por

Algunos apuntes sobre el rol de la Big Data en las concentraciones empresariales

 

¿Por qué Microsoft pagaría $ 26 billones para adquirir Linkedin, una empresa cuyo valor de ventas e ingresos anuales no superaba los $3 billones? La respuesta se encontraría en el valor actual y potencial que tiene la Big Data para el desarrollo de nuevos modelos de negocio y tecnologías.

Este no es un hecho aislado, sino una tendencia a nivel internacional en el nuevo escenario digital. Así, en recientes concentraciones empresariales como Facebook/Whatsapp, Apple/Shazam y Microsoft/Linkedin, agencias de competencia han analizado si la combinación de sets de Big Data de distintas empresas en un solo agente económico puede significar un riesgo al proceso competitivo.

En nuestro país, con la reciente publicación de la Ley del control previo de concentraciones empresariales, aprobado mediante Decreto de Urgencia N° 013-2019 (el cual entrará en vigencia en agosto de 2020), el Indecopi tendrá competencia para evaluar si una adquisición, fusión o joint venture puede poner en riesgo o restringir significativamente la competencia.

Teniendo en cuenta este contexto, en el presente artículo analizaremos la experiencia europea sobre análisis del impacto de la Big Data en el control de concentraciones y a su vez, señalaremos una primera aproximación respecto de cómo podría ser analizado este fenómeno en el contexto peruano.

I.La Big Data

Sin duda la Big Data ha revolucionado lo que hasta hace algunos años considerabamos industrias tradicionales: Plataformas como Booking y Airbnb han revolucionado la industria hotelera, apps como Uber y Cabify han replanteado el negocio de taxi; y, así como Glovo o Rappi representan desafíos a los servicios tradicionales de delivery y mensajería.

A diferencia de la data tradicional, la Big Data se caracteriza por contar con tres atribuciones que son conocidas como las 3 “V”:  gran Volumen, Velocidad y Variedad, las que tienen, a su vez, como resultado el cuarto y más importante atributo o “V” de la Big Data que consiste en su enorme Valor comercial para la empresa que la gestiona. De esta manera, mientras más grande y diverso sea el set de datos y, más rápido pueda ser este analizado, mayor valor comercial podrá extraerse del mismo.

El Valor comercial de la Big Data se obtiene a través de la cadena de valor de la data que implica primero, la colección de data mediante first-parties (directamente por la empresa que brinda el servicio) o third-parties (a través de un tercero)[1]; segundo, la agregación de datos, que implica que los datos recopilados de diversas fuentes sean presentados en un formato innovador y resumido (como Google News); y, finalmente, la data analytics o análisis de datos. Esta última etapa es la más importante y la que máximiza el valor de la data pues implica que se extraigan conclusiones de la data mediante herramientas de análisis a fin de crear modelos disruptivos e innovadores que permitan establecer conexiones, identificar patrones, predecir comportamientos y personalizar la relación con el usuario;. Un ejemplo de ello es la publicidad online personalizada.[2]

II.Un breve análisis de las concentraciones empresariales Big-Data-Driven o impulsadas por Big Data

No es sorpresa entonces que los agentes económicos pugnen por controlar la Big Data teniendo en cuenta la enorme ventaja competitiva que esta significa; asimismo, tampoco lo es que inviertan en métodos de agregación y análisis para obtener el máximo valor posible de la misma. En este nuevo contexto, una estrategia frecuente para la adquisición de data son las llamadas Big-data-driven mergers o las concentraciones empresariales impulsadas por Big Data que tienen como objetivo que el agente económico que resulte de la adquisición, fusión o joint venture tenga acceso a un set de data más grande, relevante y diverso y, por ende, mucho más valioso. Según la OCDE esta tendencia va en aumento pues en los sectores relacionados con Big Data las concentraciones empresariales se han incrementado en más del doble (de 55 en el 2008 a 166 en el 2012)[3]. Así, con frecuencia, lo que se paga por la adquisición de una compañía (valor de la transacción) que gestiona Big Data supera exponencialmente el valor de sus ventas o ingresos brutos anuales, lo que demuestra el enorme valor y potencial que tiene la Big Data en el mercado. Por ejemplo, en el 2016 Microsoft adquirió Linkedin por $ 26 billones pese a que el valor de ingresos de esta compañía en el 2015 fue de 2.9 billones[4]. Igualmente, en el 2014 Facebook pagó $ 19 billones por la adquisición de Whatsapp pese a que el valor de ingresos anual de la compañía alcanzaba apenas los $ 20 millones[5].

Sin duda, la adquisición de empresas que gestionan Big Data tiene grandes beneficios pues se combinan sets de data que aumenta su extensión y riqueza y, por tanto, los usos que puede darse a la misma. Y de este modo, aumentando exponencialmente su valor y eficiencia y, generando un impacto positivo en diferentes industrias; más aún, propiciando un ambiente más competitivo y generando eficiencias positivas en la competencia. Así por ejemplo, cuando la Comisión Europea analizó la adquisición de Yahoo por parte Microsoft (que finalmente no llegó a concretarse) consideró que la combinación de la Big Data del motor búsqueda Yahoo Search con Bing (motor de búsqueda de Microsoft) permitiría promover un espacio más competitivo en el mercado de motores de búsqueda frente al líder Google.

No obstante, se ha sostenido que la adquisición de empresas que gestionan recursos de data importantes puede generar también riesgos y desafíos o incluso, restringir significativamente la competencia. En efecto, importantes adquisiciones de empresas digitales han llevado a las agencias de competencia a analizar el impacto que la Big Data podría tener sobre la competencia en el marco del control previo en concentraciones empresariales.  Así, por ejemplo, la Comisión Europea, a través de su Comisionada a cargo de las Políticas de Competencia, Margarethe Vestager, destacó lo siguiente con motivo de la compra de Shazam por parte de Apple:

La Data es fundamental en la economía digital. Debemos entonces revisar con cuidado las transacciones que conlleven la adquisición de sets de data importantes, en particular, la data comercialmente sensible para asegurar que no exista una restricción a la competencia.[6]

Sin perjuicio de ello, debemos tener en cuenta que el control previo de fusiones implica un análisis ex – ante de la operación por lo que ello conlleva una evaluación anterior a los posibles efectos que la misma pueda causar en el mercado. Así pues, la autoridad competente deberá “predecir” los efectos que tendría la operación en el mercado lo cual per sé es una tarea compleja y sujeta a margen de error debido a la información limitada con la que se cuenta[7]. Esta situación se complejiza aún más cuando se evalúa la concentración de empresas que gestionan Big Data ya que sus efectos son más difíciles de “predecir” en la medida que se desarrollan en mercados digitales cuya evolución y efectos están constantemente expuestos a propuestas innovadoras y disruptivas.[8]

De esta manera, la Comisión Europea ha considerado que la combinación de data de dos firmas independientes en un solo agente económico, producto de una concentración empresarial, puede restringir significativamente la competencia en tanto esta puede incrementar su poder de mercado y crear barreras de entrada y/o expansión a competidores actuales o potenciales que necesitan de esta data para operar en el mercado. Este escenario fue analizado por la Comisión Europea en casos como Facebook/Whatsapp, Apple/Shazam y Microsoft/Linkedin, por citar los más recientes[9].

En la adquisición Facebook/Whatsapp[10], la Comisión Europea analizó si con la combinación de la Big Data de estas dos empresas, Facebook podría fortalecer desmedidamente su posición de dominio en el mercado de publicidad online personalizada. Recordemos que Facebook es un proveedor de publicidad online personalizada en la medida que se basa en la recolección y análisis de data de los usuarios en su plataforma (mediante likes, posts, comentarios, etc) para identificar patrones y preferencias de sus usuarios y en base a ello ofrecer a los anunciantes espacios en su plataforma. No es casualidad que cuando damos “like” o comentamos páginas de vacaciones en Facebook, nos aparezca al poco tiempo publicidad sobre vuelos, maletas y destinos de viaje.

Teniendo en cuenta que muchos usuarios de Facebook también lo son de Whatsapp, una de las principales preocupaciones de la Comisión Europea era que Facebook pudiera utilizar los datos de los usuarios de Whatsapp[11] para combinarlos con la data del perfil de los usuarios de su propia plataforma y, de este modo, fortalecer su posición de dominio al contar con un set de data muchos más grande, diverso y exclusivo que le brindara una ventaja única en el mercado de publicidad online personalizada, imposible de replicar por sus competidores, creando barreras de entrada y expansión.

No obstante, en su decisión, la Comisión concluyó que la adquisición de Whatsapp por parte de Facebook no significaba una afectación a la competencia en el mercado de publicidad online personalizada pues, además de Facebook, existen en el mercado un gran número de participantes que coleccionan y analizan grandes cantidades de data que es igual de valiosa para brindar dicho servicio  y competir efectivamente, tales como: Apple, Amazon, eBay, Microsoft, Twitter; y en particular, Google que según estimaciones de la Comisión tenía una cuota de 33 % de la data online disponible superando por mucho a Facebook[12].

La Comisión Europea tuvo un razonamiento similar cuando Apple adquirió Shazam. Apple opera “Apple Music”, el segundo servicio streaming de música más importante en Europa luego de Spotify. Por su parte, Shazam es una app líder en reconocimiento musical en Europa y a nivel mundial que tiene estadísticas musicales y preferencias de sus usuarios. La Comisión decidió iniciar una investigación a profundidad de este caso en tanto le preocupaba que, mediante la adquisición de Shazam, Apple podría tener acceso a las preferencias y estadísticas musicales de los usuarios de la competencia que usaran Shazam, lo que le daría una ventaja competitiva única e imposible de replicar.

Sin embargo, la Comisión determinó en su decisión final que la combinación de data Apple y Shazam no otorgaba una ventaja única a Apple que fuera imposible de replicar económica o técnicamente por los competidores de Apple en el mercado de streaming musical ya que estos podrían obtener data similar sobre estadísticas musicales a través de otras apps de Android, foros de preferencias musicales, entre otros[13].

Finalmente, en la adquisición de Linkedin por parte de Microsoft, la principal preocupación era que mediante el acceso exclusivo a la data de Linkedin, Microsoft podría fortalecer su posición de dominio y crear barreras de entrada en el mercado de “Soluciones de software CMR” las cuales  son soluciones que  organizan y sincronizan la data de distintas fuentes como las bases de datos de clientes, ventas, etc, de un modo amigable para que las empresa puedan manejar mejor la interacción con sus consumidores y en el que Microsoft participa con su solución “Microsoft Dynamics”.

No obstante, la Comisión consideró que el desarrollo de las soluciones CMR requerían el acceso a múltiples fuentes de data para ser eficientes y que Linkedin era solo una más de estas que, si bien era relevante, no era esencial o necesaria. En tal sentido, una estrategia anticompetitiva por parte de Microsoft, que buscara restringir el acceso a la data de Linkedin, no tendría éxito en tener efectos exclusorios o barreras de entrada y/o expansión a sus competidores en el mercado de soluciones CMR pues estos podrían competir activamente en este mercado e innovar en base a otras múltiples fuentes de data que estaban disponibles.

De este modo, de la jurisprudencia revisada, para que una concentración data-driven o impulsada por datos genere efectos exclusorios o barreras de entrada, la data combinada producto de la concentración debe ser esencial para brindar un servicio o producto en determinado mercado, y técnica o económicamente imposible de replicar por sus competidores.

En ese sentido, vemos que la Comisión Europea propone un estándar bastante alto para considerar cuando una combinación de data producto de una concentración empresarial tiene efectos exclusorios. Consideramos que ello es positivo en tanto evita una intromisión de la autoridad a menos que sea estrictamente necesario. Además, , tiene en cuenta que se trata de mercados digitales cuyos efectos son difíciles de predecir en la medida que se encuentran en constante evolución e innovación y pueden tener incluso efectos pro-competitivos. Una intromisión innecesaria o un estándar muy bajo podría significar un freno a sinergias que promuevan la innovación y evolución tecnológica.

 III.A modo de conclusión: Una primera aproximación a un análisis de las Big-  Data driven mergers en el contexto peruano.

Teniendo en cuenta el análisis previo y el parámetro señalado, en los supuestos posibles que puedan darse en el contexto peruano, consideramos pertinente que un razonamiento similar pueda ser acogido por Indecopi cuando analice concentraciones empresariales que impliquen la combinación de Big Data.  Para ello, debe tenerse en cuenta los factores previstos en el artículo 7.2[14]  de la Ley de control previo de concentraciones empresariales tales como la competencia real o potencial en el mercado, la creación de barreras de entrada o expansión, el fortalecimiento de una posición de dominio y también si la combinación de la Big Data puede generar eficiencias económicas.

De esta manera, el análisis debería mantener una valla alta y enfocarse en que la combinación de Big Data solo podría restringir significativamente la competencia fortaleciendo posiciones de dominio y creando barreras de entrada en un escenario en que esta data que -ahora estará en la posesión exclusiva de un solo agente económico- sea esencial para brindar un determinado servicio en el mercado y no pueda (técnica o económicamente) ser replicada por la competencia.

Lo anterior, debería sopesarse también con las posibles eficiencias económicas que la combinación de Big Data podría generar a la luz de lo establecido también en el artículo 7°.2 literal h) de la Ley de control previo de concentraciones empresariales, las que pueden darse a través del desarrollo de nueva tecnología, productos, servicios y líneas de negocios. Con ello, bajo este enfoque se evitaría poner un freno innecesario a la innovación y evolución tecnológica que caracterizan la Big Data y los mercados digitales.


Referencias: Imagen (*):https://www.tulankide.com/es/big-data-analytics-en-la-seguridad-salud-y-bienestar-en-el-trabajo

[1]     Este escenario se da generalmente cuando un sitio web brinda acceso a un tercero para que haga un seguimiento online del comportamiento de sus usuarios mediante tracking cookies (cookies de seguimiento sobre los hábitos de navegación online) a fin de poder construir perfiles personalizados de los mismos.

[2]     Competition and Markets Authority, The Commercial Use of Consumer data (2015). Extraído de: https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/435817/The_comme rcial_use_of_consumer_data.pdf. p. 25.

[3]     Autorité de la concurrence and Bundeskartellamt, (2016). Competition Law and Data. Extraído de: https://www.bundeskartellamt.de/SharedDocs/Meldung/EN/Pressemitteilungen/2016/10_05_2016_Big%20Data%20Papier.html, p. 16

[4]     Feller, Grant. This is the Real reason Microsoft Bought Linkedin (2016). Forbes. Extraído de: https://www.forbes.com/sites/grantfeller/2016/06/14/this-is-the-real-reason-microsoft-bought-linkedin/#48f9de24f04a

[5]     Ver más información en https://www.forbes.com/sites/parmyolson/2014/03/04/inside-the-facebook- whatsapp-megadeal-the-courtship-the-secret-meetings-the-19-billion-poker-game/#707dcc44350f

[6]     Traducción libre de "Data is key in the digital economy. We must therefore carefully review transactions which lead to the acquisition of important sets of data, including potentially commercially sensitive ones, to ensure they do not restrict competition”. En: European Commission´s Press Release.Mergers. Comission clears Apple´s acquisition of Shazam, 5 de setiembre de 2018. Extraído de: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_18_5662

[7]    Bullard, A, Falla, A & Roldán N. (2012). In God We Trust. All Others Bring Data. ¿Debe haber un control de fusiones empresariales en el Perú? THĒMIS-Revista De Derecho, (62), 83-122. Extraído de: http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/themis/article/view/9015,p .5

[8]     Hoffmann, J. & Johannsen, G., EU-Merger Control & Big Data on Data-specific Theories of Harm and Remedies (May 31, 2019), EU Competition Law Remedies in Data Economy, Springer 2019; Max Planck Institute for Innovation & Competition Research Paper No. 19-05. Extraído de: at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3364792. p, 14

[9]     COMP M. 8124, Microsoft/LinkedIn, 20 de enero de 2017. Párrafo 179.

[10]    Ver COMP/M. 7217, Facebook/WhatsApp, 3 de octubre de 2014.

[11]    Tales como número telefónico, estados y horas de conexión.

[12] COMP/M. 7217, Facebook/WhatsApp, 3 de Octubre de 2014. Párrafo 188.

[13] European Commission´s Press Release.Mergers. Comission clears Apple´s acquisition of Shazam, 5 de setiembre de 2018. Extraído de: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_18_5662

[14]    Decreto de Urgencia N° 13-2019. Ley del control previo de concentraciones empresariales Artículo 7.- Análisis de la operación de concentración empresarial

(…)

7.2 En el procedimiento de control previo, el órgano competente tiene en consideración, entre otros, los siguientes factores:

  1. La estructura del mercado involucrado.
  2. La competencia real o potencial de los agentes económicos en el mercado.
  3. La evolución de la oferta y la demanda de los productos y servicios de que se trate.
  4. Las fuentes de distribución y comercialización.
  5. Las barreras legales o de otro tipo para el acceso al mercado.
  6. El poder económico y financiero de las empresas involucradas.
  7. La creación o fortalecimiento de una posición de dominio.
  8. La generación de eficiencias económicas.

(…)

Escrito por Giuliana Zuñiga Diaz

Giuliana Zuñiga Diaz

Abogada por la PUCP, con Segunda Especialidad en Derecho Público y Buen Gobierno y, Master of Laws (LLM) in Business, Competition and Regulatory Law por la Freie Universitat Berlin, en Alemania. Además, cuenta con una especialización en Propiedad Intelectual y ha sido Adjunta de Docencia del curso Represión de la Competencia Desleal en la PUCP. Actualmente, se desempeña como Consultora Legal en la Comisión de Defensa de la Libre Competencia del Indecopi.