Author Archives: Raphael Sangiorgio

Disruptive Technologie

Kennzeichen, dass Sie einer disruptiven Technologie im Unternehmen begegnen.

Der Projektleiter kann Ihnen keine genauen, zuverlässigen Daten über den Business-Case geben.
Disruptive Innovationen haben eine grosse Unsicherheit was Marktvolumen, Umsatz oder Ertragspotenziale betrifft. «Trial and Error» ist hier der Alltag.

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Die Mitarbeiterin empfiehlt eine neue Dienstleistung zu lancieren, aber genau diese Dienstleistung kannibalisiert ihre Cash-Cow. Wer will schon gegen sein Geschäftsmodell agieren?
Disruptive Lösungen verlieren immer gegen den internen Wettbewerb um Ressourcen.

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Die erarbeitete Lösung des Projektteams passt einfach nicht zu Ihrem etablierten Geschäftsmodell. Es ist zu neu, zu anders. Sie wollen lieber das Bestehende weiterentwickeln, das ist sicherer.
Disruptive Lösungen passen selten in das bestehende Geschäftsmodell.

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Sie belächeln das neue Produkt und blenden den Technologiesprung aus und investieren in noch besseren und schnelleren Service. Sie argumentieren, dass das Produkt die Kauf- und Qualitätskriterien der Kunden nicht erfüllt.
Disruptive Technologien können anfangs die Kundenanforderungen nicht erfüllen.

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Das Marktsegment und die Marktgrösse das Ihnen die Marketingabteilung präsentiert sind zu klein. Sie brauchen grosse Märkte um ihre Wachstumsziele zu erreichen.
Disruptive Technologien entstehen oft in kleinen Nischen und werden gerne übersehen.

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Das Steeringboard entscheidet noch zu warten. Man will erst noch abwarten bis die neue Technologie reifer geworden oder andere die ersten Erfahrungen damit machen.
Das disruptive Potenzial ist erkannt – aber man wartet bis es zu spät ist.

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WhatsApp Story

WhatsApp wurde 2009 in Kalifornien gegründet und 2014 von Facebook für 19 Mrd. USD gekauft.
Die mehr als eine Milliarde User versendeten im Jahre 2015 42 Milli­arden Nachrichten pro Tag, 1,6 Milliarden Fotos und 250 Millionen Videos.

Bei WhatsApp waren nur 57 Ingenieure angestellt – un doch haben sie ein 100 Milliarden Dol­lar Geschäft der Telekomm-Riesen zerstört: den SMS-Textnachrichten-Markt. Dieses Beispiel verdeutlicht die Dynamik, die von digitalen, disruptiven Geschäftsmodellen ausgehen kann.

Was fällt dabei auf:

  • Rasantes Wachstum: Die Telekom-Branche benötigte 20 Jahre, um das Volumen von 20 Milliarden SMS pro Tag aufzubauen. WhatsApp schaffte das nur 2 Jahren.
  • “The Winner Takes it all”: Der Netzwerkeffekt führt zu einer Monopolstellung, was typisch für viele digitale Geschäftsmodelle sind. Je mehr Nutzer, umso attraktiver wird das Angebot für andere Nutzer.
  • “Zero Marginal Cost”: Gegen Null-Grenzkosten. Digitale Produkte habe in der Regel gegen Null gehende Grenzkosten. Die Kosten für WhatsApp sind mit einer Jahresgebühr von 99 Cents marginal.
  • Die Telekomm-Riesen haben über viele Jahre “zu” gut verdient. Die Konsequenz ist Disruption – Disruption des SMS-Marktes.
  • Ausdehnung des Geschäftsmodells: WhatsApp begann mit Kurznachrichten und erreichte damit schnell die Milliarden Kundengrenze. Die Erweiterung auf Gratis-Telefonie war da nur ein logischer, nächster Schritt.

UI der Zukunft: Sprache als Interface

Jeder weiss, wie wichtig die Benutzererfahrung heutzutage ist. Um die Mensch-Computer-Interaktion effizienter zu gestalten, probieren Designer kontinuierlich neue Ansätze aus. Ein Grossteil der Benutzererfahrung ist, was zwischen einem Benutzer und der Anwendung passiert.

Die Spracherkennung (Conversational Interface) ist der neueste Trend im digitalen Designs. Wobei neu ist das nicht – aber wir haben heute die technologischen Voraussetzungen für deren Einsatz. Branchenführer wie Apple, Google, Microsoft, Amazon und Facebook konzentrieren sich stark auf den Aus- und Aufbau der neuen Generation von Dialogschnittstellen.

Lesen Sie den spannenden Bericht!

Die ganze Story hier

On-Device-KI-Funktionen im Smartphone

Analysten prognostizieren, dass 80 Prozent der ausgelieferten Smartphones bis 2022 über On-Device-KI-Funktionen verfügen werden.

KI-Features (Künstliche Intelligenz) werden laut Gartner, Inc. zu einem entscheidenden Produktunterscheidungsmerkmal für Smartphone-Händler, das ihnen hilft, neue Kunden zu gewinnen und gleichzeitig bestehende Nutzer zu binden. Da sich der Smartphone-Markt vom Verkauf von Technologieprodukten hin zu überzeugenden und personalisierten Erlebnissen verschiebt, werden KI-Lösungen, die auf dem Smartphone laufen, in den nächsten zwei Jahren zu einem wesentlichen Bestandteil der Roadmaps der Anbieter werden.
Gartner prognostiziert, dass bis 2022 80 Prozent der ausgelieferten Smartphones über On-Device-KI-Funktionen verfügen werden, gegenüber 10 Prozent im Jahr 2017. Die On-Device-KI ist derzeit auf Premium-Geräte beschränkt und bietet besseren Datenschutz und Energiemanagement als die vollständige Cloud-basierte KI, da die Daten lokal verarbeitet und gespeichert werden.

“Da Smartphones immer mehr zu einem Standardgerät werden, suchen Anbieter nach Möglichkeiten, ihre Produkte zu differenzieren”, sagt CK Lu, Forschungsdirektor bei Gartner. “Zukünftige KI-Funktionen werden es Smartphones ermöglichen, Probleme für die Nutzer zu erlernen, zu planen und zu lösen.

10 Anwendungen für KI-basierte Smartphones

“In den nächsten zwei Jahren werden die meisten Anwendungsfälle immer noch eine einzige KI-Fähigkeit und Technologie nutzen”, sagte Roberta Cozza, Forschungsdirektorin bei Gartner. “In Zukunft werden Smartphones zwei oder mehr KI-Funktionen und -Technologien kombinieren, um ein noch besseres Benutzererlebnis zu ermöglichen.”
Gartner hat zehn Anwendungen für KI-basierte Smartphones identifiziert, damit Anbieter ihren Kunden einen höheren Mehrwert bieten können.

1. “Digital Me”

Smartphones werden in der Lage sein, zu erkennen was sie als nächstes Tun werden. Sie werden verstehen, wer du bist, was du willst, wann du es willst, wie du es willst und Aufgaben in deinem Sinne ausführen.
“Dein Smartphone wird Dich den ganzen Tag über verfolgen, um Deine Aufgaben zu erkennen und zu lösen”, sagt Angie Wang, Principal Research Analyst bei Gartner. “Es wird die Sensoren, Kameras und Daten nutzen, um diese Aufgaben von sich aus zu lösen. Zum Beispiel könnte er in einem Smart-Home dem Staubsauger den Auftrag erteilen in deiner Abwesenheit zu reinigen”

2. Benutzerauthentifizierung

Eine sichere passwortbasierte Authentifizierung wird immer komplexer und damit ineffektiv. Das führt zu schlechter Sicherheit und unbefriedigender Benutzererfahrung. Sicherheitstechnologie in Kombination mit KI, Biometrie und Benutzerverhalten kann die Benutzerfreundlichkeit und die Sicherheit erhöhen. Beispielsweise können Smartphones das Verhalten eines Benutzers erfassen und erlernen, wie z.B. Muster beim Gehen, Streichen, Druck auf das Telefon ausüben, scrollen und tippen, ohne dass Passwörter oder aktive Authentifizierungen erforderlich sind.

3. Emotionale Erkennung

Emotionale Sensorsysteme ermöglichen es Smartphones, die emotionalen Zustände und Stimmungen der Menschen zu erkennen, zu analysieren, zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Um Konversationssysteme und persönlichen Assistenten für KI-basierten Anwendungen zu verbessern, müssen die Smartphones eine emotionale Intelligenz entwickeln um das Nutzererlebnis zu verbessern. Automobilhersteller können beispielsweise die Frontkamera eines Smartphones verwenden, um die körperliche Verfassung eines Fahrers zu erfassen um so Ermüdungserscheinungen festzustellen.

4. Verständnis der natürlichen Sprache

Kontinuierliches Training und Deep Learning der Smartphones wird sich die Spracherkennung verbessern und wird gleichzeitig die Absichten des Benutzers besser verstehen. Wenn ein Nutzer zum Beispiel sagt: “Das Wetter ist kalt”, könnte seine wahre Absicht sein: “Bitte bestellen Sie eine Jacke online” oder “Bitte drehen Sie die Heizung hoch”. Ein weiteres Beispiel wäre die Simultanübersetzung der eignen Sprache im Ausland.

5. Augmented Reality (AR) und AI Visionen

Mit der Veröffentlichung von iOS 11 hat Apple eine ARKit-Funktion integriert, die Entwicklern neue Tools zur Verfügung stellt, um AR in Apps zu verwenden. Ebenso kündigte Google sein ARCore AR-Entwicklertool für Android an und plant, AR bis Ende nächsten Jahres auf rund 100 Millionen Android-Geräten zu aktivieren. Google erwartet, dass jedes neue Android-Handy im nächsten Jahr AR-ready sein wird. Ein Beispiel für den Einsatz von AR ist Benutzerdaten zu sammeln und Krankheiten wie Hautkrebs oder Bauchspeicheldrüsenkrebs zu erkennen.

6. Geräteverwaltung

Das maschinelle Lernen wird die Geräteleistung und die Standby-Zeit verbessern. Beispielsweise können Smartphones mittels Sensoren das Verhalten des Benutzers besser verstehen. Wann welche App verwendet werden soll. Das Smartphone kann häufig verwendete Anwendungen im Hintergrund laufen lassen oder unbenutzte Anwendungen herunterfahren, um Speicher und Batterie zu sparen.

7. Persönliches Profil erstellen

Smartphones sind in der Lage, Daten für die Verhaltens- und Personenprofilierung zu sammeln, wie ausgeführte Tätigkeit und Umgebung (z.B. zu Hause, im Fahrzeug, im Büro oder in der Freizeit). Versicherungsgesellschaften können so zum beispielsweise den Autoversicherungstarif basierend dem Fahrverhalten anpassen.

8. Zensur/Erkennung von Inhalten

Eingeschränkte Inhalte können automatisch erkannt werden. Anstössige Bilder, Videos oder Texte können markiert und gemeldet werden. Die Software kann Inhalte erkennen, die gegen Gesetze oder Richtlinien verstossen. Beispielsweise wird die IT-Abteilung benachrichtigt, wenn jemand Fotos in Hochsicherheitseinrichtungen macht oder sensible Daten auf Smartphones speichert.

9. Fotografieren

Die Fotos werden entsprechend den ästhetischen Vorlieben des Benutzers automatisch korrigiert und gespeichert. So gibt es unterschiedliche ästhetische Präferenzen zwischen Ost und West – die meisten Chinesen bevorzugen hellere Farbtöne, während der Westen eher dunklere Farbtöne bevorzugen.

10. Audio

Das Mikrofon des Smartphones ist in der Lage, kontinuierlich reale Geräusche zu hören. Die KI-Funktion des Geräts ist in der Lage, diese Geräusche zu verarbeiten und Ereignisse auszulösen. Beispielsweise hört ein Smartphone den Nutzer schnarchen und veranlasst ihn durch das Armband die Schlafposition zu ändern.

 

Übersetzt mit Deepl aus gartner.com

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