Grow VC Group - ข่าวสาร

ผู้คนใช้ชีวิตและทำงานในสภาพแวดล้อมดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ โควิด-19 ได้เร่งการเปลี่ยนผ่านไปสู่การโต้ตอบแบบเสมือนและดิจิทัลมากขึ้น การรักษาความปลอดภัยเป็นปัญหาในหลายบริการ แต่ส่วนหนึ่งของปัญหาคือผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย บริษัทที่จัดการกับข้อกังวลของลูกค้า และแม้แต่รัฐบาลก็ให้ความสำคัญกับข้อความเชิงลบ และต้องการเสนอข้อจำกัดและเครื่องมือที่ยากต่อการใช้งาน แทนที่จะเน้นที่โอกาสและทำให้อินเทอร์เน็ตมีสภาพแวดล้อมที่น่าเชื่อถือมากขึ้น การคิดมักใช้เทคนิคและทฤษฎีมากเกินไป ไม่ได้ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของมนุษย์หรือประสบการณ์ของผู้ใช้

ความไว้วางใจเป็นพื้นฐานพื้นฐานสำหรับสังคมและธุรกิจ ประเทศที่ผู้คนไว้วางใจซึ่งกันและกันมักจะทำงานได้ดีกว่าประเทศที่มีความไว้วางใจตื้นๆ เป็นการยากที่จะทำให้ประเทศหรือเมืองปลอดภัยขึ้นเพียงแค่เพิ่มเจ้าหน้าที่ตำรวจหรือข้อจำกัด หากฝ่ายธุรกิจไม่สามารถไว้วางใจซึ่งกันและกันได้ พวกเขาก็แค่พยายามมุ่งเน้นไปที่การชนะอย่างรวดเร็วในระยะสั้น และไม่ต้องการสร้างภาระผูกพันและการลงทุนระยะยาว 

เรามีสถานการณ์เดียวกันในสภาพแวดล้อมดิจิทัล แต่หลายฝ่ายยังคงเชื่อว่าข้อจำกัดที่เพิ่มเข้ามา เครื่องมือในการรักษาที่มากขึ้น และโซลูชันธุรกรรมที่ทันสมัยและเชื่อถือได้จะทำให้ดีขึ้น เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ในหลายระดับ ในบริษัทหลายแห่ง เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยและผู้เชี่ยวชาญบอกเราว่าสิ่งใดไม่ควรทำ ทุกสิ่งมีความเสี่ยงเพียงใด และสร้างกฎเกณฑ์ทุกประเภทสำหรับองค์กร บางครั้งรัฐบาลก็นำแบบจำลองที่เรียบง่ายมาใช้ด้วยเช่นกัน บางประเทศถึงกับจำกัดสิ่งที่ผู้คนสามารถเห็นและทำบนอินเทอร์เน็ตได้ แต่แม้แต่สหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักรก็ต้องการเปลี่ยนไปใช้โมเดลประชานิยมมากขึ้น เช่น การห้ามการเข้ารหัสแบบ end-to-end ในการต่อสู้กับการก่อการร้ายหรือการปกป้องเด็ก แน่นอนว่าเป็นคำขอที่ไม่สมจริงโดยสิ้นเชิง และไม่ได้ช่วยอะไรมากที่จะทำให้อินเทอร์เน็ตปลอดภัยขึ้นหรือดีขึ้น

เราทุกคนทราบดีว่าการใช้แอพธนาคารดิจิทัล บริการระบุตัวตน และบริการลงนามนั้นซับซ้อนเพียงใด สิ่งเหล่านี้มักจะสร้างขึ้นจากมุมมองทางเทคนิค ยังคงไม่ขี้เกียจต่อผู้ใช้เมื่อผู้ใช้ไม่ใช้บริการหรือลืมคำแนะนำด้านความปลอดภัยขณะใช้บริการ 

Financial Times จัดงานประจำปี ฟอรัมการเงินยุโรป ในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ และหัวข้อสำคัญอย่างหนึ่งคือบริการการเงินดิจิทัล วิทยากรหลายคนเน้นย้ำความไว้วางใจดิจิทัลเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการพัฒนาบริการดิจิทัล ทุกวันนี้ มีหลายสิ่งหลายอย่างที่ทำออนไลน์ด้วยบริการอีเมลและข้อความ แฮงเอาท์วิดีโอ และลายเซ็นดิจิทัล หากทุกฝ่ายไม่สามารถไว้วางใจซึ่งกันและกันได้ การทำธุรกิจดิจิทัลก็แทบจะเป็นไปไม่ได้

Facebook ลบโปรไฟล์ปลอมหลายพันล้านรายการต่อปี เราทุกคนได้รับอีเมลที่น่าสงสัยมากมายทุกวัน และบริษัทต่างๆ ก็สร้างบอทและโปรไฟล์ปลอมบน LinkedIn เพียงเพื่อสร้างผู้ติดต่อเพื่อขายเพิ่ม บริษัทต่างๆ ใช้โซลูชันเพื่อรักษาความปลอดภัยในการสื่อสารและการแบ่งปันข้อมูลภายใน ยังคงมีการดำเนินธุรกิจมากขึ้นเรื่อยๆ ทั่วทั้งองค์กร และส่วนใหญ่แล้ว อีเมล ซูม และ WhatsApp เป็นเครื่องมือทั่วไป เพียงเพราะเป็นเครื่องมือที่ง่ายที่สุด 

เห็นได้ชัดว่าจำเป็นต้องมีโซลูชันด้านความไว้วางใจที่ดีกว่า แต่ควรสร้างจากพฤติกรรมมนุษย์ตามธรรมชาติ และสร้างความไว้วางใจจากรุ่นสู่รุ่นในสังคมและชุมชน ผู้เชี่ยวชาญด้านการเข้ารหัสไม่สามารถสร้างความเชื่อถือทางดิจิทัลได้

โดยปกติแล้ว ความไว้วางใจจะถูกสร้างขึ้นทีละขั้นด้วยการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ คุณอาจอยู่ในชั้นเรียนเดียวกันในโรงเรียน เรียนด้วยกันที่มหาวิทยาลัย ทำงานร่วมกัน หรืออาศัยอยู่ในละแวกเดียวกัน หรือมีงานอดิเรกเหมือนกัน หรือคุณรู้จักคนที่คุณไว้ใจ และพวกเขาแนะนำคุณให้รู้จักกับคนอื่น และคุณเชื่อใจพวกเขาทันทีด้วยการอนุมาน ความเชื่อใจไม่ใช่ขาวดำ คุณสร้างมันขึ้นมาเมื่อเวลาผ่านไป ขึ้นอยู่กับบริบท และคุณอาจสูญเสียความไว้วางใจอย่างรวดเร็ว และความไว้วางใจไม่ได้ขึ้นอยู่กับชุดของกฎเกณฑ์และข้อจำกัด มันขึ้นอยู่กับประสบการณ์เชิงบวกกับใครบางคนเป็นหลัก

เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของความไว้วางใจทางดิจิทัล จากนั้นการระบาดใหญ่ได้เร่งความจำเป็นในการทำเช่นนี้ เราต้องการโซลูชันใหม่ๆ เพื่อสร้างและจัดการความไว้วางใจทางดิจิทัล และพวกเขาจะต้องรวมนวัตกรรมทางสังคมและทางเทคนิคเข้าด้วยกัน และพวกเขายังต้องทำงานกับเครื่องมือดิจิทัลประจำวันของเรา เช่น อีเมล แชท แฮงเอาท์วิดีโอ และการแชร์ข้อมูล เนื่องจากความไว้วางใจในสังคมขึ้นอยู่กับประสบการณ์และโอกาสเชิงบวก เราจึงต้องการเครื่องมือความไว้วางใจทางดิจิทัลที่อิงจากประสบการณ์เชิงบวก การเรียนรู้ร่วมกัน และการค้นหาโอกาสที่มากขึ้น

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

บริษัทต่างๆ ได้รวบรวมข้อมูลมาหลายปีแล้ว ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สามารถให้ความได้เปรียบในการแข่งขันและเป็นพื้นฐานสำหรับบริการมากมายและประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น ยังมีบริษัทมากมายที่ต้องการเป็นผู้รวบรวมข้อมูล รวบรวมและขายข้อมูล แต่เรื่องราวความสำเร็จของบิ๊กดาต้าไม่ได้อยู่ที่การขายข้อมูล บางครั้งข้อมูลก็เกือบจะเป็นสินทรัพย์ที่เป็นพิษ เราเรียนรู้อะไรได้บ้างจากวิธีการใช้ข้อมูลและสร้างรายได้อย่างดีที่สุด ตอนนี้เรามีคำถามเดียวกันกับข้อมูลส่วนบุคคล และหลายฝ่ายต้องการทำซ้ำข้อผิดพลาดเดิม

สิบห้าปีที่แล้ว หนึ่งในบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นใหม่ของฉัน เราพัฒนาสโลแกนทางการตลาด: Data – ทองคำสีดำแห่งศตวรรษที่ 21 มันเคยเป็นและยังคงเป็นการเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้อง แต่การทำเงินจากข้อมูลนั้นแตกต่างจากธุรกิจน้ำมันมาก ที่นั่นคุณมีสายธุรกิจที่แยกจากกันเพื่อเจาะและกลั่นน้ำมันแล้วขายผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการกลั่นแล้ว เราสามารถเห็นบางสิ่งที่คล้ายคลึงกันในธุรกิจข้อมูล แต่การทำเงินมหาศาลในห่วงโซ่คุณค่านั้นแตกต่างกันมากในธุรกิจน้ำมันและข้อมูล

Google, Facebook และ Amazon เป็นมหาอำนาจของตลาดข้อมูล พวกเขารวบรวมและสร้างบริการที่ใช้ข้อมูลเป็นหลัก พวกเขาอาจซื้อข้อมูลของบุคคลที่สาม แต่ไม่ใช่วิธีหลักในการรับข้อมูล และพวกเขาไม่ได้ขายข้อมูลจริงๆ ชื่อเสียงของบริษัทที่เน้นข้อมูลการซื้อขายในปัจจุบันค่อนข้างสั่นคลอน ในฐานะที่เป็นคนที่ดำเนินการด้านข้อมูลให้กับยักษ์ใหญ่ใน Silicon Valley เคยพูดกับฉันว่าพวกเขาสงสัยมากขึ้นเกี่ยวกับการซื้อข้อมูลเมื่อพวกเขาไม่ทราบแหล่งที่มาว่ามันแม่นยำเพียงใด บริษัท เหล่านั้นที่ขายข้อมูลนั้นได้มาอย่างไร และวิธีการดำเนินธุรกิจของตน

อย่าเข้าใจฉันผิด บางบริษัทสร้างรายได้มหาศาลจากการขายข้อมูล และบางบริษัทใช้ข้อมูลการซื้อหลายร้อยล้าน แต่มันไม่ใช่พื้นที่ที่จะสร้างยูนิคอร์นและบริษัทที่สร้างโลกตามที่คาดไว้เมื่อ 10 หรือ 15 ปีที่แล้ว จากนั้นมีความคาดหวังมากมายสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลและรูปแบบธุรกิจซื้อขายข้อมูลเชิงสร้างสรรค์อื่นๆ

วันนี้ข้อมูลมีการซื้อขายเหมือนสินค้าโภคภัณฑ์มากกว่าแหล่งที่มาของมูลค่าเพิ่มที่ไม่เหมือนใคร บริษัทต่างๆ ซื้อข้อมูลภายนอกเพื่อเพิ่มพูนข้อมูลและช่วยให้โซลูชันของตนใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น มูลค่าที่แท้จริงจะเกิดขึ้นได้เมื่อบริษัทต่างๆ สร้างโซลูชันเพื่อใช้ข้อมูลในด้านการตลาด การขาย และการดำเนินงาน อาจมีคนกล่าวอ้างได้ ผู้ชนะไม่มีข้อมูลมากที่สุด แต่มีเครื่องมือที่ดีที่สุดในการใช้ข้อมูล แน่นอนว่ายักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ตมีข้อมูลมากมาย ถึงกระนั้น ธนาคาร ผู้ให้บริการโทรคมนาคม และผู้ค้าปลีกก็มีจำนวนมากเช่นกัน (และโอกาสในการสะสมมากขึ้น) แต่โดยทั่วไปแล้วพวกเขาใช้งานช้า บริษัทที่ประสบความสำเร็จเหล่านั้นยังให้คุณค่าของข้อมูลแก่ผู้ใช้ เช่น การค้นหาโดย Google แผนที่ และบริการอื่นๆ และประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นของ Amazon

ขณะนี้เราเห็นข้อมูลส่วนตัวในช่วงแรกๆ เช่น วิธีที่ผู้คนสามารถใช้ข้อมูลของตนเองได้ ความคิดริเริ่มและบริษัทบางแห่งต้องการสร้างแนวทางแก้ไขตามมุมมองทางอุดมการณ์ ประชาชนมีสิทธิทางศีลธรรมในการเป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลของตน สิ่งเหล่านี้ยังทำได้ไม่ดีนัก มีเพียงกลุ่มเล็ก ๆ เท่านั้นที่สนใจโครงการเชิงอุดมการณ์เหล่านี้ 

แล้วมีบริษัทเหล่านั้นที่ต้องการช่วยเหลือผู้คนในการรวบรวมข้อมูลและขายมัน สิ่งนี้มีความท้าทายในทางปฏิบัติมากมาย รวมถึงวิธีการทำให้ตลาดข้อมูลทำงานได้โดยมีอุปสงค์และอุปทานเพียงพอ การกำหนดราคายังเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน เช่นเดียวกับข้อกำหนดและเงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง ไม่ว่าคุณจะขายข้อมูลของคุณเพื่อจุดประสงค์เดียวและติดตามการใช้งานอย่างไร ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะทำให้ตลาดข้อมูลส่วนบุคคลทำงานได้อย่างถูกต้อง สัญญาคุณค่าของผู้ใช้มักจะน่าผิดหวัง เช่น ได้รับเงินไม่กี่ดอลลาร์ต่อเดือนเพื่อดูโฆษณา 

ตัวเลือกที่ชัดเจนที่สุดที่ทำงานร่วมกับธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่มานานกว่าสิบปีจะถูกลืมไป ทำไมไม่เสนอเครื่องมือที่ดีกว่าให้กับผู้คนในการรวบรวมและใช้ข้อมูลของพวกเขา เมื่อบางบริษัทต้องการช่วยเหลือผู้คนในการควบคุมและใช้ข้อมูลของตนโดยการขาย มันคล้ายกับการแนะนำ Google, Amazon และ Facebook ให้ขายข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขารวบรวม บริษัทเหล่านั้นบรรลุตำแหน่งและอำนาจในปัจจุบันโดยมีเครื่องมือชั้นยอดเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้รับ เป็นเช่นเดียวกันกับบุคคล หากคุณต้องการเพิ่มขีดความสามารถให้กับพวกเขาด้วยข้อมูลของพวกเขา คุณต้องเสนอเครื่องมือที่ดีที่สุดในการใช้ข้อมูลนั้นเป็นการส่วนตัว

การใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจะมีแนวคิดมากมายและเรายังไม่รู้จักพวกเขาทั้งหมด เราต้องการตลาดเปิดเพื่อสร้างสรรค์และพัฒนาเครื่องมือเหล่านั้น แต่อาจมีเครื่องมือในการวางแผนการเงินส่วนบุคคลที่ดีขึ้น หาราคาที่ดีที่สุด จัดการสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีขึ้น และรับความช่วยเหลือในความต้องการและกิจกรรมประจำวันทุกประเภท วิสัยทัศน์ระยะยาวคือการสร้าง AI ส่วนบุคคลที่มีแดชบอร์ดเพื่อเป็นแนวทางในกิจกรรมประจำวันทั้งหมด

เช่นเดียวกับธุรกิจข้อมูล ข้อมูลส่วนบุคคลยังสามารถเสริมด้วยแหล่งข้อมูลภายนอกได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสาธารณะ เช่น การเปรียบเทียบราคา ข้อมูลการจราจร สาธารณสุข และข้อมูลแผนที่ รวมกับข้อมูลส่วนบุคคลทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น การฝึกอบรมโมเดลข้อมูลสำหรับ Machine Learning และ AI จะดีขึ้นเมื่อสามารถใช้ข้อมูลจากผู้ใช้จำนวนมากได้ 

ในหลาย ๆ ด้าน วิธีที่ดีที่สุดในการใช้ข้อมูลส่วนบุคคลนั้นคล้ายคลึงกับวิธีที่บริษัทข้อมูลชั้นนำทำมาหลายปี แต่ดูเหมือนว่าด้วยโอกาสทางธุรกิจใหม่ หลายฝ่ายเริ่มใช้โมเดลที่ซับซ้อนมากก่อน เช่น การให้เหตุผลกับข้อมูลด้วยความคิดเชิงอุดมการณ์ หรือต้องการสร้างการแลกเปลี่ยนข้อมูลบนบล็อคเชนกับระบบการจัดการสิทธิ์ดิจิทัล บ่อยครั้งทางออกที่ง่ายและดีที่สุดคือการคัดลอกที่เคยทำงานก่อนหน้านี้ที่อื่น

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ปรากฏขึ้นทุกที่ อย่างน้อยก็ในการอภิปราย มีการใช้ระบบอัจฉริยะในหลายๆ แห่ง และกำลังฉลาดขึ้น แต่คอขวดที่แท้จริงไม่ใช่ความฉลาดหรือ 'สมอง' ของระบบ ก็คือว่า AI ยังต้องการ 'มือ' เพื่อทำสิ่งต่างๆ

AI ได้กลายเป็นคำหลักที่ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงห้าปีที่ผ่านมา กลุ่มผู้บริหารและคณะกรรมการบริษัทส่วนใหญ่ต้องการเห็นการพัฒนา AI ในองค์กรของตน น่าเสียดายที่ความเป็นจริงและกรณีการใช้งานจริงและความคาดหวังนั้นไม่สอดคล้องกันเสมอไป ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการไม่มีโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) หรือ AI ที่ฉลาดพอที่จะวิเคราะห์ข้อมูล จัดการงาน และตัดสินใจ

มาทำงาน AI แบบง่ายกัน ระบบรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล ทำการสรุปและตัดสินใจที่จำเป็น และส่งผลในการใช้งานจริง หากทั้งระบบถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้กับ AI เช่น รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจอาจเป็นคอขวด แต่ระบบส่วนใหญ่จะแตกต่างกัน

เราสามารถยกตัวอย่างอื่นโดยใช้ AI – การประมวลผลการเคลมประกันอัตโนมัติ เรามีขั้นตอนเดียวกัน แต่ข้อมูลและการโต้ตอบกับระบบอื่นๆ นั้นซับซ้อนกว่ามาก:

1. ผู้ถือกรมธรรม์กรอกคำร้องซึ่งอาจเป็นแบบฟอร์มบนเว็บ แต่ในบางกรณีก็อาจเป็นแบบฟอร์มกระดาษได้ พวกเขายังมีเอกสารอื่นๆ เช่น ใบเสร็จ รายงานการกระทำความผิด หรือรายงานทางการแพทย์ หากต้องการให้ทั้งหมดอยู่ในรูปแบบดิจิทัล เช่น OCR (Optical Character Recognition) และ NLP (Natural Language Processing) อาจจำเป็น
2. บริษัทประกันภัยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งอื่น ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ประวัติการประกันภัยของบุคคลจากฐานข้อมูลระดับประเทศ ข้อมูลอันดับเครดิต ประวัติอาชญากรรม ข้อมูลจากเหตุการณ์อื่นที่คล้ายคลึงกัน ข้อมูลทุกประเภทที่สามารถใช้เพื่อดูว่าข้อมูลในการอ้างสิทธิ์นั้นสมเหตุสมผล สอดคล้องกับแหล่งข้อมูลอื่นๆ ภายในขอบเขตทางสถิติของพฤติกรรมที่คาดไว้และไม่ใช่การฉ้อโกง
3. จากนั้นระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจ การตัดสินใจสามารถจ่ายเงินจำนวนหนึ่ง ไม่จ่าย หรือส่งคดีไปสอบสวนต่อไป
4. เมื่อถึงการตัดสินใจแล้ว ระบบจะต้องส่งจดหมายหรืออีเมลไปยังผู้ถือกรมธรรม์ จัดเก็บคำตัดสินและเอกสารทั้งหมด เริ่มขั้นตอนการชำระเงิน และแจ้งให้บุคคลที่สามทราบ (เช่น ฐานข้อมูลการประกันแห่งชาติ ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ บุคคลอื่นใน เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นตำรวจ) 
5. หลังจากนี้ผู้ถือกรมธรรม์อาจไม่พอใจกับการตัดสินใจดังกล่าวและอาจก่อให้เกิดกระบวนการใหม่ได้

ในตัวอย่างนี้ เราจะเห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจเป็นส่วนเล็กๆ ของโฟลว์กระบวนการโดยรวม มีส่วนอื่นๆ อีกมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ การจัดรูปแบบข้อมูล การป้อนข้อมูลการตัดสินใจไปยังระบบอื่นๆ และการกระตุ้นการดำเนินการในระบบต่างๆ และสิ่งที่ทำให้สิ่งนี้ซับซ้อนยิ่งขึ้นคือโดยทั่วไปแล้วข้อมูลจะอยู่ในรูปแบบต่างๆ มากมาย และส่วนหนึ่งของข้อมูลขาดหายไปหรือไม่ถูกต้อง (แค่คิดว่าแบบฟอร์มคำร้องที่ผู้ถือกรมธรรม์กรอกและเพิ่มเอกสารแนบ) แม้แต่กรณีที่ค่าข้อมูลเป็น "null" จำเป็นต้องได้รับการจัดการ "null" ไม่ใช่ "ศูนย์" และขึ้นอยู่กับชุดข้อมูล ค่านี้อาจมีความหมายหรือไม่ก็ได้ จำเป็นต้องมีตัวจัดการจำนวนมาก

บริษัทหนึ่งของฉันใช้ระบบประเภทนี้เมื่อหลายปีก่อน แม้ว่าจะเป็นบริษัทประกันภัยและสิ่งแวดล้อมที่ก้าวหน้าทางดิจิทัล (สแกนดิเนเวีย) แต่ก็ยังมีงานอีกมากที่ต้องทำ กฎทั่วไปในธุรกิจข้อมูลคือ 60% ถึง 80% ของงานคือการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า นี่เป็นเรื่องจริงเมื่อคุณพยายามปรับใช้ AI ในองค์กรใดๆ ที่มีระบบที่มีอยู่มากมาย และบางระบบก็ค่อนข้างล้าสมัย แค่คิดว่า SAP, Netsuite และเชื่อมโยงกับระบบธนาคาร

เรายังคิดหาวิธีที่ทันสมัยกว่านี้ในการรับข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ได้หลายเครื่อง (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura เป็นต้น) มาไว้ในที่เดียวและนำมาเป็นรูปแบบที่คุณสามารถสร้างโซลูชัน ML/AI ได้ . แม้แต่การรวบรวมข้อมูลทั้งหมดนั้นไม่ง่ายอย่างที่คุณคิด แม้ว่าผู้คนจะพูดถึง API แบบเปิดก็ตาม API ยังคงไม่ธรรมดา และในขณะที่ API จะได้รับการจัดโครงสร้าง คุณภาพของข้อมูลที่รวมไว้อาจแตกต่างกันไปในแต่ละแหล่งที่มา

คำที่ฉันเริ่มชอบคือ 'AI hands' มันหมายถึงโซลูชัน วิธีการรับข้อมูลที่รวบรวมจากระบบเก่าและใหม่จำนวนมาก จัดรูปแบบในที่เดียว แล้วรับผลการประมวลผลเพื่อใช้งานในระบบอื่น บริษัทต่างๆ มักจะลืมหรือเพิกเฉยต่อการพัฒนาของ 'มือ' เมื่อเป็นเรื่องของนักเล่นที่จะพูดถึงนวัตกรรมล่าสุดสำหรับ 'สมอง' เช่นเคย การคิดที่ยอดเยี่ยมมักไม่เพียงพอ คุณต้องรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลก่อนแล้วจึงทำงานให้เสร็จตามความคิดของคุณ

ในความเป็นจริง 'มือ' เหล่านี้เป็นเหมือนหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ (RPA) ที่สามารถทำงานร่วมกับระบบและอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่งรวมถึงส่วนประกอบซอฟต์แวร์เพิ่มเติม (เช่น OCR, NLP, การล้างข้อมูล, API) เพื่อรับข้อมูลและทริกเกอร์การดำเนินการ (เช่น การส่งอีเมล เริ่มการชำระเงิน เริ่มการจัดส่ง) เครื่องมือที่มีประโยชน์อื่นๆ ได้แก่ เว็บฮุคที่สามารถทริกเกอร์งานเบื้องหลังได้ เช่น ในสภาพแวดล้อมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ และเช่น การตรวจสอบข้อมูลและการเรียกใช้ NLP นี่หมายถึงความสามารถในการทำงานกับระบบและรูปแบบต่างๆ มากมาย 

โอเพ่นซอร์ส มักจะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการสนับสนุนความต้องการหลายประเภทตั้งแต่ระบบขนาดเล็กและหายากไปจนถึงระบบหลัก มีรูปแบบข้อมูลมากมายและแม้แต่ข้อมูลที่ไม่ได้จัดรูปแบบซึ่งไม่มีบริษัทใดสามารถนำไปใช้ในระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนได้ ที่นี่โอเพ่นซอร์สเป็นทางเลือกเดียว 'มือ' และ 'สมอง' เหล่านี้ควรอยู่บนพื้นฐานของภาษาโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปและมีอยู่ทั่วไป (เช่น Python) ที่ช่วยให้ 'สมอง' และ 'มือ' ทำงานร่วมกันโดยใช้ส่วนประกอบโอเพนซอร์ส

เพื่อให้มีการใช้ AI และ ML มากขึ้น เราต้องการ 'มือ' สำหรับ AI มากขึ้นเรื่อยๆ กลุ่มผู้บริหารยังต้องลงทุนในความสามารถเหล่านี้หากต้องการนำไปใช้และใช้ประโยชน์จาก AI และก็เช่นเดียวกันกับบริการผู้บริโภค บางคนต้องนำเสนอโซลูชันที่มีข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ และมีเครื่องมือเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในการใช้งานจริง ใน Gartner Hype Cycle ของปีที่แล้ว โซลูชัน AI จำนวนมากอยู่ในจุดสูงสุด จำเป็นต้องใช้ 'มือ' ของ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

ระบบอัตโนมัติและการแปลงเป็นดิจิทัลควรเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่การเติบโตของผลิตภาพได้ค่อนข้างคงที่หรือลดลงในประเทศที่พัฒนาแล้วส่วนใหญ่ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา สิ่งนี้สามารถเห็นได้ในประเทศที่งานส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งงานใหม่ ไม่ได้อยู่ในการผลิต แต่อยู่ในงานบริการและข้อมูล ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่ยุติธรรมที่จะสรุปว่าเทคโนโลยีและการแปลงเป็นดิจิทัลไม่ได้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน Henry Ford, Jeff Bezos และ Larry Page ไม่ได้ชนะรางวัลใหญ่เพราะพวกเขาปรับการทำงานแบบเก่าให้เหมาะสม เป็นเพราะพวกเขาสร้างรูปแบบการทำงานใหม่ทั้งหมด โอกาสอยู่ในการพัฒนาวิธีการใหม่ๆ ในการทำสิ่งต่างๆ ไม่ใช่การปรับวิธีเดิมๆ ให้เหมาะสม

นักเศรษฐศาสตร์ที่มีชื่อเสียงระดับโลกเช่น ดารอน อะเซโมกลู, เกร็ก มันคิวki และที่ปรึกษาของรัฐบาลหลายแห่ง พยายามทำความเข้าใจสาเหตุของการเติบโตของผลิตภาพที่ช้าลง ฉันจะไม่พยายามทำความเข้าใจปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคทั้งหมด แต่ให้เน้นที่คำถามเชิงปฏิบัติเล็กๆ น้อยๆ เช่น สิ่งที่อาจเป็นคอขวดของการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและการทำงานอัตโนมัติของข้อมูล

ฉันเขียนก่อนหน้านี้เกี่ยวกับวิธีการ เราต้องการการทำให้เป็นดิจิทัลอย่างแท้จริง ไม่ใช่การให้คำปรึกษาโครงการ. ปัญหาของโปรเจ็กต์ระบบอัตโนมัติและการแปลงเป็นดิจิทัลจำนวนมากคือ พวกเขาแค่พยายามปรับกระบวนการที่มีอยู่ให้เหมาะสมและนำไปใช้ในระบบไอทีรุ่นเก่า ทั้งกระบวนการและระบบดังกล่าวได้รับการพัฒนาก่อนที่จะมีโอกาสให้บริการดิจิทัลในปัจจุบัน รูปแบบที่เหมาะสมที่สุดคือการสร้างกระบวนการใหม่ด้วยเทคโนโลยีล่าสุดโดยมุ่งเน้นที่มูลค่าที่แท้จริงของบริษัทที่มีต่อลูกค้า หากคุณทำให้กระบวนการเก่าเป็นไปโดยอัตโนมัติซึ่งไม่จำเป็นเพื่อให้ลูกค้าได้รับคุณค่า จะไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นั่นคือเหตุผลที่บริษัทดิจิทัลอย่างแท้จริง เช่น Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba และสตาร์ทอัพจำนวนมากชนะธุรกิจจากบริษัทเก่า

ต้องใช้ความกล้าหาญอย่างมากจากผู้บริหารและนักลงทุนในการทำลายโมเดลเก่าแทนที่จะพยายาม 'เพิ่มประสิทธิภาพ' โมเดลเหล่านั้น ความจริงก็คือการปรับแต่งโมเดลเก่ากับไอทีแบบเก่าอาจทำให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้เป็นเปอร์เซ็นต์เล็กน้อย แต่ถ้าคุณต้องการประสบความสำเร็จมากกว่านี้ อาจได้รับ 100 หรือ 1,000 เปอร์เซ็นต์ คุณต้องสร้างโมเดลใหม่เพื่อใช้งานกับรุ่นล่าสุด เทคโนโลยี

ฉันยังเขียนก่อนหน้านี้เกี่ยวกับ แนวโน้มต่ำรหัสและการพัฒนาพลเมืองและแทบจะไม่สามารถช่วยนำโซลูชันที่วางแผนมาอย่างดีมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง เหตุใดระบบอัตโนมัติของกระบวนการจึงไม่ได้ให้คุณค่าที่สำคัญเสมอไป เมื่อการพัฒนาพลเมืองมีแนวโน้มในระบบอัตโนมัติ สมมติว่าบริษัทต้องสร้างรูปแบบใหม่เพื่อดำเนินการเพื่อให้ลูกค้าสามารถสื่อสารแบบดิจิทัลได้ และพวกเขาแปลงการโต้ตอบภายในและซัพพลายเออร์ทั้งหมดให้เป็นดิจิทัล ในกรณีดังกล่าว จะไม่เป็นผลหากพนักงานแต่ละคน (เช่น พลเมือง-นักพัฒนา) เริ่มทำกิจวัตรของตนให้เป็นอัตโนมัติตั้งแต่ยุคก่อนยุคดิจิทัล

เป็นเรื่องน่าเศร้าที่ระบบอัตโนมัติที่แท้จริงยังทำให้การทำงานบางอย่างไม่จำเป็นอีกด้วย หากคุณปล่อยให้พนักงานทำสิ่งที่พวกเขาไม่ชอบโดยอัตโนมัติ ไม่ได้ทำให้บริษัทมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แน่นอนว่าการกำจัดกิจวัตรที่น่าเบื่อทำให้แต่ละบุคคลและแต่ละแผนกมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ในความเป็นจริง การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญต้องการการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานที่มากกว่านั้นมาก ร้านแผ่นเสียงไม่ได้กลายเป็น Spotify ใหม่เพียงเพราะพนักงานทำงานประจำบางส่วนโดยอัตโนมัติ และผู้ค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงจะไม่กลายเป็น Amazon ใหม่เมื่อพนักงานทำกิจวัตรประจำวันให้เป็นอัตโนมัติ บริษัทเหล่านั้นต้องการวิธีใหม่ในการดำเนินงานด้วยกระบวนการใหม่และบทบาทใหม่สำหรับพนักงาน การเปิดเผยกระบวนการที่มีอยู่และการทำให้เป็นอัตโนมัติอาจช่วยประหยัดได้ แต่ถ้าคุณสร้างวิธีการใหม่ในการทำงานโดยใช้เครื่องมือใหม่ คุณสามารถสร้างธุรกิจใหม่ทั้งหมดได้

AI, การแปลงเป็นดิจิทัล และระบบอัตโนมัติ (รวมถึง RPA, กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์) เป็นหัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ทุกวันนี้เป็นคำศัพท์ที่เกินจริง และง่ายต่อการล้อเลียน ชื่อเสียงของพวกเขาต้องทนทุกข์ทรมานหากเทคโนโลยีเหล่านั้นไม่ถูกนำไปใช้อย่างเหมาะสม พวกเขากลายเป็นการตกแต่งหน้าต่างเหมือนลิปสติกบนหมู สมมติว่าคุณใส่ AI เล็กน้อยและระบบอัตโนมัติเล็กน้อยไว้บนกระบวนการและระบบเก่าของคุณ ในกรณีนั้น มันไม่ได้ทำให้พวกเขาเป็นดิจิทัลหรือฉลาดขึ้น และเป็นเพียงการเพิ่มชั้นของความซับซ้อนและปัญหาทางเทคนิคที่อาจเป็นไปได้อีกชั้นหนึ่ง บางบริษัทต้องการใช้เครื่องจักรในการสังเกตผู้คน และใช้ AI เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติเพื่อทำงานเดียวกัน ดูเหมือนวิสัยทัศน์ด้านเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น แต่เป็นความคิดที่แปลกที่โมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเครื่องจักรคือการคัดลอกวิธีที่ผู้คนทำบางสิ่งตามประเพณี

Henry Ford ไม่ได้สร้างรถให้ทุกคนโดยขอให้ผู้สร้างรถแบบเวิร์กช็อปแบบเก่าทำกิจวัตรบางอย่างให้เป็นแบบอัตโนมัติ Jeff Bezos ไม่ได้ทำให้การค้าปลีกเป็นดิจิทัลโดยขอให้ผู้ชายที่ได้รับคำสั่งทางโทรศัพท์และกรอกแบบฟอร์มการสั่งซื้อที่เป็นกระดาษเพื่อใช้การโทร VoIP และสแกนเอกสารการสั่งซื้อ ผู้ก่อตั้ง Google ไม่ได้ปฏิวัติธุรกิจโฆษณาออนไลน์ด้วยการทำสำเนาหน้าเหลืองออนไลน์ พวกเขาสร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น วิธีที่พวกเขาสามารถมอบความคุ้มค่าสูงสุดให้กับลูกค้าด้วยเทคโนโลยีล่าสุด แต่หลายบริษัทยังคงพยายามพัฒนาการดำเนินงานโดยเพิ่มลูกเล่นใหม่ๆ ให้กับรุ่นเก่า

ระบบอัตโนมัติ, AI และการแปลงเป็นดิจิทัลจะเปลี่ยนธุรกิจส่วนใหญ่ และจะเปลี่ยนวิธีการทำงานของข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญ การปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่เป็นโอกาสมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ แต่การสร้างแบบจำลองใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อดำเนินการในหลายร้อยพันล้านหรือล้านล้าน การปรับปรุงนำมาซึ่งชัยชนะในระยะสั้น โมเดลการดำเนินงานและธุรกิจใหม่สร้างบริษัทที่มีอำนาจเหนือกว่าในอนาคต

ทั้งหมดนี้ต้องการความกล้าหาญจากผู้บริหารและนักลงทุน พวกเขาต้องกล้าพอที่จะทิ้งรุ่นเก่าเพื่อใช้งานและระบบเก่า เป็นเรื่องดีที่จะให้คำมั่นสัญญากับพนักงานแต่ละคนว่าจะไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงหรือสัญญาว่าจะเติบโตอย่างมั่นคง XNUMX% ให้กับนักลงทุน ดังที่เราได้เห็นในร้านค้าปลีก โมเดลนี้นำไปสู่การล่มสลายครั้งใหญ่ เมื่อคู่แข่งเปลี่ยนกฎเกณฑ์ทางธุรกิจและตลาด ผู้นำที่ต้องการสร้างความสำเร็จครั้งใหญ่ควรเริ่มสร้างการดำเนินงานโดยใช้หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ AI และกระบวนการดิจิทัล ไม่ใช่แค่หวังว่าโมเดลเก่าจะทำได้ดีกว่านี้เล็กน้อย และควรเริ่มตั้งแต่วันนี้

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

ผู้ฝึกสอนส่วนบุคคลจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำที่โรงยิม ในกรณีส่วนใหญ่ เธอหรือเขาขอเพียงสิ่งพื้นฐานจากคุณ เช่น เป้าหมาย เพื่อลดน้ำหนักหรือเพิ่มกล้าม และบางทีคุณเคยไปยิมมาก่อนบ่อยแค่ไหน กลุ่มที่ปรึกษาด้านสุขภาพที่กำลังเติบโตจะบอกคุณถึงวิธีการนอน กิน และทำงานให้ดีขึ้น พวกเขาอาจขอให้คุณเก็บบันทึกการนอนหลับและอาหาร ทุกวันนี้ ผู้คนมีอุปกรณ์สวมใส่มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อวัดกิจกรรมประจำวัน การเต้นของหัวใจ การนอนหลับ ระดับน้ำตาลในเลือด และอื่นๆ อีกมากมาย แต่ยังคงมีการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล ความเป็นอยู่ที่ดี และบริการฝึกอบรมที่อ่อนแอ อย่างไรก็ตามสิ่งนี้จะเปลี่ยนไป

ฉันได้อ่านเกี่ยวกับที่ปรึกษาเรื่องการนอนหลับซึ่งมีหน้าที่หลักในการสอนคนให้พูดคำบางคำเมื่อพวกเขาพยายามจะหลับ พวกเขาบอกว่ามันช่วยให้คุณผ่อนคลายและนอนหลับได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม ทุกวันนี้ ผู้คนมีอุปกรณ์หลายอย่างที่วัดการนอนหลับ อัตราการเต้นของหัวใจเมื่อเข้านอน ช่วงเวลาการนอนหลับ แม้แต่อุณหภูมิของร่างกาย และความยากลำบากในแต่ละวัน จะดีกว่าไหมถ้าที่ปรึกษาด้านการนอนหลับเหล่านั้นสามารถใช้ข้อมูลของคุณ และไม่เพียงแต่สอนสวดมนต์เท่านั้น

ในช่วงล็อกดาวน์โควิด ฟิตเนสหลายแห่งปิดตัวลง พวกเขาเริ่มให้บริการออนไลน์ รวมถึงเซสชั่นผู้ฝึกสอนส่วนบุคคลเสมือนจริง คลาสออกกำลังกายออนไลน์ และวิดีโอเกี่ยวกับวิธีการฝึกที่บ้าน แต่นี่เป็นการสื่อสารทางเดียวเป็นหลัก ศูนย์ออกกำลังกายไม่ใช้ข้อมูลของคุณเพื่อสร้างแผนส่วนบุคคลมากขึ้นสำหรับคุณ ทำไมจะไม่ล่ะ? ในทางเทคนิคแล้วมันค่อนข้างเป็นไปได้ แต่พวกเขาจะต้องพัฒนาบริการใหม่สำหรับโมเดลนี้ ลูกค้าจำนวนมากพร้อมที่จะจ่ายค่าบริการส่วนบุคคลมากกว่าคลาสมาตรฐาน

โลกนี้เต็มไปด้วยบริการลดน้ำหนัก ผู้คนจ่ายค่าบริการออนไลน์เพื่อรับคำแนะนำในการรับประทานอาหารและออกกำลังกายทุกวัน บริการบางอย่างช่วยติดตามแคลอรี่ของคุณเมื่อคุณบันทึกรายการอาหารประจำวันของคุณ บริการส่วนใหญ่ยังคงเป็นบริการพื้นฐานและไม่ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในอุปกรณ์สวมใส่ได้ ทุกวันนี้ คุณสามารถติดตามระดับน้ำตาลในเลือดแบบเรียลไทม์ได้ ข้อมูลการออกกำลังกาย อัตราการเต้นของหัวใจ และการนอนหลับ เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อบริการควบคุมน้ำหนักส่วนบุคคล

ตลาดอุปกรณ์สวมใส่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะตลาดสมาร์ตวอทช์มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ประมาณ 20% ต่อปีจากการวิจัยตลาด และคาดว่าจะถึงเกือบ 100 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 จาก 150 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ สมาร์ทวอทช์รับส่วนแบ่งการตลาดจากอุปกรณ์รุ่นแรกๆ บางตัวที่วัดเฉพาะขั้นตอนและข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจ ซึ่งเป็นสิ่งพื้นฐาน ในขณะเดียวกัน หมวดหมู่ใหม่ๆ ก็เติบโตขึ้น เช่น วงแหวนอัจฉริยะ (เช่น อูร่า) และระดับน้ำตาลในเลือด แอพเพื่อสุขภาพเมตาบอลิซึม (เช่น ระดับ และ Veri). Withingsเป็นส่วนหนึ่งของ Nokia มาหลายปีแล้ว แต่ Nokia ขายคืนให้กับผู้ก่อตั้งและตัดชื่อทิ้งไปเมื่อตลาดเริ่มเติบโต เป็นบริษัทที่มีผลิตภัณฑ์หลากหลายตั้งแต่นาฬิกาไปจนถึงความดันโลหิตแบบดิจิตอลและอุปกรณ์ติดตามการนอนหลับใต้ที่นอน

ผู้คนจึง เริ่มรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมาก. แต่หลายคนยังสับสนว่าจะใช้ข้อมูลนี้อย่างไร Apple Health เป็นบริการที่ช่วยรวมข้อมูลจากอุปกรณ์หลายเครื่องหากคุณมี iPhone แต่อาจเป็นผลิตภัณฑ์ UX ที่สับสนและแย่ที่สุดที่ Apple มี เช่นเดียวกับข้อมูลทางธุรกิจ ผู้คนต้องการเครื่องมือเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูล และข้อมูลดิบนั้นเข้าใจยาก

นอกจากนี้ยังมีแหล่งข้อมูลด้านสุขภาพอื่นๆ การทดสอบดีเอ็นเอให้ข้อมูลเกี่ยวกับโปรไฟล์ทางพันธุกรรมส่วนบุคคล บันทึกการดูแลสุขภาพแบบดิจิทัลเริ่มให้บริการในบางประเทศ ข้อมูลนี้ยังสามารถรวมกับข้อมูลที่สวมใส่ได้
ฟังดูเป็นการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบ บริการความเป็นอยู่ที่ดีควรเริ่มมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้นและอิงตามข้อมูลจริง ไม่เพียงแต่คำแนะนำมาตรฐานบางอย่างเท่านั้น เพราะจริงๆ แล้ว ผู้คนเป็นปัจเจกและแตกต่างกัน อุปกรณ์สวมใส่ได้มีจุดข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งยากต่อการตีความ ทั้งสองฝ่ายสามารถปรับปรุงธุรกิจของตนได้หากเรียนรู้ที่จะใช้บริการของอีกฝ่ายดีขึ้น

สิ่งนี้จะเกิดขึ้นในทางปฏิบัติได้อย่างไร? มีอย่างน้อยสามวิธีในการทำเช่นนี้:

1. ผู้ผลิตอุปกรณ์สวมใส่สามารถเริ่มเสนอแอพและบริการเพิ่มเติมเพื่อใช้ข้อมูลในชีวิตประจำวัน พวกเขาอาจจะทำอะไรบางอย่างในพื้นที่นี้ แต่ไม่ใช่ธุรกิจหลักของพวกเขา และผู้คนควรจะสามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ไม่เพียงแต่ใช้ข้อมูลจากไซโลเฉพาะอุปกรณ์เท่านั้น
2. บริการความเป็นอยู่ที่ดีสามารถเริ่มให้บริการเพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และพัฒนาวิธีการใช้งาน แต่ผู้ให้บริการส่วนใหญ่เหล่านี้ (โรงยิม ผู้ฝึกสอนส่วนบุคคล หรือที่ปรึกษาด้านสุขภาพ) ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีข้อมูล
3. จะมีผู้เล่นที่ช่วยรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์และแหล่งต่าง ๆ และนำเสนอในรูปแบบที่ง่าย บุคคลที่สามสามารถสร้างแอปพลิเคชันสำหรับผู้คนและผู้ให้บริการด้านสุขภาพเพื่อใช้ข้อมูล นี่เป็นเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดในการทำงานกับแหล่งข้อมูลจำนวนมาก มีความสามารถด้านเทคโนโลยีข้อมูล และทำงานร่วมกับผู้ให้บริการด้านสุขภาพจำนวนมาก นี่เป็นทางออกที่ดีที่สุดในการรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ที่ปรึกษาทางธุรกิจมืออาชีพมักจะวิเคราะห์ตัวเลขและกระบวนการของบริษัทก่อนที่จะเริ่มให้คำแนะนำ เป็นเรื่องแปลกที่จะมีที่ปรึกษาที่พยายามทำให้บริษัทมีสุขภาพที่ดีขึ้น โดยไม่ต้องดูข้อมูลที่มีอยู่ แต่ในการให้คำปรึกษาด้านสุขภาพก็ยังเป็นเรื่องปกติมาก สิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า และเราจะเห็นบริการสุขภาพที่ดีโดยอิงจากข้อมูลส่วนบุคคลจริง และตลาดนี้จะเติบโตอย่างรวดเร็ว ประชาชนพร้อมจ่ายเพื่อสุขภาพโดยรวมที่ดีขึ้น

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

เมื่อฉันเริ่มต้นอาชีพในปี 1990 ฉันทำงานเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ให้กับบริษัทที่ผลิตเครื่องสล็อตแมชชีนและระบบคาสิโน อยู่มาวันหนึ่ง ที่ปรึกษากลุ่มหนึ่งมาที่แผนกของเรา พวกเขาบอกเราว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์ของเราไม่ได้มีประสิทธิภาพมากนัก และด้วยเครื่องมือภาพใหม่ การทำงานแบบเดียวกันนี้สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกเขาสัญญาว่าจะออกแบบซอฟต์แวร์ใหม่สำหรับแพลตฟอร์มเกมล่าสุดของเราในหกเดือนกับนักพัฒนาสองคน ก่อนหน้านี้เราใช้เวลาสองปีกับคนเกือบ 20 คนเพื่อทำสิ่งเดียวกัน ผู้บริหารของเราซื้อเรื่องราวของพวกเขา ดังนั้นพวกเขาจึงเริ่มเขียนซอฟต์แวร์ใหม่ จากนั้นเราทุกคนต้องปรับตัวให้เข้ากับเครื่องมือการพัฒนาเครื่องสถานะภาพแบบลากและวาง 

สิ่งเดียวกันกำลังเกิดขึ้นอีกครั้ง รหัสต่ำ และ การพัฒนาพลเมือง กำลังเป็นที่นิยมอีกครั้ง และบริษัทต่าง ๆ ก็ขายเครื่องมือราคาแพงของพวกเขาอย่างแข็งขัน ทำให้ทุกคนสามารถออกแบบซอฟต์แวร์หรือทำงานอัตโนมัติได้ ทำไมต้องมีนักพัฒนาที่มีค่าใช้จ่ายสูง ในเมื่อคุณสามารถสอนพนักงานให้จัดการความต้องการประจำวันของพวกเขาด้วยเครื่องมือลากแล้ววางง่ายๆ ได้ อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ทั้งหมดจะมีการเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง!

การทำงานอัตโนมัติในสำนักงาน (เช่น เครื่องมือ RPA) เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ทันสมัยของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ได้รับ ด้วยแอปพลิเคชันข้อมูลเช่นกัน ทำไมต้องมีนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลราคาแพง ในเมื่อคุณสามารถเสนอเครื่องมือแบบ low-code ให้กับทุกคนเพื่อรับข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดิบได้ ฉันเคยได้ยินเกี่ยวกับเครื่องมือที่มีรหัสต่ำแบบเดียวกันนี้ซึ่งช่วยให้บุคคลสามารถสร้างแอปโดยใช้ข้อมูลด้านสุขภาพส่วนบุคคลได้ เสียงดี?

สามเดือนต่อมา ที่ปรึกษาเหล่านั้นกลับมาหาเรา พวกเขาบอกเราว่าไม่สมเหตุสมผลที่จะพัฒนาซอฟต์แวร์แพลตฟอร์มเกมใหม่ทั้งหมด แต่พวกเขาสามารถสร้างชิ้นส่วนที่เล็กกว่าเพื่อพิสูจน์กรณีของพวกเขาได้ ดังนั้นจึงตกลงกันว่าพวกเขาจะพัฒนาซอฟต์แวร์ใหม่ด้วยโมเดลและเครื่องมือของพวกเขาในส่วนประกอบขนาดเล็กเท่านั้น โดยเริ่มจากอุปกรณ์ที่จดจำเหรียญเมื่อผู้เล่นเข้ามา

แต่มันง่ายมากเหรอ? เหตุใดบริษัทซอฟต์แวร์ชั้นนำของโลกในซิลิคอนแวลลีย์จึงจ่ายเงิน 250,000 เหรียญสหรัฐต่อปีให้กับนักพัฒนาที่ดี หากพวกเขาสามารถสุ่มคนจากท้องถนน (หรืออย่างน้อยในสำนักงาน) มาสร้างซอฟต์แวร์ด้วยเครื่องมือที่มีโค้ดน้อย หรือจะบ่นว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขาดแคลนไปทำไม ถ้าคุณสามารถให้ผู้ช่วยสำนักงานหาความเกี่ยวข้องจากข้อมูลด้วยเครื่องมือที่มีโค้ดน้อย

อีกสองเดือน (เวลารวมตอนนี้ห้าเดือน) และที่ปรึกษาก็กลับมาหาเรา ครั้งนี้ พวกเขาบอกว่ามันไม่สมเหตุสมผล ดังนั้นพวกเขาจะเขียนโค้ดที่เราได้ทำไปแล้วใหม่ พวกเขาสามารถเขียนคู่มือเกี่ยวกับการออกแบบซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพดีขึ้น และพวกเขายังสามารถขายเครื่องมือการออกแบบให้กับเรา เพื่อให้เราสามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงการวางแผนซอฟต์แวร์ของเราได้ 

บางคนสร้างบ้านของตนเอง และบางคนใช้ภาพวาดการออกแบบสำเร็จรูป แต่คุณต้องการไปที่ตึกระฟ้าหรือสะพานที่ออกแบบโดย 'วิศวกรโยธา' หรือไม่? หรือคุณต้องการที่จะใช้เที่ยวบินพลเมือง-นักบินด้วยเครื่องบินอัตโนมัติ? ทำไมจึงต้องมีนักบินมืออาชีพที่มีราคาแพงกว่า?

ฉันไม่ได้หมายความว่าเราควรได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการเพื่อเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่เป็นความจริงที่ระบบที่ซับซ้อนที่สุดในโลกทุกวันนี้สร้างขึ้นด้วยซอฟต์แวร์ การสร้างระบบวิกฤติที่ซับซ้อนไม่ใช่เรื่องง่าย มันซับซ้อนกว่าการออกแบบตึกระฟ้าหรือสะพานมาก สำหรับการก่อสร้าง คุณมีสูตรที่แม่นยำในการคำนวณ แต่โครงสร้างซอฟต์แวร์จำนวนมากมีความซับซ้อนจนคุณไม่สามารถมีสูตรหรือแบบจำลองง่ายๆ เพื่อพิสูจน์ว่าใช้งานได้ ฉันเคยเห็นคนที่ไม่มีประสบการณ์หรือไม่มีการศึกษาเป็นการส่วนตัว พยายามทำความเข้าใจวิธีพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพ มันทำงานไม่ถูกต้อง จากการศึกษาพบว่า XNUMX โครงการจากสิบสองโครงการพัฒนาพลเมืองล้มเหลว

มีงานที่ผู้คนสามารถตั้งโปรแกรมได้อย่างง่ายดาย บางคนสร้างมาโคร Excel เพื่อจุดประสงค์ของตนเอง ผู้คนสร้างเครื่องมือง่ายๆ เพื่อช่วยในการทำงานประจำวัน พวกเขารู้วิธีใช้งานโดยไม่จำเป็นต้องจัดการกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือสถานการณ์เฉพาะ ในขณะเดียวกัน ก็ไม่เหมาะที่จะปล่อยให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่เป็นพลเมืองด้วยเครื่องมือที่เรียบง่ายเหล่านี้

นอกจากนี้ยังเป็นการดีที่จะชัดเจนด้วยคำจำกัดความ บางครั้งการตลาดแบบใช้โค้ดน้อยใช้ตัวอย่าง เช่น เครื่องมือออกแบบ ที่ไม่ต้องใช้โค้ดเลย Low-code เป็นแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องใช้การเข้ารหัสเพียงเล็กน้อยหรือเรียบง่ายเพื่อสร้างแอปพลิเคชันและกระบวนการ ดังนั้น เครื่องมือออกแบบกราฟิกแบบลากและวางสำหรับผู้ใช้ปลายทางจึงไม่ใช่เครื่องมือพัฒนาแบบใช้โค้ดต่ำ จนกว่าคุณจะต้องการโน้มน้าวผู้ชมว่านี่เป็นตัวอย่างที่ดีของการใช้โค้ดต่ำ

ฉันแค่ฟังองค์กรที่ลงทุนในเครื่องมือพัฒนาพลเมืองและใช้เวลาหลายร้อยชั่วโมงเพื่อสอนพนักงานหลายพันคนถึงวิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้ แต่พวกเขายังคงทำสิ่งพื้นฐานได้เท่านั้น ฝ่ายบริหารยอมรับว่าพวกเขาจะไม่ยอมให้พวกเขาสร้างโซลูชันและกระบวนการที่สำคัญต่อภารกิจหรือสำคัญ หรือใช้ซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น

ในที่สุด หลังจากหกเดือนในคดีแรกของฉัน ที่ปรึกษาไม่สามารถใช้ซอฟต์แวร์ใด ๆ กับเครื่องมือที่มองเห็นได้ พวกเขามาหาเราพร้อมคู่มือสำหรับการเขียนโค้ดที่ดีขึ้นและจัดเวิร์กช็อปครึ่งวัน พูดตามตรง หลังจากหลายปีมานี้ ฉันจำเซสชันนั้นได้ไม่มากนัก แต่หนึ่งในคำกล่าวอ้างของพวกเขาคือเครื่องมือแสดงภาพนั้นดีกว่าโค้ดซอฟต์แวร์ เพราะผู้คนมักมองเห็นได้ตามธรรมชาติ นักพัฒนาของเราไม่เห็นด้วยกับพวกเขาเพราะพวกเขารู้สึกว่าเครื่องมือภาพเหล่านี้ไม่เหมาะกับความต้องการในการเขียนโปรแกรมอย่างจริงจัง หลังการประชุมเชิงปฏิบัติการ เราไม่เคยได้ยินจากที่ปรึกษาเหล่านั้นเลย และเรายังคงสร้างเครื่องจักรด้วยภาษาโปรแกรมมืออาชีพ

ที่ปรึกษาเหล่านั้นได้รับเงินสำหรับหกเดือนและเครื่องมือการออกแบบ จากนั้นพวกเขาก็พบลูกค้ารายต่อไป (เหยื่อ) เช่นเดียวกันกำลังเกิดขึ้นอีกครั้ง บริษัทต่างๆ กำลังซื้อลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์และฝึกอบรมเพื่อให้พนักงานทุกคนผลิตซอฟต์แวร์ อย่าเข้าใจฉันผิด ฉันเชื่อว่าเครื่องมือและวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังพัฒนา และเครื่องมือมากมายสามารถช่วยได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างเครื่องมือส่วนบุคคลเพื่อทำให้บางสิ่งเป็นอัตโนมัติหรือสร้างมาโคร Excel และสร้างซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถเรียกใช้ระบบและกระบวนการที่จำเป็นมากมาย ความจริงก็คือโลกต้องการนักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพมากขึ้นและซอฟต์แวร์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น เราต้องไม่ผสมผสานการพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับมืออาชีพและเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกัน ด้วยเครื่องมือที่เรียบง่าย พนักงานออฟฟิศทุกคนสามารถสร้างมาโครหรือทำงานง่ายๆ ของตนเองได้โดยอัตโนมัติ พวกเขาเป็นโดเมนที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

โดยปกติเป็นเวลาที่จะคาดการณ์สำหรับปีหน้า โดยทั่วไปแล้ว โฟกัสจะอยู่ที่แนวโน้มของเทคโนโลยีและธุรกิจ และประเมินว่าสิ่งใดเหมาะสมสำหรับปีหน้า ครั้งนี้มันแตกต่างออกไป ในปี 2020 การระบาดใหญ่ได้ทำลายแนวโน้มปกติ มันหยุดบางธุรกิจ เปลี่ยนแปลงบางส่วน และเร่งธุรกิจอื่นๆ ดังนั้นสิ่งที่เราคาดหวังจะได้เห็นเมื่อวัคซีนหวังว่าจะเปลี่ยนกระแสของการระบาดใหญ่?

หากเราสรุปสั้นๆ ในปี 2020 ธุรกิจดิจิทัลจะเร่งความเร็วให้เร็วขึ้นอีกสองสามปี หยุดธุรกิจการท่องเที่ยวและการบริการ ย้ายกิจกรรมมากมายจากอิฐและปูนเป็นออนไลน์ และสอนให้ผู้คนใช้เครื่องมือเทคโนโลยีใหม่ๆ มากมาย ในปี 2021 คำถามคือแนวโน้มใดจะดำเนินต่อไป ซึ่งจะย้อนเวลากลับไปสู่ยุคก่อนโรคระบาด และธุรกิจใดบ้างที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดกาล

หนึ่งหรือสองปีจะไม่เปลี่ยนแปลงมนุษย์โดยพื้นฐาน ผู้คนสามารถเรียนรู้ที่จะใช้บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ได้ แต่ความต้องการขั้นพื้นฐานจะไม่เปลี่ยนแปลง ยกตัวอย่างเช่น ผู้คนปรับตัวเข้ากับบริการส่งอาหารอย่างไร แต่ยังต้องการพบปะกับมนุษย์คนอื่นๆ ผู้คนยังมองหาวิธีแก้ปัญหาง่ายๆ แต่มักจะลังเลที่จะทำสิ่งที่พวกเขาไม่เข้าใจหรือยังไม่ได้ทดสอบ แต่การส่งสินค้าถึงบ้านและการประชุม Zoom กลายเป็นตัวเลือกในชีวิตประจำวันเพราะว่าต้องนำมาใช้ ทำให้เราเรียนรู้วิธีใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว 

แล้วแนวโน้มในปี 2021 จะเป็นอย่างไร? เราต้องคิดถึงสิ่งที่ผู้คนได้เรียนรู้ในปี 2020 และสิ่งที่พวกเขาพลาดในปี 2020 จากนั้นเราต้องพิจารณาด้วยว่าเทคโนโลยีและบริการใดที่ก้าวกระโดดในปี 2020 นอกจากนี้เรายังสามารถประเมินได้ด้วยว่าแนวโน้มใดที่เริ่มต้นก่อนการระบาดใหญ่ โรคระบาดได้เร่งขึ้น จากข้อมูลนี้ เราสามารถประเมินสิ่งที่เราคาดหวังจะได้เห็นได้อย่างแม่นยำมากขึ้นอีกเล็กน้อย

บริการดิจิทัลกำลังช่วยเหลือผู้คนในหลายสถานการณ์ การประชุมเสมือนจริงช่วยให้เราประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย ลายเซ็นดิจิทัลช่วยให้จัดการข้อตกลงและใช้บริการทางกฎหมายได้ง่ายขึ้น การส่งมอบบ้านทำให้การซื้อของชำตรงไปตรงมาและรวดเร็วยิ่งขึ้น บางครั้งการทำงานจากที่บ้านมีประสิทธิภาพมากกว่า สิ่งเหล่านี้เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนในปี 2020 แต่ก็ยังเป็นตัวอย่างที่ดีของแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไปหลังการระบาดใหญ่

สายการบิน โรงแรม ร้านอาหาร และบริการต้อนรับอื่น ๆ ได้ค่อนข้างแย่ในปี 2020 หลายคนเปลี่ยนมุมมองของพวกเขาเกี่ยวกับการเดินทางและการรับประทานอาหารนอกบ้าน และกำลังตั้งคำถามว่าพวกเขาจำเป็นต้องขึ้นเที่ยวบินจำนวนมากในอนาคตหรือไม่ ส่วนนี้น่าจะซับซ้อนกว่ามาก ผู้คนยังคงต้องการเห็นสถานที่ใหม่ๆ เห็นคนอื่น และหลีกหนีจากกิจวัตรประจำวันและสิ่งแวดล้อม แต่ในขณะเดียวกันหลายๆ คนก็ได้ ธุรกิจต่างๆ อาจมีความคิดที่สองเกี่ยวกับคุณค่าของการเดินทางเพื่อธุรกิจ และการประชุมทางกายภาพ

ตอนนี้ผู้คนเห็นคุณค่าของการประชุมทางกายภาพและบริการต้อนรับในมุมมองใหม่ โดยไม่ได้อยู่โดยพวกเขาเป็นเวลานาน ผู้คนยังสังเกตเห็นว่าพวกเขาสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพจากที่บ้านหรือที่ห่างไกล อย่างไรก็ตาม ข้อมูลระบุว่าการจองเที่ยวบินในช่วงปลายปี 2021 นั้นแข็งแกร่งและรูปแบบธุรกิจใหม่ เช่น การสมัครสมาชิกเที่ยวบินรายเดือน กำลังเกิดขึ้น

ธุรกิจค้าปลีกได้รับผลกระทบมากที่สุดจากการล็อกดาวน์และข้อจำกัด ผู้ค้าปลีกหลายราย แม้กระทั่งห้างสรรพสินค้าและเครือข่ายในเครือที่มีชื่อเสียงและก่อตั้งมาช้านาน กำลังปิดตัวลง แต่มันจะเป็น ความผิดพลาดที่คิดว่าการระบาดใหญ่เป็นเหตุผลเดียว สำหรับสิ่งนี้. การขายปลีกอิฐและปูนได้ประสบปัญหามาหลายปีแล้ว และน่าแปลกใจที่เหตุใดลูกค้าบางรายจึงใช้เวลานานในการเลือกซื้อของออนไลน์และใช้บริการจัดส่งถึงบ้าน

สถานการณ์ COVID ไม่เพียงส่งผลกระทบต่อธุรกิจผู้บริโภคเท่านั้น ธุรกิจ B2B ก็เปลี่ยนไปเช่นกัน เราไม่เคยมีงานแสดงสินค้า การประชุม และการพบปะเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ บริการ และการติดต่อใหม่ๆ สิ่งนี้ได้ผลักดันให้มีการนำช่องทางการขายออนไลน์ 'แบบบริการตนเอง' มาใช้ แต่ในขณะเดียวกัน การขายแบบ 'ตัวต่อตัว' แบบเดิมๆ ก็มีความสำคัญสำหรับธุรกิจ B2B ส่วนใหญ่ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าบริษัท B2B ก็ประสบปัญหาเช่นกัน และจะมีการล้มละลายอย่างแน่นอนหลังจากการระบาดใหญ่เมื่อบริษัทต่างๆ ถูกบังคับให้ต้องตรวจสอบความเป็นจริง

จากข้อมูลข้างต้น นี่คือคำทำนายบางส่วนของฉันสำหรับปี 2021:

1. ธุรกิจการเดินทาง การบริการ และบริการจะเพิ่มขึ้นเมื่อข้อจำกัดและความเสี่ยงในการแพร่ระบาดสิ้นสุดลง นี่ไม่ได้หมายความว่าทุกบริษัทในภาคธุรกิจนี้จะอยู่รอดหรือบริการจะเหมือนเดิมในปี 2020 อย่างไรก็ตาม มันจะเป็นช่วงเวลาที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริษัทใหม่ๆ ที่จะเข้าสู่ภาคส่วนนี้ เข้าซื้อกิจการที่มีอยู่แล้วบางส่วน และสร้างสรรค์รูปแบบธุรกิจใหม่ ๆ
2. ธุรกิจค้าปลีกจะเข้าสู่โลกออนไลน์มากขึ้นและร้านค้าไฮสตรีทจะยังคงล้มเหลว 
3. บริการมากขึ้นจะเป็นดิจิทัลและออนไลน์ แต่ไม่ได้หมายความว่าบริการดิจิทัลใหม่ทั้งหมดจะทำกำไรได้ การแข่งขันจะดุเดือดในหลาย ๆ ด้าน และบริษัทต่างๆ จะต้องบรรลุถึงปริมาณที่มีนัยสำคัญเพื่อความอยู่รอด หลายคนจะต้องก้าวไปสู่ระดับโลกเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ 
4. โอกาสที่สำคัญกว่าบริการผู้บริโภคดิจิทัลจะทำให้ส่วนประกอบต่างๆ ง่ายขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผู้บริโภคในการใช้บริการ สิ่งเหล่านี้จะรวมถึงการใช้ข้อมูลที่ดีขึ้นสำหรับผู้บริโภค ความไว้วางใจที่ดีขึ้นในบริการและบุคคลที่สาม และโซลูชันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า (เช่น VR/AR สำหรับการช็อปปิ้ง แพลตฟอร์มที่ดีขึ้นสำหรับการศึกษาทางไกล และโซลูชันที่ดีขึ้นในการจัดการการส่งมอบบ้าน)
5. ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์จะต้องผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ร้านค้าปลีกหลายแห่งจะหายไป ความต้องการพื้นที่สำนักงานจะเปลี่ยนไป และความต้องการใหม่จะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ จะต้องใช้พื้นที่สำนักงานประเภทใหม่เพื่อรองรับผู้ที่ทำงานจากที่บ้าน โดยมาที่สำนักงานเป็นครั้งคราว ซึ่งคล้ายกับ 'โต๊ะทำงาน' มากกว่าห้องทำงาน
6. การดำเนินการอีคอมเมิร์ซอาจจำเป็นต้องปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและการตลาดโดยใช้สถานที่ประเภทโชว์รูม ซึ่งลูกค้าสามารถดูสินค้าและสั่งซื้อได้จริง และที่ซึ่งบริษัทสามารถโปรโมตแบรนด์ของตนได้ ร้านกาแฟและร้านอาหารก็ต้องการพื้นที่เพิ่มขึ้นเพื่อรองรับการเว้นระยะห่างทางสังคม
7. ผู้คนจะตระหนักถึงปัญหาด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีขึ้น และอุปกรณ์สวมใส่เพื่อให้ข้อมูลมากขึ้น สิ่งนี้จะสร้างบริการดิจิทัลใหม่ๆ มากมายเพื่อปรับปรุงคุณภาพชีวิตและติดตามสุขภาพ และรับบริการดูแลสุขภาพทางไกลเมื่อจำเป็น

นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของสิ่งที่เราคาดหวัง แต่แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มที่เราจะได้เห็นหลังการระบาดใหญ่ แน่นอน คำถามที่ใหญ่ที่สุดคือว่าการฉีดวัคซีนจำนวนมากจะทำให้การกลับสู่ภาวะปกติเร็วขึ้นหรือไม่ หรือเราจะพบกับความประหลาดใจใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม เราต้องเตรียมพร้อมสำหรับธุรกิจในขั้นต่อไปเสมอและพร้อมเมื่อถึงเวลา

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

TikTok เป็นเรื่องราวความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ แต่ก็เช่นกัน ปัญหาการเมืองใหญ่. ส่วนที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักคือการที่ TikTok กำลังขัดขวางรูปแบบเครือข่ายโซเชียลในกระแสของมัน มันทำให้ฉันนึกถึงการโต้วาทีครั้งเก่า ซึ่งสำคัญกว่า ความสนใจส่วนตัวหรือโซเชียลเน็ตเวิร์ก
เป็นไปได้ไหมที่แนวคิดเครือข่ายโซเชียลดั้งเดิมนั้นถึงขีดจำกัดแล้ว? โมเดล TikTok จะเปลี่ยนแนวแพลตฟอร์มโซเชียลทั้งหมดหรือไม่?

กว่า 15 ปีที่แล้ว ผมกับทีมเล็กๆ ได้เริ่มต้นบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายโซเชียลแห่งแรกของโลก (Xtract) นี่เป็นก่อนความสำเร็จของ Facebook, LinkedIn หรือ Twitter เราเริ่มทำงานกับบริษัทประเภทต่างๆ ที่มีข้อมูลการเชื่อมต่อทางสังคม ซึ่งรวมถึงบริการโทรคมนาคมและบริการออนไลน์ เราทำเครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยมีจุดประสงค์เพื่อกำหนดเป้าหมายกิจกรรมทางการตลาด

ซอฟต์แวร์ของเราวิเคราะห์จุดข้อมูลหลายพันล้านจุด แม้กระทั่งล้านล้านจุด และเราก็ทำการวิจัยเช่นกันว่าอิทธิพลในเครือข่ายสังคมทำงานอย่างไร ทำไมผู้คนถึงได้รับอิทธิพลจากคนอื่นๆ ให้ซื้ออะไรบางอย่าง เลิกรา หรือกลายเป็นผู้ใช้งานจริง? ผลที่ได้คือไม่ใช่แค่ผู้มีอิทธิพลหรือโซเชียลเน็ตเวิร์กเท่านั้นที่มีความสำคัญ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับบริบทด้วย เช่น ผลิตภัณฑ์ใดที่เป็นปัญหา เป็นเรื่องปกติที่จะเข้าใจว่าบุคคลหนึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อคุณในการซื้อรถยนต์คันใด และอีกคนหนึ่งที่คุณอ่านหนังสือ และบางครั้งความคิดเห็นของคุณอาจมีความสำคัญมากกว่าความคิดเห็นของเครือข่ายสังคมของคุณ

มีหลายวิธีในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อทำความเข้าใจความชอบและวิธีกำหนดโปรไฟล์ให้ดีที่สุด การทำโปรไฟล์ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีอยู่ทุกประเภท แต่เราสามารถแบ่งออกเป็นสี่ประเภทหลัก:

1. ข้อมูลประชากร (เช่น อายุ เพศ พื้นที่ใช้สอย การศึกษา)
2. พฤติกรรม (ผลิตภัณฑ์ที่คุณใช้และซื้อ หนังสือพิมพ์ที่คุณอ่าน เพลงและภาพยนตร์ที่คุณชอบ งานอดิเรก ฯลฯ)
3. เครือข่ายสังคมออนไลน์ (คุณเชื่อมต่อกับใครและมีความเข้มแข็งเพียงใด)
4. Psychometrics (เช่นประเภทบุคลิกภาพ)

บริการเครือข่ายโซเชียลประสบความสำเร็จอย่างมากในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา เนื่องจากสามารถดึงดูดเวลาของผู้ใช้และผู้โฆษณาได้ กราฟโซเชียลมีบทบาทสำคัญในบริการเหล่านั้น กล่าวคือ ผู้คนแบ่งปันเนื้อหากับผู้ติดต่อของพวกเขา และการแพร่กระจายของสิ่งต่าง ๆ ในหมู่ผู้ใช้อย่างไร

ตอนนี้เรากลับมาที่โมเดลของ TikTok มีผู้ใช้มากกว่า 500 ล้านคนทั่วโลก แต่ TikTok ไม่ใช่บริการโซเชียลเน็ตเวิร์กจริงๆ ถึงแม้ว่าการแพร่ระบาดจะเป็นหัวใจหลักก็ตาม ผู้คนกำลังแชร์วิดีโอ ไม่ได้แชร์บนโซเชียลเน็ตเวิร์กเป็นหลัก แต่อิงตามหมวดหมู่และแฮชแท็กแทน ผู้ใช้มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการทำวิดีโอ และพวกเขาสามารถใช้แนวคิดและสื่อที่มีอยู่ เช่น คลอกับวิดีโออื่นๆ แล้วแชร์ พวกเขายังสามารถดูว่าหมวดหมู่และแฮชแท็กต่าง ๆ ได้รับการดูอย่างไรและกำหนดเป้าหมายวิดีโอของพวกเขาตามสิ่งนี้และในลักษณะนั้นเพื่อใช้ 'แนวโน้ม'

โมเดลนี้ยังให้โอกาสผู้ใช้ใหม่ในการดึงดูดผู้ชมจำนวนมากขึ้นอีกด้วย ในโซเชียลเน็ตเวิร์กแบบดั้งเดิม ต้องใช้เวลาในการติดต่อและผู้ติดตาม และในบริการวิดีโอทั่วไป (เช่น YouTube) อัลกอริธึมสนับสนุนผู้ที่เผยแพร่เป็นเวลานานและมียอดดูจำนวนมาก บางครั้งมีการกล่าวกันว่า โมเดลธุรกิจของจีนที่ไม่คำนึงถึงทรัพย์สินทางปัญญาและลิขสิทธิ์ทำให้ทุกคน ทุกวันใช้แนวคิดและผลิตภัณฑ์ล่าสุด และพยายามทำให้ดีขึ้นสำหรับวันพรุ่งนี้ ในทางใดทางหนึ่ง TikTok ปฏิบัติตามหลักการนั้น ทุกคนสามารถเห็นเนื้อหาที่กำลังเป็นที่นิยมและนำไปใช้เพื่อสร้างความสำเร็จของตนเองได้

สิ่งนี้ไม่เกี่ยวข้องกับ TikTok และวิดีโอเท่านั้น ในการสนทนากับหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของบริษัทวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้านี้ เราได้กลับมาที่ทฤษฎีเก่าว่าความสนใจส่วนบุคคลและเครือข่ายสังคมขับเคลื่อนพฤติกรรมอย่างไร และเราอาจเห็นปรากฏการณ์ของ TikTok ในบริการอื่นๆ ด้วยเช่นกัน

เราสรุปได้ว่า เราเห็นข้อจำกัดในโซเชียลเน็ตเวิร์กในการอภิปรายหัวข้อที่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น บน Facebook การสนทนาของคุณจำกัดเฉพาะผู้ที่ติดต่อคุณเป็นหลัก หากคุณมีประเด็นที่น่าสนใจเป็นพิเศษ หลังจากผ่านไปสองสามปีกับเพื่อนคนเดิม การสนทนาที่นั่นก็ไม่เกิดผลอีกต่อไป แฮชแท็กไม่ทำงานบน Facebook เป็นปัญหาเดียวกันในบริการเครือข่ายโซเชียลมากมาย รวมถึง LinkedIn บน Twitter คุณสามารถติดตามหัวข้อเฉพาะได้ดียิ่งขึ้น ยังมีข้อความมากมายที่คุณต้องเน้นที่ข้อความยอดนิยมจากผู้ที่มีผู้ติดตามจำนวนมาก

แล้วเราก็มาถึงอีกปัญหาหนึ่งของเครือข่ายสังคมออนไลน์ พวกเขามีโปรไฟล์ปลอมจำนวนมาก และเครือข่ายของผู้คนก็เจือจางลงเมื่อพวกเขายอมรับเพื่อนมากเกินไป ดังนั้น บริการเครือข่ายสังคมจึงมีปัญหาสองประการ: บริการเหล่านี้จำกัดการสนทนาและเนื้อหาที่มีอยู่ และไม่ได้เป็นตัวแทนของเครือข่ายจริงของคุณ ตัวอย่างเช่น หากผู้ติดต่อ LinkedIn แต่ละคนถามคุณว่าคุณจะแนะนำผู้ติดต่อที่ใกล้ชิดสำหรับพวกเขาแต่ละคนหรือไม่ ฉันไม่สามารถทำได้เพราะเครือข่ายของฉันกว้างขวางมาก และฉันไม่รู้จักผู้ติดต่อทั้งหมดของฉันดีพอ เมื่อเราสามารถมีเครือข่ายได้เพียงเครือข่ายเดียวในบริการ จะมีการเชื่อมต่อมากเกินไปสำหรับวัตถุประสงค์หลายประการ เช่น การสร้างความไว้วางใจอย่างแท้จริง แต่มีผู้ติดต่อน้อยเกินไปสำหรับหัวข้อที่สนใจเป็นพิเศษ

นี่หมายความว่า TikTok ไม่ใช่แพลตฟอร์มวิดีโอเดียวที่เป็นปัญหาสำหรับนักการเมืองหลายคน แต่เป็นสัญญาณแรกของบริการอินเทอร์เน็ตรูปแบบใหม่ที่กำลังจะมา? เราสามารถเริ่มเห็นบริการเพิ่มเติมที่สามารถรวมความสนใจที่แตกต่างกันของผู้คนได้ดีขึ้น ช่วยให้ได้รับความสนใจในเนื้อหาที่น่าสนใจโดยไม่ต้องมีผู้ติดตามจำนวนมาก และทำให้เราสามารถสร้างเครือข่ายสังคมออนไลน์ตามความสนใจและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันได้หรือไม่ เรายังต้องการบริการที่คุณสามารถสร้างเครือข่ายที่เชื่อถือได้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ใครคือคนที่คุณสามารถแนะนำได้ คนที่คุณไว้วางใจในการแนะนำธุรกิจ คนที่คุณต้องการสร้างเครือข่ายด้วยสำหรับงานของคุณ และเครือข่ายความเชื่อถือส่วนบุคคลที่แท้จริงของคุณคืออะไร

อีกไม่นานเราอาจก้าวเข้าสู่ยุคหลังโซเชียลเน็ตเวิร์กที่พยายามรวมพฤติกรรมตามธรรมชาติเข้ากับความสนใจส่วนตัวและเครือข่ายต่างๆ เพื่อจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน นี่อาจหมายถึงเราเห็นเครือข่ายสองประเภท: 1) เครือข่ายที่ให้คุณจดจ่อกับความสนใจของคุณ ไม่ว่าจะเป็นดนตรี วรรณกรรม วิทยาศาสตร์ งานอดิเรกพิเศษหรืออะไรก็ตาม 2) เครือข่ายความไว้วางใจที่แท้จริงเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน เพื่อธุรกิจ ชีวิตส่วนตัว งานอดิเรก และผลประโยชน์ส่วนตัว โซเชียลเน็ตเวิร์กในปัจจุบันมีทุกอย่างมากเกินไปและน้อยเกินไป

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

พจนานุกรมกำหนดความเชื่อถือว่า “เชื่อว่าใครบางคนดีและซื่อสัตย์และจะไม่ทำร้ายคุณ หรือบางสิ่งที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้” ความไว้วางใจอาจเป็นเรื่องยากสำหรับคนที่จะเข้าใจ แต่ในสภาพแวดล้อมดิจิทัล ความเชื่อใจอาจซับซ้อนกว่านั้น เราต้องการความไว้วางใจในสถานการณ์ประจำวันส่วนใหญ่ แต่ด้วยบริการดิจิทัล เสมือนและไซเบอร์ เช่น ส่วนสำคัญในชีวิตของเรา เราต้องคิดให้ดีกว่านี้ ว่าความจริงแล้วความไว้วางใจทางดิจิทัลคืออะไร

สถานการณ์ Covid-19 ได้เร่งการใช้บริการเสมือนและดิจิทัลมากมาย ในช่วงต้นเดือนมีนาคม ฉันได้รับแจ้งว่าฉันต้องเดินทางไปลงนามในบัญชีทรัพย์สินเพื่อพบปะกับทายาทคนอื่นๆ ในเดือนเมษายน ฉันได้รับแจ้งว่าฉันต้องไม่มาทางกายภาพ และฉันต้องเซ็นเอกสารทางออนไลน์ สำหรับฉัน นี่เป็นตัวอย่างที่ดี ว่าสิ่งต่าง ๆ สามารถเปลี่ยนแปลงได้เร็วเพียงใด มิฉะนั้นอาจต้องใช้เวลา 10 ปีในการอนุมัติการเปลี่ยนแปลงประเภทนี้สำหรับกฎหมายและกฎเกณฑ์

แม้แต่เรื่องพื้นฐาน การเซ็นเอกสารออนไลน์ก็ยังค่อนข้างยุ่งเหยิงในปัจจุบัน DocuSign มีตำแหน่งที่ดีทั่วโลกในการลงนามในเอกสาร แต่ไม่ใช่ 'เป็นทางการ' ในทุกประเทศหรือทุกสถานการณ์ มันมีการใช้งานที่ยอดเยี่ยม แต่ก็มีการประนีประนอมระหว่างการใช้งานและความปลอดภัย ในบางประเทศ เจ้าหน้าที่ ธนาคารหรือผู้ให้บริการรายอื่นเสนอโซลูชันการเซ็นชื่อที่ปลอดภัยกว่า เช่น อิงจากบัตร e-ID หรือโทเค็นการระบุตัวตนผ่านมือถือ แต่ใช้งานยากกว่า

บางทีการลงนามในเอกสารที่แปลกประหลาดที่สุดคือบริการอย่างเป็นทางการในสหรัฐอเมริกาที่ลงนามคือพิมพ์ชื่อของฉันระหว่างสัญลักษณ์ทับ และตามด้วยเครื่องหมายทับ (/); เช่น /mike miller/, /efr/ หรือ /374/) บุคคลอื่นไม่ควรพิมพ์ลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์นี้ในนามของผู้ลงนามที่เหมาะสม”) สุดขั้วอีกประการหนึ่งคือธนาคารในฮ่องกงของฉันที่เปรียบเทียบเอกสารที่ฉันส่งไปยังตัวอย่างลายเซ็นของฉัน และทุกครั้งที่ฉันล้มเหลวในการเขียนลายเซ็นในลักษณะเดียวกัน

การลงนามเป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ อย่างหนึ่งของความไว้วางใจ แต่เรามีสิ่งที่ซับซ้อนกว่า คนที่ฉันพบคือคนที่เขาอ้างว่าเป็นจริงๆ หรือ? พวกเขาจะรักษาสัญญาหรือไม่? ถ้าฉันพูดเป็นความลับ พวกเขาจะเก็บข้อมูลนี้ไว้เป็นความลับหรือไม่? ถ้าพวกเขาซื้ออะไรจากฉัน เขาจะจ่ายหรือว่ามีเงินจ่าย? คำถามเหล่านี้และคำถามอื่น ๆ อีกมากมายในธุรกิจและชีวิตส่วนตัวเกิดขึ้น

ในชีวิตทางกายภาพ เรามีวิธีแก้ปัญหาสำหรับคำถามความไว้วางใจหลายข้อ ประชาชนมีบัตรประจำตัวประชาชนเพื่อพิสูจน์ตัวตน มีระบบเช่นคะแนนเครดิต สลิปเงินเดือน และงบการเงินเพื่อพิสูจน์ความสามารถและประวัติการชำระเงิน มนุษย์ยังได้เรียนรู้สัญญาณต่างๆ มากมาย (วิธีที่ผู้คนประพฤติตน การแสดงออกทางสีหน้า ประวัติส่วนตัว และอื่นๆ อีกมากมาย) ในการประมาณการ ใครและสิ่งที่พวกเขาไว้วางใจหรือไม่ไว้วางใจ บ่อยครั้งที่ความไว้วางใจสามารถโอนย้ายกันได้ ถ้าฉันเชื่อใจใครซักคนและเขาแนะนำให้ฉันเชื่อใจคนที่เขาไว้ใจ ฉันก็จะเชื่อเขา

ในโลกออนไลน์และโลกดิจิทัล เรามีองค์ประกอบและตัวแปรที่ต้องประเมินมากขึ้น และทำให้การประเมินความไว้วางใจมีความซับซ้อนมากขึ้น บางทีเราอาจไม่เห็นคนอื่นเลย มีเพียงหมายเลขโทรศัพท์หรือที่อยู่อีเมลของเขาเท่านั้น หากเราเห็นใครซักคนทางออนไลน์ คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าบุคคลนั้นคือตัวตนที่แท้จริงที่พวกเขาอ้างว่าเป็น เมื่อเราพบกันทางกายภาพ ผู้คนจะสร้างความไว้วางใจซึ่งกันและกันเมื่อเวลาผ่านไป แต่สิ่งนี้จะทำงานในสภาพแวดล้อมดิจิทัลได้อย่างไร ถ้าฉันแบ่งปันเอกสารและข้อมูลบางอย่างทางออนไลน์กับบุคคลหนึ่ง ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าบุคคลนั้นใช้และแบ่งปันเอกสารเหล่านั้นอย่างไรและอย่างไร

เรายังมีวิธีแก้ปัญหาเพื่อจัดการกับสิ่งเหล่านี้แบบเสมือนจริง ตัวอย่างเช่น เราต้องการอุปกรณ์และแอปรักษาความปลอดภัยเพื่อเข้าถึงบัญชีธนาคารของเรา บริษัทต่างๆ มีการควบคุมการเข้าถึงบริการและเครือข่ายของตนเพื่อใช้เครื่องมือเสมือนของตน สำหรับบริการเหล่านี้จำนวนมาก คุณยังต้องดำเนินการบางอย่าง เช่น ไปที่ใดที่หนึ่งหรือส่งเอกสารทางไปรษณีย์ แต่การทำบางอย่างทางกายภาพก่อนเป็นความท้าทายด้านความสามารถในการใช้งานสำหรับบริการออนไลน์จำนวนมาก และตอนนี้ COVID-19 ทำให้เราอยู่ในสถานการณ์ต่างๆ ที่เป็นไปไม่ได้ด้วยซ้ำ

นี่คือเหตุผลที่เรามีความปลอดภัยต่ำในบริการที่ใช้งานได้ดีกว่า และเริ่มใช้งานได้ไม่ยากเกินไป DocuSign เพียงพอสำหรับลายเซ็นจำนวนมาก Zoom มีความปลอดภัยเพียงพอที่จะรองรับการประชุม WhatsApp เป็นทางออกที่ง่ายสำหรับการแชทรายวันและอีเมลเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการส่งเอกสารจำนวนมาก แต่เราได้เห็นกรณีต่างๆ มากพอแล้วที่โซลูชันเหล่านี้มีความเสี่ยงเช่นกัน ซึ่งบางครั้งก็มีนัยสำคัญ เราทราบดีว่าสิ่งเหล่านี้เพียงพอสำหรับความต้องการส่วนใหญ่ แต่ความต้องการจำนวนมากยังนอกเหนือไปจากระดับความไว้วางใจที่พวกเขาสามารถให้ได้

สิ่งนี้แสดงให้เห็นในทางปฏิบัติว่าเราต้องการโซลูชันใหม่เพื่อจัดการกับความไว้วางใจทางดิจิทัลในสถานการณ์ประจำวัน โซลูชันเหล่านั้นจำเป็นต้องมีความสามารถในการใช้งานที่ดีและให้ระดับความไว้วางใจที่เหมาะสมกับความต้องการแต่ละอย่าง การอภิปรายเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นแบ่งขั้วได้ง่ายมาก เรามีผู้คลั่งไคล้ความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่อ้างว่าไม่มีระบบใดปลอดภัยเพียงพอ และไม่มีระบบใดที่สามารถใช้งานได้ในระดับปกติปลอดภัย จากนั้นเราก็มีคนโง่เขลาที่พร้อมใช้ระบบใด ๆ ที่เป็นวิธีแก้ปัญหาง่ายๆ เรามีโซลูชันหลายประเภทสำหรับข้อมูลประจำตัวและความปลอดภัยดิจิทัล แต่โดยรวมแล้ว พื้นที่นี้ยังคงค่อนข้างยุ่งเหยิง

เหตุผลหนึ่งก็คือ กระบวนการคิดในการพัฒนากระบวนการเหล่านี้มักเป็นเทคนิคและเน้นที่แง่มุมเฉพาะของการรักษาความปลอดภัย บางทีเราควรคิดให้มากขึ้นว่าความไว้วางใจมีความหมายอย่างไรในสถานการณ์ต่างๆ และวิธีที่ผู้คนจัดการกับมันมานับพันปี ตัวอย่างง่ายๆ คือ ความเชื่อถือที่สามารถโอนย้ายได้ หรือวิธีที่เครือข่ายความเชื่อถือส่วนบุคคลของคุณสามารถช่วยคุณได้ในบริการดิจิทัล บางทีด้วยวิธีนี้ เราสามารถค้นหาแนวคิดและเทคโนโลยีเพื่อสร้างความไว้วางใจทางดิจิทัลที่แท้จริงระหว่างผู้คนและอุปกรณ์

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย.

เครือข่ายผู้คนสร้างโลก หนังสือของไนออล เฟอร์กูสัน จัตุรัสและหอคอยให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับประวัติศาสตร์อันยอดเยี่ยม เครือข่ายมีบทบาทสำคัญในการเมือง ธุรกิจ และชีวิตประจำวัน พวกเขาสามารถเป็นเครือข่ายสาธารณะและโปร่งใส หรือสมาคมลับ หรือแม้กระทั่งการสมมติเช่นบางส่วนของเครือข่ายอิลลูมินาติ 

องค์กรที่เป็นทางการอาจแตกต่างจากเครือข่ายจริงมาก เราทุกคนต่างรู้จักบริษัทที่แผนผังองค์กรบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับผู้ที่ตัดสินใจและเครือข่ายคนที่ทำการตัดสินใจจริงๆ แตกต่างกันมาก เครือข่ายยังสามารถเป็นไดนามิกมากกว่าองค์กรที่เป็นทางการ และสามารถอยู่รอดต่อการเปลี่ยนแปลงได้

บริษัทพยายามที่จะมีพลวัตและคล่องตัวมากขึ้น บ่อยครั้งที่โครงสร้างองค์กรสร้างความขัดแย้งเพื่อให้มีพลวัต ตอบสนองอย่างรวดเร็ว หรือเป็นเชิงรุกในธุรกิจ องค์กรเอง อาจมีไดนามิกมากกว่านี้ แต่แล้วก็มาถึง IT. กระบวนการถูกนำไปใช้กับระบบไอทีที่ซับซ้อน แต่ยากที่จะเปลี่ยนเครื่องมือและโซลูชันไอทีอย่างรวดเร็ว เราเคยได้ยินเรื่องราวเกี่ยวกับวิธีที่ CEO สามารถใช้เครือข่ายของตนภายในองค์กรในระดับต่างๆ เมื่อจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือกิจกรรมใหม่ และองค์กรก็ดำเนินการช้าเกินไป

โครงสร้างองค์กรและแนวทางการจัดการจำนวนมากมีประวัติในองค์กรทางทหาร ทุกวันนี้ หลายคนลังเลกับรูปแบบการจัดการทางทหารในธุรกิจ เนื่องจากพวกเขาถูกมองว่าเป็นแบบอย่าง การสั่งการและการควบคุมที่ล้าสมัย แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าสภาพแวดล้อมทางการทหารและความปลอดภัยยังสามารถให้ตัวอย่างและบทเรียนแก่องค์กรที่ทันสมัย

ตัวอย่างเช่น องค์กรทางทหารมักดำเนินการด้วยแบบจำลองที่เป็นทางการ เมื่อกองทัพต่อสู้กันเอง พวกเขามีแนวหน้า ระดมกำลังทหารในจุดที่พวกเขาสามารถบุกทะลวงและป้องกันพรมแดนได้ นี่ไม่ใช่ความจริงอีกต่อไป การรบแบบกองโจร ผู้ก่อการร้าย กลุ่มนักเคลื่อนไหว กองทหารที่ไม่เป็นทางการ (เช่นในยูเครน) และเครือข่ายพลวัต ถือเป็นความเสี่ยงที่สำคัญสำหรับหลายประเทศมากกว่ากองกำลังแบบเดิมๆ โมเดลใหม่ขั้นพื้นฐานจำเป็นในการดำเนินการและจัดการองค์กรด้านการทหารและความมั่นคง 

สงครามในอัฟกานิสถาน อิรัก ยูเครน และซีเรียไม่ได้เกี่ยวกับการต่อสู้ระหว่างกองทัพที่เป็นทางการ และหลายประเทศได้เห็นการโจมตีจากผู้ก่อการร้ายในท้องถิ่น และเซลล์อิสระหรือบุคคลที่มักเกี่ยวข้องกับเครือข่ายทั่วโลก สิ่งนี้ได้บังคับให้องค์กรทางทหารและความมั่นคงต้องหารูปแบบใหม่ในการต่อสู้กับศัตรูเหล่านี้ นอกจากนี้ยังหมายความว่าองค์กรของตนเองต้องมีไดนามิกมากขึ้น 

ตามเนื้อผ้าองค์กรทหารมีโครงสร้างแบบลำดับชั้นมาก การดำเนินงานและเทคโนโลยีของพวกเขาถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับโมเดลเหล่านั้น สายการบังคับบัญชา สิทธิตามตำแหน่งขององค์กรและการสื่อสารที่จำกัดระหว่างองค์กรคู่ขนาน ตอนนี้พวกเขาถูกบังคับให้คิดใหม่เกี่ยวกับโมเดลที่มีอยู่ ในขณะเดียวกัน การบริโภคก็มาถึงกองทัพเช่นกัน ผู้คนกำลังใช้โทรศัพท์มือถือ โซเชียลเน็ตเวิร์ก และแอพส่งข้อความระหว่างการทำงาน องค์กรทางทหารสามารถเพิกเฉยหรือแบนเครื่องมือเหล่านี้หรือเริ่มใช้งาน บางคนได้ใช้เส้นทางหลังไปแล้ว นอกจากนี้ยังเปลี่ยนแปลง วิธีการดำเนินงานขององค์กร และโดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีที่พวกเขาสามารถเป็นเครือข่ายที่มีพลวัตมากขึ้นตามสถานการณ์ ความต้องการ และทรัพยากร

หลายบริษัทมีความต้องการที่คล้ายกันในการค้นหาโมเดลแบบไดนามิกมากขึ้นเพื่อดำเนินการ ปรับกระบวนการตามความต้องการ และใช้ทรัพยากรอย่างรวดเร็วเมื่อจำเป็น ซึ่งขัดแย้งกับแผนผังองค์กร ขั้นตอนคงที่ และระบบไอทีที่สนับสนุนกระบวนการ การแบ่งปันข้อมูล และการสื่อสารได้ง่าย ความต้องการเหล่านี้ไม่เพียงแต่ภายในองค์กรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงลูกค้า คู่ค้า ซัพพลายเออร์ และฝ่ายอื่นๆ ด้วย การสร้างและรักษาเครือข่ายแบบไดนามิกภายในองค์กรแบบเดิมและจุดติดต่อเป็นเรื่องยากกว่า เครือข่ายในบางครั้งอาจแตกต่างกัน บางแบบมีลำดับชั้นมากกว่า บางเครือข่ายขึ้นอยู่กับสิ่งประดิษฐ์ที่เชื่อถือได้อื่นๆ 

ทั้งหมดนี้สร้างความต้องการใหม่ด้วยเทคโนโลยี ICT เพื่อรองรับเครือข่ายเหล่านี้ ในทางปฏิบัติ พวกเขาใช้วิธีการทำงานที่ไม่เป็นทางการ เช่น วิดีโอคอล อีเมลกลุ่ม และกลุ่ม WhatsApp แต่วิธีการที่ไม่เป็นทางการเหล่านั้นไม่ได้รวมถึงวิธีการจัดการเครือข่าย การรักษาความปลอดภัย หรือการใช้เครื่องมือต่างๆ อย่างเป็นระบบ ใช้เพื่อจัดการกับความต้องการเฉพาะ ไม่ใช่เพื่อจัดการเครือข่าย เครื่องมือทางธุรกิจส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานในองค์กรแบบดั้งเดิม โดยมีลำดับชั้น โครงสร้างที่เป็นทางการ และความมั่นคง

เครือข่ายเป็นแบบอย่างให้คนร่วมมือกัน เทคโนโลยีดิจิทัลมีเครื่องมือมากขึ้นในการทำงานทั่วโลก และสร้างเครือข่ายทุกประเภทสำหรับความต้องการทั่วไปหรือเฉพาะเจาะจง แต่เรายังไม่มีเครื่องมือในการใช้งานเครือข่ายดิจิทัลแบบเดียวกับที่ผู้คนได้เรียนรู้วิธีจัดการเครือข่ายในชีวิตจริง พวกเขาขึ้นอยู่กับความไว้วางใจที่คุณได้รับและสูญเสียและปรับให้เข้ากับความต้องการรายวัน เราจะเห็นโซลูชั่นใหม่ๆ เกิดขึ้นในพื้นที่นี้ และวิธีที่กองทัพ ธุรกิจ และบุคคลสามารถสร้างและจัดการเครือข่ายดิจิทัลได้ดียิ่งขึ้น

บทความปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ก่อกวนเอเชีย. 

มารยาทภาพ อะเวเซอร์ – เครือข่ายความเชื่อถือในท้องถิ่นในการจัดการวิกฤต