Có­mo los da­tos se con­ver­ti­rán en el pe­tró­leo del fu­tu­ro

Los flu­jos de in­for­ma­ción es­tán dan­do na­ci­mien­to a una nue­va eco­no­mía, lo que exi­ge enfoques re­no­va­dos de los or­ga­nis­mos re­gu­la­do­res pa­ra evi­tar la con­for­ma­ción de mo­no­po­lios

La Nacion - - ECONOMíA - Tra­duc­ción de Ga­briel Za­du­naisky

UU­na re­fi­ne­ría de pe­tró­leo es una ca­te­dral in­dus­trial, un lu­gar de po­der, dra­ma y re­co­ve­cos os­cu­ros: las to­rres de cra­queo son sus pi­nácu­los gó­ti­cos; las lla­ma­ra­das de gas, sus vi­tra­les; el he­dor de los hi­dro­car­bu­ros, su in­cien­so em­bria­ga­dor. en con­tras­te, los cen­tros de da­tos ofre­cen un es­pec­tácu­lo me­nos ob­vio: edi­fi­cios gri­ses sin ven­ta­nas, en los que na­da se des­ta­ca en la al­tu­ra, y sin or­na­men­tos, que pa­re­cen ex­ten­der­se al in­fi­ni­to. Y sin em­bar­go, am­bos tie­nen mu­cho en co­mún. Por em­pe­zar, am­bos es­tán lle­nos de ca­ños. en las re­fi­ne­rías re­co­gen la naf­ta, el pro­pano y otros com­po­nen­tes del pe­tró­leo crudo que han si­do se­pa­ra­dos por el ca­lor. en los gran­des cen­tros de da­tos trans­por­tan ai­re pa­ra en­friar de­ce­nas de mi­les de compu­tado­ras que ex­traen va­lor –pa­tro­nes, pre­dic­cio­nes y otras in­for­ma­cio­nes– de la in­for­ma­ción di­gi­tal cru­da.

Am­bos cum­plen el mis­mo rol: pro­du­cen stocks cru­cia­les pa­ra la eco­no­mía mun­dial. se tra­te de au­tos, plás­ti­cos o mu­chas dro­gas, sin los com­po­nen­tes del crudo gran par­te de la vi­da mo­der­na no exis­ti­ría. Por su par­te, los des­ti­la­dos de los cen­tros de da­tos ali­men­tan to­do ti­po de ser­vi­cios on­li­ne y ca­da vez más el mun­do real, da­do que los dis­po­si­ti­vos es­tán ca­da vez más in­ter­co­nec­ta­dos.

los da­tos son a es­te si­glo lo que el pe­tró­leo fue pa­ra el pa­sa­do: un mo­tor de cre­ci­mien­to y cam­bio. los flu­jos de da­tos han crea­do nue­vas in­fra­es­truc­tu­ras, nue­vas em­pre­sas, nue­vos mo­no­po­lios, nue­va po­lí­ti­ca y –cru­cial­men­te– una nue­va eco­no­mía. la in­for­ma­ción di­gi­tal es di­fe­ren­te de to­dos los re­cur­sos pre­vios; se ex­trae, re­fi­na, va­lo­ra, com­pra y ven­de de mo­dos di­fe­ren­tes. Cam­bia las re­glas de los mer­ca­dos y exi­ge nue­vos enfoques de los re­gu­la­do­res. se li­bra­rán mu­chas ba­ta­llas en torno a quién de­be po­seer y be­ne­fi­ciar­se de los da­tos.

Hay mu­cho por qué dispu­tar. IdC, una fir­ma de es­tu­dios de mer­ca­do, pre­di­ce que el “uni­ver­so di­gi­tal” (los da­tos crea­dos y co­pia­dos ca­da año) lle­ga­rá a los 180 zet­taby­tes (180 se­gui­do de 21 ce­ros) en 2025. Bom­bear­lo a tra­vés de una co­ne­xión de ban­da an­cha de In­ter­net lle­va­ría más de 450 mi­llo­nes de años. Pa­ra ace­le­rar la trans­fe­ren­cia a sus cen­tros de da­tos, Ama­zon, un gi­gan­te del co­mer­cio electrónico con una ra­ma de compu­tación en la nu­be en rá­pi­do cre­ci­mien­to, usa ca­mio­nes que arras­tran con­te­ne­do­res ca­da uno con dis­po­si­ti­vos de al­ma­ce­na­do que contienen 100 pe­taby­tes (15 ce­ros). las fir­mas es­tán cons­tru­yen­do ace­le­ra­da­men­te re­fi­ne­rías de da­tos pa­ra ha­cer fren­te a es­te vo­lu­men. en 2016, Ama­zon, Alp­ha­bet y Mi­cro­soft jun­tas su­ma­ron ca­si Us$ 32.000 mi­llo­nes en in­ver­sio­nes de ca­pi­tal y arrien­dos fi­nan­cie­ros, un au­men­to del 22% res­pec­to del año an­te­rior, se­gún el dia­rio The Wall street Jour­nal.

Tam­bién ha cam­bia­do la ca­li­dad de los da­tos. Ya no son prin­ci­pal­men­te re­ser­vas de in­for­ma­ción di­gi­tal: ba­ses de da­tos de nom­bres y da­tos per­so­na­les bien de­fi­ni­dos, co­mo edad, se­xo e in­gre­sos. la nue­va eco­no­mía tie­ne más que ver con ana­li­zar flu­jos rá­pi­dos en tiem­po real de da­tos a me­nu­do no es­truc­tu­ra­dos: co­rren­ta­das de fo­tos y vi­deos ge­ne­ra­das por usua­rios de re­des so­cia­les, las res­mas de in­for­ma­ción pro­du­ci­da por gen­te que via­ja al tra­ba­jo, la inun­da­ción de da­tos de cien­tos de sen­so­res en los mo­to­res de los avio­nes.

Y lo que es más im­por­tan­te, el va­lor de los da­tos es­tá cre­cien­do. Fa­ce­book y Goo­gle ini­cial­men­te usa­ron los da­tos que re­co­gían de los usua­rios pa­ra orien­tar me­jor la pu­bli­ci­dad. Pe­ro en los úl­ti­mos años han des­cu­bier­to que los da­tos pue­den con­ver­tir­se en cual­quier can­ti­dad 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 ana­li­zan­do lo que es­cri­be, to­do lo cual pue­de ven­der­se a otras fir­mas pa­ra que lo uti­li­cen en sus pro­pios pro­duc­tos.

si bien las se­ña­les de la eco­no­mía de los da­tos es­tán por do­quier, re­cién aho­ra se es­tá cla­ri­fi­can­do su for­ma. To­dos los ju­ga­do­res bus­can ex­plo­tar un mo­tor eco­nó­mi­co po­de­ro­so lla­ma­do “efec­to de red de da­tos”: usar los da­tos pa­ra atraer más usua­rios, que en­ton­ces ge­ne­ran más da­tos, que ayu­dan a me­jo­rar los ser­vi­cios, lo que atrae más usua­rios.

las gran­des bom­bean de los re­ser­vo­rios más abun­dan­tes. Cuan­to más los usua­rios es­cri­ben co­men­ta­rios y di­cen lo que les “gus­ta”, Fa­ce­book más apren­de so­bre esos usua­rios y tan­to me­jor se orien­tan los avi­sos que apa­re­cen en su hi­lo de no­ti­cias. de mo­do si­mi­lar, cuan­ta más gen­te bus­ca en Goo­gle tan­to me­jo­res re­sul­tan sus bús­que­das.

es­tas fir­mas siem­pre es­tán bus­can­do nue­vas fuen­tes de in­for­ma­ción. Fa­ce­book lo­gra que los usua­rios en­tre­nen a al­gu­nos de sus al­go­rit­mos, por ejem­plo cuan­do suben y eti­que­tan fo­tos de sus ami­gos. es­to ex­pli­ca por qué las compu­tado­ras aho­ra pue­den re­co­no­cer cien­tos de mi­llo­nes de per­so­nas con una pre­ci­sión del 98 por cien­to.

El po­zo de Uber

Por su par­te, Uber es co­no­ci­do por sus via­jes en ta­xis ba­ra­tos. Pe­ro si la fir­ma va­le lo que se es­ti­ma son Us$ 68.000 mi­llo­nes, es en par­te por­que cuen­ta con el ma­yor po­zo de da­tos so­bre ofer­ta (con­duc­to­res) y de­man­da (pa­sa­je­ros) del trans­por­te per­so­nal. de mo­do si­mi­lar, pa­ra la ma­yo­ría de la gen­te Tes­la es fa­bri­can­te de au­tos eléc­tri­cos so­fis­ti­ca­dos. Pe­ro sus más re­cien­tes mo­de­los re­co­gen mon­ta­ñas de da­tos, que per­mi­ten a la fir­ma op­ti­mi­zar sus al­go­rit­mos de au­to­con­duc­ción y lue­go ac­tua­li­zar en con­cor­dan­cia su soft­wa­re. Pa­ra fi­nes del año pa­sa­do, la fir­ma ha­bía re­co­gi­do da­tos de con­duc­ción equi­va­len­tes a 2100 mi­llo­nes de ki­ló­me­tros, mu­cho más que Way­mo, la di­vi­sión de co­ches au­to­con­du­ci­dos de Alp­ha­bet.

las nue­vas fir­mas “ba­sa­das en da­tos” son los ga­tos sal­va­jes de la nue­va eco­no­mía: sa­len en bus­ca de pe­tró­leo di­gi­tal, lo ex­traen y lo con­vier­ten en nue­vos ser­vi­cios in­ge­nio­sos, des­de el aná­li­sis de ra­dio­gra­fías y to­mo­gra­fías has­ta de­ter­mi­nar dón­de es­pol­vo­rear her­bi­ci­das en un cam­po. ne­xar, una nue­va fir­ma is­rae­lí, ha in­ven­ta­do un mo­do in­ge­nio­so de usar con­duc­to­res co­mo fuen­tes de da­tos. su app ha­ce que ce­lu­la­res re­gis­tren da­tos de sus via­jes vía ac­cio­nes que rea­li­zan nor­mal­men­te. si mu­chos ines­pe­ra­da­men­te to­can el freno en el mis­mo lu­gar del ca­mino, es­to da una se­ñal de que hay un ba­che u otro obs­tácu­lo. en com­pen­sa­ción por usar la app de ne­xar, los con­duc­to­res re­ci­ben una cá­ma­ra gra­tui­ta pa­ra su con­so­la y ser­vi­cios, co­mo un in­for­me de­ta­lla­do si tie­nen un ac­ci­den­te. el ob­je­ti­vo de la fir­ma es ofre­cer to­do ti­po de ser­vi­cios que ayu­den a los con­duc­to­res a evi­tar ac­ci­den­tes por los que ellos, co­mo ase­gu­ra­do­res, pa­ga­rán. Uno de ta­les ser­vi­cios es la aler­ta de ba­ches o cuan­do un au­to se de­tie­ne re­pen­ti­na­men­te lue­go de do­blar en una es­qui­na.

Fir­mas que no son tec­no­ló­gi­cas tam­bién es­tán tra­tan­do de crear fuen­tes di­gi­ta­les. Ge, por ejem­plo, ha desa­rro­llan­do un “sis­te­ma ope­ra­ti­vo pa­ra la In­ter­net in­dus­trial” lla­ma­do Pre­dix, pa­ra ayu­dar a los clien­tes a con­tro­lar sus má­qui­nas. Pre­dix es tam­bién un sis­te­ma de re­co­lec­ción de da­tos: reúne da­tos de dis­po­si­ti­vos a los que es­tá co­nec­ta­do, los mez­cla con otros da­tos y lue­go en­tre­na al­go­rit­mos que pue­den ayu­dar a me­jo­rar las ope­ra­cio­nes de una usi­na, de­ter­mi­nar cuán­do hay que ha­cer man­te­ni­mien­to de un mo­tor de avión an­tes de que se rom­pa y co­sas por el es­ti­lo.

Al igual que en los mer­ca­dos del pe­tró­leo, las fir­mas de da­tos más gran­des com­pran con­ti­nua­men­te otras más pe­que­ñas. Pe­ro otro as­pec­to de la eco­no­mía de los da­tos les re­sul­ta­ría ex­tra­ño a los que co­mer­cian en oro ne­gro. el pe­tró­leo es la com­mo­dity más co­mer­cia­li­za­da del mun­do me­di­da por va­lor. en cam­bio, los da­tos ape­nas si se co­mer­cian, al me­nos no por di­ne­ro. es­to es­tá muy le­jos de lo que mu­chos te­nían en men­te cuan­do ha­bla­ban de los da­tos co­mo una “nue­va cla­se de ac­ti­vos”, co­mo lo hi­zo el Fo­ro eco­nó­mi­co Mun­dial en un in­for­me pu­bli­ca­do en 2011. la eco­no­mía de los da­tos, se­gún su­gie­re ese tér­mino, con­sis­ti­rá en mer­ca­dos de bits y by­tes prós­pe­ros. Pe­ro tal co­mo es­tán las co­sas es ma­yor­men­te una co­lec­ción de si­los in­de­pen­dien­tes.

es­ta au­sen­cia de mer­ca­dos es re­sul­ta­do de los mis­mos fac­to­res que han da­do ori­gen a las fir­mas. Hay to­do ti­po de “cos­tos de transac­ción” de los mer­ca­dos –bús­que­da de in­for­ma­ción, ne­go­cia­ción de acuer­dos, ha­cer cum­plir con­tra­tos, etc.– que ha­cen más sim­ple y efi­cien­te sim­ple­men­te que la pro­pia fir­ma ha­ga es­tas ac­ti­vi­da­des. del mis­mo mo­do, a me­nu­do es más ren­ta­ble ge­ne­rar y usar da­tos den­tro de la com­pa­ñía que com­prar y ven­der­los en un mer­ca­do abier­to.

Más allá de su abun­dan­cia, los flu­jos de da­tos no son una com­mo­dity: ca­da flu­jo de in­for­ma­ción es di­fe­ren­te, en tér­mi­nos de lí­neas de tiem­po, por ejem­plo, o has­ta qué pun­to es com­ple­to. Es­ta fal­ta de “fun­gi­bi­li­dad”, un tér­mino de la jer­ga eco­nó­mi­ca, ha­ce di­fí­cil pa­ra los com­pra­do­res en­con­trar un con­jun­to de da­tos es­pe­cí­fi­co y asig­nar­le un pre­cio: el va­lor de ca­da ti­po es di­fí­cil de com­pa­rar con otros da­tos. Hay un des­in­cen­ti­vo al co­mer­cio, da­do que ca­da par­te te­me­rá ver­se per­ju­di­ca­da.

Los in­ves­ti­ga­do­res re­cién co­mien­zan a desa­rro­llar me­to­do­lo­gías de fi­ja­ción de pre­cios, al­go que la con­sul­to­ra Gart­ner 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 res­pec­to de cuán­to va­len cier­tos da­tos. Uno de los ca­sos in­vo­lu­cra una sub­si­dia­ria de Cae­sars En­ter­tain­ment, un gru­po de apues­tas que se pre­sen­tó a la quie­bra en 2015. Se de­ter­mi­nó que su ac­ti­vo más va­lio­so, por US$ 1000 mi­llo­nes, eran los da­tos que se de­cía que te­nía de 45 mi­llo­nes de clien­tes que ha­bían in­gre­sa­do en el pro­gra­ma de leal­tad de la com­pa­ñía en los 17 años an­te­rio­res.

La di­fi­cul­tad pa­ra fi­jar pre­cios es un mo­ti­vo im­por­tan­te por el que pa­ra una fir­ma pue­de re­sul­tar más sim­ple com­prar otra em­pre­sa, aun­que es­té in­tere­sa­da prin­ci­pal­men­te en los da­tos. És­te fue el ca­so, en 2015, cuan­do IBM, se­gún se di­ce, gas­tó US$ 2000 mi­llo­nes en la Weat­her Com­pany pa­ra te­ner mon­ta­ñas de da­tos del cli­ma así co­mo la in­fra­es­truc­tu­ra pa­ra re­co­ger­los.

Otro fac­tor de con­fu­sión son los acuer­dos de in­ter­cam­bio: sec­to­res del Ser­vi­cio Na­cio­nal de Sa­lud de Gran Bre­ta­ña y Dee­pMind, la di­vi­sión de IA de Alp­ha­bet, han acor­da­do can­jear el ac­ce­so a da­tos anó­ni­mos de pa­cien­tes por las con­clu­sio­nes mé­di­cas que sur­gen de ellos.

El he­cho de que la in­for­ma­ción di­gi­tal, a di­fe­ren­cia del pe­tró­leo, ade­más “no es mo­ti­vo de ri­va­li­dad”, lo que sig­ni­fi­ca que pue­de ser co­pia­da y usa­da por más de una per­so­na (o al­go­rit­mo) a la vez, tam­bién crea com­pli­ca­cio­nes. Sig­ni­fi­ca que los da­tos fá­cil­men­te pue­den ser uti­li­za­dos pa­ra otros pro­pó­si­tos que los acor­da­dos. Y au­men­ta la con­fu­sión res­pec­to de quién es due­ño de los da­tos (en el ca­so de un co­che au­tó­no­mo, po­dría ser el fa­bri­can­te, el pro­vee­dor de sen­so­res, el pa­sa­je­ro y, con el tiem­po, si los co­ches au­to­con­du­ci­dos pa­san a ser pro­pie­dad de sí mis­mos, el vehícu­lo mis­mo).

“El co­mer­cio de da­tos es te­dio­so”, di­ce Ale­xan­der Lin­den, de Gart­ner. Co­mo re­sul­ta­do de ello, los acuer­dos de da­tos a me­nu­do son bi­la­te­ra­les y ad hoc. Y no son pa­ra los dé­bi­les de es­pí­ri­tu: los con­tra­tos de da­tos a me­nu­do cu­bren do­ce­nas de pá­gi­nas con un len­gua­je le­gal den­so, es­pe­ci­fi­can­do los usos per­mi­ti­dos y có­mo de­ben ser pro­te­gi­dos los da­tos. Un al­to eje­cu­ti­vo de un gran ban­co re­cien­te­men­te le di­jo a Lin­den que tie­ne me­jo­res co­sas que ha­cer que fir­mar ta­les do­cu­men­tos, aun­que los da­tos sean de gran va­lor.

En el ca­so de da­tos per­so­na­les, las co­sas son aun más com­pli­ca­das. “Un mer­ca­do na­cio­nal de in­for­ma­ción re­gu­la­do per­mi­ti­ría com­prar y ven­der in­for­ma­ción per­so­nal, con­fi­rien­do al ven­de­dor el de­re­cho de de­ter­mi­nar cuán­ta in­for­ma­ción se di­vul­ga”, es­cri­bió Ken­neth Lau­don, de la New York Uni­ver­sity, en un ar­ticu­lo in­flu­yen­te ti­tu­la­do Mer­ca­dos y pri­va­ci­dad, en 1996. Más re­cien­te­men­te, el Fo­ro Eco­nó­mi­co Mun­dial pro­pu­so el con­cep­to de una cuen­ta de ban­co de da­tos. Su­ge­ría que los da­tos de una per­so­na de­be­rían “re­si­dir en una cuen­ta don­de se­rían con­tro­la­dos, ma­ne­ja­dos, in­ter­cam­bia­dos y re­gis­tra­dos”.

La idea pa­re­ce ele­gan­te, pe­ro has­ta aho­ra no se han ma­te­ria­li­za­do un mer­ca­do ni cuen­tas de da­tos. El pro­ble­ma es el opues­to al que se da con da­tos cor­po­ra­ti­vos: la gen­te en­tre­ga sus da­tos per­so­na­les con de­ma­sia­da fa­ci­li­dad a cam­bio de ser­vi­cios “gra­tui­tos”. Los tér­mi­nos de in­ter­cam­bio se han vuel­to la nor­ma ca­si por ac­ci­den­te, di­ce Glen Weyl, eco­no­mis­ta de Mi­cro­soft Re­search. Lue­go de que es­ta­lló la bur­bu­ja de las pun­to­com, a co­mien­zos de la dé­ca­da de 2000, las fir­mas ne­ce­si­ta­ban ur­gen­te­men­te un mo­do de ga­nar di­ne­ro. Re­unir da­tos pa­ra pu­bli­ci­dad di­ri­gi­da era el re­cur­so más fá­cil. Re­cien­te­men­te han ad­ver­ti­do que los da­tos pue­den con­ver­tir­se en to­do ti­po de ser­vi­cios de IA.

Que es­to ha­ga del in­ter­cam­bio de da­tos por ser­vi­cios gra­tui­tos un in­ter­cam­bio in­jus­to de­pen­de en gran me­di­da de la fuen­te de va­lor de es­tos ser­vi­cios: los da­tos o los al­go­rit­mos que los pro­ce­san. Hal Va­rian, el je­fe de eco­no­mis­tas de Goo­gle, sos­tie­ne que los da­tos ofre­cen “ga­nan­cias de­cre­cien­tes en pro­por­ción a la es­ca­la”, lo que sig­ni­fi­ca que ca­da da­to adi­cio­nal es un po­co me­nos va­lio­so y, en al­gún pun­to, re­co­ger más no agre­ga na­da. Lo que im­por­ta más, di­ce, es la ca­li­dad de los al­go­rit­mos que pro­ce­san los da­tos y el ta­len­to con­tra­ta­do por la fir­ma pa­ra desa­rro­llar­los. El éxi­to de Goo­gle “tie­ne que ver con las re­ce­tas, no con los in­gre­dien­tes”.

Eso pue­de ha­ber si­do cier­to en los pri­me­ros tiem­pos de la in­ves­ti­ga­ción on­li­ne, pe­ro pa­re­ce equi­vo­ca­do en el nue­vo mun­do de la IA. Los al­go­rit­mos ca­da vez más se au­to­en­se­ñan y cuan­to más da­tos más fres­cos re­ci­ben, tan­to me­jor. Y la ga­nan­cia mar­gi­nal de los da­tos en reali­dad pue­de au­men­tar al mul­ti­pli­car­se las apli­ca­cio­nes, di­ce Weyl. Cuan­do una fir­ma de via­jes com­par­ti­dos ha re­co­gi­do su­fi­cien­tes da­tos pa­ra ofre­cer un ser­vi­cio –por ejem­plo, in­for­ma­ción del trá­fi­co en tiem­po real–, más in­for­ma­ción pue­de no agre­gar mu­cho va­lor. Pe­ro si si­gue re­co­gien­do da­tos, en al­gún pun­to pue­de es­tar en con­di­cio­nes de ofre­cer más ser­vi­cios, co­mo la pla­ni­fi­ca­ción de ru­tas.

Es­tos de­ba­tes, jun­to con la fal­ta de un pu­jan­te co­mer­cio de da­tos, pue­den ser un pro­ble­ma de den­ti­ción tem­pra­na. Los mer­ca­dos de pe­tró­leo con buen fun­cio­na­mien­to tar­da­ron dé­ca­das en sur­gir. Pa­ra­dó­ji­ca­men­te, fue Stan­dard Oil, el mo­no­po­lio crea­do por John D. Roc­ke­fe­ller a fi­nes del si­glo XIX, el que ace­le­ró las co­sas: ayu­dó a crear la tec­no­lo­gía y –el nom­bre de la fir­ma era su pro­gra­ma– los es­tán­da­res que hi­cie­ron po­si­ble que se co­mer­cia­li­za­ra el nue­vo re­cur­so.

Han exis­ti­do por mu­cho tiem­po los mer­ca­dos de da­tos per­so­na­les de al­to va­lor o fá­ci­les de es­tan­da­ri­zar. Los lla­ma­dos “bro­kers de da­tos” co­mer­cia­li­zan rá­pi­da­men­te cier­tos ti­pos de da­tos.

En otras áreas, es­tán co­men­zan­do a sur­gir mer­ca­dos o al­go afín a ello. Ora­cle, que do­mi­na el mer­ca­do de ba­ses de da­tos cor­po­ra­ti­vas, por ejem­plo, es­tá desa­rro­llan­do lo que equi­va­le a una bol­sa de ac­ti­vos de da­tos. Quie­re que sus clien­tes in­ter­cam­bien da­tos, los com­bi­nen con con­jun­tos pro­vis­tos por Ora­cle y que ex­trai­gan con­clu­sio­nes de ellos, to­do en el am­bien­te se­gu­ro de la nu­be in­for­má­ti­ca de la fir­ma, don­de pue­de ase­gu­rar, en­tre otras co­sas, que no ha­ya mal uso de la in­for­ma­ción. Cog­ni­ti­ve Lo­gic, una nue­va fir­ma, pre­sen­ta un pro­duc­to si­mi­lar, pe­ro de­ja los da­tos en sis­te­mas de IT se­pa­ra­dos.

Otras fir­mas jó­ve­nes es­pe­ran dar a los con­su­mi­do­res más par­ti­ci­pa­ción en el des­tino de sus da­tos. Ci­ti­zen­me per­mi­te a los usua­rios re­unir to­da su in­for­ma­ción en un lu­gar y ob­te­ner una pe­que­ña su­ma si la com­par­ten con mar­cas. Da­ta­coup, otra fir­ma nue­va, es­tá ven­dien­do con­clu­sio­nes ex­traí­das de da­tos per­so­na­les y trans­fie­re par­te de lo que ob­tie­ne por ello a sus usua­rios.

Has­ta aho­ra nin­guno de es­tos es­fuer­zos ha des­pe­ga­do real­men­te; los que se con­cen­tran en los da­tos per­so­na­les en par­ti­cu­lar qui­zá nun­ca lo ha­gan. A es­ta al­tu­ra, los con­su­mi­do­res y los gi­gan­tes on­li­ne es­tán tra­ba­dos en un abra­zo in­có­mo­do. La gen­te no sa­be cuán­to va­len sus da­tos ni quie­re real­men­te te­ner que ocu­par­se de ma­ne­jar­los, di­ce Alessandro Ac­qui­sit, de Car­ne­gie Me­llon Uni­ver­sity. Pe­ro tam­bién es­tán mos­tran­do sín­to­mas de lo que se lla­ma “im­po­ten­cia apren­di­da”: los tér­mi­nos y con­di­cio­nes de los ser­vi­cios a me­nu­do son im­pe­ne­tra­bles y los usua­rios no tie­nen más re­me­dio que acep­tar­los (las apps de los ce­lu­la­res no fun­cio­nan si uno no acep­ta los tér­mi­nos).

Los da­tos no se­rían el úni­co re­cur­so im­por­tan­te que no se co­mer­cia­li­za am­plia­men­te; es­tán, por ca­so, el es­pec­tro de ra­dio y los de­re­chos del agua. Pe­ro pa­ra los da­tos es­to pro­ba­ble­men­te cree in­efi­cien­cias, sos­tie­ne Weyl. Si la in­for­ma­ción di­gi­tal no tie­ne pre­cio, qui­zá nun­ca se ge­ne­ren da­tos va­lio­sos. Y si los da­tos per­ma­ne­cen en si­los, es po­si­ble que gran par­te de su va­lor nun­ca sea ex­traí­da. Las gran­des re­fi­ne­rías de da­tos no tie­nen el mo­no­po­lio de la in­no­va­ción; otras fir­mas pue­den es­tar me­jor po­si­cio­na­das pa­ra ex­plo­tar la in­for­ma­ción.

Pro­ble­mas ur­gen­tes

La fal­ta de mer­ca­dos de da­tos tam­bién ha­rá más di­fí­cil re­sol­ver pro­ble­mas com­pli­ca­dos de po­lí­ti­ca. Hay tres que se des­ta­can: la re­gu­la­ción an­ti­mo­no­pó­li­ca, la de pri­va­ci­dad y la de equi­dad so­cial. La más ur­gen­te, se po­dría de­cir, es la an­ti­mo­no­pó­li­ca, co­mo fue el ca­so del pe­tró­leo. En 1911 la Cor­te Su­pre­ma de Es­ta­dos Uni­dos apo­yó el dic­ta­men de una cor­te más ba­ja que or­de­nó di­vi­dir Stan­dard Oil, que por en­ton­ces con­tro­la­ba al­re­de­dor del 90% de la re­fi­na­ción de pe­tró­leo del país.

Al­gu­nos ya pi­den una di­vi­sión si­mi­lar de em­pre­sas co­mo Goo­gle, en­tre los que se in­clu­ye Jonathan Ta­plin, de la Uni­ver­si­dad de Ca­li­for­nia del Sur, en su nue­vo li­bro: Mué­va­se rá­pi­do y rom­pa co­sas. Pe­ro un re­me­dio tan ra­di­cal no re­sol­ve­ría real­men­te el pro­ble­ma. Una di­vi­sión se­ría muy con­mo­cio­nan­te y ha­ría más len­ta la in­no­va­ción.

Co­mo mí­ni­mo, los re­gu­la­do­res an­ti­mo­no­pó­li­cos tie­nen que afi­lar sus he­rra­mien­tas pa­ra la era di­gi­tal. La Co­mi­sión Eu­ro­pea no blo­queó la fu­sión de Fa­ce­book y What­sApp. Sos­tu­vo que, aun­que ope­ra­ban los dos ma­yo­res ser­vi­cios de men­sa­jes de tex­to, ha­bía mu­chos otros y que el ne­go­cio no au­men­ta­ría la acu­mu­la­ción de da­tos de Fa­ce­book, por­que What­sApp no re­co­gía de­ma­sia­da in­for­ma­ción de sus usua­rios. Pe­ro Fa­ce­book es­ta­ba com­pran­do una fir­ma que te­mía que po­día evo­lu­cio­nar a 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 ba­ses de usua­rios de los dos ser­vi­cios, pe­ro lo co­men­zó a ha­cer el año pa­sa­do, lo que ha lle­va­do a la co­mi­sión a ame­na­zar­la con mul­tas.

La frus­tra­ción con Fa­ce­book ayu­da a ex­pli­car por qué al­gu­nos paí­ses en Eu­ro­pa han co­men­za­do ya a ac­tua­li­zar sus le­yes de com­pe­ten­cia. En Ale­ma­nia hay le­gis­la­ción re­co­rrien­do el Par­la­men­to que per­mi­ti­ría a la Ofi­ci­na Fe­de­ral de Car­te­les in­ter­ve­nir en ca­sos en que ten­gan un rol los efec­tos de red y de ac­ti­vos de da­tos. El en­te ya tie­ne especial in­te­rés en la eco­no­mía de los da­tos. Ha lan­za­do una in­ves­ti­ga­ción acer­ca de si Fa­ce­book se abu­sa de su po­si­ción do­mi­nan­te pa­ra im­po­ner cier­tas po­lí­ti­cas de pri­va­ci­dad. An­dreas Mundt, su pre­si­den­te, quie­re ha­cer más: “¿Po­de­mos op­ti­mi­zar más nues­tras téc­ni­cas de in­ves­ti­ga­ción? ¿Có­mo po­de­mos in­te­grar me­jor efec­tos di­ná­mi­cos en nues­tro aná­li­sis?”.

Una bue­na re­gla ge­ne­ral pa­ra los re­gu­la­do­res es ser tan in­ven­ti­vos co­mo las com­pa­ñías que vi­gi­lan. En un tra­ba­jo re­cien­te, Ez­ra­chi y Stuc­ke pro­pu­sie­ron que las au­to­ri­da­des an­ti­mo­no­pó­li­cas ope­ren lo que lla­man “in­cu­ba­do­ras de co­lu­sión tá­ci­ta”. Pa­ra des­cu­brir si los al­go­rit­mos que fi­jan pre­cios ma­ni­pu­lan los mer­ca­dos o in­clu­so en­tran en co­lu­sión, los re­gu­la­do­res de­bie­ran ha­cer simulaciones en sus pro­pias compu­tado­ras.

Otra idea es pro­mo­ver al­ter­na­ti­vas a pi­las cen­tra­li­za­das de da­tos. Los go­bier­nos po­drían re­ga­lar más de los da­tos que re­co­gen, crean­do opor­tu­ni­da­des pa­ra fir­mas más pe­que­ñas. Tam­bién po­drían apo­yar “coope­ra­ti­vas de da­tos”. En Sui­za, un pro­yec­to lla­ma­do Mi­da­ta re­co­ge da­tos de sa­lud de pa­cien­tes, que pue­den en­ton­ces de­ci­dir si quie­ren que se los in­clu­ya en pro­yec­tos de in­ves­ti­ga­ción.

La fal­ta de fun­gi­bi­li­dad de los flu­jos de da­tos ha­ce di­fí­cil la fi­ja­ción de pre­cios

El co­mún de las per­so­nas no sa­be cuán­to va­len sus da­tos ni quie­re te­ner que ocu­par­se de ma­ne­jar­los

Los da­tos son el úni­co re­cur­so cla­ve que hoy ca­si no se co­mer­cia­li­za: lo mis­mo pa­sa con los de­re­chos del agua

Ilustración Vicente Mar­tí

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