Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Каналы с эмоционально-отрицательным контентом.

Примерно 5 лет назад активно стал развиваться сегмент российского Твиттера, который практически полностью заполнили каналы с около-политической повесткой. Твиттер стали называть пристанищем либералов, а последующие 5 лет его жизни не привнесли нового контента на повестку дня: все та же «язвительная либеральщина».

Примерно год назад все эти аккаунты из Твиттера переехали в Телеграм, и начали активную экспансию, захватывая внимание сотен тысяч подписчиков. Яркие представители этой касты: Сталингулаг, Футляр от Виолончели, Усы Пескова, Лентач.

В этом посте хочу немного рассказать о механизме работы подобных источников информации.Интересная вещь, на которую стоит обратить внимание: каналы, казалось бы, говорят о политике, но на самом деле никакой конкретики не выдают. Там нет разборов грядущих выборов, политических перестановок и подковерных игр. Это как раз то, про что и должны быть политические каналы. Вместо этого они работают на основе эмоциональных триггеров. Главная их цель
- не дать вам полезную информацию, а просто вызвать у вас эмоцию. Причем эмоцию негативную.

Общие их свойства:
1. Потоки только негативной информации. Никогда на этих каналах вы не увидите положительных новостей, даже если они в принципе есть на повестке дня.
2. Абсолютно бесполезная информация. Никогда новости в этих источниках не будут хоть мало-мальски влиять на вашу жизнь. Закрой, перестань читать
- и в твоей жизни абсолютно ничего не изменится. Польза этих знаний для подписчика находится около нуля.
3. Они вызывают эмоцию, и эмоция эта негативно-провокационная. Например, «Путин не помог бабушке перейти дорогу». Что это значит? Он всегда не помогает? Или только в этот раз? Если только в этот раз, то почему? И какое это вообще имеет значение? Ответы на эти вопросы никто не собирается разбирать.
4. Смещение в сторону коротких микро-новостей. Контент подобных источников всегда очень короткий, и его всегда много. Короткий, чтобы вам не казалось, что вы попусту тратите на это время, а много
- для того, чтобы можно было часто подмешивать рекламу. Это так называемая жевачка. Взял пожевал 15 секунд, выплюнул и пошел дальше. Даже не понял, что произошло.
5. Акцент на сатирический юмор. Очень часто контент подается с карикатурной стороны (смешные картинки, которые дополняют новость). Поскольку смех лучше позволяет переварить информацию. Когда вы задаете себе вопрос «зачем я вообще трачу на это время», то подсознательно отвечаете: «ну хотя бы посмеиваюсь».

Что дает подобный формат контента авторам каналов:
1. Люди им очень хорошо делятся. Ведь он резонирует с их внутренним негодованием по каким-либо вопросам. А недовольные режимом есть всегда и везде. И даже в Швейцарии каждый первый будет недоволен действующей социальной, политической и экономической властью. Подписчики этих каналов очень любят закинуть какой-нибудь пост из канала в общие чаты или просто в личные сообщения с друзьями. Таким образом канал органически растет за счет распространения контента пользователями.
2. Этот контент очень хорошо липнет. Потому что он простой, очень короткий, карикатурный, и резонирует с вашими внутренними вопросами к обществу, то есть подходит всем. Поэтому подобные каналы быстро набирают подписчиков.
3. Легко обратить внимание, что у таких каналов вместе с ростом подписчиков быстро падает и вовлеченность. Примерный срок «усталости» аудитории от ежедневного негатива
- это 6-9 месяцев. После чего люди просто перестают открывать этот источник или вовсе отписываются, осознав, что их просто «надурили»: заставили потратить свое внимание и внимание их знакомых/близких на какую-то полнейшую ерунду.График на картинке внизу поста наглядно демонстрирует на примере канала Футляр от Виолончели то, как стремительно растет число подписчиков (и пропорционально просмотры постов), но при этом падает процент подписчиков, которые этот контент регулярно просматривают.

Другие статьи канала Digital Доктор

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Почему Big Data и Data mining сейчас такие же хайповые темы, как и нейросети?

Вместе с нейросетями многомиллиардной индустрией сейчас становится и Big Data. Суть этой технологии в том, чтобы собрать побольше данных, структурировать их и найти какие-либо закономерности. Тем самым получив из некоего объема «сырых» данных новые следствия и выводы. Эти следствия и выводы становятся в свою очередь новыми данными, на основе которых вы можете продолжать делать новые выводы. Процесс извлечения новых закономерностей как раз и называется Data mining (добыча данных). Самое интересное в нише сбора и работы с большими данными
- это факт того, что они являются фундаментом для работы нейросетей. Чтобы нейросеть начала самостоятельно принимать решения, ее нужно обучить, а чтобы ее обучить, нужно достаточное количество данных. Поэтому Big Data
- это базовый фундамент для построения «умных» программ и роботов.

Еще одним важным аспектом того, насколько сейчас стал важен сбор и структурирование данных, является банальное осознание того, что данные мы применяем всегда и везде, чтобы принимать эффективные решения. Данные о том, сколько шагов вы делаете в день, как часто занимались спортом за последний год и каков ваш пульс в спокойном и активном состоянии, дают вам осознание реального состояния вашего организма. Люди, которые не придают этому значение, могут пить пиво по выходным, вообще не ходить пешком и по 12 часов в сутки проводить в кресле. Когда их живот становится достаточно большим, а бока рыхлыми, они решают «начать новую жизнь» и пробежать 3 километра с утра. Обычно это заканчивается больницей или вовсе смертью от инфаркта. Показатели здоровья можно заменить на финансовые показатели человека. Люди не следят за своими расходами, а когда начинают это делать, то оказывается, что они тратят на кофейни по 20% своего месячного дохода, или что обслуживание автомобиля обходится в такую сумму, что ездить на такси выходит в 2-3 раза дешевле.

Самое интересное, что аналогии с человеком точно так же переносятся и на бизнес. В современном мире главный актив любого бизнеса
- это собираемые и анализируемые данные о его работе. Потому что когда в бизнесе в очередном квартале падают продажи, то руководство начинает танцы с бубнами и гадания на кофейной гуще. «Почему мы плохо продаем? Наверное, нужно ввести KPI в отдел продаж или нанять бизнес-тренера. А давайте устроим черный четверг!» Если бы такие компании собирали данные о своей деятельности и рынке, то подобных плясок просто не было бы. Достаточно было бы изучить отчеты и понять, что форма на сайте просто теряет половину заявок из-за слабого сервера.

Как я сказал в начале поста, ниша сейчас дико растет, и возможность качественно работать с данными получает даже малый бизнес. Например, продукт компании CallTouch позволяет малому бизнесу за 990 рублей в месяц собирать кучу важных данных и отображать их в простых и наглядных отчетах для быстрого получения выводов. Вы можете подключить данные о трафике из поисковых и рекламных систем, данные о продажах из вашей CRM-системы, звонки, заявки и диалоги в чатах, чтобы проследить весь путь клиента и понять, где бизнес теряет деньги.Здесь можно посмотреть примеры того, как компании используют возможности данных для улучшения своего бизнеса: раз и два.

А самое главное
- попробовать работу CallTouch можно бесплатно в течение 14 дней, и оценить пользу инструмента. Если вы еще не используете глубокий анализ в работе вашего бизнеса, то самое время начать. Иначе сердце может остановиться прямо во время пробежки. Попробовать бесплатно

#реклама

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Обратите внимание, что первое видео выложено в сервисе TikTok одним из китайских каналов.

Про TikTok и его умопомрачительный рост я писал недавно. Дальше это видео уже было разнесено по американским 9gag и Reddit. Это хорошо демонстрирует то, как вслед за поглощением musical.ly и агрессивной рекламной кампанией TikTok становится поставщиком уникального контента (это видео
- лишь один из примеров), а значит в перспективе TikTok сможет органически привлекать больше пользователей и стать полноценной соцсетью. Они уже начали уходить от формата «видео для имбицилов» в пользу более разнообразного и интересного контента.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться

А вот еще интересный пример, где сотрудник сам придумал автоматизацию своего рабочего места и понял, что вместо целого человека достаточно одного пальца.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
С какими неочевидными проблемами встречаются технологические компании на b2b-рынке?

На VC вышла очень занятная статья про то, с чем приходится сталкиваться создателям любых IT-продуктов на b2b-рынке
- и это не проблемы с масштабированием системы, срывом сроков по очередному этапу проекта или выбором между собственными и облачными серверами. Речь идет о «токсичных» клиентах. Мало кто задумывается о существовании коррупции в виде откатов, безответственности и обмане со стороны клиентов до тех пор, пока сам не столкнется с этим.

Есть множество примеров крупных известных брендов, которые не выплачивают свои задолженности за уже оказанные услуги или отгруженные товары (Enter, Ulmart).На самом деле, b2b-рынок переполнен такими контрагентами, и с этим сталкиваются все, независимо от возраста и величины компании.

В рассматриваемой статье речь идет о начинающих компаниях, дополню эту картину мало кому известными нюансами работы IT-гигантов. Например, если проводить аналогию с российским рынком, то Илон Маск
- это скорее не Павел Дуров, а условный Ротенберг, который сидит на госконтрактах. Его Space X получила от NASA около полумиллиарда долларов. При этом есть ряд мнений, что эти тендеры были выиграны не совсем честным путем, а ракеты для многоразовых запусков на самом деле менее экономически рентабельны по сравнению с классическими одноразовыми. Замена одноразовых деталей на Falcon'ах и их дальнейшее тестирование дороже, чем постройка новой ракеты. А весь этот проект
- это своего рода американский «Крымский мост»: много пафоса и затрат, мало эффективности.

Еще один пример среди крупных компаний
- Microsoft, который зарабатывает в первую очередь на продаже своих продуктов госучереждениям. Модель продаж Microsoft построена таким образом, что их мотивацией является не улучшение продукта, а «втюхивание» его как можно большему числу государственных компаний. Согласно официальной отчетности, подразделение «Productivity and Business Processes», в которое входят продукты Office, дает около 30% всех доходов компании. При этом цели улучшить продукт, чтобы повысить продажи в сегменте индивидуальных пользователей, нет. Есть цель обновлять его, добавляя какие-то фичи для госучереждений, которые якобы им нужны
- хотя на самом деле они могут быть абсолютно бесполезны, но лица, принимающие решения о приобретении этого ПО, сами на нем чаще всего не работают.

Если рассматривать крупнейшие мировые рекламные агентства, то обычно они являются не столько именно креативными агентствами, и не занимаются перфоманс-маркетингом
- на рынке рекламы они являются своеобразной вариацией банка.Почему они забирают самые «жирные» контракты? Потому что они готовы работать по схеме пост-оплаты. Крупный клиент, который выпускает новый продукт, еще не начал его продавать, и пока не заработал на этом денег. Например, Colgate выпускает на рынок новую зубную пасту. Когда он приходит в агентство, оно будет готово выполнить работу в рассрочку: создать креативы за свои деньги, сделать размещения за свои деньги. Далее, когда товар начинает продаваться, из полученных денег клиент расплачивается за рекламную кампанию. Многие креативные агентства не понимают, почему они не могут получить топовый контракт он условного Unilever, а получают рекламные гиганты, назначающие в разы более высокую цену за проект? Причина как раз в том, что такие небольшие компании просто не могут выполнить работу полностью без предоплаты, и получить деньги например, через год.

Возвращаясь к реалиям небольших IT-стартапов, нужно понимать, что такая модель не работает для них. И чтобы расти, им не стоит брать пример с крупного бизнеса, который работает на откатах и пост-оплате.Такие клиенты не дают роста
- возможно, компания получит прибыль в моменте, но в перспективе это лишь создаст еще больше проблем.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Потенциал легкого масштабирования инструментов купли-продажи на блокчейне Telegram.

В предыдущем посте я рассказал о высокой вероятности внедрения в блокчейн-платформу Telegram инструментов купли-продажи каналов. Стоит подробнее рассмотреть момент, почему реализация инструментов купли-продажи гораздо проще и быстрее, чем рекламной биржи.

Рекламная биржа требует очень широкого функционала по сбору статистики и человеко-часов на поддержку и решение споров, а также борьбу с засилием ботоводов в Telegram. В случае же, когда Telegram выступает просто гарантом сделки по покупке канала, все это можно упразднить. Поскольку Telegram дает гарантии лишь на совершение сделки, то есть не гарантирует вам, что вы не купите канал с ботами или накрученной статистикой. Он лишь гарантирует, что покупатель получит канал, а продавец
- деньги.

Даже на такую элементарную задачу на рынке Telegram-каналов сейчас огромный спрос.А команде Telegram для старта нужны простые задачи для применения своего блокчейна. Кроме того, инструмент купли-продажи отлично масштабируем. Начали с продажи каналов
- продолжили продажей доменов формата @имя внутри Telegram, и расширили проведением любых сделок по купле-продаже за пределами Telegram, так как технология блокчейна для этого идеально подходит.

Встроенный механизм продажи каналов позволит решить еще и проблему привязки личного аккаунта к продаваемому каналу. Новый функционал наверняка позволит отвязывать каналы от аккаунта при продаже, тем самым сохраняя для пользователя его личные чаты. Это проблема, с которой столкнулись многие успешные Telegram-блогеры
- начинали с формата «поиграться», а пришли к формату необходимости продажи полноценного бизнеса.

Резюмирую.Появление такого достаточно простого функционала в виде гаранта сделок, безусловно, окажет сильное влияние на и без того растущий рынок Telegram-каналов (даже с учетом его блокировки), и позволит создать реальный спрос на Gram'ы.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Что можно будет купить на криптовалюту Телеграма?

Про Telegram Open Network давненько уже не было никаких новостей. В СМИ месяц назад публиковали информацию о том, что якобы в ноябре-декабре она будет запущена, и о том, что для своей криптоплатформы команда мессенджера создала с нуля несколько протоколов обмена данными.

Уровень некомпетенции СМИ в этих вопросах безусловно поражает. Там смело путают предполагаемый запуск тестовой сети с запуском реально работающего продукта, пускай даже для части пользователей мессенджера. Тестовая сеть так и называется потому, что ее используют для первого тестирования получившегося продукта, и ни один адекватный разработчик не будет тестировать ее сразу на пользователях.

Но поговорить я хотел сегодня не столько про дедлайны по реализации блокчейна Telegram, сколько о том, зачем он вообще сможет понадобиться рядовым пользователям.Сбор денег на свою криптовалюту Telegram проводил на самом пике хайпа вокруг криптовалют, когда биткоин добирался до отметки в
20.000 долларов за штуку. Криптовалютный рынок набирал ход, как классическая пирамида: все покупали монеты не потому, что за ними стоял какой-то реальный продукт или рынок, а просто потому, что завтра они будут дороже, чем сегодня. Ведь все больше новых адептов-инвесторов покупало их с той же целью. СМИ и множество популярных личностей рассуждали о том, что это новая экономика и скоро криптокомпании будут стоить миллиарды долларов. Прошел год, и все иллюзии насчет этого пузыря лопнули.

Криптовалюты по-прежнему в 99% случаев не имеют под собой никакого практического обоснования, кроме инструмента ухода от налогов и финансирования незаконной деятельности всех мастей. 1% приходится на магазины и рестораны, которые просто хотели похайпиться на этом и попасть в СМИ. Не буду перечислять здесь все проблемы криптоэкономики, если интересно, можете посмотреть перечень, например здесь. Главное, что стоит вынести из этого: деньги Павел Дуров у инвесторов собирал на хайпе, а криптоплатформу будет запускать на масштабном спаде рынка. Ситуация, прямо скажем, не из простых.

Но Дуров, как известно, человек неглупый, и предвидел подобное развитие событий, поэтому в описании для своей блокчейн-платформы для инвесторов сразу пояснил, что валюта Gram будет не спекулятивно-хайповым инструментом, как биткоин, а будет иметь под собой реальное экономическое обоснование, а «центральный банк» TON будет регулировать курс валюты (согласно Whitepaper TON
- часть 1 и часть 2) во избежание чересчур сильной волатильности, то есть скачков курса.

Так какое же реальное применение может быть у Gram?

Для ответа на этот вопрос стоит рассмотреть уже сформировавшиеся в Telegram рынки: это каналы, публичные чаты и боты.Рынок каналов (покупка/продажа рекламы и самих каналов) многократно превышает по своим оборотам приемы платежей в ботах. Поэтому очевидно, что главный упор в первой версии криптоплатформы будет сделан именно на каналы. Важно понимать, что полноценная биржа рекламы в каналах требует на свою разработку огромное количество ресурсов, которых не хватает даже на запуск самой криптоплатформы и ее собственных протоколов. Биржа потребовала бы реализации подробной статистики, каталога каналов, соответствующей модерации и решения споров, и более активной борьбы с подписчиками-ботами. Проект выглядит огромным.А вот реализация блокчейн-гаранта для покупки/продажи каналов с использованием Gram'ов выглядит достаточно просто и имеет высокую востребованность на рынке. Сейчас в Telegram ежедневно продаются/покупаются сотни каналов. И все это происходит в формате дикого капитализма: периодически слышны возгласы о том, что кого-то обманули: не заплатили денег, обманом завладели каналом.Для сделок прибегают к услугам гарантов, которые сами зачастую являются мошенниками.

Telegram может взять на себя роль гаранта, и технология блокчейна для этого идеально подходит. Сами сделки будут проходить естественно в валюте Gram, что будет создавать для нее реальное обеспечение. И тем самым сможет улучшить привлекательность не только криптовалюты, но и рынка каналов в целом.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Вам понравился подробный разбор в нескольких постах темы автоматизации рабочих мест?

▪️ 80% (2254) Да. Это классный формат. Уделяй на каждую тему по 3-5 постов.????????

▫️ 15% (441) Нет. Лучше 1-2 поста на тему, но больше разных тем.?

▪️ 3% (97) Меня вообще бесит твой канал. Ничего не пиши!

? 2792
- всего голосов

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Подведем итоги споров о мифах автоматизации/роботизации.

Недавно я опубликовал противоречивый пост о том, что новые технологии сокращают в первую очередь высокооплачиваемые рабочие места. Он вызвал много споров в чате, люди писали мне в личку гневные посты с примерами об автоматизации складов, такси, грузоперевозок.

В ответ на это я решил глубже разобрать тему и посмотреть на ее аспекты с разных сторон:
1. Не надо путать автоматизацию с человекоподобными роботами
2. Экономические нюансы автоматизации и роботизации
3. В чем принципиальное отличие автоматизации «программной» от «аппаратной»
4. Технологии распространяются лавинообразно, только если они очень дешевые и очень простые

Аспекты автоматизации в них были рассмотрены с точки зрения как экономики, так и технологии
- они всегда идут рука об руку.Какие выводы можно сделать после прочтения этих статей?


1. Большая часть разговоров об автоматизации ручного труда (простых рабочих) касается в первую очередь развитых стран, к которым страны СНГ никакого отношения не имеют. В развивающихся странах (например, СНГ) автоматизация рабочих мест роботами чаще всего нерентабельна, поскольку роботов изобретают и делают в развитых странах с крепкой валютой и высокими налогами. В итоге, стоимость робота не покрывает копеечной зарплаты живого рабочего.


2. Автоматизация, которая действительно распространяется легко и быстро, является «программной». Программная автоматизация чаще всего заменяет более высокооплачиваемые рабочие места. Банковские клерки, госслужащие, юристы и так далее. То есть люди, работающие исключительно с информацией (получить информацию, обработать и отправить дальше). В сочетании с тем, что «программная» автоматизация дешевле, а зарплата тех, кого она заменяет, гораздо выше, чем у простых работяг, то как раз она в первую очередь и внедряется повсеместно в мире. Сейчас уже не существует таких профессий как телефонистка, работник телеграфа, чертежник в конструкторском бюро и так далее. Все эти профессии заменили программы. Причем по всему миру.


3. Так как же нам воспринимать популярное высказывание о том, что автоматизация порождает больше рабочих мест, чем сокращает? Дело в суммарном повышении производительности труда, и как следствие, появление большего числа «благ» на душу населения. Возросшие реальные доходы тех, кто не потерял работу, формируют у них новый спрос на развлечения, более крутые автомобили, путешествия и прочее. А если формируется спрос, то он должен закрываться релевантным предложением. То есть, по факту автоматизация формирует новые рынки, которых ранее просто не существовало и в которых пока что не понятно, что автоматизировать. Отсюда появляется куча рабочих мест для ручного труда. Мода на крафтовое пиво, мыло, мебель или фермерское молоко/мясо/творог растет как раз оттуда. Автоматизация создала дешевые продукты, а рынок ответил на это тем, что хочет дорогие хендмейд-продукты просто потому, что есть категория населения, которая может за это заплатить.

P.S. Не нужно путать плавный ход автоматизации, рост производительности труда/благ на душу населения и трансформации рабочих мест с кризисом в экономике. При кризисе, несмотря на автоматизацию, рабочих мест становится меньше по причине того, что число благ на душу населения в экономике сокращается.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Технологии распространяются лавинообразно, только если они очень дешевые и очень простые.

В 2018 году доля интернет-пользователей в мире достигла отметки в 4 млрд. человек. Основной рост идет за счет Африки, Юго-восточной Азии и Индии. Вроде бы, ничего удивительного: самые бедные регионы потихоньку подтягиваются во всемирную сеть вслед за удешевлением технологий. Однако огромные массы населения перепрыгивают этап владения настольным компьютером и проводным интернетом и начинают свой опыт интернет-пользователя сразу со смартфона и мобильного интернета.

Почему так происходит?Компьютер и высокоскоростной интернет так и остались дорогой игрушкой. Мало-мальски приличный ноутбук стоит не меньше 500 долларов, интернет по оптоволокну
- от 10 баксов в месяц. А вот смартфон можно купить от 200 баксов, и тариф с интернетом будет стоить от 5 баксов в месяц, да еще и звонить можно! Конечно же, смартфон стал для большинства гораздо более доступной технологией, чем персональный компьютер.

О чем нам говорит этот пример?Помимо того, что смартфоны
- более дешевый аналог персональных компьютеров, они еще и обладают гораздо более простым интерфейсом. Смартфонами могут пользоваться все: и бабушки, и малолетние дети. А вот чтобы разобраться, как работает ПК, придется изрядно повозиться. Особенно если вспомнить про Windows и их ужасающие попытки сделать операционную систему сразу для всего (ПК и планшетов).

Революция смартфонов
- это иллюстрация того, что технология может захватить мир, только если она станет предельно дешевой и предельно простой. Так было с лампочкой, двигателем внутренного сгорания, пулеметом, телеграфом, телефоном и так далее.

С этой же точки зрения разберем перспективы полной автоматизации рабочих мест всеми любимых таксистов.

Если почитать две недавних статьи (раз и два) о том, как Яндекс запустил в Иннополисе автопилотируемое такси, то в обоих статьях в глаза сразу бросаются серьезнейшие проблемы разработчиков с аппаратным обеспечением. Приходится использовать технологичную гибридную Тойоту Приус, цена которой стартует на российском рынке от
2.2 млн. рублей. Совсем не Киа Рио и Хендай Солярис, верно?)Дальше в бой идут лидары, камеры, датчики. Самая дорогая часть расходов
- это лидары, игрушки эти очень дорогие. Насколько мне известно, яндексовский Приус со всеми обвесами, трудочасами инженеров на его переоборудование и без учета цены самого ПО автопилота обходится в 100-120 тысяч долларов за штуку. И все это добро еще к тому же очень сырое и не может пока нормально разруливать ситуации, например, с припаркованными в неположенном месте автомобилями, которые преградили путь на узких улочках Москвы.

Добавьте сюда дорогостоящее техническое обслуживание этих сложных приборов, страховые риски при угоне или аварии автомобиля. В итоге текущая версия автопилотируемого такси становится просто золотой по сравнению с Джамшутом на Киа Рио и экономически пока ему серьезно проигрывает. Ранее я писал о ближайшей реальной перспективе лишь для Яндекс.Маршрутки, которая сможет ездить по нескольким остановкам, с выделенной полосой и прочими преимуществами по сравнению с автомобилями, пилотируемыми людьми.

Реальную революцию нейросетей, и в первую очередь машинного зрения, мы увидим только тогда, когда через самые обыкновенные 10 видеокамер от видеорегистраторов автопилот сможет управлять легковым автомобилем в условиях городской среды.

Так же как в случае с проблемами распространения ПК в развивающихся странах, возможно это так никогда и не случится. Армия таксистов в развивающихся странах сохранит свою работу, а автопилот останется игрушкой для богатых развитых стран.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Запрыгнуть на ступеньку уходящего поезда

В последних постах канала я активно рассматривал вопросы автоматизации рабочих мест преимущественно за счет нейронных сетей и машинного зрения.Действительно тренд на это наметился нешуточный и технология распространяется, как цунами.

Многие задаются вопросом: «Мое рабочее место под угрозой?», «Чем я буду заниматься через 5 лет?», «Смогу ли я себя обеспечивать?».Лучший способ обезопасить себя это самим начать заниматься этой перспективной технологией.Профессия Data Scientist (специалист по анализу данных) уже сейчас является одной из самых востребованных и хорошо оплачиваемых профессий, а в ближайшие года предвещают еще больший спрос на эту профессию.

Если вы давно думали с чего начать свое погружение эту дисциплину, то сегодня хороший день, чтобы решить этот вопрос.У ребят из SkillFactory в честь Черной пятницы скидка 50% на курсы по машинному обучению.

20 ноября стартует 9-ый поток курса «Практический Machine Learning». Цель курса
- на практике отработать методы решения бизнес-задач с помощью машинного обучения и дать сильную базу для старта карьеры в Data Science.

Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации (Amazon) вы на практике освоите все современные инструменты и методы машинного обучения, научитесь работать с нейронными сетями.

Очень важно, что для обучения на курсе вам не требуется обширных знаний в программировании, а после регистрации на курс вы получите список всех необходимых подготовительных материалов для уверенного старта. Уже через 11 недель вы сможете использовать методы машинного обучения в своей повседневной работе!

Ссылка для записи на курс
- https://bit.ly/2Q12Sib

#реклама

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
В чем принципиальное отличие автоматизации «программной» от «аппаратной»?

Возьмем двух сотрудников:
1. Один работает в офисе, получает email'ы, обрабатывает Excel-файлы и отправляет их другим сотрудникам.
2. Второй работает у станка и вкручивает гайки.

Работу обоих можно автоматизировать, то есть убрать из процесса человека и поставить на его место некий механизм.Но, что интересно: автоматизация этих двух рабочих мест будет принципиально разной. «Офисный планктон» сможет заменить просто программное обеспечение, которое само будет получать файл, распознавать его, обрабатывать и посылать дальше. А вот рабочего у станка придется заменять роботизированной «рукой», которая будет вместо него день и ночь крутить гайки.

В чем принципиальная разница этих двух подходов с экономической точки зрения?В затратах на тиражирование этой автоматизации. Оба метода на старте требуют серьезных инвестиций в создание продукта автоматизации: ПО или прототипов робота. Но когда конечный продукт протестирован и отлажен, и дело дошло до его тиражирования, которое позволит компании-производителю заработать, то начинают проявляться принципиальные различия.

При продаже очередному клиенту ПО для автоматизации у программного продукта фактически нет себестоимости. Это просто очередная копия программы. Таким образом, ПО может тиражироваться многомиллионными партиями практически без затрат (в случае выхода на рынки других стран потребуется перевод интерфейса).

А вот в случае с тиражированием роботов все обстоит гораздо сложнее. Производство каждого нового робота требует по-прежнему серьезных затрат. Конечно, он станет дешевле за счет объемов выпускаемых партий, но принципиально это не решает проблемы.

В результате, когда речь заходит об автоматизации рабочих мест в развивающихся странах, то в первую очередь опять-таки автоматизируют офисных работников, потому что это более доступно и экономически обосновано. А офисные работники
- это как раз люди с высшим образованием и неплохими зарплатами.

В подтверждение моих слов могу привести примеры многомиллионных инвестиций в компании UiPath и Automation Anywhere, которые были совершены за последний месяц. Компании занимаются продуктами как раз для автоматизации рабочих мест «офисного планктона».

А вот мировой лидер в нише промышленных роботов
- немецкая компания KUKA Roboter таких жирных инвестиций не собирает, поскольку не имеет такого мощного потенциала роста.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Экономические нюансы автоматизации и роботизации.

Наверняка все видели знаменитые видео с заводов BMW или Tesla, где роботы собирают дорогостоящие автомобили
- выглядит это впечатляюще. Или тоже яркий пример роботизации: автоматизированные склады Amazon.

Когда в СМИ заводят речь об автоматизации и роботизации производств, то людям сразу представляются эти чудо-конвееры с роботами-манипуляторами. Но на деле эта самая автоматизация выглядит иначе.Если посмотреть альтернативные видео про те же Amazon и Tesla, то на них все еще можно заметить кучу рабочих, которые делают достаточно банальные вещи по типу сортировки товаров/деталей и вкручивания гаек. Сразу появляется резонный вопрос, а почему эти задачи тоже не автоматизировали?

Здесь мы подходим к самому интересному:
1. разнице зарплат и профсоюзов в развитых и развивающихся странах;

2. стоимости роботов для развитых и развивающихся стран.

Где находятся все эти компании, великолепные заводы которых нам демонстрируют на видео? Это Германия и США (штат Калифорния). Это страны/штаты с развитыми экономиками. В странах с развитыми экономиками очень высокие зарплаты у рабочих, высокие налоги на эти зарплаты, и очень сильные профсоюзы, которые постоянно выбивают из компаний дополнительные плюшки для рабочих (оплачиваемые отпуска, оплата медицинских страховок, и так далее). При совершенно космических зарплатах (если смотреть в среднем по миру), на заводах и складах по-прежнему работает большое число рабочих, которые выполняют достаточно банальные повторяющиеся задачи. Почему же тогда так происходит? Почему предприятия не полностью автоматизированы?

Все очень просто: эти роботы стоят очень дорого и по-прежнему проигрывают человеку в стоимости работ.

Обратите внимание на видео с завода Tesla: там рассказывают о самих роботах, которые произведены по большей части в Германии (и немного в Японии). Это значит, что они делаются в стране с твердой мировой валютой: евро. Этих роботов делают люди, которые получают большую зарплату, и с зарплаты которых платятся высокие налоги. На выходе эти роботы становятся практически золотыми. Настолько, что даже местные (немецкие) предприятия не могут полностью автоматизировать свои производства, то есть оплатить стоимость этого оборудования.Если даже BMW и Audi не могут, то разве смогут страны СНГ с их еле живыми национальными валютами? Если для немецких концернов эти станки «золотые», то для российских предприятий они платиновые и инкрустированы бриллиантами ?

Вот по этой причине робозаводы и склады мы видим только на видео из развитых стран. Условный русский, украинский или индийский рабочий стоит предприятию гораздо дешевле, чем огромный сверкающий робот, цена и стоимость поддержки которого равна 10 годовым зарплатам 100 рабочих на развивающихся рынках.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Не надо путать автоматизацию с человекоподобными роботами.

Одна из серьезных проблем это то, как люди представляют себе автоматизацию производства, бизнеса и государственных служб.

Многие думают, что «магазин без кассиров» это магазин все с теми же привычными кассами и очередями, где вместо кассира будет стоять робот-гуманоид или какой-то шкаф вроде вендингового аппарата. На деле же, все оказывается совсем иначе. Магазины Amazon GO (и их клоны) вообще не содержат касс, как таковых. Все заменено на приложения на смартфонах и множество камер, которые с помощью машинного зрения различают, какой товар и в каком количестве вы взяли в корзину. Вы можете просто взять колбаску с йогуртом и свободно выйти из магазина. Стоимость покупки автоматически спишется с вашей банковской карты с помощью приложения на смартфоне.

Технология решает сразу несколько задач:
1. Избавляет от кассиров.
2. Избавляет от касс и затрат на них.
3. Избавляет от процессинга внутри магазинов (нет инкассации).
4. Полностью решает проблему очередей.

И самое главное
- все это делается без единого робота-гуманоида или ящика с датчиками, через который нужно утомительно «пропикать» все свои покупки.

Еще хороший пример автоматизации в РФ
- ГИБДД. Уже несколько лет подряд Госавтоинспекцию «оптимизируют», массово сокращая сотрудников: как тех, кто работает на постах, так и тех, кто сидит в кабинетах. Зачем нужны постовые, если камеры гораздо эффективнее, а штрафы выписываются автоматически? Не нужен почтальон, чтобы принести вам уведомление о штрафе, оно просто приходит вам на email или в мобильное приложение. Зачем нужен огромный штат кабинетных работников для приема и выдачи бумажек, если все это можно сделать через Госуслуги?Остается еще прием экзамена по вождению, который тоже может быть автоматизирован. Нейронка в перспективе ближайших 5-10 лет гораздо лучше справится с проверкой ваших способностей на дороге, анализируя сразу кучу параметров по скорости, движениям руля и вашей реакции, а самое главное
- будет лишена коррумпированной составляющей.Выезд на место ДТП сотрудников, чтобы решить, кто виноват? Это тоже уже можно автоматизировать, увеличив число камер на дорогах и обязав все автомобили иметь стандартизированные видеорегистраторы.Как видите, практически все задачи целой государственной службы можно решать без людей и без роботов-гуманоидов.

Если примеры выше касались соприкосновения с физическим миром, то существует ниша, которая практически не видна, но тем не менее она ежедневно заменяет людей на «автоматы». Речь идет о банальном обмене информацией. Огромные массы людей заняты сбором и выдачей бумажек (или файлов MS Office) друг другу. Вспомните, чтобы закрыть любое юридическое дело, вам нужно обежать кучу инстанций, зачастую бессмысленных и беспощадных. Теперь все эти конторы с живыми людьми заменяет сайт Госуслуг
- да, пока криво, но прогресс налицо.

А в бизнесе это делается гораздо быстрее. Несколько лет назад я работал над автоматизацией бизнес-процессов у одного крупного московского дистрибьютора. Изначально в компании был отдел по работе с поставщиками на 10 человек, и отдел по работе с контентом на 12 человек. После внедрения ПО для автоматизации, в обоих отделах осталось по 2 человека. Причем для Москвы зарплаты у этих людей были не такие уж маленькие
- явно выше, чем у кассира в Пятерочке или у таксиста в Яндексе.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Как не допустить «автоматизации» своего рабочего места?

Мой прошлый пост вызвал бурную реакцию у подписчиков. Сотни сообщений в чате канала, десятки сообщений у меня в личке. Люди присылают опровержения, статьи об автоматизации складов, о Waymo, которая запускает беспилотное коммерческое такси, и так далее.

Но, как я не раз упоминал в чате канала, надо смотреть на тенденции, а не на отдельно выдернутые факты. Надо смотреть на систему целиком, а не только на одну ее сторону.

В ближайших постах разверну тему автоматизации именно высокооплачиваемых рабочих мест и подробно расскажу обо всех аспектах.

Пойдем по порядку: несколько подписчиков подняли вопрос, какая же квалифицированная работа в самом ближайшем времени будет автоматизирована, и на что переучиться, пока не поздно?Основной упор в предыдущем посте был на работу, которая заключается в повторяющихся действиях, но при этом требует многолетнего обучения и прохождения квалификаций.В подобную категорию входит множество секторов экономики:
1. Медицина, где сбор анализов может делать робот, а анализировать результаты
- нейронная сеть. В ближайшее время для обслуживания одного аппарата МРТ будет требоваться не 3-4 сотрудника, а один.
2. Юриспруденция. Большой сегмент доходов юристов
- это составление договоров и проверка их на ошибки. В самое ближайшее время эту задачу сможет решать нейросеть. Причем это будет гораздо дешевле и качественнее для клиента, по сравнению с человеком.
3. Госслужащие. Во всех странах мира госслужащие составляют огромный пласт трудящегося населения. Работа государства требует постоянного регулирования и учета. Налоговые ведомства, центральные банки, кадастровый учет, и так далее. Множество ведомств, с многотысячной армией сотрудников, которые выполняют однотипные действия по сбору и обмену информацией с другими ведомствами. Это самый лакомый кусок для автоматизации и урезания расходов. А вот небольшой пруф про Центробанк РФ, чтобы вы не думали, что это просто мои фантазии.

Так что же делать, если вы чувствуете, что робот шатает под вами кресло? В первую очередь, постоянно учиться и браться за новые, более сложные задачи. Если вы делаете то же самое, что делали 3 года назад, с той же производительностью и тем же качеством работы, то вы первый кандидат на «автоматизацию».

Если вы не видите перспектив в той отрасли, в которой вы заняты сейчас, то задумайтесь о ее смене. На какую? Я уже лет десять слышу рассуждения о том, что рынок вакансий для программистов должен начать уменьшаться, а их безумные зарплаты
- вернуться к «нормальным» показателям. Тем не менее, с каждым годом становится все труднее найти толковых разработчиков на свои проекты. Объективно говоря, я думаю, что рынок веб-разработки будет расти еще как минимум 10 лет.Но если все так перспективно, то куда пойти учиться? Если рассматривать русскоязычные варианты, то мне нравится онлайн-университет skillbox.ru.Они собирают для своих курсов реально практикующих авторов, решают во время обучения реальные задачи и дают возможность усердным ученикам получить работу у компаний-партнеров.Так что, если вы задумываетесь о том, чтобы стать разработчиком, то начните с их курса.

Возможность получить работу после обучения у них вполне реальна. Сейчас в моей команде трудится парень, который начинал свой путь разработчика как раз с курсов Skillbox'a.

Digital Доктор
Маркетинг
Подписаться
Новые технологии сокращают в первую очередь высокооплачиваемые рабочие места.

Сейчас десятки миллионов людей по всему миру боятся, что они потеряют работу из-за автоматизации, роботов и искусственного интеллекта. А законодатели различных стран рассматривают варианты законопроектов, которые будут облагать роботов налогами, схожими с налогообложением для живых работников, чтобы обеспечить пособиями тех, кто потеряет работу.

Звучит достаточно печально и угрожающе, не правда ли? Представляются десятки тысяч безработных в городах, накаляющаяся социальная обстановка, искусственные налоги для роботов, которые будут тормозить экономику и заставлять бизнес уходить в другие юрисдикции, а экономику региона
- еще больше стагнировать.

Но если внимательнее взглянуть на экономику этих процессов, то все представляется совершенно иначе. Когда предприниматель задумывается об автоматизации какого-либо из бизнес-процессов с помощью технологий, то он в первую очередь считает рентабельность этих инвестиций. Допустим, у вас есть два сотрудника: один получает $
1.000 в месяц, а другой $
10.
000. При этом работу либо одного, либо другого могут заменить некие автоматизированные системы, любая из которых стоит $
200.
000. А теперь подумайте, кого из сотрудников в первую очередь попытается заменить бизнес? В случае первого, возврат на инвестиции будет происходить 200 месяцев, а в случае второго
- всего
20.

Если вы обратите внимание на новости о новых технологиях, в которых рассказывают об автоматизации той или иной профессии, то примерно 90% из них будет как раз про высококвалифицированные, хорошо оплачиваемые профессии, которые требуют дорогостоящего высшего образования.А вот те самые пресловутые грузчики, доставщики, таксисты, кассиры и мерчендайзеры получают настолько низкую зарплату, что у роботов не получается с ними конкурировать.

Приведу несколько примеров:
1. Нейросеть справляется с рутинными юридическими задачами эффективнее, чем живые юристы.
2. Нейросеть научилась выполнять работу радиолога и ставить диагнозы по рентгеновским снимкам не хуже человека.
3. Вспомним пример из моего недавнего поста про фильм «Терминатор: Генезис», где группа специалистов по видеоэффектам потратила кучу времени и ресурсов, чтобы сделать аватар молодого Шварцнегера. В ближайшие годы большую часть этой задачи сможет решать нейросеть.

И таких примеров огромное множество. Здесь работает простое правило: если ваша работа требует долгого, сложного, дорогого образования, вы получаете высокую зарплату и при этом сама работа сводится к довольно монотонным и повторяющимся операциям, то вы первый кандидат на автоматизацию и упразднение вашего рабочего места.

Именно по этой причине история человечества не знает примеров, когда из-за внедрения технологий разом оказались без работы сотни тысяч человек с самыми низкими доходами. Технологии в первую очередь бьют по «переоцененным» профессиям, для которых вы 10 лет чему-то учитесь, а потом на протяжении 30 лет делаете примерно одно и то же. Теперь нейросеть может выучить это за час, и больше не придется платить вам неоправданно высокую зарплату.

Рейтинг авторов

  • "Записки Дизайнера" (про дизайн и только про него 157 157 157
  • (Не) только немецкий 157 157 157
  • #анямастерконтента 157 157 157
  • #Фудтех 157 157 157
  • 10 идей и трендов дня 157 157 157
Показать весь рейтинг
Загрузка ...