Самое важное в IT за неделю: Что такое стратегическая решительность

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о самых важных новостях недели в IT. В частности, почему Getty Images и Shutterstock объединились? Когда успешному основателю стоит отойти в сторону? Почему чипы NVIDIA развиваются быстрее закона Moore? И что такое стратегическая решительность? Первая новость от портала Crunchbase. Почему успешным основателям иногда нужно отойти в сторону и как это сделать? Качества основателей, способствовавшие созданию компании, могут стать препятствием для ее дальнейшего роста. Пример Google, где приход Эрика Шмидта в качестве SEO обеспечил успех компании, демонстрирует важность своевременной замены руководства. Основатели часто не признают свою роль в проблемах компании из-за чрезмерной идентификации себя с бизнесом, ошибочно полагая, что их личные интересы полностью совпадают с интересами компании. Основные признаки необходимости смены руководства включают чрезмерный самопиар вместо развития бизнеса, профессиональное выгорание и потерю связи с потребностями бизнеса. Уход основателя от руководства является стратегическим шагом для обеспечения дальнейшего успеха бизнеса, где основатель может быть эффективным в стратегической или консультативной роли. Ключом к успешному переходу является заблаговременное признание необходимости изменений и сотрудничество с инвесторами и советом директоров для поиска соответствующей замены. Неправильно управляемый переход может привести к внутреннему и внешнему хаосу. Я думаю, это очень правильная новость для средних компаний и стартапов. То есть нужно понимать, что когда-то этот бизнес вы либо продадите, либо передадите наемному CEO. Поэтому сразу смотрите на это с точки зрения такой перспективы. Безусловно, без значительно эмоциональной привязки. подобные истории просто не взлетают. Но, с другой стороны, чрезмерная поглощенность и вовлеченность, она как бы вызывает определенные и негативные последствия в том числе. Следующая новость от Бена Стейнсилла. Называется The Trender Prize. Новое слово. Трендовое предприятие. И он говорит о том, что классическая проблема корпоративного ПО — это разрыв между покупателями и пользователями. Ну, например, Jira покупается менеджментом, но ненавидимо пользователями, поскольку создана для удовлетворения потребностей первых, но не вторых. Для контроля времени, учета операций и т.д. Консумеризация IT изменила рынок. То есть стартапы начали продавать программное обеспечение напрямую пользователям, обещая наилучший опыт. И стратегия состоит в том, чтобы сначала привлечь пользователей, а затем заставить эти отделы покупать данные продукты. В современном мире социальной сети изменилась модель потребления. Люди покупают продукты и услуги не столько из-за их качества, сколько из-за влияния трендов и знаменитостей. И рынок справного обеспечения движется от качества к неким вкусам и трендам. И успех новых продуктов, особенно в сфере AI, зависит больше от популярности, чем от технических преимуществ. От себя замечу, что это справедливо скорее для масс-маркета, в B2B с точки зрения популярности. Это более сложная история, поэтому здесь все-таки сохраняется авторитет качества. Хотя и тренды тоже имеют место быть. То есть тренды значимо влияют на готовность людей приобретать те или иные решения. Соответственно, в современной экономике внимание и популярность – ключевые факторы успеха, как заявляет автор статьи. И технологические продукты оцениваются по способности генерировать хайп, а не по функциональности. Я согласен с заявлением, что внимание и популярность — это ключевые факторы успеха. Я бы сказал здесь не столько популярность, сколько уникальность, то есть умение отличаться от всех остальных, что, в свою очередь, привлекает и закрепляет внимание. Хайп имеет место быть. Да, действительно, сейчас есть AI-хайп, хайп AI-решений и AI-агента в будущем. Вот, поэтому... Ну, опять же, этот хайп... Этот хайп работает только на группу инноваторов и, возможно, ранних последователей. Поэтому здесь много шума, но если говорить о популярности, то привлекают внимание наиболее хайповые продукты, но остаются надолго с теми, которые утеряют функциональность. Идем дальше. Следующая новость от TechCrunch, опять же, о том, что AI становится все более эффективным, но будет ли его преимущества распределены равномерно. В частности, OpenAI через CEO Сэма Альтмана заявила о способности создать AGI, то есть высокоавтономные системы, превосходящие людей в экономически ценной работе, и начинает работу над суперинтеллектом. Исследование выявило неоднозначное влияние AI на рынок труда. Существует точка перелома, до которой AI повышает доходы работников. Например, веб-разработчики получили прирост в 65%, но после которой начинает их замещать. То есть переводчики потеряли 30% заработка. И этот процесс замещения оказался необратимым. Хотя лидеры отрасли Altman и Amadei оптимистично прогнозируют, что AGI и суперинтеллект принесут всеобщее процветание, существуют серьезные сомнения относительно равномерности распределения этих благ. Основное беспокойство заключается в том, что без надлежащего контроля развитие мощного AI может привести не к улучшению мира, а к углублению существующего неравенства, где основную выгоду получат только корпорации. Видите, основной проблемой любой технологии являются этические последствия ее применения. То есть, насколько данный инструмент будет использован во благо человечеству, либо во благо людям. Действительно, я соглашусь с результатами данного исследования, до определенного уровня идёт повышение эффективности сотрудников, а потом происходит их, возможно, замещение. Не всех, конечно, но с другой стороны нужно, в одной части соглашусь, как вот то, что растёт повышение эффективности, но то, что касается замещения, оно происходит следующим образом. Предположим, раньше вам, например, для того, чтобы выкопать большую яму, было нужно там полторы тысячи землекопов. Сейчас вам для решения той же самой задачи нужно два экскаватора, да? И, соответственно, но с одной стороны, мы можем сказать, что тут полторы тысячи землекопов, которые были трудоустроены, давали базовый доход своей семьи и так далее, а здесь два экскаваторщика. Но, во-первых, экскаваторщик получает гораздо больше денег, чем землекоп. С другой стороны, индустрия производства экскаваторов создала значительное количество более квалифицированных работников. То есть, раньше были нужны только производители лопат, сейчас нужны производители металла, инструментов для его обработки, различных технологических решений, логистика, склады, сборка, ремонт, обслуживание. То есть, возможно не полторы тысячи, но достаточно значимое количество людей занято в гораздо более специализированной и высококвалифицированной работе. Поэтому я не думаю, что условно завтра или через 10 лет все будут безработными. Часть людей будет заниматься настройкой, обслуживанием, подготовкой, разработкой и так далее самого AI и других продуктов на его основе. Кто-то ручками должен будет полезть в этого самого робота. который будет обслуживать вас на дому, да, и там настраивать его, делать периодическое обслуживание и так далее. То есть все-таки человеческие руки с навыком будут необходимы. Часть придет заниматься творчеством и так далее. Поэтому я думаю, что AI создает предпосылки для новой технологической революции. Да, мир уже не будет прежним, и это абсолютно нормально, это абсолютно естественно, он меняется каждый день. Но он не будет фатальным. Например, фермеры в Великобритании, когда была изобретена паровая машина, Скажем так, ткацкие фабрики, так называемые, съели овец, да? Точнее, даже как они съели, по сути, поля, то есть, как это, овцы съели фермеров, как называется, потому что раньше фермеры выпускали, фермеры занимались натуральным сельским хозяйством, то есть, они, по сути, для себя производили продукты, давали товарообмены, а потом новая технология сказала окей нам не нужно столько фермеров нам нужна вся эта земля для того чтобы выпасать овец для того чтобы делать ткань и так далее и поэтому часть фермеров пошла так сказать работать на фабрике да местами там фермерский труд совсем непростой труд на фабрике в то время тоже был очень непростым Но, тем не менее, видите, они как бы вышли на другой уклад, и так далее. Вот. Эта картинка часто используется для иллюстрации негативных влияний, потому что считается, что фермерство, это было естественный образ жизни, и так далее. А на фабриках люди трудились в чаде, и так далее. Но люди пошли на эту работу, и этот уклад, скажем, изменился. Стало больше фабричных рабочих. Требования к фермеру одни, требования к рабочему совсем другие. Поэтому, скажем так, здесь произошли качественные изменения в сообществе. То есть люди будут нужны и люди будут также массово востребованы. Следующая новость от TechCrunch о том, что генеральный директор NVIDIA утверждает, что его AI-чипы совершенствуются быстрее, чем закон Мура. Дженсон Хуанг, это CEO NVIDIA, заявляет, что производительность AI-чипов компании развивается быстрее, чем предсказывал закон Мура. То есть, по закону Мура происходит удвоение количества транзисторов каждые два года. Соответственно, в 2 раза увеличивается тактовая частота процессоров, соответственно, мощность процессоров удваивается каждые 2 года. При этом он говорит, что у них в NVIDIA демонстрируется 30-ти кратное увеличение скорости по сравнению с предыдущим поколением. NVIDIA достигает такого прогресса благодаря одновременной разработке архитектуры, чипов, системы, библиотек и алгоритмов, что позволяет внедрять инновации на всех уровнях технологического стека. Хуан выделяет три активных закона масштабирования AI. Первое – предварительное обучение, так называемый pre-training, пост-обучение, post-training и вычисление во время выполнения – test-time compute, отвергая идею о замедлении прогресса AI. В частности, новый супер-чип GB200NVL72 от NVIDIA в 30-40 раз быстрее предыдущего H100 для задач и AI-выводов, что потенциально снизит стоимость использования сложных моделей наподобие OpenAI O3. За последние 10 лет производительность AI-чипов NVIDIA выросла в тысячу раз, что значительно превосходит темпы закона Мура, и компания не видит признаков замедления этого прогресса, несмотря на то, что является самой дорогой компанией мира. Видите, компания является самой дорогой, потому что ожидания инвесторов и ожидания рынка состоят в том, что AI изменит технологический уклад, а для изменения технологического уклада нужна определенная производственная база. Соответственно, как во время золотой лихорадки вырастает спрос на кирки, лопаты, драги и другие инструменты для добывания золота, соответственно, аналогично, во время AI растет спрос на AI-чипы. Это нормально, это естественно. Очень здорово, что они растут достаточно быстро, потому что одна из проблем развития AI состоит в скорости вычислений. И если NVIDIA решает эту задачу, у нее есть заделы для того, чтобы повышать данную мощность, то эта проблема становится менее важной. Другими двумя проблемами существует, во-первых, это качество данных, на которых происходит обучение AI. С этим у нас это самое узкое место. И второе, это электроэнергия. С электроэнергией тоже вроде попроще. Вот, потому что закладываются большие, скажем так, проекты по производству электроэнергии, а вот с данными, как оказалось, все гораздо сложнее. Все оцифрованное уже в большинстве случаев использовано для обучения моделей. А как мы знаем, синтетические данные не дают такого качества и только усиливают ошибку на выдаче. Поэтому чипы развиваются быстро и это отлично. Следующая новость от Вадима Нехая о слияние Getty Images и Shutterstock. Слияние Getty Images и Shutterstock. Вадим Ныхай, если не ошибаюсь, мы с ним друзья, кстати, в Фейсбуке. Это один из кофаундеров, если не ошибаюсь, по-моему, компании Да, вот видите, он сел в Deposit Photos, и вот он как бы Vice President Vista Create, сейчас живет в Lafayette, California. То есть, он как бы в рынке, он четко понимает, что происходит, и это новости от него. Он считает, что слияние Getty Images и Shutterstock создаст компанию с годовым доходом в 2 миллиарда, что является ответом на конкуренцию Adobe Stock и вызовы искусственного интеллекта, когда мы можем сгенерировать картинки приемлемого качества буквально из текстового запроса. Он считает, что рынок стоковой фотографии является олигополией, где значение бесплатных платформ уменьшается, а ценность определяется собственными библиотеками контента и лицензионными моделями. Adobe Stock достиг успеха благодаря интеграции с Creative Cloud, сосредоточившись на укреплении собственной экосистемы вместо доминирования на рынке. Шаттерсток вырос благодаря стратегии приобретений, начиная с инвестиций Inside Partners и продолжая поглощение таких компаний как Bigstock, Turbosquid и других, достигнув дохода в 902 млн долларов. Getty Images после серии приобретений до 2008 года попал под значительную долговую нагрузку и IPO 2022 года пронесло 875 млн долларов, но в основном все эти деньги пошли на погашение долгов. С другой стороны, генеративный AI трансформирует индустрию, создавая возможности для лицензирования данных, но угрожая уменьшением потребности во внешнем готовом контенте. И слияние компаний является защитным шагом для усиления рыночных позиций, хотя проблемы с долгами и оттоком авторов остаются. То есть, видите, индустрия возникла достаточно недавно, может быть, 15 лет назад, или 20, лицензируемые сообщения. Оборот компании достаточно значим. Видите, они также испытывают давление со стороны искусственного интеллекта, который меняет, в принципе, саму модель потребления. Аналогичное давление испытывает Google, который понимает, что пользователь стал искать информацию по-другому. Пользователь не готов скроллить десятки сайтов, выискивая информацию. Пользователь считает гораздо более эффективным по времени задать один вопрос и получить консолидированный ответ и в рамках диалога гораздо быстрее получить необходимую информацию, не тратя время на изучение противоречивые во многом мнения, различные авторские позиции и так далее. Поэтому в этом смысле аналогичная история, я так понимаю, происходит и в в сфере стоковой фотографии. Вот, соответственно, посмотрим, останется ли этот рынок в принципе и какого размера он будет. Если пользователь сможет с помощью одного текстового промта создавать идеальное изображение, которое принадлежит полностью ему, ну, соответственно, тогда потребность стоковой фотографии будет гораздо меньше. Идем дальше. Следующая новость от блога Cuttlefish о том, что Классическое представление о том, что стратегия требует полной решимости, часто не соответствует реальности. Большинство успешных компаний достигают результатов, будучи умеренно хорошими во многих направлениях. И стратегия не является магическим эликсиром для решения всех проблем компании. Даже лучшая стратегия часто дает лишь небольшое преимущество среди плохих вариантов и ограничений. Она может раскрыть ошибочные предположения и показать, что лучший путь вперед требует накопления технического духа, если мы говорим о разработке программного обеспечения. Реальность стратегического планирования требует фокуса только на нескольких ключевых областях, которые действительно имеют значение. В других сферах стоит сохранять гибкость и возможность экспериментировать. Важно определить те немногие вопросы, которые действительно требуют четкой позиции, вместо попытки быть решительным во всем. Практический подход к стратегии начинается с изучения реальных проблем через общение с командами первой линии, но я от себя добавлю, естественно, с клиентами. Важно определить, где команды постоянно тратят энергию на сложные компромиссы и решить, требуют ли эти области немедленного стратегического вмешательства или это просто текущие рабочие вызовы. Здесь хочу сказать о следующем. В самом материале есть антитеза стратегии, как некой концентрации на неких ключевых аспектах. Автор здесь себе где-то частично прокеверничает. С одной стороны, он говорит, что не нужно ошибаться в небольшом количестве, самых важных параметров. С другой стороны, говорит, что концентрироваться на них нельзя. Но как ты можешь достичь отсутствия ошибок, скажем так, стратегических ошибок, важных ошибок, если ты не будешь концентрироваться, концентрировать свое внимание, ресурсы, энергию на изучение этих самых важных параметров. Здесь есть определенная противоречие. Тем не менее, я бы вынес из данной статьи вывод следующий, что Нам действительно нужно концентрироваться на нескольких наиболее важных для клиентов параметров. А все остальное держать на уровне не хуже чем у конкурентов. Почему? Потому что исходя из-за ограниченности ресурсов, энергии, времени, денег, чего угодно, мы не сможем быть лучшими во всем. Нам нужно быть другими, в чем-то конкретном, то есть нужно какое-то конкретное уникальное преимущество. И сейчас, кстати, это, наверное, один из наиболее важных параметров, то есть как отличаться от миллионов других поставщиков, или от сотен, или десятков других поставщиков. И закрепить эту уникальность в голове у потребителя. Когда вы это сделаете, продажа является абсолютно естественным следующим шагом. Поскольку на все времени и ресурсов не хватит, надо выделить несколько ключевых параметров. И в этих ключевых параметрах, важных для потребителя, стать одними из самых лучших. А все остальное держать на уровне не хуже, чем у других, как говорит автор, будучи умеренно хорошим во многих направлениях. По сути, он и говорит о стратегии концентрации на нескольких ключевых областях, которые позволят нам с вами быть максимально продуктивными и успешными и достичь наших клиентов. На этом по ключевым новостям, наиболее интересным новостям все. Желаю всем новых крупных контрактов, если у вас есть вопросы, предложения. пишите их в комментариях. Также, если у вас есть потребность в новых крупных клиентах, в комментариях будет ссылка. По этой ссылке можно рассказать о себе, заполнить информацию о себе, выбрать время для созвона с нашей командой Leadgen Advisors. Они вам помогут, подскажут, как это сделать в вашем случае. И после этого, либо вы сделаете это самостоятельно, либо мы поможем вам реализовать данное решение с нашей помощью. Желаю всем отличных результатов. До скорой встречи. Всем хорошего дня.