Erfolgreich im Zeitalter von Hyperinnovation und fortschrittlicher KI

Um Wachstumschancen zu erkennen und Risiken zu mindern, ist es entscheidend, den Wert Ihres Portfolios im Zeitalter der Hyper-KI-Innovation zu verstehen. In diesem Artikel werden vier wesentliche Faktoren untersucht, die Sie bei der Bewertung Ihrer Investitionen berücksichtigen sollten.

Änderungsmanagement

Die Fähigkeit eines Unternehmens, sich an Veränderungen anzupassen, ist in der sich schnell entwickelnden Technologielandschaft von heute von größter Bedeutung. Beurteilen Sie, ob das Unternehmen über ein wirksames Change-Management-Programm und eine Kultur der Anpassungsfähigkeit verfügt. Wenn nicht, erwägen Sie die Implementierung bekannter und effektiver Change-Management-Frameworks wie dem ADKAR-Modell von Prosci oder dem 8-Schritte-Change-Modell von Kotter. Achten Sie auf eigensinnige Störer, die den Fortschritt behindern könnten, und stellen Sie sicher, dass ein Plan vorhanden ist, um auf diese Personen einzugehen.

Betrieb vs. Technologie

Für die Skalierbarkeit eines Unternehmens ist es entscheidend, das richtige Gleichgewicht zwischen Investitionen in Menschen und Technologie zu finden. Einem kopflastigen Unternehmen mit zahlreichen nicht-technischen Managern auf mittlerer Ebene fällt es möglicherweise schwer, mit der Innovation Schritt zu halten. Zu den wichtigsten Kennzahlen zur Messung dieses Gleichgewichts gehören der Umsatz pro Mitarbeiter und das Verhältnis von technischem zu nichttechnischem Personal. Bewerten Sie das Engagement Ihres Unternehmens, in Technologie und Innovation zu investieren und gleichzeitig eine schlanke Organisationsstruktur aufrechtzuerhalten.

Überindiziert auf Javascript

Der moderne KI-Stack basiert hauptsächlich auf Python, während Javascript die Sprache für Web- und mobile Webanwendungen bleibt. Allerdings unterscheiden sich die Bedürfnisse von Maschinen und Menschen, wenn es um die Inanspruchnahme der Dienstleistungen eines Unternehmens geht. Maschinen benötigen im Gegensatz zu Menschen keine umfangreiche grafische Benutzeroberfläche. Stattdessen benötigen sie detaillierte API-Spezifikationen, die zum Trainieren eines LLM verwendet werden können. Bewerten Sie das Niveau und die Fähigkeit der Python-Ingenieure des Unternehmens, bestehende Javascript-Entwickler für die Arbeit mit Python-Tools wie LangChain und Streamlit umzuschulen. Die Implementierung eines Schulungsprogramms unter Nutzung von LLMs kann dazu beitragen, den Technologie-Stack des Unternehmens zu transformieren und sich an die Anforderungen der KI-gesteuerten Zukunft anzupassen. Stellen Sie außerdem sicher, dass die API-Spezifikationen des Unternehmens gut dokumentiert und zugänglich sind, um eine nahtlose Integration mit LLMs zu ermöglichen.

Service-Orchestrierung und Backend-Services

LLMs können in Backend-Dienste integriert werden, um Aufgaben auszuführen, die zuvor von menschlichen Frontends erledigt wurden. Bewerten Sie die Backend-Technologie des Unternehmens und die Einführung von Service-Orchestrierungstools wie Kubernetes und Terraform. Diese Tools sind für die Bewältigung von Skalierungs- und Beobachtbarkeitsherausforderungen unerlässlich. Stellen Sie sicher, dass das Unternehmen moderne, leistungsstarke Technologien wie Go für Multithread-Anwendungen nutzt, um eine kostengünstige Leistung zu erzielen. Dies wird immer wichtiger, da LLMs mit Tools wie AutoGPT und LangChain autonomer werden.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Risikokapitalgeber und Private-Equity-Fonds im Technologiesektor ihr Portfolio genau unter die Lupe nehmen sollten, mit Schwerpunkt auf Änderungsmanagement, der Balance zwischen Betrieb und Technologie, der technologischen Expertise des Unternehmens im KI-Stack mit Schwerpunkt auf maschinenorientierten API-Spezifikationen, und die Robustheit seiner Service-Orchestrierung und Backend-Dienste. Auf diese Weise können sie potenzielle Wachstumschancen erkennen und Risiken im Zeitalter der Hyper-KI-Innovation mindern.