Rozwijaj Grupę VC – Aktualności

Ludzie coraz częściej żyją i pracują w środowisku cyfrowym. Pandemia COVID-19 przyspieszyła przejście na interakcje bardziej wirtualne i cyfrowe. Bezpieczeństwo jest problemem w wielu usługach. Częścią problemu jest jednak to, że eksperci ds. bezpieczeństwa, firmy zajmujące się obawami klientów, a nawet rządy skupiają się na negatywnych komunikatach i chcą oferować ograniczenia oraz trudne w użyciu narzędzia, zamiast skupiać się na możliwościach i czynieniu Internetu bardziej zaufanym środowiskiem. Myślenie jest często zbyt techniczne i teoretyczne, a nie oparte na ludzkich zachowaniach lub doświadczeniach użytkowników.

Zaufanie jest podstawową podstawą społeczeństw i przedsiębiorstw. Kraje, w których ludzie ufają sobie nawzajem, zazwyczaj działają lepiej niż kraje o płytkim zaufaniu. Trudno zwiększyć bezpieczeństwo kraju lub miasta poprzez dodanie większej liczby funkcjonariuszy policji lub wprowadzenie ograniczeń. Jeśli strony biznesowe nie mogą sobie ufać, starają się po prostu skupić na krótkoterminowych szybkich korzyściach i nie chcą tworzyć długoterminowych zobowiązań i inwestycji. 

Mamy tę samą sytuację w środowisku cyfrowym, ale wiele stron nadal uważa, że ​​dodatkowe ograniczenia, więcej narzędzi policyjnych i modne, pozbawione zaufania rozwiązania transakcyjne sprawią, że będzie lepiej. Widzimy to na wielu poziomach. W wielu firmach funkcjonariusze i eksperci ds. bezpieczeństwa mówią nam, czego nie wolno robić, jak bardzo wszystko jest ryzykowne i tworzą wszelkiego rodzaju zasady obowiązujące w organizacji. Rządy również czasami przyjmują bardzo uproszczone modele. Niektóre kraje ograniczają nawet to, co ludzie mogą oglądać i robić w Internecie. Jednak nawet Stany Zjednoczone i Wielka Brytania chcą przejść do modeli bardziej populistycznych, takich jak zakaz kompleksowego szyfrowania w walce z terroryzmem lub ochrona dzieci. Oczywiście jest to całkowicie nierealistyczne żądanie i niewiele robi, aby Internet stał się bezpieczniejszym lub lepszym miejscem.

Wszyscy wiemy, jak skomplikowane może być korzystanie z aplikacji bankowości cyfrowej oraz usług identyfikacji i podpisywania. Są one zwykle budowane z bardzo technicznego punktu widzenia, dzięki czemu są technicznie kuloodporne. Mimo to nie są odporne na leniwe użytkownika, gdy użytkownicy nie korzystają z usługi lub zapominają o zaleceniach dotyczących bezpieczeństwa podczas korzystania z usługi. 

Financial Times organizował swój rocznik Europejskie Forum Finansowe na początku lutego, a jednym z kluczowych tematów były usługi finansów cyfrowych. Kilku mówców podkreśliło zaufanie cyfrowe jako kluczowy element rozwoju usług cyfrowych. Obecnie wiele rzeczy załatwia się online, korzystając z usług poczty elektronicznej i komunikatorów, rozmów wideo i podpisów cyfrowych. Jeśli strony nie mogą sobie ufać, prowadzenie cyfrowego biznesu jest zupełnie niemożliwe.

Facebook usuwa miliardy fałszywych profili rocznie, wszyscy codziennie otrzymujemy mnóstwo podejrzanych e-maili, a firmy tworzą boty i fałszywe profile na LinkedIn tylko po to, aby generować kontakty i sprzedawać więcej. Firmy korzystają z rozwiązań zapewniających wewnętrzne bezpieczeństwo komunikacji i udostępniania informacji. Mimo to coraz więcej transakcji odbywa się w różnych organizacjach, a najczęściej e-mail, Zoom i WhatsApp to typowe narzędzia, po prostu dlatego, że są najłatwiejsze w użyciu. 

Jest całkiem oczywiste, że potrzebne są lepsze rozwiązania w zakresie zaufania. Powinny jednak opierać się na naturalnych ludzkich zachowaniach i w jakiś sposób generować zaufanie budowane w społeczeństwach i społecznościach przez pokolenia. Eksperci od kryptografii nie mogą budować zaufania cyfrowego.

Zazwyczaj zaufanie buduje się krok po kroku w wyniku interakcji międzyludzkich. Być może chodzicie do tej samej klasy w szkole, studiujecie razem na uniwersytecie, razem pracujecie, mieszkacie w tej samej okolicy lub macie to samo hobby. Albo znasz kogoś, komu ufasz, a on przedstawia cię komuś innemu, a ty natychmiast ufasz mu na podstawie wniosków. Zaufanie nie jest czarno-białe. Budujesz go z biegiem czasu, zależy to od kontekstu i szybko możesz stracić zaufanie. A zaufanie nie opiera się na zestawie zasad i ograniczeń; opiera się przede wszystkim na pozytywnych doświadczeniach z kimś.

Wkraczamy w nową erę cyfrowego zaufania. Następnie pandemia przyspieszyła potrzebę zrobienia tego. Potrzebujemy nowych rozwiązań do budowania zaufania cyfrowego i zarządzania nim. Będą one musiały obejmować innowacje społeczne i techniczne. Będą także musieli korzystać z naszych codziennych narzędzi cyfrowych, takich jak poczta e-mail, czat, rozmowy wideo i udostępnianie danych. Ponieważ zaufanie do społeczeństwa opiera się na pozytywnych doświadczeniach i możliwościach, potrzebujemy cyfrowych narzędzi zaufania opartych na pozytywnych doświadczeniach, wzajemnym uczeniu się i znajdowaniu większej liczby możliwości.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Disruptive.Azja.

Firmy zbierają dane od lat. Przydatne dane mogą zapewnić przewagę konkurencyjną i być podstawą wielu usług i lepszego doświadczenia klienta. Istnieje również wiele firm, które chciały zostać agregatorami danych, gromadzącymi i sprzedającymi dane. Jednak historie sukcesu w zakresie dużych zbiorów danych nie polegają na sprzedaży danych. Czasami dane są niemal toksycznym zasobem. Czego możemy się nauczyć ze sposobów najlepszego wykorzystania danych i monetyzacji? Mamy teraz to samo pytanie dotyczące danych osobowych, a wiele stron chce powtórzyć te same stare błędy.

Piętnaście lat temu w jednym z moich wcześniejszych startupów opracowaliśmy hasło marketingowe: Dane – czarne złoto XXI wieku. Było to i nadal jest trafne porównanie, ale zarabianie pieniędzy na danych to zupełnie co innego niż biznes naftowy. Tam masz oddzielne linie biznesowe zajmujące się wierceniami i rafinacją ropy, a następnie sprzedażą produktów rafinowanych. Coś podobnego widzimy w branży danych, ale zarabianie dużych pieniędzy w łańcuchu wartości wygląda zupełnie inaczej w branży ropy i danych.

Google, Facebook i Amazon to supermocarstwa rynku danych. Przede wszystkim zbierają, a następnie budują usługi wykorzystujące dane. Mogą kupować dane od osób trzecich, ale nie jest to ich główny sposób pozyskiwania danych i tak naprawdę nie sprzedają danych. Reputacja firm skupiających się na danych handlowych jest obecnie dość chwiejna. Jak powiedziała mi kiedyś osoba zajmująca się operacjami danych dla giganta z Doliny Krzemowej, coraz bardziej sceptycznie podchodzą do kupowania danych, gdy nie znają ich źródeł, ich dokładności, sposobu, w jaki firmy je sprzedające zdobyły tego i jak prowadzą swoją działalność.

Nie zrozumcie mnie źle, niektóre firmy osiągają znaczne przychody ze sprzedaży danych, a inne wydają setki milionów na zakup danych. Nie był to jednak obszar, w którym można było budować jednorożce i firmy kształtujące świat, jak oczekiwano jakieś 10 czy 15 lat temu. Potem było wiele oczekiwań co do wymiany danych i innych kreatywnych modeli biznesowych handlu danymi.

Obecnie dane są przedmiotem obrotu bardziej jak towar niż unikalne źródło wartości dodanej. Firmy kupują dane zewnętrzne, aby wzbogacać swoje dane i pomagać swoim rozwiązaniom lepiej je wykorzystywać. Prawdziwą wartość osiąga się, gdy firmy budują rozwiązania wykorzystujące dane w marketingu, sprzedaży i operacjach. Można nawet twierdzić, że zwycięzca nie ma najwięcej danych, ale najlepsze narzędzia do ich wykorzystania. Internetowi giganci mają oczywiście mnóstwo danych. Mimo to banki, operatorzy telekomunikacyjni i sprzedawcy detaliczni również mają mnóstwo możliwości (i możliwości gromadzenia większej liczby), ale generalnie powoli z nich korzystają. Te odnoszące sukcesy firmy oferują również swoim użytkownikom wartość danych, taką jak wyszukiwarka Google, mapy i inne usługi, a także lepszą obsługę klientów Amazon.

Jesteśmy obecnie świadkami początków rozwoju danych osobowych, czyli tego, w jaki sposób ludzie mogą wykorzystywać własne dane. Niektóre inicjatywy i firmy chcą budować rozwiązania w oparciu o poglądy ideologiczne; ludzie mają moralne prawo do posiadania i kontrolowania swoich danych. Te nie radziły sobie zbyt dobrze; tylko niewielka grupa ludzi jest zainteresowana tymi ideologicznymi projektami. 

Są też firmy, które chcą pomóc ludziom gromadzić ich dane i je sprzedawać. Wiąże się to z wieloma praktycznymi wyzwaniami, w tym dotyczącymi zapewnienia funkcjonowania rynku danych przy wystarczającym popycie i podaży. Ustalenie ceny również stanowi złożone wyzwanie, podobnie jak powiązane warunki, czy sprzedajesz swoje dane w jednym celu i jak śledzić ich wykorzystanie. Prawidłowe funkcjonowanie tego rynku danych osobowych nie jest łatwe. Obietnica wartości dla użytkownika często rozczarowuje, na przykład kilka dolarów miesięcznie za oglądanie reklam. 

Najbardziej oczywista opcja, która sprawdza się w firmach zajmujących się dużymi zbiorami danych od ponad dziesięciu lat, została zapomniana. Dlaczego nie zaoferować ludziom lepszych narzędzi do gromadzenia i wykorzystywania ich danych. Kiedy niektóre firmy chcą pomóc ludziom kontrolować i wykorzystywać swoje dane, sprzedając je, można to porównać do zalecenia Google, Amazon i Facebookowi, aby sprzedały wszystkie gromadzone przez siebie dane. Firmy te osiągnęły swoją obecną pozycję i władzę dzięki posiadaniu najlepszych narzędzi do wykorzystania otrzymywanych danych. Podobnie jest z jednostkami. Jeśli chcesz udostępnić im swoje dane, musisz zaoferować najlepsze narzędzia do osobistego wykorzystania tych danych.

Wykorzystywanie danych osobowych będzie obejmować wiele pojęć, a nie znamy jeszcze ich wszystkich. Potrzebujemy otwartego rynku, aby wprowadzać innowacje i rozwijać te narzędzia. Może jednak zawierać na przykład narzędzia umożliwiające lepsze planowanie finansów osobistych, znajdowanie najlepszych cen, zarządzanie lepszym zdrowiem i samopoczuciem oraz uzyskiwanie pomocy we wszelkiego rodzaju codziennych potrzebach i czynnościach. Długoterminowa wizja polega na zbudowaniu osobistej sztucznej inteligencji oferującej pulpit nawigacyjny do kierowania wszystkimi codziennymi czynnościami.

Podobnie jak w przypadku przedsiębiorstw przetwarzających dane, dane osobowe można również wzbogacić o zewnętrzne źródła danych. Na przykład dane publiczne, takie jak porównanie cen, ruch drogowy, dane dotyczące zdrowia publicznego i dane mapowe, w połączeniu z danymi osobowymi, co zwiększa ich skuteczność. Szkolenie w zakresie modeli danych na potrzeby uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji poprawia się, gdy może korzystać z danych od wielu użytkowników. 

Pod wieloma względami najlepszy sposób wykorzystania danych osobowych jest podobny do tego, co robią od lat wiodące firmy zajmujące się przetwarzaniem danych. Wydaje się jednak, że w obliczu nowych możliwości biznesowych wiele stron najpierw decyduje się na bardzo złożone modele, takie jak uzasadnianie danych ideologicznymi przemyśleniami lub chęć zbudowania wymiany danych opartej na blockchainie z systemami zarządzania prawami cyfrowymi. Często najprostszym i najlepszym rozwiązaniem jest skopiowanie tego, co sprawdziło się wcześniej gdzie indziej.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Disruptive.Azja.

Sztuczna inteligencja (AI) pojawia się wszędzie, przynajmniej w dyskusjach. Inteligentne systemy są stosowane w wielu miejscach i stają się coraz inteligentniejsze. Jednak prawdziwym wąskim gardłem nie jest inteligencja czy „mózgi” systemów; chodzi o to, że sztuczna inteligencja również potrzebuje „rąk” do wykonywania różnych czynności.

Sztuczna inteligencja stała się bardzo popularnym słowem kluczowym w ciągu ostatnich pięciu lat. Większość grup zarządzających i zarządów firm chce rozwoju sztucznej inteligencji w swoich organizacjach. Niestety rzeczywistość, rzeczywiste przypadki użycia i oczekiwania nie zawsze są zgodne. Największym problemem jest brak wystarczająco inteligentnych modeli uczenia maszynowego (ML) lub sztucznej inteligencji do analizowania danych, obsługi zadań i podejmowania decyzji.

Weźmy uproszczone zadanie AI. System zbiera dane, analizuje je, wyciąga niezbędne wnioski i decyzje oraz przesyła wyniki do wykorzystania operacyjnego. Jeśli cały system zostanie zbudowany pod kątem sztucznej inteligencji, jak samochód autonomiczny, wąskim gardłem może okazać się zdolność do analizowania danych i podejmowania decyzji. Ale większość systemów jest inna.

Możemy podać inny przykład wykorzystania sztucznej inteligencji – automatyzacji rozpatrywania roszczeń ubezpieczeniowych. Mamy te same fazy, ale dane i interakcje z innymi systemami są znacznie bardziej złożone:

1. Ubezpieczający wypełnia wniosek, prawdopodobnie za pomocą formularza internetowego, ale w niektórych przypadkach może to być nadal formularz papierowy. Mają też inne dokumenty, np. pokwitowania, zaświadczenie o popełnieniu przestępstwa czy zaświadczenie lekarskie. Aby to wszystko przenieść do formatu cyfrowego, konieczne może być np. OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) i NLP (przetwarzanie języka naturalnego).
2. Ubezpieczyciel zbiera dane z innych źródeł. Mogą na przykład wykorzystać historię ubezpieczenia danej osoby z krajowej bazy danych, dane dotyczące ratingu kredytowego, rejestr karny, dane dotyczące innych podobnych zdarzeń. Wszelkiego rodzaju dane, które można wykorzystać, aby sprawdzić, czy informacje zawarte w oświadczeniu mają sens, są zgodne z innymi źródłami danych, mieszczą się w statystycznym marginesie oczekiwanego zachowania i nie są fałszywe.
3. Następnie system analizuje dane i podejmuje decyzję. Decyzja może polegać na zapłaceniu określonej kwoty, jej niezapłacie lub przesłaniu sprawy do dalszego dochodzenia.
4. Po podjęciu decyzji system musi następnie wysłać list lub e-mail do ubezpieczającego, zapisać decyzję i wszystkie dokumenty, rozpocząć proces płatności i poinformować strony trzecie (na przykład bazę danych ubezpieczenia społecznego, podmiot świadczący opiekę zdrowotną, inne strony w kraju). zdarzenia, policja). 
5. Następnie ubezpieczający może nie być zadowolony z decyzji i może rozpocząć nowy proces.

W tym przykładzie widzimy, że analiza danych i podejmowanie decyzji stanowi niewielką część ogólnego przebiegu procesu. Istnieje wiele innych części, zwłaszcza pobieranie danych z kilku źródeł, formatowanie danych, wprowadzanie danych decyzyjnych do innych systemów i wyzwalanie działań w różnych systemach. Sprawę jeszcze bardziej komplikuje fakt, że zazwyczaj dane są w wielu różnych formatach, a części informacji brakuje lub są one niedokładne (wystarczy pomyśleć o wypełnieniu formularza roszczenia przez ubezpieczającego i dodaniu załączników). Nawet w przypadku, gdy wartość danych ma wartość „null”, należy sobie z tym poradzić, „null” nie jest „zerem” i w zależności od zestawu danych może mieć znaczenie lub nie. Potrzebnych jest wielu opiekunów.

Jedna z moich firm wdrożyła tego rodzaju system kilka lat temu. Choć była to dość zaawansowana cyfrowo firma ubezpieczeniowa i środowisko (Skandynawia), nadal było dużo pracy do wykonania. Typową praktyczną zasadą w branży danych jest to, że od 60% do 80% pracy polega na wstępnym przetworzeniu danych. Taka jest rzeczywistość, gdy próbuje się wdrożyć sztuczną inteligencję w dowolnym przedsiębiorstwie, które ma wiele istniejących systemów, a niektóre z nich mogą być dość przestarzałe. Pomyśl tylko o SAP, Netsuite i łączach do systemów bankowych.

Możemy nawet pomyśleć o nowocześniejszym rozwiązaniu pozwalającym na zebranie danych z kilku urządzeń do noszenia (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura itp.) w jednym miejscu i sprowadzenie ich do formatu, na którym można zbudować rozwiązania ML/AI . Nawet zebranie tych wszystkich danych nie jest tak proste, jak mogłoby się wydawać, nawet jeśli ludzie mówią o otwartych interfejsach API. Interfejsy API nadal nie są tak powszechne i chociaż interfejs API będzie miał strukturę, jakość zawartych danych może różnić się w zależności od źródła.

Termin, który zaczął mi się podobać, to „ręce AI”. Oznacza to rozwiązania, jak pozyskać dane zebrane z wielu starych i nowych systemów, sformatować je w jednym miejscu, a następnie przenieść wyniki przetwarzania do operacyjnego wykorzystania w innych systemach. Firmy często zapominają lub ignorują rozwój „rąk”, gdy przyjemniej jest rozmawiać o najnowszych innowacjach dla „mózgów”. Jak zawsze, świetne myślenie rzadko wystarcza; musisz najpierw zebrać i uporządkować informacje, a następnie zająć się czymś w oparciu o swoje myśli.

W rzeczywistości te „ręce” są jak roboty programowe (RPA), które mogą współpracować z różnymi systemami i urządzeniami. Obejmują one dodatkowe komponenty oprogramowania (np. OCR, NLP, czyszczenie danych, interfejsy API) umożliwiające pobieranie danych i wyzwalanie działań (np. wysyłanie wiadomości e-mail, rozpoczynanie płatności, rozpoczynanie dostawy). Innymi przydatnymi narzędziami są webhooki, które mogą uruchamiać zadania w tle, na przykład w środowisku bezserwerowym, takie jak weryfikacja danych i uruchamianie NLP. Oznacza to możliwość pracy z ogromną liczbą różnych systemów i formatów. 

Otwarte źródło jest często najlepszym sposobem na zaspokojenie wielu rodzajów potrzeb, od małych i rzadkich systemów po duże systemy. Istnieje wiele formatów danych, a nawet danych niesformatowanych, których żadna firma nie jest w stanie zaimplementować w swoim zastrzeżonym systemie. Tutaj jedyną opcją jest open source. Te „ręce” i „mózgi” powinny opierać się na powszechnie używanych i szeroko dostępnych językach programowania (np. Python), które pomagają połączyć „mózgi” i „ręce” z wykorzystaniem komponentów open source.

Aby w większym stopniu wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, potrzebujemy więcej i lepszych „rąk” do sztucznej inteligencji. Grupy kierownicze muszą również inwestować w te możliwości, jeśli chcą wdrażać i wykorzystywać sztuczną inteligencję. I tak samo jest z usługami konsumenckimi, ktoś musi oferować rozwiązania, w których dane są dostępne w użytecznym formacie i istnieją narzędzia umożliwiające uzyskanie wyników w rzeczywistym wykorzystaniu. W zeszłym roku Gartner Hype Cycle wiele rozwiązań AI cieszyło się dużym zainteresowaniem. Do poprawy produktywności potrzebne są „ręce” sztucznej inteligencji.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

Automatyzacja i cyfryzacja powinny zwiększyć produktywność pracy. Jednak w ciągu ostatnich 20 lat w większości krajów rozwiniętych wzrost wydajności nie zmienił się lub spadł. Było to widoczne w krajach, w których większość miejsc pracy, a zwłaszcza nowych, nie jest zlokalizowana w sektorze produkcyjnym, ale w usługach i pracy informacyjnej. Można zatem założyć, że technologia i cyfryzacja nie pomagają w poprawie produktywności. Henry Ford, Jeff Bezos i Larry Page nie odnieśli dużego sukcesu, ponieważ zoptymalizowali stare operacje; to dlatego, że stworzyli zupełnie nowe modele operacyjne. Szansa leży w opracowywaniu nowych sposobów działania, a nie w optymalizacji starych.

Światowej sławy ekonomiści, m.in Darona Acemoglu, Greg Mankiw i doradcy wielu rządów, starają się zrozumieć przyczyny wolniejszego wzrostu produktywności. Nie będę próbował zrozumieć wszystkich czynników makroekonomicznych, ale skupię się na drobnych kwestiach praktycznych, takich jak: jakie mogą być wąskie gardła w cyfryzacji i automatyzacji pracy informacyjnej.

O tym jak to pisałem wcześniej potrzebujemy prawdziwej cyfryzacji, a nie konsultingu projektów. Problemem wielu projektów automatyzacji i cyfryzacji jest to, że starają się one po prostu zoptymalizować istniejące procesy i wdrożyć je w starszych systemach informatycznych. Zarówno te procesy, jak i systemy zostały opracowane, zanim obecne możliwości usług cyfrowych stały się powszechnie dostępne. Optymalnym modelem byłoby budowanie nowych procesów z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii skupiających się na realnej wartości firmy dla klientów. Jeśli zautomatyzujesz stare procesy, które nie są konieczne do zapewnienia klientom wartości, nie poprawi to produktywności. Dlatego prawdziwie cyfrowe firmy, takie jak Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba i wiele startupów, zdobywają interesy od starych firm.

Zmienianie starych modeli zamiast po prostu próbować je „optymalizować” wymaga dużej odwagi ze strony kierownictwa i inwestorów. Rzeczywistość jest taka, że ​​dostrojenie starych modeli do starych rozwiązań IT może zapewnić niewielką procentową poprawę produktywności, ale jeśli chcesz osiągnąć znacznie więcej, na przykład 100 lub 1,000 procent zysku, musisz stworzyć nowe modele, które będą działać z najnowszymi technologia.

O tym też pisałam wcześniej trendów low-code i rozwoju obywatelskiegooraz tego, jak rzadko może pomóc we wdrażaniu solidnych, dobrze zaplanowanych rozwiązań. To kolejny przykład na to, dlaczego automatyzacja procesów nie zawsze przynosi znaczącą wartość, gdy rozwój obywateli zyskuje na popularności w automatyzacji. Załóżmy, że firma musi stworzyć nowe modele działania, aby klienci mogli komunikować się z nią cyfrowo, a także digitalizuje wszystkie interakcje wewnętrzne i z dostawcami. W takim przypadku nie sprawdzi się, jeśli każdy pracownik (tj. obywatel-programista) zacznie automatyzować swoje czynności z epoki przedcyfrowej.

To smutny fakt, że prawdziwa automatyzacja sprawia, że ​​część pracy staje się zbędna. Jeśli po prostu pozwolisz pracownikom zautomatyzować coś, co im się nie podoba, nie zwiększy to znacząco efektywności firmy. Oczywiście, pozbywając się nudnych rutyn, każda osoba i każdy dział może stać się bardziej efektywny. Ale w rzeczywistości znaczące zmiany wymagają znacznie bardziej fundamentalnych zmian. Sklep z płytami nie staje się nowym Spotify tylko dlatego, że pracownicy automatyzują część swojej rutynowej pracy. A sprzedawca stacjonarny nie staje się nowym Amazonem, gdy pracownicy automatyzują swoje procedury. Firmy te potrzebują nowego sposobu działania, nowych procesów i nowych ról dla swoich pracowników. Odkrycie istniejących procesów i ich automatyzacja może przynieść pewne oszczędności, ale jeśli stworzysz nowe sposoby działania w oparciu o nowe narzędzia, możesz stworzyć zupełnie nowy biznes.

W sercu tych zmian leżą sztuczna inteligencja, cyfryzacja i automatyzacja (w tym RPA, zrobotyzowana automatyzacja procesów). W dzisiejszych czasach są to popularne określenia i łatwo się z nich wyśmiewać. Ich reputacja ucierpi, jeśli technologie te nie zostaną odpowiednio wykorzystane; stają się ozdobą okien, jak szminka na świni. Załóżmy, że dodasz odrobinę sztucznej inteligencji i odrobinę automatyzacji do swoich starych procesów i systemów. W takim przypadku nie czyni ich to bardziej cyfrowymi ani inteligentnymi, a jedynie dodaje jeszcze jedną warstwę złożoności i prawdopodobnie problemów technicznych. Niektóre firmy chciałyby używać maszyn do obserwacji ludzi i wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia automatyzacji wykonywania tych samych zadań. Brzmi to jak ekscytująca wizja technologiczna, ale dziwnym pomysłem jest twierdzenie, że optymalnym modelem maszyn byłoby kopiowanie sposobu, w jaki ludzie robili coś tradycyjnie.

Henry Ford nie zbudował samochodu dla każdego, prosząc konstruktorów samochodów w starym stylu o zautomatyzowanie niektórych czynności. Jeff Bezos nie dokonał digitalizacji handlu detalicznego, prosząc pracowników przyjmujących zamówienia telefoniczne i wypełniających papierowe formularze zamówień o korzystanie z połączeń VoIP i skanowanie dokumentów zamówień. Założyciele Google nie zrewolucjonizowali branży reklam online, tworząc internetową kopię żółtych stron. Stworzyli od podstaw nowe modele, w jaki sposób mogli zaoferować swoim klientom najlepszą wartość dzięki najnowszej technologii. Jednak wiele firm wciąż stara się rozwijać swoją działalność dodając nowe triki do starych modeli.

Automatyzacja, sztuczna inteligencja i cyfryzacja zmienią większość firm i znacząco zmienią sposób działania informacji. Udoskonalenie istniejących procesów to wielomiliardowa szansa, ale stworzenie nowych, bardziej efektywnych modeli do działania to setki miliardów lub bilionów dolarów. Ulepszenia przynoszą krótkoterminowe zwycięstwa; nowe modele operacyjne i biznesowe tworzą firmy, które dominują w przyszłości.

Wszystko to wymaga odwagi ze strony kierownictwa i inwestorów. Muszą być na tyle odważni, aby porzucić stare modele i stare systemy. Miło jest obiecać każdemu pracownikowi, że nic się nie zmieni, a inwestorom obiecać dwuprocentowy stabilny wzrost. Jednak, jak widzieliśmy w handlu detalicznym, model ten prowadzi do ogromnych załamań, szczególnie gdy konkurenci zmieniają zasady biznesowe i rynkowe. Liderzy, którzy chcą odnieść duży sukces, powinni zacząć budować swoje operacje w oparciu o roboty programowe, sztuczną inteligencję i procesy cyfrowe, a nie tylko mieć nadzieję, że stare modele można zrobić trochę lepiej. A powinny zacząć się już dzisiaj.

Artykuł ukazał się po raz pierwszy na Destrukcyjna Azja.

Trener osobisty daje Ci instrukcje, co robić na siłowni. W większości przypadków ona lub on pyta Cię tylko o podstawowe rzeczy, takie jak Twój cel, aby schudnąć lub rozwinąć mięśnie, a może i być może, jak często odwiedzałeś wcześniej siłownię. Rosnąca grupa konsultantów ds. dobrego samopoczucia podpowie Ci, jak lepiej spać, jeść i pracować. Mogą poprosić Cię o prowadzenie dziennika snu i jedzenia. W dzisiejszych czasach ludzie mają coraz więcej urządzeń do noszenia, które mierzą codzienne czynności, tętno, sen, poziom glukozy we krwi i wiele innych rzeczy. Jednak nadal istnieje bardzo słaby związek między usługami w zakresie danych, dobrego samopoczucia i szkoleń. To się jednak zmieni.

Czytałem o doradcach ds. snu, których głównym zadaniem jest nauczenie ludzi powtarzania niektórych słów, gdy próbują zasnąć. Mówią, że pomaga się zrelaksować i lepiej spać. Jednak obecnie ludzie mają kilka urządzeń, które mierzą ich sen, tętno przed snem, przerwy między snami, a nawet temperaturę ciała i intensywność ich dnia. Czy nie byłoby lepiej, gdyby ci konsultanci ds. snu mogli wykorzystać Twoje dane, a nie tylko uczyć mantr?

Podczas blokady związanej z pandemią COVID wiele centrów fitness było zamkniętych. Zaczęli oferować usługi online, w tym sesje wirtualnego trenera osobistego, zajęcia ćwiczeń online i filmy dotyczące treningu w domu. Ale jest to głównie komunikacja jednokierunkowa. Centrum fitness nie pobiera Twoich danych, aby stworzyć dla Ciebie bardziej spersonalizowany plan. Dlaczego nie? Technicznie byłoby to całkiem wykonalne, jednak musieliby opracować nowe usługi dla tego modelu. Wielu klientów byłoby gotowych zapłacić więcej za usługi indywidualne niż za standardowe zajęcia.

Świat jest pełen usług odchudzających. Ludzie płacą za usługi online, aby uzyskać instrukcje dotyczące codziennego jedzenia i ćwiczeń. Niektóre usługi pomagają śledzić kalorie podczas rejestrowania codziennych wpisów dotyczących żywności. Większość usług ma nadal charakter podstawowy i nie wykorzystuje danych dostępnych z urządzeń przenośnych. Obecnie można nawet monitorować poziom glukozy we krwi w czasie rzeczywistym. Dane dotyczące ćwiczeń, tętna i snu byłyby bardzo przydatne w przypadku usług kontroli wagi ciała.

Rynek urządzeń do noszenia rośnie. W szczególności rynek smartwatchów stale rośnie, około 20% rocznie, jak wynika z badań rynkowych, i oczekuje się, że do 100 roku osiągnie prawie 2027 miliardów dolarów ze 150 miliardów dolarów w tym roku. Smartwatche przejmują udział w rynku niektórych innych wczesnych urządzeń, które mierzą tylko kroki i dane o tętnie, to podstawowe rzeczy. Jednocześnie rosną nowe kategorie, takie jak inteligentne pierścienie (np Oura) i poziom glukozy we krwi, aplikacje dotyczące zdrowia metabolicznego (np Poziomy i Veri). Withingsprzez kilka lat była częścią Nokii, ale Nokia sprzedała ją założycielom i spisał na straty, gdy rynek zaczął się rozwijać. Jest to firma posiadająca szerszą gamę produktów, od zegarków po cyfrowe urządzenia do pomiaru ciśnienia krwi i monitorowania snu pod materacem.

Więc ludzie są zaczyna gromadzić dużo danych osobowych. Jednak wiele osób wciąż nie jest zdezorientowanych, jak wykorzystać te dane. Apple Health to usługa, która pomaga łączyć dane z kilku urządzeń, jeśli masz iPhone'a. Ale jest to prawdopodobnie najbardziej zagmatwany i najgorszy produkt UX, jaki ma Apple. Podobnie jak w przypadku danych biznesowych, ludzie potrzebują narzędzi do ich wykorzystania, a surowe dane są trudne do zrozumienia.

Istnieją również inne źródła danych na temat zdrowia. Testy DNA dostarczają informacji na temat osobistych profili genetycznych. W niektórych krajach zaczynają być dostępne cyfrowe rejestry opieki zdrowotnej. Dane te można również połączyć z danymi do noszenia.
To brzmi jak idealne dopasowanie. Usługi dobrego samopoczucia powinny zacząć stawać się bardziej osobiste i opierać się na prawdziwych danych, a nie tylko na standardowych instrukcjach, bo ludzie tak naprawdę są indywidualni i różni. Urządzenia ubieralne dostarczają coraz więcej punktów danych, które są trudne do zinterpretowania. Obie strony mogłyby ulepszyć swoje biznesy, gdyby nauczyły się lepiej korzystać z usług drugiej strony.

Jak to może się zdarzyć w praktyce? Można to zrobić na co najmniej trzy sposoby:

1. Producenci urządzeń ubieralnych mogliby zacząć oferować więcej aplikacji i usług umożliwiających wykorzystanie danych w życiu codziennym. Pewnie coś w tym obszarze zrobią, jednak nie jest to ich podstawowa działalność, a ludzie powinni umieć łączyć dane z wielu źródeł, a nie tylko wykorzystywać dane z silosów specyficznych dla danego urządzenia.
2. Usługi w zakresie dobrego samopoczucia mogłyby zacząć oferować usługi gromadzenia danych z różnych źródeł i opracowywać sposoby ich wykorzystania. Jednak większość z tych dostawców usług (siłownie, trenerzy personalni lub konsultanci ds. dobrego samopoczucia) nie jest ekspertami w dziedzinie technologii danych.
3. Pojawią się gracze, którzy pomogą zebrać dane z wielu urządzeń i źródeł i udostępnią je w łatwym formacie. Strony trzecie mogą składać wnioski dla dostawców usług dotyczących dobrostanu osób i dobrego samopoczucia w celu wykorzystania danych. Jest to najbardziej realna ścieżka pracy z wieloma źródłami danych, posiadania kompetencji w zakresie technologii danych i współpracy z wieloma dostawcami usług w zakresie dobrego samopoczucia. Jest to również najlepsze rozwiązanie gwarantujące prywatność danych.

Każdy profesjonalny konsultant biznesowy zwykle analizuje liczby i procesy firmy, zanim zacznie wydawać instrukcje. Byłoby dziwnie mieć konsultanta, który próbowałby przywrócić firmie lepszą kondycję, nie patrząc na jej istniejące dane. Jednak w doradztwie dotyczącym dobrego samopoczucia jest to nadal bardzo typowe. To się zmieni w ciągu najbliższych kilku lat i zobaczymy usługi związane z dobrym samopoczuciem oparte na rzeczywistych danych osobowych. A ten rynek będzie szybko rósł; ludzie są gotowi zapłacić za lepszy ogólny stan zdrowia i dobre samopoczucie.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

Kiedy zaczynałem karierę w latach 1990-tych, pracowałem jako programista w firmie produkującej automaty do gier i systemy kasynowe. Któregoś dnia do naszego działu zgłosiła się grupa konsultantów. Przyszli nam powiedzieć, że rozwój naszego oprogramowania nie był zbyt wydajny i że dzięki nowym narzędziom wizualnym tę samą pracę można wykonać znacznie efektywniej. Obiecali przeprojektować oprogramowanie dla naszej najnowszej platformy do gier w ciągu sześciu miesięcy wraz z kilkoma programistami. Wcześniej potrzebowaliśmy dwóch lat, aby zrobić to samo w prawie 20 osobach. Nasze kierownictwo kupiło ich historię. Zaczęto więc przepisywać oprogramowanie i od tego momentu wszyscy musieliśmy przystosować się do narzędzi do tworzenia wizualnych maszyn stanowych typu „przeciągnij i upuść”. 

To samo dzieje się ponownie. Niski kod i rozwój obywatelski znów zyskują na popularności, a firmy aktywnie sprzedają swoje drogie narzędzia, dzięki którym każdy może projektować oprogramowanie lub automatyzować zadania. Po co zatrudniać kosztownych programistów, skoro możesz nauczyć swoich pracowników zarządzania codziennymi potrzebami za pomocą prostych narzędzi „przeciągnij i upuść”? Cała branża oprogramowania ulegnie zmianie ponownie!

Automatyzacja pracy biurowej (np. narzędzia RPA) to modny obszar, którym zajęli się obywatele-deweloperzy. To samo dotyczy aplikacji do obsługi danych. Po co zatrudniać kosztownych analityków danych, skoro można po prostu zaoferować każdemu narzędzia o niskim kodzie, aby uzyskać informacje i wgląd w surowe dane? Słyszałem nawet o tych samych narzędziach o niskim kodzie, które umożliwiają użytkownikom tworzenie aplikacji wykorzystujących ich osobiste dane dotyczące zdrowia. Brzmi nieźle?

Trzy miesiące później konsultanci wrócili do nas. Powiedzieli nam, że nie ma sensu przebudowy całego oprogramowania platformy do gier, ale mogliby stworzyć mniejszy fragment, aby udowodnić swoją tezę. Uzgodniono zatem, że będą opracowywać nowe oprogramowanie zawierające swój model i narzędzie wyłącznie w małych komponentach, zaczynając od urządzenia rozpoznającego monety po wprowadzeniu ich przez graczy.

Ale czy to takie proste? Dlaczego wiodące na świecie firmy produkujące oprogramowanie z Doliny Krzemowej płacą 250,000 XNUMX dolarów rocznie dobrym programistom, skoro mogą po prostu brać przypadkowych facetów z ulicy (lub przynajmniej z biur) i namawiać ich do tworzenia oprogramowania przy użyciu narzędzi o niskim kodzie? Albo po co narzekać na brak analityków danych, skoro można zatrudnić dowolnego asystenta biurowego, który znajdzie znaczenie danych za pomocą narzędzi o niewielkiej liczbie kodu.

Jeszcze dwa miesiące (w sumie pięć miesięcy) i konsultanci wrócili do nas. Tym razem powiedzieli, że to nie ma sensu, więc przepiszą kod, który już zrobiliśmy. Mogliby napisać podręcznik dotyczący projektowania oprogramowania lepszej jakości, a także mogliby nam sprzedać swoje narzędzie do projektowania, abyśmy mogli go wykorzystać do usprawnienia planowania oprogramowania. 

Niektórzy budują własny dom, inni korzystają z gotowych rysunków projektowych. Ale czy chciałbyś udać się do drapacza chmur lub mostu zaprojektowanego przez „obywatelskiego inżyniera budownictwa”? A może chciałbyś odbyć lot pilota-obywateli zautomatyzowanym statkiem powietrznym? Dlaczego konieczne jest posiadanie droższych pilotów zawodowych?

Nie twierdzę, że powinniśmy posiadać oficjalną akredytację jako twórcy oprogramowania, ale faktem jest, że obecnie najbardziej złożone systemy na świecie są budowane przy użyciu oprogramowania. Budowa złożonych systemów krytycznych nie jest prosta. Jest to o wiele bardziej skomplikowane niż zaprojektowanie drapacza chmur czy mostu. W przypadku konstrukcji masz dokładne formuły do ​​wykonywania obliczeń, ale wiele struktur rozwiązań programowych jest tak złożonych, że nie można mieć formuł ani prostych modeli potwierdzających ich działanie. Osobiście widziałem ludzi bez doświadczenia i wykształcenia, próbujących zrozumieć, jak tworzyć oprogramowanie, szczególnie solidne oprogramowanie. To nie działa poprawnie; badanie pokazuje, że jedenaście z dwunastu projektów obywatelsko-rozwojowych kończy się niepowodzeniem.

Są zadania, które ludzie mogą łatwo zaprogramować. Niektórzy ludzie tworzą makra Excela do własnych celów. Ludzie tworzą proste narzędzia, które pomagają im w codziennych zadaniach; wiedzą, jak z nich korzystać, bez konieczności radzenia sobie z błędnymi wpisami danych lub szczególnymi sytuacjami. Jednocześnie nie jest idealnym rozwiązaniem pozostawienie tworzenia bardziej złożonego oprogramowania obywatelom-programistom za pomocą tych uproszczonych narzędzi.

Dobrze jest także zachować jasność w definicjach. Czasami marketing niskokodowy wykorzystuje przykłady, takie jak narzędzia do projektowania, które w ogóle nie wymagają kodu. Low-code to podejście do tworzenia oprogramowania, które wymaga niewielkiego lub uproszczonego kodowania do tworzenia aplikacji i procesów. Zatem narzędzie do projektowania grafiki metodą „przeciągnij i upuść” dla użytkowników końcowych nie jest narzędziem programistycznym wymagającym niewielkiej ilości kodu, dopóki nie chcesz przekonać odbiorców, że jest to świetny przykład małej ilości kodu.

Właśnie słuchałem organizacji, która zainwestowała w narzędzia rozwoju obywatelskiego i poświęciła setki godzin na nauczenie tysięcy swoich pracowników, jak korzystać z tych narzędzi. Ale nadal mogą robić tylko podstawowe rzeczy. Kierownictwo przyznało, że nie pozwoliło im na tworzenie żadnych krytycznych lub ważnych rozwiązań i procesów ani wdrażanie bardziej złożonego oprogramowania.

Wreszcie, po sześciu miesiącach w moim przypadku na początku kariery, konsultanci nie mogli wdrożyć żadnego oprogramowania za pomocą swoich narzędzi wizualnych. Przyszli do nas z instrukcją lepszego kodowania i zorganizowali półdniowe warsztaty. Szczerze mówiąc, po tylu latach nie pamiętam zbyt wiele z tej sesji, ale jedno z ich twierdzeń było takie, że narzędzia wizualne są lepsze niż kod oprogramowania, ponieważ ludzie są z natury wzrokowcami. Nasi programiści nie zgodzili się z nimi, ponieważ uważali, że te narzędzia wizualne nie sprawdzają się w przypadku poważnych potrzeb programistycznych. Po warsztatach nie otrzymaliśmy żadnych wieści od tych konsultantów i nadal tworzyliśmy maszyny z profesjonalnymi językami programowania.

Konsultanci ci otrzymali wynagrodzenie za te sześć miesięcy i narzędzie do projektowania, po czym znaleźli kolejnego klienta (ofiarę). To samo dzieje się ponownie; firmy kupują licencje na oprogramowanie i szkolą się, aby zatrudnić wszystkich swoich pracowników do tworzenia oprogramowania. Nie zrozum mnie źle; Wierzę, że narzędzia i metody tworzenia oprogramowania rozwijają się i wiele narzędzi może pomóc. Jednak niezwykle istotne jest zrozumienie różnicy między osobistymi narzędziami do automatyzacji czegoś lub tworzenia makr w programie Excel a tworzeniem niezawodnego oprogramowania, które może obsługiwać wiele niezbędnych systemów i procesów. Rzeczywistość jest taka, że ​​świat potrzebuje więcej profesjonalnych twórców oprogramowania i bardziej niezawodnego oprogramowania. Nie wolno nam mieszać profesjonalnego tworzenia oprogramowania i jego narzędzi. Dzięki pewnym uproszczonym narzędziom każdy pracownik biurowy może tworzyć makra lub automatyzować własne proste zadania; są to zupełnie różne domeny.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

Zwykle jest to czas na snucie prognoz na nadchodzący rok. Zazwyczaj skupiamy się na trendach technologicznych i biznesowych oraz oceniamy, które z nich będą pasować w przyszłym roku. Tym razem jest inaczej. W 2020 roku pandemia zakłóciła normalne trendy. Zatrzymało niektóre biznesy, niektóre zmieniło, a przyspieszyło inne. Czego zatem możemy się spodziewać, gdy szczepionki, miejmy nadzieję, odwrócą losy pandemii?

Jeśli krótko podsumujemy rok 2020, można stwierdzić, że przyspieszył on działalność cyfrową o kilka lat, zatrzymał działalność związaną z turystyką i hotelarstwem, przeniósł wiele działań ze stacjonarnej do Internetu oraz nauczył ludzi korzystania z wielu nowych narzędzi technologicznych. W 2021 roku pojawia się pytanie, który z tych trendów się utrzyma, który cofnie czas do stanu sprzed pandemii, a które biznesy zmieniły się na zawsze.

Rok czy dwa lata nie zmienią zasadniczo ludzi. Ludzie mogą nauczyć się korzystać z nowych usług i produktów, ale podstawowe potrzeby się nie zmieniają. Weźmy na przykład to, jak ludzie przystosowali się do usług dostarczania jedzenia, ale nadal chcą poznawać innych ludzi. Ludzie również szukają łatwych rozwiązań, ale zazwyczaj wahają się przed zrobieniem rzeczy, których nie rozumieją lub których nie przetestowali. Ale dostawa do domu i spotkania na Zoomie, bo trzeba było je zaadoptować, stały się codziennością, z której szybko nauczyliśmy się efektywnie korzystać. 

Jakie są zatem perspektywy na rok 2021? Musimy pomyśleć o tym, czego ludzie nauczyli się w 2020 r., a także o tym, co ich ominęło w 2020 r. Musimy także rozważyć, które technologie i usługi zrobiły duży krok w 2020 r. Możemy również ocenić, które trendy rozpoczęły się przed pandemią, a te, które pandemia przyspieszyła. Na tej podstawie możemy nieco dokładniej ocenić, czego możemy się spodziewać.

Usługi cyfrowe pomagają ludziom w wielu sytuacjach. Wirtualne spotkania pozwalają nam zaoszczędzić czas i pieniądze. Podpisy cyfrowe ułatwiają zawieranie umów i korzystanie z usług prawnych. Dostawa do domu sprawia, że ​​zakupy spożywcze są prostsze i szybsze. Czasami bardziej efektywna jest praca z domu. To oczywiste zmiany w 2020 roku, ale nadal są dobrymi przykładami trendów, które będą kontynuowane po pandemii.

Linie lotnicze, hotele, restauracje i wiele innych usług hotelarskich odnotowały w 2020 r. spore straty. Wiele osób zmieniło swoje poglądy na temat podróżowania i jedzenia poza domem i zastanawia się, czy w przyszłości będą musieli korzystać z tak wielu lotów. Ta część jest prawdopodobnie znacznie bardziej skomplikowana. Ludzie nadal chcą zwiedzać nowe miejsca, spotykać się z innymi ludźmi i oderwać się od codziennych zajęć i środowiska. Ale jednocześnie wielu firmy prawdopodobnie zastanawiają się nad wartością podróży służbowych i fizyczne spotkania.

Ludzie, którzy tak długo bez nich żyli, postrzegają teraz wartość spotkań fizycznych i usług gościnnych w nowym świetle. Ludzie zauważyli również, że mogą równie efektywnie pracować z domu lub z odległych miejsc. Niemniej jednak dane wskazują, że liczba rezerwacji lotów na koniec 2021 r. jest duża i że pojawiają się nowe modele biznesowe, takie jak miesięczny abonament na loty.

Firmy detaliczne najbardziej ucierpiały z powodu blokad i ograniczeń. Wiele sklepów detalicznych, nawet dobrze znane, domy towarowe i sieci o długiej tradycji, zamyka działalność. Ale tak by było błędem jest sądzić, że pandemia była jedynym powodem dla tego. Sprzedaż detaliczna cegieł i zaprawy murarskiej od lat boryka się z problemami i, co zaskakujące, dlaczego niektórym klientom tak dużo czasu zajęło przejście na zakupy online i skorzystanie z usług dostawy do domu.

Sytuacja związana z Covid-2 wpłynęła nie tylko na przedsiębiorstwa konsumenckie. Zmienił się także biznes B2B. Nie organizowaliśmy targów, konferencji i spotkań, podczas których można było znaleźć nowe produkty, usługi i kontakty. Wymusiło to przyjęcie „samoobsługowych” kanałów sprzedaży online, ale jednocześnie tradycyjna sprzedaż bezpośrednia jest niezbędna dla większości firm B2B. Nie ma wątpliwości, że ucierpiały także firmy BXNUMXB, a po pandemii z pewnością dojdzie do bankructw, kiedy firmy będą zmuszone zmierzyć się z rzeczywistością.

Na podstawie powyższego przedstawiam kilka moich przewidywań na rok 2021:

1. Działalność branży turystycznej, hotelarskiej i usługowej wzrośnie, gdy miną ograniczenia i ryzyko związane z pandemią. Nie oznacza to, że wszystkie firmy w sektorze przetrwają lub że usługi będą takie same jak przed 2020 r. Będzie to jednak doskonały czas dla nowych firm na wejście do sektora, przejęcie niektórych istniejących przedsiębiorstw i wprowadzenie innowacyjnych modeli biznesowych.
2. Więcej handlu detalicznego przeniesie się do Internetu, a sklepy przy głównych ulicach będą nadal upadać. 
3. Więcej usług przejdzie do technologii cyfrowych i internetowych, ale nie oznacza to, że wszystkie nowe usługi cyfrowe będą opłacalne. Konkurencja będzie zacięta w wielu obszarach, a przedsiębiorstwa, aby przetrwać, będą musiały osiągnąć znaczne wolumeny. Aby to osiągnąć, wiele osób będzie musiało działać globalnie. 
4. Ważniejszą szansą niż cyfrowe usługi konsumenckie będą udostępnianie komponentów, dzięki którym korzystanie z usług będzie dla konsumentów łatwiejsze, bezpieczniejsze i skuteczniejsze. Będą one obejmować lepsze wykorzystanie danych dla konsumentów, większe zaufanie do usług i stron trzecich oraz rozwiązania poprawiające doświadczenia klientów (np. VR/AR na zakupy, lepsze platformy do zdalnej edukacji i lepsze rozwiązania do zarządzania dostawami do domu).
5. Rynek nieruchomości komercyjnych przejdzie istotne zmiany. Zniknie wiele sklepów detalicznych, zmienią się potrzeby w zakresie powierzchni biurowych i pojawią się nowe wymagania. Na przykład firmy będą potrzebować nowych typów powierzchni biurowych, aby pomieścić osoby pracujące z domu, okazjonalnie przyjeżdżające do biura, co bardziej przypomina „gorące biurka” niż kabiny.
6. Operacje handlu elektronicznego mogą wymagać poprawy jakości obsługi klienta i marketingu poprzez wykorzystanie miejsc typu salony wystawowe, w których klienci mogą fizycznie zobaczyć produkty i składać zamówienia, a także gdzie firmy mogą promować swoje marki. Kawiarnie i restauracje również będą potrzebować więcej przestrzeni, aby uwzględnić dystans społeczny.
7. Ludzie staną się bardziej świadomi problemów związanych ze zdrowiem i dobrym samopoczuciem, a urządzenia do noszenia będą dostarczać im więcej danych. Dzięki temu powstanie wiele nowych usług cyfrowych poprawiających dobrostan i monitorujących stan zdrowia, a w razie potrzeby umożliwiających korzystanie ze zdalnych usług opieki zdrowotnej.

To tylko niektóre przykłady tego, czego się spodziewamy, ale ilustrują zmiany i trendy, jakie będziemy obserwować po pandemii. Oczywiście największym pytaniem jest to, czy masowe szczepienia przyspieszą powrót do jakiejś normalności, czy też czekają nas jakieś nowe niespodzianki. Tak czy inaczej, musimy zawsze przygotować się na kolejny etap w biznesie i być gotowi, gdy on nadejdzie.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

TikTok to historia wielkiego sukcesu, ale także duży problem polityczny. Mniej znaną częścią jest to, jak TikTok zakłóca model sieci społecznościowej poprzez swoją wirusowość. Przypomina mi to starą debatę, co jest ważniejsze, osobiste interesy czy sieci społecznościowe.
Czy to możliwe, że tradycyjna koncepcja sieci społecznościowych osiągnęła swoje granice? Czy model TikTok zmienia cały krajobraz platform społecznościowych?

Ponad 15 lat temu wraz z małym zespołem założyliśmy prawdopodobnie pierwszą na świecie firmę zajmującą się analizą danych w sieciach społecznościowych (Xtract). Było to na długo przed sukcesem Facebooka, LinkedIn czy Twittera. Zaczęliśmy współpracować z różnymi rodzajami firm, które dysponowały danymi dotyczącymi połączeń społecznościowych, w tym usługami telekomunikacyjnymi i internetowymi. Stworzyliśmy narzędzia do analizy danych pod kątem ukierunkowania działań marketingowych.

Nasze oprogramowanie przeanalizowało miliardy, a nawet biliony punktów danych, a także przeprowadziliśmy badania nad tym, jak działa wpływ w sieciach społecznościowych. Dlaczego inni ludzie mieliby ulegać wpływowi, aby coś kupić, zrezygnować lub stać się aktywnymi użytkownikami? W rezultacie nie liczył się tylko wpływowiec czy sieć społecznościowa. Zależało to także od kontekstu, np. od tego, o jaki produkt chodziło. Całkiem naturalne jest zrozumienie, w jaki sposób jedna osoba może mieć wpływ na to, jaki samochód kupić, a inna na to, jakie książki czytasz, a czasami Twoja własna opinia może mieć większe znaczenie niż opinia w Twojej sieci społecznościowej.

Istnieje wiele sposobów analizowania zachowań konsumentów, aby zrozumieć preferencje i jak najlepiej je profilować. Profilowanie może opierać się na wszelkiego rodzaju dostępnych danych, ale możemy je podzielić na cztery główne kategorie:

1. Dane demograficzne (np. wiek, płeć, miejsce zamieszkania, wykształcenie)
2. Zachowanie (produkty, których używasz i kupujesz, gazety, które czytasz, muzyka i filmy, które lubisz, hobby itp.)
3. Sieć społecznościowa (z kim jesteś połączony i jak silnie)
4. Psychometria (np. typy osobowości).

Usługi sieci społecznościowych odniosły duży sukces w ciągu ostatnich 15 lat, ponieważ były w stanie zająć czas użytkowników, a także reklamodawców. Wykresy społecznościowe odgrywają w tych usługach kluczową rolę, tj. ludzie dzielą się treściami ze swoimi kontaktami i określają sposób, w jaki informacje rozprzestrzeniają się wśród użytkowników.

Teraz wracamy do modelu TikToka. To zjawisko lawinowe, z ponad 500 milionami użytkowników na całym świecie. Jednak TikTok tak naprawdę nie jest usługą sieci społecznościowej, mimo że jej rdzeniem jest wirusowość. Ludzie udostępniają filmy nie głównie w sieciach społecznościowych, ale na podstawie kategorii i hashtagów. Użytkownicy mają doskonałe narzędzia do tworzenia swoich filmów i mogą wykorzystać istniejące pomysły i materiały, np. w duecie z innymi filmami, a następnie podzielić się nimi. Mogą także zobaczyć, jak różne kategorie i hashtagi uzyskują wyświetlenia, a także na tej podstawie kierować swoje filmy, aby wykorzystać „Trendy".

Model ten daje także znacznie większe możliwości nowym użytkownikom, aby przyciągnąć rzesze widzów. W tradycyjnej sieci społecznościowej zdobycie kontaktów i obserwujących zajmuje trochę czasu. Natomiast w konwencjonalnych serwisach wideo (takich jak YouTube) algorytmy faworyzują te, które publikują od dłuższego czasu i zgromadziły dużą liczbę wyświetleń. Czasami mówi się, że chiński model biznesowy, w którym mniej przestrzega się praw własności intelektualnej i praw autorskich, pozwala każdemu codziennie korzystać z najnowszych pomysłów i produktów i próbować ulepszyć je na przyszłość. TikTok w pewnym sensie kieruje się tą zasadą, każdy może zobaczyć trendujące treści i wykorzystać je do budowania własnego sukcesu.

Dotyczy to nie tylko TikTok i filmów. Podczas niedawnej dyskusji z głównymi naukowcami naszej wcześniejszej firmy zajmującej się analizą danych powróciliśmy do starych teorii na temat tego, w jaki sposób zainteresowania osobiste i sieci społecznościowe wpływają na zachowanie i czy możemy zaobserwować zjawiska TikTok także w niektórych innych usługach.

Doszliśmy do wniosku, że w sieciach społecznościowych faktycznie widzimy ograniczenia w prowadzeniu dyskusji na interesujące tematy. Na przykład na Facebooku Twoje dyskusje ograniczają się głównie do osób, które są Twoimi kontaktami. Jeśli masz obszar zainteresowań, po kilku latach spędzonych z tymi samymi przyjaciółmi, dyskusje w tym miejscu nie są już tak owocne. Hashtagi nie działają na Facebooku. Ten sam problem występuje w wielu serwisach społecznościowych, w tym na LinkedIn. Na Twitterze możesz lepiej śledzić określone tematy. Mimo to ma tak wiele wiadomości, że również tam zazwyczaj musisz skupić się na najpopularniejszych wiadomościach od tych, którzy mają wielu obserwujących.

Następnie dochodzimy do kolejnego problemu sieci społecznościowych. Mają wiele fałszywych profili, a sieci ludzi zostały osłabione, gdy przyjęli zbyt wielu znajomych. Tak więc usługi sieci społecznościowych mają podwójny problem: ograniczają dyskusje i dostępną treść, a w rzeczywistości nie reprezentują Twojej prawdziwej sieci. Na przykład, jeśli każdy z Twoich kontaktów na LinkedIn zapyta Cię, czy przedstawiłbyś bliską osobę każdemu z nich? Nie mogłem tego zrobić, bo moja sieć kontaktów jest tak rozległa, że ​​nie znam wystarczająco dobrze wszystkich swoich kontaktów. Kiedy w usłudze możemy mieć tylko jedną sieć, zawiera ona zbyt wiele połączeń do wielu celów, takich jak budowanie prawdziwego zaufania, ale zbyt mało kontaktów w przypadku tematów ze szczególnych zainteresowań.

Czy może to oznaczać, że TikTok nie jest jedyną platformą wideo, która stanowi problem dla wielu polityków, ale pierwszą oznaką nadchodzącego nowego typu usługi internetowej? Czy moglibyśmy zacząć udostępniać więcej usług, które mogą lepiej łączyć różne zainteresowania ludzi, pomóc w zwróceniu uwagi na interesujące treści bez ogromnej bazy obserwujących i umożliwić nam tworzenie sieci społecznościowych wokół różnych obszarów zainteresowań i celów? Przydałyby nam się również usługi, w których można budować sieci zaufania do różnych celów. Kim są osoby, które możesz polecić, komu ufasz w zakresie prezentacji biznesowych, z kim chcesz nawiązać kontakty w swojej pracy i jaka jest Twoja prawdziwa osobista sieć zaufania?

Być może wkrótce wkroczymy w epokę post-sieciową, w której próbuje się lepiej łączyć naturalne zachowanie z osobistymi zainteresowaniami i różnymi sieciami do różnych celów. Może to oznaczać, że istnieją dwa typy sieci: 1) takie, które umożliwiają skupienie się na swoich zainteresowaniach, czy to muzyce, literaturze, nauce, specjalnym hobby czy czymkolwiek innym; 2) prawdziwe sieci zaufania do różnych celów, biznesu, życia osobistego, hobby i zainteresowań osobistych. W obecnych sieciach społecznościowych jest wszystkiego za dużo i za mało czegokolwiek.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

Słownik definiuje zaufanie jako „wiarę, że ktoś jest dobry i uczciwy i nie zrobi ci krzywdy, lub że coś jest bezpieczne i niezawodne”. Zaufanie może być trudne do zrozumienia dla ludzi, ale w środowisku cyfrowym może być jeszcze bardziej złożone. Potrzebujemy zaufania w większości codziennych sytuacji, ale w przypadku usług cyfrowych, wirtualnych i cybernetycznych, które są tak ważnymi elementami naszego życia, musimy lepiej zastanowić się, czym naprawdę jest zaufanie cyfrowe.

Sytuacja związana z Covid-19 przyspieszyła korzystanie z wielu usług wirtualnych i cyfrowych. Na początku marca powiedziano mi, że muszę fizycznie udać się w podróż, aby podpisać spis majątku na spotkanie z innymi spadkobiercami. W kwietniu powiedziano mi, że nie wolno mi przychodzić fizycznie i muszę podpisywać dokumenty online. Dla mnie jest to dobry przykład tego, jak szybko wszystko może się zmienić, podczas gdy w przeciwnym razie zatwierdzenie tego rodzaju zmian w zakresie przepisów i zasad mogłoby zająć 10 lat.

Nawet podstawowe sprawy, jak podpisywać dokumenty online, są dziś sporym bałaganem. DocuSign ma dobrą pozycję na całym świecie w zakresie podpisywania dokumentów, ale nie jest to rozwiązanie „oficjalne” we wszystkich krajach i sytuacjach. Ma świetną użyteczność, ale zawiera kompromisy między użytecznością a bezpieczeństwem. W niektórych krajach władze, banki lub inni usługodawcy oferują bezpieczniejsze rozwiązania w zakresie podpisywania, np. w oparciu o e-dowód osobisty lub mobilne tokeny tożsamości, ale są one trudniejsze w użyciu.

Chyba najdziwniejszym podpisywaniem dokumentu był jeden z oficjalnych serwisów w USA, gdzie podpisywanie polegało na wpisaniu mojego imienia i nazwiska pomiędzy ukośnikami (poważnie, była to instrukcja: „Właściwa osoba musi elektronicznie podpisać formularz wpisując własnoręcznie dowolną kombinację znaków alfanumerycznych poprzedzonych i po którym następuje symbol ukośnika (/), np. /mike miller/, /efr/ lub /374/). Podpisu elektronicznego nie powinna składać inna osoba w imieniu właściwego podpisującego.”). Skrajnością jest też mój bank z Hongkongu, który porównuje wysyłane przeze mnie dokumenty z próbką mojego podpisu i co drugi raz nie udaje mi się złożyć podpisu w ten sam sposób.

Podpisywanie to tylko jeden z bardzo prostych przykładów zaufania, ale mamy do czynienia z bardziej złożonymi kwestiami. Czy osoba, którą spotykam, jest naprawdę tą, za którą się podaje? Czy zamierzają dotrzymać słowa? Jeśli będę rozmawiać poufnie, czy zatrzymają tę informację dla siebie? Jeśli coś ode mnie kupią, czy zapłacą, czy też mają pieniądze, żeby zapłacić? Te i wiele innych pytań pojawia się w życiu biznesowym i osobistym.

W życiu fizycznym mamy rozwiązania pozwalające poradzić sobie z kilkoma kwestiami dotyczącymi zaufania. Ludzie mają dowód osobisty potwierdzający swoją tożsamość. Istnieją systemy takie jak ocena zdolności kredytowej, odcinki wypłat i sprawozdania finansowe, które potwierdzają zdolność i historię płacenia. Istoty ludzkie nauczyły się także wszelkiego rodzaju znaków (jak ludzie się zachowują, mimiki, historii osobistej i wielu innych rzeczy), aby oszacować, komu i czemu ufają, a czego nie. Często zaufanie można również przenieść. Jeśli komuś zaufam, a on poleci mi zaufać komuś, komu ufa, prawdopodobnie zaufam tej osobie.

W świecie internetowym i cyfrowym mamy więcej elementów i zmiennych do oceny, co komplikuje ocenę zaufania. Być może w ogóle nie widzimy drugiej osoby, a jedynie jej numer telefonu lub adres e-mail. Jeśli zobaczymy kogoś w Internecie, skąd mamy pewność, że jest to naprawdę ta osoba, za którą się podaje. Kiedy spotykamy się fizycznie, ludzie z czasem budują między sobą zaufanie, ale jak to może działać w środowisku cyfrowym? Jeśli udostępnię jakiejś osobie dokumenty i informacje online, skąd będę mógł wiedzieć, czy i w jaki sposób druga osoba je wykorzystuje i udostępnia?

Mamy również rozwiązania umożliwiające obsługę tych spraw wirtualnie. Na przykład potrzebujemy urządzeń i aplikacji zabezpieczających, aby dostać się do naszych kont bankowych; firmy mają kontrolę dostępu do swoich usług i sieci, aby móc korzystać z narzędzi wirtualnych. W przypadku wielu z tych usług nadal trzeba coś zrobić fizycznie, np. udać się gdzieś lub wysłać dokumenty pocztą. Jednak najpierw zrobienie czegoś fizycznie jest tak naprawdę wyzwaniem dla użyteczności wielu usług online, a pandemia COVID-19 postawiła nas obecnie w wielu sytuacjach, w których nie jest to nawet możliwe.

Właśnie dlatego mamy mniejsze bezpieczeństwo w usługach, w których użyteczność jest lepsza i rozpoczęcie korzystania z nich nie jest zbyt trudne. DocuSign wystarczy do wielu podpisów; Zoom jest wystarczająco bezpieczny, aby obsługiwać spotkania; WhatsApp to łatwe rozwiązanie do codziennych rozmów, a e-mail to najprostszy sposób wysyłania wielu dokumentów. Widzieliśmy jednak wystarczającą liczbę przypadków, w których rozwiązania te wiążą się również z ryzykiem, czasami znaczącym. Wiemy, że wystarczą do większości potrzeb, ale wiele potrzeb wykracza poza poziom zaufania, jaki mogą zaoferować.

W bardzo praktyczny sposób pokazało to, że potrzebujemy nowych rozwiązań, aby radzić sobie z zaufaniem cyfrowym w codziennych sytuacjach. Rozwiązania te muszą cechować się dobrą użytecznością i zapewniać odpowiedni poziom zaufania w przypadku każdej potrzeby. Dyskusja na temat cyberbezpieczeństwa łatwo ulega polaryzacji. Mamy maniaków cyberbezpieczeństwa, którzy twierdzą, że żaden system nie jest wystarczająco bezpieczny i żaden system o zwykłej użyteczności nie może być bezpieczny. Następnie mamy tych ignorantów, którzy są gotowi użyć dowolnego systemu, który jest po prostu łatwym rozwiązaniem. Mamy wiele rodzajów rozwiązań w zakresie tożsamości cyfrowej i bezpieczeństwa, ale jako całość ten obszar jest nadal dość nieuporządkowany.

Jednym z powodów jest to, że proces myślowy przy ich opracowywaniu jest często bardzo techniczny i koncentruje się na jednym konkretnym aspekcie bezpieczeństwa. Może powinniśmy więcej pomyśleć o tym, co naprawdę oznacza zaufanie w różnych sytuacjach i jak ludzie sobie z nim radzili przez tysiące lat. Prostym przykładem jest zaufanie zbywalne lub to, w jaki sposób Twoja osobista sieć zaufania może Ci pomóc w usługach cyfrowych. Być może w ten sposób uda nam się znaleźć koncepcje i technologie, które pozwolą nam stworzyć prawdziwe cyfrowe zaufanie między ludźmi i urządzeniami.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Destrukcyjna Azja.

Sieci ludzi kształtują świat. Książka Nialla Fergusona Plac i Wieża stanowią doskonałe wprowadzenie do ich historii. Sieci odegrały ważną rolę w polityce, biznesie i życiu codziennym. Mogą to być bardzo publiczne i przejrzyste sieci lub tajne stowarzyszenia, a nawet fikcyjne części sieci Iluminatów. 

Oficjalne organizacje mogą bardzo różnić się od prawdziwych sieci. Wszyscy znamy firmy, w których schemat organizacyjny przedstawia jedną historię o tym, kto podejmuje decyzje, a rzeczywista sieć osób podejmujących decyzje jest zupełnie inna. Sieci mogą być również bardziej dynamiczne niż oficjalne organizacje i mogą przetrwać zmiany.

Firmy starają się stać bardziej dynamiczne i zwinne. Często struktury organizacyjne tworzą tarcia, aby zachować dynamikę, szybko reagować lub być proaktywnym w biznesie. Same organizacje mogłoby być bardziej dynamiczne, ale potem pojawia się IT. Procesy dotyczą złożonych systemów informatycznych, ale trudno jest szybko zmieniać narzędzia i rozwiązania informatyczne. Słyszeliśmy historie o tym, jak dyrektor generalny może wykorzystać swoją sieć wewnątrz organizacji na różnych poziomach, gdy potrzebne są szybkie zmiany lub nowe działania, a organizacja jest zbyt powolna, aby je wdrożyć.

Wiele struktur organizacyjnych i praktyk zarządzania ma swoją historię w organizacjach wojskowych. Obecnie wiele osób ma wątpliwości co do wojskowych stylów zarządzania w biznesie, ponieważ są one postrzegane jako przestarzałe modele dowodzenia i kontroli. Należy jednak pamiętać, że środowiska wojskowe i bezpieczeństwa mogą nadal oferować przykłady i lekcje bardzo nowoczesnym organizacjom.

Na przykład organizacje wojskowe tradycyjnie działały w oparciu o bardzo formalne modele. Kiedy armie walczą między sobą, mają linie frontu, koncentrują wojska w punktach, w których mogą dokonywać przełomów i bronić granic. To już nie jest rzeczywistość. Partyzanci, terroryści, komórki aktywistów, nieoficjalne oddziały (jak na Ukrainie) i dynamiczne sieci stanowią dla wielu krajów większe ryzyko niż tradycyjne siły. Do działania i zarządzania organizacjami wojskowymi i organizacjami bezpieczeństwa potrzebne są obecnie fundamentalne nowe modele. 

Wojny w Afganistanie, Iraku, Ukrainie i Syrii nie dotyczyły walk między oficjalnymi armiami, a w wielu krajach doszło do ataków ze strony lokalnych terrorystów oraz niezależnych komórek lub osób często powiązanych z globalnymi sieciami. Zmusiło to organizacje wojskowe i bezpieczeństwa do znalezienia nowych modeli walki z tymi wrogami. Oznacza to również, że ich własne organizacje muszą być bardziej dynamiczne. 

Organizacje wojskowe tradycyjnie miały bardzo hierarchiczną strukturę. Ich operacje i technologie zostały zbudowane tak, aby wspierać te modele; łańcuchy dowodzenia, prawa oparte na pozycji organizacyjnej i ograniczona komunikacja między równoległymi organizacjami. Teraz zostali zmuszeni do ponownego przemyślenia swoich istniejących modeli. Jednocześnie konsumpcjonizacja dociera także do armii; ludzie podczas operacji korzystają z telefonów komórkowych, sieci społecznościowych i komunikatorów. Organizacje wojskowe mogą zignorować te narzędzia, zakazać ich lub zacząć z nich korzystać. Niektórzy już wybrali tę drugą drogę. Zmienia się także sposób działania organizacji, a zwłaszcza sposób, w jaki mogą stać się bardziej dynamicznymi sieciami w oparciu o sytuacje, potrzeby i zasoby.

Wiele firm ma podobne potrzeby znalezienia bardziej dynamicznych modeli działania, dostosowania procesów w oparciu o potrzeby i szybkiego wykorzystania zasobów tam, gdzie jest to potrzebne. Łatwo wchodzi to w konflikt ze schematami organizacyjnymi, ustalonymi procedurami i systemami informatycznymi wspierającymi procesy, wymianę informacji i komunikację. Potrzeby te dotyczą nie tylko organizacji, ale także klientów, partnerów, dostawców i innych stron. Tworzenie i utrzymywanie dynamicznych sieci w ramach tradycyjnych organizacji i ich punktów kontaktowych jest większym wyzwaniem. Sieci mogą czasami być różne, niektóre bardziej hierarchiczne, inne oparte na innych artefaktach zaufania. 

Wszystko to stwarza nowe potrzeby w zakresie technologii ICT do obsługi tych sieci. W praktyce korzystają z nieformalnych sposobów pracy, takich jak rozmowy wideo, grupowe e-maile i grupy WhatsApp. Ale te nieoficjalne metody tak naprawdę nie obejmują sposobów zarządzania sieciami, bezpieczeństwem ani systematycznego korzystania z różnych narzędzi. Służą do obsługi określonych potrzeb, a nie do zarządzania sieciami. Większość narzędzi biznesowych została zaprojektowana do pracy w tradycyjnych organizacjach, z hierarchiami, strukturami formalnymi i stabilnością.

Sieci są tradycyjnym modelem współpracy ludzi. Technologia cyfrowa oferuje więcej narzędzi do pracy globalnej i tworzenia wszelkiego rodzaju sieci dla ogólnych lub specyficznych potrzeb. Nie mamy jednak jeszcze narzędzi do obsługi tych sieci cyfrowych w taki sam sposób, w jaki ludzie nauczyli się zarządzać sieciami w życiu fizycznym. Opierają się na zaufaniu, które zdobywa się i traci, i są dostosowane do codziennych potrzeb. Zobaczymy, jak pojawiają się nowe rozwiązania w tej dziedzinie oraz zobaczymy, jak wojsko, przedsiębiorstwa i osoby prywatne mogą lepiej tworzyć sieci cyfrowe i zarządzać nimi.

Artykuł pojawił się po raz pierwszy Disruptive.Azja. 

Zdjęcie dzięki uprzejmości Avexer – local trust networks in crisis management.