Így kell megváltozniuk a befektetésnek

Három olyan trend is van az amerikai sajtó szerint, amely a kockázati tőkebefektetést meg fogják választani. Ezeket érdemes figyelemmel kísérni, mert az eddigi nagy nyertesek nevei mellé újakat kell majd megtanulnunk.

A nagyon alacsony alapkamat korának egyelőre vége. Emiatt viszont a nagy távlati ígéretek (pl. Uber) korának is leáldozott. Jobban néz ki ma a növekedésnél a bevétel görbe, pláne, ha szépen emelkedik.

Több női befektető jelenik meg, ami átformálja a sartupokról kialakult képek. Lehet, hogy az ötödik robottaxi helyett olyan fájdalomcsillapító kell, ami elbír a menstruációs görccsel.

befektetés
Picture / CC by Heisenbergmedia,

Végül pedig a klímaváltozás és a történeti szemlélet, amely a leghosszabban fogja befolyásolni a technológiai világot.

Vállalati internet: Tarr.hu

Az életünknél is fontosabb lett a digitális személyazonosságunk és a személyes adataink

A digitális identitásunk a személyes identitásunk része lett, és a mobiltelefon dacára annak, hogy csak egy eszköz, az elérhető social media applikációk miatt szintén egyre inkább beépül az egyéniségünkbe. A személyes adataink eltulajdonítását a digitális térben, így még inkább a személyiségünk elleni támadásként éljük meg.

Több hírt is láthattunk, az elmúlt években arról, hogy diákok gyilkosságot követnek el, mert büntetésből elvették a mobiltelefonjukat, aminek elvételét a személyiségük csonkításaként, vagyis az életük ellen irányuló tettnek érzik. Így nem meglepő az sem, hogy egyre több személyazonosság-lopás áldozata gondolkodik öngyilkosságon – közölte az Identity Theft Resource Center.

Éves fogyasztói hatásjelentésében az ITRC megjegyezte, hogy 2023-ban a szervezettől támogatást kérő áldozatok 16%-a ismerte el, hogy öngyilkosságon gondolkodott, miután személyazonosságát ellopták, ami jelentős növekedés a 2022-es évhez képest, amikor még mindössze 10%-uknak voltak ilyen gondolatai.

Egyre fontosabb a digitális személyazonosságunk

„Az évek során megfigyeltük, hogy ez a százalékos arány nőtt, és az elmúlt két évben megduplázódott” – közölte Eva Velasquez, az ITRC elnök-vezérigazgatója. Az öngyilkosság kérdése 20 éve része a Consumer Impact Report-nak, és egészen a közelmúltig a válaszok 2 és 4% között mozogtak.

Ez a szám 2020-ban 8%-ra, 2021-ben 10%-ra nőtt, ekkor még azt hitték, hogy ez a világjárvány, a bezártság miatt felhalmozódó negatív hatások miatt van.

„Az emberek bizonytalansággal és az életük drámai változásaival küzdöttek” – folytatta Velasquez. – „Amikor ehhez hozzáadódott a személyazonosság-lopás ténye, az emberekből mindez erősebb reakciót váltott ki, és jobban elbizonytalanodtak, hogy hogyan fogják megoldani ezt, és hogyan találják meg az utat az identitásuk visszaszerzéséhez. De amikor láttuk, hogy az öngyilkosságot fontolgatók aránya 2022-ben 16%-ra nőtt – miután már visszatértünk a normális állapotba – megdöbbentünk.”

„Pusztító eseményként” éljük meg személyes adataink eltulajdonítását

Velasquez kijelentette, hogy az öngyilkossági gondolatok számának növekedése az személyes adatok lopásának áldozatai között a mai internetes környezet, a tolvajok kifinomult eszközei, valamint a lopáshoz rendelkezésre álló olcsó eszközök, a digitális térben lévő személyes adatok és a személyazonossági bizonyítványok hatalmas mennyisége miatt látható, az interneten az adatszivárgások okozzák a tömeges gondokat. És az is fontos ok, és lehetőség a tolvajoknak, hogy egyre több tranzakciót bonyolítanak le online.

“A személyazonosság-lopás egy pusztító esemény, ahol az egyének meglehetősen tehetetlenek a helyzet kezelésében” – mondta Guy Bauman, az IronVest, a New York-i fiók- és személyazonosság-biztonsági cég társalapítója.

„Gyakran a személyazonosság-lopás által kiváltott rossz érzések a pénzügyi élet minden területén jelentkeznek az egyén életében. Sok ember számára egyszerűen elsöprő lehet az a stressz, hogy be kell bizonyítanod, hogy nem te vettél fel rengeteg hitelt, csak a nevedben tették azt a tolvajok, vagy az elcsalt pénzed visszaszerzése miatti stressz.

A digitális személyazonosság ellopása rendkívül személyes jellegű, és az áldozatnak elsöprő fenyegetettség érzése támad” – tette hozzá Timothy Morris, a Tanium fő biztonsági tanácsadója. – “Ez egy rendkívül érzelmi esemény, sőt egyesek számára traumatikus Az személyes adataid ellopása olyan megfélemlítést okozhat, amelyet túl nehéz kezelni.”

digitális személyazonosság lopás

A digitális személyiségünk veszélyei

“A személyazonosság-lopás ma több, mint néhány csalárd hitelkártya-terhelés” – állította Karen Walsh, egy kiberbiztonsági tanácsadó cég, az Allegro Solutions vezérigazgatója. – “Az emberek személyes élete a digitális személyiségükhöz kötődik. Orvosi információkat, pénzügyi információkat és személyes élettörténeteket osztunk meg az interneten.”

Felhívta a figyelmet arra, hogy egy személyazonosság-tolvaj áldozatává válás reménytelenné teheti az adósságokkal küszködő embereket. „Már most is fáradhatatlanul dolgoznak a pénzügyeik rendbetételén, és az adatlopásból származó anyagi veszteség könnyen újabb akadálynak tűnhet a kihívások hosszú sorában” – mondta.

Egyértelmű, hogy a pénznél jóval többet tulajdonítanak el a személyes adatok tolvajai.

„Az évek során sok ember felvette velem a kapcsolatot, hogy segítsek nekik visszaszerezni személyazonosságukat, belépésüket Instagram- vagy Facebook-fiókjukhoz. Annyira feszültek voltak ettől, amennyire csak lehet. Az egyik azt mondta nekem, hogy az egész üzletüket az ellopott számláról vezették, és ha nem tudják visszaszerezni – és nem is tudták –, akkor a kisvállalkozásuknak vége” – mondta Roger Grimes, a KnowBe4 biztonságtudatossági tréning szolgáltatója.

„Egy másik ügyfél azt mondta nekem, hogy a nemrég elhunyt apjáról minden képe az ellopott Instagram-fiókjában volt, és ha nem tudok segíteni neki visszaszerezni – és nem tudtam –, akkor minden róla készült kép eltűnik. Ma az online élet az igazi életed, és minden lopás ezzel arányosan járó hatalmas stresszt okoz” – jegyezte meg.

Márpedig az ilyen típusú bűncselekmények nem csak gyakoriak, de a csalással kapcsolatos pénzügyi veszteségek továbbra is nőnek és nemcsak az Egyesült Államokban.

A Federal Trade Commission szerint 2021-ben 1,4 millió, 2022-ben pedig 1,1 millió bejelentés érkezett személyazonosság-lopásról.

Az ITRC-jelentés 144 áldozattal, akik 2022-ben segítségért fordultak a szervezethez, valamint egy 1048 fogyasztó részvételével végzett online felmérésen alapul, azt is megállapította, hogy az áldozatok 41%-a és a fogyasztók 69%-a többször is áldozatul esett személyazonosító lopásnak.

„Meglep, hogy ez csak az emberek 70%-a” – mondta Grimes. – „Nekem egy év alatt többször és több éven keresztül többször is ellopták a személyazonosságomat, pedig az én szakmám az online biztonság, és a legjobbaktól tanulom, hogyan kellene csinálni.”

Automatizált lopások

Az adatszivárgások utána darkweben elérhető sok automatizált megoldás miatt a tolvajoknak nem kell sok időt tölteniük a hitelesítő adatok kipróbálásával. Az automata megpróbál belépni az összs kiszivárgott fiókba, és ha az áldozat megváltoztatja a jelszavát, a bűnözők nem veszítenek sem időt, sem pénzt. Ha pedig az áldozat nem változtatta meg a jelszavát, már nyertek, és további előnyökhöz jutnak az ellopott személyes adatokból.

A kriptovaluta a legveszélyesebb

Az ITRC jelentésének másik megállapítása az volt, hogy több áldozat több pénzt veszített, mint az előző években. Az áldozatok körülbelül 26%-a 100 000 USD-t meghaladó veszteségről számolt be.

“A világjárvány emberek millióit és millióit kényszerítette  az online térben sokféle dolog megtételére, így sokkal több információt osztottak meg online és harmadik felekkel” – mondta John Gilmore, a bostoni DeleteMe adatvédelmi szolgáltatás kutatási vezetője. – “Ennek a megosztásnak a következménye aranylázhoz vezetett a adatlopásban érdekelt bűnözői körökben, és az internetes csalásiparban dolgozó emberek számára.”

Érdekesség, hogy 2022-ben a csalásból eredő veszteségek nagy százaléka kripto-csalás volt. A kriptovalutákkal kapcsolatos csalások száma nagymértékben megnövelte a károk számát a statisztikákban.

Vállalati internet: Tarr.hu

Egyedül nem megy – Az akcelerátorok és az inkubátor programok a startupok sikerének alapjai

Egy új ötletre céget alapítani kockázatos és kemény munka. A kezdeti hibák elkerülésében és a vállalkozás sínre helyezésében a szakértők szerint is a legnagyobb segítség, ha nem vagyunk egyedül.

Attól, hogy az ötlet megvan, még a tapasztalt startup alapítók sem tudják, milyen hibalehetőségek várnak rájuk az adott vállalkozásban a munka során. Ilyenkor hasznos, ha hasonló gondolkodású emberekkel osztjuk meg a terveinket, ez segíthet finomítani az ötletet, és elindítani a terméket az útján.

Ezeknek a kapcsolatoknak az egyik módja az inkubátorokban és akcelerátor programokban való részvétel. Matt Segneri, a Harvard Innovation Labs ügyvezető igazgatója a TechCrunch Early Stage Bostonon tartott előadásában beszélt arról, hogy, mennyire fontos, hogy a vállalkozók olyan társakat és mentorokat találjanak, akik elkísérik őket az indulásnál, ezen kívül az inkubátorok és akcelerátorok segíthetnek a létfontosságú kapcsolatok kialakításában. Vagyis nem pusztán az ott elvégzett munka a haszon ebben, hanem a közben kialakuló hosszútávú kapcsolatok is hatalmas előnyöket nyújthatnak.

Előbb az ötlet, aztán az akcelerátor

A startup alapítóknál általában előbb jön az ötlet, és csak aztán, menet közben tesznek szert a vállalkozás működtetéséhez szükséges ismeretekhez, és Segneri szerint, ez rendben is van így. „Olyan emberekkel dolgozunk, akik előbb gondolkodnak és akár korábban nem is vállalkoztak, ezért a legtöbb vállalkozóra azt mondanám, hogy szüksége van az inkubátorok edukatív, egyetemi vonásaira. Ezek általában olyan helyzetek, ahol már megvan a vállalkozás, de még nem illeszkedik a termékpiachoz, esetleg nincs bevétele, és lehet, hogy még mindig nem találta meg a működő üzleti modelljét” – fejtette ki Segneri.

akcelerátor

Függetlenül attól, hogy akcelerátorban vagy inkubátorban vesz részt, Segneri szerint a legnagyobb érték, amit ezekből a programokból kaphat, az a képesség, hogy kapcsolatokat építsen ki azokkal az emberekkel, akiket karrierje során végig magával visz majd. A fontos tehát, amire igazán használhatod ezeket a programokat, hogy ezeket a kapcsolatokat és barátságokat építsd ki, ahelyett, hogy egyedül próbálnád megélni, megoldani a vállalkozás problémáit.

„Tehát ez alapvetően azt jelenti, hogy ezek a programok megtanítják, hogyan lehet a vállalkozói szellemet a programokban a sok cégalapító számára kényelmes egyéni sportból csapatmunkává alakítani”

– emelte ki a programok legnagyobb kiaknázható hasznát Segneri.

 

Vállalati internet: Tarr.hu

A szoftverrobotok megszüntetik az irodai munkát?

A robotizált folyamatautomatizálás ( vagyis Robotic Process Automation, RPA) rendkívül hatékony, és főleg gyors megoldásokkal szolgálhat az irodai munkák terén addig, amíg a szoftverrobotok nem találkoznak emberekkel.

A szoftverrobotok tulajdonképpen az autó összeszerelő üzemben dolgozó mindig pontos, és gyors robotok fehérgalléros szellemi testvérei, amiket az irodai munkához fejlesztettek ki. A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) olyan technológia, amely lehetővé teszi az ismétlődő, szabályozott üzleti folyamatok automatizálását a számítógépes szoftverek segítségével.

Az RPA szoftverrobotok olyan virtuális “robotok”, amelyeket különböző üzleti folyamatok végrehajtására programoznak, például adatbevitel, adatátvitel, dokumentumok kezelése és így tovább. Az RPA szoftverek lehetővé teszik az üzleti folyamatok hatékonyabbá és pontosabbá tételét, miközben minimalizálják az emberi beavatkozás szükségességét.

Pénzügyi iktató folyamatok, üzleti emailek elküldése, és még rengeteg amúgy is gépies folyamat létezik az irodai munkákban, amelyek gyorsaságot és pontosságot igényelnek.

robot, szoftverrobot

Szoftverrobotok mindenhol

A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) és az RPA szoftverrobotok széles körben alkalmazhatók számos területen és iparágban, ahol ismétlődő, szabályozott és strukturált feladatok vannak. Néhány példa:

Pénzügy és számvitel: Az RPA robotok segíthetnek a számlázási folyamatokban, pénzügyi adatok összegyűjtésében és jelentések készítésében. Például a számlák ellenőrzése, adóbevallások előkészítése, tranzakciók rögzítése és számviteli feladatok automatizálása.

Humán erőforrás: Az RPA segíthet az alkalmazotti adatok kezelésében, az új munkaerő adatainak a bevezetésébe, az onboarding folyamatban, a szabadságigények és jelenléti adatok rögzítésében.

Beszerzés és ellátási lánc: Az RPA robotok segíthetnek a beszerzési folyamatok automatizálásában, az árajánlatok kezelésében, rendelések feldolgozásában és készletkezelésben.

Ügyfélszolgálat: Az RPA alkalmazható ügyféladatok rögzítésében, panaszkezelésben, egyszerű lekérdezésekben és kérdésekben, ami javíthatja az ügyfélszolgálati hatékonyságot.

Banki és pénzügyi szolgáltatások: Az RPA hasznos lehet az online tranzakciók, az új bankszámla megnyitása vagy hitelkérelmek feldolgozásának automatizálásában.

Egészségügy és gyógyszeripar: Az RPA alkalmazható betegadatok rögzítésében, orvosi jelentések előkészítésében, számlázásban és a gyógyszerészeti ellátási lánc menedzselésében.

Közszolgáltatások: Az RPA segíthet a kormányzati ügyintézésben, adatok gyűjtésében, hivatalos űrlapok kitöltésében és engedélyek feldolgozásában.

Telekommunikáció: Az RPA robotok használhatók számlázás, szolgáltatásaktiválás, hálózati hibák diagnosztizálása és ügyfélszolgálati támogatás terén.

Kereskedelmi és kiskereskedelmi tevékenységek: Az RPA segíthet az online rendelések feldolgozásában, készletkezelésben és az e-kereskedelem folyamatainak automatizálásában.

Gyártás és termelés: Az RPA robotok hasznosak lehetnek a gyártási folyamatok, termelési rendelések és minőségellenőrzések automatizálásában.

Fontos megjegyezni, hogy bár az RPA jelentős előnyöket kínál, nem minden folyamat alkalmas az automatizálásra. Az ügyfelekkel való kapcsolattartásra, vagy az emberi értékteremtést igénylő, kreatív gondolkodást vagy szubjektív döntéseket követelő feladatoknál az RPA nem jelent megoldást.

Vállalati internet: Tarr.hu

Így reformálja meg az MI az egészségügyet

A szakértők szerint a Mesterséges Intelligencia legfontosabb területeinek egyike az orvoslás lesz. A fejlett országban is kevés az orvos, a diagnosztikához tényleg csak nyers adatok kellenek, ezt könnyen alkalmazza az MI, így jóval kevesebb orvos munkájával lehet még színvonalasabb az orvoslás, különösen a betegségek felismerése akár korai formájukban.

Példának itt a K Health applikáció, amely remekül bemutatja a diagnosztikai MI applikációk előnyét és működését. Ma már alapvető reflex, hogy ha fáj a fejünk, a Google keresőben nézzük meg, hogy mi lehet a baj. Az internetes diagnosztikával az a probléma, hogy magunkat diagnosztizálni nem könnyű, ha fejfájásra keresünk rá, és kidobja lehetőségnek az agydaganat megjelenését is a program, akkor egyből ettől félünk. Minderre angolszász kifejezés is született, a Dr. Google. A Dr. Google hatás ellen nyújt szellemi szérumot az MI által támogatott app, amely egy mesterséges intelligencia által vezérelt chatboton keresztül feldolgozza a tüneteinket és kórtörténetünk, több millió beteg adatait szűri át, és hozzánk hasonló emberekhez való viszonyulása alapján javasol egy diganózist.

“A világ legjobb orvosát próbáljuk utánozni”

– mondja Bloch (53), a hét éve működő New York-i startup társalapítója és vezérigazgatója. Vagyis rengeteg adatból, a korábbi vizsgálatok tapasztalatából szűri le a véleményét, amely így nagyon megbízható lesz.

Az MI az asszisztens

Az orvos döntéshozatali folyamatát utánzó gépek fejlesztése, bár jelentős technikai bravúr, de még mindig nagyon távol áll attól, hogy a robotok átvegyék hatalmat az orvostudományban. Egyelőre a K Health technológiája alapvetően digitális asszisztensként működik.

„Az orvosok rengeteg időt töltenek azzal, hogy információkat gyűjtsenek űrlapokról, és a vizsgálat során olyan alapvető kérdéseket tesznek fel, amelyeket a gépek is megtehetnek” – mondja Bloch.

Az átlagos páciens körülbelül 25 kérdésre válaszol a K Health chatbotjával csevegve kevesebb mint öt perc alatt. Maga a bot nem tud orvosi tanácsot adni, de lehetőséget ad a betegeknek, hogy kapcsolatba lépjenek egy emberi orvossal vagy nővérrel, aki átveszi a csevegést. A háttérben a humán klinikus összefoglalót és javaslatokat lát a lehetséges diagnózisokról, mentesítve őket az adatok elektronikus kórlapba való bevitelének terhe alól. „A nap 24 órájában elérhető” – mondja Bloch. „Nem kell sietnie haza. Soha nem fárad el, soha nincs túl sok beteg a számára.” Vagyis a betegek diganosztizálását az orvosok és nővérek számára drámai mértékben meggyorsítja.

MI, mesterséges intelligencia, egészségügyben

Sőt, minél több beteggel csetel, annál jobb lesz a munkájának a minősége, hiszen annál több tapasztalatot szerez (vagyis több adatot gyűjt, amit elemezhet). A K Health az Egyesült Államokban érhető el (azon belül sem mindenhol, Alaszkában és Hawaii-on nem tudnak a páciensek csetelni), de eddig 48 államban több mint 3,1 millió beteg folytatott  csevegést egy orvossal vagy nővérrel a K Health szolgáltatáson keresztül.

A cég alapellátást, sürgősségi ellátást és egyes gyermekgyógyászati szolgáltatásokat, valamint krónikus betegségek kezelését kínálja, beleértve olyan slágertémákat, mint  a fogyás kezelését is. Tavaly a Bloch szerint a K Health bevétele 52 millió dollár volt, bár a cég még nem nyereséges. Azt mondja, hogy a K Health üzleti tevékenységének körülbelül 40%-a közvetlenül a fogyasztókhoz kötődik, a többi pedig vállalati szerződéseken keresztül történik, beleértve egy biztosítócéggel között szerződéseket.

Vállalati internet: Tarr.hu

Félünk az MI-től? Pedig már hasít a gépi tanulás is

Sokan összekeverik a mesterséges intelligenciát a gépi tanulással, pedig ez két különböző dolog. Mit várhatunk tőle?

Jelenleg számos gépi tanulási modell van készülőben vagy tesztelési fázisban. Ez az újdonság is itt van már a kapuban tehát, bár nem mindegyik lesz életképes, de az már látható, hogy ezek közül néhányat ténylegesen használni fogunk.

A mesterséges intelligencia elnevezés azt a koncepciót jelenti, amikor egy gép képes autonóm és intelligens feladatok elvégzésére. A mesterséges intelligencia számára az a feladat,  hogy olyan rendszereket hozzon létre, amelyek képesek saját gondolkodásmódjukat használni bármilyen feladat elvégzése során. Eddig a legtöbb létező Mesterséges Intelligencia rendszer egy-egy készségtípusra koncentrált, itt alkalmazott Mesterséges Intelligenciáról beszélünk, mint a képalkotó vagy nyelvi fordító MI. A klasszikus példa erre az egy bizonyos feladatra kifejlesztett MI-re, a tőzsdén kereskedő Mesterséges Intelligencia, amelynek célja, hogy elsimítsa az emberek által befolyásolt pénzügyi piacok szeszélyes működését.

Mit jelent akkor a gépi tanulás?

A gépi tanulás viszont ennél kevesebb, csak egy olyan aspektusa a Mesterséges Intelligenciának, amely azt feltételezi, hogy a gépeknek képesnek kell lenniük önállóan tanulni, mindaddig, amíg elegendő adattal rendelkeznek. Míg sokan a gépi tanulást a MI egy részhalmazának tekintik, mások úgy vélik, hogy a gépi tanulás egy lépés a mindenható Mesterséges Intelligencia fejlődése felé. A gépi tanulás tehát egy tanulási módra utal, az alapja az az elv, hogy a gépeknek képesnek kell lenniük önálló tanulásra, és például egy dedukciós folyamatot használni, ahogy az emberek is teszik.

Íme néhány széles körben nyilvánosságra hozott példa a gépi tanulási alkalmazásokra, amelyeket esetleg ismerhetünk:

  • Az állandóan hírekben szereplő, önvezető Google autó? A gépi tanulás az önvezetés lényege.
  • Személyre szabott online ajánlók megjelenítése, például az Amazon és a Netflix oldalain? Ezek gépi tanulási alkalmazások a mindennapi életben.
  • Megtudhatjuk, hogy mit mondanak a cégünkről az ügyfelek a Twitteren, Facebookon? A gépi tanulás nyelvi szabályalkotással kombinálva.
  • Online csalások felderítése? Mai világunk egyik legkézenfekvőbb, legfontosabb felhasználási módja.

A gépi tanulási modellek egyre terjednek. A cégeknek költségracionalizálást, hatékonyságnövelést vagy hatékony marketinget ígérnek; mindezt a szervezés és természetesen a pénzügyi megtérülés javításának érdekében. Ennyit az elméletről. A gyakorlatban ezeknek a modelleknek a többsége soha nem jelent meg a vállalatoknál, ezért el is fognak tűnni.

Annak a vállalatnak, amely ki akarja használni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás lehetőségeit, időt kell szánnia a modellek kidolgozására, de utána be is kell vezetnie azokat, vagyis hatékonyan be kell építeni a termelés, működés folyamataiba, és itt szokott megbicsaklani a folyamat. Ez a vállalat különböző szintjein való együttműködést feltételez az MI-vel és a modell megalkotásától kezdve globális jövőképet jelent, teljesen megváltoztatja a döntési és munkafolyamatokat.

Valójában egy ilyen működő modell kidolgozása a megfelelő kontroll, és a vállalaton belüli különböző szereplők bevonása nélkül egy kicsit olyan, mintha egy bestsellert írnánk, és nem találnánk meg a megfelelő kiadót. A mű a dobozban marad, és soha nem lesz a nyilvánosság számára ismert. Lehetne nagy hatása a világban, a cégben, de mivel nem ismerik, nem alkalmazzák, így a működésének sem lesz hatása.

Bár briliáns, és nagy lehetőségeket tartogat, a gépi tanulás számos modellje haszontalannak bizonyul a vállalatok számára. A modell kidolgozása előtt ezért elengedhetetlen megérteni a modell miértjét és a vállalat igényeit.

gépi tanulás

A következő kérdések kulcsfontosságúak:

  • Milyen igények vannak a rendelkezésre állás tekintetében? Más szóval, a modellnek igény szerint ki számára kell elérhetőnek lennie? Ki fogja használni és milyen célra?
  • Mik az igények a sebesség tekintetében? Valós időben kell-e megadni az információt, vagy több órás, akár több napos intervallum is elfogadható?
  • Mik a költségkorlátok, az infrastruktúra (tárhely és egyéb dolgok) tekintetében is?
  • Mekkora a vállalat által elkülönített költségvetés?
  • Hogyan fogjuk fenntartani a modellt hosszú távon?
  • Végül a minőségbiztosítás, vagyis hogyan szervezhetjük meg a megbízhatóságára vonatkozó frissítéseket és auditokat?

Bár a valós időben (általában API-n keresztül) eredményeket produkáló modellt gyakran ideálisnak tekintik (ezt hívják on-demand modellnek), nem mindig van rá szükség. Bizonyos esetekben ezért fontos engedményeket tenni, hogy ne veszítsük szem elől a jövedelmezőség és a hatékonyság célkitűzéseit. Az egyszerűbb üzemmódon alapuló modellek számos gyakorlati alkalmazásra nagyon alkalmasak lehetnek. Másrészt bizonyos esetekben szükség van olyan kifinomult modellekre, amelyek valós időben képesek eredményeket produkálni megfelelő tervezéssel.

Mindenesetre egy modellt soha nem lehet megfelelően bevezetni, ha a vállalaton belüli szervezetek nem fogadják el. Ez az emberi vonatkozás fontos kommunikációs erőfeszítéseket, és oktatást is jelent a modell előnyeinek magyarázatára a bevezetés során.

Vállalati internet: Tarr.hu

A digitális fejlődés gátja nem a gép, hanem az ember és a tehetségek hiánya

A hihetetlenül felgyorsult, és folyamatosan gyorsuló technológia világa sok kihívással néz szembe, a zöldítés kérdéseivel, jogi problémákkal, az energiaigénnyel, a különleges nyersanyagok felhasználásával, de leginkább a tehetségek hiánya hátráltatja az iparágat.

A McKinsey Technology Council kutatása szerint a munkaerőpiacon a technológiai szakmákban a kreatív, jól képzett és tehetséges dolgozók hiánya a növekedést korlátozó legfőbb probléma. Mára már hatalmas szakadék tátong a technológiai trendek értékének megragadásához szükséges készségekkel rendelkező emberek iránti kereslet és a rendelkezésre álló tehetségek száma között. A McKinsey 3,5 millió állásajánlatot tartalmazó felméréséből kiderül, hogy a legnagyobb keresletű készségek közül kevesebb, mint feleannyi munkaerőt találnak a cégek, mint amennyire szükségük lenne. És az igény ezekre a munkákra, állásokra egyre csak nő a cégek részéről.

A tehetségek megtalálása és megtartása vagy átképzése a legfontosabb feladat

A vállalatok számára így a legfontosabb kérdéssé válik a tehetségek felkutatása és gondozása. Folyamatosan készen kell állniuk arra, hogy reagáljanak az állandó és jelentős változásokra, és vonzó értékajánlatot nyújtsanak azoknak a technológiai szektorban dolgozó tehetségeknek, akiket szeretnének felvenni és megtartani.

A másik fontos kihívás az átképzés lehetősége, hiszen így belülről pótolhatják a munkaerőt, és erre az új helyzetben valóban sok lehetőség adódik, ugyanis az új technológiák némelyike (például az MI) felgyorsítja a munkaerő átalakulásának ütemét. Az elkövetkező évtizedben a munkavállalók munkával töltött idejének 20-30 százaléka átalakulhat az automatizálási technológiák révén, ami jelentős változásokat eredményezhet abban, hogy a munkavállalónak milyen készségekre lesz szüksége a munkájában. A vállalatoknak pedig továbbra is meg kell vizsgálniuk, hogyan módosíthatják a szerepköröket, vagy fejleszthetik a munkavállalóikat az új, személyre szabott munkaköri követelményeknek megfelelően.

Illetve ebben a helyzetben éberen kell figyelniük a piacot, például a technológiai szektorban a közelmúltban történt elbocsátások (A Facebook Metaverzum részlege, a Twitter körüli botrányok, és így tovább) a többi iparág számára jelentenek előnyt, amelyek küzdöttek azért, hogy megnyerjék a vonzó jelöltek figyelmét és megtartsák a vezető tech tehetségeket.

technológiai tehetség

Több munkahely születik majd, mint amennyi megszűnik

Kétségtelen, és természetes, hogy kezdetben az új technológiák elindulásának diszruptív, romboló hatása van a munkaerőpiacon, de összeségében már most is több munkahelyre támad igény, mint amennyi megszűnik. A  McKinsey kutatása szerint 2021 és 2022 között nagyon egészséges volt ez az arány, 15 százalékkal nőtt az álláshirdetések száma a technológiai trendekkel kapcsolatos területeken, bár a globális álláshirdetések összességében 13 százalékkal csökkentek. Az alkalmazott Mesterséges Intelligencia és a következő generációs szoftverfejlesztések együtt közel egymillió munkahelyet teremtettek 2018 és 2022 között. A következő generációs szoftverfejlesztésben volt a legjelentősebb a munkahelyek számának növekedése.

Ez a gyorsan növekvő munkaerő kereslet a technológiai szektorban rávilágít arra a kihívásra, amellyel a munkaadók szembesülnek, akik nehezen találnak elegendő tehetséget ahhoz, hogy lépést tudjanak tartani az igényeikkel. A képzett tehetségek hiánya folyamatosan korlátozza számos csúcstechnológiai terület növekedését, beleértve a mesterséges intelligenciát, a kvantumtechnológiákat, az űrtechnológiákat, valamint a villamosítást és a megújuló energiaforrások piacát és fejlesztését. A tehetségek hiánya különösen szembetűnő az olyan trendek esetében, mint a felhőalapú számítástechnika és az iparban használt gépi tanulás, amelyekre a legtöbb iparágban szükség van. Ez szintén komoly kihívást jelent azokon a területeken, ahol magasan specializált szakembereket alkalmaznak, mint például a kvantum-számítástechnika.

Vállalati internet: Tarr.hu

Biztos tipp: rugalmas elektronikába érdemes fektetni a pénzt

Exponenciális gyorsasággal változó üzleti korunkban nehéz biztos befektetést találni. A Mesterséges Intelligencia szabályozásra vár, ki tudja, az hogyan befolyásolja majd az üzleti értékét, az önvezető technológiát továbbra is csak ígérik, de a rugalmas elektronika itt van a kapunkban, és teljesen biztosan övé a jövő.

A hajtogatható képernyőktől az okosruhákig, a technológia egyre inkább flexibilis már ma is. A közeljövőben a hordható eszközök, rugalmas elektronika és a hajlítható kütyük igénylik a megfelelő áramforrásokat vagyis ezeknek a rendszereknek a rugalmassága rugalmas akkut is kíván. A szabványos, merev akkumulátor hamarosan a múlté lesz, a vékony, rugalmas akkumulátorok – könnyű anyagokból készülnek, amelyek az eszközökhöz hasonlóan könnyen csavarhatóak, hajlíthatóak vagy nyújthatóak – erre tart a piac.

A rugalmas elektronika akkumulátorai

Jelenleg többféle rugalmas akkumulátor kapható. Ezek az akkumulátorok újratölthetők, és nem új alapokon működnek, vagyis lítium- vagy cink-szén rendszerűek, amelyeken vezetőképes felületen vannak elhelyezve a polimer áramgyűjtők. A rugalmas elemek bevonhatók – vagy akár 3D nyomtatóval nyomtathatók is rugalmas aljzatokra, beleértve a szénalapú anyagokat, mint a grafén, szénszálak vagy szövet.

Az orvostudomány is igényli

A flexibilis akkumulátorok alkalmazása egyre terjed, fontos terepe a hordható diagnosztikai vagy orvosi eszközök felhasználása, vagyis az orvostudomány is. Ilyenek eszközök és orvosbiológiai érzékelők, rugalmas kijelzők és az okosórák. Az egészségügyi alkalmazásokban ezek az akkumulátorok képesek adatokat továbbítani vezeték nélkül az egészségügyi szolgáltatók számára, megkönnyítve a távvezérlést beteg megfigyelése során.

A ruhák gyártásában is egyre fontosabb a rugalmas elektronika

A rugalmas akkumulátorok, amelyek kabátok, ingek szövetébe integrálhatóak
fontosak lesznek az okosruhák áramszolgáltatásához, mert textil alapú elektronika kiemelkedően sokféle lehetőséget rejt  a ruhába beépített fűtési rendszerektől az az egészségi állapot folyamatos megfigyeléséig. A rugalmas akkumulátorok piaca várhatóan tehát bővülni fog gyorsan az elkövetkező években.

Összeségében a mindennapi élet adatgyűjtésében és a napi kihívások gyors digitális megoldásainak érdekében mindenképpen fejlődésre van ítélve a rugalmas elektronika.

rugalmas elektronika

A globális piac növekszik, a legnagyobbak is fejlesztenek

Egy tanulmány előrejelzése szerint a rugalmas akkumulátorok globális piaca növekedni fog, 240,47 millió dollár lesz 2022-2027 között, ami 22,79%-os összetett éves növekedési ütem ebben az időszakban, az elmúlt évekhez képest. A növekedés elsődleges mozgatórugói várhatóan a hordható eszközök iránti növekvő kereslet, és a növekvő igény a miniatürizálás és az elektronika rugalmasságának fejlesztésére.
Több cég aktívan fejleszt, illetve hoz kereskedelmi forgalomba  rugalmas akkumulátor technológiát, köztük az LG Chem, a Samsung SDI, az Apple, a Nokia, a Front Edge Technologies, a STMicroelectronics, a Blue Spark Technologies és a Fullriver.

A sztenderd megoldások azonban még nem születtek meg. Ezen a területen még van tere az innovációnak, és a technológia fejlődésével valószínűleg új szereplők lépnek be majd a piacra. A rugalmas akkumulátorok hajlítható, csavarható és nyújtható képessége ideálissá teszi őket hordható eszközökben való használatra. Mivel a hordható technológiák iránti piaci kereslet folyamatosan növekszik, a rugalmas akkumulátorok jövője ígéretes, és a fejlesztésük terén már a közeljövőben további előrelépések várhatók.

A zöld technológia részeként kell megszületnie

Mindent figyelembe véve zöld technológia a legnagyobb kihívása ennek az iparágnak is. Mint minden akkumulátor esetében, az egyik leküzdendő akadály a biztonságos ártalmatlanításuk és újrahasznosításuk, aminek a technológia és a kapcsolódó alkalmazások körkörössé válásával kell megtörténnie. A rugalmas akkumulátor-technológiák és az azokat kísérő iparágak forradalmi fejlődése várhatóan még sok évig folytatódni fog.

Vállalati internet: Tarr.hu

Az MI a vállalati kockázati szakemberek szerint is szabályozásra vár

Eddig is sokan mondták, hogy az MI, vagyis a Mesterséges Intelligencia fejlesztését és használatát szabályozni kell, de a Világgazdasági Fórum új jelentése szerint még a multinacionális vállalatok kockázati vezetői szerint is azonnal lépni kell a szabályozás ügyében.

Amellett, hogy a Mesterséges Intelligencia jelentős előnyökkel járhat olyan ágazatokban, mint a mezőgazdaság, az oktatás és az egészségügy, igen nagy veszélyeket is hozhat. Ami most a legfontosabb kérdés az MI-vel kapcsolatban, az láthatóan az adatvédelmi és etikai terület, illetve a veszélyek, amit az MI jelent, ha bűnözők vagy terroristák kezdik használni.

A Mesterséges Intelligencia tehát azt ígéri, hogy jelentős előnyökkel jár a vállalkozások és a társadalom számára, de jelentős károkat is okozhat, ha nem ismerjük fel a technológia által jelentett kockázatokat.

Az MI veszélyeit a multik is látják

Ezt látják a nagyvállalatok és nemzetközi szervezetek kockázati vezetői (Chief Risk Officers, vagyis a CRO-k), akik részt vettek a Világgazdasági Fórum globális kockázati kilátásokra vonatkozó felmérésében.

A megkérdezett CRO-k háromnegyede azt mondta, hogy az MI használata hírnévkockázatot jelent szervezetük brandje számára, míg tízből kilenc szerint többet kell tenni az MI fejlesztésének és használatának szabályozása érdekében.

Csaknem a fele támogatta az új MI-technológiák fejlesztésének felfüggesztését vagy lelassítását, amíg a kockázatokat jobban meg nem ismerik. A Mesterséges Intelligencia

„összetett és bizonytalan környezetet teremt, amelyben a szervezeteknek működniük kell” – áll a jelentésben.

„Az elmúlt hónapokban meredeken megnőtt a technológiával kapcsolatos kockázatokról szóló vita, különösen a generatív MI-technológiák exponenciális fejlődése iránti érdeklődés megugrása miatt.” – írják.

A generatív, általános MI-k használata – ilyen például a ChatGPT – több problémát is felvet.

MI mesterséges intelligencia

Bűnözők és kibertámadások

A CRO-k által azonosított legnagyobb kockázatok között szerepel a mesterséges intelligencia rosszindulatú használata. Könnyű használhatóságuk miatt a generatív MI-technológiák ki vannak téve a téves információk terjesztésére, a kibertámadások elősegítésére vagy az érzékeny személyes adatokhoz való hozzáférésre törekvő emberek visszaéléseinek.

Nem tudjuk, hogyan működik belül az MI

Ami az MI-t komoly kockázattá teszi, az az „átláthatatlan belső működése”. A jelentés szerint senki sem érti teljesen az MI-tartalom létrehozásának módját, hogy mi zajlik az MI rendszerén belül, mi alapján hozza meg a döntéseit. Ez növeli a CRO-k által kiemelt kockázatokat a személyes adatok véletlen megosztásával és az MI-algoritmusokon alapuló döntéshozatalban való elfogultsággal kapcsolatban.

A személyes adatok védelme, és a szerzői jogok

Mivel nem tudjuk, hogy a generatív MI honnan szedi össze a tudását az interneten felgyűlt információk között, ez felveti a fent említett személyes adatok védelmének a kérdését, Olaszországban éppen ezért tiltották be a ChatGPT-t. A különböző kutatásokból, regényekből, tudományos munkákból táplálkozó generatív Mesterséges Intelligenciák működése a szerzői jogok kérdését is felveti.

Megállítani a fejlesztést

A jelentés hozzáteszi, hogy a Mesterséges Intelligencia működésének tisztázatlansága megnehezíti a jövőbeli kockázatok előrejelzését is, de a CRO-k szerint az MI által leginkább veszélyeztetett üzleti területek az operatív műveletek, az üzleti modellek és a stratégiák.

Valamennyi megkérdezett egyetértett abban, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztése meghaladja a potenciális etikai és társadalmi kockázatok kezelésének képességét – és 43%-uk azt mondta, hogy az új MI-technológiák fejlesztését le kell állítani vagy le kell lassítani, amíg a lehetséges hatásokat jobban meg nem ismerik.

Az AI fejlesztésének szabályozása

Hatalmas a verseny a Mesterséges Intelligencia fejlesztésében, és aki használja, nagy versenyelőnyre tehet szert. Mégis a CRO-k több mint fele nyilatkozott úgy, hogy megértette, hogy a szabályozás hogyan befolyásolhatja, lassíthatja a szervezetüket, 90%-uk pedig azt mondta, hogy fel kell gyorsítani az MI fejlesztésének szabályozására irányuló erőfeszítéseket.

A kockázati vezetők több mint fele azt tervezi, hogy auditálja a szervezetében már használt mesterséges intelligenciát, hogy felmérje annak biztonságát, jogszerűségét és „etikai megalapozottságát”, bár egyesek szerint a felsővezetés nem hajlandó üzleti kockázatként tekinteni az MI-re.

Gyorsabban kell lépnünk a mesterséges intelligencia szabályozása érdekében – mondják a CRO-k.

Vállalati internet: Tarr.hu

Adatosítás – Itt az adatvezérelt társadalom

Itt az utolsó pillanat, hogy felszálljunk a vonatra. A fenntartható növekedés kulcsa a Datafication, vagyis adatosítás, ami nélkül már közeljövő vállalkozásai is kudarcra vannak ítélve a versenytársaikkal szemben.

Talán a legnagyobb közhely az utóbbi évtizedben, hogy az adat az új olaj, de arról keveset beszélnek, hogy maga a nyers adat megszerzése, még nem sokat jelent. Tudni kell elemezni, használni, és végül az adatok ismeretében dönteni.

Az adatvezérelt vállalkozás, tehát nem áll meg ott, hogy bejön egy csomó adatunk a sütikből vagy a regisztrált vásárlóktól, vagy hogy van egy email listánk. A vállalkozások három formában viszonyulnak a internet nyújtotta adatokhoz. Az első kategóriában a cégek nem is szerzik meg az adatokat, nem tesznek érte lépéseket, hogy megszerezzék és megtartsák ezeket. A második kategóriában már megszerzik és tárolják az adatokat, de nem tudnak mit kezdeni vele. És végül, akik megszerzik, és képesek elemezni, vagy automatizálni a beérkező adatokra adott reakciókat (kupont felkínálni, ha kilépett, női cipőkről küldeni akciót, ha női cipőt vásárolt, az adatok alapján jó ajánló rendszerrel dolgozik, és így tovább).

Az adatosítás társadalmi szinten

Az adatosítás ennél is tovább megy, adatvezérelt társadalmat épít. Az adatkezelés során az emberi feladatokat (és ezzel a munkahelyek egy részét) adatvezérelt technológiává alakítják át, ami az első lépést jelenti egy átfogó adatvezérelt társadalom felé. Röviden összefoglalva, ebből az ügyfélközpontú elemzési kultúrából különböző ágazatok származnak. Ide tartozik a munkaerő-elemzés, a termékviselkedés-elemzés, a szállítási elemzés és az egészségügyi elemzés (itt pedig új munkahelyek születnek). Ezenkívül a csatlakoztatott Internet of Things (IoT) eszközök sokasága több adatpontot is generál, ami elvezet minket az ubicomp világába. Következésképpen lehetővé teszi a vállalati erősségek, gyengeségek, veszélyek és lehetőségek hatékonyabb elemzését. Ez növeli vállalkozások termelékenységét és hatékonyságát, és egyszerűsíti a működését.

Milyen következményekkel jár mindez? Nyilvánvalóan magasabb bevételt jelent. A megnövekedett hatékonyság és a jobb erőforrás-felhasználás eredményeként a cégek jelentősen több hasznot tudnak termelni.

adatosítás

Az adatosítás és az ügyfélkapcsolat a cégek azonnali haszna

Ez a technológiai trend, a vállalkozások szempontjából, ügyfelekkel és felhasználókkal való kapcsolattartást helyezi elsősorban új szintre, az ő szempontjaikat (viselkedésüket, a cselekvésük folyamatait és a tevékenységeiket) adatokká alakítja olyan technológiák segítségével, mint a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a robotika és sok más feltörekvő technológia. Ezek az adatok nyomon követhetők. Fontos feldolgozni, felügyelni és elemezni, hogy javítsa a szolgáltatásokat és termékeket, amelyeket egy szervezet vagy cég nyújt az ügyfelei számára.

Hogyan néz ki a Datafication a különböző területeken?

A közösségi média platformok nyomon követik a felhasználókat, és adatokat gyűjtenek, hogy olyan tartalmakat és hirdetéseket jelenítsenek meg, amelyek relevánsak tevékenységeik és érdeklődésük szempontjából, befolyásolva preferenciáinkat és napi interakcióinkat.

A pénzintézetek adatkezelésen alapuló elemzést vesznek igénybe az ügyfél hitelképességének és a kapcsolódó kockázatainak értékelésére, annak meghatározására, hogy számíthatnak-e a hitel visszafizetésére.

Az HR területen dolgozó szakemberek azonosíthatják a pályázók viselkedésében rejlő készségeket, és segíthetnek nekik megjósolni, milyen tehetségről van szó, milyen lehetőségeket rejt valaki a munkaerőpiacon.

A lista persze ennél jóval hosszabb, hasznos lehet például még a kormányzati kommunikációban, vagy a biztosítási piacon. Az adatosítás tulajdonképpen mindenki számára előnyös, alapvetően átalakítja üzletvitelünket, és ami a legfontosabb fenntarthatóan bővíti vállalkozásunkat. Hiszen nem feltétlenül kell új ügyfeleket szereznünk, csak jobban tudjuk kiszolgálni a jelenlegieket.

Vállalati internet: Tarr.hu

Adatvédelmi áttekintés

Ez a weboldal sütiket használ, hogy a lehető legjobb felhasználói élményt nyújthassuk. A cookie-k információit tárolja a böngészőjében, és olyan funkciókat lát el, mint a felismerés, amikor visszatér a weboldalunkra, és segítjük a csapatunkat abban, hogy megértsék, hogy a weboldal mely részei érdekesek és hasznosak.