Grow VC Group – Novice

Ljudje vedno bolj živimo in delamo v digitalnem okolju. COVID-19 je pospešil prehod na več virtualnih in digitalnih interakcij. Varnost je skrb v mnogih storitvah. Toda del težave je v tem, da se varnostni strokovnjaki, podjetja, ki obravnavajo skrbi strank, in celo vlade osredotočajo na negativna sporočila ter želijo ponuditi omejitve in težko uporabna orodja, namesto da bi se osredotočili na priložnosti in naredili internet bolj zaupanja vredno okolje. Razmišljanje je pogosto preveč tehnično in teoretično, ne temelji na človeškem vedenju ali uporabniški izkušnji.

Zaupanje je temeljna podlaga za družbe in podjetja. Države, kjer ljudje zaupajo drug drugemu, običajno delujejo bolje kot države s plitkim zaupanjem. Težko je narediti državo ali mesto varnejše samo z dodajanjem več policistov ali omejitvami. Če poslovne stranke drug drugemu ne morejo zaupati, se le poskušajo osredotočiti na kratkoročne hitre zmage in ne želijo ustvarjati dolgoročnih obveznosti in naložb. 

Imamo enako situacijo v digitalnem okolju, vendar veliko strani še vedno verjame, da bi dodatne omejitve, več orodij za nadzor in trendovske rešitve transakcij, ki jim ni zaupanja, izboljšale. To lahko vidimo na več ravneh. V mnogih podjetjih nam varnostniki in strokovnjaki povedo, česa se ne sme početi, kako tvegano je vse in ustvarjajo najrazličnejša pravila za organizacijo. Vlade včasih sprejmejo tudi zelo poenostavljene modele za uporabo. Nekatere države celo omejujejo, kaj lahko ljudje vidijo in počnejo na internetu. Toda celo ZDA in Združeno kraljestvo želita preiti na bolj populistične modele, kot je prepoved šifriranja od konca do konca v boju proti terorizmu ali zaščiti otrok. Seveda je to popolnoma nerealna zahteva in ne prispeva veliko k temu, da bi internet postal varnejši ali boljši.

Vsi vemo, kako zapletena je lahko uporaba aplikacij za digitalno bančništvo, storitev identifikacije in podpisovanja. Ti so običajno zgrajeni z zelo tehničnega vidika, kar pomeni, da je nekaj tehnično neprebojno. Kljub temu niso varni za lene uporabnike, ko uporabniki ne uporabljajo storitve ali pozabijo varnostna priporočila med uporabo storitve. 

Financial Times je organiziral letno Evropski finančni forum v začetku februarja, ena od ključnih tem pa so bile digitalne finančne storitve. Več govornikov je poudarilo digitalno zaupanje kot ključno komponento za razvoj digitalnih storitev. Dandanes se veliko stvari počne na spletu, s storitvami e-pošte in sporočil, video klici in digitalnimi podpisi. Če si strani ne moreta zaupati, je digitalno poslovanje povsem nemogoče.

Facebook letno izbriše milijarde lažnih profilov, vsi dnevno prejemamo kupe sumljivih e-poštnih sporočil, podjetja pa ustvarjajo bote in lažne profile na LinkedInu samo zato, da ustvarijo stike za večjo prodajo. Podjetja uporabljajo rešitve za zaščito komunikacije in notranje izmenjave informacij. Kljub temu se čedalje več poslov izvaja med organizacijami in najpogosteje so e-pošta, Zoom in WhatsApp tipična orodja, preprosto zato, ker jih je najlažje uporabljati. 

Povsem očitno je, da so potrebne boljše rešitve zaupanja. Vendar bi morali temeljiti na naravnem človeškem vedenju in nekako ustvarjati zaupanje, ki se je gradilo skozi generacije v družbah in skupnostih. Strokovnjaki za kriptografijo ne morejo ustvariti digitalnega zaupanja.

Običajno se zaupanje gradi korak za korakom s človeško interakcijo. Morda ste v istem razredu v šoli, skupaj študirate na univerzi, delate skupaj ali živite v isti soseski ali imate iste hobije. Ali pa poznate nekoga, ki mu zaupate, in vas predstavi nekomu drugemu, vi pa mu takoj zaupate na podlagi sklepanja. Zaupanje ni črno-belo. Gradiš ga sčasoma, odvisno je od konteksta in hitro lahko izgubiš zaupanje. In zaupanje ne temelji na nizu pravil in omejitev; temelji predvsem na pozitivnih izkušnjah z nekom.

Stopamo v novo dobo digitalnega zaupanja. Potem je pandemija pospešila potrebo po tem. Za izgradnjo in upravljanje digitalnega zaupanja potrebujemo nove rešitve, ki bodo morale vključevati družbene in tehnične inovacije. Prav tako bodo morali delati z našimi vsakodnevnimi digitalnimi orodji, kot so e-pošta, klepet, video klici in deljenje podatkov. Ker zaupanje v družbi temelji na pozitivnih izkušnjah in priložnostih, potrebujemo orodja digitalnega zaupanja, ki temeljijo na pozitivnih izkušnjah, vzajemnem učenju in iskanju več priložnosti.

Članek se je prvič pojavil na Moteče.Azija.

Podjetja že leta zbirajo podatke. Uporabni podatki lahko ponudijo konkurenčne prednosti in so osnova za številne storitve in boljšo uporabniško izkušnjo. Bilo je tudi veliko podjetij, ki so želela postati agregatorji podatkov, zbirati in prodajati podatke. Toda zgodbe o uspehu velikih podatkov niso v prodaji podatkov. Včasih so podatki skoraj strupena dobrina. Kaj se lahko naučimo iz načinov, kako so bili podatki najbolje uporabljeni in monetizirani? Zdaj imamo isto vprašanje glede osebnih podatkov in mnoge strani želijo ponoviti iste stare napake.

Pred 21 leti smo v enem od mojih prejšnjih startupov razvili marketinški slogan Podatki – črno zlato XNUMX. stoletja. To je bila in je še vedno ustrezna primerjava, vendar je služenje denarja s podatki zelo drugačno od naftnega posla. Tam imate ločene poslovne linije za vrtanje in rafiniranje nafte ter nato prodajo rafiniranih izdelkov. Nekaj ​​podobnega lahko vidimo v podatkovnem poslu, vendar je ustvarjanje velikega denarja v vrednostni verigi zelo drugačno v naftnem in podatkovnem poslu.

Google, Facebook in Amazon so velesile podatkovnega trga. Predvsem zbirajo in nato gradijo storitve, ki uporabljajo podatke. Lahko kupijo nekatere podatke tretjih oseb, vendar to ni njihov glavni način pridobivanja podatkov in jih dejansko ne prodajajo. Ugled podjetij, ki se osredotočajo na trgovanje s podatki, je dandanes precej omajan. Kot mi je nekoč dejala oseba, ki vodi podatkovne operacije za velikana iz Silicijeve doline, so vse bolj skeptični glede nakupa podatkov, ko ne poznajo njihovih virov, kako natančni so, kako so se tista podjetja, ki jih prodajajo, dokopala do njih. to in kako vodijo svoja podjetja.

Ne razumite me narobe, nekatera podjetja ustvarijo znatne prihodke s prodajo podatkov, nekatera podjetja pa porabijo na stotine milijonov za nakup podatkov. Vendar to ni bilo področje za izgradnjo samorogov in podjetij, ki bi oblikovala svet, kot se je pričakovalo pred morda 10 ali 15 leti. Potem je bilo veliko pričakovanj glede izmenjav podatkov in drugih ustvarjalnih poslovnih modelov trgovanja s podatki.

Danes se s podatki trguje bolj kot z blagom kot kot edinstvenim virom dodane vrednosti. Podjetja kupujejo zunanje podatke, da obogatijo svoje podatke in pomagajo svojim rešitvam pri boljši uporabi podatkov. Prava vrednost je dosežena, ko podjetja zgradijo rešitve za uporabo podatkov v trženju, prodaji in poslovanju. Lahko bi celo trdili, da zmagovalec nima največ podatkov, ampak najboljša orodja za uporabo podatkov. Seveda imajo internetni velikani na kupe podatkov. Kljub temu imajo banke, telekomunikacijski operaterji in trgovci na drobno tudi veliko (in priložnost, da zberejo več), vendar so jo na splošno počasi izkoristili. Ta uspešna podjetja svojim uporabnikom ponujajo tudi vrednost podatkov, na primer iskanje Google, zemljevide in druge storitve ter Amazonovo boljšo uporabniško izkušnjo.

Zdaj smo priča zgodnjim časom osebnih podatkov, tj. kako lahko ljudje uporabljajo svoje podatke. Nekatere iniciative in podjetja želijo graditi rešitve, ki temeljijo na ideoloških pogledih; ljudje imajo moralne pravice do lastništva in nadzora svojih podatkov. Ti niso preveč uspešni; le majhna skupina ljudi se zanima za te ideološke projekte. 

Potem so tu še podjetja, ki želijo ljudem pomagati zbirati njihove podatke in jih prodajati. To ima veliko praktičnih izzivov, vključno s tem, kako vzpostaviti podatkovni trg, da bo deloval z zadostnim povpraševanjem in ponudbo. Določanje cen je prav tako zapleten izziv, kot so povezani pogoji, ne glede na to, ali svoje podatke prodajate za en namen in kako slediti njihovi uporabi. Pravilno delovanje trga osebnih podatkov ni enostavno. Obljuba glede uporabniške vrednosti je pogosto razočaranje, kot bi bili plačani nekaj dolarjev mesečno za gledanje oglasov. 

Najbolj očitna možnost, ki je več kot deset let sodelovala s podjetji z velikimi podatki, je pozabljena. Zakaj ne bi ljudem ponudili boljših orodij za zbiranje in uporabo njihovih podatkov. Ko želijo nekatera podjetja s prodajo ljudem pomagati pri nadzoru in uporabi njihovih podatkov, je podobno, kot če bi Googlu, Amazonu in Facebooku priporočili prodajo vseh podatkov, ki jih zbirajo. Ta podjetja so svoj trenutni položaj in moč dosegla z vrhunskimi orodji za uporabo podatkov, ki jih dobijo. Enako je s posamezniki. Če jih želite opolnomočiti z njihovimi podatki, morate ponuditi najboljša orodja za osebno uporabo teh podatkov.

Uporaba osebnih podatkov bo vključevala številne koncepte, pa še ne poznamo vseh. Za inovacije in razvoj teh orodij potrebujemo odprt trg. Lahko pa ima na primer orodja za načrtovanje boljših osebnih financ, iskanje najboljših cen, upravljanje boljšega zdravja in dobrega počutja ter pomoč pri vseh vrstah dnevnih potreb in dejavnosti. Dolgoročnejša vizija je zgraditi osebno umetno inteligenco, ki ponuja nadzorno ploščo za vodenje vseh dnevnih dejavnosti.

Tako kot pri podatkovnih podjetjih bi lahko tudi osebne podatke obogatili z zunanjimi viri podatkov. Na primer, javni podatki, kot so primerjava cen, promet, javno zdravje in podatki zemljevidov, skupaj z osebnimi podatki, zaradi česar je močnejši. Usposabljanje podatkovnega modela za strojno učenje in umetno inteligenco se izboljša, ko lahko uporablja podatke številnih uporabnikov. 

V mnogih pogledih je najboljši način za uporabo osebnih podatkov podoben tistemu, kar že leta počnejo vodilna podatkovna podjetja. Toda zdi se, da se veliko strank z novo poslovno priložnostjo najprej odloči za zelo zapletene modele, kot je utemeljitev podatkov z ideološkimi razmišljanji ali želja po izgradnji izmenjave podatkov, ki temelji na verigi blokov, s sistemi za upravljanje digitalnih pravic. Pogosto je najenostavnejša in najboljša rešitev kopiranje tistega, ki je že deloval drugje.

Članek se je prvič pojavil na Moteče.Azija.

Umetna inteligenca (AI) se pojavlja povsod, vsaj v razpravah. Inteligentni sistemi se uporabljajo marsikje in postajajo pametnejši. Toda pravo ozko grlo ni inteligenca ali 'možgani' sistemov; gre za to, da AI potrebuje tudi "roke", da naredi stvari.

AI je v zadnjih petih letih postal zelo priljubljena ključna beseda. Večina vodstvenih skupin in upravnih odborov podjetij želi videti razvoj umetne inteligence v svojih organizacijah. Na žalost se realnost ter dejanski primeri uporabe in pričakovanja ne ujemajo vedno. Največja težava je pomanjkanje dovolj pametnih modelov strojnega učenja (ML) ali AI za analizo podatkov, opravljanje nalog in sprejemanje odločitev.

Vzemimo poenostavljeno nalogo AI. Sistem zbira podatke, jih analizira, sprejema potrebne zaključke in odločitve ter rezultate pošilja v operativno uporabo. Če je celoten sistem zgrajen tako, da deluje okoli umetne inteligence, kot je samovozeči avtomobil, je lahko zmožnost analiziranja podatkov in sprejemanja odločitev ozko grlo. Toda večina sistemov je drugačnih.

Lahko vzamemo še en primer z uporabo umetne inteligence – avtomatizacijo obdelave zavarovalnih zahtevkov. Imamo enake faze, vendar so podatki in interakcije z drugimi sistemi veliko bolj zapleteni:

1. Zavarovalec izpolni zahtevek, verjetno spletni obrazec, v nekaterih primerih pa je lahko še vedno papirni obrazec. Imajo tudi nekatere druge dokumente, na primer račune, prijavo prekrška ali zdravniški izvid. Če želite vse prenesti v digitalno obliko, bosta morda potrebna npr. OCR (optično prepoznavanje znakov) in NLP (obdelava naravnega jezika).
2. Zavarovalnica zbira podatke iz drugih virov. Uporabijo lahko na primer osebno zavarovalno zgodovino iz nacionalne baze podatkov, podatke o bonitetni oceni, kazenske evidence, podatke iz drugih podobnih incidentov. Vse vrste podatkov, ki jih je mogoče uporabiti, da ugotovimo, da so informacije v zahtevku smiselne, da so v skladu z drugimi viri podatkov, znotraj statistične meje pričakovanega vedenja in da niso goljufive.
3. Nato sistem analizira podatke in sprejme odločitev. Odločitev je lahko plačati določen znesek, ne plačati ali poslati primer v nadaljnjo preiskavo.
4. Ko je odločitev sprejeta, mora sistem zavarovalcu poslati pismo ali e-pošto, shraniti odločitev in vse dokumente, začeti postopek plačila in obvestiti tretje osebe (na primer bazo podatkov nacionalnega zavarovanja, ponudnika zdravstvenih storitev, druge stranke v incident, policija). 
5. Po tem zavarovanec morda ne bo zadovoljen z odločitvijo in lahko sproži nov postopek.

V tem primeru lahko vidimo, da sta analiza podatkov in sprejemanje odločitev majhen del celotnega poteka procesa. Obstaja veliko drugih delov, zlasti pridobivanje podatkov iz več virov, oblikovanje podatkov, vnos podatkov o odločitvah v druge sisteme in sprožitev dejanj v različnih sistemih. In kar naredi to še bolj zapleteno, je, da so podatki običajno v številnih različnih oblikah in da del informacij manjka ali je netočen (samo pomislite na obrazec za zahtevek, ki ga zavarovanec izpolni, in dodajte priloge). Tudi v primeru, ko je podatkovna vrednost »null«, je treba obravnavati, »null« ni »nič« in glede na nabor podatkov ima lahko pomen ali ne. Potrebujemo veliko vodnikov.

Eno od mojih podjetij je pred nekaj leti implementiralo tovrstni sistem. Čeprav je šlo za precej digitalno napredno zavarovalnico in okolje (Skandinavija), je bilo še veliko dela. Tipično pravilo v podatkovnem poslu je, da je 60 % do 80 % dela predhodna obdelava podatkov. To je resničnost, ko poskušate implementirati AI v katerem koli podjetju s številnimi obstoječimi sistemi, nekateri od njih pa so lahko precej staromodni. Samo pomislite na SAP, Netsuite in povezave z bančnimi sistemi.

Omislimo si lahko celo sodobnejšo rešitev za pridobivanje podatkov iz več nosljivih naprav (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura itd.) na eno mesto in jih prenesemo v obliko, v kateri bi lahko zgradili rešitve ML/AI. . Tudi zbiranje vseh teh podatkov ni tako preprosto, kot bi si mislili, tudi ko ljudje govorijo o odprtih API-jih. API-ji še vedno niso tako pogosti in čeprav bo API strukturiran, se lahko kakovost vključenih podatkov razlikuje od enega vira do drugega.

Izraz, ki mi je postal všeč, je "roke AI". Pomeni rešitve, kako pridobiti podatke, zbrane iz številnih starih in novih sistemov, jih formatirati na enem mestu in nato dobiti rezultate obdelave za operativno uporabo v drugih sistemih. Podjetja pogosto pozabljajo ali ignorirajo razvoj 'rok', ko je bolj domiselno govoriti o najnovejših inovacijah za 'možgane'. Kot vedno je dobro razmišljanje redko dovolj; najprej morate zbrati in organizirati informacije, nato pa narediti stvari na podlagi svojih misli.

V resnici so te 'roke' kot programski roboti (RPA), ki lahko delujejo z različnimi sistemi in napravami. Te vključujejo dodatne programske komponente (npr. OCR, NLP, čiščenje podatkov, API-je) za pridobivanje podatkov in sprožitev dejanj (npr. pošiljanje e-pošte, začetek plačila, začetek dostave). Druga uporabna orodja so webhooki, ki lahko sprožijo opravila v ozadju, na primer v okolju brez strežnika, kot sta preverjanje podatkov in izvajanje NLP. To pomeni zmožnost dela z velikim številom različnih sistemov in formatov. 

Odprtokodno je pogosto najboljši način za podporo številnim vrstam potreb od majhnih in redkih sistemov do večjih sistemov. Obstaja veliko podatkovnih formatov in celo neformatiranih podatkov, ki jih nobeno podjetje ne more implementirati v svoj lastniški sistem. Tukaj je odprtokodna edina možnost. Te 'roke' in 'možgani' bi morali temeljiti na pogosto uporabljenih in široko dostopnih programskih jezikih (npr. Python), ki pomagajo 'možganom' in 'rokam' delovati skupaj z uporabo odprtokodnih komponent.

Za večjo uporabo AI in ML potrebujemo več in boljše 'roke' za AI. Vodstvene skupine morajo prav tako vlagati v te zmogljivosti, če želijo implementirati in uporabljati AI. Enako je s potrošniškimi storitvami, nekdo mora ponuditi rešitve, kjer so podatki na voljo v uporabni obliki in obstajajo orodja za doseganje rezultatov v realni uporabi. V lanskoletnem Gartnerjevem Hype Cycle je bilo veliko rešitev AI na vrhuncu navdušenja. Za izboljšanje produktivnosti so potrebne 'roke' AI.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

Avtomatizacija in digitalizacija naj bi povečala produktivnost dela. Vendar pa je bila rast produktivnosti v zadnjih 20 letih v večini razvitih držav enaka ali upada. To je bilo vidno v državah, kjer večina delovnih mest, predvsem pa novih, ni v proizvodnji, temveč v storitvah in informacijskem delu. Torej bi bilo pošteno domnevati, da tehnologija in digitalizacija ne pomagata izboljšati produktivnosti. Henry Ford, Jeff Bezos in Larry Page niso veliko zmagali, ker so optimizirali stare operacije; to je zato, ker so ustvarili popolnoma nove operativne modele. Priložnost je v razvijanju novih načinov dela, ne pa v optimizaciji starih.

Svetovno znani ekonomisti, npr Daron Acemoglu, Greg Mankiw in svetovalci mnogih vlad poskušajo razumeti razloge za počasnejšo rast produktivnosti. Ne bom poskušal razumeti vseh makroekonomskih dejavnikov, ampak se bom osredotočil na majhna praktična vprašanja, kot je, kaj bi lahko bila ozka grla pri digitalizaciji in avtomatizaciji informacijskega dela.

Prej sem pisal o tem, kako potrebujemo pravo digitalizacijo, ne svetovalnih projektov. Težava številnih projektov avtomatizacije in digitalizacije je, da le poskušajo optimizirati obstoječe procese in jih implementirati v podedovane IT sisteme. Oba procesa in sistemi so bili razviti, preden so bile trenutne priložnosti digitalnih storitev takoj na voljo. Optimalen model bi bil zgraditi nove procese z najnovejšo tehnologijo, ki bi se osredotočala na resnično vrednost podjetja za stranke. Če avtomatizirate stare procese, ki so nepotrebni za ponujanje vrednosti strankam, to ne izboljša produktivnosti. Zato resnično digitalna podjetja, kot so Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba in mnoga zagonska podjetja, pridobivajo posle od starih podjetij.

Od menedžmenta in vlagateljev je potrebno kar nekaj poguma, da porušijo stare modele, namesto da bi jih samo poskušali 'optimizirati'. Resničnost je taka, da bi vam fina nastavitev starih modelov s staro informacijsko tehnologijo lahko prinesla majhen odstotek izboljšanja produktivnosti, če pa želite doseči veliko več, morda 100 ali 1,000-odstotno povečanje, morate ustvariti nove modele, ki bodo delovali z najnovejšimi tehnologija.

Prej sem tudi pisal o trendovsko nizko kodiranje in državljanski razvoj, in kako lahko le redko pomaga pri izvajanju robustnih, dobro načrtovanih rešitev. To je še en primer, zakaj avtomatizacija procesov ne prinaša vedno pomembne vrednosti, ko je razvoj za državljane v trendu avtomatizacije. Recimo, da mora podjetje ustvariti nove modele delovanja, tako da lahko kupci z njim digitalno komunicirajo, in digitalizirajo vse interne in dobaviteljske interakcije. V tem primeru ne deluje, če vsak zaposleni (tj. državljan-razvijalec) začne avtomatizirati svoje rutine iz preddigitalne dobe.

Žalostno dejstvo je, da zaradi prave avtomatizacije tudi nekaj dela postane nepotrebno. Če dovolite zaposlenim, da avtomatizirajo nekaj, kar jim ni všeč, to ne naredi podjetja bistveno bolj učinkovitega. Seveda lahko z opustitvijo dolgočasne rutine vsak posameznik in oddelek postane učinkovitejši. Toda v resnici pomembne spremembe zahtevajo veliko bolj temeljite spremembe. Prodajalna plošč ne postane nov Spotify samo zato, ker zaposleni avtomatizirajo nekaj svojega rutinskega dela. Fizični trgovec na drobno ne postane novi Amazon, ko zaposleni avtomatizirajo svoje rutine. Ta podjetja potrebujejo nov način delovanja z novimi procesi in novimi vlogami za svoje zaposlene. Odkrivanje obstoječih procesov in njihova avtomatizacija bi lahko prinesla nekaj prihrankov, a če ustvarite nove načine delovanja na podlagi novih orodij, lahko ustvarite popolnoma nov posel.

AI, digitalizacija in avtomatizacija (vključno z RPA, avtomatizacijo robotskih procesov) so v središču teh sprememb. Danes so to hype izrazi in iz njih se je enostavno norčevati. Njihov ugled trpi, če te tehnologije niso ustrezno uporabljene; postanejo atraktivni, kot šminka na prašiču. Recimo, da na stare procese in sisteme postavite malo umetne inteligence in malo avtomatizacije. V tem primeru jih ne naredi bolj digitalne ali inteligentne, ampak samo doda še eno plast kompleksnosti in verjetno tehnične težave. Nekatera podjetja bi rada uporabljala stroje za opazovanje ljudi in uporabo AI za ustvarjanje avtomatizacije za izvajanje istih nalog. Sliši se kot razburljiva tehnološka vizija, vendar je nenavadna ideja, da bi bil optimalen model za stroje kopiranje tega, kako so ljudje nekaj počeli tradicionalno.

Henry Ford ni izdelal avtomobila za vsakogar tako, da je prosil proizvajalce starih avtomobilskih delavnic, naj avtomatizirajo nekatere svoje rutine. Jeff Bezos ni digitaliziral maloprodaje tako, da je prosil fante, ki prejemajo telefonska naročila in izpolnjujejo papirnate obrazce za naročila, naj uporabljajo klice VoIP in skenirajo papirje za naročila. Ustanovitelji Googla niso naredili revolucije v spletnem oglasnem poslu z izdelavo spletne kopije rumenih strani. Ustvarili so nove modele iz nič, da bi lahko z najnovejšo tehnologijo svojim strankam ponudili najboljšo vrednost. Toda veliko podjetij še vedno poskuša razviti svoje poslovanje z dodajanjem novih trikov starim modelom.

Avtomatizacija, umetna inteligenca in digitalizacija bodo spremenile večino podjetij in bistveno spremenile način delovanja informacij. Izboljšanje obstoječih procesov je več milijard dolarjev vredna priložnost, ustvarjanje novih, učinkovitejših modelov za delovanje pa v stotinah milijard ali trilijonov. Izboljšave prinašajo kratkoročne zmage; novi modeli delovanja in poslovanja ustvarjajo podjetja, ki prevladujejo v prihodnosti.

Vse to zahteva pogum menedžmenta in investitorjev. Morajo biti dovolj pogumni, da zavržejo stare modele in stare sisteme. Lepo je vsakemu zaposlenemu obljubiti, da se ne bo nič spremenilo, ali vlagateljem obljubiti dvoodstotno stabilno rast. Kljub temu, kot smo videli v maloprodaji, ta model vodi do velikih zlomov, kar je pomembno, ko konkurenti spremenijo poslovna in tržna pravila. Tisti voditelji, ki želijo ustvariti velike uspehe, bi morali začeti graditi svoje operacije na podlagi programskih robotov, umetne inteligence in digitalnih procesov, ne pa samo upati, da bo stare modele mogoče narediti nekoliko bolje. In začeti bi morali danes.

Članek je bil prvič objavljen dne Razdiralna Azija.

Osebni trener vam daje navodila, kaj morate početi v telovadnici. V večini primerov on ali ona od vas zahteva le osnovne stvari, kot je vaša tarča, ali želite izgubiti težo ali povečati mišice, in morda, kako pogosto ste že obiskovali telovadnico. Vse večja skupina svetovalcev za dobro počutje vam pove, kako bolje spati, jesti in delati. Morda vas bodo prosili, da vodite dnevnik spanja in hrane. Dandanes imamo ljudje vse več nosljivih naprav za merjenje dnevnih aktivnosti, srčnega utripa, spanja, glukoze v krvi in ​​mnogih drugih stvari. Še vedno pa obstaja zelo šibka povezava med storitvami podatkov, dobrega počutja in usposabljanja. Vendar se bo to spremenilo.

Bral sem o svetovalcih za spanje, katerih glavna naloga je naučiti ljudi ponavljati nekatere besede, ko poskušajo zaspati. Pravijo, da vam pomaga, da se sprostite in bolje spite. Vendar pa imajo ljudje dandanes več naprav, ki merijo njihov spanec, srčni utrip, ko gredo spat, intervale spanja, celo telesno temperaturo in kako naporen je bil njihov dan. Ali ne bi bilo bolje, če bi ti svetovalci za spanje lahko uporabili vaše podatke in ne le učili manter?

Med lockdownom zaradi COVID-a so bili številni fitnes centri zaprti. Začeli so ponujati spletne storitve, vključno z virtualnimi sejami osebnega trenerja, spletnimi tečaji vadbe in videoposnetki o tem, kako trenirati doma. Toda to je predvsem enosmerna komunikacija. Fitnes center ne potrebuje vaših podatkov, da bi za vas ustvaril bolj prilagojen načrt. Zakaj ne? Tehnično bi bilo to povsem izvedljivo, vendar bi morali razviti nove storitve za ta model. Številne stranke bi bile pripravljene plačati več za osebne storitve kot standardne razrede.

Svet je poln storitev za hujšanje. Ljudje plačujejo spletne storitve, da dobijo navodila za dnevno prehrano in vadbo. Nekatere storitve pomagajo spremljati vaše kalorije, ko beležite dnevne vnose hrane. Večina storitev je še vedno osnovnih in ne uporabljajo podatkov, ki so na voljo iz nosljivih naprav. Dandanes lahko celo spremljate glukozo v krvi v realnem času. Bilo bi zelo koristno s podatki o vadbi, srčnem utripu in spanju za osebne storitve nadzora teže.

Trg nosljivih izdelkov se povečuje. Zlasti trg pametnih ur vztrajno raste, približno 20 % letno na podlagi tržnih raziskav in pričakuje se, da bo do leta 100 dosegel skoraj 2027 milijard dolarjev s 150 milijard dolarjev letos. Pametne ure prevzemajo tržni delež od nekaterih drugih zgodnjih naprav, ki so merile samo korake in podatke o srčnem utripu, osnovne stvari. Hkrati rastejo nove kategorije, kot so pametni prstani (npr Oura) in glukoze v krvi, aplikacije za zdravje presnove (npr Ravni in Veri). Withingsje bila nekaj let del Nokie, vendar jo je Nokia prodala nazaj svojim ustanoviteljem in odpisala, ravno ko je trg začel rasti. Gre za podjetje, ki ima obsežnejšo ponudbo izdelkov od ur do digitalne opreme za merjenje krvnega tlaka in spanja pod vzmetnico.

Torej, ljudje so začeli zbirati veliko osebnih podatkov. Toda veliko ljudi je še vedno zmedeno, kako uporabiti te podatke. Apple Health je storitev, ki pomaga združiti podatke iz več naprav, če imate iPhone. Vendar je verjetno najbolj zmeden in najslabši izdelek UX, ki ga ima Apple. Tako kot pri poslovnih podatkih ljudje potrebujejo orodja za uporabo podatkov, neobdelane podatke pa je težko razumeti.

Obstajajo tudi drugi viri zdravstvenih podatkov. DNK testi ponujajo informacije o osebnih genetskih profilih. V nekaterih državah postajajo digitalni zdravstveni zapisi na voljo. Te podatke je mogoče kombinirati tudi z nosljivimi podatki.
To zveni kot popolno ujemanje. Storitve dobrega počutja bi morale začeti postajati bolj osebne in temeljiti na realnih podatkih, ne le na nekih standardnih navodilih, saj smo ljudje v resnici posamezniki in različni. Nosljive naprave zagotavljajo vedno več podatkovnih točk, ki jih je težko interpretirati. Obe strani bi lahko izboljšali svoje poslovanje, če bi se naučili bolje uporabljati storitve druge strani.

Kako se lahko to zgodi v praksi? Obstajajo vsaj trije načini za to:

1. Proizvajalci nosljivih naprav bi lahko začeli ponujati več aplikacij in storitev za uporabo podatkov v vsakdanjem življenju. Verjetno bodo naredili nekaj na tem področju, vendar to ni njihova osnovna dejavnost in ljudje bi morali imeti možnost kombinirati podatke iz številnih virov, ne le uporabljati podatkov iz silosov, specifičnih za posamezne naprave.
2. Storitve dobrega počutja bi lahko začele ponujati storitve za zbiranje podatkov iz različnih virov in razvoj načinov za njihovo uporabo. Toda večina teh ponudnikov storitev (telovadnic, osebnih trenerjev ali svetovalcev za dobro počutje) ni strokovnjakov za podatkovno tehnologijo.
3. Tam bodo igralci, ki bodo pomagali zbirati podatke iz številnih naprav in virov ter jih ponuditi v enostavni obliki. Tretje osebe lahko naredijo aplikacije za ljudi in ponudnike storitev dobrega počutja za uporabo podatkov. To je najbolj izvedljiva pot za delo s številnimi viri podatkov, usposobljenost za podatkovno tehnologijo in sodelovanje s številnimi ponudniki storitev dobrega počutja. To je tudi najboljša rešitev za zagotavljanje zasebnosti podatkov.

Vsak profesionalni poslovni svetovalec običajno analizira številke in procese podjetja, preden začne dajati navodila. Nenavadno bi bilo imeti svetovalca, ki bi skušal izboljšati zdravje podjetja, ne da bi pogledal njegove obstoječe podatke. Toda pri svetovanju o dobrem počutju je to še vedno zelo značilno. To se bo v naslednjih nekaj letih spremenilo in videli bomo storitve dobrega počutja, ki bodo temeljile na dejanskih osebnih podatkih. In ta trg bo hitro rasel; ljudje so pripravljeni plačati za boljše splošno zdravje in dobro počutje.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

Ko sem v devetdesetih začel svojo kariero, sem delal kot razvijalec programske opreme za podjetje, ki je proizvajalo igralne avtomate in igralniške sisteme. Nekega dne je v naš oddelek prišla skupina svetovalcev. Prišli so nam povedati, da naš razvoj programske opreme ni bil preveč učinkovit in da bi lahko z novimi vizualnimi orodji enako delo opravili veliko bolj učinkovito. Obljubili so, da bodo v šestih mesecih z nekaj razvijalci preoblikovali programsko opremo za našo najnovejšo igralno platformo. Pred tem smo potrebovali dve leti s skoraj 1990 ljudmi, da smo naredili isto stvar. Naše vodstvo je kupilo njihovo zgodbo. Tako so začeli na novo pisati programsko opremo in od takrat naprej smo se morali vsi prilagoditi razvojnim orodjem za vizualni stroj stanja povleci in spusti. 

Enako se ponavlja. Nizka koda in državljanski razvoj so spet v trendu, podjetja pa aktivno prodajajo svoja draga orodja, ki vsakomur omogočajo oblikovanje programske opreme ali avtomatizacijo opravil. Zakaj bi imeli drage razvijalce, ko pa lahko svoje zaposlene naučite upravljati svoje dnevne potrebe s preprostimi orodji povleci in spusti? Celotna industrija programske opreme se bo spet spremenila!

Avtomatizacija pisarniškega dela (npr. orodja RPA) je eno modnih področij, ki so se ga lotili državljani-razvijalci. Tako tudi pri podatkovnih aplikacijah. Zakaj bi imeli drage podatkovne znanstvenike, če lahko vsem ponudite orodja z nizko kodo, da pridobijo informacije in vpogled iz neobdelanih podatkov? Slišal sem celo za ista orodja z nizko kodo, ki posameznikom omogočajo izdelavo aplikacij z uporabo njihovih osebnih zdravstvenih podatkov. Sliši se lepo?

Tri mesece pozneje so se ti svetovalci vrnili k nam. Povedali so nam, da nima smisla ponovno razvijati celotne programske opreme igralne platforme, vendar bi lahko ustvarili manjši kos, da bi dokazali svoj primer. Tako je bilo dogovorjeno, da bodo razvili novo programsko opremo s svojim modelom in orodjem samo v majhnih komponentah, začenši z napravo, ki je prepoznala kovance, ko so jih igralci vnesli.

Toda ali je tako preprosto? Zakaj vodilna svetovna podjetja za programsko opremo v Silicijevi dolini plačujejo 250,000 $ letno za dobre razvijalce, če lahko preprosto vzamejo naključne fante z ulic (ali vsaj iz pisarn) in jih pripravijo do izdelave programske opreme z orodji z malo kode? Ali zakaj bi se pritoževali nad pomanjkanjem podatkovnih znanstvenikov, če lahko katerega koli pisarniškega pomočnika poiščete relevantnost podatkov z orodji z nizko kodo.

Še dva meseca (skupaj zdaj pet mesecev) in svetovalci so se vrnili k nam. Tokrat so rekli, da nima smisla, zato bodo kodo, ki smo jo že naredili, prepisali. Lahko bi napisali priročnik o oblikovanju bolj kakovostne programske opreme in bi nam lahko tudi prodali svoje orodje za načrtovanje, da bi ga lahko uporabili za izboljšanje našega načrtovanja programske opreme. 

Nekateri ljudje zgradijo svoj dom, drugi pa uporabljajo že pripravljene načrte. Toda ali bi radi šli do nebotičnika ali mosta, ki ga je projektiral 'državljanski gradbeni inženir'? Ali pa bi želeli leteti državljan-pilot z avtomatiziranim letalom? Zakaj so potrebni dražji profesionalni piloti?

Ne mislim, da bi morali imeti uradno akreditacijo za razvijalce programske opreme, vendar je dejstvo, da so najbolj zapleteni sistemi na svetu dandanes zgrajeni s programsko opremo. Ni preprosto zgraditi kompleksnih kritičnih sistemov. To je veliko bolj zapleteno kot projektiranje nebotičnika ali mostu. Za konstrukcijo imate natančne formule za izračune, vendar je veliko struktur programskih rešitev tako zapletenih, da ne morete imeti formul ali preprostih modelov, s katerimi bi dokazali, da delujejo. Osebno sem videl ljudi brez izkušenj ali izobrazbe, ki so poskušali razumeti, kako razviti programsko opremo, zlasti robustno programsko opremo. Ne deluje pravilno; študija kaže, da je enajst od dvanajstih projektov državljanov in razvijalcev neuspešnih.

Obstajajo naloge, ki jih ljudje zlahka programirajo. Nekateri ljudje izdelujejo Excelove makre za lastne namene. Ljudje naredijo nekaj preprostih orodij, ki jim pomagajo pri vsakodnevnih opravilih; znajo jih uporabljati, pri čemer jim ni treba obravnavati napačnih vnosov podatkov ali posebnih situacij. Hkrati pa ni idealno prepustiti razvoj kompleksnejše programske opreme državljanom razvijalcem s temi poenostavljenimi orodji.

Prav tako je dobro, da smo jasni z definicijami. Včasih trženje z nizko kodo uporablja primere, kot so orodja za oblikovanje, ki sploh ne potrebujejo kode. Low-code je pristop k razvoju programske opreme, ki zahteva malo ali poenostavljeno kodiranje za izdelavo aplikacij in procesov. Torej orodje za grafično oblikovanje s funkcijo povleci in spusti za končne uporabnike ni razvojno orodje z nizko kodo, dokler ne želite prepričati svojega občinstva, da je odličen primer nizke kode.

Pravkar sem poslušal organizacijo, ki je investirala v orodja za razvoj državljanov in porabila na stotine ur, da je na tisoče svojih zaposlenih naučila uporabljati ta orodja. Še vedno pa lahko počnejo le osnovne stvari. Vodstvo je priznalo, da jim ne bi dovolili izdelave nobenih kritičnih ali pomembnih rešitev in procesov ali implementacije kompleksnejše programske opreme.

Končno, po šestih mesecih v mojem primeru na začetku kariere, svetovalci niso mogli implementirati nobene programske opreme s svojim vizualnim orodjem. K nam so prišli s priročnikom za boljše kodiranje in organizirali poldnevno delavnico. Če sem iskren, se po vseh teh letih ne spomnim preveč s te seje, a ena od njihovih trditev je bila, da so vizualna orodja boljša od programske kode, ker so ljudje po naravi vizualni. Naši razvijalci se z njimi niso strinjali, ker menijo, da ta vizualna orodja ne delujejo za resne potrebe programiranja. Po delavnici nismo več slišali od teh svetovalcev in nadaljevali smo z izdelavo strojev s profesionalnimi programskimi jeziki.

Ti svetovalci so bili plačani za teh šest mesecev in njihovo orodje za načrtovanje, nato pa so našli naslednjo stranko (žrtev). Spet se dogaja isto; podjetja kupujejo licence za programsko opremo in se usposabljajo, da pripravijo vse svoje ljudi k izdelavi programske opreme. Ne razumite me narobe; Verjamem, da se orodja in metode za razvoj programske opreme razvijajo in veliko orodij lahko pomaga. Vendar je ključnega pomena razumeti razliko med osebnimi orodji za avtomatizacijo nečesa ali izdelavo Excelovih makrov in izdelavo zanesljive programske opreme, ki lahko izvaja številne bistvene sisteme in procese. V resnici svet potrebuje več profesionalnih razvijalcev programske opreme in bolj zanesljivo programsko opremo. Ne smemo mešati profesionalnega razvoja programske opreme in njenih orodij. Z nekaterimi poenostavljenimi orodji lahko vsak pisarniški delavec naredi nekaj makrov ali avtomatizira lastna preprosta opravila; gre za popolnoma različni domeni.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

To je običajno čas za napovedi za prihodnje leto. Običajno se osredotočimo na tehnološke in poslovne trende ter ocenimo, kateri bi lahko bili pravočasno izbrani za naslednje leto. Tokrat je drugače. Leta 2020 je bila pandemija motilec običajnih trendov. Nekatere posle je ustavilo, nekatere spremenilo in druge pospešilo. Torej, kaj lahko pričakujemo, ko bodo cepiva, upamo, obrnila tok pandemije?

Če na kratko povzamemo leto 2020, je za nekaj let pospešilo digitalna podjetja, ustavilo potovalne in gostinske posle, mnoge dejavnosti iz opeke in malte preselilo na splet in ljudi naučilo uporabljati številna nova tehnološka orodja. V letu 2021 se postavlja vprašanje, kateri od teh trendov se bo nadaljeval, kateri bo zavrtel čas nazaj v obdobje pred pandemijo in katera podjetja so se za vedno spremenila.

Eno ali dve leti človeka ne bosta bistveno spremenili. Ljudje se lahko naučijo uporabljati nove storitve in izdelke, vendar se osnovne potrebe ne spremenijo. Vzemimo na primer, kako so se ljudje prilagodili storitvam dostave hrane, vendar si še vedno želijo spoznati druge ljudi. Ljudje prav tako iščejo enostavne rešitve, vendar običajno oklevajo narediti stvari, ki jih ne razumejo ali jih niso preizkusili. Toda dostava na dom in Zoom sestanki so, ker jih je bilo treba usvojiti, postali vsakdanji možnosti, ki smo se jih hitro naučili učinkovito uporabljati. 

Kakšni so torej obeti za leto 2021? Razmisliti moramo o stvareh, ki so se jih ljudje naučili v letu 2020 in tudi o tem, kaj so zamudili v letu 2020. Nato moramo razmisliti tudi o tem, katere tehnologije in storitve so leta 2020 naredile preskok. Ocenimo lahko tudi, kateri trendi so se začeli pred pandemijo in tisti, ki so pandemija se je pospešila. Na podlagi tega lahko nekoliko bolj natančno ocenimo, kaj lahko pričakujemo.

Digitalne storitve pomagajo ljudem v številnih situacijah. Virtualni sestanki nam pomagajo prihraniti čas in denar. Digitalni podpisi olajšajo sklepanje pogodb in uporabo pravnih storitev. Z dostavo na dom je nakupovanje živil enostavnejše in hitrejše. Včasih je bolj učinkovito delo od doma. To so bile očitne spremembe leta 2020, vendar so še vedno dobri primeri trendov, ki se bodo nadaljevali po pandemiji.

Letalske družbe, hoteli, restavracije in številne druge gostinske storitve so v letu 2020 doživele precejšen udarec. Mnogi ljudje so spremenili svoje poglede na potovanja in prehranjevanje zunaj ter se sprašujejo, ali bodo morali v prihodnje toliko leteti. Ta del je verjetno veliko bolj zapleten. Ljudje še vedno želijo videti nove kraje, videti druge ljudi in se odmakniti od vsakodnevnih rutin in okolja. Toda hkrati mnogi podjetja verjetno razmišljajo o vrednosti poslovnih potovanj in fizična srečanja.

Ljudje zdaj vidijo vrednost fizičnih srečanj in gostinskih storitev v novi luči, saj so tako dolgo živeli brez njih. Ljudje so tudi opazili, da lahko enako učinkovito delajo od doma ali oddaljenih krajev. Kljub temu podatki kažejo, da so rezervacije letov za konec leta 2021 močne in da se pojavljajo novi poslovni modeli, kot je mesečna naročnina za lete.

Maloprodajna podjetja so najbolj prizadela zapore in omejitve. Številni trgovci, tudi znane, dolgoletne veleblagovnice in verige, se zapirajo. Ampak bi bilo napačno misliti, da je bila pandemija edini razlog za to. Fizična trgovina na drobno je že leta v težavah in presenetljivo je, zakaj je trajalo tako dolgo, da so nekatere stranke sprejele spletno nakupovanje in uporabljale storitve dostave na dom.

Razmere zaradi bolezni COVID-2 niso prizadele samo potrošniških podjetij. Spremenilo se je tudi poslovanje B2B. Nismo imeli sejmov, konferenc in srečanj, da bi našli nove izdelke, storitve in stike. To je spodbudilo sprejetje »samopostrežnih« spletnih prodajnih kanalov, hkrati pa je tradicionalna prodaja »iz oči v oči« ključnega pomena za večino B2B podjetij. Nobenega dvoma ni, da so trpela tudi BXNUMXB podjetja in po pandemiji bo zagotovo prišlo do stečajev, ko bodo podjetja prisiljena preveriti realnost.

Na podlagi zgoraj navedenega je tukaj nekaj mojih napovedi za leto 2021:

1. Potovalna, gostinska in storitvena podjetja se bodo povečala, ko bo konec omejitev in tveganj zaradi pandemije. To ne pomeni, da bodo vsa podjetja v sektorju preživela ali da bodo storitve enake kot pred letom 2020. Kljub temu bo to odličen čas, da nova podjetja vstopijo v sektor, pridobijo nekatera obstoječa podjetja in uvedejo nove poslovne modele.
2. Več maloprodajnih poslov bo šlo na splet, trgovine na velikih ulicah pa bodo še naprej propadale. 
3. Več storitev bo postalo digitalnih in spletnih, vendar to ne pomeni, da bodo vse nove digitalne storitve donosne. Konkurenca bo na mnogih področjih huda in podjetja bodo morala za preživetje doseči znatne količine. Mnogi bodo morali postati globalni, da bi to dosegli. 
4. Pomembnejša priložnost od digitalnih potrošniških storitev bo omogočanje komponent, ki potrošnikom omogočajo lažjo, varnejšo in učinkovitejšo uporabo storitev. Ti bodo vključevali boljšo uporabo podatkov za potrošnike, večje zaupanje v storitve in tretje osebe ter rešitve za izboljšanje uporabniške izkušnje (npr. VR/AR za nakupovanje, boljše platforme za izobraževanje na daljavo in boljše rešitve za upravljanje dostave na dom).
5. Poslovanje s poslovnimi nepremičninami bo doživelo pomembne spremembe. Veliko maloprodajnih trgovin bo izginilo, potrebe po pisarniških prostorih se bodo spremenile in pojavile se bodo nove zahteve. Podjetja bodo na primer potrebovala nove tipe pisarniških prostorov za ljudi, ki delajo od doma in občasno prihajajo v pisarno, nekaj bolj podobnega "vročim mizam" kot kabinam.
6. Operacije e-trgovine bodo morda morale izboljšati uporabniško izkušnjo in trženje z uporabo razstavnih prostorov, kjer si lahko stranke fizično ogledajo izdelke in naročajo ter kjer lahko podjetja promovirajo svoje blagovne znamke. Tudi kavarne in restavracije bodo potrebovale več prostora za socialno distanciranje.
7. Ljudje se bodo bolj zavedali težav z zdravjem in dobrim počutjem ter nosljivih naprav, ki jim bodo dale več podatkov. To bo ustvarilo številne nove digitalne storitve za izboljšanje dobrega počutja in spremljanje zdravja ter po potrebi dostop do zdravstvenih storitev na daljavo.

To je le nekaj primerov tega, kar pričakujemo, vendar ponazarjajo spremembe in trende, ki jih bomo priča po pandemiji. Največje vprašanje je seveda, ali bo množično cepljenje pospešilo vrnitev v neko normalnost ali pa nas čakajo še kakšna nova presenečenja. Kakor koli že, vedno se moramo pripraviti na naslednjo fazo poslovanja in biti pripravljeni, ko pride.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

TikTok je velika zgodba o uspehu, a tudi veliko politično vprašanje. Manj znan del je, kako TikTok s svojo viralnostjo moti model družbenega omrežja. Spominja me na staro debato, kaj je bolj pomembno, osebni interesi ali socialna omrežja.
Ali je mogoče, da je tradicionalni koncept socialnih omrežij dosegel svoje meje? Ali model TikTok spreminja celotno krajino družbene platforme?

Pred več kot 15 leti smo z majhno ekipo ustanovili verjetno prvo podjetje za analizo podatkov družbenih omrežij na svetu (Xtract). To je bilo precej pred uspehom Facebooka, LinkedIna ali Twitterja. Začeli smo sodelovati z različnimi vrstami podjetij, ki so imela nekaj podatkov o družbenih povezavah, vključno s telekomunikacijskimi in spletnimi storitvami. Izdelali smo orodja za analizo podatkov z namenom ciljanja marketinških aktivnosti.

Naša programska oprema je analizirala milijarde, celo trilijone podatkovnih točk, izvedli pa smo tudi raziskavo o delovanju vpliva v družbenih omrežjih. Zakaj bi drugi ljudje vplivali na ljudi, da nekaj kupijo, opustijo ali postanejo aktivni uporabniki? Rezultat je bil, da ni bil pomemben le vplivnež ali družbeno omrežje. Odvisno je bilo tudi od konteksta, na primer za kateri izdelek gre. Povsem naravno je razumeti, kako lahko ena oseba vpliva na vas, kateri avto boste kupili, druga pa na to, katere knjige berete, in včasih je vaše lastno mnenje pomembnejše od vašega socialnega omrežja.

Obstaja veliko načinov za analizo vedenja potrošnikov, da bi razumeli preference in kako jih najbolje profilirati. Profiliranje lahko temelji na vseh vrstah razpoložljivih podatkov, vendar ga lahko razdelimo v štiri glavne kategorije:

1. Demografski podatki (npr. starost, spol, bivalni prostor, izobrazba)
2. Vedenje (izdelki, ki jih uporabljate in kupujete, časopisi, ki jih berete, glasba in filmi, ki jih imate radi, hobiji itd.)
3. Socialno omrežje (s kom ste povezani in kako močno)
4. Psihometrija (npr. tipi osebnosti).

Storitve socialnih omrežij so bile v zadnjih 15 letih velika zgodba o uspehu, saj so uspele ujeti čas uporabnikov in tudi oglaševalcev. Socialni grafi igrajo ključno vlogo pri teh storitvah, tj. ljudje delijo vsebino s svojimi stiki in tako se stvari širijo med uporabniki.

Zdaj se vrnemo k TikTokovemu modelu. Snežna kepa je z več kot 500 milijoni uporabnikov po vsem svetu. Toda TikTok v resnici ni storitev družbenega omrežja, čeprav je v njegovem jedru viralnost. Ljudje delijo videoposnetke, ne predvsem v svojih družabnih omrežjih, temveč na podlagi kategorij in hashtagov. Uporabniki imajo odlična orodja za ustvarjanje svojih videoposnetkov in lahko uporabijo obstoječe ideje in materiale, npr. duete z drugimi videoposnetki, in jih nato delijo. Prav tako si lahko ogledajo, kako različne kategorije in hashtagi pridobivajo oglede, ter ciljajo svoje videoposnetke na podlagi tega in na ta način uporabijo 'Trendi".

Ta model daje tudi veliko več možnosti novim uporabnikom, da pritegnejo veliko gledalcev. V tradicionalnem družbenem omrežju je potreben čas, da pridobite stike in sledilce. In v običajnih video storitvah (kot je YouTube) algoritmi dajejo prednost tistim, ki so objavljali dlje časa in zbrali veliko število ogledov. Včasih se reče, da kitajski poslovni model z manj spoštovanja pravic intelektualne lastnine in avtorskih pravic vsem omogoča, da vsak dan sprejmejo najnovejše ideje in izdelke ter jih poskušajo izboljšati za jutri. TikTok na nek način sledi temu načelu, vsak lahko vidi trendovsko vsebino in jo uporabi za ustvarjanje lastnega uspeha.

To ni pomembno samo za TikTok in videoposnetke. V nedavni razpravi z glavnimi znanstveniki našega prejšnjega podjetja za analizo podatkov smo se vrnili k starim teorijam o tem, kako osebni interesi in družbena omrežja poganjajo vedenje, in ali bi lahko opazili pojave TikTok tudi v nekaterih drugih storitvah.

Ugotovili smo, da v družbenih omrežjih pravzaprav vidimo omejitve pri razpravah o zanimivih temah. Na primer, na Facebooku so bile vaše razprave omejene predvsem na ljudi, ki so vaši stiki. Če imate posebno interesno področje, po nekaj letih z istimi prijatelji tam ni več tako plodno razpravljati. Hashtagi na Facebooku ne delujejo. Enaka težava je v številnih storitvah družbenega mreženja, vključno z LinkedInom. Na Twitterju lahko bolje spremljate določene teme. Kljub temu ima toliko sporočil, da se morate tudi tam običajno osredotočiti na najbolj priljubljena sporočila tistih, ki imajo veliko sledilcev.

Potem pridemo do drugega problema družbenih omrežij. Imajo veliko lažnih profilov in mreže ljudi so se razredčile, ko so sprejeli preveč prijateljev. Storitve družbenih omrežij imajo torej dvojno težavo: omejujejo vaše razprave in razpoložljivo vsebino ter dejansko ne predstavljajo vašega pravega omrežja. Na primer, če vas vsak od vaših stikov na LinkedInu vpraša, ali bi vsakega od njih predstavili tesnemu stiku? Tega nisem mogel storiti, ker je moje omrežje tako obsežno in ne poznam dovolj dobro vseh svojih stikov. Ko imamo lahko samo eno omrežje v storitvi, to vključuje preveč povezav za več namenov, kot je ustvarjanje pravega zaupanja, vendar premalo stikov za teme posebnega interesa.

Ali to lahko pomeni, da TikTok ni edina video platforma, ki je problem za mnoge politike, ampak prvi znak nove vrste internetne storitve, ki prihaja? Ali bi lahko začeli videti več storitev, ki lahko bolje združujejo različne interese ljudi, pomagajo pritegniti pozornost na zanimivo vsebino brez ogromne baze sledilcev in nam omogočijo ustvarjanje socialnih omrežij okoli različnih interesnih področij in namenov? Potrebovali bi tudi storitve, kjer lahko zgradite omrežja zaupanja za različne namene. Katere ljudi lahko priporočite, komu zaupate pri poslovnih predstavitvah, s kom se želite povezovati pri svojem delu in kakšna je vaša prava osebna mreža zaupanja?

Mogoče bomo kmalu zakorakali v čas po družbenih omrežjih, ki poskuša bolje združiti naravno vedenje z osebnimi interesi in različnimi omrežji za različne namene. To lahko pomeni, da vidimo dve vrsti omrežij: 1) tista, ki vam omogočajo, da se osredotočite na svoje interese, bodisi glasbo, literaturo, znanost, posebne hobije ali kar koli drugega; 2) prave mreže zaupanja za različne namene, za posel, zasebno življenje, hobije in osebne interese. Sedanja družbena omrežja so zdaj vsega preveč in ničesar premalo.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

Slovar opredeljuje zaupanje kot »verjeti, da je nekdo dober in pošten in vam ne bo škodil, ali da je nekaj varno in zanesljivo«. Zaupanje je lahko za ljudi težko razumeti, v digitalnem okolju pa je lahko še bolj zapleteno. Zaupanje potrebujemo v večini vsakodnevnih situacij, a glede na to, da so digitalne, virtualne in kibernetske storitve tako pomembni deli našega življenja, moramo bolje razmisliti, kaj digitalno zaupanje v resnici je.

Razmere zaradi Covid-19 so pospešile uporabo številnih virtualnih in digitalnih storitev. V začetku marca so mi rekli, da moram fizično odpotovati, da podpišem popis zapuščine za srečanje z drugimi dediči. Aprila so mi rekli, da ne smem priti fizično in da moram dokumente podpisati prek spleta. Zame je to dober primer, kako hitro se lahko stvari spremenijo, če bi sicer lahko trajalo 10 let, da se odobri tovrstna sprememba zakonov in pravil.

Tudi osnovne stvari, kako podpisati dokumente na spletu, so danes precejšnja zmešnjava. DocuSign ima dober globalni položaj za podpisovanje dokumentov, vendar ni 'uraden' v vseh državah ali situacijah. Ima odlično uporabnost, vendar vključuje kompromise med uporabnostjo in varnostjo. V nekaterih državah oblasti, banke ali drugi ponudniki storitev ponujajo varnejše rešitve za podpisovanje, npr. na podlagi e-izkaznic ali žetonov mobilne identitete, vendar jih je težje uporabljati.

Morda najbolj nenavadno podpisovanje dokumentov je bila neka uradna služba v ZDA, kjer je podpisovanje pomenilo vpisovanje mojega imena med poševnice (resno, to je bilo navodilo: »Ustrezna oseba mora elektronsko podpisati obrazec tako, da osebno vnese poljubno kombinacijo alfanumeričnih znakov pred ki mu sledi simbol za poševnico naprej (/); npr. /mike miller/, /efr/ ali /374/). Tega elektronskega podpisa ne sme vnesti nekdo drug v imenu ustreznega podpisnika.«). Druga skrajnost je moja banka s sedežem v Hongkongu, ki dokumente, ki jih pošljem, primerja z vzorcem mojega podpisa in vsakič drugič ne uspem podpisati enako.

Podpis je le en zelo preprost primer zaupanja, imamo pa bolj zapletene stvari. Je oseba, ki jo srečam, res to, za kar se predstavlja? Bodo držali obljubo? Če bom govoril zaupno, bodo te informacije obdržali zase? Če bodo kaj kupili od mene, ali bodo plačali ali imajo denar za plačilo? Ta in mnoga druga vprašanja v poslovnem in osebnem življenju se porajajo.

V fizičnem življenju imamo rešitve za reševanje številnih vprašanj zaupanja. Ljudje imajo osebne izkaznice za dokazovanje svoje identitete. Obstajajo sistemi, kot so kreditni rezultati, plačilne liste in finančni izkazi, ki dokazujejo sposobnost in zgodovino plačevanja. Človeška bitja so se naučila tudi vseh vrst znakov (kako se ljudje obnašajo, izrazi obraza, osebna zgodovina in mnogo drugih stvari), da lahko ocenijo, komu in čemu zaupajo ali ne. Pogosto je zaupanje tudi prenosljivo. Če nekomu zaupam in on priporoči, naj zaupam nekomu, ki mu on zaupa, mu bom verjetno zaupal.

V spletnem in digitalnem svetu imamo več komponent in spremenljivk za ocenjevanje, zaradi česar je ocenjevanje zaupanja bolj zapleteno. Morda sogovornika sploh ne vidimo, vidimo le njegovo telefonsko številko ali elektronski naslov. Če nekoga vidimo na spletu, kako veste, da je oseba res to, za kar se predstavlja. Ko se fizično srečamo, ljudje med seboj sčasoma vzpostavijo zaupanje, toda kako lahko to deluje v digitalnem okolju. Če nekaj dokumentov in informacij na spletu delim z osebo, kako lahko vem, ali in kako jih druga oseba uporablja in deli?

Imamo tudi rešitve za virtualno reševanje teh stvari. Na primer, potrebujemo varnostne naprave in aplikacije, da pridemo do svojih bančnih računov; podjetja imajo nadzor dostopa do svojih storitev in omrežij za uporabo svojih virtualnih orodij. Za mnoge od teh storitev morate še vedno nekaj narediti fizično, npr. nekje obiskati ali poslati nekaj dokumentov po pošti. Toda narediti nekaj najprej fizično je resnično izziv uporabnosti za številne spletne storitve in COVID-19 nas je zdaj postavil v številne situacije, ko to sploh ni mogoče.

Prav zato imamo manjšo varnost pri storitvah, kjer je uporabnost boljša in jih ni pretežko začeti uporabljati. DocuSign zadostuje za številne podpise; Zoom je dovolj varen za vodenje sestankov; WhatsApp je preprosta rešitev za dnevno klepetanje, e-pošta pa je najlažji način za pošiljanje številnih dokumentov. Vendar smo videli dovolj primerov, da imajo te rešitve tudi svoja tveganja, včasih precejšnja. Vemo, da zadostujejo za večino potreb, vendar številne potrebe presegajo raven zaupanja, ki jo lahko ponudijo.

To je na zelo praktičen način pokazalo, da potrebujemo nove rešitve za upravljanje digitalnega zaupanja v vsakodnevnih situacijah. Te rešitve morajo imeti dobro uporabnost in nuditi pravo raven zaupanja za vsako potrebo. Razprava o kibernetski varnosti je enostavno zelo polarizirana. Imamo čudake za kibernetsko varnost, ki trdijo, da noben sistem ni dovolj varen in da noben sistem z običajno stopnjo uporabnosti ne more biti varen. Potem imamo tiste nevedne ljudi, ki so pripravljeni uporabiti vsak sistem, ki je le enostavna rešitev. Imamo veliko vrst rešitev za digitalno identiteto in varnost, a kot celota je to področje še vedno precej neurejeno.

Eden od razlogov je, da je miselni proces za njihov razvoj pogosto zelo tehničen in se osredotoča na en poseben vidik varnosti. Mogoče bi morali bolj razmišljati o tem, kaj zaupanje v resnici pomeni v različnih situacijah in kako so ljudje z njim ravnali že tisočletja. Preprost primer je prenosljivo zaupanje ali kako vam lahko vaše osebno omrežje zaupanja pomaga pri digitalnih storitvah. Morda lahko na ta način najdemo koncepte in tehnologije za ustvarjanje resničnega digitalnega zaupanja med ljudmi in napravami.

Članek se je prvič pojavil na Razdiralna Azija.

Omrežja ljudi oblikujejo svet. Knjiga Nialla Fergusona Trg in stolp sta odličen uvod v njuno zgodovino. Omrežja so igrala pomembno vlogo v politiki, poslu in vsakdanjem življenju. Lahko so zelo javna in pregledna omrežja ali tajne družbe ali celo izmišljeni, kot so deli mreže Iluminatov. 

Uradne organizacije se lahko zelo razlikujejo od resničnih omrežij. Vsi poznamo podjetja, kjer organizacijska shema pripoveduje eno zgodbo o tem, kdo sprejema odločitve, in dejanska mreža ljudi, ki sprejema odločitve, se zelo razlikujeta. Omrežja so lahko tudi bolj dinamična od uradnih organizacij in lahko preživijo spremembe.

Podjetja poskušajo postati bolj dinamična in agilna. Organizacijske strukture pogosto ustvarjajo trenja, da bi bili dinamični, se hitro odzvali ali bili proaktivni v poslu. Organizacije same lahko bi bilo bolj dinamično, potem pa pride IT. Procesi se uporabljajo za kompleksne sisteme IT, vendar je težko hitro spremeniti orodja in rešitve IT. Slišali smo zgodbe o tem, kako lahko direktor uporablja svojo mrežo znotraj organizacije na različnih ravneh, ko so potrebne hitre spremembe ali nove aktivnosti, organizacija pa jih prepočasna izvaja.

Mnoge organizacijske strukture in prakse upravljanja imajo svojo zgodovino v vojaških organizacijah. Dandanes veliko ljudi okleva glede stilov vojaškega upravljanja v poslu, ker se nanje gleda kot na staromodne modele poveljevanja in nadzora. Pomembno pa si je zapomniti, da lahko vojaško in varnostno okolje še vedno nudita primere in lekcije zelo sodobnim organizacijam.

Na primer, vojaške organizacije so tradicionalno delovale z zelo formalnimi modeli. Ko se vojske bojujejo druga proti drugi, imajo frontne črte, koncentrirajo čete na točkah, kjer se lahko prebijejo in branijo meje. To ni več realnost. Gverilci, teroristi, aktivistične celice, neuradne enote (kot v Ukrajini) in dinamične mreže so za mnoge države večje tveganje kot tradicionalne sile. Za delovanje in upravljanje vojaških in varnostnih organizacij so zdaj potrebni temeljni novi modeli. 

V vojnah v Afganistanu, Iraku, Ukrajini in Siriji ni šlo za bojevanje med uradnimi vojskami in številne države so bile deležne napadov lokalnih teroristov in neodvisnih celic ali posameznikov, ki so pogosto povezani z globalnimi omrežji. To je vojaške in varnostne organizacije prisililo v iskanje novih modelov boja proti tem sovražnikom. Pomeni tudi, da morajo biti njihove organizacije bolj dinamične. 

Vojaške organizacije so tradicionalno imele zelo hierarhično strukturo. Njihovo delovanje in tehnologije so bile zgrajene za podporo tem modelom; poveljniške verige, pravice na podlagi organizacijskega položaja in omejene komunikacije med vzporednimi organizacijami. Zdaj so bili prisiljeni ponovno razmisliti o svojih obstoječih modelih. Hkrati potrošništvo prihaja tudi v vojske; ljudje med operacijami uporabljajo mobilne telefone, družbena omrežja in aplikacije za sporočanje. Vojaške organizacije lahko ta orodja ignorirajo ali prepovejo ali pa jih začnejo uporabljati. Slednjo pot so nekateri že ubrali. Spreminja se tudi način delovanja organizacij in predvsem način, kako lahko postanejo bolj dinamična omrežja glede na situacije, potrebe in vire.

Mnoga podjetja imajo podobne potrebe po iskanju bolj dinamičnih modelov delovanja, prilagajanju procesov glede na potrebe in hitri uporabi virov, kjer je to potrebno. To je zlahka v nasprotju z organigrami, fiksnimi postopki in sistemi IT, ki podpirajo procese, izmenjavo informacij in komunikacije. Te potrebe niso samo znotraj organizacij, ampak tudi pri strankah, partnerjih, dobaviteljih in drugih straneh. Težje je ustvariti in vzdrževati dinamična omrežja znotraj tradicionalnih organizacij in njihovih kontaktnih točk. Omrežja so lahko včasih različna, nekatera bolj hierarhična, nekatera temeljijo na drugih artefaktih zaupanja. 

Vse to ustvarja nove potrebe po tehnologiji IKT za podporo tem omrežjem. V praksi uporabljajo neformalne načine dela, kot so video klici, skupinska e-pošta in skupine WhatsApp. Toda te neuradne metode v resnici ne vključujejo načinov upravljanja omrežij, varnosti ali sistematične uporabe različnih orodij. Uporabljajo se za obravnavo posebnih potreb, ne za upravljanje omrežij. Večina poslovnih orodij je bila zasnovana za delo v tradicionalnih organizacijah s hierarhijami, formalnimi strukturami in stabilnostjo.

Omrežja so tradicionalni model sodelovanja ljudi. Digitalna tehnologija ponuja več orodij za globalno delo in ustvarjanje vseh vrst omrežij za splošne ali posebne potrebe. Vendar še nimamo orodij za upravljanje teh digitalnih omrežij na enak način, kot so se ljudje naučili upravljati omrežja v fizičnem življenju. Temeljijo na zaupanju, ki ga pridobiš in izgubiš, in so prilagojeni dnevnim potrebam. Videli bomo, kako se na tem področju pojavljajo nove rešitve in kako lahko vojska, podjetja in posamezniki bolje ustvarjajo in upravljajo digitalna omrežja.

Članek se je prvič pojavil na Moteče.Azija. 

Slika vljudnostna Avexer – local trust networks in crisis management.