Maulik Pandya | Stra-startup et entrepreneur de haute technologie | Fondateur d’Evinedev & Eating | Plus de 23 ans avec une innovation de conduite de haute technologie qui stimule l’IA.
Dans la Grèce antique, les Spartans étaient connus pour leur précision, leur discipline et leur stratégie. Ce même esprit émerge maintenant dans l’industrie de la technologie. Les Spartiates numériques d’aujourd’hui sont de petites équipes alimentées par AI qui redéfinissent comment l’innovation se produit et défient la domination des entreprises traditionnelles à grande échelle.
Dans le passé, le succès de la technologie signifiait souvent une échelle. De grandes équipes, de vastes budgets, de vastes infrastructures étaient considérées comme nécessaires pour construire, lancer et maintenir des produits technologiques. Mais dans les temps modernes, le succès appartient à des personnes agiles, concentrées et compatibles AI.
J’ai commencé mon parcours de haute technologie en 2003 et j’ai travaillé avec des milliers de startups, d’entreprises et de gouvernements pour transformer les idées en produits numériques évolutifs. Chez Evincedev, il a conduit l’équipe de l’IA à fournir des solutions dans les industries financières, de la vente au détail et de l’éducation. Eating utilise l’IA pour personnaliser les offres en fonction de l’emplacement actuel, du goût et de l’historique des commandes du client. J’ai toujours cru en une équipe petite mais très efficace. Ces véritables applications montrent que les équipes d’IA ciblées pourront obtenir des résultats.
La montée des petites équipes dans le monde de la technologie à grande échelle
L’IA est devenue un grand égaliseur. Les tâches qui nécessitaient autrefois des dizaines d’experts peuvent désormais être gérées par un petit nombre de personnes équipées des bons outils d’IA. Cette transformation modifie la façon dont les équipes pensent à leur structure, leurs talents et leurs modèles de livraison.
Jetez un œil à l’exemple suivant:
1. L’IA gère le levage lourd: AI n’est plus un mot à la mode. Je suis maintenant un collègue. Les équipes d’aujourd’hui peuvent compter sur l’IA pour les tests de logiciels, la génération de code, la création de contenu, le support client, l’analyse et même l’assistance à la décision. Les tâches automatisées, répétitives et chronophages du capital humain libre pour se concentrer sur la créativité, la stratégie et l’innovation.
2. Les petites équipes se comportent différemment. Sans bureaucratie, ils peuvent se déplacer plus rapidement, s’adapter plus rapidement et maintenir un alignement vif du laser aux résultats. Cette agilité peut être traduite par des délais plus courts et une livraison plus influente en fonction de ce que j’ai vu dans l’industrie.
3. Cossibilité d’excellence: l’efficacité n’a pas besoin de signifier un compromis. Les équipes Lean soutenues par l’IA peuvent atteindre une meilleure qualité avec moins de ressources. Les frais généraux peuvent être réduits. Vous pouvez multiplier la productivité. De plus, la qualité peut s’améliorer lorsqu’elle est motivée par des systèmes intelligents qui concentrent l’effort et évoluent en temps réel.
Real World Proof: petites équipes, grandes victoires
Ce n’est pas une théorie. Beaucoup des startups d’IA les plus performantes d’aujourd’hui ont commencé petit, mais elles restent maigres tout en ayant un impact énorme.
• Au cours de la première année de Copy.ai, ses revenus récurrents annuels ont atteint plus de 2 millions de dollars, tirant parti de l’IA pour automatiser la copie du marketing et les communications commerciales.
• La construction d’outils alimentés par l’IA pour la création de vidéos et l’édition, Runway ML a obtenu 141 millions de dollars en rondes d’extension de série C, expédiant certains des outils les plus avancés de la technologie des médias.
• Jasper.ai s’est étendu à des revenus de plus de 40 millions de dollars. Son succès précoce montre à quel point l’ajustement du marché des produits peut être solide lorsqu’il est combiné avec la course AI-Augmentation.
Ces startups ne se sont pas développées en embauchant des centaines. Ils se sont développés en étant une agilité plus intelligente, plus rapide et plus ciblée.
Pourquoi est-ce important?
Dans l’économie d’aujourd’hui, les organisations doivent repenser la façon dont elles se forment et gèrent les équipes techniques. La croyance obsolète que la taille est égale à la force a remplacé un nouveau paradigme d’intelligence, d’expertise et d’adaptabilité.
Les clients d’entreprise ne demandent pas la taille de leur équipe de livraison. La conversation est passée à: « À quelle vitesse pouvez-vous le faire? Pouvez-vous évoluer sans complexité? »
Repenser le livre de jeu Tech Talent
Ce changement redéfinit la façon dont les talents de haute technologie proviennent et se déroulent. Au lieu d’embaucher en fonction du volume, les organisations doivent désormais hiérarchiser la polyvalence, l’ennyling-flux d’IA et l’expertise sensuelle. Même les non-développeurs contribuent au cycle de produit grâce à leur plate-forme sans code et à leur flux de travail assisté par l’IA.
J’ai vu des entreprises de plus en plus affiliées à des sociétés de boutique qui offrent une expertise approfondie et une exécution intelligente, plutôt que des nombres purs. Il ne s’agit pas de réduire les coûts. Il s’agit de créer une agilité et un impact sur l’ADN des entreprises.
Dans le monde de l’IA-First, la vitesse et la clarté battent l’échelle et le contrôle. Les équipes qui savent s’associer à l’IA plutôt que d’utiliser l’IA sont des équipes qui construisent l’avenir.
Meilleures pratiques et leçons de la mise en œuvre réelle de l’IA
Après avoir fourni des solutions d’IA dans de nombreuses industries, nous avons constaté que certains principes conduisent constamment à de meilleurs résultats.
1. Commencez petit avec des objectifs clairs. Les projets les plus réussis commencent avec des cas d’utilisation intensifs, tels que l’amélioration des réponses de support et l’optimisation des tâches backend. Ces petites victoires vous aideront à renforcer la confiance et l’élan.
2. Préparez non seulement les outils, mais l’équipe. L’IA fonctionne mieux lorsque les gens savent comment l’utiliser. De nombreuses organisations ont raté cette étape. Les équipes doivent être formées et le processus doit s’adapter pour soutenir le rôle de l’IA.
3. Sachez quand supprimer l’AI. Les entreprises avec des processus numériques limités, des données non structurées ou des opérations très précoces peuvent ne pas bénéficier immédiatement de l’IA.
4. Sachez où AI ne fonctionne pas bien. Des projets de chatbot précipités ou des outils de prévision complexes avec peu de données ont souvent échoué. L’IA doit soutenir la prise de décision, et sans la fondation, elle ne la remplacera pas.
Des objectifs clairs, des équipes solides et des attentes réalistes sont essentielles au succès. Ces leçons me guident à travers tous les engagements d’IA que je prends dans mon travail quotidien.
Le dernier mot: l’avenir appartient aux Spartans numériques
C’est plus qu’un changement. C’est une réinitialisation.
Je ne pense pas que la prochaine génération de leadership de haute technologie émergera des grandes équipes d’entreprise. Il provient d’une petite équipe très performante qui combine l’ingéniosité humaine avec une précision dirigée par l’IA.
Le succès au cours des prochaines années ne dépend pas du nombre de personnes dans la salle, mais de la clarté de l’objectif, de la naissance de l’exécution et de l’utilisation intelligente de la technologie.
L’avenir appartient au Spartan numérique. Ils dirigent déjà les frais.
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