IT tugilahendused Eestis (teema 13)

Selle jaoks, et võimaldada võimalikult paljudel erinevatel inimestel arvutit (ja ka muid seadmeid) kasutada, on oluline tagada neile vajalikud tugilahendused. Vaatame, kuidas sellele Eesti vaatest läheneda võiks.

Tarkvaralisi lahendusi, mis soodustavad arvuti kasutamist, võiks käsitleda kui tavalisi (tehnoloogilisi) lahendusi, sest nendest võivad kasu saada kõik – nende kättesaadavust ja kasutamist ei peaks piirama ning neid ei peaks liigitama vaid erivajadustega inimeste abivahenditeks. Kui lisad ei häiri, siis on pigem parem kui neid on rohkem kui vähem. Ka „imeliku“ funktsionaalsusega programme, tarkvarasüsteeme ja muid lisasid võib saada kasutada mitmeotstarbeliselt – kõigi poolt. Ka nendel inimestel, kel on neid abivahendeid vaja, on kergem, kui kõik on pigem kergesti kui raskesti kättesaadav või siis tarkvarast rääkides juba näiteks operatsioonisüsteemi integreeritud ning mitte olema saadavad vaid lisatasu eest. Eraldi programmide jm tootjad võiksid samuti teha neid erinevaid operatsioonisüsteeme, platvorme ja igasugust riistvara silmas pidades – valik ei peaks olema sellepärast liiga rängalt piiratud. Kõige parem olekski, kui saaks tavalised tooted teha võimalikult sobivaks kõigile – ideaalne lahendus pole nii aga kunagi võimalik, ja arvatavasti poleks isegi siis, kui midagi spetsiifilisemalt tehakse.

Tarkvaratootjatele tuleks teada anda ja rõhutada, millised on täpsemad vajadused, mis programme ja muid lisasid on veel vaja. Seetõttu oleks riigi poolt hea, kui sellistest mõtetest erinevatele tarkvara kui ka riistvara tootjatele teada antakse ja neid vajadusel ka rahastatakse (eriti nt neid, mis on spetsiifiliselt eesti keelega seotud ja ei saa olla täiesti universaalsed). Selliste üldisemate tarkvaraliste lahenduste realiseerimise ühekordsed kulud nende laia haarde tõttu (ehk paljud saavad kasu) võiksid olla riigi kanda.

Lisaks vajavad kindlasti rahastamist spetsiifilisemad seadmed, mida inimestel tuleb osta, ehk näiteks erilised spetsiifilised klaviatuurid, hiired ja muu selline, mida suurtes kogustes ei toodeta või mis sisaldavad mingit kallist tehnoloogiat ning on juba seetõttu kulukad. Rahastamise puhul võiks vaadata, kas on olemas mingeid rahastusprogramme või  projekte (nt Euroopa Liidu), mille raames näiteks kasvõi koostöös teiste riikidega üldisemaid lahendusi nõudvaid probleeme lahendada. Teha võiks ka vastavaid ettepanekuid. Suure tõenäosusega tuleks raha eraldada peamiselt erasektori poolt maksudega täidetud riigieelarvest kui muid projekte ja rahastusprogramme ei ole, sest muud head rahastusallikad puuduvad. Võimalik, et sellega peaks tegelema mitu ministeeriumit koostöös, kellest üks on näiteks sotsiaalministeerium. Kaaluda tuleks seda, et riik teeb erivajadustega inimestele mõeldud lahendustele ning seadmetele soodustusi või korvab kallite toodete soetamise muul moel (teistsugused toetused, maksusoodustused). Väiksemate lisade puhul, mida saaks integreerida olemasolevatele välisseadmetega, võiks jällegi tootjatele nendest teada anda ning lasta neil need lisada ja kasvõi normiks teha (nii et nt teatud tooteliinid neid alati sisaldavad) – see on ka erivajadustega inimestele kergem, kui saaks hakkama „tavaliste“ ja ka soodsamate seadmetega, mis on olemas igal pool, kuid kõik sõltub täpsemalt vajadusest ning iga puhul pole selline lähenemine võimalik.

AI ja muusika tarbimine ning loomine (vabablogimine 5)

Vaikselt on kujunenud juba 4-päevane postitamise „streak“ vabablogi, iganädalase blogi, raamaturetsensiooni ja selle praeguse vabablogi postituste näol, kuid see postitus siin sündis peamiselt sellepärast, et sain täna Spotify’lt e-kirja, et mulle on loodud uued isikupärastatud esitusloendid. Seetõttu mõtlesin, et oleks väga hea visata pilk sellele, kuidas AI mõjutab muusika tarbimist (näiteks just selliste esindusloendite koostamise näol) kui ka muusika loomist.

MUUSIKA TARBIMINE

Lisaks Spotify’le pakub häid isikupärastatud ja „targalt läbi mõeldud“ soovitusi ka Apple Music (kuid see on üsna hiljutine uuendus). Nad kasutavad AI-d, spetsiifilisemalt masinõpet, selleks, et analüüsida kasutaja kuulamisharjumusi, täpsemalt kuulatud muusikat näiteks žanri ja meeleolu poolest, otsimisajalugu, vahele jäetud, ehk skip'itud laule ning soovitada selle põhjal muid tõenäoliselt meeldivaid (kuulamata) laule või koostada esitusloendeid. Ka olemasolevatele esitusloenditele oskab nt Spotify lisada juurde esitusloendis olevatele lauludele sarnaseid palasid. Ühesõnaga proovitakse aimu saada kuulaja muusikamaitsest ning selle põhjal rohkem potentsiaalselt meeldivaid teoseid soovitada. Proovisin kunagi kasutada Spotify asemel ka YouTube Music’ut, kuid seal jäi kõvasti vajaka headest soovitustest eelnevalt kuulatu põhjal (… vähemalt tol ajal). Välismaal on Spotify Premium kasutajatel olemas ka Spotify DJ, mis Spotify sõnul „tunneb sinu muusikamaitset nii hästi, et see oskab valida, mida sulle esitada“ (1). Samuti kommenteerib see ka lühidalt teoseid ja nende esitajaid – nagu päris DJ. Kokkuvõttes on vähemalt minu arust sellised personaliseeritud ja suhteliselt täpsed soovitused muutnud uute laulude leidmise palju mugavamaks ning tekib vähem neid hetki, kus ei tea, mida kuulata.

MUUSIKA LOOMINE

Lisaks võib AI aidata ka muusika loomisel, näiteks luua uut muusikat kas siis täiesti nullist või mingi sisendi alusel. Üks viisidest on veel olemasolevat muusikat analüüsida ja sealt vajalikku informatsiooni ammutada – sellise informatsiooniga saab koostada näiteks remix’e ja mashup’e. Niimoodi saab AI genereerida ka uut lüürikat, ehk uusi laulusõnu. Suur abi on ka muusika produtseerimisel, kus AI saab anda soovitusi ja tagasisidet – näiteks mingite kõrvalekallete osas, mida inimese kõrv ei pruugi võtta. Kuigi see kõik on väga tore, siis esineb probleeme selles, et tekivad küsimused, kellele selline AI-genereeritud muusika kuulub ning kuidas erinevaid kaasnevaid autoriõigustega seonduvaid küsimusi lahendada. (2)

Kuid võib-olla ongi tulevik selline, et suur osa muusikast ongi just AI-genereeritud või siis AI ja inimese „koosloome“, eriti arvestades seda, et viimasel ajal jääb mulje, et vaikselt hakkavad laulukirjutajatel ideed otsa saama ja väga palju „kirjutatakse üle“ just vanemaid palasid. Kui eelnimetatud autoriõigustega seonduv küsimus saaks konkreetse vastuse, oleks oluliselt kergem sellel teemal edasi mõelda ja tegutseda.

Pildi allikas: https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligence-in-music-is-creating-more-creativity/

Viited

1. https://newsroom.spotify.com/2023-02-22/spotify-debuts-a-new-ai-dj-right-in-your-pocket/

2. https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-ai-used-create-music-revolutionize-gatvc

Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions (raamaturetsensioon)

Brian Christian ja Tom Griffiths - "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions"

Arvutiteadus ehk inglise keeles computer science hõlmab enda all rohkem kui lihtsalt arvutiga seotud teadus. Lahendused sünnivad läbi kompromisside, kus küsimusteks on aeg, ruum ja veakindlus. Kui tõhus on sorteerimine ja vaste leidmine? Kui palju on vaja vahemälu, et mahutada piisavalt palju informatsiooni, ilma et midagi läheks kaotsi? Ning kas arvuti leiab läbi algoritmi lihtsalt ühe õige vastuse või on selle taga midagi rohkemat? Kõik need küsimused on pealtnäha seotud tehnoloogiaga, kuid loogika, millel taolised lahendused põhinevad, võib omada rakendust ka meid ümbritsevate probleemide jaoks.

Teos sisaldab 11 teemat, kus autorid toovad ajaloo, uuringute ning tänapäeva kaudu põnevaid tendentse. Kõiki päriselu valemeid seob üks probleem – kuidas teha parim otsus? Isegi kui me ise seda ei märka, siis kasutame argielus n-ö algoritme kui retsepte mingi otsuse langetamiseks. Hasartmängu saalid pole just kõige argipäevasem näide, kuid siinkohal ilustab näidet, et läbi algoritmi saadakse aru millal alustada ja millal lõpetada. Mänguautomaadid toimivad justkui juhuslikul õnnel, kuid lõpetame ühel mängimise kui kaotame ja alustame uuega ning taaskord kordame sama tsüklit. Lõpuks läheme tagasi selle juurde, millega kõige enam võitsime. 

Autorid käsitlesid ka algoritmi, mis paneks paika aja, millal lõpetada otsimine ja teha oma otsus – 37% reegel. Mida suurem on valik seda olulisem on vaja teada, millal lõpetada otsimine, sest mida suurema hulga seest otsida, seda väiksem on võimalus, et leitakse see õige. On lihtsam valida parim kahe seast kui valida parim saja kandidaadi seast. Võimalus panna puusse on esimese puhul kõigest 50%. Otsides aga näiteks parim assistent 100 kandidaadi seast peaks läbi viima täpselt 37 intervjuud, mille põhjal panna paika vastavad standardid ning valida järgmine kandidaat kes nendele vastaks. Ehk peatudes õigel hetkel taandub võimalus 37% peale. Samuti kas keegi on mõelnud kuidas kõige optimaalsemalt sorteerida? Kui võtta riiul täis raamatuid ja alustada nende tähestikulises järjekorras tagasi ladumist, siis kuidas oleks see kõige kiirem? Nimelt raamatute ükshaaval riiulile õigesse kohta panek ei ole kõige optimaalsem. Üks võimalik lahendus oleks jagada raamatud võrdseteks kuhjadeks, mis järjestatakse ning mille järel hakatakse järjestatud kuhjasid omavahel kokku panema kuni saadakse üks järjestatud kuhi, mille riiulisse asetamine pole enam kuigi keeruline. Meetod on igati kasutuses arvutite maailmas kui mergesort tehnika.

Autorite Brian Christian ja Tom Griffiths koostöö selle teose kirjutamisel oli tõeliselt muljetavaldav. Peatükid sisaldasid suuresti erinevaid numbreid ja protsente, mis muutsid lugemise veidikene keeruliseks, kuid humoorikad vürtsikused siin-seal hoidsid meele ärkvel ja põnevil. Ise võiksin veel mainida, et kõigi nende ühiseks jooneks on aga aeg. Me tahame teha midagi optimaalsemalt, kuid millise otsuse me langetame oleneb puhtalt sellest kui palju on meil ajavaru. Kui peame homseks viima läbi pakilise otsuse on tulemusest kasu lõikamise protsent väiksem, aga mööda panemise võimalus samuti väiksem, sest valik on piiratud – enam paremat varianti ei saakski tulla. Muidugi kasutada algoritme kui abistavaid meetodeid inimmaailmas, siis peame arvestama lisateguriga – emotsioonid. See kuidas midagi teeme ei pruugi alati olla seotud efektiivsusega, kuid aga olukorrast tuleneva/mittetuleneva "taustamüraga" või kuidas me oleme parasjagu häälestatud. Kui inimese puhul saab rääkida justkui ratsionaalsusest kui ka irratsionaalsusest, näiteks inimene käitub irratsionaalselt kui emotsioonid juhivad meie käitumist. Arvuti puhul esineb rohkem ratsionaalne pool – mõtestatud tegevused. Tekib küsimus, kas üldse või milles seisneb tehnoloogias irratsionaalsus?

Üldiselt leidub teadlaste maailmas alati midagi huvitav ja uut, mida uurida. Nagu teoses viidatud: „The most exciting phrase to hear in science, the one that heralds new discoveries, is not ’Eureka!’ but ’That's funny.’ ”.

Pilt mingil määral "kapsaks" loetud raamatust, mis sai kasutatuna osta.ee-st ostetud

Veel üks pilt koos lugemise käigus tehtud märgistustega, kus näiteks lilla (mida pildil pole küll hästi näha) märgistas neid kohti, mis kindlasti tuli lisada

Kasutatavus veebis – näidetega (teema 12)

Üks olulistest asjadest, millele millegi loomise puhul keskenduda tuleb, on kasutatavus – kui mingit veebilehte, teenust või rakendust on raske kasutada või selle kasutamine pole meeldiv, siis on suur tõenäosus, et kasutaja leiab mõne parema või mugavama alternatiivi.

POSITIIVNE NÄIDE

Tuua välja midagi sellist, mis oleks väga hea või lausa ideaalse kasutatavusega, on raske, kuid kui rääkida positiivsetest kogemustest, siis on arvatavasti väga lihtne kasutada YouTube’i, juhul kui keskenduda seal peamiselt ainult sisu tarbimisele. Videote haldamise ja postitamisega on pilt juba aga natukene kirjum (vähemalt minu arust see vanasti selgem). Videote vaatamiseks on vaja aga kirjutada otsingusse vaid mingid märksõnad, vaadata mida on postitanud tellitud kanalite poolt, vaadata erinevates kategooriates olevaid videoid või klikkida automaatselt soovitatud videotele. Kõik nupud on üldiselt väga aimatavates kohtades ning ei vaja isegi väga õppimist, millest saab järeldada ka seda, et üldise kasutamise poolest on see tõhus ja meeldejääv. Vigu teha pole eriti lihtne ning nende korrigeerimine ei tohiks väga vaevarikas olla. Seega võib üldiselt sellega üpriski rahule jääda. Kui midagi häirib, siis on need arvatavasti reklaamid, mida tänapäeval ei saa isegi enam pärast kolme sekundit vahele jätta ning need võivad ka muud sisu katta. See probleem on aga lahendatav kas Premium’i ostmise või teiste YouTube’ile mittemeeldivate viiside kaudu.

Tegelikult on mugav kasutada ka väga paljusid erinevaid ostu-müügi lehti, kus otsimine ning filtrite kasutamine on lihtne ja enesestmõistetav ning ühegi toimingu tegemine ei vaja lisanduvat abi.

NEGATIIVNE NÄIDE

Kui mõelda halvematele kogemustele, siis tuleb esimesena pähe Digilugu, mis nüüd on küll asendatud Patsiendiportaaliga. Digilugu oli oma välimuselt juba väga vanaaegne ning niimoodi väga pikka aega. Väga keeruline oli selles navigeerida, sest täpselt polnud aru saada, kust midagi leida. Mõni menüü nägi välja selline, et sinna ei peakski kasutaja sattuma või et see pole veel valmis. Kui keskenduda Nielseni komponentidele, siis õpitavuse koha pealt oli selle lehega nii, et pärast pikemat kasutamist sai selgeks kus midagi asus, kuid see ununes väga kiiresti. Seega pärast pikemat vahet pidi hakkama jälle otsast peale lehte tundma õppima hakkama ning seega oli probleeme ka meeldejäävusega. Tõhusus polnud samuti parim, sest paljud tähtsad menüüd peitusid teiste valikute sees ning nendeni jõudmiseks pidi tihti palju niisama klõpsima. Suure tõenäosusega polnud lehe veakindlus ka suurepärane, sest juba harjumatu kasutajaliidese tõttu polnud nende tegemine võimatu. Üldine kasutuskogemus rahulolu poolest oli üsna keskpärane või pigem isegi kehv, kuid see leht ise oli enda põhimõtte poolest väga vajalik ning on positiivne, et see uuendatud Patsiendiportaaliga asendati.

Lisanäitena toon välja ka Facebook’i seadete muutmise pärast seda kui osad valikud viidi üldisesse Meta „kontokeskusesse“ ning mõni jäi Facebook’i enda seadete alla. Kuna erinevad seaded ja valikud on laiali erinevates kohtades, siis on neid väga raske leida isegi pärast pikemat kasutamist, ehk jällegi on selle kasutama õppimine ning meelde jätmine raske. Seega pole selle kasutamine ka tõhus ega liialt meeldiv.

IT ja keskkond (vabablogimine 4)

Kuna IT areng on olnud meeletu ning aidanud ka inimeste elusid kergemaks ja mugavamaks muuta, siis on paratamatult kaasnenud sellega ka teatud sorti tagajärjed. Vaatame, millised on IT mõju plussid ja lahendused keskkonda silmas pidades.

MÕJU KESKKONNALE

IT-sektor on väga suur energiatarbija terves maailmas – väga suurtes kogustes kulub energiat andmekeskuste ja võrkude toimimise jaoks. Sellele lisaks vajavad energiat ja tekitavad reostust ka elektroonikaseadmete kasutamine, nende toomine ning ka kõrvaldamine.

MÕNINGAD PLUSSID JA LAHENDUSED

Tänu võimalusele teha kaugtööd ning viia läbi erinevaid koosolekuid virtuaalselt, väheneb vajadus väga paljudel inimestel auto, bussi või mõne muu vähemloodussõbraliku transpordiviisiga kuskile kohale minna, vähendades sellega heiteid. Loomulikult oleneb palju ka töötajate elukohtade ja kontori vahemaast.

Pilvandmetöötluse kastumine võib samuti olla üks viis jätkusuutlikkuse tagamiseks. Sellised andmekeskused asuvad lähemal elektrijaamadele, et vähendada kaduva energia hulka ning samuti kasutavad taastuvenergiat ehk näiteks päikese-, tuule või hüdroenergiat, vähendades sellega kasvuhoonegaase. Kokkuvõttes on pilvandmetöötluse pakkujate teenuste kasutamine erinevate ettevõtete jaoks ka soodsam, sest puudub vajadus enda IT-infrastruktuuri järele, mis vajab pidevalt hooldamist, uuendamist ning tarbib väga suurtes kogustes energiat. Uuendamise puhul tekib ka see olukord, et vanad serverid jm muutub tõenäoliselt lihtsalt jäätmeteks. Samuti kasutatakse modernsetes pilvandmetöötluse andmekeskustes kõige uuemat riistvara, mis ongi energiaefektiivsem ja selle tagamisse panustatakse järjekindlalt. (1)

Kuigi AI treenimine ja töös hoidmine on iseenesest ressursi- ja energiamahukas, siis tegelikult saab AI-st ka kasu olla. Näiteks aitab see prognoosida jäämägede muutuseid, aidata jälgida ja optimeerida jäätmete ringlussevõttu ja ennustada looduskatastroofe – kõik see on inimestele keskkonna koha pealt oluline informatsioon (2).

Tegelikult on suur pluss tänapäeval juba ka see, et ühiskond mõistab palju paremini, kuidas tuleks tõhusalt ja keskkonda säästvalt käituda ja tegutseda – tänu sellele ongi kõiksugu erinevad muutused tegelikult üldse kokkuvõttes võimalikud. Energiaefektiivsus on praegusel ajal arvatavasti kõige olulisem märksõna, mille järgi kõiki uusi tooteid ja teenuseid luuakse.

Pildi allikas: https://www.thedigitalspeaker.com/content/images/size/w2000/2023/02/Sustainable-AI-greener-future.jpg

Viited

1. https://www.linkedin.com/pulse/cloud-computing-sustainability-how-green-neal-davis

2. https://www.gavi.org/vaccineswork/8-ways-ai-helping-tackle-climate-change

(Info)tehnoloogia mõju ühiskonnale (vabablogimine 3)

Tehnoloogia areng on muutnud inimeste igapäevaelu ning oluliselt mõjutanud ka teisi valdkondi, näiteks tööd ja haridust. Vaatame neid muutusi valdkondade kaupa täpsemalt.

IGAPÄEVAELU

Igapäevaelus on lisaks nutitelefonidele tõusnud ka nutikellade kui ka erinevate "nutikodu" seadmete kasutus. Nutikellad suudavad jälgida inimeste tervislikku seisundit, teavitada võimalikest probleemidest ning kutsuda ise abi. "Nutikodu" seadmed, näiteks lukud, valgustid, kaamerad, tolmuimejad jne, saavad olla eemalt juhitud ning nad oskavad järgida kindalt graafikut või ülesandeid, mis neile antud on. Lisaks saavad nad järjest rohkem paremini hakkama ka erinevate koduste kohustustega – näiteks on robottolmuimejad võrreldes varasemate aastatega nüüd väga täpsed ja nutikad ning ei tao ennast vastu seinu ega jää igale poole kinni nii nagu varem.

Kuna erinevad nutiseadmed vajavad selliste oskuslikemate tegevuste ja prognooside jaoks rohkem andmeid, siis on negatiivseks pooleks kogu selle asja juures privaatsuse kaotamine või vähemalt selle vähenemine suurel määral.

TÖÖ

Töö puhul on muutunud see, et paljud ettevõtted ei nõua enda töötajatelt enam füüsilist kohalolekut. Tööd on võimalik teha distantsilt ning tihti ka enda graafiku põhjal. Samas ei saa jätta mainimata seda, et on siiski ka sellised ettevõtteid, kes seda vaikselt jälle vanamoodsaks tagasi hakkavad reguleerima või on seda juba teinud ning tahavad, et nende töötajad vähemalt mingi arv kordi nädalas kontoris käiksid.

Kasutusele on võetud palju uusi platvorme ja tööriistu, mis tööd hõlbustavad ja paindlikumat tööaega soodustavad – see võib aidata parandada ka töö- ja eraelu tasakaalu.

HARIDUS

Teadmiste omandamine on muutunud lihtsamaks kui kunagi varem – individuaalseks õppimiseks on palju informatsiooni ning juturobotite näol ka tugi, mida tuleb kasutada mõistlikult ning mitte lasta sellel kõike eest ära teha, vaid pigem lubada aidata mingite asjade selgitamisega või lihtsamate "töödega", mida tegelikult saab ka ise kergesti teha, kuid mis võivad muidu tohutult kauem aega võtta – niimoodi ei jää enda teadmised puudulikeks ning juturobotist on rohkem kasu kui kahju. Saadud informatsioonis tuleb alati ka veenduda!

Juurde on tekkinud ka palju õppeplatvorme, kus saab õppida pea kõike ja seda endale sobival ajal. Youtube'ist võib reklaamina silma olla jäänud näiteks Skillshare, mis on keskendunud loomingulisemate oskuste, näiteks foto- või videotöötluse huvilistele. Lisaks on tänu internetile võimalik suhelda ka nendega, kes elavad üldse kuskil mujal, et saada abi või arutada teemade üle.

Üks arendus- ja üks ärimudel (teema 11)

Tarkvara arendamiseks on arendusmudelite näol olemas mitmeid erinevaid mooduseid, mida vastavalt vajadusele kasutada. Ühtlasi on olemas ka erinevaid ärimudeleid näiteks tarkvara levitamiseks. Vaatame üht mõlemast eelnimetatust mõne projekti näitel.

Arendusmudel – Iteratiivne ehk kordustega mudel

Tihti on mõistlik tarkvara arendada samm-sammult väikeste tükkidena ja kordustena, et tagada tänu varasemale tagasisidele ning varajasemale katsetamisele võimalikult hea, lihvitud ja väheste vigadega lõplikum toode, mis ei ole tihti siiski täiesti lõplik, kuid (loodetavasti) parem kui eelnev versioon. Sellist lähenemist võib näha näiteks operatsioonisüsteemide loomisel (ja täiendamisel). Kui luuakse näiteks uus MS Windows’i versioon, siis ei pruugi selle algsel väljalaskmise hetkel olla veel kõike soovitud (uut/parandatud) funktsionaalsust, vaid seda lisatakse järgnevate uuendustega juurde. Need muudatused, mida tehakse, on tihti tingitud kasutajate tagasisidest ja üldisest eesmärgist ajaga kaasas käia (lähtudes riistvara arengust jne) ning olla kindel, et toode on ka välimuselt ja käitumiselt modernne ning kaasaegne. Kuna on võimalik mõne varasema punkti juurde naasmine ning sellest jätkamine, siis on ka kindlust põrumistest taastumise osas rohkem. Kuna sai ennist juba MS Windows näiteks toodud, siis võib-olla saab spetsiifilisemaks näiteks tuua ka seda, kuidas Microsoftil Windows 7-e järglase Windows 8-ga paljude kasutajate jaoks negatiivsete ja ebamugavate muudatuste tõttu eriti hästi ei läinud, mistõttu tehti sellest saadud kriitika põhjal edasi Windows 8.1, proovides olukorda parandada, kuniks pöörduti Windows 10-ga tagasi taas Windows 7-e moodi töölaua juurde ilma ebameeldiva Windows Phone’i operatsioonisüsteemi meenutava (ava/start)kuvata. Seega on sellise arendusmudeli kasutamine operatsioonisüsteemide arendamiseks oluline ning kasulik.

Ärimudel – Tarkvara kui teenus

Kui varem oli levinud see, et tarkvara sai ühekordse maksega endale osta, siis tänapäeval läheb aina rohkem firmasid üle sellele põhimõttele, et nende tarkvara on kättesaadav pidevate kuu- või aastapõhiste maksetena ning olemas tihti ka pilvepõhisena. Üks tuntumaid ettevõtteid, kes niimoodi tarkvara teenusena müüb, on Adobe enda Creative Cloud’iga, mille ostmine tagab juurdepääsu väga paljudele olulistele video- ja fototöötlusprogrammidele. Selle positiivne külg võib olla see, et kasutada saab tarkvara uusimat versiooni, mis tagab tihti vähesemate probleemide olemasolu ning suurema kindluse. Sellegipoolest on selline variant tavakasutajate jaoks tihtipeale pikema aja peale kallim. Teoorias võib olla ka olukordi, kus see lahendus teeb aga asja odavamaks – kui tarkvara on vaja ainult lühikeseks ajaks, siis selle ostmine näiteks ainult kuuks on oluliselt odavam kui terve tarkvara ostmine. Sellegipoolest on ettevõtteid, kes antud näite puhul suuremas hulgas Adobe’i tarkvara vajavad, sest näiteks Adobe Premiere, Illustrator või Photoshop (ja ka mitmed teised) on filmi- ja fototööstuses väga populaarsed ja laialdaselt levinud ning suure tõenäosusega oskavad nende töötajad just neid parima tulemuse saavutamiseks kasutada ja on just nendega harjunud – selliste ettevõtete jaoks võib niimoodi teenusena tarkvara kättesaamine suuremates kogustes tarkvara soetamise ja pidevate värskenduste saamise ja tagamise lihtsamaks teha.