03. Minimalismo de dados
A presença de dados nas manchetes em 2018 distorceu o entendimento das pessoas quanto à troca de valor entre o dono dos dados (você) e os usuários desses dados (organizações). As expectativas sobre quanto valem os dados pessoais foi falsamente inflada, e o mistério de como estão sendo utilizados foi motivo de preocupações.
Daqui para frente, as organizações precisam focar na transparência para que os consumidores confiem que as empresas estão somente indo atrás dos dados realmente necessários para a criação de novos produtos e serviços. Também devem mostrar que o uso e armazenamento de dados estão sendo feitos de forma responsável.
O que está acontecendo?
Quando a União Europeia instalou o novo Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) em maio, a enxurrada de solicitação de autorizações que inundou as caixas de entrada dos usuários mostrou o nível em que estavam gerando e dividindo dados com as organizações com quem eles se engajavam.
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPDP), inspirada na lei europeia, foi aprovada por unanimidade no Brasil em 2018, e passará a ter efeito em 2020. Porém uma pesquisa mostrou que 58% dos brasileiros não confiam que a lei trará avanços necessários para proteger os dados mantidos pelas organizações. Em 2018, 63% latino-americanos estão mais preocupados com coleta e vazamento de dados do que no ano anterior.
Com o escândalo da Cambridge Analytica, as pessoas ficaram subitamente preocupadas com o mau uso de dados e por isso ficaram mais seletivas quanto ao que estavam dispostos a dividir.
A confiança dos consumidores nas organizações que coletavam e usavam seus dados já não estava muito forte. Mas os eventos do ano passado deixaram um número sem precedentes de pessoas que se sentiram exploradas e vulneráveis.
Em uma pesquisa da IBM, 75% da amostra disse que não compraria produtos de uma empresa que eles não confiam que protegerá seus dados, independentemente de quão bom seja o produto. Ainda, 60% afirmaram que uma potencial guerra é menos preocupante do que segurança cibernética.
As dificuldades das empresas em aplicarem as novas regulações de dados aumentaram essa preocupação. Quatro meses depois do regulamento de proteção de dados entrar em vigor na Europa, aproximadamente 70% das empresas ao redor do mundo não cumpriram com pedir aos indivíduos uma cópia dos seus dados pessoais pelo prazo de um mês.
Mas a crença antiga de que os consumidores não se importavam em dividir os seus dados, desde que eles recebessem produtos e serviços melhores e mais personalizados em troca, começou a cair por terra. Outros sugeriram que as pessoas estavam cansadas de organizações prometendo (e falhando em entregar) mais personalização em troca de dados.
Enquanto o desejo das organizações pela coleta, armazenamento e análise de dados continuou o mesmo, uma série de novos entrantes viram uma oportunidade para se envolverem no crescente mercado de troca de dados. Eles visam atender ao aumento da demanda das pessoas que querem uma melhor forma controlar e monetizar seus dados.
A CyberVein, por exemplo, desenvolveu um sistema baseado em blockchain que permite que as pessoas vendam seus dados. A empresa se junta a uma série de outras que fazem o mesmo, incluindo a Wibson and Ocean Protocol. A BehaviourExchange criou um serviço digital de mão dupla em que, por meio de uma plataforma, usuários conseguem monetizar os seus dados e negócios B2C conseguem alcançar públicos-alvo. A plataforma HealthWizz permite que seus usuários consolidem, organizem e compartilhem o seu histórico médico de forma segura. É um dos serviços da nova geração de players do marketplace de dados de nicho.
No fim de 2018, as ocorrências na mídia inflaram o entendimento das pessoas quanto ao valor dos seus dados pessoais, porém esse valor não está alinhado ao entendimento das empresas. Enquanto muitos assumem que o conjunto de seus dados pessoais é valioso por si só, o que as organizações mais querem são dados agregados.
O que vem aí?
Em 2019, as organizações precisam mostrar aos usuários seu retorno sobre compartilhamento de seus dados, linkando a troca desde o ato do compartilhamento até o recebimento de produtos e serviços. Elas precisarão demonstrar o valor para o usuário e que a troca é justa.
Confiança e transparência oferecerão vantagem competitiva para aqueles que as honrarem. Abrirão novas oportunidades para agregar “confiabilidade” às avaliações de todas as fontes de dados informações. Marcas confiáveis são mais significativas e superam no mercado de ações em aproximadamente 206%.
O objetivo deve trazer o maior valor no longo prazo para ambos os lados — indivíduo e organização. Se as organizações desenharem para transparência, serão capazes de reestabelecer confiança, fazendo com que os indivíduos acreditem que seu relacionamento com as empresas seja mutualmente benéfico.
Design transparente significa demonstrar claramente qual o valor gerado para o fornecedor e o utilizador dos dados. Também significa desenhar produtos e serviços que entregam maior controle ao indivíduo. Algumas empresas já estão fazendo isso bem, como a Augmented Mundanity OS, um projeto que visa um novo tipo de modelo operacional que facilita o entendimento e uso de ferramentas de privacidade. A iniciativa Open Data for All da cidade de Nova Iorque é outro grande exemplo. Ela visa melhorar a acessibilidade, transparência e a prestação de contas do governo de NY. Ao publicar todos os dados produzidos pelas agências e organizações da cidade, ela ajuda os cidadãos a usarem, aprenderem e se beneficiarem dos dados da cidade.
Espere uma transição do “maximalismo” para o “minimalismo de dados” conforme as organizações se esforçam para coletar apenas os dados que elas precisam para seus produtos e serviços. Os “dados mínimos viáveis” serão a nova tendência no design
de produtos.
As pessoas não aceitarão mais recompensas medíocres em troca de seus dados; elas esperam mais dos serviços e as organizações terão de fazer mais para garantir que seus consumidores vejam o que eles ganham em troca e entendam em que o consentimento realmente implica. As empresas podem construir essa confiança ao dar aos consumidores ferramentas que não só permitirão que façam decisões mais embasadas quanto ao que divide e com quem, mas também a chance para corrigirem dados imprecisos. Isso também melhorará a qualidade dos dados compartilhados, que, em troca, podem ser usados para aprimorarem algoritmos e a retirada de vieses.
O equilíbrio algorítmico continuará a ser uma questão de grande importância. Como praticamente todas as organizações continuarão a se apoiar em algoritmos para as decisões chave de negócios, elas precisam trabalhar ainda mais para se proteger contra o viés algorítmico. Transparência pública não será suficiente — elas também precisarão desenvolver ferramentas que abram a “caixa preta” de inteligência artificial para investigar possíveis vieses em fontes de dados.
A Accenture já está dando os primeiros passos nessa direção ao desenvolver uma ferramenta de justiça algorítmica para avaliar rapidamente se seus dados geram resultados justos. Ela usa métodos estatísticos para identificar quando grupos de pessoas são tratados injustamente por um algoritmo, definindo a injustiça como paridade preditiva, o que significa que o algoritmo tem a mesma probabilidade de estar correto ou incorreto para cada grupo.
As organizações precisarão continuar endereçando os vazamentos de dados com muito mais rigor, tratando-os como se fossem vazamentos de petróleo. As equipes de “limpeza” serão essenciais para ajudar as empresas a entender o que foi perdido e como isso afeta usuários.
Não demorará muito para que as empresas tornem hábito o compartilhamento de dados, e haverá uma movimentação para criar trocas de dados ou abrir APIs de dados, como aconteceu com open-banking. Uma vez acostumados a compartilhar dados, as empresas se formarão em torno desses conjuntos de dados maiores.
Fjord Sugere
01 Defina as expectativas e honre-as
Empodere as pessoas para que elas saibam como, onde e por que seus dados foram usados no seu modelo de personalização e deixe claro o que elas receberão em troca. Já se foram os tempos em que os usuários entregavam suas informações voluntariamente sem motivos ou recompensas claras.
02 Adote o “minimalismo de dados”
Garanta que a sua estratégia de dados segue o padrão dos “dados mínimos viáveis” e colete apenas o que é necessário para o serviço. Alinhe a sua estratégia de coleta de dados aos objetivos da sua empresa. A coleta, mensuração e personalização dos serviços estão intrinsicamente conectados.
03 Confiança campeã
Permita que as pessoas ajam quando os dados sobre eles estão errados ao projetar transparência e permitir que as pessoas recalibrem os algoritmos. Prove que o que você tira dos dados deles não supera o valor que eles obtêm por os compartilharem.
