelaciones del Tercer Circuito de Estados Unidos acaba de poner esta cuestión en primer plano.
El caso Cornish-Adebiyi v. Caesars Entertainment, resuelto el 29 de julio de 2026, fue interpuesto por una consumidora que se hospedó en hoteles-casino de Atlantic City, en representación de clientes que alegan haber pagado precios artificialmente elevados por sus habitaciones. Entre los demandados está Caesars Entertainment, operadora de Caesars Atlantic City, junto a otros operadores y a Cendyn Group, proveedor de tecnología hotelera.
La acusación no sostiene que los ejecutivos se hubieran reunido para acordar precios. Sostiene algo más propio de nuestra época: que hoteles competidores entregaban información sensible y no pública sobre precios y ocupación a un mismo sistema de gestión de ingresos, que procesaba esos datos y generaba recomendaciones de precios. La mesa en que antiguamente se reunían los competidores habría sido sustituida por un algoritmo.
Conviene hacer una distinción fundamental: una cosa es utilizar un algoritmo para fijar precios; otra muy distinta es utilizar un algoritmo que fija precios usando información confidencial aportada por los propios competidores.
Los sistemas de revenue management y precios dinámicos se utilizan legítimamente en numerosos mercados, y nada de eso constituye, por sí mismo, una infracción a la libre competencia. El problema puede comenzar cuando ese algoritmo deja de trabajar con información propia o pública y comienza a alimentarse de información sensible proporcionada por varias empresas que compiten entre sí — como ocurriría, según la demanda, con Rainmaker, el sistema de Cendyn que procesaba en conjunto la información de los distintos hoteles.
La estructura recuerda lo que el derecho antimonopolios estadounidense denomina una conspiración hub-and-spoke: varios competidores constituyen los radios de una rueda y un tercero ocupa su centro, permitiendo la coordinación entre ellos. Aquí ese centro ya no es una persona que telefonea a cada participante, sino una plataforma tecnológica capaz de recibir datos de todos y devolverles recomendaciones.
La Corte fue cuidadosa: no declaró que los hoteles se hubieran coludido ni que el uso compartido del software fuera ilícito. Resolvió que los hechos alegados permitían inferir plausiblemente un acuerdo horizontal, por lo que la demanda no debía desestimarse en una etapa inicial. Habrá que probar después qué información recibió el sistema y hasta qué punto influyó en las decisiones de precios. Pero la sentencia plantea una cuestión cada vez más relevante: la ausencia de comunicación directa entre competidores no excluye una posible concertación si existe un mecanismo común que coordina sus decisiones.
Un precedente: los arriendos de viviendas
En 2024, el Departamento de Justicia de Estados Unidos demandó a RealPage, proveedor de un sistema de gestión de ingresos usado por numerosos propietarios de departamentos, por recibir de competidores información no pública sobre precios y condiciones de arrendamiento para producir recomendaciones conjuntas. En noviembre de 2025, alcanzó un acuerdo que exige que el software deje de utilizar información competitivamente sensible de competidores para fijar precios.
La autoridad no prohibió los algoritmos de precios: atacó aquello que puede transformar una herramienta legítima en un mecanismo de coordinación — la utilización conjunta de información sensible de empresas rivales. La pregunta de compliance ya no debería limitarse a «¿qué hace este software?», sino también a «¿con qué datos de nuestros competidores está trabajando?».
El problema ya llegó a Chile
Chile no está al margen de esta discusión. La Fiscalía Nacional Económica dedicó en diciembre de 2024 su XXI Día de la Competencia a «Precios algorítmicos y Colusión», señalando que la institución está preparada para perseguir las colusiones algorítmicas con el mismo rigor que las tradicionales.
El DL 211 tampoco exige que la coordinación adopte la forma de un contrato solemne. Su artículo 3° sanciona cualquier hecho, acto o convención que impida, restrinja o entorpezca la libre competencia, y su letra a) contempla expresamente los acuerdos que recaigan sobre la fijación de precios. La cuestión novedosa no es si la fijación concertada está prohibida —evidentemente lo está—, sino determinar cuándo el uso común de una herramienta tecnológica permite afirmar que detrás de ella existe un acuerdo entre competidores.
No toda utilización simultánea del mismo algoritmo permite esa conclusión. Distinta puede ser la situación si cada competidor entrega al sistema sus precios futuros, ocupación o demanda proyectada, sabiendo que la plataforma recibe información equivalente de sus rivales y la usará para recomendar precios a todos. Si entregar esa información directamente a un competidor sería relevante para demostrar coordinación, ¿por qué habría de ser diferente entregarla a un algoritmo común que la utiliza en beneficio de ambos?
Una nueva tarea para los programas de compliance
Una capacitación tradicional advertía a los ejecutivos que no debían conversar con competidores sobre precios, costos o clientes. Esa recomendación sigue siendo válida, pero resulta insuficiente. Las empresas deberán saber qué información transmiten los programas que utilizan, qué datos reciben indirectamente de otros participantes del mercado y cómo se generan las recomendaciones — incluso revisando los contratos con sus proveedores tecnológicos.
«El precio lo determinó el algoritmo» difícilmente podrá transformarse en una inmunidad frente al derecho de la libre competencia. El algoritmo no elimina la responsabilidad de quienes deciden utilizarlo.
La tecnología no modifica una premisa esencial de una economía competitiva: cada empresa debe determinar autónomamente su conducta en el mercado. El problema no es que un algoritmo determine el precio. El problema comienza cuando deja de ser una herramienta para competir y puede convertirse en el mecanismo mediante el cual los competidores dejan de hacerlo.
Francisco José Pinochet Cantwell es Doctor en Derecho de la Universidad Nacional de Rosario, Argentina. LL.M California Western School of Law, USA
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