Процветание в эпоху гиперинноваций и передового ИИ

Понимание ценности вашего портфеля в эпоху инноваций гиперИИ имеет решающее значение для определения возможностей роста и снижения рисков. В этой статье рассматриваются четыре основных фактора, которые следует учитывать при оценке ваших инвестиций.

Управление изменениями

Способность компании адаптироваться к изменениям имеет первостепенное значение в сегодняшнем быстро меняющемся технологическом ландшафте. Оцените, есть ли в компании эффективная программа управления изменениями и культура адаптивности. Если нет, рассмотрите возможность внедрения хорошо известных и эффективных структур управления изменениями, таких как модель ADKAR от Prosci или 8-шаговая модель изменений Коттера. Остерегайтесь самоуверенных разрушителей, которые могут помешать прогрессу, и убедитесь, что у вас есть план для решения этих людей.

Операции против технологий

Нахождение правильного баланса между инвестициями в людей и технологиями имеет важное значение для масштабируемости компании. Организация с большим количеством топ-менеджеров и многочисленными нетехническими менеджерами среднего звена может с трудом успевать за инновациями. Ключевые показатели для измерения этого баланса включают доход на одного работника и соотношение технического и нетехнического персонала. Оцените готовность вашей компании инвестировать в технологии и инновации, сохраняя при этом рациональную организационную структуру.

Переиндексировано на Javascript

Современный стек ИИ в основном опирается на Python, тогда как Javascript остается языком веб-приложений и мобильных веб-приложений. Однако потребности машин и людей различаются, когда речь идет о потреблении услуг компании. Машины не требуют богатого графического интерфейса, как люди; вместо этого им нужны подробные спецификации API, которые можно использовать для обучения LLM. Оцените уровень и способность инженеров Python в компании переобучить существующих разработчиков Javascript для работы с такими инструментами Python, как LangChain и Streamlit. Внедрение программы обучения с использованием LLM может помочь преобразовать технологический стек компании и адаптироваться к требованиям будущего, основанного на искусственном интеллекте. Кроме того, убедитесь, что спецификации API компании хорошо задокументированы и доступны, чтобы упростить интеграцию с LLM.

Оркестрация сервисов и серверные сервисы

LLM можно интегрировать с внутренними службами для выполнения задач, которые ранее выполнялись внешними интерфейсами, управляемыми человеком. Оцените серверную технологию компании и использование ею инструментов оркестрации сервисов, таких как Kubernetes и Terraform. Эти инструменты необходимы для решения проблем масштабирования и наблюдаемости. Убедитесь, что компания использует современные высокопроизводительные технологии, такие как Go, для многопоточных приложений для достижения рентабельной производительности. Это будет иметь все большее значение по мере того, как LLM станут более автономными благодаря таким инструментам, как AutoGPT и LangChain.

Заключение

В заключение, венчурные капиталисты и фонды прямых инвестиций в технологическом секторе должны внимательно изучить свой портфель, уделив особое внимание управлению изменениями, балансу между операциями и технологиями, технологическому опыту компании в стеке ИИ с упором на машинно-ориентированные спецификации API, и надежность его оркестрации служб и серверных служб. Таким образом, они могут определить потенциальные возможности роста и снизить риски в эпоху инноваций гипер-ИИ.