Digital Trends Live: Disney +, Snap Spectacles 3, Google Stadia's Lineup



In questo episodio di Digital Trends Live, i padroni di casa Greg Nibler e Ryan Waniata discutono degli argomenti tecnologici più importanti della giornata, tra cui un inizio traballante per Disney +, il lancio di Snap Spectacles 3, il "Project Nightingale" di Google, la gamma di Google Stadia, un pieghevole bici e altro ancora.

Diamo quindi il benvenuto a Dávid Lakatos, Chief Product Officer di Formlabs, per parlare di protesi stampate in 3D, nonché del lancio di una business unit dentale e della stampante Form 3B, una stampante 3D desktop avanzata ottimizzata per materiali biocompatibili.

Daniel Daneshvar, un consulente medico di TeachAids, discute di come istruisce i bambini sulle commozioni cerebrali, oltre a spiegare gli effetti a lungo termine del trauma cranico.

Ci immergiamo quindi nel mondo della sicurezza domestica con l'editor di DT Smart Home John Velasco, che si unisce a noi da New York per parlare di come il nuovo Nest Aware di Google potrebbe sconvolgere il settore quando verrà lanciato l'anno prossimo.

Nibler parla quindi con Riggs Eckelberry, fondatore e amministratore delegato di OriginClear, un'innovativa società di tecnologia idrica che sta progettando soluzioni per le infrastrutture idriche per i clienti industriali di tutto il mondo.

Ari Rastegar, fondatore e CEO di Rastegar Property, si unisce al programma per discutere di biohacking, come iniziare e i vantaggi di raggiungere una salute ottimale.

Siamo quindi visitati dal leggendario Bill Oakley, ex scrittore e showrunner per I Simpson, che condivide i suoi episodi preferiti personali e parla di come tutte e 31 le stagioni siano ora disponibili su Disney +.

Raccomandazioni degli editori








I tre tipi di società di intelligenza artificiale



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Le aziende che utilizzano la scienza dei dati stanno rapidamente consumando le quote di mercato dei loro concorrenti. Questo spostamento può essere osservato in molti settori. & Nbsp; La causa principale è che l'analisi avanzata offre una leva decisionale pronunciata. Questo effetto è più forte in un'economia digitalizzata in cui una decisione corretta può propagarsi rapidamente attraverso reti di imprese e consumatori. Le risorse vengono rapidamente assegnate alle migliori aziende.

Pertanto, credo che ogni azienda debba prendere in considerazione l'utilizzo dell'apprendimento automatico per ottenere una leva finanziaria aziendale. Se le aziende non lo fanno, rischiano di non essere competitive. Tuttavia, non tutte le aziende dovrebbero fare gli stessi investimenti nell'apprendimento automatico.

Invece, le aziende dovrebbero adottare una delle tre strategie che ho sviluppato attraverso il mio lavoro con una varietà di aziende che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale. In base al tuo profilo aziendale, puoi applicare una di queste strategie per migliorare il tuo business.

Ricorda, il termine "AI" può essere eccessivamente ambizioso. Quando scegli una strategia, assicurati che sia pratica per te e aumenti i tuoi profitti.

"AI Competitive"

La maggior parte delle aziende tecnologiche rientrerà in questa sezione. Il primo passo di una strategia competitiva di intelligenza artificiale è la creazione di una capacità di apprendimento automatico all'interno dell'organizzazione. Questo può essere realizzato in due modi. Il primo è quello di portare talenti qualificati dall'esterno. Il secondo è investire in rigorosi programmi di allenamento per il tuo team esistente. La maggior parte delle organizzazioni farà una combinazione di entrambi.

Il secondo elemento della competitività dell'IA è l'investimento in strumenti esterni. La quantità di investimento richiesta per creare il proprio strumento di visualizzazione dei dati non è necessaria quando è possibile utilizzare gratuitamente uno strumento open source. Sfruttare l'open source accelererà il time-to-market e ridurrà i costi.

Pertanto, sfruttare l'investimento effettuato dalle principali società tecnologiche in open source. Trascorri il tuo tempo a leggere documenti, partecipare a conferenze e valutare i fornitori. Questa è la mentalità di un vorace consumatore di conoscenza dell'IA.

La differenza tra competitività dell'IA e leadership dell'IA sta facendo un investimento in un team di ricerca e sviluppo. Sfortunatamente, è improbabile che i team AI R & amp; D consegnino il prodotto per lunghi periodi. La maggior parte delle organizzazioni non può sostenere questo onere dei costi. L'esistenza di un team di ricerca e sviluppo è la distinzione chiave tra competitività dell'IA e leadership dell'IA.

Tuttavia, è probabile che la competitività dell'IA crei il massimo rendimento adeguato al rischio per la tua organizzazione. Le organizzazioni competitive dell'IA fanno leva su esperti esterni e sulla cultura della ricerca aperta dell'IA per il loro caso aziendale specifico.

"AI Sustained"

Forse è improbabile che la tua capacità principale venga migliorata dall'apprendimento automatico. Forse le tecnologie che cambiano altri settori non sono pronte per il tuo settore. In tal caso, la tua azienda restringerà il focus delle sue iniziative di intelligenza artificiale a tre posizioni. Innanzitutto, aumentando i margini di profitto. In secondo luogo, aumentare la qualità delle offerte di servizi esistenti. In terzo luogo, riducendo il rischio di interruzione.

Per raggiungere questi obiettivi, la tua organizzazione può applicare una strategia "AI sostenuta". Il lavoro viene svolto caso per caso. L'organizzazione identificherà periodicamente i punti in cui il suo piano aziendale può essere rafforzato dall'intelligenza artificiale. Determinerà se una soluzione di apprendimento automatico può offrire vantaggi misurabili ai suoi problemi principali. Infine, identificherà una soluzione esterna piuttosto che esternalizzare la capacità.

Nel migliore dei casi, la soluzione esiste in una forma produttiva. Osservo spesso le organizzazioni che cercano di ricostruire autonomamente i casi d'uso comunemente disponibili. Un buon esempio è l'analisi del sentiment. Il mercato dei servizi di apprendimento automatico si è evoluto al punto in cui è svantaggioso sviluppare personalmente modelli di sentimento. Basta collegare e riprodurre un abbonamento.

A volte una soluzione prodotta non è disponibile. In questo caso, un'azienda sostenuta dall'IA dovrebbe assumere una forza lavoro temporanea per completare il progetto.

"AI Leader"

Il tipo finale di società di intelligenza artificiale è un leader dell'IA. Queste aziende sono ascoltate nelle notizie sui prodotti pioneristici all'avanguardia.

Ciò richiede investimenti R & amp; D sostenuti per molti anni. Richiede inoltre alle aziende di competere nel vorace mercato dei talenti dell'apprendimento automatico. Dopo aver assunto persone di talento, la tua leadership dovrà creare nuove ricerche. Questa ricerca deve culminare in nuovi prodotti. Infine, dovrai costruire una grande quantità di infrastrutture per supportare il tuo talento tecnico. Ciò non si limita all'infrastruttura tecnica. Il successo richiede un'infrastruttura organizzativa.

Solo i leader più esperti dovrebbero tentare questa strategia. Il vantaggio di questa strategia è una maggiore probabilità di sviluppare un prodotto trasformativo. Il miglior prodotto in un mercato ha la più alta probabilità di raggiungere una posizione dominante.

Ogni azienda ha esigenze diverse. Scegli una delle strategie di intelligenza artificiale sopra per il tuo caso d'uso specifico. Ogni strategia fornisce una formula per la competitività a vari livelli di investimento. In definitiva, questo darà alla tua azienda le maggiori possibilità di successo e la minima probabilità di interruzione.

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Le aziende che utilizzano la scienza dei dati stanno rapidamente consumando le quote di mercato dei loro concorrenti. Questo spostamento può essere osservato in molti settori. La causa principale è che l'analisi avanzata offre una leva decisionale pronunciata. Questo effetto è più forte in un'economia digitalizzata in cui una decisione corretta può propagarsi rapidamente attraverso reti di imprese e consumatori. Le risorse vengono rapidamente assegnate alle migliori aziende.

Pertanto, credo che ogni azienda debba prendere in considerazione l'utilizzo dell'apprendimento automatico per ottenere una leva finanziaria aziendale. Se le aziende non lo fanno, rischiano di non essere competitive. Tuttavia, non tutte le aziende dovrebbero fare gli stessi investimenti nell'apprendimento automatico.

Invece, le aziende dovrebbero adottare una delle tre strategie che ho sviluppato attraverso il mio lavoro con una varietà di aziende che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale. In base al tuo profilo aziendale, puoi applicare una di queste strategie per migliorare il tuo business.

Ricorda, il termine "AI" può essere eccessivamente ambizioso. Quando scegli una strategia, assicurati che sia pratica per te e aumenti i tuoi profitti.

"AI Competitive"

La maggior parte delle aziende tecnologiche rientrerà in questa sezione. Il primo passo di una strategia competitiva di intelligenza artificiale è la creazione di una capacità di apprendimento automatico all'interno dell'organizzazione. Questo può essere realizzato in due modi. Il primo è quello di portare talenti qualificati dall'esterno. Il secondo è investire in rigorosi programmi di allenamento per il tuo team esistente. La maggior parte delle organizzazioni farà una combinazione di entrambi.

Il secondo elemento della competitività dell'IA è l'investimento in strumenti esterni. La quantità di investimento richiesta per creare il proprio strumento di visualizzazione dei dati non è necessaria quando è possibile utilizzare gratuitamente uno strumento open source. Sfruttare l'open source accelererà il time-to-market e ridurrà i costi.

Pertanto, sfruttare l'investimento effettuato dalle principali società tecnologiche in open source. Trascorri il tuo tempo a leggere documenti, partecipare a conferenze e valutare i fornitori. Questa è la mentalità di un vorace consumatore di conoscenza dell'IA.

La differenza tra AI competitivo e leadership AI sta facendo un investimento in un team di ricerca e sviluppo. Sfortunatamente, è improbabile che i team di ricerca e sviluppo dell'IA consegnino il prodotto per lunghi periodi. La maggior parte delle organizzazioni non può sostenere questo onere dei costi. L'esistenza di un team di ricerca e sviluppo è la distinzione chiave tra competitività dell'IA e leadership dell'IA.

Tuttavia, è probabile che la competitività dell'IA crei il massimo rendimento adeguato al rischio per la tua organizzazione. Le organizzazioni competitive dell'IA fanno leva su esperti esterni e sulla cultura della ricerca aperta dell'IA per il loro caso aziendale specifico.

"AI Sustained"

Forse è improbabile che la tua capacità principale venga migliorata dall'apprendimento automatico. Forse le tecnologie che cambiano altri settori non sono pronte per il tuo settore. In tal caso, la tua azienda restringerà il focus delle sue iniziative di intelligenza artificiale a tre posizioni. Innanzitutto, aumentando i margini di profitto. In secondo luogo, aumentare la qualità delle offerte di servizi esistenti. In terzo luogo, riducendo il rischio di interruzione.

Per raggiungere questi obiettivi, la tua organizzazione può applicare una strategia "AI sostenuta". Il lavoro viene svolto caso per caso. L'organizzazione identificherà periodicamente i punti in cui il suo piano aziendale può essere rafforzato dall'intelligenza artificiale. Determinerà se una soluzione di apprendimento automatico può offrire vantaggi misurabili ai suoi problemi principali. Infine, identificherà una soluzione esterna piuttosto che esternalizzare la capacità.

Nel migliore dei casi, la soluzione esiste in una forma produttiva. Osservo spesso le organizzazioni che cercano di ricostruire autonomamente i casi d'uso comunemente disponibili. Un buon esempio è l'analisi del sentiment. Il mercato dei servizi di apprendimento automatico si è evoluto al punto in cui è svantaggioso sviluppare personalmente modelli di sentimento. Basta collegare e riprodurre un abbonamento.

A volte una soluzione prodotta non è disponibile. In questo caso, un'azienda sostenuta dall'IA dovrebbe assumere una forza lavoro temporanea per completare il progetto.

"AI Leader"

Il tipo finale di società di intelligenza artificiale è un leader dell'IA. Queste aziende sono ascoltate nelle notizie sui prodotti pioneristici all'avanguardia.

Ciò richiede investimenti sostenuti in R&S per molti anni. Richiede inoltre alle aziende di competere nel vorace mercato dei talenti dell'apprendimento automatico. Dopo aver assunto persone di talento, la tua leadership dovrà creare nuove ricerche. Questa ricerca deve culminare in nuovi prodotti. Infine, dovrai costruire una grande quantità di infrastrutture per supportare il tuo talento tecnico. Ciò non si limita all'infrastruttura tecnica. Il successo richiede un'infrastruttura organizzativa.

Solo i leader più esperti dovrebbero tentare questa strategia. Il vantaggio di questa strategia è una maggiore probabilità di sviluppare un prodotto trasformativo. Il miglior prodotto in un mercato ha la più alta probabilità di raggiungere una posizione dominante.

Ogni azienda ha esigenze diverse. Scegli una delle strategie di intelligenza artificiale sopra per il tuo caso d'uso specifico. Ogni strategia fornisce una formula per la competitività a vari livelli di investimento. In definitiva, questo darà alla tua azienda le maggiori possibilità di successo e la minima probabilità di interruzione.