Nowe Technologie Archive

0

Innowacje w transporcie morskim – One Sea – Autonomous Maritime Ecosystem

Innowacje w przemysłach morskich nabierają tempa równego rozwojowi telefonów komórkowych i sztucznej inteligencji. W efekcie na Bałtyku w 2025 pojawią się pierwsze bezzałogowe statki jako produkt projektu One Sea – Autonomous Maritime Ecosystem. Nowe rozwiązanie będzie efektem współpracy wiodących firm projektowych i producentów inteligentnych rozwiązań w transporcie morskim.

Morski ekosystem. Projekt One Sea wygeneruje nie tylko jednostkę pływającą ale jednolity system DIMECC (Digital, Internet, Materials & Engineering Co-Creation). Liderami konsorcjum są: ABB, Cargotec (MacGregor oraz Kalmar), Ericsson, stocznia Meyer Turku, Rolls-Royce, Tieto oraz Wärtsilä. Działania projektowe i wdrożeniowe wspiera klaster morski Finnish Marine Industries oraz fiński fundusz  Tekes. „One Sea ecosystem jest oczywistym krokiem ku informatyzacji i digitalizacji przemysłów morskich” uważa  Harri Kulmala, prezes zarządu DIMECC.

Organizacja ta integruje działania około 2 tys. innowatorów z różnych dziedzin, ponad 400 organizacji, 69 udziałowców oraz ponad 10 koordynatorów projektów. Są również partnerzy zagraniczni  platformy z Chin, Flandrii, Włoch, Niemiec. W tej organizacji nie ma partnera z Polski. Jednakże Polski Klaster Morski uczestniczył w wygenerowaniu projektu ECOPRODIGI –  increasing eco-efficiency in the Baltic Sea Region maritime industry through digitalisation.

Firmy i organizacje współdziałające w projekcie  One Sea są liderami innowacji w swoich dziedzinach, a ścisłe powiązanie projektu z przemysłem zapewnia mu  dynamikę większą niż  gdyby rozwiązania problemów podejmowano się jedynie na poziomie analiz akademickich – podkreśla aplikacyjny charakter działań Kulmala. W efekcie działań zespołu ma bowiem powstać autonomiczna sieć transportu morskiego.

W Chinach od kilku lat pracuje się nad projektem statku bezzałogowego na zlecenie  Maritime Safety Administration (MSA). Powołano specjalną grupę ekspertów, a projekt “Unmanned Multifunctional Maritime Ships Research and Development Project” koordynowany  jest przez department Zhejiang MSA przy wsparciu Wuhan University of Technology.  MSA informowuje, że nowe rozwiązanie będzie nie tylko w pełni zintegrowanym systemem do zarządzania statkami bezzałogowymi ale również będzie wykorzystywane przez administrację morską, rybołówstwo, do monitorowania pogody oraz ochrony wód terytorialnych i celów militarnych.

Blue Denmark. Administracja Morska Danii (AMD) uruchomiła program mający na celu budowę i eksploatację statku autonomicznego. Fazę koncepcyjną AMD realizuje wraz z Technical University of Denmark (DTU). Studium wykonalności i projekt handlowego statku bezzałogowego finansowane są ze specjalnego Duńskiego Funduszu Morskiego.  Celem krótkookresowym projektu jest poprawa bezpieczeństwa i efektywności ekonomicznej statków  – wyjaśnił Troels Lund Poulsen, duński minister Gospodarki i Rozwoju. Celem długookresowym jest rozwój transportu morskiego w oparciu o statki autonomiczne, który ma stanowić istotny składnik polityki morskiej Danii realizowanej pod hasłem Blue Denmark. Chodzi o rozwój gospodarki morskiej opartej na rozwiązaniach innowacyjnych i najnowszych technologiach, efektywnym wykorzystaniu energii, rozwoju bezpiecznego transportu morskiego.

Norweska Administracja Morska oraz Norweska Administracja  Wybrzeża podpisały porozumienie o wyznaczeniu pierwszego w świecie akwenu  do testowania statków autonomicznych. Jednostki bez załogi będą pływały w fiordzie Trondheim. W projekcie uczestniczą: Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Kongsberg Seatex, Kongsberg Maritime, MARINTEK oraz Maritime Robotics we współpracy z Trondheim Harbour oraz Norweską Administracją Morską.  “Nie wiemy co prada jeszcze jak będzie działał system transport autonomicznego, lecz Norweska Administracja Morska zamiearza być głównym uczestnikiem jego rowoju” – informował media  Olav Akselsen,  Dyrektor Generalny  Shipping and Navigation. Po podpisaniu porozumienia naukowcy z NTNU przy użyciu statku badawczego Gunnerus zaprezentowali możliwości zasady pływania statków autonomicznych i wykorzystania wybranego akwenu do badań.  Na wodach Trondheim Fjord testowano autonomiczną jednostkę koncepcyjną ReVolt opracowaną przez DNV GL. Model statku 1:20 testowali Kjetil Muggerud oraz Henrik Alfheim z NTNU wraz ze studentami. W 2016 r. rząd powołał  Norwegian Forum for Autonomous Ships (NFAS) w celu finansowania i rozwoju morskich systemów i statków bezzałogowych.

W 2025 statek bez załogi. Projekt One Sea ma za zadanie zintegrować prace nad statkiem autonomicznym podjęte przez firmy i ośrodki badawcze z całego świata.  One Sea – Autonomous Maritime Ecosystem polega na skonsolidowaniu działań w ramach jednolitego planu. Przyjęta „mapa drogowa” to konkretny program działań, efektem których ma być uruchomienie autonomicznego systemu transportu morskiego w 2025 r. Harmonogram działań został opracowany przez wiodące firmy innowacyjne działające w projekcie i skorygowany przez krajowe organy doradcze oraz międzynarodową radę konsultacyjną.  Takie podejście wynika z konieczności przyspieszenia prac legislacyjnych i organizacyjnych przez instytucje krajowe i międzynarodowe w celu uniknięcia barier we wdrożeniu innowacyjnych rozwiązań w transporcie morskim w ruchu krajowym i międzynarodowym. Krajom i portom, które nie przystosują się do działań w nowym ekosystemie transportowym grozi wykluczenie.

Marek Grzybowski

0

Getting Physical: The Rise of Hybrid Ecosystems

BCG Sept 2017 Getting Physical COVER

On June 16, 2017, Amazon surprised the business world by announcing that it would acquire Whole Foods for approximately $13.7 billion. The acquisition is Amazon’s largest to date by far as well as a significant departure from its traditional strategy of growing businesses organically.

There has been much speculation about the strategic rationale behind this move. Some have referred to the overlap between the clientele of Amazon Prime and of Whole Foods, others to the value of a brick-and-mortar presence, and still others to the need for scale in building out grocery supply chains.1

Whatever the specific motivation for this transaction, we believe the acquisition is not an isolated occurrence but part of a broader trend: the shift from the largely digital ecosystems that dominate today to ones richly exploiting both the digital and the physical worlds. This shift signals opportunities not only for digital giants but also for physical incumbents to build new digital-physical ecosystems. Orchestrators of these hybrid ecosystems must follow some new principles and adopt a set of behaviors different from those that purely digital ecosystems require. The Japanese company Recruit offers a rich example of how to succeed in this new realm.

The Rise of the Digital Giants

Digital ecosystems—networks of companies and consumers that interact dynamically to create mutual value—have enabled some of the most profitable and most valuable business models that exist today.2 Digital ecosystems create value primarily through the delivery of digital goods and services, using scalable digital platforms such as two-sided marketplaces. The five most valuable public companies in the US—Apple, Google, Microsoft, Facebook, and Amazon—are all orchestrators of digital ecosystems. This is a strong contrast with ten years ago, when Microsoft was the only digital player alongside four physical giants (Exxon Mobil, General Electric, AT&T, and Citigroup) in the top five.3

What has allowed digital ecosystems to become so dominant? The answer lies in a winner-take-all dynamic of competition, which allows winners to reach tremendous scale and build impregnable moats around their positions. Three sets of factors have contributed to this competitive dynamic:

  • Zero Marginal Costs and Positive Network Effects. Successful digital ecosystem orchestrators offer a dominant service in their core category. Think of Google’s search engine or Facebook’s social network. Starting from this service, orchestrators have relied on virtually zero marginal production costs, network effects, and low barriers to geographical expansion (in the absence of protectionism) to grow their digital ecosystems to gigantic proportions. Digital marketplaces, like Amazon’s, embody all these features: adding one or a thousand more products for sale comes at virtually no additional cost; the more people who use the marketplace, the more attractive it becomes; and digital goods can be delivered around the world at little extra cost.
  • Unprecedented Data Accumulation and Analysis. Successful digital giants take advantage of the “data flywheel effect”: as digital ecosystems grow, they accumulate more data, which then fuels improvements in services, thus stimulating further growth. Improvements in data processing and analysis, driven by cumulative experience, and the spreading of investment costs over large volumes of data, strengthen the advantage. The ability of digital giants to attract and develop digital talent in areas of short supply, like machine learning and data engineering, reinforces the virtuous circle even more.
  • Seamless and Comprehensive Digital Experience. Finally, once they reach a certain scale, digital ecosystems can become even bigger by providing a seamless experience for users, giving them the ability to satisfy multiple needs on a single platform. Digital winners manage to build comprehensive ecosystems, including a wide variety of service providers, to this end. By reducing the incentive for users to leave the platform, these ecosystems are able to capture most of their attention, time, and value. The most salient example of the one-stop digital ecosystem so far is the Chinese app WeChat (which combines the functionalities of Amazon, Facebook, Instagram, Twitter, Yelp, and others), but all US digital ecosystem orchestrators are moving in this direction.

Orchestrators of digital ecosystems have all focused on exploiting this winner-take-all dynamic to establish dominant positions. Nondigital players, by contrast, lacking the kind of advantages noted above, have mostly not succeeded in building digital ecosystems. Consider the fate of Sears, which in the early 2010s invested heavily in an e-commerce business that would complement its traditional brick-and-mortar business. In the end, Sears’s digital business failed to achieve the necessary scale, and this, coupled with a sales decline in the neglected core business, led to a loss of more than 75% of market value for the company.4

More: www.bcg.com: The BCG Henderson Institute is The Boston Consulting Group’s internal think tank, dedicated to exploring and developing valuable new insights from business, technology, and science by embracing the powerful technology of ideas. The Institute engages leaders in provocative discussion and experimentation to expand the boundaries of business theory and practice and to translate innovative ideas from within and beyond business. For more ideas and inspiration from the Institute, please visit: Ideas & Inspiration

0

How artificial intelligence can deliver real value to companies

ARTIFICIAL INTELLIGENCE McK REPORT 2017 COVER

Companies new to the space can learn a great deal from early adopters who have invested billions into AI and are now beginning to reap a range of benefits.

After decades of extravagant promises and frustrating disappointments, artificial intelligence (AI) is finally starting to deliver real-life benefits to early-adopting companies. Retailers on the digital frontier rely on AI-powered robots to run their warehouses—and even to automatically order stock when inventory runs low. Utilities use AI to forecast electricity demand. Automakers harness the technology in self-driving cars.

A confluence of developments is driving this new wave of AI development. Computer power is growing, algorithms and AI models are becoming more sophisticated, and, perhaps most important of all, the world is generating once-unimaginable volumes of the fuel that powers AI—data. Billions of gigabytes every day, collected by networked devices ranging from web browsers to turbine sensors.

The entrepreneurial activity unleashed by these developments drew three times as much investment in 2016—between $26 billion and $39 billion—as it did three years earlier. Most of the investment in AI consists of internal R&D spending by large, cash-rich digital-native companies like Amazon, Baidu, and Google.

For all of that investment, much of the AI adoption outside of the tech sector is at an early, experimental stage. Few firms have deployed it at scale. In a McKinsey Global Institute discussion paper, Artificial intelligence: The next digital frontier?, which includes a survey of more than 3,000 AI-aware companies around the world, we find early AI adopters tend to be closer to the digital frontier, are among the larger firms within sectors, deploy AI across the technology groups, use AI in the most core part of the value chain, adopt AI to increase revenue as well as reduce costs, and have the full support of the executive leadership. Companies that have not yet adopted AI technology at scale or in a core part of their business are unsure of a business case for AI or of the returns they can expect on an AI investment.

However, early evidence suggests that there is a business case to be made, and that AI can deliver real value to companies willing to use it across operations and within their core functions. In our survey, early AI adopters that combine strong digital capability with proactive strategies have higher profit margins and expect the performance gap with other firms to widen in the next three years.

This adoption pattern is widening a gap between digitized early adopters and others. Sectors at the top of MGI’s Industry Digitization Index, such as high tech and telecoms or financial services, are also leading AI adopters and have the most ambitious AI investment plans. These leaders use multiple technologies across multiple functions or deploy AI at the core of their business. Automakers, for example, use AI to improve their operations as well as develop self-driving vehicles, while financial-services companies use it in customer-experience functions. As these firms expand AI adoption and acquire more data, laggards will find it harder to catch up.

Governments also must get ahead of this change, by adopting regulations to encourage fairness without inhibiting innovation and proactively identifying the jobs that are most likely to be automated and ensuring that retraining programs are available to people whose livelihoods are at risk from AI-powered automation. These individuals need to acquire skills that work with, not compete against, machines.

 

The future of AI will be innovative, but may not be shared equally. Companies based in the United States absorbed 66 percent of all external investments into AI companies in 2016, according to our global review; China was second, at 17 percent, and is growing fast. Both countries have grown AI “ecosystems”—clusters of entrepreneurs, financiers, and AI users—and have issued national strategic plans in the past 18 months with significant AI dimensions, in some cases backed up by billions of dollars of AI-funding initiatives. South Korea and the United Kingdom have issued similar strategic plans. Other countries that desire to become significant players in AI would be wise to emulate these leaders.

Significant gains are there for the taking. For many companies, this means accelerating the digital-transformation journey. AI is not going to allow companies to leapfrog getting the digital basics right. They will have to get the right digital assets and skills in place to be able to effectively deploy AI.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE McK REPORT 2017 1 ARTIFICIAL INTELLIGENCE McK REPORT 2017 2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE McK REPORT 2017 3

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Artificial intelligence is poised to unleash the next wave of digital disruption, and companies should prepare for it now. We already see real-life benefits for a few earlyadopting firms, making it more urgent than ever for others to accelerate their digital transformations. Our findings focus on five AI technology systems: robotics and autonomous vehicles, computer vision, language, virtual agents, and machine learning, which includes deep  learning and  underpins many recent advances in the other AI technologies.  AI investment is growing fast, dominated by digital giants such as Google and Baidu. Globally, we estimate tech giants spent $20 billion to $30 billion on AI in 2016, with 90 percent of this spent on R&D and deployment, and 10 percent on AI acquisitions. VC and PE financing, grants, and seed investments also grew rapidly, albeit from a small base, to a combined total of $6 billion to $9 billion. Machine learning, as an enabling technology, received the largest share of both internal and external investment.  AI adoption outside of the tech sector is at an early, often experimental stage. Few firms have deployed it at scale. In our survey of 3,000 AI-aware C-level executives, across 10 countries and 14 sectors, only 20 percent said they currently use any AIrelated technology at scale or in a core part of their businesses. Many firms say they are uncertain of the business case or return on investment. A review of more than 160 use cases shows that AI was deployed commercially in only 12 percent of cases.

Adoption patterns illustrate a growing gap between digitized early AI adopters and others. Sectors at the top of MGI’s Industry Digitization Index, such as high tech and telecom or financial services, are also leading adopters of AI. They also have the most aggressive AI investment intentions. Leaders’ adoption is both broad and deep: using multiple technologies across multiple functions, with deployment at the core of their business. Automakers use AI to develop self-driving vehicles and improve operations, for example, while financial services firms are more likely to use it in customer experience–related functions.   Early evidence suggests that AI can deliver real value to serious adopters and can be a powerful force for disruption. In our survey, early AI adopters that combine strong digital capability with proactive strategies have higher profit margins and expect the performance gap with other firms to widen in the future. Our case studies in retail, electric utilities, manufacturing, health care, and education highlight AI’s potential to improve forecasting and sourcing, optimize and automate operations, develop targeted marketing and pricing, and enhance the user experience.

AI’s dependence on a digital foundation and the fact that it often must be trained on unique data mean that there are no shortcuts for firms. Companies cannot delay advancing their digital journeys, including AI. Early adopters are already creating competitive advantages, and the gap with the laggards looks set to grow. A successful program requires firms to address many elements of a digital and analytics transformation: identify the business case, set up the right data ecosystem, build or buy appropriate AI tools, and adapt workflow processes, capabilities, and culture. In particular, our survey shows that leadership from the top, management and technical capabilities, and seamless data access are key enablers. ƒ. AI promises benefits, but also poses urgent challenges that cut across firms,  developers, government, and workers. The workforce needs to be reskilled to exploit AI rather than compete with it; and countries serious about establishing themselves as a global hub for AI development will need to join the global competition to attract AI talent and investment; and progress will need to be made on the ethical, legal and regulatory challenges that could otherwise hold back AI.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE McK REPORT 2017 REPORT COVER

More in the discussion paper: Artificial intelligence: The next digital frontier?

About the authors:Jacques Bughin is a director of the McKinsey Global Institute, Michael Chui is an MGI partner, and Tera Allas is an MGI visiting fellow; Eric Hazan is a senior partner in the Paris office; Sree Ramaswamy is a partner in the Washington, DC, office; Peter Dahlström and Nicolaus Henke are senior partners in the London office, where Monica Trench is a consultant.

 

0

Raport Deloitte: „Global TMT Predictions 2018”

pl_FY18_Predictions_In_Flight_Infographic_ pl_FY18_Predictions_Augmented_Reality_Infographic

Prognozy dla sektora technologii, mediów i telekomunikacji. Które trendy technologiczne będą miały kluczowy wpływ na biznes w 2018 roku i jak zmienią zachowania i potrzeby klientów?

Rok 2018 w sektorze technologii, mediów, rozrywki i telekomunikacji zapowiada się niezwykle interesująco. Czy rzeczywistość rozszerzona stanie się zjawiskiem mainstreamowym? Jaki wpływ na działalność przedsiębiorstw będzie miało samouczenie się maszyn? Jak wygląda przyszłość smartfona?

Deloitte prognozuje, że w roku 2018 ponad miliard użytkowników smartfonów co najmniej raz stworzy treść opartą o technologię rozszerzonej rzeczywistości (AR), zaś ponad 300 mln będzie jej regularnymi użytkownikami (tworząc takie treści co miesiąc), podczas gdy dziesiątki milionów będą produkować i publikować takie treści w cyklu tygodniowym. Choć AR w kontekście roku 2018 nie jest niczym nowym, wyróżnia się jakością, zwłaszcza w odniesieniu do fotorealizmu. Dzięki postępowi technologicznemu zwiększyła się precyzja oddawania właściwości powierzchni, a skomplikowane algorytmy umożliwiają tworzenie cieni w scenach oświetlonych słońcem lub sztucznym światłem. Pozwala to budować doskonalszą iluzję świata.

W przyszłości AR umożliwi użytkownikom przeniesienie się na scenę z ulubionym wokalistą, tresurę tygrysa czy kopanie piłki z gwiazdami futbolu, słowem – znajdą się w tym samym miejscu, co osoby, przedmioty lub zwierzęta, które chcą pokazać na swoich filmach.

Według prognoz Deloitte do końca 2023 roku popularność smartfonów wśród dorosłych w krajach rozwiniętych przekroczy 90%, czyli będzie o 5 punktów procentowych większa niż w roku 2018. W ciągu pięciu najbliższych lat rynek smartfonów nadal będzie się powiększał pod względem zasięgu, wykorzystania, wielkości sprzedaży, wartości sumarycznej i średniej ceny sprzedaży. Co więcej, ulegnie on konsolidacji jako podstawowy kanał dostępu do usług i treści cyfrowych. Sukces smartfona będzie wynikiem szeregu innowacji, w większości niewidocznych dla użytkowników, ale wywierających wyraźny wpływ na ich działania dzięki ułatwieniom czy poprawie funkcjonalności (np. map czy zdjęć). Te niewidoczne innowacje powinny umożliwić urządzeniu dalszą “absorpcję” funkcjonalności coraz większej gamy przedmiotów materialnych i stopniowe wypieranie PC-tów z pozycji preferowanych urządzeń, dzięki przejmowaniu coraz większej liczby aplikacji cyfrowych.

Deloitte Global prognozuje, że w 2018 roku 45% dorosłych użytkowników smartfonów na całym świecie będzie niepokoić się, że są zbyt uzależnieni od telefonów przy wykonywaniu określonych czynności, podobnie jak 65% użytkowników w wieku od 18 do 24 lat. Młodsi nie będą przejmować się swoimi nawykami telefonicznymi. Zarówno młodzi, jak i starsi/dorośli użytkownicy z zadowoleniem korzystają z telefonów, niektórzy nawet do stu razy dziennie. Pilnują natomiast, by telefony nie rozpraszały ich przy wykonywaniu czynności, na których chcą się skupić.

Układ ten ma jednak i ciemne strony: na przykład nieuwaga przy prowadzeniu samochodu czy problemy ze snem psują relacje użytkowników smartfonów z otoczeniem, a nawet zagrażają życiu i zdrowiu ich i innych ludzi. Producenci telefonów, oprogramowania i aplikacji, a także operatorzy sieci skorzystaliby na próbach wspierania wysiłków konsumentów ukierunkowanych na polepszenie jakości snu, ostrożną jazdę i chodzenie czy dbałość o rodzinę i przyjaciół. Niektóre inicjatywy z pewnością przyczynią się do polepszenia jakości życia, inne zaś mogą nawet ocalić komuś życie.

Zdaniem Deloitte, do końca 2018 roku bezpośrednio programowalne macierze bramek (FPGA- field programmable gate arrays) i specjalizowane układy scalone (ASICs) będą stanowić ponad 25% wszystkich czipów, wykorzystywanych do przyspieszenia samouczenia się maszyn w centrach danych. Nowe rodzaje czipów radykalnie zwiększą wykorzystanie funkcji uczenia maszynowego, co umożliwi zmniejszenie energochłonności aplikacji przy jednoczesnym zwiększeniu ich czułości, elastyczności i możliwości. W przeszłości najpopularniejszym rodzajem czipów dla samouczących się maszyn były procesory graficzne (GPU), które w roku 2018 pozostaną największą i nadal rosnącą częścią tego rynku.

Według Deloitte, w roku 2018 wzrośnie wykorzystanie funkcji samouczenia się maszyn w średnich i dużych przedsiębiorstwach. Liczba wdrożeń i projektów pilotażowych opartych o tę technologię podwoi się w porównaniu do roku 2017, by ponownie dwukrotnie wzrosnąć do roku 2020. Ponadto technologie specjalistyczne, takie jak interfejsy programowania aplikacji (API) i sprzęt dostępny w chmurze zapewnią dostęp każdej firmie, bez względu na wielkość. Postęp technologiczny obejmujący pięć najważniejszych kwestii ułatwi i przyspieszy proces opracowywania rozwiązań dotyczących uczenia maszynowego. Trzy z nich – automatyzacja, redukcja liczby danych i przyspieszenie szkolenia – sprawią, że uczenie maszynowe stanie się łatwiejsze, szybsze i tańsze. Pozostałe dwie – interpretowalność modelu i lokalne uczenie maszynowe – umożliwią zastosowanie aplikacji w nowych dziedzinach, co powinno przyczynić się do poszerzenia rynku.

Według prognoz Deloitte, w roku 2018 transmisje na żywo wygenerują 545 mld USD przychodów bezpośrednich, czyli o 1% więcej niż w roku ubiegłym. Znacząca większość przychodów z wydarzeń udostępnianych na żywo będzie generowana przez sektory tradycyjne, zaś pozostała część – przez streaming i eSport. Live TV i transmisje radiowe wygenerują około 72% sumy przychodów, przy czym udział telewizji będzie największy, rzędu 358 mld USD z reklam i subskrypcji. Choć niemal cały przychód z Live TV generują formaty tradycyjne, gatunki nowe, przede wszystkim streamingi wideo i eSport, mają w nim coraz większy udział. Wydaje się, że w roku 2018 największym rynkiem tworzącym content do streamingu wideo pozostaną Chiny.

Zdaniem Deloitte do końca 2018 roku 50% dorosłych użytkowników w krajach rozwiniętych będzie subskrybować co najmniej po dwa rodzaje mediów internetowych w trybie online-only, a do końca 2020 roku wskaźnik ten zwiększy się do czterech. Dzięki urządzeniom ułatwiającym dostęp do subskrybowanych mediów, stale rosnącej prędkości transmisji i prostym procedurom subskrypcji zwiększa się opłacalność i łatwość użycia mediów online-only. Ekspansja witryn smartfonowych umożliwia wyświetlanie artykułów informacyjnych w sposób bardzo zbliżony do formatu gazetowego. W miarę wzrostu zasięgu spada jednak wielkość przychodów przypadających na czytelnika, przeglądarkę, pobraną reklamę czy kliknięcie. W tej sytuacji niektórzy wydawcy uznają próby generowania przychodów z reklam online za stratę czasu. Twórcy treści skupią się zatem na zwiększaniu przychodów z subskrypcji online i na tworzeniu coraz atrakcyjniejszych i bardziej różnorodnych pakietów subskrypcyjnych.

Zdaniem Deloitte, w 2018 roku 10% mieszkańców Ameryki Północnej powyżej 18 roku życia będzie uczestniczyć w co najmniej czterech akcjach jednoczesnego blokowania reklam, bo cierpią na reklamofobię. Ludzie blokują reklamy na swoich komputerach i urządzeniach mobilnych, usiłują pozbyć się niechcianych treści reklamowych za pomocą inteligentnych telewizorów, nagrywarek cyfrowych czy technologii strumieniowych, obejmujących wideo na żądanie i dostęp do muzyki. Stosuje się również proste metody blokowania, takie jak zmiana kanału radiowego lub telewizyjnego.

Wydaje się jednak, że nie ma możliwości zablokowania wszystkich reklam, które serwowane są użytkownikom. Te kategorie reklam, których nie da się łatwo zablokować, będą zapewne najszybciej się rozwijać w nadchodzących latach. Reklamodawcy zainteresowani unieszkodliwieniem blokady powinni naturalnie koncentrować się na urządzeniach mobilnych i mediach społecznościowych. Reklamofobia to duży problem: najwięcej reklam blokują ludzie młodzi, lepiej wykształceni i więcej zarabiający, czyli ci, o których najbardziej zabiegają reklamodawcy.

Deloitte prognozuje, że w latach 2018 i 2019 popularność telewizji w tej grupie wiekowej w USA, Kanadzie i Wielkiej Brytanii spadnie o 5 do 15% rocznie. Choć przedział wartości prognozowanych spadków rocznych jest dość szeroki, faktyczna wartości może być bliska jego dolnej granicy, a to dzięki słabnięciu wpływu czynników odrywających młodych ludzi od tradycyjnej telewizji. Jeżeli chodzi o smartfony, komputery, media społecznościowe, YouTube i streaming wideo, to wydaje się, że na trzech dużych rynkach angielskojęzycznych są one blisko granicy nasycenia. Można zatem przyjąć, że choć młodzi ludzie z grupy wiekowej 18-24 będą coraz krócej oglądać tradycyjną telewizję, to dwucyfrowe spadki będą raczej wyjątkiem, nie regułą.

Zdaniem Deloitte, w roku 2018 jedna piąta mieszkańców Ameryki Północnej będzie korzystać w domu wyłącznie z sieci komórkowych (mobile-only) by uzyskać dostęp do informacji, zaś do roku 2022 nawet 30 do 40% użytkowników może korzystać z domowego internetu bezprzewodowego przy użyciu technologii komórkowych i FWA (stacjonarnych łączy bezprzewodowych). Powody mogą być różne: często telefon komórkowy jest jedynym urządzeniem zapewniającym dostęp do internetu, zwłaszcza poza miastem. Czasem decydują o tym inne czynniki, takie jak poziom dochodów, samotność, możliwość korzystania z lepszych, szybszych łączy i wyższych limitów miesięcznych. Upowszechnienie dostępu do internetu metodą mobile-only będzie miało znaczące krótkoterminowe skutki dla firm, które kontaktują się z klientami przez internet. W roku 2018 będzie dotyczyło prawie wszystkich przedsiębiorstw z sektora dóbr konsumpcyjnych. W takich przypadkach firmy korzystające z internetu jako kanału sprzedaży towarów lub usług finansowych będą rozważały możliwość wykorzystania technologii wąskopasmowych, zapewniających zasięg klientom korzystającym wyłącznie z telefonów komórkowych.

Deloitte przewiduje, że w roku 2018 miliard przelotów pasażerskich (czyli około 1/4 pasażerów) będzie wykorzystywać samoloty z usługą Wi-Fi, umożliwiające dostęp do danych, a nawet korzystanie z łączności głosowej. W porównaniu z rokiem 2017 oznacza to wzrost o 20%. W roku 2018 wzrośnie zarówno popularność, jak i dochodowość tej usługi, a to dzięki coraz większemu zasięgowi, prędkości połączeń i zwiększeniu możliwości przetwarzania danych podczas lotu. Wykorzystanie tej technologii stanie się bardziej ekonomiczne dzięki postępowi technologicznemu, obejmującemu łączność satelitarną i systemy łączności powietrze-ziemia (ATG). Wzrośnie zarówno prędkość, jak i możliwości przetwarzania danych, co poprawi jakość doświadczenia użytkownika i spowoduje spadek cen. W związku z tym linie lotnicze będą musiały znaleźć odpowiedzi na istotne pytania, dotyczące wyboru technologii: Czy korzystać z łączności satelitarnej, ATG czy z obu? Czy samemu zarządzać jakimś zakresem świadczonych w ten sposób usług? W jaki sposób wykorzystać tę technologię, by zapewnić rozrywkę pasażerom?

Kontakt: Jan Michalski , Partner Deloitte, Jakub Wróbel, Starszy Menedżer w Dziale Konsultingu
 
0

BCG – Boosting Performance Through Organization Design

BCG 2017-08 Boosting-Performance Ex 1

Companies of all sizes are grappling with accelerating challenges brought on by shifting economic pressures, market conditions, and customer preferences, as well as by technological innovation. In response, many are changing the design of their organizations in order to make them more flexible, enable them to offer new services, and unlock the value hidden in existing operations and thereby boost financial performance. Read the rest of this entry »