Richard Cassin de FCPA, habla sobre el informe de ProPublica de octubre destrozó la ficción de que el software de gestión de ingresos en el mercado de viviendas residenciales no perjudica a los inquilinos. El inquietante informe de ProPublica y sus consecuencias plantean preguntas para todos los oficiales de cumplimiento, no solo para aquellos en el espacio inmobiliario: ¿Es legal la fijación de precios algorítmica? E incluso si es legal, ¿es ético?
antilavadodedinero / FCPA
ProPublica descubrió que cuando una masa crítica de propietarios en un área usa un software llamado YieldStar, que implementa un algoritmo que analiza la información recopilada de miles de propietarios, los alquileres “sugeridos” a los propietarios aumentan más rápido que si los humanos estuvieran involucrados, a menudo mucho más rápido.
Hay dos razones. Primero, a los propietarios no les gusta que los apartamentos estén vacíos. Piensan que las tasas de ocupación más altas siempre significan más ingresos. Están equivocados, como demostró el software YieldStar. En cambio, los propietarios pueden aumentar los alquileres para compensar los apartamentos vacíos.
La segunda razón por la que YieldStar funciona es que elimina a los humanos del proceso de fijación de la renta, lo que libera a los propietarios corporativos para aumentar los precios de los inquilinos que se quedan.
Como explicaron la reportera Heather Vogell y el especialista en datos Haru Coryne, antes de YieldStar, los agentes de arrendamiento a veces eran demasiado “empáticos” con los inquilinos, especialmente con aquellos que pertenecían al grupo de pares de los agentes. YieldStar resuelve eso trasladando las decisiones de fijación de alquileres fuera del sitio y fuera de las manos humanas
La empresa propietaria de YieldStar es RealPage, con sede en Houston. Introduce información confidencial de los clientes de administración de propiedades en YieldStar. El algoritmo produce alquileres “sugeridos” todos los días, lo que permite a los propietarios “maximizar continuamente el valor de los activos con capacidades de fijación de precios precisas”, según el sitio web de YieldStar.
Se necesitan grandes cantidades de datos de los propietarios para que el algoritmo de fijación de precios de RealPage funcione correctamente. La empresa adquirió más datos al adquirir más propietarios y gerentes de arrendamiento: diez empresas desde 2016, incluido su competidor más cercano, Lease Rent Options, en 2017.
RealPage probó con éxito el algoritmo en Houston y siguió adelante desde allí. Ahora tiene más de 30,000 clientes, incluidos muchos de los administradores de propiedades más destacados de los Estados Unidos.
ProPublica analizó a cinco de los diez principales administradores de propiedades del país a partir de 2020. Todos usaron el software de fijación de precios de RealPage “al menos en algunos edificios, y juntos controlan miles de apartamentos en áreas metropolitanas como Denver, Nashville, Atlanta y Seattle”. Los alquileres en esos mercados para apartamentos típicos de dos habitaciones aumentaron un 30 por ciento o más entre 2014 y 2019, dijo ProPublica.
En un vecindario de Seattle, ProPublica descubrió que diez administradores de propiedades supervisaban el 70 por ciento de todos los apartamentos y los diez usaban el software de fijación de precios de RealPage.
“Los administradores de apartamentos pueden rechazar las sugerencias del software, pero se adoptan hasta el 90 por ciento, según ex empleados de RealPage”, dijo ProPublica.
Debido al informe de ProPublica, la senadora Amy Klobuchar y otros legisladores enviaron una carta al jefe de la división antimonopolio del Departamento de Justicia, pidiendo que se tomen medidas. La carta decía,
Nos preocupa que el uso de este software de fijación de tarifas equivale esencialmente a un cartel para inflar artificialmente las tarifas de alquiler en edificios residenciales multifamiliares. Además, nos preocupa la posible coordinación anticompetitiva que se lleva a cabo a través del Grupo de usuarios de RealPage, un foro de más de 1000 clientes de RealPage que trabajan juntos en una variedad de temas, incluida la gestión de ingresos y la evaluación. La conducta en estos mercados plantea importantes preocupaciones anticompetitivas.
ProPublica informó a finales de noviembre que el Departamento de Justicia inició una investigación antimonopolio para determinar si el software de fijación de alquileres de RealPage está “facilitando la colusión entre los propietarios”.
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Los federales conocen bien los problemas con los precios algorítmicos. Lo sorprendente es que el primer caso relacionado con el software de fijación de precios data de finales de la década de 1980.
Fue entonces cuando la mayoría de las principales aerolíneas de EE. UU. comenzaron a usar software de rutas y reservas que les permitía compartir información de precios no pública. Entre 1988 y 1992, el acuerdo puede haber costado a los clientes de las aerolíneas más de mil millones de dólares, dijo el Departamento de Justicia. Para 1994, ocho aerolíneas llegaron a acuerdos o decretos de consentimiento para la fijación de precios. Las aerolíneas acordaron cambiar la información que comparten a través del software.
Salta hacia adelante 23 años. En junio de 2017, el DOJ y la Comisión Federal de Comercio presentaron un libro blanco académico a la OCDE titulado “Algoritmos y colusión”. El libro blanco citaba el caso de las aerolíneas pero no era específico de la industria. Reconoció que si bien la fijación de precios algorítmica a veces puede ayudar a los consumidores al “facilitar una respuesta competitiva rápida”, puede dar lugar a que los competidores se comuniquen ilegalmente a través de un intermediario para establecer precios o restringir la producción.
“Esto a veces se llama una conspiración ‘hub-and-spoke’”, dice el libro blanco. “En este escenario, un comprador o proveedor (el ‘hub’) llega a acuerdos separados con cada competidor (los ‘spokes’), con evidencia adicional que demuestra un entendimiento común entre los competidores (el ‘rim’), por ejemplo mediante garantías de el centro de que cada hablante se adherirá al acuerdo solo si todos los demás lo hacen”.
Un mes antes de que Estados Unidos presentara el libro blanco a la OCDE, la presidenta interina de la FTC, Maureen Ohlhausen, pronunció un discurso sobre la intersección de la ley antimonopolio y la fijación de precios algorítmica.
En un mercado libre, dijo, los actores individuales son libres de establecer sus precios en función de toda la información legalmente disponible para ellos. Pero también describió el corazón del problema con los precios algorítmicos:
Cambiemos un poco los términos de la hipótesis para entender por qué. Dondequiera que aparezca la palabra “algoritmo”, simplemente inserte las palabras “un tipo llamado Bob”. ¿Está bien que un tipo llamado Bob recopile información confidencial sobre la estrategia de precios de todos los participantes en un mercado y luego les diga a todos cómo deben fijar los precios? Si no está bien que un tipo llamado Bob lo haga, entonces probablemente tampoco esté bien que lo haga un algoritmo.
Ohlhausen hizo preguntas importantes: ¿Hay oportunidades para hacer travesuras en la naturaleza de caja negra de todo esto? ¿Permitirán los algoritmos de fijación de precios que las empresas se confabulen o aumenten los precios de manera que, en última instancia, los organismos encargados de hacer cumplir la ley no los detecten? ¿Debe cambiar la doctrina antimonopolio para reflejar el mayor uso de la toma de decisiones automatizada en todos los mercados?
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Las preguntas que Ohlhausen no hizo pueden ser las más importantes de todas: ¿es ético reemplazar a los humanos con máquinas al fijar el precio de los bienes y servicios? ¿Deberíamos eliminar la empatía de las transacciones con los consumidores? ¿Es correcto que los propietarios o comerciantes optimicen siempre los ingresos, independientemente del efecto sobre las personas, las familias, las comunidades y más allá?
El debate público sobre los precios algorítmicos ha involucrado principalmente a las aerolíneas y los apartamentos. ¿Qué pasa con los alimentos, las medicinas, la electricidad, los refrigeradores, los automóviles, los seguros, la ropa, la matrícula escolar, lo que sea? ¿Queremos un mundo donde las máquinas fijen el precio de todo lo que necesitamos? ¿Máquinas que no negociarán con nosotros, no escucharán nuestras historias ni nos darán más tiempo?
No es demasiado pronto para que los oficiales de cumplimiento de todo el mundo piensen en estas preguntas. Ha llegado el precio algorítmico, al igual que las decisiones difíciles, ya sea que las veamos ahora o no.
