La inteligencia artificial y la colusión en licitaciones públicas
Por Nilka Jansen Solano y Melissa Silie Ruiz
I. Introducción
La inteligencia artificial ha supuesto una revolución tecnológica que impacta la forma en la que llevamos a cabo un sinnúmero de actividades, desde las más cotidianas hasta otras mucho más sofisticadas. Sus beneficios para la sociedad y para el desarrollo de ramas como la ciencia, la medicina, las finanzas, entre otras, son innegables; sin embargo, su utilización también entraña retos y riesgos en áreas muy sensibles del quehacer humano, como son la protección de datos, la defensa de los consumidores y algunos dilemas éticos que tocan frontera con la posible transgresión de derechos fundamentales.
El incremento en el uso de la inteligencia artificial para diferentes fines se ha hecho presente en las últimas décadas y República Dominicana no es ajena a esta situación. Esta herramienta tecnológica posee características intrínsecas que son útiles para la comisión de actos anticompetitivos. Uno de los usos incorrectos que puede dársele a la inteligencia artificial es su empleo para coludir en licitaciones públicas.
La colusión en licitaciones públicas existe cuando competidores se ponen de acuerdo para concertar o coordinar sus ofertas en el marco de las distintas modalidades de procesos de compras públicas. Al respecto, el artículo 5 de la Ley General de Defensa de la Competencia, promulgada el dieciséis (16) de enero del año dos mil ocho (2008) (la “Ley No. 42-08”) considera como un tipo de práctica concertada o acuerdo anticompetitivo, comúnmente conocidos como carteles, el hecho de “concertar o coordinar las ofertas o la abstención en licitaciones, concursos y subastas públicas”. Por su parte, el marco normativo en materia de contratación pública viene dado por la Ley No. 340-06 sobre Compras y Contrataciones de Bienes, Servicios, Obras y Concesiones del dieciocho (18) de agosto de dos mil seis (2006) (la “Ley No.340-06”).
Se considera que la colusión en licitaciones públicas es una de las prácticas anticompetitivas más dañinas, ya que es una agresión directa al patrimonio del Estado con una doble afectación: tanto al mercado como al Estado en su condición de consumidor.
Debido a que el uso de la inteligencia artificial para este tipo de práctica ha sido reciente, las legislaciones tanto en materia de competencia, como de contratación pública no tratan o sancionan está práctica de manera expresa. El presente trabajo tiene como objeto analizar si, conforme a las disposiciones del ordenamiento jurídico dominicano actual, es posible sancionar este tipo de conductas cuya práctica se va incrementando cada día más.
Para realizar lo anterior, sus autoras en primer lugar analizan el concepto de inteligencia artificial y derecho de la competencia. Posteriormente, realizan un breve análisis de la práctica de colusión en licitaciones, para luego considerar de manera particular el uso de algoritmo para realizarla. A seguidas, se presentan las posturas de ambas autoras sobre la posibilidad de persecución conforme el actual ordenamiento jurídico dominicano.
II. La inteligencia artificial y derecho de la competencia: los daños que pueden generarse
Antes de iniciar un análisis sobre la conducta objeto de este ensayo es necesario definir ciertos conceptos básicos como el de inteligencia artificial, especialmente dado su reciente estudio. Según Jacob Turner en su libro “Robot Rules, Regulating Artificial Intelligence, la inteligencia artificial puede ser definida como: “la habilidad que tiene un ente no natural de tomar decisiones a través de un proceso evaluativo”[1][i]Por su parte, el Parlamento Europeo en el Proyecto de Ley que pretende regular la inteligencia artificial definió la misma como: “un programa que se desarrolla con técnicas y enfoques y puede, para un conjunto dado de objetivos definidos por humanos, generar resultados como contenido, predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en los entornos con los que interactúan.[2]
Otras definiciones hacen referencia directa a esa capacidad que tienen las máquinas para aprender de los datos y utilizarlos, lo que implica que ese ente no natural (máquina) utiliza algoritmos para sistematizar información y tomar decisiones a través de un proceso evaluativo de datos. Al respecto, los algoritmos pueden ser definidos como “secuencias de comandos que permiten obtener un resultado a partir de la introducción de unos datos determinados”[3] (OCDE, 2022).
Esta última definición nos abre la puerta para uno de los temas más importantes relacionado con la inteligencia artificial, los datos, pues estos son la materia prima a través de los cuales esta herramienta genera resultados y desde donde se desprenden un sinnúmero de cuestiones con relevancia jurídica como, por ejemplo, la legalidad de su uso con fines concurrenciales, muy especialmente cuando los datos de los usuarios de las plataformas tecnológicas son utilizados para realizar algún tipo de práctica anticompetitiva y afectar el funcionamiento óptimo de los mercados. En efecto, el uso de los datos se va incrementando cada día más, generando diversas consecuencias jurídicas; siendo una de estas, la potencial afectación de la libre competencia a través de la inteligencia artificial.
El derecho de la competencia, también conocido como “antitrust law” por tener su origen en Estados Unidos de Norte América, constituye un derecho relativamente nuevo, en comparación con otras áreas jurídicas más conocidas y comunes, que tiene un fundamento predominantemente económico y basado en la organización industrial, mediante el cual se analiza el comportamiento de los agentes económicos y la presión que ejercen éstos en el mercado a través de las diferentes operaciones económicas; los cuales pueden devenir en perjudiciales para el bienestar general cuando se realizan en el marco de prácticas anticompetitivas.
Por su parte, German Coloma define el derecho de la competencia como “Una clase de regulación indirecta cuyo objetivo es controlar el ejercicio del poder de mercado en situaciones en las que dicho control depende de la existencia de varias empresas que compiten entre sí”.[4]
En sentido general, el derecho de la competencia tipifica dos conductas anticompetitivas como prohibidas, en la gran mayoría de las jurisdicciones en las que se aplica, a saber: el abuso de la posición dominante y los carteles o acuerdos anticompetitivos. Nos referiremos a estos últimos por ser el objeto de este ensayo, siendo los mismos considerados a nivel mundial como las prácticas anticompetitivas más perjudiciales para el mercado. Al respecto, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE)[5], ha establecido sobre ellos lo siguiente:
(…) Los cárteles -o acuerdos concluidos entre competidores con objeto de fijar los precios, elaborar pujas fraudulentas (licitaciones colusorias), restringir la producción o repartirse los mercados- representan la violación más grave y perniciosa del derecho de competencia; perjudican a los consumidores aumentando los precios y limitando la oferta, y acarrean poder de mercado, despilfarro e ineficacia en países cuyos mercados serían competitivos si los cárteles no existieran.
Cuando estas conductas anticompetitivas ocurren en un mercado, lesionan el mismo y con él a los consumidores, la ineficiencia del mercado, la pérdida de excedente del consumidor y del bienestar total de la sociedad, son de los perjuicios más graves que generan consigo este tipo de prácticas, pues la competencia falseada, injusta y desleal corroe los cimientos de la estructura económica de las naciones. Consecuentemente, estas prácticas tienen efecto en diversos ámbitos de la sociedad.
La utilización a gran escala de inteligencia artificial y el aprovechamiento de los datos que los propios consumidores generamos en las plataformas digitales, se ha convertido en tema de interés para las autoridades de competencia, pues no es más que el uso de tecnología para afectar la competencia y falsear los mercados.
Desde su nacimiento formal en el 1890, el derecho de la competencia ha sido utilizado para mitigar los perjuicios que generan al mercado y al bienestar general de los ciudadanos, las empresas monopólicas, las que abusan de su posición dominante o conforman carteles, marcando hitos importantes en la historia de esta importante rama, como el primero y más emblemático de la etapa inicial del antitrust el denominado Standard Oil Co. of New Jersey v. United States de 1911, los casos en contra de Microsoft Corporation tanto en Estados Unidos como en la Unión Europa y otros más recientes como el instrumentado por la Comisión Europea en contra de bancos de inversión con presencia a nivel mundial como lo son Bank of America, Natixis, Nomura, RBS ,UBS, UniCredit y WestLB.
Actualmente en diversas jurisdicciones nacionales y supranacionales, a nivel mundial, se encuentran en curso investigaciones y procesos sancionadores en contra de las grandes empresas que operan en el mercado de la tecnología de la información, conocidos como Big Tech o “gigantes tecnológicos”, dentro de los que se encuentran las empresas Amazon, Google, Meta, Apple y Microsoft, en el entendido de que existen suficientes indicios probatorios de que éstas utilizan inteligencia artificial para procesar, manipular y utilizar los datos que comparten sus usuarios y a partir de ellos generar ventajas competitivas desproporcionadas, que le suponen beneficios exorbitantes para ellos pero afectando de forma irreparable a los mercados y consumidores mediante la alegada violación de las normas de competencia.
Sin embargo, estas prácticas no son exclusivas de este tipo de empresas, muchos agentes económicos han encontrado la forma de utilizar algoritmos para, coordinar precios, ofertas, propuestas y otras condiciones de venta con sus competidores, sin ni siquiera tener que mediar palabras, tal es el caso de los motores de búsqueda de boletos aéreos, las plataformas de alquiler de inmuebles de corta instancia y las aplicaciones de transporte a petición de pasajeros, lo que pudiera suponer una forma de colusión.
Como es bien sabido, aunque la inteligencia artificial bien usada es capaz de generar múltiples beneficios y eficiencias dentro de la sociedad, desde el punto de vista del Derecho de la Competencia, resulta ser una herramienta idónea que permite afectar la libre y leal competencia que deben existir en los mercados de bienes y servicios, esquivando los sistemas tradicionales de detección de prácticas anticompetitivas. Algunos de los posibles daños fueron identificados en un documento preparado por la autoridad de competencia de Inglaterra, la Competition and Markets Authority (CMA)[6], en el cual se identifican los riesgos sufridos tanto por los consumidores como por el mercado en general.
En lo que respecta al daño que causa a los consumidores, la inteligencia artificial puede ser utilizada para manejar la toma de decisiones de estos. Al respecto, se denomina arquitectura de la decisión a “la estructura que afecta conscientemente la presentación de las alternativas en forma tal que oriente las decisiones hacia resultados deseables[7].” Pudiendo ser utilizada la inteligencia artificial para influir en la toma de decisión de los consumidores, sin ellos siquiera darse cuenta de que están siendo persuadidos para esto.
En lo que respecta al daño en la competencia, la inteligencia artificial puede ser utilizada como un mecanismo para excluir a competidores. Al respecto, las prácticas de exclusión se enmarcan en las conductas de abuso de posición dominante y la inteligencia artificial ha permitido que los gigantes tecnológicos consoliden esta posición de dominio en el mercado, lo cual no es un ilícito en sí mismo, sin embargo, lo perjudicial es el abuso que de dicha posición se hace en detrimento de los competidores; casos emblemáticos sobre este tema ya se han conocido en otras jurisdicciones.
Uno de los casos más recientes, fue investigado y analizado por la que es en la actualidad la autoridad de competencia más importante a nivel mundial, y se trata del Asunto AT.39740 conocido por la Comisión Europea en contra de Google Inc., mejor conocido como Google Shopping, el cual devino en una sanción en contra de dicha empresa por un proceso que tuvo como base el artículo 102 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea, por la comisión de prácticas anticompetitivas consistentes en abuso de posición dominante; en las motivaciones de la decisión se menciona de forma expresa el uso de herramientas relacionadas con la inteligencia artificial a los fines de desviar el buen funcionamiento de los mercados.
Existen otras formas en que la inteligencia artificial puede ser utilizada para fines anticompetitivos. Una de estas es para la alineación de participaciones en procesos de compra de bienes y servicios públicos, generando esto graves inconvenientes de detección de este tipo de carteles para las autoridades de competencia. Práctica que evaluamos a continuación.
III. Colusión en licitaciones públicas.
La colusión en licitaciones públicas se enmarca dentro de las denominadas conductas colusorias. Para la doctrina estas últimas se entienden como “los acuerdos o las prácticas concertadas entre empresas y las decisiones adoptadas por las asociaciones de empresas que tengan por objeto o produzcan el efecto de impedir, restringir o falsear el juego de la competencia del mercado”.[8]
En la República Dominicana este tipo de actuaciones se encuentran tipificadas en el artículo 5 de la Ley No. 42-08; este artículo como hemos visto, define de manera expresa como práctica anticompetitiva el hecho de concertar las ofertas o la abstención en licitaciones, concursos y subastas públicas. ProCompetencia en su guía sobre el tema denominada la Guía para la Prevención y Detección de la Colusión en la Contratación Pública del veintisiete (27) de agosto del dos mil veinte (2020) ha hecho referencia a este tipo de prácticas como aquellas que se presentan “comúnmente en los procesos contractuales en que dos o más empresas que se espera compitan para obtener la adjudicación de un contrato deciden aliarse para no hacerlo.”[9]
La colusión en licitaciones públicas puede manifestarse de distintas formas; por ejemplo, los agentes económicos pueden utilizar diferentes mecanismos para engañar al órgano licitante y mantenerse durante un tiempo considerable repartiéndose las adjudicaciones que ganan, garantizando así beneficios a todas las empresas que forman parte del cartel.
Entre las diferentes formas de colusión se encuentran las siguientes, algunas de las cuales pueden realizarse de forma combinada: (i) la supresión de oferta (bid supression), en la cual se elige cuál(es) agente(s) no presentará(n) su oferta, (ii) ofertas complementarias o de resguardo (complementary bidding, cover bidding o “courtesy” bidding) en las que se busca aparentar una apariencia de competencia presentando ofertas irreales, por ejemplo un precio muy mayor en comparación al precio promedio en que normalmente se harían dichas ofertas de conformidad con las características del bien o servicio licitación; (iii) rotación de ofertas (bid rotation) en el cual los agentes que coluden van rotando cuál será el ganador de los procesos; (iv) acuerdos de precios, donde se acuerda el precio a ser presentado en la licitación; y (v) acuerdos de asignación de mercado, en los cuales los agentes económicos se reparten los mercados en los cuales ganarán la licitación.
No importa la forma en que la práctica se manifieste lo cierto es que la misma conlleva una afectación a la competencia efectiva en el mercado. Dada su importancia y el impacto en las licitaciones públicas, siendo estas últimas una de las formas más importante y utilizadas de abastecimiento de bienes y servicios con la que cuentan los países, se han realizado diferentes guías y mecanismos para su prevención.
Numerosas recomendaciones han sido dadas por los órganos internacionales, así como, por ProCompetencia para identificar y evitar la colusión en licitaciones públicas. En efecto, tanto ProCompetencia como la DGCP han publicado guías y materiales para ayudar a prevenir la comisión de estas prácticas. La DGCP mantiene publicado el material titulado “Colusión en los Procesos de Contratación Pública”[10] En lo que respecta a ProCompetencia podemos afirmar que es la práctica que mayor actividad de publicación de guías ha tenido nuestra autoridad de competencia esto así ya que ninguna de las demás prácticas previstas en la Ley No.42-08 mantiene igual número de guías publicadas destinadas exclusivamente a su análisis. Sobre esto último, en el año 2016 ProCompetencia emitió una serie de fichas técnicas y estudios de mercado; entre los documentos publicados se encontraban dos guías, la primera titulada “Guía Sobre Competencia Económica para el Sector Público” y la segunda “Guía sobre Colusiones en Licitaciones Públicas”.[11] Posteriormente, el veinticinco (25) de julio del año dos mil dieciocho (2018) publicó la guía titulada “Guía para la Prevención y Detección de la Colusión en la Contratación Pública”[12] y posteriormente publicó el veintisiete (27) de agosto del dos mil veinte (2020) una guía con similar título, pero con contenido distinto que es la que hemos hecho referencia previamente.
Una de las organizaciones que ha realizado diversas guías sobre el tema es la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE). Entre sus recomendaciones para evitar que agentes económicos realicen colusión en los procesos de compras y contrataciones[13] se encuentra la de contar con información adecuada antes de diseñar los procesos de licitaciones públicas, y evitar incluir disposiciones generales que permitan a los potenciales participantes adaptar sus ofertas a los términos que hayan sido acordados el en cartel.
Sugerencias como las de la OCDE han sido acogidas por ProCompetencia, en su Guía de Prevención y Detección de la Colusión en la Contratación Pública. En dicho documento también se encuentra un amplio listado de indicios de prácticas colusorias. Al respecto, la autoridad de competencia indica que existe un indicio de esta práctica cuando “Una misma persona presenta varias ofertas utilizando vehículos societarios diferentes, o distintas personas jurídicas”.
Es importante destacar que la colusión en licitaciones públicas no necesariamente conlleva la presencia de un elemento de corrupción ya que en algunos casos puede realizarse con desconocimiento de los funcionarios públicos; de hecho, en la mayoría de los casos, contrario a lo que muchas veces se ha asumido mediáticamente, los agentes económicos coluden porque los procesos de compras públicas poseen mecanismos de alternancia y de pluralidad de participantes que les impide ser favorecidos si participan de manera legítima.
En lo que respecta a las sanciones de este tipo de práctica en la República Dominicana, cabe destacar que el legislador dominicano, tomando en cuenta la gravedad del ilícito, diferenció la colusión en licitaciones públicas al establecer su sanción. Al respecto, para este tipo de conductas se dispone una sanción mínima mayor que la que pudiera ser impuesta a otros tipos de prácticas anticompetitivas (Art.61.b. de la Ley No. 42-08); lo que significa que esta modalidad de colusión fue considerada por el legislador como la más perjudicial y dañina.
La colusión en licitaciones públicas tiene dos vertientes de sanción, desde el ámbito de las contrataciones públicas en el marco de la Ley No.340-06, por ser este último el marco regulatorio principal de compras y contrataciones y desde el punto de vista de la competencia en el marco de la Ley No. 42-08. Al existir actualmente en el ordenamiento jurídico dos autoridades que dentro del marco de sus potestades pueden conocer sobre la posible existencia de colusión en licitaciones públicas puede plantearse la disyuntiva sobre cuál de las instituciones es la más adecuada o la facultada legalmente para sancionar sobre esto. Al respecto, más adelante se hace un análisis sobre el rol que juegan estas dos autoridades.
Entre los principios que rigen todos los procesos de contrataciones públicas en el marco de la Ley No. 340-06 se encuentra el principio de igualdad y libre competencia. Establece el texto legal que los procedimientos de contratación administrativa deben respetar la igualdad de participación de todos los posibles oferentes.
La prohibición de las colusiones en licitaciones públicas en la Ley No. 42-08 busca que, independientemente de los procesos de sanción que se lleven en materia de contratación pública y corrupción administrativa, en los casos en que concurra también la participación de la unidad contratante, se sancione a los agentes económicos que han engañado al Estado mediante presentaciones de ofertas irreales y perjudiciales para el erario público, a los fines de poder cumplir con el objeto de su cartel.
IV. Colusión en licitaciones mediante el uso de algoritmos
El uso de la inteligencia artificial como un método para detectar conductas anticompetitivas se ha ido incrementando en los últimos años. Algunos países han iniciado la implementación de plataformas como el Open Contracting Data Standard una iniciativa privada conjuntamente con el Banco Mundial consistente en el desarrollo de una plataforma sobre documentos claves y data que deben ser publicados para las diferentes etapas de contrataciones públicas con la finalidad de eficientizar los procesos. Otras iniciativas similares han sido desarrolladas en el denominado e-procurement en el marco de las contrataciones públicas. El fin de esta es poder lograr una contratación eficiente, que respete la libre participación de todos y que los órganos sean capaces, sin el empleo de muchos recursos, de identificar aquellos casos en los que los participantes busquen falsear la competencia.
Algunos autores de manera reciente han resaltado la ventaja del machine learning para prevenir colusión en licitaciones públicas. Precisan al respecto de que esta herramienta de inteligencia artificial “puede analizar grandes volúmenes de datos relacionados con licitaciones, como precios, ofertas y características de los licitantes, para identificar patrones que indiquen posibles prácticas colusorias”.[14] Es decir, en el arduo proceso de identificación sobre la existencia o no de colusión en licitaciones públicas la inteligencia artificial correctamente empleada puede servir como una herramienta para analizar la data que refleja la existencia o no de colusión.
A pesar de estos avances que se han logrado por medio del uso de la inteligencia artificial en estos procesos públicos, del lado de los participantes privados, no siempre esta herramienta es utilizada en pro de garantizar una competencia efectiva en el mercado. En efecto, a los fines de coludir los agentes económicos pueden utilizar la inteligencia artificial para facilitar ese intercambio de información y consecuentemente accionar de manera anticompetitiva. Sobre esto último la OCDE ha expresado que:
(…) Si bien los algoritmos pueden usarse para implementar virtualmente cualquier conducta anticompetitiva que se observa típicamente en los mercados tradicionales, una preocupación particular resaltada en la literatura es el riesgo de que los algoritmos funcionen como un factor facilitador para la colusión y puede permitir nuevas formas de coordinación que antes no se habían observado o incluso eran posibles. Esto se conoce como “colusión basada en algoritmos”.[15]
A pesar de que la doctrina sobre inteligencia artificial y el uso de datos en prácticas anticompetitivas es reciente, ya existe literatura sobre el uso de los datos a gran escala, “big data”, para transparentar el mercado. De manera particular hay doctrina que refleja cómo los agentes económicos que participan en las licitaciones públicas puedan tener mayor acceso a información que anteriormente no tenían. Esta transparencia y predicciones a través del uso del big data, de ser utilizada de manera incorrecta, puede ayudar a que éstos oferentes participen de manera anticompetitiva.
Entre los trabajos empíricos que han sido realizados sobre esta materia, se encuentran aquellos que analizan cómo la big data puede ayudar a predecir el número de participantes en una licitación pública.[16] Otros han buscado demostrar que mediante el uso de métodos de aprendizajes de máquinas, se pueden predecir los precios en contrataciones públicas.[17]
La literatura arriba mencionada refleja que la big data puede ser utilizada para predecir aspectos esenciales en los procesos de licitaciones públicas. Una de las mayores preocupaciones en materia de colusión entre competidores es la posibilidad de intercambio de información; esta información puede ser obtenida o intercambiada mediante el uso del algoritmo.
La doctrina, jurisprudencia internacional ya ha ido reconociendo la posibilidad de que los agentes económicos utilicen los algoritmos como forma de intercambio de información. De manera reciente la Comisión Europea en un proyecto de directrices sobre la aplicabilidad del artículo 101 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea, al referirse al intercambio de información y los medios que pueden utilizarse, precisa que “La información puede intercambiarse directamente entre competidores (en forma de divulgación unilateral o en intercambio bilateral o multilateral), o indirectamente a través de un tercero (como un proveedor de servicios, una plataforma, una herramienta en línea o un algoritmo)”.[18]
La guía antes citada también reconoce el uso de algoritmos para aumentar el riesgo de un resultado colusorio en el mercado. Al respecto, precisa lo siguiente:[19]
…Los algoritmos pueden permitir a los competidores aumentar la transparencia del mercado, detectar desviaciones de precios en tiempo real y dotar de mayor eficacia los mecanismos de sanción. Por otra parte, para que la colusión algorítmica sea posible, además del diseño específico de los algoritmos, se requieren algunas condiciones estructurales del mercado, como una alta frecuencia de interacciones, un poder de negociación limitado y la presencia de productos o servicios homogéneos.
De acogerse la actual redacción propuesta estaríamos ante un reconocimiento expreso de que los algoritmos pueden ser un medio de intercambio de información. En efecto, cada día más los países van reconociendo el rol que puede jugar la inteligencia artificial en procesos anticompetitivos, siendo uno de éstos las licitaciones públicas.
Otro aspecto en el cual la inteligencia artificial puede ayudar a vulnerar la competencia es en el proceso de mantenimiento de la práctica en el tiempo, puesto que uno de los problemas que afectan los carteles es la capacidad de los mismos mantenerse en el tiempo; sin embargo, la inteligencia artificial puede ser utilizada como un mecanismo para identificar que agentes económicos que forman parte del cartel no se están desviando del mismo.
V. Investigación y sanción de la práctica en el mercado dominicano
A nivel mundial, el reto de las autoridades de competencia para poder abordar las prácticas anticompetitivas que puedan generarse a través de herramientas asociadas a la inteligencia artificial es importante, en gran medida porque los gigantes tecnológicos llevan mucha delantera sobre la utilización de las mismas y porque el acceso a recursos económicos y personal especializado en estas áreas es muy limitado, para las instituciones gubernamentales o jurisdiccionales y no así para los que potencialmente realizan las prácticas.
La preocupación ha sido externada por reguladores a nivel mundial, por ejemplo, las autoridades de Francia y Alemania publicaron un estudio conjunto en el cual abordan la situación y la problemática del uso indiscriminado de algoritmos, cuáles son sus posibles efectos sobre los mercados y la libre competencia de estos y finalmente los grandes retos y desafíos que comportan para las autoridades de competencia el abordaje de estos casos.[20]
En unas líneas muy parecidas se pronunció la CMA en el documento de posición que hemos ya citado en el desarrollo de este ensayo, en el cual se abordan los daños esenciales que este tipo de prácticas le está causando al mercado y a los consumidores; dentro de éste también se abordan una serie de retos que posee actualmente dicha entidad para llevar una correcta vigilancia de este tipo de prácticas y la necesidad de una mayor y mejor fiscalización de estos mercados, que dio origen a la institucionalización de una Digital Market Unit, como dependencia de esa entidad.
Por su parte la OECD[21] ha propuesto una serie de medidas a los gobiernos para mejorar la transparencia en el uso de la inteligencia artificial y prevenir la utilización de estas en la comisión de prácticas anticompetitivas, entre las cuales podemos citar:
1)Establecer medidas que promuevan la transparencia y la responsabilidad en el uso de algoritmos.
2)Establecer normativas que prohíban de manera expresa la colusión a través de algoritmos.
3)Abordar de manera institucional la gobernanza del uso de algoritmos, evitando la sobrerregulación y analizando los efectos competitivos del uso de la inteligencia artificial.
El reto de la identificación y sanción de la práctica de colusión en licitaciones públicas en la República Dominicana es aún mayor. Esta última sección del presente ensayo busca analizar si efectivamente con el marco jurídico actual es posible sancionar a agentes económicos que utilicen la inteligencia artificial para coludir en licitaciones públicas. A continuación, se analizan cuáles sanciones existen en el ordenamiento jurídico dominicano para la colusión en licitaciones públicas. Posteriormente, si al usar la inteligencia artificial en esta práctica se encuentran presenten todos los elementos constitutivos de la conducta y, por último, el rol de ProCompetencia en este proceso.
En lo que respecta a las actuales sanciones para la colusión en licitaciones públicas es necesario precisar que esta práctica en el ordenamiento jurídico de la República Dominicana tiene dos vertientes de sanción. La primera, desde el ámbito de las contrataciones públicas en el marco de la Ley No.340-06, y la segunda desde el punto de vista de materia de competencia en el marco de la Ley No. 42-08.
En lo que respecta a esta última y conforme previamente hemos indicado, la Ley No. 42-08 tipifica la colusión en licitaciones públicas y establece en su artículo 61 literal b) como sanción para este tipo de prácticas multas mínimas equivalentes a 200 veces el salario mínimo y máximas equivalentes a 3000 veces el salario mínimo.
Cabe destacar sobre esta sanción que el legislador dominicano, dada la importancia y los efectos de esta práctica, ha diferenciado la misma de las demás prácticas anticompetitivas tipificadas en el marco de la Ley No. 42-08 mediante el establecimiento de una sanción mínima mayor que la aplicable a las demás conductas anticompetitivas. No obstante lo anterior, las sanciones que actualmente contempla la referida ley adolecen de no ser altas y al igual que como pasa con las demás sanciones previstas en ella, no son lo suficientemente persuasivas. En efecto, lo antes descrito referente a las sanciones considerablemente bajas y con poco efecto disuasorio, según el estándar internacional, es uno de los aspectos a mejorar en la actual Ley No. 42-08.
Ley No. 340-06 por su parte en adición de establecer el principio de la libre competencia que rige y debe velarse en todos los aspectos del proceso de contratación pública prevé como sanción expresa en su artículo 66 párrafo III numeral 3) la inhabilitación como proveedores del Estado por períodos de uno (1) a cinco (5) años, o inclusive permanentemente, a aquellos proveedores que incurran “en acto de colusión, debidamente comprobado, en la presentación de su oferta”.
Visto que existe un marco general que establece sanciones a la colusión en licitaciones públicas es necesario entonces analizar si las mismas son aplicables en los casos en que para dicha colusión ha sido utilizada la inteligencia artificial.
Determinar la colusión basada en este tipo de prácticas que suponen su realización a partir de datos y algoritmos representa un reto importante para las autoridades de competencia, pues la noción de cartel parte de un acuerdo entre competidores, que, aunque puede ser tácito y no escrito, necesita de evidencia probatoria suficiente para poder sancionarse.
Para una de las autoras de este ensayo, Nilka Jansen Solano, la necesidad del “acuerdo” parte del intercambio de voluntades entre dos o más agentes económicos, que han de tener la intención de coludir; por lo que cuando son programas o equipos los que “coluden” podríamos estar ante una problemática importante en materia de prueba, que supondría hacer responsable de la conducta a los “controladores” de estos softwares; como bien ha expresado la OCDE y múltiples estudiosos del derecho de la competencia a nivel mundial:
…Esto plantea la preocupación de si la necesidad de abordar la colusión algorítmica debería requerir una nueva definición de lo que es un acuerdo a efectos antimonopolio. Esto no es una cuestión nueva para los académicos, pero la pregunta ha vuelto a surgir en los últimos tiempos en un renovado debate sobre si el comportamiento oligopolio clásico puede ser procesado como un acuerdo ilícito. […] Pueden surgir desafíos similares con los algoritmos. Como el desarrollo de algoritmos permite cada vez más interacciones rápidas y sofisticadas entre competidores, que podría utilizar códigos complejos como intermediarios para alcanzar un objetivo común, la noción del acuerdo y su aplicabilidad a la economía digital se vuelve menos claro[22]”
Entiende Jansen Solano que aún más compleja es la individualización de las responsabilidades administrativas que permitan sancionar a los participantes de esas actuaciones, pues si los que se ponen de acuerdo son “las máquinas” el elemento intencional de la comisión del ilícito puede ponerse en duda. Lo anterior significa que la autoridad de competencia, no sólo tendrá que probar la existencia del cartel a efectos de que pueda tipificarse el artículo 5 de la Ley 42-08, sino que también deberá determinar la intencionalidad del agente económico responsable a tales efectos, dentro de los cuales puede haber pluralidad de opciones según la naturaleza de los medios que se utilicen para “concertar” y esto pudiera convertir algunos casos de colusión por algoritmos en actuaciones prácticamente imposibles de sancionar.
El análisis del elemento de intención es realizado en vista de que el artículo 62 de la Ley No. 42-08 establece que la autoridad de competencia tendrá, como criterios para la imposición de sanciones “la premeditación e intencionalidad”. Este elemento ya ha sido tomado en cuenta en decisiones anteriores de ProCompetencia al momento de evaluar acciones de agentes económicos en el marco de la Ley No. 42-08, ya sea por el suministro de información falsa[23] o en el marco de una investigación de una práctica anticompetitiva.[24]
Sobre este punto, para otra de nuestras autoras, Melissa Silié Ruiz, la inteligencia artificial es un medio utilizado para el intercambio de información, similar como en el pasado ya han existido otros medios o terceros que son utilizados para el intercambio de información sensible que contribuye en la colusión entre los competidores que se encuentran o podría licitar. Esta autora entiende que tal cual como ha sido establecido en el borrador de directrices de la Unión Europea los algoritmos pueden ser ese tercero o medio utilizado por los competidores para intercambiar información.
En vista de lo anterior, considera Silié Ruiz que la existencia del uso de inteligencia artificial no impediría la identificación sobre la existencia o no de colusión entre los competidores. Si bien el uso de este medio representa retos para las autoridades dado que como explica Nilka Jansen representaría un problema de identificación de pruebas, no debe ser impedimento para el análisis o no de la existencia de la práctica.
Para Melissa Silié Ruiz, si bien las sociedades van desarrollándose y es cierto que el empleo de esta tecnología representa retos para las autoridades de competencia, lo cierto es que las conductas pueden ser analizadas conforme el actual ordenamiento jurídico dominicano. Dicho análisis deberá estar basado en el hecho de que estos competidores se encuentran utilizando la inteligencia artificial como plataforma para garantizar transparencia e intercambio de información.
Como último aspecto importante a analizar sobre la persecución del ilícito objeto de este ensayo, es pertinente hacer referencia al rol que actualmente juegan ProCompetencia y la DGCP. Como hemos indicado previamente, en el marco de las potestades dadas a ProCompetencia en virtud de la Ley No. 42-08 dicha autoridad tiene facultad de investigar y sancionar la colusión en licitaciones públicas. Ahora bien, en el marco de los procesos de licitaciones públicas la DGCP en su condición de órgano rector es el encargado de llevar a cabo la investigación ya sea por una denuncia o de oficio.
Lo cierto es que ambas autoridades deben trabajar de manera conjunta en la persecución del ilícito que ha sido analizado en este ensayo. Como hemos ya visto, uno de los problemas que supone para las autoridades el uso de inteligencia artificial es que representará para las mismas mayores costos en los procesos de identificación. Costos que no necesariamente podrán ser soportados por el regulador al momento de enfrentarse a agentes económicos con un gran poder económico.
En caso de que ante la DGCP se presente un proceso de impugnación de una licitación pública en el cual entre los ilícitos analizados sea el de una colusión mediante el uso del algoritmo, ProCompetencia, en el marco de sus facultades dadas en el artículo 20 de la Ley No. 42-08, deberá realizar un examen de la situación. Para la autora Melissa Silie Ruiz, dicha situación se dará solo en el supuesto arriba indicado, por lo que si el proceso de investigación es iniciado ante ProCompetencia deberá ésta investigar y sancionar la práctica en el marco de lo previsto en la Ley No. 42-08. Existen potenciales vías en que ambas autoridades trabajen de manera conjunta. De hecho, los acuerdos de colaboración reciente suscritos entre ambas autoridades reflejan que es interés de éstas poder perseguir y sancionar la colusión en licitaciones públicas.
No obstante lo anterior, para la autora Nilka Jansen Solano, en algunos casos de licitaciones colusorias mediante el uso de inteligencia artificial, no sólo será necesario la actuación conjunta de ProCompetencia y la DGCP, sino también de la propia autoridad contratante, puesto que hay mucha información propia de los procesos de compras públicas que es la unidad titular del proceso quien tiene mejor manejo de la misma. Lo anterior reviste aun mayor importancia en mercados altamente especializados como algunos sectores regulados tales como energía, telecomunicaciones, medicamentos de alto costo, entre otros; en donde no sólo es necesaria la pericia en investigación en materia de competencia, y la del órgano rector de los procesos de compras públicas, si no también y muy especialmente del regulador que conoce las especificaciones de los bienes y servicios a ser contratados, y el comportamiento particular de los operadores en dichos mercados, que al ser tan especializados suelen ser reducidos.
Los temas tratados en el presente ensayo reflejan que la inteligencia artificial ha venido para facilitar muchos aspectos del día a día de las personas. Igualmente, su uso puede representar ciertos peligros como es el empleo de la misma para realizar prácticas anticompetitivas como la colusión en licitaciones públicas. La identificación de esta práctica representa un reto para las autoridades donde la colaboración entre los dos rectores actuales del tema, Procompetencia y DGCP es esencial.
VI. Conclusiones
El concepto de inteligencia artificial hace referencia a la capacidad que tienen las máquinas para aprender de los datos y utilizarlos. Dichos datos almacenados por las máquinas pueden ser utilizados de manera provechosa como también para realizar algún tipo de práctica anticompetitiva y afectar el comportamiento óptimo de los mercados.
El derecho de la competencia, que tiene su origen en Estados Unidos de Norte América, busca entre otras cosas, analizar el comportamiento de los agentes económicos y la presión que ejercen éstos en el mercado a través de las diferentes operaciones económicas. Un tema que de manera reciente se está analizando es cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada para afectar la competencia de los mercados.
Entre las diferentes formas que puede ser utilizada la inteligencia artificial se encuentra su uso en los procesos de licitaciones públicas. La misma puede ser un mecanismo para permitir una participación más eficiente de los oferentes, ayudar a las administraciones para identificar prácticas anticompetitivas como también para facilitar prácticas anticompetitivas. Sobre esto último hacemos referencia a la colusión en licitaciones públicas. La inteligencia artificial puede ayudar en la colusión en licitaciones públicas facilitando el intercambio de información, lograr más transparencia y predicciones a través del uso del big data.
Las autoras del presente trabajo, son de la particular opinión de que las recomendaciones de la OCDE son las que deben guiar el accionar de las autoridades de competencia y de los reguladores de plataformas digitales, en los países en los que existen dichos entes, pues si bien es cierto que el uso indiscriminado y anticompetitivo de la inteligencia artificial puede generar severos daños a los consumidores, al mercado y al bienestar general, hay muchos usos positivos y de gran ventaja de los que se ha beneficiado la humanidad gracias a estas interesantes herramientas; por lo que lejos de satanizar las mismas, las políticas públicas deben centrar sus esfuerzos en aprovechar al máximo las virtudes de éstas y dotar al Estado de instrumentos que le permitan perseguir efectivamente las posibles consecuencias perjudiciales para la sociedad de la inteligencia artificial, como lo son el uso indiscriminado de datos personales y las prácticas anticompetitivas basadas en la utilización de algoritmos perjudiciales, pero también aprovechar sus múltiples beneficios.
Bibliografía
- Autorité de la Concurrence y Bundeskartellam. (6 de noviembre de 2019). Working Paper Algorithms and Competition. Obtenido de Bundeskartellam: https://www.bundeskartellamt.de/SharedDocs/Publikation/EN/Berichte/Algorithms_and_Competition_Working-Paper.html?nn=3591568
- Comisión Nacional de Defensa de la Competencia (Procompetencia), Guía para la prevención y detección de la colusión en la contratación pública, 2020. Disponible en: (https://procompetencia.gob.do/wpfd_file/guia-para-la-prevencion-y-deteccion-de-colusion-en-la-contratacion-publica/) Último Acceso: 8 de septiembre de 2023.
- Comisión Nacional de Defensa de la Competencia, 2016, Guía sobre Colusiones en Licitaciones Públicas
- Comisión Nacional de Defensa de la Competencia, Guía para la prevención y detección de la colusión en la contratación pública (Disponible en (https://procompetencia.gob.do/procompetencia-elabora-guia-para-la-prevencion-y-deteccion-de-la-colusion-en-la-contratacion-publica/). Último Acceso: 2 de octubre de 2023.
- Dirección General de Compras y Contrataciones Pública, Colusión en los Procesos de Contratación Pública (Disponible en: https://www.dgcp.gob.do/wp-content/uploads/2022/Material%20sobre%20Colusio%CC%81n%20en%20las%20Contrataciones%20Pu%CC%81blicas%20para%20web%20DGCP%20ma.pdf ) Último Acceso: 2 de octubre de 2023.
- Jong-Min Kim y Hojin Jung “Predicting bid prices by using machine learning methods” 2018, pp. 2011-2018.
- K. Gorgun, M. Kutlu y B. K. Onur Taş, “Predicting The Number of Bidders in Public Procurement,” 2020 5th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), Diyarbakir, Turquía, 2020, pp. 360-365,
- Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), Lineamientos para Combatir la Colusión entre oferentes en licitaciones públicas, febrero 2009.
- Parlamento Europeo. (Junio de 2023). Breifing EU Legislation in Progress. Obtenido de Artificial intelligence act: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021)698792_EN.pdf
- Turner, J. (2018). Robot rules : regulating artificial intelligence. Palgrave Macmillan.
- Soto, Ricardo Alonso. Acuerdos, Decisiones y otras conductas explícitas en “Los Acuerdos Horizontales entre empresas” coord. por Santiago Martínez Lage y Amadeo Petitbó Juan, Marcial Pons, 2009.
- Coloma, G. (2009). Defensa de la Competencia. Buenos Aires: CIudad Argentina.
- Competition and Market Authority (CMA). (2021). Algorithms: How they can reduce competition and harm consumers. London: CMA.
- (2002). Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos . Retrieved from https://www.oecd.org/competition/cartels/1935141.pdf
- (2017). Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age. . Retrieved from rganización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos : https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf
- (2022). Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) . Retrieved from OCDE : https://www.oecd.org/daf/competition/manual-de-la-ocde-sobre-politica-de-competencia-en-la-era-digital.pdf
- Parlamento Europeo. (2023, Junio). Breifing EU Legislation in Progress. Retrieved from Artificial intelligence act: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021)698792_EN.pdf
- Rodrigo, E. (2018). Economía conductual y diseño de las políticas públicas. Researchgate.
- Turner, J. (2018). Robot rules : regulating artificial intelligence. Palgrave Macmillan.
[1]Turner (2018, pág. 16)
[2] Parlamento Europeo (2023, pág. 4)
[3] OCDE (2022, pág. 7)
[4] Coloma (2009, pág. 17)
[5] OCDE (2002, pág. 2)
[6] Competition and Market Authority (CMA), 2021
[7] Rodrigo ( 2018, pág. 20)
[8] Soto (2009, p. 65).
[9] ProCompetencia (2020, p.10)
[10] DGCP (2020)
[11] Procompetencia (2016).
[12] ProCompetencia (2018)
[13] OCDE (2009, pp.5)
[14] chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://centrocompetencia.com/wp-content/uploads/2023/07/Machine-Learning-Aguirre-et-al-1.pdf
[15] OCDE (2017, págs. 18-19)
[16] Gorgun, Kutlu y Onur (2020, pp. 360-365).
[17] Kim y Jung (2018, pp. 2011-2018.).
[18] Comisión Europea (2022, párrafo 408).
[19] Comisión Europea (2022, párrafo 418).
[20] Autorité de la Concurrence y Bundeskartellam (2019)
[21] OCDE (2017, págs. 46-50)
[22] OCDE (2017, pág. 36)
[23] Procompetencia, 2022.
[24] Procompetencia, 2021.
