Dijitalleşme, veri ve analitik alanındaki hızlı teknolojik ilerlemeler, iş ortamını yeniden şekillendiriyor, performanslarını hızlandırıyor ve yeni iş inovasyonlarının ve yeni rekabet biçimlerinin ortaya çıkmasını sağlıyor. Aynı zamanda, teknolojinin kendisi de gelişmeye devam ederek, robotik, analitik ve yapay zeka (AI) ve özellikle makine öğreniminde yeni ilerlemeler kaydediyor. Bu teknik yeteneklerde, iş, ekonomi ve daha geniş anlamda toplum için derin etkiler yaratabilecek bir adım değişikliği anlamına gelir.

 

1. Mevcut fırsat

2. Bir sonraki fırsat dalgası

3. İstihdam ve iş ne olacak?

4. Liderler ne yapmalı?

 

Bazı şirketler, daha hızlı ve daha geniş ölçekli kanıta dayalı karar verme, içgörü oluşturma ve süreç optimizasyonunu mümkün kılan veri ve analitik kullanımıyla rekabet avantajı elde ediyor.

 

2011'deki büyük veriye ilişkin ilk rapordan bu yana, veriler ve analitik rekabetin temelini değiştiriyor . Lider şirketler, sadece çekirdek operasyonlarını geliştirmek için değil, aynı zamanda tamamen yeni iş modellerini uygulamaya koymak için de yeteneklerini kullanıyorlar. Dijital platformların ağ etkileri, bazı pazarlarda kazanma temelli dinamik yaratıyor. Bununla birlikte, mevcut verilerin hacmi son yıllarda katlanarak büyürken, çoğu şirket gelir ve kar kazançları açısından potansiyel değerin sadece bir kısmını yakalamaktadır.

 

• Stratejik vizyonu şekillendirmek için sorulacak temel sorular: Veri ve analitik ne için kullanılacak? Analizler nasıl değer kazanacak? Kulllanılması gereken veri için hangi veri analiz sistemleri en kullanışlı?

• Verilerin üretilme, toplanma ve organize etme biçimindeki problemleri çözmek: Birçok çalışan eski veri sistemlerinden, büyük veri ve analitikten en iyi şekilde yararlanabilecek daha çevik ve esnek bir mimariye geçme mücadelesi veriyor. Bunun için müşteri etkileşimlerinden, tedarik zincirlerinden, ekipmanlarından ve dahili süreçlerinden daha fazla veri elde etmek için operasyonlarını daha fazla dijitalleştirmeleri gerekebilir.

• Verilerden elde edilen bilgileri elde etmek için gereken becerileri kazanmak: Kurumlar, uzmanlarını şirket içi yeteneklerden veya dış kaynaklardan tercih etmeyi seçebilir.

• İş akışlarını gerçek iş akışına dahil etmek için iş süreçlerini değiştirmek:Bu yaygın bir engeldir. Karar vericilere   doğru veri kullanma alışkanlığını  kazandırmak ve orta düzey yöneticilerin veriye dayalı içgörünün nasıl kullanılacağını anladığından emin olmak gerekir.

 

Bütün bu bileşenleri yerine koymak kolay değildir. Sektörler, bölgeler ve büyüklükler arasındaki şirketleri temsil eden 500'den fazla yönetici ile yapılan son bir McKinsey araştırmasında ,% 85'ten fazlası, kendilerinin veri ve analiz girişimleri için belirledikleri hedefleri karşılamada sadece bir şekilde etkili olduklarını kabul ettiler.

 

Yıkıcı veri güdümlü modeller ve yetenekler bazı endüstrileri yeniden şekillendiriyor ve daha fazlasını dönüştürebiliyor. Belirli bir pazarın belirli özellikleri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere yeni veriye dayalı yaklaşımları kullananların aksamalara kapı açmasına neden olur :

• Arz ve talepte verimsiz eşleşme

• Düşük varlıkların yaygınlığı

• Davranışsal veri mevcut olduğunda, büyük miktarlarda demografik verilere bağımlılık

• Veri açısından zengin bir ortamda insani önyargı ve hatalar

Çoğu çalışan sektörlerinde veriye dayalı karar vermek için hem belirli bir standart veriyi kullanıp ,hemde halihazırda kullanılmakta olanları desteklemek için yeni veri kümeleri (“ortogonal veri”) ortaya koyarlarsa , bu rekabetin temelini değiştirebilir. (Örneğin , yeni şirketlerin piyasaya sürdüğü mülk ve kaza sigortasında, sürüş davranışları hakkında raporlamalarda (bilgi sağlayan telematik verilerle, daha önce kullanılmış olan demografik verilerin kullanılması vb.), bunu görüyoruz.

En güçlü kullanımlardan biri, bireylerin davranış özelliklerine dayanan mikro segmentasyonudur. Bu,eğitim, seyahat ve eğlence, medya, perakende ve reklamcılık dahil olmak üzere birçok sektörde rekabetin temellerini değiştiriyor.

 

Kurumsal dünyanın daha geniş dijitalleşmesi eşit değildir.

Dijitalleşme terimi kullanımı bu rapora  göre aşağıdakileri kapsar:

• Altyapı, bağlı makineler, veriler ve veri platformları, vb. dahil olmak üzere varlıklar

• Ödemeler ve iş modelleri, müşteri ve tedarik zinciri etkileşimleri dahil olmak üzere işlemler

• Dijital araçların işçi kullanımı, dijital yetenekli çalışanlar, yeni dijital işler ve roller de dahil olmak üzere işgücü. Dijitalleştirmenin bu çeşitli yönlerini ölçerken, büyük şirketler arasında bile nispeten büyük eşitsizlikler görüyoruz 

Araştırma, varlıklar, operasyonlar ve işgücüne göre gelişmiş dijital yeteneklere sahip şirketlerin gelirleri ve pazar paylarını emsallerinden daha hızlı paylaştıklarını göstermektedir. Kâr marjlarını ortalamadan üç kat daha hızlı artırıyorlar . Bunlar çoğu kez, kendi sektörlerindeki en hızlı yenilikçiler ve yıkıcılar.

Bu üst düzey oyuncuların çoğu “dijital olarak doğdu”, ancak belki de daha etkileyici olanı, aktif olarak kendilerini dijital liderlere dönüştüren ve kendi ülkelerinden iki kat daha fazla  fayda sağlayan yerleşik şirketler grubu olmaları.

"Sektörler arasında dijitalleşme derecesi bakımından da farklılıklar vardır"

• Amerika Birleşik Devletleri'nde bilgi ve iletişim teknolojisi (BİT) sektörü, medya, finansal hizmetler ve profesyonel hizmetler ilerlerken, diğerlerinin yanı sıra kamu hizmetleri, madencilik ve imalat, dijitalleştirmenin ilk aşamalarındadır. Perakende ve sağlık bakımı gibi emek yoğun sektörlerde, büyük iş gücünün önemli kısımları, teknolojiyi kapsamlı bir şekilde kullanmaz.

• Bu eşitsizlik ülkeler arasında da görülebilir; Bunu ortadan kaldırmak için dijital potansiyeli düşük  olan   ülkelerin dijitalleştirmelerini artırmaları önemli.  

• ABD ekonomisi bir bütün olarak dijital potansiyelinin sadece% 18'ine ulaşıyor;

• Fransa, dijital potansiyelinin% 12'sini, Avrupa Birliği ortalamasını , Almanya ve İtalya  ise % 10'unu elde etti;

• Orta Doğu ülkeleri ve Brezilya dijital potansiyellerinin% 10'undan daha azını yakalayan ülkeler olarak gelişmekte olan ekonomilerden daha da geride kalmaktadır.

 

Dünya her zamankinden daha çok bağlantılı, ancak bağlantılarının doğası temel bir şekilde değişti. Sınır ötesi veri akışlarının miktarı, 2005'ten bu yana 45 kat daha fazla büyümüştür. Bilgi, arama, iletişim, video, işlem ve şirket içi trafik akışı devam ettikçe, önümüzdeki beş yıl içinde dokuz kez daha artması beklenmektedir.

Değerli bilgi ve fikir akışlarını kendi başlarına iletmenin yanı sıra, veri akışları, malların, hizmetlerin, finansın ve insanların hareket etmesini sağlar. Hemen hemen her sınır ötesi işlem türü artık dijital bir bileşene sahip.

 

Küresel mal ticaretinin yaklaşık% 12'si uluslararası e-ticaret yoluyla yürütülüyor, bunun birçoğu Alibaba, Amazon, eBay, Flipkart ve Rakuten gibi platformlar tarafından kullanılıyor. E-ticaretin ötesinde, hem geleneksel istihdam hem de serbest görevler için dijital platformlar daha küresel bir işgücü piyasası yaratmaya başlıyor.

Dünyada ticareti yapılan hizmetlerin yaklaşık% 50'si zaten dijital hale getirilmiştir. Bu dönüşümler, dünyanın dört bir yanındaki küçük ve orta büyüklükteki işletmelerin, daha büyük sanayi kuruluşları ile başa baş rekabet etmelerini sağlar.

 

Bu vizyon robotik, makine öğrenimi ve yapay zeka ile ilgili yeni bir fırsat dalgasıdır. Otomasyon teknolojilerini kullanan şirketler, üretkenlikteki ekonomik düzeydeki artışlara katkıda bulundukları sürece bile, önemli performans kazanımları elde edebilir ve kendi sektörlerinde liderlik yapabilirler.

 

Robotikte, makine öğreniminde ve yapay zekadaki son gelişmeler, makinelerin iş ve ekonominin her alanında yapabileceklerinin sınırlarını zorluyor.

Fiziksel robotlar uzun süredir üretim yapmaktaydılar, ancak daha yetenekli, daha esnek, daha güvenli ve daha az pahalı olan robotlar şimdilerde genişleyen aktivitelere katılıyor ve hem mekanizasyon, hem de bilişsel öğrenme yeteneklerini birleştiriyor ve eğitildikçe zamanla gelişiyor. 

İnsan meslektaşları tarafından atölyede ya da giderek kendileriyle öğreniyorlar.

 

• Son yıllarda, özellikle de derinlemesine öğrenme ve sinir ağlarına dayalı takviye-öğrenme tekniklerinin geliştirilmesi yoluyla makine öğrenme algoritmaları ilerlemiştir.

• Bilgi işlem kapasitesi, daha büyük ve daha karmaşık modelleri daha hızlı bir şekilde eğitmek için kullanılabilir hale gelmiştir. Başlangıçta bilgisayar grafiklerini video oyunları haline getirmek için tasarlanan grafik işleme birimleri (GPU'lar), geleneksel işlemci yongalarından çok daha hızlı hızlarda makine öğrenimi için gerekli olan algoritmayı ve veri sıkıştırma algoritmasını çalıştırmayı amaçlamıştır. 

• Makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilecek devasa miktarlarda veriler, örneğin günlük milyarlarca görüntü oluşturma, çevrimiçi tıklama akışları, ses ve video, mobil konumlar   nesnelerin interneti'ne yerleştirilmiş sensörler aracılığıyla üretiliyor .

 

Bu buluşların birleşimi, DeepMind'ın AlphaGo’sunun , Mart 2016'da  bir insanı Go oyunu şampiyonunu mağlup etmesi muhteşem gösterilere yol açtı . Google'ın DeepMind’ı ve Oxford Üniversitesi, 2016 yılında BBC programlarının çok büyük bir veri setini öğrenerek bir dudak okuma sistemini oluşturması için derinlemesine eğitim verdi.

Makinelerin, bilişsel faaliyetler kapsamındaki insan performansıyla eşleştirilmesinden önce, zorlu teknolojik zorlukların üstesinden gelinmesi gerekiyor. En büyük teknik zorluklardan biri, makinelerin doğal dili anlama ve üretme kabiliyetini elde etmeleridir.Çok sayıda iş faaliyeti için vazgeçilmez yetenekler olan  Apple’ın Siri’si, Amazon’un Alexa’sı ve Google Asistanı gibi dijital kişisel asistanlar milyonlarca akıllı telefon kullanıcısı için elle tutulabilir durumda ilerlemelerine rağmen hala geliştirilme aşamasındadır. 

 

Şirketler için, bu gelişen teknolojilerin başarılı bir şekilde benimsenmesi performansı önemli ölçüde artıracaktır. Kazançların bir kısmı emeğin yerine geçecektir, fakat otomasyon aynı zamanda üretkenliği artırma,tahminleri, sonuçları, doğruluğu ve optimizasyonu geliştirme potansiyeline sahiptir. Ayrıca, sentetik biyoloji ve malzeme bilimi gibi benzeri karmaşık alanlarda yeni çözümlerin keşfini de genişletebilir.

"Zaten bugün, bir dizi otomasyon teknolojisi gerçek değer üretiyor." Örneğin;

• Rio Tinto , Avustralya'daki Pilbara'daki madenlerinde otomatik çekici kamyonlar ve sondaj makineleri kullandı ve orada kullanımda % 10-20 artış olduğunu söyledi.

• Google, DeepMind makinesinin öğreniminden kendi  veri merkezlerine yapay zeka uyguladı ve kullandığı enerji miktarını % 40 azalttı .

• Finansal hizmetlerde, işlem iş akışlarının uçtan uca dijitalleştirildiği“doğrudan işleme” biçimindeki otomasyon, işlem hacminin ölçeklenebilirliğini % 80 oranında artırarak, hataları yarı yarıya azaltabilir.

Ayrıca, sektörler genelinde bir makine öğrenimi iş kullanımı vakaları ortaya çıkmaktadır,

 

 

Bir hastane acil servisi, uçak bakımı, petrol ve gaz operasyonları, bir bakkal ve ipotek aracılık dahil olmak üzere çeşitli ortamlar için geliştirilen senaryolar , otomasyonun işletme maliyetlerinin bir yüzdesi olarak hesaplanan potansiyel faydalarının değerinin olabileceğini gösteriyor. (Bir hastane acil servisi için% 10-15 arasında, uçak bakımı için% 25 ve ipotek üretiminin% 90'ından fazlasına kadar.)

 

Yapay zeka uygulaması ve faaliyetlerin otomasyonu, sadece işletmeler için değil, tüm ekonomiler içinde verimlilik artışı ve diğer faydalar sağlayabilir. Makroekonomik düzeyde, senaryo modellemesine dayanarak, otomasyonun tek başına küresel bazda verimlilik artışını yıllık bazda%0,8 ila% 1,4 oranında artırabileceği tahmin edilmektedir. AI ve diğer teknolojiler, iklim değişikliği,sentetik biyoloji, kanser araştırmaları, iklim bilimi ve malzeme bilimi alanlarında zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olarak, toplum için geniş çapta faydalı olabilir. Örneğin, McMaster ve Vanderbilt Üniversitesi araştırmacıları, majör depresif bozukluklar ve meme kanseri hastalarının nihai sonuçları için en etkili tedaviyi öngörmede insan standartlarını aşmak için bilgisayarları kullandılar.

 

Yeni bir otomasyon çağının ortaya çıkması, istihdam ve işin geleceği üzerindeki etkiyle ilgili kamusal kaygıları artırmaktadır.Çoğu meslek için, kısmi otomasyon orta vadede tam otomasyondan daha olasıdır ve teknolojiler iş yaratma için yeni fırsatlar sağlayacaktır. Daha kolay otomatikleştirilebilen aktiviteler arasında, fiziksel aktiviteler ile veri toplama ve veri işleme yer alır (Ek 3(Exhibit3)). Bu gibi bu faaliyetler, sektörlerin tüm yelpazesinde mevcut  veri görselleştirmede bireysel sektörlerin otomasyon potansiyelini  göstermektedir.

 

Otomasyon potansiyelinin analizi, küresel işgücünün yaklaşık% 80'ini temsil eden 46 ülkeye uzanıyor.

Genel olarak, küresel ekonomide insanların yaklaşık 15 trilyon dolar harcadığı faaliyetlerin yaklaşık yarısının, halihazırda gösterilen teknolojiyi adapte ederek otomatikleştirilme potansiyeline sahip olduğunu tahmin ediyoruz. Küresel otomasyon potansiyelinin bu veri görselleştirmesi, ağırlıklı olarak ekonomilerinin yapısına, ücretlerin göreceli düzeyine ve işgücünün büyüklüğüne ve dinamiğine dayanan ülkeler arasındaki büyük farklılıklar göstermektedir.

Bütün meslekler etkilenecektir. Tüm mesleklerin sadece yaklaşık % 5'i, halihazırda gösterilen teknolojiler kullanılarak tamamen otomatikleştirilebilen faaliyetlerin% 100'ünü oluşturmaktadır.

Ancak, tüm mesleklerin% 60'ının faaliyetlerinin yaklaşık% 30'unun otomatikleştirildiğini görüyoruz. Bu, birçok işçinin hızla gelişen makinelerin yanında çalışacağı anlamına gelir; bu da işçi becerilerinin de gelişmesini gerektirir.

İşin doğasındaki bu hızlı evrim, kaynakçılardan,bahçe peyzajcılarına,mortgage brokerlerine ve CEO'lara kadar herkesi etkileyecek; CEO'ların zamanının yaklaşık % 25'inin şu anda makinelerin yapabileceği faaliyetlere harcandığı,(örneğin Raporlar,verileri analiz etmek gibi) tahmin edilmektedir.

 

"Otomasyonun hızı ve kapsamını birkaç temel faktör etkileyecektir" Bunlar şunları içerir;

• Otomasyonun teknik fizibilitesi, sürekli yeni buluşlara dayanan yeniliklere bağlı olacak, ancak tek başına yeterli değildir.

• Çözüm geliştirme ve dağıtma maliyeti.

• Arz ve talep dahil işgücü piyasası dinamikleri ve otomasyona alternatif olarak insan emeğinin maliyetleri.

• İş ve ekonomik faydalar, yalnızca emek ikamesi faydaları değil, aynı zamanda insan yeteneklerinin ötesine geçen yeni yeteneklerden de yararlanır.

• Düzenleme, kullanıcı ve sosyal kabul, dağıtım iş ve ekonomik anlamda olduğunda bile kabul oranını etkileyebilir.

Göz önünde bulundurulması yararlı bir benzetme, elektrikli araçların birkaç yıl önce teknik olarak uygulanabilir olduğu gösterilmiş olmakla birlikte, bu diğer faktörlerin bazıları uygulandığında gerçekçi hale geldi.

 

İş gücü tarihine bakıldığında, yıllar geçtikçe gelişen teknolojiler çoğu işçiyi çiftliklerden fabrikalara taşıdılar. Meslekler evrildi,teknoloji destekli iş yapış şekilleri gelişti. Bu iş yapış şekilleri uzun vadeli kitlesel işsizliğe yol açmadı, çünkü o zamanlar öngörülemeyen yeni iş türlerinin yaratılmasına eşlik ettiler. Tarihsel emsalin bu kez tekrarlanıp tekrarlanmayacağı kesin olarak söylenemesede, analizler insanların işgücüne hala ihtiyaç duyulacağını gösteriyor.

Bu yüzden teknolojiler bazı işlerin yerini alsalar bile, çoğumuzun hayal bile edemediği sektörlerde yeni işler yaratıyorlar.

Son 25 yılda Amerika Birleşik Devletleri'nde yaratılan yeni işlerin üçte biri, BT geliştirme, donanım üretimi, uygulama oluşturma ve BT sistemleri yönetimi gibi alanlarda daha önce varolmayan türlerdi. Büyük verinin ekonomi ve iş dünyasındaki artan rolü, örneğin istatistikçiler ve veri analistlerine önemli oranda ihtiyaç duyulmasına neden olacaktır.

Teknoloji başka şekillerde işe yarıyor. Linkedin gibi dijital yetenek platformları, çalışanların işlerle eşleştirilmesini, işgücü piyasalarında şeffaflık ve verimlilik yaratmayı ve böylece GSYİH'yi artırmaya şimdiden başlamıştır.

Bağımsız çalışma yeni bir şey olmamasına rağmen (ve serbest ticaret, gelişmekte olan ekonomilerde hâlâ baskın bir çalışma biçimidir), Araştırma ABD ve Avrupa Birliği'ndeki çalışma çağındaki nüfusun % 20 ila% 30'unun bağımsız çalışmalarda bulunduğunu tespit ediyor. Bu çalışanların yarısından fazlası geleneksel işlere sahiptir(öğrenciler, emekliler veya bakıcılar). Dijital platformlarda yürütülen bağımsız çalışmanın oranı, toplam bağımsız çalışmanın sadece% 15'ini oluştururken, bu platformların sağladığı işçiler ve müşteriler için ölçek, verimlilik ve kullanım kolaylığına bağlı olarak hızla artmaktadır. Bağımsız çalışma (tercihi dijital olarak etkin olsun veya olmasın) peşinde olanlar genel olarak tatmin olmakla birlikte, zorunlu olarak onu takip edenlerin gelir çeşitliliği ve genellikle geleneksel çalışma ile ilişkili faydaların eksikliği ile tatminsizdirler.

 

İş liderleri ve politikacılar, bu teknolojilerin potansiyelinden yararlanmak için önemli zorlukları ele almak zorunda kalacakları gibi bir yol bulma zorunluluğuna sahiptir.

 

İşletmeler için fırsatlar açıktır. Liderler,veri, analitik ve dijitalleştirmeden elde ettikleri dönüşüm ve performans fırsatlarının yanı sıra AI, robotik ve otomasyondaki hızla gelişen fırsatları da kucaklamalıdır.

Bu avantajlardan yararlanmak için, iş dünyası liderleri sadece teknolojiye yatırım yapmakla kalmayacak, aynı zamanda organizasyonlarını dönüştüreceklerdir. Belirli yaklaşımlar iş dünyasına göre değişecektir, ancak birkaç yeni düşünce  kritik olacaktır:

• Hızlı test etme, deney yapma, öğrenme ve ölçeklendirme:
Kitap bilgisinin ötesinde, iş dünyasının liderleri, gerçek, uygulanabilir teknolojileri elde edecek deneylere kaynak ayırarak ve sonrasında da sonuçları ölçeklendirerek pratik bilgi biriktirmeye ihtiyaç duyacaklardır.

• İş modellerini ve iş süreçlerini yeniden canlandırma:
Analitiğin, AI'nın ve diğer dijital teknolojilerin gücünü tam olarak kullanmak ve süreçlerin dönüşümü için önceliklerle birlikte süreçlerin eksiksiz bir şekilde  yeniden yapılandırılması gerekecektir. Benzer şekilde, liderlerin mevcut iş modellerinin nasıl dönüştürülebileceğini ve yeni iş modellerinin nasıl oluşturulabileceğini yeniden gözden geçirmesi gerekecektir.

• “Yeni bilanço” olarak dijital varlıklar ve kabiliyetler:

Bu varlıklar ve yetenekler, gittikçe artarak bir rekabet farklılaştırıcısı haline geliyor. Endüstriden ve sektörden bağımsız olarak her bir işletmenin, dijital varlıklarının ve yeteneklerinin rakiplerinkine kıyasla ne kadar farklı olduğunu değerlendirmesi gerekecektir.

• İşçilerin ve makinelerin entegrasyonu da dahil olmak üzere insani sermayeye yeni bir odaklanma:

Şirketler, daha teknoloji etkin bir işyerinde ihtiyaç duydukları becerilerdeki boşluklarla karşılaşabilirler ve eğitim ve öğretimde daha aktif bir rol oynarlar. İnsanlar ve makinelerin çok daha yakından birlikte çalışması gerekir. Bu, yeniden eğitilmeyi ve genellikle işçileri yeniden düzenlemeyi gerektirecektir.

 

Politikacılar da, bu teknolojilerin sunduğu ekonomiler için üretkenlik artış fırsatını benimsemeye yönelik güçlü bir teşvike sahiptir. Bu, gelecekteki refahı sağlamaya yardımcı olacak ve işçilere ve topluma bu hızlı değişikliklere uyum sağlamak için kullanılabilecek artıları yaratacaktır. Aynı zamanda, politikacılar işçilerin ve kurumların istihdam üzerindeki etkilerine uyum sağlamasına yardımcı olacak politikaları geliştirmeli ve yenilemelidir:

• Yatırımları teşvik edecek politikaları benimsemek:

Vergi faydaları ve diğer teşviklerle, politikacılar şirketleri sermayeye yatırım yapmaya teşvik edebilir. Politikacılar, yatırımları teşvik ederek genel olarak işlerin yaratılmasını hızlandırabilir ve özellikle dijital işlerin yaratılmasını hızlandırabilir.

• Yeni girişimcilik biçimlerini ve daha hızlı yeni iş oluşumunu teşvik etmek:

Bireylerin gelir elde etmeleri için dijital olarak fırsatlar oluşturmak, buna ek olarak, yeni iş kurma oranını hızlandırmak kritik olacaktır. Bu, vergi ve diğer teşviklerin oluşturulmasını basitleştirmeyi gerektirir.

• Altyapı yatırımını teşvik etmek için kamu-özel sektör ortaklıkları:

Dijital altyapının sağlanamaması, gelişmekte olan bazı ekonomilerin ve hatta gelişmiş ülkelerdeki yetersiz hizmet alanlarının dijital faydalarını geri tutmaktadır. Kamu-özel sektör ortaklıkları piyasa başarısızlıklarını ortadan kaldırabilir.

• Eğitim, öğretim ve öğrenmeyi yeniden düşünmek:

Eğitim sağlayıcılarla çalışan politikacılar, okul sistemleri aracılığıyla temel bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik (STEM) becerilerini geliştirmek için daha fazlasını yapabilir. 

 

• Gelir desteği ve güvenlik ağlarını yeniden düşünmek:

Eğer otomasyon (tam veya kısmi) istihdamda önemli bir düşüşe ve / veya ücretler üzerinde daha fazla baskıya yol açıyorsa, evrensel temel gelir, koşullu transferler ve uyarlanmış sosyal güvenlik ağları gibi bazı fikirlerin olması gerekebilir.

• İnsani sermayeye yapılan yatırım:

İşletmelerin sermaye ve Ar-Ge teşvikleri yapmaları için geniş bir teşvik yelpazesi vardır. İnsan sermayesine yatırımı teşvik etmek için benzer bir şey gerekmektedir.

 

22 Ekim 2018’de , Dahua Technology, Çin'in Pekin şehrinde, Damei Center'da düzenlenen “Dahua Heart of City (HOC)” lansman toplantısına ev sahipliği yaptı. Konferansta,  iş temsilcileri, endüstri uzmanları, güvenlik ve kitle iletişim araçları, Dahua Heart of City (HOC)  New Smart City Framework'in yanı sıra,Dahua Technology'nin en son teknoloji ürünü teknolojilerinin piyasaya sürülmesine tanıklık etti. Dahua HOC  akıllı endüstri dönüşümünü güçlendirmede liderliğini gösterdi.

 

 

Dahua Yönetim Kurulu Başkanı Fu Liquan, etkinliğin açılış konuşmasını yapmak üzere sahneye çıktı ve Dahua Technology adına davetlilere ve medya arkadaşlarına şükranlarını ifade ederek Dahua Technology’nin derin analiz ve şehir operasyonları anlayışı ile, önemli bir stratejik dönüm noktası oluşturduğunu, akıllı şehirler ve ülke çapında yüzlerce şehir projesi için ulusal standartların belirlenmesinde tecrübe edindiğini söyledi ve Sayın Fu Liquan tecrübesi ve derin bilgisi sayesinde, akıllı şehirlerin en üst düzey planlama ve detaylı tasarımla mükemmel bir şekilde donatılmış olmasını memnuniyetle karşıladığını da sözlerine ekledi.

 

 

Bu yıl, Dahua Technology, büyük resmi göz önünde bulundurarak,“Dahua Heart of City (HOC)” stratejisini piyasaya sürerek yeni bir başlangıcı yeniden tanımladı. Strateji, akıllı şehir operasyonlarının tüm alanlarında, yapay zeka, derin öğrenme, IoT gibi destekleyici teknolojilerle uçtan uca çözümler oluştururken şirketin güçlü teknolojik yenilikleri, üst düzey güvenlik ağı mimarisi ve işletim hizmetleri yeteneklerini bir araya getiriyor.

Amaç akıllı şehirlerin gelişimini teşvik etmek, böylece şehir operasyonlarının daha akıllı hale gelmesine ve yüksek kalitede bir şehir yaşamının tatmin edilmesine katkıda bulunmak.

 

Daha sonra Akıllı Binalar ve Konut Toplulukları Ulusal Dijitalleşme Standardizasyon Komitesi(National Digitization Standardization Committee for Intelligent Buildings and Residential Communities) Müdür Yardımcısı Bay Zhang Yonggang, akıllı şehir standardizasyonunun kentsel yapılaşmaya getirdiği destek ve rehberliği paylaştı ve akıllı şehir inşasında yapay zekanın önemini açıkladı. Bay Zhang Yonggang'ın görüşüne göre, Dahua Technology, endüstrinin gelişimine muazzam bir inovasyon ve ilerleme getirdi. “Dahua Heart ofCity (HOC)” stratejisinin piyasaya sürülmesi, Çin'deki akıllı şehirlerin inşası için yeni fikir ve gelişim çağrışımları sunarak yeni akıllı şehir altyapısı için deneyim kazanılmasını sağlayacak ve önemli pratik bir öneme sahip,ortaklaşa kurulmuş, inşa edilmiş ve paylaşılmış akıllı şehirler inşa edilmesinin yolunu açacak.

"1 + 2 + N Yeni Akıllı Şehir Yapısı - Akıllı Sektör Dönüşümünün Güçlendirilmesi"


 

“Dahua Heart of City (HOC)” hakkında daha derin bir anlayışa sahip olmak için, Dahua Technoloji Başkanı Bay Li Ke, ayrıntılı bir yorum yaptı. “Dahua Heart of City (HOC)”, Tam Algılama, Tam Zeka, Tam Bilgisayar ve Tam Ekosistem (4 Tam) yetenekleri tarafından desteklenen akıllı  şehir geliştirme uygulamasıdır.Kentte, endüstride ve ticari düzeyde uygulama için “1 platform, 2 merkez, N uygulama” (1 + 2 + N) yeni akıllı şehir altyapısının inşasını gerçekleştirmektedir. Bay Li Ke, “Dahua Teknolojisinin gelecekteki çözümleri ve iş sistemlerinin tamamı, uçtan uca çözüm yeteneklerini geliştirmek için 1 + 2 + N mimarisi etrafında inşa edilecek” dedi. “Dahua HOC’un  sadece ürün ve çözümlerin“ 4 Tam ”kabiliyetine odaklanmakla kalmayıp, aynı zamanda ağın “4 Tam” kabiliyetlerini küresel bir perspektiften sunarak profesyonel, verimli ve akıllı bir çalışma sürdürdüğünü belirtti. Şehirlerin ve endüstrinin motoru olarak, Dahua HOC'un sağlıklı şehir gelişimini sağlarken bir şehrin nabzını ve verilerini algılayabilen bir kalp görevi göreceğini umuyoruz.” diyerek sözlerini bitirdi.

 

 

Ardından “Dahua Heart of City (HOC)” stratejisinin açılış töreni Dahua Yönetim Kurulu Başkanı Bay Fu Liquan ve Dahua Başkanı Bay Li Ke tarafından ortaklaşa başlatıldı ve Dahua Heart of City (HOC) resmi olarak açılmış oldu.

 

Bu yılki Security China’da HOC'nin Tam Algılama, Tam Zeka, Tam Bilgisayar ve Tam Ekosistem yeteneklerinin desteğiyle, Dahua Technology, endüstriye düzinelerce yeni teknoloji, ürün ve çözüm getirdi. Dahua Teknoloji Ar-Ge Merkezi Başkan Yardımcısı Bay Yang Bin, Dahua Technology’nin her zaman gerçek hayattaki müşteri senaryoları etrafında algılama sistemleri geliştireceğini, sürekli ürün ve akıllı ağ oluşturma kabiliyetlerini geliştirdiğini ve müşterilere ulaştırılan değeri en üst düzeye çıkaracağını söyledi. Sürekli, her-hava koşulunda çok yönlü IoT algılamayı elde etmek için, Dahua, AI serisi Dual 4MP Süper Starlight Bullet / Dome entegre kamerasını piyasaya sürerek, AI teknolojisinin kapsamlı uygulamasını destekleyecektir.

Çok spektral görüntüleme teknolojisinin kullanımı ile, Dahua Technology'nin mükemmel düşük aydınlatma efektleri için kendi geliştirdiği algoritmalarıyla birleştiğinde, kamera tam bir renkli görüntüleme deneyimi sağlar. AI serisi 6400W Çok Sensörlü Panoramik Ağ Kamerası + PTZ Kamera, yalnızca kalabalıkların ve trafik yoğunluğunun tam kapsamlı dağıtım analizini elde etmekle kalmaz, aynı zamanda yüz özelliği analizi, davranış analizi, vb. ultra uzun mesafelerde ayrıntıların yakalanmasını sağlayan bir AI dome kullanır. Dahua, akıllı güvenlik denetimi alanında, silahların, bıçakların, sıvıların, spreylerin ve elektronik ürünlerin tanımlanmasını destekleyen AI serisi ile hepsi bir arada akıllı denetim sistemi ve akıllı Xray inceleme sistemini sunmakta. Ayrıca Yapay zeka projelerinin uygulanması sırasında karşılaşılan yazılım platformunun ve akıllılaştırmanın karmaşık dağıtım sorununu çözmek için Dahua Technology akıllı istihbarat, yönetim, depolama ve iletmeyi destekleyen tek bir platforma dönüştüren Akıllı seri Smart 7016 platformunu başlattı. Akıllı endüstri uygulamalarının gerçekleştirilmesini hızlandıran 100.000'e kadar yüz görüntü kütüphanesi ve saniyede 64 video akışı kanalı veya saniyede 160 yüz görüntü karşılaştırmasını ve buna ek olarak, Dahua Technology, yeni nesil şehir düzeyinde akıllı uygulama senaryolarını karşılamak için AI serisi yapılandırılmış sunucu ve büyük veri platformunu başlatarak video yapılandırma çözümlerini kapsamlı bir şekilde uygulamaya koydu.

Bu ürün serisinin oluşturulması, Dahua Yönetimi son bölümde medyanın, Dahua HOC'un arkasındaki stratejik düşünceler, Dahua HOC akıllı polisin polisin etkinliklerini nasıl artırdığı ve Dahua Technology'nin yurtdışı pazardaki gelişim durumunu nasıl artırdığı ile ilgili her soruyu cevapladı ve medyanın Dahua Technology ve Dahua HOC'u daha iyi bir şekilde anlamasını sağladı. Dahua’nın video merkezli IoT'nin yeni bir dönemini oluşturmak için dünyanın her yerindeki ortakları ve dünya çapındaki geniş müşteri tabanıyla birlikte çalışarak geleceğe devam edeceği mesajıyla açılış sona erdi.

 

 

 

Hüsnü Baysal’a teşekkürler..