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Juan MC Larrosa
Los datos están dando lugar a una nueva economía
¿Cómo se está formando?
The Economist
Una refinería de petróleo es una catedral industrial, un lugar de poder, teatro y oscuros recovecos: torres agrietadas adornadas sus pináculos góticos, gas flameando sus vitrales, el hedor de los hidrocarburos su embriagador incienso. Los centros de datos, por el contrario, ofrecen un espectáculo menos obvio: edificios gris sin ventanas que no tienen altura ni ornamento, parecen extenderse hasta el infinito.
Sin embargo, los dos tienen mucho en común. Por un lado, ambos están llenos de pipas. En las refinerías se recogen la gasolina, el propano y otros componentes del crudo, que han sido separados por el calor. En grandes centros de datos, transportan aire para enfriar decenas de miles de computadoras que extraen patrones de valor, predicciones y otras ideas, a partir de información digital en bruto.
Ambos cumplen también el mismo papel: producir materias primas cruciales para la economía mundial. Ya sea automóviles, plásticos o muchas drogas, sin los componentes de crudo, gran parte de la vida moderna no existiría. Las destilaciones de centros de datos, por su parte, impulsan todo tipo de servicios en línea y, cada vez más, el mundo real a medida que los dispositivos se conectan cada vez más.
Los datos son para este siglo lo que fue el petróleo hasta el último: un motor de crecimiento y cambio. Los flujos de datos han creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevos monopolios, nuevas políticas y, fundamentalmente, nuevas economías. La información digital es diferente a cualquier recurso anterior; Es extraído, refinado, valorado, comprado y vendido de diferentes maneras. Cambia las reglas para los mercados y exige nuevos enfoques de los reguladores. Muchas batallas se librarán sobre quién debe poseer y beneficiarse de los datos.
Hay mucho que desechar. IDC, una firma de investigación de mercado, predice que el "universo digital" (los datos creados y copiados cada año) alcanzará 180 zetabytes (180 seguidos de 21 ceros) en 2025 (ver gráfico). El bombeo de todo a través de una conexión a Internet de banda ancha tomaría más de 450 millones de años. Para acelerar la transferencia a sus centros de datos, Amazon, un gigante del comercio electrónico con un brazo de computación en nube de rápido crecimiento, utiliza camiones tirando contenedores de envío cada uno con dispositivos de almacenamiento que contienen 100 petabytes (unos 15 ceros). Para ingerirlo todo, las empresas están construyendo rápidamente refinerías de datos. En 2016, Amazon, Alphabet y Microsoft acumularon cerca de 32.000 millones de dólares en gastos de capital y arrendamientos de capital, un 22% más que el año anterior, según el Wall Street Journal.
La calidad de los datos también ha cambiado. Ya no son principalmente las reservas de información digital, bases de datos de nombres y otros datos personales bien definidos, como la edad, el sexo y los ingresos. La nueva economía se centra más en el análisis de los flujos rápidos en tiempo real de datos a menudo no estructurados: las corrientes de fotos y videos generadas por los usuarios de las redes sociales, las redes de información producidas por los viajeros en su camino al trabajo, Sensores en un motor a reacción.
Desde los trenes de metro y las turbinas de viento hasta los asientos de los inodoros y los tostadores, todo tipo de dispositivos se están convirtiendo en fuentes de datos. El mundo se cerrará con los sensores conectados, por lo que la gente dejará un rastro digital dondequiera que vayan, incluso si no están conectados a Internet. Como explica Paul Sonderegger, estratega de datos de Oracle, un fabricante de software: "Los datos serán la máxima externalidad: los generaremos lo que hagamos".
Aunque los signos de la economía de los datos están en todas partes, su forma sólo se está aclarando ahora. Y parecería bastante familiar a J.R. Ewing. Hay los datos principales, un número creciente de wildcatters y un montón de otras empresas tratando de obtener un pedazo de la acción. Todos están dispuestos a explotar un poderoso motor económico llamado "efecto de red de datos", que utiliza datos para atraer a más usuarios, que luego generan más datos, lo que ayuda a mejorar los servicios, lo que atrae a más usuarios.
Las mayores bombas de los depósitos más abundantes. Cuantos más usuarios escriban comentarios, "como" los mensajes y de otra manera participar con Facebook, por ejemplo, cuanto más aprende sobre los usuarios y el mejor objetivo de los anuncios en newsfeeds se convierten. Del mismo modo, cuanto más personas buscan en Google, mejores resultan sus resultados de búsqueda.
Estas empresas siempre están buscando nuevos pozos de información. Facebook consigue que sus usuarios entrenen algunos de sus algoritmos, por ejemplo cuando suben y etiquetan fotos de amigos. Esto explica por qué sus computadoras ahora pueden reconocer a cientos de millones de personas con un 98% de precisión. El mayordomo digital de Google, llamado "Asistente", mejora las tareas y responde a las preguntas cuanto más se usa.
Uber, por su parte, es mejor conocido por sus paseos en taxi baratos. Pero si la empresa tiene un valor estimado de 68.000 millones de dólares, es en parte porque posee el mayor grupo de datos sobre la oferta (conductores) y la demanda (pasajeros) para el transporte personal. Del mismo modo, para la mayoría de la gente Tesla es un fabricante de coches eléctricos de lujo. Pero sus últimos modelos recogen montañas de datos, lo que permite a la empresa optimizar sus algoritmos de autodirigido y luego actualizar el software en consecuencia. A finales del año pasado, la firma había recolectado 1.300 millones de millas para conducir datos-órdenes de magnitud más que Waymo, la división de auto-conducción de Alphabet.
Las start-ups "basadas en datos" son las catapultas de la nueva economía: prospectan el petróleo digital, lo extraen y lo convierten en nuevos servicios inteligentes, desde el análisis de rayos X y tomografías computarizadas hasta determinar dónde pulverizar herbicidas en un campo. Nexar, una startup israelí, ha ideado una manera inteligente de usar los controladores como fuentes de datos. Su aplicación convierte sus smartphones en dashcams que marcan imágenes de sus viajes a través de acciones que normalmente realizan. Si muchos golpean inesperadamente el freno en el mismo punto en la carretera, esto señala un bache u otro obstáculo. Como compensación por usar la aplicación de Nexar, los conductores obtienen un dashcam y servicios gratuitos, como un informe detallado si tienen un accidente. El objetivo de la empresa es ofrecer todo tipo de servicios que ayuden a los conductores a evitar accidentes y que ellos o sus aseguradores pagarán. Uno de ellos es alertas sobre baches o cuando un coche alrededor de una esquina ciega de repente se detiene.
Las empresas no tecnológicas están intentando hundir pozos digitales también. GE, por ejemplo, ha desarrollado un "sistema operativo para el Internet industrial", llamado Predix, para ayudar a los clientes a controlar su maquinaria. Predix también es un sistema de recolección de datos: agrupa los datos de los dispositivos a los que está conectado, los mezcla con otros datos y, a continuación, entrena algoritmos que pueden ayudar a mejorar las operaciones de una central eléctrica, cuándo mantener un motor a reacción antes de que se descomponga y similares.
Al igual que en los mercados petroleros, las empresas de datos más grandes siguen tomando las más pequeñas (véase el cuadro). Pero otro aspecto de la economía de datos parecería extraño a los concesionarios de oro negro. El petróleo es la mercancía más negociada del mundo por valor. Los datos, en cambio, apenas se negocian, al menos no por dinero. Eso está muy lejos de lo que muchos pensaban cuando hablaron de los datos como una "nueva clase de activos", como lo hizo el Foro Económico Mundial (WEF), el organizador de la conferencia de Davos, En 2011. La economía de datos, que el término sugiere, consistirá en prosperar los mercados de bits y bytes. Pero tal como está, es sobre todo una colección de silos independientes.
A pesar de su abundancia, los flujos de datos no son una mercancía: cada flujo de información es diferente, en términos de puntualidad, por ejemplo, o cuán completo puede ser. Esta falta de "fungibilidad", en la jerga económica, hace difícil para los compradores encontrar un conjunto específico de datos y poner un precio en él: el valor de cada tipo es difícil de comparar con otros datos. Hay un desincentivo al comercio como cada lado se preocupará de que está recibiendo el extremo corto del palo.
Los investigadores apenas han empezado a desarrollar metodologías de precios, algo que Gartner, una consultoría, llama "infonomía". Uno de sus pioneros, Jim Short de la Universidad de California en San Diego, estudia casos en los que se ha tomado una decisión sobre la cantidad de datos que vale la pena. Uno de ellos involucra a una subsidiaria de Caesars Entertainment, un grupo de juegos de azar, que se declaró en quiebra en 2015. Su activo más valioso, por US $ 1.000 millones, se determinó que era el dato que se dice de los 45 millones de clientes que se habían unido al cliente de la empresa - programa de lealtad durante los últimos 17 años.
La dificultad en la fijación de precios es una razón importante por la que una empresa podría encontrar más fácil comprar otra, incluso si está principalmente interesada en los datos. Este fue el caso en 2015, cuando IBM informó que gastó $ 2 mil millones en la Weather Company, para obtener sus manos en las montañas de datos meteorológicos, así como la infraestructura para recogerlos. Otro fudge es el trueque: partes del Servicio Nacional de Salud de Gran Bretaña y DeepMind, la división AI de Alphabet, han acordado intercambiar acceso a datos de pacientes anónimos para obtener información médica extraída de ellos.
El hecho de que la información digital, a diferencia del petróleo, también es "no rival", lo que significa que puede ser copiado y utilizado por más de una persona (o algoritmo) a la vez, crea complicaciones adicionales. Esto significa que los datos pueden ser fácilmente utilizados para otros fines distintos de los acordados. Y se suma a la confusión acerca de quién posee datos (en el caso de un automóvil autónomo, podría ser el fabricante de automóviles, el proveedor de los sensores, el pasajero y, con el tiempo, si los automóviles autodirigidos se auto- Vehículo propiamente dicho).
"Los datos comerciales son tediosos", dice Alexander Linden de Gartner. Como resultado, los tratos de datos son a menudo bilaterales y ad hoc. No son para los débiles: los contratos de datos a menudo se ejecutan sobre decenas de páginas de legalese denso, con un lenguaje que especifica los usos permitidos y cómo se protegen los datos. Un alto ejecutivo de un gran banco recientemente le dijo al Sr. Linden que tiene cosas mejores que hacer que firmar en tales documentos, incluso si los datos tienen un gran valor.
En el caso de los datos personales, las cosas son aún más difíciles. Kenneth Laudon, de la Universidad de Nueva York, escribió en un artículo influyente titulado "Mercados y Privacidad", en 1996. "Un mercado de información nacional regulado podría permitir la compra y venta de información personal, otorgando al vendedor el derecho de determinar cuánta información se divulga" Más recientemente, el FEM propuso el concepto de una cuenta bancaria de datos. Los datos de una persona, sugirió, deberían "residir en una cuenta donde sería controlada, administrada, intercambiada y contabilizada".
La idea parece elegante, pero ni una cuenta de mercado ni de datos se han materializado todavía. El problema es lo opuesto al de los datos corporativos: la gente le da datos demasiado fácilmente a cambio de servicios "gratuitos". Los términos de intercambio se han convertido en la norma casi por accidente, dice Glen Weyl, economista de Microsoft Research. Después de que estallara la burbuja de las puntocom a comienzos de los años 2000, las firmas necesitaban urgentemente una forma de ganar dinero. La recopilación de datos para la publicidad dirigida fue la solución más rápida. Sólo recientemente se han dado cuenta de que los datos podrían convertirse en cualquier número de servicios de AI.
Eso pudo haber sido verdad en los días tempranos de la búsqueda en línea pero parece incorrecto en el nuevo mundo valiente de AI. Los algoritmos son cada vez más autodidactas: cuanto más y más frescos se alimentan, mejor. Y los rendimientos marginales de los datos pueden subir realmente a medida que las aplicaciones se multiplican, dice Weyl. Después de que una empresa de viajes de gran alcance ha recogido datos suficientes para ofrecer un servicio de información en tiempo real de tráfico, digamos, más datos no pueden agregar mucho valor. Pero si sigue recogiendo datos, en algún momento puede ofrecer más servicios, como la planificación de rutas.
Tales debates, así como la falta de un comercio próspero de datos, pueden ser problemas de dentición. Se necesitaron décadas para que los mercados de petróleo funcionaran bien. Irónicamente, fue Standard Oil, el monopolio creado por John D. Rockefeller a finales del siglo XIX, que aceleró las cosas: ayudó a crear la tecnología y -el nombre de la firma era su programa- los estándares que hicieron posible para el nuevo Recurso a ser comercializado.
Los mercados han existido por mucho tiempo para los datos personales que son de alto valor o fácil de estandarizar. Los llamados "intermediarios de datos" hacen un comercio rápido en ciertos tipos de datos. En otras áreas, los mercados, o algo parecido a ellos, están empezando a desarrollarse. Oracle, que domina el mercado de bases de datos corporativas, por ejemplo, está desarrollando lo que equivale a un intercambio de activos de datos. Quiere que sus clientes intercambien datos, los combinen con los conjuntos proporcionados por Oracle y extraigan información, todo ello en el entorno seguro de la nube informática de la empresa, donde puede asegurarse, entre otras cosas, de que la información no sea mal utilizada. Cognitive Logic, una startup, ha llegado con un producto similar, pero deja los datos en sistemas de TI separados.
Otras empresas jóvenes esperan dar a los consumidores más de una participación en sus datos. Citizenme permite a los usuarios reunir toda su información en línea en un solo lugar y ganar una pequeña cuota si la comparten con marcas. Datacoup, otra empresa de nueva creación, está vendiendo ideas a partir de datos personales y traspasando parte de los ingresos a sus usuarios.
Hasta el momento ninguno de estos esfuerzos realmente ha despegado; Aquellos que se centran en los datos personales en particular nunca pueden hacerlo. Ahora los consumidores y los gigantes en línea están encerrados en un abrazo incómodo. La gente no sabe cuánto valen sus datos, ni realmente quieren lidiar con la molestia de manejarlos, dice Alessandro Acquisti de Carnegie Mellon University. Pero también están mostrando síntomas de lo que se denomina "desamparo aprendido": los términos y condiciones de los servicios a menudo son impenetrables y los usuarios no tienen más remedio que aceptarlos (las aplicaciones de teléfonos inteligentes salen inmediatamente si no se pulsa en "Acepto").
Por su parte, las empresas en línea se han convertido en dependientes de la droga de datos gratuitos: no tienen interés en cambiar fundamentalmente el trato con sus usuarios. Pagar los datos y construir sistemas costosos para rastrear las contribuciones haría que los refinadores de datos fueran mucho menos rentables.
Los datos no serían el único recurso importante que no se comercializa ampliamente; Espectro de radio y derechos de agua. Pero para los datos esto es probable que genere ineficiencias, sostiene Weyl. Si la información digital carece de un precio, es posible que nunca se generen datos valiosos. Y si los datos permanecen atascados en silos, nunca se extraerá mucho valor. Las grandes refinerías de datos no tienen el monopolio de la innovación; Otras empresas pueden estar mejor situadas para encontrar formas de explotar la información.
La escasez de mercados de datos también hará que sea más difícil resolver los problemas políticos de nudillos. Tres se destacan: antimonopolio, privacidad e igualdad social. La más acuciante, sin duda, es la antimonopolio -como sucedió con el petróleo. En 1911, la Corte Suprema de Estados Unidos confirmó un fallo de corte inferior para romper con Standard Oil, que entonces controlaba alrededor del 90% de la refinación de petróleo en el país.
Algunos ya están pidiendo una ruptura similar de los gustos de Google, incluyendo a Jonathan Taplin de la Universidad del Sur de California en su nuevo libro "Move Fast and Break Things". Pero un remedio tan radical no resolvería realmente el problema. Una ruptura sería muy perjudicial y ralentizaría la innovación. Es probable que un Googlet o un Babyface se vuelva rápidamente dominante de nuevo.
Sin embargo, los llamamientos a la acción están creciendo. Ariel Ezrachi, de la Universidad de Oxford, ha publicado recientemente un libro titulado "Virtual Competition" con Maurice Stucke de la Universidad de Tennessee. Con muchos más y más frescos datos que otros, argumenta, pueden detectar rápidamente amenazas competitivas. Sus bolsillos profundos les permiten comprar startups que algún día podrían convertirse en rivales. También pueden manipular los mercados que hospedan, por ejemplo, haciendo que sus algoritmos reaccionen rápidamente para que los competidores no tengan ninguna posibilidad de ganar clientes bajando los precios. "La mano invisible se está convirtiendo en digital", dice Ezrachi.
La frustración con Facebook ayuda a explicar por qué algunos países de Europa ya han comenzado a actualizar las leyes de competencia. En Alemania se está produciendo una legislación en el parlamento que permitiría a la Oficina Federal de Cárteles intervenir en los casos en que los efectos de red y los activos de datos desempeñan un papel. La agencia ya ha tomado un interés especial en la economía de datos. Se ha iniciado una investigación sobre si Facebook está abusando de su posición dominante para imponer ciertas políticas de privacidad. Andreas Mundt, su presidente, quiere hacer más: "¿Podemos optimizar aún más nuestras técnicas de investigación? ¿Cómo podemos integrar mejor los efectos dinámicos en nuestros análisis? "
Una buena regla general para los reguladores es ser tan inventiva como las empresas que vigilan. En un reciente informe, los señores Ezrachi y Stucke propusieron que las autoridades antimonopolio operaran lo que denominan "incubadoras de colusión tácitas". Para averiguar si los algoritmos de fijación de precios manipulan los mercados o incluso se combinan, los reguladores deben ejecutar simulaciones en sus propias computadoras.
Otra idea es promover alternativas a las pilas centralizadas de datos. Los gobiernos podrían dar más datos de los que recogen, creando oportunidades para las empresas más pequeñas. También podrían apoyar "cooperativas de datos". En Suiza, un proyecto denominado Midata recoge datos de salud de los pacientes, que pueden decidir si quieren que se incluyan en los proyectos de investigación.
El intercambio de datos obligatorio no es desconocido: Alemania exige que las aseguradoras conjuntamente mantengan un conjunto de estadísticas, incluyendo los accidentes de tráfico, que las empresas más pequeñas no podrían compilar por sí mismas. El nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR), que comenzará a aplicarse en mayo de 2018, requiere servicios en línea para facilitar a los clientes la transferencia de su información a otros proveedores e incluso a competidores.
Pero la "portabilidad de datos", así como el intercambio de datos, resalta el segundo problema político: la tensión entre los mercados de datos y la privacidad. Si se intercambian o comparten datos personales, es más probable que se produzcan fugas. Para reducir este riesgo, el GDPR fortalece el control de las personas sobre sus datos: requiere que las empresas obtengan consentimiento explícito para la forma en que usan los datos. Las multas por violaciones serán abruptas: hasta 4% de los ingresos globales o 20 millones de euros (22 millones de dólares).
Tales reglas serán difíciles de aplicar en un mundo en el que los flujos de datos se mezclan y se emparejan. Y hay otra tensión entre la protección de datos más estricta y más competencia: no sólo tienen grandes empresas mayores medios para cumplir con la regulación de la privacidad caro, sino que también les permite controlar los datos más estrechamente.
Con el tiempo, la nueva tecnología, que va más allá de la anonimización simple y fácil de deshacer, puede aliviar esas tensiones. Bitmark, otra empresa de lanzamiento, utiliza la misma tecnología "blockchain" detrás de bitcoin, una moneda digital, para hacer un seguimiento de quién ha accedido a los datos. Pero la innovación jurídica también será necesaria, dice Viktor Mayer-Schönberger, de la Universidad de Oxford. Él y otros expertos en datos sostienen que no sólo la recopilación de datos debe ser regulada, sino su uso. Al igual que los productores de alimentos no pueden usar ciertos ingredientes, las empresas en línea podrían estar prohibidas de usar ciertos datos o usarlos de tal manera que podrían causar daño a un individuo. Esto, argumenta, cambiaría la responsabilidad hacia los recopiladores de datos y los usuarios de datos que deberían ser responsables de cómo manejan los datos en lugar de confiar en obtener el consentimiento individual.
Tal regulación "basada en el uso" sería tan difícil de policiar como las reglas convencionales de notificación y consentimiento que actualmente gobiernan qué datos se recogen y cómo se usan. También es probable que empeore lo que algunos ven como el tercer gran desafío de la economía de datos en su forma actual: que algunos se beneficiarán mucho más que otros, social y geográficamente.
Para los datos personales, al menos, el modelo actual parece apenas sostenible. A medida que los datos se vuelven más valiosos y la economía de datos crece en importancia, las refinerías de datos harán todo el dinero. Los que generan los datos pueden rechazar un intercambio desigual que sólo los ve obtener servicios gratuitos. El primero en señalar esto fue Jaron Lanier, quien también trabaja para Microsoft Research, en su libro "¿Quién posee el futuro?", Publicado en 2014.
El Sr. Weyl, que colabora con el Sr. Lanier y está escribiendo un libro sobre la renovación de la economía liberal con Eric Posner de la Universidad de Chicago, avanza otra versión de este argumento: en última instancia, los servicios de AI no son proporcionados por algoritmos sino por las personas que generan la cruda material. "Los datos son mano de obra", dice Weyl, que está trabajando en un sistema para medir el valor de las contribuciones de datos individuales para crear una base para un intercambio más justo.
Una distribución geográfica más equitativa del valor extraído de los datos puede ser aún más difícil de lograr. Actualmente, la mayoría de las grandes refinerías de datos están basadas en América o están controladas por firmas estadounidenses. A medida que avanza la economía de datos, esto también parece difícilmente sostenible. Las escaramuzas pasadas entre América y Europa sobre la privacidad dan una idea de lo que vendrá. En China, los proyectos de reglamentación exigen que las empresas almacenen todos los "datos críticos" que recopilen en servidores basados en el país. Los conflictos por el control del petróleo han marcado el mundo durante décadas. A nadie le preocupa que las guerras se peleen por los datos. Pero la economía de datos tiene el mismo potencial para la confrontación.
Este artículo apareció en la sección Briefing de la edición impresa bajo el título "Combustible del futuro"
¿Cómo se está formando?
The Economist
Una refinería de petróleo es una catedral industrial, un lugar de poder, teatro y oscuros recovecos: torres agrietadas adornadas sus pináculos góticos, gas flameando sus vitrales, el hedor de los hidrocarburos su embriagador incienso. Los centros de datos, por el contrario, ofrecen un espectáculo menos obvio: edificios gris sin ventanas que no tienen altura ni ornamento, parecen extenderse hasta el infinito.
Sin embargo, los dos tienen mucho en común. Por un lado, ambos están llenos de pipas. En las refinerías se recogen la gasolina, el propano y otros componentes del crudo, que han sido separados por el calor. En grandes centros de datos, transportan aire para enfriar decenas de miles de computadoras que extraen patrones de valor, predicciones y otras ideas, a partir de información digital en bruto.
Ambos cumplen también el mismo papel: producir materias primas cruciales para la economía mundial. Ya sea automóviles, plásticos o muchas drogas, sin los componentes de crudo, gran parte de la vida moderna no existiría. Las destilaciones de centros de datos, por su parte, impulsan todo tipo de servicios en línea y, cada vez más, el mundo real a medida que los dispositivos se conectan cada vez más.
Los datos son para este siglo lo que fue el petróleo hasta el último: un motor de crecimiento y cambio. Los flujos de datos han creado nuevas infraestructuras, nuevos negocios, nuevos monopolios, nuevas políticas y, fundamentalmente, nuevas economías. La información digital es diferente a cualquier recurso anterior; Es extraído, refinado, valorado, comprado y vendido de diferentes maneras. Cambia las reglas para los mercados y exige nuevos enfoques de los reguladores. Muchas batallas se librarán sobre quién debe poseer y beneficiarse de los datos.
Hay mucho que desechar. IDC, una firma de investigación de mercado, predice que el "universo digital" (los datos creados y copiados cada año) alcanzará 180 zetabytes (180 seguidos de 21 ceros) en 2025 (ver gráfico). El bombeo de todo a través de una conexión a Internet de banda ancha tomaría más de 450 millones de años. Para acelerar la transferencia a sus centros de datos, Amazon, un gigante del comercio electrónico con un brazo de computación en nube de rápido crecimiento, utiliza camiones tirando contenedores de envío cada uno con dispositivos de almacenamiento que contienen 100 petabytes (unos 15 ceros). Para ingerirlo todo, las empresas están construyendo rápidamente refinerías de datos. En 2016, Amazon, Alphabet y Microsoft acumularon cerca de 32.000 millones de dólares en gastos de capital y arrendamientos de capital, un 22% más que el año anterior, según el Wall Street Journal.
La calidad de los datos también ha cambiado. Ya no son principalmente las reservas de información digital, bases de datos de nombres y otros datos personales bien definidos, como la edad, el sexo y los ingresos. La nueva economía se centra más en el análisis de los flujos rápidos en tiempo real de datos a menudo no estructurados: las corrientes de fotos y videos generadas por los usuarios de las redes sociales, las redes de información producidas por los viajeros en su camino al trabajo, Sensores en un motor a reacción.
Desde los trenes de metro y las turbinas de viento hasta los asientos de los inodoros y los tostadores, todo tipo de dispositivos se están convirtiendo en fuentes de datos. El mundo se cerrará con los sensores conectados, por lo que la gente dejará un rastro digital dondequiera que vayan, incluso si no están conectados a Internet. Como explica Paul Sonderegger, estratega de datos de Oracle, un fabricante de software: "Los datos serán la máxima externalidad: los generaremos lo que hagamos".
Es lo que sabes
Lo más importante es que el valor de los datos está aumentando. Facebook y Google utilizaron inicialmente los datos que recopilaron de los usuarios para orientar mejor la publicidad. Pero en los últimos años han descubierto que los datos pueden convertirse en cualquier número de servicios de inteligencia artificial (IA) o "cognitivos", algunos de los cuales generarán nuevas fuentes de ingresos. Estos servicios incluyen la traducción, el reconocimiento visual y la evaluación de la personalidad de alguien mediante el tamizado a través de sus escritos, todo lo cual puede ser vendido a otras empresas para utilizar en sus propios productos.Aunque los signos de la economía de los datos están en todas partes, su forma sólo se está aclarando ahora. Y parecería bastante familiar a J.R. Ewing. Hay los datos principales, un número creciente de wildcatters y un montón de otras empresas tratando de obtener un pedazo de la acción. Todos están dispuestos a explotar un poderoso motor económico llamado "efecto de red de datos", que utiliza datos para atraer a más usuarios, que luego generan más datos, lo que ayuda a mejorar los servicios, lo que atrae a más usuarios.
Las mayores bombas de los depósitos más abundantes. Cuantos más usuarios escriban comentarios, "como" los mensajes y de otra manera participar con Facebook, por ejemplo, cuanto más aprende sobre los usuarios y el mejor objetivo de los anuncios en newsfeeds se convierten. Del mismo modo, cuanto más personas buscan en Google, mejores resultan sus resultados de búsqueda.
Estas empresas siempre están buscando nuevos pozos de información. Facebook consigue que sus usuarios entrenen algunos de sus algoritmos, por ejemplo cuando suben y etiquetan fotos de amigos. Esto explica por qué sus computadoras ahora pueden reconocer a cientos de millones de personas con un 98% de precisión. El mayordomo digital de Google, llamado "Asistente", mejora las tareas y responde a las preguntas cuanto más se usa.
Uber, por su parte, es mejor conocido por sus paseos en taxi baratos. Pero si la empresa tiene un valor estimado de 68.000 millones de dólares, es en parte porque posee el mayor grupo de datos sobre la oferta (conductores) y la demanda (pasajeros) para el transporte personal. Del mismo modo, para la mayoría de la gente Tesla es un fabricante de coches eléctricos de lujo. Pero sus últimos modelos recogen montañas de datos, lo que permite a la empresa optimizar sus algoritmos de autodirigido y luego actualizar el software en consecuencia. A finales del año pasado, la firma había recolectado 1.300 millones de millas para conducir datos-órdenes de magnitud más que Waymo, la división de auto-conducción de Alphabet.
Las start-ups "basadas en datos" son las catapultas de la nueva economía: prospectan el petróleo digital, lo extraen y lo convierten en nuevos servicios inteligentes, desde el análisis de rayos X y tomografías computarizadas hasta determinar dónde pulverizar herbicidas en un campo. Nexar, una startup israelí, ha ideado una manera inteligente de usar los controladores como fuentes de datos. Su aplicación convierte sus smartphones en dashcams que marcan imágenes de sus viajes a través de acciones que normalmente realizan. Si muchos golpean inesperadamente el freno en el mismo punto en la carretera, esto señala un bache u otro obstáculo. Como compensación por usar la aplicación de Nexar, los conductores obtienen un dashcam y servicios gratuitos, como un informe detallado si tienen un accidente. El objetivo de la empresa es ofrecer todo tipo de servicios que ayuden a los conductores a evitar accidentes y que ellos o sus aseguradores pagarán. Uno de ellos es alertas sobre baches o cuando un coche alrededor de una esquina ciega de repente se detiene.
Las empresas no tecnológicas están intentando hundir pozos digitales también. GE, por ejemplo, ha desarrollado un "sistema operativo para el Internet industrial", llamado Predix, para ayudar a los clientes a controlar su maquinaria. Predix también es un sistema de recolección de datos: agrupa los datos de los dispositivos a los que está conectado, los mezcla con otros datos y, a continuación, entrena algoritmos que pueden ayudar a mejorar las operaciones de una central eléctrica, cuándo mantener un motor a reacción antes de que se descomponga y similares.
Al igual que en los mercados petroleros, las empresas de datos más grandes siguen tomando las más pequeñas (véase el cuadro). Pero otro aspecto de la economía de datos parecería extraño a los concesionarios de oro negro. El petróleo es la mercancía más negociada del mundo por valor. Los datos, en cambio, apenas se negocian, al menos no por dinero. Eso está muy lejos de lo que muchos pensaban cuando hablaron de los datos como una "nueva clase de activos", como lo hizo el Foro Económico Mundial (WEF), el organizador de la conferencia de Davos, En 2011. La economía de datos, que el término sugiere, consistirá en prosperar los mercados de bits y bytes. Pero tal como está, es sobre todo una colección de silos independientes.
Guárdatelo para ti mismo
Esta ausencia de mercados es el resultado de los mismos factores que han dado lugar a las empresas. Todo tipo de "costos de transacción" en los mercados-búsqueda de información, negociación de acuerdos, ejecución de contratos y demás- lo hacen más simple y eficiente simplemente para llevar estas actividades en la empresa. Asimismo, a menudo es más rentable generar y utilizar datos dentro de una empresa que comprarlos y venderlos en un mercado abierto.A pesar de su abundancia, los flujos de datos no son una mercancía: cada flujo de información es diferente, en términos de puntualidad, por ejemplo, o cuán completo puede ser. Esta falta de "fungibilidad", en la jerga económica, hace difícil para los compradores encontrar un conjunto específico de datos y poner un precio en él: el valor de cada tipo es difícil de comparar con otros datos. Hay un desincentivo al comercio como cada lado se preocupará de que está recibiendo el extremo corto del palo.
Los investigadores apenas han empezado a desarrollar metodologías de precios, algo que Gartner, una consultoría, llama "infonomía". Uno de sus pioneros, Jim Short de la Universidad de California en San Diego, estudia casos en los que se ha tomado una decisión sobre la cantidad de datos que vale la pena. Uno de ellos involucra a una subsidiaria de Caesars Entertainment, un grupo de juegos de azar, que se declaró en quiebra en 2015. Su activo más valioso, por US $ 1.000 millones, se determinó que era el dato que se dice de los 45 millones de clientes que se habían unido al cliente de la empresa - programa de lealtad durante los últimos 17 años.
La dificultad en la fijación de precios es una razón importante por la que una empresa podría encontrar más fácil comprar otra, incluso si está principalmente interesada en los datos. Este fue el caso en 2015, cuando IBM informó que gastó $ 2 mil millones en la Weather Company, para obtener sus manos en las montañas de datos meteorológicos, así como la infraestructura para recogerlos. Otro fudge es el trueque: partes del Servicio Nacional de Salud de Gran Bretaña y DeepMind, la división AI de Alphabet, han acordado intercambiar acceso a datos de pacientes anónimos para obtener información médica extraída de ellos.
El hecho de que la información digital, a diferencia del petróleo, también es "no rival", lo que significa que puede ser copiado y utilizado por más de una persona (o algoritmo) a la vez, crea complicaciones adicionales. Esto significa que los datos pueden ser fácilmente utilizados para otros fines distintos de los acordados. Y se suma a la confusión acerca de quién posee datos (en el caso de un automóvil autónomo, podría ser el fabricante de automóviles, el proveedor de los sensores, el pasajero y, con el tiempo, si los automóviles autodirigidos se auto- Vehículo propiamente dicho).
"Los datos comerciales son tediosos", dice Alexander Linden de Gartner. Como resultado, los tratos de datos son a menudo bilaterales y ad hoc. No son para los débiles: los contratos de datos a menudo se ejecutan sobre decenas de páginas de legalese denso, con un lenguaje que especifica los usos permitidos y cómo se protegen los datos. Un alto ejecutivo de un gran banco recientemente le dijo al Sr. Linden que tiene cosas mejores que hacer que firmar en tales documentos, incluso si los datos tienen un gran valor.
En el caso de los datos personales, las cosas son aún más difíciles. Kenneth Laudon, de la Universidad de Nueva York, escribió en un artículo influyente titulado "Mercados y Privacidad", en 1996. "Un mercado de información nacional regulado podría permitir la compra y venta de información personal, otorgando al vendedor el derecho de determinar cuánta información se divulga" Más recientemente, el FEM propuso el concepto de una cuenta bancaria de datos. Los datos de una persona, sugirió, deberían "residir en una cuenta donde sería controlada, administrada, intercambiada y contabilizada".
La idea parece elegante, pero ni una cuenta de mercado ni de datos se han materializado todavía. El problema es lo opuesto al de los datos corporativos: la gente le da datos demasiado fácilmente a cambio de servicios "gratuitos". Los términos de intercambio se han convertido en la norma casi por accidente, dice Glen Weyl, economista de Microsoft Research. Después de que estallara la burbuja de las puntocom a comienzos de los años 2000, las firmas necesitaban urgentemente una forma de ganar dinero. La recopilación de datos para la publicidad dirigida fue la solución más rápida. Sólo recientemente se han dado cuenta de que los datos podrían convertirse en cualquier número de servicios de AI.
Esclavo del algoritmo
Si esto hace que el comercio de datos para servicios gratuitos un intercambio injusto depende en gran medida de la fuente del valor de estos servicios: los datos o los algoritmos que los crujen? Data, argumenta Hal Varian, economista jefe de Google, exhibe "rendimientos decrecientes a escala", lo que significa que cada pieza adicional de datos es algo menos valiosa y en algún momento la recopilación de más no añade nada. Lo que importa más, dice, es la calidad de los algoritmos que crujen los datos y el talento que una firma ha contratado para desarrollarlos. El éxito de Google "se trata de recetas, no de ingredientes".Eso pudo haber sido verdad en los días tempranos de la búsqueda en línea pero parece incorrecto en el nuevo mundo valiente de AI. Los algoritmos son cada vez más autodidactas: cuanto más y más frescos se alimentan, mejor. Y los rendimientos marginales de los datos pueden subir realmente a medida que las aplicaciones se multiplican, dice Weyl. Después de que una empresa de viajes de gran alcance ha recogido datos suficientes para ofrecer un servicio de información en tiempo real de tráfico, digamos, más datos no pueden agregar mucho valor. Pero si sigue recogiendo datos, en algún momento puede ofrecer más servicios, como la planificación de rutas.
Tales debates, así como la falta de un comercio próspero de datos, pueden ser problemas de dentición. Se necesitaron décadas para que los mercados de petróleo funcionaran bien. Irónicamente, fue Standard Oil, el monopolio creado por John D. Rockefeller a finales del siglo XIX, que aceleró las cosas: ayudó a crear la tecnología y -el nombre de la firma era su programa- los estándares que hicieron posible para el nuevo Recurso a ser comercializado.
Los mercados han existido por mucho tiempo para los datos personales que son de alto valor o fácil de estandarizar. Los llamados "intermediarios de datos" hacen un comercio rápido en ciertos tipos de datos. En otras áreas, los mercados, o algo parecido a ellos, están empezando a desarrollarse. Oracle, que domina el mercado de bases de datos corporativas, por ejemplo, está desarrollando lo que equivale a un intercambio de activos de datos. Quiere que sus clientes intercambien datos, los combinen con los conjuntos proporcionados por Oracle y extraigan información, todo ello en el entorno seguro de la nube informática de la empresa, donde puede asegurarse, entre otras cosas, de que la información no sea mal utilizada. Cognitive Logic, una startup, ha llegado con un producto similar, pero deja los datos en sistemas de TI separados.
Otras empresas jóvenes esperan dar a los consumidores más de una participación en sus datos. Citizenme permite a los usuarios reunir toda su información en línea en un solo lugar y ganar una pequeña cuota si la comparten con marcas. Datacoup, otra empresa de nueva creación, está vendiendo ideas a partir de datos personales y traspasando parte de los ingresos a sus usuarios.
Hasta el momento ninguno de estos esfuerzos realmente ha despegado; Aquellos que se centran en los datos personales en particular nunca pueden hacerlo. Ahora los consumidores y los gigantes en línea están encerrados en un abrazo incómodo. La gente no sabe cuánto valen sus datos, ni realmente quieren lidiar con la molestia de manejarlos, dice Alessandro Acquisti de Carnegie Mellon University. Pero también están mostrando síntomas de lo que se denomina "desamparo aprendido": los términos y condiciones de los servicios a menudo son impenetrables y los usuarios no tienen más remedio que aceptarlos (las aplicaciones de teléfonos inteligentes salen inmediatamente si no se pulsa en "Acepto").
Por su parte, las empresas en línea se han convertido en dependientes de la droga de datos gratuitos: no tienen interés en cambiar fundamentalmente el trato con sus usuarios. Pagar los datos y construir sistemas costosos para rastrear las contribuciones haría que los refinadores de datos fueran mucho menos rentables.
Los datos no serían el único recurso importante que no se comercializa ampliamente; Espectro de radio y derechos de agua. Pero para los datos esto es probable que genere ineficiencias, sostiene Weyl. Si la información digital carece de un precio, es posible que nunca se generen datos valiosos. Y si los datos permanecen atascados en silos, nunca se extraerá mucho valor. Las grandes refinerías de datos no tienen el monopolio de la innovación; Otras empresas pueden estar mejor situadas para encontrar formas de explotar la información.
La escasez de mercados de datos también hará que sea más difícil resolver los problemas políticos de nudillos. Tres se destacan: antimonopolio, privacidad e igualdad social. La más acuciante, sin duda, es la antimonopolio -como sucedió con el petróleo. En 1911, la Corte Suprema de Estados Unidos confirmó un fallo de corte inferior para romper con Standard Oil, que entonces controlaba alrededor del 90% de la refinación de petróleo en el país.
Algunos ya están pidiendo una ruptura similar de los gustos de Google, incluyendo a Jonathan Taplin de la Universidad del Sur de California en su nuevo libro "Move Fast and Break Things". Pero un remedio tan radical no resolvería realmente el problema. Una ruptura sería muy perjudicial y ralentizaría la innovación. Es probable que un Googlet o un Babyface se vuelva rápidamente dominante de nuevo.
Sin embargo, los llamamientos a la acción están creciendo. Ariel Ezrachi, de la Universidad de Oxford, ha publicado recientemente un libro titulado "Virtual Competition" con Maurice Stucke de la Universidad de Tennessee. Con muchos más y más frescos datos que otros, argumenta, pueden detectar rápidamente amenazas competitivas. Sus bolsillos profundos les permiten comprar startups que algún día podrían convertirse en rivales. También pueden manipular los mercados que hospedan, por ejemplo, haciendo que sus algoritmos reaccionen rápidamente para que los competidores no tengan ninguna posibilidad de ganar clientes bajando los precios. "La mano invisible se está convirtiendo en digital", dice Ezrachi.
Cuidado con la mano digital
Como mínimo, los creyentes tienen que afilar sus herramientas para la era digital. La Comisión Europea no bloqueó la fusión de Facebook y WhatsApp. Argumentó que aunque estos estaban operando los dos mayores servicios de mensajería de texto, había un montón de otros alrededor y que el acuerdo tampoco se sumaría a la acumulación de datos de Facebook porque WhatsApp no recolectó mucha información sobre sus usuarios. Pero Facebook estaba comprando una empresa que temía que pudiera convertirse en un rival serio. Había construido un "gráfico social" alternativo, la red de conexiones entre amigos, que es el activo más valioso de Facebook. Durante el proceso de aprobación de la fusión, Facebook se comprometió a no fusionar las dos bases de usuarios, pero comenzó a hacerlo el año pasado, lo que ha llevado a la comisión a amenazarlo con multas.La frustración con Facebook ayuda a explicar por qué algunos países de Europa ya han comenzado a actualizar las leyes de competencia. En Alemania se está produciendo una legislación en el parlamento que permitiría a la Oficina Federal de Cárteles intervenir en los casos en que los efectos de red y los activos de datos desempeñan un papel. La agencia ya ha tomado un interés especial en la economía de datos. Se ha iniciado una investigación sobre si Facebook está abusando de su posición dominante para imponer ciertas políticas de privacidad. Andreas Mundt, su presidente, quiere hacer más: "¿Podemos optimizar aún más nuestras técnicas de investigación? ¿Cómo podemos integrar mejor los efectos dinámicos en nuestros análisis? "
Una buena regla general para los reguladores es ser tan inventiva como las empresas que vigilan. En un reciente informe, los señores Ezrachi y Stucke propusieron que las autoridades antimonopolio operaran lo que denominan "incubadoras de colusión tácitas". Para averiguar si los algoritmos de fijación de precios manipulan los mercados o incluso se combinan, los reguladores deben ejecutar simulaciones en sus propias computadoras.
Otra idea es promover alternativas a las pilas centralizadas de datos. Los gobiernos podrían dar más datos de los que recogen, creando oportunidades para las empresas más pequeñas. También podrían apoyar "cooperativas de datos". En Suiza, un proyecto denominado Midata recoge datos de salud de los pacientes, que pueden decidir si quieren que se incluyan en los proyectos de investigación.
Distribución de los datos
Para algunas clases cruciales de datos, el intercambio puede incluso necesitar ser obligatorio. Ben Thompson, que publica Stratechery, un boletín informativo, sugirió recientemente que las redes sociales dominantes deberían ser requeridas para permitir el acceso a sus gráficos sociales. Instagram, un servicio de intercambio de fotos que también ha sido tragado por Facebook, se puso en marcha al tener nuevos usuarios importar la lista de sus seguidores de Twitter. "Las redes sociales han hecho esto imposible hace mucho tiempo, por lo que es mucho más difícil para los competidores a surgir", señala Thompson.El intercambio de datos obligatorio no es desconocido: Alemania exige que las aseguradoras conjuntamente mantengan un conjunto de estadísticas, incluyendo los accidentes de tráfico, que las empresas más pequeñas no podrían compilar por sí mismas. El nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR), que comenzará a aplicarse en mayo de 2018, requiere servicios en línea para facilitar a los clientes la transferencia de su información a otros proveedores e incluso a competidores.
Pero la "portabilidad de datos", así como el intercambio de datos, resalta el segundo problema político: la tensión entre los mercados de datos y la privacidad. Si se intercambian o comparten datos personales, es más probable que se produzcan fugas. Para reducir este riesgo, el GDPR fortalece el control de las personas sobre sus datos: requiere que las empresas obtengan consentimiento explícito para la forma en que usan los datos. Las multas por violaciones serán abruptas: hasta 4% de los ingresos globales o 20 millones de euros (22 millones de dólares).
Tales reglas serán difíciles de aplicar en un mundo en el que los flujos de datos se mezclan y se emparejan. Y hay otra tensión entre la protección de datos más estricta y más competencia: no sólo tienen grandes empresas mayores medios para cumplir con la regulación de la privacidad caro, sino que también les permite controlar los datos más estrechamente.
Con el tiempo, la nueva tecnología, que va más allá de la anonimización simple y fácil de deshacer, puede aliviar esas tensiones. Bitmark, otra empresa de lanzamiento, utiliza la misma tecnología "blockchain" detrás de bitcoin, una moneda digital, para hacer un seguimiento de quién ha accedido a los datos. Pero la innovación jurídica también será necesaria, dice Viktor Mayer-Schönberger, de la Universidad de Oxford. Él y otros expertos en datos sostienen que no sólo la recopilación de datos debe ser regulada, sino su uso. Al igual que los productores de alimentos no pueden usar ciertos ingredientes, las empresas en línea podrían estar prohibidas de usar ciertos datos o usarlos de tal manera que podrían causar daño a un individuo. Esto, argumenta, cambiaría la responsabilidad hacia los recopiladores de datos y los usuarios de datos que deberían ser responsables de cómo manejan los datos en lugar de confiar en obtener el consentimiento individual.
Tal regulación "basada en el uso" sería tan difícil de policiar como las reglas convencionales de notificación y consentimiento que actualmente gobiernan qué datos se recogen y cómo se usan. También es probable que empeore lo que algunos ven como el tercer gran desafío de la economía de datos en su forma actual: que algunos se beneficiarán mucho más que otros, social y geográficamente.
Para los datos personales, al menos, el modelo actual parece apenas sostenible. A medida que los datos se vuelven más valiosos y la economía de datos crece en importancia, las refinerías de datos harán todo el dinero. Los que generan los datos pueden rechazar un intercambio desigual que sólo los ve obtener servicios gratuitos. El primero en señalar esto fue Jaron Lanier, quien también trabaja para Microsoft Research, en su libro "¿Quién posee el futuro?", Publicado en 2014.
El Sr. Weyl, que colabora con el Sr. Lanier y está escribiendo un libro sobre la renovación de la economía liberal con Eric Posner de la Universidad de Chicago, avanza otra versión de este argumento: en última instancia, los servicios de AI no son proporcionados por algoritmos sino por las personas que generan la cruda material. "Los datos son mano de obra", dice Weyl, que está trabajando en un sistema para medir el valor de las contribuciones de datos individuales para crear una base para un intercambio más justo.
Trabajadores de datos del mundo, uníos!
El problema, dice el Sr. Weyl, es hacer que la gente entienda que sus datos tienen valor y que se deben una compensación. "Necesitamos algún tipo de movimiento obrero digital", dice. Se requerirá aún más convincente para obtener los "servidores de sirena", como Lanier llama a los gigantes de datos, para cambiar sus formas, ya que benefician grandemente del statu quo.Una distribución geográfica más equitativa del valor extraído de los datos puede ser aún más difícil de lograr. Actualmente, la mayoría de las grandes refinerías de datos están basadas en América o están controladas por firmas estadounidenses. A medida que avanza la economía de datos, esto también parece difícilmente sostenible. Las escaramuzas pasadas entre América y Europa sobre la privacidad dan una idea de lo que vendrá. En China, los proyectos de reglamentación exigen que las empresas almacenen todos los "datos críticos" que recopilen en servidores basados en el país. Los conflictos por el control del petróleo han marcado el mundo durante décadas. A nadie le preocupa que las guerras se peleen por los datos. Pero la economía de datos tiene el mismo potencial para la confrontación.
Este artículo apareció en la sección Briefing de la edición impresa bajo el título "Combustible del futuro"
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