Prosperando na Era da Hiper Inovação e IA Avançada

Compreender o valor do seu portfólio na era da inovação de hiper-IA é crucial para identificar oportunidades de crescimento e mitigar riscos. Este artigo explora quatro fatores essenciais a serem considerados ao avaliar seus investimentos.

Mudar a gestão

A capacidade de uma empresa de se adaptar às mudanças é fundamental no atual cenário tecnológico em rápida evolução. Avalie se a empresa possui um programa eficaz de gestão de mudanças e uma cultura de adaptabilidade. Caso contrário, considere a implementação de estruturas de gerenciamento de mudanças conhecidas e eficazes, como o modelo ADKAR da Prosci ou o modelo de mudança em 8 etapas de Kotter. Fique atento aos disruptores opinativos que podem impedir o progresso e garanta que um plano esteja em vigor para lidar com esses indivíduos.

Operações vs. Tecnologia

Encontrar o equilíbrio certo entre investimento em pessoas e tecnologia é essencial para a escalabilidade de uma empresa. Uma organização de alto escalão com muitos gerentes de nível médio não técnicos pode ter dificuldades para acompanhar o ritmo da inovação. As principais métricas para avaliar esse equilíbrio incluem a receita por funcionário e a proporção de pessoal técnico para não técnico. Avalie o comprometimento da sua empresa em investir em tecnologia e inovação, mantendo uma estrutura organizacional enxuta.

Mais indexado em Javascript

A pilha de IA moderna depende principalmente do Python, enquanto o Javascript continua sendo a linguagem da Web e dos aplicativos da Web para dispositivos móveis. No entanto, as necessidades das máquinas e dos humanos diferem quando se trata de consumir os serviços de uma empresa. As máquinas não requerem uma GUI rica como os humanos; em vez disso, eles precisam de especificações API detalhadas que podem ser usadas para treinar um LLM. Avalie os níveis e a capacidade dos engenheiros Python da empresa para retreinar os desenvolvedores Javascript existentes para trabalhar com ferramentas Python como LangChain e Streamlit. A implementação de um programa de treinamento aproveitando os LLMs pode ajudar a transformar a pilha de tecnologia da empresa e a adaptar-se às demandas do futuro impulsionado pela IA. Além disso, certifique-se de que as especificações da API da empresa estejam bem documentadas e acessíveis para facilitar a integração perfeita com os LLMs.

Orquestração de serviços e serviços de back-end

Os LLMs podem ser integrados com serviços de back-end para executar tarefas anteriormente tratadas por front-ends controlados por humanos. Avalie a tecnologia de back-end da empresa e sua adoção de ferramentas de orquestração de serviços, como Kubernetes e Terraform. Essas ferramentas são essenciais para gerenciar os desafios de dimensionamento e observabilidade. Certifique-se de que a empresa utiliza tecnologias modernas e de alto desempenho, como Go para aplicativos multiencadeados, para obter desempenho econômico. Isso será cada vez mais importante à medida que os LLMs se tornarem mais autônomos com ferramentas como AutoGPT e LangChain.

Conclusão

Em conclusão, os capitalistas de risco e fundos de private equity no setor de tecnologia devem examinar de perto seu portfólio com foco na gestão de mudanças, o equilíbrio entre operações e tecnologia, a experiência tecnológica da empresa na pilha de IA com ênfase em especificações de API orientadas a máquina, e a robustez de sua orquestração de serviços e serviços de back-end. Ao fazer isso, eles podem identificar potenciais oportunidades de crescimento e mitigar os riscos na era da inovação da hiper-IA.