Algoritmos: equilíbrio entre conformidade e vantagem competitiva.

É esperado do big data e da transformação digital: ferramentas sofisticadas que fornecem informações estratégicas, comerciais e em tempo real perspicazes para sua organização.

Os benefícios nos negócios são evidentes: algoritmos de preços dinâmicos que aumentam a receita e criam eficiências, tomada de decisão rápida com suporte de dados em toda a empresa, previsão ágil de tendências de mercado, maior satisfação do cliente por meio de preços competitivos, produtos e serviços mais personalizados.

Diante desses benefícios, fica evidente que cada vez mais empresas estejam dependendo do uso dos algoritmos e machine learning para alcançar objetivos estratégicos e maior sucesso dos negócios. Mas o que é menos óbvio é: onde as linhas éticas e de conformidade são traçadas? Quando a vantagem competitiva se torna um impacto prejudicial? Quais são as regras em torno disso e quem é o responsável?

Mais do que nunca, os conselhos e a alta administração das empresas precisam saber o que seus algoritmos são capazes de fazer para navegar na nova fronteira entre conformidade e vantagem competitiva.

Negócios algorítmicos – competindo na era da IA

Algoritmos são um conjunto de instruções que permitem a um computador reunir e processar diferentes fontes de informação para produzir um resultado. Antes limitados às maiores corporações, eles agora fazem parte da vida cotidiana – desde ajustar preços de produtos em tempo real e fazer sugestões de compras personalizadas até encontrar pessoas em sites de namoro. Tanto o comprador quanto o vendedor podem se beneficiar de:

Os algoritmos podem ter benefícios estratégicos e de eficiência, facilitando o crescimento da receita e a redução de custos. Sistemas bem projetados permitem que as empresas atinjam os consumidores e operem com mais eficiência por meio de ajustes mais rápidos às condições de mercado predominantes. Algoritmos de precificação, por exemplo, permitem realizar a ação em tempo real ou podem se envolver em discriminação de preços fornecendo cotações mais individualizadas (por exemplo, por meio de verificações de crédito). Os custos do consumidor podem ser reduzidos e relacionamentos significativos facilitados entre compradores e vendedores ou aqueles dentro de um grupo.

Os negócios algorítmicos estão mudando o cenário competitivo – os mecanismos dinâmicos de preços são apenas um exemplo de como eles fornecem uma vantagem para aqueles que os utilizam.

Quando os algoritmos dão errado

Algoritmos mais sofisticados podem aprender, inclusive com outros algoritmos, e podem criar suas próprias instruções. Por exemplo, na precificação podem usar fontes semelhantes de entradas, incluindo preços de concorrentes, para produzir um valor que se torna uma entrada no algoritmo de precificação do concorrente. Os ajustes de preços mais rápidos e precisos trazem benefícios por meio de uma melhor correspondência entre oferta e demanda.

No entanto, existe a possibilidade de trazer danos, pois esses algoritmos podem aprender implicitamente a reduzir os benefícios da concorrência de preços. Escrevendo na Harvard Business Review, o professor de direito Ariel Erzachi e Maurice Stucke identificaram três maneiras pelas quais os algoritmos de precificação podem levar a um conluio tácito:

Cartéis de hub and spoke e riscos envolvidos

Em seu artigo de 2018 sobre algoritmos de precificação, a Autoridade de Concorrência e Mercados do Reino Unido (CMA) disse que o hub and spoke era o mais preocupante porque exige que as empresas adotem o uso do mesmo algoritmo. Isso pode significar que, se os varejistas online comprarem o algoritmo de terceiros sabendo que seus concorrentes também o fizeram, eles poderão ser considerados como envolvidos em comportamento inadequado.

Os algoritmos também podem causar danos ao consumidor por meio de escolha reduzida ou manipulada, por exemplo, por meio da manipulação da arquitetura de escolha, discriminação algorítmica e criação de barreiras. Eles também podem levar a padrões obscuros – interfaces sutis para enganar o usuário – tornando difícil para os consumidores, por exemplo, comparar preços de forma transparente

Quem é o responsável pela máquina?

Os algoritmos estão cada vez mais sob os holofotes das autoridades de concorrência. Em 2015, David Topkins, fundador da varejista de pôsteres online Poster Revolution, foi a primeira empresa de comércio eletrônico a ser processada sob a lei antitrust pelo Departamento de Justiça dos EUA. A adoção de algoritmos de precificação que coletavam informações dos concorrentes foi considerada uma coordenação de mudanças nas estratégias de precificação nas vendas de pôsteres no Amazon Marketplace – essencialmente criando um cartel digital.

Nesse caso, o uso de algoritmos para auxiliar na execução da tarefa do cartel de pôsteres digitais teve o mesmo efeito quando comparado a outros. A Comissária Europeia para a Concorrência, Margrethe Vestager, resumiu como "as empresas não podem fugir à responsabilidade escondendo-se atrás de um programa de computador".

O princípio geral da legislação da UE é que as empresas serão responsabilizadas por quaisquer práticas anticoncorrenciais de seus funcionários, mesmo que possam demonstrar que usaram seus melhores esforços para impedir tal comportamento. Vestager acrescenta: "O que as empresas precisam saber é que, quando decidirem usar um sistema automatizado, serão responsabilizadas pelo que ele faz. Portanto, é melhor que saibam como esse sistema funciona".

Algoritmos da empresa – ações para o conselho

A equipe do CMA Data, Technology and Analytics (DaTA) tem se se dedicado ao tema, com uma nova Unidade de Mercados Digitais (DMU) sendo estabelecida para implementar um regime pró-competitivo para mercados digitais e desenvolver um regime de supervisão de algoritmos. Todos os conselhos serão responsáveis ​​por entender o que os algoritmos de sua organização estão fazendo – e por garantir que eles cumpram o novo regime e não violem a lei de concorrência.

Em um artigo de pesquisa da CMA publicado no ano passado sobre como os algoritmos podem prejudicar os consumidores, a mensagem era clara de que "as empresas são responsáveis ​​pela supervisão eficaz de tais sistemas, que devem incluir governança robusta, avaliações holísticas de impacto, monitoramento e avaliação".

O desafio para os responsáveis ​​é que nem sempre está claro como os algoritmos de negócios estão gerando benefícios ou prejuízos. Também pode ser difícil acompanhar como os estão evoluindo e gerando impacto de suas ações automatizadas. E embora seja possível codificar um algoritmo para não fixar preços, na era da IA, pode ser que um algoritmo de autoaprendizagem aprenda que a coordenação de preços oferece o resultado mais lucrativo.

Identificar o conluio tácito versus uma resposta competitiva às flutuações de demanda e oferta é desafiador. Quando você não sabe se está ocorrendo conluio, como pode cumprir os requisitos da CMA e manter a conformidade?

Três ações para os conselhos considerarem:

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