U strategiji poslovnog razvoja (link), u jednom delu kažemo da želimo klijente koji će nas angažovati po principu “Ajde HOOLOOVOO, napravi nam ovo”. To implicira da će to “ovo” HLV umeti da razvije. HLV ne može da bude ekspert za sve. Ne verujemo da je moguće imati restoran koji sprema super pečenje i strava suši, odlične pizze i ima preukusni falafel. Potrebno je usmerenje. S druge strane, ako se i usmerimo, pitanje je kako da to uradimo kvalitetnije od konkurentskih kompanija.
Strategija tehničkog razvoja treba da odgovori na pitanje na koje domene ćemo se usmeriti, koje ćemo ekspertize razvijati, kao i na pitanje kako da to radimo bolje od konkurencije.
1. Efikasan razvoj
Želimo da isporučujemo kvalitetna rešenja klijentima brzo.
Prvi stub strategije je da HLV, koristeći svoj know-how, može značajno brže da dolazi do gotovih rešenja nego konkurencija. Značajno skraćivanje vremena razvoja je nešto što nam je veliki fokus. Brzi smo mi i sada, ali suština je u tome da verujemo da sadašnji način softverskog razvoja, koji uključuje puno manuelnog rada, mora u skorijoj budućnosti da se transformiše. Veliki procenat onoga što se sad manuelno programira će se automatizovati, a mi želimo da budemo predvodnik tog talasa.
Imamo vrlo kvalitetne inženjere. Kvalitetni inženjeri nisu jeftini. Ako nađemo efikasan način da razvijamo gotove proizvode, onda klijenti dobijaju kvalitetna rešenja po povoljnim cenama. Time smo uboli jackpot. Možemo da imamo najkvalitetnije ljude koji će razvijati kvalitetne proizvode, ali čija će cena za klijente biti povoljna.
2. Artificial Intelligence
Želimo da postanemo kompanija ekspert za AI i Data.
Da, i mi smo se nakačili na ovaj hajp. S tim što mislimo da nije hajp. Odnosno jeste, ali nije hajp koji će da prođe. Verujemo da je AI tu da ostane. Tech je praktično konstantno u nekom hajpu – Crypto, NFT, Metaverse, Cloud… Nešto od toga ostane, nešto nestane. Mi se kladimo na to da će AI ostati i ne samo to, nego da će biti jako bitan element ne samo softverskih proizvoda već i naše svakodnevice.
Ali, mi svoje planove ne baziramo na verovanjima. Svakako naša ekspertiza i iskustvo nam govore o tome da AI ima veliku budućnost, ali smo pre usvajanja strategije, naš osećaj potkrepili podacima.
Količina digitalnih podataka raste neverovatnom brzinom. Prema izveštaju Statiste (link), svakog dana se generiše oko 329 miliona terabajta podataka, što je 120 zetabajta godišnje. To je kao da svaka osoba na planeti dnevno proizvede desetine terabajta informacija. Kako bismo bolje razumeli ovo, treba istaći da je 90% ukupne količine podataka na svetu generisano u poslednje dve godine.
Takođe, količina podataka koja se generiše svake godine kontinuirano raste od 2010. Očekuje se da će se ova brojka u 2025. godini biti 181 zetabajta, što je uvećanje od 150% u odnosu na 2023. godinu.
Prema izveštaju Svetskog ekonomskog foruma o budućnosti poslova (link), ova količina podataka drastično utiče na tržište rada, i u sledeće 4 godine se procenjuje rast od 30-35% u potražnji za stručnjacima iz oblasti veštačke inteligencije (AI) i obrade velike količine podataka (Big Data). Pored toga, analiza velikih količina podataka (Big Data Analytics) će do 2027. godine biti treća najpopularnija tehnologija koju će kompanije usvojiti, pri čemu se 80% kompanija već usmerava na integraciju ovih tehnologija u svoj rad. Dodatno, 75% kompanija namerava da u svoje svakodnevno poslovanje uvede tehnike veštačke inteligencije.
Nordijska priča: Skandinavske zemlje su među najnaprednijim zemljama na svetu iz oblasti razvoja i primene AI rešenja. U periodu od 2017. do 2021, sve su donele nacionalne AI strategije i značajno ulažu u AI. Nordic Innovation je organizacija Ministarstava nordijskih zemalja sa ciljem da nordijska regija bude pionir održivog razvoja, koji će ostvariti kroz podršku inovacijama i preduzetništvu. Oni su definisali kao AI viziju da nordijske zemlje budu lider u etičkom AI-u i odgovornom korišćenju podataka do 2030. Oni vide AI toliko značajno, da im je to jedan od 8 stubova razvoja nordijske regije. Po indeksu spremnosti država za AI koji je objavio Oxford Insights, Finska je na 4. mestu, Švedska na 6. mestu, Danska na 9, a Norveška na 13. mestu u svetu.
DevOps strategija: Sa porastom količine podataka iz novih trendova poput AI, ML i (IoT), treba nam jasna DevOps strategija fokusirana na automatizaciju i efikasno upravljanje tehnološkom infrastrukturom potrebnom za obradu velike količine podataka. Dodatno, fokusom na razvoj DevOps proizvoda (tools) za jednostavno uspostavljanje (setup) i upravljanje (manage) infrastrukturom, podržavamo strategiju efikasnog razvoja (develop) i puštanja (deploy) softvera u rad.
Imajući u vidu ove trendove i našu postojeću stručnost, prepoznali smo veliku šansu za HLV, ako se koncentrišemo na usavršavanje i napredovanje u ovim oblastima. Data i DevOps su već vrlo traženi na tržištu dok u AI domenu, iako je u toku hajp, još uvek nema puno posla, ali je ovo investicija u budućnost. Jasno je da će se za 2-3 godine pojaviti dosta posla u tom domenu, a mi želimo da budemo spremni kada se to dogodi.
| Kreiranje AI-Forward i Data-Driven kulture
Želimo da se naša ekspertiza u razumevanju i obradi podataka, kao i upotrebi veštačke inteligencije, reflektuje na svaki segment našeg poslovanja. Ne možemo da prodajemo neku ekspertizu, ako sami ne živimo tu ekspertizu. Zato je jako važno da u HLV prihvatimo AI-Forward i Data-Driven pristup u svakodnevnom poslovanju. Ovaj korak za cilj ima stvaranje AI-Forward i Data-Driven kulture unutar HLV.
1. Unapređenje opšte kompanijske informisanosti o podacima
- Cilj: Do Q2 2024. završiti edukativni program za razumevanje podataka (Data domena) sa ciljem efikasnog korišćenja podataka u svim departmanima, koristeći našu internu ekspertizu.
- Indikatori uspeha: Uspešan završetak programa za razumevanje podataka, gde je najmanje 75% zaposlenih uspešno završilo program edukacije.
2. Integracija Data Analytics / AI alata u ključne poslovne sfere
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, identifikovati ključne oblasti (kao što su HR, Finansije, Operacije, itd) gde Data Analytics / AI alati mogu biti upotrebljeni radi poboljšanja efikasnosti procesa, i implementirati bar jedan AI alat u svakoj od ovih oblasti.
- Indikatori uspeha: Uspešna implementacija Data/AI alata, pozitivne povratne informacije od departmana i poboljšana efikasnost u radu.
| Big Data (AI & ML) ekspertiza
U ovom koraku, cilj je izgraditi ekspertski tim iz oblasti Big Data (AI & ML) tehnologija, sposoban da razvija inovativna i robusna rešenja vođena veštačkom inteligencijom. Kroz ovaj proces, cilj je i razvoj novih proizvoda, od početnih prototipova do potpuno razvijenih rešenja, čime doprinosimo rastu našeg proizvodnog portfolija.
1. Osnovne obuke iz Big Data (AI & ML)
- Cilj: Izrada i sprovođenje obuke iz osnova Big Data (AI & ML) za najmanje 75% internog tehničkog tima do kraja 2023. godine.
- Indikatori uspeha: Uspešno završena obuka i sertifikacija 75% internog tehničkog tima iz osnova Big Data (AI & ML).
2. Specijalizacija iz oblasti Big Data (AI & ML)
- Cilj: Zaposliti ili obučiti najmanje 2 člana internog tehničkog tima da postanu stručnjaci u oblasti Big Data (AI & ML) do kraja Q1 2024. godine.
- Indikatori uspeha: Integracija 2-3 stručnjaka iz oblasti Big Data (AI & ML) u interni tehnički tim. U slučaju da su to postojeći članovi tima, uspeh ćemo meriti uspešno završenom obukom i sertifikacijom svih učesnika.
3. Implementacija Big Data (AI & ML)
- Cilj: Do kraja Q2 2024. godine, osmisliti, dizajnirati i razviti najmanje 4 interna proizvoda čiji je fokus upotreba i/ili razvoj Big Data (AI & ML) rešenja.
- Indikatori uspeha: Uspešna implementacija i završetak 4 projekta u kojem Big Data (AI & ML) igraju ključnu ulogu.
4. Promocija AI & ML ekspertize
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, poboljšati prepoznatljivost naših Big Data (AI & ML) proizvoda (i ekspertize) na tržištu, kroz aktivnosti kao što su blog postovi, demonstracije uživo i učešće na relevantnim tehnološkim događajima i konferencijama.
- Indikatori uspeha: Uspešna organizacija i izvođenje najmanje 5 većih promotivnih aktivnosti, kao i pozitivna reakcija na iste.
3. DevOps engineering
Želimo da budemo prepoznati kao ekspertska kompanija u DevOps domenu.
Razvoj DevOps ekspertize vidimo kroz razvoj alata koji bi dodatno automatizovali DevOps domen. Prvi takav alat je Rad12. Komercijalizacijom ovih rešenja i njihovim daljim razvojem, nastojimo da ubrzamo interni razvoj i delivery, da povećamo HLV portfolio proizvoda, kao i da kroz razvoj takvih rešenja mi razvijamo našu DevOps ekspertizu.
1. Komercijalizacija Rad12
- Cilj: Go live za Rad12 do kraja Q1 2024. godine. Ovo podrazumeva usavršavanje postojećih funkcionalnosti, provere da proizvod zadovoljava industrijske standarde i pripremu za roll-out na tržište.
- Indikatori uspeha: Rad12 lives 🚀
2. Razvoj novih rešenja
- Cilj: Razviti i plasirati najmanje 2 nova rešenja slična Rad12 koja ubrzavaju delivery do kraja Q3 2024. godine. Ovo uključuje osmišljavanje ideja, dizajniranje, razvoj, testiranje i plasiranje novih alata.
- Indikatori uspeha: Uspešan razvoj i plasiranje 2 nova rešenja, i njihova primena na tržištu, u radu sa klijentima ili na internim projektima.
3. Poboljšanje brzine delivery-ja
- Cilj: Iskoristiti Rad12 i nove alate za poboljšanje ukupne brzine delivery-ja za 25% do kraja Q2 2025. godine. Ovo podrazumeva obuku internog tehničkog tima za rad sa alatima i njihovu integraciju u postojeće procese.
- Indikatori uspeha: Dokazano smanjenje vremena delivery-ja za 25% u odnosu na prosek.
4. Promocija DevOps ekspertize
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, poboljšati prepoznatljivost naše DevOps ekspertize promovisanjem naših proizvoda kroz aktivnosti kao što su blog postovi i učešće na relevantnim tehnološkim događajima i konferencijama.
- Indikatori uspeha: Uspešna organizacija i izvođenje najmanje 5 većih promotivnih aktivnosti, kao i pozitivna reakcija na iste.
Kao što smo takođe napisali u našoj Strategiji razvoja biznisa, za nas je idealan klijent onaj koji nam (pored drugih važnih stvari) donosi tehnički izazovan projekat. Sada smo napisali i u kojim domenima vidimo ključne izazove u narednim godinama i kako se za njih konstantno pripremamo. Nema smisla da zamišljamo idealnog klijenta, ako i mi za njega nećemo biti idealan partner.
Kao što vidite, i naši interni projekti su izazovni. Ideja je da onda, kad neko kaže “Ajde HOOLOOVOO, napravi nam ovo!”, mi to ne samo napravimo, nego uradimo to kvalitetno, brže nego neko drugi i povoljnije, s ekspertskim razumevanjem i obradom podataka i upotrebom veštačke inteligencije. Uskoro: više detalja o nekim internim projektima koje smo razvili.
U strategiji poslovnog razvoja (link), u jednom delu kažemo da želimo klijente koji će nas angažovati po principu “Ajde HOOLOOVOO, napravi nam ovo”. To implicira da će to “ovo” HLV umeti da razvije. HLV ne može da bude ekspert za sve. Ne verujemo da je moguće imati restoran koji sprema super pečenje i strava suši, odlične pizze i ima preukusni falafel. Potrebno je usmerenje. S druge strane, ako se i usmerimo, pitanje je kako da to uradimo kvalitetnije od konkurentskih kompanija.
Strategija tehničkog razvoja treba da odgovori na pitanje na koje domene ćemo se usmeriti, koje ćemo ekspertize razvijati, kao i na pitanje kako da to radimo bolje od konkurencije.
1. Efikasan razvoj
Želimo da isporučujemo kvalitetna rešenja klijentima brzo.
Prvi stub strategije je da HLV, koristeći svoj know-how, može značajno brže da dolazi do gotovih rešenja nego konkurencija. Značajno skraćivanje vremena razvoja je nešto što nam je veliki fokus. Brzi smo mi i sada, ali suština je u tome da verujemo da sadašnji način softverskog razvoja, koji uključuje puno manuelnog rada, mora u skorijoj budućnosti da se transformiše. Veliki procenat onoga što se sad manuelno programira će se automatizovati, a mi želimo da budemo predvodnik tog talasa.
Imamo vrlo kvalitetne inženjere. Kvalitetni inženjeri nisu jeftini. Ako nađemo efikasan način da razvijamo gotove proizvode, onda klijenti dobijaju kvalitetna rešenja po povoljnim cenama. Time smo uboli jackpot. Možemo da imamo najkvalitetnije ljude koji će razvijati kvalitetne proizvode, ali čija će cena za klijente biti povoljna.
2. Artificial Intelligence
Želimo da postanemo kompanija ekspert za AI i Data.
Da, i mi smo se nakačili na ovaj hajp. S tim što mislimo da nije hajp. Odnosno jeste, ali nije hajp koji će da prođe. Verujemo da je AI tu da ostane. Tech je praktično konstantno u nekom hajpu – Crypto, NFT, Metaverse, Cloud… Nešto od toga ostane, nešto nestane. Mi se kladimo na to da će AI ostati i ne samo to, nego da će biti jako bitan element ne samo softverskih proizvoda već i naše svakodnevice.
Ali, mi svoje planove ne baziramo na verovanjima. Svakako naša ekspertiza i iskustvo nam govore o tome da AI ima veliku budućnost, ali smo pre usvajanja strategije, naš osećaj potkrepili podacima.
Količina digitalnih podataka raste neverovatnom brzinom. Prema izveštaju Statiste (link), svakog dana se generiše oko 329 miliona terabajta podataka, što je 120 zetabajta godišnje. To je kao da svaka osoba na planeti dnevno proizvede desetine terabajta informacija. Kako bismo bolje razumeli ovo, treba istaći da je 90% ukupne količine podataka na svetu generisano u poslednje dve godine.
Takođe, količina podataka koja se generiše svake godine kontinuirano raste od 2010. Očekuje se da će se ova brojka u 2025. godini biti 181 zetabajta, što je uvećanje od 150% u odnosu na 2023. godinu.
Prema izveštaju Svetskog ekonomskog foruma o budućnosti poslova (link), ova količina podataka drastično utiče na tržište rada, i u sledeće 4 godine se procenjuje rast od 30-35% u potražnji za stručnjacima iz oblasti veštačke inteligencije (AI) i obrade velike količine podataka (Big Data). Pored toga, analiza velikih količina podataka (Big Data Analytics) će do 2027. godine biti treća najpopularnija tehnologija koju će kompanije usvojiti, pri čemu se 80% kompanija već usmerava na integraciju ovih tehnologija u svoj rad. Dodatno, 75% kompanija namerava da u svoje svakodnevno poslovanje uvede tehnike veštačke inteligencije.
Nordijska priča: Skandinavske zemlje su među najnaprednijim zemljama na svetu iz oblasti razvoja i primene AI rešenja. U periodu od 2017. do 2021, sve su donele nacionalne AI strategije i značajno ulažu u AI. Nordic Innovation je organizacija Ministarstava nordijskih zemalja sa ciljem da nordijska regija bude pionir održivog razvoja, koji će ostvariti kroz podršku inovacijama i preduzetništvu. Oni su definisali kao AI viziju da nordijske zemlje budu lider u etičkom AI-u i odgovornom korišćenju podataka do 2030. Oni vide AI toliko značajno, da im je to jedan od 8 stubova razvoja nordijske regije. Po indeksu spremnosti država za AI koji je objavio Oxford Insights, Finska je na 4. mestu, Švedska na 6. mestu, Danska na 9, a Norveška na 13. mestu u svetu.
DevOps strategija: Sa porastom količine podataka iz novih trendova poput AI, ML i (IoT), treba nam jasna DevOps strategija fokusirana na automatizaciju i efikasno upravljanje tehnološkom infrastrukturom potrebnom za obradu velike količine podataka. Dodatno, fokusom na razvoj DevOps proizvoda (tools) za jednostavno uspostavljanje (setup) i upravljanje (manage) infrastrukturom, podržavamo strategiju efikasnog razvoja (develop) i puštanja (deploy) softvera u rad.
Imajući u vidu ove trendove i našu postojeću stručnost, prepoznali smo veliku šansu za HLV, ako se koncentrišemo na usavršavanje i napredovanje u ovim oblastima. Data i DevOps su već vrlo traženi na tržištu dok u AI domenu, iako je u toku hajp, još uvek nema puno posla, ali je ovo investicija u budućnost. Jasno je da će se za 2-3 godine pojaviti dosta posla u tom domenu, a mi želimo da budemo spremni kada se to dogodi.
| Kreiranje AI-Forward i Data-Driven kulture
Želimo da se naša ekspertiza u razumevanju i obradi podataka, kao i upotrebi veštačke inteligencije, reflektuje na svaki segment našeg poslovanja. Ne možemo da prodajemo neku ekspertizu, ako sami ne živimo tu ekspertizu. Zato je jako važno da u HLV prihvatimo AI-Forward i Data-Driven pristup u svakodnevnom poslovanju. Ovaj korak za cilj ima stvaranje AI-Forward i Data-Driven kulture unutar HLV.
1. Unapređenje opšte kompanijske informisanosti o podacima
- Cilj: Do Q2 2024. završiti edukativni program za razumevanje podataka (Data domena) sa ciljem efikasnog korišćenja podataka u svim departmanima, koristeći našu internu ekspertizu.
- Indikatori uspeha: Uspešan završetak programa za razumevanje podataka, gde je najmanje 75% zaposlenih uspešno završilo program edukacije.
2. Integracija Data Analytics / AI alata u ključne poslovne sfere
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, identifikovati ključne oblasti (kao što su HR, Finansije, Operacije, itd) gde Data Analytics / AI alati mogu biti upotrebljeni radi poboljšanja efikasnosti procesa, i implementirati bar jedan AI alat u svakoj od ovih oblasti.
- Indikatori uspeha: Uspešna implementacija Data/AI alata, pozitivne povratne informacije od departmana i poboljšana efikasnost u radu.
| Big Data (AI & ML) ekspertiza
U ovom koraku, cilj je izgraditi ekspertski tim iz oblasti Big Data (AI & ML) tehnologija, sposoban da razvija inovativna i robusna rešenja vođena veštačkom inteligencijom. Kroz ovaj proces, cilj je i razvoj novih proizvoda, od početnih prototipova do potpuno razvijenih rešenja, čime doprinosimo rastu našeg proizvodnog portfolija.
1. Osnovne obuke iz Big Data (AI & ML)
- Cilj: Izrada i sprovođenje obuke iz osnova Big Data (AI & ML) za najmanje 75% internog tehničkog tima do kraja 2023. godine.
- Indikatori uspeha: Uspešno završena obuka i sertifikacija 75% internog tehničkog tima iz osnova Big Data (AI & ML).
2. Specijalizacija iz oblasti Big Data (AI & ML)
- Cilj: Zaposliti ili obučiti najmanje 2 člana internog tehničkog tima da postanu stručnjaci u oblasti Big Data (AI & ML) do kraja Q1 2024. godine.
- Indikatori uspeha: Integracija 2-3 stručnjaka iz oblasti Big Data (AI & ML) u interni tehnički tim. U slučaju da su to postojeći članovi tima, uspeh ćemo meriti uspešno završenom obukom i sertifikacijom svih učesnika.
3. Implementacija Big Data (AI & ML)
- Cilj: Do kraja Q2 2024. godine, osmisliti, dizajnirati i razviti najmanje 4 interna proizvoda čiji je fokus upotreba i/ili razvoj Big Data (AI & ML) rešenja.
- Indikatori uspeha: Uspešna implementacija i završetak 4 projekta u kojem Big Data (AI & ML) igraju ključnu ulogu.
4. Promocija AI & ML ekspertize
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, poboljšati prepoznatljivost naših Big Data (AI & ML) proizvoda (i ekspertize) na tržištu, kroz aktivnosti kao što su blog postovi, demonstracije uživo i učešće na relevantnim tehnološkim događajima i konferencijama.
- Indikatori uspeha: Uspešna organizacija i izvođenje najmanje 5 većih promotivnih aktivnosti, kao i pozitivna reakcija na iste.
3. DevOps engineering
Želimo da budemo prepoznati kao ekspertska kompanija u DevOps domenu.
Razvoj DevOps ekspertize vidimo kroz razvoj alata koji bi dodatno automatizovali DevOps domen. Prvi takav alat je Rad12. Komercijalizacijom ovih rešenja i njihovim daljim razvojem, nastojimo da ubrzamo interni razvoj i delivery, da povećamo HLV portfolio proizvoda, kao i da kroz razvoj takvih rešenja mi razvijamo našu DevOps ekspertizu.
1. Komercijalizacija Rad12
- Cilj: Go live za Rad12 do kraja Q1 2024. godine. Ovo podrazumeva usavršavanje postojećih funkcionalnosti, provere da proizvod zadovoljava industrijske standarde i pripremu za roll-out na tržište.
- Indikatori uspeha: Rad12 lives 🚀
2. Razvoj novih rešenja
- Cilj: Razviti i plasirati najmanje 2 nova rešenja slična Rad12 koja ubrzavaju delivery do kraja Q3 2024. godine. Ovo uključuje osmišljavanje ideja, dizajniranje, razvoj, testiranje i plasiranje novih alata.
- Indikatori uspeha: Uspešan razvoj i plasiranje 2 nova rešenja, i njihova primena na tržištu, u radu sa klijentima ili na internim projektima.
3. Poboljšanje brzine delivery-ja
- Cilj: Iskoristiti Rad12 i nove alate za poboljšanje ukupne brzine delivery-ja za 25% do kraja Q2 2025. godine. Ovo podrazumeva obuku internog tehničkog tima za rad sa alatima i njihovu integraciju u postojeće procese.
- Indikatori uspeha: Dokazano smanjenje vremena delivery-ja za 25% u odnosu na prosek.
4. Promocija DevOps ekspertize
- Cilj: Do kraja Q3 2024. godine, poboljšati prepoznatljivost naše DevOps ekspertize promovisanjem naših proizvoda kroz aktivnosti kao što su blog postovi i učešće na relevantnim tehnološkim događajima i konferencijama.
- Indikatori uspeha: Uspešna organizacija i izvođenje najmanje 5 većih promotivnih aktivnosti, kao i pozitivna reakcija na iste.
Kao što smo takođe napisali u našoj Strategiji razvoja biznisa, za nas je idealan klijent onaj koji nam (pored drugih važnih stvari) donosi tehnički izazovan projekat. Sada smo napisali i u kojim domenima vidimo ključne izazove u narednim godinama i kako se za njih konstantno pripremamo. Nema smisla da zamišljamo idealnog klijenta, ako i mi za njega nećemo biti idealan partner.
Kao što vidite, i naši interni projekti su izazovni. Ideja je da onda, kad neko kaže “Ajde HOOLOOVOO, napravi nam ovo!”, mi to ne samo napravimo, nego uradimo to kvalitetno, brže nego neko drugi i povoljnije, s ekspertskim razumevanjem i obradom podataka i upotrebom veštačke inteligencije. Uskoro: više detalja o nekim internim projektima koje smo razvili.
