SAS, חברת ניתוח, שאלה את המומחים שלה בתחום הבריאות, הקמעונאות, הממשל, הונאות, אתיקה של נתונים ועוד. להלן התחזיות שלהם לגבי הטרנדים שכולנו נתמודד מולם השנה:
סקרנות הופכת למיומנות עבודה נחשקת
"סקרנות עוזרת לעסקים להתמודד עם אתגרים קריטיים - משיפור שביעות הרצון בעבודה ועד ליצירת מקומות עבודה חדשניים יותר. סקרנות תהיה מיומנות העבודה המבוקשת ביותר בשנת 2022 מכיוון שעובדים סקרנים עוזרים לשפר את השימור הכללי, אפילו במהלך ההתפטרות הגדולה". [ראה דו"ח SAS Curiosity@Work, שסקר מנהלים ברחבי תעשיות.] – Jay Upchurch, CIO
COVID משכתב מודלים של AI
"המגיפה שיפרה את המסלולים העסקיים הצפויים וחשפה חולשות במערכות למידת מכונה התלויות בנתונים היסטוריים ובדפוסים הניתנים לחיזוי סביר. זה זיהה צורך חריף לחזק השקעות בצוותי ניתוח מסורתיים ובטכניקות לגילוי מהיר של נתונים והשערת השערות. יצירת נתונים סינתטיים ישחקו תפקיד מרכזי בסיוע לעסקים להגיב להמשך השווקים הדינמיים ולאי הוודאות ב-2022." – ברט ווג'ק, מנהל מוצר ראשי באנליטיקה
רמאים מנצלים את צרות שרשרת האספקה
"אמנם הונאה בשרשרת האספקה אינה דבר חדש, אך היא תהיה אתגר גדול בעולם בשנת 2022, מכיוון שהמגיפה המתמשכת ממשיכה לשבש הכל. עסקים שמו דגש על ניהול סיכונים עבור שרשראות האספקה בבהילותם למצוא מקורות אספקה חלופיים. רמאים וטבעות פליליות לא יחמיצו את ההזדמנות לנצל את המצב הזה. ניתוח שרשרת אספקה יניע את השינוי כאשר ארגונים ימצאו את האיזון בין המשכיות והישרדות מצד אחד, וניהול סיכונים ומלחמה בהונאה מצד שני. - סטו בראדלי, סמנכ"ל בכיר למודיעין הונאה ואבטחה
אותות ביקוש עוזרים להציל את שרשרת האספקה
"בקמעונאות, צפו ליותר מלאי נמוך, ביקוש גבוה ו'אזל במלאי' גם לתוך 2022. מחסור בכוח אדם - ממקורבי חנויות למחסנים ועד לנהגי משאיות - יהיה אתגר נוסף ב-2022; על הצרכנים להתכונן לזמני המתנה ארוכים יותר בחנות. בסך הכל, הקמעונאים שיצליחו בשגרה החדשה של 2022 ישתמשו בזריזות באנליטיקה כדי ללכוד ולקרוא מידע על שרשרת האספקה ואותות ביקוש של צרכנים, ואז להגיב במהירות לתקלות בשרשרת האספקה ולהעדפות הלקוחות המשתנות." – דן מיטשל, מנהל פרקטיקת קמעונאות גלובלית
אנליטיקה צופה התפרצויות מחלות
"אנחנו צריכים לעבור ממציאת מה שכבר יש לחזות מה יקרה אחר כך. אנחנו יודעים שקיימת מחלה, מאיפה היא מגיעה וכיצד היא מתפתחת, אבל אנחנו לא יודעים מתי השינויים האלה יתרחשו. עלינו להמשיך להשתמש באנליטיקה כדי לענות על השאלות הללו, שהיא קריטית לזיהוי איומים עתידיים על בריאות האדם". – מג שייפר, אפידמיולוגית
COVID שם נתונים במרכז המחקר הקליני
"נאמר רבות על ההשפעות ארוכות הטווח של COVID-19 על ניסויים ומחקרים קליניים, לעתים קרובות בשל הפיכתו למבוזר יותר. מחליף המשחק האמיתי, לעומת זאת, הוא התפקיד המכריע של אנליטיקה ברמה רגולטורית להאיץ את רישום המטופלים, להבטיח שרשרת אספקת רפואה קלינית שלמה, ולייצר מחקר משמעותי מבחינה קלינית ותוצאות מותאמות אישית מהזרם של מידע מובנה ובלתי מובנה. מכיוון שהקלינאים מסתמכים יותר ויותר על מידע מרוחק בנוסף לזה שנוצר במשרד הרופא, אנו נמשיך לראות הסתמכות רבה יותר על ניתוח בריאות דיגיטלי ובינה מלאכותית." - מארק למברכט, מנהל EMEA & APAC Health and Life Practice Practice
ניטור בעלי חיים עוצר את התפשטות המחלות
"התפרצויות מחלות בתעשיית בעלי החיים נמשכות. זה כנראה יוביל להזדמנויות לפתרונות ניטור בעלי חיים כדי להשיג אימוץ רב יותר כדי להילחם בהתפשטות מחלות חדשות באמצעות מתח חום, שיטפונות ובצורת בשנים הקרובות. ובעוד ש-COVID-19 הפחית את הביקוש למוצרים מן החי, במיוחד בין עסקי המלונאות וההסעדה, יוזמות חדשות המעדיפות בריאות ורווחת בעלי חיים ידרשו פתרונות ניטור דומים". – שרה מאיירס, מנהלת שיווק מוצרים בכירה לתעשיות ומגזרי אופק
AI ואוריינות נתונים נלחמים בדיסאינפורמציה
"מחקרים מראים שלחדשות כוזבות יש סיכוי גבוה יותר להגיע לאנשים מאשר לאמת. העתיד ידרוש שילוב של אנליטיקה ובינה מלאכותית הפועלת ברקע של פלטפורמות פופולריות כדי לעזור לספק נראות לאמת. עם זאת, אלגוריתמים רבי עוצמה אינם מספיקים. אנחנו צריכים להמשיך ולבנות מיומנויות מדיה ואוריינות נתונים שיעזרו לכולם לזהות אמת מסיפורת". – ג'ן סאבורין, מפתחת תוכנה בכירה, חדשנות חברתית ומותג
נראות נתונים מקדמת את אמון הציבור
"ממשלות ייאלצו להתמודד עם שינויים מבניים הדרושים לשימוש טוב יותר בנתונים בשלוש דרכים: הממשלה חייבת לספק נתונים ברמת פירוט התואמת את ההחלטות שצריך לקבל עבור האזרחים, להתמודד עם חששות הפרטיות סביב מידע אישי מפורט ולהגדיל את המהירות שבה ניתן לשתף נתונים. יש צורך בהשקעות כוח אדם ופעולות חקיקה כדי להניע את השינויים הללו". – טרה הולנד, מנהלת התעשייה הממשלתית לשיווק במגזר הציבורי
תקני האתיקה של AI מתחילים להתלכד
"אני צופה התמקדות מוגברת במסגרות ובסטנדרטים של בינה מלאכותית המונעים על ידי גופים רגולטוריים/מחוקקים, וחשוב מכך, גם על ידי התעשייה. למרות שלא סביר שיהיו לנו סטנדרטים דה פקטו בארה"ב, חברות במקומות אחרים בעולם כמו האיחוד האירופי ודרום מזרח אסיה יתחילו להתלכד סביב גישות נפוצות לבינה מלאכותית". – Reggie Townsend, מנהל פרקטיקת אתיקה של נתונים
מה לקחת מהמאמר הזה:
- Since clinicians are relying increasingly on remote information in addition to that generated in the doctor’s office, we will continue to see more reliance on digital health analytics and AI.
- The real game changer, however, is the crucial role of regulatory-grade analytics to speed up patient enrollment, ensure an intact clinical medicine supply chain, and generate clinically meaningful research and personalized results from the influx of structured and unstructured information.
- The future will require a combination of analytics and AI running in the background of popular platforms to help provide visibility into the truth.
