[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.

[en] Currently, algorithms and Artificial Intelligence are gaining significant importance in the social context due to their application in multiple fields that substantially improve the efficiency and productivity of various economic sectors. They are capable of assisting or even making accurate decisions autonomously, thanks to their powerful data processing and continuous analysis of historical decisions. An area where these technologies can be applied is in price setting through monitoring the movements of competing companies, aiming to establish the profit-maximizing price. While the use of algorithms or Artificial Intelligence is a legitimate strategy for business productivity, literature in this field suggests that price-setting algorithms can either assist humans in colluding or directly facilitate competition restriction for profit maximization by autonomously learning to collude tacitly, without any explicit agreement or communication between algorithms. This text aims to develop all the implicit theoretical concepts in algorithmic tacit collusion to understand how a price-setting algorithm can learn to restrict competition on its own. It concludes with the achievement of a computational economic experiment where a Python designed algorithm is capable of simulating a Bertrand duopoly by simultaneously setting prices and storing all the decisions made by the algorithm to determine if it has learned to collude tacitly automatically and autonomously.