UBER… ¿un lobo vestido de oveja?Por Alejandro Montufar Helu J.*

UBER es una compañía que, a través de una aplicación móvil, permite a las personas pedir un “taxi privado” desde su teléfono celular, lo cual, básicamente, permite la formación de una red digital entre conductores y pasajeros.

Esta empresa fija los precios de los traslados a través de un mecanismo denominado surge pricing, el cual consiste en incrementar el precio cuando la demanda por los vehículos es mayor; esto, de acuerdo con la teoría económica, a fin de hacer eficiente la asignación de los automóviles.

De acuerdo con esta firma, cuando en una zona determinada hay más individuos que están solicitando el servicio de traslado que vehículos disponibles, un algoritmo de UBER eleva el precio a fin de que la cantidad de personas interesadas en conseguir un automóvil sea igual al número de estos últimos.

Tabla 1. Mecanismo de surge pricing.

TiempoCliente

s

Automóviles disponibles en la zona

Sobre demanda (falta de

automóviles)

PrecioSin surge pricing

PrecioCon surge

pricing

5:00 am 5 8 No hay $ 50 $ 50

6:00 am 10 9 1 $ 50 $ 55

1 persona no está dispuesta (o no puede pagar) 5 pesos más.

9 personas ocupan los 9 automóviles.

7:00 am 15 10 5 $ 50 $ 60

5 personas no están dispuestas (o no pueden

pagar) 10 pesos más.

10 personas ocupan los 10 automóviles.

Sí, pero ¿dónde está el problema?

UBER está generando información para hacer posible una estrategia de discriminación de precios (conocida por la regulación de la competencia como Práctica Monopólica Relativa). ¿Cómo? Al utilizar el algoritmo descrito, genera que sus clientes revelen cuánto están dispuestos a pagar, lo cual le permite poder siempre cobrar “caro” al que puede pagar más y por tanto, generar mayores ingresos.

Lo único necesario para esto es manipular su algoritmo.

Veamos los siguientes datos para entender mejor esta situación, los cuales fueron calculados a partir de la Tabla 1.

Tabla 2. Comparativo de ganancias.

TiempoGananciaSin surge pricing

GananciaCon surge

pricing

5:00 am $ 400 $ 400

5 de las 5 personas ocupan 5 de los 8

automóviles pagando 50 sin surge pricing y 50 con este mecanismo.

6:00 am $ 450 $ 495

9 de las 10 personas ocupan los 9

automóviles pagando 50 sin surge pricing y 55 con este mecanismo.

7:00 am $ 500 $ 600

10 de las 15 personas ocupan los 10

automóviles pagando 50 sin surge pricing y 60 con este mecanismo.

En nuestro ejemplo ¿qué evita que UBER les cobre, cuando la demanda es baja, a las 10 personas que solicitaron un traslado a las 7 de la mañana cuando ésta sobrepasaba a los vehículos disponibles, la cantidad de 60 pesos sabiendo de antemano que puedan pagar dicha cantidad? Sólo es necesario que la app de estos consumidores “diga” que los vehículos disponibles en ese momento no son suficientes para las personas que están solicitando un traslado…

O de manera más discreta, UBER bien podría “decir” (o fingir) que hay un poco más de vehículos disponibles que la situación anterior y estar cobrando a estas 10 personas 57 pesos, tarifa que para ellos sería barata en razón de que alguna vez ya pagaron 60 pesos por el mismo traslado.

¿Quién lo está vigilando? Una alerta para los gobiernos de Guadalajara, Monterrey y el Distrito Federal, así como la Comisión Federal de Competencia Económica.

P.D.: esto, suponiendo que el algoritmo se hizo en primer lugar para fines de eficiencia… que bien pudo haber sido ideado para dividir a las personas por niveles de ingreso y así, poder “extraer” el dinero de las personas a través de la estrategia del lobo vestido de oveja.

* El autor es economista, egresado del ITAM, y se desempeña como Subdirector de Investigación Económica en el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT). Asimismo, es miembro activo de la Red de Economía

Social.

Si tienes alguna duda, sugerencia o comentario en cuanto al artículo o a cualquier tema de economía, puedes contactar al autor al correo ale_helu@hotmail.com