CTO Corner # 7: Mikor kell autót építeni és nem gyorsabb lovat

Az e heti CTO sarokban beszéltem Kevin McCarthy-val, a VentureApp munkatársával. Mindent megbeszéltünk, a megfelelő megoldás megfelelő időben való megtalálásától kezdve a jövőbeni építkezésig, és az ügyfél pillanatnyi igényeinek kielégítéséig.

Hogyan került a mérnöki szakra?

A főiskola első évében Chase Garbarinóval és Gregory Rogannal kezdtem együtt dolgozni a Campus Word nevű digitális média kiadványon, amely kizárólag hallgatói írókból állt. Lenyűgözött, hogy az akkori CMS (Joomla!) Hogyan működött, és csak elkezdtem dolgozni hozzá.

Lenyűgözött, hogy mindent összeállítottam, és egyre több technikai dolgot kezdtem el ezzel az első vállalkozással ellátni. Természetesen történt. A főiskolán nem csináltam egyetlen CS-t sem, ami óriási segítséget jelentett volna. De volt kedvem arra, hogy megnézzem, hogyan működnek a dolgok.

Jared munkatársamnak jobb történetei vannak a mérnöki és vállalkozói tevékenység megkezdéséről. Középiskolás korában testvérével háborúzni kezdett egy Wi-Fi antennával, nyitott Wi-Fi hálózatokat keresett, majd az otthon felé fordult, és felajánlotta, hogy megvédi a Wi-Fi-jüket 40 dollárért. Nyilvánvaló, hogy ez most szövetségi bűncselekmény, de vicces vizuális gondolkodás mindkettőjükről, kicsi antennával a kocsijukon.

Kilenc év elteltével a Streetwise-nál mi vezetett a VentureApp megalapításához?

Útközben megtanult leckék, valami új építés lehetősége, és olyan fantasztikus emberekkel való együttműködés, amelyekből minden nap tanulok. Amikor először indultunk a Streetwise-ra, sok időt veszítettünk, amikor rossz eladóval beszéltünk rossz időben. Nem csak az elpazarolt pénz választja a rossz megoldást, hanem az idő is.

Milyen tanulságokat tanultál?

Nagyon sok hibát elkövettünk. Elmentünk néhány vicces történettel, de végül pénzt pazaroltunk, és ami még fontosabb, az idő rossz dolgokra koncentrálva rossz időben. De lehetőségünk volt valami újat építeni és olyan fantasztikus emberekkel dolgozni, akiktől minden nap tanulok.

A termék oldalon megtudtuk, hogy a kezdeti felhasználókkal való beszélgetés sokkal fontosabb, mint a mennyiségi adatok. Technikai oldalon megtudtuk, hogy az emberek által szeretett dolgok felépítése sokkal fontosabb, mint a méretarányos dolgok felépítése (aggódhat az optimalizálások miatt az úton), és ötéves szoftver / technológia használata jobb, mint a legújabb játékkal játszani és a legnagyobb hűvös (ami fejfájást okoz a termelésben). A dolgok bérbeadásának oldalán a nagyszerű hozzáállás és a tanulás vágya nagy tehetségekkel küszködik a hét minden napján. Ezenkívül béreljen nagyon lassan, de nagyon gyorsan. A kulturális adósság valódi dolog.

Milyen kihívásokkal néz szembe jelenleg a korai indítás CTO-ként?

A startup által tapasztalt problémákon kívül nagyon gyorsan haladunk a termék jellemzői, tesztelése és iterálása között. Az egyik kihívás az, hogy lépést tartsunk a kód / szolgáltatás megszüntetésével és a lehető leggyorsabb felépítéssel, miközben gondoskodunk a kóddokumentáció meglétéről is. Olyan dolog, amin sokat gondolkodtam.

Hogyan lehet egyensúlyt teremteni a vállalati jövőkép kialakítása és az ügyfelek által kért igények között?

A legnagyobb kihívás az, hogy tudod, milyen területeken kell bíznod a beledben, és milyen területeken kell megbíznod az ügyfél visszajelzésében. Általában eseti példa. Nyilvánvalóan be kell venned, amit az ügyfél mond, mert nekik építesz, nem pedig a grandiózus elképzelésednek. De a kérdés arra utal, hogy elgondolkodhat-e azon, hogy mikor kell megépítenie azt a funkciót, amelyről úgy gondolja, hogy meg fogja tenni a téglafalat a jövőre nézve, és építeni valamit, amit az ügyfél kért. Azt hiszem, hogy megpróbálom meghatározni, hogy melyiket kell követnie, a legnehezebb egyensúlyt teremteni. Henry Ford azt mondta, ha megkérdezné az embereket, hogy akarnak-e autót, akkor azt mondják, hogy csak gyorsabb lovat akarnak.

De van alkalom az Ön számára történő fejlesztésre, és előfordulhat, hogy 100% -ban meghallgatja az ügyfelek visszajelzéseit. Tudni, hogy mikor kell, nagyon nehéz, de nagyon szükséges.

Mi a véleménye az AI és az üzleti megoldások szolgáltatásairól?

Az üzleti döntések meghozatalában szinte végtelen sok permutáció van, így a tökéletes mesterséges intelligencia kiépítése hatalmas adatkészlet nélkül lehetetlen. Nagyon hatékony az AI megtervezése az üzleti döntéshozatal 80% -ának kielégítésére, majd párosítása tartalommal és valakivel való beszélgetés képességével.

Úgy látom, hogy az AI csak párkeresés. Számunkra jelenleg csak az az intelligencia, hogy a megfelelő szolgáltatót a megfelelő üzlethez igazítsuk, és fordítva. Tisztességes időt fordítunk arra, hogy megfelelő kérdéseket hozzunk létre vásárlóink ​​számára.

Ami hosszú távon jobban érdekel, az a felhasználói aktivitáson alapuló trendek kitalálása. Ha tudjuk, hogy egy vállalkozás januárban bezárta a finanszírozást, milyen típusú kérelmekre van szükségük, és mit nem vesznek észre, hogy szükségük lenne rá? Akkor hogyan változik ez a változás az előrelépés során?