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La revolución de los datos: competencia y uso responsableLa revolución de los datos: competencia y uso responsable

En los últimos años, la importancia de los datos para la economía se ha hecho todavía más evidente (véase el primer gráfico). Con la digitalización, todo lo que hacemos deja una huella en la red. Cuando, por ejemplo, abrimos una aplicación en el móvil o hacemos una compra por internet, generamos datos que detallan qué hemos hecho o dónde hemos estado. De hecho, se estima que solo en 2017 se generaron más datos que en los 5.000 años anteriores.1 En otras palabras, el mundo digital es capaz de describir de forma cada vez más exacta lo que sucede en la esfera física. Esta abundancia de información digital, junto con el uso de nuevas tecnologías –como una mayor capacidad de computación– que permiten sacarles un mayor partido a los datos, genera importantes ventajas competitivas para aquellas empresas que saben aprovecharlo. No obstante, este uso intensivo de la información digital también está en el centro de muchos debates porque, entre otros, plantea cuestiones fundamentales sobre la propiedad y la privacidad de dichos datos.

En este artículo, nos fijamos en dos aspectos clave que emergen con el uso de la información digital por parte de las empresas: por un lado, los cambios en la naturaleza de la competencia y, por el otro, el uso responsable y ético de los datos y de la inteligencia artificial.

Sobre la naturaleza de la competencia

En sí, los datos son un bien no rival, es decir, pueden ser usados simultáneamente por distintas partes sin que la cantidad de datos disponibles para el resto se vea afectada. Por ejemplo, es tecnológicamente posible que todos los investigadores en el campo de la medicina utilicen el stock agregado de datos médicos de pacientes al mismo tiempo. Debido a esta no rivalidad, el intercambio de flujos de datos puede comportar enormes beneficios para la sociedad.

Poder extraer valor a los datos otorga importantes ventajas competitivas. Los datos, por sí solos, no tienen ningún valor: el reto es convertir la información en valor. En otras palabras, contar con datos de millones de interacciones no sirve de nada si esta información no puede utilizarse para conocer mejor al consumidor o usuario y saber qué necesita o cómo mejorar su experiencia de cliente. No obstante, convertir la información en valor requiere de unas capacidades específicas. Incluye, entre otros, una infraestructura adecuada para almacenar y procesar los datos, experiencia en análisis de datos, o contar con talento especializado (capaz de hacerse las preguntas pertinentes y articular las respuestas a dichas preguntas).

Puesto que los datos pueden otorgar importantes ventajas de información respecto a competidores, las empresas no tienen incentivos para compartir con terceros los datos que han acumulado. En este contexto, la información puede concentrarse –de forma desproporcionada– entre un número relativamente reducido de grandes empresas.

Asimismo, la explotación conjunta de efectos de red y de grandes cantidades de información puede ampliar la posición de dominio del mercado de algunas empresas. Ello explica, por ejemplo, por qué las grandes empresas tecnológicas tienen un gran potencial para explotar grandes cantidades de datos. En particular, cuantos más usuarios tiene una plataforma digital, más atractivo es para otros usuarios registrarse y operar en esa plataforma –el llamado efecto de red–. A medida que la plataforma en cuestión acumula más información sobre sus usuarios, está en disposición de mejorar sus productos y servicios, y atraer todavía a más usuarios (ampliando así su ventaja competitiva sobre empresas rivales y su posición dominante en el mercado).

La acumulación y el uso intensivo de la información ofrecen la posibilidad de llegar a dominar un mercado gracias al éxito de un producto o servicio. En este caso, existe el riesgo de que esta posición pueda abusarse para llevar a cabo comportamientos anticompetitivos. En este contexto, es importante garantizar que se pueda entrar o salir del mercado de forma fluida –la llamada «contestabilidad» del mercado– y perseguir comportamientos anticompetitivos, si los hay.2 Desafortunadamente, identificar y probar casos de abuso de posición dominante3 en este nuevo entorno digital no es tarea sencilla. Entre otros, porque la posición de dominio puede establecerse frente a otros competidores y no respecto al consumidor tradicional4 y porque la frontera entre prácticas legítimas y prácticas anticompetitivas no está siempre clara. Por ejemplo, las plataformas digitales tienen un incentivo claro para priorizar su crecimiento por encima de beneficios y, en este sentido, las estrategias de precios bajos cobran relevancia. No obstante, establecer precios artificialmente bajos para expulsar a un competidor de un determinado mercado es una práctica que puede considerarse abusiva. Asimismo, en ocasiones, resulta difícil delimitar de forma clara cuál es el mercado relevante sobre el cual se puede producir abuso de poder, puesto que el perímetro del mercado donde los proveedores de servicios digitales operan suele ser difuso.5

Sobre el uso responsable de los datos

A pesar de que hay distintas maneras de extraer valor, el uso responsable de los datos debe estar presente en todas ellas. El uso ético y transparente de los datos es un ámbito que está centrando cada vez más la atención de consumidores y de la sociedad en general, especialmente tras varios casos de mal uso de datos personales y a medida que se generaliza el uso de la información digital y de modelos de inteligencia artificial por parte de empresas. En este contexto, asegurar que las empresas operan con criterios éticos y que se garantizan los derechos individuales es vital para mantener la confianza de la sociedad en los servicios digitales.

Dentro de este ámbito, una de las cuestiones más importantes tiene que ver con la confidencialidad y la protección de los datos. En particular, los datos son generados por los usuarios al utilizar servicios digitales, pero son utilizados por empresas y proveedores de servicios on-line, que a veces no respetan debidamente la privacidad de los consumidores.6 Asimismo, el consumidor desconoce muchas veces qué datos se recogen sobre él y para qué propósitos, y no ejerce control sobre dicho uso. En este sentido, existen estudios que muestran que el usuario medio tardaría hasta 76 días en revisar todos los términos y condiciones que acepta en solo un año.7

En este contexto, es importante encontrar mecanismos que faciliten que el consumidor comprenda mejor cómo pueden usarse sus datos y qué herramientas tiene a su alcance para proteger su privacidad. En este sentido, la UE se encuentra en la vanguardia a la hora de establecer reglas claras para la protección de los datos, tras la entrada en vigor en 2018 de una normativa que busca garantizar que el consumidor retenga el control de la información que provee.8 Por otro lado, en EE. UU., cada vez son más las voces que dentro y fuera del sector tecnológico piden a los legisladores que adopten un enfoque similar al de la UE a nivel federal.9

Asimismo, la gestión responsable y transparente de los datos por parte de las empresas puede erigirse como una fuente de ventaja competitiva. Al fin y al cabo, el consumidor estará más dispuesto a compartir sus datos con aquellas empresas que sean transparentes en el uso que hacen de esos datos y que den garantías de que ningún tercero puede acceder a ellos. En este sentido, hay encuestas que documentan que las entidades financieras gozan de mayor confianza que empresas en otros sectores para administrar información de carácter personal de consumidores (véase el segundo gráfico).

Otro aspecto igualmente crítico es la aplicación responsable de las técnicas de inteligencia artificial a los datos. En concreto, las máquinas suelen ser las encargadas de analizar, a partir de algoritmos creados por programadores informáticos, grandes cantidades de datos (puesto que estamos manejando muchas más dimensiones de las que una mente humana puede concebir). A esto se le llama modelo de aprendizaje automático (machine learning) y permite a las empresas extraer valor de los datos de forma automatizada y escalable (por ejemplo, mediante la identificación de patrones). No obstante, las implicaciones éticas de estas técnicas son complejas, puesto que si son usadas de forma incorrecta pueden llegar a perpetuar sesgos o prejuicios presentes en los datos sobre los que se basan estos modelos. Por ejemplo, en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a procesos de selección de personal, si en los datos históricos hay una infrarrepresentación de mujeres, el algoritmo podría estar sesgado en contra de dicho colectivo a la hora de buscar candidatos. Debido a ello, es importante conocer los sesgos existentes en las bases de datos usadas, corregirlos a la hora de diseñar los algoritmos que ejecutan las máquinas e incorporar consideraciones éticas en el uso de dichos algoritmos.

Roser Ferrer

1. Banco de Inglaterra (2019). «The Future of Finance».

2. La competencia incentiva a las empresas a ser más eficientes, a innovar y a mejorar constantemente la calidad de sus productos y servicios. También beneficia directamente a consumidores, que pueden optar entre una oferta más variada de bienes y servicios, de mejor calidad y a menores precios.

3. El abuso de la posición de dominio se produce cuando una empresa con posición de dominio lleva a cabo alguna conducta comercial que se considera abusiva.

4. Por ejemplo, algunas plataformas digitales operan como intermediarios a la vez que tienen una posición de control sobre la infraestructura de la cual dependen sus rivales.

5. Véase, por ejemplo, Khan, Lina M. (2016). «Amazon’s antitrust paradox». 126 The Yale Law Journal.

6. Véase, por ejemplo, Jones, C. y Tonetti, C. (2018). «Nonrivalry and the Economics of Data». Stanford GSB and NBER.

7. Banco de Inglaterra (2019). «Future of Finance».

8. El Reglamento General de Protección de Datos europeo (RGPD) detalla cómo las empresas europeas (y empresas globales que sirvan el mercado europeo) deben gestionar la información sobre el consumidor y cómo asegurar que el consumidor da su consentimiento al uso de esos datos.

9. De hecho, en el estado de California, entrará en vigor en 2020 una iniciativa que es a grandes rasgos similar a la RGPD europea y que ha servido para lanzar el debate en el país norteamericano.

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