Çağdaş iş imparatorlukları veriler üzerine kuruludur. Google ve Meta klasik örneklerdir. Ama aynı zamanda farklı şekillerde Tesla, Caterpillar veya General Electric. Dijitalleşme, yapay zekanın ortaya çıkmasını mümkün kılan verilerin kullanılabilirliğini artırır ve bu da dijitalleşmenin yeni evrimsel aşamasını karakterize eder. Bütün bunlar, ekonomik gücün benzeri görülmemiş bir yoğunlaşması bağlamında, giderek daha fazla enerjiye ihtiyaç duyan veri merkezlerinin bilgi işlem kapasitesindeki büyüme sayesinde gerçekleşiyor: tam olarak muazzam miktarda verinin kontrolüne dayalı.
Veri neden stratejiktir?
Peki, son olarak bu veriler nelerdir? Kendi başlarına kıt olmasalar da neden bu kadar stratejik bir kaynaktırlar? Sahip oldukları şirketlerin değerini nasıl katlıyorlar? Peki bunları üreten, koruyan ve değerlendiren sistemin kuralları nelerdir? École Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales’ten Cristina Alaimo ve Luiss’ten Jannis Kallinicos, “Veri Kuralları” kitabında bu konuları ele alıyor. Piyasa Ekonomisini Yeniden Keşfetmek» (Mit Press 2024). Ve piyasanın temel yapılarının yeni bir evrimini teorileştirmeye geliyorlar.
Bilginin unsurları
Nòva Kallinicos’a şöyle diyor: “Gerçekler dijital formatta veriye dönüştüğünde, kendilerini içinde oluştukları bağlamdan ayırırlar.” «Ekonomiyi, toplumu ve kültürü dönüştüren gelişen bilginin unsurları haline gelirler». Bilgi ekonomisinin dijital altyapıya ihtiyacı var ve bu da aslında bir veri yönetim sistemi. Bunlar gerçeklerden ortaya çıkıyor ancak dijital olarak kaydedildiklerinde farklı bir içerik kazanıyorlar. Kallinicos ve Alaimo’nun yeniden yapılandırılmasında veriler “geçici”, “şekillendirilebilir”, “düzenlenebilir”, “yürütülebilir”, “performatif” olarak tanımlanıyor. Gerçekler tarihsel ve toplumsal bağlamlarında var olur ve orada tükenir; veriler ise yalnızca teknolojik değil, “sosyo-teknik” olarak da soyut, operasyonel bir boyutta yaşar. Bunları toplayan platformlarda ve bunları işleyen algoritmalarda, farklı bağlamlardan ortaya çıkan veriler arasındaki ilişkileri, başka türlü tanınması mümkün olmayan korelasyonlar, düzenlilikler ve bilgiler üretebilen ilişkiler görüyoruz. Bu, diğer şeylerin yanı sıra, çok güçlü üretken yapay zekaların yaratılmasını da sağlar.
Kallinicos’un dediği gibi, “Veriler, onları üreten bağlamdan bağımsızdır ve bilgisayarlar gibi evrensel makinelerin geliştirilmesi için hayati öneme sahiptir; verilerin verimli işlenmesine özen gösterir, ancak anlamlarına dikkat etmez.” “Ancak tarafsız değiller: Onları üreten ve geliştiren seçimlerin, bunları toplama ve kullanma yollarını tasarlayanların değer sistemleri, kültürel ve kurumsal tarihleriyle ilgili olması anlamında.”
Kültürel homojenleşmenin riskleri
Bu nedenle veri analizi yalnızca istatistiksel ve teknolojik bir konu değildir. «Bunlar yalnızca farklı ekonomik sektörlerin dijital yakınsamasından kaynaklanmıyor. Ancak kesinlikle kültürel homojenleşme yaratıyorlar: çünkü herhangi bir insan deneyimi verilendirilebilir ve diğerleriyle karşılaştırılabilir hale gelebilir.”
