¿Y si se le pagara a las personas por sus datos?

THE ECONOMIST.- Esclavitud de los datos. Ese es el estado en que vive la mayoría de la gente ahora, en opinión de Jennifer Lyn Morone, una artista estadounidense. Para obtener servicios online gratis, se lamenta, entregan información íntima a firmas de tecnología. Para desnudar esta situación lamentable, ha recurrido a lo que llama "capitalismo extremo": se registró como compañía en Delaware en un esfuerzo por explotar sus datos personales para obtener ganancias. Creó dossiers con subconjuntos de datos que presentó en una galería en Londres en 2016 y los ofreció a la venta, con un precio base de £100 (US$135). La colección completa, incluyendo sus datos de salud y su número de seguridad social se pueden comprar por £7000.

Solo consiguió unos pocos compradores. Pero si la tarea del artista es anticiparse, estaba acertada: este año el mundo descubrió que hay algo podrido en la economía de los datos. Desde que se supo en marzo que Cambridge Analytica había adquirido datos de 87 millones de usuarios de Facebook de modo turbio, las voces que reclaman repensar cómo se manejan los datos personales online se han hecho más fuertes.

Dado el actual estado de los asuntos digitales, en el que la recolección y explotación de datos personales es dominada por grandes firmas tecnológicas, no parece probable que el enfoque de Morone, en el que los individuos ofrecen sus datos en venta, se imponga. ¿Pero qué sucedería si la gente realmente controlara sus datos y le exigiera a los gigantes tecnológicos el pago por el acceso a ellos? ¿Cómo se vería la economía de los datos en ese caso?

No sería la primera vez que un recurso económico importante pasa de ser usado simplemente a ser propiedad que se comercializa. Pero la información digital parece un candidato improbable a ser manejado por el mercado. A diferencia de los recursos físicos, los datos personales son un ejemplo de lo que los economistas llaman bienes "no rivales", que significa que pueden ser usados más de una vez. Y las frecuentes filtraciones muestran lo difícil que puede ser controlar los datos. Pero otro precedente histórico podría ofrecer un modelo y también tiene resonancia con preocupaciones contemporáneas acerca de "tecnofeudalismo", sostienen Jaron Lanier, pionera de la realidad virtual, y Glen Weyl, economista de la Universidad de Yale, que trabajan para la división de Investigaciones de Microsoft.

El trabajo, como los datos, es un recurso del que es difícil determinar su valor. Los trabajadores no fueron compensados adecuadamente por sus tareas durante la mayor parte de la historia. Incluso cuando la gente logró la libertad de vender su trabajo, llevó décadas que los salarios llegaran a niveles promedio que alcanzaran para vivir. La historia no se repite, pero es posible que rime, predice Weyl en Radical Markets (Mercados Radicales), un libro nuevo del que es coautor con Eric Posner de la Universidad de Chicago. Sostiene que en la era de la inteligencia artificial (IA), tiene sentido tratar los datos como una forma de trabajo.

Weyil y Posner llaman a la IA "inteligencia colectiva: la mayoría de sus algoritmos tienen que ser entrenados usando montañas de ejemplos generados por humanos, en un proceso llamado aprendizaje de las máquinas. A menos que sepan lo que son las respuestas correctas (provistas por humanos), los algoritmos no pueden traducir lenguaje, comprender el habla o reconocer objetos en imágenes. Los datos provistos por humanos pueden ser vistos así como una forma de trabajo que es la base de la IA. Al madurar la economía de los datos, este trabajo de datos asumirá muchas formas. Gran parte será pasivo, al involucrarse la gente en todo tipo de actividades que generan los datos necesarios para nuevos servicios. Pero el trabajo con datos de alguna gente será más activo, al tomar decisiones que pueden usarse como la base para entrenar sistemas de IA.

Pero ya sea que se generen tales datos activa o pasivamente, poca gente tendrá el tiempo o la inclinación de seguir toda esa información. E, incluso, los que así lo hagan no tendrán el poder de negociación como para conseguir un buen trato de las firmas de IA. Pero la historia del trabajo ofrece un indicio de cómo podrían evolucionar las cosas. Históricamente, cuando los salarios se elevaron a niveles aceptables fue mayormente debido a la acción de los sindicatos. De modo similar, Weyl espera ver el auge de lo que llama "sindicatos de trabajo de datos".

Todo esto puede sonar como ciencia ficción. ¿Por qué Google y Facebook, por caso, renunciarían a su modelo de negocios actual de usar datos gratis para vender publicidad online orientada? En 2017 obtuvieron, sumados, US$135.000 millones en avisos. Si tuvieran que compensar a la gente por sus datos serían mucho menos rentables.

Mientras tanto startups como CitizenMe y Datacoup, que pueden verse como formas iniciales de sindicatos de datos, hasta ahora no han logrado avanzar demasiado. Pero en otros rincones del sector, gigantes tecnológicos ya pagan por los datos. Otras firmas usan plataformas de trabajo con las multitudes, tales como el Mechanical Turk de Amazon, para explotar trabajo de datos tal como el etiquetado de imágenes.

Si la IA cumple en ser algo tan importante como se dice, llevará a la demanda de más y mejores datos. Al volverse más sofisticados los servicios de IA, se deberá alimentar los algoritmos con mayor calidad de información digital, que la gente quizá solo aporte si se le paga. Una vez que una gran firma tecnológica comience a pagar por los datos, otros quizá se vean obligados a hacerlo.

Tratar a los datos como trabajo significa que los márgenes de ganancias de los gigantes de la tecnología se verían reducidos, pero su negocio puede ampliarse. Y los trabajadores, al menos parcialmente, estarán en el asiento del conductor. Sus mañanas podrían comenzar mirando un tablero provisto por su sindicato de trabajo de datos, mostrando una lista personalizada de ocupaciones disponibles, como mirar publicidad.

Pero mucho tendrá que suceder antes de que se considere ampliamente a los datos personales como trabajo y que se pague por tal. Por empezar, se necesitará un marco legal adecuado para alentar el surgimiento de una nueva economía de datos. Segundo, se necesita una tecnología mucho más capaz para controlar el flujo de los datos. Tercero, la gente tendrá que desarrollar su "conciencia" como trabajadores de datos.

Los escépticos dicen que aunque la gente recibiera dinero por sus datos, no sería mucho. Si Facebook compartiera sus ganancias con todos sus usuarios mensuales, por ejemplo, cada uno solo recibiría solo US$9 al año. Pero tales cálculos no toman en cuenta que la era de los datos recién empieza.

¿Esta economía de los datos no sería muy desigual? Los datos de alguna gente valdrán mucho más que los de otros. Pero Weyl dice que las capacidades necesarias para generar datos valiosos pueden estar más extendidas de lo que uno se imagina, de modo que el trabajo de datos cambiaría la jerarquía estándar del capital humano. De un modo u otro, las sociedades tendrán que encontrar un mecanismo para distribuir la riqueza creada por la IA. Como están las cosas, la mayor parte va a las destilerías de big data. A menos que esto cambie, la desigualdad social podría revertir a niveles medievales, alerta Weyl. Si eso sucede, no es irrazonable suponer que un día los trabajadores de datos del mundo se unan.

Traducción de Gabriel Zadunaisky