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Dans ce bulletin, nous présentons quelques-unes des tendances les plus négligées de la technologie d'entreprise / B2B en 2019. Lisez la suite pour Ben Horowitz sur la disparition des systèmes d'archives, Martin Casado sur la crise de la marge d'entreprise et Peter Levine sur l'importance du design à l'adéquation marché-produit.

DANS CE PROBLÈME:

  • Quelle a été la tendance la plus négligée dans l'entreprise en 2019?
  • Création d'entreprise: l'avantage que les startups ont dans l'apprentissage automatique
  • Notes sur le terrain: Points à retenir rapides d'AWS re: invent

Quelle a été la tendance la plus négligée dans l'entreprise en 2019 (et que pourrait-il se passer ensuite)?

La disparition des systèmes d'enregistrement de la montée de l'IA. Aujourd'hui, les systèmes d'enregistrement sont maintenus grâce à la saisie manuelle des données, ce qui peut entraîner des problèmes d'intégrité des données et un nettoyage et une préparation chronophages des données. L'IA étant devenue plus puissante, elle a commencé à automatiser la capture des données. (Par exemple, l'IA peut créer des enregistrements de données dans Salesforce à partir des échanges d'e-mails.) Mais si l'IA peut identifier les données à saisir et comment structurer ces données, nous n'aurons peut-être pas besoin d'un système d'enregistrement traditionnel. Plutôt que de commencer par les données que vous possédez et que pour déterminer les questions que vous pouvez poser, à l'avenir, les gens commenceront par les questions auxquelles ils veulent répondre et l'IA rassemblera et organisera les données nécessaires pour répondre à ces questions. –Ben Horowitz (@bhorowitz)

La crise des marges. Un certain nombre de tendances macroéconomiques – le passage au cloud, l'IA / ML, la déséconomie de l'échelle des données, une mise en marché ascendante (GTM) et le passage des produits aux services – créent une pression à la baisse sur les marges. , comme je l'ai exploré dans un récent tweetstorm. Cela ne veut pas dire que les startups doivent sacrifier le bon mouvement GTM ou les bons compromis produits pour protéger les marges. Au contraire, la première génération de SaaS n'est peut-être plus le bon point de comparaison pour un profil de marge attractif. –Martin Casado (@martin_casado)

Développement de produits de conception-première et de code-deuxième. Dans le passé, les entreprises écrivaient souvent du code en premier, puis construisaient l'interface utilisateur après coup. Cependant, les utilisateurs s'attendent désormais à ce que toutes les applications (même les entreprises) offrent la même facilité d'utilisation, et la conception et l'expérience utilisateur sont devenues un avantage concurrentiel. Nous voyons de plus en plus de cycles consacrés à l'itération de conception. Les produits sont prototypés comme une application presque fonctionnelle, testés en version bêta avec les utilisateurs, puis construits en code (ou éventuellement générés automatiquement) à partir de la conception. Avec cette approche de conception d'abord et de code seconde, les produits sont plus dynamiques et fluides et les équipes peuvent parcourir plus rapidement de nouvelles idées. Bien qu'il n'y ait pas de substitut à l'ajustement du marché des produits, au moins maintenant, cet ajustement dépend de la conception et de la rapidité de mise en œuvre. –Peter Levine

La consumérisation de la sécurité. Un certain nombre d'outils de sécurité d'entreprise arrivent maintenant par le bas puis sont adoptés par le haut. En 2019, l'adoption ascendante a conduit à l'émergence de matériel de sécurité (tels que Yubico et Thinkst) et à l'adoption d'outils open source (tels que HashiCorp Vault). Cette tendance est une victoire majeure pour les deux entreprises – de meilleurs produits – et pour les consommateurs, car les choses sont plus sûres. –Joel de la Garza

Outils de conception et de développement étendus à d'autres fonctions commerciales. Traditionnellement, les outils conçus pour les développeurs et les concepteurs n'ont été utilisés que par ces mêmes développeurs et concepteurs. Mais, de plus en plus, ces outils sont adoptés et utilisés par des rôles non techniques. Par exemple, les équipes de vente utilisent Postman, une plate-forme de développement d'API, pour faire la démonstration des API de produit, et les équipes de produit et de marketing créent du contenu et des structures filaires dans Figma, un outil de collaboration conçu à l'origine pour les concepteurs. Alors que la tendance se produit depuis un certain temps, ce qui est nouveau, c'est l'intensité: les rôles adjacents n'utilisent pas seulement des outils de conception et de développement, mais les utilisent comme une partie importante des workflows de base dans leurs propres rôles. –Jennifer Li (@JenniferHli)


Création d'entreprise: l'avantage que les startups ont dans l'apprentissage automatique

Certains fondateurs de startups d'apprentissage automatique ressentent un peu de «syndrome d'imposteur» lorsqu'ils rivalisent avec les grandes entreprises, car (l'argument va) ces entreprises ont toutes les données. Pourtant, les startups peuvent rivaliser avec succès avec les grandes entreprises. Vous pouvez réellement obtenir d'excellents résultats dans de nombreux domaines avec un ensemble de données relativement petit, si vous créez le bon produit par-dessus. Jensen Harris, CTO et co-fondateur de Textio, et AJ Shankar, PDG et co-fondateur d'Everlaw, partagent les leçons apprises sur la création d'une startup ML dans cet épisode 2017 du podcast a16z.

"Il existe d'énormes domaines précieux dans lesquels Google ou Microsoft ne créent pas de produits spécifiques et spécifiques à un domaine. Ce sont fondamentalement, dans l’ensemble, des entreprises B2B ou B2C génériques qui s’occupent de ces vastes domaines. »-AJ Shanker, PDG et cofondateur d'Everlaw

«Tous les éléments algorithmiques de l'apprentissage automatique vont devenir une marchandise. Il y a environ 20 endroits dans le monde où ils inventent de nouveaux algorithmes… Mais ce genre de choses se retrouve de plus en plus rapidement dans le domaine public. Et donc ce n'est pas tant que ça, pouvez-vous concevoir ce qui mélange l'apprentissage automatique avec d'autres techniques, avec des techniques statistiques, avec des techniques d'expérience utilisateur, pour construire un produit qui a une valeur réelle? "-Jensen Harris, CTO et co-fondateur de Textio

"Pour atteindre l'adéquation marché-produit, il y a tout un tas de choses au-delà d'un corpus géant de données et du dernier algorithme d'apprentissage en profondeur." –Steven Sinofsky, partenaire du conseil d'administration, A16Z


Notes sur le terrain: Points à retenir rapides d'AWS re: invent

Les outils de développement d'apprentissage automatique (ML) évoluent rapidement. C'est le domaine où les nouveaux services AWS ont été annoncés. Cela fait partie d'une tendance plus large que les startups natives du cloud peuvent vouloir tirer parti: des outils de développement ML qui automatisent les tâches et les workflows de science des données, tels que le provisionnement d'instances, la création de modèles ML, la sélection d'algorithmes, la formation et le réglage de modèles, la détection de la dérive, et revues de code.

L'intérêt pour la conformité et la sécurité du cloud est plus élevé que jamais, en partie à cause de la Piratage de CapitalOne en août. La sécurité du cloud et les configurations correctes sont importantes; laissant de la place pour startups axées sur la sécurisation du cloud.

Les outils de surveillance des performances passent d'une surveillance passive à une surveillance proactive. Les nouvelles startups dans la journalisation et la surveillance introduisent une plus grande sophistication dans la surveillance proactive dont les produits devraient tirer parti. Par exemple, Gremlin, une plate-forme d'ingénierie du chaos, injecte du chaos dans un système pour tester ses performances plutôt que de surveiller passivement les performances. Qu'est-ce que cela signifie? Si vous le construisez, ne vous attendez pas à ce qu'ils viennent – le marché est toujours en train de comprendre pourquoi une surveillance proactive est importante, les fondateurs devront donc éduquer le marché sur sa valeur.

Sarah Wang (@SarahDingWang)

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Traduction de l’article de dasrush : Article Original

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