Inteligencia artificial y colusión 'algorítmica' - 13 de Noviembre de 2018 - El Mercurio - Noticias - VLEX 745393741
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Inteligencia artificial y colusión 'algorítmica'

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Vincent

El concepto "inteligencia artificial" fue acuñado por John McCarthy hace más de 60 años y no pasó mucho con él sino hasta poco tiempo atrás, cuando, con la digitalización, la capacidad y velocidad de procesamiento de datos e información de los computadores aumentó en miles de veces. Esto ha permitido el desarrollo de algoritmos que enseñan a los computadores a aprender a partir del reconocimiento de patrones de comportamiento en la inmensidad de la Big Data, en lo que se ha dado en llamar machine learning (ML). Dicho proceso de aprendizaje puede ser dinámico -prueba y error- y no supervisado directamente por humanos y, más recientemente, ha devenido incluso en la posibilidad de que los sistemas computacionales usen softwares complejos que intentan replicar la actividad de las neuronas humanas creando redes neuronales artificiales. Ello, que ha sido bautizado como deeplearning (DL), es, sin embargo, una verdadera caja negra, debido a que los algoritmos utilizados no proveen a los programadores con la información del proceso de toma de decisiones que conduce a los resultados observados.Los algoritmos de ML y DL, aparte de tener ya una creciente aplicabilidad en salud, finanzas e ingeniería, también son usados por diversas compañías a nivel mundial para llevar a cabo análisis predictivos (demanda, cambios de preferencias, evaluación de riesgos, etc.) y para optimizar procesos de negocios (reducción de costos, segmentación de consumidores o fijación de precios). En esta última dimensión, los algoritmos son diseñados para fijar automáticamente precios que maximicen los beneficios de la empresa en forma dinámica y continua, reaccionando instantáneamente a cambios en las condiciones de mercado ("dynamicpricing", i.e. aerolíneas y hoteles) o adecuándolos a las características personales de los consumidores (discriminación de precios). Esto puede tener efectos muy positivos para un funcionamiento más eficiente de los mercados, pero a la vez puede transformarse en una herramienta a veces sutil de colusión. En otras palabras, existe un riesgo...

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