Yapay zeka destekli fiyatlandırma sistemleri, şirketlerin fiyat belirleme süreçlerini giderek daha fazla otomatikleştirmektedir. Perakendeden e-ticarete, havayollarından otellere, araç kiralamadan dijital platformlara kadar birçok sektörde kullanılan bu sistemler; talep seviyesi, stok miktarı, maliyetler, rakip fiyatları, müşteri davranışları, kapasite kullanımı, satış geçmişi ve zaman gibi çok sayıda değişkeni analiz ederek fiyatların kısa süreler içinde güncellenmesini mümkün kılmaktadır. Geleneksel fiyatlandırmada günler veya haftalar sürebilecek kararlar, gelişmiş algoritmalar sayesinde saniyeler içinde alınabilmektedir.

Bu teknolojilerin kullanılması tek başına rekabet hukukuna aykırı değildir. Aksine algoritmik fiyatlandırma, şirketlerin maliyet değişikliklerine daha hızlı tepki vermesini, stoklarını daha etkin yönetmesini, talep dalgalanmalarını öngörmesini ve fiyatlandırma süreçlerindeki operasyonel maliyetleri azaltmasını sağlayabilir. Rekabet hukuku bakımından sorun, fiyatın bir algoritma tarafından belirlenmesinden değil; algoritmanın rakipler arasındaki bağımsız fiyatlandırma davranışını ortadan kaldıran, ticari açıdan hassas bilgilerin paylaşılmasını sağlayan veya piyasadaki fiyatların koordinasyonunu kolaylaştıran bir mekanizmaya dönüşmesinden kaynaklanmaktadır. Türkiye’deki güncel Rekabet Kurulu kararları da bu ayrımı açık biçimde ortaya koymaktadır. Özellikle Trendyol, Hepsiburada ve Amazon’un otomatik fiyatlandırma mekanizmalarına yönelik incelemeler, algoritmik fiyatlandırmanın artık teorik bir rekabet hukuku tartışması olmaktan çıktığını göstermektedir. Rekabet Kurumunun 7 Nisan 2026 tarihinde yapay zeka ekosistemine yönelik kapsamlı sektör incelemesi başlatmış olması da yapay zeka ile rekabet hukuku arasındaki ilişkinin önümüzdeki dönemde daha yoğun biçimde ele alınacağına işaret etmektedir.

Algoritmik Fiyatlandırmanın Rekabet Hukukundaki Konumu

4054 sayılı Rekabetin Korunması Hakkında Kanun’un 4. maddesi, teşebbüsler arasındaki rekabeti engelleme, bozma veya kısıtlama amacı taşıyan ya da bu etkiyi doğuran veya doğurabilecek anlaşmaları, uyumlu eylemleri ve teşebbüs birliği kararlarını yasaklamaktadır. Maddede özellikle mal veya hizmetlerin alım ya da satım fiyatlarının, fiyatı oluşturan maliyet ve kar gibi unsurların veya diğer ticari şartların belirlenmesi rekabeti sınırlayıcı davranışlar arasında sayılmaktadır.Bu nedenle rakip şirketlerin yöneticilerinin bir araya gelerek gelecek ay uygulanacak fiyatları birlikte belirlemesi ile aynı sonucu dijital bir sistem aracılığıyla elde etmeye çalışması arasında rekabet hukukunun temel mantığı bakımından esaslı bir fark bulunmamaktadır. Teknolojinin kullanılması, hukuka aykırı bir fiyat koordinasyonunu hukuka uygun hale getirmez.Avrupa Komisyonunun 2023 tarihli Yatay İşbirliği Anlaşmalarına İlişkin Kılavuzu da bu yaklaşımı açık biçimde ortaya koymaktadır. Kılavuzda, algoritmaların rakipler arasındaki koordinasyonu kolaylaştırabileceği, rekabet bakımından önemli parametreler üzerinde anlaşmayı uygulamak veya izlemek amacıyla kullanılabileceği ve hukuka aykırı fiyatlandırma davranışının algoritmayla gerçekleştirilmesinin şirketin sorumluluğunu ortadan kaldırmayacağı belirtilmektedir. Komisyona göre algoritma, şirketin kontrol alanında bulunan bir araçtır; fiyatın yazılım tarafından hesaplanması teşebbüsün rekabet hukuku sorumluluğunu algoritmaya devretmesine imkan vermez.Buradaki temel ilke şirketlerin fiyatlarını bağımsız olarak belirlemesidir. Rekabetçi bir piyasada her işletme rakiplerinin davranışlarını gözlemleyebilir, kamuya açık fiyatları takip edebilir ve kendi ticari stratejisini buna göre değiştirebilir. Ancak rakiplerin gelecekteki fiyatlarına, indirim stratejilerine, satış miktarlarına veya diğer ticari açıdan hassas bilgilerine erişilmesi ve bu bilgilerin ortak bir fiyatlandırma sistemi içinde kullanılması farklı bir hukuki değerlendirme gerektirir.

Bağımsız Fiyat Belirleme İlkesinin Algoritmalarla Zayıflaması

Rekabet hukukunun temel varsayımlarından biri, rakip teşebbüslerin piyasadaki belirsizlik altında birbirlerinden bağımsız karar almalarıdır. Bir şirket rakibinin yarın fiyat artırıp artırmayacağını kesin olarak bilmiyorsa kendi fiyatını belirlerken ticari risk üstlenir. Bu belirsizlik, rekabetin doğal unsurlarından biridir.Yapay zeka destekli fiyatlandırma sistemleri ise piyasa şeffaflığını olağanüstü derecede artırabilir. Bir algoritma yüzlerce rakibin fiyatını sürekli takip edebilir, fiyat değişikliklerini saniyeler içinde tespit edebilir ve şirketin fiyatını otomatik olarak buna göre değiştirebilir. Bu özellik tek başına hukuka aykırı değildir. Kamuya açık fiyat bilgilerinin izlenerek işletmenin kendi fiyat politikasında kullanılması normal rekabet davranışının parçası olabilir.Risk, algoritmanın yalnızca piyasayı gözlemlemekten çıkarak rakiplerin fiyatlama davranışlarının birbirine bağlanmasına hizmet etmesiyle ortaya çıkar. Örneğin birçok rakibin kullandığı sistemin “piyasadaki en yüksek fiyatı takip et”, “lider şirketin fiyatının altına düşme” veya “rakibin fiyat artışına otomatik olarak aynı yönde cevap ver” biçimindeki kurallar etrafında çalışması, piyasanın yapısına ve taraflar arasındaki ilişkiye bağlı olarak rekabetçi belirsizliği önemli ölçüde azaltabilir.Daha ileri senaryolarda sistem, rakiplerden aldığı ticari verileri analiz ederek ortak bir fiyat önerisi oluşturabilir. Böyle bir durumda artık yalnızca rakip fiyatlarının gözlemlenmesinden değil, rakip işletmelerden elde edilen stratejik bilgilerin ortak bir karar mekanizmasına beslenmesinden söz edilir. Avrupa Komisyonu, özellikle ticari açıdan hassas rakip verilerini kullanan ortak optimizasyon algoritmalarının yatay koordinasyon riski yaratabileceğini açıkça belirtmektedir.

Algoritmik fiyatlandırmanın rekabet hukuku açısından en kritik alanlarından biri, aynı sektörde faaliyet gösteren rakip şirketlerin aynı üçüncü taraf fiyatlandırma sağlayıcısını kullanmasıdır. Bu yapı rekabet hukukunda “hub-and-spoke” olarak adlandırılan koordinasyon modeline benzeyebilir. Modelin merkezinde bir platform, yazılım şirketi veya hizmet sağlayıcı bulunurken çevresinde birbirleriyle rakip konumdaki işletmeler yer alır. Rakipler doğrudan birbirleriyle iletişim kurmasa bile merkezdeki sağlayıcı aracılığıyla bilgi akışı veya davranış koordinasyonu gerçekleşebilir. Örneğin aynı şehirde faaliyet gösteren çok sayıda otelin aynı yapay zeka destekli gelir yönetimi yazılımını kullandığı düşünülebilir. Oteller doluluk oranları, gelecekteki rezervasyonlar, uygulanacak indirimler veya fiyat stratejileri gibi kamuya açık olmayan bilgileri sisteme aktarırsa ve sistem bu bilgileri diğer otellere verdiği fiyat önerilerinde kullanırsa, rekabet hukuku açısından ciddi bir inceleme alanı ortaya çıkabilir. Avrupa Komisyonunun yatay işbirliği kılavuzu da ticari açıdan hassas bilgilerin bir hizmet sağlayıcısı, platform, optimizasyon aracı veya ortak algoritma üzerinden dolaylı olarak paylaşılabileceğini kabul etmektedir. Komisyon ayrıca çevrim içi bir platformun belirli fiyat veya marj seviyelerini güvence altına almak amacıyla kullanıcılar arasındaki bilgi alışverişini kolaylaştırmasının hub-and-spoke yapısına dönüşebileceğini belirtmektedir.

Türkiye’de Otomatik Fiyatlandırmaya İlişkin Rekabet Kurulu Yaklaşımı

Türkiye bakımından algoritmik fiyatlandırma tartışmasının en somut örneklerinden biri, Rekabet Kurulunun e-pazaryerlerinde kullanılan otomatik fiyatlandırma mekanizmalarına yönelik incelemeleridir.Rekabet Kurulu, 2023 yılında Trendyol, Hepsiburada ve Amazon tarafından sunulan otomatik fiyatlandırma mekanizmalarının 4054 sayılı Kanun’un 4. maddesi kapsamında rekabet sorunlarına yol açıp açmadığını incelemeye başlamıştır. Trendyol ve Hepsiburada bakımından soruşturmalar, şirketlerin sundukları taahhütlerin Kurul tarafından kabul edilmesiyle 3 Ekim 2024 tarihinde sona ermiştir. Bu kararlar ihlal tespiti anlamına gelmemektedir; ancak Kurulun otomatik fiyatlandırma sistemlerinin tasarımında hangi unsurları rekabet açısından riskli gördüğünü göstermesi bakımından önemlidir.Trendyol’un sisteminde satıcıların “Buybox Fiyatına Eşitle”, “Buybox Fiyatının Altında Kal” ve “Buybox Fiyatının Üstünde Kal” benzeri otomatik fiyatlama seçenekleri bulunuyordu. Kurulun rekabetçi endişeleri özellikle çok sayıda satıcının aynı referans fiyata yönelmesi sonucunda farklı fiyat belirleme eğiliminin azalması ve piyasada fiyat katılığının ortaya çıkabilmesi üzerinde yoğunlaştı. Kabul edilen taahhütlerle “Buybox Fiyatına Eşitle” seçeneğinin kaldırılması, otomatik fiyatlandırma kullanımının zorunlu tutulmaması, sistem kullanımının buybox algoritmasında avantaj sağlamaması ve diğer satıcıların sisteme ilişkin verilerinin paylaşılmaması öngörüldü.Hepsiburada bakımından da benzer şekilde “Buybox Fiyatına Eşitle” seçeneğinin sistemden çıkarılması, fiyatlandırma sisteminin kullanımının zorunlu tutulmaması, kullanımın buybox kriterlerinde dikkate alınmaması ve diğer satıcıların otomatik fiyatlandırma kullanımına ilişkin verilerinin paylaşılmaması gibi taahhütler kabul edildi.Bu kararların şirketlere verdiği önemli mesaj, fiyatlandırma sistemlerinin kullanıcı davranışlarını aynı referans fiyat çevresinde toplamasının dahi rekabet hukuku açısından dikkatle değerlendirilmesi gerektiğidir.

Amazon Kararının Algoritmik Fiyatlandırmaya Getirdiği Sınır

Rekabet Kurulunun Amazon hakkında verdiği 18 Nisan 2025 tarihli ve 25-15/348-164 sayılı karar ise konunun diğer tarafını göstermektedir. Soruşturma heyeti, Amazon’un otomatik fiyatlandırma mekanizmasının 4054 sayılı Kanun’un 4. maddesini ihlal ettiği ve idari para cezası uygulanması gerektiği yönünde görüş bildirmiştir. Kurulun nihai değerlendirmesinde ise ihlal tespit edilmemiştir. Amazon ayrıca söz konusu otomatik fiyatlandırma mekanizmasını 11 Nisan 2025 itibarıyla Türkiye’de kullanıma kapatacağını bildirmiştir. Karar algoritmik fiyatlandırma bakımından önemli bir ayrım ortaya koymaktadır: Bir fiyatlandırma algoritmasının varlığı tek başına rekabeti kısıtlayıcı anlaşmanın kanıtı değildir. Rekabet hukuku açısından sistemin teknik işleyişi, kullanıcıların sisteme katılım biçimi, algoritmanın hangi verileri kullandığı, rakipler arasında geleceğe yönelik stratejik bilgi aktarılıp aktarılmadığı ve ortaya çıkan fiyat hareketlerinin koordinasyona işaret edip etmediği somut olarak değerlendirilmelidir.

RealPage Dosyası ve Ortak Algoritmanın Rekabet Riski

Algoritmik fiyatlandırma alanında uluslararası ölçekte en dikkat çekici dosyalardan biri ABD’deki RealPage sürecidir. ABD Adalet Bakanlığı, 2024 yılında RealPage ve bazı büyük gayrimenkul yöneticilerine karşı kira piyasalarındaki algoritmik koordinasyon ve ticari açıdan hassas bilgi paylaşımına ilişkin dava açmıştır. Bakanlığın iddiasına göre RealPage’in gelir yönetimi yazılımı, rakip konumdaki ev sahipleri ve gayrimenkul yöneticilerinden gelen kamuya açık olmayan verileri fiyat önerileri üretmekte kullanıyordu.

Kasım 2025’te ABD Adalet Bakanlığı ile RealPage arasında önerilen çözüm kapsamında şirketin rakiplerin kamuya açık olmayan ticari açıdan hassas bilgilerini çalışan fiyatlandırma sistemlerinde kullanmasının sınırlandırılması, fiyat düşüşlerini sınırlayan veya rakiplerin fiyatlarını birbirine yaklaştıran bazı özelliklerin kaldırılması ve model eğitiminde kullanılabilecek veriler bakımından çeşitli kısıtlamalar getirilmesi öngörüldü. Süreç, 2026 yılında bazı büyük gayrimenkul işletmecileri bakımından da mahkeme kararları ve uzlaşmalarla ilerlemeye devam etti. RealPage dosyasının önemi, algoritmanın sadece teknik bir fiyat hesaplama aracı olarak görülmemesi gerektiğini göstermesidir. Rekabet otoritelerinin esas olarak ilgilendiği konu, sistemin hangi verilerle beslendiği ve bu verilerin rakipler arasındaki ekonomik belirsizliği azaltıp azaltmadığıdır.

Şirketlerin rakip fiyatlarını takip etmesi piyasa ekonomisinin doğal bir unsurudur. Bir perakendecinin rakiplerinin internet sitelerindeki kamuya açık fiyatları tarayarak kendi fiyatını değiştirmesi, tek başına rekabet ihlali anlamına gelmez. Avrupa Komisyonu da kamuya açık verilerin algoritmik yazılımın girdisi olarak kullanılmasını, tek başına rakiplerin ticari açıdan hassas bilgilerinin ortak sisteme aktarılmasından farklı değerlendirmektedir. Ancak fiyat izleme sistemi önceden var olan bir kartelin uygulanmasını kolaylaştırıyorsa durum değişir. Rakipler örneğin fiyatları belirli bir seviyede tutma konusunda anlaşmış ve algoritmaları bu anlaşmadan sapan şirketleri saniyeler içinde tespit etmek amacıyla kullanıyorsa teknoloji kartelin gözetim mekanizmasına dönüşmüş olur. Algoritmaların geleneksel kartellerden farklılaştırdığı nokta özellikle hızdır. Manuel olarak haftalar sürebilecek fiyat izleme ve tepki verme süreçleri gerçek zamanlı hale gelebilir. Bu durum anlaşmadan sapmanın tespit edilmesini ve rakibin fiyat indirimine hızla karşılık verilmesini kolaylaştırarak koordinasyonun sürdürülebilirliğini artırabilir. Avrupa Komisyonu da algoritmaların fiyat sapmalarını gerçek zamanlı tespit ederek mevcut rekabet karşıtı koordinasyonun izlenmesini kolaylaştırabileceğine dikkat çekmektedir.

Öz Öğrenimli Sistemlerde Yeni Rekabet Sorunları

Yapay zeka destekli fiyatlandırmanın daha karmaşık hukuki boyutu, şirket yöneticilerinin sisteme açıkça “rakiplerle aynı fiyatı belirle” talimatı vermediği ancak makine öğrenmesi sistemlerinin tekrarlanan piyasa etkileşimlerinden belirli fiyatlama stratejileri geliştirdiği senaryolarda ortaya çıkmaktadır. Bu alanda hukuki sınırlar klasik fiyat kartellerine kıyasla daha az belirgindir. Mevcut rekabet hukuku, temel olarak teşebbüsler arasındaki anlaşma, irade uyuşması veya uyumlu eylem kavramları üzerine kuruludur. Bu nedenle tamamen bağımsız olarak geliştirilen iki algoritmanın insan müdahalesi olmaksızın benzer fiyatlandırma sonuçlarına ulaşması, tek başına otomatik olarak kartel anlamına gelmez. Salt paralel fiyat hareketleri ile rekabeti sınırlayıcı koordinasyon arasında hukuken önemli bir fark bulunmaktadır. Buna karşılık şirketlerin bir algoritmayı bilerek koordinasyon sağlayacak biçimde tasarlaması, ortak bir sağlayıcı üzerinden hassas verileri paylaşması veya sistemin ortaya çıkardığı rekabet karşıtı sonucu fark ettiği halde bu sistemi koordinasyon amacıyla sürdürmesi farklı şekilde değerlendirilebilir. Avrupa Birliği Adalet Divanının Eturas kararında ortak bir çevrim içi rezervasyon sisteminin indirim oranlarını teknik olarak sınırlaması bağlamında uyumlu eylem ve tarafların bilgisi tartışılmış; ortak dijital altyapının rekabet hukuku bakımından tarafların davranışlarını birbirine bağlayabilecek bir araç olabileceği kabul edilmiştir.

Yapay zeka destekli fiyatlandırmada sık karıştırılan iki farklı konu bulunmaktadır. Bunlardan biri rakip şirketlerin fiyatlarının koordinasyonu, diğeri ise aynı şirketin farklı müşterilere farklı fiyatlar uygulamasıdır. Bir şirketin müşterinin konumu, geçmiş satın almaları, cihaz bilgileri, davranışları veya satın alma olasılığı gibi verilerden yararlanarak kişiye özel fiyat üretmesi doğrudan rakipler arası kartel anlamına gelmez. Bununla birlikte bu uygulamalar tüketicinin korunması, kişisel verilerin işlenmesi, ayrımcılık ve bazı durumlarda hakim durumun kötüye kullanılması gibi farklı hukuki sorunlara yol açabilir.

ABD Federal Ticaret Komisyonunun 2025 yılında yayımladığı gözetim temelli fiyatlandırma çalışmasının ilk bulguları, fiyatlandırma aracı sağlayıcılarının konum, tarama geçmişi, alışveriş davranışları ve diğer ayrıntılı tüketici verilerini kullanarak kişiye veya müşteri segmentine göre farklı fiyat ve promosyonlar üretebildiğini ortaya koymuştur.

Şirketler İçin Algoritmik Fiyatlandırma Uyum Programı

Şirketlerin ilk olarak kullandıkları bütün otomatik ve yapay zeka destekli fiyatlandırma araçlarını envantere alması gerekir. Bu kapsamda yalnızca şirket içinde geliştirilen sistemler değil, SaaS hizmetleri, e-ticaret platformlarının otomatik fiyatlama araçları, gelir yönetimi yazılımları ve üçüncü taraf fiyat optimizasyon sistemleri de değerlendirmeye alınmalıdır.İkinci aşamada algoritmanın kullandığı veri kaynakları belirlenmelidir. Şirketin kendi maliyet, stok ve satış verilerinin kullanılması ile rakiplerin kamuya açık olmayan fiyat, stok, kapasite veya gelecekteki ticari stratejilerinin kullanılması aynı risk düzeyinde değildir.Üçüncü olarak algoritmanın karar kuralları incelenmelidir. “Rakibin fiyatına eşitle”, “belirli bir rakibin altına düşme”, “piyasadaki fiyat düşüşünü takip etme” veya ortak referans fiyat oluşturma gibi kurallar özellikle dikkatle değerlendirilmelidir. Sistemin bir üçüncü taraf tarafından sağlanması halinde aynı sistemin rakipler tarafından kullanılıp kullanılmadığı ve sağlayıcının müşteriler arasındaki verileri nasıl ayırdığı araştırılmalıdır.Dördüncü olarak çalışanların sisteme müdahale yetkileri ve fiyatlama kararlarının denetim süreci oluşturulmalıdır. Rekabet hukuku bakımından yüksek risk taşıyan parametre değişikliklerinin kayıt altına alınması, algoritmanın verdiği önerilerin düzenli olarak incelenmesi ve olağan dışı fiyat paralelliklerinin denetlenmesi önemlidir.Beşinci olarak algoritmik fiyatlandırma hizmeti alınan tedarikçilerle yapılan sözleşmelere veri kullanımına ilişkin açık hükümler eklenmelidir. Sağlayıcının şirket verilerini başka müşterilerin fiyatlarının belirlenmesinde kullanıp kullanamayacağı, rakiplerden gelen verilerin şirkete ait fiyat önerilerine dahil edilip edilmeyeceği ve veri setlerinin nasıl ayrıştırıldığı sözleşmesel olarak belirlenmelidir..

İhlalin Şirketler Açısından Finansal ve Yönetsel Sonuçları

Algoritmik fiyatlandırmanın rekabeti sınırlayıcı anlaşma veya uyumlu eylemin parçası haline gelmesi ciddi yaptırım riskleri doğurabilir. 4054 sayılı Kanun’un 16. maddesi uyarınca Kanun’un 4., 6. ve 7. maddelerinde yasaklanan davranışlarda bulunan teşebbüslere yıllık gayrisafi gelirlerinin yüzde 10’una kadar idari para cezası verilebilmektedir. İhlalde belirleyici etkisi tespit edilen yönetici veya çalışanlara da teşebbüse verilen cezanın yüzde 5’ine kadar kişisel idari para cezası uygulanabilmektedir.

Nitekim Rekabet Kurumunun dijital piyasalar ve yapay zeka alanındaki son çalışmaları, algoritmaların ve veri temelli iş modellerinin daha yoğun denetleneceğini göstermektedir. Kurum 2026 yılında hem yapay zeka ekosistemine yönelik sektör incelemesi hem de dijital çağda rekabet politikalarının yeniden ele alınmasına yönelik kapsamlı bir çalışma başlatmıştır. Yapay zeka destekli fiyatlandırmanın gelecekte rekabet hukukunun en önemli tartışma alanlarından biri haline gelmesi bu nedenle şaşırtıcı olmayacaktır. Şirketler açısından temel ilke teknoloji kullanımından vazgeçmek değil, fiyatlandırma teknolojisini “rekabet uyumu tasarımdan itibaren” yaklaşımıyla geliştirmektir. Algoritmalar talep tahmini yapabilir, stokları optimize edebilir, maliyet değişikliklerine cevap verebilir ve şirketlerin daha verimli çalışmasını sağlayabilir. Ancak rakipler arasındaki bağımsız karar alma sürecini ortadan kaldıran bir sisteme dönüştüğünde aynı teknoloji ciddi bir rekabet hukuku riskinin kaynağı olabilir. Özellikle yapay zeka ve dijital piyasalara ilişkin kararların hızla gelişmesi, hukuk profesyonellerinin güncel Rekabet Kurulu kararlarını, mevzuatı ve uluslararası yaklaşımları birlikte değerlendirmesini gerekli kılmaktadır. LegalMind; yargı ve kurum kararları, mevzuat, hukuk literatürü ve Resmî Gazete içeriklerini tek bir hukuk araştırma platformunda bir araya getirmekte; yapay zeka hukuk asistanı Briefi ile hukuki araştırmaların sistematik biçimde yürütülmesine imkan sağlamaktadır.