KODLANMIŞ UYUM: REKABET HUKUKUNDA ALGORİTMİK ÖRTÜLÜ İŞ BİRLİĞİ (TACIT COLLUSION) PROBLEMİ

I. GİRİŞ

Yapay zekâ ve dijitalleşme devrimi, büyük veri setlerini işleyerek milisaniyeler içinde otonom fiyatlama yapabilen algoritmaları, teşebbüslerin ticari stratejilerinin temel taşı haline getirmiştir. Bu teknolojik dönüşüm, pazar şeffaflığını artırması, stratejik belirsizliği ortadan kaldırması ve rakiplerin misillemesini anlık hale getirmesiyle, rekabet hukukunun geleneksel olarak “kapalı kapılar ardında” kurulan karteller ile hukuka uygun kabul edilen “bilinçliparalellik” (conscious parallelism) arasında çizdiği ayrımın zeminini temelden sarsmaktadır. Zira artık, herhangi bir insan müdahalesi veya açık bir irade uyuşması gerekmeksizin, algoritmaların kendi aralarında bir “kodlanmış uyum” tesis ederek rekabet üstü fiyatlara ulaşması, teorik bir olasılık olmaktan çıkıp ampirik çalışmalarla da desteklenen bir gerçekliğe dönüşmüştür1.

Bu yeni paradigma, geleneksel örtülü iş birliği probleminden yalnızca niceliksel bir artışı değil, aynı zamanda esaslı bir niteliksel farklılığı da ortaya koymaktadır. Geleneksel senaryoda teşebbüsler, oligopolistik pazar yapısı gibi mevcut ve büyük ölçüde dışsal koşullara pasif bir şekilde rasyonel tepki verirken; algoritmik çağda ise kâr maksimizasyonu amacıyla tasarladıkları otonom sistemler aracılığıyla, örtülü iş birliğine elverişli dijital bir ekosistemi bizzat inşa etmektedirler. Bu durum, temelinde irade uyuşması veya en azından teşebbüsler arası bir iletişim arayan Avrupa Birliği’nin İşleyişine Dair Antlaşma’nın (“ABİDA”) 101. maddesi2 ve 4054 sayılı Rekabetin Korunması Hakkında Kanun’un (“4054 Sayılı Kanun”) 4. maddesi3 gibi mevcut rekabet kurallarının kavramsal çerçevesini ve uygulama kabiliyetini ciddi anlamda sınamaktadır.

Bu çalışmanın temel amacı, insan iradesi ve iletişimi gibi geleneksel unsurları barındırmayan otonom algoritmik örtülü iş birliğinin, mevcut hukuki çerçeveyle kavranıp kavranamayacağını ve rekabet hukuku politikasının bu yeni duruma nasıl adapte olması gerektiğini analiz etmektir. Zira “kara kutu” (black box) niteliğindeki makine öğrenmesi algoritmalarının şeffaf olmayan karar alma süreçleri; rekabete aykırı bir sonuçtan kimin sorumlu tutulacağı ve bu durumun nasıl ispatlanacağı gibi temel sorunları beraberinde getirmekte, rekabet otoritelerini de geleneksel delil toplama ve ekonomik analiz yöntemlerinin ötesinde, “hesaplamalı antitröst” (computational antitrust) gibi yeni yaklaşımlar geliştirmeye itmektedir4. Bu çerçevede makale, konuyu hukuki ve ekonomik temelleriyle ele aldıktan sonra, Türk rekabet hukukunda da yer alan uyumlu eylem karinesi gibi mevcut araçların potansiyelini ve “rekabete uygun tasarım” (compliance by design) gibi öncül düzenleyici çözüm önerilerini karşılaştırmalı bir perspektifle değerlendirerek, geleceğin rekabet politikasına yönelik somut öneriler sunacaktır.

II. YATAY İŞ BİRLİKLERİNİN HUKUKİ VE EKONOMİK TEMELLERİ

Algoritmik örtülü iş birliğinin yarattığı yeni hukuki ve ekonomik sorunları anlamlandırabilmek için öncelikle rekabet hukukunun geleneksel olarak yatay iş birliklerine nasıl yaklaştığını ve bu yaklaşımın dayandığı temel kavramları irdelemek gerekmektedir. Rekabet hukuku, serbest piyasa ekonomisinin işleyişini, her teşebbüsün kendi ticari kararlarını rakiplerinden bağımsız olarak belirlediği bir otonomi ilkesi üzerine inşa eder. Bu ilkenin ihlali, 4054 Sayılı Kanun’un 4. maddesinde, rekabeti kısıtlama amacını taşıyan veya bu etkiyi doğuran “anlaşmalar, uyumlu eylemler ve teşebbüs birliği kararları” şeklinde yasaklanmıştır. Bu hukuki çerçevenin temelini, teşebbüsler arasında bir irade uyuşmasının varlığı oluşturur. Bir anlaşma aşamasına varmasa da teşebbüsler arasında rekabetin risklerine karşı bilinçli olarak yürüttükleri pratik bir iş birliğini ifade eden uyumlu eylem dahi, gerçekleşmesi için doğrudan veya dolaylı bir iletişim gerektirir. Ancak bu yasakların bir sınırı vardır: Rekabet hukuku, teşebbüsleri, rakiplerinin mevcut veya beklenen davranışlarına “akıllıca adapte olmaktan” alıkoymaz. Bu nedenle, teşebbüslerin birbirleriyle herhangi bir iletişim kurmaksızın, pazar koşullarını rasyonel bir şekilde analiz ederek paralel fiyatlama davranışları sergilediği bilinçli paralellik veya örtülü iş birliği, geleneksel olarak bir ihlal kabul edilmemektedir. Algoritmaların yarattığı temel zorluk da tam olarak bu gri alanda, yani iletişim ve irade unsurlarının belirsizleştiği noktada ortaya çıkmaktadır.

Bu hukuki ayrımın temelinde, belirli pazar yapılarında ortaya çıkan ekonomik rasyonalite yatmaktadır. Geleneksel örtülü iş birliği, genellikle az sayıda oyuncu, yüksek giriş engelleri, ürün homojenliği ve pazar şeffaflığı gibi özellikler gösteren oligopolistik piyasaların doğal bir sonucu olarak görülür5. Bu tür pazarlarda teşebbüsler, her birinin alacağı kararın diğerlerini doğrudan etkileyeceğinin ve kendi kârlarının rakiplerinin davranışlarına bağlı olduğunun bilincindedir; bu duruma “oligopolistik bağımlılık” denir. Fiyat düşürmenin kısa vadeli kazancının, rakiplerin anında misilleme yapmasıyla ortadan kalkacağı ve uzun vadede tüm oyuncuların zarar edeceği bir “tekrar eden oyun” (repeated game) dinamiği hakimdir. Oyun teorisinin “Mahkum Çıkmazı” (Prisoner’s Dilemma) ile modellediği bu durum, rekabet karşıtı bir dengeye ulaşmak için her zaman açık bir iletişimin gerekmediğini, pazar yapısının kendisinin bir koordinasyon mekanizması işlevi görebileceğini ortaya koyar. Algoritmalar, bu pazar dinamiklerini, özellikle şeffaflığı ve reaksiyon hızını artırarak, daha önce örtülü iş birliğine elverişli olmayan pazarlarda dahi rasyonel hale getirme potansiyeli taşımaktadır.

Yatay iş birliklerinin rekabet hukuku tarafından yasaklanmasının ardındaki temel neden, bu tür davranışların piyasa verimliliği ve tüketici refahı üzerindeki olumsuz ekonomik etkileridir. Teşebbüsler arası danışıklılık, rekabetçi sürecin işleyişini bozarak, tüketiciler aleyhine bir dizi zararlı sonuca yol açar. Bunların en başında, rekabetçi seviyelerin üzerinde fiyatlar, daha düşük üretim miktarları, kalitede ve inovasyonda azalma gelmektedir. Bu durum, kaynakların etkinsiz kullanılmasına ve tüketici fazlasının (consumer surplus) haksız bir şekilde üreticilere aktarılmasına neden olur. Rekabetin, teşebbüsleri daha verimli olmaya, maliyetleri düşürmeye ve yenilik yapmaya teşvik eden dinamik bir güç olduğu kabul edildiğinde, danışıklılığın bu teşvikleri ortadan kaldırdığı açıktır. Dolayısıyla, algoritmaların örtülü iş birliğini kolaylaştırma ve yaygınlaştırma potansiyeli, bu olumsuz ekonomik etkilerin daha önce görülmemiş bir ölçekte ve tespiti daha zor bir şekilde ortaya çıkması riskini beraberinde getirmekte, bu da konuyu rekabet politikası açısından acil ve önemli kılmaktadır6.

III. DİJİTAL DEVRİM: FİYATLANDIRMA ALGORİTMALARI VE İŞLEYİŞ MEKANİZMALARI

A. Algoritmaların Teknik Yapısı ve Türleri

Rekabet hukuku perspektifinden algoritmik stratejileri analiz edebilmek için, bu teknolojilerin temel teknik yapısını ve işlevsel türlerini anlamak elzemdir. En genel tanımıyla algoritma, girdi niteliğindeki verilere ve çeşitli parametrelere dayanarak otomatik bir sonuç ortaya koyabilmek için oluşturulmuş belirli matematiksel kurallar bütünüdür. Firmaların veri toplaması ve bu verileri analiz ederek ticari kararlar vermesi yeni bir olgu olmasa da yeni olan, gelişmiş algoritmalar aracılığıyla veriyi toplama, işleme ve analiz etme kapasitesindeki devrimsel artıştır. Bu devrimin merkezinde, insan zekâsını taklit ederek karmaşık görevleri yerine getiren yapay zekâ yer almaktadır. Yapay zekâ, verilerden ve tecrübelerden öğrenerek bir görevi tamamlamaya çalışan makine öğrenmesi (machine learning) ve insan nöronlarının aktivitelerini taklit eden yapay sinir ağları ile öğrenen derin öğrenme (deep learning) gibi alt teknolojileri barındırır7. Bu teknolojik evrim, rekabet hukuku açısından kritik bir ayrıma yol açmıştır: basit, kural tabanlı algoritmalar ile otonom, kendi kendine öğrenen algoritmalar.

Algoritmalar, karar alma süreçlerindeki otonomi seviyelerine göre temelde ikiye ayrılır. “Birinci nesil” olarak da bilinen uyarlanabilir veya kural tabanlı algoritmalar, kendilerine önceden tanımlanmış bir dizi komutu yerine getirirler. Örneğin, bir teşebbüs, algoritmasını “rakibin fiyatını eşleştir”, “stok belli bir seviyeye geldiğinde fiyatı %15 artır” veya “en düşük fiyatlı rakipten %1 daha uygun fiyat belirle” gibi basit ve statik kurallarla programlayabilir8. Bu tür algoritmalarda, teşebbüsün rekabetçi stratejisi ve niyeti, algoritmanın kodunda açıkça görülebilir ve hukuki bir incelemede geriye dönük olarak izlenebilir.

Buna karşılık, “ikinci nesil” olarak adlandırılan makine öğrenmesi algoritmaları veya kara kutu algoritmalar, verilen görevi yerine getirmek için deneme-yanılma yöntemini kullanır ve tecrübelerinden öğrenerek stratejilerini sürekli olarak geliştirirler. Bu algoritmalara yalnızca kârı maksimize etme gibi genel bir hedef verilir ve bu hedefe ulaşmak için en optimal yolu, insan müdahalesi olmaksızın, kendi başlarına bulurlar. Bu süreçte, bilinen kârlı stratejileri sömürme ile potansiyel olarak daha kârlı yeni stratejileri keşfetme arasında dinamik bir denge kurarlar9. Google tarafından geliştirilen AlphaGo’nun dünya şampiyonunu yenmesi gibi örnekler, bu algoritmaların insan öngörüsünün ötesinde stratejiler geliştirebilme kapasitesini ortaya koymaktadır. Bu otonomi, rekabete aykırı bir sonucun ortaya çıkması durumunda, niyet ve sorumluluğun tespitini son derece karmaşık hale getiren ve rekabet otoriteleri için ciddi bir bilgi boşluğu yaratan kara kutu problemini doğurur10.

Teknik yapılarının yanı sıra, algoritmalar rekabet hukuku açısından işlevlerine göre de sınıflandırılabilir. İzleme algoritmaları, rakiplerin fiyat, stok ve ürün portföyü gibi stratejik davranışları hakkında gerçek zamanlı ve doğru bilgi elde etmeyi sağlar. Bu algoritmalar, rekabet karşıtı bir anlaşmadan sapmaları anında tespit ederek danışıklılığın sürdürülebilirliğini kolaylaştıran temel bir araç işlevi görür. Sinyal algoritmaları ise, gelecekteki bir fiyat artışı gibi niyetleri rakiplere dolaylı yoldan ileterek, koordinasyon için gereken belirsizliği ve maliyeti ortadan kaldırmaya hizmet eder11. Paralel veya fiyat algoritmaları ise, toplanan bu verilere ve diğer pazar parametrelerine göre fiyat belirleme sürecini otomatikleştiren yazılımlardır. Amazon’da The Making of a Fly isimli kitabın fiyatının, iki satıcının birbirlerinin fiyatlarına endeksli algoritmaları nedeniyle 23 milyon dolara fırlaması, bu algoritmaların herhangi bir iletişim ihtiyacı olmaksızın nasıl paralel sonuçlar doğurabileceğinin çarpıcı bir örneğidir12. Bu farklı işlevlere sahip algoritmalar genellikle bir arada çalışarak, dijital pazarlarda danışıklılık riskini artıran karmaşık ve dinamik bir ekosistem oluştururlar.

B. “Kodlanmış Uyum”un Ortaya Çıkış Mekanizmaları

Algoritmaların kendi kendine öğrenme kapasitesi ve teknik yapısı, kodlanmış uyum olarak adlandırılan yeni bir danışıklılık mekanizmasının ortaya çıkmasına zemin hazırlamaktadır. Bu mekanizma, teşebbüsler arasında geleneksel anlamda bir irade uyuşması veya iletişim olmaksızın, bir kartelin en temel iki fonksiyonunu otomatikleştirmeye dayanır: uyumun gözetimi ve sapmaların cezalandırılması. Bu sürecin ilk ve en temel ayağını, izleme algoritmaları aracılığıyla pazarın neredeyse mutlak bir şeffaflığa kavuşturulması oluşturur. Bu süper şeffaflık; danışıklılığın sürdürülebilirliği için en kritik koşullardan birini oluşturur, yani rakiplerin davranışlarını gözlemleme ve anlaşmadan sapmaları tespit etme yeteneğini, insan müdahalesine gerek kalmaksızın, maliyetsiz bir biçimde mükemmelleştirir13.

Bu otomatikleştirilmiş gözetim, benzeri görülmemiş bir hızla işleyen sinyalleşme ve cezalandırma fonksiyonlarıyla birleştiğinde daha da güçlü bir danışıklılık mekanizması oluşturur. Algoritmalar, rakipler tarafından kolaylıkla okunabilecek ancak tüketiciler tarafından fark edilmeyecek kadar kısa süreli fiyat artışları gibi maliyetsiz sinyaller göndererek, rekabet karşıtı bir koordinasyon için zemin yoklamayı mümkün kılar. Bu sinyale uyulmaması veya bir teşebbüsün fiyat kırarak danışıklı dengeden sapması durumunda ise, misilleme mekanizması saniyeler içinde devreye girer. Geleneksel pazarlarda sapma ile misilleme arasında geçen ve aldatan teşebbüse kâr sağlayan zaman dilimi, algoritmik pazarlarda neredeyse sıfıra iner. Sapmaların tespiti ile misilleme arasındaki sürenin bu denli kısalması, anlaşmadan sapmayı ekonomik olarak anlamsız hale getirerek, danışıklı dengeye bağlı kalmayı tek rasyonel stratejiye dönüştürür14. Bu iki mekanizmanın birleşimi, teşebbüslerin fiyat savaşına girme ihtimalini azaltır ve böylece, daha önce oligopolistik olmayan pazarlarda dahi sürdürülebilir bir örtülü iş birliği ortamı yaratır. Teşebbüsler, rekabetçi seviyenin üzerindeki kârları, herhangi bir yasa dışı anlaşma yapma riskine girmeden, rasyonel bir davranış olarak görünen algoritmik stratejiler aracılığıyla elde etme imkânına kavuşur. Bu durum, rekabet otoriteleri için hem tespiti zor hem de hukuki nitelemesi karmaşık olan yeni bir zorluk oluşturmaktadır15.

C. “Kara Kutu” (Black Box) Problemi: Algoritmik Karar Alma Süreçlerinin Şeffaflığı ve Açıklanabilirliği Sorunu

Kodlanmış uyum mekanizmalarının yarattığı en temel hukuki zorluk, özellikle ikinci nesil olarak adlandırılan makine öğrenmesi algoritmalarının doğasından kaynaklanmaktadır. Kural tabanlı algoritmaların aksine, makine öğrenmesi ve derin öğrenme metotlarıyla çalışan bu otonom sistemlerin karar alma süreçleri, tasarlayıcıları için dahi şeffaf olmayan bir kara kutu niteliği taşır. Ezrachi ve Stucke tarafından “dijital göz” (digital eye) olarak kavramsallaştırılan bu senaryoda16, algoritma kârı maksimize etme gibi genel bir hedefle donatılır ve bu hedefe ulaşmak için en uygun stratejiyi deneme-yanılma yoluyla, otonom bir şekilde kendi kendine öğrenir. Bu süreçte algoritmanın hangi verileri nasıl analiz ettiği, hangi değişkenlere ne kadar ağırlık verdiği ve nihai kararına nasıl ulaştığı dışarıdan gözlemlenemez ve geriye dönük olarak tam anlamıyla açıklanamaz.

Bu şeffaflık ve açıklanabilirlik eksikliği, rekabet hukukunun temelini oluşturan irade ve nedensellik gibi kavramları işlevsiz bırakma riski taşır. Geleneksel bir kartel soruşturmasında, rekabet otoriteleri teşebbüsler arası iletişimi, toplantı notlarını veya e-postaları inceleyerek rekabeti kısıtlama niyetini veya irade uyuşmasını tespit etmeye çalışır. Ancak kara kutu probleminde, teşebbüs, algoritmanın rekabet hukuku açısından meşru ve nötr bir hedef olan kâr maksimizasyonu ilkesiyle donatıldığını, ortaya çıkan danışıklı sonucun ise kendisi tarafından öngörülemeyen ve istenmeyen otonom bir öğrenme sürecinin ürünü olduğunu savunabilecektir. Bu savunma, teşebbüsün eylemi ile rekabete aykırı sonuç arasındaki nedensellik bağını kopararak, sorumluluğun kime atfedileceği konusunda ciddi bir boşluk yaratır17.

Bu hukuki boşluğa karşı geliştirilen temel argüman ise, teşebbüslerin gerekli dikkat ve özen yükümlülüğü altında olduğu ve algoritmalarının rekabet karşıtı bir sonuca ulaşabileceğini makul ölçüde öngörebilmesi ve bu riski almaya hazır olması halinde sorumlu tutulması gerektiği yönündedir. Bu yaklaşıma göre, piyasaya bu kadar güçlü ve öngörülemez bir teknolojik aracı süren teşebbüs, onun olası olumsuz sonuçlarının riskini de üstlenmelidir. Ancak bu öngörülebilirliğin sınırlarının ne olduğu ve nasıl ispatlanacağı, kara kutu probleminin rekabet otoriteleri için yarattığı en temel meydan okumadır18. Bu durum, otoriteleri, teşebbüslerin algoritma tasarım sürecinde rekabete uygun tasarım ilkelerine uyup uymadığını denetleme gibi yeni ve proaktif yöntemler aramaya itmektedir.

IV. ALGORİTMİK İŞ BİRLİĞİ: SENARYOLAR VE VAKA ANALİZLERİ

Algoritmik iş birliği, tek bir olgudan ziyade, insan müdahalesi ve iletişiminin derecesine göre farklılaşan karmaşık bir olgular yelpazesini ifade eder. Bu yelpazenin analizi, rekabet hukuku açısından kritik öneme sahiptir; zira algoritmanın rolü, basit bir araç olmaktan çıkıp otonom bir karar alıcıya dönüştükçe, anlaşma ve irade uyuşması gibi geleneksel hukuki kavramların uygulanabilirliği de o ölçüde zorlaşmaktadır. Bu bölümde, algoritmaların rekabet karşıtı anlaşmalardaki rolleri, insan iradesinin merkezde olduğu açık anlaşmalardan, tamamen otonom sistemlerin yarattığı örtülü iş birliğine uzanan bir sınıflandırma ekseninde ele alınacaktır.

A. Teorik Senaryolar

1. Açık (Explicit) Anlaşmalar: Messenger ve Hub-and-Spoke Modelleri

Algoritmaların rekabet karşıtı amaçlarla kullanıldığı en basit ve hukuken en net senaryolar, temelinde insan iradesi ve iletişiminin bulunduğu açık anlaşmalardır. Literatürde “ulak” (messenger) olarak adlandırılan bu senaryoda19, teşebbüsler geleneksel yollarla bir araya gelerek bir kartel anlaşması kurar ve bu anlaşmanın uygulanması, pazardaki fiyatların izlenmesi ve anlaşmadan sapanların cezalandırılması gibi görevleri bir algoritmaya devreder. Bu durumda algoritma, rekabet karşıtı iradenin bir uzantısı ve aracıdır; dolayısıyla bu tür bir eylem, mevcut rekabet hukuku kuralları çerçevesinde klasik bir kartel olarak değerlendirilir ve herhangi bir yeni hukuki sorun yaratmaz. ABD’deki Topkins ve Birleşik Krallık’taki Trod/ GBE davaları, rakiplerin anlaştıktan sonra bu anlaşmayı hayata geçirmek için ortak fiyatlama yazılımları kullandığı bu modelin somut örnekleridir20.

Daha karmaşık bir yapı olan Hub-and-Spoke (Topla-Dağıt) modelinde ise, rekabet karşıtı koordinasyon, ortak bir üçüncü taraf aracılığıyla dolaylı olarak sağlanır. Bu modelde, “merkez” (hub) konumundaki bir teşebbüs (genellikle bir yazılım sağlayıcı veya bir pazar yeri platformu), “uydu” (spoke) konumundaki rakip teşebbüsler arasında rekabete hassas bilgi akışını sağlayarak veya ortak fiyatlama kuralları uygulayarak danışıklılığı kolaylaştırır21. Bu senaryonun hukuki açıdan kritik noktası, uydu teşebbüslerin, merkezin rekabet karşıtı bir planın parçası olarak hareket ettiğinin ve diğer rakiplerin de bu plana dahil olduğunun farkında olup olmadıklarıdır. Bu farkındalık eşiği, eylemin hukuka uygun bir dizi dikey ilişki mi, yoksa yasa dışı bir yatay uyumlu eylem mi olduğunu belirleyen temel unsurdur. Avrupa Birliği Adalet Divanı’nın (“ABAD”) Eturas kararında ortaya koyduğu üzere, teşebbüslerin ortak bir sistemin rekabeti kısıtlayıcı bir değişikliğe yol açtığını bilmeleri veya makul olarak öngörebilmeleri ve bu uygulamayı açıkça reddetmemeleri halinde, bir uyumlu eylemin varlığı kabul edilebilmektedir22. Dolayısıyla, uydu teşebbüslerin gerekli farkındalığa sahip olduğu durumlarda, merkez konumundaki yazılım sağlayıcı veya platform, kartelin kolaylaştırıcısı olarak sorumlu tutulurken, uydu teşebbüsler de uyumlu eylemin bir parçası olarak kabul edilirler.

2. Örtülü (Tacit) Uyum: Paralel Algoritmalar ve Otonom Koordinasyon

Rekabet hukuku açısından asıl zorluk, teşebbüsler arasında açık bir anlaşma veya iletişim olmaksızın, algoritmaların tek taraflı kullanımıyla ortaya çıkan örtülü uyum senaryolarında başlar. “Öngörülebilir ajan” (predictable agent) olarak adlandırılan bu modelde, her teşebbüs, pazar sinyallerine (örneğin bir rakibin fiyat artışına) rasyonel ve öngörülebilir tepkiler vermek üzere kendi algoritmasını bağımsız olarak programlar. Pazarda birden fazla teşebbüsün benzer rasyonel stratejiler izleyen algoritmalar kullanması, herhangi bir iletişim olmaksızın, fiyatların rekabet üstü bir seviyede dengelenmesine yol açar. Bu senaryonun geleneksel örtülü iş birliğinden temel farkı, teşebbüslerin yalnızca mevcut pazar koşullarına pasif bir şekilde tepki vermeyip, bu tür bir örtülü danışıklılığın ortaya çıkmasına olanak tanıyan pazar koşullarını (mutlak şeffaflık, anlık misilleme kapasitesi vb.) algoritmaları kullanarak aktif bir şekilde yaratmalarıdır23.

Yelpazenin en soyut ve teknolojik olarak en ileri ucunda ise dijital göz olarak adlandırılan otonom koordinasyon senaryosu yer alır. Bu modelde, makine öğrenmesi algoritmaları, kendilerine verilen kârı maksimize etme gibi genel bir hedefe ulaşmak için, deneme-yanılma yoluyla ve insan müdahalesi olmaksızın, en optimal stratejinin rakiplerle danışıklı hareket etmek olduğunu kendi kendilerine öğrenirler. Dünyanın en iyi poker oyuncularını yenen Libratus gibi yapay zekâ örnekleri, makinelerin insan iradesinden bağımsız olarak karmaşık stratejiler geliştirebildiğini ve insan öngörüsünün ötesine geçebildiğini göstermektedir24. Bu senaryonun gerçek pazarlarda ortaya çıkmasının henüz teorik olduğu yönünde haklı şüpheler bulunsa da25 kara kutu niteliğindeki bu algoritmaların eylemlerinden kimin sorumlu tutulacağı, rekabet hukukunun gelecekteki en temel meydan okumalarından birini oluşturmaktadır. Bu otonom senaryolar, irade uyuşması veya iletişim gibi unsurları barındırmadıkları için, 4054 Sayılı Kanun’un 4. maddesi ve ABİDA’nın 101. maddesi kapsamındaki geleneksel yasakların sınırlarını zorlamakta ve algoritmik örtülü iş birliği probleminin esasını oluşturmaktadır.

B. Algoritmik Danışıklılığın Yargısal Yansımaları: Emsal Karar Analizi

1. Uluslararası Uygulamadan Önemli Örnekler

Ulak senaryosunun klasik örnekleri, ABD’de görülen Topkins ve Birleşik Krallık’taki Trod-GBE davalarıdır. Her iki davada da otoriteler, teşebbüsler arasındaki e-posta yazışmaları gibi geleneksel delillere dayanarak bir kartel anlaşmasının varlığını ispatlamış ve algoritmaların bu anlaşmayı uygulamak için kullanılan bir araç olduğuna hükmetmiştir. Bu kararlar, insan iradesine dayalı açık bir anlaşma söz konusu olduğunda, algoritmanın rolünün eylemin hukuki niteliğini değiştirmediğini ve mevcut hukuki araçların bu tür geleneksel ihlalleri yakalamakta yeterli olduğunu göstermiştir26. Daha karmaşık ve dolaylı bir yapı olan Hub-and-Spoke modelinin en önemli örneği ise ABAD Eturas kararıdır. Bu karar, ortak bir platformun rekabeti kısıtlayıcı eylemlerinden, bu durumu bilen veya bilmesi gereken ve buna karşı çıkmayan kullanıcı teşebbüslerin de sorumlu tutulabileceğini ortaya koyarak önemli bir içtihat yaratmıştır27. Karar, özellikle zımni onay ve açıkça karşı çıkmama kavramlarını merkeze alarak, platformlar ve yazılım sağlayıcılar aracılığıyla gerçekleşen dolaylı koordinasyonlar için hukuki bir sorumluluk çerçevesi çizmiştir.

Algoritmik sinyalleşmenin uyumlu eylem olarak değerlendirilebileceğine dair önemli bir işaret ise Avrupa Komisyonu’nun Container Shipping kararında ortaya çıkmıştır. Bu dosyada Avrupa Komisyonu, teşebbüslerin gelecekteki fiyat artışlarını kamuya açık duyurarak birbirlerinin niyetlerini öğrendiğini ve stratejik belirsizliği ortadan kaldırdığını tespit etmiştir. Bu yaklaşım, algoritmaların rakiplerin anlayabileceği ancak tüketicilerin fark edemeyeceği kadar hızlı ve karmaşık sinyaller göndermesi durumunda, bu eylemin bir uyumlu eylem olarak nitelendirilebileceğinin sinyalini vermektedir28. Dikey kısıtlamalar alanında ise, Avrupa Komisyonu’nun Asus gibi kararları, sağlayıcıların yeniden satış fiyatının tespitini denetlemek için izleme algoritmalarını nasıl bir yaptırım aracı olarak kullandığını somut bir şekilde göstermiştir29. Bu vakalar, algoritmaların rekabet hukuku ihlallerinin tespitini zorlaştırsa da otoritelerin mevcut hukuki kavramları bu yeni teknolojik gerçekliğe uyarlama çabasında olduğunu ortaya koymaktadır.

2. Türk Rekabet Kurumu’nun Yaklaşımı ve İlgili Kararlar

Türk Rekabet Kurumu (“Kurum”) da dijital pazarlardaki algoritmik davranışları gündemine almış ve mevcut hukuki çerçeveyi bu yeni olgulara uygulamaya başlamıştır. Kurum’un, henüz doğrudan bir algoritmik örtülü iş birliği kararı olmasa da gelecekteki yaklaşımına ışık tutan önemli emsaller bulunmaktadır. Bu kararlar, Kurum’un hem mevcut yasal araçları esnek bir şekilde yorumlama potansiyelini hem de dijital çağın getirdiği yeni rekabet sorunlarına karşı artan farkındalığını göstermektedir.

Bu potansiyelin en önemli göstergesi, 4054 Sayılı Kanun’un 4. maddesinde yer alan uyumlu eylem karinesidir. Bu karine, bir anlaşmanın varlığı ispatlanamasa dahi, piyasadaki fiyat hareketlerinin rekabetçi bir yapıdan ziyade danışıklı bir yapıyı andırması ve teşebbüslerin bu durumu rasyonel ekonomik gerekçelerle açıklayamaması halinde, ispat yükünü teşebbüslere devretmektedir. Kurum’un, herhangi bir iletişim delili olmaksızın, salt ekonomik delillere dayanarak bu karineyi işlettiği Maya ve Göltaş gibi geçmiş kararları30, gelecekte kara kutu algoritmaların yarattığı açıklanamayan paralel fiyat hareketleri karşısında benzer bir yaklaşımın benimsenebileceğine işaret etmektedir. Bu mekanizma, teorik olarak, otoritelerin niyet veya iletişim gibi geleneksel delillere ulaşamadığı durumlarda dahi müdahale etmesine imkân tanıma potansiyeli taşımaktadır.

Daha yakın tarihli ve doğrudan ilgili bir gelişme, Kurum’un HTM Perakendeciler kararıdır. Bu kararda Kurum, Türk rekabet hukuku uygulamasında ilk kez açıkça bir Hub-and-Spoke karteli tespitinde bulunarak, bir sağlayıcının perakendeciler arasında rekabete hassas bilgi akışını sağlayarak danışıklılığa aracılık ettiğine hükmetmiştir31. Bu karar, Kurum’un, rakipler arasında doğrudan bir iletişim olmasa dahi, ortak bir üçüncü taraf (bir sağlayıcı, bir platform veya bir yazılım) aracılığıyla gerçekleşen dolaylı koordinasyonları soruşturma ve cezalandırma iradesini net bir şekilde ortaya koyması bakımından, gelecekteki algoritmik Hub-and-Spoke vakaları için önemli bir emsal niteliğindedir.

Son olarak, Kurum’un Trendyol hakkında verdiği geçici tedbir kararı, doğrudan bir danışıklılık vakası olmasa da Kurum’un algoritmaların işleyişine müdahale etme konusundaki istekliliğini göstermektedir. Kararda, platformun “rakiplerine karşı avantaj sağlayacak nitelikte, algoritma ve kodlama aracılığıyla yapılan müdahaleler” yoluyla kendi ürünlerini kayırdığı iddiası mercek altına alınmıştır32. Bu karar, Kurum’un dijital platformların kara kutu olarak nitelendirilen teknik altyapısını inceleme ve rekabeti bozucu bulduğu algoritmik manipülasyonlara doğrudan müdahale etme kapasitesini ve niyetini göstermesi açısından önemlidir. Bu kararlar bir bütün olarak değerlendirildiğinde, Kurum’un dijital pazarların dinamiklerine ve algoritmaların rekabet üzerindeki etkilerine karşı artan bir farkındalığa sahip olduğu ve mevcut araçları bu yeni sorunlara uyarlamaya hazır olduğu görülmektedir.

V. HUKUKİ SORUNLAR: MEVCUT ÇERÇEVENİN “KODLANMIŞ UYUM” KARŞISINDAKİ SINAVI

A. Kavramsal Yetersizlik: “Anlaşma” veya “Uyumlu Eylem” Kavramlarının Sınırları

Algoritmik iş birliğinin yarattığı en temel meydan okuma, rekabet hukukunun temel yasaklarının üzerine inşa edildiği kavramsal çerçeveyle olan uyumsuzluğudur. 4054 sayılı Kanun’un 4. maddesi, rekabeti kısıtlayıcı davranışları anlaşma veya uyumlu eylem olarak nitelendirir ve her iki kavramın da merkezinde, teşebbüsler arasında bilinçli bir etkileşim ve ortak bir irade yatar.

Anlaşma kavramı, teşebbüslerin belirli bir davranış biçiminde hareket etme yönündeki ortak niyetlerini ifade ettikleri bir irade uyuşmasını gerektirir. Ancak, dijital göz gibi otonom senaryolarda, algoritmalar insan müdahalesi olmaksızın ve önceden programlanmış bir danışıklılık talimatı olmadan, kendi öğrenme süreçleri sonucunda rekabet üstü bir dengeye ulaşabilirler. Bu durumda, makinelerin eylemlerinin arkasında bir iradeden veya niyetten bahsetmek mümkün değildir33, bu da anlaşma kavramının bu yeni olguyu kapsamasını engeller.

Anlaşmanın ispat edilemediği durumlarda devreye giren uyumlu eylem kavramı ise, bir anlaşma aşamasına varmasa da “teşebbüsler arasında kendi bağımsız davranışları yerine geçen bir koordinasyon veya pratik bir işbirliği sağlayan doğrudan veya dolaylı ilişkiler” olarak tanımlanır. Bu tanımın kilit unsuru, rakiplerin gelecekteki davranışları hakkındaki stratejik belirsizlikleri ortadan kaldırmaya yönelik bir iletişimdir34. Oysa öngörülebilir ajan modelinde her teşebbüs, pazar verilerini analiz ederek rasyonel tepkiler veren algoritmasını tek taraflı olarak devreye sokar; algoritmalar arası koordinasyon, önceden kurulmuş bir iletişimin değil, pazarın kendisinde gerçekleşen karşılıklı gözlem ve reaksiyonların bir sonucudur.

Bu durum, hukuken meşru kabul edilen bilinçli paralellik ile yasaklanmış uyumlu eylem arasındaki çizgiyi belirsizleştirir. Mevcut hukuki çerçevenin bu noktada çizdiği sınır, bilinçli paralellik veya oligopolistik bağımlılık olarak adlandırılan ve teşebbüslerin rakiplerinin davranışlarına akıllıca adapte olmasını meşru gören alandır35. Algoritmaların yarattığı sorun, bu meşru adaptasyon ile yasaklanmış koordinasyon arasındaki ayrımı neredeyse imkânsız hale getirmesidir. Zira algoritmalar, geleneksel oligopol piyasalarında dahi kusurlu olan gözlem ve reaksiyon mekanizmalarını mükemmelleştirerek, her pazarı potansiyel bir örtülü iş birliği alanına dönüştürme riski taşır. Bu durum, anlaşma ile gizli danışıklılık arasındaki gri alanın genişlemesi sorununu doğurmaktadır36. Sonuç olarak, insan psikolojisi ve etkileşimi üzerine inşa edilmiş irade, niyet ve iletişim gibi kavramların, makinelerin otonom ve veri-odaklı mantığıyla işleyen kodlanmış uyum karşısında yetersiz kaldığı ve mevcut hukuki çerçevenin bu yeni meydan okumayı karşılamakta zorlandığı açıktır.

B. Sorumluluğun Atfedilmesi Problemi

Anlaşma ve uyumlu eylem kavramlarının otonom algoritmik davranışlar karşısında yetersiz kalması, doğrudan bir sorumluluğun atfedilmesi sorununu doğurur. Rekabet hukuku sorumluluğu, geleneksel olarak, hukuka aykırı eylemi gerçekleştiren veya bu eyleme iştirak eden teşebbüse yüklenir. Ancak, dijital göz senaryosunda olduğu gibi, danışıklı bir sonucun arkasında doğrudan bir insan iradesi bulunmadığında, sorumluluğun kime yükleneceği sorusu karmaşıklaşır: Sorumlu olan, algoritmayı kullanan teşebbüs mü, onu tasarlayan yazılımcı mı, yoksa bizatihi algoritmanın kendisi mi? Algoritmanın tüzel kişiliği olmadığından, hukuki bir fail olarak kabul edilmesi mümkün değildir37. Bu nedenle tartışma, teşebbüs ve yazılımcı üzerinde yoğunlaşmaktadır.

Teşebbüsün sorumluluğu konusunda doktrinde iki temel yaklaşım öne çıkmaktadır. İlk ve en katı görüş, teşebbüsün, ticari faaliyetlerinde kullandığı tüm araçlardan -bu araçların öngörülemeyen sonuçları da dâhil olmak üzere- objektif olarak sorumlu olduğu ilkesine dayanır. Bu yaklaşım, teşebbüsün, çalışanlarının yetkileri dışında gerçekleştirdiği rekabet ihlallerinden sorumlu tutulmasıyla paralellik arz eder; nasıl ki bir teşebbüs “çalışanının eylemlerinden sorumlu tutuluyorsa, fiyatlama robotlarının eylemlerinden de sorumlu tutulabilir”38. Nitekim Avrupa Komisyonu eski üyesi Margrethe Vestager’in de altını çizdiği gibi, “şirketler bilgisayar programlarının arkasına saklanarak danışıklılığın getirdiği sorumluluktan kaçamazlar”. Bu görüşe göre, algoritmanın uyarlanabilir veya makine öğrenmesi algoritması olması arasında bir fark gözetilmez; teşebbüs, piyasaya sürdüğü teknolojinin sonuçlarına katlanmak zorundadır39.

İkinci ve daha esnek görüş ise, sorumluluğu öngörülebilirlik kriterine bağlar. Bu yaklaşıma göre, teşebbüs, algoritmanın rekabet karşıtı bir sonuca yol açacağını makul ölçüde öngörebiliyorsa ve bu riski almayı kabul etmişse sorumlu tutulmalıdır. Ancak bu öngörülebilirliğin sınırlarını çizmek, özellikle kara kutu niteliğindeki algoritmalar için son derece zordur. Bu noktada Calzolari, geleneksel yaklaşımdan ayrılarak, teşebbüslerin danışıklılığa elverişli pazar koşullarını algoritmalar aracılığıyla bilinçli olarak yarattığını savunur. Bu argüman, teşebbüsün pasif bir gözlemci olmadığını, aksine sonucun ortaya çıkmasında aktif bir rol oynadığını ima ederek, öngörülebilirlik karinesini güçlendiren önemli bir bakış açısı sunar40.

Yazılımcının veya üçüncü taraf platformun sorumluluğu ise, genellikle Hub-and-Spoke senaryolarında, rekabet karşıtı bir plana bilerek ve isteyerek iştirak etmesi veya danışıklılığı kolaylaştırması halinde gündeme gelir. Bu durumda üçüncü taraf, sadece bir teknoloji sağlayıcısı olmaktan çıkıp, rekabeti kısıtlayıcı eylemin bir parçası veya merkezi haline gelir ve bu rolden dolayı sorumlu tutulabilir41.

C. İspat Güçlükleri

Sorumluluğun teorik olarak atfedilebileceği kabul edilse dahi, bunun bir soruşturma veya dava sürecinde ispatlanması ciddi güçlükler barındırmaktadır. Geleneksel rekabet hukuku soruşturmaları, e-postalar, toplantı tutanakları, tanık ifadeleri gibi “insan ürünü” delillere dayanır. Algoritmik iş birliğinde ise bu tür doğrudan delillerin yerini, anlaşılması ve yorumlanması son derece zor olan kodlar, veri setleri ve karmaşık istatistiksel modeller alır. Bu durum, rekabet otoritelerini, ispat hukukunun temel unsurları olan nedensellik, delil ve uzmanlık alanlarında üç temel meydan okumayla karşı karşıya bırakır.

İlk olarak, nedensellik bağının kurulması sorunu, algoritmik vakaların merkezinde yer alır. Bir pazardaki paralel fiyat artışlarının, rakip algoritmaların otonom koordinasyonundan mı, yoksa maliyet artışları veya talep şokları gibi meşru ekonomik faktörlerden mi kaynaklandığını ayırt etmek son derece zordur. Algoritmanın kara kutu yapısı, fiyat artışının arkasındaki spesifik nedeni belirlemeyi engellediğinden, rekabete aykırı davranış ile piyasadaki sonuç arasında sağlam bir nedensellik zinciri kurmak neredeyse imkânsız hale gelebilir. Bu epistemolojik kırılma, otoritelerin bilgi boşluğunu (knowledge gap) kapatmasını gerektirir42.

İkinci olarak, delil elde etme ve inceleme süreci, klasik yöntemlerin ötesinde bir yaklaşım gerektirir. Artık “dumanı tüten silah” (smoking gun), bir e-posta değil, algoritmanın kendisidir. Bu nedenle, rekabet otoritelerinin algoritmanın kaynak kodunu, kullandığı verileri, karar verme mantığını ve güncellemelerini incelemesi gerekir. Ancak bu, hem teşebbüslerin ticari sırlarını koruma talepleri hem de algoritmaların teknik karmaşıklığı nedeniyle pratikte oldukça zordur. Bu durum, üçüncü ve en önemli güçlük olan disiplinler arası uzmanlık ihtiyacını doğurur. Algoritmaların nasıl çalıştığını, hangi durumlarda danışıklılık eğilimi gösterdiğini ve pazar üzerindeki etkilerini analiz edebilmek için, rekabet otoritelerinin hukukçu ve iktisatçıların yanı sıra veri bilimcileri, bilgisayar mühendisleri ve yapay zekâ uzmanlarından oluşan ekiplere sahip olması zorunludur43.

Bu ispat güçlükleri karşısında, sürecin kendisine değil, pazarın gözlemlenebilir sonuçlarına odaklanan alternatif tespit yöntemleri önem kazanmaktadır. Bu yaklaşım, bir pazarın davranışları (örneğin talep artarken arzın kısılması veya maliyetler düşerken fiyatların yapışkan kalması gibi) rekabetçi bir mantıkla açıklanamıyorsa, bu durumun, algoritmanın iç işleyişi anlaşılamasa bile, bir danışıklılığın varlığına işaret eden güçlü bir karine olarak kullanılabileceğini savunur. Bu türden ekonomik anormallikler, adeta birer ekonomik parmak izi bırakarak, otoriteler için önemli bir başlangıç noktası sunabilir44.

VI. KARŞILAŞTIRMALI HUKUKTA YAKLAŞIMLAR VE YENİ TRENDLER

A. Avrupa Birliği: Ardıl Denetimin Sınırlarından Öncül Düzenlemeye Evrim

Avrupa Birliği, algoritmik iş birliğinin yarattığı zorluklar karşısında, mevcut rekabet hukuku araçlarını esneterek ve yeni düzenleyici yaklaşımlar geliştirerek ikili bir strateji izlemektedir. Geleneksel ardıl denetimin temelini, teşebbüsler arası anlaşma ve uyumlu eylemleri yasaklayan ABİDA’nın 101. maddesi oluşturmaktadır. Bu hükmün uygulanması, teşebbüsler arasında bir irade uyuşması veya en azından pazar davranışlarını koordine etmeye yönelik bir iletişimin varlığını gerektirdiğinden, tamamen otonom algoritmik danışıklılık karşısında kavramsal bir yetersizlik riski taşımaktadır45.

Ancak, ABAD, Eturas kararında bu kavramın sınırlarını dijital çağın gerçeklerine uyarlamaya yönelik önemli bir adım atmıştır. ABAD, ortak bir çevrim içi platformun getirdiği rekabeti kısıtlayıcı bir kuraldan haberdar olan ve buna açıkça karşı çıkmayan teşebbüslerin, bir uyumlu eyleme zımnen katılmış sayılacağına dair bir karine oluşturmuştur46. Bu karar, Hub-and-Spoke gibi dolaylı danışıklılık senaryolarında, platformların ve yazılım sağlayıcıların merkez rol oynadığı durumlarda ABİDA md. 101’in uygulanabilirliğini güçlendirmiştir. Bununla birlikte, bu içtihat dahi insan farkındalığı ve zımni onaya dayandığı için, tamamen otonom dijital göz senaryolarını kapsama konusunda yetersiz kalmaktadır47.

Mevcut ardıl araçların bu yapısal sınırlılıklarını ve dijital pazarların hızını dikkate alan AB, son yıllarda öncül düzenleme yaklaşımına doğru belirgin bir kayma göstermiştir. Bu yeni yaklaşımın en somut örneği, “eşik bekçisi” (gatekeeper) olarak tanımlanan büyük dijital platformlara yönelik bir dizi yükümlülük getiren Dijital Piyasalar Yasası’dır (“DMA” yani Digital Markets Act). DMA, belirli bir rekabet ihlalinin gerçekleşmesini bekleyip onu cezalandırmak yerine, pazarın yapısını ve işleyişini en başından adil ve rekabete açık tutmayı hedefler. Yasa, eşik bekçilerinin uyması gereken, kendini kayırmayı yasaklamak veya veri taşınabilirliğini zorunlu kılmak gibi açık ve net kurallar listesi sunar48.

DMA, doğrudan algoritmik örtülü iş birliğini hedef almasa da AB’nin rekabet politikasında önemli bir zihniyet değişimini temsil etmektedir. Bu yasanın hazırlık sürecinde, AB Komisyonu tarafından algoritmik danışıklılık gibi yapısal rekabet sorunlarını doğrudan hedef alacak bir “yeni rekabet aracı” önerilmiş, ancak bu araç daha sonra DMA’nın kapsamı içinde daha sınırlı bir role indirgenmiştir. Bu süreç, otoritelerin artık yalnızca geçmişe dönük cezalandırıcı bir rol oynamakla yetinmeyip, pazarın işleyişine proaktif ve düzenleyici bir şekilde müdahale etme iradesini ortaya koymaktadır49. Bu durum, gelecekte algoritmik danışıklılık gibi spesifik sorunlara yönelik benzer öncül düzenlemelerin de gündeme gelebileceğine işaret etmektedir.

B. Amerika Birleşik Devletleri: Sherman Act, DOJ/ FTC Rehberleri ve Dava Yoluyla İçtihat Geliştirme

Avrupa Birliği’nin düzenleyici ve önleyici yaklaşımlara yöneliminin aksine, Amerika Birleşik Devletleri’nin algoritmik iş birliğine karşı mücadelesi, mevcut antitröst yasalarının dava yoluyla yorumlanması ve uygulanması şeklindeki geleneksel ardıl modeline dayanmaktadır. ABD antitröst hukukunun temel taşı olan Sherman Yasası’nın 1. bölümü, ticareti kısıtlayan “anlaşma, birleşme veya komploları” yasaklar. Bu yasal çerçevenin merkezinde, AB hukukundaki irade uyuşmasına benzer şekilde, “ortak bir plana bilinçli şekilde bağlı olmak” (conscious commitment to a common scheme) anlamına gelen anlaşma unsuru yer alır50. Bu nedenle, ABD mahkemeleri, salt paralel davranışları yani bilinçli paralellikleri tek başına bir ihlal olarak kabul etmez; bir anlaşmanın varlığını ortaya koymak için, bu benzerliği açıklayan ve rasyonel, tek taraflı davranışların ötesine geçen ek faktörlerin varlığını ararlar51.

ABD’nin yaptırım organları olan Adalet Bakanlığı (“DOJ”) ve Federal Ticaret Komisyonu (“FTC”), algoritmaların yarattığı risklere karşı tetikte olduklarını defalarca belirtmişlerdir. Ancak bu yaklaşım, mevcut yasal çerçevenin dışına çıkmaktan ziyade, geleneksel ihlal unsurlarının dijital ortama uyarlanmasına odaklanmaktadır. Örneğin, US v. Topkins davasında DOJ, rakip satıcıların aralarında bir fiyat tespit anlaşması yaptığını ve bu anlaşmayı uygulamak için ortak bir fiyatlama algoritması kullandığını, yani algoritmanın bir ulak işlevi gördüğünü ispatlayarak mahkumiyet elde etmiştir52.

Benzer şekilde, modern algoritmik sinyalleşmenin öncülü sayılabilecek Airline Tariff Publishing davasında, havayolu şirketlerinin ortak bir dijital sistem üzerinden gelecekteki fiyat artışlarını birbirlerine duyurarak bir anlaşmaya vardıkları sonucuna ulaşılmıştır. Bu davalar, ABD yaklaşımının, teknolojinin karmaşıklığına rağmen, temelinde bir anlaşmanın varlığını, gerekirse dolaylı deliller ve “artı faktörler” (plus factors) aracılığıyla ispatlama stratejisine dayandığını göstermektedir53.

Bu reaktif ve dava odaklı model, her ne kadar somut ihlalleri cezalandırmada etkili olsa da pazarın yapısını proaktif olarak şekillendirme ve örtülü danışıklığın ortaya çıkmasını en başından engelleme konusunda sınırlı kalmaktadır. Nitekim DOJ ve FTC yetkilileri, mevcut yasalara göre, bir anlaşma unsuru içermeyen salt algoritmik örtülü iş birliğinin, pazarın rasyonel bir sonucu olarak görülebileceğini ve bu nedenle yasa dışı olmayabileceğini ifade etmişlerdir54. Bu durum, ABD hukukunun, insan iradesi ve iletişiminin tamamen denklemden çıktığı dijital göz gibi otonom senaryolar karşısında, AB’ye kıyasla daha belirgin bir hukuki boşlukla karşı karşıya olduğunu göstermektedir.

C. Diğer Öncü Ülkeler (Birleşik Krallık, Almanya): Proaktif Sektör Soruşturmaları ve Veri Odaklı Denetim

Avrupa Birliği’nin geniş kapsamlı öncül düzenleme eğilimi ile Amerika Birleşik Devletleri’nin dava odaklı ardıl modeli arasında, Birleşik Krallık ve Almanya gibi diğer öncü ülkeler, daha proaktif, araştırma temelli ve esnek bir orta yol benimsemektedir. Bu yaklaşımın temelinde, algoritmaların yarattığı rekabet sorunlarını derinlemesine anlamak ve spesifik pazar dinamiklerine uygun, hedefe yönelik müdahalelerde bulunmak yatar. Bu ülkelerin rekabet otoriteleri, algoritmaların danışıklılık riski üzerine kapsamlı çalışmalar yürüterek küresel tartışmalara yön vermektedir.

Bu modelin en gelişmiş örneği, Birleşik Krallık Rekabet ve Pazar Otoritesi’nin (“CMA”) sahip olduğu piyasa araştırma aracıdır. Bu araç, CMA’ya, belirli bir rekabet ihlalinin varlığını ispatlama zorunluluğu olmaksızın, rekabetin etkin bir şekilde işlemediği pazarları inceleme ve rekabet üzerindeki olumsuz etkiyi gidermek için davranışsal veya yapısal tedbirler uygulama yetkisi verir55. Bu proaktif yaklaşım, özellikle geleneksel anlaşma veya uyumlu eylem kalıplarına uymayan algoritmik örtülü iş birliği gibi yapısal sorunları ele almak için son derece uygundur. Zira bu araç, ispatı zor olan niyet veya iletişim unsurlarını baypas ederek doğrudan pazarın işleyişindeki anormalliklere odaklanma imkânı tanır. CMA, bu yetkisini, bünyesinde kurduğu veri bilimcileri ve teknoloji uzmanlarından oluşan Veri, Teknoloji ve Analitik (DaTA) biriminin sağladığı teknik kapasiteyle birleştirerek, veri odaklı bir denetim modeli oluşturmuştur56.

Benzer şekilde, Almanya Federal Kartel Ofisi (“BKA”), genellikle Fransa Rekabet Otoritesi (“ADLC”) ile iş birliği içinde, algoritmaların rekabet üzerindeki etkilerine dair derinlemesine teknik ve hukuki raporlar yayımlayarak küresel tartışmalara öncülük etmektedir. Bu çalışmalar, spesifik bir davayı çözmekten ziyade, politika oluşturma ve gelecekteki yaptırım faaliyetleri için bir bilgi temeli oluşturmayı amaçlar. Bu proaktif ve bilgi temelli yaklaşım, otoritelerin dijital pazarların karmaşıklığını anlamalarını, potansiyel riskleri erken aşamada tespit etmelerini ve aşırı müdahaleci olmadan, pazarın özel koşullarına uygun esnek çözümler geliştirmelerini sağlar. Bu model, algoritmik çağın getirdiği dinamik ve belirsiz sorunlar karşısında giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

D. Türk Rekabet Kurumu’nun Yaklaşımı: Mevcut Araçlar ve Gelecek Perspektifi

Kurum, dijital pazarların dinamiklerini ve algoritmaların yarattığı rekabet sorunlarını yakından takip etmekte ve bu alanda proaktif bir denetim yaklaşımı benimsemektedir. Kurum, E-Pazaryeri Platformları Sektör İncelemesi gibi çalışmalarla pazarın işleyişini anlamaya yönelik temel adımlar atmıştır57. Henüz doğrudan bir algoritmik örtülü iş birliği kararı bulunmasa da Kurum’un mevcut yasal araçları bu yeni sorunlara uyarlama potansiyeli ve iradesi, son dönem kararlarında belirgin bir şekilde ortaya çıkmaktadır.

Bu potansiyelin en önemli göstergesi, Türk rekabet hukukunda yer alan uyumlu eylem karinesidir. 4054 Sayılı Kanun’un 4. maddesinde düzenlenen bu karine, pazar davranışlarının rasyonel ekonomik gerekçelerle açıklanamadığı durumlarda ispat yükünü teşebbüslere devretmektedir. Bu araç, teorik olarak, kara kutu algoritmaların yarattığı ve teşebbüslerin otonom bir öğrenme süreci olarak savunduğu açıklanamayan paralel fiyat hareketleri karşısında Kurum’a önemli bir ispat kolaylığı sağlayabilir58. Kurum’un geçmişte iletişim delili olmaksızın, salt ekonomik delillere dayanarak bu karineyi işlettiği istisnai kararları, gelecekte benzer bir yaklaşımın algoritmik vakalar için de benimsenebileceğine işaret etmektedir.

Daha da önemlisi, Kurum, son dönemde e-pazaryeri platformlarının sunduğu otomatik fiyatlandırma mekanizmalarına yönelik re’sen soruşturmalar açarak konuya doğrudan müdahale etmiştir. Bu soruşturmalarda Kurum, platformların satıcılara sunduğu “Buybox Fiyatına Eşitle” gibi seçeneklerin, satıcılar arasında bir koordinasyon odağı yaratarak fiyat katılığına ve zımni bir danışıklılığa yol açabileceği endişesini taşımıştır. Bu mekanizmaların, platformun merkez (hub), satıcıların ise uydu (spoke) olduğu bir Topla-Dağıt yapısı oluşturma riski taşıdığı değerlendirilmiştir. Kurum’un, Hepsiburada ve Trendyol gibi büyük platformlarla yürüttüğü bu soruşturmaları, “Buybox Fiyatına Eşitle” seçeneğinin kaldırılması gibi davranışsal taahhütlerle sonlandırması59, ardıl bir ihlal tespiti ve ceza yerine, öncül niteliğinde proaktif bir piyasa düzenleme yaklaşımını benimsediğini göstermektedir. Bu, Birleşik Krallık’taki piyasa araştırma aracının felsefesine yakın, esnek ve çözüm odaklı bir stratejidir.

Ayrıca, Kurum’un Trendyol hakkında verdiği geçici tedbir kararı gibi kararlar, Kurum’un sadece çok taraflı danışıklılık riskleriyle değil, aynı zamanda bir platformun kendi ürünlerini kayırmak için algoritmasını manipüle etmesi gibi tek taraflı davranışlarla da ilgilendiğini ortaya koymaktadır60. Bu durum, Kurum’un algoritmaların teknik işleyişine müdahale etme ve dijital pazarların karmaşık dinamiklerini anlama konusunda artan bir kurumsal kapasite ve iradeye sahip olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, Türkiye’nin yaklaşımı, bir yandan uyumlu eylem karinesi gibi güçlü ardıl araçları elinde tutarken, diğer yandan taahhüt mekanizması aracılığıyla proaktif ve piyasa tasarımına yönelik müdahalelerde bulunan hibrit bir model olarak şekillenmektedir.

VII. ÇÖZÜM YOLLARI VE GELECEĞİN REKABET POLİTİKASI (DE LEGE FERENDA)

Algoritmik örtülü iş birliğinin yarattığı benzersiz zorluklar, rekabet politikasının geleneksel ardıl müdahale araçlarının ötesine geçerek, proaktif ve teknoloji odaklı öncül çözümleri de içeren bütüncül bir yaklaşım benimsemesini gerektirmektedir. Bu bölümde, hem mevcut hukuki çerçevenin adaptasyonuna yönelik öneriler hem de geleceğin rekabet politikasını şekillendirecek yeni düzenleyici mekanizmalar ele alınacaktır.

A. Ardıl Çözümler: Mevcut Kuralların Yorumla Genişletilmesi ve İspat Standartlarının Gözden Geçirilmesi

Algoritmik iş birliğiyle mücadelede ilk ve en doğal adım, mevcut rekabet hukuku kurallarının, özellikle de uyumlu eylem kavramının, dijital çağın gerçekliklerine uyacak şekilde esnek bir yoruma tabi tutulmasıdır. Bu yorumun temelinde, teşebbüslerin danışıklılığa elverişli bir pazar ortamını algoritmalar aracılığıyla aktif ve bilinçli olarak yaratmaları olgusu yatar61. Bu yaklaşım, teşebbüslerin eylemini basit bir akıllıca adaptasyondan öte, rakiplerin gelecekteki davranışları hakkındaki belirsizliği ortadan kaldırmaya yönelik dolaylı bir iletişim veya pratik bir iş birliği olarak değerlendirir. Bu yorum, algoritmaların birbirlerinin fiyatlarını sürekli gözlemlemesini ve buna anında tepki vermesini, teşebbüsler arasında zımni bir iletişim kanalı olarak kabul eder.

Bu tür bir yoruma zemin hazırlayan en somut hukuki araçlardan biri, Türk rekabet hukukunda 4054 sayılı Kanun’un 4. maddesinde yer alan uyumlu eylem karinesidir. Pazar davranışlarının başka bir rasyonel gerekçeyle açıklanamadığı durumlarda ispat yükünü teşebbüslere yükleyen bu karine, otoritelerin kara kutunun iç işleyişini tam olarak çözemediği durumlarda dahi müdahale etmesine imkân tanıyabilir62.

Mevcut kuralların yorumlanmasının yanı sıra, ispat standartlarının da kara kutu problemini aşacak şekilde gözden geçirilmesi gerekmektedir. Geleneksel niyet veya irade delillerinin yokluğunda, rekabet otoritelerinin ispat odağını, algoritmaların iç işleyişinden ziyade, pazarın gözlemlenebilir sonuçlarına kaydırması bir zorunluluktur. Bu sonuç odaklı yaklaşım63, teşebbüslerin “algoritmam otonom karar verdi” savunmasının arkasına sığınmasını zorlaştırır. Eğer bir algoritmanın ortaya çıkardığı sonuç, rasyonel bir rekabetçi gerekçeyle açıklanamıyorsa, bu durum, teşebbüsün algoritmayı devreye alırken bu tür bir sonucu en azından öngörmesi gerektiği ve bu riski üstlendiği yönünde çürütülebilir bir karine yaratmalıdır. Bu bağlamda, bir pazardaki fiyatlama davranışlarının (örneğin, maliyetler düşerken fiyatların sabit kalması veya senkronize bir şekilde artması) rekabetçi bir modelle açıklanamaması, bir danışıklılığın varlığına işaret eden güçlü bir artı faktör veya bir ekonomik parmak izi olarak kabul edilebilir64.

B. Öncül Çözümler: Algoritmik Şeffaflık ve Rekabete Uygun Tasarım

Ardıl müdahalelerin ispat güçlükleri ve dijital pazarların hızı göz önüne alındığında, rekabet politikasının odağını giderek daha fazla öncül ve önleyici çözümlere kaydırması kaçınılmazdır. Bu alandaki ilk ve en temel adım, Algoritmik Şeffaflık ve Açıklanabilir Yapay Zekâ (Explainable AI - XAI) yükümlülüklerinin getirilmesidir. Bu, kara kutu problemini doğrudan hedef alan bir yaklaşımdır. Teşebbüslere, kullandıkları algoritmaların temel karar alma parametrelerini, hangi verileri ne şekilde kullandıklarını ve potansiyel rekabet risklerini nasıl yönettiğini rekabet otoritelerine açıklayabilme yükümlülüğü getirilmelidir. Bu, otoritelerin, belirli bir rekabet ihlalini soruşturmak için değil, pazarın işleyişini anlamak ve potansiyel riskleri proaktif olarak tespit etmek amacıyla algoritma denetimi yapabilmesini sağlar. Ancak, algoritmik şeffaflığın iki ucu keskin bir kılıç olduğu da unutulmamalıdır; zira aşırı şeffaflık, rakiplerin birbirlerinin stratejilerini daha kolay çözmesini sağlayarak danışıklılığı kolaylaştırma riski de taşır. Bu nedenle, şeffaflık yükümlülükleri, ticari sırları koruyacak ve rekabeti artıracak şekilde dikkatle tasarlanmalıdır65.

Daha ileri ve dönüştürücü bir adım ise, sorumluluk paradigmasını temelden değiştiren rekabete uygun tasarım ilkesinin benimsenmesidir. Veri koruma hukukundaki “tasarım yoluyla gizlilik” (privacy by design) ilkesinden esinlenen bu yaklaşım66, teşebbüslere, algoritmalarını en başından rekabet hukuku kurallarına uyumlu olacak şekilde tasarlama ve bu uyumu sağlamak için makul tüm tedbirleri alma yönünde pozitif bir yükümlülük getirir. Bu ilke ile ispat yükü fiilen tersine çevrilir: Rekabet otoritesinin bir ihlali ispatlamasından ziyade, teşebbüsün, algoritmasının rekabet karşıtı bir sonuca yol açmasını engellemek için gerekli özeni gösterdiğini ispatlaması beklenir. Bu yaklaşım, teşebbüslerin “algoritmamın ne yapacağını bilmiyordum” savunmasını büyük ölçüde ortadan kaldırır ve onları, kullandıkları teknolojinin potansiyel dışsallıkları konusunda proaktif bir risk yönetimi yapmaya zorlar67.

Ancak, en iyi tasarlanmış algoritmaların dahi beklenmedik danışıklı sonuçlar üretebileceği gerçeği karşısında, rekabete uygun tasarım ilkesinin sonuçların gözlemlenebilirliği ile tamamlanması gerekmektedir. Bu tamamlayıcı ilkeye göre, bir teşebbüs, algoritmasının rekabet karşıtı bir sonuç (örneğin, piyasa genelinde maliyetlerle açıklanamayan bir kâr artışı) yarattığını fark ettiğinde veya fark etmesi gerektiğinde, bu durumdan faydalanmaya devam edemez; piyasadaki rekabetçi koşulları yeniden tesis etmek için müdahale etme yükümlülüğü altına girer68.

Son olarak, en proaktif çözüm önerilerinden biri, finansal piyasalardaki algoritmik ticarete yönelik MiFID II düzenlemesinde olduğu gibi, belirli risk kategorisindeki algoritmalar için zorunlu bir test ve onay mekanizması getirilmesidir. Bu modelde, yüksek riskli pazarlarda faaliyet gösteren teşebbüslerin, fiyatlama algoritmalarını gerçek piyasaya sürmeden önce, danışıklılığa yol açmadıklarını göstermek amacıyla bir “korumalı alan” (sandbox) ortamında test etmeleri ve bu testlerin sonuçlarını rekabet otoritesine sunmaları zorunlu kılınabilir69. Bu tür öncül mekanizmalar, rekabet politikasını, salt cezalandırıcı bir rolden, piyasaların adil ve rekabetçi işleyişini proaktif olarak şekillendiren düzenleyici bir role doğru evrilten önemli adımları temsil eder.

C. Kurumsal Çözümler: Rekabet Otoritelerinin Kapasitesinin Artırılması ve Yeni Yetkiler

Ardıl ve öncül çözümlerin etkin bir şekilde uygulanabilmesi, bu çözümleri hayata geçirecek kurumların, yani rekabet otoritelerinin, yapısal ve yetkisel olarak dijital çağın gereklerine uyum sağlamasına bağlıdır. Geleneksel olarak hukukçu ve iktisatçılardan müteşekkil rekabet otoritelerinin, algoritmaların karmaşık teknik yapısını ve veri odaklı dinamiklerini anlayıp denetleyebilmesi için kurumsal bir dönüşüm geçirmesi zorunludur.

Bu dönüşümün ilk ve en temel adımı, rekabet otoritelerinin teknolojik ve veri bilimi kapasitesinin güçlendirilmesidir. Bu, yalnızca mevcut personelin eğitimiyle değil, aynı zamanda veri bilimcileri, bilgisayar mühendisleri ve yapay zekâ uzmanlarının da kurum bünyesine dâhil edilmesiyle mümkündür. CMA’nın bünyesinde kurduğu “Veri, Teknoloji ve Analitik” (DaTA) birimi, bu yönde atılmış somut bir adımdır ve diğer otoriteler için de bir model teşkil etmektedir70. Bu tür disiplinlerarası ekipler, otoritelerin yalnızca şüpheli davranışları soruşturmasını değil, aynı zamanda Kore Rekabet Otoritesi’nin yaptığı gibi, rekabet ihlallerini proaktif olarak tespit etmek için yapay zekâ araçlarını bizzat kullanmasını, yani bir nevi hesaplamalı antitröst kapasitesi geliştirmesini de sağlayacaktır.

Kurumsal kapasitenin artırılması, otoritelerin yeni yetkilerle donatılmasını da gerektirir. Bu bağlamda en kritik yetki, algoritmik denetim (algorithmic auditing) yetkisidir. Bu yetki, rekabet otoritelerine, bir ihlal şüphesi olmasa dahi, belirli pazarlarda kullanılan algoritmaların işleyişini, kullandığı verileri ve karar alma parametrelerini inceleme imkânı tanır. Bu, kara kutu problemini aşmak ve “rekabete uygun tasarım” ilkesinin uygulanıp uygulanmadığını denetlemek için vazgeçilmez bir araçtır. Bu denetim yetkisi, teşebbüslere, algoritmalarının nasıl çalıştığını açıklama ve şeffaflık sağlama yükümlülüğü getiren düzenlemelerle desteklenmelidir. Birleşik Krallık’ta piyasa araştırma aracı kapsamında, CMA’nın teşebbüslerden algoritmanın tasarımına ve işleyişine ilişkin detaylı bilgi talep etme ve testler yapma yetkisi bulunmaktadır71. Benzer bir yetkinin diğer rekabet otoritelerine de tanınması, onları reaktif bir soruşturmacı rolünden, dijital pazarların sağlığını proaktif olarak gözeten bir denetleyici rolüne taşıyacaktır.

Son olarak, dijital pazarların küresel doğası, uluslararası iş birliğini kaçınılmaz kılmaktadır. Hiçbir rekabet otoritesi, küresel teknoloji devlerinin karmaşık algoritmalarını tek başına denetleyemez. Bu nedenle, otoriteler arasında veri, kod ve metodoloji paylaşımını kolaylaştıran, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (“OECD”), Uluslararası Rekabet Ağı (“ICN”) ve Avrupa Rekabet Ağı (“ECN”) gibi platformlar üzerinden yürütülen iş birliği mekanizmalarının güçlendirilmesi, geleceğin rekabet politikasının etkinliği için hayati önem taşımaktadır72.

D. Türkiye İçin Özgün Politika ve Mevzuat Önerileri

Yukarıda tartışılan küresel trendler ve çözüm önerileri ışığında, Türkiye’nin algoritmik iş birliğiyle mücadelesi için özgün bir politika ve mevzuat çerçevesi geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çerçevenin, ani ve radikal mevzuat değişikliklerinden ziyade, mevcut yapının güçlendirilmesi ve kademeli bir adaptasyon sürecine odaklanması daha isabetli olacaktır. Nitekim mevcut haliyle 4054 sayılı Kanun’un, özellikle uyumlu eylem karinesi gibi araçlarla, algoritmik iş birliği senaryolarının birçoğunu kapsama potansiyeline sahip olduğu, bu nedenle acil bir kanun değişikliğine ihtiyaç bulunmadığı savunulabilir.

Bu doğrultuda, ilk ve en önemli adımın, Rekabet Kurumu’nun algoritmik iş birliğine ilişkin bir kılavuz yayımlaması olabileceği değerlendirilmektedir. Bu kılavuz, anlaşma ve uyumlu eylem kavramlarının algoritmik senaryolarda nasıl yorumlanacağını, hangi tür algoritmik davranışların artı faktör olarak değerlendirilebileceğini ve rekabete uygun tasarım ilkesi çerçevesinde teşebbüslerden beklenen asgari özen standartlarını netleştirerek, piyasa oyuncuları için hukuki belirlilik sağlamalıdır73.

İkinci olarak, Kurum’un kurumsal kapasitesini veri bilimi ve teknoloji alanında güçlendirmesi ve bu alanda uzmanlaşmış bir birim oluşturması kritik önemdedir. CMA’nın bünyesinde kurduğu “Veri, Teknoloji ve Analitik” birimi, bu yönde atılmış somut bir adımdır ve diğer otoriteler için de bir model teşkil etmektedir. Bu tür disiplinlerarası ekipler, otoritelerin yalnızca şüpheli davranışları soruşturmasını değil, aynı zamanda rekabet ihlallerini proaktif olarak tespit etmek için yapay zekâ araçlarını bizzat kullanmasını da sağlayacaktır.

Üçüncü olarak, Kurum’un sektör araştırması yetkisini proaktif bir şekilde kullanması teşvik edilmelidir. Algoritmaların yoğun olarak kullanıldığı e-ticaret, online seyahat acenteleri ve dijital reklamcılık gibi pazarlarda yapılacak sektör araştırmaları, pazar dinamiklerinin anlaşılmasına ve potansiyel rekabet risklerinin erken tespiti için bir radar işlevi görecektir74.

Son olarak, pişmanlık ve taahhüt mekanizmalarının etkin kullanımı teşvik edilmelidir. Algoritmik ihlallerin tespitindeki ispat güçlükleri göz önüne alındığında, pişmanlık programları içeriden bilgi edinmek için hayati bir araçtır. Taahhüt mekanizması ise, uzun ve karmaşık soruşturma süreçlerine girmeden, pazarın rekabetçi yapısını hızla düzeltecek davranışsal (örneğin algoritmanın yeniden programlanması) veya yapısal çözümlerin uygulanmasına olanak tanıyarak, dinamik dijital pazarlar için etkin bir müdahale aracı olabilir. Nitekim Kurum’un, büyük e-pazaryeri platformlarının otomatik fiyatlandırma mekanizmalarının yarattığı koordinasyon risklerine karşı başlattığı soruşturmaları, “Buybox Fiyatına Eşitle” gibi danışıklılığa en elverişli algoritmik kuralların kaldırılmasını içeren taahhütlerle sonlandırması, bu aracın proaktif bir piyasa düzenleme aracı olarak ne kadar etkin kullanılabileceğinin güncel ve somut bir örneğidir75.

VIII. SONUÇ

Yapay zekâ ve fiyatlandırma algoritmalarının yükselişi, rekabet hukukunu, temelini oluşturan irade uyuşması ve iletişim gibi insan merkezli kavramların yetersiz kaldığı, otonom bir kodlanmış uyum olgusuyla karşı karşıya bırakmaktadır. Geleneksel oligopolistik bağımlılıktan niteliksel olarak ayrışan bu yeni danışıklılık biçimi, özellikle kara kutu niteliğindeki algoritmaların şeffaf olmayan karar alma süreçleri nedeniyle, sorumluluğun atfedilmesi ve ispat hukuku alanlarında mevcut yasal çerçevelerin sınırlarını zorlayan derin bir hukuki boşluk yaratmaktadır.

Bu meydan okuma karşısında, salt ardıl denetim mekanizmalarının tek başına yetersiz kalacağı açıktır. Etkin bir rekabet politikası, mevcut kuralların esnek yorumlanması gibi geleneksel araçları, rekabete uygun tasarım ve proaktif piyasa araştırma mekanizmaları gibi öncül düzenleyici çözümlerle birleştiren hibrit bir yaklaşımı zorunlu kılmaktadır. Türk rekabet hukukunda yer alan uyumlu eylem karinesi, bu hibrit yaklaşımın ardıl ayağını güçlendirme potansiyeli taşırken, Kurum’un son dönemde özellikle dijital pazarlarda taahhüt mekanizmasını, soruşturma tamamlanmadan ve ihlal tespiti yapılmadan, pazarın rekabetçi işleyişini hızla düzeltmeye ve potansiyel rekabet risklerini bertaraf etmeye yönelik olarak proaktif bir şekilde kullanması, bu aracın ardıl niteliğinin ötesine geçerek, öncül nitelikli bir müdahale boyutu kazandığına işaret etmektedir. Böylelikle, Kurum’un taahhüt mekanizmasını sadece geçmiş ihlallere tepki veren bir çözüm değil, dijital çağın dinamiklerine uygun olarak piyasaların gelecekteki rekabetçi yapısını şekillendiren, esnek ve çözüm odaklı bir düzenleme aracı olarak benimsediği görülmektedir.

Nihayetinde, rekabet hukukunun dijital çağda etkinliğini ve meşruiyetini koruyabilmesi, reaktif bir cezalandırma modelinden, teknolojik kapasitesi güçlendirilmiş, piyasaların adil işleyişini proaktif olarak şekillendiren bir denetim anlayışına evrilmesine bağlıdır.