[ca] Actualment, els algoritmes i la Intel·ligència Artificial estan adquirint molta importància en el context social gràcies a la seva aplicació en diversos àmbits que milloren substancialment l'eficiència i la productivitat de múltiples sectors econòmics, ja que són capaços d'ajudar o fins i tot de prendre decisions encertades de forma autònoma gràcies al seu gran poder de processament d'informació i l'anàlisi continu de decisions històriques. Un dels àmbits en què es pot aplicar aquest tipus de tecnologies és en l'establiment de preus mitjançant la monitorització dels moviments de les empreses competidores amb la finalitat d'establir aquell preu que maximitzi els beneficis. Si bé la utilització d'algoritmes o Intel·ligències Artificials és una estratègia legítima en quant a productivitat empresarial, també és cert que existeix literatura en aquest àmbit que afirma que els algoritmes fixadors de preus poden, o bé ajudar l'ésser humà a col·ludir, o bé propiciar de manera directa una restricció de la competència en aras de la maximització de beneficis en aprendre de forma autònoma (i sense ser una decisió de disseny) a col·ludir tàcitament sense que hi hagi acord o comunicació expressa entre algoritmes. El present text pretén desenvolupar tots els conceptes teòrics implícits en la col·lusió tàcita algorítmica, amb la finalitat de comprendre com un algoritme fixador de preus pot ser capaç d'aprendre a restringir la competència per compte propi, finalitzant amb l'assoliment d'un experiment econòmic computacional on es dissenya mitjançant Python un algoritme capaç de simular un duopoli de Bertrand en fixar simultàniament els preus establerts, emmagatzemant totes aquelles decisions preses per l'algoritme amb la finalitat de determinar si l'algoritme ha estat capaç d'aprendre a col·ludir tàcitament de forma automàtica i autònoma.

[es] En la actualidad, los algoritmos e Inteligencias Artificiales están adquiriendo mucha importancia en el contexto social gracias a su aplicación en múltiples ámbitos que mejoran sustancialmente la eficiencia y productividad de múltiples sectores económicos, debido a que son capaces de ayudar o incluso de tomar decisiones acertadas de forma autónoma gracias a su gran poder de procesamiento de información y el análisis continuo de decisiones históricas. Uno de los ámbitos en los que se puede aplicar este tipo de tecnologías es en la fijación de precios mediante la monitorización de movimientos de las empresas competidores con el fin de establecer aquel precio maximizador de beneficios. Si bien la utilización de algoritmos o Inteligencias Artificiales es una estrategia legítima en cuanto a productividad empresarial, también es cierto que existe literatura en este ámbito que afirma que los algoritmos fijadores de precios pueden, o bien ayudar al ser humano a coludir, o bien a propiciar de manera directa una restricción de la competencia en aras de la maximización de beneficios al aprender de forma autónoma (y sin ser una decisión de diseño) a coludir tácitamente sin mediar acuerdo o comunicación expresa entre algoritmos. El presente texto pretende desarrollar todos los conceptos teóricos implícitos en la colusión tácita algorítmica, con el fin de comprender como un algoritmo fijador de precios puede ser capaz de aprender a restringir la competencia por su propia cuenta, finalizando en la consecución de un experimento económico computacional donde se diseña mediante Python un algoritmo capaz de simular un duopolio de Bertrand al fijar de forma simultánea los precios establecidos, almacenando todas aquellas decisiones tomadas por el algoritmo con el fin de determinar si el algoritmo ha sido capaz de aprender a coludir tácitamente de forma automática y autónoma.