È probabile che l’intelligenza artificiale aumenti i prezzi dei prodotti, senza interventi normativi
Un nuovo documento di lavoro del National Bureau of Economic Research degli Stati Uniti ha scoperto che è più probabile che il maggiore utilizzo di sofisticati algoritmi di determinazione dei prezzi automatizzati porti a prezzi più alti per i consumatori, senza esporre nessuna delle società beneficiarie ad accuse di fissazione dei prezzi.
La ricerca sostiene che i rivenditori che aggiornano i loro prezzi più frequentemente, sulla base dei dati raschiati dei loro concorrenti, offrono costantemente i prezzi più bassi, ma che una volta che i loro rivali si aggiorneranno a sistemi altrettanto potenti, il comportamento predefinito del mercato algoritmico farà salire i prezzi – e che, in effetti, sono solo le “vecchie” e meno efficaci tecnologie di abbinamento dei prezzi a frenare questo movimento, per il momento.
Il rapporto suggerisce inoltre che l’intervento statale o federale potrebbe essere teoricamente necessario per impedire alle aziende di inserire frequenti informazioni sui prezzi dei concorrenti nei propri algoritmi di determinazione dei prezzi, a favore di informazioni più generalizzate e meno aggiornate. Tuttavia, ammette che un tale sistema sarebbe difficile da legiferare, mantenere e far rispettare.
Sebbene i metodi con cui i principali rivenditori sviluppano modelli di prezzo di solito non vengano divulgati, i ricercatori del NBER sono stati in grado di identificare strutture di prezzo algoritmiche studiando la rapidità con cui i concorrenti in un mercato discreto rispondono alle variazioni dei prezzi reciproche. I ricercatori osservano che questo fenomeno è “incoerente con il modello empirico standard del comportamento simultaneo di fissazione dei prezzi” .
I risultati suggeriscono che l’asimmetria dell’implementazione della tecnologia utilizzata dalle aziende in un particolare settore può portare a prezzi più alti in modo affidabile tra i fornitori:
‘[A]simmetria nella tecnologia dei prezzi può fondamentalmente spostare il comportamento di equilibrio: se un’impresa adotta una tecnologia superiore, entrambe le imprese possono ottenere prezzi più alti. Se entrambe le aziende adottano algoritmi ad alta frequenza, i prezzi collusivi possono essere sostenuti senza l’uso delle strategie collusive tradizionali.’
Collusione tacita sui prezzi
Ciò consente di fatto prezzi in stile cartello e tacita collusione senza alcuna cooperazione esplicita o perseguibile tra società rivali, a vantaggio del segmento di mercato (o del settore della vendita al dettaglio in generale) a scapito del consumatore.
I ricercatori hanno modellato strategie di prezzo “sovracompetitive”, in cui i rivenditori hanno teoricamente pari accesso alle variazioni dei prezzi della concorrenza e hanno scoperto che anche i prezzi “completamente collusivi” possono essere supportati da algoritmi che prendono di mira i prezzi dei rivali.
A sinistra, un’analisi di un duopolio in cui un rivenditore ha un algoritmo di aggiornamento più rapido e frequente rispetto all’altro. A destra, un’analisi dell’apogeo dei prezzi in cui i rivenditori hanno algoritmi di determinazione del prezzo equivalenti e ad alta frequenza derivati dai prezzi ricavati dai dati degli altri. I prezzi più alti sono il risultato. Fonte: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf
I ricercatori osservano:
“In questo modo, gli algoritmi cambiano radicalmente il gioco dei prezzi, fornendo un mezzo per aumentare i prezzi senza ricorrere a comportamenti collusivi”.
Indagini precedenti sulla collusione algoritmica hanno operato partendo dal presupposto che le aziende avessero meccanismi di fissazione dei prezzi simmetrici ed uguali. La rivelazione del rapporto di sistemi ad alta frequenza “super analitici” da parte di alcuni rivenditori sconvolge questa ipotesi, aprendo la strada a un effetto attivo al rialzo sui prezzi al dettaglio man mano che le risorse analitiche dei concorrenti aumentano di livello.
metodi
I ricercatori hanno generato un database di prezzi orari per farmaci allergici disponibili pubblicamente dai cinque maggiori rivenditori online statunitensi che vendono quella categoria di farmaci, sebbene sottolineino che i punti vendita (anonimizzati) studiati non solo vendono una gamma molto più ampia di farmaci, ma un più ampio gamma di tipologie di prodotto.
A causa del modo in cui i punti vendita fisici influiranno sulle spese generali e sui prezzi nei negozi walk-in (e dato il massiccio aumento degli acquisti online negli ultimi diciotto mesi), il database utilizza solo i prezzi online, che nella maggior parte dei casi sono più facili da rivedere ad hoc. I dati sono stati raccolti nell’arco di un anno e mezzo tra aprile 2018 e ottobre 2020, con il set di dati pulito finale contenente 3.606.956 punti dati sui prezzi, coprendo sette marche di farmaci per l’allergia – 59 prodotti in totale.
I ricercatori hanno trovato prove di approcci molto diversi alla tecnologia dei prezzi e frequenze altamente variabili nelle variazioni di prezzo reattive, basate sulle fluttuazioni dei prezzi dei concorrenti. Uno dei punti vendita sembra modificare i prezzi più volte in un’ora, mentre altri sembrano aver adottato una strategia guidata da script, in cui le modifiche ai prezzi vengono apportate alla stessa ora ogni giorno (oa intervalli più lunghi).
L’effetto migliorativo delle “vecchie” tecnologie di determinazione dei prezzi
Il risultato di questa analisi è che l’eventuale equità ancora presente nel sistema è fornita dai rivenditori tecnologicamente meno avanzati, che modificano i loro prezzi meno frequentemente e che rappresentano un ‘trascinamento al ribasso’ sul prezzo medio. Secondo il rapporto, i fattori che possono contribuire a ciò includono il debito tecnico da parte dei rivenditori con sistemi più vecchi e la potenziale difficoltà di aggiornare i sistemi di inventario delle scorte per adattarsi a una politica dei prezzi più reattiva e con maggiore frequenza.
Variazioni nella frequenza di riprezzamento tra i rivenditori studiati. La società “A” sembra avere il tempo di risposta più rapido e il fatturato più intenso per i dati raschiati sui prezzi della concorrenza.
In effetti, è la “vecchia” tecnologia che sembra mantenere i prezzi relativamente stabili.
Guardando avanti, è facile capire come i giocatori più nuovi e meglio attrezzati nello spazio di vendita al dettaglio dei prezzi algoritmici potrebbero iniziare a scontare e degradare l’influenza di quelli più lenti; oppure che quando un numero sufficiente di attori principali in una qualsiasi categoria si è abbinato tra loro nella “corsa agli armamenti” dei prezzi, l’escalation dei prezzi prevista dal rapporto NBER può avere effetto.
Intervento statale o federale
I ricercatori concludono che il “commercio senza attrito” originariamente inteso a operare come un effetto restrittivo sui prezzi tra aziende concorrenti all’inizio della rivoluzione dell’e-commerce è direttamente minacciato dalle tecnologie abilitanti.
Concludono che i rimedi sono impegnativi: i responsabili politici dovrebbero limitare la capacità delle aziende di raschiare i dati sui prezzi dei rivali, oppure valutare uno spostamento più ampio e a lungo termine dei prezzi dei rivali, in modo simile al modo in cui il framework FLOC di Google sta cercando di affrontare l’indignazione pubblica contro il tracciamento personalizzato inaugurando un sistema di monitoraggio più generalizzato e meno granulare.
Poiché tali misure non si adattano facilmente ai quadri normativi e antitrust esistenti, il documento ammette che non solo sono difficili da applicare, ma anche piuttosto difficili da parametrizzare e inquadrare.
I ricercatori ipotizzano anche la possibilità di imporre sistemi alternativi di valutazione dei prezzi che non considerino l’equilibrio competitivo (che favorisce il consumatore rispetto al venditore) come ‘punizione’; tuttavia, in termini di tendenze legislative (e nonostante le inevitabili difficoltà nella formulazione e nell’implementazione di tali sistemi), questo approccio potrebbe affrontare sfide popolari e legali.
