DESIGN’S NEW FRONTIER:

CONNECTED OBJECTS AND

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Digital House 29 Septiembre 2016

Hello Ideas

Hola!

• 15+ años Product Manager de productos digitales (Argentina, Australia, USA)

• Directora de Estrategia de Producto en Kambrica

Sol Mesz

We stand today on the edge of a New

Frontier

New Frontier, 1960

New Frontier, 2016

Sol Mesz https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc

Ciencia ficción?

Sol Mesz https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc

Sólo en las películas?

Ese futuro ya llegó

https://atap.google.com/soli/

https://techcrunch.com/2016/09/01/this-trailer-made-by-ibms-watson-proves-ai-knows-how-to-creep-you-out/

La inteligencia artificial es un hecho

El nuevo contexto

1. Cómo trabajamos

2. Desarrollo de productos

3. Oportunidades para crear valor

1. Cómo trabajamos

• Productos como sistemas

• Cross-polinización

• El efecto Ricitos de Oro

• La X en UX

• La I en AI

No diseñamos productos. Diseñamos sistemas.

Sol Mesz

Experiencias distribuidas

Sol Mesz

Inter-operabilidad & Inter-usabilidad

1. Cómo trabajamos

• Productos como sistemas

• Cross-polinización

• El efecto Ricitos de Oro

• La X en UX

• La I en AI

Cross polinización

El rol del Product Manager se va a extender. • Cambiar los silos por la empatía • Certezas de dominio por flexibilidad

interdisciplinaria • Facilitación • Co-diseñar

Cross polinización

1. Cómo trabajamos

• Productos como sistemas

• Cross-polinización

• El efecto Ricitos de Oro

• La X en UX

• La I en AI

El efecto Ricitos de Oro

La paradoja de la innovación: Si es muy nuevo la gente no lo entiende, si es muy parecido no es percibido como innovación

El efecto Ricitos de Oro: Lo importante es encontrar el equilibrio

California Roll: lo conocido hecho diferente

La contradicción del diseño en la innovación • Cuando se introducen mejoras incrementales el

énfasis está puesto en la diferencia.

• Cuando se introduce innovación es importante enfatizar la familiaridad.

1. Cómo trabajamos

• Productos como sistemas

• Cross-polinización

• El efecto Ricitos de Oro

• La X en UX

• La I en AI

La X en UX

Sol Mesz

Valor/utilidad

• Cuánto valor agrega la conectividad? Vale la pena?

• Hay formas más convenientes de hacer lo mismo?

• Cuánto esfuerzo adicional va a requerir interactuar con la heladera?

La X en UX

Sol Mesz

Viabilidad • Diseño como puente

entre tecnología y usuarios

La X en UX

Sol Mesz

Diferenciación

• HW fácil de copiar. La experiencia no.

• Ayuda a la construcción de BX. no es lo mismo Huawei que Samsung o iPhone

1. Cómo trabajamos

• Productos como sistemas

• Cross-polinización

• El efecto Ricitos de Oro

• La X en UX

• La I en AI

Los productos que automatizan rutinas aprenden de nuestros hábitos. Pero y si nuestros hábitos no son buenos?

Hello Ideas

Automatización Inteligente

DESARROLLO DE PRODUCTOS

2.

Fragmentación y Open source: nuevos tipos de producto

Sharing economy

Productos modulares

Productos DIY

Productos DIY

Optimizar recursos

OPORTUNIDADES PARA CREAR VALOR

3.

3. Oportunidades para crear valor

• Digitalización del individuo (quantified

self)

• Digitalización del entorno (big data)

• Digitalización de las ciudades (open data)

• Inteligencia Artificial

Es una nueva categoría de producto

Sol Mesz

• Cuánto tiempo viajo, leo, duermo, estoy en la oficina, uso el teléfono; performance física, cantidad de ejercicio, niveles de stress, insulina, pulsaciones.

• Auto-realización: mejorar performance, crear hábitos

• Salud: prevención, medicina personalizada

Sol Mesz

Medicina personalizada

La performance individual, en forma agregada, genera nuevos

negocios

Sol Mesz

3. Oportunidades para crear valor

• Digitalización del individuo (quantified

self)

• Digitalización del entorno (big data)

• Digitalización de las ciudades (open data)

• Inteligencia Artificial

Conseguir información es fácil. Lo difícil es analizarla.

Una empresa Fortune 500 promedio tiene 235 TB de datos, que se duplica

cada 2 años.

Sólo el 0.5% de esa información es analizada.

http://www.slideshare.net/RobWinters1/architecting-for-realtime-big-data-analytics

Sol Mesz

Datos Información

Swackett Weather.com

Datos vs Información

Los usuarios no necesitan datos. Necesitan información para tomar

decisiones

Los usuarios no necesitan datos. Necesitan información para tomar

decisiones

Los usuarios no necesitan datos. Necesitan información para tomar

decisiones

Oportunidades para crear valor

Oportunidades para crear valor

Hello Ideas

3. Oportunidades para crear valor

• Digitalización del individuo (quantified

self)

• Digitalización del entorno (big data)

• Digitalización de las ciudades (open data)

• Inteligencia Artificial

Citizen-centered design

Transparencia (contrataciones, presupuesto)

Mejorar el uso y distribución de los recursos

Crear responsabilidad

Optimizar el gasto

Mejorar la toma de decisiones

Proyecto Tábula

WasteOS uses sensors and software

to lower your cost of service. Every

day, WasteOS makes you more

money by building, delivering and

analyzing the most efficient routes

for your fleet.

Optimización de los recursos

Human Genome Project

Oportunidades y desafíos

Los grandes desafíos en big data son: • Visualización de los datos • Diseño de la información Oportunidades: • No es común encontrar diseñadores o

gente de “negocio” en open data. Pero el valor que puede aportar estos perfiles es único.

Hello Ideas

https://www.gov.uk/design-principles

3. Oportunidades para crear valor

• Digitalización del individuo (quantified

self)

• Digitalización del entorno (big data)

• Digitalización de las ciudades (open data)

• Inteligencia Artificial

Inteligencia artificial: reemplazar, potenciar o innovar?

Inteligencia artificial: reemplazar

https://techcrunch.com/2016/09/01/this-trailer-made-by-ibms-watson-proves-ai-knows-how-to-creep-you-out/

Inteligencia artificial: aumentar

Inteligencia artificial: generar

Tipos de compañías de AI

Orientadas a datos

Orientadas a tareas

Exploradores

• Panopticons • Lasers • Alchemists • Gateways

• Agentes • Magic wands • Navigators

• Pioneros

https://techcrunch.com/2015/11/26/machine-intelligence-in-the-real-world/

Image credits

• Ironman stills: https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc • Pluto image: http://www.wired.com/wp-content/uploads/2015/10/nh-pluto-charon-v2-10-1-15-

FA.jpg • Earth rising image: https://en.wikipedia.org/wiki/Earthrise • Bee pollination: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hoverfly_on_Gazania_(Macro).jpg • Goldilocks illustration: https://www.flickr.com/photos/25297401@N08/4340666761 • Neo Smart Pen: http://www.neosmartpen.com/en/products/smartpen • Sushi: https://www.flickr.com/photos/nogood/14285193818/ • Samsung family hub refrigerator: http://www.samsung.com/us/explore/family-hub-refrigerator/ • Heat map macys: http://www.mallmaverick.com/pages/home-blog • Cow field: http://thegrasswhisperer.com/its-hard-to-say-goodbye/ • Vineyard:

https://en.wikipedia.org/wiki/Syrah#/media/File:Original_1986_Syrah_planting_at_Red_Willow.jpg

• Genome: http://www.npr.org/tags/160599550/genome • Proyecto Tábula: https://www.youtube.com/watch?v=bSBh6Cm2Hpg • Smart city: http://www.asiagreenbuildings.com/12594/india-smart-city-plans-firmed-up/ • Artificial intelligence: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Artificial-intelligence-elon-musk-

hawking.jpg • Cognitive Cooking: http://newatlas.com/ibm-watson-sxsw-food-truck/31173/

Sol Mesz

MUCHAS GRACIAS!

Sol Mesz Sol@solmesz.com