Algorithmische Kollusion: KI und Big Data im Lichte des Kartellverbots

Die Digitalisierung des Wettbewerbs hat eine neue Dimension erreicht: Preissetzungsalgorithmen agieren zunehmend autonom und können – gestützt auf KI und Big Data – Marktstrukturen so beeinflussen, dass kollusive Ergebnisse entstehen, ohne dass eine klassische Kartellabsprache vorliegt. Die Arbeit untersucht, ob und inwieweit das Kartellverbot (Art. 101 AEUV) geeignet ist, dieser Entwicklung zu begegnen. Ausgangspunkt ist die ökonomische Analyse oligopolistischer Interdependenzen und die spieltheoretische Erklärung von tacit collusion. Darauf aufbauend wird die rechtliche Dogmatik beleuchtet: Während paralleles Verhalten bislang als zulässige Marktreaktion gilt, stellt sich die Frage, ob autonome algorithmische Koordination eine Neubewertung erfordert. Diskutiert werden Ansätze von der Personifizierung des Algorithmus über die Einführung verbotener Eigenschaften bis hin zu Beweislastumkehr und „plus factors“. Die Arbeit zeigt: Ein generelles Verbot algorithmischer Preissetzung wäre weder praktikabel noch wohlfahrtsfördernd. Gleichwohl bedarf es adaptiver Interpretationen und präventiver Compliance-Mechanismen, um die Verbraucherwohlfahrt zu sichern. Die zentrale Herausforderung liegt darin, rechtliche Klarheit zu schaffen, ohne Innovation zu ersticken – ein Balanceakt zwischen ökonomischer Realität und normativer Steuerung.