Klumme: Engang i en svunden skoletid lærte jeg om de fem socialklasser, primært opdelt efter uddannelse og løn.
En simpel segmentering, der puttede danskere ned i fem forskellige kasser - mest til fordel for forskere og samfundsfagselever.
Indenfor en ganske kort årrække kan de fem kasser måske bliver til 5.717.014 (indbyggertallet i Danmark i andet kvartal 2016) forskellige kasser, der ikke har til formål at understøtte forskning, men har til formål at understøtte mersalg.
Mersalg er naturligvis helt i orden, og på Computerworld er vi på teknologiens side. Alligevel er der grund til at pege på nogle af de ting, som vi skal være opmærksomme på i begejstringens rus.
Udviklingen indenfor dataindsamling og algoritme-behandling er ikke længere blød og glidende. Den er ved at eksplodere, og det maner til eftertanke.
Algoritmen bestemmer
Den personlige segmentering bliver bygget via netdata, der allerede i dag er ret præcise.
Et af de væsentligste mål med datahøsten er at kortlægge dig som forbruger.
Konsekvensen kan blive, at algoritmen kommer til at bestemme for meget.
Læs også: Sådan fortæller din browser alt om dig på 100 millisekunder
De personlige oplysninger vil nemlig efterfølgende blive godt og grundigt gennemtygget af algoritmer, der vil præsentere den enkelte bruger for lige præcis de valg, som salgsteamet bag algoritmen har prioriteret, du skal købe.
Algoritmens beslutning handler altså som udgangspunkt om en ting, som Lars Larsen fra Jysk Sengetøjslager har som slogan i sit succesfulde varehus, nemlig om et "godt tilbud til dig."
"Du skal købe dette franskbrød, disse underhylere eller denne bolig på baggrund af vores beregninger."
I Coop indsamler man allerede i dag store datamængder gennem eksempelvis kasseapparater, smartphones og via nettet.
"Ved hjælp af big data kan vi øge indsigten i vores kunders vaner og derved skabe skræddersyede tilbud til dem," har tidligere CIO i Coop, René Munk-Nissen, i den forbindelse fortalt.
Læs historien her: Sådan kortlægger Coop kunderne med big data - og tjener flere penge
Med andre ord; De valg, du normalt selv træffer, er allerede truffet af andre. Ikke af mennesker, men af algoritmer.
Læs også: Bare vent: Så vild bliver overvågningen af dig
Det er jo let, når andre tager beslutninger, men din frihed forsvinder, når algoritmen hele tiden fortæller dig, hvad du skal gøre.
Erhvervslivet skal være opmærksomme på, at man i begejstringen over at sælge ikke mister kontrollen over teknologien - så ingen har styr på, hvad der sker, og alle kan gøre, som de vil med data.
Derfor er det vigtigt at holde sig før øje, at det faktisk er andre personers data, man har.
Når andre har personlige informationer om dig, så opfatter de fleste det som noget negativt. Det skal med i overvejelserne.
Det handler ikke kun om dig
Men et helt andet og mere vigtigt aspekt handler ikke om dig eller mig, men om det erhvervsliv, der i øjeblikket arbejder på at indsamle kundedata med ekspresfart.
Når kundetilgangen bliver baseret på realtidsdata, må erhvervslivet ikke glemme det langsigtede perspektiv og den langsigtede strategi, så fremtiden blive skudt i baggrunden til fordel for nu-og-her-handlen.
Denne umiddelbare behovstilfredsstillelse som rendyrket diciplin er usund både for samfundet, virksomheder og enkeltpersoner.
Vi må ikke miste samvittigheden, empatien eller blive hensynsløse, bare fordi vi via data kan definere vores modtager præcist.
Ligeledes kan det danne grundlag for virksomhedsmonopoler, hvor kun ganske få virksomheder kan overleve, hvilket de fleste danske virksomheder nok ønsker at undgå.
"Pointen med digitalisering er, at den får nogle virksomheder til at forsvinde helt fra jordens overflade, mens den kan få andre virksomheder til at vokse sig enormt store, og denne transformation kan ske meget, meget hurtigt. Det er kort sagt slut med stabilitet over lang tid," lyder det eksempelvis fra Carsten Sørensen, der er professor ved London School of Economics.
Læs mere her: Det danske arbejdsmarked står overfor store forandringer - vi har ikke brug for gennemsnits-mennesker
Når det lange perspektiv bliver overset, bliver de langsigtede beslutninger også blive glemt. Altså beslutningerne, der kan handle om pension, miljø eller økonomi på den lange bane.
Et helt konkret eksempel på, hvordan den kortsigtede beslutning og algoritmen har påvirket vores økonomi, er aktiehandel.
I Danmark er knap halvdelen af alle handler foretaget af en computer, og tallet er stigende. I USA er tallet langt højere.
I de mere avancerede udgaver anvendes statistiske og/eller historiske data. Andre har en semantisk tilgang, hvor en algoritme eksempelvis søger efter positive eller negative ord i nyheder og meddelelser og handler ud fra den viden.
Hastigheden udnyttes desuden i nogle typer af de automatiserede handler i sådan en grad, at firmaer køber sig til placeringer tæt på den centrale børs-computer, fordi længden af net-kablet har betydning for hastigheden og dermed overskud eller tab.
Her handler man med millisekunders mellemrum for derved at skabe mange små gevinster til de aggressive it-investorer.
Det er computeres kamp mod andre computere, algoritme mod algoritme. Netværk mod netværk.
En tendens, vi vil se på alle områder med dataalalyse, hvis vi ikke er opmærksomme og har det nødvendige overblik.
Der sker fejl
Og der sker fejl i den digitale verden.
Den amerikanske børs oplevede eksempelvis en nedtur, der efterfølgende blev døbt: The flash crash.
Her faldt S&P 500 - et aktieindeks over 500 store amerikanske virksomheder - med 862 milliarder dollar på bare tyve minutter.
Fire en halv billioner kroner forsvandt således hurtigere, end dug forsvinder for solen på en forårsmorgen på grund af algoritmefejl.
Det er selvfølgelig 'bare' penge, men hvad nu, hvis fejlen var sket inden for sundhedsvæsenet eller i energiforsyningen?
Det kan vi på nuværende tidspunkt kun gætte os til, men der vil ske fejl og det må algoritme-folket have med i overvejelserne.
Det lette liv
I en big data-tid handler det om at vide alt om kunden, så man som virksomhed kan målrette og tilpasse sine kundehenvendelser og sit salg direkte efter den enkelte kundes eller virksomheds profil.
En situation, hvor kunden bliver underlagt algoritmens retningslinjer og medfølgende gode tilbud.
Et let liv, men man kan da godt frygte, at det bliver lidt kedeligt, når alt bliver serveret lige for næsen af en.
Men kan vi så gøre noget?
Ja, selvfølgelig kan vi det.
Vi kan tænke os om, når vi udvikler software og løsninger. Og altid huske på, at der er brugere i den anden ende af koden.
Hvor synes du, at grænsen går? Giv dit besyv med i debatfeltet herunder.
Læs også:
Reportage: Sådan omsætter Fondsbørsen for milliarder med it
Kurt har kodet et system, der sætter verdens investorer til vægs
