Tüm işletmelerin departmanlar, ürün ve mühendislik şimdiye kadar en çok harcamayı Yapay zeka teknolojisi hakkında. Bunu etkili bir şekilde yapmak büyük bir değer yaratacaktır; geliştiriciler, üretken yapay zeka ile belirli görevleri %50’ye kadar daha hızlı tamamlayabilir, McKinsey’e göre.

Ancak bu yapay zekaya para atıp en iyisini ummak kadar kolay değil. Kuruluşların yapay zeka araçlarına ne kadar bütçe ayırmaları gerektiğini, yapay zekanın faydalarını yeni işe alımlara göre nasıl değerlendireceklerini ve eğitimlerinin doğru şekilde verilmesini nasıl sağlayacaklarını anlamaları gerekiyor. A son çalışma şunu da buldum DSÖ Daha az deneyimli geliştiriciler yapay zekadan deneyimli olanlara göre çok daha fazla fayda sağladığından, yapay zeka araçlarını kullanmak kritik bir iş kararıdır.

Bu hesaplamaların yapılmaması girişimlerin verimsiz olmasına, bütçenin boşa harcanmasına ve hatta personel kaybına neden olabilir.

Waydev olarak geçtiğimiz yılı, üretken yapay zekayı kendi yazılım geliştirme süreçlerimizde kullanmanın en iyi yolunu deneyerek, yapay zeka ürünleri geliştirerek ve yazılım ekiplerindeki yapay zeka araçlarının başarısını ölçerek geçirdik. İşletmelerin yazılım geliştirmede ciddi bir yapay zeka yatırımına nasıl hazırlanmaları gerektiğine dair öğrendiklerimiz bunlar.

Kavram kanıtını gerçekleştirin

CIO’nuz bütçenizi daha fazla işe alıma mı yoksa yapay zeka geliştirme araçlarına mı harcayacağınıza karar verirken öncelikle bir kavram kanıtlaması yapmanız gerekir. Mühendislik ekiplerine yapay zeka araçları ekleyen kurumsal müşterilerimiz, yapay zekanın somut değer üretip üretmediğini ve ne kadar değer üretip üretmediğini belirlemek için bir kavram kanıtlaması yapıyor. Bu adım yalnızca bütçe tahsisinin gerekçelendirilmesi açısından değil, aynı zamanda ekip genelinde kabulün desteklenmesi açısından da önemlidir.

İlk adım, mühendislik ekibinde neyi geliştirmek istediğinizi belirlemektir. Kod güvenliği mi, hız mı, yoksa geliştiricinin sağlığı mı? Ardından, yapay zekayı benimsemenizin bu değişkenler üzerinde ilerleme sağlayıp sağlamadığını takip etmek için bir mühendislik yönetimi platformu (EMP) veya yazılım mühendisliği istihbarat platformu (SEIP) kullanın. Ölçümler farklılık gösterebilir: Döngü süresini, sprint süresini veya planlanan-yapılan oranını kullanarak hızı izliyor olabilirsiniz. Arıza veya olayların sayısı azaldı mı? Geliştirici deneyimi gelişiyor mu? Standartların düşmediğinden emin olmak için her zaman değer izleme ölçümlerini ekleyin.

Çeşitli görevlerin sonuçlarını değerlendirdiğinizden emin olun. Konsept kanıtını belirli bir kodlama aşaması veya projesiyle sınırlamayın; AI araçlarının farklı senaryolarda ve farklı becerilere ve iş rollerine sahip kodlayıcılarla daha iyi performans gösterdiğini görmek için bunu çeşitli işlevlerde kullanın.

HPE duyurulduğunda niyeti Juniper Networks’ü satın aldı Bu ayın başlarında 14 milyar dolarlık nakit paranın ödenmesi biraz şok ediciydi. Elbette, HP Aruba’yı zaten satın almıştı 2015’te yaklaşık 3 milyar dolar. Başka bir ağ şirketini ele geçirmek muhtemelen o işe başka bir katman daha ekleyecektir. Elbette, büyük bir kuruluşu diğerine dahil ederken her zaman zorluklar yaşanır ve HP, tam anlamıyla en iyi kuruluş performansına sahip değildir. sorunsuz bir operatör yıllar geçtikçe bunun söz konusu olduğu yer.

Ancak şaşırtıcı bir şekilde şirketler bu bilinçli birleşmeyi saf bir ağ oluşturma oyunu olarak konumlandırmadı. Aslında bir blog yazısında anlaşmayı duyurmakJuniper CEO’su Rami Rahim bunun daha çok yapay zeka ile ilgili olduğunu öne sürdü. “HPE ile olan bu birleşimin, daha kapsamlı, daha rekabetçi, gerçek anlamda uçtan uca deneyim odaklı, önce yapay zekaya dayalı yerel çözümler sunmamıza olanak sağlaması bekleniyor” diye yazdı.

Nasıl konumlandırırsanız konumlandırın, hisse başına 40 dolar veya 8 Ocak’taki kapanış fiyatı üzerinden %32 prim ödeyen anlaşma (her biri için). CNBC), Juniper’in reddetmesi zor olan türden bir teklifi temsil ediyordu. Düzenleyicilerin itiraz etmediğini varsayarsak (bugünlerde tam olarak öyle değil), bu anlaşma bu yılın sonlarında veya gelecek yılın başında tamamlanabilir. Düzenleyici gözetim için çok fazla hareket alanı veriyorlar.

Anlaşmanın 12 Ocak’ta açıklanmasından bu yana HPE yatırımcıları bu konuda kayıtsız görünüyor; yani hisse senedi fiyatı onların duyarlılığının bir göstergesi ise. WSJ’nin 8 Ocak’ta olduğunu düşünün. Haber Ağı İki şirket arasında bir anlaşmanın yakın olduğu söylendiğinde hisse senedi fiyatı hisse başına 17,72 dolara yükseldi. Anlaşmanın resmi olarak duyurulduğu 12 Ocak’ta fiyat 15,89 dolara düşmüştü ve o zamandan beri orada debeleniyor ve perşembe gününü aya göre neredeyse %8 düşüşle 15,92 dolarda kapatıyor. Bu pek de kulağa hoş gelen bir onay değil.

Bu anlaşmayı sindirmek için birkaç hafta geçirdikten sonra, bunun neyle ilgili olduğuna ve yatırımcıların bu konuda biraz daha olumlu olup olmadığına bakmaya karar verdik. Göreceğiniz gibi, şirketler rakamların oldukça iyi göründüğünü düşünüyor ve gerçekten de iyi bir şekilde eşleşiyorlar (HPE işleri karıştırmadığı sürece).

Gerçekten yapay zeka ile mi ilgili?

Bugünlerde teknolojide yapay zeka odaklı olmayan bir şey bulmak zor, bu nedenle şirketlerin yapay zekayı bu anlaşmanın merkezi haline getirmeleri sürpriz olmamalı. Peki bu gerçekten doğru mu?

On yıl sonra Cowboy Ventures’ın kurucusu Aileen Lee, tek boynuzlu atlara takma adını verdi. Kendisi ve ekibi, 1 milyar dolardan fazla değeri olan özel şirketlere ilişkin yeni analizlerle geri döndü.

2013’ten bu yana tek boynuzlu at diyarında o kadar çok şey değişti ki, burada okuyabileceğiniz kapsamlı bir özeti hak ediyor. Ancak üzerinde durmaya değer bir nokta var: İşletmeye geçiş ve bundan sonra neler olabileceği.

Tek boynuzlu atların sayısı 39’dan 532’nin üzerine çıktığında Kovboy, onların doğasının da değiştiğini fark etti. Lee ve ekip üyesi Allegra Simon şöyle yazdı: “Sarkaç, girişim için sert bir şekilde sallandı; tek boynuzlu atların %78’i B2B’ye odaklandı; 2013’ün tam tersi.”

Ancak teknolojide on yıldan fazla zaman harcamak size bir şey öğretir: sarkacın geri dönmesine hazır olmak. Dolayısıyla Cowboy’un “girişimciliğe zorlu geçiş göz önüne alındığında” “önümüzdeki yıllarda daha heyecan verici tüketici tek boynuzlu atlarının doğacağını umut edebilir ve bekleyebiliriz” öngörüsü.

Bir başlangıç ​​​​oluşturmak Sabit bir fikrin olmaması, bir startup’ı geriye doğru inşa etmeye benzer. Ancak girişimimiz Zupyak tam olarak böyle gelişti ve işe yaradı.

Yolculuğumuz, kurucu ortağım Qi Cao’nun çeşitli startup fikirlerini keşfetmesiyle başladı. Oluşturmaya devam ettiği platform, Medium’un B2B versiyonu gibi, içerik pazarlaması için sektöre özel toplulukları vurgulayan, işletmeler için tasarlanmış bir blog platformuydu. Platform, aylık olarak paylaşılan 50.000 makaleyle kullanıcı tabanını organik olarak dünya çapında 300.000’in üzerine çıkardı. Bu hızlı büyümeye tanık olarak güçlü bir pazar eğilimi belirledik. Artan ücretli pazarlama maliyetleri nedeniyle, içerik yoluyla müşteri kazanmanın yeni ve daha ucuz yollarını bulmak, yeni kurulan şirketlerin ve küçük işletmelerin ilk aklına geldi.

Büyüme ancak kendinize test etme ve tekrar test etme izni verirseniz gerçekleşir

Hedef kitlenizin dikkatini çekmek hiç bu kadar karmaşık olmamıştı ve daha da kolaylaşmıyor. Facebook’ta reklam vermenin maliyeti arttı Geçen yıl %89. Tüketici olarak bizler için tartışmasız olumlu olsa da, gizlilik eğilimi ücretli pazarlama maliyetlerinin artmasına neden oluyor.

Pazarlama genellikle hangi ürünü üreteceğinizi belirledikten sonra çözdüğünüz sorundur. Ancak bizim için durum tam tersiydi. Qi, içerik platformunu bir yan proje olarak yürüttü ve farklı pazarlama çabalarını kapsamlı bir şekilde test ettikten sonra başarılı bir şekilde bir büyüme döngüsü oluşturdu. İçerik yayınlayan kullanıcılar da bunu paylaştı ve bu da kullanıcı büyümesinde bileşik bir etkiye yol açtı.

Ağ etkileri zorludur ancak alınacak en önemli ders, test ettikten sonra neyin işe yaradığını bileceğinizdir. Altına ulaşıncaya kadar çeşitli pazarlama taktiklerini test etmeye devam edin ve başarılı olup olmadıklarını görmek için sonuçlarınızı ölçün. Ücretli reklamlar gibi kanallar için bu nispeten basittir; tıklama maliyetlerini ve müşteri dönüşüm oranlarını takip edebilirsiniz. Ancak topluluk desteği veya forumlar gibi diğer kanallar için ölçüm daha da zorlaşıyor. Bitly gibi araçları kullanarak her test için benzersiz izleme bağlantıları oluşturabilirsiniz. Bu, hangi mesajlaşma veya topluluk katılımı stratejisinin en iyi sonuçları verdiğini değerlendirmenize olanak tanır.

Müşteri problemini özünde anlayın