Construyendo una mejor economía de datos

En asociación con Red Omidyar

Es hora de despertar y hacer un mejor trabajo, dice el editor Tim O'Reilly, desde tomarse en serio el cambio climático hasta construir una mejor economía de datos. Y la forma en que se construye una mejor economía de datos es a través de datos comunes, o datos como un recurso común, no como las gigantes tecnológicas están actuando ahora, que no se limitan a quedarse con los datos para sí mismos, sino que se benefician de nuestros datos y nos causan daño en el mundo. proceso.

Cuando las empresas utilizan los datos que recopilan para nuestro beneficio, es un gran negocio, dice O'Reilly, fundador y director ejecutivo de O'Reilly Media. Cuando las empresas lo utilizan para manipularnos, o para dirigirnos de una manera que nos perjudica, o que mejora su poder de mercado a expensas de los competidores que podrían brindarnos un mejor valor, entonces nos están perjudicando con nuestros datos. Y esa es la próxima gran cosa que está investigando: un tipo específico de daño que ocurre cuando las empresas de tecnología usan datos en nuestra contra para dar forma a lo que vemos, escuchamos y creemos.

Es lo que O'Reilly llama rentas algorítmicas, que utilizan datos, algoritmos y diseño de interfaz de usuario como una forma de controlar quién obtiene qué información y por qué. Desafortunadamente, uno solo tiene que mirar las noticias para ver la rápida propagación de información errónea en Internet relacionada con los disturbios en países de todo el mundo. cui bono ? Podemos preguntar quién se beneficia, pero quizás la mejor pregunta es quién sufre. De acuerdo con O'Reilly, si construyes una economía en la que sacas más del sistema de lo que devuelves o de lo que creas, entonces adivina qué, no te queda mucho tiempo en este mundo. Eso realmente importa porque los usuarios de esta tecnología deben dejar de pensar en el valor de los datos individuales y lo que significa cuando muy pocas empresas controlan esos datos, incluso cuando son más valiosos abiertamente. Después de todo, hay consecuencias por no crear suficiente valor para los demás.

Ahora nos acercamos a una idea diferente: ¿y si en realidad es hora de comenzar a repensar el capitalismo en su conjunto? Es un gran momento para que hablemos sobre cómo queremos cambiar el capitalismo, porque lo cambiamos cada 30 o 40 años, dice O'Reilly. Aclara que no se trata de abolir el capitalismo, sino que lo que tenemos ya no es suficiente. De hecho, tenemos que hacerlo mejor, y podemos hacerlo mejor. Y para mí mejor se define por el aumento de la prosperidad para todos.

En este episodio de Business Lab, O'Reilly analiza la evolución de cómo los gigantes tecnológicos como Facebook y Google crean valor para sí mismos y daño para otros en jardines cada vez más amurallados. También analiza cómo las crisis como covid-19 y el cambio climático son los catalizadores necesarios que alimentan una decisión colectiva para superar los problemas masivos de la economía de datos.

Business Lab está organizado por Laurel Ruma, directora editorial de Insights, la división de publicaciones personalizadas de MIT Technology Review. El programa es una producción de MIT Technology Review, con la ayuda de producción de Collective Next.

Este episodio de podcast fue producido en asociación con Omidyar Network.

Mostrar notas y enlaces

Necesitamos más que innovación para construir un mundo próspero para todos , por Tim O'Reilly, Radar, 17 de junio de 2019

Por qué invertimos en construir una economía de datos equitativa , por Sushant Kumar, Omidyar Network, 14 de agosto de 2020

Tim O'Reilly - 'Covid-19 es una oportunidad para romper el paradigma económico actual' por Derek du Preez, Diginomica, 3 de julio de 2020

¿Valor razonable? Arreglar la economía de datos , Perspectivas de MIT Technology Review , 3 de diciembre de 2020

Transcripción completa

Laurel Ruma : De MIT Technology Review, soy Laurel Ruma, y ​​esto es Business Lab, el programa que ayuda a los líderes empresariales a dar sentido a las nuevas tecnologías que salen del laboratorio y llegan al mercado. Nuestro tema de hoy es la economía de datos. Más específicamente: democratizar los datos, hacer que los datos sean más abiertos, accesibles y controlables por los usuarios. Y no solo las empresas tecnológicas y sus clientes, sino también los ciudadanos e incluso el propio gobierno. Pero, ¿cómo es una economía de datos justa cuando unas pocas empresas controlan sus datos?

Dos palabras para ti: alquiler algorítmico.

Mi invitado es Tim O'Reilly, fundador, director ejecutivo y presidente de O'Reilly Media. Es socio de la firma de riesgo en etapa inicial O'Reilly AlphaTech Ventures. También forma parte de los directorios de Code for America, PeerJ, Civis Analytics y PopVox. Recientemente escribió el libro WTF?: ¿Cuál es el futuro y por qué depende de nosotros? . Si te dedicas a la tecnología, reconocerás la icónica marca O'Reilly: dibujos de animales con pluma y tinta en portadas de libros de tecnología, y probablemente elegirás uno de esos libros para ayudarte a desarrollar tu carrera, ya sea como diseñador, software ingeniero o CTO.

Este episodio de Business Lab se produce en asociación con Omidyar Network.

Bienvenido, Tim.

Tim O´Reilly : Me alegro de estar contigo, Laurel.

Laurel : Bueno, primero mencionemos a nuestros oyentes que en mi carrera anterior, tuve la suerte de trabajar contigo y para O'Reilly Media. Y ahora es un buen momento para tener esta conversación porque todas esas tendencias que ha visto venir antes que nadie: código abierto, web 2.0, gobierno como plataforma, el movimiento maker. Podemos enmarcar esta conversación con un tema del que ha estado hablando durante un tiempo: el valor de los datos y el acceso abierto a los datos. Entonces, en 2021, ¿cómo piensas sobre el valor de los datos?

Tim : Bueno, hay un par de formas en las que lo estoy pensando. Y la primera es que la conversación sobre el valor está bastante equivocada en muchos sentidos. Cuando la gente dice: 'Bueno, ¿por qué no obtengo una parte del valor de mis datos?' Y, por supuesto, la respuesta es que usted obtiene una parte del valor de sus datos. Cuando intercambia datos de Google por correo electrónico, búsqueda y mapas, obtiene mucho valor. De hecho, recientemente hice algunas matemáticas al revés, que básicamente se trataba de, bueno, ¿cuál es el ingreso promedio por usuario? Los ingresos anuales de Facebook por usuario en todo el mundo son de unos 30 dólares. Eso es $30 al año. Ahora, el margen de beneficio es de unos $26. Eso significa que están ganando $ 7.50 por usuario por año. Entonces, ¿tienes una parte de eso? No. ¿Crees que tu $1 o $2 que podrías, en el extremo, reclamar como tu parte de ese valor es el valor de Facebook para ti?

Y creo que de manera similar, miras a Google, es un número un poco más grande. Su beneficio medio por usuario es de unos 60 dólares. Entonces, está bien, aún así, digamos que tienes una cuarta parte de esto, $15 al año. Eso es $1.25 al mes. Pagas 10 veces más por tu cuenta de Spotify. Entonces, efectivamente, está obteniendo un trato bastante bueno. Así que la cuestión del valor es la pregunta equivocada. La pregunta es, ¿se están utilizando los datos por tú o contra ¿Uds? Y creo que esa es realmente la pregunta. Cuando las empresas utilizan los datos para nuestro beneficio, es un gran negocio. Cuando las empresas lo utilizan para manipularnos o dirigirnos de una manera que nos perjudica o que mejora su poder de mercado a expensas de los competidores que podrían brindarnos un mejor valor, entonces nos están perjudicando con nuestros datos.

Y ahí es donde me gustaría mover la conversación. Y en particular, me enfoco en una clase particular de daño que comencé a llamar rentas algorítmicas. Y es que, cuando piensa en la economía de datos, se utiliza para dar forma a lo que vemos, escuchamos y creemos. Obviamente, esto se volvió muy obvio para la gente en las últimas elecciones estadounidenses. La desinformación en general, la publicidad en general, se guía cada vez más por sistemas algorítmicos basados ​​en datos. Y la pregunta que creo que es bastante profunda es, ¿funcionan esos sistemas por nosotros o contra ¿nosotros? Y si se vuelven extractivos, donde básicamente están trabajando para ganar dinero para la empresa en lugar de beneficiar a los usuarios, entonces estamos jodidos. Entonces, lo que he estado tratando de hacer es comenzar a documentar y rastrear y establecer este concepto de la capacidad de controlar el algoritmo como una forma de controlar quién obtiene qué y por qué.

Y me he centrado menos en el lado del usuario principalmente y más en el lado del proveedor. Tomemos Google. Google es este intermediario entre nosotros y literalmente millones o cientos de millones de fuentes de información. Y ellos deciden cuáles llaman la atención. Y durante la primera década y media de la existencia de Google y todavía en muchas áreas que no son comerciales, lo que probablemente representa aproximadamente el 95 % de todas las búsquedas, utilizan las herramientas de lo que he llamado inteligencia colectiva. Así que todo, desde '¿En qué hace clic la gente realmente?', '¿Qué nos dicen los enlaces?', '¿Cuál es el valor de los enlaces y el rango de la página?' Todas estas cosas nos dan el resultado que realmente creen que es lo mejor que estamos buscando Entonces, cuando Google salió a bolsa en 2004, adjuntaron una entrevista con Larry Page en la que dijo: 'Nuestro objetivo es ayudarlo a encontrar lo que desea y marcharse'.

Y Google realmente operaba de esa manera. E incluso su modelo publicitario, fue diseñado para satisfacer las necesidades de los usuarios. El pago por clic era como; solo le pagaremos si realmente hace clic en el anuncio. Solo le cobraremos al anunciante si hace clic en el anuncio, lo que significa que estaba interesado en él. Tenían un modelo muy positivo, pero creo que en la última década, realmente decidieron que necesitaban asignarse más valores a sí mismos. Entonces, si contrasta un resultado de búsqueda de Google en un área comercialmente valiosa, puede contrastarlo con Google de hace 10 años o puede contrastarlo con una búsqueda no comercial de hoy. Verá que, si tiene valor comercial, la mayor parte de la página se destina a una de dos cosas: las propiedades o los anuncios de Google. Y lo que solíamos llamar resultados de búsqueda orgánicos en el teléfono, a menudo se encuentran en la segunda o tercera pantalla. Incluso en una computadora portátil, pueden ser uno pequeño que ves en la esquina. El contenido valioso y generado por el usuario ha sido reemplazado por contenido que Google o los anunciantes quieren que veamos. Es decir, están usando su algoritmo para poner los datos frente a nosotros. No es que piensen que es lo mejor para nosotros, sino que creen que es lo mejor para ellos. Ahora, creo que hay otra cosa. Cuando Google se fundó por primera vez, en el documento de búsqueda original de Google que Larry y Sergey escribieron cuando aún estaban en Stanford, tenían un apéndice sobre publicidad y motivos mixtos, y no creían que un motor de búsqueda pudiera ser justo. Y pasaron mucho tiempo tratando de descubrir cómo contrarrestar eso cuando adoptaron la publicidad como modelo, pero, creo, finalmente perdieron.

Así también Amazon. Amazon solía tomar cientos de señales diferentes para mostrarle lo que realmente pensaba que eran los mejores productos para usted, la mejor oferta. Y es difícil creer que ese siga siendo el caso cuando haces una búsqueda en Amazon y casi todos los resultados son patrocinados. Anunciantes que están diciendo, no, nosotros, tomamos nuestro producto. Y efectivamente, Amazon está utilizando su algoritmo para extraer lo que los economistas llaman rentas de las personas que quieren vender productos en su sitio. Y es muy interesante, el concepto de alquiler realmente ha entrado en mi vocabulario solo en los últimos años. Y realmente hay dos tipos de rentas y ambas tienen que ver con cierto tipo de asimetría de poder.

Y la primera es una renta que obtienes porque controlas algo valioso. Piensas en el barquero de la Edad Media, que básicamente decía: sí, tienes que pagarme si quieres cruzar el río aquí o pagar el peaje del puente. Eso es lo que la gente llamaría rentas. También fue el hecho de que el señor de la guerra local pudo decirle a todas las personas que estaban trabajando en 'sus tierras' que tenían que darme una parte de sus cosechas. Y ese tipo de renta que surge como resultado de una asimetría de poder, creo que es algo de lo que estamos viendo aquí.

Hay otro tipo de alquiler en el que creo que también vale la pena pensar, que es cuando algo crece en valor independientemente de sus propias inversiones. Y no he llegado a entender cómo se aplica esto en la economía digital, pero estoy convencido de que debido a que la economía digital no es exclusiva de otras economías humanas, lo que hace. Y eso es, piensa en las rentas de la tierra. Cuando construyes una casa, en realidad inviertes capital y mano de obra y de hecho has hecho una mejora y hay un aumento en el valor. Pero digamos que 1,000, o en el caso de una ciudad, millones de otras personas también construyen casas, el valor de tu casa sube debido a esta actividad colectiva. Y ese valor no lo creaste tú, o lo creaste junto con todos los demás. Cuando el gobierno recauda impuestos y construye carreteras y escuelas, infraestructura, nuevamente, el valor de su propiedad aumenta.

Y ese tipo de pregunta interesante sobre el valor que se crea comunalmente se asigna a una empresa privada, en lugar de a todos, creo que es otra parte de esta cuestión de las rentas. No creo que la pregunta correcta sea, ¿cómo obtenemos nuestra participación de $1, $2 o $5 en las ganancias de Google? La pregunta correcta es, ¿Google está creando suficiente valor común para todos nosotros o se está quedando con ese aumento que creamos colectivamente para ellos?

Laurel : Entonces no, no es solo valor monetario, ¿verdad? Estábamos hablando con Parminder Singh de IT for Change sobre el valor de los datos comunes. Los datos comunes siempre han sido parte de la idea de la parte buena de Internet, ¿verdad? Cuando las personas se reúnen y comparten lo que tienen como colectivo, y luego puedes salir y encontrar nuevos aprendizajes a partir de esos datos y crear nuevos productos. Esto realmente estimuló toda la construcción de Internet: este pensamiento colectivo, esto es inteligencia colectiva. ¿Estás viendo eso en posibilidades algorítmicas cada vez más inteligentes? ¿Es eso lo que está empezando a destruir los datos comunes o tal vez ambos, más un comportamiento humano, un cambio social?

Tim : Bueno, ¿ambos de cierta manera? Creo que una de mis grandes ideas que creo que voy a impulsar durante la próxima década o dos (a menos que tenga éxito, ya que no lo he hecho con algunas campañas anteriores) es hacer que la gente entienda que nuestra economía también es un sistema algorítmico. Tenemos este momento ahora en el que estamos tan centrados en la gran tecnología y el papel de los algoritmos en Google, Amazon, Facebook, las tiendas de aplicaciones y todo lo demás, pero no aprovechamos la oportunidad para preguntarnos cómo funciona nuestra economía de esa manera. ¿además? Y creo que hay algunas analogías realmente poderosas entre, digamos, los incentivos que impulsan a Facebook y los incentivos que impulsan a todas las empresas. La forma en que se expresan esos incentivos. Como podríamos decir, ¿por qué Facebook nos muestra información errónea?

¿Qué hay para ellos? ¿Es solo un error o hay razones? Y dices, bueno, en realidad, sí, es un contenido muy atractivo y muy valioso. Correcto. Y usted dice: Bueno, ¿es esa la misma razón por la que Purdue Pharma nos dio información errónea sobre la adicción de OxyContin? Y dices, Oh, sí, lo es. ¿Por qué las empresas harían eso? ¿Por qué serían tan antisociales? Y luego dices, oh, en realidad, porque hay un algoritmo maestro en nuestra economía, que se expresa a través de nuestro sistema financiero.

Nuestro sistema financiero ahora se basa principalmente en el precio de las acciones. Y dirías, OK, a las empresas se les dice y se les ha dicho durante los últimos 40 años que su directiva principal se remonta a Milton Friedman, la única responsabilidad de una empresa es aumentar el valor para sus accionistas. Y luego eso se incorporó en la compensación ejecutiva en el gobierno corporativo. Literalmente decimos que los humanos no importan, la sociedad no importa. Lo único que importa es devolver valor a sus accionistas. Y la forma de hacerlo es aumentando el precio de sus acciones.

Así que hemos construido un algoritmo en nuestra economía, que claramente está mal, al igual que el enfoque de Facebook de mostrarle a la gente cosas que son más atractivas resultó estar mal. Las personas a las que se les ocurrieron estas dos ideas pensaron que iban a tener buenos resultados, pero cuando Facebook tiene un mal resultado, les decimos que deben arreglar eso. Cuando nuestra política fiscal, cuando nuestros incentivos, cuando nuestro gobierno corporativo sale mal, decimos, bueno, eso es solo el mercado. Es como la ley de la gravedad. No puedes cambiarlo. No. Y esa es realmente la razón por la cual mi libro fue subtitulado, ¿Cuál es el futuro y por qué depende de nosotros? , porque la idea de que hemos tomado decisiones como sociedad que nos están dando los resultados que estamos obteniendo, que las integramos en el sistema, en las reglas, los algoritmos económicos subyacentes fundamentales, y esos algoritmos son tan cambiantes como el algoritmos que son utilizados por Facebook, Google o Amazon, y están igualmente bajo el control de la elección humana.

Y creo que existe la oportunidad, en lugar de demonizar la tecnología, de usarla como un espejo y decir: Oh, en realidad tenemos que hacerlo mejor. Y creo que vemos esto en pequeñas formas. Estamos empezando a darnos cuenta, oh, cuando construimos un algoritmo para la justicia penal y la sentencia, y decimos, Oh, está sesgado porque le proporcionamos datos sesgados. Estamos utilizando IA y sistemas algorítmicos como un espejo para ver más profundamente lo que está mal en nuestra sociedad. Como, wow, nuestros jueces han sido parciales todo el tiempo. Nuestros tribunales han sido sesgados todo el tiempo. Y cuando construimos el sistema algorítmico, lo entrenamos con esos datos. Reprodujo esos sesgos y decimos, realmente, eso es lo que hemos estado diciendo. Y creo que, de manera similar, es un desafío para nosotros ver los resultados de nuestra economía como los resultados de un algoritmo sesgado.

Laurel : Y eso realmente es solo una especie de signo de exclamación sobre otros problemas sociales, ¿verdad? Entonces, si el racismo está integrado en la sociedad y es parte de lo que hemos conocido como país en Estados Unidos durante generaciones, ¿qué sorpresa tiene eso? Podemos ver con este espejo, cierto, tantas cosas viniendo en nuestro camino. Y creo que 2020 fue uno de esos años seminales que les demuestra a todos que el espejo reflejaba absolutamente lo que estaba sucediendo en la sociedad. Sólo teníamos que mirar en él. Entonces, cuando pensamos en construir algoritmos, construir una sociedad mejor, cambiar esa estructura económica, ¿por dónde empezamos?

Tim : Bueno, quiero decir, obviamente el primer paso en cualquier cambio es un nuevo modelo mental de cómo funcionan las cosas. Si piensas en el progreso de la ciencia, llega cuando en realidad tenemos, en algunos casos, una mejor comprensión de la forma en que funciona el mundo. Y creo que estamos en un punto en el que tenemos una oportunidad. Hay una frase maravillosa de un tipo llamado Paul Cohen. Ahora es profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Pittsburgh, pero solía ser el gerente del programa de IA en DARPA. Estábamos en uno de estos eventos de gobernanza de IA en la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia y dijo algo que acabo de escribir y que he estado citando desde entonces. Dijo: 'La oportunidad de la IA es ayudar a los humanos a modelar y administrar sistemas complejos que interactúan'. Y creo que hay una oportunidad increíble ante nosotros en este momento de IA para construir mejores sistemas.

Y por eso me entristece particularmente este punto de las rentas algorítmicas. Y, por ejemplo, el aparente giro de Google y Amazon hacia las trampas en el sistema que solían ejecutar como intermediario justo. Y es que nos han demostrado que era posible utilizar cada vez más datos, cada vez mejores señales para gestionar un mercado. Existe esta idea en la economía tradicional de que, en cierto sentido, el dinero es la función coordinadora de lo que Adam Smith llamó la mano invisible. A medida que la gente persiga su propio interés en el mundo de la información perfecta, todo el mundo se dará cuenta de cuál es su propio interés. Por supuesto, en realidad no es cierto, pero en el mundo teórico, digamos que es cierto que la gente dirá: Oh, sí, eso es lo que vale para mí, eso es lo que pagaré.

Y toda esta cuestión de la utilidad marginal tiene que ver con el dinero. Y lo que me fascina de la búsqueda orgánica de Google es que es el primer ejemplo a gran escala que creo que tenemos. Cuando digo a gran escala, me refiero a escala global, en lugar de decir un mercado de trueque. Es un mercado con miles de millones de usuarios que se coordinó completamente sin dinero. Y dices, ¿cómo puedes decir eso? Porque, por supuesto, Google estaba ganando montones de dinero, pero estaban ejecutando dos mercados en paralelo. Y en uno de ellos, el mercado de la búsqueda orgánica, recuerda los 10 enlaces azules, que sigue siendo lo que hace Google en una búsqueda no comercial. Tiene cientos de señales, rango de página y búsqueda de texto completo, ahora hecho con aprendizaje automático.

Tienes cosas como el clic largo y el clic corto. Si alguien hace clic en el primer resultado y regresa y hace clic en el segundo enlace, y luego regresa y hace clic en el tercer enlace, y luego [Google] se va y piensa, Oh, parece el tercero link fue el que les funcionó. Eso es inteligencia colectiva. Aprovechar toda esa inteligencia de usuario para coordinar un mercado para que literalmente tenga miles de millones de búsquedas únicas: el mejor resultado. Y todo esto se coordina sin dinero. Y luego, a un lado, [Google] tenía, bueno, si esto es comercialmente valioso, entonces tal vez alguna búsqueda de publicidad. Y ahora se han adelantado a esa búsqueda orgánica cuando hay dinero de por medio. Pero el punto es que, si realmente buscamos decir cómo modelamos y administramos sistemas complejos que interactúan, tenemos un gran caso de uso. Tenemos una gran demostración de que es posible.

Y ahora empiezo a decir: 'Bueno, ¿qué otros tipos de problemas podemos resolver de esa manera?' Y miras a un grupo como el Instituto de Sostenibilidad Computacional de Carla Gomes de la Universidad de Cornell. Básicamente están diciendo, bueno, veamos varios tipos de factores ecológicos. Consideremos montones y montones de señales diferentes. Y así, por ejemplo, hicimos un proyecto con una compañía eléctrica brasileña para ayudarlos a decidir no solo: '¿Dónde deberíamos ubicar nuestra represa en función de lo que generará la mayor cantidad de energía, sino lo que afectará a la menor cantidad de comunidades?' ¿Afectará menos a las especies en peligro de extinción?' Y pudieron llegar a mejores resultados que los normales. [Institute for Computational Sustainability] realizó este increíble proyecto con productores de arroz de California en el que el Instituto básicamente se dio cuenta de que si los agricultores podían ajustar el momento en que liberaban el agua en las empanadas de arroz para que coincidiera con la migración de las aves, las aves realmente actuarían. como control natural de plagas en los arrozales. Simplemente cosas increíbles que podríamos empezar a hacer.

Y creo que hay una oportunidad enorme. Y esto es parte de lo que quiero decir con los datos comunes, porque muchas de estas cosas serán habilitadas por una especie de interoperabilidad. Creo que una de las cosas que es tan diferente entre la web temprana y la actual es la presencia de jardines amurallados, por ejemplo, Facebook es un jardín amurallado. Google es cada vez más un jardín amurallado. Más de la mitad de todas las búsquedas de Google comienzan y terminan en las propiedades de Google. Las búsquedas no salen a ninguna parte de la web. La web fue este triunfo de la interoperabilidad. Era la construcción de un bien común mundial. Y esos bienes comunes han sido tapiados por todas las empresas que intentan decir: 'Bueno, vamos a tratar de encerrarte'. Entonces, la pregunta es, ¿cómo nos enfocamos en la interoperabilidad y la falta de bloqueo y movimiento? esta conversación lejos de, 'Oh, págame algo de dinero por mis datos cuando ya estoy recibiendo servicios' No, solo tener servicios que realmente devuelvan a la comunidad y que se cree ese valor comunitario es mucho más interesante para mí.

Laurel : Sí. Entonces, derribar esos jardines amurallados o debería decir tal vez solo crear puertas donde se puedan extraer datos, que deberían pertenecer al público. Entonces, ¿cómo empezamos a repensar la extracción de datos y la gobernanza como sociedad?

Tim : Sí. Quiero decir, creo que hay varias formas en que eso sucede y no son exclusivas, se juntan. La gente mirará, por ejemplo, el papel del gobierno para hacer frente a las fallas del mercado. Y ciertamente se podría argumentar que lo que está sucediendo en términos de concentración de poder por parte de las plataformas es una falla del mercado, y que tal vez las medidas antimonopolio podrían ser apropiadas. Sin duda, se puede decir que el trabajo que la Unión Europea ha estado realizando con la legislación sobre privacidad es un intento del gobierno de regular algunos de estos usos indebidos. Pero creo que estamos en las primeras etapas de averiguar cómo debería ser una respuesta del gobierno. Y creo que es muy importante que las personas sigan ampliando los límites para decidir qué queremos de las empresas con las que trabajamos.

Laurel : Cuando pensamos en las elecciones que debemos hacer como individuos y luego como parte de una sociedad; por ejemplo, Omidyar Network se centra en cómo reimaginamos el capitalismo. Y cuando abordamos un tema tan amplio como ese, usted y la profesora Mariana Mazzucato del University College of London están investigando ese mismo tipo de desafío, ¿verdad? Entonces, cuando estamos extrayendo valor de los datos, ¿cómo pensamos en volver a aplicar eso, pero en la forma de capitalismo, correcto, que todos también puedan conectarse y comprender? ¿Existe realmente un equilibrio justo en el que todos obtengan un poco del pastel?

Tim : Creo que hay. Y creo que este ha sido mi enfoque a lo largo de mi carrera, que es asumir que, en su mayor parte, las personas son buenas y no demonizar a las empresas, no demonizar a los ejecutivos y no demonizar a las industrias. Pero preguntarnos antes que nada, ¿cuáles son los incentivos que les estamos dando? ¿Cuáles son las direcciones que están recibiendo de la sociedad? Pero también, que las empresas se pregunten, ¿entienden lo que están haciendo?

Entonces, si miras hacia atrás a mi defensa de hace 22 años, o cuando sea, hace 23 años, sobre el software de código abierto, estaba realmente enfocada en... Podrías ver el movimiento del software libre como se definió en ese momento como algo así como muchos de los esfuerzos de privacidad actuales o los esfuerzos regulatorios. Fue como, vamos a usar una solución legal. Vamos a crear una licencia para evitar que esta gente mala haga algo malo. Yo y otros primeros defensores del código abierto nos dimos cuenta de que no, en realidad solo tenemos que decirle a la gente por qué compartir es mejor, por qué funciona mejor. Y empezamos a contar una historia sobre el valor que se estaba creando al publicar el código fuente de forma gratuita, haciendo que la gente pudiera modificarlo. Y una vez que la gente entendió eso, el código abierto se apoderó del mundo, ¿verdad? Porque dijimos, 'Oh, esto en realidad es mejor'. Y creo que de manera similar, creo que hay una especie de pensamiento ecológico, pensamiento ecosistémico, que debemos tener. Y no me refiero sólo al sentido estricto de la ecología. Quiero decir, literalmente, ecosistemas empresariales, economía como ecosistema. El hecho de que para Google, la salud de la web debería importar más que sus propios beneficios.

En O'Reilly, siempre hemos tenido este eslogan, crea más valor del que capturas. Y es un problema real para las empresas. Para mí, una de mis misiones es convencer a las empresas, no, si estás creando más valor para ti, para tu empresa, que para el ecosistema en su conjunto, estás condenado. Y, por supuesto, eso es cierto en la ecología física cuando los seres humanos básicamente utilizan más recursos de los que devuelven. Donde estamos transmitiendo todas estas externalidades a nuestros descendientes. Eso obviamente no es sostenible. Y creo que lo mismo es cierto en los negocios. Si construyes una economía en la que estás sacando más del sistema de lo que estás devolviendo o de lo que estás creando, entonces adivina qué, no te queda mucho tiempo en este mundo. Ya sea porque va a habilitar a los competidores o porque sus clientes se volverán contra usted o simplemente porque perderá su ventaja creativa.

Estas son todas las consecuencias. Y creo que podemos enseñar a las empresas que estas son las consecuencias de no crear suficiente valor para los demás. Y no solo eso, para quién tienes que crear valor, porque creo que Silicon Valley se ha centrado en pensar: 'Bueno, mientras creamos valor para los usuarios, nada más importa. Y yo no creo eso. Si no creas valor para tus proveedores, por ejemplo, van a dejar de poder innovar. Si Google es la única empresa que puede beneficiarse del contenido web o toma una parte demasiado grande, bueno, supongo que la gente simplemente dejará de crear sitios web. Oh, adivina qué, fueron a Facebook. Tome Google, en realidad, su mejor arma contra Facebook no fue construir algo como Google+, que estaba tratando de construir un jardín amurallado rival. Era básicamente para hacer que la web fuera más vibrante y no lo hicieron. Así que el jardín amurallado de Facebook superó a la web abierta en parte porque, adivinen qué, Google estaba absorbiendo gran parte del valor económico.

Laurel : Hablando de valor económico y cuando los datos son el producto, Omidyar Network define los datos como algo cuyo valor no disminuye. Se puede usar para hacer juicios de terceros que no estuvieron involucrados originalmente en su recopilación de datos. Los datos pueden ser más valiosos cuando se combinan con otros conjuntos de datos, lo cual sabemos. Y luego los datos deberían tener valor para todas las partes involucradas. Los datos no van mal, ¿verdad? Podemos seguir usando este producto ilimitado. Y digo nosotros, pero los algoritmos pueden tomar decisiones sobre la economía durante mucho tiempo. Entonces, si en realidad no interviene y comienza a pensar en los datos de una manera diferente, en realidad también está sembrando las semillas para el futuro y cómo se están utilizando.

Tim : Creo que eso es absolutamente cierto. Diré que no creo que sea cierto que los datos no se vuelven obsoletos. Obviamente se vuelve rancio. De hecho, hay esta gran cita de Gregory Bateson que probablemente he recordado durante la mayor parte de mi vida ahora, que es: 'La información es una diferencia que hace una diferencia'. Y cuando algo es conocido por todos, deja de tener valor, ¿no? Entonces, es literalmente esa capacidad de marcar la diferencia lo que hace que los datos sean valiosos. Así que supongo que lo que diría es, no, los datos se vuelven obsoletos y tienen que seguir recopilándose, tienen que seguir cultivándose. Pero luego, la segunda parte de su punto, que era que las decisiones que tomamos ahora van a tener ramificaciones en el futuro lejano, estoy completamente de acuerdo. Quiero decir, todo lo que miras en la historia, tenemos que pensar hacia adelante en el tiempo y no solo hacia atrás en el tiempo porque las consecuencias de las elecciones que hagamos estarán con nosotros mucho después de que hayamos cosechado los beneficios y nos hayamos ido a casa.

Supongo que solo diría, creo que los humanos son fundamentalmente animales sociales. Recientemente me interesé mucho en el trabajo de David Sloan Wilson, biólogo evolutivo. Uno de sus grandes dichos es: 'Los individuos egoístas superan a los individuos altruistas, pero los grupos altruistas superan a los grupos egoístas'. Y de alguna manera, la historia de la sociedad humana son avances en la cooperación de grupos cada vez más grandes. Y lo que supongo que resumiría dónde estábamos con Internet: aquellos de nosotros que estábamos en el primer período optimista decíamos: 'Dios mío, este fue un avance increíble en la cooperación grupal distribuida', y todavía lo es. Miras cosas como proyectos globales de código abierto. Miras cosas como el intercambio universal de información de la red mundial. Miras el progreso de la ciencia abierta. Hay tantas áreas en las que eso todavía está sucediendo, pero existe esta fuerza contraria a la que debemos despertar a la gente, que está haciendo jardines amurallados, tratando básicamente de encerrar a la gente, tratando de impedir el libre flujo de información, el libre flujo de atención. Estos son básicamente actos contra-evolutivos.

Laurel : Entonces, hablando de este momento en el tiempo, recientemente dijiste que covid-19 es un gran reinicio de la ventana de Overton y la economía. Entonces, ¿qué es tan diferente ahora mismo este año que podemos aprovechar?

Tim : Bueno, el concepto de la ventana de Overton es esta noción de que lo que parece posible se enmarca como una especie de ventana en el conjunto de posibilidades. Y entonces alguien puede cambiar eso. Por ejemplo, si nos fijamos en el expresidente Trump, cambió la ventana de Overton sobre qué tipo de comportamiento era aceptable en política, en mi opinión, de mala manera. Y creo que de manera similar, cuando las empresas muestran este comportamiento hostil del usuario monopólico, mueven la ventana de Overton de mala manera. Cuando llegamos a aceptar, por ejemplo, esta enorme desigualdad. Estamos moviendo la ventana de Overton para decir que un pequeño número de personas que tienen grandes cantidades de dinero y otras personas que reciben cada vez menos del pastel está bien.

Pero, de repente, tenemos esta pandemia y pensamos: 'Dios mío, toda la economía se va a derrumbar'. Tenemos que rescatar a la gente o habrá consecuencias. Y de repente decimos: 'Bueno, en realidad sí, en realidad necesitamos gastar el dinero'. Necesitamos hacer cosas como desarrollar vacunas con mucha prisa. Tenemos que cerrar la economía, aunque va a perjudicar a las empresas. Estábamos preocupados de que fuera a dañar el mercado de valores, pero resultó que no fue así. Pero lo hicimos de todos modos. Y creo que estamos entrando en un período de tiempo en el que el tipo de cosas que covid nos obliga a hacer, que es reevaluar lo que podemos hacer y, 'Oh, no, no podrías hacer eso', va a cambiar. . Creo que el cambio climático está haciendo eso. Nos está haciendo decir, santa vaca, tenemos que hacer algo. Y sí creo que existe una oportunidad real cuando las circunstancias nos dicen que es necesario cambiar la forma en que han sido las cosas. Y si nos fijamos en los grandes sistemas económicos, normalmente cambian en torno a algún evento devastador.

Básicamente, el período de la Gran Depresión y luego la Segunda Guerra Mundial llevaron a la revolución que nos dio la prosperidad de la posguerra, porque todos decían: 'Vaya, no queremos volver allí'. Lo mismo sucedió con el Plan Marshall. , en realidad vamos a construir las economías de las personas que derrotamos, porque, por supuesto, después de la Primera Guerra Mundial, aplastaron a Alemania, lo que condujo al surgimiento del populismo. Y así, se dieron cuenta de que en realidad tenían que hacer algo diferente y, como resultado, tuvimos 40 años de prosperidad. Hay una especie de podredumbre algorítmica que ocurre no solo en Facebook y Google, sino una especie de podredumbre algorítmica que ocurre en la planificación económica, y es que los sistemas que habían construido que crearon una enorme prosperidad compartida tuvieron el efecto secundario llamado inflación. Y la inflación era muy, muy alta. Y las tasas de interés eran muy, muy altas en la década de 1970. Y dijeron: 'Oh, Dios mío, este sistema está roto. Y regresaron con un nuevo sistema, que se centró en aplastar la inflación para aumentar las ganancias corporativas. Y corrimos con eso y tuvimos algunos años go-go y ahora estamos llegando a la crisis, donde las consecuencias de la economía que construimos durante los últimos 40 años están fallando de manera bastante provocativa.

Y es por eso que creo que es un gran momento para que hablemos sobre cómo queremos cambiar el capitalismo, porque lo cambiamos cada 30 o 40 años. Es un cambio bastante grande en la forma en que funciona. Y creo que nos espera otro y no debería verse como abolir el capitalismo porque el capitalismo ha sido este increíble motor de productividad, pero chico, si alguien piensa que hemos terminado con eso y creemos que lo hemos perfeccionado , ellos estan locos. De hecho, tenemos que hacerlo mejor y podemos hacerlo mejor. Y para mí mejor se define por el aumento de la prosperidad para todos.

Laurel : Porque el capitalismo no es una cosa estática o una idea. Entonces, en general, Tim, ¿sobre qué eres optimista? ¿En qué estás pensando que te da esperanza? ¿Cómo va a manejar este ejército para cambiar la forma en que pensamos sobre la economía de datos?

Tim : Bueno, lo que me da esperanza es que las personas se preocupan fundamentalmente por los demás. Lo que me da esperanza es el hecho de que las personas tienen la capacidad de cambiar de opinión y generar nuevas creencias sobre lo que es justo y lo que funciona. Se habla mucho sobre: ​​'Bueno, superaremos problemas como el cambio climático gracias a nuestra capacidad de innovar'. Y sí, eso también es cierto, pero lo que es más importante, creo que superaremos los problemas masivos de los datos. economía porque hemos llegado a una decisión colectiva de que deberíamos hacerlo. Porque, por supuesto, la innovación sucede, no como un efecto de primer orden, es un efecto de segundo orden. ¿En qué se enfoca la gente? Nos hemos centrado durante bastante tiempo en las cosas equivocadas. Y creo que una de las cosas que en realidad, de una manera extraña, me da optimismo. es el auge de crisis como las pandemias y el cambio climático, que nos van a obligar a despertar y hacer un mejor trabajo.

Laurel : Gracias por acompañarnos hoy, Tim, en el Business Lab.

Tim : Eres muy bienvenido.

Laurel : Era Tim O'Reilly, el fundador, director ejecutivo y presidente de O'Reilly Media, con quien hablé desde Cambridge, Massachusetts, la sede del MIT y MIT Technology Review, con vista al río Charles. Eso es todo por este episodio de Business Lab, soy su presentadora Laurel Ruma. Soy el director de Insights, la división de publicaciones personalizadas de MIT Technology Review. Fuimos fundados en 1899 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Y puede encontrarnos inferencia en la web y en eventos cada año en todo el mundo. Para obtener más información sobre nosotros y la feria, visite nuestro sitio web en technologyreview.com. El programa está disponible dondequiera que obtenga sus podcasts. Si disfrutó de este episodio, esperamos que se tome un momento para calificarnos y comentarnos. Business Lab es una producción de MIT Technology Review. Este episodio fue producido por Collective Next. Gracias por su atención.

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