Pourquoi les fondateurs non technologiques détiennent l’avantage à l’ère AI-First

J’ai passé plus de 15 ans à construire dans plusieurs entreprises et cultures technologiques – à partir du Vietnam, affûtant mon métier au Japon et à Singapour, puis en s’étendant aux États-Unis, en Australie et en Europe. Chaque arrêt m’a appris comment différents écosystèmes transforment les contraintes en capacité: comment expédier des produits sous pression, construire des entreprises à partir de zéro, cultiver des pipelines de talents et Diriger les équipes Grâce aux défis les plus difficiles à exécuter.

En cours de route, j’ai cofondé des entreprises à travers les domaines – de la sécurité du contenu cloud et de la détection de fraude à base de l’IA en finance à la vérification des talents alimentés par l’IA et à la conception graphique et au marketing alimentées par l’IA.

Ce voyage m’a laissé une simple conviction: l’IA est changeant fondamentalement Comment nous construisons des logiciels, comment nous créons des entreprises et comment nous créons les compétences nécessaires pour fonctionner à un nouveau niveau d’innovation commerciale. Le changement est si profond que les fondateurs, les entrepreneurs et les propriétaires de PME non techniques doivent repenser la façon dont ils imaginent les produits, les plates-formes et la transformation – ou risquent d’expédier les bonnes fonctionnalités sur les mauvaises fondations. C’est pourquoi je partage ce que j’ai appris sur la création de produits AI-First et de sociétés AI-First maintenant.

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L’évolution du logiciel au cours des décennies

Pendant la plupart des quarante dernières années, nous avons vécu des époques claires dans les logiciels. Avant l’an 2000, le PC et ère du système d’exploitation a été défini par «logiciel dans une boîte». Vous avez acheté un CD, l’installé sur votre ordinateur personnel et espéré que cela fonctionnerait en douceur.

Les mises à jour étaient rares, nécessitant souvent un autre CD ou un correctif manuel et des constructeurs opérés sur un modèle simple: expédiez une grande version et croyez qu’il fonctionnerait sur autant de machines que possible. Microsoft Office est un exemple classique de ce modèle – autonome, lié à la machine et statique jusqu’à la prochaine grande mise à jour.

Au début des années 2000, le monde s’est déplacé dans l’ère Cloud et SaaS – des logiciels livrés via le navigateur. Soudain, la contrainte d’un seul appareil a disparu. Vous pouvez vous connecter n’importe où, à tout moment et accéder à vos outils. Gmail a remplacé les clients de courrier électronique de bureau, Salesforce et Shopify mis à l’échelle en épine dorsale commerciale massive et les mises à jour sont devenues continues et invisibles.

L’état d’esprit du constructeur a également changé: le défi était plus de compatibilité avec des machines locales mais des systèmes de conception pour une échelle massive, une infrastructure élastique et des revenus d’abonnement récurrent. Les sorties sont passées des cycles pluriannuelles aux poussées hebdomadaires ou même quotidiennes, alors que les logiciels se transformaient en un service de vie plutôt qu’un produit fixe.

Nous sommes dans une ère AI-First

Maintenant, nous entrons dans ce qui ne peut être décrit que comme l’ère AI-First – un monde où le modèle lui-même devient le nouveau runtime. Au lieu de cliquer sur des boutons ou de taper dans les champs de formulaire, nous indiquons nos objectifs dans un langage clair et les agents intelligents prennent le travail de planification des étapes, d’appeler des outils et de nous relâcher uniquement en cas de besoin.

Le saut ici n’est pas seulement la commodité; C’est une redéfinition de l’interaction. Les exemples de tous les jours sont déjà là: un assistant de support qui rédige les réponses pour vous ou un copilote financier qui réconcilie les livres.

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Des clics aux conversions

Ce qui se passe réellement sous le capot est profond. Nous allons de Cliquez sur la conversation: Lorsque le logiciel d’hier nous a attendu pour appuyer sur les boutons, les systèmes d’aujourd’hui peuvent comprendre les objectifs exprimés en langage naturel et les traduire en action.

Nous passons des applications aux agents: un logiciel qui ne se contente pas de se faire inactive mais qui planifie de manière proactive, s’intègre aux CRM, aux ERP ou aux systèmes de paiement et fournit des résultats en arrière avec une piste d’audit. Et nous passons de « cela fonctionne » à « cela fonctionne, est sûr et le prouve », superposant des garde-corps, des métriques d’évaluation et des systèmes de recul, donc l’IA fonctionne non seulement, mais reste aligné et conforme.

Même les infrastructures elle-même se déplacent – de la force brute des serveurs plus grands vers un placement intelligent, avec une IA fonctionnant dans le cloud tandis que d’autres tâches vivent au bord, près de l’utilisateur, pour la confidentialité et la réactivité instantanée.

Le point à retenir pour les fondateurs est clair: passer du système d’exploitation au cloud en passant par le modèle en tant que runtime n’est pas simplement un autre cycle de produit – c’est un changement d’esprit. Penser dans les catégories d’hier, si les écrans, clics Ou des billets, signifie que vous finirez par boulonner AI maladroitement au-dessus d’un ancien produit.

Penser dans les catégories d’aujourd’hui – objectifs, agents, outils, garde-corps et preuve – déverrouille les produits AI-First et, plus important encore, les entreprises AI-First. Le changement est important car il affecte directement le fonctionnement des organisations et où le profit et la perte seront façonnés.

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L’impact sur les fondateurs non techniques

Peut-être plus important encore, ce moment est particulièrement adapté aux fondateurs et entrepreneurs non techniques. Pendant des décennies, la construction de logiciels nécessitait une expertise technique approfondie. Mais dans le monde de l’IA-First, la connaissance du domaine devient le véritable avantage. Si vous connaissez déjà les réalités du fret, des cliniques de soins de santé, de la nourriture et des boissons, de la construction ou du financement de la vente au détail, vous êtes en meilleure position que jamais pour transformer cette expertise en opérations de l’IA-First.

Les grandes entreprises essaient également de s’adapter, mais leur taille les ralentit. Cette friction crée une opportunité. Même les consultants en gestion admettent que l’IA agentique exige une réinitialisation dans la façon dont les organisations approchent la transformation. Pour les petits fondateurs, la fenêtre est ouverte: vous pouvez décrire les résultats en langage clair, les câbler aux outils existants et garder la surveillance humaine où le jugement est vraiment important.

Concentrez-vous sur l’impact

Une autre leçon: se concentrer d’abord sur l’impact. Tous les flux de travail ne bénéficient pas de l’IA. Nous avons résisté à la tentation de saupoudrer l’automatisation partout et de prioriser les zones où elle pourrait faire la plus grande différence – vitesse, qualité ou pouvoir de décision. De là, nous avons mis à l’échelle ce qui a fonctionné. Et enfin, nous avons appris à automatiser avec intention. Si l’IA n’a pas amélioré la qualité, accélérer les choses ou améliorer les décisions, nous l’avons laissée de côté. La discipline s’est avérée tout aussi importante que l’imagination.

C’est pourquoi cette époque est importante. Si les années 2000 concernaient la conception de cloud-premier, les années 2020 et au-delà sont sur Pensée Ai-First. Il ne s’agit pas de gifler de nouvelles fonctionnalités en plus des anciens logiciels; Il s’agit d’adopter une nouvelle façon de construire. Le modèle est l’exécution, la langue est l’interface, les agents sont les services et LLMOPS est la nouvelle discipline de production. Les entreprises qui internalisent cela ne seront pas seulement plus rapides – elles fonctionneront différemment, mesurant la qualité, la confiance et le coût par tâche avec la même gravité que les générations plus âgées ont mesuré la disponibilité.

Pour les fondateurs non techniques, les propriétaires de petites entreprises et entrepreneurs Avec une expertise réelle, la porte est grande ouverte. Vous pouvez évoluer à l’échelle mondiale à partir du premier jour, gagner du pliage de productivité où cela fait le plus mal et accéder aux informations qui coûtaient les frais de consultante. Pour la première fois depuis des décennies, le terrain de jeu s’incline envers ceux qui comprennent le mieux le problème, pas ceux qui ne peuvent qu’écrire le code.