La Reinvención De La Economía. El Capitalismo En La Era Del Big Data — Viktor Mayer-Schönberger & Thomas Ramge / Reinventing Capitalism in the Age of Big Data by Viktor Mayer-Schönberger & Thomas Ramge

En mi opinión, lo anterior resume su tesis. El problema, es la falta de detalles más profundos o, si puedo, la falta de riqueza de datos del libro es obvio. Un capítulo sobre la profundidad de lo que significan exactamente la riqueza de datos y lo que habrá por delante nos hubiera dado a los lectores más información, especialmente aquellos lectores que han vivido con metadatos, taxonomía, aprendizaje automático, ciencia de datos e ingeniería de decisiones.

El libro sale como si estuviera rehaciendo lo conocido en algunas ideas profundas que continúan siendo superficiales por decir lo menos.

Hay algunos puntos que me gustaron en este libro.

1. Delimitación de la función dinero / precio: valor e información. La función de información está desagregada por lo que los autores llaman mercados de datos enriquecidos.
2. El mecanismo de coordinación de la actividad económica humana: el mercado está ganando y las empresas se están transformando en mercados. Sin embargo, estos deben ser mercados ricos en datos.

2. El soporte de decisión adaptativo para encargarse de los procesos de toma de decisiones desagregados, por ejemplo, reducir la carga de la actividad de búsqueda o descubrimiento y dárselo a la máquina, pero mantener interesante el componente de selección o elección del proceso de decisión en los mercados de datos ricos es interesante. no está muy claramente separado en el libro

3. El peligro de control y empujones que alguien o pocos humanos pueden ejercer sobre todos nosotros es altamente riesgoso según los autores.

Sin embargo, sus soluciones o recetas

1. Impuestos a los reproductores de datos enriquecidos
2 .. pagar parte del impuesto como datos
3. Renta básica universal parcial

Necesita un análisis mucho más profundo que el que ha salido.

En general, una lectura fluida digna para mí. No me aburrí por el contenido. Si ya se encuentra en el área de Big Data o Rich Data, el libro puede darle pocas entradas, pero muchos momentos deja vu. Sin embargo, si está tratando de comprender la evolución del mercado basada en datos, tiene sentido invertir en este libro.

Devin Wenig, CEO de eBay, le tocó subir al escenario en el acto de conmemoración del veinte aniversario del portal –allá por septiembre de 2015–, se habían intercambiado en la plataforma de comercio electrónico bienes por valor de más de 700.000 millones de dólares. Los usuarios activos del sitio habían alcanzado la cifra de 160 millones. Fundada en 1995 por Pierre Omidyar como un negocio secundario, la empresa se había convertido en algo parecido a una máquina perpetua de hacer dinero. EBay tomaba una idea antigua pero de enorme éxito –la del mercado– y la subía a la red.
Dado que el espacio comercial de la compañía no era un sitio físico, nunca cerraba. Además, gracias al alcance global de internet, casi cualquier persona que se conectara a ese espacio podía usarlo para comprar o vender. A través del sistema de valoración de eBay, único en su especie, el portal brindaba un medio para garantizar la fiabilidad de todos los participantes, aun sin que el usuario los conociera de antes. Todo ello hacía de este nuevo mercado virtual un lugar tremendamente atractivo, que resultaba en lo que los economistas llaman un mercado denso”; un mercado con muchos compradores y vendedores. Los mercados densos son buenos, porque hacen aumentar las posibilidades de que uno encuentre lo que está buscando. EBay tomó además otra característica de los mercados tradicionales y la mejoró: sustituyó los precios fijos por un sistema de pujas, que es una forma mucho mejor de alcanzar el precio óptimo, tal como suelen descubrir los estudiantes de Economía en su primer semestre de carrera.
Un mercado de alcance global, siempre abierto y que simplifica y hace efectivas las transacciones: esa fue la receta para el meteórico ascenso de eBay. No solo fue un espaldarazo para la economía de internet, sino que dio la impresión de reconfirmar el papel preeminente que desempeña el mercado en el mundo financiero.

Solo unos meses antes del vigésimo aniversario de eBay, otro negocio pionero de internet estaba sufriendo sus propias turbulencias del mercado. Yahoo era entonces propietaria de una fracción considerable del portal de compraventa chino Alibaba. Basándonos en el valor de las acciones de Alibaba, la parte de estas que pertenecía a Yahoo había llegado a tener más valor que la capitalización total de mercado de la compañía. Así pues, básicamente, quienes vendían acciones de Yahoo se estaban dedicando a pagar a los compradores por quedarse con ellas, por lo que en la práctica las acciones de Yahoo se estaban vendiendo a un precio negativo. Esto no tiene sentido, por supuesto, porque el valor de una acción ordinaria no puede ser negativo. Sin embargo, según nos explican los economistas, el valor de las acciones debería reflejar la sabiduría colectiva del mercado; por tanto, el precio debía de estar bien. Sin embargo, algo iba mal, rematadamente mal.
Los sorprendentes apuros de eBay y el alocado valor de las acciones de Yahoo no son acontecimientos arbitrarios. Son síntomas de una debilidad fundamental de los mercados existentes, y esa es una debilidad, vinculada a los precios.
Más o menos en la misma época en que a eBay y a Yahoo se les empezaron a complicar las cosas, una start-up de internet más reciente, BlaBlaCar, estaba cosechando un éxito espectacular. Fundada en Europa por un joven francés mordido por el chinche digital en el transcurso de sus estudios de posgrado en Stanford,
BlaBlaCar, muy en la línea de eBay, brinda un lugar de compraventa online muy especializado. Su negocio consiste en facilitar que la gente comparta viajes en coche, poniendo en contacto a las personas que ofrecen trayectos con las que los buscan. Y lo hace con muchísimo éxito, operando en millones de viajes cada mes y dibujando una potente curva de crecimiento. A diferencia de la importancia que en un principio eBay ponía en las pujas centradas en el precio, el mercado de BlaBlaCar ofrece un rico despliegue de datos de los usuarios, y valora características como la tendencia a hablar de los conductores (de ahí su nombre), para que los usuarios puedan buscar e identificar a los que más les convengan, por lo que el papel del precio se convierte en algo secundario (quienes comparten trayecto pueden escoger el precio, pero solo entre los guarismos de una franja limitada).

El mercado ha supuesto una innovación social tremendamente exitosa. Es un mecanismo que nos permite repartir con eficiencia recursos que son finitos. Es una afirmación sencilla, pero con consecuencias mayúsculas. Los mercados nos abastecen de alimentos, ropa y lugares de residencia a la mayoría de las personas, y también mejoran en gran medida la esperanza y la calidad de vida. Hace mucho que las transacciones comerciales son formas de interacción social, lo cual las hace estar maravillosamente alineadas con la naturaleza humana. Por eso a la mayoría de nosotros nos resultan tan naturales los mercados, y por eso están tan profundamente arraigados en nuestro tejido social. Son los ladrillos con los que se construye nuestra economía.
Para llevar a cabo su magia, los mercados dependen de que los datos fluyan con facilidad, así como de la habilidad de los seres humanos para traducir estos datos en decisiones. De esta forma hacemos transacciones en los distintos mercados, en los que la toma de decisiones está descentralizada. Esto permite que los mercados sean sólidos y resilientes, pero para ello hace falta que todo el mundo tenga un fácil acceso a una información completa acerca de lo que está en venta.
Lo que se requiere no es solo hacer las cosas más rápido, sino también de otra manera. En nuestro futuro rico en datos, importará menos lo rápidamente que procesemos información que lo bien que lo hagamos, y con qué grado de profundidad. Incluso si aceleráramos la comunicación del precio en los mercados tradicionales a cuestión de milisegundos (tal como hemos hecho en el campo de la negociación de alta frecuencia, por ejemplo), así y todo estaríamos simplificando demasiado la cuestión. Lo que proponemos, por el contrario, es dar un buen uso a una importante serie de avances recientes en tres campos diferenciados: la compartición –profusa pero estandarizada, y a bajo coste– de datos relativos a productos y preferencias de los consumidores; una mejor capacidad de identificar los emparejamientos óptimos a través de múltiples dimensiones; y una manera sofisticada, pero de uso sencillo, de recabar nuestras preferencias de manera exhaustiva.

Como ocurrirá en gran medida con las empresas, en el futuro seguiremos utilizando el dinero, pero en los mercados ricos en datos este ya no tendrá un papel protagonista. En consecuencia, los bancos y otros intermediarios financieros tendrán que reubicar enormes sectores de su negocio. No conviene que pierdan el tiempo haciendo cábalas, pues hay una nueva especie de empresas tecnológicas financieras –a veces llamadas fintechs– basadas en la riqueza de datos y que ya han empezado a desafiar al sector de los servicios financieros convencionales. No es difícil entender que la banca se verá gravemente afectada por la decadencia del dinero, pero también aquí las implicaciones son mayores y más profundas. Al menos en parte, el papel del capital financiero radica en la función informativa que este juega en la economía. Sin embargo, a medida que los datos van sustituyendo al dinero, el capital deja de ser el gran signo de confianza, y por lo tanto se tambalea la actual creencia de que capital equivale a poder, que es la que subyace al concepto de capitalismo financiero. La riqueza en datos nos permite desligar a los mercados del capitalismo financiero, al potenciar los primeros y hacer que disminuya el valor del segundo. Así que habrá que pensar en dos cosas: tanto en la más bien inminente reconfiguración de los sectores bancario y de finanzas como en la más lejana, pero también más profunda, limitación del poder del capital financiero; juntas nos van a llevar desde el capitalismo financiero hasta el capitalismo de datos.

El fin ulterior de los mercados ricos en datos no es, por lo tanto, la perfección generalizada, sino la realización individual; y eso implica celebrar la individualidad, la diversidad y la locura ocasional, ya que esta también forma parte de la quintaesencia humana.
La era de los datos ha introducido una fuerza compensatoria sin precedentes que hará avanzar al mercado, abriendo no solo un nuevo capítulo en la ya antigua competición entre mercado y empresa, sino ofreciendo también a la sociedad una manera muchísimo más eficiente de coordinar su actividad. Para poder valorar cómo esto ha sido posible, debemos comprender los flujos de información y los procesos de toma de decisiones en los mercados tradicionales.

El dinero facilitó durante muchos siglos la labor de intercambiar y de evaluar la información comercial, haciendo recaer gran parte de esa tarea en el precio. Pero, en gran medida, lo que hacen esos codiciados billetes es parchear el desafío fundamental de partir de una información tremendamente condensada y traducirla en decisiones transaccionales. Los mercados con base monetaria están plagados de ineficiencias, y estas se hacen notar en lo bien o lo mal que el mercado llegue a cumplir la promesa de coordinar las actividades humanas para el mayor beneficio posible de todos. Hoy, gracias a una serie de recientes innovaciones, el mercado se dispone a evolucionar y a dejar atrás la camisa de fuerza del dinero y del precio, así como de los flujos de información limitados y la toma de decisiones errada.

Los mercados ricos en datos tienen la ventaja de que en ellos las preferencias no se deducen del precio. Además, tienen otra ventaja de la que carece el precio: cada actor de ese mercado no solo tiene múltiples referencias con respecto a una posible transacción, también es más probable que tenga en cuenta distintas preferencias de maneras distintas. Cuando las preferencias se condensan en el precio, dos preferencias que se tienen en cuenta con igual peso tal vez apunten al mismo nivel de precio que dos preferencias tenidas en cuenta de manera desigual (una muy tenida en cuenta y otra muy poco, por ejemplo). En los mercados ricos en datos se tiene acceso en bruto a los datos relacionados con las preferencias de los distintos actores, pero estos requieren de un proceso de vinculación lo suficientemente inteligente como para tener en cuenta las múltiples dimensiones de preferencias y el peso relativo de cada una de ellas.
Sin embargo, a medida que vamos rehaciendo el mercado y nutriéndolo de datos, tenemos también que comprender, y después repensar, el papel de la empresa.

Desde su fundación en 1994, el negocio de Amazon ha sido el de los mercados disruptivos. Hoy a la compañía se la admira por ser un gran bazar de una sola parada y un solo clic, que infiere cuáles son nuestros productos preferidos a partir del análisis de nuestros carritos de compras digitales, con beneficios anuales que sobrepasan los cientos de miles de millones de dólares.87 Primero fueron las librerías, luego las tiendas de animales, luego las zapaterías… Los comercios de cada vez más sectores pasan apuros ante este inmenso espacio de compraventa online.
La administración científica ha llevado a un tremendo aumento en la recogida de información y en sus procesamientos por parte de las empresas. Los líderes de las grandes compañías trabajan activamente por la obtención de mejores flujos de información; es lo que lleva a Jeff Bezos a exigirles a sus ejecutivos que recaben, compartan y rindan cuentas de cantidades ingentes de datos. Sin embargo, para esto también es necesario que los directivos de las empresas puedan procesar y comprender estos flujos de datos, que suponen una amenaza, por sobrecarga, a quienes se encargan de tomar las decisiones. Esta es la otra cara de la moneda de los grandes avances en lo tocante al flujo de información en el seno de las empresas.
A medida que más y más información cada vez más detallada va fluyendo hacia su centro, la empresa debe asegurarse de que esta se traduce en decisiones bien tomadas.
Las empresas que quieran reaccionar al renacimiento del mercado pueden elegir entre dos estrategias: la opción 1 consiste en automatizar la toma de decisiones; la opción, 2 en reconfigurar la estructura organizativa (y, por ende, también la toma de decisiones). Amazon, por ejemplo, podría optar por incorporar mercados ricos en datos en su estructura (una estrategia muy en consonancia con el tipo de mercado que, de hecho, Amazon ya es para muchos de sus clientes). Pero la empresa de Jeff Bezos también podría optar por la automatización de la toma de decisiones, dadas su estructura organizativa y su manera de afrontar la toma de decisiones, ambas basadas en datos. La estrategia que finalmente acabe adoptando seguramente tendrá en cuenta dónde considera la compañía que están sus principales ventajas, las que la hacen más competitiva. Si Jeff Bezos percibe que la organización de tipo jerárquico de Amazon es una ventaja clave, no va a ser tan atractiva la idea de abandonarla. Y, dado que los sistemas de inteligencia artificial de Amazon son punteros, tal vez la Tienda para Todo esté bien posicionada para apostar por automatizar la toma de decisiones a nivel gerencial. Llegar a esa automatización, sin embargo, va a llevar tiempo. Mientras tanto, puede que Amazon quiera experimentar con cambios de tipo organizativo.
Lo que importa que entendamos no es tanto la estrategia concreta por la que una empresa debería apostar. Lo decisivo es que la estrategia correcta no dependa tanto de la visión idealizada que se maneje en ella como de las capacidades que esta pueda tener en un momento dado (y de cómo estas capacidades se pueden traducir en ventajas que la hagan más competitiva).
Mientras tanto, a las empresas que ya existen, así como a las nuevas start-ups, les espera una tarea complicada: decidir qué decisiones delegan en las máquinas y aprovechar el poder del mercado para mejorar sus formas de coordinación.

Los bancos ya no pueden competir de forma efectiva con rivales digitales como Paypal o Apple Pay, que ofrecen sus servicios al consumidor a un coste muy reducido. Sus gastos generales son bajos: PayPal no tiene una red de sucursales cara que costear y Apple Pay puede incorporar su servicio a la tecnología de seguridad que viene por defecto en más de mil millones de iPhones.
Los bancos han respondido a esta situación poniendo en práctica exhaustivas reducciones de gastos y continuos procesos de automatización, así como minimizando su presencia física.
Este viraje que nos aleja del dinero supone un cambio descomunal: separar el hecho de pagar de la provisión de (mucha) información. Los mercados con base monetaria atribuían al dinero un papel protagonista en la economía porque este era fundamental en cada uno de los pasos de una transacción comercial, desde la búsqueda e identificación del posible compañero para la operación hasta el momento de llevarla a término.
Los bancos y otros intermediarios financieros actuaban como los proveedores y facilitadores de un sistema tan fundamental y crucial para el mercado, que el dinero se convirtió prácticamente en sinónimo del sistema de mercado.
En resumen, los datos le arrebatan el protagonismo al dinero, y los encargados de pagar la cuenta serán los inversores. Esto quiere decir que les van a venir mal dadas a los inversores en general, pero sobre todo a los que ahorraron e invirtieron pensando en tener unos ingresos mensuales regulares durante su jubilación. Estas personas fueron acumulando un dinero que conservaba su papel fundamental y ahora afrontan un inesperado déficit financiero. Esto puede llevar al descontento generalizado entre quienes fueron ahorrando con diligencia todos los meses de su vida; se sentirán estafados y pueden llegar a ver frustrado su sueño de un cómodo retiro. Estos cambios también suponen todo un aprieto para los encargados de hacer políticas públicas, porque, tal y como hemos aprendido con anteriores fenómenos disruptivos provocados por innovaciones ya ocurridas, no hay alternativa a los dolorosos ajustes que nos esperan. Tampoco hay una evidente solución legislativa que proteja esa premisa fundamental de la planificación económica que establece que nos conviene ir ahorrando para la jubilación durante toda nuestra vida laboral.
Si hay algún tipo de consuelo que extraer de todo esto, este radica en que, aunque los mercados ricos en datos le provoquen una tremenda conmoción al sistema –incluida la desaparición de billones de dólares conforme vaya cayendo el retorno y las inversiones pierdan su valor–, esta conmoción probablemente sea una sola, no un fenómeno recurrente.
El capitalista de riesgo Albert Wenger, cuya empresa ha invertido en muchas start-ups de éxito –entre ellas Kickstarter y SigFig–, compara el destino de la banca tradicional en la era de la riqueza en datos con otra imagen en la que una tormenta se cierne sobre un barco: un “galeón español cargado de oro saqueado, hundiéndose en una tormenta”.166 Ese barco tiene acceso a todo el capital, pero carece de la visión que, basándose en los datos, le permitiría esquivar el temporal.

Tenemos que mejorar mucho a la hora de aplicar leyes antimonopolio a la economía digital. Pero también es la razón por la que resultan tan cruciales nuevas medidas –como por ejemplo nuestra propuesta de obligar a una compartición progresiva de datos–, para proteger la naturaleza descentralizada de la toma de decisiones y preservar no solo los mercados, sino el carácter abierto de nuestra sociedad en general.

Las ventas offline quizá sea adquirir Stitch Fix o alguno de sus competidores, tal como hizo Nordstrom con Trunk Club. Sus tiendas podrían evolucionar y convertirse en un entorno que ofrezca experiencias y donde los clientes puedan ojear los artículos, quizá acompañados de sus estilistas personales (físicos o virtuales). De esa forma la tienda física complementaría el negocio online y se convertiría en un lugar de implicación con los productos y quizá también con otros clientes. El objetivo no es comprar sino mirar, alimentar los sentidos, relajados por la música y revitalizados por el café espresso gratuito. Lo que no veremos en estas tiendas reacondicionadas serán carteles que atraigan nuestra atención hacia el precio o los descuentos.
Los seres humanos somos criaturas táctiles y nos encanta recurrir a los sentidos y conectarnos con el mundo, pero también disfrutamos de la compañía que nos hacemos los unos a los otros. Stitch Fix ha tenido un éxito rotundo incorporando este componente humano a la experiencia de sus clientes. Ya solo es cuestión de tiempo; otras empresas van a adoptar los mercados ricos en datos de la misma manera.

El futuro de la humanidad va a ser uno de conocimiento y de visión, mientras queramos que lo sea. Esto implica dejar atrás muchas de las simplificaciones en las que confiábamos y asimilar el mundo en toda su diversidad. Para lograrlo no bastan los datos: para abrir la ventana a nuevas visiones, tenemos que abrir la mente. Sin embargo, a diferencia de lo que vaticinan las predicciones distópicas, o a la idea de que los datos son fríos –una postura que enfrenta a la tecnología con los seres humanos–, nosotros creemos que, a través de la riqueza en datos, nuestro futuro va a ser profundamente social y por lo tanto muy humano.

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In my view the above summarize their thesis. The problem have pointed out – the lack of deeper details or if I may the lack of data-richness of the book is obvious. A chapter on depth of what exactly do they mean data richness and what it will be ahead would have given us the readers more insight – especially those readers who have lived with meta data, taxonomy, machine learning, data science and decision engineering.

The book comes out as if it is rehashing the known into some deep insights which continue to remain superficial to say the least.

There are few points though I liked in this book

1. Delineation of money/price function – value and information. The information function is being unbundled by what the authors call rich data markets.
2. The human economic activty coordination mechanism – market is winning and firms are transforming to markets. However, these need to be data rich markets.

2. The adaptive decision support to take care of unbundled decision making processes – for example reducing the burdensome search or discovery activity and giving it to machine but keeping the enjoyable selection or choice component of the decision process in rich-data markets is interesting though it is not very clearly separated out in the book

3. The danger of control and nudging that someone or few humans can exercise on all of us is highly risky as per the authors.

Their solutions however or prescriptions

1. Taxing rich data players
2..paying part of tax as data
3. Partial universal basic income

Need much more deeper analysis then has come out.

Overall a worthy flowing read for me. I didn’t feel bored by the content. If you are already in the data big data or rich data arena the book may give you few inputs but many deja vu moments. However, if you are trying to understand data based evolution of the market – it make sense to invest in this book.

Devin Wenig, eBay CEO, had to take the stage in the act of commemoration of the twenty anniversary of the portal – until September 2015 -, goods worth more than 700,000 million dollars had been exchanged on the e-commerce platform. Active users of the site had reached the figure of 160 million. Founded in 1995 & nbsp; by Pierre Omidyar as a secondary business, the company had become something like a perpetual money machine. EBay took an old idea but of enormous success – that of the market – and uploaded it to the network.
Since the company’s commercial space was not a physical site, it never closed. In addition, thanks to the global reach of the internet, almost anyone who connected to that space could use it to buy or sell. Through the eBay valuation system, unique in its kind, the portal provided a means to guarantee the reliability of all participants, even without the user knowing them before. All this made this new virtual market a tremendously attractive place, which resulted in what economists call a dense market ”; A market with many buyers and sellers. Dense markets are good, because they increase the chances of one finding what they are looking for. EBay also took another characteristic of traditional markets and improved it: it replaced fixed prices with a bidding system, which is a much better way to reach the optimal price, as students of Economics often discover in their first semester.
A global market, always open and that simplifies and makes transactions effective: that was the recipe for the meteoric rise of eBay. Not only was it a boost for the internet economy, but it gave the impression of reconfirming the preeminent role that the market plays in the financial world.

Only a few months before eBay’s twentieth anniversary, another internet pioneer business was suffering its own market turbulence. Yahoo was then the owner of a considerable fraction of the Chinese sales portal Alibaba. Based on the value of Alibaba’s shares, the part of them that belonged to Yahoo had come to have more value than the company’s total market capitalization. So basically, those who sold Yahoo shares were paying buyers to keep them, so in practice Yahoo shares were selling at a negative price.This makes no sense, of course, because the value of an ordinary share cannot be negative. However, as economists explain, the value of the shares should reflect the collective wisdom of the market; therefore, the price must be fine. However, something was wrong, quite badly.
The surprising difficulties of eBay and the crazy value of Yahoo shares are not arbitrary events. They are symptoms of a fundamental weakness of existing markets, and that is a weakness, linked to prices.
More or less at the same time that eBay and Yahoo began to complicate things, a new internet start-up, BlaBlaCar, was reaping spectacular success. Founded in Europe by a young Frenchman bitten by digital bedbugs during his postgraduate studies at Stanford,
BlaBlaCar, very much in the line of eBay, offers a very specialized online sales place. Your business is to make it easier for people to share car trips, putting people in touch with those who are looking for them. And it does so with great success, operating on millions of trips every month and drawing a powerful growth curve. Unlike the importance that eBay initially placed on price-focused bids, the BlaBlaCar market offers a rich display of user data, and values features such as the tendency to talk about drivers (hence its name) , so that users can search and identify the ones that suit them, so that the role of the price becomes something secondary (those who share a route can choose the price, but only among the figures of a limited range).

The market has been a tremendously successful social innovation. It is a mechanism that allows us to efficiently distribute resources that are finite. It is a simple statement, but with major consequences. Markets provide most people with food, clothing and places of residence, and also greatly improve hope and quality of life. Commercial transactions have long been forms of social interaction, which makes them wonderfully aligned with human nature. That is why markets are so natural to most of us, and that is why they are so deeply rooted in our social fabric. They are the bricks with which our economy is built.
To carry out their magic, markets depend on data to flow easily, as well as the ability of human beings to translate this data into decisions. In this way we make transactions in the different markets, in which decision making is decentralized. This allows the markets to be solid and resilient, but for this it is necessary that everyone has easy access to complete information about what is for sale.
What is required is not only to do things faster, but also in another way. In our data-rich future, it will matter less how quickly we process information than how well we do it, and to what degree of depth. Even if we accelerate the price communication in traditional markets to a matter of milliseconds (as we have done in the field of high frequency trading, for example), so and everything would be simplifying the issue too much. What we propose, on the contrary, is to make good use of an important series of recent advances in three different fields: sharing – profuse but standardized, and at low cost – of data related to consumer products and preferences; a better ability to identify optimal pairings across multiple dimensions; and a sophisticated, but easy-to-use way of collecting our preferences exhaustively.

As will happen to a large extent with companies, in the future we will continue to use money, but in data-rich markets it will no longer have a leading role. Consequently, banks and other financial intermediaries will have to relocate huge sectors of their business. It is not convenient for them to waste their time doing caballas, as there is a new kind of financial technology companies – sometimes called fintechs – based on the wealth of data and that have already begun to challenge the conventional financial services sector. It is not difficult to understand that banking will be severely affected by the decline of money, but also here the implications are greater and deeper. At least in part, the role of financial capital lies in the informative role that it plays in the economy. However, as the data replaces money, capital ceases to be the great sign of trust, and therefore the current belief that capital equals power, which underlies the concept of financial capitalism, falters. . The wealth of data allows us to separate the markets from financial capitalism, by strengthening the former and reducing the value of the latter. So we have to think about two things: both in the rather imminent reconfiguration of the banking and finance sectors and in the farthest, but also deeper, limitation of the power of financial capital; together they will take us from financial capitalism to data capitalism.

The subsequent end of data-rich markets is therefore not generalized perfection, but individual fulfillment; and that implies celebrating individuality, diversity and occasional madness, since it is also part of human quintessence.
The data age has introduced an unprecedented compensatory force that will advance the market, opening not only a new chapter in the already old competition between market and company, but also offering society a much more efficient way to coordinate its activity. In order to assess how this has been possible, we must understand information flows and decision-making processes in traditional markets.

The money facilitated for many centuries the work of exchanging and evaluating commercial information, making much of that task fall on the price. But, to a large extent, what those coveted bills do is to patch the fundamental challenge of starting tremendously condensed information and translating it into transactional decisions. Monetary-based markets are plagued by inefficiencies, and these are noted in how well or badly the market comes to fulfill the promise of coordinating human activities for the greatest possible benefit of all. Today, thanks to a series of recent innovations, the market is about to evolve and leave behind the straitjacket of money and price, as well as limited information flows and wrong decision making.

Data-rich markets have the advantage that in them preferences are not deducted from the price. In addition, they have another advantage that the price lacks: each player in that market not only has multiple references regarding a possible transaction, it is also more likely to take into account different preferences in different ways. When preferences are condensed in the price, two preferences that are taken into account with equal weight may point to the same price level as two preferences taken into account unequally (one very taken into account and another very little, for example) . In data-rich markets, you have raw access to data related to the preferences of different actors, but these require a process of linking smart enough to take into account the multiple dimensions of preferences and the relative weight of each one of them.
However, as we redo the market and nurture it with data, we also have to understand, and then rethink, the role of the company.

Since its founding in 1994, Amazon’s business has been that of disruptive markets. Today the company is admired for being a great one-stop, one-click bazaar, which infers what our favorite products are from the analysis of our digital shopping carts, with annual benefits that exceed hundreds of billions of dollars.87 First it was the bookstores, then the animal stores, then the shoe stores… The shops of more and more sectors are struggling in the face of this huge online sales space.
The scientific administration has led to a tremendous increase in the collection of information and its processing by companies. The leaders of large companies actively work to obtain better information flows; This is what leads Jeff Bezos to demand that his executives collect, share and render accounts of huge amounts of data. However, for this it is also necessary that the managers of the companies can process and understand these data flows, which pose a threat, due to overload, to those who are responsible for making the decisions. This is the other side of the currency of the great advances regarding the flow of information within companies.
As more and more and more detailed information flows to its center, the company must ensure that it translates into well-made decisions.
Companies that want to react to the rebirth of the market can choose between two strategies: option 1 consists in automating decision making; the option, 2 in reconfiguring the organizational structure (and, therefore, also the decision making). Amazon, for example, could choose to incorporate data-rich markets into its structure (a strategy very much in line with the type of market that, in fact, Amazon is already for many of its customers). But Jeff Bezos’ company could also choose to automate decision-making, given its organizational structure and its way of dealing with decision-making, both based on data. The strategy that you finally adopt will surely take into account where the company considers its main advantages, which make it more competitive. If Jeff Bezos perceives that Amazon’s hierarchical organization is a key advantage, the idea of abandoning it will not be so attractive. And, given that Amazon’s artificial intelligence systems are leading, perhaps the Store for Everything is well positioned to bet on automating decision-making at the managerial level. Reaching that automation, however, will take time. Meanwhile, Amazon may want to experiment with organizational changes.
What matters that we understand is not so much the concrete strategy that a company should bet on. The decisive thing is that the correct strategy does not depend so much on the idealized vision that is managed in it as on the capabilities that it may have at a given time (and how these capabilities can be translated into advantages that make it more competitive).
Meanwhile, companies that already exist, as well as new start-ups, have a complicated task: deciding what decisions they delegate to the machines and harnessing the power of the market to improve their forms of coordination.

Banks can no longer effectively compete with digital rivals such as Paypal or Apple Pay, which offer their services to the consumer at a very low cost. Its overhead costs are low: PayPal does not have an expensive branch network to pay for and Apple Pay can incorporate its service to the security technology that comes by default in more than one billion iPhones.
Banks have responded to this situation by implementing comprehensive cost reductions and continuous automation processes, as well as minimizing their physical presence.
This shift that takes us away from money is a huge change: separate the fact of paying from the provision of (much) information. Monetary-based markets attributed money a leading role in the economy because it was fundamental in each of the steps of a commercial transaction, from the search and identification of the possible partner for the operation until the moment of carrying it out.
Banks and other financial intermediaries acted as the suppliers and facilitators of such a fundamental and crucial system for the market, that money became practically synonymous with the market system.
In summary, the data takes away the prominence of money, and those responsible for paying the bill will be investors. This means that they will be badly given to investors in general, but especially to those who saved and invested thinking about having regular monthly income during their retirement. These people were accumulating money that retained its fundamental role and now face an unexpected financial deficit. This can lead to widespread discontent among those who were diligently saving every month of their life; They will feel cheated and may get frustrated their dream of a comfortable retreat. These changes are also a big problem for public policy makers, because, as we have learned from previous disruptive phenomena caused by innovations that have already occurred, there is no alternative to the painful adjustments that await us. Nor is there an obvious legislative solution that protects that fundamental premise of economic planning that establishes that we should save for retirement throughout our working life.
If there is any kind of consolation to extract from all this, this is because, although the data-rich markets cause a tremendous commotion to the system – including the disappearance of billions of dollars as the return falls and the investments lose their value – , this shock is probably only one, not a recurring phenomenon.
Venture capitalist Albert Wenger, whose company has invested in many successful start-ups – including Kickstarter and SigFig – compares the fate of traditional banking in the age of data wealth with another image in which a storm is hovering over a ship: a “Spanish galleon loaded with looted gold, sinking into a storm” .166 That ship has access to all the capital, but lacks the vision that, based on the data, would allow it to dodge the storm.

We have to improve a lot when applying antitrust laws to the digital economy. But it is also the reason why new measures are so crucial – such as our proposal to force a progressive sharing of data – to protect the decentralized nature of decision-making and preserve not only markets, but the openness of our society in general.

Offline sales may be to acquire Stitch Fix or one of its competitors, just as Nordstrom did with Trunk Club. Your stores could evolve and become an environment that offers experiences and where customers can browse the items, perhaps accompanied by their personal stylists (physical or virtual). That way the physical store would complement the online business and become a place of involvement with the products and perhaps also with other customers. The goal is not to buy but to look, feed the senses, relaxed by the music and revitalized by the free espresso coffee. What we will not see in these refurbished stores will be posters that attract our attention to the price or discounts.
Human beings are tactile creatures and we love turning to the senses and connecting with the world, but we also enjoy the company that we make for each other. Stitch Fix has had a resounding success incorporating this human component to the experience of its customers. It’s only a matter of time; Other companies will adopt data-rich markets in the same way.

The future of humanity will be one of knowledge and vision, while we want it to be. This implies leaving behind many of the simplifications we trusted and assimilating the world in all its diversity. To achieve this, the data is not enough: to open the window to new visions, we have to open the mind. However, unlike what dystopian predictions predict, or the idea that the data is cold – a position that confronts technology with human beings – we believe that, through data richness, our future It will be deeply social and therefore very human.

12 pensamientos en “La Reinvención De La Economía. El Capitalismo En La Era Del Big Data — Viktor Mayer-Schönberger & Thomas Ramge / Reinventing Capitalism in the Age of Big Data by Viktor Mayer-Schönberger & Thomas Ramge

  1. Hello,
    Usually, I never comment on blogs but your blog is so convincing that I never stop myself to say something about it. You’re doing a great job Man, Keep it up

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