Valor futuro de los datos - Resumen provisional ¿Cómo se valorarán los datos en el futuro y cuáles son las implicaciones clave? ¿Qué significará esto para los negocios, para la sociedad y para las personas de todo el mundo? Antes de los talleres finales de expertos en el proyecto de valor futuro de datos de 2018, este es un resumen provisional de las ideas clave hasta la fecha. Esta presentación detallada cubre 7 áreas: 1. Alcance del proyecto 2. ¿Qué son los datos? 3. Áreas de acuerdo 4. Cuestiones de debate. 5. Temas regionales específicos 6. Preguntas sobre el valor 7. Próximos pasos Para completar la investigación, durante los próximos dos meses organizaremos más talleres de expertos en Europa y las Américas. Luego, prepararemos una síntesis de todos los diferentes puntos de vista de expertos que hemos escuchado y, al igual que con todos nuestros proyectos, compartiremos un informe global para que todos lo puedan usar. Si desea participar en los próximos eventos, háganoslo saber.

1. El Futuro del Valor de los Datos
Un Resumen Interino | Octubre 2018
The world’s leading open foresight program

2. Contenido
Este es un resumen interino de los insights obtenidos
en los primeros 18 workshops del proyecto global de 2018
El Futuro del Valor de los Datos. Cubre 7 áreas clave.
Scope del Proyecto
Qué son los Datos?
Áreas de acuerdo
Puntos de Debate
Temas regionales específicos
Preguntas sobre el Valor
Próximos Pasos

3. Scope del Proyecto

4. El Valor de los Datos
El incentivo económico para generar y recolectar datos de múltiples
fuentes está dando lugar a una “acumulación” o “acaparamiento”
de datos por parte de muchas organizaciones.

5. Objetivos del Proyecto
Dado el creciente poder e importancia de los datos, así como el cada vez mayor
interés reglamentario, nos centramos en abordar varias cuestiones clave.
• Es en los datos on en cómo es usada?
• Es valor para el individuo, para los negocios o para la sociedad?
Dónde esta el verdadero valor de los datos?
• Qué esta cambiando, dónde y por qué?
• Cuál es el consenso global y los matices regionales en esto?
Qué cuestiones están impulsando esto?
• Dadas las divergencias regionales en temas como la pivacidad, puede haber
una visión global?
• Cuáles son las implicancias para la futura tensión entre propiedad y acceso?
Cuál es un marco futuro creíble?
• Cómo deben valorarse los datos en el futuro, por qué y por quién?
• Cuál será el equilibrio entre el bien público versus el beneficio privado?
Quién se beneficia?

6. Enfoque
Este proyecto está involucrando a múltiples expertos a través
de workshops de inmersión en lugares clave, para explorar el tema
y desarrollaruna visión global al respecto, que luego será compartida.
Revisar
investigaciones
existentes
Comparitr
perspectiva
inicial
Explorar
puntos de vista
a través de un
diálogo global
Identificar
prioridades
clave
Preparar
síntesis global
Apoyar al
anfitrión con
las
implicancias

7. Progreso hasta la fecha
A finales de Julio ya habíamos realizado 16 workshops
en Asia y Africa asñi como el primero de Europa.
Todo estará completo para Noviembre
Level of Privacy Regulation:
DLA Piper https://www.dlapiperdataprotection.com
Heavy Robust Moderate Limited
C Top 3 Challenges
Open Data Barometer – https://opendatabarometer.org/
Internet Penetration – https://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.ZS
ICT Development Index (2017) – http://www.itu.int/net4/ITU-D/idi/2017/
O Top 3 Opportunities E Top 3 Emerging Issues
Future Value of Data
Key Insights After 50% of Research
January to July 2018
Contact
london@futureagenda.org
Confirmed Events Proposed Locations
Johannesburg 17 MAY 2018
C Digital Literacy/Inclusion
Cyber Security Threats
Fake Data
O Open Data
Data Governance
Public Good/Human Rights
E Data Ethics
Data Sovereignty
Privatisation of Data
Pretoria 21 MAY 2018
C Data Literacy
Fake Data
Regulation
O Data Governance
Digital Taxation
Human Rights and Data
E Data Decolonisation
Government as Custodian
Data Bias
Madrid 22 FEB 2018
C Ulterior Motives
Joined Up Regulation
Democracy and Data
O Data Ownership
Data Ethics
Education and Social Contract
E Data-ism
Data Liability
Data Sovereignty
Dakar 26/27 JUL 2018
C Data Capital
Digital Skills
Fake Data
O Tax for Development
Digital Skills
Digital Education
E Data Imperialism
Human Capital
Latent Regulation
Stockholm 18 JUN 2018
C Digital Literacy
Rising Cyber Security
Data Ethics
O Open Data
Data Marketplaces
Broader Collaboration
E Data and Democracy
Data Liability
Privatisation of Data
Abidjan 29/30 JUL 2018
C Cyber Security
Data Imperialism
Data Ownership
O Data Ethics
AI and Humanity
Skills and Education
E Data Inequality
Regulation and Control
Democracy and Data
Lagos 10 JUL 2018
C Data Collection
Data Ethics
Data Inequality
O Data Regulation
Infrastructure Development
Data Literacy
E Data Ownership
Fake Data
Data Ethics
Nairobi 04 JUL 2018
C Cyber Security
Data Literacy
Identifying Truth
O Monetisation of Data
Understanding of Value
Data for Public Services
E Cultural Diversity
Empowering National Identity
Data Regulation
Abuja 13 JUL 2018
C Cyber Security
Digital Equality
Fake Data
O Digital Literacy
Data for Public Good
Transparency and Democracy
E Data Governance
Digitisation of Culture
Educating Government
Dubai 30 APR 2018
C Data Ethics
Cyber Security Threats
Informed Consent
O Data Ownership
Open Data
Blockchain
E Data Sovereignty
Trust in Data Use
Data Liability
Jakarta 17 MAY 2018
C Fake Data
Data Literacy
Data Imperialism
O Data for Development
Digital Taxation
Access to Data and Analytics
E Data Sovereignty
Data Ethics
Data Bias
Sydney 21 MAY 2018
C Data Ethics
Data Ownership
Rise of AI
O Open Data
Common Approach
Social Impact
E Data Liability/Negligence
Informed Consent
Data Literacy
Bangkok 23 MAY 2018
C Cyber Threats
Data Literacy
Data Politics
O Data Governance
Access Inequality
Open Data
E Data Ownership
Data Ethics
Digital Taxation
Tokyo 23 APR 2018
C Cyber Security Threats
Fake Data
Trust in Data Use
O Open Data
Metadata Value
Digital Skills
E
Bengaluru 10 JAN 2018
C Informed Consent
Privacy Harms
Individual Custodianship
O Machine Learning
India Setting Standards
Social Value of Data
E Data Ethics
Data Sovereignty
Data Liability
Data Liability
Data Marketplaces
Digital Taxation
COUNTRY
ICT
Development
Index
(2017)
Australia 8.24
Cote D’Ivoire 3.14
India 3.03
South Africa 4.96
Indonesia 4.33
Japan 8.43
Kenya 2.91
Nigeria 2.60
Senegal 2.66
Singapore 8.05
Spain
Open
Data
Barometer
(2016)
81
11
43
34
38
75
40
21
9
53
73
Internet
Penetration
%
(2016)
88
27
30
54
25
93
26
26
26
81
81 7.79
Sweden 70 90 8.41
Thailand 28 48 5.67
UAE 26 91 7.21
Singapore 27 APR 2018
C Data Ethics/Principles
Data Sovereignty
Cyber Security Threats
O Democracy and Data
Data Education
Open Data
E Data Marketplaces
Data Liability
Privatisation of Data

8. Qué son los Datos?

9. Metáforas
Siempre que llega algo nuevo, a menudo buscamos
explicarlo haciendo una comparación con algo que ya existe,
usando una metáfora.
Cloud (2006)
Highway (1991)Web (1989)
Common Internet Metaphors
Cyberspace (1984)
Virtual communities (1993)
Firewall (1994)
“A faster horse” (1908)

10. Los Datos son los Nuevos…
Los datos pueden desempeñar diferentes roles en la economía
y en la sociedad y ciertas metáforas nos pueden ayudar a entenderlos.
Aquí hay algunas sugerencias hasta la fecha.

11. Los Datos son el nuevo Petróleo? (The Economist y otros)
Grandes cantidades de datos pueden hacer a sus propietarios
ricos y poderosos, pero a diferencia del petróleo, no es un recurso finito
que puede agotarse, ni tampoco son altos los costos de “extracción”.

12. Los Datos son la nueva Moneda? (WSJ y otros)
Los datos ciertamente pueden funcionar como medio de intercambio
y también pueden usarse para acumular valor, pero describirlas
como moneda solo nos dice que es algo con valor.

13. Los Datos son como Agua? (Bangalore)
Los datos son como el agua: abundantes y esenciales.
Permiten que muchas otras cosas de mayor valor económico crezcan y se
desarrollen. Pero en sí mismos tiene poco o ningún valor.

14. Data is like Sap? (Madrid)
Los Datos son como SAP: un conducto para lo bueno y lo malo,
nutrientes para nutrir el crecimiento y el desarrollo,
pero también pueden diseminar una enfermedad.

15. Los Datos son como el Sol? (Tokio)
Los Datos son como el sol – libre, continuo, omnipresente e infinito.
Existe independiente de la interacción humana
pero su poder puede ser aprovechado

16. Los Datos son como la Tabla Periódica? (Singapur)
Los datos son similares a los elementos de la tabla periódica.
Pueden actuar independientemente o interactuar
entre sí para crear nuevas combinaciones.

17. Los Datos son como el Aire? (Dubai)
Los Datos son como el aire
– está a nuestro alrededor y permite que las cosas vivan.
No seríamos nada sin él y sin embargo es intangible e invisible.

18. Los Datos son como la Religión? (Copenhague)
Los datos son como una religión – la gente cree que es
la respuesta a todo, pero la creencia en
ella puede controlar a las personas – para bien y para mal.

19. Puntos de Acuerdo

20. Puntos de Acuerdo
En los debates hasta la fecha, ha habido una serie de cuestiones
relacionadas con el valor futuro de los datos sobre los que ha
habido una priorización consistente.
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Ownership
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Open Data
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Fake Data
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Literacy
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Clear Data Value
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Rise of the Machines
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Ethics
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Informed Consent
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Privatisation of Data
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Rising Cyber Security Threats
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Liability
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Trust in Data Use

21. Propiedad de los datos
Los modelos jurídicos tradicionales de propiedad de los datos
digitales provocan debate. El enfoque cambiará de la propiedad a
la pregunta de quién se está beneficiando de qué datos.

22. Alfabetización Digital
Hay cada vez más convocatorias de educación para abordar
la alfabetización en relación a los medios y los datos.
La clave de esto es la capacidad de diferenciar entre realidad y ficción.

23. Valor claro de datos
Las organizaciones deben tener claro por qué valoran
tipos específicos de datos y en qué términos,
o se arriesgan a perder la confianza del público

24. Confianza en el Uso de Datos
La confianza impulsa cada vez más el éxito.
Para ganar la aceptación de gobiernos y consumidores, la confianza
en el manejo de datos se transforma en un diferencial.

25. Datos Falsos
Los datos mal recolectados, deliberadamente contaminados o
fabricados, generan tomas de decisiones débiles,
AI inexacta y sesgada, mala gestión o malestar social.

26. Consentimiento informado
El consentimiento informado sobre el uso de datos es cada vez más impracticable e
inviable en el contexto de la recolección masiva de datos. Se desarrollarán modelos
alternativos, como responsabilidad, transparencia y derechos de datos.

27. Ética de los Datos
Necesitamos un marco universal sobre el uso de los datos para construir
confianza en el sistema, crear un mercado más competitivo,
mantener el orden y establecer responsabilidades.

28. Amenazas crecientes de seguridad cibernética
Una mayor interconectividad y el IoT crean nuevas
oportunidades para los gente sin escrúpulo
que buscan explotar la debilidad y destruir sistemas.

29. Open Data
En muchos contextos, los datos se comparten cada vez más
abiertamente de forma gratuita. El impacto social positivo parece
pesar más que cualquier pérdida económica.

30. Responsabilidad sobre los datos
Almacenar algunos tipos de datos podría llegar a ser visto
como un riesgo ya que erosiona la confianza del usuario,
y los costes de asegurarlo superan los costes asociados con su pérdida.

31. El ascenso de las máquinas
El crecimiento en la inteligencia y las capacidades de las máquinas
presenta tanto una amenaza como una oportunidad: mayor IA y automatización
significa más tiempo libre de, pero también amenaza puestos de trabajo.

32. Privatización de los Datos
En sectores como el de la salud, la privatización
del conocimiento público prueba el punto de que
la mayor parte de la información debería ser de dominio público

33. Cuestiones de Debate

34. Cuestiones de Debate
También hubo una serie de cuestiones sobre las que
ha habido diferencias de opinión en diversos lugares,
en relación a su relevancia e impacto futuro
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Declining Significance of Privacy
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
China vs the US
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Capital
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Block-chain for Trust
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Marketplaces
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Digital Taxation
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Sharing Secrets
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Too Much Information
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Imperialism
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Democracy and Government
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Politics
0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
Data Sovereignty

35. Tributación Digital
Los gobiernos tratan cada vez más de gravar a los sectores
digitales e introducen una serie de enfoques para vincular
esto a los lugares de generación y uso de datos

36. Mercados de datos
Los ecosistemas para el comercio de datos están emergiendo
y tanto los datos personales como los machine data
estarán representados en los nuevos mercados de datos.

37. Capital de Datos
Los informes integrados incluirán a los datos como "capital"
junto con el capital financiero, social, medioambiental y humano.
Los informes anuales lo reflejarán.

38. Democracia y gobierno
Los gobiernos utilizan y comparten cada vez más los datos de
los ciudadanos como instrumento de cambio social.
Las limitaciones en torno a su uso serán cuestionadas.

39. El Blockchain para la confianza
La desconfianza impulsa la adopción de blockchain que ofrece
un conjunto de herramientas universales para la integridad de los datos,
la auditoría estandarizada y los contratos formalizados.

40. China vs. Estados Unidos
La batalla por los datos entre China y EEUU se convertirá
en un tema importante. Tencent vs Google será sólo
una de las muchas competiciones globales.

41. Imperialismo de Datos
Los servicios dominantes, construidos por ingenieros occidentales,
y que reflejan los valores occidentales, se ven cada vez más
como intrusos imperialistas, irrelevantes en otras regiones.

42. Compartiendo secretos
A cambio de un mejor servicio o una mejor calidad de vida,
cada vez más reconocemos exactamente qué
información personal estamos dispuestos a compartir.

43. Demasiada información
A medida que hay más datos disponibles, el miedo a la sobrecarga
de datos que excede la capacidad de los individuos de ver las cosas
en perspectiva lleva a las plataformas a filtrar lo que se comparte.

44. La política de los Datos
La política de datos se volverá un tema central a medida que más
personas lleguen a comprender el impacto de la recolección
y el uso de sus datos personales en sus propias vidas.

45. Menor importancia de la privacidad
El concepto de privacidad es relativamente nuevo: la mayoría de la gente
no se preocupa realmente por eso y es más bien indiferente.
En 10 años las preocupaciones sobre privacidad se reducirán.

46. Soberanía de datos
La sensibilidad sobre la propiedad de los datos personales restringe el
intercambio a través de las fronteras nacionales. En particular, aumenta la
resistencia a una concentración de datos basada en los Estados Unidos.

47. Temas regionales específicos

48. India estableciendo estándares globales
India tiene soluciones de diseño innovadoras para poblaciones
de bajos ingresos. Estas se aplicarán a las economías de mayores
ingresos con beneficios de eficiencia aún mayores.

49. GDPR estableciendo estándares
Es necesario que haya un equilibrio entre los enfoques nacionales
e internacionales. GDPR ofrece un modelo positivo en
relación a la recolección y la propiedad de los datos.

50. Un enfoque común
Europa está bien posicionada para liderar un tipo de revolución
de datos muy diferente, donde las empresas paguen por el acceso
a nuestros datos, que en su mayoría poseemos en común.

51. La carga generada por los Datos
Las economías más pobres soportan la carga de la "contaminación"
creada por los hábitos de consumo
de datos de las naciones más ricas.

52. El riesgo de no tener datos
El control gubernamental del acceso a Internet lleva a
restricciones de comunicación, a la ausencia de libertad
de expresión y a la incapacidad de difundir información precisa.

53. Concesión de licencias y Cultura
Un código global de ética cultural es apoyado por una organización global
de supervisión. Los datos culturales se tratan como propiedad
intelectual que luego pueden autorizados y “liberados”.

54. Baja Confianza – Datos Pobres
Los bajos niveles de confianza en el gobierno, las instituciones y las firmas
tecnológicas devalúan los datos al hacer que las bases no sean confiables.
Los ciudadanos deciden no compartir información precisa.

55. Instituciones y estándares globales
A medida que crece la política regional y aumenta la polarización de datos,
los estándares abiertos se vuelven importantes. Así que buscamos
orientación para compartirlos, tal vez de instituciones globales.

56. Localización de Datos
Cansados de la “Americanización”, un público informado pide a los centros
de datos regionales que estén mejor equipados que las organizaciones
comerciales para proteger los datos individuales.

57. Reglamentaciones e impuestos
Los gobiernos utilizan los impuestos y la reglamentación para proteger
a los consumidores y establecer el control estatal de poderosos conjuntos
de datos. Esto limita la innovación y tiene resultados negativos.

58. Visión Digital
Para evitar la adopción no meditada de los novedoso,
los gobiernos regionales construyen una "visión de los datos",
un modelo estratégico para las tecnologías basadas en datos.

59. Un bien público
El uso más amplio de los datos para el bien público requerirá
e impulsará la confiabilidad del sistema, la interoperabilidad y
un consenso sobre cuándo se pueden usar los datos individuales.

60. Global vs. Local
Los datos no respetan las fronteras nacionales. Los estados nacionales
intentan establecer las reglas, pero las tensiones en la interoperabilidad
global nos llevan a diseñar estándares globales, con un uso localizado.

61. Costos medioambientales ocultos
Más del 5% de la energía del mundo ya se utiliza para alimentar
los centros de datos. En el futuro habrá tantos datos que
tal vez no tengamos la energía para almacenarlos.

62. Preguntas sobre el Valor

63. Múltiples Opiniones
Al definir exactamente cuál es el valor de los datos
y cómo deben valorarse, se han puesto de relieve
diferentes puntos de vista que deben ser considerados.

64. Próximos Pasos

65. Completar las Discusiones Global
Para completar la investigación, durante los próximos dos meses,
organizaremos más talleres de expertos en toda Europa y América.

66. Reporte Global
A continuación, prepararemos una síntesis de todas las diferentes opiniones
expertas que hemos escuchado y, como con todos nuestros proyectos,
compartimos un informe global abierto que podrá ser utilizado por todos.
Future of Cities
(2016)
https://www.futureofcities.city
Future of Philanthropy
(2017)
https://www.thefutureofphilanthropy.org
Future of Patient Data
(2018)
https://www.futureofpatientdata.org
The World in 2025
(2015)
https://www.futureagenda.org

67. Future Agenda
84 Brook Street
London
W1K 5EH
+44 203 0088 141
futureagenda.org
The world’s leading open foresight program
What do you think?
Join In | Add your views into the mix
www.futureagenda.org
@futureagenda