Desde que publiquei meu livro este ano tenho refletido sobre propostas para o impasse global que vivemos. Além da ascensão da direita, o aquecimento global, as guerras e temos cada vez mais concentração de poder nas big techs cujo modelo de negócios é a coleta de dados. Como virar essa chave?
Fiquei pensando e se….. cada pessoa ganhasse para utilizar as TICs? Ou seja, seria possível pensar em uma redistribuição de renda da coleta de dados pessoais? Uma engenharia reversa para fazer com que de fato os dados se tornem um bem comum?
Mas por que essa proposta? A resposta é a continuação do meu livro. Já que em uma tese de doutorado em ciência política eu não poderia confabular sobre um futuro radical apresentei um prognóstico que parece evidente mas que está ainda muito distante da nossa realidade. Ou seja, a regulação das empresas de tecnologia tem se mostrado insuficiente para lidar com os problemas que elas geram na sociedade. As multas não promovem benefícios para as pessoas na ponta, as que de fato cedem seus dados por meio de termos de uso cuja margem de negociação é mínima.
Vamos às contas que fiz com a ajuda de algumas IAs.
Primeiramente, em 2026 o mundo terá aproximadamente 8,32 bilhões de pessoas, sendo que 73,8% dessa população tem acesso às TICs, totalizando 6,12 bilhões de pessoas conectadas. Outras 2,2 bilhões de pessoas estão completamente offline.
Em segundo lugar quero saber quais são as empresas que mais lucram direta ou indiretamente com o modelo de negócios de dados pessoais. Para tanto utilizei dados da Forbes Global 2026. Entretanto ela só lista empresas de capital aberto, deixando de fora as maiores empresas privadas de capital fechado, como por exemplo, as gigantes ByteDance (TikTok/Douyin), Shein, Stripe, Klarna, OpenAI. É preciso incluir no levantamento as empresas de infraestrutura do ecossistema digital, tais como os fabricantes de chips, nuvens e dispositivos que sustentam e lucram com a extração de dados (Nvidia, TSMC, Apple, Microsoft, Samsung, Broadcom, ASML, entre outros).
A pesquisa retornou uma lista das 66 maiores empresas do mundo que lucram com o ecossistema de dados pessoais. Elas incluem segmentos como: plataformas de atenção e publicidade, comércio digital, pagamentos, data brokers, mídia/hardware/IA e infraestrutura digital (a lista completa, empresa por empresa, vem no final do post).
Só para se ter uma ideia dos valores:
Soma do faturamento bruto anual: US$ 4,48 trilhões ou US$ 4.480,00 bilhões
Soma do lucro líquido anual: US$ 1,014 trilhão ou US$ 1.014,00 bilhões
Para minha base do cálculo vou utilizar apenas o lucro líquido, ou seja, o rendimento final do faturamento após todas as despesas, salários, custos de produção e impostos. Vou ser uma “radical moderada” para ser levada a sério e manter a sustentabilidade corporativa das empresas. Sendo assim, vou incluir apenas a metade do lucro líquido do ecossistema: US$ 507,00 bilhões por ano ou R$ 2,66 trilhões por ano.
Para se ter uma noção, o Orçamento Geral da União (OGU) aprovado para 2026 é de aproximadamente R$ 6,54 trilhões. Ou seja, 66 empresas lucram por ano cerca de 40% de toda a verba destinada a manutenção de uma população de 203 milhões de pessoas como o Brasil.
Redistribuindo o lucro dos dados pessoais
Para dividir esses US$ 507,00 bilhões anuais para a população mundial de 8,32 bilhões de pessoas é preciso levar em conta a desigualdade, sendo assim minha proposta é que as 2,2 bilhões de pessoas ainda desconectadas recebam o dobro do valor das 6,12 bilhões de pessoas conectadas.
Feito o cálculo, cada pessoa que já possui acesso às TICs receberia US$ 0,13 (treze centavos de dólar) por dia e US$ 48,19 por ano — cerca de R$ 253,00. Ainda que o valor individual seja pequeno como renda, seu impacto é gigantesco se for construído com alguma progressividade a longo prazo.
Como operacionalizar essa política? Para as pessoas conectadas esse valor poderia ser distribuído diretamente por suas contas individuais de cada uma das plataformas. A descentralização aqui é essencial; as pessoas devem ser diretamente retribuídas pela cessão de seus dados. E isso pode entrar nos termos de uso e também ser proporcional; ou seja, quanto mais informação cada um permite que seja utilizada, maior a retribuição.
Para construção de politicas públicas de inclusão e redução das desigualdades cada pessoa offline receberia proporcionalmente o dobro, ou seja, US$ 96,38 por ano — cerca de R$ 506,00, quase R$ 42 por mês. Os US$ 212 bilhões anuais reservados a esse grupo funcionariam como um fundo de emancipação: financiariam infraestrutura pública de conectividade.
Para os 2,2 bilhões de desconectados, cuja maioria está em áreas rurais de países em desenvolvimento (Ásia-Pacífico, África Subsaariana e partes da América Latina), seriam necessárias politicas públicas de inclusão e redução das desigualdades que desafiam diretamente os interesses geopolíticos dos chamados países desenvolvidos. Isso envolve a transição verde – que depende diretamente da extração de matérias primas não processadas dos países pobres. Trata-se de um neocololinalismo disfarçado de “ajuda ao desenvolvimento” que servem como mecanismos políticos de intervenção nessas nações. Para mais sobre isso recomendo:
- Sovereignism, neo-colonialism and African states’ discontent with geopolitical Europe in the era of the OACPS-EU Samoa Agreement Langan & Price, 2025
- European Neo-Colonialism in Africa da Ebru Oğurlu
Comparação entre a economia digital e os setores tradicionais
O recorte proposto exclui pelo menos 22 das maiores corporações mundiais que não trabalham diretamente com a extração de dados pessoais. Elas se encontram em setores chave da economia tais como; Energia, saúde e biotecnologia, alem da industria automotiva e varejo.
Para que se tenha uma dimensão da assimetria entre estas empresas de uma economia “tradicional física” e o setor de tecnologia apresento mais duas contas:
📊 1. Faturamento Bruto Total Combinado
Economia Tradicional Física: US$ 5.433,40 bilhões
Ecossistema de Dados: US$ 4.480,00 bilhões
Aqui há uma diferença de aproximadamente US$ 953,40 bilhões a mais para a economia tradicional. Mas vale lembrar que estas empresas tem um custo operacional maior, e o faturamento é destinado às despesas operacionais.
Por outro lado, vejam só o cálculo do lucro líquido💰:
Economia Tradicional Física: US$ 481,30 bilhões
Ecossistema de Dados: US$ 1.014,00 bilhões
Aqui a diferença é de US$ 532,70 bilhões a favor do Ecossistema de Dados. Ou seja, lucro líquido das empresas que fazem parte do ecossistema de extração de dados é mais que o dobro do lucro das maiores indústrias pesadas do mundo somadas.
Em outras palavras: movimentando menos faturamento que elas (US$ 4,48 tri contra US$ 5,43 tri), o setor de dados cresce exponencialmente justamente porque tem um lucro líquido muito maior e isso ocorre justamente pela natureza da commodity: dados pessoais coletados sem contraprestação têm custo marginal quase zero.
Engenharia reversa para que os dados sejam um bem comum
Em última análise, a virada de chave passa por redesenhar a infraestrutura do poder contemporâneo: regular o algoritmo significa intervir na engrenagem do ecossistema de dados taxando sua fonte — no resultado e no excedente — no momento em que a riqueza é gerada, ou seja, tanto na coleta como no tráfego de dados em duas camadas complementares:
1. Faturamento bruto (receita). França e Reino Unido já aplicam tributos de cerca de 3% sobre os serviços digitais (Digital Services Tax ou DST) — só a UK arrecada ~US$ 1,3 bilhão/ano com o modelo. Projetado para o recorte das 66 empresas: ~US$ 35 bilhões/ano.
2. Lucro — a metade do lucro. Alíquota de 50% sobre o lucro líquido do ecossistema, pago exatamente pelas plataformas que exploram a commodity de custo quase zero: ~US$ 507 bilhões/ano. É uma taxação que vai na raiz do problema: atinge o excedente que hoje vaza para recompras de ações e dividendos — só a Meta devolveu US$ 31,6 bilhões a acionistas em 2025, e a Microsoft outros US$ 37,3 bilhões.
Juntas, as duas camadas renderiam ~US$ 542 bilhões por ano: o inteiro dividendo digital (US$ 507 bi), com sobra para financiar a infraestrutura de identidade e conectividade que o sustenta. O dividendo digital se autofinancia e os dados pessoais de bilhões de pessoas seriam utilizados em um projeto de futuro global de autodeterminação e emancipação.
ANEXO — As 66 empresas do recorte (lucro líquido 2025, US$ bilhões)
1. Plataformas de atenção e publicidade
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Alphabet (Google) | EUA | 132,2 | reportado |
| 2 | Amazon | EUA | 77,7 | reportado |
| 3 | Meta Platforms | EUA | 60,5 | reportado |
| 4 | ByteDance (TikTok/Douyin) | China | 50,0 | estimado |
| 5 | Tencent | China | 31,0 | estimado |
| 6 | Alibaba | China | 18,0 | estimado |
| 7 | Netflix | EUA | 11,0 | reportado |
| 8 | Kuaishou | China | 2,5 | estimado |
| 9 | Baidu | China | 2,5 | estimado |
| 10 | AppLovin | EUA | 2,0 | estimado |
| 11 | Spotify | Suécia | 1,4 | estimado |
| 12 | EUA | 0,6 | estimado | |
| 13 | EUA | 0,6 | estimado | |
| 14 | Snap | EUA | 0,5 | estimado |
| 15 | Trade Desk | EUA | 0,6 | estimado |
2. Comércio digital
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 16 | PDD (Temu) | China | 13,0 | estimado |
| 17 | JD.com | China | 7,5 | estimado |
| 18 | Uber | EUA | 5,7 | reportado |
| 19 | Booking | EUA | 5,9 | reportado |
| 20 | Expedia | EUA | 3,2 | estimado |
| 21 | MercadoLibre | Uruguai | 2,5 | estimado |
| 22 | Shein | China | 2,1 | reportado (prospecto) |
| 23 | eBay | EUA | 1,7 | reportado |
| 24 | DoorDash | EUA | 1,1 | estimado |
| 25 | Rakuten | Japão | 1,2 | estimado |
| 26 | Sea | Cingapura | 0,5 | estimado |
| 27 | Coupang | Coreia do Sul | 0,5 | estimado |
3. Pagamentos
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 28 | Visa | EUA | 20,5 | estimado |
| 29 | Mastercard | EUA | 13,8 | estimado |
| 30 | PayPal | EUA | 5,2 | reportado |
| 31 | Fiserv | EUA | 4,6 | reportado |
| 32 | Adyen | Holanda | 0,9 | estimado |
| 33 | Global Payments | EUA | 1,3 | reportado |
| 34 | Stripe | EUA | 1,5 | estimado |
| 35 | Klarna | Suécia | 0,2 | estimado |
4. Data brokers e bureaus
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 36 | RELX (LexisNexis) | Reino Unido | 2,4 | reportado |
| 37 | Omnicom | EUA | 1,8 | reportado |
| 38 | Publicis | França | 1,8 | estimado |
| 39 | Experian | Irlanda | 1,6 | estimado |
| 40 | Equifax | EUA | 0,8 | reportado |
| 41 | Nielsen | EUA | 0,3 | estimado |
| 42 | TransUnion | EUA | 0,3 | reportado |
| 43 | CoreLogic | EUA | 0,4 | estimado |
| 44 | LiveRamp | EUA | 0,05 | estimado |
5. Mídia, hardware e IA
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 45 | Comcast | EUA | 15,8 | reportado |
| 46 | Disney | EUA | 4,6 | reportado |
| 47 | Xiaomi | China | 3,5 | estimado |
| 48 | OpenAI | EUA | -10,0 | estimado (prejuízo) |
6. Infraestrutura do ecossistema digital
| # | Empresa | País | Lucro | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| 49 | Nvidia | EUA | 120,1 | reportado |
| 50 | Apple | EUA | 112,0 | reportado |
| 51 | Microsoft | EUA | 101,8 | reportado |
| 52 | TSMC | Taiwan | 50,0 | estimado |
| 53 | Broadcom | EUA | 28,0 | estimado |
| 54 | Samsung | Coreia do Sul | 28,0 | estimado |
| 55 | Oracle | EUA | 12,2 | reportado |
| 56 | Cisco | EUA | 11,0 | estimado |
| 57 | ASML | Holanda | 8,8 | estimado |
| 58 | Salesforce | EUA | 7,5 | estimado |
| 59 | Qualcomm | EUA | 6,0 | estimado |
| 60 | Adobe | EUA | 5,8 | reportado |
| 61 | Micron | EUA | 5,0 | estimado |
| 62 | Dell | EUA | 4,3 | estimado |
| 63 | Arista | EUA | 3,2 | estimado |
| 64 | AMD | EUA | 3,3 | estimado |
| 65 | Lenovo | China | 2,0 | estimado |
| 66 | Intel | EUA | -2,5 | estimado (prejuízo) |
🟰 Total: 66 empresas | Lucro líquido agregado 2025: US$ 1.014,00 bilhões
Notas metodológicas: (i) lucros reportados vêm de demonstrações financeiras oficiais (SEC/relatórios anuais, exercícios 2025 salvo indicação); estimativas derivam de imprensa especializada e relatórios setoriais, sobretudo para capital fechado (ByteDance, Stripe, OpenAI) e fusos fiscais fora de dezembro; (ii) a OpenAI e a Intel integram o recorte com prejuízos — a coleta de dados não garante lucro, e a consolidação do setor pune quem está em fase de queima de caixa; (iii) a soma inclui o lucro integral de empresas de infraestrutura (chips, nuvem, dispositivos), que lucram com a engrenagem da economia de dados sem serem plataformas de dados — critério explicitado para auditoria; (iv) exercício-fiscal 2025: Apple (set/2025), Microsoft (jun/2025), Nvidia (jan/2026); (v) câmbio de referência: R$ 5,25/US$.