Prosperando en la era de la hiperinnovación y la IA avanzada

Comprender el valor de su cartera en la era de la innovación de la hiper-IA es crucial para identificar oportunidades de crecimiento y mitigar riesgos. Este artículo explora cuatro factores esenciales a considerar al evaluar sus inversiones.

Gestión del cambio

La capacidad de una empresa para adaptarse al cambio es primordial en el panorama tecnológico actual que evoluciona rápidamente. Evaluar si la empresa cuenta con un programa efectivo de gestión del cambio y una cultura de adaptabilidad. De lo contrario, considere implementar marcos de gestión de cambios bien conocidos y efectivos, como el modelo ADKAR de Prosci o el modelo de cambio de 8 pasos de Kotter. Tenga cuidado con los disruptores obstinados que pueden impedir el progreso y asegúrese de que exista un plan para abordar a estas personas.

Operaciones vs. Tecnología

Lograr el equilibrio adecuado entre la inversión en personas y tecnología es esencial para la escalabilidad de una empresa. Una organización de alto nivel con abundantes gerentes de nivel medio no técnicos puede tener dificultades para seguir el ritmo de la innovación. Las métricas clave para medir este equilibrio incluyen los ingresos por empleado y la proporción de personal técnico y no técnico. Evalúe el compromiso de su empresa de invertir en tecnología e innovación mientras mantiene una estructura organizativa eficiente.

Sobre indexado en Javascript

La pila de IA moderna se basa principalmente en Python, mientras que Javascript sigue siendo el lenguaje de las aplicaciones web y móviles. Sin embargo, las necesidades de las máquinas y los humanos difieren cuando se trata de consumir los servicios de una empresa. Las máquinas no requieren una GUI rica como lo hacen los humanos; en cambio, necesitan especificaciones API detalladas que se puedan usar para entrenar un LLM. Evalúe los niveles y la capacidad de los ingenieros de Python de la empresa para volver a capacitar a los desarrolladores de Javascript existentes para que trabajen con herramientas de Python como LangChain y Streamlit. La implementación de un programa de capacitación que aproveche los LLM puede ayudar a transformar la pila tecnológica de la empresa y adaptarse a las demandas del futuro impulsado por la IA. Además, asegúrese de que las especificaciones de la API de la empresa estén bien documentadas y sean accesibles para facilitar la integración perfecta con los LLM.

Orquestación de servicios y servicios backend

Los LLM se pueden integrar con los servicios de back-end para realizar tareas que antes manejaban los front-end dirigidos por humanos. Evalúe la tecnología de back-end de la empresa y su adopción de herramientas de orquestación de servicios como Kubernetes y Terraform. Estas herramientas son esenciales para gestionar los desafíos de escalabilidad y observabilidad. Asegúrese de que la empresa utilice tecnologías modernas y eficaces, como Go para aplicaciones de subprocesos múltiples, para lograr un rendimiento rentable. Esto será cada vez más importante a medida que los LLM se vuelvan más autónomos con herramientas como AutoGPT y LangChain.

Conclusión

En conclusión, los capitalistas de riesgo y los fondos de capital privado en el sector de la tecnología deben examinar de cerca su cartera con un enfoque en la gestión del cambio, el equilibrio entre las operaciones y la tecnología, la experiencia tecnológica de la empresa en la pila de IA con énfasis en las especificaciones API orientadas a la máquina, y la solidez de su orquestación de servicios y servicios de back-end. Al hacerlo, pueden identificar posibles oportunidades de crecimiento y mitigar los riesgos en la era de la innovación de la hiper-IA.