VC 그룹 성장 – 뉴스

사람들은 디지털 환경에서 점점 더 생활하고 일하고 있습니다. COVID-19는 더 많은 가상 및 디지털 상호 작용으로의 전환을 가속화했습니다. 보안은 많은 서비스에서 문제가됩니다. 그러나 문제의 일부는 보안 전문가, 고객 문제를 해결하는 회사, 심지어 정부조차도 부정적인 메시지에 초점을 맞추고 기회에 초점을 맞추고 인터넷을보다 신뢰할 수있는 환경으로 만드는 대신 제한과 사용하기 어려운 도구를 제공하기를 원한다는 것입니다. 사고는 종종 인간의 행동이나 사용자 경험을 기반으로하지 않고 너무 기술적이고 이론적입니다.

신뢰는 사회와 기업의 기본 기반입니다. 사람들이 서로를 신뢰하는 국가는 일반적으로 신뢰도가 낮은 국가보다 더 잘 작동합니다. 경찰관이나 제한을 추가하는 것만으로 국가 나 도시를 더 안전하게 만드는 것은 어렵습니다. 비즈니스 당사자가 서로를 신뢰할 수없는 경우 단기간의 빠른 성공에만 집중하려고하고 장기적인 약속과 투자를 만들고 싶지 않습니다. 

우리는 디지털 환경에서도 같은 상황을 겪고 있지만, 많은 당사자들은 여전히 ​​추가 된 제한, 더 많은 정책 도구, 트렌디하고 신뢰할 수없는 트랜잭션 솔루션이이를 더 좋게 만들 것이라고 믿고 있습니다. 우리는 여러 수준에서 이것을 볼 수 있습니다. 많은 회사에서 보안 담당자와 전문가가 수행해서는 안되는 작업, 모든 것이 얼마나 위험한지, 조직을위한 모든 종류의 규칙을 만드는 방법을 알려줍니다. 정부는 때때로 사용하기 위해 매우 단순화 된 모델을 채택합니다. 일부 국가에서는 사람들이 인터넷에서보고 할 수있는 것을 제한하기도합니다. 그러나 미국과 영국조차도 테러와의 전쟁에서 종단 간 암호화를 금지하거나 어린이를 보호하는 것과 같은 더 많은 포퓰리즘 모델로 이동하기를 원합니다. 물론, 그것은 완전히 비현실적인 요청이며 인터넷을 더 안전하거나 더 나은 곳으로 만드는 데 많은 일을하지 않습니다.

우리 모두는 디지털 뱅킹 앱, 식별 및 서명 서비스를 사용하는 것이 얼마나 복잡한 지 알고 있습니다. 이들은 일반적으로 매우 기술적 관점에서 구축되어 기술적으로 방탄을 만듭니다. 그럼에도 불구하고 사용자가 서비스를 사용하지 않거나 서비스를 사용하는 동안 보안 권장 사항을 잊어 버린 경우 게으른 사용자 방지가 아닙니다. 

Financial Times는 연례 유럽 ​​금융 포럼 XNUMX 월 초에 한 가지 중요한 주제는 디지털 금융 서비스였습니다. 몇몇 연사는 디지털 서비스 개발을위한 중요한 요소로서 디지털 신뢰를 강조했습니다. 요즘에는 전자 메일 및 메시징 서비스, 화상 통화 및 디지털 서명을 통해 많은 작업이 온라인에서 이루어집니다. 당사자가 서로를 신뢰할 수 없으면 디지털 비즈니스를 수행하는 것이 불가능합니다.

Facebook은 매년 수십억 개의 가짜 프로필을 삭제하고 우리 모두는 매일 의심스러운 이메일을 많이 받고 있으며 회사는 더 많은 판매를 위해 연락처를 생성하기 위해 LinkedIn에 봇과 가짜 프로필을 만듭니다. 회사는 솔루션을 사용하여 통신 및 정보 공유를 내부적으로 보호합니다. 여전히 조직 전체에서 점점 더 많은 비즈니스가 수행되고 있으며 대부분의 경우 이메일, Zoom 및 WhatsApp이 사용하기 가장 쉬운 일반적인 도구입니다. 

더 나은 신뢰 솔루션이 필요하다는 것은 분명합니다. 그러나 그들은 자연스러운 인간 행동을 기반으로 구축되어야하며 사회와 공동체에서 세대에 걸쳐 구축 된 신뢰를 어떻게 든 생성해야합니다. 암호화 전문가는 디지털 신뢰를 만들 수 없습니다.

일반적으로 신뢰는 인간 상호 작용과 함께 단계적으로 구축됩니다. 학교에서 같은 반에 있거나 대학에서 함께 공부하거나 함께 일하거나 같은 동네에 살거나 같은 취미를 가질 수 있습니다. 또는 당신이 신뢰하는 사람을 알고, 그들은 당신을 다른 사람에게 소개하고, 즉시 추론을 통해 그들을 신뢰합니다. 신뢰는 흑백이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 구축하고 상황에 따라 다르며 빠르게 신뢰를 잃을 수 있습니다. 그리고 신뢰는 일련의 규칙과 제한에 근거하지 않습니다. 그것은 주로 누군가와의 긍정적 인 경험을 기반으로합니다.

우리는 디지털 신뢰의 새로운 시대로 들어서고 있습니다. 그런 다음 대유행으로 인해이를 수행 할 필요성이 가속화되었습니다. 디지털 신뢰를 구축하고 관리하려면 새로운 솔루션이 필요하며, 여기에는 사회 및 기술 혁신이 모두 포함되어야합니다. 또한 이메일, 채팅, 화상 통화 및 데이터 공유와 같은 일상적인 디지털 도구로 작업해야합니다. 사회에 대한 신뢰는 긍정적 인 경험과 기회를 기반으로하므로 긍정적 인 경험, 상호 학습 및 더 많은 기회를 찾는 데 기반한 디지털 신뢰 도구가 필요합니다.

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기업은 수년간 데이터를 수집 해 왔습니다. 유용한 데이터는 경쟁 우위를 제공하고 많은 서비스와 더 나은 고객 경험의 기반이 될 수 있습니다. 또한 데이터를 수집하고 판매하는 데이터 수집자가되기를 원하는 많은 회사가있었습니다. 그러나 빅 데이터 성공 사례는 데이터 판매에 있지 않습니다. 때때로 데이터는 거의 해로운 자산입니다. 데이터를 가장 잘 활용하고 수익을 창출하는 방법에서 무엇을 배울 수 있습니까? 이제 우리는 개인 데이터에 대해 동일한 질문을하고 있으며 많은 당사자가 동일한 이전 실수를 반복하기를 원합니다.

21 년 전, 저의 초기 스타트 업 중 하나에서 마케팅 슬로건을 개발했습니다. 데이터 – XNUMX 세기의 블랙 골드. 여전히 관련이있는 비교 였지만 데이터로 수익을 창출하는 것은 석유 사업과는 매우 다릅니다. 거기에는 석유를 시추하고 정제 한 다음 정제 된 제품을 판매하는 별도의 비즈니스 라인이 있습니다. 데이터 비즈니스에서 비슷한 것을 볼 수 있지만 가치 사슬에서 큰 돈을 버는 것은 석유 및 데이터 비즈니스에서 매우 다릅니다.

Google, Facebook 및 Amazon은 데이터 시장의 강대국입니다. 주로 데이터를 활용하는 서비스를 수집하고 구축합니다. 일부 제 XNUMX 자 데이터를 구매할 수는 있지만 데이터를 얻는 주된 방법은 아니며 실제로 데이터를 판매하지도 않습니다. 거래 데이터에 초점을 맞춘 회사의 평판은 요즘 상당히 불안정합니다. 실리콘 밸리의 거인을 위해 데이터 운영을 담당하는 사람이 저에게 말했듯이, 그들은 데이터의 출처를 모르고 데이터를 구매하는 것에 대해 점점 더 회의적입니다. 그것과 그들이 사업을 수행하는 방법.

오해하지 마십시오. 일부 회사는 데이터를 판매하여 상당한 수익을 올리고 일부 회사는 데이터를 구매하는 데 수억 달러를 소비합니다. 하지만 10 년 또는 15 년 전에 예상했던대로 세상을 형성하는 유니콘과 회사를 만드는 분야는 아니 었습니다. 그런 다음 데이터 교환 및 기타 창의적인 데이터 거래 비즈니스 모델에 대한 많은 기대가있었습니다.

오늘날 데이터는 고유 한 부가가치 원천 이라기보다는 상품처럼 거래됩니다. 기업은 외부 데이터를 구매하여 데이터를 풍부하게하고 솔루션이 데이터를 더 잘 활용하도록 돕습니다. 실제 가치는 기업이 마케팅, 영업 및 운영에 데이터를 사용하는 솔루션을 구축 할 때 달성됩니다. 우승자는 데이터가 많지 않지만 데이터를 활용하는 데 가장 좋은 도구라고 주장 할 수도 있습니다. 물론 인터넷 거물들은 데이터를 많이 가지고 있습니다. 여전히 은행, 통신 사업자 및 소매 업체도 많은 것을 가지고 있지만 (그리고 더 많이 모을 수있는 기회) 일반적으로 활용 속도가 느립니다. 이러한 성공적인 회사는 또한 Google 검색,지도 및 기타 서비스, Amazon의 더 나은 고객 경험과 같은 데이터의 가치를 사용자에게 제공합니다.

우리는 이제 개인 데이터의 초기 시대, 즉 사람들이 자신의 데이터를 활용할 수있는 방법을보고 있습니다. 일부 이니셔티브와 회사는 이념적 관점을 기반으로 솔루션을 구축하고자합니다. 사람들은 자신의 데이터를 소유하고 통제 할 수있는 도덕적 권리가 있습니다. 그것들은 너무 잘되지 않았습니다. 소수의 사람들 만이이 이데올로기 프로젝트에 관심이 있습니다. 

그런 다음 사람들이 데이터를 수집하고 판매하도록 돕고 자하는 회사가 있습니다. 여기에는 데이터 시장이 충분한 수요와 공급으로 작동하도록하는 방법을 포함하여 많은 실질적인 과제가 있습니다. 가격 책정은 또한 한 가지 목적으로 데이터를 판매하고 사용을 추적하는 방법과 관련하여 관련 약관과 마찬가지로 복잡한 문제입니다. 이 개인 데이터 시장을 올바르게 작동시키는 것은 쉽지 않습니다. 사용자 가치 약속은 종종 광고를보기 위해 매달 몇 달러를 지불받는 것과 같이 실망 스럽습니다. 

XNUMX 년 넘게 빅 데이터 비즈니스와 함께 일해온 가장 확실한 옵션은 잊혀졌습니다. 사람들에게 데이터를 수집하고 활용할 수있는 더 나은 도구를 제공하지 않는 이유는 무엇입니까? 일부 회사는 사람들이 데이터를 판매하여 데이터를 제어하고 사용하도록 돕고 자 할 때 수집 한 모든 데이터를 판매하도록 Google, Amazon 및 Facebook을 권장하는 것과 유사합니다. 이러한 회사는 얻은 데이터를 활용하는 최고의 도구를 보유함으로써 현재 위치와 힘을 얻었습니다. 개인도 마찬가지입니다. 데이터로 권한을 부여하려면 해당 데이터를 개인적으로 활용할 수있는 최상의 도구를 제공해야합니다.

개인 데이터 활용에는 많은 개념이 포함됩니다., 그리고 우리는 그들 모두를 아직 알지 못합니다. 이러한 도구를 혁신하고 개발하려면 공개 시장이 필요합니다. 그러나 예를 들어 더 나은 개인 재정을 계획하고, 최적의 가격을 찾고, 더 나은 건강과 웰빙을 관리하고, 모든 종류의 일상적인 필요와 활동에 도움을받을 수있는 도구가있을 수 있습니다. 장기적인 비전은 모든 일상 활동을 안내하는 대시 보드를 제공하는 개인 AI를 구축하는 것입니다.

데이터 비즈니스와 마찬가지로 개인 데이터도 외부 데이터 소스로 강화 될 수 있습니다. 예를 들어 가격 비교, 교통, 공중 보건 및지도 데이터와 같은 공개 데이터가 개인 데이터와 결합되어 더욱 강력 해집니다. 기계 학습 및 AI에 대한 데이터 모델 학습은 많은 사용자의 데이터를 사용할 수있을 때 향상됩니다. 

여러면에서 개인 데이터를 활용하는 가장 좋은 방법은 선도적 인 데이터 회사가 수년간해온 것과 유사합니다. 그러나 새로운 비즈니스 기회가 생기면 많은 당사자가 이념적 사고로 데이터를 정당화하거나 디지털 권한 관리 시스템과 블록 체인 기반 데이터 교환을 구축하려는 등 매우 복잡한 모델로 먼저 이동하는 것 같습니다. 종종 가장 간단하고 최선의 해결책은 이전에 다른 곳에서 작동했던 것을 복사하는 것입니다.

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인공 지능 (AI)은 적어도 토론에서 모든 곳에서 나타나고 있습니다. 지능형 시스템은 여러 곳에서 사용되고 있으며 점점 더 스마트 해지고 있습니다. 그러나 실제 병목 현상은 시스템의 지능이나 '두뇌'가 아닙니다. AI도 일을하기 위해 '손'이 필요하다는 것입니다.

AI는 지난 XNUMX 년 동안 매우 인기있는 키워드가되었습니다. 대부분의 회사 관리 그룹 및 이사회는 조직에서 일부 AI 개발을보고 싶어합니다. 불행히도 현실, 실제 사용 사례 및 기대치가 항상 일치하는 것은 아닙니다. 가장 큰 문제는 데이터를 분석하고 작업을 처리하고 의사 결정을 내릴만큼 스마트 한 머신 러닝 (ML) 또는 AI 모델이 없다는 것입니다.

단순화 된 AI 작업을 살펴 ​​보겠습니다. 시스템은 데이터를 수집하고, 데이터를 분석하고, 필요한 결론과 결정을 내리고, 운영 사용을 위해 결과를 보냅니다. 자율 주행 차와 같이 전체 시스템이 AI를 중심으로 작동하도록 구축 된 경우 데이터를 분석하고 의사 결정을 내리는 기능이 병목이 될 수 있습니다. 그러나 대부분의 시스템은 다릅니다.

AI를 활용하는 또 다른 예로 보험 청구 처리 자동화를들 수 있습니다. 우리는 동일한 단계를 가지고 있지만 데이터와 다른 시스템과의 상호 작용은 훨씬 더 복잡합니다.

1. 보험 계약자는 웹 양식과 같은 청구서를 작성하지만 경우에 따라 종이 양식 일 수도 있습니다. 또한 영수증, 위반 보고서 또는 의료 보고서와 같은 다른 문서도 있습니다. 모든 것을 디지털 형식으로 가져 오려면 OCR (광학 문자 인식) 및 NLP (자연어 처리)가 필요할 수 있습니다.
2. 보험 회사는 다른 출처에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 국가 데이터베이스, 신용 등급 데이터, 범죄 기록, 기타 유사한 사건의 데이터에서 개인의 보험 기록을 사용할 수 있습니다. 주장의 정보가 타당하다는 것을 확인하는 데 사용할 수있는 모든 종류의 데이터는 예상되는 행동의 통계적 한계 내에서 다른 데이터 소스와 일치하며 사기성이 아닙니다.
3. 그런 다음 시스템은 데이터를 분석하고 결정을 내립니다. 결정은 특정 금액을 지불하거나 지불하지 않거나 추가 조사를 위해 사건을 계속 보내는 것일 수 있습니다.
4. 결정이 내려지면 시스템은 보험 계약자에게 편지 나 이메일을 보내고, 결정과 모든 문서를 저장하고, 지불 프로세스를 시작하고, 제 XNUMX 자에게 알려야합니다 (예 : 국가 보험 데이터베이스, 의료 서비스 제공자, 사건, 경찰). 
5. 그 후 보험 계약자는 결정에 만족하지 않고 새로운 프로세스를 시작할 수 있습니다.

이 예에서 데이터 분석 및 의사 결정이 전체 프로세스 흐름의 작은 부분임을 알 수 있습니다. 다른 많은 부분, 특히 여러 소스에서 데이터 가져 오기, 데이터 형식 지정, 다른 시스템에 의사 결정 데이터 입력 및 다른 시스템에서 작업 트리거 등이 있습니다. 그리고 이것을 더욱 복잡하게 만드는 것은 일반적으로 데이터가 다양한 형식으로되어 있고 정보의 일부가 누락되었거나 부정확하다는 것입니다 (보험 계약자가 청구 양식을 작성하고 첨부 파일을 추가한다고 생각하면됩니다). 데이터 값이 "null"인 경우에도 처리해야하며 "null"은 "XNUMX"이 아니며 데이터 세트에 따라 의미를 가질 수 있습니다. 많은 핸들러가 필요합니다.

우리 회사 중 하나는 몇 년 전에 이런 종류의 시스템을 구현했습니다. 그것은 상당히 디지털화 된 보험 회사이자 환경 (스칸디나비아) 이었지만 여전히해야 할 일이 많았습니다. 데이터 비즈니스의 일반적인 경험 법칙은 작업의 60 %에서 80 %가 데이터를 사전 처리하는 것입니다. 이는 기존 시스템이 많은 기업에서 AI를 구현하려고 할 때 현실이며, 그중 일부는 매우 구식 일 수 있습니다. SAP, Netsuite 및 은행 시스템 링크를 생각해보십시오.

우리는 여러 웨어러블 장치 (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura 등)에서 데이터를 한곳으로 가져 와서 ML / AI 솔루션을 구축 할 수있는 형식으로 가져 오는 더 현대적인 솔루션을 생각할 수도 있습니다. . 사람들이 오픈 API에 대해 이야기 할 때에도 모든 데이터를 수집하는 것은 생각만큼 간단하지 않습니다. API는 여전히 흔하지 않으며 API는 구조화되지만 포함 된 데이터의 품질은 소스마다 다를 수 있습니다.

제가 좋아하기 시작한 용어는 'AI 손'입니다. 이는 솔루션을 의미합니다. 많은 이전 시스템과 새 시스템에서 수집 된 데이터를 가져 와서 한곳에서 포맷 한 다음 처리 결과를 다른 시스템에서 사용하는 방법을 의미합니다. 기업은 '두뇌'에 대한 최신 혁신에 대해 이야기하는 것이 더 마음에들 때 '손'의 발전을 종종 잊거나 무시합니다. 항상 그렇듯이 훌륭한 사고만으로는 충분하지 않습니다. 먼저 정보를 수집하고 정리 한 다음 생각에 따라 작업을 완료해야합니다.

실제로 이러한 '손'은 소프트웨어 로봇과 같습니다 (RPA) 다른 시스템 및 장치에서 작동 할 수 있습니다. 여기에는 데이터를 가져오고 작업을 트리거하기위한 추가 소프트웨어 구성 요소 (예 : OCR, NLP, 데이터 정리, API)가 포함됩니다 (예 : 이메일 전송, 결제 시작, 배달 시작). 다른 유용한 도구는 예를 들어 서버리스 환경에서 데이터 확인 및 NLP 실행과 같은 백그라운드 작업을 트리거 할 수있는 웹훅입니다. 이는 방대한 수의 다양한 시스템 및 형식으로 작업 할 수있는 기능을 의미합니다. 

오픈 소스 작고 희귀 한 시스템에서 주요 시스템에 이르기까지 다양한 종류의 요구를 지원하는 가장 좋은 방법입니다. 어떤 회사도 독점 시스템에서 구현할 수없는 많은 데이터 형식과 형식화되지 않은 데이터가 있습니다. 여기서는 오픈 소스가 유일한 옵션입니다. 이러한 '손'과 '두뇌'는 오픈 소스 구성 요소를 활용하여 '두뇌'와 '손'이 함께 작동하도록 돕는 널리 사용되는 프로그래밍 언어 (예 : Python)를 기반으로해야합니다.

AI와 ML을 더 많이 사용하려면 AI를위한 더 많은 '손'이 필요합니다. 관리 그룹은 AI를 구현하고 활용하려는 경우 이러한 기능에 투자해야합니다. 소비자 서비스에서도 마찬가지입니다. 누군가는 데이터를 사용 가능한 형식으로 사용할 수있는 솔루션을 제공해야하며 실제 사용에서 결과를 얻을 수있는 도구가 있어야합니다. 작년 Gartner Hype Cycle에서 많은 AI 솔루션이 최고조에 달했습니다. 생산성을 높이려면 AI '손'이 필요합니다.

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자동화와 디지털화는 작업의 생산성을 높여야합니다. 그러나 지난 20 년 동안 대부분의 선진국에서 생산성 증가는 평탄하거나 감소했습니다. 이는 대부분의 일자리, 특히 새로운 일자리가 제조업이 아니라 서비스 및 정보 작업 분야에서 나타나는 국가에서 볼 수 있습니다. 따라서 기술과 디지털화가 생산성 향상에 도움이되지 않는다고 가정하는 것이 공정 할 것입니다. Henry Ford, Jeff Bezos 및 Larry Page는 오래된 운영을 최적화했기 때문에 큰 성과를 거두지 못했습니다. 완전히 새로운 운영 모델을 만들었 기 때문입니다. 기회는 기존 방식을 최적화하는 것이 아니라 새로운 방식을 개발하는 데 있습니다.

세계적으로 유명한 경제학자, 같은 다론 아 세모 글루, 그렉 맨키 그리고 많은 정부의 고문들은 생산성 증가가 느린 이유를 이해하려고 노력합니다. 모든 거시 경제적 요인을 이해하려고하는 것이 아니라 정보 작업의 디지털화 및 자동화로 인해 병목 현상이 발생할 수있는 것과 같은 작은 실용적인 질문에 초점을 맞추겠습니다.

나는 어떻게 컨설팅 프로젝트가 아닌 실제 디지털화가 필요합니다.. 많은 자동화 및 디지털화 프로젝트의 문제는 기존 프로세스를 최적화하고 레거시 IT 시스템에서 구현하려고한다는 것입니다. 이러한 프로세스와 시스템은 디지털 서비스의 현재 기회를 쉽게 사용할 수 있기 전에 개발되었습니다. 최적의 모델은 고객에 대한 회사의 진정한 가치에 초점을 맞춘 최신 기술로 새로운 프로세스를 구축하는 것입니다. 고객에게 가치를 제공하는 데 불필요한 오래된 프로세스를 자동화하면 생산성이 향상되지 않습니다. 이것이 바로 아마존, 페이스 북, 구글, 넷플릭스, 알리바바와 같은 진정한 디지털 회사들과 많은 스타트 업들이 오래된 회사들로부터 사업을이기는 이유입니다.

기존 모델을 '최적화'하는 대신 기존 모델을 파괴하려면 경영진과 투자자의 상당한 용기가 필요합니다. 현실은 오래된 IT로 오래된 모델을 미세 조정하면 약간의 생산성 향상을 가져올 수 있지만 훨씬 더 많은 것을 달성하려면 (아마도 100 % 또는 1,000 %) 최신 모델로 작동 할 새 모델을 만들어야합니다. 과학 기술.

나는 또한 이전에 썼다 유행하는 로우 코드 및 시민 개발, 잘 계획된 강력한 솔루션을 구현하는 데 거의 도움이되지 않습니다. 이는 시민 개발이 자동화 추세에있을 때 프로세스 자동화가 항상 중요한 가치를 가져 오지 않는 또 다른 예입니다. 고객이 디지털 방식으로 통신하고 모든 내부 및 공급 업체 상호 작용을 디지털화 할 수 있도록 기업이 운영 할 새로운 모델을 만들어야한다고 가정 해보십시오. 이 경우 각 직원 (예 : 시민-개발자)이 디지털 이전 시대부터 일상을 자동화하기 시작하면 작동하지 않습니다.

실제 자동화로 인해 일부 작업이 불필요하게된다는 것은 슬픈 사실입니다. 직원들이 싫어하는 것을 자동화하도록 놔두면 회사를 훨씬 더 효과적으로 만들 수 없습니다. 물론 지루한 일과를 없애면 각 개인과 부서가 더 효과적 일 수 있습니다. 그러나 실제로 중요한 변화에는 훨씬 더 근본적인 변화가 필요합니다. 직원들이 일상적인 작업을 자동화하기 때문에 레코드 샵이 새로운 Spotify가되는 것은 아닙니다. 그리고 오프라인 소매 업체는 직원들이 일상을 자동화 할 때 새로운 아마존이되지 않습니다. 이러한 회사는 직원을위한 새로운 프로세스와 새로운 역할로 운영 할 수있는 새로운 방법이 필요합니다. 기존 프로세스를 찾아 내고 자동화하면 약간의 비용을 절감 할 수 있지만 새로운 도구를 기반으로 새로운 운영 방식을 만들면 완전히 새로운 비즈니스를 만들 수 있습니다.

AI, 디지털화 및 자동화 (RPA, 로봇 프로세스 자동화 포함)는 이러한 변화의 핵심입니다. 요즘은 과장된 용어이며 쉽게 놀릴 수 있습니다. 이러한 기술이 적절하게 활용되지 않으면 그들의 명성이 떨어집니다. 그들은 돼지의 립스틱처럼 창문을 장식합니다. 기존 프로세스와 시스템 위에 약간의 AI와 약간의 자동화를 추가했다고 가정 해 보겠습니다. 이 경우 더 디지털화되거나 지능적으로 만드는 것은 아니며 단지 하나의 복잡성과 기술적 인 문제를 추가하는 것입니다. 일부 회사는 기계를 사용하여 사람을 관찰하고 AI를 사용하여 동일한 작업을 수행하는 자동화를 만들고 싶어합니다. 흥미 진진한 기술 비전처럼 들리지만, 기계를위한 최적의 모델은 사람들이 전통적으로 어떤 일을 해왔는지 모방하는 것이라는 것은 이상한 생각입니다.

Henry Ford는 구식 작업장 자동차 제작자에게 일상의 일부를 자동화하도록 요청하여 모든 사람을위한 자동차를 만들지 않았습니다. Jeff Bezos는 전화 주문을 받고 종이 주문 양식을 작성하는 사람에게 VoIP 통화를 사용하고 주문 서류를 스캔하도록 요청하여 소매점을 디지털화하지 않았습니다. 구글 창립자들은 옐로우 페이지의 온라인 사본을 만들어 온라인 광고 비즈니스에 혁명을 일으키지 않았습니다. 그들은 최신 기술로 고객에게 최고의 가치를 제공 할 수있는 방법으로 처음부터 새로운 모델을 만들었습니다. 그러나 많은 회사는 여전히 기존 모델에 새로운 트릭을 추가하여 운영을 개발하려고합니다.

자동화, AI 및 디지털화는 대부분의 비즈니스를 변화시킬 것이며 정보 작동 방식을 크게 변화시킬 것입니다. 기존 프로세스를 개선하는 것은 수십억 달러의 기회이지만 수 천억 또는 수조 달러에서 운영 할 새롭고 더 효과적인 모델을 만듭니다. 개선은 단기적 승리를 가져옵니다. 새로운 운영 및 비즈니스 모델은 미래에 우세한 기업을 만듭니다.

이 모든 것은 경영진과 투자자의 용기를 필요로합니다. 그들은 오래된 모델과 오래된 시스템을 폐기 할만큼 용감해야합니다. 모든 직원에게 아무것도 변하지 않을 것이라고 약속하거나 투자자에게 XNUMX %의 안정적인 성장을 약속하는 것이 좋습니다. 그러나 소매업에서 보았 듯이이 모델은 경쟁자가 비즈니스 및 시장 규칙을 변경할 때 큰 붕괴로 이어집니다. 큰 성공을 이루고자하는 리더는 이전 모델이 조금 더 나아질 수 있기를 바라는 것이 아니라 소프트웨어 로봇, AI 및 디지털 프로세스를 기반으로 운영을 시작해야합니다. 그리고 그들은 오늘 시작해야합니다.

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개인 트레이너가 체육관에서해야 할 일에 대한 지침을 제공합니다. 대부분의 경우, 그녀 또는 그는 체중 감량이나 근육 성장, 그리고 아마도 이전에 체육관을 얼마나 자주 방문했는지와 같은 기본적인 것들만을 요구합니다. 점점 더 많은 웰빙 컨설턴트 그룹이 수면, 식사 및 일하는 방법에 대해 알려줍니다. 그들은 당신에게 수면과 음식 일기를 쓰라고 요청할 수 있습니다. 요즘 사람들은 일상 활동, 심장 박동, 수면, 혈당 및 기타 많은 것들을 측정하기 위해 점점 더 많은 웨어러블 장치를 가지고 있습니다. 그러나 데이터, 웰빙 및 교육 서비스 간에는 여전히 매우 약한 연결 고리가 있습니다. 그러나 이것은 바뀔 것입니다.

나는 사람들이 잠을 자려고 할 때 몇 가지 단어를 반복하도록 가르치는 것이 주된 임무 인 수면 컨설턴트에 대해 읽었습니다. 그들은 당신이 긴장을 풀고 더 잘자는 데 도움이된다고 말합니다. 그러나 오늘날 사람들은 수면, 수면시 심박수, 수면 간격, 심지어 체온, 하루의 힘든 시간을 측정하는 여러 장치를 가지고 있습니다. 그 수면 컨설턴트가 귀하의 데이터를 활용하고 만트라를 가르 칠 수 있다면 더 좋지 않을까요?

COVID 폐쇄 기간 동안 많은 피트니스 센터가 문을 닫았습니다. 그들은 가상 개인 트레이너 세션, 온라인 운동 수업 및 집에서 훈련하는 방법에 대한 비디오를 포함한 온라인 서비스를 제공하기 시작했습니다. 그러나 이것은 주로 단방향 통신입니다. 피트니스 센터는 더 개인화 된 계획을 만들기 위해 데이터를 사용하지 않습니다. 왜 안돼? 기술적으로는 상당히 실행 가능하지만이 모델에 대한 새로운 서비스를 개발해야합니다. 많은 고객이 표준 클래스보다 개인 서비스에 더 많은 비용을 지불 할 준비가되어 있습니다.

세상은 체중 감량 서비스로 가득 차 있습니다. 사람들은 매일의 식사와 운동에 대한 지침을 얻기 위해 온라인 서비스 비용을 지불합니다. 일부 서비스는 일일 음식 항목을 기록 할 때 칼로리를 추적하는 데 도움이됩니다. 대부분의 서비스는 여전히 기본이며 웨어러블 장치에서 제공되는 데이터를 사용하지 않습니다. 요즘에는 실시간으로 혈당을 추적 할 수도 있습니다. 개인 체중 조절 서비스를위한 운동, 심박수 및 수면 데이터에 매우 유용합니다.

웨어러블 시장이 증가하고 있습니다. 특히 스마트 워치 시장은 시장 조사에 따르면 매년 약 20 % 씩 꾸준히 성장하고 있으며 올해 100 억 달러에서 2027 년에는 거의 150 억 달러에이를 것으로 예상됩니다. 스마트 워치는 걸음 수와 심박수 데이터 만 측정 한 다른 초기 장치에서 시장 점유율을 차지합니다. 동시에 스마트 링 (예 : 오우 라) 및 혈당, 대사 건강 앱 (예 : 레벨 과 Veri). 의 Withings노키아는 몇 년 동안 노키아의 일부 였지만 노키아는 시장이 성장하기 시작했을 때 그것을 창립자에게 다시 팔아 썼다. 시계에서 디지털 혈압 및 매트리스 아래 수면 추적 장비에 이르기까지 더 광범위한 제품을 보유한 회사입니다.

그래서 사람들은 많은 개인 데이터 수집 시작. 그러나 많은 사람들이이 데이터를 어떻게 활용하는지 여전히 혼란 스럽습니다. Apple Health는 iPhone이있는 경우 여러 기기의 데이터를 결합하는 데 도움이되는 서비스입니다. 하지만 아마도 애플이 가지고있는 가장 혼란스럽고 최악의 UX 제품 일 것입니다. 비즈니스 데이터와 마찬가지로 사람들은 데이터를 활용하기위한 도구가 필요하며 원시 데이터는 이해하기 어렵습니다.

다른 건강 데이터 소스도 있습니다. DNA 검사는 개인 유전 프로필에 대한 정보를 제공합니다. 일부 국가에서 디지털 건강 관리 기록이 제공되기 시작했습니다. 이 데이터는 웨어러블 데이터와 결합 될 수도 있습니다.
이것은 완벽한 일치처럼 들립니다. 웰빙 서비스는 사람들이 실제로 개인이고 다르기 때문에 일부 표준 지침뿐만 아니라 실제 데이터를 기반으로 더욱 개인화되기 시작해야합니다. 웨어러블 장치는 해석하기 어려운 더 많은 데이터 포인트를 제공합니다. 두 당사자 모두 상대방의 서비스를 더 잘 활용하는 방법을 배우면 비즈니스를 개선 할 수 있습니다.

실제로 어떻게 이런 일이 일어날 수 있습니까? 이를 수행하는 방법에는 최소한 세 가지가 있습니다.

1. 웨어러블 기기 제조업체는 일상 생활에서 데이터를 활용하기 위해 더 많은 앱과 서비스를 제공 할 수 있습니다. 그들은 아마도이 분야에서 무언가를 할 것이지만, 그것은 그들의 핵심 사업이 아니며, 사람들은 장치 별 사일로의 데이터를 사용할뿐만 아니라 여러 소스의 데이터를 결합 할 수 있어야합니다.
2. 웰빙 서비스는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고이를 활용하는 방법을 개발하는 서비스를 제공 할 수 있습니다. 그러나 이러한 서비스 제공 업체 (체육관, 개인 트레이너 또는 웰빙 컨설턴트)의 대부분은 데이터 기술 전문가가 아닙니다.
3. 많은 장치와 소스에서 데이터를 수집하고 쉬운 형식으로 제공하는 플레이어가있을 것입니다. 제 XNUMX자는 사람과 웰빙 서비스 제공 업체가 데이터를 활용할 수 있도록 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이것은 많은 데이터 소스로 작업하고, 데이터 기술 역량을 보유하고, 많은 웰빙 서비스 제공 업체와 협력 할 수있는 가장 실행 가능한 경로입니다. 이것은 또한 데이터의 프라이버시를 보장하는 최상의 솔루션입니다.

모든 전문 비즈니스 컨설턴트는 일반적으로 지침을 제공하기 전에 회사의 번호와 프로세스를 분석합니다. 기존 데이터를 보지 않고 회사를 더 나은 상태로 만들려는 컨설턴트가 있다는 것은 기이 할 것입니다. 그러나 웰빙 컨설팅에서는 여전히 매우 일반적입니다. 이는 향후 몇 년 내에 변경 될 것이며 실제 개인 데이터를 기반으로 한 웰빙 서비스를 보게 될 것입니다. 그리고이 시장은 빠르게 성장할 것입니다. 사람들은 더 나은 전반적인 건강과 웰빙을 위해 지불 할 준비가되어 있습니다.

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1990 년대에 커리어를 시작했을 때 슬롯 머신과 카지노 시스템을 생산하는 회사에서 소프트웨어 개발자로 일했습니다. 어느 날 컨설턴트 그룹이 우리 부서에 나타났습니다. 그들은 우리의 소프트웨어 개발이 그다지 효율적이지 않았으며 새로운 시각적 도구를 사용하면 동일한 작업을 훨씬 더 효과적으로 달성 할 수 있다고 말했습니다. 그들은 두 명의 개발자와 함께 20 개월 만에 최신 게임 플랫폼 용 소프트웨어를 재 설계하기로 약속했습니다. 우리는 이전에 거의 XNUMX 명이 같은 일을하는데 XNUMX 년이 걸렸습니다. 우리 경영진은 그들의 이야기를 샀습니다. 그래서 그들은 소프트웨어를 다시 작성하기 시작했고 그때부터 우리는 모두 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 상태 머신 개발 도구에 적응해야했습니다. 

같은 일이 다시 일어나고 있습니다. 로우 코드 과 시민 개발 다시 유행하고 있으며 기업은 누구나 소프트웨어를 설계하거나 작업을 자동화 할 수있는 값 비싼 도구를 적극적으로 판매하고 있습니다. 간단한 끌어서 놓기 도구를 사용하여 직원들에게 일상적인 요구 사항을 관리하도록 교육 할 수 있는데 비용이 많이 드는 개발자가있는 이유는 무엇입니까? 전체 소프트웨어 산업이 다시 바뀔 것입니다!

사무 자동화 (예 : RPA 도구)는 시민-개발자가 취한 유행 영역 중 하나입니다. 데이터 애플리케이션도 마찬가지입니다. 원시 데이터에서 정보와 통찰력을 얻기 위해 누구에게나 로우 코드 도구를 제공 할 수 있는데 왜 값 비싼 데이터 과학자가 있습니까? 개인이 자신의 개인 건강 데이터를 사용하여 앱을 만들 수있는 동일한 로우 코드 도구에 대해 들어 본 적이 있습니다. 좋은 소리?

석 달 후, 그 컨설턴트들이 우리에게 돌아 왔습니다. 그들은 전체 게임 플랫폼 소프트웨어를 재개발하는 것이 이치에 맞지 않지만 그들의 사례를 증명하기 위해 더 작은 조각을 만들 수 있다고 말했습니다. 따라서 플레이어가 동전을 입력 할 때 동전을 인식하는 장치부터 시작하여 작은 구성 요소의 모델과 도구로만 새로운 소프트웨어를 개발하는 데 동의했습니다.

하지만 그렇게 간단합니까? 실리콘 밸리의 세계 유수의 소프트웨어 회사가 길거리 (또는 적어도 사무실)에서 임의의 사람을 데려와 로우 코드 도구로 소프트웨어를 만들 수 있다면 좋은 개발자에게 매년 250,000 만 달러를 지불하는 이유는 무엇입니까? 또는 낮은 코드 도구로 데이터에서 관련성을 찾을 수있는 사무 보조원을 구할 수 있다면 데이터 과학자 부족에 대해 불평하는 이유는 무엇입니까?

XNUMX 개월 (총 시간은 이제 XNUMX 개월)이 지나고 컨설턴트가 우리에게 돌아 왔습니다. 이번에는 말이 안된다고해서 우리가 이미했던 코드를 다시 작성하겠다고 말했습니다. 그들은 더 나은 품질의 소프트웨어 설계에 대한 매뉴얼을 작성할 수 있고, 우리가 소프트웨어 계획을 개선하는 데 사용할 수 있도록 설계 도구를 우리에게 판매 할 수도 있습니다. 

어떤 사람들은 자신의 집을 짓고 다른 사람들은 기성품 설계 도면을 사용합니다. 하지만 '시민 토목 기사'가 설계 한 초고층 빌딩이나 다리에 가고 싶습니까? 아니면 자동 항공기로 시민 조종사 비행을 원하십니까? 더 비싼 전문 조종사가 필요한 이유는 무엇입니까?

소프트웨어 개발자가되기 위해 공식적인 인증을 받아야한다는 의미는 아니지만, 오늘날 세계에서 가장 복잡한 시스템은 소프트웨어로 구축된다는 사실입니다. 복잡한 중요 시스템을 구축하는 것은 간단하지 않습니다. 초고층 빌딩이나 다리를 설계하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 구성의 경우 계산을위한 정확한 공식이 있지만 소프트웨어 솔루션의 많은 구조가 너무 복잡해서 작동을 증명할 공식이나 간단한 모델을 가질 수 없습니다. 저는 개인적으로 경험이나 교육이없는 사람들을 보며 소프트웨어, 특히 강력한 소프트웨어를 개발하는 방법을 이해하려고 노력했습니다. 제대로 작동하지 않습니다. 한 연구에 따르면 XNUMX 개의 시민-개발자 프로젝트 중 XNUMX 개가 실패했습니다.

사람들이 쉽게 프로그래밍 할 수있는 작업이 있습니다. 어떤 사람들은 자신의 목적을 위해 Excel 매크로를 만듭니다. 사람들은 일상적인 작업에 도움이되는 몇 가지 간단한 도구를 만듭니다. 잘못된 데이터 입력이나 특정 상황을 처리 할 필요없이 사용 방법을 알고 있습니다. 동시에 이러한 단순화 된 도구를 사용하여 더 복잡한 소프트웨어 개발을 시민 개발자에게 맡기는 것은 이상적이지 않습니다.

정의를 명확하게하는 것도 좋습니다. 때때로 로우 코드 마케팅은 코드가 전혀 필요없는 디자인 도구와 같은 예제를 사용합니다. 로우 코드는 응용 프로그램과 프로세스를 구축하는 데 거의 또는 단순화 된 코딩이 필요한 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. 따라서 최종 사용자를위한 드래그 앤 드롭 그래픽 디자인 도구는 낮은 코드의 좋은 예라고 청중에게 설득하기 전까지는 낮은 코드 개발 도구가 아닙니다.

저는 시민 개발 도구에 투자하고 수천 명의 직원에게 이러한 도구를 사용하는 방법을 가르치는 데 수백 시간을 투자 한 조직의 말을 듣고있었습니다. 그러나 그들은 여전히 ​​기본적인 일만 할 수 있습니다. 경영진은 미션 크리티컬하거나 중요한 솔루션 및 프로세스를 만들거나 더 복잡한 소프트웨어를 구현하도록 허용하지 않을 것이라고 인정했습니다.

마지막으로, 초기 경력 사례에서 XNUMX 개월 후에 컨설턴트는 시각적 도구로 소프트웨어를 구현할 수 없었습니다. 그들은 더 나은 코딩을위한 매뉴얼을 가지고 우리에게 왔고 반나절 워크샵을 조직했습니다. 솔직히 말해서 지난 몇 년 동안 그 세션에서 너무 많이 기억하지 못했지만 그들의 주장 중 하나는 사람들이 자연스럽게 시각적이기 때문에 시각적 도구가 소프트웨어 코드보다 낫다는 것입니다. 우리 개발자들은 이러한 시각적 도구가 심각한 프로그래밍 요구 사항에 적합하다고 생각하지 않았기 때문에 동의하지 않았습니다. 워크숍이 끝난 후 우리는 그 컨설턴트들로부터 소식을 듣지 못했으며 전문 프로그래밍 언어로 기계를 계속 만들었습니다.

그 컨설턴트들은 XNUMX 개월 동안 그들의 디자인 도구에 대한 비용을 지불 받고 다음 고객 (피해자)을 찾았습니다. 같은 일이 다시 진행됩니다. 기업은 소프트웨어 라이선스를 구입하고 모든 직원이 소프트웨어를 만들도록 교육하고 있습니다. 오해하지 마십시오. 저는 소프트웨어 개발 도구와 방법이 개발되고 있으며 많은 도구가 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 그러나 무언가를 자동화하거나 Excel 매크로를 만들고 많은 필수 시스템과 프로세스를 실행할 수있는 안정적인 소프트웨어를 만드는 개인 도구의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 현실은 더 많은 전문 소프트웨어 개발자와 더 안정적인 소프트웨어를 필요로한다는 것입니다. 우리는 전문적인 소프트웨어 개발과 그 도구를 혼합해서는 안됩니다. 일부 단순화 된 도구를 사용하면 모든 회사원이 일부 매크로를 만들거나 자신의 간단한 작업을 자동화 할 수 있습니다. 그들은 완전히 다른 영역입니다.

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이것은 일반적으로 내년에 대한 예측을 할 때입니다. 일반적으로 기술 및 비즈니스 트렌드에 초점을 맞추고 내년의 타이밍에 맞는 트렌드를 평가합니다. 이번에는 다릅니다. 2020 년에 유행병은 정상적인 추세를 방해했습니다. 일부 비즈니스를 중단하고 일부를 변경하고 다른 비즈니스를 가속화했습니다. 그렇다면 백신이 전염병의 흐름을 바꿀 때 우리는 무엇을 기대할 수 있습니까?

2020 년을 간략히 요약하면 디지털 비즈니스를 몇 년간 가속화하고 여행 및 접객업 비즈니스를 중단하고 많은 활동을 오프라인에서 온라인으로 전환하고 사람들에게 많은 새로운 기술 도구를 사용하도록 가르쳤습니다. 2021 년에는 이러한 추세 중 어떤 것이 계속 될 것인지, 이는 유행병 이전으로 시간을 되돌릴 것인지, 어떤 비즈니스가 영원히 변할 것인지에 대한 질문입니다.

XNUMX ~ XNUMX 년은 인간을 근본적으로 바꾸지 않을 것입니다. 사람들은 새로운 서비스와 제품을 사용하는 방법을 배울 수 있지만 기본적인 요구 사항은 변하지 않습니다. 예를 들어 사람들이 음식 배달 서비스에 어떻게 적응했지만 여전히 다른 인간을 만나고 싶어하는지 살펴 보겠습니다. 사람들은 또한 쉬운 해결책을 찾고 있지만 일반적으로 이해하지 못하거나 테스트하지 않은 작업을 주저합니다. 그러나 택배 및 Zoom 회의는 채택해야했기 때문에 일상적인 옵션이되었고 효과적으로 사용하는 방법을 빠르게 배웠습니다. 

그렇다면 2021 년 전망은 어떻습니까? 우리는 사람들이 2020 년에 배운 것과 2020 년에 놓친 것을 생각해야합니다. 그런 다음 2020 년에 도약 한 기술과 서비스도 고려해야합니다. 또한 유행병 이전에 어떤 트렌드가 시작되었는지, 어떤 트렌드가 유행했는지 평가할 수 있습니다. 대유행이 가속화되었습니다. 이를 바탕으로 우리는 우리가 기대할 수있는 것을 좀 더 정확하게 평가할 수 있습니다.

디지털 서비스는 다양한 상황에서 사람들을 돕고 있습니다. 가상 회의는 시간과 비용을 절약하는 데 도움이됩니다. 디지털 서명을 사용하면 계약을보다 쉽게 ​​처리하고 법률 서비스를 사용할 수 있습니다. 택배를 사용하면 식료품 쇼핑을보다 쉽고 빠르게 할 수 있습니다. 때로는 집에서 일하는 것이 더 효과적입니다. 이는 2020 년에 명백한 변화 였지만 대유행 이후 계속 될 추세의 좋은 예입니다.

항공사, 호텔, 레스토랑 및 기타 많은 접대 서비스는 2020 년에 상당히 큰 타격을 받았습니다. 많은 사람들이 여행과 외식에 대한 견해를 바꾸었고 앞으로 그렇게 많은 항공편을 탈 필요가 있는지 의문을 제기하고 있습니다. 이 부분은 아마도 훨씬 더 복잡 할 것입니다. 사람들은 여전히 ​​새로운 장소를보고, 다른 사람들을보고, 일상과 환경에서 벗어나기를 원합니다. 그러나 동시에 많은 비즈니스는 아마도 비즈니스 여행의 가치에 대해 다시 생각하고있을 것입니다. 그리고 물리적 회의.

사람들은 이제 물리적 인 만남과 접대 서비스의 가치를 새로운 관점에서 보게되었고, 그렇게 오랫동안 그것들없이 살았습니다. 사람들은 또한 집이나 외딴 곳에서도 효율적으로 일할 수 있다는 사실을 알게되었습니다. 그럼에도 불구하고 데이터에 따르면 2021 년 말의 항공편 예약이 강력하고 월간 항공편 구독과 같은 새로운 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다.

소매업은 폐쇄와 제한으로 인해 대부분의 고통을 겪었습니다. 유명하고 노포 백화점과 체인점을 비롯한 많은 소매 업체가 문을 닫고 있습니다. 그러나 그것은 전염병이 유일한 이유라고 생각하는 실수 이것을 위해. 오프라인 소매점은 수년 동안 문제에 봉착했으며 놀랍게도 일부 고객이 온라인 쇼핑을 채택하고 택배 서비스를 사용하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다.

COVID 상황은 소비자 비즈니스에만 영향을 미쳤습니다. B2B 사업도 변했습니다. 우리는 새로운 제품, 서비스 및 연락처를 찾기위한 전시회, 컨퍼런스 및 모임을 갖지 않았습니다. 이로 인해 '셀프 서비스'온라인 판매 채널이 채택되었지만 동시에 기존의 '대면'판매는 대부분의 B2B 비즈니스에 필수적입니다. B2B 기업들도 고통을 겪고 있다는 데는 의심의 여지가 없으며, 기업이 현실을 확인해야 할 때 대유행 후 파산이있을 것입니다.

위의 내용을 바탕으로 2021 년에 대한 몇 가지 예측은 다음과 같습니다.

1. 유행성 제한과 위험이 끝나면 여행, 접대 및 서비스 사업이 증가 할 것입니다. 그렇다고 해당 부문의 모든 기업이 생존하거나 2020 년 이전과 동일한 서비스가 제공된다는 의미는 아닙니다. 그래도 새로운 기업이 해당 부문에 진입하고 기존 비즈니스를 인수하고 새로운 비즈니스 모델을 혁신하기에 좋은시기가 될 것입니다.
2. 더 많은 소매 비즈니스가 온라인으로 전환됩니다., 그리고 번화가 상점은 계속해서 실패 할 것입니다. 
3. 더 많은 서비스가 디지털 및 온라인으로 전환되지만 모든 새로운 디지털 서비스가 수익성이 있다는 의미는 아닙니다. 많은 분야에서 경쟁이 치열할 것이며 기업은 생존을 위해 상당한 양을 달성해야 할 것입니다. 많은 사람들이이를 달성하기 위해 글로벌화해야합니다. 
4. 디지털 소비자 서비스보다 더 중요한 기회는 소비자가 서비스를 더 쉽고, 안전하고, 효과적으로 사용할 수 있도록하는 구성 요소를 활성화하는 것입니다. 여기에는 소비자를위한 더 나은 데이터 활용, 서비스 및 제 XNUMX 자에 대한 더 나은 신뢰, 고객 경험을 개선하기위한 솔루션 (예 : 쇼핑을위한 VR / AR, 원격 교육을위한 더 나은 플랫폼 및 가정 배달 관리를위한 더 나은 솔루션)이 포함됩니다.
5. 상업용 부동산 사업은 큰 변화를 겪을 것입니다. 많은 소매 상점이 사라지고 사무실 공간 요구 사항이 변경되며 새로운 요구 사항이 나타날 것입니다. 예를 들어, 회사는 집에서 일하거나 가끔 사무실에 오는 사람들을 수용 할 수있는 새로운 사무실 공간 유형이 필요할 것입니다.
6. 전자 상거래 운영은 고객이 실제로 제품을보고 주문할 수있는 쇼룸 유형의 장소, 기업이 브랜드를 홍보 할 수있는 장소를 활용하여 고객 경험과 마케팅을 강화해야 할 수 있습니다. 커피 숍과 레스토랑은 사회적 거리두기를 수용하기 위해 더 많은 공간이 필요할 것입니다.
7. 사람들은 더 많은 데이터를 제공하기 위해 건강 및 웰빙 문제와 웨어러블 장치에 대해 더 잘 알게 될 것입니다. 이는 웰빙을 개선하고 건강을 모니터링하며 필요할 때 원격 의료 서비스를받을 수있는 많은 새로운 디지털 서비스를 만들 것입니다.

이것들은 우리가 기대하는 것의 몇 가지 예일 뿐이지 만 유행병 이후에 우리가 보게 될 변화와 추세를 보여줍니다. 물론, 가장 큰 질문은 대량 예방 접종이 정상화를 가속화 할 것인지 아니면 새로운 놀라움에 직면 할 것인지입니다. 어쨌든 우리는 항상 다음 단계의 비즈니스를 준비하고 준비가되어 있어야합니다.

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TikTok은 큰 성공 사례이지만 큰 정치적 문제. 잘 알려지지 않은 부분은 TikTok이 바이러스 성에서 소셜 네트워크 모델을 어떻게 파괴하고 있는지입니다. 더 중요한 개인적인 관심사 나 소셜 네트워크 인 오래된 논쟁이 떠 오릅니다.
전통적인 소셜 네트워크 개념이 한계에 도달했을 가능성이 있습니까? TikTok 모델이 전체 소셜 플랫폼 환경을 바꾸고 있습니까?

15 년 전, 소규모 팀과 저는 아마도 세계 최초의 소셜 네트워크 데이터 분석 회사 (Xtract)를 시작했습니다. 이것은 Facebook, LinkedIn 또는 Twitter가 성공하기 훨씬 이전의 일이었습니다. 우리는 통신 및 온라인 서비스를 포함하여 일부 소셜 연결 데이터를 보유한 여러 종류의 회사와 협력하기 시작했습니다. 우리는 마케팅 활동을 목표로 데이터를 분석하는 도구를 만들었습니다.

우리 소프트웨어는 수십억, 심지어 수조 개의 데이터 포인트를 분석했으며 소셜 네트워크의 영향력이 어떻게 작용하는지에 대한 연구도 수행했습니다. 사람들이 다른 사람들의 영향을 받아 무언가를 구매하거나 이탈하거나 활동적인 사용자가되는 이유는 무엇입니까? 그 결과 중요한 것은 인플 루 언서 나 소셜 네트워크 만이 아니 었습니다. 예를 들어 어떤 제품이 문제가되는지와 같은 상황에 따라 달라졌습니다. 한 사람이 어떤 차를 구입할지, 다른 사람이 어떤 책을 읽는지에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 것은 매우 자연스러운 일이며, 때로는 자신의 의견이 소셜 네트워크보다 더 중요 할 수 있습니다.

선호도를 이해하고이를 가장 잘 프로파일 링하는 방법을 이해하기 위해 소비자 행동을 분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 프로파일 링은 사용 가능한 모든 종류의 데이터를 기반으로 할 수 있지만이를 네 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 인구 통계 (예 : 연령, 성별, 거주 지역, 교육)
2. 행동 (사용하고 구입 한 제품, 읽는 신문, 좋아하는 음악 및 영화, 취미 등)
3. 소셜 네트워크 (연결된 사람과 강도)
4. 심리 측정 (예 : 성격 유형).

소셜 네트워크 서비스는 사용자의 시간과 광고주를 포착 할 수 있었기 때문에 지난 15 년 동안 큰 성공 사례였습니다. 소셜 그래프는 이러한 서비스에서 중요한 역할을합니다. 즉, 사람들은 연락처와 콘텐츠를 공유하고 사용자간에 정보가 확산되는 방식을 말합니다.

이제 TikTok의 모델로 돌아갑니다. 전 세계적으로 500 억 명이 넘는 사용자를 확보하고 있습니다. 그러나 TikTok은 바이러스 성이 핵심이지만 실제로는 소셜 네트워크 서비스가 아닙니다. 사람들은 주로 소셜 네트워크가 아니라 카테고리와 해시 태그를 기반으로 동영상을 공유하고 있습니다. 사용자는 동영상을 제작할 수있는 훌륭한 도구를 가지고 있으며 기존 아이디어와 자료 (예 : 다른 동영상과의 듀엣)를 활용 한 다음 공유 할 수 있습니다. 또한 다양한 카테고리와 해시 태그가 조회수를 얻는 방법을 확인하고이를 기반으로 동영상을 타겟팅하여 '동향'.

이 모델은 또한 신규 사용자에게 많은 시청자를 유치 할 수있는 더 많은 기회를 제공합니다. 전통적인 소셜 네트워크에서는 연락처와 팔로워를 확보하는 데 시간이 걸립니다. 그리고 기존의 비디오 서비스 (예 : YouTube)에서 알고리즘은 오랫동안 게시하고 많은 조회수를 축적 한 사람들에게 유리합니다. 지적 재산권과 저작권을 덜 존중하는 중국의 비즈니스 모델은 모든 사람이 매일 최신 아이디어와 제품을 가져와 내일을 위해 더 나은 제품으로 만들 수 있도록 해준다고합니다. 어떤면에서 TikTok은 그 원칙에 따라 모든 사람이 트렌드 콘텐츠를보고이를 활용하여 자신의 성공을 구축 할 수 있습니다.

이것은 TikTok 및 비디오에만 해당되지 않습니다. 이전 데이터 분석 회사의 수석 과학자들과의 최근 토론에서 우리는 개인적인 관심사와 소셜 네트워크가 어떻게 행동을 유도하는지에 대한 오래된 이론으로 돌아 왔고 다른 서비스에서도 TikTok 현상을 볼 수있었습니다.

우리는 실제로 흥미로운 주제에 대한 토론을 할 때 소셜 네트워크에 한계가 있다는 결론을 내 렸습니다. 예를 들어 Facebook에서 토론은 주로 연락처 인 사람들로 제한되었습니다. 특별한 관심 분야가 있다면, 같은 친구와 몇 년이 지난 후에 더 이상 그곳에서 논의하는 것이 그다지 유익하지 않습니다. 해시 태그는 Facebook에서 작동하지 않습니다. LinkedIn을 포함한 많은 소셜 네트워킹 서비스에서 동일한 문제입니다. 트위터에서는 특정 주제를 더 잘 팔로우 할 수 있습니다. 그래도 메시지가 너무 많아서 팔로워가 많은 사람들의 가장 인기있는 메시지에 집중해야합니다.

그런 다음 소셜 네트워크의 또 다른 문제에 도달합니다. 그들은 많은 가짜 프로필을 가지고 있으며 너무 많은 친구를 받아들이면 사람들의 네트워크가 희석되었습니다. 따라서 소셜 네트워크 서비스에는 두 가지 문제가 있습니다. 토론과 사용 가능한 콘텐츠를 제한하고 실제로 실제 네트워크를 나타내지 않습니다. 예를 들어, 각 LinkedIn 연락처에서 각 연락처에 대해 가까운 연락처를 소개 할 것인지 물으면? 내 네트워크가 너무 광범위하고 모든 연락처를 충분히 잘 알지 못해서 할 수 없었습니다. 서비스에 하나의 네트워크 만있을 수있는 경우 실제 신뢰 구축과 같은 여러 목적을 위해 너무 많은 연결이 포함되지만 특수 관심 영역 주제에 대한 연락처가 너무 적습니다.

이것은 TikTok이 많은 정치인들에게 문제가되는 유일한 비디오 플랫폼이 아니라 새로운 유형의 인터넷 서비스의 첫 징후라는 것을 의미 할 수 있습니까? 사람들의 서로 다른 관심사를 더 잘 결합 할 수있는 더 많은 서비스를보기 시작할 수 있고, 엄청난 팔로워 기반없이 흥미로운 콘텐츠에 관심을 끌 수 있으며, 다양한 관심 영역과 목적에 대한 소셜 네트워크를 만들 수 있습니까? 다양한 목적으로 신뢰 네트워크를 구축 할 수있는 서비스도 필요합니다. 추천 할 수있는 사람은 누구이며, 사업 소개를 받기 위해 신뢰할 수있는 사람은 누구이며, 업무를 위해 인맥을 쌓고 싶은 사람은 누구이며, 진정한 개인적 신뢰 네트워크는 무엇입니까?

어쩌면 우리는 자연스러운 행동과 개인적인 관심사 및 다양한 목적을 위해 다른 네트워크를 더 잘 결합하려는 포스트 소셜 네트워크 시간에 곧 발을 들여 놓을 것입니다. 이것은 우리가 두 가지 유형의 네트워크를 볼 수 있다는 것을 의미 할 수 있습니다. 1) 비즈니스, 개인 생활, 취미 및 개인적인 이익을위한 다양한 목적을위한 진정한 신뢰 네트워크. 현재 소셜 네트워크는 이제 모든 것에는 너무 많고 너무 적은 것입니다.

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사전은 신뢰를 "누군가가 선하고 정직하며 당신에게 해를 끼치 지 않을 것이라고 믿거 나 어떤 것이 안전하고 신뢰할 수 있다고 믿는"으로 정의합니다. 신뢰는 사람들이 이해하기 어려울 수 있지만 디지털 환경에서는 훨씬 더 복잡 할 수 있습니다. 우리는 대부분의 일상적인 상황에서 신뢰가 필요하지만 디지털, 가상 및 사이버 서비스가 우리 삶의 중요한 부분을 차지할 때 디지털 신뢰가 실제로 무엇인지 더 잘 생각해야합니다.

Covid-19 상황은 많은 가상 및 디지털 서비스의 사용을 가속화했습니다. 10 월 초에 다른 상속인과의 만남을 위해 부동산 목록에 서명하려면 물리적으로 여행해야한다는 말을 들었습니다. XNUMX 월에 나는 신체적으로 오지 말아야하며 온라인으로 문서에 서명해야한다고 들었습니다. 저에게는 이것이 얼마나 빠르게 변화 할 수 있는지에 대한 좋은 예입니다. 그렇지 않으면 법과 규칙에 대해 이런 종류의 변화를 승인하는 데 XNUMX 년이 걸릴 수 있습니다.

기본적인 것조차도 오늘날 온라인으로 문서에 서명하는 방법은 상당히 엉망입니다. DocuSign은 전 세계적으로 문서에 서명 할 수있는 좋은 위치에 있지만 모든 국가 또는 상황에서 '공식적'인 것은 아닙니다. 유용성이 뛰어나지 만 사용 성과 보안 사이의 타협이 포함됩니다. 일부 국가에서는 은행 또는 기타 서비스 제공 업체가 e-ID 카드 또는 모바일 ID 토큰을 기반으로 더 안전한 서명 솔루션을 제공하지만 사용하기가 더 어렵습니다.

아마도 가장 이상한 문서 서명은 미국의 공식 서비스 중 하나 였는데, 여기서 서명은 슬래시 기호 사이에 내 이름을 입력하는 것이 었습니다 (진지하게 이것은 지침이었습니다. 슬래시 기호 (/)가 뒤 따릅니다 (예 : / mike miller /, / efr / 또는 / 374 /). 이 전자 서명은 적절한 서명인을 대신하여 다른 사람이 입력해서는 안됩니다.”). 또 다른 극단은 내가 보낸 문서를 내 서명 샘플과 비교하는 홍콩 기반 은행이며 매번 동일한 방식으로 서명을 작성하지 못할 때마다 다릅니다.

서명은 단순한 신뢰의 한 예일 뿐이지 만 우리에게는 더 복잡한 것이 있습니다. 내가 만난 사람이 정말로 그들이 주장하는 사람인가? 약속을 지킬까요? 내가 비밀리에 이야기하면 그들은이 정보를 그들 자신에게만 보관할까요? 그들이 나에게서 무언가를 사면 그들은 지불 할 것입니까, 아니면 지불 할 돈이 있습니까? 비즈니스 및 개인 생활에서 이러한 질문과 다른 많은 질문이 발생합니다.

육체적 삶에서 우리는 몇 가지 신뢰 질문을 처리 할 수있는 솔루션을 가지고 있습니다. 사람들은 신분을 증명하기 위해 ID 카드를 가지고 있습니다. 지불 능력과 내역을 증명하기 위해 신용 점수, 급여 명세서 및 재무 제표와 같은 시스템이 있습니다. 인간은 또한 모든 종류의 징후 (사람들의 행동 방식, 표정, 개인 역사 및 기타 여러 가지)를 배웠고, 누구와 무엇을 신뢰하거나 믿지 않는지 추정했습니다. 종종 신뢰도 양도가 가능합니다. 내가 누군가를 신뢰하고 그가 신뢰하는 사람을 신뢰하라고 추천한다면 나는 아마도 그들을 믿을 것입니다.

온라인 및 디지털 세계에서 평가할 구성 요소와 변수가 더 많고 신뢰 평가가 더 복잡해집니다. 다른 사람을 전혀 볼 수없고 전화 번호 나 이메일 주소 만 볼 수 있습니다. 온라인에서 누군가를 본다면 그 사람이 실제로 자신이라고 주장하는 사람인지 어떻게 알 수 있습니까? 우리가 물리적으로 만날 때 사람들은 시간이 지남에 따라 서로 신뢰를 쌓지 만 이것이 디지털 환경에서 어떻게 작동 할 수 있습니까? 일부 문서와 정보를 온라인으로 한 사람과 공유하는 경우 다른 사람이이를 사용하고 공유하는지 여부와 방법을 어떻게 알 수 있습니까?

우리는 또한 이러한 것들을 가상으로 처리 할 수있는 솔루션을 가지고 있습니다. 예를 들어 은행 계좌에 액세스하려면 보안 장치와 앱이 필요합니다. 회사는 가상 도구를 사용하기 위해 서비스 및 네트워크에 대한 액세스 제어를 가지고 있습니다. 이러한 서비스의 대부분을 위해 여전히 물리적으로 무언가를해야합니다. 예를 들어 어딘가를 방문하거나 일부 문서를 우편으로 보냅니다. 그러나 물리적으로 먼저 무언가를하는 것은 많은 온라인 서비스의 사용성 문제이며, COVID-19는 이제 불가능한 상황에 처하게되었습니다.

이것이 바로 우리가 유용성이 더 좋고 사용을 시작하는 것이 그리 어렵지 않은 서비스에서 보안이 낮은 이유입니다. DocuSign은 많은 서명에 충분합니다. Zoom은 회의를 처리하기에 충분히 안전합니다. WhatsApp은 일상적인 채팅을위한 쉬운 솔루션이며 이메일은 많은 문서를 보내는 가장 쉬운 방법입니다. 그러나 우리는 이러한 솔루션에도 위험이 있고 때로는 중요 할 정도로 충분한 사례를 보았습니다. 우리는 그것들이 대부분의 요구에 충분하다는 것을 알고 있지만 많은 요구는 그들이 제공 할 수있는 신뢰 수준을 넘어갑니다.

이것은 매우 실용적인 방법으로 일상적인 상황에서 디지털 신뢰를 처리하기위한 새로운 솔루션이 필요하다는 것을 보여주었습니다. 이러한 솔루션은 유용성이 뛰어나고 각 요구에 적합한 수준의 신뢰를 제공해야합니다. 사이버 보안 논의는 쉽게 양극화됩니다. 우리는 어떤 시스템도 충분히 안전하지 않고 일반적인 수준의 유용성을 가진 시스템은 안전 할 수 없다고 주장하는 사이버 보안 괴짜들이 있습니다. 그런 다음 우리는 쉬운 해결책 인 모든 시스템을 사용할 준비가 된 무지한 사람들이 있습니다. 우리는 디지털 신원 및 보안을위한 많은 종류의 솔루션을 가지고 있지만 전체적으로이 영역은 여전히 ​​엉망입니다.

한 가지 이유는이를 개발하기위한 사고 프로세스가 종종 매우 기술적이며 보안의 특정 측면에 초점을 맞추기 때문입니다. 아마도 우리는 서로 다른 상황에서 신뢰가 실제로 무엇을 의미하는지, 사람들이 수천 년 동안 그것을 어떻게 처리했는지에 대해 더 많이 생각해야 할 것입니다. 간단한 예는 양도 가능한 신뢰 또는 개인 신뢰 네트워크가 디지털 서비스에서 어떻게 도움을 줄 수 있는지입니다. 그런 식으로 사람과 장치간에 진정한 디지털 신뢰를 구축하는 개념과 기술을 찾을 수 있습니다.

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사람 네트워크는 세상을 형성합니다. 나일 퍼거슨의 책 광장과 탑은 그들의 역사에 대한 훌륭한 소개를 제공합니다. 네트워크는 정치, 비즈니스 및 일상 생활에서 중요한 역할을했습니다. 그들은 매우 공개적이고 투명한 네트워크이거나 비밀 사회 일 수도 있고, 일루미나티 네트워크의 일부와 같은 허구 일 수도 있습니다. 

공식 조직은 실제 네트워크와 매우 다를 수 있습니다. 우리 모두는 조직도가 누가 결정을 내리는 지에 대한 하나의 이야기를 알려주는 회사를 알고 있으며 결정을 내리는 사람들의 실제 네트워크는 매우 다릅니다. 네트워크는 공식 조직보다 더 역동적 일 수 있으며 변화에도 살아남을 수 있습니다.

기업은보다 역동적이고 민첩 해 지려고합니다. 종종 조직 구조는 동적이고 빠르게 대응하거나 비즈니스에서 사전 대응하기 위해 마찰을 일으 킵니다. 조직 자체 더 역동적 일 수 있지만 IT가. 프로세스는 복잡한 IT 시스템에 적용되지만 도구와 IT 솔루션을 빠르게 변경하기는 어렵습니다. 빠른 변경이나 새로운 활동이 필요하고 조직이이를 구현하기에는 너무 느릴 때 CEO가 조직 내에서 다른 수준에서 자신의 네트워크를 사용할 수있는 방법에 대한 이야기를 들었습니다.

많은 조직 구조 및 관리 관행은 군대 조직에서 역사를 가지고 있습니다. 오늘날 많은 사람들은 구식의 명령 및 통제 모델로 간주되기 때문에 비즈니스에서 군사 관리 스타일을 주저합니다. 그러나 군사 및 보안 환경은 여전히 ​​매우 현대적인 조직에 사례와 교훈을 제공 할 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 군사 조직은 전통적으로 매우 공식적인 모델로 운영되었습니다. 군대가 서로 맞서 싸울 때, 그들은 최전선을 가지고 돌파구를 만들고 국경을 방어 할 수있는 지점에 군대를 집중시킵니다. 이것은 더 이상 현실이 아닙니다. 게릴라, 테러리스트, 활동가 세포, 비공식 군대 (우크라이나 같은), 역동적 인 네트워크는 전통적인 군대보다 많은 국가에 더 큰 위험 요소입니다. 이제 군사 및 보안 조직을 운영하고 관리하려면 근본적인 새로운 모델이 필요합니다. 

아프가니스탄, 이라크, 우크라이나 및 시리아의 전쟁은 공식 군대 간의 전쟁이 아니 었으며 많은 국가에서 지역 테러리스트와 종종 글로벌 네트워크와 관련된 독립 세포 또는 개인의 공격을 목격했습니다. 이로 인해 군사 및 보안 조직은 이러한 적과 싸우기위한 새로운 모델을 찾게되었습니다. 이는 또한 자체 조직이 더 역동적이어야 함을 의미합니다. 

군사 조직은 전통적으로 매우 계층적인 구조를 가지고 있습니다. 그들의 운영과 기술은 이러한 모델을 지원하기 위해 만들어졌습니다. 명령 체인, 조직 위치에 따른 권한 및 병렬 조직 간의 제한된 통신. 이제 그들은 기존 모델을 재고해야했습니다. 동시에 소비 화는 군대에도오고 있습니다. 사람들은 작업 중에 휴대폰, 소셜 네트워크 및 메시징 앱을 사용하고 있습니다. 군사 조직은 이러한 도구를 무시하거나 금지하거나 활용을 시작할 수 있습니다. 일부는 이미 후자의 길을 택했습니다. 또한 조직의 운영 방식, 특히 상황, 요구 사항 및 리소스에 따라 더욱 동적 인 네트워크가 될 수있는 방식도 변경됩니다.

많은 기업이 운영 할 더 동적 인 모델을 찾고, 필요에 따라 프로세스를 조정하고, 필요한 경우 리소스를 빠르게 사용해야하는 유사한 요구를 가지고 있습니다. 이는 프로세스, 정보 공유 및 커뮤니케이션을 지원하는 조직도, 고정 절차 및 IT 시스템과 쉽게 충돌합니다. 이러한 요구는 조직 내부뿐만 아니라 고객, 파트너, 공급 업체 및 기타 당사자에게도 해당됩니다. 기존 조직 및 해당 연락처 내에서 동적 네트워크를 만들고 유지하는 것은 더 어렵습니다. 네트워크는 때때로 다른 신뢰 아티팩트를 기반으로 일부가 더 계층적일 수 있습니다. 

이 모든 것이 이러한 네트워크를 지원하기 위해 ICT 기술로 새로운 요구를 창출합니다. 실제로 그들은 화상 전화, 그룹 이메일 및 WhatsApp 그룹과 같은 비공식적 인 작업 방식을 사용합니다. 그러나 이러한 비공식적 인 방법에는 네트워크, 보안 또는 다른 도구의 체계적인 사용을 관리하는 방법이 포함되어 있지 않습니다. 네트워크 관리가 아닌 특정 요구 사항을 처리하는 데 사용됩니다. 대부분의 비즈니스 도구는 계층, 형식적 구조 및 안정성을 갖춘 기존 조직에서 작동하도록 설계되었습니다.

네트워크는 사람들이 협력하는 전통적인 모델입니다. 디지털 기술은 전 세계적으로 작업하고 일반 또는 특정 요구에 맞는 모든 종류의 네트워크를 만들 수있는 더 많은 도구를 제공합니다. 그러나 사람들이 실제 생활에서 네트워크를 관리하는 방법을 배운 것과 같은 방식으로 이러한 디지털 네트워크를 운영 할 수있는 도구가 아직 없습니다. 그들은 당신이 얻고 잃는 신뢰를 기반으로하며 일상적인 필요에 맞게 조정됩니다. 우리는이 분야에서 새로운 솔루션이 등장하고 군대, 기업 및 개인이 디지털 네트워크를 더 잘 만들고 관리 할 수있는 방법을 보게 될 것입니다.

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사진 제공 에이벡서 – 위기 관리의 지역 신뢰 네트워크.