La discriminación de precios en las apps de transporte a demanda. (RI §428897)  

La discriminación de precios en las aplicaciones de transporte a demanda (como Uber, Cabify o Bolt) presenta ciertos dilemas, jurídicos y éticos, desde el punto de vista de la protección de los consumidores. Si bien la discriminación de precios es percibida positivamente cuando el precio se reduce conforme a estrategias de fidelización, esta visión cambia cuando el efecto es justo el contrario: si el análisis de datos personales refleja una mayor predisposición a pagar, se eleva el precio ofertado, apropiándose del excedente del consumidor. Esta práctica conlleva dilemas tanto jurídicos como éticos. La Ley de Competencia Desleal, en su art. 16.1, prohíbe la discriminación injustificada de precios hacia los consumidores, si bien este precepto plantea dos principales problemáticas. La primera es dilucidar cuándo la discriminación puede considerarse justificada, evitando el reproche de deslealtad. La segunda, más práctica, es la escasa aplicación de este precepto en los tribunales, especialmente de sentencias que estimen una discriminación desleal de precios. Los elevados costes asociados a las acciones de competencia desleal, así como la dilación de estos procesos, justifican que sea un instrumento poco utilizado, sobre todo considerando que la elevación del precio puede traducirse en unos escasos euros. El segundo mecanismo, en el que se suele centrar la doctrina para abordar estas prácticas, es el de la transparencia, que puede resultar poco eficaz ante la falta de alternativas no personalizadas en las apps de transporte a demanda. El trabajo concluye examinando si el Reglamento (UE) de Inteligencia Artificial puede aportar alguna novedad o mejora, en términos de efecto útil, en aquellos casos en los que la elevación del precio responde a situaciones de vulnerabilidad.

I. INTRODUCCIÓN; II. LA DISCRIMINACIÓN DE PRECIOS. CONCEPTO Y TIPOS; 1. Concepto de discriminación de precios; 2. La discriminación de primer grado; 3. La discriminación de segundo grado; 4. La discriminación de tercer grado; III. LA DISCRIMINACIÓN INJUSTIFICADA DE PRECIOS COMO PRÁCTICA DESLEAL (ART. 16.1 DE LA LEY DE COMPETENCIA DESLEAL); 1. La discriminación de precios a tenor de la Ley de Competencia Desleal; 2. Causas objetivas para justificar la discriminación de precios según la doctrina; 3. La (escasa) aplicación jurisprudencial de la discriminación de precios (art. 16.1 LCD); IV. LA DISCRIMINACIÓN DE PRECIOS: ¿UN PROBLEMA DE TRANSPARENCIA O UNA EXPLOTACIÓN DESLEAL DE VULNERABILIDADES?; 1. La discriminación de precios y la aclamada “transparencia”; 2. La discriminación de precios conforme a vulnerabilidades en la normativa española de consumo y de competencia desleal; V. LA DISCRIMINACIÓN DE PRECIOS CONFORME A VULNERABILIDADES EN EL REGLAMENTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL; 1. La evolución del concepto de vulnerabilidad; 2. La prohibición de explotar vulnerabilidades a través de sistemas de inteligencia artificial; 2.1. La “explotación” de vulnerabilidades; 2.2. Las causas de vulnerabilidad en el Reglamento de IA; 3. Aportaciones del Reglamento de IA con respecto a la normativa previa sobre la discriminación de precios; VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES PRÁCTICAS PARA EL CONSUMIDOR-LECTOR; 1. “El precio ofrecido ha sido personalizado conforme a tus datos personales”, ¿cambia algo la transparencia?; 2. La discriminación de precios como práctica desleal: una vía de tutela de eficacia limitada; 3. Las bondades y riesgos de la discriminación de precios y del tratamiento de datos; 4. Recomendaciones prácticas para el consumidor-lector; VII. BIBLIOGRAFÍA.

Palabras clave: discriminación de precios; inteligencia artificial; prácticas de IA prohibidas; apps de transporte a demanda; excedente del consumidor; vulnerabilidad;

Price discrimination in on-demand transport applications (such as Uber, Cabify, or Bolt) raises certain legal and ethical dilemmas from the standpoint of consumer protection. While price discrimination is often perceived positively when it results in price reductions linked to customer loyalty strategies, this perception changes when the effect is the opposite: if the analysis of personal data reveals a greater willingness to pay, the price offered is increased, thereby appropriating the consumer surplus. This practice entails both legal and ethical challenges. Article 16(1) of the Spanish Unfair Competition Act prohibits unjustified price discrimination against consumers. However, this provision raises two main issues. The first is determining when such discrimination may be deemed justified, thus avoiding unfair competition. The second, of a more practical nature, concerns the scarce application of this provision by the courts, particularly the absence of judgments finding unfair price discrimination. The high costs associated with unfair competition actions, as well as the length of such proceedings, explain why this mechanism is rarely used, especially considering that the price increase may amount to only a few euros. The second mechanism on which legal scholarship typically focuses to address these practices is that of transparency, which may prove ineffective given the lack of non-personalised alternatives in on-demand transport apps. The paper concludes by examining whether the EU Artificial Intelligence Regulation may introduce any new or improved measures, in terms of effet utile, in cases where price increases derive from situations of vulnerability.

Keywords: price discrimination; artificial intelligence; prohibited AI practices; on-demand transport apps; consumer surplus; vulnerability;