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During its 18 years, BaseN has encountered many successful product digitalization and service conversion projects, often deployed on BaseN Platform but also within other platforms and environments. However, there’s an even greater number of IoT projects and endeavors which have failed to reach the commercial phase and have been quietly buried into oblivion. Some companies have had as much as four consecutive failures, making them very hesitant to try once more.
At BaseN we understand that a greenfield digital product deployment, as nice as it would be, is extremely rare. In many of our best customer deployments, we’ve initially collected fragments of earlier, not so successful projects and run a service design process in order to catch all possible learning points from them. This has also enabled us to create a vast knowledge base of different digital service models.
A failure in a digital service project is always a sum of many decisions, but most often we see that it does not get enough leadership bandwidth and is considered more like a fact-finding mission, which automatically lowers the expectations. Concentrating on the ‘core business’, be it traditional product sales, labor-based service or consulting, easily takes the priority, and the company moves ever further from the digital leap. Then one day, it might be too late when the competition is already equipping your legacy products with their digital add-ons.
All in all, our view is that every business with customers must embrace the digital transformation by connecting to and knowing their customers better, gradually switching from products to services which include constantly evolving products. Either they do it themselves, or be overrun by the faster digitalizing competitor.
//Pasi
One reply on “Crossing the Digital Product Shame”
Monsieur Gottlob Frege perfectionna le système de Boole en formalisant le concept de prédicat, qui est une entité logique soit vraie, soit fausse (toute maison a un propriétaire), mais contenant des variables non logiques, n’ayant en soi aucun degré de vérité (maison, propriétaire). Cette formalisation eut une grande importance puisqu’elle permit de entretenir démontrer des théorèmes généraux, simplement en appliquant des règles typographiques à des ensembles de symboles. La réflexion en langage courant ne portait plus que sur le choix des règles à appliquer. Par ailleurs, l’utilisateur joue un rôle important puisqu’il connaît le sens des symboles qu’il a inventés et ce sens n’est pas toujours formalisé, ce qui ramène au problème de la signification en intelligence artificielle, et de la subjectivité des utilisateurs. Il n’y a jamais eu autant de possibilités de regarder des séries et des films sur le web que depuis l’essor des plateformes de SVOD. Que vous cherchiez des séries adultes et ou des programmes pour toute la famille, il y en a pour tous les gouts et toutes les envies.
Et parmi ces derniers, les noms marquants ne manquent pas. Qu’il peut ensuite exécuter la tâche apprise : traduire un document, établir des liens entre deux phénomènes ou décrire une image. La modélisation en sciences cognitives a révélé l’existence de plusieurs mécanismes, autres que l’association par continuité, qui sont autant de composantes de l’intelligence humaine. Parce que leur expertise est entièrement précalculée, ils ne peuvent pas raisonner dans le temps pour décider qu’un animal mort reste mort, ou pour comprendre le sens de la phrase il n’est toujours pas mort et la bizarrerie de cette autre phrase : « il n’est pas toujours mort ». La seule prédigestion de grandes quantités de données ne leur permet pas non plus de repérer les structures inédites si évidentes pour nous, comme les groupes de nombres identiques dans la suite. Leur stratégie du presque-par-cœur est aussi aveugle aux anomalies inédites.
Dabords on pense immédiatement à des aptitudes impliquant notre intuition ou notre créativité. Pas de chance, l’IA prétend nous attaquer sur ces terrains-là également. Pour preuve, le fait que des œuvres créées par voyager programmes se sont vendues fort cher, certaines atteignant presque le demi-million de dollars. Côté musique, chacun se fera bien sûr son opinion, mais on peut déjà reconnaître du bluegrass acceptable ou du quasi Rachmaninoff dans les imitations du programme MuseNet. Notre sélection vous permettra de distinguer les différences techniques entre tous ces services, de connaître les tarifs pratiqués et les formules disponibles mais également savoir enfin où est visible cette série dont tout le monde parle.
Alors mais avec l’IA, on ne fabrique pas une créature. L’IA n’est pas autonome, elle n’est en fait qu’un automate. Dans un de ses livres, écrit avec Mar
cel Duchamp, l’écrivain Michel Carrouges parlait paatrniv des machines célibataires, qui évoluent seules, sans souci des hommes ni du bien commun. En santé, les machines ne doivent pas être célibataires, mais partenaires. Bien que l’approche de l’apprentissage profond soit innovante et qu’elle permette certaines avancées dans les années 90, elle n’attire pas, à l’époque, toute l’attention de la communauté scientifique. Beaucoup croient que les chercheurs qui s’y attardent font fausse route. Si on fournit à l’ordinateur une quantité massive de données (sons, images ou textes) et le résultat qu’on attend de lui, l’ordinateur ajuste graduellement ses paramètres internes. Avec Stranger Things, La Casa de Papel, House of Cards, Mindhunter, Orange is the New Black, Narcos, The Crown ou encore The Witcher, le service compte des centaines de séries dont certaines sont devenues des phénomènes de société.