2018年10月6日 星期六

認知你的創新領導形態

原著:Paul Hobcraft
我們都需要認識到我們在組織中創新領導者的性格類型,因為這可能幫助您更好地管理創新工作,並吸引所需的資源。
你能認識到你的創新領導者的特質嗎?
他們是前端還是後端的創新領導者?下面是你如何開始發現差異的原因。
組織是傳統的團隊,通常每個群體都有自己的規則,對什麼是重要的有自己的判斷,而這“創造”了絕對的需要,需要有一種機制或堅強的個性,可以“跨越”這些潜在的障礙。
您需要前端和後端領導者的正確組合,因為這兩種類型是互補的。他們能够領導和管理這些團體。
識別這兩類領導者的最佳管道通常是他們的職能定位、可能的背景學科、以及他們的一般管理興趣和態度。
這種“鴻溝”的一個很好的例子就是Steve Jobs和蘋果公司的Tim Cook之間的鴻溝,正如我們所讀到的,在個性、背景和興趣方面都非常明顯和引人矚目的那樣。這種差異最好通過蘋果領導層的比較來說明。
前端創新領導者
Steve Jobs顯然是一個前端領導人。他不斷地在設計和最終產品的結果中尋找更激進的創意。
  • 他熱衷於新的想法,探索和結合不同的思維和設計,尋找解决問題的方法,以提高顧客的產品體驗。
  • 他不斷地質疑現狀和挑戰(極其困難),並不斷地面對周圍的團隊,如何,如果,還有什麼,為什麼不是問題類型。
  • 他有一種更具創業精神的天賦和更多的關於回報和風險的風險資本心態;他一直專注於“大勝”的承諾,本能經常驅使他。
  • 他有這樣的信念:不斷地嘗試,開闢新的道路和不同的思維,他通過接受“暫居階段”進入“學習”的洞察力來接受風險和容忍失敗。
  • 他鼓勵個人享有一定程度的自由,他不斷地挑戰他們,他期待一種精神冒險和興奮的氣氛來吸引其他人加入該組織,但是這些氣氛是由多種背景組成的。然而,他畢竟是個控制狂。沒有他的同意就什麼也沒有通過。
  • 他自己的背景有豐富的多樣性和探究性,他經常從中吸取教訓,把自己描繪成一個叛逆者。
  • 他堅持自己的願景,但卻準備調整自己的路徑,以應對遇到的機會。
  • 最後,他的容忍度常常是“爆炸性的”,但他創造了近年來一些傑出產品的承諾水准。
後端創新領導者
人們經常質疑為什麼Tim CookSteve Jobs死後接管。他似乎是典型的後端人物。他被譽為管理蘋果的供應鏈、製造和物流,從而讓Jobs自由地專注於他的前端工作。Tim Cook有更多的業務紀律。他當然經營著一個更大、更成熟的蘋果。
  • 他致力於以成本效益高的管道完美地將產品推向市場,掌握建立從概念到發佈和推出所需的運營基礎的所有複雜性。
  • 他堅持實現更高的規劃質量,並期望過程紀律和標準化使創新具有可複製性。
  • 他理解通過高水准的跨職能綜合和在實施中採用“首次權利”first-time right理念來加快市場速度的需求。
  • 毫無疑問,基於詳細的操作知識和務實的風險管理,執行決策具有靈活性。
  • 這種激勵員工進行產品戰和促進“啟動和學習”方法的能力,導致快速適應改進、重新啟動週期甚至召回。
  •  Tim似乎從戰畧上考慮,考慮投資界,積累現金,有系統地挑選出維持蘋果現時高端模式的領域。
  • 他似乎繼續鼓勵採取更高的增值措施,堅持接受的蘋果理念,或許努力爭取大膽的新突破。
  • Tim讓人覺得更“紮根”,提供更大的穩定性和管理成熟的組織。
Steve JobsTim Cook都有很强的領導才能,他們都有“獲得”創新,但是他們的方法和接受程度都來自於他們不同的方法、個性和背景。他們都有細節。
個性鮮明的領導者需要理解。否則,你往往被迫回到“畫板”,原因比你最初考慮的更深。考慮一下他們的個性以及“構成”他們的經驗和風險簡介來幫助“推進”你的創新思維
平衡創新影響力
如果你有一個前端領導者掌管你的創新活動,那麼你需要找到誰管理有紀律的運作方面的平衡,然後如果你有一個後端領導,誰將捍衛一個積極的前端議程?
任何創新領導者的任命都有重大的影響,有時是巨大的。
這種“風格”可以决定什麼能產生創新,並且可以確定你的組織創新可能給予偏好的熱情、承諾和重點,然後提供你需要的那些必要的資源。
你的創新領導者的個性、背景和功能定位可能是很值得理解的。這可能會使你的任務更容易吸引你所需要的資金和資源。我們的許多創新理念在組織內部消亡,常常令人悲哀,因為它們缺乏贊助商的吸引力,並且根本不能讓他們興奮。
因此,通過吸引他們個性特徵的基本本能,你也許可以把他們“鉤住”到你的創新觀念中。一旦你有了他們的注意力,你就可以“打開它”,並且進一步探索把它帶到廣闊的世界中是有意義的。

2018年10月5日 星期五

人工智慧如何幫助零售業發展?

原著:MATTHEW HUDSON
在過去的幾年中,人工智慧科技在多個行業中取得了一些有趣的進步。雖然對終端消費者來說可能並不那麼明顯,但人工智慧也被應用於零售業。儘管不是每個零售商都因為高成本、不可訪問性和專有系統而使用它,但零售業的最大參與者對此相當積極。AI給實際企業帶來的好處也不足為奇。
那麼人工智慧究竟能如何幫助零售店老闆呢?首先,我們來談談AI和機器學習是如何工作的。也就是說,人工智慧科技獲取關於某物的大數据集,通過諸如神經網路的人工智慧演算法運行它,然後產生一個模型,該模型可以提供像真實人一樣的答案。給出的答案是基於AI能够從數据集瞭解到的事情。
正如在這一點上顯而易見的,AI從零售業的例子中得知的數据集是與客戶數據相關聯的實際銷售數據。當該資訊通過機器學習算演算法運行時,產生一個人工智慧模型,該模型發現關於企業、客戶和庫存的可操作的資訊,這些資訊通常不明顯或對企業所有者已知。有了這一點,零售商可以做各種各樣的事情,以利於自己的業務。
例如,零售AI可以瞭解客戶、他們的偏好和他們的行為來瞭解他們。而且,在最近幾年,它能很好地瞭解他們,知道他們需要什麼,當他們需要的時候。甚至在他們知道之前就知道了。當人工智慧能够動態地產生這樣的資訊時,對於業務現金流和一般經驗來說,可以立即獲得許多好處。第一個是讓顧客多買些東西。如果人工智慧在他們做之前知道他們需要什麼,並且為他們發佈一個給定產品的優惠券,這將觸發他們購買一個額外的物品,而這些物品不是他們來購買的,同時為企業產生額外的收入。
另一個好處是改善客戶的體驗,因為如果你以更好的價格提供他們需要的東西,你就開始與客戶建立個人銷售關係。
另一個領域,零售業AI可以幫助很大的是如何在物流實體佈局在商店。我們都聽說過零售連鎖店如何訂購物品以讓我們購買更多的東西。我們可能都認為有一些神奇的公式可以讓我們展示我們的庫存,讓我們的客戶購買更多。然而,沒有這樣的公式。即使同一個商店,相同的物品,但在不同的位置,可以為其客戶群有一個完全不同的觸發器。所以這裡沒有一個一應俱全的解決方案。
然而,可利用的是人工智慧科技,這有助於解决這一問題。
當提供銷售數據時,機器學習可以發現客戶購買偏好中的模式,並瞭解他們一起購買的東西。基於這一點,AI可以為你提供什麼建議,在你的商店旁邊放在一起,讓你的客戶購買更多。由於這些建議是基於真實顧客提供的真實數據,這些顧客實際上是在特定商店中購買的,所以他們肯定會提供結果並觸發顧客。
AI可以為零售業做更多的事情。上面列舉的例子只是冰山一角。無論你能為你的業務提供什麼數據,人工智慧都可以選取真正有價值的洞察力,這些資訊被視為黃金。它可以用來提高你的存貨周轉率,優化你的庫存,預測未來的收入和更多。
有一個陷阱。也就是說,就其本身而言,人工智慧系統主要是專有的,並且只對科技預算大的大型零售連鎖店可用。接下來的幾年裏,看到這個空間將會很有趣,看看會有什麼解決方案出現,這些解決方案將更多地針對小零售商而不是大型零售商。一些公司已經開始了這一發展,所以獨立零售商用不了多久就能獲得與國家品牌相同的工具。

2018年10月4日 星期四

如何在團隊成長時保持創新?

創新者的定義是非傳統的。蘋果、亞馬遜、GE——他們都是著名的創新型公司,擁有充滿活力、高生產率的團隊,不受傳統商業慣例的限制。世界各地的初創公司都在自己的創業中渴望這些品質,因為他們不知疲倦地推動創新的思想。不幸的是,培養一個只有十幾個員工緊密合作的創新環境比在大公司裏要容易得多。當成功的企業家忽視了擴大他們的小企業規模必然需要額外的結構這一事實时,他們將自己置於失敗的境地。
謹防企業家的Peter Pan情結
所謂Peter Pan情結是指一個的企業家想要成功卻永遠不想長大。初創企業令人著迷但是只有不到五分之一的企業家可以在第一次嘗試中獲得成功,第二次嘗試中獲得成功的幾率也只有稍微高一些。統計上,大多數創業者在創業環境中花費的時間比在大型企業中花費的時間更多。當一個創始人偶然發現一個成功的想法時,打破他們逐漸習慣的精簡、創業的心態既是必不可少的,也是困難的。許多人擔心,如果他們增加正式的官僚流程,如員工評估或詳細的人力資源指導方針,他們就會失去公司的創新性和破壞性。然而,兩者都有可能成長並保持創新的優勢。
爭取彈性創新
創建流體覈心是企業希望在未來市場上具有競爭力的新標準。這個想法是指一系列的能力,讓你快速回應新的機會和威脅。成功的創新者現在把他們的企業看作一種流動的形式,其中他們的覈心焦點不斷受到挑戰和進化。那些能够管理,甚至創造需求的人,將是最重要的。
激進鄰接性用來描述一個公司走出其核心能力或覈心市場努力創新或擴展的能力,已經成為評估一個組織成功管理變革能力的關鍵因素。領導層必須願意接受這種趨勢,以便在未來的市場中追求競爭戰略。
評估你當前和未來的商業技術需求
對於成長中的公司的需求要現實一點,就是要認識到在小型團隊中可以運作的方式不一定在大型公司中同樣可以運作。重新評估你的商業技術需求。你的商業智慧軟件是專門針對小企業的,還是能滿足你未來的需求?既然團隊不那麼緊密,您將如何管理移動設備管理或自帶設備的實踐?
讓你的團隊獲得他們在舒適區之外的操作所需要的科技。企業架構的快速變化意味著關於購買業務科技的決策變得越來越困難。
只需要一個軟件實現上發生的就可以勸阻您的團隊提出科技上尚未達到的創新想法。關於業務科技的持續關注和公開對話是貫穿組織成長的每個階段的一項值得的投資。
成為混合式管理者
領導層必須致力於重新評估組織如何在未來追求成功。在一個充滿活力的公司裏,你如何分配資金和做出雇傭决定會成為一個衝動的决定。隨著公司規模的擴大,他們傾向於專注於產品,而依賴於原來的團隊來保持公司文化是大錯誤。
為了培育一個流動的覈心環境,管理者應該專注於創造一個企業生態系統,而不是一個企業階梯。不僅要評估技能,還要評估態度。把你的團隊想像成一個夥伴關係,而不是一個獨裁體系,在那裡,員工被期望認識到機會,管理意外情况,以及完成他們的典型職責。投資你的團隊並增强他們的決策能力,是創造創新環境的最具挑戰性和最有價值的步驟之一。
創新型組織不只是期待意外,他們創造了意想不到的。你對成長公司的創新有什麼想法?在你的經歷中,有哪些方法奏效或無效?

2018年10月1日 星期一

你能簡單地介紹創業公司的好創意嗎?

創業和科技商業領袖常常不善於講述他們的創新故事。他們過於依賴行業術語和複雜細節來理解他們的觀點。這是錯失良機。
當你做得很好的時候,你希望人們知道。因此,無論你起草製造網站,行銷手册,或新聞稿,遵循一些規則。
  1. 用簡單的語言傳達你的資訊。術語和複雜的術語只會使讀者困惑;清晰、直接的寫作將吸引更廣泛的讀者。
  2. 不要把許多想法塞進一個故事或一個版本。保持簡單,同時建立你的敘事理念。
  3. 考慮雇用專業講故事的人。尋找那些為各種出版品製作OPDS或文章的作家。講述關於複雜主題的故事並不容易,但如果你想讓公司的工作得到認可,那麼這樣做是必不可少的。
Can You Explain (in Simple Terms) Your Startup’s Great Idea?
Startup and technical business leaders often don’t tell their innovation stories well. They rely too much on industry jargon and complex detail to get their points across. This is a huge missed opportunity.
When you’re doing good work, you want people to know about it. So whether you’re drafting website copy, a marketing brochure, or a press release, follow a few rules.
  1. Use simple language to communicate your message. Jargon and complex terminology will only confuse the reader; clear, straightforward writing will draw in a broader audience.
  2. Don’t cram many ideas into one story or release. Keep it simple, and build your narrative one idea at a time.
  3. Consider hiring professional storytellers. Seek out writers who have crafted op-eds or articles for a variety of publications. It’s not easy to tell stories about complicated topics, but doing so is essential if you want your company’s work to be recognized.

2018年9月30日 星期日

AI: 過去、現在與未來

原著KEVIN LANDWEHR | January 22, 2018
從每天早上的新聞來看,很明顯人工智慧的嗡嗡聲已經變成了富有成效的對話,而且不會很快减慢。正如我們許多人所經歷的,數百家公司來到RSNA(北美放射學會的年度會議)展示他們自去年這個時候以來為業界做出的貢獻。輻射劑量管理和3D列印的討論是豐富的,但沒有像人工智慧(AI)那麼普遍。每個展位似乎都有自己的貢獻,無論是折衷演算法的開發,還是應用商店(如平臺)的開發,這些平臺除了提供更快的訪問公司已經出售的演算法外,幾乎無能為力。
這個領域的科技發展速度有些令人作嘔,這使得很難確定一個機構是否應該採用這個平臺或演算法,並决定是否值得花時間將這些科技集成到他們的PAC系統中(編者注:一個人工智慧醫療系統)。有了這些聲音,相對於AI作為工具的增長,保持時間的洞察力是有幫助的。自從教堂圖靈論文首次發表於1937以來,人工智慧就已經建立起來了。本文假設了三類可計算性,並在其他著作中不斷得到加强。
直到1956Arthur Samuel寫的第一個人工智慧程式才正式出現,並有可能擊敗業餘愛好者。在這次重大突破之後,人工智慧、機器學習以及現在深度學習的學術研究開始取得重大進展。許多新的研究專案誕生並精心培育,1997年,深藍公司Deep Blue誕生。在Arthur Samuel的跳棋人工智慧問世45年後,IBM製造了深藍,一種擊敗世界西洋棋冠軍Garry Kasparov的西洋棋機器。14年後的深藍,在2011IBMWatson電腦贏得坐在對面的世界西洋棋冠軍
在遊戲中對人工智慧的歷史做一個小小的描述是因為在遊戲中你必須遵循一個簡單的定義過程。即使在一個簡單的遊戲中,比如跳棋,你必須意識到有策略,而不僅僅是可能的動作。當然,你可以在棋盤上定義動作,但是如果運動是隨機的而不是有計畫的,那麼電腦很容易被打敗。現在可以考慮到有5000億億(兩百億!)可能的棋盤組合理論上,如果電腦能够被程式設計以知道所有可能的組合,那麼它就能够在每次人類玩家移動時辨別出獲勝的組合。問題在於暫態瞭解所有可能組合所需的計算能力遠遠超出了時間的能力,因此,學習成為從統計推斷訓練電腦的最佳途徑。使用這種方法,YouTube可以在視頻中識別處不同的猫,但這種跳躍只發生在2012
這最後一點也許是最有趣的。雖然遊戲是電腦學習的一個有趣的開始模型,但是考慮到遊戲有特定的規則和方向,它們受到很大的限制。模式識別Pattern Recognition因此成為了最新的學術研究和商業擴展的焦點。使用模式識別算演算法使得像Google這樣的公司能够更多地瞭解我們,我們的行為,甚至我們的信念。這不僅適用於個人,也適用於群眾。
回到醫療行業,很明顯早期的人工智慧對醫生沒有幫助,因為他們只能識別預先程式設計的規則和方向。隨著模式識別的進一步發展,我們可以拋開一些規則和方向。你不能準確地告訴電腦腫瘤會在哪裡出現,因為在現實生活中腫瘤可以在任何地方形成。然而,你可以做的是教育一台電腦一個腫瘤是什麼樣子,它可以蒐索一個影像(或一組影像)來根據它看到的其他腫瘤來匹配模式(並從中獲得更多資訊)。
該行業似乎正處於全面理解模式識別的中期階段,這就是為什麼今年的RSNA看起來像是一個關於人工智慧的瘋狂談判場所。數以百計的演算法和存儲頁面上都顯示著關於節省時間或改變優先順序的說法(想想現在可用來量化冠狀動脈鈣化的工具),但是每個人對於如何向醫生和健康人員推銷似乎都有完全不同的方法。當正在萌芽的科技正在被利用時,這種混合的現象就會發生,但是還沒有關於這種技術在一年或五年或更長時間內將如何發展的路線圖。
考慮到人工智慧的歷史和理解醫療臨床應用的差距,多年前TeraRecon開始在這個領域進行投資和創新,其方法使醫生始終處於控制之中。將AI定位為醫生工作流程中的一個工具,是這項科技的真正未來。在人工智慧的幫助下,醫生將顯著减少閱讀研究一個方面所花費的時間,並著手處理那些優先順序更高、不那麼乏味的事情。
TeraRecon利用其勢頭和從先進體積視覺化中吸取的教訓,並將其帶入其對特使人工智慧的投資和的NorthStar開發中,特別關注最終用戶的觀點。人工智慧具有真實而强大的臨床價值,是當前工作流程中缺少的環節,對演算法分佈的需求日益增長。
運用AI演算法平臺是真正的創新。它被稱為“Amazon for AI”,它的特殊之處在於,當開發人員將他們的演算法放到平臺上時,他們可以保留知識產權,並為其使用收費。醫生可以通過EnvoyAI Exchange即時訪問算法庫,並且可以在當地語系化或基於雲的模型中運行平臺。這種公平競爭和廣泛分佈使得EnWAIAI平臺與任何其他醫療平臺不同。從公式中唯一缺少的是在臨床環境中與演算法相互作用的手段。
隨著TeraReconNotsStarAI支持檢視器和EnvoyAI平臺將新的和强大的臨床工具帶到桌上電腦上,最終有一種方法可以將前沿AI直接引入已建立的工作流中。