De acordo com um relatório das Nações Unidas de 2017, a coleta de dados responde por mais de 100 milhões dos empregos do mundo e 6,5 por cento do PIB global.
Com o tempo, esses números continuarão crescendo. Conforme a tecnologia evolui, segundo o pensamento, as empresas serão capazes de colher dados com maior eficiência, aumentando potencialmente a capacidade de crescimento na economia de dados.
Mas, de acordo com Laura Veldkamp, o professor de finanças e economia Leon G. Cooperman, analistas e economistas podem estar superestimando a capacidade dos dados de sustentar o crescimento de longo prazo, o que tem implicações em como os dados devem ser avaliados hoje.
Em "A Growth Model of the Data Economy", um documento de trabalho em coautoria com Maryam Farboodi do MIT, Veldkamp argumenta que é equivocado igualar as possibilidades disponíveis através do crescimento de dados com as infinitas possibilidades inerentes à ideia e à economia da tecnologia.
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Em vez disso, eles demonstram que a coleta de dados é mais parecida com a acumulação de capital tradicional - com raízes teóricas na velha economia industrial - que, segundo eles, não pode sustentar o crescimento no longo prazo.
“Uma visão da economia do século 20 é que o crescimento econômico poderia ser sustentado pelo acúmulo de ideias”, diz ela. “Igualar dados a ideias argumenta que mais dados resultariam em crescimento infinito. Estamos dizendo: 'Espere um segundo, os dados são como ideias ou são mais como capital?' ”
As empresas coletam dados principalmente por meio de algoritmos que monitoram a atividade econômica - compra e venda de produtos - algo que é significativamente mais barato do que fabricar um produto tradicional ou criar algo novo em um laboratório.
Os dados coletados são usados como um dispositivo de previsão para prever tudo, desde flutuações no mercado de ações até o comportamento do consumidor.
Conforme a tecnologia de coleta de dados continua a melhorar e os modelos de previsão se tornam mais precisos, o acúmulo de dados, de acordo com Veldkamp, resultará em retornos decrescentes.
“Ter cada vez mais dados, logicamente, o deixará cada vez mais perto de informações perfeitas”, diz Veldkamp. “Mas as previsões perfeitas têm um valor finito, portanto, os dados rendem um benefício finito. Não há limite para a criatividade humana, mas há um limite para o quanto a inteligência artificial pode melhorar nossa tomada de decisão. ”
Veldkamp diz que seu artigo elucida uma conexão entre a economia moderna e as mudanças na manufatura que ocorreram durante a Revolução Industrial.
Antes da industrialização, a maioria dos produtos eram feitos de forma artesanal.
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“Se você quisesse uma xícara de lata, levaria a lata para um ferreiro e ele faria uma para você”, diz Veldkamp. “Mesmo se você trouxer uma tonelada de lata para ele, ele não aumentará muito a produtividade.”
Isso, diz ela, é como uma empresa que possui um grande conjunto de dados, mas sem a tecnologia para otimizar seu uso. Essa empresa elaboraria um modelo artesanal para interpretar os dados. Por exemplo, tal modelo pode incluir cinco variáveis e interagir com duas delas.
A “revolução industrial”, na analogia de Veldkamp, é que não precisamos mais de muito trabalho humano para a criação de modelos.
“Nossas máquinas podem transformar dados em conhecimento como as fábricas transformam lata em copos”, diz ela. Agora que a tecnologia pode usar grandes quantidades de dados de maneira eficaz, parece indicar que o valor dos dados pode aumentar. Mas descobrir o valor dos dados continua sendo um negócio complicado.
“Existem valores de mercado colocados em empresas que possuem muitos dados, mas, francamente, esses são palpites”, diz Veldkamp. “Às vezes, o valor dos dados é seu preço de mercado.”
Outras vezes, os dados são avaliados pelo custo de sua produção, mas mesmo assim, nem sempre é claro. No domínio das compras pela Internet, os dados gerados costumam ser um subproduto da transação.
“Se comprei algo na Amazon e ao comprá-lo, revelo que gosto de copos de papel, moro na cidade de Nova York e paguei com cartão de débito”, diz Veldkamp, “quanto lhes custou para obter esses dados ? É o custo dos copos? Na verdade."
O modelo de Veldkamp fornece aos economistas parâmetros que os ajudam a entender o valor dos dados, mas ela diz que ainda há muito trabalho a ser feito. “Estamos começando a entender a questão, mas não há uma resposta fácil.”
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Traduzido e adaptado por equipe Vagas Liste
Fonte: Ivy Exec
