👾 #AI
Дело ясное, что дело темное
Интересно, насколько по-разному население планеты относится к искусственному интеллекту. Причем заметно, что более технологически развитые страны выражают меньше восторгов насчет ИИ. Судите сами:
🔸 Я хорошо понимаю, что такое ИИ – так ответили 84% индонезийцев и только 43% японцев.
🔸 Я знаю, какие продукты и услуги используют ИИ – 76% индонезийцев и по 35% бельгийцев, новозеландцев и американцев.
🔸 Использование ИИ несет больше плюсов, чем минусов – 78% индонезийцев и 37% французов и американцев.
🔸 Я верю, что компании, использующие ИИ, защищают мои персональные данные – 72% тайцев и только по 32% французов, японцев и американцев.
Может дело в том, что население развитых экономик старше и скептически настроено к ИИ? Или жители этих стран уже ощутили на себе все прелести новой технологии и трезво оценивают, насколько непросто понять и распознать, где результат работы искусственного интеллекта, а где – естественного?
Ну а для большинства жителей Индонезии, Таиланда, Перу и Мексики ИИ – это нечто прекрасно-далекое, поэтому они и настроены к нему так оптимистично.
Жаль, что в отчет не попала Ангилья, владелец доменной зоны ai. Вот уж точно: население острова, должно быть, боготворит ИИ, ведь он приносит им 1/4 часть от общего бюджета за счет регистрации доменов в упомянутой зоне.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1CVdvwtijp4z3jL-iRdeQoTU-xs9f02fw/view?usp=sharing
Дело ясное, что дело темное
Интересно, насколько по-разному население планеты относится к искусственному интеллекту. Причем заметно, что более технологически развитые страны выражают меньше восторгов насчет ИИ. Судите сами:
🔸 Я хорошо понимаю, что такое ИИ – так ответили 84% индонезийцев и только 43% японцев.
🔸 Я знаю, какие продукты и услуги используют ИИ – 76% индонезийцев и по 35% бельгийцев, новозеландцев и американцев.
🔸 Использование ИИ несет больше плюсов, чем минусов – 78% индонезийцев и 37% французов и американцев.
🔸 Я верю, что компании, использующие ИИ, защищают мои персональные данные – 72% тайцев и только по 32% французов, японцев и американцев.
Может дело в том, что население развитых экономик старше и скептически настроено к ИИ? Или жители этих стран уже ощутили на себе все прелести новой технологии и трезво оценивают, насколько непросто понять и распознать, где результат работы искусственного интеллекта, а где – естественного?
Ну а для большинства жителей Индонезии, Таиланда, Перу и Мексики ИИ – это нечто прекрасно-далекое, поэтому они и настроены к нему так оптимистично.
Жаль, что в отчет не попала Ангилья, владелец доменной зоны ai. Вот уж точно: население острова, должно быть, боготворит ИИ, ведь он приносит им 1/4 часть от общего бюджета за счет регистрации доменов в упомянутой зоне.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1CVdvwtijp4z3jL-iRdeQoTU-xs9f02fw/view?usp=sharing
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
⚙️ #трансформация
Ваш звонок очень важен для нас!
Интересные новости от коллег мы прочитали на MacRumors. Apple собирается исключить из штата специалистов клиентской поддержки, которые работают в аккаунтах социальных сетей (речь о Youtube и X, он же – Twitter). Признаться честно, мы в редакции думали, что этих людей и вовсе не существует. Ну согласитесь, кому в голову придет мысль, что кто-то в наше время физически способен читать сообщения на страницах поддержки, ветки которых начинаются с одного вопроса, затем переходят к репликам вроде “ну ты и дурак, что купил iphone/mac и т.д.”, а дальше распадаются на кучу разных ответвлений с вариантами ответов и советами “бывалых”?
Мы, живя в эпоху краудфандинга и википедии (то есть “коллективного разума”), считали, что задача подобных консультантов – просто модерировать ответы (что, в общем-то, заключается в удалении реплик из второй стадии, описанной выше)… Иначе говоря, никакой физически службы поддержки не существует – люди сами находят ответы от местных “гуру”, которые ранжируются на сайтах по качеству предыдущих ответов. Как оказалось, такая работа в соцсетях появится только с 1 октября 2023 года. С этого момента вместо ответов сотрудников техподдержки пользователи будут получать ответное сообщение с контактами компании (стойка для бесплатных консультаций Genius Bar находится в каждом магазине Apple).
А что остается за кадром – это немой вопрос редакции Friends.OCS: почему бы просто не заменить работу этих консультантов на ИИ? Зачем людей отправлять в магазин, когда можно создать корпоративного бота, который обучится на knowledge base всей документации Apple и… Вуаля? Согласны?
Если вы согласились с нашим вопросом и ответом на него, поздравляем – вы “простой обыватель” и точно не маркетолог. :) Конверсия посетителей Apple Retail Store в покупателей (хотя бы какой-нибудь мелочи) настолько высока, что Apple готовы использовать любой повод, чтобы клиент “зашел в гости”, а там… Пока решают его проблемы, он что-нибудь, да присмотрит себе :)
Ничего лишнего – это просто бизнес и… Да, Think different!
Подробнее: https://www.macrumors.com/2023/08/30/apple-social-media-support-report/A
Ваш звонок очень важен для нас!
Интересные новости от коллег мы прочитали на MacRumors. Apple собирается исключить из штата специалистов клиентской поддержки, которые работают в аккаунтах социальных сетей (речь о Youtube и X, он же – Twitter). Признаться честно, мы в редакции думали, что этих людей и вовсе не существует. Ну согласитесь, кому в голову придет мысль, что кто-то в наше время физически способен читать сообщения на страницах поддержки, ветки которых начинаются с одного вопроса, затем переходят к репликам вроде “ну ты и дурак, что купил iphone/mac и т.д.”, а дальше распадаются на кучу разных ответвлений с вариантами ответов и советами “бывалых”?
Мы, живя в эпоху краудфандинга и википедии (то есть “коллективного разума”), считали, что задача подобных консультантов – просто модерировать ответы (что, в общем-то, заключается в удалении реплик из второй стадии, описанной выше)… Иначе говоря, никакой физически службы поддержки не существует – люди сами находят ответы от местных “гуру”, которые ранжируются на сайтах по качеству предыдущих ответов. Как оказалось, такая работа в соцсетях появится только с 1 октября 2023 года. С этого момента вместо ответов сотрудников техподдержки пользователи будут получать ответное сообщение с контактами компании (стойка для бесплатных консультаций Genius Bar находится в каждом магазине Apple).
А что остается за кадром – это немой вопрос редакции Friends.OCS: почему бы просто не заменить работу этих консультантов на ИИ? Зачем людей отправлять в магазин, когда можно создать корпоративного бота, который обучится на knowledge base всей документации Apple и… Вуаля? Согласны?
Если вы согласились с нашим вопросом и ответом на него, поздравляем – вы “простой обыватель” и точно не маркетолог. :) Конверсия посетителей Apple Retail Store в покупателей (хотя бы какой-нибудь мелочи) настолько высока, что Apple готовы использовать любой повод, чтобы клиент “зашел в гости”, а там… Пока решают его проблемы, он что-нибудь, да присмотрит себе :)
Ничего лишнего – это просто бизнес и… Да, Think different!
Подробнее: https://www.macrumors.com/2023/08/30/apple-social-media-support-report/A
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🏰 #государство
Бизнес станет богаче. Как минимум на “данные”
Помните, у нас было министерство “Открытого правительства”? Мы в редакции не знаем досконально, чем оно занималось (открытости как не было, так и нет), но одна их инициатива нам очень нравилась. Это проект “Открытые данные”. Можно спорить сколько угодно о его результатах, но за сам факт существования – отдельное спасибо.
Теперь в недрах околоправительственных кругов обсуждается очередная итерация законопроекта о “Национальной системе управления данными”. Он предполагает новый подход к работе с госданным (там еще есть понятие “национальные данные”, но это предмет отдельной статьи) – унификацию процессов их сбора, обработки, хранения и, что важно, использования.
Почему мы обращаем внимание читателей на факт “использования”? Собирать информацию и структурировать ее – это, конечно, прекрасная задача, которую можно реализовывать десятки лет. Но если во главу угла не ставить то, как их применить и обогатить бизнес-сценариями, то к снаряду не стоило и подходить. А тут, если прочитать концепцию, цель в объединении данных из огромного количества госсистем, реестров и баз для обмена между госучреждениями (нас же всех напрягает, когда одна государственная структура еще раз запрашивает наши данные? Вы – государство и больше нас про нас знаете, особенно если сами выдавали документы), а еще… Бизнес-сектор сможет получить платный доступ к такой информации, правда, в “санитизированном” виде, то есть после предварительной очистки от любых конфиденциальных сведений.
Слово “санитизация” нас немного смутило, но на обывательском языке это значит, что оборот данных, передаваемых бизнесу, будет регламентироваться специальными отраслевыми законами, например, «О банковской тайне» для финансовой информации и т.д. Тут вроде все логично – никто в здравом уме не хочет, чтобы его личные данные государство раздавало направо и налево (достаточно того, что мы стали сразу класть трубку, как только слышим с неизвестного номера обращение по имени-отчеству – очевидно, что кто-то спер наши данные из какого-то реестра и пытается втереться в доверие, обращаясь персонализировано). Как минимум – это больше, чем ничего, правда?
Теперь давайте подумаем, какие сценарии мы уже получили. Уверены, наши читатели активно пользуются этими сервисами:
✔ Flightradar – открытие данных о перемещении самолетов в воздухе позволяет пользователям не пропустить свой самолет и знать, когда родственники приземлятся (а еще есть MarineTraffic – то же самое, но с корабликами. Посмотрите, как в 23 часа они толпятся в Питере на разведении мостов).
✔ СПАРК и Контур – проверка контрагента.
✔ Яндекс.Парковки, 2ГИС.карты и еще куча сервисов, к которым мы привыкли…
Согласитесь, мы часто используем те или иные сервисы и не замечаем, что как минимум часть информации внутри приложений – это открытые санитизированные (теперь мы знаем это слово) данные. Раньше они принадлежали только государству, а сейчас мы используем их как для личных, так и для бизнес-целей. Именно бизнес придумывает, как эту информацию обогатить, чтобы нам было удобно и полезно ее использовать в повседневной жизни.
Материалы:
- Бизнес получит доступ к данным из госсистем. Но придется за это заплатить
- Бизнес получит платный доступ к информации из госсистем
Бизнес станет богаче. Как минимум на “данные”
Помните, у нас было министерство “Открытого правительства”? Мы в редакции не знаем досконально, чем оно занималось (открытости как не было, так и нет), но одна их инициатива нам очень нравилась. Это проект “Открытые данные”. Можно спорить сколько угодно о его результатах, но за сам факт существования – отдельное спасибо.
Теперь в недрах околоправительственных кругов обсуждается очередная итерация законопроекта о “Национальной системе управления данными”. Он предполагает новый подход к работе с госданным (там еще есть понятие “национальные данные”, но это предмет отдельной статьи) – унификацию процессов их сбора, обработки, хранения и, что важно, использования.
Почему мы обращаем внимание читателей на факт “использования”? Собирать информацию и структурировать ее – это, конечно, прекрасная задача, которую можно реализовывать десятки лет. Но если во главу угла не ставить то, как их применить и обогатить бизнес-сценариями, то к снаряду не стоило и подходить. А тут, если прочитать концепцию, цель в объединении данных из огромного количества госсистем, реестров и баз для обмена между госучреждениями (нас же всех напрягает, когда одна государственная структура еще раз запрашивает наши данные? Вы – государство и больше нас про нас знаете, особенно если сами выдавали документы), а еще… Бизнес-сектор сможет получить платный доступ к такой информации, правда, в “санитизированном” виде, то есть после предварительной очистки от любых конфиденциальных сведений.
Слово “санитизация” нас немного смутило, но на обывательском языке это значит, что оборот данных, передаваемых бизнесу, будет регламентироваться специальными отраслевыми законами, например, «О банковской тайне» для финансовой информации и т.д. Тут вроде все логично – никто в здравом уме не хочет, чтобы его личные данные государство раздавало направо и налево (достаточно того, что мы стали сразу класть трубку, как только слышим с неизвестного номера обращение по имени-отчеству – очевидно, что кто-то спер наши данные из какого-то реестра и пытается втереться в доверие, обращаясь персонализировано). Как минимум – это больше, чем ничего, правда?
Теперь давайте подумаем, какие сценарии мы уже получили. Уверены, наши читатели активно пользуются этими сервисами:
✔ Flightradar – открытие данных о перемещении самолетов в воздухе позволяет пользователям не пропустить свой самолет и знать, когда родственники приземлятся (а еще есть MarineTraffic – то же самое, но с корабликами. Посмотрите, как в 23 часа они толпятся в Питере на разведении мостов).
✔ СПАРК и Контур – проверка контрагента.
✔ Яндекс.Парковки, 2ГИС.карты и еще куча сервисов, к которым мы привыкли…
Согласитесь, мы часто используем те или иные сервисы и не замечаем, что как минимум часть информации внутри приложений – это открытые санитизированные (теперь мы знаем это слово) данные. Раньше они принадлежали только государству, а сейчас мы используем их как для личных, так и для бизнес-целей. Именно бизнес придумывает, как эту информацию обогатить, чтобы нам было удобно и полезно ее использовать в повседневной жизни.
Материалы:
- Бизнес получит доступ к данным из госсистем. Но придется за это заплатить
- Бизнес получит платный доступ к информации из госсистем
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🔎 #тренды
Apple на работе?
Нынешний “экономический климат” вызывает серьезные изменения в работе бизнеса. Компании сталкиваются с неопределенностью в поставках, обостряется конкуренция в сбыте. Каждое принятое решение должно быть выверено так, чтобы росли бизнес-показатели в рамках определенных стратегий компании (хотя, казалось бы, когда было по-другому). Учитывая это, интересно, к каким выводам пришла компания Kandji в своем исследовании. Она задалась вопросом: “Помогает ли продукция Apple и ее экосистема бизнесу достигать лучших результатов?”
Исследователи опросили 300+ ИТ-специалистов, ответственных за принятие решений о покупке/выборе техники в компаниях со штатом от 1 000 сотрудников. Вот что они выяснили:
➤ 76% опрошенных компаний сообщают об увеличении использования устройств Apple в работе своих сотрудников.
➤ Доля iPhone выросла наиболее заметно (66%) в сравнении со всеми устройствами Apple, с которыми работает персонал.
➤ 57% сообщают, что использование устройств Apple растет быстрее, чем других (на ОС Windows и Android).
➤ 87% сообщили, что их компания выиграла от предоставления сотрудниками устройств Apple: производительность возросла на 67%, а безопасность – на 48%.
➤ Устройства Apple с меньшей вероятностью становятся мишенью кибератак (7% по сравнению с 76% на Windows/Android).
Интересная статистика? Не спешите с выводами. Kandji – партнер Apple по поставкам MDM-решений, поэтому… Других результатов, наверное, и быть бы не могло – надо как-то поднимать продажи. Хотя, надо признать, несмотря на все запреты (в России и в Китае), доля устройств Apple в корпоративном мире остается достаточно заметной.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1TWOnCKsImhg9TXuF1fDh1GaZ5Kupt5aI/view?usp=sharing
Apple на работе?
Нынешний “экономический климат” вызывает серьезные изменения в работе бизнеса. Компании сталкиваются с неопределенностью в поставках, обостряется конкуренция в сбыте. Каждое принятое решение должно быть выверено так, чтобы росли бизнес-показатели в рамках определенных стратегий компании (хотя, казалось бы, когда было по-другому). Учитывая это, интересно, к каким выводам пришла компания Kandji в своем исследовании. Она задалась вопросом: “Помогает ли продукция Apple и ее экосистема бизнесу достигать лучших результатов?”
Исследователи опросили 300+ ИТ-специалистов, ответственных за принятие решений о покупке/выборе техники в компаниях со штатом от 1 000 сотрудников. Вот что они выяснили:
➤ 76% опрошенных компаний сообщают об увеличении использования устройств Apple в работе своих сотрудников.
➤ Доля iPhone выросла наиболее заметно (66%) в сравнении со всеми устройствами Apple, с которыми работает персонал.
➤ 57% сообщают, что использование устройств Apple растет быстрее, чем других (на ОС Windows и Android).
➤ 87% сообщили, что их компания выиграла от предоставления сотрудниками устройств Apple: производительность возросла на 67%, а безопасность – на 48%.
➤ Устройства Apple с меньшей вероятностью становятся мишенью кибератак (7% по сравнению с 76% на Windows/Android).
Интересная статистика? Не спешите с выводами. Kandji – партнер Apple по поставкам MDM-решений, поэтому… Других результатов, наверное, и быть бы не могло – надо как-то поднимать продажи. Хотя, надо признать, несмотря на все запреты (в России и в Китае), доля устройств Apple в корпоративном мире остается достаточно заметной.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1TWOnCKsImhg9TXuF1fDh1GaZ5Kupt5aI/view?usp=sharing
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
⚙️ #трансформация
Латинская Америка в руках цифровой трансформации
Всегда интересно посмотреть, “что там и как” у других. Нам показался любопытным отчет об участии ИТ в жизни и бизнесе Латинской Америки – делимся с вами, на что опирается материк в своих ожиданиях от цифровой трансформации:
△ В поляризованном контексте американо-китайских отношений нейтралитет Латинской Америки позволил ей пожинать плоды с обеих сторон. Промышленный сектор удовлетворяет спрос США, при этом торговля с Китаем достигла максимального исторического уровня.
△ Если бы материк был одной страной, его экономика занимала 3 место в мире (население 661 млн человек – 8,9% Земли, ВВП $6 трлн).
△ Жители Латинской Америки – одни из самых активных пользователей интернета в мире, к тому же лидеры по общению в соцсетях.
△ Проникновение электронной коммерции и финансовых услуг ускорилось (основным драйвером стала доступность услуг для населения со средним и низким доходами). Доля e-comm в ритейле – 11% (для сравнения, в ЕС эта цифра составляет 13%, в США – 16%).
△ Доля мгновенных цифровых переводов превышает наличные и карточные платежи, а взаимодействие с финансовыми учреждениями в 95% случаев происходит через электронные каналы. Общий объем использования бразильской системы мгновенных платежей “Pix” в расчете на душу населения в 2 раза превышает аналогичный показатель UPI в Индии.
△ Венчурные инвестиции в регионе вернулись к уровню 2021 года и составляют порядка $4 млрд в год.
Вроде все позитивно и перспективно, однако есть и “ложка дегтя” во всем этом цифровом великолепии – и это проблемы, которые все еще преследуют регион: хроническая бедность населения, безработица, отставание в образовании и низкий доступ к здравоохранению. Их преодоление позволит 20+ странам материка стать той самой экономикой №3 во всем мире.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1IXUTawMbx-ZK6dE1TMtuQL18Y27KRWpA/view?usp=sharing
Латинская Америка в руках цифровой трансформации
Всегда интересно посмотреть, “что там и как” у других. Нам показался любопытным отчет об участии ИТ в жизни и бизнесе Латинской Америки – делимся с вами, на что опирается материк в своих ожиданиях от цифровой трансформации:
△ В поляризованном контексте американо-китайских отношений нейтралитет Латинской Америки позволил ей пожинать плоды с обеих сторон. Промышленный сектор удовлетворяет спрос США, при этом торговля с Китаем достигла максимального исторического уровня.
△ Если бы материк был одной страной, его экономика занимала 3 место в мире (население 661 млн человек – 8,9% Земли, ВВП $6 трлн).
△ Жители Латинской Америки – одни из самых активных пользователей интернета в мире, к тому же лидеры по общению в соцсетях.
△ Проникновение электронной коммерции и финансовых услуг ускорилось (основным драйвером стала доступность услуг для населения со средним и низким доходами). Доля e-comm в ритейле – 11% (для сравнения, в ЕС эта цифра составляет 13%, в США – 16%).
△ Доля мгновенных цифровых переводов превышает наличные и карточные платежи, а взаимодействие с финансовыми учреждениями в 95% случаев происходит через электронные каналы. Общий объем использования бразильской системы мгновенных платежей “Pix” в расчете на душу населения в 2 раза превышает аналогичный показатель UPI в Индии.
△ Венчурные инвестиции в регионе вернулись к уровню 2021 года и составляют порядка $4 млрд в год.
Вроде все позитивно и перспективно, однако есть и “ложка дегтя” во всем этом цифровом великолепии – и это проблемы, которые все еще преследуют регион: хроническая бедность населения, безработица, отставание в образовании и низкий доступ к здравоохранению. Их преодоление позволит 20+ странам материка стать той самой экономикой №3 во всем мире.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1IXUTawMbx-ZK6dE1TMtuQL18Y27KRWpA/view?usp=sharing
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
👾 #AI
ИИ в ключевых отраслях экономики
ИИ, возможно, главная технология XXI века, способная, по прогнозам международных аналитических компаний, обеспечить до 2% ежегодного прироста ВВП стран. С таким взглядом на инновацию куча министерств с разными названиями (чтобы не отвлекать вас их списком) и Сбер, как Центр компетенций Федерального проекта «Искусственный интеллект», выпустили исследование о возможности применения ИИ в различных отраслях экономики.
Сельское хозяйство:
◈ Автономная техника для посева, выращивания и уборки урожая
◈ Выявление зон c угрозой урожаю
◈ Повышение точности прогноза урожайности полей по историческим данным
◈ Мониторинг:
- Состояния полей по спутниковым снимкам
- Состояния крупного рогатого скота на фермах
- Выполнения технологических регламентов
- Соблюдения санитарных норм
◈ Селекция особей поголовья с приоритетными характеристиками
Промышленность:
◈ Управление производственными процессами в режиме реального времени
◈ Симуляция испытаний и прогноз их результатов при проектировании новых узлов и агрегатов
◈ Интегрированное планирование и управление складскими остатками и цепочками поставок
◈ Применение персональных роботов-ассистентов
◈ Прогнозирование наличия необходимых запчастей для технического обслуживания и ремонта
◈ Планирование объёмов производства за счёт прогнозирования спроса
◈ Прогнозирование результатов синтеза при моделировании химических реакций
◈ Контроль за требованиями промышленной безопасности
◈ Продление срока службы и уменьшение расходов на ремонт промышленного оборудования
◈ Контроль качества продукции с использованием компьютерного зрения
◈ Применение цифровых двойников для повышения эффективности схемы производства и режимов работы оборудования
Здравоохранение:
◈ Разработка новых лекарств и прогнозирование взаимодействия между различными молекулами
◈ Системы обработки и маршрутизации обращений пациентов
◈ Улучшение точности компьютерной томографии с целью диагностики онкологии
◈ Повышение точности диагностики злокачественных опухолей на основе неструктурированных медицинских данных
◈ Заполнение электронной медицинской карты голосом
◈ Системы поддержки принятия врачебных решений для назначения терапии и учета рисков ввиду индивидуальных особенностей пациента
Транспорт:
◈ Применение беспилотного/автономного транспорта
◈ Планирование на основе прогноза спроса на перевозки
◈ Контроль за состоянием водителей во время движения
◈ Безбарьерная система пропускного контроля
◈ Оптимизация маршрутов в режиме реального времени
◈ Планирование техобслуживания и ремонта на основе выявления и прогнозирования неисправностей
◈ Распознавание повреждений и нарушений по данным осмотра
◈ Помощь диспетчерам в управлении транспортными потоками
◈ Беспилотная аэродоставка в труднодоступные регионы
◈ Автоматизация оформления/проверки перевозочных документов за счёт распознавания и извлечения текста из документов
◈ Обеспечения транспортной безопасности
◈ Составление графика погрузки и выгрузки сыпучих грузов в портах по прогнозу погоды
Строительство:
◈ Мониторинг по видео стадии строительства и расхода стройматериалов
◈ Составление плана и прогноз рисков на основе опыта прошлых проектов
◈ Применение автономной строительной техники и оборудования
ЖКХ:
◈ Обнаружение утечек в системе водоснабжения
◈ Выявление отклонений в потреблении воды на основе исторических данных
◈ Цифровые двойники коммунальных сетей
◈ Выявление мошенничества при потреблении коммунальных услуг
◈ Прогнозирование потребления ЖКХ услуг/ресурсов
Знаете, почему в этой статье так много букв? Это намеренно. Уважаемые партнеры, нам показалось, или этот отчет формирует ваш пайплайн проектов? Причем как в направлении того, что уже есть, так и… Ваших новых идей и проектов, которых здесь еще нет.
Ссылка на источник: https://drive.google.com/file/d/1wgtwGdUJkGABGP4xl_cVnHX67REbRZeE/view?usp=sharing
ИИ в ключевых отраслях экономики
ИИ, возможно, главная технология XXI века, способная, по прогнозам международных аналитических компаний, обеспечить до 2% ежегодного прироста ВВП стран. С таким взглядом на инновацию куча министерств с разными названиями (чтобы не отвлекать вас их списком) и Сбер, как Центр компетенций Федерального проекта «Искусственный интеллект», выпустили исследование о возможности применения ИИ в различных отраслях экономики.
Сельское хозяйство:
◈ Автономная техника для посева, выращивания и уборки урожая
◈ Выявление зон c угрозой урожаю
◈ Повышение точности прогноза урожайности полей по историческим данным
◈ Мониторинг:
- Состояния полей по спутниковым снимкам
- Состояния крупного рогатого скота на фермах
- Выполнения технологических регламентов
- Соблюдения санитарных норм
◈ Селекция особей поголовья с приоритетными характеристиками
Промышленность:
◈ Управление производственными процессами в режиме реального времени
◈ Симуляция испытаний и прогноз их результатов при проектировании новых узлов и агрегатов
◈ Интегрированное планирование и управление складскими остатками и цепочками поставок
◈ Применение персональных роботов-ассистентов
◈ Прогнозирование наличия необходимых запчастей для технического обслуживания и ремонта
◈ Планирование объёмов производства за счёт прогнозирования спроса
◈ Прогнозирование результатов синтеза при моделировании химических реакций
◈ Контроль за требованиями промышленной безопасности
◈ Продление срока службы и уменьшение расходов на ремонт промышленного оборудования
◈ Контроль качества продукции с использованием компьютерного зрения
◈ Применение цифровых двойников для повышения эффективности схемы производства и режимов работы оборудования
Здравоохранение:
◈ Разработка новых лекарств и прогнозирование взаимодействия между различными молекулами
◈ Системы обработки и маршрутизации обращений пациентов
◈ Улучшение точности компьютерной томографии с целью диагностики онкологии
◈ Повышение точности диагностики злокачественных опухолей на основе неструктурированных медицинских данных
◈ Заполнение электронной медицинской карты голосом
◈ Системы поддержки принятия врачебных решений для назначения терапии и учета рисков ввиду индивидуальных особенностей пациента
Транспорт:
◈ Применение беспилотного/автономного транспорта
◈ Планирование на основе прогноза спроса на перевозки
◈ Контроль за состоянием водителей во время движения
◈ Безбарьерная система пропускного контроля
◈ Оптимизация маршрутов в режиме реального времени
◈ Планирование техобслуживания и ремонта на основе выявления и прогнозирования неисправностей
◈ Распознавание повреждений и нарушений по данным осмотра
◈ Помощь диспетчерам в управлении транспортными потоками
◈ Беспилотная аэродоставка в труднодоступные регионы
◈ Автоматизация оформления/проверки перевозочных документов за счёт распознавания и извлечения текста из документов
◈ Обеспечения транспортной безопасности
◈ Составление графика погрузки и выгрузки сыпучих грузов в портах по прогнозу погоды
Строительство:
◈ Мониторинг по видео стадии строительства и расхода стройматериалов
◈ Составление плана и прогноз рисков на основе опыта прошлых проектов
◈ Применение автономной строительной техники и оборудования
ЖКХ:
◈ Обнаружение утечек в системе водоснабжения
◈ Выявление отклонений в потреблении воды на основе исторических данных
◈ Цифровые двойники коммунальных сетей
◈ Выявление мошенничества при потреблении коммунальных услуг
◈ Прогнозирование потребления ЖКХ услуг/ресурсов
Знаете, почему в этой статье так много букв? Это намеренно. Уважаемые партнеры, нам показалось, или этот отчет формирует ваш пайплайн проектов? Причем как в направлении того, что уже есть, так и… Ваших новых идей и проектов, которых здесь еще нет.
Ссылка на источник: https://drive.google.com/file/d/1wgtwGdUJkGABGP4xl_cVnHX67REbRZeE/view?usp=sharing
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🔺 #технологии
Город – цифровой побратим
Цифровые города дают возможность объединить физические и электронные миры, а затем управлять ими на основе данных, интеллектуальных услуг и моделирования интерактивных систем управления инфраструктурой. “Цифровой двойник” города позволяет сделать его офлайновый аналог более “интеллектуальным”. Потенциально это может привести к прогнозируемой ситуации, то есть к высококачественному городскому развитию и устойчивому росту территории. Именно этой проблематике посвящен отчет от World Economic Forum, который попал в руки редакции Friends.OCS… Что же мы нашли в нем интересного?
В отчете рассматривается модель SODPA, которая базируется на 5 ключевых (по первым буквам методологии) факторах построения цифрового двойника:
△ Стратегия и талант (Strategy and talent). Важно сформировать целостную кадровую политику в отношении привлекаемых в проект участников (включая государственно-частные партнерства).
△ Эксплуатация и бизнес-процессы (Operation and business). Необходимо определить границы и роли всех вовлеченных сторон, чтобы обеспечить устойчивое сотрудничество и исследовать возможности применения инновационных бизнес-моделей.
△ Данные и инфраструктура данных (Data and infrastructure). Нужно создать системы мониторинга и контроля, используя масштабируемость облачной и локальной вычислительных инфраструктур.
△ Платформа и передовые технологии (Platform and technology). Для организации “хождения” информации в интересах управления города важно использовать все виды доступа к технологиям (проприетарное ПО и ПО с открытым кодом).
△ Приложения и сценарии использования (Application and scenario). Эффективный цифровой город-побратим и городское офлайновое управление должны быть “на кончиках пальцев” его создателей и контрибуторов (тут включено все: и стационарный/мобильный сценарий работы, и VR/AR).
Авторы отчета также дают рекомендации главам цифровых и офлайновых городов:
✔ Совместно с частным бизнесом организовывать программы развития талантов и развивать политику стимулирования талантливых людей (в том числе миграционную);
✔ Развивать экономическую среду, которая будет способствовать сотрудничеству властей города, промышленности и научных кругов для совместного развития технологий;
✔ Обеспечивать доверие в области конфиденциальности и качества данных;
✔ Открывать доступ к данным для разработки сторонних (в том числе коммерческих) приложений;
✔ Создавать инкубационные программы.
Рекомендации для бизнеса также несложные:
✔ Создать отраслевую “коалицию” для разработки политики и практики применения индустрии цифровых двойников на основе опыта, например в традиционной промышленности;
✔ Выстроить стратегическое сотрудничество бизнеса и городского управления в вопросах развития муниципальной инфраструктуры;
✔ Сформировать дополнительные требования к локальным законам о данных и конфиденциальности их использования;
✔ Поощрять развитие городской “ИТ-платформы как услуги”.
Ну, в общем-то, ничего нового мы не прочитали. Отметим только, что подобных публикаций различных консалтинговых компаний становится все больше – и благодаря этому мы видим их фокус и то, где они видят “будущую выручку”.
Ссылка на источник: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Digital_Twin_Cities_2023.pdf
Город – цифровой побратим
Цифровые города дают возможность объединить физические и электронные миры, а затем управлять ими на основе данных, интеллектуальных услуг и моделирования интерактивных систем управления инфраструктурой. “Цифровой двойник” города позволяет сделать его офлайновый аналог более “интеллектуальным”. Потенциально это может привести к прогнозируемой ситуации, то есть к высококачественному городскому развитию и устойчивому росту территории. Именно этой проблематике посвящен отчет от World Economic Forum, который попал в руки редакции Friends.OCS… Что же мы нашли в нем интересного?
В отчете рассматривается модель SODPA, которая базируется на 5 ключевых (по первым буквам методологии) факторах построения цифрового двойника:
△ Стратегия и талант (Strategy and talent). Важно сформировать целостную кадровую политику в отношении привлекаемых в проект участников (включая государственно-частные партнерства).
△ Эксплуатация и бизнес-процессы (Operation and business). Необходимо определить границы и роли всех вовлеченных сторон, чтобы обеспечить устойчивое сотрудничество и исследовать возможности применения инновационных бизнес-моделей.
△ Данные и инфраструктура данных (Data and infrastructure). Нужно создать системы мониторинга и контроля, используя масштабируемость облачной и локальной вычислительных инфраструктур.
△ Платформа и передовые технологии (Platform and technology). Для организации “хождения” информации в интересах управления города важно использовать все виды доступа к технологиям (проприетарное ПО и ПО с открытым кодом).
△ Приложения и сценарии использования (Application and scenario). Эффективный цифровой город-побратим и городское офлайновое управление должны быть “на кончиках пальцев” его создателей и контрибуторов (тут включено все: и стационарный/мобильный сценарий работы, и VR/AR).
Авторы отчета также дают рекомендации главам цифровых и офлайновых городов:
✔ Совместно с частным бизнесом организовывать программы развития талантов и развивать политику стимулирования талантливых людей (в том числе миграционную);
✔ Развивать экономическую среду, которая будет способствовать сотрудничеству властей города, промышленности и научных кругов для совместного развития технологий;
✔ Обеспечивать доверие в области конфиденциальности и качества данных;
✔ Открывать доступ к данным для разработки сторонних (в том числе коммерческих) приложений;
✔ Создавать инкубационные программы.
Рекомендации для бизнеса также несложные:
✔ Создать отраслевую “коалицию” для разработки политики и практики применения индустрии цифровых двойников на основе опыта, например в традиционной промышленности;
✔ Выстроить стратегическое сотрудничество бизнеса и городского управления в вопросах развития муниципальной инфраструктуры;
✔ Сформировать дополнительные требования к локальным законам о данных и конфиденциальности их использования;
✔ Поощрять развитие городской “ИТ-платформы как услуги”.
Ну, в общем-то, ничего нового мы не прочитали. Отметим только, что подобных публикаций различных консалтинговых компаний становится все больше – и благодаря этому мы видим их фокус и то, где они видят “будущую выручку”.
Ссылка на источник: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Digital_Twin_Cities_2023.pdf
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
#короче по зеленой ветке едем до Базисных моделей, там пересаживаемся на кольцевую, и через две станции – Композитный ИИ
👾 #AI
100 главных по ИИ
Журнал TIME опубликовал рейтинг из 100 самых влиятельных людей, которые работают в сфере искусственного интеллекта.
Предыстория: в марте 2023 издание TIME опубликовало эссе сторонника безопасного использования ИИ Элиезера Юдковски. Текст спровоцировал дискуссию о планах администрации Байдена по применению ИИ, которая состоялась в зале для брифингов Белого дома. В итоге журналисты нащупали источникдохода вдохновения и решили проанализировать потенциальные риски, связанные с новой технологией. За расследование их буквально “усадили” некие влиятельные лица, среди которых – генеральный директор OpenAI Сэм Альтман. В результате издание пришло к такому выводу: генеративный ИИ обладает чрезвычайно высоким потенциалом и быстро развивается. Зачем для этого было опрашивать сотни руководителей компаний по всему миру, да к тому же слушать рассказ Ману Чопры, генерального директора стартапа Karya, как ИИ поможет деревенской бедноте из Индии – ответа нет. Зато в результате появился список из 100 самых влиятельных людей сферы. И мы обратили внимание на некоторых из них.
Лидеры:
🔸 Дарио и Даниэла Амодеи, брат и сестра, генеральный директор и президент компании Anthropic. Придумали конституционный ИИ, в который разработчики могут закладывать ценности для систем – через создание “конституций”.
🔸 Сэм Альтман, CEO Open AI, считает, что человечество достаточно умно и адаптируемо, чтобы справиться с появлением в мире все более мощных ИИ (ну то есть на GPT-4 он явно не остановится).
🔸 Робин Ли, основатель поисковика Baidu – 31 августа его компания выпустила в публичное поле ERNIE Bot, собственную модель большого языка (LLM), которая, по словам Ли, превосходит ChatGPT по нескольким ключевым показателям.
Инноваторы:
🔸 Тэд Чан, писатель. В научно-популярных статьях для журнала The New Yorker он выступает с резкой критикой в адрес ИИ и стоящих за ним корпораций. Чан сравнивает ChatGPT с “размытым JPEG-файлом в интернете” и утверждает, что именно технология, которая делает работу приложения настолько быстрой – причина неспособности отделить правду от вымысла.
🔸 Холли Херндон, певица. Создала свой вокальный дипфейк в 2021 году, перед этим тщательно обучив нейронную сеть. Теперь любой музыкант-любитель может использовать Holly+, чтобы превратить свой обычный голос в идеально настроенный и “неземной”.
Шейперы:
🔸 Алондра Нельсон – в роли директора Управления по науке и технологической политике Белого дома (OSTP) она курировала выпуск проекта “Билль о правах ИИ” в октябре прошлого года.
🔸 Омар Аль Олама, министр искусственного интеллекта ОАЭ – первый в мире министр искусственного интеллекта.
Мыслители:
🔸 Джеффри Хинтон, Почетный профессор Университета Торонто – покинул компанию Google, чтобы открыто говорить об опасности ИИ.
🔸 Фей-Фей Ли, профессор Стэндфордского университета – ее исследования стали основой для действующих сегодня систем ИИ по распознаванию изображений, а также расширили область применения искусственного интеллекта в здравоохранении.
🔸 Иниолува Дебора Раджи, сотрудник фонда Mozilla – проводила испытания ИИ и пришла к страшному выводу: порнографические изображения (вредный контент) более разнообразны, чем стандартные (безопасный контент), поэтому ИИ отдавал им предпочтение.
Получился красивый и разнообразный рейтинг, который отлично демонстрирует: у ИИ есть и сторонники, и противники – и правы обе стороны. Остается вопрос: ок, мы идентифицировали основных инфлюенсеров ИИ в мире, но что дальше – какой шаг будет следующим?
Подробнее: https://time.com/6311323/how-we-chose-time100-ai/
100 главных по ИИ
Журнал TIME опубликовал рейтинг из 100 самых влиятельных людей, которые работают в сфере искусственного интеллекта.
Предыстория: в марте 2023 издание TIME опубликовало эссе сторонника безопасного использования ИИ Элиезера Юдковски. Текст спровоцировал дискуссию о планах администрации Байдена по применению ИИ, которая состоялась в зале для брифингов Белого дома. В итоге журналисты нащупали источник
Лидеры:
🔸 Дарио и Даниэла Амодеи, брат и сестра, генеральный директор и президент компании Anthropic. Придумали конституционный ИИ, в который разработчики могут закладывать ценности для систем – через создание “конституций”.
🔸 Сэм Альтман, CEO Open AI, считает, что человечество достаточно умно и адаптируемо, чтобы справиться с появлением в мире все более мощных ИИ (ну то есть на GPT-4 он явно не остановится).
🔸 Робин Ли, основатель поисковика Baidu – 31 августа его компания выпустила в публичное поле ERNIE Bot, собственную модель большого языка (LLM), которая, по словам Ли, превосходит ChatGPT по нескольким ключевым показателям.
Инноваторы:
🔸 Тэд Чан, писатель. В научно-популярных статьях для журнала The New Yorker он выступает с резкой критикой в адрес ИИ и стоящих за ним корпораций. Чан сравнивает ChatGPT с “размытым JPEG-файлом в интернете” и утверждает, что именно технология, которая делает работу приложения настолько быстрой – причина неспособности отделить правду от вымысла.
🔸 Холли Херндон, певица. Создала свой вокальный дипфейк в 2021 году, перед этим тщательно обучив нейронную сеть. Теперь любой музыкант-любитель может использовать Holly+, чтобы превратить свой обычный голос в идеально настроенный и “неземной”.
Шейперы:
🔸 Алондра Нельсон – в роли директора Управления по науке и технологической политике Белого дома (OSTP) она курировала выпуск проекта “Билль о правах ИИ” в октябре прошлого года.
🔸 Омар Аль Олама, министр искусственного интеллекта ОАЭ – первый в мире министр искусственного интеллекта.
Мыслители:
🔸 Джеффри Хинтон, Почетный профессор Университета Торонто – покинул компанию Google, чтобы открыто говорить об опасности ИИ.
🔸 Фей-Фей Ли, профессор Стэндфордского университета – ее исследования стали основой для действующих сегодня систем ИИ по распознаванию изображений, а также расширили область применения искусственного интеллекта в здравоохранении.
🔸 Иниолува Дебора Раджи, сотрудник фонда Mozilla – проводила испытания ИИ и пришла к страшному выводу: порнографические изображения (вредный контент) более разнообразны, чем стандартные (безопасный контент), поэтому ИИ отдавал им предпочтение.
Получился красивый и разнообразный рейтинг, который отлично демонстрирует: у ИИ есть и сторонники, и противники – и правы обе стороны. Остается вопрос: ок, мы идентифицировали основных инфлюенсеров ИИ в мире, но что дальше – какой шаг будет следующим?
Подробнее: https://time.com/6311323/how-we-chose-time100-ai/
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
💡 #ликбез
Чтобы не сидел за компьютером
Как вы себе представляете киберспортсмена? Наверняка на ум приходит образ геймера, который круглосуточно сидит за компьютером. И, само собой, время, проведенное перед монитором, не идет на пользу физическому состоянию этого персонажа.
Все бы так и катилось неизвестно куда, человечество окончательно бы погрязло в гейминге, но на радость людям появился фиджитал-спорт (phygital, от англ. physical + digital – физический и цифровой). Это функционально-цифровое двоеборье, которое подразумевает соревнование команд как в физической, так и в цифровой дисциплинах, например:
✔ FIFA Volta + мини-футбол
✔ NBA2K + баскетбол 3×3
✔ Counter-Strike + лазертаг или страйкбол
✔ Assetto Corsa + картинг
✔ Mortal Kombat 11 + смешанные единоборства
✔ NHL 22 + хоккей 3*3
Отточил цифровые удары в Mortal Kombat? Будь добр, покажи, на что способен в реальном поединке. Раз за разом кладешь цифровые трехочковые в корзину? Выходи на баскетбольную площадку и попробуй закинуть реальный мяч!
Понятно, что профессионалы и киберспортсмены вряд ли заинтересуются этим видом, но представьте себе, как “выдохнули” родители юных геймеров. Наверняка состязания найдут свою аудиторию не только в лице подростков, но и всех, кому важен цифровой и физический баланс.
К слову, в России фиджитал был официально признан 31 января 2023 года. Появилась даже Всероссийская федерация фиджитал-спорта со своими чемпионатом, турнирами и играми. Горячо поддерживаем: ну в самом деле, не все ж в монитор целыми днями смотреть...
Подробнее: https://phygitalsport.ru
Чтобы не сидел за компьютером
Как вы себе представляете киберспортсмена? Наверняка на ум приходит образ геймера, который круглосуточно сидит за компьютером. И, само собой, время, проведенное перед монитором, не идет на пользу физическому состоянию этого персонажа.
Все бы так и катилось неизвестно куда, человечество окончательно бы погрязло в гейминге, но на радость людям появился фиджитал-спорт (phygital, от англ. physical + digital – физический и цифровой). Это функционально-цифровое двоеборье, которое подразумевает соревнование команд как в физической, так и в цифровой дисциплинах, например:
✔ FIFA Volta + мини-футбол
✔ NBA2K + баскетбол 3×3
✔ Counter-Strike + лазертаг или страйкбол
✔ Assetto Corsa + картинг
✔ Mortal Kombat 11 + смешанные единоборства
✔ NHL 22 + хоккей 3*3
Отточил цифровые удары в Mortal Kombat? Будь добр, покажи, на что способен в реальном поединке. Раз за разом кладешь цифровые трехочковые в корзину? Выходи на баскетбольную площадку и попробуй закинуть реальный мяч!
Понятно, что профессионалы и киберспортсмены вряд ли заинтересуются этим видом, но представьте себе, как “выдохнули” родители юных геймеров. Наверняка состязания найдут свою аудиторию не только в лице подростков, но и всех, кому важен цифровой и физический баланс.
К слову, в России фиджитал был официально признан 31 января 2023 года. Появилась даже Всероссийская федерация фиджитал-спорта со своими чемпионатом, турнирами и играми. Горячо поддерживаем: ну в самом деле, не все ж в монитор целыми днями смотреть...
Подробнее: https://phygitalsport.ru
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
👾 #AI
Плюс-минус 10 лет
Интересную картинку мы обнаружили в отчете McKinsey. График непростой, но весьма занятный.
В исследовании 2017 года эксперты прогнозировали: при оптимистичном сценарии внедрение технологий приведет к автоматизации 50% рабочих операций уже к 2035 году, а при пессимистичном – к 2070. Между прогнозами рассчитали среднее значение и получили 2053 год.
Но в далеком 2017 году, как мы видим, коллеги недооценили потенциал и темпы освоения генеративного искусственного интеллекта. Эксперты исправили это и в 2023 году выпустили новое исследование. Теперь, при оптимистичном сценарии, автоматизация половины рабочих операций нас ждет уже к 2030 году, а при пессимистичном – к 2060. То есть среднее значение передвинулось на 2045 год и стало к нам ближе почти на 10 лет.
Эксперты отмечают, что исследовали потенциал автоматизации исключительно для известных нам сегодня сфер деятельности и специальностей. Также указано, что в анализе учли только эффекты первого порядка (без потенциального изменения зарплат, доли безработицы и т.д.)
Ладно, сохраняем отчет и ставим себе напоминание: нужно проверить, что там будет с прогнозами уважаемых коллег еще через 5 лет. Stay tuned, как говорится.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1kb10X6nr8Ohfd9G-BRfkg_VPIU9JBuH1/view?usp=sharing
Плюс-минус 10 лет
Интересную картинку мы обнаружили в отчете McKinsey. График непростой, но весьма занятный.
В исследовании 2017 года эксперты прогнозировали: при оптимистичном сценарии внедрение технологий приведет к автоматизации 50% рабочих операций уже к 2035 году, а при пессимистичном – к 2070. Между прогнозами рассчитали среднее значение и получили 2053 год.
Но в далеком 2017 году, как мы видим, коллеги недооценили потенциал и темпы освоения генеративного искусственного интеллекта. Эксперты исправили это и в 2023 году выпустили новое исследование. Теперь, при оптимистичном сценарии, автоматизация половины рабочих операций нас ждет уже к 2030 году, а при пессимистичном – к 2060. То есть среднее значение передвинулось на 2045 год и стало к нам ближе почти на 10 лет.
Эксперты отмечают, что исследовали потенциал автоматизации исключительно для известных нам сегодня сфер деятельности и специальностей. Также указано, что в анализе учли только эффекты первого порядка (без потенциального изменения зарплат, доли безработицы и т.д.)
Ладно, сохраняем отчет и ставим себе напоминание: нужно проверить, что там будет с прогнозами уважаемых коллег еще через 5 лет. Stay tuned, как говорится.
Подробнее: https://drive.google.com/file/d/1kb10X6nr8Ohfd9G-BRfkg_VPIU9JBuH1/view?usp=sharing
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🔎 #тренды
Окей, Google, где в этом мире искать справедливость?
В сеть случайно (или нет?) попала внутренняя информация о зарплатах 12 тысяч сотрудников корпорации Google за 2022 год. Остается только предполагать, кого так взбесило руководство интернет-гиганта, но этот кто-то дал обществу пищу для размышлений. Оказалось, что вознаграждения в Google зависят не только от должности, но и от пола, расы и региона США.
Больше всего в Google получают инженеры-программисты 7-го уровня ($718 тысяч в год). А если учитывать бонусы, то зарплата некоторых из них превышает $1 млн в год.
При этом большинство инженеров-программистов получают гораздо меньше: $100–375 тысяч в год. В Нью-Йорке зарплаты сотрудников Google выше, чем тех, кто живет в Колорадо и Джорджии.
Ну и самое чувствительное! Нельзя однозначно сказать, что женщины в Google систематически получают зарплату меньше мужчин – все зависит от специальности. Например, девушки из отдела продаж зарабатывают больше, а вот на позиции инженера-программиста – меньше. Хотя чаще в плюсе все-таки кадры мужского пола.
Оклады европейцев и светлокожих софтверных инженеров оказались выше остальных ($176 тысяч). Меньше всего зарабатывают сотрудники африканского происхождения ($151 тысячу). Справедливости ради, пока она не вышла из чата: больше всего бонусов от компании получают коренные жители США – этнические индейцы (более $33 тысяч).
Интересно, мог ли это быть намеренный вброс? Согласитесь, публичное раскрытие информации о зарплатах в Google – сколько и кому платят – напоминает попытку “пропылесосить” рынок и привлечь внимание к компании с хорошими компенсациями (ау, инженеры-программисты 7-го разряда).
А что же Google? Ребята оправдываются тем, что информация устарела, а компания «регулярно оценивает справедливость оплаты труда» и обновляет правила расчетов. Неужели все уже обновили до справедливого, причем меньше чем за год? А когда говорят, что “регулярно” – значит ли это, что в течение года, например, можно получить больше или меньше в компенсационном пакете?
Но в реальном мире IT-гиганты сегодня сокращают штат и замораживают наем (влияют кризис и ИИ). Поэтому Google, как и многие другие, может не волноваться, что начнутся стачки и забастовки – люди держатся за свои места (пусть и не совсем справедливо оплачиваемые).
Подробнее: https://www.businessinsider.com/google-salaries-levels-locations-races-gender-leaked-data-2023-9
Окей, Google, где в этом мире искать справедливость?
В сеть случайно (или нет?) попала внутренняя информация о зарплатах 12 тысяч сотрудников корпорации Google за 2022 год. Остается только предполагать, кого так взбесило руководство интернет-гиганта, но этот кто-то дал обществу пищу для размышлений. Оказалось, что вознаграждения в Google зависят не только от должности, но и от пола, расы и региона США.
Больше всего в Google получают инженеры-программисты 7-го уровня ($718 тысяч в год). А если учитывать бонусы, то зарплата некоторых из них превышает $1 млн в год.
При этом большинство инженеров-программистов получают гораздо меньше: $100–375 тысяч в год. В Нью-Йорке зарплаты сотрудников Google выше, чем тех, кто живет в Колорадо и Джорджии.
Ну и самое чувствительное! Нельзя однозначно сказать, что женщины в Google систематически получают зарплату меньше мужчин – все зависит от специальности. Например, девушки из отдела продаж зарабатывают больше, а вот на позиции инженера-программиста – меньше. Хотя чаще в плюсе все-таки кадры мужского пола.
Оклады европейцев и светлокожих софтверных инженеров оказались выше остальных ($176 тысяч). Меньше всего зарабатывают сотрудники африканского происхождения ($151 тысячу). Справедливости ради, пока она не вышла из чата: больше всего бонусов от компании получают коренные жители США – этнические индейцы (более $33 тысяч).
Интересно, мог ли это быть намеренный вброс? Согласитесь, публичное раскрытие информации о зарплатах в Google – сколько и кому платят – напоминает попытку “пропылесосить” рынок и привлечь внимание к компании с хорошими компенсациями (ау, инженеры-программисты 7-го разряда).
А что же Google? Ребята оправдываются тем, что информация устарела, а компания «регулярно оценивает справедливость оплаты труда» и обновляет правила расчетов. Неужели все уже обновили до справедливого, причем меньше чем за год? А когда говорят, что “регулярно” – значит ли это, что в течение года, например, можно получить больше или меньше в компенсационном пакете?
Но в реальном мире IT-гиганты сегодня сокращают штат и замораживают наем (влияют кризис и ИИ). Поэтому Google, как и многие другие, может не волноваться, что начнутся стачки и забастовки – люди держатся за свои места (пусть и не совсем справедливо оплачиваемые).
Подробнее: https://www.businessinsider.com/google-salaries-levels-locations-races-gender-leaked-data-2023-9
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
💡 #ликбез
По данным дистрибуции…
Наши читатели наверняка знают, что этот канал – продукт OCS Distribution, крупной технологической компании, которая занимается IT-дистрибуцией в России (а теперь и в ближайшем зарубежье). Авторы контента – из департамента инновационных продуктов, каждый день они отслеживают основные тренды в IT-мире и исследуют возможности их применения в операционной деятельности компании. Сегодня – новость как раз про аналитику в дистрибуции.
Will Quinn, директор Infor по отраслевой стратегии и решениям, сформулировал “краткое руководство” для четкого определения роли анализа данных в дистрибуции:
◈ Склад. Запасы дистрибьютора – это его самый большой актив, а управление запасами – основная деятельность. Дистрибьюторы должны точно прогнозировать спрос, оптимизировать поставки и управлять запасами. Для этого важно сокращать дефицит или избыток продукции, анализировать исторические данные о продажах и модели потребительского спроса. Зачем? Все это помогает свести к минимуму затраты (сэкономил – значит, заработал), связанные с наличием избыточных запасов или потерей продаж из-за дефицита той или иной продукции.
◈ Контрагенты. Анализ данных позволяет дистрибьютору собирать ценную информацию о предпочтениях его дилеров и их клиентов, покупательском поведении (определять, что с чем берут). Зачем? Нужно адаптировать маркетинговые кампании и обеспечивать лояльность партнерской сети, повышать коэффициент конверсии (пришел – увидел – изучил – заказал).
◈ Рыночные тренды. Опережать рыночные тенденции – важная часть операционной деятельности дистрибьютора. Находясь на передовой IT-рынка, он раньше остальных чувствует на себе и выявляет новые тенденции и пробелы на рынке. Дистрибьютор поставляет новые, часто сначала “нишевые” решения и далее стимулирует спрос на целые сегменты продукции.
◈ Управление рисками. Анализируя транзакции, компании выявляют подозрительные закономерности и аномалии, а затем принимают упреждающие меры для снижения рисков и предотвращения мошенничества. Все это применимо и для дистрибуции, поскольку такие компании – огромный центр финансовых и транзакционных операций.
◈ Эффективность доставки. Анализ данных помогает оптимизировать маршруты распределения продукции (особенно в рамках задач по “последней миле”), учитывать условия дорожного движения, сроки доставки и вместимость транспортных средств. Используя актуальные данные и передовые алгоритмы, дистрибьютор сводит к минимуму транспортные расходы, повышает эффективность доставки и общую производительность в рамках цепочки поставок.
По данным дистрибуции…
Наши читатели наверняка знают, что этот канал – продукт OCS Distribution, крупной технологической компании, которая занимается IT-дистрибуцией в России (а теперь и в ближайшем зарубежье). Авторы контента – из департамента инновационных продуктов, каждый день они отслеживают основные тренды в IT-мире и исследуют возможности их применения в операционной деятельности компании. Сегодня – новость как раз про аналитику в дистрибуции.
Will Quinn, директор Infor по отраслевой стратегии и решениям, сформулировал “краткое руководство” для четкого определения роли анализа данных в дистрибуции:
◈ Склад. Запасы дистрибьютора – это его самый большой актив, а управление запасами – основная деятельность. Дистрибьюторы должны точно прогнозировать спрос, оптимизировать поставки и управлять запасами. Для этого важно сокращать дефицит или избыток продукции, анализировать исторические данные о продажах и модели потребительского спроса. Зачем? Все это помогает свести к минимуму затраты (сэкономил – значит, заработал), связанные с наличием избыточных запасов или потерей продаж из-за дефицита той или иной продукции.
◈ Контрагенты. Анализ данных позволяет дистрибьютору собирать ценную информацию о предпочтениях его дилеров и их клиентов, покупательском поведении (определять, что с чем берут). Зачем? Нужно адаптировать маркетинговые кампании и обеспечивать лояльность партнерской сети, повышать коэффициент конверсии (пришел – увидел – изучил – заказал).
◈ Рыночные тренды. Опережать рыночные тенденции – важная часть операционной деятельности дистрибьютора. Находясь на передовой IT-рынка, он раньше остальных чувствует на себе и выявляет новые тенденции и пробелы на рынке. Дистрибьютор поставляет новые, часто сначала “нишевые” решения и далее стимулирует спрос на целые сегменты продукции.
◈ Управление рисками. Анализируя транзакции, компании выявляют подозрительные закономерности и аномалии, а затем принимают упреждающие меры для снижения рисков и предотвращения мошенничества. Все это применимо и для дистрибуции, поскольку такие компании – огромный центр финансовых и транзакционных операций.
◈ Эффективность доставки. Анализ данных помогает оптимизировать маршруты распределения продукции (особенно в рамках задач по “последней миле”), учитывать условия дорожного движения, сроки доставки и вместимость транспортных средств. Используя актуальные данные и передовые алгоритмы, дистрибьютор сводит к минимуму транспортные расходы, повышает эффективность доставки и общую производительность в рамках цепочки поставок.
Мы определили основные моменты применения аналитики данных. Дальше стоит понять, “как” дистрибутор может это делать (тут, кстати, ничего нового – все как у всех):
◈ Сбор и интеграция данных из внутренних систем (ERP, CRM и т.д.), а также из опубликованной информации на сайтах компаний-поставщиков, консалтеров, в социальных сетях и различных “открытых” базах данных.
◈ Хранение и управление данными с возможностью масштабирования и обеспечением безопасности, а также предоставлением легкого доступа для анализа.
◈ Исследование и визуализация данных: использование интерактивных информационных панелей, диаграмм и графиков как для понимания ситуации “здесь и сейчас”, так и для выявления тенденций, закономерностей и корреляций.
◈ Методы расширенной аналитики: прогнозное моделирование, машинное обучение с целью подкрепления или формирования “новых гипотез”.
◈ Совместное принятие решений всеми сторонами: продажами, маркетингом, финансами и всеми уровнями менеджмента.
Успешный “анализ данных” невозможен без стратегического и целостного подхода. Ведь с помощью него дистрибьюторы трансформируют свои бизнес-процессы и добиваются долгосрочного конкурентного успеха в современном мире, которым управляют данные и ИИ. В каком-то смысле дистрибьютор находится “на передовой” спроса и предложения в новых нишах своих дилеров и их клиентов. И даже это не предел – дистрибьютор обязан быть прогрессивным в работе с данными, задавать направление всей отрасли.
Надеемся, что этой статьей мы приоткрыли вам завесу над многогранным процессом работы с информацией в современной дистрибуции. Ну а полное погружение всегда приходит только с практикой (где-то сейчас HR потирает руки в ожидании кандидатов).
Подробнее: https://solutionsreview.com/business-intelligence/understanding-the-role-of-data-analytics-in-distribution/
◈ Сбор и интеграция данных из внутренних систем (ERP, CRM и т.д.), а также из опубликованной информации на сайтах компаний-поставщиков, консалтеров, в социальных сетях и различных “открытых” базах данных.
◈ Хранение и управление данными с возможностью масштабирования и обеспечением безопасности, а также предоставлением легкого доступа для анализа.
◈ Исследование и визуализация данных: использование интерактивных информационных панелей, диаграмм и графиков как для понимания ситуации “здесь и сейчас”, так и для выявления тенденций, закономерностей и корреляций.
◈ Методы расширенной аналитики: прогнозное моделирование, машинное обучение с целью подкрепления или формирования “новых гипотез”.
◈ Совместное принятие решений всеми сторонами: продажами, маркетингом, финансами и всеми уровнями менеджмента.
Успешный “анализ данных” невозможен без стратегического и целостного подхода. Ведь с помощью него дистрибьюторы трансформируют свои бизнес-процессы и добиваются долгосрочного конкурентного успеха в современном мире, которым управляют данные и ИИ. В каком-то смысле дистрибьютор находится “на передовой” спроса и предложения в новых нишах своих дилеров и их клиентов. И даже это не предел – дистрибьютор обязан быть прогрессивным в работе с данными, задавать направление всей отрасли.
Надеемся, что этой статьей мы приоткрыли вам завесу над многогранным процессом работы с информацией в современной дистрибуции. Ну а полное погружение всегда приходит только с практикой (где-то сейчас HR потирает руки в ожидании кандидатов).
Подробнее: https://solutionsreview.com/business-intelligence/understanding-the-role-of-data-analytics-in-distribution/
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🔎 #тренды
Технологическая мантра на 2023 год от KPMG
Очередной отчет очередной консалтинговой компании снова сообщает нам о важности цифровизации, трансформации, ИИ и ESG (куда ж без этого-то). Мы в принципе понимали, чего стоит ждать от международного исследования KPMG об анализе цифровых инноваций: набор аргументов, цифр и фактов, повестка – все это до боли знакомо. Но вот вам тизер: дочитайте до конца, там есть весьма неожиданный и интересный факт.
Итак, поехали:
➤ 29% CxO указали, что они увидели рост прибыли или производительности своих организаций на >11% только от инвестиций в данные и аналитику;
➤ 27% отметили эффективность инвестиций в Public Cloud/PaaS и 26% уже почувствовали эффект от инвестиций в ИИ и автоматизацию;
➤ 57% респондентов указали, что драйвером цифровой трансформации их компании является рост дополнительных и кросс-продаж (up-sell & cross-sell);
➤ 51% рассказали, что важный KPI трансформации – это показатель конверсии потенциальных клиентов в текущих;
➤ 72% респондентов уверены, что добьются прогресса по своим краткосрочным целям в рамках их стратегии ESG, используя существующие технологические стеки компании;
➤ 57% считают, что ИИ и машинное обучение (включая генеративный ИИ) значительно повлияют на достижение их компаниями бизнес-целей в течение следующих 3 лет. Причем 68% из них говорят, что эти технологии значительно повлияют и на достижение краткосрочных бизнес-целей;
➤ 45% заявляют, что среди прочих технологий они отдают предпочтение ИИ и машинному обучению. Респонденты уверены, что другие лидеры рынка уже используют эти технологии в своей операционной деятельности (52% говорят то же об инструментах виртуальной и дополненной реальности, включая Metaverse);
➤ 57% компаний отмечают, что долгосрочные контракты с поставщиками ограничивают их способность инвестировать в новые технологии.
Обратите внимание на последний пункт: мелкие компании, которые не так интересны вендорам в плане долгосрочных обязательств, с легкостью пробуют технологические новинки в своей работе и тем самым выигрывают у конкурентов. Крупнейшие же игроки не хотят или не могут себе позволить быть ограниченными в технологиях из-за долгосрочных контрактов – даже с учетом значительной скидки, которая является “побочным эффектом” такого сотрудничества.
Пока непонятно, получится ли изменить систему: требования к безопасности и совместимости с другими ИТ-решениями, выстроенные сложные процессы не позволяют корпорациям быстро и эффективно переходить на новые технологии. Тем не менее вызов брошен – причем самими 57% крупных игроков из этого исследования.
Ссылка на источник: https://drive.google.com/file/d/1RvpLFYFpoiq9YmWyBdfOU4OO9GOl1rNB/view?usp=drive_link
Технологическая мантра на 2023 год от KPMG
Очередной отчет очередной консалтинговой компании снова сообщает нам о важности цифровизации, трансформации, ИИ и ESG (куда ж без этого-то). Мы в принципе понимали, чего стоит ждать от международного исследования KPMG об анализе цифровых инноваций: набор аргументов, цифр и фактов, повестка – все это до боли знакомо. Но вот вам тизер: дочитайте до конца, там есть весьма неожиданный и интересный факт.
Итак, поехали:
➤ 29% CxO указали, что они увидели рост прибыли или производительности своих организаций на >11% только от инвестиций в данные и аналитику;
➤ 27% отметили эффективность инвестиций в Public Cloud/PaaS и 26% уже почувствовали эффект от инвестиций в ИИ и автоматизацию;
➤ 57% респондентов указали, что драйвером цифровой трансформации их компании является рост дополнительных и кросс-продаж (up-sell & cross-sell);
➤ 51% рассказали, что важный KPI трансформации – это показатель конверсии потенциальных клиентов в текущих;
➤ 72% респондентов уверены, что добьются прогресса по своим краткосрочным целям в рамках их стратегии ESG, используя существующие технологические стеки компании;
➤ 57% считают, что ИИ и машинное обучение (включая генеративный ИИ) значительно повлияют на достижение их компаниями бизнес-целей в течение следующих 3 лет. Причем 68% из них говорят, что эти технологии значительно повлияют и на достижение краткосрочных бизнес-целей;
➤ 45% заявляют, что среди прочих технологий они отдают предпочтение ИИ и машинному обучению. Респонденты уверены, что другие лидеры рынка уже используют эти технологии в своей операционной деятельности (52% говорят то же об инструментах виртуальной и дополненной реальности, включая Metaverse);
➤ 57% компаний отмечают, что долгосрочные контракты с поставщиками ограничивают их способность инвестировать в новые технологии.
Обратите внимание на последний пункт: мелкие компании, которые не так интересны вендорам в плане долгосрочных обязательств, с легкостью пробуют технологические новинки в своей работе и тем самым выигрывают у конкурентов. Крупнейшие же игроки не хотят или не могут себе позволить быть ограниченными в технологиях из-за долгосрочных контрактов – даже с учетом значительной скидки, которая является “побочным эффектом” такого сотрудничества.
Пока непонятно, получится ли изменить систему: требования к безопасности и совместимости с другими ИТ-решениями, выстроенные сложные процессы не позволяют корпорациям быстро и эффективно переходить на новые технологии. Тем не менее вызов брошен – причем самими 57% крупных игроков из этого исследования.
Ссылка на источник: https://drive.google.com/file/d/1RvpLFYFpoiq9YmWyBdfOU4OO9GOl1rNB/view?usp=drive_link
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
👾 #AI
Что было, что будет, чем сердце успокоится?
Gartner опубликовал очередной отчет из серии Hype Cycle. На этот раз выпустили обновление хайп-графика про Искусственный интеллект. Давайте вместе посмотрим на замысловатую картинку.
Условно все технологии на графике можно разделить на 2 категории:
✔ Инновации, которые будут развиваться благодаря ИИ (автономные системы, облачные технологии ИИ, компьютерное зрение, периферийный ИИ, синтетические данные);
✔ Инновации, которые будут способствовать развитию самого ИИ (симуляция ИИ, разметка данных, базовые модели).
В ближайшие 1-2 года на плато продуктивности выйдут технологии: периферийный ИИ, компьютерное зрение и разметка данных.
Ну и самое далекое – то, чего нам придется ждать более 10 лет:
➤ Нейросимволический ИИ (сочетание методов машинного обучения и символьных систем для создания более надежных моделей ИИ);
➤ Искусственный общий интеллект (пока это гипотеза – интеллект компьютера, который сможет выполнять любую интеллектуальную задачу, доступную человеку).
Ну и отдельно хотели бы выразить респект коллегам из Gartner по поводу преемственности текущего отчета и его варианта за 2022 год: большинство горошин честно и последовательно двигаются по кривой. А значит, Gartner действительно неплохо предсказывает. Ну или, по крайней мере, консистентно.
Подробнее: https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle
Что было, что будет, чем сердце успокоится?
Gartner опубликовал очередной отчет из серии Hype Cycle. На этот раз выпустили обновление хайп-графика про Искусственный интеллект. Давайте вместе посмотрим на замысловатую картинку.
Условно все технологии на графике можно разделить на 2 категории:
✔ Инновации, которые будут развиваться благодаря ИИ (автономные системы, облачные технологии ИИ, компьютерное зрение, периферийный ИИ, синтетические данные);
✔ Инновации, которые будут способствовать развитию самого ИИ (симуляция ИИ, разметка данных, базовые модели).
В ближайшие 1-2 года на плато продуктивности выйдут технологии: периферийный ИИ, компьютерное зрение и разметка данных.
Ну и самое далекое – то, чего нам придется ждать более 10 лет:
➤ Нейросимволический ИИ (сочетание методов машинного обучения и символьных систем для создания более надежных моделей ИИ);
➤ Искусственный общий интеллект (пока это гипотеза – интеллект компьютера, который сможет выполнять любую интеллектуальную задачу, доступную человеку).
Ну и отдельно хотели бы выразить респект коллегам из Gartner по поводу преемственности текущего отчета и его варианта за 2022 год: большинство горошин честно и последовательно двигаются по кривой. А значит, Gartner действительно неплохо предсказывает. Ну или, по крайней мере, консистентно.
Подробнее: https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
🗂 #аналитика
AI замучила жажда
Наблюдательные эксперты заметили любопытный факт в красочном отчете по устойчивому развитию компании Microsoft. Оказывается, корпорация за 2022 год израсходовала огромное количество воды – 6,4 млн кубометров, что на 30% выше показателей предыдущего года и на 228% – 2017.
Вот тебе и экологическая повестка…
На фоне красивейших фотографий с видами природы в своем отчете техногигант пишет, что к 2030 году планирует восполнять запасы воды в объемах, превышающих расход. Также упомянуты инициативы по сокращению потребления воды, обеспечению доступа к чистой воде для людей по всему миру и т.д.
Однако нам показался интересным драйвер роста потребления воды: виной всему называют инструменты ИИ, которые потребляют ресурсы дата-центров – им необходимо охлаждение водой. Обратим внимание, что генеративный ИИ начал свое победное шествие именно в 2023 году, и его влияние на потребление воды, конечно же, пока не отражено в отчете.
Хорошая метрика для внешних наблюдателей, переживающих за экологию – гораздо более понятная и наглядная, чем пресловутый углеродный след.
Подробнее: https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RW15mgm
AI замучила жажда
Наблюдательные эксперты заметили любопытный факт в красочном отчете по устойчивому развитию компании Microsoft. Оказывается, корпорация за 2022 год израсходовала огромное количество воды – 6,4 млн кубометров, что на 30% выше показателей предыдущего года и на 228% – 2017.
Вот тебе и экологическая повестка…
На фоне красивейших фотографий с видами природы в своем отчете техногигант пишет, что к 2030 году планирует восполнять запасы воды в объемах, превышающих расход. Также упомянуты инициативы по сокращению потребления воды, обеспечению доступа к чистой воде для людей по всему миру и т.д.
Однако нам показался интересным драйвер роста потребления воды: виной всему называют инструменты ИИ, которые потребляют ресурсы дата-центров – им необходимо охлаждение водой. Обратим внимание, что генеративный ИИ начал свое победное шествие именно в 2023 году, и его влияние на потребление воды, конечно же, пока не отражено в отчете.
Хорошая метрика для внешних наблюдателей, переживающих за экологию – гораздо более понятная и наглядная, чем пресловутый углеродный след.
Подробнее: https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RW15mgm
ImgBB
image hosted at ImgBB
Image image hosted in ImgBB
#короче На сайте ЗАГС появилась возможность сгенерить имя новорожденному. Даздраперма, берегись!