Искусственный интеллект в стратегии

Инструменты искусственного интеллекта могут помочь руководителям избегать предубеждений при принятии решений, извлекать ценные сведения из океанов данных и быстрее принимать стратегические решения.

Могут ли машины автоматизировать разработку стратегии? Короткий ответ - нет. Однако есть множество аспектов работы стратегов, в которых ИИ и передовые инструменты аналитики уже могут принести огромную пользу.

В данной заметке приводится интервью с Ювалем Атсмоном, возглавляющим Центр стратегических инноваций McKinsey. Интервью было опубликовано 11 января 2023 г.

*

Джоанна Пахнер: Что означает искусственный интеллект в контексте стратегии?

Юваль Атсмон: Когда люди говорят об искусственном интеллекте, они включают в себя все, что связано с аналитикой, автоматизацией и анализом данных. Марвин Мински, пионер исследований в области искусственного интеллекта в 1960-х годах, говорил об ИИ как о «слове-чемодане» — термине, в который вы можете впихнуть все, что захотите, — и, похоже, это до сих пор так. Нас это устраивает, потому что мы считаем, что компании должны использовать все возможности традиционного анализа и увеличить степень автоматизации в разработке стратегии. Это может освободить время менеджеров или аналитиков, постепенно внедряя инструменты, расширяющие человеческое мышление.

*

Джоанна Пахнер: ИИ используется во многих бизнес-функциях, но стратегия, похоже, в значительной степени невосприимчива к его прелестям. Как вы думаете, почему?

Юваль Атсмон: Вы правы насчет ограниченного внедрения. Только 7% респондентов нашего опроса об использовании ИИ говорят, что используют его в стратегии или даже в финансовом планировании, тогда как в таких областях, как маркетинг, цепочка поставок и сервисные операции, использование достигает 25-30%. Одна из причин, по которой внедрение отстает, заключается в том, что стратегия является одной из наиболее интегрирующих концептуальных практик. Когда руководители думают об автоматизации стратегии, многие заглядывают слишком далеко вперед: может ли ИИ заменить бизнес-лидера и будет решать, какой стратегический вариант будет правильным. Они упускают возможности использования ИИ при проработке вариантов стратегии, а может значительно улучшить результаты разработки стратегии.

*

Джоанна Пахнер: Какие задачи сегодня может помочь решить ИИ?

Юваль Атсмон: Мы говорим о шести этапах развития ИИ. 

Самая ранняя — это простая аналитика, которую мы называем описательным интеллектом. Компании используют информационные панели для конкурентного анализа или для изучения производительности в различных областях бизнеса, которые автоматически обновляются. Некоторые из них имеют интерактивные возможности для уточнения и тестирования.

Второй уровень — это диагностическая аналитика, то есть способность оглянуться назад на бизнес и понять основные причины и драйверы производительности. 

Следующим уровнем является прогнозирующий интеллект: способность предвидеть определенные сценарии или варианты и ценность вещей в будущем на основе импульса из прошлого, а также сигналов, полученных на рынке.

И диагностика, и прогнозирование — это области, в которых ИИ сегодня может значительно улучшиться. Инструменты могут дополнить анализ руководителей и стать областями, в которых вы развиваете способности. Например, в диагностической аналитике вы можете разбить свой портфель на сегменты, чтобы детально понять, откуда исходит производительность, и делать это гораздо более непрерывно, чем это могли бы сделать аналитики. Вы можете попробовать 20 различных способов за час вместо того, чтобы задействовать сотню аналитиков для решения проблемы.

Прогнозирующий ИИ сложнее и опаснее. Руководителям не следует полностью полагаться на прогнозный ИИ, но он обеспечивает еще одну систематическую точку зрения. Поскольку стратегические решения имеют значительные последствия, ключевое соображение заключается в том, чтобы использовать ИИ и понимать, почему ИИ делает определенный прогноз, какие экстраполяции делает ИИ, на основе какой информации делаются выводы и заключения ИИ. Затем вы можете оценить, доверяете ли вы решениям ИИ или нет. Вы даже можете использовать ИИ для отслеживания эволюции предположений прогнозов.

Это уровни, доступные сегодня. 

Следующие три уровня потребуют времени для своего развития и разработки. ИИ советует руководителям. Это четвертый уровень. Пятый - делегировании ИИ определенных полномочий по принятию решений ИИ с ограничениями и контролем. Шестой уровнеь - полностью автономный ИИ, который анализирует и принимает решения без участия человека.

*

Юваль Атсмон: У каждого бизнеса, вероятно, есть возможность использовать ИИ больше, чем сегодня. Первое, на что следует обратить внимание, — это доступность данных. Есть ли у вас данные о производительности, которые можно систематизировать? Компании, располагающие глубокими данными о своих портфелях, вплоть до бизнес-линий, артикулов, запасов и сырьевых ингредиентов, имеют самые большие возможности использовать машины для получения детальной информации, которую люди не могут получить.

*

...люди тоже часто ошибаются. Амос Тверски, Дэниел Канеман и другие доказали, что некоторые из этих ошибок являются системными, наблюдаемыми и предсказуемыми. Первое, что может сделать ИИ, — это определить ситуации, которые могут привести к предубеждениям.

С точки зрения социальной динамики, агентские проблемы могут привести к конфликту интересов. Каждый лидер бизнес-подразделения считает, что его бизнес-единица должна получить больше всего ресурсов и принесет наибольшую пользу, или, по крайней мере, они считают, что должны защищать свой бизнес. ИИ обеспечивает нейтральный способ управления дебатами, основанный на систематических данных.

*

Источник:
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/artificial-intelligence-in-strategy

Artificial intelligence in strategy. January 11, 2023 Podcast

Импортозамещение

Решение проблемы "импортозамещения" должно начинаться с ответов на вопросы: зачем и в каком объеме импортозамещать. Для этого неплохо бы иметь стратегию долгосрочного развития.

Второй вопрос - это зависимость от критического импорта. То есть, импорта, влияющего на параметры безопасности и жизнедеятельности. После этого можно рассмотреть вопросы технологического роста и зависимость обеспечения такого роста от импорта. Потом можно перейти к вопросам повышения уровня кооперации и доходов.

Также следует учесть, что в краткосрочной перспективе импортозамещение связано с "потерей качества", что можно понять: лучшие в своем классе решения заменяют пока еще не совсем зрелыми, или не совсем совершенными решениями. Впрочем, не только в краткосрочной, но возмжно и в среднесрочной перспективе.

Для больших организаций масштаба государство такой подход "имеет месть быть". А как быть предприятию, и даже не маленькому, а среднему?

Вероятно, прежде всего стоит составить перечень импортных технологий и материалов и оценить перечень с точки зрения критичности или некритичности. Некритичные оценить с точки зрения обеспечения роста. Не стоит смешивать критичность с обеспечением роста. Критичное нужно решать в первую очередь, и не стоит искать дополнительных доводов в пользу такого решения. 

После двух проходов останется неклассифицированный импорт, который уже можно оценить с точки зрения доходности. И возможно останется список вовсе не классифицированного.

Теперь предстоит понять - чем можно заместить импорт. Тут есть немного альтернатив. Возможно есть аналог, возможно нужно самостоятельно заняться разработкой и производством, возможно исключить работы с подобным импортом, а возможно попытаться понять - нет ли кого нибудь на рынке, кто занялся импортзамещением в этой теме и возможно "поучаствовать" в таком "импортозамещении",

Совет по экономии

Один из способов сэкономить деньги в деле заготовки моющих средств на случай чрезвычайной ситуации - это сделать стиральный порошок самостоятельно. В домашнем "самопальном" стиральном порошке меньше наполнителей, поэтому он займет для хранения намного меньше места. Причем нужно всего 2 столовые ложки на одну загрузку стиральной машины.

Этот рецепт взят с сайта https://urbansurvivalsite.com и оставил английские единиы измерения и названия составляющих материалов так же. Также указаны и метрические единицы измерения.

Чтобы приготовить стиральный порошок самостоятельно, смешайте:

• Бура. 76 унций. 2.15456 кг.
• 4-фунта пищевой соды. 1.81437 кг
• Скоробка стиральной соды Arm and Hammer Super на 55 унций. 1.55922 кг. В России это называется кальцинированная сода (Na2CO3).
• куски мыла Fels-Naptha или 2 куска Zote (тертые). 800 грамм.
• 3-фунтовый контейнер OxyClean — этот ингредиент не является обязательным, но он помогает бороться с пятнами. 1.36078 кг.

Все это составит около 2 галлонов порошкового мыла (7.57082), и его хватит средней семье более чем на 6 месяцев. Если вы сделаете 2 партии, у вас будет весь объем хозяйственного мыла, которого хватит на год, и его можно хранить в 5-галлонном ведре (18,9271л).

Два способа принятия решений

В военном деле определены два разных способа принятия решений:

• Управление задачами - Mission command.
• Детализированное управление - Detailed command).

Примечание. Исторический источник - немецкая доктрина противопоставления тактики задач и тактики приказов (Auftragstaktik vs. Befehlstaktik). Основные принципы Mission Command описаны в документе "Army Doctrine Reference Publication 6-0 Mission command".

В этом документе присутствует такой блок «Самоограничение старшего командира»:

1. Командирам и солдатам не нужно говорить, как конкретно им выполнять поставленную задачу. Наоборот, подчинённым должна предоставляться максимальная свобода по определению путей выполнения задачи.
2. Управление осуществляется доведением общего намерения командира, а не детализированного приказа. Именно общее намерение является ограничителем для сферы использования инициативы.
3. Принудительная краткость. Намерение командира должно излагаться в 3-5 предложениях, и быть простым и понятным для подчинённых двумя уровнями ниже. Командир минимизирует инструкции, предоставляя лишь необходимый минимум вводных, нужных для координации.
4. Командиры в приказах предоставляют максимум свободы действий подчинённым. Он избегает делать всё сам и принимать все решения. Командиры не контролируют каждый шаг подчинённых. Они вмешиваются ТОЛЬКО чтобы поправить действия подчинённых в той степени, в которой это необходимо для общего замысла операции. Командиры доводят до подчинённых общий замысел действий, а не только конкретную задачу.
5. Командирами принимаются ошибки подчинённых, если они позволят в будущем действовать более эффективно.

Блок «Обязанности подчинённых»:

1. Обязанность по координации усилий вне зависимости от подчинённости. Задача по координации всех со всеми возлагается на всех.
2. Должны понимать ситуацию и доводить информацию до других. Подчёркивается, что взгляд при котором снизу поступает информация, а сверху решения – устарела. Взаимный обмен информацией для создания общего понимания ситуации.
3. Всё, что делается – делается в рамках цели, поставленной старшим командиром.
4. Подчинённые должны принимать на себя риск сопоставимый с потенциальным ущербом от неудачи. Задача не предотвращать поражение, а создавать возможности для победы. Командиры должны принимать на себя разумный риск подчинённых.

С помощью принципов управления Mission Command происходит централизация замысла и децентрализация выполнения этого замысла. Доктрина стимулирует инициативу подчинённых и, как следствие, повышает общую эффективность управления.

* * *

Самая большая ошибка, которую может совершить человек, – спутать, как выразился Ницше, непонятное с неосмысленным

Возможности цифровых двойников

Цифровые двойники и изменение климата

Оптимизация энергоэффективности. Цифровые двойники могут моделировать реальный мир с тем, чтобы определить области повышения энергоэффективности. Используя цифровые двойники для моделирования строительных и промышленных процессов, инженеры могут оптимизировать конструкции, процессы, сократить потери энергии и как следствие, возможно сократить выбросы парниковых газов.

Сокращение выбросов. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования воздействий на окружающую среду, что позволяет регулирующим органам принимать обоснованные решения об использовании энергии. Например, цифровые двойники могут помочь прогнозировать выбросы углерода при различных вариантах транспортировки, что может помочь с инвестированием в альтернативы с низким уровнем выбросов.

Улучшение производства возобновляемой энергии. Цифровые двойники можно использовать для моделирования производительности систем возобновляемой энергии, таких как солнечные и ветряные электростанции, и определения областей, в которых можно повысить энергоэффективность. Это может помочь максимизировать выход энергии таких источников, уменьшая потребность в ископаемом топливе и снижая выбросы парниковых газов.

Планирование реагирования на стихийные бедствия. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия стихийных бедствий, таких как наводнения и ураганы, что позволяет властям лучше планировать такие события и реагировать на них. Это может помочь уменьшить ущерб, причиняемый такими бедствиями.

Сокращение пищевых отходов

Оптимизация управления цепочками поставок. Создавая цифровой двойник, моделирующий цепочки поставок продуктов питания, компании могут определять области, в которых возникают отходы, такие как перепроизводство, порча при транспортировке или хранении и истечение срока годности. Эту информацию можно использовать для оптимизации цепочки поставок, сокращения отходов и повышения эффективности.

Прогнозирование спроса. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования спроса на продукты питания, что позволяет производителям и розничным торговцам лучше сопоставлять предложение со спросом, сокращая количество непроданных и выбрасываемых продуктов питания.

Мониторинг качества пищевых продуктов. Датчики и камеры можно использовать для мониторинга качества пищевых продуктов в режиме реального времени, раннего обнаружения порчи или загрязнения и обеспечения быстрого реагирования для предотвращения дальнейших потерь.

Сокращение перепроизводства. Используя цифровые двойники для оптимизации производства, компании могут сократить перепроизводство, которое является значительным источником пищевых отходов. Анализируя производственные данные, цифровые двойники могут определить, когда и где возникает перепроизводство, и помочь соответствующим образом скорректировать производство.

Улучшение пожертвований продовольствия. Цифровые двойники можно использовать для отслеживания и оптимизации распределения излишков продовольствия среди благотворительных организаций, продовольственных банков и других организаций, которые могут помочь перераспределить продовольствие среди нуждающихся.

Здоровье и благополучие

Персонализированное управление здоровьем. Цифровые двойники могут использоваться для создания персонализированных профилей здоровья для отдельных лиц путем анализа данных с носимых устройств и других датчиков. Эта информация может использоваться для создания индивидуальных планов медицинского обслуживания и прогнозирования результатов в отношении здоровья, помогая людям принимать более обоснованные решения в отношении своего здоровья.

Профилактика и лечение заболеваний. Цифровые двойники можно использовать для имитации распространения заболеваний и моделирования воздействия вмешательств, таких как вакцинация и социальное дистанцирование. Прогнозируя исходы заболеваний, цифровые двойники могут помочь чиновникам и врачам общественного здравоохранения разработать более эффективные стратегии профилактики и лечения.

Открытие и разработка лекарств. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия лекарств на организм, что позволяет исследователям тестировать потенциальные лекарства до того, как они будут испытаны на людях. Это может помочь ускорить процесс разработки лекарств и снизить риск негативных побочных эффектов.

Виртуальный коучинг и обучение. Цифровых двойников можно использовать для создания виртуальных инструкторов, которые могут предоставлять персонализированную обратную связь и рекомендации для отдельных лиц. Это может помочь людям улучшить свою физическую форму и самочувствие, обеспечивая мотивацию и ответственность.

Поддержка психического здоровья. Цифровые двойники могут использоваться для создания виртуальных тренеров по психическому здоровью и оказания поддержки тем, кто в ней нуждается. Анализируя данные с носимых устройств и социальных сетей, цифровые двойники могут выявлять людей, которые могут подвергаться риску проблем с психическим здоровьем, и оказывать им поддержку.

Улучшение городов

Городское планирование и проектирование. Цифровые двойники можно использовать для моделирования дизайна и планировки городов, что позволяет градостроителям тестировать предлагаемые изменения. Это может помочь оптимизировать дизайн города с учетом таких факторов, как транспортный поток, энергоэффективность и общественный транспорт.

Оптимизация инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования производительности инфраструктуры, такой как дороги, мосты и здания, что позволяет инженерам оптимизировать проекты для повышения эффективности и устойчивости. Это может помочь снизить затраты на техническое обслуживание и увеличить срок службы инфраструктуры.

Умное управление городом. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и управления городской инфраструктурой в режиме реального времени, предоставляя информацию о транспортных потоках, потреблении энергии и других факторах. Это может помочь сити-менеджерам оптимизировать услуги, быстрее и эффективнее реагировать на проблемы.

Планирование реагирования на стихийные бедствия. Цифровые двойники могут использоваться для моделирования воздействия стихийных бедствий на города, что позволяет властям лучше планировать такие события и реагировать на них. Это может помочь уменьшить ущерб и повысить безопасность жителей города.

Вовлечение граждан. Цифровые двойники можно использовать для создания интерактивных возможностей, позволяющих горожанам исследовать и оставлять отзывы о предлагаемых изменениях в городе. Это может помочь повысить прозрачность и взаимодействие с сообществом, что приведет к более эффективному и инклюзивному городскому планированию.

Глобальная производительность

Оптимизация производства. Цифровые двойники могут использоваться для моделирования производственного процесса, позволяя производителям оптимизировать производственные процессы для повышения эффективности и качества. Это может помочь сократить количество отходов, снизить затраты и увеличить объем производства.

Управление цепочкой поставок. Цифровые двойники можно использовать для создания цифрового двойника моделирования цепочки поставок, предоставляя в режиме реального времени информацию о состоянии товаров, уровне запасов и сроках доставки. Это может помочь повысить эффективность цепочки поставок и снизить риск задержек или нехватки товаров.

Прогностическое техническое обслуживание. Цифровые двойники могут использоваться для прогнозирования того, когда оборудование и механизмы потребуют обслуживания, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание. Это может помочь сократить время простоя и затраты на техническое обслуживание, а также повысить надежность оборудования.

Управление энергопотреблением. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и оптимизации энергопотребления в зданиях и на промышленных объектах, определения областей, в которых потребление энергии может быть сокращено, и предоставления информации о влиянии мер по повышению энергоэффективности. Это может помочь снизить затраты на электроэнергию и воздействие на окружающую среду.

Оптимизация рабочей силы. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и оптимизации производительности рабочей силы, определения областей, в которых можно повысить производительность, и выявления возможностей для обучения и развития. Это может помочь повысить производительность и удовлетворенность сотрудников.

Улучшения образования

Персонализированное обучение. Цифровые двойники можно использовать для создания индивидуальных планов обучения для отдельных учащихся в зависимости от их стиля и темпа обучения. Это может помочь улучшить вовлеченность и удержание, поскольку учащиеся с большей вероятностью будут мотивированы материалом, адаптированным к их конкретным потребностям.

Разработка учебной программы. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия различных стратегий обучения и учебных программ, что позволяет преподавателям оптимизировать методы обучения для различных групп учащихся. Это может помочь улучшить результаты обучения и сократить разрыв в успеваемости.

Профессиональное развитие. Цифровые двойники можно использовать для виртуального коучинга и обучения преподавателей, что позволяет им улучшать навыки преподавания и быть в курсе последних образовательных тенденций и передового опыта.

Оценка успеваемости. Цифровые двойники можно использовать для создания виртуальных оценок, имитирующих сценарии реального мира, что позволяет преподавателям оценивать успеваемость учащихся в более реалистичном и актуальном контексте. Это может помочь определить области, в которых учащиеся нуждаются в дополнительной поддержке, и дать более точную оценку их успеваемости.

Дистанционное обучение. Цифровые двойники можно использовать для создания виртуальных классов и предоставления возможностей дистанционного обучения для учащихся, которые не могут посещать школу лично. Это может помочь улучшить доступ к образованию и расширить возможности для обучения.

Обеспечение чистой водой и санитария

Планирование инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования работы инфраструктуры водоснабжения и канализации, что позволяет планировщикам оптимизировать конструкцию и размещение труб, насосов и очистных сооружений. Это может помочь повысить эффективность и надежность инфраструктуры.

Мониторинг в режиме реального времени. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга работы инфраструктуры водоснабжения и санитарии в режиме реального времени, предоставляя информацию о качестве и доступности услуг водоснабжения и канализации. Это поможет быстрее и эффективнее выявлять проблемы и реагировать на них.

Прогностическое обслуживание. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования того, когда инфраструктуре водоснабжения и канализации потребуется техническое обслуживание, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание. Это может помочь сократить время простоя и расходы на техническое обслуживание, а также повысить надежность инфраструктуры.

Мониторинг качества воды. Цифровые двойники могут использоваться для мониторинга качества воды в режиме реального времени, обеспечивая понимание наличия загрязняющих веществ и позволяя быстро реагировать на возникающие проблемы. Это может помочь гарантировать безопасное для человека водоснабжение.

Управление водными ресурсами. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия различных стратегий управления водными ресурсами, таких как сбор дождевой воды и пополнение запасов подземных вод, что позволяет специалистам по планированию оптимизировать подход к управлению водными ресурсами. Это может помочь обеспечить устойчивость водоснабжения в долгосрочной перспективе.

Экономический рост

Повышение эффективности. Цифровые двойники помогают оптимизировать процессы, снижая затраты и повышая производительность. Выявляя неэффективные процессы и оптимизируя процессы, предприятия могут повысить производительность и прибыльность.

Улучшенное качество. Цифровые двойники помогают выявлять проблемы с качеством в режиме реального времени, обеспечивая быстрое реагирование и снижая риск дефектов. Это может привести к повышению качества продуктов и услуг, повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Сокращение времени простоев. Цифровые двойники помогают прогнозировать, когда оборудование потребует обслуживания, сокращая время простоя и повышая общую эффективность. Это может помочь предприятиям достичь производственных целей и увеличить объемы производства.

Лучшее принятие решений. Цифровые двойники могут предоставлять информацию о процессах в режиме реального времени, что позволяет принимать более обоснованные решения. Используя данные для принятия решений, компании могут принимать более обоснованные решения, снижать риски и повышать прибыльность.

Инновации. Цифровые двойники могут предоставить платформу для экспериментов и инноваций, позволяя компаниям исследовать новые идеи и тестировать их в виртуальной среде. Это может привести к разработке новых продуктов и услуг, открытию новых рынков и стимулированию экономического роста.

Снижение неравенства

Планирование инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования работы инфраструктуры, такой как транспортные сети и коммунальные услуги, что позволяет планировщикам оптимизировать проектирование и размещение инфраструктуры для лучшего обслуживания малообеспеченных слоев населения.

Доступ к образованию и обучению. Цифровые двойники могут предоставлять виртуальные классы и обучение студентам и специалистам из любой точки мира, делая образование и обучение более доступными для малообеспеченных слоев населения.

Персонализированное здравоохранение. Цифровые двойники можно использовать для создания персонализированных планов медицинского обслуживания, основанных на индивидуальном состоянием здоровья и факторах риска. Это может помочь улучшить показатели здоровья для неблагополучных слоев населения, которые могут иметь ограниченный доступ к медицинским услугам.

Профилактическое обслуживание. Цифровые двойники могут помочь снизить затраты и время простоя основной инфраструктуры за счет прогнозирования потребностей в техническом обслуживании, повышения надежности инфраструктуры и сокращения перебоев в обслуживании, которые могут несоразмерно повлиять на неблагополучные сообщества.

Реагирование на стихийные бедствия. Цифровые двойники могут помочь смоделировать стихийные бедствия и сценарии реагирования, позволяя спасателям лучше планировать и готовиться к чрезвычайным ситуациям, которые могут затронуть обездоленные сообщества.

Достижение социальной справедливости

Городское планирование и дизайн. Цифровые двойники можно использовать для моделирования городских пространств, что позволяет планировщикам экспериментировать с различными проектами и конфигурациями, которые лучше подходят для различных сообществ. Включая различные точки зрения и мнения членов сообщества, цифровые двойники могут помочь гарантировать, что городские пространства спроектированы так, чтобы удовлетворять потребности всех жителей, независимо от дохода, расы или пола.

Реформа уголовного права. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия различных политик и процедур уголовного правосудия, что позволяет политикам и правозащитникам экспериментировать с новыми подходами, которые могут уменьшить неравенство в работе полиции и при вынесении приговоров. Предоставляя платформу для экспериментов, цифровые двойники могут помочь выявить и устранить системные предубеждения, которые могут существовать в системе уголовного правосудия.

Экологическая справедливость. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия экологической политики и практик, что позволяет политикам и активистам выявлять и устранять экологические риски, которые могут непропорционально повлиять на малообеспеченные или маргинализированные сообщества.

Вовлечение сообществ. Цифровые двойники могут использоваться для вовлечения членов сообщества в процессы принятия решений, что позволяет принимать более справедливые и инклюзивные решения. Предоставляя виртуальную платформу для совместной работы и ввода информации, цифровые двойники могут помочь гарантировать, что все голоса будут услышаны и что решения будут приниматься в интересах сообществ.

* * *

Источник.

https://frankdiana.net/2023/02/17/the-expanding-possibility-space-for-digital-twins/
The Expanding Possibility Space For Digital Twins

Расширение пространства возможностей для цифровых двойников
17 февраля 2023 г. Фрэнк Диана

Цифровые двойники

Из множества прогнозов, опубликованных в 2022 году, ни один потенциально не может оказать более сильного влияния на общество в целом, чем моделирование в киберпространстве биологических органов и воссоздание чего угодно, от человеческого сердца до носа и кожи с тем, чтобы помочь диагностировать заболевания и прогнозировать последствия процедур и медикаментов для здоровья.

Вышеупомянутое предложение исходит от Фрэнка Дианы, главного футуролога Tata Consultancy Services ( TCS ), который в интервью IT World Canada заявил, что технологический прорыв, известный как цифровые двойники, не является чем-то невероятным. спасет тысячи жизней, как людей, так и животных, в 2023 году.

Кроме того, по его словам, в этом году будет создан настоящий близнец человека, который будет действовать как цифровое представление тела и поведения. Могут анализировать поведенческие модели, например выбор покупок, голосование, широкий спектр вопросов принятия решения в разных ситуациях и обстоятельствах.

Не только быстрое развитие базовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), 5G, датчики, расширенный анализ данных, 3D-моделирование и Интернет вещей (IoT), делает такие прорывы возможными. - сказал Диана, - но и то факт, что оин действуют одновременно и совместно. И это расширяет пространство возможностей.

«По мере того, как конвергенция этих технологий ускоряется, возможности растут», — сказал Франк Диана.

Итак, конвергенция технологий:

• искусственный интеллект (ИИ), 
• машинное обучение (МL), 
• 5G, 
• датчики, 
• расширенный анализ данных, 
• 3D-моделирование,
• Интернет вещей (IoT).

Эта конвергенция делает технологию цифровых близнецов весьма интригующей как для Дианы, так и для других. «Цифровые двойники представляют собой комбинацию нескольких технологий, таких как датчики, облачные вычисления, искусственный интеллект и расширенная аналитика, моделирование, визуализация, а также дополненная и виртуальная реальность. Компании могут использовать индивидуальный набор технологий в зависимости от своих потребностей и ожиданий. Что отличает цифровых двойников и делает их такими мощными, так это их способность подражать человеческим способностям, поддерживать принятие важных решений и даже принимать решения от имени людей».

Цифровые двойники можно использовать для борьбы с болезнями. Существует ряд исследовательских лабораторий TCS, которые создали «цифровые носы", "цифровую кожу", "цифровой мозг" и "цифровое сердце", а также используют цифровые представления этих органов таким образом, чтобы мы могли исследовать, как решать проблемы.

«Даже в контексте еды цифровой банан можно использовать, чтобы понять, что заставляет банан слишком быстро созревать и портиться, и иметь возможность заранее решить эту проблему». По его словам, это означает, что технологию цифровых двойников можно использовать не только для решения проблемы нехватки продовольствия, но и для решения проблемы пищевых отходов. Он также может сыграть важную роль, когда речь идет об устойчивости и окружающей среде.

Согласно исследовательскому документу TCS , цифровые двойные решения могут служить катализатором для повышения производительности электростанций. «Решения цифровых двойников, поддерживаемые Интернетом вещей, искусственным интеллектом, облаком и расширенной аналитикой данных, служат катализаторами для повышения производительности электростанций по всем функциям. Сюда может входить мониторинг оборудования и процессов, оптимизация операций в режиме реального времени и повышение доступности. Цифровые двойные решения могут помочь в улучшении эксплуатации и обслуживания таких приложений, как котлы, газовые турбины, системы сероочистки дымовых газов, системы селективного каталитического восстановления и воздухонагреватели».

Источник.

https://www.itworldcanada.com/article/tcs-futurist-predicts-big-things-in-2023-for-digital-twins-movement/521218
Футурист TCS предсказывает большие успехи в 2023 году для движения «цифровых близнецов».

Программное обеспечение трансформирует каждую отрасль

Все больше и больше традиционных компаний понимают, что для того, чтобы конкурировать и расти в цифровом мире, они должны выглядеть, думать и действовать как компании-разработчики программного обеспечения. Согласно исследованию McKinsey, проведенному в июне 2022 года, почти 70% наиболее эффективных экономических деятелей, по сравнению с половиной их коллег, используют собственное программное обеспечение, чтобы выделиться среди конкурентов. Треть - напрямую монетизирует программное обеспечение.

Хотя компании, возможно, уже признали важность программного обеспечения, они по-прежнему склонны рассматривать программное обеспечение как возможность, которую они могут "прикрутить" к существующиму бизнесу. 

И что приходится делать? Развивать софтверный бизнес, то есть создавать подразделение или бизнес-единицу, которые будут заниматься разработкой программного обеспечения. Но не получится подойти к развитию софтверного бизнеса на тех же корпоративных подходах и технологиях, что и традиционный бизнес. Но так не получится - чтобы развить софтверный бизнес, необходимы фундаментальные изменения, связанные с различным набором навыков, практикой, лидерством и организационной структурой.

Выделяют три архетипа компаний, переходящих от традиционной бизнес-модели к бизнес-модели программного обеспечения.

Первый архетип. Программное обеспечение - в основе бизнеса, стратегия развития бизнеса базируется на программном обеспечении, операционная модель смещается в сторону программного обеспечения. Например, один ведущий глобальный банк понял, что для того, чтобы реагировать на потребности финтех-компаний и меняющиеся ожидания клиентов, ему необходимо стать цифровым банком.

Второй архетип. Запуск нового бизнеса по разработке программного обеспечения. Этот архетип может начать генерировать новые доходы, а сам бизнес по разработке программного обеспечения может стать доминирующими.

Третий архетип. Компания имеет программное обеспечение, разработанное для внутреннего использования и решает превратить некоторые программные решения в товар и вывести на рынок.

Некоторые компании следуют нескольким архетипам, если у них есть возможности и достаточный рыночный спрос.

Но не все так просто. Только 7% рынка программного обеспечения приходится на нетехнологические компании. Остальную долю рынка держат софтверные профессиональные компании.

Поэтому трудно компанией-разработчиком программного обеспечения. McKensey предлагает шесть принципов, которые должны сопровождать успешную попытку стать компанией-разработчиком программного обеспечения.

Придерживаться культуры разработки программного обеспечения.

Требуется создать культуру, которая глубоко ценит творчество и мастерство инженеров, лидерство, ​​ориентированность на клиента. Руководящая команда должна обладать глубокое понимание бизнес-моделей и технологии программного обеспечения.

Лидерство

От одной трети до половины руководящего состава должны быть экспертами в программном обеспечении. Это может потребовать изменения состава руководящей команды. Совет диреторов должен иметь как минимум двух директоров с опытом работы с программным обеспечением, отслеживать прогресс конкретных ключевых показателей эффективности программного обеспечения. Также потребуется обучать и менеджеров среднего звена. Это означает базовые тренинги, посещение стартапов. Эффективное обучение и обретение опыта требует налаживания отношений и тесного взаимодействия с компаниями-разработчиками программного обеспечения.

Коммуникация

Стратегия, ценностное предложение и прогресс программного бизнеса должны сообщаться последовательно. Одна из задач состоит в том, чтобы сделать это таким образом, чтобы сделать приоритетным бизнес программного обеспечения, сохраняя при этом основной бизнес и его сотрудников, работающих и чувствующих себя ценными.

Не менее важно знать, как идут дела у других компаний, какие используются технологии и каковы затраты ресурсов, труда и квалификации.

Инвестиции

Компании, чей бизнес - программное обеспечение, требуют постоянных инвестиций. Большинству новых предприятий необходимо реинвестировать в среднем от 25 до 35 процентов доходов в течение трех-пяти лет, прежде чем они начнут приносить прибыль. Также требуются значительные операционные расходы, потому многие компании обращаются к поглощениям. Во многих случаях одно крупное приобретение является ключом к ускорению развития бизнеса, ориентированного на программное обеспечение.

Инвестируйте в менеджеров по программным продуктам

Вы не можете создавать программные продукты мирового класса без менеджеров программных продуктов мирового класса. Они превращают творческую силу инженеров и дизайнеров в выигрышные программные продукты и услуги. Они привносят сквозную ответственность, а в некоторых случаях даже полную ответственность за прибыли и убытки конкретного продукта. В мире технологий господство и важность продакт-менеджеров хорошо известны. Но немногие нетехнологические компании возлагают на них соответствующие обязанности или влияние. Это большая ошибка.

Две ключевые характеристики отличного менеджера по продукту:

1. Такие менеджеры зациклены на данных об использовании программного продукта и используют все доступные и недоступные данные: от знания клиентов, информирования о продвижении согласно дорожной карты создания программного продукта до принятия решений о выводе продукта из эксплуатации, а также в содействии пользователям деле быстрого извлечения выгод от использования клиентом программного продукта. Продукт-менеджеры проводят активные полевые испытания и эксперименты для получения нужных данных о том, как улучшать продукт.
2. У отличного менеджера по продукту прекрасное «чувство продукта», точно так же, как у лучшего тренера лошадей есть «чувство лошади». Основываясь на многолетнем опыте и мышлении, не ограниченном нормами, успешные продакт-менеджеры обладают интуитивной способностью понимать, как технологии могут решить проблему клиента по-новому. Они привлекают дизайнеров, инженеров и специалистов по обработке и анализу данных на ранней стадии формирования идей и задействуют широкий спектр нестандартного мышления.

Автономные команды, гибкая архитектура для достижения высоких результатов

Хорошая разработка программного обеспечения не может развиваться в иерархической организации. Крайне важно предоставить продуктовым командам автономию для экспериментов, опробования новых технологий и разработки собственных решений. Все начинается с предоставления менеджерам по продукту свободы и ответственности, чтобы они могли руководить своими межфункциональными командами так, как они считают нужным. Эта автономия может поддерживаться ключевыми механизмами (такими как цели и ключевые показатели) для обеспечения ответственности за результаты и автоматизированными функциями (такими как тестирование), которые не только ускоряют разработку, но и устанавливают барьеры для ограничения риска.

Чтобы команды разработчиков могли работать автономно, им нужна гибкая техническая архитектура. Основные компоненты этой архитектуры включают API, которые могут получать доступ к базовым данным, алгоритмам и процессам в устаревших системах; набор микросервисов (по сути автономных единиц кода, которые выполняют определенную функцию), которые являются модульными и подключаются к API, устраняя зависимости, которые досаждают устаревшим системам, где изменение одной части кода обычно требует множественных изменений в других; и общая платформа данных, которая объединяет разрозненные источники данных в единый доступный пул, к которому разработчики могут легко получить доступ.

Экосистема в деле разработки программного обеспечения

Экосистема программного обеспечения объединяет независимые технологические компании, от 30 до 40 миллионов штатных и независимых разработчиков. Компании-разработчики программного обеспечения все чаще нуждаются в доступе к широкой экосистеме, чтобы получить доступ к талантам, что необходимо для конкуренции.

Приобретение или доступ к разработчикам программного обеспечения, взращивание их и преобретение ими отличного опыта имеет решающее значение для победы. Ведущие компании подключаются к этой экосистеме разработчиков с помощью двух стратегий.

• Присоединение к существующей экосистеме. В широкой программной экосистеме есть множество бурно развивающихся подсистем, управляемых ведущими поставщиками программных услуг, которые вложили огромные средства в расширение возможностей и услуг своих платформ. Почти все лидеры говорят, что присоединение к существующим экосистемам — отличный способ получить доступ к опыту ведущих разработчиков.
• Создание внутренней экосистемы. Разработка собственной программной экосистемы либо на основе партнерства с клиентами, либо с другими поставщиками или разработчиками программного обеспечения.

Создание возможности выхода на рынок программного обеспечения

Продажа программного обеспечения сильно отличается от продажи других продуктов. Большинство компаний, не занимающихся программным обеспечением, продают по принципу «затраты плюс цена», ориентируясь, например, на маржу. Но поскольку программное обеспечение имеет низкие предельные издержки (после разработки), ценообразование должно основываться на ценности, которую программное обеспечение создает для клиента.

Еще одно отличие: продажа программного обеспечения требует более глубокого взаимодействия с клиентом. Это сообщения обновлений, отслеживания того, как клиенты используют программное обеспечение, предоставление технических экспертов, которые могут научить клиентов, как использовать программное обеспечение. Возможно для продаж придется привлекать извне ветеранов в деле продаж программного обеспечения.

Поиск и сохранение талантов

Конкуренция за лучшие технические таланты в настоящее время является жесткой. Компаниям легче нанимать лучших специалистов, если они имеют привлекательную миссию, предоставляют разработчикам работу, которая позволяет разработчикам развивать ключевые навыки в области программного обеспечения, .

Компаниям, стремящимся привлечь таланты в области программного обеспечения, вероятно, придется переосмыслить свои методы найма.

Но компании часто недооценивают опыт сотрудников, что приводит к серьезным проблемам с удержанием. Лучшие инженеры-программисты, например, хотят автономии, хотят иметь возможности для роста и развития своих навыков. 

Опыт разработчиков может быть настолько важен, что компания использует панель инструментов для отслеживания оценок удовлетворенности разработчиков.

Источник

McKinsey Quarterly
Every company is a software company: Six ‘must dos’ to succeed
December 13, 2022

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/every-company-is-a-software-company-six-must-dos-to-succeed