Il panorama economico contemporaneo è profondamente influenzato dall’espansione dei Big Data e dalla crescente centralità degli algoritmi nell’economia digitale. Questa trasformazione ha dato vita a un nuovo paradigma conosciuto come “data economy”, in cui i dati sono diventati una risorsa strategica fondamentale per le imprese.
Tuttavia, mentre il potenziale dei Big Data e degli algoritmi per l’innovazione e la crescita economica è innegabile, sorgono anche serie preoccupazioni riguardo alla concentrazione del potere di mercato e agli effetti anticoncorrenziali che possono svilupparsi.
Il presente articolo si propone di esaminare i profili antitrust nell’ambito della data economy, con particolare attenzione ai rischi derivanti dalla raccolta, elaborazione e utilizzo dei Big Data tramite algoritmi.
In primo luogo, si analizzeranno i Big Data: il loro utilizzo nel mercato ed il loro impatto sulla concorrenza. Successivamente, si esploreranno le possibili pratiche anticoncorrenziali connesse all’uso degli algoritmi nei processi decisionali delle imprese. Gli algoritmi, se non regolamentati adeguatamente, potrebbero favorire comportamenti collusivi, discriminare i concorrenti o gli utenti, o addirittura perpetuare forme di monopolio. Inoltre, la mancanza di trasparenza e accountability negli algoritmi può rendere difficile per le autorità antitrust identificare e contrastare tali comportamenti dannosi per la concorrenza.
Indice
1. Che cosa sono i Big Data?
È opportuno introdurre la definizione di Big Data, definiti come un ingente insieme di dati digitali che possono essere rapidamente processati da algoritmi e banche dati centralizzate.
Le caratteristiche principali dei Big Dati sono definite come le quattro “V”(OCSE 2016):
Volume di dati;
Velocità con cui i dati sono raccolti, utilizzati e diffusi;
Varietà delle informazioni aggregate;
Valore dei dati (processo di data mining/ruolo degli algoritmi);
I Big Data sono sempre più utilizzati per offrire prodotti e servizi innovativi e rappresentano, ad oggi, dei motori di ricerca (infatti con essi, ad esempio, si può eseguire un tracciamento degli interessi, geolocalizzazione…).
L’impatto dei big data sulla concorrenza: i big data hanno avuto due effetti verso la concorrenza. Gli effetti possono essere distinti in: effetti pro-competitivi ed effetti anti-competitive. Per quanto concerne gli effetti pro-competitivi, sia ha:
– Innovazione di prodotto e miglioramento di servizi: ad esempio maggiore qualità dei risultati restituiti dai motori di ricerca, sulla base degli interessi emersi dalle ricerche precedentemente effettuate.
– Riduzione dei prezzi per i consumatori: servizi offerti ai consumatori, senza corrispettivo economico.
– Creazione di nuovi modelli di business: behavioural targeting.
Per quanto concerne gli effetti anti-competitivi:
Barriere all’ingresso: il controllo di una vasta mole di dati può portare al consolidamento di un potere di mercato tale da escludere i concorrenti (winner take all out come).
Data driven network effect: quanto maggiore è la massa di dati acquisita dalla piattaforma, tanto più elevata sarà la qualità dei servizi resi e un numero sempre più crescente di consumatori ne sarà attratto, conferendo alla piattaforma una mole di dati crescenti.
Asimmetrie informative tra utenti e operatori digitali nella fase di raccolta di dati.
Ovviamente, è aumentata l’attenzione dei regolatori verso i Big Data ed infatti nel 2017 si ha la Relazione finale sull’indagine settoriale sul commercio elettronico della Commissione europea. Da un lato, i dati possono essere una risorsa preziosa e l’analisi di grandi volumi di dati può apportare notevoli benefici migliorando la qualità di prodotti e servizi e può consentire alle imprese di diventare più efficienti. Dall’altro lato, ci sono possibili preoccupazioni concorrenziali relative alla raccolta dei dati e al loro utilizzo. Per esempio, lo scambio di dati sensibili sotto il profilo della concorrenza, riguardanti tra loro i prezzi e i quantitativi venduti, tra marketplace e venditori terzi o tra produttori che dispongono di punti vendita in proprio e dettaglianti può dar luogo a problemi di concorrenza qualora gli stessi operatori siano in concorrenza diretta per la vendita di determinati prodotti o servizi.
Inoltre, nel 2019 è stata istituita l’indagine conoscitiva sui Big Data promossa dall’AGCM.
2. Utilizzo dei Big Data ai fini collusivi
I Big Data sono utilizzati a fini di imposizione e monitoraggio dei prezzi online. Infatti è presente un software in grado di setacciare la rete e raccogliere grandi quantità di informazioni relative ai prezzi. Pertanto, è possibile avere un accesso immediato ai dati sui prezzi ed avere una panoramica di quanto i prezzi differiscono dal prezzo di riferimento e per quanto tempo. Quindi si ha l’utilizzo di algoritmi per determinare i prezzi. Se gli algoritmi sono programmati appositamente per scambiare informazioni con algoritmi dei concorrenti, tale interazione verrà valutata come un’estensione della volontà umana. I profili problematici emergono quando lo scambio di informazioni tra algoritmi non fa parte di un piano comune tra concorrenti, ma i programmatori non hanno implementato misure di sicurezza per prevenirlo. Un quesito che naturalmente sorge è: che cosa succederebbe se attraverso l’autoapprendimento e nonostante l’adozione di appropriate misure di sicurezza l’algoritmo decidesse autonomamente di coordinare i prezzi?
3. Big Data e condotte unilaterali
La rilevanza dell’utilizzo dei Big Data ai sensi dell’Art. 102 TFUE:
Rifiuto a contrarre.
Accesso ai set di dati su base discriminatoria.
Contratti di esclusiva con provider terzi: impedire ai concorrenti di accedere ai dati attraverso clausole di esclusiva con fornitori di terze parti o di precludere ai concorrenti le opportunità di acquisire dati simili, rendendo meno appetibili per i consumatori finali le loro tecnologie o o piattaforme.
Utilizzo dei dati e delle attività di profila lazione per favorire discriminazioni di prezzo: la raccolta dei dati dei propri clienti, consenta all’operatore di mercato di disporre informazioni sulle loro abitudini di acquisto, essendo così in grado di quantificare la rispettiva disponibilità a pagare per un determinato bene o servizio. Ne consegue la possibilità di stabilire prezzi diversi per i diversi gruppi di clienti identificate grazie ai dati raccolti.
4. Le nuove norme sulle piattaforme digitali
È presente la legge annuale per il mercato e la concorrenza: nel 2022 si è avuto un’attenzione a ruolo assunto dalle piattaforme digitali nei servizi di intermediazione di servizi digitali. Di conseguenza, sia l’introduzione di una presunzione relativa di dipendenza economica nelle relazioni commerciali tra gli operatori e un’impresa che offre servizi di intermediazione, allorché quest’ultima abbia un ruolo determinante per raggiungere gli utenti finali o i fornitori.
Le recenti modifiche all’art. 9 L. N. 192/98 (art. 33 della legge 118/2022):
Nuova presunzione sulla dipendenza economica nel settore digitale: “salvo prova contraria, si presume la dipendenza economica nel caso in cui un’impresa utilizzi servizi di intermediazione forniti da una piattaforma digitale che ha un ruolo determinante per raggiungere utenti finali fornitori, anche in termini di effetti di rete o di disponibilità dei dati.
Le pratiche abusive nel settore digitale: le pratiche abusive realizzate dalle piattaforme digitali possono consistere anche nel fornire informazioni o dati insufficienti in merito all’ambito o alla qualità del servizio erogato; nel richiedere indebite prestazioni unilaterali non giustificate dalla natura o dal contenuto dell’attività svolta; nell’adottare pratiche che inibiscono o ostacolano l’utilizzo di diverso fornitore per il medesimo servizio anche attraverso l’applicazione di condizioni unilaterali o costi aggiuntivi non previsti dagli accordi contrattuali o dalle licenze in essere.
4. Algoritmi e nuovi poteri dell’AGCM
Il decreto legge 10 agosto 2023, numero 104, convertito dalla legge 9 ottobre 2023, numero 136 (Decreto Asset) ha conferito nuovi importanti prerogative ad AGCM nell’ambito del pacchetto di misure pensate per la trasparenza dei prezzi praticati sui voli nazionali.
Ci si accerta se il coordinamento algoritmico delle tariffe praticate dalle compagnie nel settore aereo faciliti, attui o comunque monitor un’intesa restrittiva della concorrenza, anche preesistente. In esito ad un’indagine conoscitiva, se l’autorità riscontra problemi concorrenziali che ostacolano o distorcono il corretto funzionamento del mercato con conseguente pregiudizio per i consumatori. Essa può imporre alle imprese interessate ogni misura struttura strutturale o comportamentale necessario proporzionato, ai fini di eliminare le distorsioni della concorrenza.
Con parere del 29 gennaio 2024 numero 64, il Consiglio di Stato, sezione I consultiva, ha chiarito che tali poteri operano senza restrizioni di ordine settoriale o merceologico, per tutti i settori per i quali l’autorità garante della concorrenza del mercato abbia inteso attivare, ricorrendo nei presupposti e condizioni, i propri poteri di indagine conoscitiva.
I nuovi poteri di intervento colmano una lacuna normativa, consentono all’autorità di intervenire anche nelle ipotesi in cui la concorrenza sia ostacolata o distorta non già in ragione dei comportamenti delle imprese o di restrizioni regolatorie, ma a causa della struttura stessa dei mercati interessati. Come rilevato dal consiglio di Stato, risulta dunque ragionevole che l’ambito di applicazione della novella legislativa non sia limitato ai soli mercati di trasporto aereo di passeggeri, ma si estenda a tutti i settori economici…” (camera dei deputati, 17 aprile 2024 redazione annuale, presentazione del presidente Rustichelli).
Per indagare efficacemente i mercati digitali, le autorità antitrust hanno spesso bisogno di acquisire e analizzare i dati utilizzati dalle imprese verificandone i flussi e inferendo il funzionamento degli algoritmi adottati. Per tali motivi, negli ultimi anni, l’AGCM ha acquisito e sviluppato competenze di data science, impiegato nei casi in cui la tecnologia digitale svolge un ruolo rilevante. l’autorità ha sviluppato strumenti informatici che consentono di acquisire dati dalle imprese in maniera automatizzata e strutturata al fine di esemplificare la loro elaborazione. Tra questi, una sofisticata piattaforma che ha consentito di ottenere importanti benefici, come ad esempio l’acquisizione dei dati via web in un formato strutturato e la possibilità di acquisire i dati in maniera massiva da molte molteplici imprese in brevissimo tempo.