En este artículo explicamos cómo el big data presenta nuevos desafíos más allá de la protección de la privacidad. En específico, comentamos cómo el big data puede afectar la competencia en los mercados, al facilitar determinadas conductas anticompetitivas. Para introducirnos en el tema, el artículo comienza haciendo mención al concepto y utilidad del big data. Luego, hacemos referencia a la manera en que el big data puede contribuir en la formación de barreras a la entrada o puede ser fuente de abuso de poder de mercado. El artículo continúa profundizando en la importancia de analizar el big data en las operaciones de concentración, especialmente en el caso de las killing acquisitions, tanto en los mercados digitales como en la industria en general. Al tratar las operaciones de concentración, el artículo se refiere a la dicusión sobre la carga de la prueba y los umbrales, en las fusiones preventivas. Finalmente, se aborda la posibilidad de que el big data pueda ser facilitador de colusión, permitiendo conductas tales como el pricing algorithms, por medio de algoritmos que pueden aprender a coludirse.In this article, we explain how big data presents new challenges beyond the protecting of privacy. Specifically, we discuss how big data can affect competition in the markets, by facilitating certain anti-competitive behaviors. To introduce the subject, the article begins by mentioning the concept and usefulness of big data. Then, the article refers to how big data can contribute to the formation of barriers to entry or can be a source of abuse of market power. The article continues delving into the importance of analyzing whether big data is a relevant asset in concentration operations, especially in the case of killing acquisitions, both in digital markets and in industry in general. When dealing with concentration operations, the article refers to the change on the burden of proof and thresholds in preventive mergers. Finally, the possibility that big data may be a collusion facilitator is addressed, allowing behaviors such as pricing algorithms, through algorithms that can learn to collude.

Centro de Estudios en Derecho Informático, Universidad de Chile. Facultad de Derecho