Video: Nikesh Arora at Fortune Brainstorm Tech (Desember 2024)
Saya menghadiri konferensi Fortune Brainstorm Tech minggu lalu, dan saya mendengar banyak tentang gangguan dan penemuan kembali, "ekonomi berbagi, " dan bagaimana sejumlah CEO top berencana untuk memajukan perusahaan mereka. Tetapi banyak dari sesi yang lebih kecil menawarkan sejumlah pelajaran menarik tentang kemana arah bisnis teknologi.
Investor Tetap Optimis
Mengingat valuasi tinggi pada startup saat ini, panel investor terkenal diminta untuk pandangan mereka di pasar dan IPO potensial.
Jim Breyer dari Breyer Capital mengulangi kastanye tua bahwa ketika pesimisme tinggi, ini adalah waktu yang tepat untuk berinvestasi, dan ketika optimisme tinggi, itu adalah waktu yang buruk. Tetapi secara umum, dia masih cukup positif tentang pasar. Breyer mengatakan dia melihat ruang untuk apresiasi 10 kali di pasar seperti cloud dan data besar tetapi mengatakan "kelimpahan modal di seluruh dunia" memberinya jeda.
Sebagai seorang investor, Josh Kopelman dari First Round Capital mengatakan meskipun valuasinya tinggi, penting untuk tidak meninggalkan terlalu banyak uang. Dia mencatat bahwa perusahaan itu meneruskan Twitter dan Dropbox tetapi tidak masuk ke Square. Breyer mengatakan bahwa beberapa tim manajemen sangat baik sehingga mereka akan "mengalah pada harga" (termasuk kesepakatannya dengan Mark Zuckerberg di Facebook) tetapi juga menyebutkan pentingnya disiplin portofolio secara keseluruhan.
James Lee, Wakil Ketua JP Morgan Chase & Co, mengatakan perusahaan yang sedang berkembang tidak dapat terganggu oleh terlalu banyak atau terlalu sedikit uang; mereka harus mampu menahan badai yang tak terhindarkan. Dibandingkan dengan tahun 90-an, katanya, perusahaan saat ini dibangun untuk bertahan. Breyer sangat optimis pada mata uang digital seperti bitcoin, mengatakan ia akan bertaruh bahwa akan ada setengah lusin perusahaan mata uang digital bernilai lebih dari $ 1 miliar dalam lima tahun. Kopelman pada dasarnya menyetujui mata uang digital, sementara Lee lebih skeptis.
Kopelman juga menghitung "perusahaan data generasi berikutnya" yang diterapkan pada pasar tertentu seperti media, layanan kesehatan, dan energi sebagai "area yang kurang bergairah, " sementara Lee malah menunjuk pada kombinasi distribusi dan konten.
Dalam sesi lain, salah satu pendiri Silver Lake Glenn Hutchins mengatakan bahwa salah satu penyebab penilaian tinggi perusahaan teknologi adalah bahwa suku bunga rendah telah menyebabkan modal risiko pindah ke instrumen berisiko, memungkinkan peningkatan nilai ekuitas di seluruh papan. Tetapi dia menunjukkan bahwa rasio harga / pendapatan untuk ekuitas, sementara sedikit lebih tinggi dari rata-rata historisnya, jauh di bawah puncak era dot-com dan bahwa perusahaan teknologi saat ini merupakan 19 persen dari S&P 500, dibandingkan dengan 35 persen di 2000
Perangkat Lunak Perlu Lebih Cerdas
"Bisnis perlu menemukan kembali pengembangan perangkat lunak, " katanya, mengatakan sekarang adalah saatnya untuk generasi baru perangkat lunak perusahaan yang menggabungkan informasi waktu-nyata dengan "informasi profil yang dalam" (dengan kata lain, pemahaman yang mendalam tentang pelanggan atau proses).
Dia mengatakan ini membutuhkan budaya iterasi perangkat lunak yang cepat dengan menginstruksikan perangkat lunak untuk mendorong hasil langsung. Misalnya, dia mengatakan bahwa untuk perusahaan besar di bidang pertanian, Pivotal dapat meningkatkan hasil panen 10 persen jika bisa mendapatkan lebih banyak data biji-bijian yang lebih baik dari ladang dan mendapatkan data kembali ke mesin. GE ingin melakukan hal yang sama, di mana data waktu nyata membantu mesin mengubah kalibrasi, katanya.
Maritz mencatat bahwa perusahaannya, yang merupakan bagian dari "federasi" EMC, mengambil aset dari bagian lain EMC untuk menciptakan budaya sendiri - setengah menciptakan perangkat lunak dasar untuk membuat aplikasi baru, setengah lainnya menciptakan aplikasi kustom untuk perusahaan. Penting bagi Pivotal untuk terpisah, katanya, karena perusahaan tidak dapat bermain ofensif dan pertahanan pada saat yang sama.
Banyak perusahaan perlu berubah, katanya, mencatat bahwa secara umum, perusahaan telepon seluler tidak dapat menjawab sebagian besar pertanyaan mendasar. Misalnya, katanya, mereka dapat memberi tahu Anda bahwa mereka menjatuhkan 1 persen panggilan tetapi tidak bisa memberi tahu siapa yang menelepon. Dia menyarankan bahwa melalui perangkat lunak dan data, mereka dapat menginstruksikan jaringan sehingga jika suatu panggilan perlu dijatuhkan, itu adalah orang yang membayar paling sedikit, bukan yang terbanyak. Tapi itu membutuhkan jutaan peristiwa per detik dan memotongnya dengan profil jutaan pelanggan.
Perhatian Bukan Game Nol-Jumlah
Michael Wolf, Managing Director Activate memberikan presentasi yang bergerak cepat dengan topik "Perhatian bukan permainan zero-sum." Dia berbicara tentang bagaimana multitasking sekarang memungkinkan rata-rata orang Amerika untuk mendapatkan hal dalam 30 jam dalam 24 jam sehari. (Lihat grafik di bawah)
Berbagai perusahaan telah mampu memperoleh lebih dari satu miliar dolar penilaian jika mereka dapat menarik bahkan lima menit dari waktu Anda sehari, katanya, mengutip merek-merek seperti OpenTable, Evernote, Yelp, Match.com, dan Angry Birds.
Topik-topik lain yang ia diskusikan meliputi 4 miliar konsumen berikutnya, "diri yang dikuantifikasi" (dengan perangkat kebugaran dan sensor lainnya), dan pentingnya "budaya penggemar."
Pembelajaran Mesin Semakin Mudah Diakses
Salah satu diskusi paling menarik yang saya ikuti adalah pembelajaran mesin, dimoderatori oleh Michael Schrage dari Sloan School di MIT di MIT.
Dalam panel ini, Dan Kaufman, Direktur Kantor Inovasi Informasi di DARPA, mengatakan bahwa kita "sangat banyak dari gunung es" ketika datang ke pembelajaran mesin. Saat ini, teknologi ini ada di tangan elite teknologi, katanya, dan membutuhkan lebih banyak abstraksi sehingga lebih banyak orang dapat terlibat.
Godfrey Sullivan, CEO Splunk, berbicara tentang bagaimana dunia analitik berubah. Ketika ia bersama pembuat bisnis intelijen Hyperion (sekarang bagian dari Oracle), itu semua tentang merancang skema untuk data terstruktur. Di dunia baru, katanya, intinya adalah untuk menelan semua data yang mungkin tanpa skema, lalu menerapkan skema pada titik terakhir yang mungkin.
Dia mengatakan bahwa masalah mendasar dalam AI (pembelajaran mesin benar-benar kecerdasan buatan dengan nama baru) adalah bahwa membuat komputer melakukan apa yang dilakukan manusia umumnya tidak berfungsi.
Alih-alih, yang kita butuhkan adalah mode percakapan, sehingga komputer melakukan yang terbaik, manusia melakukan yang terbaik, dan mereka semua bekerja bersama.
Sullivan mengatakan dia berharap untuk melihat pembelajaran mesin "bermain-dan-main" dalam lima tahun ke depan. Microsoft sudah menawarkan "pembelajaran mesin sebagai layanan, " meskipun ini agak terbatas.
Presiden Harvey Mudd College Maria Klawe mengatakan bahwa orang tidak mengerti betapa banyak matematika dan ilmu komputer yang diperlukan untuk membuat semua ini bekerja. Dia mencatat bahwa hanya karena Anda memiliki lebih banyak data tidak berarti Anda akan menemukan wawasan yang bermanfaat.
Sullivan mengatakan bahwa pembelajaran mesin saat ini bekerja paling baik jika diterapkan pada tugas yang cukup sempit, seperti analisis keamanan atau penipuan.
Sebagai contoh, ia mengutip contoh di mana analisis pola memperhatikan bahwa jika ada lima login gagal, maka login berhasil, dan kemudian permintaan transfer, hampir selalu penipuan. Ini membutuhkan kombinasi pembelajaran mesin dan analis manusia, katanya.
Pendidikan STEM Dapat Menarik Lebih Banyak Wanita, Minoritas
Dalam sesi memperluas pendidikan STEM (Sains, Teknologi, Teknik, dan Matematika), Klawe berbicara tentang bagaimana tahun lalu Harvey Mudd memiliki lebih banyak wanita daripada pria dalam ilmu komputer, dan bagaimana selama delapan tahun terakhir, ia telah meningkatkan populasi wanita di bidang teknik hingga 56 persen.
Persyaratan dasar, katanya, adalah fokus pada kreativitas dan penyelesaian masalah bukan keahlian teknis. Namun dia mengatakan itu juga membutuhkan kerja hati pada penampilan. Dia menulis catatan tulisan tangan untuk setiap wanita yang mengikuti program, memiliki wanita sebanyak pemandu wisata pria, dan telah bekerja sehingga hampir setengah dari fakultas teknik adalah wanita. Beberapa sekolah lain, seperti Stanford, melakukan hal serupa dengan peningkatan keseimbangan siswa dalam ilmu komputer, tetapi banyak yang tidak.
Clara Shih, CEO Hearsay Social, mengatakan penting untuk memahami bahwa pendidikan STEM tidak bertentangan dengan atribut lainnya. Dia mengatakan itu penting untuk membuat siswa merasa seperti mereka termasuk dalam program ini, karena begitu banyak ikon ilmu komputer adalah laki-laki kulit putih.
CEO Cisco John Chambers berbicara tentang bagaimana perusahaannya menjalankan akademi jaringan yang telah melatih 5 juta orang di 165 negara. Dia mengatakan AS perlu menggunakan jejaring sosial, video, dan teknologi lainnya untuk "mengubah pendidikan, " atau pasar negara berkembang akan melompati kita.
Masa Depan Pekerjaan Sangat Berawan
Salah satu sesi yang lebih menarik yang saya hadiri adalah makan siang dengan topik "masa depan pekerjaan, " di mana Fortune Jennifer Reingold menyarankan bahwa kami melihat beberapa perubahan terbesar dalam pekerjaan sejak revolusi industri dan khawatir apakah kami akan mencapai Situasi dijelaskan dalam Player Piano Kurt Vonnegut, di mana ada satu kelas orang yang memiliki keterampilan dan pekerjaan, sementara kelas lain telah digantikan oleh mesin.
Mark Siegel, Managing Director Menlo Ventures, menyarankan bahwa orang telah lama digantikan oleh otomatisasi - mengutip operator lift sebagai contoh - tetapi pekerjaan baru selalu diciptakan. Dia berbicara tentang bagaimana hal-hal baru seperti otomatisasi pusat panggilan dan Uber memungkinkan pekerjaan yang fleksibel dalam "ekonomi freelance, " tetapi khawatir apakah pekerjaan baru yang diciptakan dapat memberikan jenis mobilitas sosial yang kita lihat dari pekerja yang berserikat selama abad yang lalu.
CEO Zillow Spencer Rascoff mengatakan dia optimis dalam jangka panjang meskipun dia pikir itu bisa bergelombang. Dia mengatakan pekerjaan kelas bawah sedang hilang, tetapi lebih banyak pekerjaan kelas atas sedang diciptakan. Dia mengatakan itu bisa menjadi "transisi yang menyakitkan, " dan banyak orang terkilir untuk sementara.
Di sisi lain, CEO Kenandy Sandy Kurtzig mengatakan bahwa "ini adalah zaman untuk memberdayakan orang" dan berbicara tentang otomatisasi memberi orang lebih banyak waktu untuk dihabiskan bersama keluarga mereka.
CEO Glassdoor Robert Hohman mengatakan kita "di tengah-tengah perubahan panjang dari ekonomi tenaga kerja ke ekonomi pengetahuan" dan mengatakan bahwa apa pun yang deterministik dan sepenuhnya dapat diprediksi pada akhirnya akan digantikan oleh otomatisasi. Akibatnya, akan ada nilai dan perbedaan yang ditempatkan pada talenta, dan sebagai hasilnya, "keseimbangan kekuatan" telah bergeser pada mereka yang memiliki talenta dan keterampilan yang akan dibutuhkan. Dia mengatakan perusahaan di Silicon Valley akan membayar dolar terlalu tinggi untuk satu individu yang mungkin memiliki pengaruh 100 kali lipat pada proyek tetapi mencatat bahwa akan ada lebih sedikit pekerjaan individu, sehingga membuat orang yang dapat berkolaborasi dengan orang lain akan menjadi lebih penting.
Siegel khawatir apakah perusahaan teknologi dapat menciptakan lapangan kerja yang cukup dan mencatat bahwa banyak orang tidak memiliki pengetahuan untuk pekerjaan baru ini. Dan Rascoff menyarankan ini dapat menghasilkan ekonomi dua kelas dengan mereka yang tahu cara menggunakan teknologi dan mereka yang tidak.
Sementara ada beberapa diskusi tentang peluang paruh waktu baru yang ditawarkan oleh layanan seperti Uber dan TaskRabbit, yang lain mencatat bahwa bahkan jika mereka bisa bekerja paruh waktu, itu tidak cukup bagi kebanyakan orang untuk mencari nafkah.
CEO Gild Sheeroy Desai berbicara tentang bagaimana cara perusahaan mencari karyawan perlu diubah, menggembar-gemborkan bagaimana perusahaannya menggunakan analitik prediktif untuk memeriksa produk pekerjaan mereka, bukan hanya kepercayaan tradisional.
Alternatif lain yang muncul dalam diskusi adalah konsep pemagangan, yang lebih umum di negara-negara seperti Jerman, menurut Martha Josephson, mitra di perusahaan pencarian Internasional Egon Zehnder.
Michael Schrage dari MIT Sloan School berbicara tentang perbedaan antara pekerjaan dan "penciptaan nilai, " mencatat bahwa kita kehilangan pengganti untuk pedagang tradisional yang trampil. Dia mengatakan ada kemungkinan ada solusi untuk siswa berprestasi dan untuk siswa berprestasi, tetapi khawatir tentang "kalangan menengah yang terlupakan."
'Ekonomi Lepas' Sedang Berkembang
Dalam contoh terkait, saya terkesan dengan beberapa cerita yang saya dengar tentang startup yang menawarkan pekerjaan lepas atau paruh waktu di bidang tertentu.
Pada panel Future of Work, banyak orang berbicara tentang pekerjaan paruh waktu, termasuk driver untuk Uber, dan segala macam tugas pribadi untuk TaskRabbit. Tetapi yang menarik bagi saya adalah bagaimana dalam banyak kasus ini, orang-orang yang terlibat sering sepenuhnya dipekerjakan di pekerjaan lain dan menggunakan layanan seperti itu untuk menambah penghasilan mereka. Di depan yang lebih spesifik, Scripted.com, yang dimulai sebagai situs untuk skrip film lepas, telah menjadi situs di mana merek dapat pergi untuk mendapatkan segala hal yang ditulis dan terhubung dengan berbagai jenis penulis yang berbeda.
Sementara itu, tentu saja, situs-situs seperti Indiegogo dan Kickstarter membiarkan siapa saja menjadi pengusaha, membawa produk-produk baru ke pasar melalui "crowdfunding." Beberapa produk Indiegogo yang sangat menarik bagi saya termasuk Solar Runway, panel surya yang dapat Anda kendarai atau jalani; CreoPop, pena 3D dengan tinta dingin; New Matter, printer 3D murah yang didukung oleh orang-orang dari Idealab; dan Jibo, robot sosial.
Teknologi Pemasaran Terus Meningkat
Saya berkesempatan berbicara dengan sejumlah perusahaan yang memiliki ide menarik untuk meningkatkan efisiensi pemasaran. 6Sense memiliki cara berbeda dalam meningkatkan pencarian bisnis ke bisnis, menghubungkan kunjungan situs web dengan pelanggan potensial yang dikenal untuk membantu perusahaan memahami prospek terbaik mereka dan ketika mereka secara aktif mencari produk.
StellaService menilai kinerja pedagang online yang berbeda, membantu merek memahami pengalaman apa yang pelanggan mereka temukan dari berbagai outlet. Pemeringkatan merek mereka muncul di beberapa halaman Google untuk membantu pelanggan mengevaluasi pengecer potensial untuk produk tertentu, tetapi informasi yang lebih rinci diberikan kepada merek dan pengecer.
Data Cuaca Dari Anywhere ke Anywhere
David Kenny, CEO The Weather Company (di bawah), berbicara tentang bagaimana perusahaannya mengubah cara data cuaca dikumpulkan dan digunakan. Hingga saat ini, katanya, data cuaca telah datang dari sekitar 150 organisasi yang memperkirakan cuaca berdasarkan data dari 2, 3 juta lokasi di seluruh dunia. Tetapi dalam model baru perusahaan, ia mengumpulkan data dari 3, 2 miliar lokasi, termasuk tidak hanya bandara, tetapi juga di atmosfer itu sendiri, dengan menggunakan sensor pada sayap pesawat.
Ini telah memungkinkan perusahaan membangun aplikasi baru, seperti pilot yang berjalan di iPad dan dapat menunjukkan turbulensi di udara. Dia mengatakan 40.000 pilot sehari sekarang menggunakan aplikasi ini, dan mengatakan itu telah membantu American Airlines mengurangi turbulensi yang dialaminya hingga 70 persen. "Pikirkan ini sebagai Waze untuk terbang, " katanya.
