Video: Tiếng Anh 6 - Unit 3 My friends - Skills 2 - Cô Nguyễn Thu Hiền (HAY NHẤT) (Tháng mười một 2024)
Tôi đã tham dự hội nghị Fortune Brainstorm Tech vào tuần trước và tôi đã nghe nhiều về sự gián đoạn và tái phát minh, "nền kinh tế chia sẻ" và cách một số CEO hàng đầu đang lên kế hoạch đưa công ty của họ tiến lên. Nhưng nhiều phiên nhỏ hơn đã đưa ra một số bài học thú vị về nơi mà doanh nghiệp công nghệ có thể hướng tới.
Nhà đầu tư vẫn lạc quan
Với việc định giá cao cho các công ty khởi nghiệp ngày nay, một nhóm các nhà đầu tư nổi tiếng đã được hỏi về triển vọng của họ trên thị trường và các IPO tiềm năng.
Jim Breyer của Breyer Capital đã lặp lại hạt dẻ cũ rằng khi sự bi quan cao, đó là thời điểm tốt để đầu tư, và khi sự lạc quan lên cao, đó là thời điểm tồi tệ. Nhưng nói chung, ông vẫn khá tích cực về thị trường. Breyer cho biết ông thấy phòng được đánh giá cao gấp 10 lần ở các thị trường như điện toán đám mây và dữ liệu lớn nhưng cho biết "sự dồi dào vốn trên toàn thế giới" khiến ông phải tạm dừng.
Là một nhà đầu tư, Josh Kopelman của First Round Capital cho biết mặc dù giá trị cao, nhưng điều quan trọng là không nên bỏ quá nhiều tiền. Ông lưu ý rằng công ty đã thông qua Twitter và Dropbox nhưng đã vào được Square. Breyer nói rằng một số đội ngũ quản lý giỏi đến mức họ sẽ "hạ giá" (bao gồm cả thỏa thuận của anh ta với Mark Zuckerberg trên Facebook) nhưng cũng đề cập đến tầm quan trọng của kỷ luật danh mục đầu tư tổng thể.
James Lee, Phó Chủ tịch của JP Morgan Chase & Co, cho biết một công ty đang phát triển không thể bị phân tâm bởi quá nhiều hoặc quá ít tiền; họ cần có khả năng chịu đựng cơn bão là điều không thể tránh khỏi. So với những năm 90, ông nói, các công ty ngày nay được xây dựng để trường tồn. Breyer đặc biệt lạc quan về các loại tiền kỹ thuật số như bitcoin, nói rằng ông sẽ đặt cược rằng sẽ có nửa tá công ty tiền kỹ thuật số trị giá hơn 1 tỷ đô la trong năm năm. Kopelman về cơ bản đã đồng ý về các loại tiền kỹ thuật số, trong khi Lee thì hoài nghi hơn.
Kopelman cũng tính "các công ty dữ liệu thế hệ tiếp theo" được áp dụng cho các thị trường cụ thể như phương tiện truyền thông, y tế và năng lượng là "khu vực bị thổi phồng", trong khi Lee thay vào đó chỉ ra sự kết hợp giữa phân phối và nội dung.
Trong một phiên khác, Glenn Hutchins, người đồng sáng lập Silver Lake nói rằng một nguyên nhân khiến các công ty công nghệ định giá cao là lãi suất thấp đã khiến vốn rủi ro chuyển sang các công cụ rủi ro, cho phép tăng giá trị vốn chủ sở hữu trên toàn ban. Nhưng ông chỉ ra rằng tỷ lệ giá / thu nhập của cổ phiếu, trong khi cao hơn một chút so với mức trung bình lịch sử của chúng, thấp hơn nhiều so với mức đỉnh của kỷ nguyên dot-com và các công ty công nghệ ngày nay chiếm 19% so với S & P 500, so với 35% trong 2000.
Nhu cầu phần mềm trở nên thông minh hơn
Paul Maritz, CEO của Pivotal Software (ở trên), tập trung vào việc làm thế nào sự giao thoa giữa thông tin thời gian thực và sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng hoặc dữ liệu khác có thể hồi sinh phần mềm doanh nghiệp.
"Các doanh nghiệp cần tái khám phá phát triển phần mềm", ông nói, giờ là lúc một thế hệ phần mềm doanh nghiệp mới kết hợp thông tin thời gian thực với "thông tin hồ sơ sâu" (nói cách khác, hiểu sâu về khách hàng hoặc quy trình).
Ông nói điều này đòi hỏi phải có văn hóa lặp lại phần mềm nhanh chóng với phần mềm thiết bị để mang lại kết quả ngay lập tức. Chẳng hạn, ông nói rằng đối với một công ty lớn trong lĩnh vực nông nghiệp, Pivotal có thể tăng năng suất cây trồng 10% nếu có thể lấy được nhiều dữ liệu hạt mịn hơn từ cánh đồng và lấy lại dữ liệu vào máy. GE muốn làm điều tương tự, trong đó dữ liệu thời gian thực giúp máy thay đổi hiệu chuẩn, ông nói.
Maritz lưu ý rằng công ty của ông, một phần của "liên đoàn" EMC, đã lấy tài sản từ các bộ phận khác của EMC để tạo ra văn hóa của riêng mình, một nửa tạo ra phần mềm nền tảng để tạo các ứng dụng mới, nửa còn lại tạo các ứng dụng tùy chỉnh cho các công ty. Theo ông, điều cần thiết là Pivotal phải tách biệt, bởi vì các công ty không thể chơi tấn công và phòng thủ cùng một lúc.
Nhiều công ty cần thay đổi, ông nói, lưu ý rằng nói chung, một công ty điện thoại di động không thể trả lời hầu hết các câu hỏi cơ bản. Chẳng hạn, ông nói, họ có thể nói với bạn rằng họ giảm 1 phần trăm cuộc gọi nhưng không thể biết ai gọi. Ông đề nghị rằng thông qua phần mềm và dữ liệu, họ có thể kết nối mạng để nếu một cuộc gọi cần phải bỏ thì đó sẽ là người trả ít nhất chứ không phải nhiều nhất. Nhưng điều đó đòi hỏi phải có một triệu sự kiện mỗi giây và giao với điều đó với hồ sơ của hàng triệu khách hàng.
Chú ý không phải là một trò chơi tổng hợp
Michael Wolf, Giám đốc điều hành của Activate đã trình bày nhanh chóng về chủ đề "Chú ý không phải là một trò chơi có tổng bằng không". Ông nói về việc đa nhiệm bây giờ cho phép người Mỹ trung bình có được những thứ đáng giá trong 30 giờ trong một ngày 24 giờ. (Xem biểu đồ bên dưới)
Một loạt các công ty đã có thể đạt được mức định giá hơn một tỷ đô la nếu họ có thể thu hút thậm chí năm phút thời gian của bạn mỗi ngày, ông nói, trích dẫn các thương hiệu như OpenTable, Evernote, Yelp, Match.com và Angry Birds .
Các chủ đề khác mà ông thảo luận bao gồm 4 tỷ người tiêu dùng tiếp theo, "bản thân định lượng" (với các thiết bị thể dục và các cảm biến khác) và tầm quan trọng của "văn hóa người hâm mộ".
Học máy ngày càng dễ tiếp cận
Một trong những cuộc thảo luận thú vị nhất mà tôi tham gia là về học máy, được kiểm duyệt bởi Michael Schrage của Trường Sloan tại MIT.
Trong bảng điều khiển này, Dan Kaufman, Giám đốc Văn phòng Đổi mới Thông tin tại DARPA, nói rằng chúng tôi "rất nhiều phần nổi của tảng băng trôi" khi nói về học máy. Ngày nay, công nghệ này nằm trong tay của giới tinh hoa công nghệ, ông nói, và cần sự trừu tượng hơn để nhiều người có thể tham gia.
Godfrey Sullivan, CEO của Splunk, đã nói về cách thế giới phân tích đang thay đổi. Khi ông ở với nhà sản xuất kinh doanh thông minh Hyperion (hiện là một phần của Oracle), tất cả chỉ là về việc thiết kế một lược đồ cho dữ liệu có cấu trúc. Trong thế giới mới, ông nói, vấn đề là phải nhập tất cả dữ liệu có thể mà không có lược đồ, sau đó áp dụng lược đồ ở điểm cuối cùng có thể.
Ông nói rằng một vấn đề cơ bản trong AI (học máy thực sự là trí tuệ nhân tạo dưới một cái tên mới) là việc máy tính làm những gì con người thường không làm việc.
Thay vào đó, những gì chúng ta cần là một chế độ đàm thoại, để máy tính làm những gì chúng làm tốt nhất, con người làm những gì chúng làm tốt nhất và tất cả chúng hoạt động cùng nhau.
Sullivan cho biết ông hy vọng sẽ thấy học máy "chơi và chơi" trong năm năm tới. Microsoft đã cung cấp "máy học như một dịch vụ", mặc dù điều này có phần hạn chế.
Chủ tịch của Đại học Harvey Mudd Maria Klawe nói rằng mọi người không hiểu toán học và khoa học máy tính cần bao nhiêu để thực hiện tất cả các công việc này. Cô ấy lưu ý rằng chỉ vì bạn có nhiều dữ liệu hơn không có nghĩa là bạn sẽ tìm thấy những hiểu biết hữu ích.
Sullivan nói rằng ngày nay máy học hoạt động tốt nhất khi nó được áp dụng cho một nhiệm vụ khá hẹp, chẳng hạn như phân tích bảo mật hoặc gian lận.
Chẳng hạn, ông đã trích dẫn một ví dụ trong đó phân tích mẫu nhận thấy rằng nếu có năm lần đăng nhập thất bại, sau đó đăng nhập thành công và sau đó yêu cầu chuyển khoản ngân hàng, thì hầu như luôn luôn là gian lận. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa học máy và phân tích con người, ông nói.
Giáo dục STEM có thể thu hút nhiều phụ nữ, dân tộc thiểu số
Trong một phiên thảo luận về mở rộng giáo dục STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học), Klawe đã nói về việc năm ngoái Harvey Mudd có nhiều phụ nữ hơn nam giới trong khoa học máy tính và trong tám năm qua, cô đã tăng dân số phụ nữ như thế nào trong kỹ thuật đến 56 phần trăm.
Yêu cầu cơ bản, cô nói, là tập trung vào sự sáng tạo và giải quyết vấn đề chứ không phải chuyên môn kỹ thuật. Nhưng cô ấy nói nó cũng đòi hỏi công việc cẩn thận về ngoại hình. Cô viết một bức thư viết tay cho mọi phụ nữ tham gia chương trình, có nhiều nữ như hướng dẫn viên du lịch nam, và đã làm việc để gần một nửa số giảng viên kỹ thuật là nữ. Một số trường khác, chẳng hạn như Stanford, đang làm những điều tương tự với sự cải thiện về sự cân bằng của sinh viên trong khoa học máy tính, nhưng nhiều trường khác thì không.
Clara Shih, Giám đốc điều hành của Hearsay Social, cho biết điều quan trọng là phải hiểu rằng giáo dục STEM không mâu thuẫn với các thuộc tính khác. Cô nói rằng điều quan trọng là làm cho sinh viên cảm thấy như họ thuộc về chương trình, vì rất nhiều biểu tượng của khoa học máy tính là nam giới da trắng.
Giám đốc điều hành của Cisco John Chambers đã nói về cách công ty của ông điều hành một học viện mạng đã đào tạo 5 triệu người tại 165 quốc gia. Ông nói rằng Hoa Kỳ cần sử dụng mạng xã hội, video và các công nghệ khác để "chuyển đổi giáo dục", hoặc các thị trường mới nổi sẽ vượt qua chúng ta.
Tương lai của công việc rất nhiều mây
Một trong những phiên thú vị hơn mà tôi tham dự là bữa ăn trưa về chủ đề "tương lai của công việc", trong đó Jennifer Reingold của Fortune cho rằng chúng ta đang thấy một số thay đổi lớn nhất trong công việc kể từ cuộc cách mạng công nghiệp và lo lắng liệu chúng ta có đạt được tình huống được mô tả trong Player Piano của Kurt Vonnegut, nơi có một lớp người có kỹ năng và công việc, trong khi một lớp khác đã được thay thế bằng máy móc.
Mark Siegel, Giám đốc điều hành của Menlo Ventures, cho rằng mọi người đã được thay thế bằng tự động hóa trong một thời gian dài, trích dẫn các nhà khai thác thang máy như một ví dụ về nhưng các công việc mới luôn được tạo ra. Ông nói về việc những thứ mới như tự động hóa trung tâm cuộc gọi và Uber cho phép làm việc linh hoạt trong "nền kinh tế tự do", nhưng lo lắng liệu các công việc mới được tạo ra có thể cung cấp loại di động xã hội mà chúng ta thấy từ lao động đoàn kết trong thế kỷ qua.
Giám đốc điều hành của Zirl, Spencer Rascoff nói rằng ông rất lạc quan về lâu dài mặc dù ông nghĩ rằng nó có thể là gập ghềnh. Ông nói rằng các công việc cấp thấp sẽ biến mất, nhưng nhiều công việc cao cấp hơn đang được tạo ra. Ông nói rằng đó có thể là một "quá trình chuyển đổi đau đớn" và rất nhiều người bị trật khớp trong thời gian tạm thời.
Mặt khác, Giám đốc điều hành Kenandy Sandy Kurtzig nói rằng "đây là thời đại trao quyền cho mọi người" và nói về tự động hóa giúp mọi người có nhiều thời gian hơn để dành cho gia đình.
Giám đốc điều hành của Glassdoor, Robert Hohman, cho biết chúng tôi "ở giữa một bước chuyển dài từ nền kinh tế lao động sang nền kinh tế tri thức" và nói rằng bất cứ điều gì mang tính quyết định và hoàn toàn có thể dự đoán được cuối cùng sẽ được thay thế bằng tự động hóa. Kết quả là, sẽ có giá trị và sự khác biệt được đặt vào tài năng, và kết quả là, "cán cân sức mạnh" đã thay đổi theo hướng có lợi cho những người có tài năng và kỹ năng cần thiết. Ông cho biết các công ty ở Thung lũng Silicon sẽ trả đô la cắt cổ cho một cá nhân có thể có ảnh hưởng gấp 100 lần đối với một dự án nhưng lưu ý rằng sẽ có ít công việc riêng lẻ hơn, do đó, việc mọi người có thể cộng tác với những người khác sẽ càng quan trọng hơn.
Siegel quan tâm đến việc liệu các công ty công nghệ có thể tạo ra đủ việc làm hay không và lưu ý rằng nhiều người không có kiến thức cho những công việc mới này. Và Rascoff cho rằng điều này có thể dẫn đến một nền kinh tế hai lớp với những người biết sử dụng công nghệ và những người không sử dụng.
Mặc dù có một số cuộc thảo luận về các cơ hội bán thời gian mới được cung cấp bởi các dịch vụ như Uber và TaskRợi, những người khác lưu ý rằng ngay cả khi họ có thể làm việc bán thời gian, điều đó không đủ để hầu hết mọi người kiếm sống.
Giám đốc điều hành Gild Sheeroy Desai đã nói về cách các công ty tìm kiếm nhân viên cần thay đổi như thế nào, mời chào cách công ty của ông sử dụng các phân tích dự đoán để kiểm tra sản phẩm công việc của họ thay vì chỉ là thông tin truyền thống.
Một lựa chọn khác được đưa ra trong cuộc thảo luận là khái niệm học nghề, phổ biến hơn ở các nước như Đức, theo Martha Josephson, một đối tác trong công ty tìm kiếm quốc tế Egon Zehnder.
Michael Schrage của Trường Sloan của MIT đã nói về sự khác biệt giữa công việc và "tạo ra giá trị", lưu ý rằng chúng ta đang thiếu sự thay thế cho các nhà giao dịch lành nghề truyền thống. Ông nói có khả năng sẽ có giải pháp cho những sinh viên hàng đầu và những sinh viên dưới cùng nhưng lo lắng về "khoảng giữa bị lãng quên".
'Kinh tế tự do' đang phát triển
Trong một trường hợp liên quan, tôi đã bị ấn tượng bởi một số câu chuyện tôi đã nghe về các công ty khởi nghiệp cung cấp công việc tự do hoặc bán thời gian trong các lĩnh vực cụ thể.
Tại bảng điều khiển Tương lai của Công việc, rất nhiều người đã nói về công việc bán thời gian, bao gồm cả tài xế cho Uber và tất cả các loại nhiệm vụ cá nhân cho Nhiệm vụ. Nhưng điều thú vị đối với tôi là làm thế nào trong nhiều trường hợp này, những người liên quan thường được tuyển dụng đầy đủ ở các công việc khác và sử dụng các dịch vụ đó để bổ sung thu nhập của họ. Về mặt cụ thể hơn, Scripted.com, khởi đầu là một trang dành cho các kịch bản phim tự do, đã trở thành một trang web nơi các thương hiệu có thể lấy tất cả các loại văn bản và kết nối với nhiều loại nhà văn khác nhau.
Trong khi đó, tất nhiên, các trang web như Indiegogo và Kickstarter đang cho phép bất cứ ai trở thành doanh nhân, đưa sản phẩm mới ra thị trường thông qua "gây quỹ cộng đồng". Một số sản phẩm Indiegogo đặc biệt thú vị đối với tôi bao gồm Đường băng mặt trời, tấm pin mặt trời bạn có thể lái xe hoặc đi bộ; CreoPop, một cây bút 3D với mực mát; New Matter, một máy in 3D rẻ tiền được hỗ trợ bởi những người đến từ Idealab; và Jibo, một robot xã hội.
Công nghệ tiếp thị tiếp tục cải thiện
Tôi đã có cơ hội nói chuyện với một số công ty có ý tưởng thú vị để cải thiện hiệu quả tiếp thị. 6Sense có một cách khác để cải thiện triển vọng từ doanh nghiệp đến doanh nghiệp, tương quan các lượt truy cập trang web với các khách hàng tiềm năng đã biết để giúp các công ty hiểu triển vọng tốt nhất của họ và khi họ đang tích cực tìm kiếm sản phẩm.
StellaService đánh giá hiệu suất của các thương nhân trực tuyến khác nhau, giúp các thương hiệu hiểu được những trải nghiệm mà khách hàng của họ đang tìm kiếm từ các cửa hàng khác nhau. Bảng xếp hạng thương hiệu của họ xuất hiện trên một số trang Google để giúp khách hàng đánh giá các nhà bán lẻ tiềm năng cho một sản phẩm cụ thể, nhưng thông tin chi tiết hơn sẽ được gửi đến các thương hiệu và nhà bán lẻ.
Dữ liệu thời tiết từ mọi nơi đến mọi nơi
David Kenny, Giám đốc điều hành của Công ty Thời tiết (bên dưới), đã nói về cách công ty của ông thay đổi cách thu thập và sử dụng dữ liệu thời tiết. Cho đến nay, dữ liệu thời tiết đã đến từ khoảng 150 tổ chức dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu từ 2, 3 triệu địa điểm trên toàn thế giới. Nhưng trong mô hình mới của công ty, nó thu thập dữ liệu từ 3, 2 tỷ địa điểm, bao gồm không chỉ các sân bay, mà cả trong bầu khí quyển, bằng cách sử dụng các cảm biến trên cánh của các mặt phẳng.
Điều này đã cho phép hãng xây dựng các ứng dụng mới, chẳng hạn như một ứng dụng cho các phi công chạy trên iPad và có thể cho thấy sự nhiễu loạn trong không khí. Ông cho biết 40.000 phi công mỗi ngày hiện đang sử dụng ứng dụng này và cho biết nó đã giúp American Airlines giảm 70% sự hỗn loạn mà họ gặp phải. "Hãy nghĩ về điều này như Waze cho việc bay", ông nói.