Mostre-me seus dados e eu te direi quem és
Você sabe como o seu Big Data está usando as informações dos clientes? Esta questão deixou de ser apenas uma preocupação apenas do TI.
Leonardo Barci
Publicado em 12 de outubro de 2020 às 04h00.
Última atualização em 12 de outubro de 2020 às 10h14.
A famosa frase “ Se você não está pagando por um produto, é sinal que o produto é você ”, nunca foi tão verdadeira.
Quando dados contam mais sobre a pessoa do que ela sabe de si mesma, é um bom indicativo que estamos definitivamente na era dos dados. Quebramos a sensível barreira onde o cidadão comum não sabe mais o que, como e quando seus dados são coletados.
Mais do que isso, já chegamos a um ponto onde as próprias empresas que captam, processam e monetizam bases de dados não sabem mais com exatidão que informações existem sobre uma pessoa singular ou como seus dados são tratados a cada instante. No mundo virtual, já há muito tempo, são máquinas que fazem este serviço e não mais pessoas.
Sim, é possível rodar o filme de traz para frente usando algoritmos de processamento de dados, mas quando adicionamos a isso técnicas, já não tão novas, como redes neurais ou as mais recentes como machine learning, e ‘inteligência artificial’, torna-se uma tarefa hercúlea, senão impossível, descobrir o que foi feito com os dados.
Este cenário apocalíptico do tipo Exterminador do Futuro levou no último 22 de setembro, o Ministério Público Federal, a instaurar processo administrativo para acompanhar a “legalidade, regularidade e conformidade com a LGPD, da atuação das empresas de mineração de dados e fornecimento de inteligência de mercado.”
Talvez seja um fato isolado, talvez apenas algum promotor público buscando um tema relevante para trabalhar, mas na minha visão, isso mostra que as pessoas (através do poder público) estão preocupadas sobre como seus dados estão sendo utilizados.
O desafio é que as pessoas estão sendo influenciadas em suas decisões individuais sem conhecimento ou mesmo consentimento. O recente documentário da Netlix – O Dilema das Redes Sociais – mostra isso com alguma riqueza de detalhes.
Chegamos ao limite onde uma estrela do basquete americano veio a público se desculpar por ter influenciado as pessoas sobre a teoria conspiratória contra os terraplanistas. A notícia não é tão recente, mas a culpa recaiu sobre as indicações que ele recebeu em suas redes sociais de forma automática.
Até que mudemos os vetores de prioridade de resultado financeiro para atendimento ao cliente, este cenário esdrúxulo deve se perpetuar.
Problemas complexos eventualmente são atendidos por soluções simples, e vice-versa. Com algum conhecimento de causa, posso dizer que o problema não está na ferramenta em si – nos bancos de dados, algoritmos matemáticos e afins – mas sim em como estamos usando todo este arsenal.
“Se o Google e o Facebook fazem isso, então por que não posso também criar uma empresa que monetize os dados captados?”
Essa tem sido a tônica no mundo das startups: criar aplicativos, captar clientes e vender ‘a base de dados’.
Com a definitiva entrada da nova LGPD, talvez seja um momento oportuno de revisão sobre como estamos utilizando nossas bases de dados de clientes. Afinal, cada registro em banco de dados deveria representar uma pessoa e não apenas um $ financeiro.
A famosa frase “ Se você não está pagando por um produto, é sinal que o produto é você ”, nunca foi tão verdadeira.
Quando dados contam mais sobre a pessoa do que ela sabe de si mesma, é um bom indicativo que estamos definitivamente na era dos dados. Quebramos a sensível barreira onde o cidadão comum não sabe mais o que, como e quando seus dados são coletados.
Mais do que isso, já chegamos a um ponto onde as próprias empresas que captam, processam e monetizam bases de dados não sabem mais com exatidão que informações existem sobre uma pessoa singular ou como seus dados são tratados a cada instante. No mundo virtual, já há muito tempo, são máquinas que fazem este serviço e não mais pessoas.
Sim, é possível rodar o filme de traz para frente usando algoritmos de processamento de dados, mas quando adicionamos a isso técnicas, já não tão novas, como redes neurais ou as mais recentes como machine learning, e ‘inteligência artificial’, torna-se uma tarefa hercúlea, senão impossível, descobrir o que foi feito com os dados.
Este cenário apocalíptico do tipo Exterminador do Futuro levou no último 22 de setembro, o Ministério Público Federal, a instaurar processo administrativo para acompanhar a “legalidade, regularidade e conformidade com a LGPD, da atuação das empresas de mineração de dados e fornecimento de inteligência de mercado.”
Talvez seja um fato isolado, talvez apenas algum promotor público buscando um tema relevante para trabalhar, mas na minha visão, isso mostra que as pessoas (através do poder público) estão preocupadas sobre como seus dados estão sendo utilizados.
O desafio é que as pessoas estão sendo influenciadas em suas decisões individuais sem conhecimento ou mesmo consentimento. O recente documentário da Netlix – O Dilema das Redes Sociais – mostra isso com alguma riqueza de detalhes.
Chegamos ao limite onde uma estrela do basquete americano veio a público se desculpar por ter influenciado as pessoas sobre a teoria conspiratória contra os terraplanistas. A notícia não é tão recente, mas a culpa recaiu sobre as indicações que ele recebeu em suas redes sociais de forma automática.
Até que mudemos os vetores de prioridade de resultado financeiro para atendimento ao cliente, este cenário esdrúxulo deve se perpetuar.
Problemas complexos eventualmente são atendidos por soluções simples, e vice-versa. Com algum conhecimento de causa, posso dizer que o problema não está na ferramenta em si – nos bancos de dados, algoritmos matemáticos e afins – mas sim em como estamos usando todo este arsenal.
“Se o Google e o Facebook fazem isso, então por que não posso também criar uma empresa que monetize os dados captados?”
Essa tem sido a tônica no mundo das startups: criar aplicativos, captar clientes e vender ‘a base de dados’.
Com a definitiva entrada da nova LGPD, talvez seja um momento oportuno de revisão sobre como estamos utilizando nossas bases de dados de clientes. Afinal, cada registro em banco de dados deveria representar uma pessoa e não apenas um $ financeiro.