L’intelligenza artificiale è probabile che aumenti i prezzi dei prodotti senza intervento normativo

Un nuovo documento di lavoro del National Bureau Of Economic Research degli Stati Uniti ha scoperto che l’aumento dell’uso di algoritmi di prezzi automatizzati sofisticati è più probabile che porti a prezzi più alti per i consumatori, senza esporre alcuna delle aziende beneficiarie ad accuse di fissazione dei prezzi.

La ricerca sostiene che i rivenditori che aggiornano i prezzi più frequentemente, in base ai dati raspati dei loro concorrenti, offrono regolarmente i prezzi più bassi, ma che una volta che i loro rivali aggiornano a sistemi altrettanto potenti, il comportamento predefinito del mercato algoritmico spingerà i prezzi verso l’alto – e che, di fatto, sono solo le tecnologie di prezzi “vecchie” e meno efficaci che stanno trattenendo questo movimento, per il momento.

Il rapporto suggerisce inoltre che l’intervento statale o federale potrebbe essere necessario per impedire alle aziende di alimentare informazioni sui prezzi dei concorrenti nei loro algoritmi di prezzi, a favore di informazioni più generalizzate e meno aggiornate con frequenza. Tuttavia, ammette che un tale sistema sarebbe difficile da legiferare, mantenere e far rispettare.

Sebbene i metodi con cui i grandi rivenditori sviluppano modelli di prezzi siano solitamente non divulgati, i ricercatori del NBER sono stati in grado di identificare framework di prezzi algoritmici studiando come i concorrenti in un mercato discreto rispondono ai cambiamenti dei prezzi l’uno dell’altro. I ricercatori osservano che questo fenomeno è ‘incoerente con il modello empirico standard di comportamento di fissazione dei prezzi simultaneo’.

Le scoperte suggeriscono che l’asimmetria nella tecnologia di prezzi utilizzata dalle aziende in un particolare settore può portare a prezzi più alti tra i venditori:

‘[L]a asimmetria nella tecnologia dei prezzi può fondamentalmente modificare il comportamento di equilibrio: se un’azienda adotta una tecnologia superiore, entrambe le aziende possono ottenere prezzi più alti. Se entrambe le aziende adottano algoritmi ad alta frequenza, i prezzi collusivi possono essere supportati senza l’uso di strategie collusive tradizionali.’

Collusione dei prezzi tacita

Ciò consente di fatto prezzi di tipo cartello e collusione tacita senza alcuna cooperazione esplicita o condannabile tra aziende rivali, beneficiando il settore di mercato (o il settore retail in generale) a scapito del consumatore.

I ricercatori hanno modellato strategie di prezzi “supraconcorrenziali”, in cui i rivenditori hanno teoricamente accesso pari ai cambiamenti dei prezzi dei concorrenti, e hanno scoperto che anche i prezzi “pienamente 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 veloce e frequente rispetto all’altro. A destra, un’analisi del picco dei prezzi in cui i rivenditori hanno algoritmi di prezzi ad alta frequenza equivalenti derivati dai dati raspati dell’altro. 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 modificano fondamentalmente il gioco dei prezzi, fornendo un mezzo per aumentare i prezzi senza ricorrere a comportamenti collusivi.’

Le indagini precedenti sulla collusione algoritmica hanno operato sotto l’ipotesi che le aziende abbiano meccanismi di fissazione dei prezzi simmetrici e uguali. La rivelazione del rapporto di sistemi “super analitici” ad alta frequenza da parte di alcuni rivenditori smentisce questa ipotesi, aprendo la strada a un effetto attivo verso l’alto sui prezzi al dettaglio mentre le risorse analitiche dei concorrenti si livellano.

Metodi

I ricercatori hanno generato un database di prezzi orari per farmaci per l’allergia disponibili apertamente dai cinque maggiori rivenditori online statunitensi che vendono quella categoria di medicine, sebbene enfatizzino che gli outlet studiati (anonimizzati) non vendono solo una gamma più ampia di medicine, ma anche una gamma più ampia di tipi di prodotto.

A causa del modo in cui i negozi fisici influenzano i costi e i prezzi nei negozi, e data la grande crescita degli acquisti online negli ultimi diciotto mesi, il database utilizza solo prezzi online, che nella maggior parte dei casi sono più facili da modificare ad hoc. I dati sono stati raccolti nel corso di un anno e mezzo tra aprile 2018 e ottobre 2020, con il set di dati finale pulito contenente 3.606.956 punti di 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 molto variabili nei cambiamenti dei prezzi reattivi, in base alle fluttuazioni dei prezzi dei concorrenti. Uno degli outlet sembra modificare i prezzi più volte all’interno di un’ora, mentre altri sembrano aver adottato una strategia guidata da script, in cui i cambiamenti dei prezzi vengono effettuati allo stesso tempo ogni giorno (o a un intervallo più lungo).

L’effetto migliorativo delle tecnologie di prezzi “vecchie”

Il risultato di questa analisi è che qualsiasi equità ancora presente nel sistema è fornita dai rivenditori meno avanzati tecnologicamente, che modificano i prezzi meno frequentemente, e che rappresentano una “trazione verso il basso” sui prezzi medi. Secondo il rapporto, i fattori che possono contribuire a ciò includono il debito tecnico da parte dei rivenditori con sistemi più vecchi e la difficoltà potenziale di aggiornare i sistemi di inventario per adattarsi a una politica di prezzi più reattiva e ad alta frequenza.

Variazioni nella frequenza di riprezeggiamento tra i rivenditori studiati. L’azienda ‘A’ sembra avere il tempo di risposta più veloce e il turnover più intenso per i dati raspati sui prezzi dei concorrenti.

In effetti, è la “vecchia” tecnologia che sembra mantenere i prezzi relativamente stabili.

Proiettando in avanti, è facile capire come nuovi e più attrezzati giocatori nello spazio di prezzi algoritmici retail possano iniziare a scontare e degradare l’influenza di quelli più lenti; o che quando abbastanza grandi giocatori in una qualsiasi categoria hanno eguagliato i prezzi nella “corsa agli armamenti” dei prezzi, l’escalation dei prezzi prevista dal rapporto del NBER può avere effetto.

Intervento statale o federale

I ricercatori concludono che il “commercio senza attrito” originariamente destinato a operare come un effetto frenante sui prezzi tra le aziende concorrenti all’inizio della rivoluzione del commercio elettronico è direttamente minacciato dalle tecnologie abilitanti.

Concludono che le soluzioni sono difficili: i responsabili delle politiche dovrebbero limitare la capacità delle aziende di raccogliere i dati sui prezzi dei concorrenti, o valutare uno spostamento più ampio e a lungo termine nel cambiamento dei prezzi dei concorrenti, simile al modo in cui il framework FLOC di Google sta cercando di affrontare il malcontento pubblico contro il tracciamento personalizzato inaugurando un sistema di monitoraggio più generalizzato e meno granulare.

Dal momento che tali misure non si adattano facilmente ai quadri normativi e regolatori esistenti, il documento ammette che sono non solo difficili da far rispettare, ma anche molto difficili da parametrizzare e inquadrare.

I ricercatori ipotizzano anche la possibilità di imporre sistemi di valutazione dei prezzi alternativi che non considerino l’equilibrio competitivo (che favorisce il consumatore rispetto al fornitore) come “punizione”; tuttavia, in termini di tendenze legislative (e nonostante le difficoltà inevitabili nella formulazione e nella distribuzione di tali sistemi), questo approccio potrebbe affrontare sfide popolari e legali.