Der Mitbegründer von Google Brains, Andrew Ng, kommentierte, dass „massive Datensätze für KI-Innovationen nicht wesentlich sind“. Vor einigen Jahren sprach ich mit einem Mitarbeiter eines Tech-Giganten, der ebenfalls ins Datengeschäft einsteigen wollte. Ich fragte ihn, welche Daten sie sammeln wollten und wie sie verwendet würden. Seine Antwort war, alle möglichen Daten zu sammeln und dann einen Weg zu finden, sie zu nutzen. Seine Antwort sagt viel über das Datengeschäft aus.

Viele Unternehmen möchten ihre Datenreise mit einem massiven IT-Projekt beginnen, um viele Daten zu sammeln und zu speichern. Dann dreht sich die Diskussion leicht um IT-Architektur, Tool-Auswahl und wie man alle Integrationen erstellt. Diese Projekte nehmen viel Zeit und Ressourcen in Anspruch.

Was selten berücksichtigt wird, ist die echten Wert, den wir von den Daten erwarten. Und selbst wenn wir dafür einen Plan haben, kann er in monate- oder jahrelangen IT-Architektur-, Integrations- und Rohrleitungsprojekten vergessen werden. Diese Projekte werden nicht von Leuten betrieben, die Daten nutzen wollen; Sie werden oft von IT-Bürokraten betrieben.

Herr Ng kommentierte auch, dass die Leute oft glauben, dass man riesige Datenmengen braucht, um maschinelles Lernen oder KI zu entwickeln. Es scheint die Überzeugung zu herrschen, dass Quantität Qualität in der Datenanalyse und KI kompensieren kann. Ich erinnere mich an eine Diskussion mit einer Firma für tragbare Geräte, als ihr Sprecher behauptete, Sie bräuchten Daten von Millionen von Menschen, um etwas Nützliches für den Bau von Modellen zu finden.

Es gibt Anwendungsfälle, in denen Big Data wertvoll ist. Die Realität sieht jedoch so aus, dass Sie in vielen Anwendungsfällen einen erheblichen Wert aus kleinen Datensätzen ziehen können, insbesondere wenn die Daten relevant sind. Wir können uns auch horizontale und vertikale Datensätze vorstellen, zB wollen wir einen Datenpunkt von Millionen von Menschen oder zahlreiche Datenpunkte von einer kleinen Anzahl von Menschen analysieren. Mit den horizontalen und vertikalen Daten meine ich nicht, wie sie in einer Tabelle organisiert sind, sondern den horizontalen Ansatz, etwas von vielen Objekten zu sammeln, z. B. die Herzfrequenz von Millionen von Menschen, im Vergleich zum vertikalen Ansatz, mehr Daten von weniger Objekten zu haben , zB viele Wellness-Daten einer kleineren Stichprobengruppe.

Aber hilft es, das Wohlbefinden, den Schlaf und die Gesundheit einer Person besser zu verstehen? Ein Blick auf Wellness-Daten als Beispiel veranschaulicht die Frage gut (kein Wortspiel beabsichtigt). Ein tragbares Gerät sammelt Schritte, Herzfrequenz und Schlafzeit von Millionen von Menschen. Wir können diese Daten dann analysieren, um festzustellen, ob mehr Schritte und eine höhere Herzfrequenz während des Tages vorhersagen, dass die Person in dieser Nacht länger schläft. Dann können wir ein Modell finden, das ähnliche Ergebnisse für andere Menschen vorhersagt.

Wir können ein anderes Modell nehmen, um analytische Modelle zu erstellen. Eine Person verwendet beispielsweise mehr tragbare Geräte, um die üblichen Bewegungs-, Herz- und Schlafdaten zu sammeln, aber auch Blutdruck, Blutzucker, Körpertemperatur, Gewicht und einige Krankheitsdaten. Jetzt erhalten wir möglicherweise unterschiedliche Ergebnisse zu Herzfrequenz, Schritt- und Schlafverhältnis. Wir könnten sehen, dass ihre Beziehung von anderen Variablen abhängt, zB verändert ein hoher Blutzucker oder Blutdruck das Muster, das für gesunde Menschen funktioniert. Diese Ergebnisse können von einer kleinen Anzahl von Personen bestimmt werden.

Die obigen Beispiele sollen keine Schlussfolgerungen darüber ziehen, was für die Analyse von Gesundheit relevant ist. Diese Schlussfolgerungen müssen aus den Daten selbst gezogen werden, aber sie zeigen, wie es möglich ist, unterschiedliche Ansätze zu verfolgen und ganz unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Wearable Data sind im Moment ein gutes Beispiel für Big-Data-Denken; Das Ziel war es, ein paar Datenpunkte von Millionen und Abermillionen von Menschen zu sammeln und dann einfach Datenmodelle zu trainieren, um daraus etwas zu schließen, obwohl wir nicht wissen, wie relevant diese Datenpunkte sind. Es ist auch möglich, Modelle aus umfangreichen Daten einiger weniger Personen zu erstellen, und tatsächlich kann dies eine aufregende und wertvolle KI-Modellierungsaufgabe sein.

Natürlich gibt es auch Fälle, in denen Datenmodelle aus einer riesigen Datenmenge erstellt werden können, obwohl wir nicht wissen, ob dies relevant ist. Zum Beispiel, Dieser Podcast spricht über Hedgefonds die versuchen, alle Arten von Daten zu sammeln und dann Modelle zu bauen, um zu sehen, ob sie Aktienmarktbewegungen vorhersagen können. Dies umfasst weit mehr als herkömmliche Finanzdaten für Investitionen. Zum Beispiel, wie Menschen verschiedene Arten von Lebensmitteln kaufen, Streaming-Inhalte ansehen und ihre Freizeit verbringen und dann „schwache Signale“ finden, um Trends und ihre Auswirkungen auf den Anlagemarkt vorherzusagen. Im Vergleich zu vielen anderen Fällen von Datenanalysen ist es also anders, weil es sich nicht auf die Analyse bestimmter Details konzentriert, sondern zufällig alle Arten von Daten sammelt, um zu sehen, ob es etwas Relevantes daraus finden kann, in der Hoffnung, neue Variablen zu finden, die sich ergeben könnten ein Wettbewerbsvorteil.

In den meisten Anwendungsfällen wäre die Nutzung von Daten und der Aufbau von KI wichtig, um den Bedarf und das Ziel zu verstehen. Relevante Daten können dann basierend auf den tatsächlichen Bedürfnissen ausgewählt und getestet werden, welche Daten wichtig sind. Kleine, aber relevante Daten können ein nützliches KI-Modell ergeben. Dazu muss in der Regel der Kontext berücksichtigt werden, nicht nur viele zufällige Datenpunkte, die mit einem erstellten Modell gesammelt werden. Unabhängig von den Daten, die Sie haben, können Sie immer ein Modell erstellen, aber es garantiert nicht, dass das Modell sinnvoll ist. Unternehmen und Entwickler sollten sich stärker auf relevante Daten als auf Big Data konzentrieren.
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Unternehmen verlagern ihre Dienste seit einigen Jahren in die Cloud. Peer-to-Peer (P2P)-Dienste sind vor allem mit Blockchain und Krypto bekannt geworden. Aber einzelne Benutzer haben Personal Clouds nicht wirklich genutzt, und die Anzahl echter P2P-Dienste ist immer noch recht begrenzt. Doch das könnte sich bald ändern.

Ich habe vorhin darüber geschrieben dezentrale Lösungen. Persönliche Clouds und P2P-Apps sind Beispiele für verteilte Anwendungen, die in diesem Artikel erwähnt werden. Aber lassen Sie uns einen konkreteren und pragmatischeren Ansatz verfolgen, was diese Anwendungen sein könnten und wie sie funktionieren.

Mir wurden kürzlich einige Dienste gezeigt, bei denen es sich im Wesentlichen um Apps handelt, die Benutzer lokal in ihrem eigenen Browser ausführen können und deren Daten entweder lokal oder in der eigenen Cloud des Benutzers gespeichert werden.

1. Eine Person kann mit jemand anderem in einem Schlachtschiffspiel spielen, und beide Personen führen es nur in ihrem eigenen Browser aus. Es gibt keinen zentralen Server für das Spiel. Matchmaking kann rein serverlos erfolgen, wenn ein Benutzer eine Nachricht sendet, dass er oder sie bereit ist zu spielen.
2. Nachrichtendienst zwischen zwei Benutzern, die keinen zentralen Server für die Verbindungen verwenden, sondern reine Nachrichten zwischen zwei Anwendungen.
3. Zwei Benutzer können sich gegenseitig identifizieren, indem sie ihre eigene Identität nur lokal haben, und dann können sie verschlüsselte Kommunikation ohne Dritte starten.

Diese Beispiele mögen einfach klingen, aber sie könnten der Beginn einer großen Revolution bei Anwendungen und sogar bei der Nutzung des Internets sein. Natürlich basiert das sehr grundlegende Protokoll des Internets, TCP/IP, auf Paketen, die von A nach B geroutet werden. Aber in der Praxis basierten die meisten Dienste in den letzten drei Jahrzehnten auf Client-Server-Konfigurationen, nicht auf lokalen Diensten und/oder oder direkte Verbindungen zwischen Benutzern.

Diese Dienste werfen mehrere technische Fragen darüber auf, ob die Benutzerfreundlichkeit für Mainstream-Benutzer gut genug wäre. Beispielsweise können Benutzer bereits eine Verbindung herstellen, indem sie eine Einladung mit einer herkömmlichen E-Mail senden und dann die P2P-Verbindung mit lokalen Anmeldeinformationen herstellen und Nachrichten direkt oder über zentralisierte Dienste wie E-Mail oder Messaging-Apps senden.

Eine interessante Kombination entsteht, wenn Dienste die lokalen Anwendungen des Benutzers und die eigene Cloud oder ähnliche Speicherdienste des Benutzers verwenden. Es ist schwierig, alle Daten eines Benutzers lokal zu speichern und zu organisieren, wenn mehrere Geräte verwendet werden. Das Szenario ändert sich jedoch, wenn Benutzer über eigene Speicherdienste verfügen und die benötigten Daten und Apps bei Bedarf von dort zur lokalen Verwendung abrufen können. Dieser Speicher ist kein zentraler Dienst eines Drittanbieters, sondern der eigene Dienst des Benutzers in einer breiteren globalen Infrastruktur.

Klingt kompliziert, aber ist das wirklich wichtig? Mit Blockchain und Krypto haben wir gesehen, wie Benutzer Transaktionen direkt ohne Dritte durchführen können. Es hat zuverlässige anonyme Zahlungen ohne eine Behörde oder einen zentralen Dienst ermöglicht, um alle Transaktionen zu verfolgen. Es kann ein zuverlässigeres System, bessere Privatsphäre und keinen Single Point of Failure bieten.

Aber mit diesen Benutzerdiensten und P2P-Verbindungen können wir viel mehr als nur einfache Kryptozahlungen tun. Nehmen wir einige Beispiele:

1. Benutzer können alle ihre Daten in ihren eigenen Diensten aufbewahren, diese Daten mit ihren lokalen Anwendungen verfeinern, anreichern und nutzen und dann einige Daten von Fall zu Fall mit anderen Benutzern oder Dienstanbietern teilen.
2. Benutzer-zu-Benutzer-Kommunikation mit hoher Sicherheit und Datenschutz ohne Dritte.
3. Persönliche Identitäten, die Benutzer selbst verwalten und die nicht auf Authentifizierungsdiensten von Drittanbietern basieren, bei denen sich zwei Benutzer direkt identifizieren und eine sichere Kommunikation starten können.

Blockchain und Token haben viel Aufmerksamkeit erhalten, aber die obigen Beispiele demonstrieren besser verteilte Anwendungen und Peer-to-Peer-Kommunikation. Blockchain und Token können ebenfalls Teil dieser Dienste sein. Blockchain könnte ein Ledger bereitstellen, um Transaktionen und Token als Modell zur Monetarisierung verteilter Dienste zu verfolgen. Aber sie sind nicht nur Dienstleistungen. Es ist von grundlegender Bedeutung, Anwendungen und Dienste zu haben, die für Benutzer wertvoll sind, und dann können wir Blockchain und Token bei der Implementierung verwenden.

Die Frage ist, welche Dienste den persönlichen Clouds, Apps und reinen P2P-Diensten der Benutzer den wirklichen Durchbruch verschaffen werden, und wann? Sie werden wahrscheinlich mit personenbezogenen Daten, selbstsouveränen Identitäten, vertrauenswürdiger Kommunikation und Datenaustausch verknüpft sein. Wir brauchen nur ein paar einfach zu bedienende Anwendungen und danach können sich die Dinge schnell entwickeln.

​Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Es wird oft gesagt, dass die Leute Dinge, die sie kostenlos bekommen können, nicht zu schätzen wissen. Eine andere Sichtweise ist, dass es schwierig ist, seinen Wert zu bestimmen, wenn Sie nicht für etwas bezahlen. Da die Kosten für das Versenden von E-Mails oder das Erhalten von Kontakten in sozialen Medien praktisch Null sind, bedeutet das, dass es schwieriger ist, einen Mehrwert daraus zu ziehen? Sollten wir anfangen, für Kontakte und Nachrichten zu bezahlen?

Erinnerst du dich an die Zeit, als es zu Hause nur ein Festnetztelefon gab? Oder wenn Sie Briefe per Post erhalten haben? Als Ihr Telefon klingelte, hat jemand den Anruf definitiv entgegengenommen und den Anruf tatsächlich ernst genommen. Wenn du einen Brief mit deinem Namen und Stempel auf dem Umschlag bekamst, wolltest du ihn öffnen und lesen. Jetzt erhalten Sie Robocalls, die VoIP verwenden, was sie wirklich billig macht. Sie erhalten viele E-Mails, von denen Sie die meisten nicht einmal öffnen oder lesen.

Wie sieht es mit Kontakten in sozialen Netzwerken aus? Sie können LinkedIn- oder Facebook-Einladungen an fast jeden senden, und viele Leute nehmen Einladungen von Personen an, die sie nicht kennen. Man könnte sagen, dies hat die Menschen besser vernetzt und die Welt demokratischer gemacht. Früher hätten Sie versuchen können, in einen exklusiven Club zu kommen und Ihre Kontakte zu nutzen, um eine wichtige Neuvorstellung zu arrangieren. Aber wie viel Wert erzeugen Ihre Social-Media-Kontakte tatsächlich? Nicht viel und jeden Tag weniger, würde ich sagen.

In einem früheren Artikel habe ich geschrieben, wie viele Soziale Netzwerke waren zu Spamming-Netzwerken geworden. Es ist großartig, dass die Preise sinken und mehr Menschen Zugang zu Netzwerken und Möglichkeiten erhalten. Das hat aber auch seine Nebenwirkungen. Alles wird zu voll und jeder versucht, sie für seine Zwecke zu nutzen. Wenn Verbindungen, Kommunikation und Transaktionen nur minimale oder gar keine Kosten verursachen, denken die Leute nicht daran, sie richtig zu nutzen. Dies führt zu einer Situation, in der diese Netzwerke und Tools weniger Wert bieten. Es ist ein bisschen so, als würde eine Regierung anfangen, viel Geld zu drucken. Das Geld verliert an Wert, und dann kann man es sich nicht mehr leisten, Dinge damit zu kaufen.

Würde sich das ändern, wenn wir für Kontakte, Nachrichten und Transaktionen bezahlen müssten? Höchstwahrscheinlich. Das bedeutet nicht, dass sie so teuer sein sollten, dass dadurch die Nutzung der Tools erheblich eingeschränkt wird, aber es würde die Leute dazu bringen, darüber nachzudenken, was sie tun. Vielleicht würden die Leute anfangen, die Kontakte, die sie haben, und die Nachrichten, die sie erhalten, mehr zu schätzen.

Für die Benutzer ist es nicht wirklich wichtig, welche Technologie Transaktionen zahlbar macht, aber die Benutzererfahrung ist wichtig. Damit dies funktioniert, sind sehr einfache Mikrozahlungen erforderlich. Im Moment sieht es so aus, als wären Blockchain und Token die stärksten Kandidaten, um Geschäftsmodelle von Messaging- und Social-Networking-Diensten zu verändern.

Darüber wird seit dem gesprochen ICO-Boom 2017. Das fehlende Stück waren praktikable, effektive Endbenutzerdienste, nicht nur Konzeptideen. Es ist unrealistisch zu glauben, dass völlig neue Kommunikationsmittel die bestehenden ersetzen würden. Neue Lösungen zur besseren Verwaltung von Kontakten und Nachrichten sollten beispielsweise mit den bestehenden E-Mail- und Messaging-Diensten funktionieren.

Man kann auch behaupten, dass die Menschen nicht bereit sind, für diese Waren zu bezahlen, die sie immer umsonst hatten. Und nicht alle Menschen werden sofort dazu bereit sein, aber Menschen zahlen gerne für Dinge, die ihr Leben besser machen, ihnen bei den täglichen Aufgaben helfen und ihnen mehr Status verleihen. Es gibt viele Anzeichen dafür, dass die Menschen jetzt nach besserer Privatsphäre und Kontrolle über ihre Daten und Aktivitäten suchen, und auch die Sicherheit wird immer wichtiger.

Die Menschen waren schon immer bereit, für exklusive Clubs zu bezahlen. Sie waren bereit, für Abendessen mit Spitzenpolitikern und Prominenten zu bezahlen. Wenn jemand, den Sie nicht kennen, Ihnen eine Nachricht senden wollte, wären Sie eher daran interessiert, sich die Nachricht anzusehen, wenn Sie wissen, dass er dafür bezahlt hat und es sich nicht um eine von Tausenden von „kostenlosen“ Nachrichten handelt. Wenn ein Benutzer nur „bezahlte“ Nachrichten akzeptieren würde, würde dies auch das Spam-Niveau verringern. Gute Kontakte und wichtige Botschaften sind Prämien, keine Handelsware.

Wir werden bald Dienste sehen, bei denen Leute für Nachrichten bezahlen, nicht für alle Nachrichten, aber einige davon, zB um neue Kontakte zu erreichen. Wir werden auch Dienste sehen, bei denen die Leute für Kontakte bezahlen müssen, und sie werden ernsthaft darüber nachdenken müssen, in welche Kontakte sie wirklich investieren wollen. Aber diese Dienste müssen die gleiche Benutzerfreundlichkeit bieten wie Chatten, soziale Medien und E-Mail heute. Dieses Konzept könnte einer der ersten großen Anwendungsfälle für Blockchain und Token werden.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Daten und Computing haben sich in den letzten zehn Jahren zu einem zentralisierten Modell entwickelt, als viele Dienste in die Cloud verlagert wurden. Dieser Trend setzt sich fort und wir werden sehen, dass noch viel mehr Unternehmen in die Cloud gehen. Gleichzeitig sehen wir einen neuen Trend zu stärker dezentralisierten Modellen. Aber es ist immer noch eine Kombination aus verschiedenen Dingen. Es mag wie eine unscharfe Entwicklung aussehen, aber es passiert wirklich.

Es gibt mehrere Gründe, warum wir in Zukunft mehr verteilte Modelle für Daten und Verarbeitung insgesamt sehen werden. Wir können sie in drei Hauptkategorien einteilen:

1. Technologische Gründe. Viele Dienste (z. B. selbstfahrende Autos, Smart Homes, Apps für persönliche Assistenten) erfordern eine minimale Latenzzeit und die ständige Verfügbarkeit von Diensten, und einige Daten und Verarbeitung müssen lokal erfolgen.
2. Neue Geschäftsmodelle. Blockchain-basierte Token-Modelle eröffnen neue Möglichkeiten, verteilte Lösungen zu monetarisieren. Die Abwicklung und Verrechnung von Dienstleistungen an einem zentralen Ort ist nicht mehr erforderlich, was viele neue Geschäftsmodellinnovationen ermöglicht.
3. Datenschutz und Datenschutzanforderungen. Daten werden für Unternehmen zur Belastung, und sie wollen bessere Modelle finden, um Daten mit geringerem Risiko zu nutzen. Die Verbraucher werden Dienste haben, um ihre eigenen Daten vollständig zu nutzen.

Ich habe oft gesagt, dass es nicht schwer ist, die Zukunft vorherzusagen, aber es ist schwer, das richtige Timing zu kennen. Dies gilt auch für diese Entwicklung. Es gibt so viele gute Gründe, mehr verteilte Dienste zu haben, dass es passieren wird. Aber es ist nicht einfach zu sagen, wie es passieren wird, wo es wirklich abheben wird und wie lange es dauern wird.

Wir sehen jetzt mehrere Technologien, die diese Entwicklung real werden lassen. Erstens haben wir Edge, das mit 5G-Netzwerken in Kraft tritt. Edge hält Daten und Verarbeitung näher an den tatsächlichen Benutzern. Die Herausforderung – sind Netzwerkanbieter und Telekommunikationsanbieter die richtigen Parteien, um diese Lösungen bereitzustellen, wenn Internetgiganten wie Cloud-Anbieter jetzt Dienste und Dienstentwicklung dominieren?

Zweitens haben wir Blockchain-, Distributed-Ledger- und Token-Modelle. Diese entwickeln sich alle rasant, haben aber auch ihre Herausforderungen. Es ist nicht einfach zu sagen, welche Technologie am längsten überleben kann. In diesem Fall muss nicht nur die Technologie, sondern auch die Transaktionsdaten in diesen Ketten überleben, was die Entscheidung für eine bestimmte Technologie erschwert. Gleichzeitig werden diese zentralisierte Plattformen herausfordern, da sie völlig neue Möglichkeiten bieten, Anwendungen und Daten zu verteilen und zu monetarisieren.

Drittens können dezentrale Lösungen innerhalb bestehender Cloud-Lösungen implementiert werden. Natürlich haben wir regionale Cloud-Instanzen, aber Clouds ermöglichen andere Möglichkeiten zur Dezentralisierung von Diensten. Beispielsweise kann jeder Benutzer seine eigenen Cloud-Dienste haben, um seine Daten zu nutzen und seine eigenen Anwendungen auszuführen. Dann können sie beispielsweise mit Token-basierten Abrechnungsmodellen auch die Nutzung von Apps lokal bezahlen.

Von diesen drei Technologien Edge hat viele Herausforderungen da es eine völlig neue Infrastruktur und Anwendungen benötigt, um davon zu profitieren. Es ist derzeit viel einfacher, dezentrale Dienste durch Nutzung der aktuellen Cloud-Infrastruktur zu erstellen. Aber längerfristige Lösungen können eine andere Geschichte sein. Technologiedisruption zieht oft neue Unternehmen an, die das Geschäft stören. Beispielsweise sind Amazon und Google an zentralisierte Modelle gebunden. Können sie sich anpassen, wenn die Dezentralisierung beginnt und andere Anbieter die neuesten Lösungen anbieten?

Wir werden wahrscheinlich zwei verschiedene Entwicklungspfade für dezentrale Lösungen sehen. Das erste sind verteilte und dezentralisierte Anwendungen. Dies beginnt bei der bestehenden Infrastruktur und baut verteilte Lösungen auf, wie z. B. eine eigene Datenwolke und einen Anwendungsdienst des Benutzers. Für diesen Track gibt es bereits Bewerbungen. Dann haben wir die zweite Spur, um eine stärker dezentralisierte Daten- und Verarbeitungsinfrastruktur zu entwickeln. Das wird länger dauern, kann aber die Struktur des Internets grundlegend verändern.

Wir bewegen uns definitiv zu stärker verteilten Diensten. Tausende Startups entwickeln bereits Dienste, Datenmodelle und Anwendungen. Große Technologieanbieter investieren in Edge-Modelle, Millionen von Menschen handeln mit Kryptos und zukunftsorientierte Investoren mögen Andreessen Horowitz, tätigen große Investitionen. Gleichzeitig üben Vorschriften Druck auf die Erstellung neuer Datenmodelle aus. Der aufregende Teil wird sein zu sehen, wie es passieren wird, und die Parteien, die es möglich machen, werden die großen Gewinner sein.

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Einige von Ihnen erinnern sich vielleicht noch an die Zeit, als Heim- und PCs in den 1980er Jahren aufkamen. Viele verschiedene Unternehmen stellten ihre eigenen Geräte her, z Kommodore 64, Apple II, Spectravideo 328, Sinclair ZX80 und Atari. Dann einigten sich einige Hersteller auf Standards wie MSX, die nie wirklich globale Bedeutung erlangten. Aber dann begannen Personal Computer (PCs) mit PC-DOS und MS-DOS, Büros und dann Wohnungen zu besetzen, und Apple schuf die einzige andere Option. Wir haben jetzt eine ähnliche Situation mit tragbaren Geräten.

In den 1980er Jahren hatten die meisten Computerhersteller ihre eigenen Betriebssysteme und eine kleine Auswahl an Programmen. Early Adopters hatten diese Geräte eher als Hobby, als um sie wirklich zu nutzen. Es gab all diese Geschichten über Anwendungsfälle wie Rezeptdatenbanken oder die Berechnung Ihrer Steuern, aber nur, wenn Sie Ihr eigenes Programm programmieren. Viele Benutzer haben tatsächlich ihre eigenen Programme geschrieben und sie mit anderen Benutzern geteilt. Als Teenager habe ich versucht, meinem Vater den Wert eines Computers zu erklären. Es war keine leichte Aufgabe, wenn er nicht der Meinung war, dass das Programmieren eigener Spiele oder Grafikprogramme wertvolle Gründe für das Gerät waren.

Inwiefern ist das für Wearables relevant? Wir haben jetzt immer mehr Hersteller von tragbaren Geräten, die ihre Geräte mit ihren eigenen proprietären Funktionen, Datenmodellen und Anwendungen anbieten. Viele Benutzer sind immer noch Early Adopters wie Biohacker und Gesundheitsbegeisterte, die nach Möglichkeiten suchen, die Daten zu nutzen.

Die meisten Benutzer können ein paar Datenpunkte wie die durchschnittliche Herzfrequenz und die Anzahl der täglichen Schritte verstehen. Das ist ein guter Anfang, um die persönliche Gesundheit zu beobachten und zu verbessern, aber es ist ein kleiner Teil der Daten und der Möglichkeiten, die diese Geräte bieten können. Einige zusätzliche Datenpunkte wie die Herzfrequenzvariabilität (HRV) und verschiedene Schlaftypen (tief, REM und leicht) sind viel schwieriger zu interpretieren und täglich zu nutzen.

Man könnte wie mein Vater fragen, ob es Sinn macht, 400 Dollar für ein Gerät zu bezahlen, das die Herzfrequenz und die täglichen Schritte anzeigt. Oder warum ein monatliches Abonnement von über 100 US-Dollar für ein Glukosemessgerät oder teurere Schuhe bezahlen, um Trittfrequenz, Schrittlänge und Trittwinkel zu messen? Für viele Menschen klingen Anwendungsfälle wie ein Gerät, das Sie wissen lässt, wann Sie schlafen gehen sollen, so naiv wie eine Rezeptdatenbank.

Jeder Hersteller hat auch seine eigenen Punktzahlen. Beispielsweise unterscheiden sich Schlaf- und Bereitschaftswerte von einem Gerät stark von denen eines anderen Geräts, und es gibt keine einfache Möglichkeit, Daten von verschiedenen Geräten richtig zu kombinieren. Oder man kombiniert einige Daten beispielsweise zu Apple Health, enthält dann aber viele Datenpunkte, die noch unübersichtlicher sind als Daten in den eigenen Apps des Geräts.

Was hat den Computermarkt verändert? Wie wurden sie nützlicher? Es geschah, als Softwarepakete auftauchten. Einige Betriebssysteme von Microsoft und Apple begannen zu dominieren, und auf beiden Systemen wurde genügend Software von Drittanbietern generiert. Daraus entwickelte sich die Softwareindustrie, die Software für PCs herstellte. Eigentlich haben wir eine ähnliche Entwicklung bei Mobiltelefonen gesehen. Das Geschäft mit mobilen Anwendungen begann erst zu wachsen, als wir von proprietären Systemen zu zwei Hauptbetriebssystemen, iOS und Android, übergingen, die es App Stores ermöglichten, aus Anwendungen ein Geschäft zu machen.

Wie wir festgestellt haben, sind Wearables nicht nur für Daten da; Sie können auch Accessoires und Modeartikel sein. Eine Luxusmarke könnte ihre eigene Smartwatch oder ihren eigenen Ring auf den Markt bringen, aber Luxusmarken sind nicht wirklich Hightech- oder Datenunternehmen. Und es ist für Benutzer nicht sehr praktisch, dass jede Uhr, jeder Ring, jeder Sensor, jedes Paar Schuhe oder jede Jacke ein eigenes Datenformat und eine eigene Anwendung bietet. Es wäre auch viel besser für Luxusgüterunternehmen, einige gemeinsame Datenmodelle und Ökosysteme zu haben.

Der wirkliche Nutzungs- und Softwaremarkt für Wearable- und Wellness-Daten kann nur entstehen, wenn wir Daten von verschiedenen Geräten in ein kompatibles Format bringen. Wenn wir zwei oder drei Umgebungen haben, können Softwareentwickler bessere Software und Anwendungen entwickeln, um Daten zu nutzen, um Menschen in ihrem täglichen Leben zu helfen. Wir können nicht erwarten, dass jeder Einzelne beginnt, alle möglichen Gesundheitsdatenpunkte zu interpretieren und versucht, Google-Anweisungen zu befolgen und darauf basierend zu handeln. Eine besondere Anforderung an Wellness- und Gesundheitsdaten ist, dass sie noch sensibler sind als Daten für viele andere Zwecke, und der Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist.
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Es wurde gesagt, dass der IoT-Markt nicht wirklich ein Hardwaregeschäft, sondern ein Daten- und Softwaregeschäft sein wird. Wearables werden im Grunde Sensoren sein, um Daten zu sammeln. Einige Sensoren könnten Markengeräte sein, andere White-Label-Komponenten in Kleidung, Schuhen oder Accessoires. Aber die wirkliche Nutzung von Daten erfordert Umgebungen, in denen der Benutzer die Daten kombinieren kann, und den Benutzern kann Software angeboten werden, die ihnen hilft, ein besseres und gesünderes Leben zu führen. Das wahre Geschäft und der Wert von Wellnessdaten werden Software und Anwendungen sein, die alle Arten von Wearable-Daten mit anderen Datenquellen kombinieren können.

Wir haben jetzt ein Jahrzehnt auf die große Welle von Fintech-Unternehmensgründungen gewartet. Die Menschen sind von traditionellen Banken und ihren Dienstleistungen frustriert. Neobanken wachsen, sind aber im Vergleich zu herkömmlichen Banken immer noch winzig. Crowdfunding und P2P-Kredite würden den Markt ebenfalls verändern, aber sie sind noch relativ marginal. Kryptofinanzierung wächst, aber ist es ein Finanzmodell, eine Anlageklasse oder eine Spekulation?

Stripe und Coinbase sind die großen Erfolgsgeschichten im Fintech-Bereich mit enormen Bewertungen. Auf der anderen Seite der Zusammenbruch von Hauptstadt von Greensill in Großbritannien wurde als Rückschlag für Fintech angesehen. Diese Beispiele zeigen nur, wie breit der Fintech-Sektor ist. In Wirklichkeit hatte Greensill nichts mit Fintech zu tun, wollte sich aber diesen attraktiven Slogan anheften. Greensill war ein Supply-Chain-Finance-Dienstleister und scheiterte an seinem Risikomanagement.

Es gibt Dutzende von ausschließlich digitalen Neobanken auf der Welt. Es wird geschätzt, dass sie etwa 40 Millionen Kunden haben. Das ist immer noch eine sehr kleine Zahl, aber die Bewertungen der Neobanken sind rasant gestiegen. Laut Accenture verliert eine Neobank durchschnittlich 11 US-Dollar pro Kunde, dh Kosten versus Rendite. Sie kämpfen immer noch darum, ein rentables Geschäftsmodell zu finden. Basisbankkonten sind keine Profitcenter. Kredit-, Anlage- und Nischendienstleistungen (z. B. Geschäftsbanken, spezielle Kundengruppen) sind eher gängige Bereiche, um Gewinne zu erzielen. Dennoch unterscheiden sie sich stark von einfachen digitalen Konten, und ihr Risikomanagement unterscheidet sich deutlich. 

Einige Neobanken wie z N26, WeBank und Monzo, bieten den Full-Stack an, dh sie haben eine Banklizenz und haben ihre Front- und Backend-Operationen. Dann gibt es Neobanken, wie Revolut und Glockenspiel, die keine Banklizenz haben und ein Frontend anbieten, aber alte Banklizenzen und Backends verwenden. Die Banklizenz ist der komplexe Teil, wenn wir an Skalierbarkeit und globales Wachstum denken. Es ist eine erhebliche Investition, in jedem neuen Land eine Banklizenz zu erhalten.

Vor zehn Jahren hatten wir große Erwartungen an Crowdfunding und Peer-to-Peer-Kredite. Diese Dienste sind gewachsen, aber noch nicht im Mainstream angekommen. Der P2P-Kreditmarkt wächst jährlich um etwa 25 %, aber ein erheblicher Teil des Geldes stammt von Finanzinstituten, die diese Dienste als Kundenschnittstelle nutzen. Eine der größten Erfolgsgeschichten bei P2P-Krediten, LendingClub, erwarb letztes Jahr eine Bank und beschloss, ihre P2P-Kreditplattform zu schließen.

Crowdfunding hat viele Modelle gehabt. Startup Equity Crowdfunding konzentriert sich hauptsächlich auf Startup-Finanzierung und Vorbestellungsmodelle wie Kickstarter, die helfen, neue Produkte zu verkaufen, bevor sie verfügbar sind. Es gibt auch andere Modelle, die Anlageanteile in Immobilien, Kunst und andere Vermögenswerte verkaufen. Kickstarter war ein wichtiger Testmarkt für neue Verbraucherprodukte, aber ansonsten haben diese Modelle unter regulatorischen Einschränkungen gelitten und sind nicht zum Mainstream gelangt. Beim Equity-Startup-Crowdfunding war Großbritannien das führende Land. Die wichtigsten Dienste, Crowdcube und Seedrs, sind jedoch immer noch kleine Unternehmen, und sie versuchten zu fusionieren, aber die Wettbewerbsbehörde blockierte die Fusion.

Kryptos erreichten neue Rekorde, insbesondere mit dem wachsenden Wert von Bitcoin. NFTs sind populär geworden. Was dies für Blockchain-basierte verteilte Finanzdienstleistungen bedeutet, ist noch schwer zu sagen. Viele Parteien sehen Kryptos immer noch eher als digitale Waren und NFTs als digitale Vermögenszertifikate, aber noch nicht als Herausforderer des gesamten traditionellen Finanzsystems. Coinbase, dem ein erfolgreicher Börsengang gelang, ist immer noch eher ein herkömmlicher Handelsdienst für „Krypto-Assets“, nicht etwa ein verteilter Finanzdienst selbst. 

Wenn Kryptos bei täglichen Zahlungen akzeptierter und praktikabler werden und NFTs Vermögenszertifikate und Transaktionen digitalisieren, ändert sich der alltägliche Gebrauch dieser. Könnten sie Crowdfunding und P2P-Finanzierung besser ermöglichen? Einige Experten sehen das so, aber es ist immer noch schwer zu sagen, wann das letzte Jahrzehnt gezeigt hat, dass diese Modelle nicht einfach zum Laufen zu bringen sind. Es geht nicht nur um Technologie, sondern wirklich darum, einen Markt mit genügend Angebot und Nachfrage zum Funktionieren zu bringen. Und auch die Regulierungsbehörden haben einen erheblichen Einfluss auf den Markt. In einigen Ländern sehen wir möglicherweise mehr Ansätze wie staatlich geführte digitale Währungen als echte Kryptos.

Dann haben wir die grundsätzliche Frage zum Bankensystem. Banken sind nicht nur da, um Konten, Zahlungskarten anzubieten und Geld zu verleihen; Sie spielen auch eine wesentliche Rolle bei den Zentralbanken, um Geld auszugeben und die Wirtschaft am Laufen zu halten. Manche kritisieren dieses System und möchten, dass die Macht der Banken verschwindet. In Wirklichkeit ist es nicht so einfach, und die Regierungen ziehen es vor, die Kontrolle über ihre Finanzsysteme zu behalten. Die Pandemiezeit hat uns auch an den Wert staatlicher Konjunkturmaßnahmen erinnert. 

Einige Banken beginnen, Kryptos zu akzeptieren, und einer der führenden VCs, Andreessen Horowitz, plant einen 1-Milliarden-Dollar-Fonds für Kryptos und Blockchain, und es ist der dritte in der Branche. Wir können davon ausgehen, dass Blockchain- und verteilte Lösungen die täglichen Vermögenswerte und Transaktionen verändern und digitalisieren werden. Die erste Phase wird wahrscheinlich in der Digitalisierung liegen, ohne die Grundlagen des Finanz- und Bankensystems zu verändern. Aber es ist noch schwer zu sagen, wie sie den Finanzsektor und die Dienstleistungen nachhaltig verändern können.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Es gibt einen wachsenden Trend, das mittlere Management loszuwerden, was mit der Überzeugung übereinstimmt, dass KI und Software Roboter können die Arbeit menschlicher Fachkräfte automatisieren. Es werden also weniger Manager und damit weniger Personalmanagement benötigt. Aber wenn wir mehr Maschinen zum Arbeiten haben, müssen sie auch verwaltet werden. Folglich brauchen wir wahrscheinlich digitale Pendants des mittleren Managements und der Personalabteilung.

Eine kürzlich Podcast hat eine interessante Diskussion über Mikroaufgaben zum Analysieren von Daten und Erstellen von Mikrovorhersagen, z. B. das Analysieren eines bestimmten Datensatzes aus einer Quelle und der Versuch, daraus etwas zu schließen. Diese Analyse versucht nicht, ein wichtigeres Problem oder eine wichtigere Aufgabe zu verstehen oder zu optimieren. Es konzentriert sich nur auf einen bestimmten Teil. Ein umfangreicheres System kann Dutzende solcher Komponenten haben.

Dann gibt es eine weitere Ebene, um die Ergebnisse dieser Mikroaufgaben zu kombinieren. Es kann dann die Ergebnisse und Schlussfolgerungen aus mehreren Mikro-KI-Modulen kombinieren – der Fokus der einzelnen Mikro-KI liegt auf der Modellierung und Erklärung eines bestimmten Datensatzes. 

Zum Beispiel Laufschuhdaten (ja, es gibt bereits Laufschuhe, die alle möglichen Daten sammeln) deiner Trittfrequenz, Schrittlänge, Bodenkontaktzeit und Fußauftrittswinkel, um deine Laufgeschwindigkeit zu optimieren. Wenn Sie Ihre Laufleistung als Ganzes betrachten, ist dies nur ein Teil. Sie müssen auch an Herzfrequenz, Energieniveau (Blutzucker), Bereitschaft (haben Sie genug geschlafen) und viele andere Dinge denken. Aber es wäre zu komplex, eine riesige KI zu bauen, um all diese Daten zu optimieren, und es ist besser, Module für jeden Bedarf zu haben und dann eine weitere Ebene, um all dies zu kombinieren.

Ähnlich verhält es sich mit Software-Robotern. Ein Roboter kann Inventarnummern am Monatsende aus SAP in Ihr Buchhaltungssystem übertragen. Die Erstellung von Monatsabschlüssen und Berichten ist viel mehr Arbeit als die bloße Erfassung dieser Inventarnummern. Andere Roboter könnten die einzelnen Aufgaben übernehmen und einige übergeordnete Roboter könnten all diese Informationen zusammenfügen.

Das ist an sich nichts Neues. Modularität ist seit Jahrzehnten ein wesentliches Prinzip bei der Entwicklung von Software. Bei KI und Automatisierung sprechen wir oft von umfangreichen und komplexen Lösungen, die mit vielen Aufgaben und Systemen rund um ein Unternehmen verknüpft sind. Wenn es sich auch um relativ neue Bereiche handelt, versucht jedes Unternehmen und Projekt normalerweise, große Systeme zu bauen, die versuchen, eine perfekte Lösung für einen bedeutenden Prozess zu bieten. 

Wenn wir diese Mikromodule für einen bestimmten Bedarf haben, können wir Designprinzipien entwickeln. Nicht um von Grund auf neu zu implementieren, sondern um die besten Komponenten für Mikroaufgaben zu finden, ihre Verwendung zu optimieren und sie dann zur Zusammenarbeit zu bringen. Es ist eine Art Personal- und Führungsfunktion. Sie müssen die besten Ressourcen finden, um die Dinge zu tun, die Sie brauchen, und dann müssen Sie sie verwalten. Aber diese Managementschichten sind digital, dh Algorithmen, die für jeden Mikrobedarf den besten Algorithmus auswählen und optimal nutzen. Algorithmen verwalten Algorithmen.

Damit verändern sich auch das Ökosystem und die Geschäftsmodelle für KI und Automatisierung. Sie haben beispielsweise folgende Geschäftsbereiche:

1. Open-Source- und Crowdsourcing-Communities entwickeln viele Lösungen für alle Arten von Mikroaufgaben. Für jeden Bedarf kann es mehrere Versionen geben, und für jeden Fall kann die am besten geeignete ausgewählt werden.
2. Unternehmen und Entwickler können auch damit beginnen, ihre Komponenten für Mikrobedarfe zu verkaufen. Sie können sich darauf konzentrieren, die besten Lösungen für einen bestimmten Bedarf zu entwickeln.
3. APIs in jedem Modul werden wichtiger, wenn es darum geht, die Zusammenarbeit mehrerer Module reibungsloser zu gestalten.
4. Es wird Marktplätze und Sharing-Dienste (wie GitHub) geben, um diese Komponenten zu teilen und zu verkaufen.
5. Es wird eine neue wichtige Funktionsschicht sein, die Mikromodule verwenden kann, die für unterschiedliche Anforderungen optimal zusammenarbeiten.

Keines dieser Modelle ist als solches neu. In der Automatisierungs- und KI-Branche befinden sich viele dieser Funktionen noch in einer frühen Phase. Viele Tools in diesen Bereichen basieren immer noch auf einem proprietären Modell eines geschlossenen Ökosystems, das diesen offeneren Ansatz nicht ermöglicht oder unterstützt. Entwickler müssen nur einen effektiveren Weg finden, um über die Implementierung nachzudenken, und Unternehmen müssen einen neuen Weg finden, um über Geschäfte und Angebote nachzudenken. Alle müssen auf offenen Ökosystemen und einer mehrschichtigen Implementierung basieren.

Manchmal ist es gut, Technologie und Maschinen mit Modellen zu vergleichen, wie Menschen ihre Arbeit erledigen. Vor allem dann, wenn KI und Automatisierung Aufgaben übernehmen sollen, die zuvor Menschen erledigt haben. Menschen haben ohnehin Jahrhunderte gebraucht, um Modelle zu entwickeln, wie man Aufgaben in Organisationen organisiert. Das bedeutet nicht, dass wir die gleichen Modelle auf Maschinen kopieren können oder sollten, aber es kann uns Ideen geben, wie wir Maschinen am besten nutzen können. Es gibt Gründe, warum sich Menschen auf bestimmte Bereiche spezialisieren, wie verschiedene Fachleute zusammenarbeiten und wie die Managementebene Ressourcen optimieren muss. Ähnliche Probleme müssen wir beim Entwerfen, Verwenden und Verwalten von Algorithmen, Maschinen und digitalen Prozessen lösen.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Zahlreiche Städte auf der ganzen Welt wollen „smarte“ Städte werden. Ein Hauptziel von Smart Cities ist das Sammeln von Daten zur Verbesserung und Entwicklung von Dienstleistungen. Daher wollen auch viele Anbieter in das Smart-City-Geschäft einsteigen. Diese Projekte sind netzwerk-, infrastruktur- und big-data-intensiv. Wie nützt das den einfachen Menschen? Jeder Wert für Einzelpersonen und ihre Privatsphäre scheint eine geringere Priorität zu haben, obwohl das ultimative Ziel sicherlich darin bestehen sollte, das Leben der Bewohner zu verbessern.

Smart-City-Konzepte liegen seit einigen Jahren im Trend und erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. 5G und Edge werden auch als wesentliche technologische Impulse für diese Projekte angesehen, und deshalb sind Netzwerkanbieter und Netzbetreiber an den meisten Projekten beteiligt. Intelligente Städte werden als guter Grund angesehen, eine technologische Infrastruktur aufzubauen, um all diese Daten zu sammeln, zu übertragen und zu analysieren.

Städte zielen darauf ab, Daten zu sammeln und zu analysieren, um Dienste und Abläufe für viele Zwecke zu optimieren, wie z. Auch Umweltaspekte werden immer kritischer. Luftqualität, Lärmbelästigung und Energieverbrauch sind weitere Bereiche, in denen sich Städte verbessern wollen.

Das klingt alles großartig, aber wie wir aus vielen anderen Technologieprojekten wissen, ist es etwas ganz anderes, als sich auf die Entwicklung von Diensten für Einzelpersonen, die Benutzererfahrung und ihre einzigartigen Bedürfnisse und Werte zu konzentrieren. Darüber hinaus sind Privatsphäre und Datenschutz heute kritische Themen bei solchen riesigen Datenprojekten. Im schlimmsten Fall ähnelt die Smart-City-Infrastruktur einem echten „Big Brother“-Szenario.

Es ist möglich, intelligente Städte zu bauen, die dem Einzelnen besser dienen, aber die Parteien müssten Dienste aus der Verbraucherperspektive entwickeln. Das Konzept könnte Menschen helfen, bessere Dienstleistungen zu erhalten, ihre Bewegungen zu optimieren, ein gesünderes Leben zu führen, Zeit und Geld zu sparen und die Lebensqualität in vielerlei Hinsicht zu verbessern. Vor zehn Jahren mussten wir uns auf die Entwickler mobiler Apps verlassen, um Einzelpersonen nützliche Apps bereitzustellen, weil Netzbetreiber und Netzwerkanbieter nicht in der Lage oder motiviert waren, dies zu tun.

Viele Dienste würden auch wertvoller, wenn wir persönliche und öffentliche Daten kombinieren könnten. Ihre Bewegungen kombiniert mit Verkehrs- und ÖPNV-Daten, Luftqualitätsdaten mit Ihren täglichen Geh- und Laufrouten und Ihre persönlichen Gewohnheiten mit täglichen Energieverbrauchsspitzen sind nur einige Beispiele. Zusammen könnten die beiden Datenquellen einen Mehrwert für den Einzelnen und die Gesellschaft schaffen.

Dies könnte erreicht werden, wenn Einzelpersonen Zugang zu öffentlichen Daten in Kombination mit ihren eigenen personenbezogenen Daten hätten. Auf diese Weise könnte die Privatsphäre respektiert und gewahrt werden. Aber wenn öffentliche Dienste anfangen, einzelne Personen zu überwachen, stoßen wir sofort auf Datenschutz- und Privatsphärenrisiken. Es würde auch zu einem Modell führen, bei dem Städte, Behörden und Dienstleister das planen, was sie für den Einzelnen für geeignet halten, und nicht Tools für den Einzelnen anbieten, um sein eigenes Leben zu verbessern.

Für Stadtverwaltungen, Infrastrukturanbieter und Netzbetreiber, die Projekte dominieren, ist es nicht einfach oder förderlich, Systeme aus der Sicht eines Einzelnen zu bauen. Natürlich sollten die Politiker in den Stadträten an die Einwohner denken, die sie vertreten, aber das reicht nicht. Wir brauchen auch Technologielösungen und Anbieter, die sich auf die Entwicklung von Lösungen und Dienstleistungen für Einzelpersonen konzentrieren.

Dies würde wahrscheinlich eine zusätzliche Schicht für die Dienste beinhalten. Vielleicht etwas Ähnliches wie App Stores für mobile Apps, die es den Benutzern auch ermöglichen, ihre Privatsphäre zu schützen und ihre persönlichen Daten zu verwalten. Es könnte auch viele andere Parteien befähigen, Dienste für die Bewohner zu entwickeln und ihnen die Macht geben, zu entscheiden, welche Dienste sie nutzen möchten. Die besten Dienste werden kaum jemals von Behörden und großen Technologieunternehmen entwickelt, die entscheiden, was der Einzelne will.
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Smart Cities sollten sich stärker an den Bedürfnissen der Bewohner orientieren. Es gibt viele „schöne“ und ehrgeizige Pläne, um Städte und das Leben der Bewohner zu verbessern, aber schöne Pläne reichen nie aus. Die wirklichen Fragen sind, wer die eigentlichen Kunden sind, wer entscheiden kann, welche Dienste genutzt werden und wer die Kontrolle über die Daten hat. Um diese Dienste für Menschen, Konzepte, Technologie, Architektur, Daten und Geschäftsmodelle nutzbar zu machen sollte darauf ausgelegt sein, die Menschen zu befähigen, nicht nur zu überwachen und zu kontrollieren.

Nicht fungible Token (NFTs), haben in letzter Zeit großes Interesse geweckt. Sie zertifizieren digitale Vermögenswerte, darunter digitale Kunstwerke im Wert von mehreren Millionen Dollar. Christie's hat bereits ein NFT-Kunstwerk von Beeple verkauft. Natürlich stellt sich die Frage, ob das etwas Konkreteres ist als Initial Coin Offerings oder ICOs im Jahr 2017.

NFTs sind digitale Zertifikate auf einem digitalen Hauptbuch oder einer Blockchain, die belegen, dass ein digitaler Vermögenswert einzigartig und daher nicht austauschbar ist. NFTs werden verwendet, um Fotos, Videos, Audio und andere Arten von digitalen Dateien darzustellen und zu zertifizieren. Kunst erhält derzeit die meiste Aufmerksamkeit, aber NFTs können viele andere Elemente zertifizieren, einschließlich Text, Softwarecode oder sogar Twitter-Tweets. Die Grundidee ist, dass ein digitales Objekt tokenisiert werden kann und dadurch einzigartig wird. Eine weitere Vervielfältigung ist grundsätzlich nicht möglich.

Einige Leute haben kommentiert, dass die Wert und Ironie von NFTs ist, dass, obwohl ihr Name nicht fungibel ist, sie leicht fungibel sind. Sie können einzigartig sein, aber es ist einfach, sie zu handeln. Und wie wir wissen, können Dinge Wert und Liquidität haben, wenn genügend Angebot und Nachfrage vorhanden sind und die Transaktionskosten niedrig genug sind.

Viele von uns können sich noch an den ICO-Boom 2017 erinnern, als Unternehmen begannen, ihre eigenen Token anzubieten. Typischerweise waren sie Startups (oder nicht einmal Startups, sondern Startup-Ideen) mit Geschäftsplänen (genannt White Papers). Sie nahmen einen Token als wichtigen Bestandteil ihrer Geschäftspläne auf und begannen dann, diese Token zu verkaufen. Einige Projekte konnten erhebliches Geld sammeln und in seltenen Fällen ein langfristiges Geschäft aufbauen. Viele Menschen nahmen an ICOs teil, um zu lernen, wie man einen Token kauft, ohne an seinen ROI zu denken. Einige Leute hatten viele Bitcoins, und andere hatten Schwierigkeiten, sie zu verkaufen (weil sie keine Ahnung hatten, wie sie sie erworben hatten) und wollten auf andere Token umsteigen.

Ein grundlegender Unterschied zwischen NFTs und ICOs besteht darin, dass ICO-Token in der Regel nur einige Zukunftsversprechen darstellen. NFTs stellen Vermögenswerte dar, insbesondere digitale Vermögenswerte. Auf diese Weise können Käufer einschätzen, wie sie den Wert ihrer Vermögenswerte sehen. Es ist immer komplex, den Wert von Kunst zu bewerten, und NFT-Kunst hat genau die gleichen Herausforderungen. Dann gibt es viele andere digitale Elemente wie Musikstücke, virtuelle Elemente in Spielen und Softwarekomponenten, die eine NFT haben können.

Es ist auch geplant, das NFT-Konzept um virtuelle und digitale Artikel zu erweitern. Es könnte auch digitale Zertifikate geben, die physische Gegenstände darstellen, beispielsweise ein Zertifikat zum Nachweis des Immobilienbesitzes. Dieser Teil erfordert einen rechtlichen Rahmen, der die Verwendung dieser Art von digitalen Zertifikaten ermöglicht.

NFTs haben auch Crowdfunding-Pläne erstellt. Menschen und Unternehmen könnten Teile ihrer Arbeit verkaufen, zum Beispiel Musik, Filme oder Software. NFTs können diesen Markt effektiver machen, aber sie beseitigen nicht alle Crowdfunding-Herausforderungen, insbesondere wie man den richtigen Wert findet und dann den Sekundärmarkt liquide macht. Es ist auch gut, sich daran zu erinnern, dass das Modell für einige Artikel funktionieren kann, die genügend Angebot und Nachfrage haben, aber das bedeutet nicht, dass NFTs allein sie für jeden Artikel garantieren.

Es gibt mehrere neue Businessplan-Ideen, die auf NFTs basieren. Wenn beispielsweise Software als NFT veröffentlicht wird, könnte es einen neuen GitHub geben, insbesondere für NFT-Software. Unternehmen und Einzelpersonen könnten beginnen, Daten als NFT-Pakete zu lizenzieren, und Medienunternehmen könnten auch NFT-Inhalte anbieten.

Ethereum, die auf dem basiert Pfandnachweis Modell, ist die am häufigsten verwendete Lösung für NFTs. Blockchain hat immer noch grundlegende Fragen darüber, welche Lösungen eine langfristige Zukunft und einen Wert haben. Wenn Blockchain-Software aktualisiert und ein Fork erstellt wird, ist die Abwärtskompatibilität eine wichtige Frage. Ein Soft Fork bedeutet, dass eine neue Version abwärtskompatibel ist, und ein Hard Fork bedeutet, dass dies nicht der Fall ist. Wenn eine neue Version nicht abwärtskompatibel ist, funktionieren alte Token im neuen System nicht. Am Ende ist es die Community jedes Tokens, die entscheiden kann, welche Updates und Forks stattfinden. Die grundlegende Frage für jede Blockchain-Lösung ist ihre zukünftige Abwärtskompatibilität. Im Moment sieht Ethereum wie eine sichere Wette aus, um Blockchain-basierte Lösungen zu implementieren. Bei weniger bekannten Blockchains ist es schwieriger, ihre Zukunft vorherzusagen.

Das NFT-Konzept ist konkreter und erleichtert die Bewertung von Artikeln als dies bei ICOs der Fall war. Aber am Ende hängt der Wert einer NFT von den zugrunde liegenden Gegenständen ab, sodass es unmöglich ist zu sagen, ob eine NFT als solche etwas Wertvolles oder nur leere Versprechungen darstellt. NFT ist ein hervorragendes Modell, um den Wert digitaler Artikel zu verwalten und zu handeln. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass eine NFT allein keinen Wert für ein digitales Objekt schafft. Die Gegenstände müssen einen Wert haben, und NFTs helfen, den Wert greifbar zu machen.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.

Die COVID-19-Pandemie war für tragbare Geräte von Bedeutung. Sie haben dazu beigetragen, frühe COVID-19-Symptome zu erkennen, und sie haben den Menschen auch geholfen, ein gesünderes Leben zu führen und sich während der Pandemie um ihr Wohlbefinden zu kümmern. Die letzten 18 Monate waren eine gute Zeit für viele digitale Dienste, von Videokonferenzen bis hin zu Apps für Essenslieferungen. Vielleicht wird es die Art und Weise, wie wir unser Wohlbefinden und unsere Gesundheit verwalten, dauerhaft verändern und dazu beitragen, dass die mobile Gesundheitsversorgung zum Mainstream wird.

Eine höhere Ruheherzfrequenz und Körpertemperatur sind frühe Anzeichen von COVID. Beispielsweise haben sich Forschungsinstitute und Universitäten entwickelt Software zur Verwendung von Oura-Ringdaten, um diese frühen Symptome zu erkennen. Arbeitgeber haben auch tragbare Geräte für Mitarbeiter gekauft, um frühe Symptome zu erkennen und sie zu warnen, nicht zu arbeiten, wenn es Warnzeichen gibt. Dies ist in Unternehmen von Kunden- und Gesundheitsdiensten bis hin zu professionellen Sportmannschaften der Fall.

Hersteller von Wearables haben berichtet, dass die COVID-Situation aufgrund ihrer Daten auch dazu beigetragen hat, dass manche Menschen besser schlafen. Der Grund könnte sein, dass die Menschen morgens nicht zur Arbeit eilen und die Kinder zur Schule bringen müssen. Aber wir haben auch gesehen, dass im Laufe der Situation immer mehr Menschen Stress empfinden, dh laut Daten eine höhere Herzfrequenz (HR) haben und auch nicht so gut schlafen.

Die Situation hat auch die Trainingsgewohnheiten verändert. Die Leute gehen nicht zu Fuß zur Arbeit oder nehmen öffentliche Verkehrsmittel, es gibt keine täglichen Pausen, um zum Mittagessen oder Kaffee zu gehen. Angehörige der Gesundheitsberufe sind besorgt, dass die Menschen während der Pandemie zu viel sitzen. Andere haben begonnen, sich mehr zu bewegen, nicht mit täglichen Spaziergängen, sondern mit täglichen Läufen. Dies hat zu mehr Sportverletzungen geführt.

All dies hat die Menschen dazu veranlasst, ihre täglichen Wellness- und Gesundheitsdaten zu überwachen. Die Menschen haben auch gezögert, einen Arzt aufzusuchen oder ins Krankenhaus zu gehen, aber ihre Gesundheit mit einer Smartwatch überwacht, um die Herzfrequenz oder das EKG (Elektrokardiogramm) zu messen. Und wenn Sie mit Ihrem Arzt über Zoom telefonieren, ist es eigentlich nützlich, dass Sie diese Daten (sozusagen) zur Hand haben. 

Dies alles zeigt, dass die Menschen begonnen haben, mehr dieser Geräte zu verwenden und mehr Daten zu erhalten, aber es ist nicht so einfach. Was soll ich anhand meiner Herzfrequenz oder Herzfrequenzvariabilität interpretieren? Bewege ich mich zu wenig oder zu viel? Sind meine Schlafqualität und mein Training miteinander verbunden? Was ist die Datenkombination, die wirklich auf eine Krankheit hinweist?

Wenn Menschen mehr Daten erhalten, bedeutet das nicht, dass sie plötzlich Gesundheits-, Schlaf-, Ernährungs- und Wellnessexperten werden. Einige Leute fühlen sich vielleicht so, wenn sie Anweisungen zur Gesundheitsfürsorge googeln, aber es kann die Dinge noch schlimmer machen. Diese Daten können für die Gesundheits- und Wellnessüberwachung von Vorteil sein, es bedarf jedoch einer besseren Software, um sie zu analysieren oder Fachleuten zur Verfügung zu stellen. 

Mobile Gesundheitsversorgung ist seit Jahren ein heißes Thema, aber die COVID-Zeit hat es wirklich in den Vordergrund gerückt. Gesundheitsorganisationen neigen dazu, neue Dinge eher konservativ anzugehen, aber diese Zeit hat sie gezwungen, schnell neue Lösungen zu finden. Ich kenne viele Startups im Bereich Mobile Healthcare, die seit Jahren Probleme haben. Ein großes Problem war, dass Gesundheitsorganisationen sich langsam bewegen, was sie zu schwierigen Kunden für agile Startups macht. Das andere Problem besteht darin, Zugang zu zuverlässigen und genauen Daten zu erhalten. Viele dieser Unternehmen haben Lösungen für die Datenübertragung an einen Arzt oder ein Krankenhaus angeboten, aber oft müssen die Menschen die Daten selbst erfassen, z. B. Glukose, Blutdruck, Herzfrequenz messen und in eine App eingeben. Manche Leute finden das herausfordernd, andere sind einfach zu faul, es zu tun. Und es gibt diejenigen, die vielleicht ihre eigenen Nummern „reparieren“ möchten, um entweder Peinlichkeiten zu vermeiden oder anzugeben.

Jetzt haben wir also mehr Daten und wir haben Lösungen, um die Daten zu übertragen. Aber wir haben immer noch ein paar Probleme: 1) Datenschutz und Datensicherheit für sensible Wellnessdaten und 2) systematischere Modelle zur Nutzung von Daten, nicht nur von einem, sondern von mehreren tragbaren Geräten. Das bedeutet, dass wir Lösungen brauchen, um Daten von mehreren Geräten zu sammeln und zu kombinieren, diese Daten zu kombinieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen. Es wäre auch hilfreich, wenn diese Daten in Zukunft mit anderen Gesundheitsdaten wie der Krankengeschichte kombiniert werden könnten.

Bei neuen Technologien und Konzepten vergehen in der Regel Jahre bis zum Durchbruch. Es braucht oft auch einige besondere Auslöser, um Dinge zum Laufen zu bringen. Ich erinnere mich an die ersten großen Visionen der mobilen Gesundheitstechnologie vor 20 Jahren mit dem 3G-Hype. Jetzt sieht es so aus, als hätte uns die Pandemie über einige große Hindernisse hinweggeholfen, und auch der Wearable-Markt hat sich rasant entwickelt. Wir sollten jetzt eine schnelle und signifikante Entwicklung mit mehr Anwendungen und Diensten sehen, die Wellness-Daten effektiver nutzen, mit einem anschließenden Schub für die mobile Gesundheitsversorgung.

Der Artikel erschien zuerst auf Disruptive.Asien.