Em uma indústria baseada em constante adaptação e rápidas mudanças, a maneira como órgãos reguladores impõem leis ao mercado pode se tornar uma barreira à inovação: "o crescimento da Internet não é comandado apenas pelo status socioeconômico, custo ou acessibilidade, mas também pelas variáveis regulatórias, políticas e sociológicas" (GUILLEN;
SUAREZ, 2005, p. 697). As leis atuais foram concebidas em uma realidade diferente da atual, com um aspecto muito mais estático do que dinâmico. A maneira de legislar sempre se baseou em fazer um levantamento de todos os possíveis riscos que possam vir a impactar os usuários de um produto ou serviço. Após esta elicitação dos requisitos da lei, cria-se um conjunto de regras que devem ser aplicadas às soluções que aquela atividade econômica deseja atender. Esta dinâmica de regulação é um legado da era da indústria tradicional, onde tendências demoravam décadas para se tornarem realidade. Por outro lado, a nova economia possui uma dinâmica totalmente diferente, onde a experimentação, adaptação e relançamento acontecem simultaneamente, proporcionando rápidas transformações nas capacidades de um produto ou serviço em questão de meses, semanas e até dias. Na contramão, a regulação atual, também chamada de Regulação 1.0, tem se mostrado incapaz de acompanhar esta efemeridade das verdades da nova economia (GROSSMAN, 2015; DOWNES, 2015; GUILLEN; SUAREZ, 2005; NEWMAN; BACH, 2004; SIEBERT, 2000).
A morosidade na criação e manutenção de novas leis, que sejam capazes de acompanhar esta agilidade, tem se mostrado uma barreira à inovação. Percebendo que não é capaz de acompanhar esta agilidade, a atitude dos reguladores tem se baseado em omissão ou proibição preventiva, onde ambos os posicionamentos são nocivos ao fomento da inovação. Órgãos reguladores ou se abstêm de regular (até onde esta omissão torna-se impraticável, ou seja, quando clientes e fornecedores embarcam em batalhas judiciais) ou, muitas vezes influenciados pelas empresas incumbentes, impondo limitações prévias a novos serviços (GROSSMAN, 2015).
Um recente exemplo desta proibição prévia é a regulação de serviços de mobilidade urbana alternativos: o aplicativo Uber, representante da economia colaborativa e que propõe um serviço de transporte privado competidor dos táxis, tem encontrado barreiras na regulamentação de suas operações em diversos países. Associações de taxistas são contra o serviço e tentam influenciar legisladores para que a atividade seja proibida. Este exemplo mostra como a regulação acaba se tornando o último recurso dos incumbentes no intuito de evitar a disrupção do mercado onde atuam (IORY, 2015; BRUNO, 2015; VALOR, 2015; DOWNES, 2015).
5.4.1.1 Autorregulação
De uma maneira geral, a regulação destina-se a fornecer os processos necessários para fazer com que a vida em sociedade seja democrática e proveitosa para todos os seus membros. Portanto, a forma como órgãos reguladores se posicionam deve ser adaptada para atender às demandas da nova realidade tecnológica (SIEBERT, 2000). O autor (NEWMAN; BACH, 2004, p. 389) afirma: "quando se fala de regular novas indústrias, frequentemente surgem debates políticos a respeito da necessidade de intervenção do governo ou se o próprio mercado deveria ser autorizado a definir seus rumos." Neste contexto, discute-se a noção de Regulação 2.0, que prevê uma maior dinamicidade e capacidade de adaptação por parte dos órgãos reguladores, permitindo que o próprio mercado se autorregule, sendo, inclusive, capaz de tirar proveito dos dados gerados por esta autorregulação.
A Tabela 5.3, traduzida a partir de (NEWMAN; BACH, 2004), situa a autorregulação em meio a outras maneiras de regulação. A autorregulação encontra-se em um ponto intermediário em relação à liberdade do mercado, quando comparada à intervenção governamental e à regulação feita pelo próprio mercado. Enquanto a primeira é concebida e aplicada exclusivamente por órgãos do governo, a última é bem mais liberal e deixa o mercado ditar as regras a partir das demandas do consumidor e é orquestrada pelo princípio da concorrência entre as organizações. Uma definição de autorregulação seria:
"um processo regulatório através do qual organizações determinam regras e normas (códigos de prática) em nível industrial (em lugar de governamental ou organizacional) relatando as condutas das firmas na indústria. Esta definição implica que a autorregulação da indústria requer que firmas na indústria concor- dem em cooperar umas com as outras." (GUNNINGHAM; REES, 1997 apud NEWMAN; BACH, 2004, p. 389)
Tabela 5.3: Situando a autorregulação (NEWMAN; BACH, 2004)
Modo de Regulação
Definição dos objetivos e princípios regulatórios
Regras e normas. . .
. . . definidas por . . . garantidas por Intervenção
governamental Governo Governo
Tribunais, agências reguladoras Autorregulação Governo, indústria Indústria
Tribunais, agências reguladoras, associações de
indústrias, mercados Regulação de
A própria Internet se desenvolveu (e ainda se desenvolve) sem a regulação de um órgão central, porém desenvolveu padrões (Web, Application, Videoconferencing, além dos diversos RFC6) e protocolos (TCP, IP, UDP, POP, SMTP, HTTP, FTP. . . ), que permitiram com que ela tomasse a forma atual: "A Internet existe hoje como o resultado de atividade privada. Não há necessidade de muita regulação. Alguma padronização é necessária, porém ela foi obtida por meio de protocolos voluntários" (SIEBERT, 2000, p. 28). Outro aspecto interessante desta característica de abertura da Internet relaciona-se com o fato de que a Internet se desenvolveu abertamente usufruindo dos recursos de um setor extremamente regulado: o setor de telecomunicações (GUILLEN; SUAREZ, 2005, p. 685)(KNIEPS; VOGELSANG, 2007, p. 103).
Similarmente, as organizações que atuam no mercado digital, acabaram por desenvolver mecanismos para garantir que normas e condutas tidas como corretas no mundo offline sejam cumpridas nas plataformas online. E estas ferramentas são obtidas exatamente a partir do insumo que os negócios utilizam para promover melhorias: os feedbacks dos usuários. Em plataformas virtuais, avaliações 360º são fundamentais para garantir que o produto ou serviço peer-to-peer comercializado esteja de acordo com o esperado. Por exemplo, no Uber, o usuário do táxi pode avaliar as condições do veículo, a cortesia do motorista e denunciar qualquer experiência negativa que ele venha a ter. O mesmo acontece com o motorista, o qual pode avaliar o passageiro. Desta forma, as informações serão salvas e utilizadas em futuras interações: motoristas bem avaliados serão recompensados com mais corridas e passageiros com comportamentos inadequados terão menor prioridade no embarque. Analogamente, no Airbnb, hóspede e anfitrião avaliam um ao outro. Em plataformas de vendas diretas online como o eBay e Mercado Livre, por exemplo, a reputação de um vendedor impacta diretamente no seu volume de negócios (GROSSMAN, 2015; DOWNES, 2015).
Esta dinâmica de reputação modifica os alicerces da regulação, pois, contando com o impacto dos feedbacks, permite-se a entrada de todos, ou seja, não se precisa pedir permissão prévia para participar de um ecossistema. O autor (THIERER, 2014) denomina esta dinâmica de Permissionless Innovation, ou inovação sem permissão. Quando não se depende de uma
autorização prévia para operar, torna-se vital a responsabilização, ou seja, é imprescindível que as ferramentas digitais rejam capazes de manter registro da ações de cada participante (NEWMAN; BACH, 2004; GROSSMAN, 2015; DOWNES, 2015; GUILLEN; SUAREZ, 2005).
Com este princípio, a Regulação 2.0 diferencia-se da 1.0 quando não mais tem que desempenhar a árdua tarefa de prever todos os possíveis problemas que possam vir a surgir em uma atividade econômica. A atribuição dos órgãos reguladores passa a ser voltada para perceber os problemas à medida que eles aconteçam e remediá-los apropriadamente. (DOWNES, 2015) defende que, com isso, a regulação deixa de ser em "atacado"e passa a ser em "varejo", ou seja, bem mais específica e assertiva. Autores chamam esta dinâmica de "sandboxing regulation", ou seja, a própria regulação passa a ser bem mais ágil e voltada a uma cultura de experimentação (DOWNES, 2015; GROSSMAN, 2015).
A fiscalização da indústria pode ser feita por meio do uso de API’s (Interface de Progra- mação de Aplicação), através das quais os órgãos reguladores poderiam legitimamente consultar em tempo real os bancos de dados das empresas, em busca de informações que permitiriam verificar se a atividade está sendo desenvolvida de acordo com as leis aplicáveis. As organiza- ções operando no mercado digital seriam obrigadas por lei a disponibilizar acesso aos órgãos reguladores cabíveis. Esta maneira de fiscalização em conjunto permitiria uma auditoria por parte do governo, a qual garantiria maior segurança aos usuários e aportaria ferramentas para verificação de tributação e direitos trabalhistas por exemplo.
Uma restrição dessa dinâmica de regulação remete ao fato de que as empresas, geralmente, não estão dispostas a compartilhar os dados das suas transações. Outro fator é a confidencialidade dos dados dos usuários: nem sempre os clientes sentem-se confortáveis com a ideia de terem suas informações compartilhadas com múltiplas entidades. Seria necessário fazer ajustes nos termos de uso das plataformas. Outra preocupação quando se analisa a migração para um novo tipo de regulação remete ao preparo dos próprios órgãos reguladores, pois se alega que os mesmos não teriam condições de executá-la. Esta restrição estaria relacionada à falta de recursos para desenvolvê-la ou mesmo pela falta de pessoal qualificado (GROSSMAN, 2015).
Por outro lado, é importante ressaltar os efeitos colaterais positivos da mudança de mentalidade para a Regulação 2.0. É possível vislumbrar ganhos para própria dinâmica de
regulação. Esta melhoria pode ser obtida a partir dos dados gerados pela fiscalização. Por exemplo, os reguladores poderiam solicitar ao Uber inserir uma pergunta a mais no formulário de feedback, indagando aos passageiros se o extintor de incêndio do veículo utilizado na corrida estava em boas condições ou se a obrigatoriedade do uso do cinto de segurança foi cumprida. Com este mecanismo, as agências de regulação obteriam análises estatísticas provenientes de diversos pontos de coleta em tempo real e não apenas das inspeções às quais veículos precisam passar periodicamente ou em revistas randômicas feitas pelos agentes (GROSSMAN, 2015).