[Financial Express]21世紀のこの段階では、デジタル化から人工知能（AI）、モノのインターネット（イオT）まで、さまざまな用語が使用されています。そのような用語は重大な問題を提起します。それらはどのように関連していますか？どちらに焦点を当てるべきですか。あるものから別のものへ移行する方法はありますか？それとも、跳躍する方法はありますか？
情報技術から恩恵を受ける旅は、コンピュータ化から人工知能へと発展しており、混乱を招き、飛び跳ねる誘惑を高めています。 AIのような高レベルのデジタル化の恩恵を受けるには、私たちの旅は一連の07の成熟度レベルを通して進むべきであると思われます。低レベルで十分な成熟度がない場合、高レベルで行われた投資では意図した結果が得られません。それは段階的な方法で成熟度レベルを進むデジタル技術に関する革新から経済的利益を生み出すことです。ここにいくつかの成熟度レベルがあり、それを通してデジタルエコノミーを活用することで私たちの旅を管理するべきです。
コンピュータ化：20世紀後半には、コンピュータによるビジネスまたはワークプロセスの制御を経験し始めました。コンピュータ化の恩恵を受けるために、しつけはビジネスプロセスのリエンジニアリングの演習を通じてワークプロセスに取り入れられました。テクノロジーが役割を拡大するのを可能にするために、主観性は減らされました。とりわけ、一連のポリシーが定義され、入力および出力の標準が設定され、冗長なステップが削減または排除されました（多くの場合、サービスの簡素化という名前が付けられました）。その結果、透明性、明瞭さ、予測可能性が高まり、結果として時間、コスト、および物理的なやり取りが削減されました。
接続性：21世紀の最初の10年間で、特に発展途上国でのモバイルインターネット普及の拡大により、接続性が急速に拡大しました。携帯インターネットの手頃な価格の報道はまた、携帯電話やユーティリティメーターなどの既存の工業製品を変える機会、そしてインターネット接続を備えたアクチュエーターと同様にセンサーを革新する機会を開いた。それらはモノのインターネット（イオT）と呼ばれます。 スタチスタによると、イオTデバイスのインストールベースは2015年の150億から2018年には230億に急上昇しました。これらのデバイスは、自動車位置からエネルギー消費に至るまで、膨大な量の多様なデータを生み出しています。土壌成分から水分レベルまでの重要なパラメータに関するデータを作成するために、農地にも設置されています。
情報の抽出：接続された機器によって生成されたデータは、各世帯がどれだけの水やエネルギーを消費しているかなどの情報を抽出するために処理されます。同様に、水分モニタリングイオTデバイスによって提供されるデータは、農地の水分レベルが変化している速度に関する情報を抽出するために処理されます。
知識の導き出し：接続された機器から収集されたデータの処理から得られた情報は、多くの場合、適用可能な科学およびさまざまな状況についての理解に役立つ補足情報と融合して、知識に変換されます。そのような知識はありそうな状況を予測するための極めて重要な前兆です。たとえば、車載イオTデバイスによって提供されるデータを処理して、ドライバーのリアルタイムのダイビング練習に関する知識を生成することができます。
予測分析：接続された装置によって提供されたデータから導き出された過去および現在の状況に関する知識は、ありそうな状況を予測するために適切なモデル内で解釈されることができます。そのような状況を予測することは、展開する状況を最大限に活用するための決定を下す際、および起こり得るリスクを最小限に抑えるために不可欠です。
自律的な意思決定：関連するイオTの基盤、信頼性の高い接続性、作業プロセスをガイドするための定義済みのポリシーと手順、および接続されたデバイスから提供されるデータから情報、知識、予測分析を抽出して融合するための適切なアルゴリズムのインストールに成功したら作りの能力。
人工的に知的な行動を取ること：自律的な意思決定は、デジタル経済の可能性からの利益を最大化するために知的な方法で行動を起こすことにつながるはずです。例えば、いったん無人航空機用農薬散布車が地上での農作物の健康に関する知識、および農地のさまざまな場所での農薬の多様な要求に関する決定に応じてノズルを正確に制御する権限を与えられれば、入力の最小化、および出力と食品の安全性の最大化はデジタルの可能性から実現されます。
以下は、輸送分野における7つの成熟度レベルを通じたデジタル技術の使用の段階的な進歩の一例です。 1990年代のコンピュータ化は予約と発券のために始まりました。モバイルインターネットの急速な拡大は、位置、速度、加速度などに関するリアルタイムのデータを提供するために、バスやトラックにイオTデバイスを取り付ける機会を提供します。それらの装置によって配信されたデータは平均速度のような情報を抽出するために処理されることができ、その結果速度制限コンプライアンスが保証されることができる。さらなるデータ分析は、さまざまな状況や場所でのさまざまな車両の運転方法に関する知識を導きます。追加の分析は、事故の発生などの望ましくない結果を予測することにつながるかもしれません。そのような知識と運転手の実績、そして適用される方針や規制との融合は、自律的な意思決定につながります。次のステップは、事故率の低減と車両効率の最大化における運転慣行のインテリジェントな制御につながるそのような決定を実行する車載能力を持つことです。
デジタルエコノミーは、私たちに富の創造を促進する大きな機会を提供しています。しかし、そのような可能性から恩恵を受けるために、私たちはイオTのインストールに向けてのコンピュータ化、そして人工的に知的な行動をとることを通して私たちの仕事過程で規律を確立することから始めて段階的な進歩をし続ける必要があります。そのような段階的な進行がない場合、デジタルの可能性からの経済的リターンはおそらく最適には及ばないでしょう。たとえば、信頼性が高く手頃な接続性がないと、イオTデバイスは信頼できるデータを提供できません。同様に、明確に定義された方針や標準の形での規律がない場合、そのようなデータは知的な行動につながる自律的な意思決定にはつながらないでしょう。発展途上国によるデジタルエコノミーの旅の大部分は、現在基本的にコネクティビティに焦点を当てています。残念ながら、作業プロセスの適切な分野はまだ確立されていません。これは1990年代に行われることになっていました。次の投資をより高いレベルで準備するために、前の各レベルで十分な成熟度を持つべきです。
ム ロコヌッザマン プフ.Dは、学術研究者であり、テクノロジー、イノベーション、そしてポリシーです。
zaman.rokon.bd@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20190418
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-opinion/step-wise-progression-for-leveraging-digital-economy-1555513311/?date=18-04-2019
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