p O aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) são perfeitamente adequados para ajudar empresas e profissionais de marketing a monitorar e definir preços com base em preços dinâmicos em tempo real. Mas uma nova pesquisa identificou algumas possíveis consequências não intencionais da IA ​​nesta área. p Os algoritmos de aprendizado de máquina nem sempre levam em consideração fatores fora do controle do vendedor, como os preços dos concorrentes. Os pesquisadores descobriram que, se os algoritmos de IA estão definindo preços a longo prazo, um efeito de preço monopolístico é possível, essencialmente criando um ambiente de preços conluio no mercado. Isso representa um desafio para os formuladores de políticas, pois os pesquisadores mostram que algoritmos independentes de precificação de IA podem resultar em resultados de mercado supracompetitivos.

p O estudo de pesquisa será publicado na edição de janeiro da revista INFORMS Ciência de Marketing , "Algorithmic Collusion:Supracompetitive Price via Independent Algorithms, "é de autoria de Karsten Hansen e Kanishka Misra da Universidade da Califórnia, San Diego, e Mallesh Pai da Rice University.

p Os pesquisadores estudam um cenário em que varejistas online competitivos estão usando algoritmos de aprendizado de máquina para definir preços em tempo real. Os pesquisadores contribuem para um crescente corpo de literatura que tem levantado preocupações de que tais algoritmos possam induzir um comportamento conluio de preços. Os autores então contribuíram para esta literatura e descobriram que algoritmos independentes, sem observar preços competitivos, pode resultar em preços supracompetitivos.

p Algoritmos de aprendizado de máquina automatizam uma experimentação de preços para aprender o preço que maximiza o lucro. Os pesquisadores mostram que o resultado de mercado de empresas independentes que usam esses algoritmos depende da qualidade dos experimentos de preços curtos. "Pudemos mostrar que, onde nossos experimentos de preço tinham alto valor de informação (baixo ruído), os preços dos concorrentes de algoritmos independentes inadvertidamente tornaram-se correlacionados, e com o tempo, os preços se tornaram supracompetitivos, "disse Misra." Isso significa que uma consequência do uso de IA para precificação pode estar criando uma atmosfera de conluio de preços em um determinado mercado, levando a um efeito de preço monopolístico. "

p "Os impactos no mundo real são bastante amplos, "disse Hansen." Os algoritmos de aprendizado de máquina dependem do valor informativo dos dados de experimentos de preços subjacentes, e nem todas as variáveis ​​que alimentam os resultados do mercado, como os preços dos concorrentes, podem estar acessíveis a esses sistemas. Nossos resultados fornecem orientação para quando os algoritmos de aprendizado de máquina são menos confiáveis ​​para definir preços. "

p "Acreditamos que a identificação desse padrão levanta novas preocupações práticas para gerentes e formuladores de políticas, "disse Pai." O desafio para os reguladores no futuro será encontrar um equilíbrio. Existem preocupações antitruste sobre algoritmos que definem preços colusivos ao rastrear os preços dos concorrentes (por exemplo, através de ameaças implícitas de retaliação). "Pai continuou, "Aqui, mostramos que efeitos semelhantes podem ocorrer mesmo quando os algoritmos não consideram explicitamente os preços dos concorrentes. Eles precisarão levar em consideração fatores além do escopo do que os algoritmos podem identificar e rastrear, enquanto trabalhamos para garantir que preços competitivos nem sempre signifiquem o mesmo, estruturas de preços monopolistas. "