Pendekatan manusia yang radikal terhadap interaksi manusia-mesin membalikkan asumsi tentang blok bangunan dasar inovasi. Secara khusus, utilitas baru dari data kecil — termasuk kemampuan untuk membuat data “sintetis” untuk mensimulasikan serangkaian keadaan — membawa kekuatan AI dalam skala besar dalam jangkauan entitas yang sebelumnya tidak mampu membelinya. Alih-alih mesin “belajar” dengan memproses segunung data, manusia sekarang dapat mengajar mesin berdasarkan pengalaman, persepsi, dan intuisi manusia. Itu berarti lebih banyak orang di seluruh organisasi dapat menggunakan AI dengan cara baru, berdasarkan keahlian masing-masing.
Gambar yang lebih besar yang dihasilkan? Arsitektur TI warisan yang rumit memberi jalan bagi sistem hidup yang dapat menyatukan teknologi, data, dan bakat di dunia hiper-digital komputasi seluler, AI, Internet of Things (IoT), dan miliaran perangkat. Perkembangan ini telah membuka kemungkinan besar untuk inovasi strategi — namun hanya sejumlah kecil perusahaan yang telah membuat lompatan radikal ke dalam strategi baru yang telah dibuka oleh teknologi manusia secara radikal ini.
Tiga dari strategi baru yang berpotensi tinggi ini meliputi: Selamanya Beta, Ide yang Layak Minimum (MVI)dan laboratorium bersama. Kami akan menjelaskan masing-masing secara rinci, dengan contoh perusahaan yang saat ini mempekerjakan mereka. Meskipun strategi spesifik mereka berbeda, perusahaan yang menggunakan strategi baru ini memiliki tiga karakteristik penting yang sama. Pertama, teknologi, strategi bisnis, dan eksekusi mereka saling terkait erat hingga hampir tidak dapat dibedakan. Kedua, manusia — bukan mesin — berada di kursi pengemudi. Ketiga, perusahaan-perusahaan ini memahami bahwa semua perusahaan, apa pun industrinya, sekarang adalah perusahaan teknologi.
Selamanya Beta
Strategi Forever Beta menawarkan produk dan layanan yang mendukung perangkat lunak yang terus berkembang dan meningkat setelah dibeli, sehingga pelanggan melihat mereka tumbuh dalam nilai dan utilitas dari waktu ke waktu, bukannya memudar. Misalnya Tesla, tidak seperti pembuat mobil lain, tidak menawarkan pembaruan tahunan modelnya. Itu karena Tesla mengeluarkan model dan kemudian terus meningkatkannya setelah fakta. Pemilik Tesla melihat mobil mereka yang ada terus berubah melalui pembaruan yang memajukan kemampuan mengemudi otonom kendaraan, meningkatkan kinerja, dan meningkatkan fitur keselamatan.
Melalui konektivitas cloud/edge dengan mobil, Tesla memantau kinerja dan menyediakan diagnosis dan perbaikan jarak jauh. Misalnya, masalah motor yang melibatkan panas berlebih sesekali didiagnosis dan diperbaiki oleh tambalan perangkat lunak. Pengemudi Tesla berada dalam lingkaran umpan balik yang konstan dengan perusahaan, memberikan keahlian manusia mereka ke jaringan saraf Tesla dan meningkatkannya hanya dengan mengemudi.
Hasilnya adalah pengalaman kepemilikan yang melihat mobil terus tumbuh dalam nilai dan utilitas. Pengalaman ini dirancang untuk menjadi bagian intrinsik dari kegunaan dan diferensiasi produk bagi pelanggan, yang, pada dasarnya, adalah pengguna beta yang sangat diistimewakan dari setiap peningkatan baru.
Signify, sebelumnya Philips Lighting, menyimpan teknologi terbaru dan terhebat di tangan pelanggannya melalui pencahayaan melingkar Signify, solusi perusahaan di mana Signify menawarkan pencahayaan berdasarkan waktu kerja dan kebutuhan energi yang disediakan oleh pelanggannya. Perusahaan memikul tanggung jawab untuk penerangan di seluruh pembangkit listrik yang menyediakan semua listrik untuk Dubai, menghasilkan penghematan 68% dalam konsumsi energi terkait penerangan untuk kota.
Dengan menjalin teknologi dan strategi bisnis yang begitu erat, perusahaan-perusahaan ini membentuk hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan, dibangun di atas pemahaman bahwa pengalaman layanan yang mereka beli hari ini akan dihargai nilainya besok.
Ide yang Layak Minimum
Strategi Minimum Viable Idea menggunakan teknologi cerdas untuk secara tepat menargetkan tautan lemah dalam industri tradisional dan memberikan pengalaman pelanggan yang unggul yang dapat ditingkatkan dengan cepat untuk membuat terobosan cepat di pasar. Lemonade, perusahaan asuransi yang berbasis di New York yang didirikan oleh Daniel Schreiber dan Shai Wininger, menawarkan perlindungan kepada penyewa, pemilik kondominium, pemilik rumah, dan pemilik hewan peliharaan. Aplikasi bertenaga AI mereka menyederhanakan mendapatkan penawaran dan menyelesaikan klaim, terkadang dalam hitungan detik. Namun, kata Wininger, “Lemonade adalah perusahaan teknologi yang melakukan asuransi, bukan perusahaan asuransi yang melakukan aplikasi.”
Lemonade telah menggabungkan chatbot AI, pembelajaran mesin, dan cloud untuk fokus dengan presisi seperti laser pada fitur asuransi tradisional yang membuat industri ini sangat tidak disukai konsumen. Dan, untuk elemen keahlian, mereka menemukan cara yang sangat kreatif untuk menempatkan manusia dalam lingkaran.
Pertimbangkan proses klaim perusahaan. Pengguna mengetuk tombol “Klaim” di aplikasi dan cukup beri tahu chatbot, bernama Maya, apa yang terjadi. Tidak ada formulir yang harus diisi, tidak ada antrian telepon, tidak ada penyerahan dari satu departemen ke departemen lain. AI perusahaan menjalankan algoritme anti-penipuannya dan jika klaim langsung disetujui — seperti halnya 30% — AI segera membayarnya. Jika tidak, klaim dieskalasikan ke orang yang menghubungi tertanggung sesegera mungkin.
Prosesnya sangat mulus, sebagian berkat model keuangan yang menyelesaikan apa yang dilihat oleh pendiri Lemonade sebagai konflik kepentingan yang melekat pada perusahaan asuransi: setiap dolar dari klaim pelanggan yang disangkal perusahaan adalah satu dolar keuntungan bagi perusahaan. Ini mendorong perusahaan asuransi untuk melakukan segala kemungkinan untuk menolak atau mengurangi jumlah klaim dan memotivasi pelanggan untuk menaikkan klaim.
Lemonade hanya mengambil persentase tetap dari setiap premi. Ini mengembalikan sisa yang tidak diklaim dalam “Giveback Day” tahunan, ketika uang disumbangkan ke tujuan yang layak diperhatikan oleh pemegang polis. Pemegang polis yang memilih penyebab yang sama dikumpulkan dalam kelompok sebaya virtual. Uang premi yang dikumpulkan dari setiap peer group digunakan untuk membayar klaim kelompok. Uang apa pun yang tersisa akan digunakan untuk tujuan kelompok itu. Pada Giveback Day pada tahun 2020, perusahaan mendonasikan lebih dari $1,1 juta kepada 34 organisasi nonprofit, termasuk UNICEF, Direct Covid Relief Response, Malala Fund, Born This Way, dan lainnya.
Manusia yang terlibat dalam proses klaim adalah pelanggan itu sendiri. Ketika mereka mengajukan klaim, mereka tahu bahwa Lemonade tidak memiliki insentif untuk menolak atau menguranginya secara tidak wajar. Sama pentingnya, mereka tahu bahwa setiap dolar yang mereka gunakan untuk menggelembungkan klaim berarti lebih sedikit uang untuk tujuan yang sangat mereka pedulikan. Dinamika ini tidak hanya menempatkan manusia dalam lingkaran, tetapi menempatkan apa yang secara unik dan radikal manusia sebagai pusat – hati nurani moral.
laboratorium bersama
Strategi co-lab menghasilkan hasil yang unggul dalam sains atau lingkungan intensif pengetahuan lainnya melalui penemuan yang digerakkan oleh mesin dan dipandu manusia. Dibebaskan dengan otomatisasi dan pembelajaran mesin untuk memanfaatkan pengetahuan manusia di tingkat tertinggi, spesialis dan pekerja pengetahuan, mendorong platform teknologi yang kuat ini, secara eksponensial meningkatkan produktivitas, melipatgandakan nilai, dan membangun hambatan tinggi untuk masuk.
Exscientia, perusahaan rintisan yang berbasis di Inggris, telah mengembangkan platform penemuan obat berbasis AI yang disebut Centaur Chemist. Untuk mengidentifikasi penyakit yang ditargetkan, Exscientia awalnya menerapkan algoritme pembelajaran mendalam untuk mempersempit jumlah kandidat penyakit potensial yang hampir tak terbatas. Kemudian para ahli perusahaan merancang strategi yang dilakukan oleh sistem “pembelajaran aktif” Centaur Chemist yang “mempelajari” jalannya ke dalam kumpulan data penemuan obat dengan titik data terbatas, mengandalkan algoritma yang sangat efisien data. Biasanya, dalam penemuan obat, sedikit yang diketahui tentang target baru untuk terapi dan ada sedikit data yang dapat digunakan dalam pendekatan pembelajaran mesin data besar. Pada tahun 2020, Exscientia menjadi perusahaan farmasi pertama yang membuat molekul yang dirancang AI untuk memasuki uji klinis manusia, diikuti oleh yang lain pada tahun 2021. Contoh yang sama mengesankan dari kekuatan strategi Co-Lab dapat ditemukan dalam pengembangan vaksin Covid oleh Moderna dan Pfizer/BioNTech dalam waktu singkat.
Langkah Kecil atau Lompatan Raksasa?
Forever Beta, Minimum Viable Idea, dan Co-lab hampir tidak menghabiskan strategi bisnis berani yang muncul dari pergantian manusia yang radikal dalam teknologi cerdas. Tetapi strategi bisnis yang digerakkan oleh teknologi tidak menghasilkan sendiri. Mereka membutuhkan pemimpin yang berpandangan jauh ke depan. Mereka yang mampu melihat peluang pada hubungan manusia dan teknologi baru yang radikal akan mendahului gangguan dan merebut masa depan. Mereka yang terus menyusuri jalur otomatisasi inkremental akan menderita. Begitu juga para pekerja. Dalam penelitian terobosan tentang perpindahan pekerja dengan otomatisasi, ekonom Daron Acemoglu dari MIT dan Pascual Restrepo dari Universitas Boston menyimpulkan bahwa “bukan teknologi otomasi ‘brilian’ yang mengancam pekerjaan dan upah, tetapi teknologi ‘biasa-biasa saja’ yang menghasilkan produktivitas kecil. perbaikan.” Hal yang sama dapat dikatakan untuk strategi biasa-biasa saja.
Di situs ini, kami menjamin dan tetap memprioritaskan kepuasan para bettor dalam mendapatkan keluaran togeĺ sdy hari ini 2021 Salah satunya adalah bersama sedia kan result pengeluaran sdy hari ini tercepat dan terbaru secara konsisten dan tepat waktu. Semua update terakhir untuk nomor pengeluaran sidney prize 2021 dapat kalian menikmati pada jam 14.00 WIB atau jam 2 siang. Dengan memberi tambahan hasil result sdy tercepat maka para bettor tidak wajib kembali menanti benar-benar lama.
