เจริญรุ่งเรืองในยุคแห่งนวัตกรรมขั้นสูงและ AI ขั้นสูง

การทำความเข้าใจคุณค่าของพอร์ตโฟลิโอของคุณในยุคของนวัตกรรมไฮเปอร์เอไอเป็นสิ่งสำคัญในการระบุโอกาสในการเติบโตและลดความเสี่ยง บทความนี้จะสำรวจปัจจัยสำคัญ 4 ประการที่ควรพิจารณาเมื่อประเมินการลงทุนของคุณ

การบริหารการเปลี่ยนแปลง

ความสามารถของบริษัทในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน ประเมินว่าบริษัทมีโปรแกรมการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพและวัฒนธรรมของการปรับตัวหรือไม่ ถ้าไม่ ให้พิจารณาใช้กรอบการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่เป็นที่รู้จักและมีประสิทธิภาพ เช่น โมเดล ADKAR ของ Prosci หรือโมเดลการเปลี่ยนแปลง 8 ขั้นตอนของ Kotter ระวังผู้ก่อกวนที่มีความคิดเห็นเป็นอุปสรรคซึ่งอาจขัดขวางความก้าวหน้าและตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีแผนในการจัดการกับบุคคลเหล่านี้

การดำเนินงานเทียบกับเทคโนโลยี

การสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการลงทุนในบุคลากรและเทคโนโลยีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับความสามารถในการขยายขนาดของบริษัท องค์กรระดับสูงที่มีผู้จัดการระดับกลางที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคจำนวนมากอาจประสบปัญหาในการก้าวให้ทันกับนวัตกรรม เมตริกหลักที่ใช้วัดความสมดุลนี้ ได้แก่ รายได้ต่อพนักงานและอัตราส่วนของพนักงานด้านเทคนิคต่อพนักงานที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค ประเมินความมุ่งมั่นของบริษัทของคุณในการลงทุนด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรม ในขณะที่รักษาโครงสร้างองค์กรแบบลีน

จัดทำดัชนีมากกว่าบน Javascript

สแต็ก AI สมัยใหม่อาศัย Python เป็นหลัก ในขณะที่ Javascript ยังคงเป็นภาษาของเว็บและเว็บแอปพลิเคชันบนมือถือ อย่างไรก็ตาม ความต้องการของเครื่องจักรและมนุษย์แตกต่างกันเมื่อต้องใช้บริการของบริษัท เครื่องจักรไม่ต้องการ GUI ที่สมบูรณ์เหมือนมนุษย์ พวกเขาต้องการข้อมูลจำเพาะของ API โดยละเอียดที่สามารถใช้เพื่อฝึกอบรม LLM ได้ ประเมินระดับและความสามารถของวิศวกร Python ของบริษัทในการฝึกอบรมนักพัฒนา Javascript ที่มีอยู่ใหม่ให้ทำงานกับเครื่องมือ Python เช่น LangChain และ Streamlit การใช้โปรแกรมการฝึกอบรมโดยใช้ประโยชน์จาก LLM สามารถช่วยเปลี่ยนแปลงกองเทคโนโลยีของบริษัทและปรับให้เข้ากับความต้องการของอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อกำหนด API ของบริษัทได้รับการจัดทำเป็นเอกสารอย่างดีและเข้าถึงได้เพื่ออำนวยความสะดวกในการผสานรวมกับ LLM อย่างราบรื่น

บริการ Orchestration และบริการแบ็กเอนด์

LLM สามารถรวมเข้ากับบริการแบ็กเอนด์เพื่อดำเนินงานที่ก่อนหน้านี้จัดการโดยส่วนหน้าที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์ ประเมินเทคโนโลยีแบ็กเอนด์ของบริษัทและการใช้เครื่องมือประสานบริการ เช่น Kubernetes และ Terraform เครื่องมือเหล่านี้จำเป็นสำหรับการจัดการความท้าทายในการปรับขนาดและความสามารถในการสังเกต ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริษัทใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพ เช่น Go สำหรับแอปพลิเคชันแบบมัลติเธรดเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่คุ้มค่า สิ่งนี้จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อ LLM เป็นอิสระมากขึ้นด้วยเครื่องมืออย่าง AutoGPT และ LangChain

บทสรุป

โดยสรุป ผู้ร่วมทุนและกองทุนหุ้นเอกชนในภาคเทคโนโลยีควรพิจารณาพอร์ตโฟลิโอของตนอย่างใกล้ชิดโดยเน้นที่การจัดการการเปลี่ยนแปลง ความสมดุลระหว่างการดำเนินงานและเทคโนโลยี ความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีของบริษัทในกลุ่ม AI โดยเน้นที่ข้อกำหนด API ที่เน้นเครื่องจักร และความแข็งแกร่งของการจัดการบริการและบริการแบ็กเอนด์ พวกเขาสามารถระบุโอกาสในการเติบโตที่อาจเกิดขึ้นและลดความเสี่ยงในยุคของนวัตกรรมไฮเปอร์เอไอ