Crear condiciones igualitarias
Los modelos de negocio basados en datos han surgido como una manera de generar valor económico a partir de los datos. En particular, las empresas basadas en plataformas están resolviendo los desafíos de desarrollo mediante el emparejamiento de los datos de los proveedores y los consumidores, incluso en los países de ingreso bajo. Aun así, estas empresas tienden a concentrarse. Los actores más nuevos y más pequeños deben superar muchos obstáculos para competir con las grandes empresas. La concentración del mercado puede ser perjudicial para el bienestar económico de las personas que se conectan a esas plataformas, como consumidores, proveedores o prestadores de servicios. Las medidas de política son necesarias para garantizar condiciones igualitarias y una competencia sana en el mercado.
Modelos de negocio basados en datos
Cada vez más, las empresas utilizan los datos como un insumo clave para crear valor en el proceso de producción. Al mismo tiempo, los datos se generan continuamente como un subproducto de la actividad económica y se incorporan al proceso productivo. El poder de las empresas para extraer valor a los datos ha aumentado exponencialmente en los últimos años dada la creciente capacidad de recopilación, almacenamiento y procesamiento de estos datos. Al mismo tiempo, los modelos de negocio basados en datos que crean mejores bienes y servicios ayudan a abordar muchos desafíos del desarrollo.
Las empresas utilizan los datos de diversas fuentes como un insumo. El uso de los datos permite a las empresas tomar mejores decisiones basadas en datos. Esto conduce a mejoras de la calidad, menores costos y productos nuevos e innovadores. En India, por ejemplo, los agricultores pueden acceder a una plataforma basada en datos que utiliza imágenes satelitales, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para detectar la salud de los cultivos de forma remota y estimar el rendimiento antes de la cosecha. En Chile y Camerún, las clínicas de telesalud y sus especialistas pueden monitorear y diagnosticar de forma remota a los pacientes en regiones de difícil acceso utilizando sensores que recopilan datos sobre la salud del paciente e inteligencia artificial para analizar dichos datos.
Las empresas basadas en plataformas, uno de los modelos basados en datos más ubicuos y transformadores en la actualidad, reducen los costos de transacción y alivian las ineficacias del mercado al permitir un mejor equilibro entre la oferta y la demanda. En África occidental, por ejemplo, las plataformas conectan a los agricultores propietarios de tractores inactivos con agricultores que necesitan un tractor.
Nota: IA = inteligencia artificial; IdC = internet de las cosas.
Fundamentalmente, las empresas basadas en datos generan datos como un subproducto, que a su vez se puede utilizar como un insumo importante para el ciclo económico basado en datos. Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico utilizan datos creados como un subproducto del comportamiento de navegación y las compras para mejorar sus ofertas de productos. Las compañías de tarjetas de crédito con frecuencia venden sus datos de transacciones de una ubicación específica a los proveedores de turismo en esa ubicación.
Plataformas en los países en desarrollo
Las empresas basadas en plataformas son uno de los modelos impulsados por los datos más transformadores y se están expandiendo en los países de ingreso bajo y mediano. Estas incluyen desde firmas que recién inician sus actividades hasta compañías que operan a gran escala y son una combinación de empresas extranjeras y locales.
La diversidad de nuevas plataformas queda en evidencia en investigaciones recientes en que se examinan tanto las empresas emergentes como las plataformas establecidas. Al menos 959 empresas basadas en plataformas han establecido una presencia física en 17 países de ingreso bajo y mediano de todas las regiones en cuatro sectores que son importantes para el empleo o la productividad económica: el comercio electrónico; el transporte y la logística (incluido el transporte de carga y el de pasajeros); la agricultura, y el turismo.
Empresas basadas en plataformas por país y por sector
Fuente: Base de datos 2020 del Grupo Banco Mundial sobre plataformas digitales en las economías en desarrollo, con datos de Crunchbase, Factiva, Thomsonreuters y Alexa (datos descargados en el segundo trimestre de 2020).
El sector del comercio electrónico lidera las empresas basadas en plataformas, representando el 82 % de las empresas de la muestra. Los porcentajes más altos de empresas de comercio electrónico se encuentran en Asia meridional y el Norte de África, y los más bajos en Europa y Asia central. El sector agrícola tiende a tener la menor proporción de empresas en todas las regiones, con la excepción de África al sur del Sahara.
Nigeria, Bangladesh e Indonesia son zonas críticas de plataformas, medidas por un número relativamente grande de empresas basadas en plataformas en proporción al PIB, especialmente en el sector del comercio electrónico. En el sector agrícola, se destacan Kenya y Nigeria.
En los países seleccionados, la mayoría de las empresas basadas en plataformas son nuevas; el 55 % se estableció en los últimos cinco años. Solo el 11 % de las empresas se creó hace más de 10 años. Las empresas también tienden a ser pequeñas. Más del 80 % tiene 50 empleados o menos. Casi la mitad (47 %) tiene 10 empleados o menos.
La propiedad y el tráfico parecen estar concentrados en un conjunto pequeño de grandes empresas mundiales basadas en plataformas
Aunque las empresas locales basadas en datos están aumentando en los países de ingreso bajo y mediano, las firmas con su sede central en el extranjero tienen una presencia significativa, lo que pone de manifiesto la naturaleza global de la economía basada en datos.
Dos tercios de los 25 sitios principales en los países de ingreso bajo y mediano que se incluyen en la muestra son propiedad de solo seis empresas con sede en EE. UU.
Una medida del equilibrio entre las empresas de propiedad nacional y las empresas con sede en el extranjero es su participación entre los 25 sitios web más visitados en los países.
Sitios web nacionales y de propiedad extranjera
Fuente: Alexa (datos descargados en el segundo trimestre de 2020).
Estos son los 25 sitios web más visitados de la muestra de países, ordenados de izquierda a derecha según el sitio más visitado. Los sitios están coloreados por categoría. La categoría “Otros” incluye páginas de noticias y sitios web gubernamentales, así como sitios vinculados a círculos académicos, instituciones financieras y operadores de telecomunicaciones.
Estos son los sitios web de propiedad extranjera. Representan el 59 % de los principales sitios web, desde el 84 % en Filipinas hasta el 20 % en Indonesia. La presencia de estos sitios web de propiedad extranjera pone de manifiesto la naturaleza global de la economía de datos y de la presencia de grandes empresas mundiales en el ecosistema basado en datos.
De hecho, la mayoría de los principales sitios web pertenecen al mismo grupo pequeño de empresas con sede en Estados Unidos. Dos tercios de los 25 sitios principales de la muestra de países son propiedad de Google, Microsoft, Facebook, Verizon, Amazon, y Zoom. Su presencia es un recordatorio de que la economía de datos todavía resulta incipiente en los países de ingreso bajo en comparación con las economías de ingreso alto.
Google, Facebook y Microsoft por sí solos poseen la mitad de los principales sitios web. Se encuentran entre los 10 sitios web más visitados en todos los países de ingreso bajo para los que hay datos disponibles.
La consolidación del poder de mercado de las empresas basadas en plataformas puede obstaculizar el ingreso de nuevas empresas y perjudicar a los usuarios
Si bien el auge de las empresas basadas en datos puede generar oportunidades de mercado en favor del desarrollo, la posesión de datos también puede proporcionar a las empresas una ventaja competitiva que puede llevar a los mercados a situaciones de concentración y poder de mercado consolidado, lo que aumenta el riesgo de exclusión de las empresas y los empresarios más pequeños y la explotación de los usuarios individuales.
La concentración en los mercados impulsados por los datos y el poder de mercado consolidado conllevan riesgos tanto para los consumidores como para los proveedores, incluidos los proveedores de servicios.
Los riesgos de concentración en los mercados impulsados por los datos
Mayor riesgo de prácticas anticompetitivas En el caso de los consumidores, esto puede significar un abuso de posición dominante que eleve los precios y reduzca las opciones de los consumidores (la colusión algorítmica). Para los empresarios, esto puede significar la exclusión del mercado de las empresas más pequeñas.
Poder de negociación desigualPara los empresarios, esto puede significar términos y condiciones de contrato desfavorables y poco transparentes para los proveedores que realizan transacciones en plataformas.
Riesgo de recopilación excesiva de datos En el caso de los consumidores, esto puede significar una recogida y un procesamiento excesivos de sus datos personales. Para los empresarios, esto puede significar que las plataformas recopilen y utilicen datos sobre los productos de sus proveedores que luego se pueden usar para mejorar los productos de la plataforma.
Discriminación y sesgo En el caso de los consumidores, esto puede significar el uso de datos para discriminarlos en función de sus perfiles o de su disposición a pagar. Para los empresarios, esto podría significar que los algoritmos de búsqueda y clasificación de las plataformas estén sesgados en contra de los productos de los empresarios independientes y a favor de los productos de la propia plataforma.
Menor bienestar e innovación La falta de competencia en el mercado reduce los incentivos para que las empresas innoven y mejoren la productividad. A largo plazo, esto se traduce en precios más altos y menor calidad para los consumidores y las empresas.
Entonces, ¿cómo se afianzan los mercados digitales? Tomemos como ejemplo una plataforma de comercio electrónico madura. Contiene una gran cantidad de datos (históricos) de los consumidores y puede crear una experiencia de compra más personalizada, con recomendaciones de productos más precisas, canastas de compras reservadas y más reseñas de consumidores. Con su gran número de consumidores, esta plataforma también atraerá a más proveedores a través de los efectos indirectos de red, aumentando los costos de los usuarios que conlleva cambiarse a plataformas de la competencia.
Los actores nuevos del mercado, por otro lado, carecen de los grandes datos históricos del actor establecido, y no se beneficiarán de los efectos de red ni de las economías de escala. Como resultado, las nuevas empresas generarán menos datos para ayudar a desarrollar y mejorar sus productos y servicios y, por lo tanto, atraerán menos consumidores. Esto, a su vez, les dificulta aún más innovar y competir con las grandes empresas.
Los datos también pueden facilitar la entrada de una plataforma en mercados adyacentes. Algunos ejemplos conocidos son la transición de M-Pesa de las transferencias de dinero a productos de ahorro y crédito; la entrada de Uber en el sector del reparto de comida y de carga, y la evolución de Google desde la búsqueda a las compras, los mapas y otros mercados.
Al combinar diferentes tipos de datos, las plataformas pueden beneficiarse del alcance más amplio de sus datos, lo que ha estimulado un número cada vez mayor de fusiones destinadas a la acumulación de datos. Un excelente ejemplo es la adquisición de WhatsApp por parte de Facebook.
¿Qué pueden hacer los reguladores?
Los Gobiernos cuentan con dos herramientas complementarias de política relativas a la competencia para protegerse contra los riesgos del poder de mercado consolidado. La primera herramienta es la aplicación de las leyes antimonopolio, con posibles adaptaciones al contexto de las empresas impulsadas por los datos. Esto implica detectar y sancionar las prácticas anticompetitivas (cuando una empresa abusa de su posición dominante o un grupo de empresas firma un acuerdo anticompetitivo) o prevenir fusiones contrarias a la competencia. La segunda herramienta, tan importante como la primera, es el diseño de regulaciones que permitan a las empresas impulsadas por los datos ingresar a los mercados y competir en condiciones igualitarias y, a su vez, proteger a los usuarios.
Hacer cumplir las normas antimonopolio
Para abordar los mercados de datos consolidados, las autoridades que regulan la competencia pueden hacer cumplir las leyes antimonopolio. Cuando una empresa abusa de su posición dominante o un grupo de empresas firma un acuerdo anticompetitivo, estas prácticas contrarias a la competencia son ilegales y pueden ser sancionadas.
Por ejemplo, a raíz del riesgo elevado de que surjan empresas dominantes en la economía de datos, varias autoridades que regulan la competencia en todo el mundo han detectado y abordado casos en los que las empresas abusan de su posición dominante. La base de datos global del Banco Mundial sobre el antimonopolio digital incluye todos los casos antimonopolio finalizados que involucran plataformas digitales. Esta base de datos contiene 30 casos de abuso de posición dominante procedentes de todo el mundo que se pueden clasificar en 13 tipos diferentes de prácticas. Entre estas se encuentran las prácticas que están directamente relacionadas con el uso de datos por parte de las empresas, entre ellas la restricción del acceso de los competidores a los datos, la manipulación de algoritmos de búsqueda y las políticas de recopilación y procesamiento de datos con fines de explotación. La última práctica pone de manifiesto la interfaz entre la protección de datos y la política de competencia.
Explore los diferentes tipos de abuso y los casos asociados finalizados por las autoridades que regulan la competencia en todo el mundo; para ello, utilice los filtros a continuación.
Fuente: Base de datos global del Banco Mundial sobre el antimonopolio digital.
Otra forma en que las autoridades que regulan la competencia pueden hacer cumplir la normativa antimonopolio es bloquear o aplicar condiciones a las fusiones y adquisiciones potencialmente anticompetitivas que involucren plataformas digitales. Por ejemplo, en 2019, la Comisión Federal de Competencia Económica (COFECE) de México decidió bloquear la adquisición propuesta por Walmart de Cornershop porque la nueva compañía obtendría acceso a los datos sobre las ventas de los competidores minoristas a través de la plataforma, lo cual se creía ponía en desventaja a los rivales más pequeños.
Garantizar condiciones igualitarias mediante la regulación
Además de tomar medidas antimonopolio después de que se haya identificado un comportamiento anticompetitivo, las regulaciones del mercado pueden diseñarse para permitir que las empresas impulsadas por los datos ingresen a los mercados y compitan en condiciones igualitarias, protegiendo al mismo tiempo a los usuarios. Las regulaciones ex ante incluyen normas de gestión de datos, normas enfocadas en grandes plataformas basadas en datos y normas tradicionales del sector. Dichas regulaciones son tan importantes como la aplicación de las leyes antimonopolio, si no más, especialmente cuando no existe un organismo de competencia operativo.
Los mecanismos obligatorios y voluntarios para mejorar el acceso a los datos son un ejemplo de regulaciones ex ante. Los reguladores disponen de varias opciones, como facilitar el intercambio voluntario de datos entre empresas o establecer el derecho a la portabilidad, que permite a los consumidores transferir sus datos entre diferentes responsables del tratamiento de datos. La interoperabilidad obligatoria de los datos, que va más allá de la portabilidad al atenuar los obstáculos técnicos para compartir los datos, es útil cuando se requiere un intercambio continuo.
Una buena ilustración de este tipo de regulaciones son los llamados regímenes de “banca abierta”, en los que se obliga a los prestadores de servicios financieros a compartir los datos de las cuentas de los usuarios con terceros a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) abiertas. Los datos bancarios tienen características específicas que los hacen idóneos para las iniciativas de intercambio de datos, ya que son relativamente homogéneos y están estandarizados, y el concepto de “banca abierta” se está consolidando ahora en Europa. En general, se considera que la iniciativa de Banca Abierta del Reino Unido ha tenido un éxito especial a la hora de estimular el ingreso de nuevos actores al mercado y la innovación. Actualmente, 134 proveedores externos se encuentran inscritos y prestan servicios. Al menos otras nueve jurisdicciones también cuentan con regímenes de banca abierta emergentes.
Por último, los Gobiernos pueden optimizar las regulaciones fuera de línea. Para algunas empresas impulsadas por los datos, la clave para poder ingresar al mercado y competir radica en mejorar las regulaciones “fuera de línea” tradicionales. En algunos casos, estas regulaciones protegen o favorecen a los actores tradicionales o establecidos a expensas de las empresas impulsadas por los datos. En Marruecos y Túnez, por ejemplo, las empresas estatales no están sujetas a las mismas obligaciones de protección de datos que el sector privado.
