Déjà vu? La croissance actuelle de machine learning fait écho à l'IoT de quelques années auparavant, mais sans la fizzle

Publié dans Perspectives rubikloud
Par Aaron Dauphinee le 12 juillet 2017

Récemment Entrepreneur a publié un intéressant Article sur la façon dont les petites entreprises Internet des objets (IoT) produits et services peuvent éviter d'être bloqués sur ce marché lucratif par de grandes entreprises.

Écrivain invité, Maciej Kranz, vice-président des innovations stratégiques de l'entreprise à Cisco, a préconisé dans son article que les start-ups doivent «jeter des hypothèses et des principes qui ont fonctionné dans les vagues de technologie précédentes par la fenêtre» pour gagner un avantage. Son opinion est tirée par des observations sur la façon dont le marché de l'IoT s'est rapidement accéléré il y a quelques années après que l'IoT ait été placé au-dessus de Le cycle hype de Gartner dans le dos à l'arrière des années combinées avec l'acquisition de Nest par Google.

Kranz partage qu'il a connu une attaque d'entreprises indifférenciées tous les dispositifs propriétaires qui relient différents capteurs et qui a tenté de faire appel à plusieurs segments industriels. Très peu ont eu une expertise verticale avec une compréhension approfondie de l'industrie de leurs clients, les besoins et les défis de l'entreprise, c'est pourquoi ils ont lutté. Il préconise également de ne pas y aller seul et recommande des partenariats comme un autre moyen de se développer avec la vente à un secteur spécifique.

Sa recommandation ultime pour les petites entreprises IoT est de «sortir du rôle traditionnel d'une entreprise de technologie qui vend à l'informatique, les fournisseurs de services, ou les consommateurs. Le but de l'IoT est de traiter les points de prise en charge spécifiques des décideurs [de la ligne d'affaires (LoB)] sur des marchés verticaux spécifiques. De plus en plus, les cadres de métier sont ceux qui font des décisions d'achat de technologie.

Perspective de RK:

Rétrospectivement est toujours vingt-vingt, et il est facile de fournir ce Conseil après avoir vu que les vieux moyens de vente ne peuvent plus être appliqués à une nouvelle technologie. Cependant, les parallèles entre l'accélération du marché pour l'IoT alors et ce que, nous croyons, sera un rythme similaire pour l'apprentissage automatique (ML) dans les prochains 12-18 mois, sont Uncanny.

Tandis que Gartner actuellement ne s'attend pas à la Mainstream l'adoption de l'apprentissage automatique pendant deux à cinq ans, compte tenu de la dynamique récente du marché, nous soupçonnons qu'ils pourraient bientôt à leur avis. Forrester est déjà plus haussier qu'eux sur entreprises axées sur les Insights qui alimen-ront la croissance en utilisant leurs données et en adoptant la ML et l'intelligence artificielle.

Deux catalyseurs récents de «Google Nest» entrent dans le secteur de la vente au détail, que nous voyons comme le foyer pour accélérer l'adoption de ML en produits qui conduisent des avantages tangibles pour les consommateurs. L'évolution bien signalée du commerce hors ligne Amazon avec leur achat de Whole Foods est un; leur donnant un terrain de jeu de qualité supérieure pour renforcer encore leurs capacités existantes de ML. Mais il ne faut pas négliger Wal-Mart continue à acquérir des détaillants en ligne de niche, comme Jet.com, Modcloth, MoosejawEt Hayneedle, comme ils ramasser Bonobos pour $310 millions, qui introduit le détaillant de prix bas tous les jours aux nouveaux segments de clients.

Les deux ajoutent de l'intensité concurrentielle, avec le flou de la vente au détail en ligne et offline plus l'expansion au-delà des clients de base, dans un secteur voyant marques iconiques fermant leurs portes et qui est apprêté pour l'adoption de ML pour conduire l'automatisation et l'efficacité. Plus important encore, ce besoin de changement dans un secteur spécifique est ce qui va conduire les produits de détail de ML pour fournir la valeur réelle aux consommateurs et, en fin de compte, éviter la déception subséquente des produits Ido indifférenciés sans utilité réelle de consommateur viable.

Est-ce que tout est déjà vu exactement? Peut-être pas. Mais il est clair où la dynamique est dirigée sur un besoin pour les détaillants de changer pour rester compétitif et nous nous attendons à ce que l'adoption de solutions ML dans le commerce de détail va le pousser dans le courant dominant.