Весна в умном парке Gardens by the Bay

Gardens by the Bay стал частью национальной стратегии по превращению Сингапура из города-государства в «город-сад». Парк расположен в районе Марина-Бэй, построенном на осушенных землях. Меньше чем за десять лет бывшие портовые болота превратились в один из самых престижных районов города. В садах произрастают растения, деревья и цветы со всех континентов, кроме Антарктиды, — несмотря на тропический климат.

Особенности умного парка

🌱Супердеревья — гигантские конструкции высотой до 50 метров, которые собирают солнечную энергию и способствуют естественной вентиляции теплиц.

💦 Система сбора дождевой воды обеспечивает полив сада, минимизируя расход природных ресурсов.

🌸 Оранжерея «Цветочный купол» — крупнейшая теплица в мире, внесённая в Книгу рекордов Гиннесса в 2015 году. Она занимает площадь 1,2 гектара (3,0 акра) и воссоздаёт прохладный и сухой средиземноморский климат.

🌿 Климатический контроль в оранжереях поддерживает оптимальные условия для тысяч редких растений благодаря высокоточным сенсорам и автоматизированным системам управления.

👥 Социокультурная программа парка направлена на сохранение мультикультурного наследия и поддержание культурного многообразия Сингапура.

➡️См. также исследование, проведенное при участии O2Consulting: Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в «умном городе»

#города_будущего
🌐Ваш O2Consulting

Раскрываем карты: пошаговая инструкция по Field Research от экспертов O2Consulting

Как запустить продукт? Стоит ли выходить на новый рынок? Как принять бизнес-решение, когда данных нет или они противоречивы?

Один из способов увидеть реальную картину без догадок и ошибок — грамотный Field Research. Метод полевых исследований помогает нам консультантам и вообще бизнесу собирать живые данные, изучать реальный рынок, быстрее диагностировать проблемы и эффективнее развиваться. Но без грамотного поиска информации Field Research теряет эффективность. Как правильно его организовать? Инструкцией делится старший аналитик Олег Мордасов.

Шаг 1. Постройте процесс поиска на принципах Problem Solving: на первом этапе важно погрузиться в тему и правильно сформулировать проблему, гипотезы, а также ответы на 3 ключевых вопроса, которые дадут направления для поиска первичных данных:
— что мы ищем?
— для чего нам нужны эти данные?
— какая методология анализа нам подходит?

Шаг 2. Используйте подходящий метод сбора и анализа данных. Разные проекты требуют разных методик: например, долгосрочные прогнозы развития новых технологий требуют форсайт-подхода (анализ трендов, слабых сигналов и экспертных оценок). При этом стоит комбинировать методы Top-Down (анализа макроэкономических и технологических факторов), и Bottom-Up (анализа локальных наблюдений).

Шаг 3. Постройте карту источников информации, соответствующей методике анализа. В карту следует включить достоверные количественные и качественные данные (базы данных производителей, финансовые отчеты компаний, кейсы, научные статьи и пр.) с разной степенью детализации, например, внедренные кейсы на микроуровне, данные рынка на мезоуровне и массовые потребительские предпочтения на макроуровне.
Так, чтобы найти возможности роста компании в сегменте телекоммуникаций и цифровых услуг на рынке госзаказчиков, наши эксперты проанализировали более 500 тысяч тендеров через сервисы РосТендер и Контур.Закупки.

Шаг 4. Проведите грамотный анализ данных, опираясь на следующие принципы:
1. Фильтрации информации. Не вся найденная информация одинаково полезна. На старте важно отсеять нерелевантные, устаревшие или недостоверные данные, а также удалить дубликаты — особенно если работаете с большими массивами информации вроде таможенной статистики или тендерных баз
2. Критической оценки источников. Не верьте всему, что нашли. Надежность информации проверяется через сравнение данных из разных источников и оценку репутации самого источника. Чем сложнее рынок — тем тщательнее должна быть проверка.
3. Систематизации и выявления закономерностей. На этом этапе данные превращаются в подтвержденные (или нет) гипотезы, выводы, рекомендации. Мы создаем матрицы, строим графовые модели, анализируем корреляции между событиями и трендами. Только после этого можно подтвердить или опровергнуть гипотезы, на основе которых строится стратегия.

Шаг 5. Подтвердите или опровергните гипотезы:
На основе достоверных данных формируйте выводы — чёткие, измеримые и применимые на практике.

Выводы:
✅ Поиск информации должен быть структурированным
✅ Выбор методики анализа определяет стратегию поиска
✅ Карта источников должна строиться исходя из методологии
✅ Только комплексный анализ данных на всех уровнях даёт достоверную картину

Какие ИИ инструменты помогут упростить процесс, источники первичных данных, которыми мы пользуемся, а также список основных ошибок при поиске и анализе информации — на карточках.

⬇️Скачивайте подробный гайд по поиску информации в рамках Field Research.

См. также:
🛑Эволюция данных, методов их сбора, обработки и визуализации
🛑Как правильно работать с источниками информации? Топ-5 советов

#Проекты_O2Consulting
Ваш O2Consulting 🌐

Итоги стрима «Крах классических прогнозов: как в целом моделировать будущее в мире ускоряющихся изменений и как поменяется бизнес»

24.04 Анна Никитченко выступила на подкасте «Go4AI.9 — внедрение ИИ в бизнесе», на котором она и другие эксперты обсудили ключевые аспекты внедрения ИИ и прогнозирования будущего.

➡️Основные выводы

🛑Классические методы прогнозирования больше не работают. Требуются новые гибкие подходы к моделированию будущего. Вероятно, необходимо ИТ-решение как камертон, построенное на базе современных технологий, отражающее N-мерную реальность, то есть многомерное восприятие мира. Или даже совокупность NхM-мерных матриц (прогнозы по группам, подгруппам разных порядков и по каждому из возможных измерений) в статике и в динамике с использованием признаков тех или иных институциональных условий, а также действующих пока что этапов и циклов развития человечества по различным аспектам.

🛑Будущее формируется не планами, а порой спонтанными решениями, где важно уметь «сделать ставку» в нужный момент. При этом именно предприниматели драйвят экономику, а не бюрократия. Искусственный интеллект в отличие от человека не обладает «желанием», «личной» мотивацией, интуицией, поэтому не может принимать решения подобным образом, хотя у него может быть своя, неочевидная пользователям логика.

🛑Способность быстро принимать решения — ключевой навык в новой реальности. При этом несмотря на высокую скорость, решение должно быть подготовленным, обоснованным, что сейчас позволяют сделать продвинутые BI-системы. Более того, чем выше технологическая и управленческая зрелость предприятия, тем, естественно, уровень подготовленности решения будет выше. К примеру, если завод и так спроектирован изначально как полностью автоматизированное предприятие, то, соответственно, и за человеком остается функционал в части выбора стратегических развилок дальнейшего развития и принятия решений при чрезвычайных ситуациях.

🛑Основное применение ИИ в бизнесе — сокращение Time-to-Market. Самое ценное свойство ИИ для предпринимателей — значительное ускорение разработки, тестирования и запуска новых продуктов и решений.

🛑Опасность непринятия «боли изменений». Трансформация через новые технологии всегда приводит к болезненным процессам: закрытию предприятий, отказам от устаревших бизнес-моделей, разрушению привычных рынков. Компании и государства, которые избегают этих решений, рискуют потерять конкурентоспособность. Что касается людей, то тут их паттерны поведения важнее возраста: гибкость, осознанность, способность взять на себя ответственность — ключ к успешной адаптации.

🛑В России часто понимают сложность не как «сложенность», в то время как в мире есть несколько институтов Complexity, например, Santa Fe Institute (SFI) в США или Complexity Institute at Nanyang Technological University в Сингапуре. Эти центры занимаются комплексным изучением сложных систем, явлений и структур. В России аналогичным центром можно, вероятно, назвать Институт проблем управления РАН.

🛑У человечества есть два эволюционных пути развития на фоне технологического прогресса. Первый — путь «киборга» с нейроинтерфейсами. Второй — путь духовного развития через озарения, когда человек осознает информацию из ноосферы напрямую без необходимости осуществления длительных расчетов, рассуждений и прочего.

Смотрите полное видео подкаста, чтобы узнать больше из первых уст экспертов как о конкретных практических кейсах, так и об интересных исследованиях, книгах, теориях, касающихся бизнеса, технологий и будущего.

#мероприятияО2Consulting #Проекты_O2Consulting
🌐Ваш O2Consulting

Новый прототип летающего автомобиля AirCar 2 от Klein Vision

Возвращаемся после праздников — и сразу с новостью #ИзМираТехнологий, которая ещё на шаг приближает нас к будущему, где летающие автомобили перестают быть чем-то фантастическим.

Klein Vision представила серийный прототип летающего автомобиля AirCar 2, который планируется к выпуску в начале 2026 года. Это двухместное транспортное средство способно трансформироваться из автомобиля в самолет менее чем за две минуты, сочетая в себе функции дорожного автомобиля и сертифицированного воздушного судна.

AirCar 2: особенности и характеристики
Мощность двигателя: 280 л.с., с возможностью выбора версий на 320 и 340 л.с.
🛑Максимальная скорость: до 250 км/ч в воздухе и 200 км/ч на дороге
🛑 Дальность полета: до 1000 км
🛑 Максимальная высота полета: до 4572 м
🛑 Время трансформации: менее 2 минут
🛑 Габариты: длина 5,8 м, размах крыльев 8,2 м
🛑 Вес: около 800 кг
🛑 Цена: от $800,000 до $1,000,000

AirCar 2 уже прошел более 170 часов летных испытаний и более 500 взлетов и посадок. Он получил сертификат летной годности в Словакии и готовится к выходу на рынок. Производство будет осуществляться в Нитре, Словакия, а также планируется лицензирование производства в Китае

Это значительный шаг в развитии персональной воздушной мобильности, объединяющий автомобильные и авиационные технологии в одном транспортном средстве.

Подробнее о проекте можно узнать на официальном сайте Klein Vision: klein-vision.com

См. также:

🛑Летающий мотоцикл Volonaut Airbike
🛑Китай официально одобрил автономные летающие такси для коммерческого использования
🛑Летающий электрокар Alef, вдохновленный Марти МакФлаем
🛑XPeng AeroHT представила свой летающий электромобиль Land Aircraft

🌐Ваш O2Consulting