Сегодня посмотрим разбор пяти "прорывных технологий", которые так и не выстрелили. В основе курс Фабио Дуарте из MIT Senseable City Lab: со студентами он перебрал архивы MIT Technology Review, где за 25 лет набралось около 250 технологий, обещавших изменить мир. Занятие полезное до неприличия и интересное.
Итак, вот кто в списке неудачников:
🔵 Social TV (2010). Совместный просмотр с чатами и комментариями решили прикрутить к прямому эфиру ровно в тот момент, когда зритель начал переезжать на стриминговые платформы. Идея выжила и отлично сработала в пандемию, но без телевидения
🔵 "Магазин приложений для ДНК" (2016). Helix давал недорогое секвенирование генома и обмен данными со сторонними приложениями. Люди не захотели отдавать такую информацию третьим лицам, регулирование не подоспело, магазин закрыли
🔵 Universal Memory (2005). Память вместо оперативки, флешек и дисков, на углеродных нанотрубках. Nantero нашла деньги и партнёров, но производство оказалось нестабильным, а фабрики и все остальное было заточены под существующие типы памяти
🔵 Камеры Lytro (2012). Фокус можно менять после съёмки. На практике получился маленький экран, низкое разрешение и обработка в фирменном ПО, а рядом развился смартфон, который просто снимает и сразу. В 2018 компания закрылась
🔵 Google Loon (2015). Интернет с аэростатов в стратосфере, даже раздавал связь в Пуэрто-Рико после урагана Мария. Закрыли в 2021: в целевых регионах нечем платить, а модель требовала партнёрств с операторами и согласований с государствами
Ни одна из пяти не умерла от того, что не работала. Физика везде сошлась, не сошлось всё остальное: доверие, регулирование, платёжеспособность, производственные цепочки, тайминг. Можно сделать вывод - Одиночная технологическая функция редко побеждает экосистемы, которые развиваются быстрее и комплекснее.
Заодно студентов попросили назвать кандидатов на провал в будущем. Попали синтетические данные для обучения ИИ, где всерьёз опасаются коллапса моделей, и рекомендательный алгоритм TikTok как система, которая поощряет поверхностный контент.
В общем, история ровно про то, чем мы занимаемся каждый день. Пилот в корпорации обычно тоже не падает технически, он тихо умирает об процессы, регламенты, качество данных и людей, которым это нахрен не сдалось. Поэтому на демо очередной прорывной штуки стоит первым делом спросить не "как оно работает", а "кто за это заплатит, кто пропустит по регламентам и во что оно встроится". Скучные вопросы, зато на них ломается большинство супер идей.
Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал
#впоискахсеребрянойпули #мнения #AI #платформы #новости
Итак, вот кто в списке неудачников:
🔵 Social TV (2010). Совместный просмотр с чатами и комментариями решили прикрутить к прямому эфиру ровно в тот момент, когда зритель начал переезжать на стриминговые платформы. Идея выжила и отлично сработала в пандемию, но без телевидения
🔵 "Магазин приложений для ДНК" (2016). Helix давал недорогое секвенирование генома и обмен данными со сторонними приложениями. Люди не захотели отдавать такую информацию третьим лицам, регулирование не подоспело, магазин закрыли
🔵 Universal Memory (2005). Память вместо оперативки, флешек и дисков, на углеродных нанотрубках. Nantero нашла деньги и партнёров, но производство оказалось нестабильным, а фабрики и все остальное было заточены под существующие типы памяти
🔵 Камеры Lytro (2012). Фокус можно менять после съёмки. На практике получился маленький экран, низкое разрешение и обработка в фирменном ПО, а рядом развился смартфон, который просто снимает и сразу. В 2018 компания закрылась
🔵 Google Loon (2015). Интернет с аэростатов в стратосфере, даже раздавал связь в Пуэрто-Рико после урагана Мария. Закрыли в 2021: в целевых регионах нечем платить, а модель требовала партнёрств с операторами и согласований с государствами
Ни одна из пяти не умерла от того, что не работала. Физика везде сошлась, не сошлось всё остальное: доверие, регулирование, платёжеспособность, производственные цепочки, тайминг. Можно сделать вывод - Одиночная технологическая функция редко побеждает экосистемы, которые развиваются быстрее и комплекснее.
Заодно студентов попросили назвать кандидатов на провал в будущем. Попали синтетические данные для обучения ИИ, где всерьёз опасаются коллапса моделей, и рекомендательный алгоритм TikTok как система, которая поощряет поверхностный контент.
В общем, история ровно про то, чем мы занимаемся каждый день. Пилот в корпорации обычно тоже не падает технически, он тихо умирает об процессы, регламенты, качество данных и людей, которым это нахрен не сдалось. Поэтому на демо очередной прорывной штуки стоит первым делом спросить не "как оно работает", а "кто за это заплатит, кто пропустит по регламентам и во что оно встроится". Скучные вопросы, зато на них ломается большинство супер идей.
Больше интересных новостей об ИИ, ритейле, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал
#впоискахсеребрянойпули #мнения #AI #платформы #новости