Superaggregatorenes fordel

Gjennom aggregation theory forklarte Ben Thompson hvordan forretningsmodellen til eksempelvis Facebook og Google muliggjør vekst, uten at det går på bekostning av marginalkostnaden.

Kort fortalt:

  • Tjenestene/produktene som selges er digitale, og har derfor 0 i marginalkost (de kan derimot ha høy faste kostnader)
  • 0 i distribusjonskostnader, fordi tjenesten/produktet er levert gjennom internett
  • Transaksjonskostnader, 0 til svært lav, fordi alt håndteres av automatiske systemer
Ben Thompson – Aggregation theory

Som vi ser over har aggregatorer ingen kostnader jo flere brukere de tjener, hvorav de operasjonelle kostnadene øker litt, men er altså ikke proposjonell med antall brukere og omsetning.
Eksempler på selskaper som opererer etter disse modellene er Facebook og Google, og til dels Apple.

Software-as-a-service selskaper har lignede profil, ved eksempelvis Dropbox. Dropbox vokser i brukere organisk gjennom nettverkseffekter (produktet blir bedre jo flere som bruker det). Forskjellen mellom eksempelvis Google og Dropbox er at Google primært tjener penger på de som kjøper annonser (leverandører), altså de som er avhengig av at nettverket leverer brukere, hvorav Dropbox får sin omsetning fra brukerne selv. I selskaper som Dropbox har de ofte store R&D kostnader til å begynne med for å få stablet produktet på beina, for å så gå over til kostnader tilknyttet det å tilegne seg brukere. CAC (Customer-acquistion-cost) og LTV (Lifetime value) til brukerne er kritiske nøkkeltallsindikatorer for slike bedrifter for å måle om de fremover kommer til å oppnå lønnsom vekst. Målet er at  LTV > CAC, hvis ikke har du en business som til slutt vil gå over ende.

Alle kan ikke være aggregatorer

Nå høres det ut som om alle bør etterstrebe en forretningsmodell til aggregatorer, men det er naturligvis ikke poenget her. Alle kan ikke være en aggregator, nettopp fordi det til slutt ikke vil være noe å aggregere. Samme poeng kan appliseres til nyhetstjenester som kuraterer innhold, dvs skriver sammendrag av andre mediers innhold. Det er kostnadseffektivt og får man et høyt volum av innhold, men det fordrer at noen lengre bak i verdikjeden først skriver originalinnholdet. Og selv om ikke alle kan være aggregatorer, betyr ikke det at man kan etterstrebe elementer og suksesskriteriene til disse selskapene. Sentralt i dette ligger den potensielle fremtiden er alt er tjenester, og der tjenester skaper eller inngår i nettverk av brukere. Fordi når et nettverk oppstår, og består, tilbyr det definitivt et skalerbar omsetningspotensiale og dermed stor oppside i gevinstpotensiale.

 

Høyttalere – gigantene kommer

Apple, Google og Amazon har alle annonsert høyttalere med teknologi som  langt overgår ordinære høyttalerprodusenter. I 2017 skøyt forbrukerinteressen for slike produkter fart, takket være fokuset de store gigantene nå vier dette produktområdet.

Bang og Olufsen, Kef, Jamo, Bowers & Wilkins – de fleste av disse høyttalermerkene får du kjøpt på HiFi-klubben. Flere av de tilbyr også støtte for AirPlay eller annen tilkobling så man kan streame musikk trådløst. Men samtidig bygger det seg opp noe i horisonten høyttalerprodusentene bør posisjonere seg for.

Hva forventer forbrukerne?

Norge ligger bak USA når det gjelder muligheten til å bygge gode smarthjemløsninger fra Google og Apple etc utover proprieære løsninger fra norske leverandører. Taleassistenter som Siri og Alexa er også langt bak deres amerikanske versjoner takket være et større tilbud av tjenester der borte enn hva de støtter her i Norge. Dette vil bedre seg i tiden fremover, men vi er nok flere år fra å ta igjen forspranget i USA. Likevel vil forbrukerne i USA drive trendene fremover til hva de forventer, og med gigantenes inntog i høyttalersegmentet settes nye standarder. I 2017 er det ikke like lenger godt nok å spille musikk via trådløs teknologi, når eksempelvis Amazon kan gjøre det samme – og samtidig så mye mer. Skru på lyset, bestille varer, stille spørsmål og ikke minst bytte sanger og så videre – alt gjennom tale.

Hvis du er en Android bruker og allerede benytter Chromecast for å spille av musikk og video til TVen – frister ikke da en Google Home som integrerer sømløst med mobilen og Chromecast mer enn en tredjepart høyttaler fra Bose som gjør ingen av delene?

De som er kresen til lydkvalitet vil naturligvis nok ikke velge en Google Home, og heller trolig ikke en Apple Homepod, men det kan anslås at markedet for disse audiofile vil flytte seg til et enda mer kresent publikum og dermed mindre marked for de store produsentene. Folk flest vil velge løsninger som er billige og enkle å sette opp ved å plugge i en stikkontakt og i løpet av sekunder kan du streame musikk til din nye høyttaler.

Plattform er kritisk

Høyttalerprodusentene må jobbe for å integrere deres løsninger med Amazon, Google og Apple – helst alle tre. Forbrukerne er dermed ikke tvunget til å velge mellom de teknisk overlegne variantene (Google/Apple) mot lydkvalitet (Bose) – men kan velge å kombinere disse to og uten frykt for å velge én retning som ikke er kompatibel skulle de byttet til Android eller iOS i fremtiden.

Amazon gjør kraftig innhugg i omsetningen til ordinære butikker, og Apple og Google går stadig inn i nye bransjer og snur disse opp-ned. Hvor mange klokkemerker har ikke merket at deres inntjening synker som følge av Apple Watch? Det ville være naturlig at det samme vil skje innen lyd- og høyttalerbransjen også.

Selskaper som i dag produserer høyttalere eller høyttalersystemer fra 1500,- og opp til 5000,- vil i årene fremover merke betydelig konkurranse fra gigantene i Silicon Valley. Enhetene fra Silicon Valley er klare for smarthjem revolusjonen i årene som kommer. Hvor de andre produsentene skal, må de veldig snart finne ut. Enten komme opp med en ny radikal idé, eller teame opp med Google og Amazon og håpe at samarbeid gir nok inntekter i årene fremover. Står du alene blir markedet lite i tiårene fremover er jeg redd.

Differential privacy – Apple vs Google

Jeg har lenge hatt lyst til å beskrive Apples metodikk for å analysere kundedata og sammenligne den med Googles. Apple har tatt et klart steg mot å beskytte brukernes personvern gjennom å benytte en metode kalt differential privact, mens Google i de fleste tilfeller anonymiserer kundedataen for sikre brukerens personvern. Disse to metodene bygger på de to selskapenes ulike strategiske inntektsretning fremover: Apple mot abonnement- og tjenesteinntekter mot Googles annonseinntekter. Men hva betyr Apples valg av differential privacy for personvern og Apples forskning innen AI?

Differential privacy

eller differensial personvern om du vil, er enkelt forklart at man legger til støy i datagrunnlaget man innhenter fra et stort antall individer eller datapunkter. Det vil si at for hver gang man ønsker å gjøre en spørring eller hente ut informasjon om datagrunnlaget, vil algoritmer legge til støy som eksempelvis kan være falsk data som gjør at datagrunnlaget er såpass  mer generelt og ikke kan spores ned til den enkelte bruker. Differential privacy handler om å hente inn data, men ikke din data. En god billedlig forklaring kommer i bildet under:

Kilde: Staff Reports, Wall Street Journal

Om noen ønsker å finne linker i datagrunnlaget vil de aldri kunne determinere om én person/entitet svarte på dette spørsmålet. Slik kan forskere analysere sensitiv data og se trender i datagrunnlaget, uten å kunne linke trendene mot spesifikke individer.

Fint, men hvorfor gjør ikke alle det slik?

De fleste andre selskaper benytter seg av anonymisert data. Utfordringen med anonymisert data er at teknikken som benyttes for å anynomiseres kan (ofte) reverseres, det vil si at nøkkelen til anonymiteten er lagret et sted og dermed er sårbar for hacking eller andre feil som i verste fall avsløre identiteten til personen bak. Med differential privacy er ikke dette mulig, på grunn av støyen som blandes inn i datagrunnlaget. Dette gjør igjen det vanskelig for Google å benytte differential privacy, fordi de er avhengig av å kunne knytte dataen de lærer om deg til å servere deg personlige annonser – og i tillegg lære mest mulig om hver enkelt brukere for å personalisere tjenestene. Apple må ta den lengre veien å lære mønstre fra brukerne, noe som igjen skaper hindre i deres kunstig intelligens forskning. Kunstig intelligens handler oftest om å lære mest mulig av datagrunnlaget man blir gitt, og som fortrinnsvis stadig vokser som kan videre gi økt læring. Den enkleste og direkte måten for å bygge smarte nye tjenester på er å benytte seg av kundenes data, og å bruke store mengder av denne dataen til å trene tjenestene til å bli bedre. Ved at Apple har valgt en strengere retning innen personvern, gjør at de må gå en rekke lengre veier for å oppnå samme ytelse og presisjon. Det blir spennende å se hvorvidt Apple klarer å henge med i kunstig intelligens racet fremover og tilby brukerne de personlige tjenestene og funksjonene konkurrentene kan levere, eller å velger et suboptimalt produkt som har et høyere nivå av personvern.

Kunstig intelligens – åpenhet om fremgangen

Som tidligere student innen datateknikk og kunstig intelligens, og i tillegg genuint interessert, kjenner jeg til de enorme begrensningene kunstig intelligens har. All frykt om at kunstig intelligens plutselig skal bli selvbevisst er utenfor rekkevidde, hvertfall det neste tiåret. Den frykten som er nærmere realiteten er hvilke jobber kunstig intelligens kan delvis erstatte, men det er en annen diskusjon.

2016 markerer seg som et år der temaet åpenhet rundt forskning av kunstig intelligens virkelig har skutt fart.

  1. Etikk, forståelse samt konsekvenser til kunstig intelligens har vært hyppig diskutert i året som snart er forbi
  2. OpenAI og andre offentlige non-profit organisasjoner driver frem publisering av metoder og åpen kildekode

Elon Musk støttet nylig det åpne forskersamarbeidet OpenAI, som publiserer forskning innen kunstig intelligens. Apple publiserte i går sin første artikkel innen deres forskning av kunstig intelligens. At Apple, av alle, velger å publisere forskingen deres innen kunstig intelligens er en stor nyhet og trolig selskapets første forskningsartikkel som blir publisert.  Grunnen til at vi nå ser dette skiftet av åpenhet i stedet for lukkede grupper som arbeider med sin egen teknologi, er på grunn av at kunstig intelligens er et utrolig bredt felt, fremgang i arbeidet krever åpenhet i stedet for at “alle sitter og forsker på det samme i separate leirer”. Gjennom samarbeid har de store selskapene og instituttene nå skjønt at fremgangen vil mangedoble seg. Det lønner seg rett og slett å samarbeide.

Gjennom forskning innen et emne som skaper mye bekymring, kan selskap som OpenAI være en middel for å kjempe mot skadelig eller ondsinnet kunstig intelligens. Ved å dele kunnskap i stedet for å begrense er man trolig med på å både dempe bekymringene og dele viktige erfaringer.

Som et resultat deler også Google nå mye av deres forskning innen kunstig intelligens. Tidligere i år delte Google ut kildekoden til motoren bak deres neurale nettverk som blant annet står bak bildegjenkjenningsmotoren til Google Photos.

Å gi opp kontroll er essensen bak åpen kildekode. Hvis nok mennesker arbeider mot et felles mål, vil sluttresultatet triumfere alt som utarbeides i skjul. Men hvis kunstig intelligens til slutt blir så kapabel som mange lover, endres ligningen. Da er det viktig at felleskapet setter premissene for hva kunstig intelligens skal være kapabel til og hvilke rammer og domener de har anledning til å operere innenfor. Google, Elon Musk og nå Apple plasserer sin tro på fellesskapet. Men hvis de har rett, så vil kanskje ikke fellesskapet i fremtiden kun bestå av mennesker…