L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) sono perfettamente adatti per aiutare le aziende e gli esperti di marketing a monitorare e impostare i prezzi in base a prezzi dinamici in tempo reale. Ma una nuova ricerca ha identificato alcune possibili conseguenze indesiderate dell'IA in quest'area.

Gli algoritmi di apprendimento automatico non sempre tengono conto di fattori al di fuori del controllo del venditore, come i prezzi della concorrenza. I ricercatori hanno scoperto che se gli algoritmi di intelligenza artificiale fissano i prezzi a lungo termine, è possibile un effetto monopolistico sul prezzo, essenzialmente creando un ambiente di prezzo collusivo nel mercato. Ciò rappresenta una sfida per i responsabili delle politiche poiché i ricercatori dimostrano che gli algoritmi indipendenti di determinazione dei prezzi dell'IA possono portare a risultati di mercato superiori alla concorrenza.

Lo studio di ricerca che sarà pubblicato nel numero di gennaio della rivista INFORMS Scienze del marketing , "Collusione algoritmica:prezzi sovracompetitivi tramite algoritmi indipendenti, " è scritto da Karsten Hansen e Kanishka Misra dell'Università della California, San Diego, e Mallesh Pai della Rice University.

I ricercatori studiano un ambiente in cui i rivenditori online competitivi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per impostare i prezzi in tempo reale. I ricercatori si aggiungono a un corpus crescente di letteratura che ha sollevato preoccupazioni sul fatto che tali algoritmi possano indurre comportamenti di prezzo collusivi. Gli autori hanno poi contribuito a questa letteratura e hanno scoperto che algoritmi indipendenti, senza osservare prezzi competitivi, può tradursi in prezzi sovracompetitivi.

Gli algoritmi di apprendimento automatico automatizzano una sperimentazione sui prezzi per apprendere il prezzo che massimizza il profitto. I ricercatori mostrano che l'esito di mercato delle aziende indipendenti che utilizzano questi algoritmi dipende dalla qualità degli esperimenti sui prezzi brevi. "Siamo stati in grado di dimostrare che laddove i nostri esperimenti sui prezzi avevano un alto valore informativo (basso rumore), i prezzi dei concorrenti da algoritmi indipendenti sono diventati inavvertitamente correlati, e nel tempo, i prezzi sono diventati supercompetitivi, " ha affermato Misra. "Ciò significa che una conseguenza dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per i prezzi potrebbe creare un'atmosfera di collusione sui prezzi in un determinato mercato, determinando un effetto monopolistico sui prezzi".

"Gli impatti nel mondo reale sono piuttosto ampi, " ha affermato Hansen. "Gli algoritmi di apprendimento automatico si basano sul valore informativo dei dati dell'esperimento sui prezzi sottostanti, e non tutte le variabili che alimentano i risultati di mercato, come i prezzi dei concorrenti, possono essere accessibili a tali sistemi. I nostri risultati forniscono indicazioni su quando gli algoritmi di apprendimento automatico sono meno affidabili per la determinazione dei prezzi".

"Riteniamo che l'identificazione di questo modello sollevi nuove preoccupazioni pratiche per manager e responsabili politici, " ha detto Pai. "La sfida per i regolatori in futuro sarà quella di trovare un equilibrio. Esistono preoccupazioni antitrust esistenti sugli algoritmi che fissano prezzi collusivi durante il monitoraggio dei prezzi dei concorrenti (ad es. attraverso implicite minacce di ritorsione)." Ha continuato Pai, "Qui mostriamo che effetti simili possono verificarsi anche quando gli algoritmi esplicitamente non tengono conto dei prezzi dei concorrenti. Dovranno tenere conto di fattori che esulano dall'ambito di ciò che gli algoritmi possono identificare e tracciare, lavorando per garantire che prezzi competitivi non significhino sempre lo stesso, strutture di prezzo monopolistiche”.