Grow VC Group - Новости

Люди все больше живут и работают в цифровой среде. COVID-19 ускорил переход к более виртуальному и цифровому взаимодействию. Безопасность является проблемой во многих службах. Но часть проблемы заключается в том, что эксперты по безопасности, компании, решающие проблемы клиентов, и даже правительства сосредотачиваются на негативных сообщениях и хотят предлагать ограничения и сложные в использовании инструменты вместо того, чтобы сосредоточиться на возможностях и сделать Интернет более надежной средой. Мышление зачастую слишком техническое и теоретическое, не основанное на человеческом поведении или пользовательском опыте.

Доверие является фундаментальной основой для общества и бизнеса. Страны, где люди доверяют друг другу, обычно работают лучше, чем страны с поверхностным доверием. Трудно сделать страну или город безопаснее, просто увеличив количество полицейских или ограничив их. Если деловые стороны не могут доверять друг другу, они просто пытаются сосредоточиться на краткосрочных быстрых победах и не хотят брать на себя долгосрочные обязательства и инвестиции. 

У нас та же ситуация в цифровой среде, но многие стороны по-прежнему считают, что дополнительные ограничения, больше инструментов контроля и модные, не требующие доверия решения для транзакций сделают ее лучше. Мы можем видеть это на многих уровнях. Во многих компаниях сотрудники службы безопасности и эксперты рассказывают нам, чего делать нельзя, насколько все рискованно и создают всевозможные правила для организации. Правительства также иногда принимают для использования очень упрощенные модели. Некоторые страны даже ограничивают то, что люди могут видеть и делать в Интернете. Но даже США и Великобритания хотят перейти к более популистским моделям, таким как запрет сквозного шифрования в борьбе с терроризмом или защита детей. Конечно, это совершенно нереалистичная просьба, и она мало что делает для того, чтобы сделать Интернет безопаснее или лучше.

Мы все знаем, насколько сложным может быть использование цифровых банковских приложений, услуг идентификации и подписи. Обычно они создаются с очень технической точки зрения, что делает их технически пуленепробиваемыми. Тем не менее, они не защищены от ленивых пользователей, когда пользователи не используют службу или забывают рекомендации по безопасности во время использования службы. 

Financial Times организовала свой ежегодный Европейский финансовый форум в начале февраля, и одной из важнейших тем были цифровые финансовые услуги. Несколько выступавших подчеркнули, что цифровое доверие является важнейшим компонентом развития цифровых услуг. Сегодня многие вещи выполняются онлайн, с помощью электронной почты и служб обмена сообщениями, видеозвонков и цифровых подписей. Если стороны не могут доверять друг другу, вести цифровой бизнес совершенно невозможно.

Facebook ежегодно удаляет миллиарды фейковых профилей, мы все ежедневно получаем массу подозрительных писем, а компании создают ботов и фейковые профили в LinkedIn только для того, чтобы генерировать контакты и продавать больше. Компании используют решения для обеспечения внутренней безопасности коммуникаций и обмена информацией. Тем не менее, все больше и больше бизнеса ведется между организациями, и чаще всего электронная почта, Zoom и WhatsApp являются типичными инструментами просто потому, что их проще всего использовать. 

Совершенно очевидно, что необходимы более эффективные решения в области доверия. Но они должны быть основаны на естественном человеческом поведении и каким-то образом вызывать доверие, формировавшееся на протяжении поколений в обществах и сообществах. Эксперты по криптографии не могут создать цифровое доверие.

Обычно доверие строится шаг за шагом в ходе человеческого взаимодействия. Вы можете учиться в одном классе, вместе учиться в университете, вместе работать, жить в одном районе или иметь одинаковые хобби. Или вы знаете кого-то, кому доверяете, и он знакомит вас с кем-то еще, и вы сразу же доверяете ему, исходя из умозаключения. Доверие не бывает черно-белым. Вы строите это со временем, это зависит от контекста, и вы можете быстро потерять доверие. И доверие не основано на наборе правил и ограничений; оно основано прежде всего на положительном опыте общения с кем-либо.

Мы вступаем в новую эру цифрового доверия. Затем пандемия ускорила необходимость сделать это. Нам нужны новые решения для создания и управления цифровым доверием, и они должны будут включать как социальные, так и технические инновации. Им также придется работать с нашими повседневными цифровыми инструментами, такими как электронная почта, чат, видеозвонки и обмен данными. Поскольку доверие в обществе основано на положительном опыте и возможностях, нам нужны инструменты цифрового доверия, основанные на положительном опыте, взаимном обучении и поиске новых возможностей.

Статья впервые появилась на Разрушительный.Азия.

Компании собирают данные годами. Полезные данные могут обеспечить конкурентные преимущества и стать основой для многих услуг и улучшения качества обслуживания клиентов. Также было много компаний, которые хотели стать агрегаторами данных, собирая и продавая данные. Но истории успеха больших данных связаны не с продажей данных. Иногда данные являются почти токсичным активом. Чему мы можем научиться из способов наилучшего использования и монетизации данных? У нас сейчас тот же вопрос с персональными данными, и многие стороны хотят повторить те же старые ошибки.

Пятнадцать лет назад в одном из моих ранних стартапов мы разработали маркетинговый слоган: «Данные – черное золото XXI века». Это сравнение было и остается актуальным, но зарабатывание денег на данных сильно отличается от нефтяного бизнеса. Там есть отдельные бизнес-направления по бурению и переработке нефти, а затем по продаже продуктов нефтепереработки. Нечто подобное мы можем видеть и в бизнесе данных, но зарабатывание больших денег в цепочке создания стоимости сильно отличается в бизнесе нефти и данных.

Google, Facebook и Amazon — сверхдержавы рынка данных. Они в первую очередь собирают, а затем создают сервисы, использующие данные. Они могут покупать некоторые сторонние данные, но это не их основной способ получения данных, и на самом деле они не продают данные. Репутация компаний, специализирующихся на торговых данных, в настоящее время весьма шаткая. Как однажды сказал мне человек, который управляет операциями с данными для гиганта Кремниевой долины, они все более и более скептически относятся к покупке данных, когда не знают их источников, насколько они точны и как те компании, которые их продают, получили доступ к ним. это и то, как они ведут свой бизнес.

Не поймите меня неправильно, некоторые компании получают значительный доход от продажи данных, а некоторые тратят сотни миллионов на покупку данных. Но это не та область, где можно было создавать единорогов и компании, которые формируют мир, как ожидалось, может быть, 10 или 15 лет назад. Тогда было много ожиданий от обмена данными и других креативных бизнес-моделей торговли данными.

Сегодня данные торгуются скорее как товар, чем как уникальный источник добавленной стоимости. Компании покупают внешние данные, чтобы обогатить свои данные и помочь своим решениям лучше использовать данные. Реальная ценность достигается, когда компании создают решения для использования данных в маркетинге, продажах и операционной деятельности. Можно даже заявить, что у победителя не столько данных, сколько лучшие инструменты для их использования. Конечно, у интернет-гигантов есть масса данных. Тем не менее, у банков, операторов связи и розничных продавцов тоже есть много средств (и возможность получить больше), но они, как правило, не спешат их использовать. Эти успешные компании также предлагают своим пользователям ценные данные, такие как поиск Google, карты и другие сервисы, а также лучшее качество обслуживания клиентов Amazon.

Сейчас мы наблюдаем первые дни появления персональных данных, то есть того, как люди могут использовать свои собственные данные. Некоторые инициативы и компании хотят создавать решения, основанные на идеологических взглядах; люди имеют моральное право владеть и контролировать свои данные. Они не преуспели; лишь небольшая группа людей интересуется этими идеологическими проектами. 

Кроме того, есть компании, которые хотят помочь людям собирать свои данные и продавать их. Это сопряжено с множеством практических задач, в том числе с тем, как заставить рынок данных работать при достаточном спросе и предложении. Ценообразование также представляет собой сложную задачу, как и соответствующие положения и условия, продаете ли вы свои данные для какой-то одной цели и как отслеживать их использование. Нелегко заставить этот рынок персональных данных работать правильно. Обещания о ценности для пользователя часто разочаровывают, например, когда ему платят несколько долларов в месяц за просмотр рекламы. 

Самый очевидный вариант, который работал с компаниями, работающими с большими данными, более десяти лет, забыт. Почему бы не предложить людям более эффективные инструменты для сбора и использования данных. Когда некоторые компании хотят помочь людям контролировать и использовать свои данные, продавая их, это похоже на рекомендацию Google, Amazon и Facebook продавать все данные, которые они собирают. Эти компании достигли своего нынешнего положения и власти благодаря лучшим инструментам для использования полученных данных. То же самое и с отдельными людьми. Если вы хотите предоставить им возможность использовать свои данные, вам необходимо предложить лучшие инструменты для личного использования этих данных.

Использование персональных данных будет включать в себя множество концепций., и мы еще не знаем их всех. Нам нужен открытый рынок для инноваций и разработки этих инструментов. Но у него могут быть, например, инструменты для лучшего планирования личных финансов, поиска лучших цен, улучшения здоровья и благополучия, а также получения помощи во всех видах повседневных нужд и деятельности. Долгосрочная цель — создать персональный ИИ, который предлагает панель управления для управления всеми повседневными действиями.

Как и в случае с информационными компаниями, персональные данные также могут быть дополнены внешними источниками данных. Например, общедоступные данные, такие как сравнение цен, данные о дорожном движении, здравоохранении и картографических данных, в сочетании с личными данными делают их более эффективными. Обучение модели данных для машинного обучения и искусственного интеллекта улучшается, когда оно может использовать данные от многих пользователей. 

Во многих отношениях лучший способ использования персональных данных аналогичен тому, что ведущие компании по обработке данных делали в течение многих лет. Но похоже, что, открывая новые возможности для бизнеса, многие стороны сначала обращаются к очень сложным моделям, таким как обоснование данных идеологическими мыслями или желание построить обмен данными на основе блокчейна с системами управления цифровыми правами. Часто самое простое и лучшее решение — скопировать то, что работало ранее в другом месте.

Статья впервые появилась на Разрушительный.Азия.

Искусственный интеллект (ИИ) появляется повсюду, по крайней мере, в дискуссиях. Интеллектуальные системы используются во многих местах, и они становятся умнее. Но настоящим узким местом является не интеллект или «мозг» систем; дело в том, что ИИ также нуждается в «руках», чтобы что-то делать.

За последние пять лет ИИ стал очень популярным ключевым словом. Большинство групп и советов директоров компаний хотят видеть развитие искусственного интеллекта в своих организациях. К сожалению, реальность, реальные варианты использования и ожидания не всегда совпадают. Самая большая проблема — отсутствие достаточно умных моделей машинного обучения (МО) или искусственного интеллекта для анализа данных, решения задач и принятия решений.

Давайте возьмем упрощенную задачу ИИ. Система собирает данные, анализирует их, делает необходимые выводы и решения и отправляет результаты для оперативного использования. Если вся система построена для работы с искусственным интеллектом, как, например, беспилотный автомобиль, способность анализировать данные и принимать решения может стать узким местом. Но большинство систем отличаются.

Мы можем привести еще один пример использования ИИ — автоматизацию обработки страховых претензий. У нас те же фазы, но данные и взаимодействие с другими системами гораздо сложнее:

1. Страхователь заполняет претензию, возможно, через веб-форму, но в некоторых случаях это может быть и бумажная форма. У них также есть некоторые другие документы, например, квитанции, протокол о правонарушении или медицинское заключение. Чтобы перевести все это в цифровой формат, могут потребоваться, например, OCR (оптическое распознавание символов) и NLP (обработка естественного языка).
2. Страховая компания собирает данные из других источников. Например, они могут использовать страховую историю человека из национальной базы данных, данные кредитного рейтинга, судимости, данные о других подобных инцидентах. Все виды данных, которые можно использовать для проверки того, что информация в заявлении имеет смысл, соответствует другим источникам данных, находится в пределах статистической границы ожидаемого поведения и не является мошеннической.
3. Затем система анализирует данные и принимает решение. Решение может заключаться в том, чтобы выплатить определенную сумму, не платить или отправить дело на дальнейшее расследование.
4. Когда решение будет принято, система должна отправить письмо или электронное письмо страхователю, сохранить решение и все документы, начать процесс оплаты и проинформировать третьи стороны (например, базу данных национального страхования, поставщика медицинских услуг, другие стороны в инцидент, полиция). 
5. После этого страхователь может быть недоволен этим решением и может инициировать новый процесс.

В этом примере мы видим, что анализ данных и принятие решений составляют небольшую часть общего процесса. Есть много других частей, особенно получение данных из нескольких источников, форматирование данных, ввод данных о решениях в другие системы и запуск действий в разных системах. И что еще более усложняет ситуацию, так это то, что обычно данные представлены в разных форматах, а часть информации отсутствует или является неточной (просто подумайте о форме заявления, которую заполняет страхователь, и добавьте вложения). Даже если значение данных равно «null», необходимо обработать, «null» не является «нулем», и в зависимости от набора данных оно может иметь значение или нет. Требуется много обработчиков.

Одна из моих компаний внедрила такую ​​систему несколько лет назад. Несмотря на то, что это была страховая компания с развитой цифровой средой и окружающей средой (Скандинавия), предстояло еще много работы. Типичное эмпирическое правило в бизнесе с данными заключается в том, что от 60% до 80% работы приходится на предварительную обработку данных. Это реальность, когда вы пытаетесь внедрить ИИ на любом предприятии, где существует множество существующих систем, и некоторые из них могут быть довольно старомодными. Просто подумайте о SAP, Netsuite и ссылках на банковские системы.

Мы можем даже подумать о более современном решении, позволяющем собирать данные с нескольких носимых устройств (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura и т. д.) в одном месте и приводить их в формат, на основе которого можно создавать решения машинного обучения и искусственного интеллекта. . Даже собрать все эти данные не так просто, как вы думаете, даже когда люди говорят об открытых API. API все еще не так распространены, и хотя API будет структурированным, качество включенных в него данных может варьироваться от одного источника к другому.

Мне начал нравиться термин «руки искусственного интеллекта». Речь идет о решениях, как получить данные, собранные из множества старых и новых систем, отформатировать их в одном месте и затем получить результаты обработки для оперативного использования в других системах. Компании часто забывают или игнорируют развитие «рук», когда интереснее говорить о последних инновациях для «мозгов». Как всегда, великого мышления редко бывает достаточно; вы должны сначала собрать и систематизировать информацию, а затем делать что-то, основываясь на своих мыслях.

На самом деле эти «руки» подобны программным роботам (RPA), который может работать с разными системами и устройствами. К ним относятся дополнительные программные компоненты (например, OCR, NLP, очистка данных, API) для получения данных и запуска действий (например, отправка электронных писем, начало оплаты, начало доставки). Другими полезными инструментами являются веб-перехватчики, которые могут запускать фоновые задачи, например, в бессерверной среде, такие как проверка данных и запуск NLP. Это означает возможность работы с огромным количеством различных систем и форматов. 

Открытый исходный код часто является лучшим способом удовлетворения самых разных потребностей, от небольших и редких систем до крупных систем. Существует множество форматов данных и даже неформатированные данные, которые ни одна компания не может реализовать в своей собственной системе. Здесь открытый исходный код является единственным вариантом. Эти «руки» и «мозги» должны быть основаны на широко используемых и широко доступных языках программирования (например, Python), которые помогают обеспечить совместную работу «мозгов» и «рук» с использованием компонентов с открытым исходным кодом.

Чтобы получить больше возможностей для использования ИИ и МО, нам нужно больше и лучших «рук» для ИИ. Управленческие группы также должны инвестировать в эти возможности, если они хотят внедрить и использовать ИИ. То же самое и с потребительскими услугами: кто-то должен предлагать решения, где данные доступны в удобном формате, и есть инструменты для получения результатов в реальном использовании. В прошлогоднем цикле хайпа Gartner многие решения искусственного интеллекта находились на пике ажиотажа. «Руки» ИИ необходимы для повышения производительности.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

Автоматизация и цифровизация должны повысить производительность труда. Однако в течение последних 20 лет в большинстве развитых стран рост производительности оставался неизменным или снижался. Это было заметно в странах, где большинство рабочих мест, особенно новых, приходится не на производство, а на сферу услуг и информации. Таким образом, было бы справедливо предположить, что технологии и цифровизация не помогают повысить производительность. Генри Форд, Джефф Безос и Ларри Пейдж выиграли не потому, что оптимизировали старые операции; это потому, что они создали совершенно новые операционные модели. Возможности заключаются в разработке новых способов ведения дел, а не в оптимизации старых.

Всемирно известные экономисты, такие как Daron Acemoglu, Грег Мэнкью и советники многих правительств, пытаются понять причины замедления роста производительности. Я не буду пытаться понять все макроэкономические факторы, а сосредоточусь на небольших практических вопросах, например, какие могут быть узкие места при оцифровке и автоматизации информационной работы.

Я писал ранее о том, как нам нужна настоящая цифровизация, а не консалтинговые проекты. Проблема многих проектов автоматизации и цифровизации в том, что они просто пытаются оптимизировать существующие процессы и внедрить их в устаревшие ИТ-системы. И эти процессы, и системы были разработаны до того, как нынешние возможности цифровых услуг стали доступны. Оптимальной моделью было бы создание новых процессов с использованием новейших технологий, ориентированных на реальную ценность компании для ее клиентов. Если вы автоматизируете старые процессы, в которых нет необходимости предлагать клиентам ценность, это не повысит производительность. Вот почему по-настоящему цифровые компании, такие как Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba и многие стартапы, выигрывают бизнес у старых компаний.

От руководства и инвесторов требуется немало мужества, чтобы разрушить старые модели, а не просто пытаться их «оптимизировать». Реальность такова, что точная настройка старых моделей с помощью старых ИТ может дать вам небольшой процент повышения производительности, но если вы хотите добиться гораздо большего, возможно, 100 или 1,000-процентного прироста, вы должны создавать новые модели для работы с новейшими технологиями. технологии.

Я также писал ранее о тренд low-code и гражданского развитияи как это редко может помочь во внедрении надежных, хорошо спланированных решений. Это еще один пример того, почему автоматизация процессов не всегда приносит значительную пользу, когда гражданское развитие имеет тенденцию к автоматизации. Предположим, компания должна создать новые модели для работы, чтобы клиенты могли общаться с ней в цифровом формате, и они оцифровывают все внутренние взаимодействия и взаимодействия с поставщиками. В этом случае не получится, если каждый сотрудник (т. е. гражданин-разработчик) начнет автоматизировать свою рутинную работу еще в доцифровую эпоху.

К сожалению, реальная автоматизация также делает ненужной некоторую работу. Если вы просто позволите сотрудникам автоматизировать то, что им не нравится, это не сделает компанию значительно более эффективной. Конечно, избавляясь от скучной рутины, каждый человек и отдел могут стать более эффективными. Но на самом деле значительные изменения требуют гораздо более фундаментальных изменений. Магазин пластинок не становится новым Spotify просто потому, что сотрудники автоматизируют часть своей рутинной работы. И обычный ритейлер не станет новым Amazon, если сотрудники автоматизируют свою рутину. Этим компаниям нужен новый способ работы с новыми процессами и новыми ролями для своих сотрудников. Раскрытие существующих процессов и их автоматизация могут принести некоторую экономию, но если вы создадите новые способы работы на основе новых инструментов, вы сможете создать совершенно новый бизнес.

Искусственный интеллект, цифровизация и автоматизация (включая RPA, роботизированную автоматизацию процессов) лежат в основе этих изменений. В наши дни это модные термины, и над ними легко посмеяться. Их репутация пострадает, если эти технологии не будут использоваться должным образом; они становятся витриной, как помада на свинье. Предположим, вы добавили немного ИИ и немного автоматизации поверх своих старых процессов и систем. В этом случае это не делает их более цифровыми или интеллектуальными, а просто добавляет еще один уровень сложности и, возможно, технических проблем. Некоторые компании хотели бы использовать машины для наблюдения за людьми и использовать ИИ для автоматизации выполнения тех же задач. Это звучит как захватывающее технологическое видение, но странно, что оптимальной моделью для машин было бы копирование того, как люди делали что-то традиционно.

Генри Форд не создавал автомобили для всех, прося автопроизводителей старых мастерских автоматизировать некоторые из своих операций. Джефф Безос не занимался цифровизацией розничной торговли, прося парней, которые принимают заказы по телефону и заполняют бумажные формы заказов, использовать VoIP-звонки и сканировать документы о заказах. Основатели Google не произвели революцию в онлайн-рекламном бизнесе, создав онлайн-копию «Желтых страниц». Они создавали новые модели с нуля, чтобы предложить своим клиентам максимальную выгоду с помощью новейших технологий. Но многие компании все еще пытаются развивать свою деятельность, добавляя новые приемы к старым моделям.

Автоматизация, искусственный интеллект и цифровизация изменят большинство предприятий и существенно изменят способ работы с информацией. Улучшение существующих процессов — это возможность стоимостью в несколько миллиардов долларов, а создание новых, более эффективных моделей для работы — в сотни миллиардов или триллионов долларов. Улучшения приносят краткосрочные выгоды; новые операционные и бизнес-модели создают компании, которые будут преобладать в будущем.

Все это требует смелости со стороны руководства и инвесторов. Они должны быть достаточно смелыми, чтобы отказаться от старых моделей эксплуатации и старых систем. Приятно пообещать каждому сотруднику, что ничего не изменится, или пообещать инвесторам двухпроцентный стабильный рост. Тем не менее, как мы видели на примере розничной торговли, эта модель приводит к огромным крахам, особенно когда конкуренты меняют правила бизнеса и рынка. Те лидеры, которые хотят добиться больших успехов, должны начать строить свою деятельность на основе программных роботов, искусственного интеллекта и цифровых процессов, а не просто надеяться, что старые модели можно сделать немного лучше. И они должны начаться сегодня.

Статья впервые была опубликована на Прорывная Азия.

Персональный тренер инструктирует вас, что делать в тренажерном зале. В большинстве случаев она или он спрашивают у вас только базовые вещи, например, вашу цель: похудеть или нарастить мышцы, и, возможно, как часто вы раньше посещали тренажерный зал. Растущая группа консультантов по здоровью расскажет вам, как лучше спать, есть и работать. Они могут попросить вас вести дневник сна и еды. В наши дни у людей появляется все больше и больше носимых устройств для измерения повседневной активности, сердцебиения, сна, уровня глюкозы в крови и многих других показателей. Но связь между данными, благополучием и услугами обучения по-прежнему очень слабая. Однако это изменится.

Я читал о консультантах по сну, основная задача которых — научить людей повторять некоторые слова, когда они пытаются заснуть. Говорят, это помогает расслабиться и лучше спать. Однако в настоящее время у людей есть несколько устройств, которые измеряют их сон, частоту сердечных сокращений, когда они ложатся спать, интервалы сна, даже температуру тела и то, насколько тяжелым был их день. Не лучше ли было бы, если бы эти консультанты по сну могли использовать ваши данные, а не только учить мантрам?

Во время карантина многие фитнес-центры были закрыты. Они начали предлагать онлайн-услуги, в том числе виртуальные занятия с персональным тренером, онлайн-классы упражнений и видеоролики о том, как тренироваться дома. Но это в основном односторонняя связь. Фитнес-центр не собирает ваши данные, чтобы составить для вас более персонализированный план. Почему нет? Технически это было бы вполне осуществимо, но для этой модели пришлось бы разрабатывать новые сервисы. Многие клиенты были бы готовы платить больше за персональные услуги, чем за стандартные занятия.

В мире полно услуг для похудения. Люди платят за онлайн-сервисы, чтобы получить инструкции по ежедневному питанию и физическим упражнениям. Некоторые службы помогают отслеживать калории, когда вы записываете ежедневные записи о еде. Большинство сервисов по-прежнему элементарны и не используют данные, доступные с носимых устройств. Сегодня вы даже можете отслеживать уровень глюкозы в крови в режиме реального времени. Было бы весьма полезно использовать данные об упражнениях, частоте пульса и сне для служб индивидуального контроля веса.

Рынок носимых устройств растет. В частности, рынок умных часов стабильно растет, примерно на 20% ежегодно, согласно исследованиям рынка, и, как ожидается, к 100 году он достигнет почти 2027 миллиардов долларов со 150 миллиардов долларов в этом году. Умные часы отвоевывают долю рынка у некоторых других ранних устройств, которые измеряли только шаги и данные о частоте пульса, а это базовые вещи. В то же время растут новые категории, такие как умные кольца (например, Оура) и приложения для измерения уровня глюкозы в крови, метаболического здоровья (например, Уровни и Вери). Withingsнесколько лет была частью Nokia, но Nokia продала ее обратно основателям и списала, как раз тогда, когда рынок начал расти. Это компания, которая предлагает более широкий ассортимент продукции: от часов до цифрового оборудования для измерения артериального давления и оборудования для отслеживания сна под матрасом.

Итак, люди начинаю собирать много личных данных. Но многие люди до сих пор не знают, как использовать эти данные. Apple Health — это сервис, который помогает объединять данные с нескольких устройств, если у вас iPhone. Но это, пожалуй, самый запутанный и худший UX-продукт Apple. Как и в случае с бизнес-данными, людям нужны инструменты для использования данных, а необработанные данные трудно понять.

Существуют и другие источники данных о здоровье. ДНК-тесты предоставляют информацию о личных генетических профилях. Цифровые медицинские записи начинают становиться доступными в некоторых странах. Эти данные также можно объединить с данными носимых устройств.
Это звучит как идеальное совпадение. Оздоровительные услуги должны стать более персонализированными и основанными на реальных данных, а не только на каких-то стандартных инструкциях, потому что люди на самом деле индивидуальны и разные. Носимые устройства предоставляют все больше и больше данных, которые трудно интерпретировать. Обе эти стороны могли бы улучшить свой бизнес, если бы научились лучше использовать услуги другой стороны.

Как это может произойти на практике? Есть, как минимум, три способа сделать это:

1. Производители носимых устройств могли бы начать предлагать больше приложений и услуг для использования данных в повседневной жизни. Они, вероятно, будут что-то делать в этой области, но это не их основной бизнес, и люди должны иметь возможность объединять данные из многих источников, а не только использовать данные из отдельных устройств.
2. Службы благополучия могли бы начать предлагать услуги по сбору данных из различных источников и разработке способов их использования. Но большинство из этих поставщиков услуг (тренажерные залы, персональные тренеры или консультанты по здоровью) не являются экспертами в области информационных технологий.
3. Будут игроки, которые помогут собирать данные со многих устройств и источников и предлагать их в удобном формате. Третьи лица могут создавать приложения для людей и поставщиков услуг здравоохранения для использования данных. Это наиболее эффективный путь для работы со многими источниками данных, владения технологиями обработки данных и работы со многими поставщиками услуг в области здравоохранения. Это также лучшее решение, гарантирующее конфиденциальность данных.

Любой профессиональный бизнес-консультант обычно анализирует показатели и процессы компании, прежде чем начать давать инструкции. Было бы странно иметь консультанта, который пытался бы улучшить здоровье компании, не обращая внимания на существующие данные. Но в консалтинге по благополучию это все еще очень типично. В ближайшие несколько лет ситуация изменится, и мы увидим оздоровительные услуги, основанные на реальных личных данных. И этот рынок будет быстро расти; люди готовы платить за лучшее общее состояние здоровья и благополучия.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

Когда я начал свою карьеру в 1990-х годах, я работал разработчиком программного обеспечения в компании, производившей игровые автоматы и системы для казино. Однажды к нам в отдел пришла группа консультантов. Они пришли сказать нам, что наша разработка программного обеспечения не очень эффективна и что с новыми визуальными инструментами ту же работу можно выполнить гораздо эффективнее. Они пообещали перепроектировать программное обеспечение для нашей последней игровой платформы за шесть месяцев вместе с парой разработчиков. Раньше нам требовалось два года с почти 20 людьми, чтобы сделать то же самое. Наше руководство купилось на их историю. Итак, они начали переписывать программное обеспечение, и с тех пор нам всем пришлось адаптироваться к инструментам разработки визуальных конечных автоматов с возможностью перетаскивания. 

То же самое происходит снова. Младший код и гражданское развитие снова в тренде, и компании активно продают свои дорогие инструменты, позволяющие любому разрабатывать программное обеспечение или автоматизировать задачи. Зачем нужны дорогостоящие разработчики, если вы можете научить своих сотрудников управлять своими повседневными потребностями с помощью простых инструментов перетаскивания? Вся индустрия программного обеспечения снова изменится!

Автоматизация офисной работы (например инструменты RPA) — одно из модных направлений, которым занялись граждане-застройщики. То же самое и с приложениями для обработки данных. Зачем нужны дорогие ученые, работающие с данными, если вы можете просто предложить любому желающему инструменты с низким кодированием, чтобы получить информацию и понимание из необработанных данных? Я даже слышал о тех же самых простых инструментах, позволяющих людям создавать приложения, используя свои личные данные о здоровье. Звучит неплохо?

Через три месяца эти консультанты вернулись к нам. Они сказали нам, что нет смысла перерабатывать все программное обеспечение игровой платформы, но они могли бы создать меньшую часть, чтобы доказать свою правоту. Итак, было решено, что они будут разрабатывать новое программное обеспечение со своей моделью и инструментом только в виде небольших компонентов, начиная с устройства, которое распознавало монеты, когда игроки вводили в них монеты.

Но так ли это просто? Почему ведущие мировые компании-разработчики программного обеспечения в Кремниевой долине платят 250,000 XNUMX долларов ежегодно за хороших разработчиков, если они могут просто взять случайных парней с улиц (или хотя бы из офисов) и заставить их создавать программное обеспечение с помощью инструментов low-code? Или зачем жаловаться на нехватку специалистов по обработке данных, если вы можете заставить любого офисного помощника находить релевантность данных с помощью инструментов с низким кодированием.

Еще два месяца (всего теперь пять месяцев) и консультанты вернулись к нам. На этот раз они сказали, что это бессмысленно, поэтому переписали код, который мы уже написали. Они могли бы написать руководство по разработке более качественного программного обеспечения, а также продать нам свой инструмент проектирования, чтобы мы могли использовать его для улучшения планирования нашего программного обеспечения. 

Кто-то строит дом самостоятельно, а кто-то использует готовые чертежи конструкции. Но хотели бы вы пойти на небоскреб или мост, спроектированный «гражданином-инженером»? Или вы хотели бы совершить полет гражданина-пилота на автоматизированном самолете? Почему необходимо иметь более дорогих профессиональных пилотов?

Я не имею в виду, что мы должны иметь официальную аккредитацию, чтобы быть разработчиком программного обеспечения, но это факт, что самые сложные системы в мире в настоящее время построены с использованием программного обеспечения. Строить сложные критически важные системы непросто. Это гораздо сложнее, чем спроектировать небоскреб или мост. Для построения у вас есть точные формулы для расчетов, но многие структуры программных решений настолько сложны, что вы не можете иметь формулы или простые модели, чтобы доказать их работу. Я лично видел людей без опыта и образования, пытающихся понять, как разрабатывать программное обеспечение, особенно надежное. Это работает неправильно; исследование показывает, что одиннадцать из двенадцати проектов гражданских разработчиков терпят неудачу.

Есть задачи, которые люди могут легко программировать. Некоторые люди создают макросы Excel для своих целей. Люди создают простые инструменты, помогающие им в повседневных задачах; они знают, как их использовать, без необходимости обрабатывать неправильные вводы данных или определенные ситуации. В то же время нецелесообразно оставлять более сложную разработку программного обеспечения гражданским разработчикам с помощью этих упрощенных инструментов.

Также хорошо иметь ясность в определениях. Иногда в маркетинге с низким кодом используются примеры, например инструменты дизайна, которым код вообще не нужен. Low-code — это подход к разработке программного обеспечения, который требует небольшого или упрощенного написания кода для создания приложений и процессов. Таким образом, инструмент графического дизайна с возможностью перетаскивания для конечных пользователей не является инструментом разработки с низким кодом, пока вы не захотите убедить свою аудиторию, что это отличный пример низкого кода.

Я только что слушал организацию, которая инвестировала в инструменты развития граждан и потратила сотни часов на обучение тысяч своих сотрудников использованию этих инструментов. Но они по-прежнему могут делать только базовые вещи. Руководство призналось, что не позволит им принимать какие-либо критически важные решения и процессы или внедрять более сложное программное обеспечение.

Наконец, через шесть месяцев в моем случае на заре карьеры консультанты не смогли внедрить программное обеспечение со своим визуальным инструментом. Они пришли к нам с руководством по лучшему кодированию и организовали семинар на полдня. Честно говоря, после всех этих лет я мало что помню из той сессии, но одно из их утверждений заключалось в том, что визуальные инструменты лучше программного кода, потому что люди по природе своей визуальны. Наши разработчики с ними не согласились, поскольку считали, что эти визуальные инструменты не подходят для серьезных задач программирования. После семинара мы больше ничего не слышали от этих консультантов и продолжали создавать машины с использованием профессиональных языков программирования.

Этим консультантам заплатили за эти шесть месяцев и их инструмент для проектирования, а затем они нашли следующего клиента (жертву). То же самое происходит снова; компании покупают лицензии на программное обеспечение и проводят обучение, чтобы заставить всех своих сотрудников создавать программное обеспечение. Не поймите меня неправильно; Я считаю, что инструменты и методы разработки программного обеспечения развиваются, и многие инструменты могут помочь. Но крайне важно понимать разницу между личными инструментами для автоматизации чего-либо или создания макросов Excel и созданием надежного программного обеспечения, которое может запускать многие важные системы и процессы. Реальность такова, что миру нужно больше профессиональных разработчиков программного обеспечения и более надежное программное обеспечение. Мы не должны смешивать профессиональную разработку программного обеспечения и ее инструменты. С помощью некоторых упрощенных инструментов каждый офисный работник может создавать макросы или автоматизировать свои простые задачи; это совершенно разные области.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

Обычно это время для прогнозов на предстоящий год. Обычно основное внимание уделяется тенденциям в сфере технологий и бизнеса и оценке того, какие из них могут оказаться удачными в следующем году. На этот раз все по-другому. В 2020 году пандемия нарушила нормальные тенденции. Это остановило некоторые предприятия, изменило одни и ускорило развитие других. Итак, что мы можем ожидать увидеть, когда вакцины, мы надеемся, переломят ход пандемии?

Если кратко подвести итоги 2020 года, то он на несколько лет ускорил развитие цифрового бизнеса, остановил туристический и гостиничный бизнес, перевел многие виды деятельности из обычных в онлайн и научил людей использовать множество новых технологических инструментов. В 2021 году возникает вопрос: какая из этих тенденций сохранится, какая повернет время вспять к состоянию, предшествовавшему пандемии, и какой бизнес изменился навсегда.

Один или два года не изменят человека фундаментально. Люди могут научиться пользоваться новыми услугами и продуктами, но основные потребности не меняются. Возьмем, к примеру, как люди адаптировались к службам доставки еды, но все равно хотят знакомиться с другими людьми. Люди также ищут простые решения, но обычно не решаются делать то, чего они не понимают или не проверяли. Но доставка на дом и встречи в Zoom, поскольку их пришлось внедрить, стали повседневными вариантами, которые мы быстро научились эффективно использовать. 

Итак, каковы перспективы на 2021 год? Мы должны подумать о том, чему люди научились в 2020 году, а также о том, что они упустили в 2020 году. Затем мы также должны рассмотреть, какие технологии и услуги совершили скачок в 2020 году. Мы также можем оценить, какие тенденции начались до пандемии, а какие пандемия ускорилась. Исходя из этого, мы можем чуть точнее оценить, что мы можем ожидать увидеть.

Цифровые услуги помогают людям во многих ситуациях. Виртуальные встречи помогают нам экономить время и деньги. Цифровые подписи упрощают работу с договорами и использование юридических услуг. Доставка на дом делает покупку продуктов проще и быстрее. Иногда эффективнее работать дома. Это были очевидные изменения в 2020 году, но они по-прежнему являются хорошими примерами тенденций, которые сохранятся и после пандемии.

Авиакомпании, отели, рестораны и многие другие услуги гостеприимства в 2020 году сильно пострадали. Многие люди изменили свои взгляды на путешествия и питание вне дома и задаются вопросом, нужно ли им совершать так много рейсов в будущем. Эта часть, вероятно, намного сложнее. Люди по-прежнему хотят видеть новые места, видеть других людей и отрываться от повседневной рутины и окружающей среды. Но в то же время многие предприятия, вероятно, передумали о ценности деловых поездок и физические встречи.

Люди теперь видят ценность личных встреч и услуг гостеприимства в новом свете, так долго живя без них. Люди также заметили, что могут так же эффективно работать дома или в удаленных местах. Тем не менее, данные показывают, что бронирование авиабилетов на конец 2021 года является высоким и что появляются новые бизнес-модели, такие как ежемесячная подписка на рейсы.

Больше всего от карантина и ограничений пострадал розничный бизнес. Многие ритейлеры, даже известные, давно зарекомендовавшие себя универмаги и сети, закрываются. Но это было бы ошибочно думать, что пандемия была единственной причиной для этого. Обычная розничная торговля уже много лет испытывает проблемы, и удивительно, почему некоторым покупателям потребовалось так много времени, чтобы перейти на онлайн-покупки и воспользоваться службами доставки на дом.

Ситуация с COVID повлияла не только на потребительский бизнес. Бизнес B2B также изменился. У нас не было выставок, конференций и встреч для поиска новых продуктов, услуг и контактов. Это подтолкнуло к внедрению онлайн-каналов продаж «самообслуживания», но в то же время традиционные продажи «лицом к лицу» жизненно важны для большинства предприятий B2B. Нет сомнений в том, что компании B2B также пострадали, и после пандемии наверняка будут банкротства, когда компании будут вынуждены проверить реальность.

Основываясь на вышеизложенном, вот некоторые мои прогнозы на 2021 год:

1. Бизнес в сфере туризма, гостеприимства и услуг увеличится, когда ограничения и риски, связанные с пандемией, прекратятся. Это не означает, что все компании в этом секторе выживут или что услуги будут такими же, как и до 2020 года. Тем не менее, это будет прекрасное время для новых компаний, чтобы войти в сектор, приобрести некоторые существующие предприятия и внедрить новые бизнес-модели.
2. Больше розничного бизнеса перейдет в онлайн, а магазины на центральных улицах будут продолжать терпеть неудачу. 
3. Все больше услуг станут цифровыми и онлайн, но это не означает, что все новые цифровые услуги будут прибыльными. Конкуренция будет жесткой во многих областях, и компаниям придется достичь значительных объемов, чтобы выжить. Для достижения этой цели многим придется выйти на глобальный уровень. 
4. Более значительная возможность, чем цифровые потребительские услуги, будет включать компоненты, которые сделают использование услуг потребителями проще, безопаснее и эффективнее. Они будут включать более эффективное использование данных для потребителей, большее доверие к услугам и третьим сторонам, а также решения для улучшения качества обслуживания клиентов (например, VR/AR для покупок, лучшие платформы для дистанционного обучения и лучшие решения для управления доставкой на дом).
5. Бизнес коммерческой недвижимости претерпит существенные изменения. Многие розничные магазины исчезнут, потребности в офисных помещениях изменятся, и появятся новые требования. Например, компаниям потребуются новые типы офисных помещений для размещения людей, которые работают из дома и время от времени приходят в офис, что-то больше похожее на «горячие столы», чем на кабинки.
6. Операциям электронной коммерции может потребоваться улучшить качество обслуживания клиентов и улучшить маркетинг за счет использования мест типа выставочных залов, где покупатели могут физически увидеть продукты и сделать заказы, а компании могут продвигать свои бренды. Кофейням и ресторанам также потребуется больше места для соблюдения социального дистанцирования.
7. Люди станут более осведомлены о проблемах со здоровьем и благополучием, а носимые устройства будут предоставлять им больше данных. Это позволит создать множество новых цифровых сервисов для улучшения благосостояния, мониторинга здоровья и получения удаленных медицинских услуг, когда это необходимо.

Это лишь некоторые примеры того, чего мы ожидаем, но они иллюстрируют изменения и тенденции, которые мы увидим после пандемии. Конечно, самый большой вопрос заключается в том, ускорит ли массовая вакцинация возвращение к нормальной жизни или нас ждут новые сюрпризы. В любом случае, мы всегда должны готовиться к следующему этапу в бизнесе и быть готовыми, когда он наступит.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

TikTok — это история большого успеха, но также большая политическая проблема. Менее известная часть — это то, как TikTok разрушает модель социальной сети своей виральностью. Это напоминает мне старый спор, что важнее: личные интересы или социальные сети.
Возможно ли, что традиционная концепция социальных сетей достигла своих пределов? Меняет ли модель TikTok весь ландшафт социальных платформ?

Более 15 лет назад мы с небольшой командой основали, вероятно, первую в мире компанию по анализу данных социальных сетей (Xtract). Это было задолго до успеха Facebook, LinkedIn или Twitter. Мы начали работать с различными компаниями, у которых были данные о социальных связях, включая телекоммуникационные компании и онлайн-услуги. Мы создали инструменты для анализа данных с целью таргетирования маркетинговой деятельности.

Наше программное обеспечение проанализировало миллиарды, даже триллионы точек данных, и мы также провели исследование того, как работает влияние в социальных сетях. Почему люди под влиянием других людей могут что-то купить, уйти или стать активными пользователями? В результате оказалось, что значение имели не только влиятельные лица или социальные сети. Это также зависело от контекста, например, о каком продукте идет речь. Вполне естественно понимать, как один человек может влиять на вас, какую машину купить, а другой — какие книги вы читаете, и иногда ваше собственное мнение может иметь большее значение, чем мнение вашей социальной сети.

Существует множество способов анализа поведения потребителей, чтобы понять их предпочтения и определить, как лучше всего их профилировать. Профилирование может основываться на всех видах доступных данных, но мы можем разделить их на четыре основные категории:

1. Демографические данные (например, возраст, пол, жилая площадь, образование)
2. Поведение (товары, которые вы используете и покупаете, газеты, которые вы читаете, музыка и фильмы, которые вам нравятся, хобби и т. д.)
3. Социальная сеть (с кем вы связаны и насколько сильно)
4. Психометрия (например, типы личности).

Службы социальных сетей добились большого успеха за последние 15 лет, поскольку они смогли захватить время пользователей, а также рекламодателей. Социальные графы играют жизненно важную роль в этих сервисах, т. е. люди делятся контентом со своими контактами и тем, как контент распространяется среди пользователей.

Теперь мы возвращаемся к модели TikTok. Он разросся как снежный ком: у него более 500 миллионов пользователей по всему миру. Но TikTok на самом деле не является социальной сетью, хотя в его основе лежит виральность. Люди делятся видео не в первую очередь в социальных сетях, а на основе категорий и хэштегов. У пользователей есть отличные инструменты для создания видеороликов, и они могут использовать существующие идеи и материалы, например, в дуэтах с другими видеороликами, а затем делиться ими. Они также могут видеть, как различные категории и хэштеги получают просмотры, а также ориентировать свои видео на основе того или иного способа использования.тенденции.

Эта модель также дает гораздо больше возможностей новым пользователям для привлечения большего количества зрителей. В традиционной социальной сети требуется время, чтобы получить контакты и подписчиков. А в обычных видеосервисах (вроде YouTube) алгоритмы отдают предпочтение тем, кто публиковался давно и набрал большое количество просмотров. Иногда говорят, что китайская бизнес-модель с меньшим уважением к правам интеллектуальной собственности и авторским правам позволяет каждому каждый день брать новейшие идеи и продукты и пытаться сделать их лучше для завтрашнего дня. TikTok в некотором смысле следует этому принципу: каждый может видеть популярный контент и использовать его для достижения собственного успеха.

Это актуально не только для TikTok и видео. В недавней дискуссии с главными учеными нашей предыдущей компании по анализу данных мы вернулись к старым теориям о том, как личные интересы и социальные сети влияют на поведение, и можем ли мы увидеть феномен TikTok и в некоторых других сервисах.

Мы пришли к выводу, что на самом деле мы видим ограничения в социальных сетях для обсуждения интересных тем. Например, на Facebook ваши обсуждения ограничиваются в основном людьми, которые являются вашими контактами. Если у вас есть область особых интересов, то после нескольких лет общения с одними и теми же друзьями обсуждать ее уже не так плодотворно. Хэштеги не работают на Facebook. Та же проблема существует во многих социальных сетях, включая LinkedIn. В Твиттере вы можете лучше следить за конкретными темами. Тем не менее, в нем так много сообщений, что вам обычно приходится сосредотачиваться на самых популярных сообщениях от тех, у кого много подписчиков.

Тогда мы подходим к другой проблеме социальных сетей. У них много фейковых профилей, а сети людей размылись, когда они приняли слишком много друзей. Итак, у социальных сетей есть двойная проблема: они ограничивают ваши обсуждения и доступный контент и фактически не представляют вашу реальную сеть. Например, если каждый из ваших контактов в LinkedIn спросит, не могли бы вы представиться близкому контакту каждого из них? Я не мог этого сделать, потому что моя сеть очень обширна, и я недостаточно хорошо знаю все свои контакты. Когда у нас может быть только одна сеть в сервисе, она включает в себя слишком много связей для разных целей, таких как создание настоящего доверия, но слишком мало контактов для тем из области особых интересов.

Может ли это означать, что TikTok — не единственная видеоплатформа, которая является проблемой для многих политиков, а первый признак появления нового типа интернет-сервиса? Можем ли мы начать видеть больше сервисов, которые могут лучше сочетать различные интересы людей, помогать привлекать внимание к интересному контенту без огромной базы подписчиков и позволят нам создавать социальные сети вокруг различных областей интересов и целей? Нам также потребуются сервисы, позволяющие строить сети доверия для различных целей. Кого вы можете порекомендовать, кому вы доверяете, чтобы познакомиться с бизнесом, с кем вы хотите общаться для своей работы и какова ваша настоящая личная сеть доверия?

Возможно, мы скоро вступим в эпоху постсоциальных сетей, которая попытается лучше сочетать естественное поведение с личными интересами и различными сетями для разных целей. Это может означать, что мы видим два типа сетей: 1) те, которые позволяют вам сосредоточиться на своих интересах, будь то музыка, литература, наука, специальное хобби или что-то еще; 2) настоящие сети доверия для разных целей, для бизнеса, личной жизни, хобби и личных интересов. В нынешних социальных сетях сейчас слишком много всего и слишком мало всего.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

Словарь определяет доверие как «веру в то, что кто-то хороший и честный и не причинит вам вреда, или что что-то безопасно и надежно». Людям может быть трудно понять доверие, но в цифровой среде оно может оказаться еще более сложным. Нам необходимо доверие в большинстве повседневных ситуаций, но поскольку цифровые, виртуальные и киберуслуги являются такими важными частями нашей жизни, нам нужно лучше задуматься о том, что такое цифровое доверие на самом деле.

Ситуация с Covid-19 ускорила использование многих виртуальных и цифровых услуг. В начале марта мне сказали, что я должен физически поехать, чтобы подписать опись имущества для встречи с другими наследниками. В апреле мне сказали, что я не должен приходить физически и должен подписывать документы онлайн. Для меня это хороший пример того, как быстро все может измениться, тогда как в противном случае на одобрение такого рода изменений в законах и правилах могло бы уйти 10 лет.

Даже самые элементарные вещи, например, как подписывать документы онлайн, сегодня представляют собой настоящий беспорядок. DocuSign имеет хорошие позиции во всем мире для подписания документов, но не во всех странах и ситуациях он является «официальным». Он обладает отличным удобством использования, но включает в себя компромиссы между удобством использования и безопасностью. В некоторых странах власти, банки или другие поставщики услуг предлагают более безопасные решения для подписи, например, на основе электронных идентификационных карт или мобильных идентификационных токенов, но их сложнее использовать.

Возможно, самой странной подписью документов была одна официальная служба в США, где подпись заключалась в вводе моего имени между косыми чертами (серьезно, это была инструкция: «Соответствующий человек должен подписать форму электронным способом, лично введя любую комбинацию предшествующих буквенно-цифровых символов». и за ним следует косая черта (/); например, /mike miller/, /efr/ или /374/). Эта электронная подпись не должна вводиться кем-либо другим от имени соответствующего подписавшего».). Другая крайность — мой банк в Гонконге, который сравнивает отправляемые мной документы с образцом моей подписи, и каждый второй раз я не могу написать свою подпись одинаково.

Подписание — это всего лишь один очень простой пример доверия, но у нас есть и более сложные вещи. Действительно ли человек, которого я встречаю, является тем, кем он себя называет? Смогут ли они сдержать свое обещание? Если я буду говорить конфиденциально, они сохранят эту информацию при себе? Если они что-то у меня купят, будут ли они платить или у них есть деньги, чтобы заплатить? Возникают эти и многие другие вопросы в бизнесе и личной жизни.

В физической жизни у нас есть решения для решения нескольких вопросов доверия. У людей есть удостоверения личности, подтверждающие их личность. Существуют такие системы, как кредитные рейтинги, платежные ведомости и финансовые отчеты, подтверждающие платежеспособность и историю платежеспособности. Люди также научились всевозможным признакам (поведению людей, мимике, личной истории и многим другим вещам), чтобы делать оценки, кому и чему они доверяют или не доверяют. Часто траст также подлежит передаче. Если я доверяю кому-то, и он рекомендует мне доверять тому, кому он доверяет, я, вероятно, поверю ему.

В онлайновом и цифровом мире нам приходится оценивать больше компонентов и переменных, и это усложняет оценку доверия. Может быть, мы вообще не видим другого человека, а только его номер телефона или адрес электронной почты. Если мы видим кого-то в сети, как узнать, что этот человек действительно тот, за кого себя выдает? Когда мы встречаемся физически, люди со временем выстраивают доверие друг к другу, но как это может работать в цифровой среде? Если я делюсь с человеком некоторыми документами и информацией в Интернете, как я могу узнать, использует ли и как другой человек их использует и делится ими?

У нас также есть решения для виртуального решения этих задач. Например, нам нужны устройства и приложения безопасности, чтобы получить доступ к нашим банковским счетам; компании имеют средства контроля доступа к своим сервисам и сетям для использования своих виртуальных инструментов. Для получения многих из этих услуг вам все равно придется что-то сделать физически, например, сходить куда-нибудь или отправить какие-то документы по почте. Но сначала сделать что-то физически — это действительно проблема с удобством использования для многих онлайн-сервисов, и COVID-19 теперь поставил нас во многие ситуации, когда это даже невозможно.

Именно по этой причине у нас меньшая безопасность в сервисах, где удобство использования лучше и начать ими пользоваться не так уж и сложно. DocuSign достаточно для многих подписей; Zoom достаточно безопасен для проведения встреч; WhatsApp — это простое решение для ежедневного общения, а электронная почта — это самый простой способ отправить большое количество документов. Но мы видели достаточно случаев, когда эти решения также имеют свои риски, иногда значительные. Мы знаем, что их достаточно для большинства нужд, но многие потребности выходят за рамки уровня доверия, который они могут предложить.

Это на практике продемонстрировало, что нам нужны новые решения для управления цифровым доверием в повседневных ситуациях. Эти решения должны быть удобными в использовании и обеспечивать правильный уровень доверия для каждой потребности. Дискуссия о кибербезопасности очень поляризована. У нас есть помешанные на кибербезопасности, которые утверждают, что ни одна система не является достаточно безопасной и что ни одна система с обычным уровнем удобства использования не может быть безопасной. Кроме того, у нас есть невежественные люди, которые готовы использовать любую систему, которая является простым решением. У нас есть множество решений для цифровой идентификации и безопасности, но в целом эта область все еще довольно запутана.

Одна из причин заключается в том, что мыслительный процесс их разработки часто носит очень технический характер и фокусируется на одном конкретном аспекте безопасности. Возможно, нам следует больше задуматься о том, что на самом деле означает доверие в различных ситуациях и как люди справлялись с ним на протяжении тысячелетий. Простой пример — передаваемое доверие или то, как ваша личная сеть доверия может помочь вам в цифровых услугах. Возможно, таким образом мы сможем найти концепции и технологии для создания настоящего цифрового доверия между людьми и устройствами.

Статья впервые появилась на Прорывная Азия.

Сети людей формируют мир. Книга Найла Фергюсона Площадь и Башня дают прекрасное представление об их истории. Сети сыграли важную роль в политике, бизнесе и повседневной жизни. Это могут быть очень публичные и прозрачные сети, или тайные общества, или даже вымышленные части сети Иллюминатов. 

Официальные организации могут сильно отличаться от реальных сетей. Мы все знаем компании, в которых организационная структура рассказывает одну историю о том, кто принимает решения, а реальная сеть людей, принимающих решения, сильно отличается. Сети также могут быть более динамичными, чем официальные организации, и они могут пережить изменения.

Компании стараются стать более динамичными и гибкими. Часто организационные структуры создают препятствия, чтобы быть динамичными, быстро реагировать или проявлять инициативу в бизнесе. Сами организации могло бы быть более динамично, но потом приходит ИТ. Процессы применяются к сложным ИТ-системам, но быстро менять инструменты и ИТ-решения сложно. Мы слышали истории о том, как генеральный директор может использовать свою сеть внутри организации на разных уровнях, когда необходимы быстрые изменения или новые действия, а организация слишком медленно их реализует.

Многие организационные структуры и методы управления имеют свою историю в военных организациях. В настоящее время многие люди колеблются в отношении военных стилей управления в бизнесе, поскольку они считаются старомодными командно-контрольными моделями. Но важно помнить, что военная среда и сфера безопасности по-прежнему могут служить примером и уроками для самых современных организаций.

Например, военные организации традиционно действовали по очень формальным моделям. Когда армии сражаются друг против друга, у них есть линии фронта, они концентрируют войска в точках, где они могут совершить прорыв и защитить границы. Это уже не реальность. Партизаны, террористы, ячейки активистов, неофициальные войска (как на Украине) и динамично развивающиеся сети представляют собой более значительный риск для многих стран, чем традиционные силы. Теперь необходимы фундаментальные новые модели для работы и управления военными и охранными организациями. 

Войны в Афганистане, Ираке, Украине и Сирии не сводились к сражениям между официальными армиями, и многие страны стали свидетелями атак местных террористов, а также независимых ячеек или отдельных лиц, которые часто связаны с глобальными сетями. Это заставило военные и силовые организации найти новые модели борьбы с этими врагами. Это также означает, что их собственные организации должны быть более динамичными. 

Военные организации традиционно имели очень иерархическую структуру. Их операции и технологии были созданы для поддержки этих моделей; командные цепочки, права, основанные на организационном положении, и ограниченные связи между параллельными организациями. Теперь они были вынуждены переосмыслить существующие модели. В то же время потребительство распространяется и на армии; люди используют мобильные телефоны, социальные сети и приложения для обмена сообщениями во время операций. Военные организации могут либо игнорировать или запретить эти инструменты, либо начать их использовать. Некоторые уже пошли по последнему пути. Также меняется то, как работают организации, и особенно то, как они могут стать более динамичными сетями в зависимости от ситуаций, потребностей и ресурсов.

Многие компании имеют схожие потребности в поиске более динамичных моделей работы, корректировке процессов в зависимости от потребностей и быстром использовании ресурсов там, где это необходимо. Это легко вступает в противоречие с организационными структурами, фиксированными процедурами и ИТ-системами, которые поддерживают процессы, обмен информацией и связь. Эти потребности существуют не только внутри организации, но и у клиентов, партнеров, поставщиков и других сторон. Сложнее создавать и поддерживать динамические сети внутри традиционных организаций и их точек соприкосновения. Сети иногда могут быть разными: некоторые более иерархическими, некоторые основаны на других артефактах доверия. 

Все это создает новые потребности в технологиях ИКТ для поддержки этих сетей. На практике они используют неформальные способы работы, такие как видеозвонки, групповые электронные письма и группы в WhatsApp. Но эти неофициальные методы на самом деле не включают в себя способы управления сетями, безопасностью или систематическое использование различных инструментов. Они используются для удовлетворения конкретных потребностей, а не для управления сетями. Большинство бизнес-инструментов были разработаны для работы в традиционных организациях с иерархией, формальными структурами и стабильностью.

Сети — это традиционная модель сотрудничества людей. Цифровые технологии предлагают больше инструментов для глобальной работы и создания всевозможных сетей для общих или конкретных нужд. Но у нас пока нет инструментов для управления этими цифровыми сетями так же, как люди научились управлять сетями в физической жизни. Они основаны на доверии, которое вы зарабатываете и теряете, и адаптированы к повседневным потребностям. Мы увидим новые решения в этой области и то, как военные, предприятия и частные лица смогут лучше создавать цифровые сети и управлять ими.

Статья впервые появилась на Разрушительный.Азия. 

Изображение любезно предоставлено Авексер – местные сети доверия в антикризисном управлении.