Preços definidos por IA põem em risco competição com a criação de “cartéis involuntários”
A adoção acelerada do uso de Inteligência Artificial para definir preços dos produtos de de diversos setores tem despertado preocupação crescente entre autoridades antitruste ao redor do mundo. No Brasil, o Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) acompanha o tema com atenção, diante do potencial desses mecanismos de alterar a dinâmica competitiva dos mercados — inclusive sem qualquer contato direto entre concorrentes.
O risco é o de se ter “cartéis involuntários” quando as máquinas, por meio de medição e aprendizagem de dados de mercado, chegam a preços muito parecidos.
A advogada Nathalie Frias, sócia da área concorrencial do Almeida Prado & Hoffmann Advogados (APH), explica que a combinação entre grandes bases de dados, modelos preditivos e ajustes automáticos de preços cria um cenário inédito para o direito da concorrência.
“Os algoritmos permitem que preços sejam ajustados em segundos com base no comportamento do mercado”, ela afirma. “Isso pode gerar eficiência legítima, mas também facilitar formas de coordenação que, no passado, só ocorreriam por meio de comunicação direta entre empresas.”
Coordenação inadvertida e provedores de software na mira
A especialista informa que uma das grandes preocupações das autoridades é a possibilidade de que algoritmos, ao aprenderem e reagirem a padrões de mercado, convirjam para estratégias de alinhamento de preços, reduzindo artificialmente a competição — mesmo sem instruções explícitas de seus desenvolvedores.
“Em determinados setores, o próprio fornecedor da solução de precificação pode atuar como um ‘hub’ que redistribui sinais estratégicos entre diferentes clientes”, explica a advogada. “Isso aumenta o risco de que o paralelismo de preços deixe de ser apenas uma coincidência econômica e se transforme em conduta coordenada.”
Esse fenômeno tem sido discutido em investigações internacionais e integra a agenda de estudos do Cade, especialmente em mercados digitalizados ou com poucos grandes players.
Desafio regulatório: onde termina a eficiência e começa o risco concorrencial
A dificuldade central, afirma Nathalie, é distinguir quando a precificação algorítmica representa ganhos legítimos de eficiência — como respostas mais rápidas a variações de demanda e custos — e quando pode indicar redução não competitiva da rivalidade, como:
- Alinhamento automático de preços;
- Paralelismo consciente ampliado por IA;
- Evitação de guerras de preços;
- Adoção de estratégias similares por múltiplos agentes sem interação humana.
“A fronteira entre eficiência e conduta anticoncorrencial fica cada vez mais difícil de identificar. As autoridades precisam desenvolver novas metodologias de avaliação e ferramentas técnicas para analisar códigos, bases de dados e lógica de funcionamento dos sistemas”, afirma.
Pressão por governança algorítmica e auditoria técnica
Com o avanço do tema, cresce a cobrança para que empresas adotem políticas robustas de governança algorítmica, documentação técnica e auditorias independentes.
“É fundamental registrar as premissas de programação, revisar parâmetros periodicamente e avaliar se o algoritmo está aprendendo comportamentos que possam ser interpretados como restritivos à concorrência. Essa diligência será cada vez mais exigida pelos órgãos antitruste”, orienta Frias.
Tendência internacional e próximos passos
Autoridades de diversos países já estudam diretrizes específicas sobre precificação algorítmica e riscos associados ao uso de inteligência artificial. O Cade acompanha esse movimento, que tende a acelerar conforme as empresas tornam seus sistemas mais automatizados e dependentes de modelos preditivos.
“Esse será um dos temas concorrenciais mais relevantes dos próximos anos. O uso de IA em decisões comerciais muda a forma como mercados funcionam, e o direito da concorrência precisará evoluir para acompanhar esse ritmo”, conclui Frias.
