Hay algo que muchos conductores de California conocen de memoria.
El indicador de combustible empieza a bajar, miran el precio en una gasolinera y deciden seguir unas cuantas salidas más de la autopista para buscar una opción más barata.
A veces encuentran otra estación.
Y luego otra.
Pero los números en el surtidor apenas cambian.
La sensación termina siendo la misma: parece que da igual dónde se cargue gasolina porque los precios se mueven al mismo tiempo.
En un estado donde la gasolina regular supera en muchas zonas los 5,50 dólares por galón y algunas estaciones venden la premium cerca de los 6 dólares, cualquier diferencia importa para el presupuesto familiar.
Por eso, una nueva demanda presentada en California ha llamado la atención de miles de conductores.
Porque sostiene que, al menos en parte, esa sensación de que todas las estaciones terminan costando casi lo mismo podría no ser una simple coincidencia.
La acusación que ha puesto a la inteligencia artificial en el centro del debate
Un grupo de consumidores presentó una demanda colectiva en Sacramento contra varias compañías, entre ellas Walmart, Marathon Petroleum, BP y 7-Eleven.
La denuncia señala a un software desarrollado por Kalibrate Fuel Systems.
La acusación no dice que usar tecnología para fijar precios sea ilegal por sí mismo.
Lo que cuestiona es algo más específico.
Según los demandantes, miles de estaciones habrían utilizado un mismo sistema capaz de analizar información del mercado y recomendar precios que terminaban estabilizando o elevando las tarifas del combustible.
En otras palabras, la preocupación no es la existencia del algoritmo.
La preocupación es si un mismo programa, utilizado de manera generalizada, pudo reducir la competencia real entre las estaciones.
Las empresas demandadas han rechazado las acusaciones.
Por ahora, el caso apenas comienza y ninguna de las acusaciones ha sido demostrada ante un tribunal.
La demanda contra las grandes cadenas
La demanda publicada en LegiScan llega en un momento particular para California.
El estado aprobó recientemente la ley AB 325, una normativa que busca limitar los acuerdos anticompetitivos facilitados por algoritmos y sistemas automatizados de fijación de precios.
La legislación parte de una pregunta que cada vez aparece con más frecuencia en distintos sectores de la economía.
¿Qué ocurre cuando varias empresas utilizan programas similares que analizan enormes cantidades de datos y terminan sugiriendo precios prácticamente idénticos?
Hasta hace algunos años, la mayoría de las investigaciones sobre colusión se centraban en reuniones secretas o acuerdos directos entre competidores.
Ahora el escenario es diferente.
Los algoritmos son capaces de procesar información del mercado en cuestión de segundos y emitir recomendaciones de precios de manera continua.
Eso ha abierto un debate completamente nuevo.
Lo que este caso podría definir
Si los demandantes consiguen demostrar que existió coordinación anticompetitiva, el caso podría convertirse en uno de los precedentes más importantes sobre cómo deben aplicarse las leyes de competencia en la era de la inteligencia artificial.
Pero también existe otro escenario.
La demanda podría fracasar.
Y si eso ocurre, también dejaría una lección importante: que el hecho de que los precios suban al mismo tiempo o parezcan demasiado similares no es suficiente, por sí solo, para demostrar una conducta ilegal.
Los tribunales tendrían que encontrar pruebas de acuerdo, coordinación o coerción entre las empresas involucradas.
Mientras tanto, millones de conductores de California seguirán haciendo algo que ya se ha vuelto costumbre.
Mirar el precio en un surtidor.
Conducir unas millas más.
Y preguntarse por qué, sin importar la estación que elijan, la gasolina parece costar casi lo mismo en todas partes.