Автор Дэнни Крайтон
Одним из достоинств работы в дуальной теме является то, что вы видите все происходящее в мире проектов-стартапов. Один из недостатков этой работы - видеть, что множество идей в такой работе не так уж оригинально.
Каждую неделю в моем почтовом ящике происходит очередной стартап не требующий знания программирования. Еще один игровой финтех для платежей и кредитных карт и личных финансов. Еще одна удаленная работа или стартап онлайн-мероприятий. Еще один стартап марихуаны, еще одна криптовалюта, еще один инструмент аналитики для какой-то другой функции на рабочем месте (производительност уборщика как сервис!)
Честно говоря, иногда мы в ступоре: это то же самое, что и старые программы, но теоретически «лучше» (да, это приложение для создания заметок, но оно работает на Kubernetes!). На самом деле, это чувство повторяемости и ледяного темпа настоящих инноваций не только у меня в голове или, может быть, у вас: оно также было выявлено учеными и исследователями и остается ключевой областью дискуссий в области экономики инноваций.
Конечно, есть куча новых горизонтов там. Синтетическая биология и персонализированная медицина. Спутники и космическая техника. Криптовалюты и финансы. Автономная техника и урбанистические технологии. Открытые полупроводниковые платформы и будущее кремния. На самом деле, существует так много открытых перспектив, что меня удивляет, что каждый предприниматель и инвестор не собираются требовать от этих новых территорий места созревания для творчества и, в конечном итоге, для получения прибыли.
Это затруднение, по крайней мере, до тех пор, пока вы не начнете понимать требования для входа в эти пограничные поля.
Мы прошли через поколение стартапов, которые вы можете сделать, как через бросив школу или колледж, взломав социальную сеть из PHP-скриптов или собрав компьютер по частям в местном доморощенном клубе. Мы также прошли через стартапы, которым требовалась степень доктора наук в области электротехники, биологии или в любой другой области науки и техники, которая является источником инноваций.
Теперь мы приближаемся к новому барьеру - идеям, которые требуют не только предельной глубины в одной области, но и глубины в двух, а иногда и более областях одновременно.
Возьмите синетическую биологию и будущее фармацевтических препаратов. Существует популярный и в настоящее время хорошо финансируемый тезис о совместном машинном обучении и биологии / медицине для создания следующего поколения фармакологического и клинического лечения. Наборы данных есть, пациенты готовы к покупке, и старые способы поиска новых кандидатов для лечения заболеваний выглядят позитивно древними на фоне более обдуманного и автоматизированного подхода, обеспечиваемого современными алгоритмами.
Даже небольшое движение иглы здесь требует огромного знания двух очень сложных и несопоставимых областей. ИИ и био - это области, которые чрезвычайно быстро усложняются, а также где исследователи и основатели быстро выходят за границы знаний. Эти поля не «решаются» никаким воображением, и нередко можно быстро найти ответ на вопрос «Никто в действительности не знает».
Это то, что вы могли бы назвать двойной проблемой кандидатских диссертаций современных стартапов. Чтобы быть ясным, это не о дипломах - это не о корочках в конце программы обучения. Речь идет о знаниях, представленных этим дипломом, и о том, как вам нужны два целых раунда, чтобы синтезировать решения следующего поколения.
Теперь, прежде чем вы начнете кричать, давайте поговорим о командах. Существует разумный аргумент, что команды с правильной специализацией могут объединиться и решить эти проблемы. Вам не нужен один основатель с опытом работы в области био и искусственного интеллекта, криптографии и экономики, компьютерного зрения и мобильных устройств - вам просто нужно собрать вместе нужные таланты в одном месте, чтобы реализовать инновации.
В этом есть несомненная истина, и, действительно, это является стимулом для многих компаний, которые мы наблюдаем сегодня в этих областях.
Но это также похоже на то, что сегодня именно этот блок продвигает инновации еще дальше. Сегодняшние стартапы говорят, что биолог с одной стороны говорит о практических экспериментах, а с другой - специалист по искусственному искусству понимающий про GPT-3, а с другой - эксперт по криптографии, который обсуждает свою точку зрения с адвокатом по ценным бумагам. Между этими областями требуется постоянный и серьезный перевод, перевод, который (я бы сказал, в основном) предотвращает слияние этих полей для создания новых стартапов.
Возможно, нет большего и более очевидного примера этих требований к области, чем ответ на COVID-19. Эпидемиология и общественное здравоохранение, вероятно, являются двумя наиболее сложными областями с точки зрения количества специализаций, необходимых одновременно для их успешного выполнения. Вам необходимо знать медицину и физиологию человека, чтобы понять этиологию заболеваний, иметь социальный научный опыт, чтобы понять, как люди взаимодействуют индивидуально и в группах, понять последствия различных профилактических мер для экономической и государственной политики для понимания компромиссов, и, наконец, освоить статистическую подготовку, чтобы читать, понимать и строить правильные модели данных.
Все это вместе и все одновременно. Стоит ли удивляться, что так мало консенсуса возникает, когда так мало людей имеют в голове все необходимые навыки?
Причина, по которой команды сталкиваются с сопротивлением, заключается в том, что каждый специалист должен понимать ограничения, которые есть у всех других специальностей, и в то же время иметь достаточно нюансов, чтобы понять, что на самом деле является барьером, а что, возможно, правилом, которое можно нарушить. Вы не можете заставить нетехнического руководителя проекта управлять продуктом ИИ («Разве мы не можем просто использовать TensorFlow для этого?») больше, чем эти компании, созданные несовместимыми экспертами, которые всегда пытаются объяснить другим, почему идея не постижима.
Мы не привыкли к такого рода когнитивным вызовам. Программное обеспечение сегодня настолько демократизировано, что мы забываем о том, как невероятно трудно даже начать все остальные аспекты человеческой деятельности. Ученики среднего звена могут создавать и развертывать веб-сервисы, масштабируемые для миллионов людей, с некоторыми строчками кода (полученными из легко и широко доступных ресурсов в Интернете) и некоторыми базовыми инструментами облачной инфраструктуры, которые предназначены для оперативной интеграции новых пользователей.
Попробуйте это с ракетостроением. Или с фармой. Или с автономными транспортными средствами. Или любой из интересных новых границ с зелеными полями, которые просто сидят там в ожидании применения.
Таким образом, чтобы продвигать прогресс мира дальше, нам нужно объединить больше областей и сжимать необходимые знания быстрее и раньше для большего количества людей. Мы не можем дождаться окончания 25-лет обучения в школах, когда люди заканчивают школу в 40 лет, прежде чем они смогут достичь успеха на некоторых из этих увлекательных перекрестков. Нам нужно создать препятствия в этих лакунах, где инновации еще не достигнуты.
В противном случае в будущем мы увидим ту же модель, что и сегодня: тридцатое приложение для X без каких-либо препятствий для входа. Это не тот вариант, когда приходит прогресс.