Quando se trata da coleta de dados pessoais, menos é mais

Durante décadas, a indústria de tecnologia operou sob um mantra simples: coletar o máximo possível de dados sobre usuários e clientes. Essa abordagem parece razoável: a coleta de dados é barata, o acesso é fácil e o valor potencial para insights avançados e personalização – e, em última análise, lucros mais altos – está bem estabelecido. Mas essa visão tradicional está cada vez mais desatualizada - e potencialmente prejudicial.

No ecossistema digital de hoje, o acúmulo indiscriminado de dados pessoais tornou-se um passivo, não um ativo. A coleta excessiva leva à sobrecarga de dados, tornando mais difícil separar sinais valiosos de ruídos irrelevantes. Também cria riscos desnecessários, desde o escrutínio regulatório até danos à reputação causados por violações de dados. Mais importante, os avanços tecnológicos, como o aprendizado federado, agora oferecem alternativas que podem oferecer personalização sem centralizar informações confidenciais. O resultado? Um ganha-ganha para consumidores e empresas.

Mais dados nem sempre são melhores

A crença predominante entre os profissionais de negócios tem sido de que mais dados são inerentemente melhores, oferecendo insights mais profundos e holísticos sobre os consumidores, bem como maior exatidão e precisão quando se trata de prever suas ações futuras. Embora essa suposição tenha apelo intuitivo, nem sempre é verdadeira. Muitos dados podem, de fato, diluir insights acionáveis inundando os sistemas com informações de baixo valor ou irrelevantes, reduzindo a eficiência e a precisão dos modelos preditivos. Esse problema é agravado quando as empresas não têm uma estratégia clara para processar e aproveitar as enormes quantidades de informações que coletam.

Além disso, a adoção de uma abordagem "menos é mais" para a coleta de dados pode beneficiar as empresas mais diretamente. Ao coletar apenas o essencial, as empresas podem agilizar as operações, reduzir dores de cabeça regulatórias e criar confiança com seus clientes. As campanhas de marketing da Apple em torno da privacidade – incluindo seu slogan memorável, "O que acontece no seu iPhone fica no seu iPhone" – por exemplo, solidificaram sua reputação como líder em confiança do usuário, diferenciando a marca de uma forma que ressoa com os consumidores modernos.

Mais dados significam mais riscos

A coleta de grandes quantidades de dados do usuário vem com a responsabilidade de protegê-los. Com ataques cibernéticos e violações de dados em ascensão em todo o mundo, o acúmulo de dados pessoais apresenta riscos financeiros e de reputação. Incidentes de alto perfil, como o hack da Equifax em 2017 e violações mais recentes em empresas como a T-Mobile , demonstram que as apostas são altas. De acordo com o Relatório de Custo de uma Violação de Dados de 2024 da IBM, o custo médio de uma violação aumentou para US$ 4,88 milhões – um aumento de 10% em relação a 2023 e o mais alto da história. Para as empresas, a mensagem é clara: quanto mais dados você coletar, maior será o alvo dos cibercriminosos.

É importante ressaltar que os custos das violações de dados vão além de acordos e multas imediatas. Como mostra a pesquisa, as empresas sofrem danos à reputação a longo prazo após violações, com muitos consumidores optando por levar seus negócios para outro lugar. Esse risco é amplificado em setores como saúde e finanças, onde os riscos de manuseio incorreto de dados são particularmente altos. Além disso, o ônus operacional de prevenir – e, na pior das hipóteses, responder a – violações pode drenar recursos significativos e desviar a atenção das principais atividades de negócios.

Aproveite os dados sem coletá-los

Tradicionalmente, as empresas eram forçadas a trocar os riscos de segurança e reputação da coleta de dados do usuário por seus benefícios tangíveis para personalização. Mas a nova tecnologia pode eliminar essa compensação.

Em vez de agrupar dados em servidores centralizados, as abordagens de aprendizado de máquina, como o aprendizado federado, treinam algoritmos diretamente nos dispositivos, garantindo que informações confidenciais nunca saiam das mãos dos usuários. A Siri da Apple, por exemplo, ou o texto preditivo do Google em dispositivos Android aproveitam o poder de computação do seu smartphone para treinar seus modelos localmente.

Tecnologias como o aprendizado federado permitem que as empresas aproveitem insights sobre as preferências do consumidor sem precisar coletar – e posteriormente proteger – dados pessoais. Embora a transição para técnicas como o aprendizado federado não aconteça da noite para o dia, sua adoção já está se expandindo rapidamente. Além de empresas como o Google tornarem grande parte de sua pesquisa fundamental acessível por meio de trabalhos acadêmicos e estruturas de código aberto (por exemplo, TensorFlow federado), existe uma indústria crescente de empresas de consultoria que apoiam a integração para PMEs que podem não ter acesso a conhecimentos especializados internos.

O caminho à frente

À medida que os cenários regulatórios evoluem para impor penalidades cada vez mais pesadas sobre o manuseio incorreto de informações pessoais, e os consumidores ficam cada vez mais preocupados com a exploração de seus dados pessoais, os incentivos para minimizar o acúmulo de dados só aumentarão.

Os avanços tecnológicos, como o aprendizado federado, oferecem um caminho claro a seguir. Ao adotar essas inovações, as empresas podem fornecer os mesmos níveis de serviço, se não melhores, protegendo a privacidade do usuário. Essa mudança requer um redesenho fundamental das estratégias de dados, mas os benefícios são inegáveis: usuários e clientes mais felizes, riscos reduzidos de segurança e reputação e uma vantagem competitiva.

A era do acúmulo de dados acabou. As empresas que reconhecem o valor de "menos é mais" não apenas enfrentarão os desafios de um mundo preocupado com a privacidade, mas também prosperarão nele.

Dra. Sandra Matz é cientista social computacional e professora da Columbia Business School, onde também atua como Diretora do Centro de Tecnologia Avançada e Desempenho Humano. Ela é autora de Mindmasters: A Ciência Orientada por Dados para Prever e Mudar o Comportamento Humano.