¿Qué países lideran la economía de los datos?

Paul Taylor/Getty Images

¿Qué países son los principales productores de datos? Después de todo, con aplicaciones de inteligencia artificial impulsadas por datos proyectado, de McKinsey, generar 13 billones de dólares en nueva actividad económica mundial para 2030, esto podría determinar el próximo orden mundial, al igual que el papel que la producción de petróleo ha desempeñado en la creación de actores del poder económico en el siglo anterior.

Si bien China y EE. UU. podrían convertirse en dos superpotencias de la IA, las fuentes de datos no pueden limitarse a concentraciones en unos pocos lugares, como lo hemos hecho con una economía impulsada por el petróleo, sino que deben extraerse de muchas y diversas fuentes y las futuras aplicaciones de la IA surgirán de actores nuevos e inesperados. Es probable que el nuevo orden mundial que está tomando forma sea más complejo que una simple estructura bipolar, sobre todo porque los datos se producen a un ritmo que aturde la mente.

Basándose en nuestro pasado trabajar trazando la evolución digital y la competitividad digital de los diferentes países del mundo, queríamos tratar de localizar los grupos de datos útiles más profundos y amplios. Esto es esencial para ejecutar los innumerables modelos de aprendizaje automático fundamentales para la IA. Para ello, es útil hacer una distinción entre el volumen bruto de datos y una medida que llamaremos «producto bruto de datos», nuestra versión del nuevo PIB. Para identificar a los principales productores de «producto de datos brutos» del mundo, proponemos utilizar cuatro criterios:

1. Volumen: Cantidad absoluta de banda ancha que consume un país, como indicador de los datos sin procesar generados.
2. Uso: Número de usuarios activos en Internet, como indicador de la variedad de comportamientos, necesidades y contextos de uso.
3. Accesibilidad: La apertura institucional a los flujos de datos como forma de evaluar si los datos generados en un país permiten una mayor usabilidad y accesibilidad por parte de varios investigadores, innovadores y aplicaciones de IA.
4. Complejidad: Volumen de consumo de banda ancha per cápita, como indicador de la sofisticación y la complejidad de la actividad digital.

Hay varios matices a tener en cuenta. Por un lado, reconocemos que el rastro digital que generan los ordenadores de todo el mundo abarca una gama muy amplia de actividades, desde el envío de un mensaje de texto SMS hasta la realización de una transacción financiera. Para poder comparar manzanas con manzanas en todo el mundo, utilizamos la banda ancha per cápita como una medida de esa amplitud y complejidad (en cierto modo, imitando el uso de la renta per cápita como indicador de la prosperidad general).

En segundo lugar, hay diferencias entre los países en cuanto a la forma en que se comparten los datos privados entre las agencias y si existen marcos de identidad digital que puedan ayudar a conectar a las personas con sus actividades digitales. Estos factores institucionales podrían marcar la diferencia en la forma en que se podrían reunir los datos eventualmente. No hacemos estas distinciones. Elegimos los países incluidos en nuestro análisis basándonos en algunas consideraciones: 1) Los países que más contribuyen a la economía digital mundial, ya sea porque ocupan un lugar alto en nuestra puntuación anterior en el índice de evolución digital o porque tienen un fuerte impulso en sus actividades digitales; 2) Países que representan una diferencia razonable en términos de región y posición socioeconómica; y 3) Países que nos proporcionaron una base sólida de datos y pruebas para realizar los análisis.

Por último, una consideración importante a la hora de determinar la accesibilidad es la privacidad. Los problemas de privacidad y las normas de protección de datos pueden ayudar u obstaculizar la capacidad de los algoritmos de desarrollar nuevas capacidades. Para este análisis, adoptamos la posición de que un marco establecido para garantizar la privacidad y la protección de los datos y la apertura a la movilidad de los datos es un beneficio neto y contribuye positivamente al desarrollo de la IA a largo plazo. Como ejemplo, considere el problema de la detección del fraude en las transacciones financieras. Las aplicaciones que se basan en información de diversas ubicaciones geográficas y múltiples contextos de uso ayudan a establecer patrones de confiabilidad y ayudan a detectar los riesgos de seguridad; estas aplicaciones se benefician de los sistemas que cumplen con los criterios de accesibilidad. Dicho esto, reconocemos que, a corto plazo, podría haber algunos países (China es el ejemplo más destacado) en los que el intercambio de datos entre agencias del sector público y privado con muy poca movilidad más allá de las fronteras nacionales pueda infringir las normas de privacidad y apertura y, sin embargo, generar una ventaja temporal a la hora de entrenar algoritmos dentro de un «jardín amurallado».

Más información sobre la metodología

Esta investigación fue una colaboración entre la iniciativa The Digital Planet de la Escuela Fletcher de

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¿Cuáles de estos criterios deberían utilizarse para evaluar un posible nuevo orden mundial, basándose en los datos? Creemos que la accesibilidad debe seguir siendo un criterio fundamental. Si se tuviera que adoptar el punto de vista de que las aplicaciones de IA más importantes y de mayor impacto son las que cumplen el mayor propósito público, el acceso a los datos es clave. En su reciente estudio sobre la IA para el bien público, McKinsey cita el acceso como uno de los principales obstáculos: de los 18 cuellos de botella identificados por McKinsey, seis están relacionados con la disponibilidad, el volumen, la calidad y la usabilidad de los datos.

El siguiente cuadro muestra lo que ocurre cuando se mapean los 30 países que estudiamos según dos de nuestros criterios:

Si bien EE. UU. obtiene buenos resultados en los tres criterios (y esto puede parecer contrario a la intuición según la opinión predominante), China se enfrenta a una desventaja si la accesibilidad global de los datos se considera esencial para crear aplicaciones de IA exitosas en el futuro. Si la UE (que actualmente incluye al Reino Unido) actuara como un colectivo, representaría a un productor clave que podría rivalizar con los EE. UU. Además, China, otros países del BRIC, Brasil, India y Rusia, podrían convertirse en fuertes contendientes de segundo nivel, en gran medida por los puntos fuertes de los datos sin procesar que producen; sin embargo, también se verían perjudicados por problemas de accesibilidad.

Surge un conjunto diferente de implicaciones para los países más pequeños, como Nueva Zelanda, o para los que no están afiliados a las uniones económicas más grandes, como Corea del Sur, pero con una gran apertura y movilidad en los flujos de datos; esos países se beneficiarían de establecer acuerdos comerciales de datos con otros países «abiertos» y, por lo tanto, superar sus limitaciones naturales, ya sea en términos de número de usuarios o en términos de banda ancha total consumida en el país. Aún no se han determinado las formas que podrían adoptar esos acuerdos comerciales o de intercambio de datos; sin embargo, podemos imaginarnos que podrían ser una posibilidad clara, especialmente si reconocemos que el producto bruto de datos tiene un valor igual que cualquier otro producto que se negocie libremente en la actualidad.

Por supuesto, la dirección de las aplicaciones de IA de gran valor sigue surgiendo. También existe el riesgo de que la propia IA sea sobrevalorada, malinterpretada y preparada para decepciones en el futuro. Pero está claro que muchas aplicaciones importantes ya están en uso y que vendrán más. Nuestro marco analítico es lo suficientemente flexible como para tener en cuenta esa fluidez. Si utilizamos un conjunto diferente de criterios como más relevantes para impulsar aplicaciones de IA exitosas, nos encontramos con un panorama diferente. El siguiente cuadro ofrece una de esas posibilidades, en la que solo se tienen en cuenta la complejidad y la accesibilidad. 

Visto de esta manera, hay una estructuración más lineal de este «nuevo» orden mundial basado en los datos. El alto consumo de banda ancha per cápita y los países institucionalmente abiertos (en la parte superior derecha del gráfico) son los claros ganadores. Puede imaginarse un escenario en el que la gran complejidad y movilidad de los flujos de datos en la parte superior derecha del gráfico permitan crear una zona de «libre comercio» más productiva, en la que los países se beneficien mutuamente al aprovechar las reservas de datos de los demás.

Por último, hemos considerado un escenario en el que los cuatro criterios deberían considerarse importantes. Si asignamos ponderaciones equivalentes a los cuatro, aparecerá una clasificación de los «nuevos» productores de datos y un orden mundial actualizado.

1. Estados Unidos
2. Reino Unido
3. China
4. Suiza
5. Corea del Sur
6. Francia
7. Canadá
8. Suecia
9. Australia
10. República Checa
11. Japón
12. Nueva Zelanda
13. Alemania
14. España
15. Irlanda
16. Italia
17. Portugal
18. México
19. Argentina
20. Chile
21. Polonia
22. Brasil
23. Grecia
24. India
25. Sudáfrica
26. Hungría
27. Malasia
28. Rusia
29. Turquía
30. Indonesia

Por supuesto, estas segmentaciones proporcionan información sobre la ubicación de los principales productores de datos basándose en una serie de suposiciones sobre lo que será importante para las aplicaciones de mayor valor en el futuro. Nuestro propósito era reconocer las incertidumbres y mostrar cómo las suposiciones alternativas producen diferentes escenarios para el orden mundial. Surgirían una segmentación y una clasificación diferentes si se hiciera una serie de preguntas diferentes centradas en los resultados, como el valor económico o geopolítico a través de la IA que podría asignarse a cada país o la clasificación de los países en términos de facilidad para hacer negocios digitales en la actualidad, mientras se preparan para ese futuro. Los estamos desarrollando en futuros proyectos de investigación.

Los datos son el combustible de la nueva economía y más aún de la economía venidera. Al declarar en 2017 que el recurso más valioso del mundo ya no es el petróleo, sino los datos, The Economist dijo: «Ya sea que salga a correr, vea la televisión o simplemente esté atrapado en el tráfico, prácticamente todas las actividades crean un rastro digital, más materia prima para las recopilaciones de datos». Los algoritmos entrenados por todos estos rastros digitales transformarán a nivel mundial. Es posible que de él surja un nuevo orden mundial, junto con un nuevo «PIB» (producto de datos brutos) que capture una medida emergente de la riqueza y el poder de las naciones. Es hora de que identifiquemos cómo es el campo ahora que se están desarrollando nuevas oportunidades competitivas y de colaboración.

Nota del editor: Cada clasificación o índice es solo una forma de analizar y comparar empresas o lugares, en función de una metodología y un conjunto de datos específicos. En HBR, creemos que un índice bien diseñado puede proporcionar información útil, aunque por definición sea una instantánea de un panorama más amplio. Siempre le recomendamos que lea la metodología detenidamente.