Direito em Movimento - Volume 18 - Número 3 - Edição Especial

165 ARTIGOS Direito em Movimento, Rio de Janeiro, v. 18 - n. 3, p. 154-175, 2020 - Ed. Especial learning e deep learning e a partir de um número significativo de dados. (OECD, 2017) Há sensível dificuldade de identificação por agências de controle go- vernamentais, através das ferramentas usuais de fiscalização. Por essa razão, as referidas tecnologias consistem em ferramentas que desafiam a efetiva- ção de normas antitruste. Os desafios são significativos, quais sejam, descobrir como os algorit- mos ampliam condutas anticompetitivas alcançadas pelas normas vigentes; investigar quando os algoritmos criam riscos de condutas não contempla- das pelas normas vigentes, que dificultam as funções das agências de con- trole; analisar como as novas tecnologias funcionam e constatar como os algoritmos podem favorecer comportamentos colusivos. Não restam dúvidas de que a utilização de algoritmos proporcionou mudanças sensíveis no mercado, muitas delas que favorecem a economia e os consumidores, mas é necessário repensar como enfrentar práticas colusi- vas que ferem a livre concorrência. A concepção de que os conluios empresariais aptos a ferir a concor- rência real se expressarão de modo claro, com contatos evidentes entre os agentes empresariais, mostra-se ultrapassada, fato que gera a indispensável ponderação sobre como os órgãos de controle devem atuar para afastar as ofensas às normas constitucionais e infraconstitucionais que tutelam a li- berdade de competição. Meras condutas de fixação de preços de modo simultâneo podem não indicar, claramente, comportamentos colusivos; definir ou categorizar práti- cas de mercado como acordos ilícitos entre competidores com o uso de algo- ritmos, como já mencionado, possui grande dificuldade. A acepção poderia ser compreendida como unidade de propósitos e entendimentos ou reunião de mentes. Na prática, necessário verificar se as condutas dos competidores decorrem de coordenação entre estes de algum modo. (OECD, 2017) Outro aspecto relevante é apurar quem deve ser responsabilizado pela utilização de algoritmos colusivos, tais como os indivíduos, empresas bene-