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Consigli alle startup: come costruire un business scalabile?

Georgianna Oliver è founder e CEO di Package Concierge , startup dedicata al mercato dei sistemi di sicurezza e di accesso digitali per appartamenti e alloggi per studenti che ha pubblicato di recente un interessante post su http://networkedblogs.com , che racchiude i contributi blog di The Next Web .

Il post di Georgianna Oliver affronta un argomento di cruciale importanza per i founder di una startup: quali sono gli aspetti fondamentali di cui tenere conto per capire se il business che si sta costruendo è scalabile?

Secondo Georgianna Oliver, farsi venire una buona idea è solo il punto di partenza, e spesso è l’aspetto più semplice del percorso che porta alla costruzione di un business di successo: costruire un’impresa che sia in grado crescere e prosperare, anche dopo che il team originario avrà lasciato l’azienda, è infatti un lavoro lungo, difficile e rischioso.

Spesso è difficile per i founders, che hanno impiegato tempo, lavoro e risorse per costruire le fondamenta della propria startup, fare quello che invece l’autrice definisce il passo fondamentale per la scalabilità di un’impresa: assumere il punto di vista secondo cui . La maggior parte degli imprenditori rifiuta totamente questa mentalità, ma essa è indispensabile per il futuro della startup quando inizia a scalare e il team si compone di persone differenti dai founders originari.

Per capire se la startup che sta prendendo forma potrà essere scalabile, Georgianna Oliver elenca 7 domande che i founders devono porsi con attenzione:

1) Ci stiamo documentando attentamente sui punti fondamentali per il business, compresi gli aspetti di software e product design ed eventuali procedure per marchi e brevetti?

Questo aspetto spesso è tralasciato nelle fasi iniziali della startup, in cui i founders sono presi da molteplici e frenetiche attività. In realtà è fondamentale occuparsene fin dai primi tempi di creazione del business, perchè quando più avanti subentreranno altre persone nella leadership avranno bisogno di conoscere i dettagli alla base della società e del prodotto. Se queste informazioni esistono solo nella testa dei founders, si rischia di limitare il futuro della startup.

2) Stiamo utilizzando la tecnologia per costruire un clima di chiarezza e trasparenza riguardo le decisioni critiche su aspetti quali il product design, lo sviluppo del business, la strategia di marketing e così via?

Le aziende possono garantirsi un futuro di successo soltanto se riescono ad avere accesso alle informazioni chiave del passato: occorre quindi affidarsi agli strumenti tecnologici più adatti per memorizzare tali informazioni, per rendere più facile il processo di comprensione ad eventuali futuri dirigenti.

3) Stiamo raccogliendo tutte le interazioni con i clienti per favorire le future relazioni con il team? Se al reparto vendite cambiano gli addetti, i nuovi arrivati sarebbero in grado di mantenere le relazioni-chiave?

Spesso i clienti più fedeli sentono di avere un rapporto personale con uno o più componenti del team. Questo è sicuramente positivo, ma bisogna andare oltre le relazioni one-to-one implementando un sistema e dei processi di gestione ad hoc per mantenere le relazioni con i clienti anche se uno dei dipendenti dovesse lasciare l’azienda.

4) Abbiamo creato dei sistemi grazie ai quali gli stakeholders (investitori, clienti, partner strategici) possono avere accesso ad informazioni e approfondimenti sul business?

Bisogna utilizzare gli strumenti più adeguati a condividere le informazioni con questi gruppi, per mantenerli aggiornati su iniziative, nuovi prodotti e milestones. Georgianna Oliver suggerisce strumenti quali newsletter, relazioni trimestrali o annuali, eventi.

5) La nostra cultura aziendale permette a tutti i dipendenti di intraprendere azioni decisive, oppure sono solo i founders a poter guidare il business?

Spesso il founder alla guida di una startup lavora anche per 15 ore al giorno: ma è veramente necessario? O ci sono delle attività e responsabilità che potrebbe delegare al team? Se non è possibile per il founder delegare anche una sola delle proprie responsabilità, vuol dire che la futura crescita dell’azienda è a rischio.

6) Nello sviluppo del team, ci stiamo basando sui punti di forza dei dipendenti? I nuovi assunti sono complementari rispetto al personale esistente?

In una startup ogni singola assunzione ha un peso fondamentale: sia per assicurarsi di inserire nel team i talenti migliori, sia per riempire determinate lacune tra le qualifiche esistenti. Un team coeso è la chiave per la crescita e la scalabilità del business.

7) Abbiamo creato un network di partner, fornitori, ecc che possono entrare nel nostro quadro di crescita?

Sicuramente ciò che accade all’interno dell’azienda è fondamentale, ma per una startup contano molto anche quelli che Georgianna Oliver definisce : la domanda da porsi quando si costituisce una partnership è se si tratterà di asset strategici per il business, attualmente e in futuro.

Infine, Georgianna Oliver mette in chiaro il suo punto di vista sull’aspetto in un certo senso opposto a quello analizzato nelle 7 domande appena elencate: anche se bisogna costruire il business nella consapevolezza che non sarà vostro per sempre, occorre essere sempre vigili quando si prendono le decisioni. Il rischio di costruire un business scalabile è, infatti, quello di prematuramente. Il modo migliore per affrontare gli inizi di una startup è quello di affidarsi ad un accurato sistema di monitoraggio e reporting prima di prendere le decisioni fondamentali.

Il post originale è disponibile al seguente link: http://networkedblogs.com/WZ7P0

About Giampiero Bruno

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31 marzo 2013 at 11:51
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La Gestalt: Una Visione d’Insieme

Intenzionalità e Progettualità

Nella visione esperienziale delnostro modello pensiamoche l’uomo moderno sia riuscito a sviluppare due dimensioni importanti del sé:Riteniamo che entrambe queste dimensioni,alla base di una sana evoluzione dell’individuo,costituiscano vere e proprieabilità del sé.

Il Metodo della Gestalt Esperienziale

Il nostro Istituto ha introdotto nella metodologia della Gestalt Therapy alcune specificità che hanno caratterizzato l’evoluzione della società negli ultimi 50 anni.

Nel modello classico della Gestalt Therapy, Goodman si riferiva all’intenzionalità come ad un atto consapevole e deliberato, teso al raggiungimento dello scopo.Seguendo questa visione l’intenzionalitàrientrava a far parte della metodologia dellagestalt come atto della coscienza orientato verso una specificità.

Nel contesto odierno è difficile immaginare l’intenzionalità secondo quest’ottica poiché i valori della società del secolo scorso sono crollati, lasciando l’intenzionalità priva di una specificità valoriale. Per poter dare oggi una direzione valoriale specifica all’intenzionalità è necessario pensare alla progettualità.

Nel nostro metodo l’intenzionalità rimane una prerogativa della coscienza ma la specificità da raggiungere viene data dalla progettualità che l’individuo co-crea attraverso i processi relazionali.

Tali innovazioni metodologiche, sperimentate in ambito clinico, ci hanno permesso di formulare i primi postulati della Gestalt Esperienziale che aggiornano la visione tradizionale della Gestalt Therapy.Possiamo riassumere, tali postulati, nel seguente modo:

Sviluppo dell’Intenzionalità e Ciclo della Progettualità

Ogni esperienza progettuale “intenzionata” che giunge a compimento sancisce l’intreccio perfetto delle due dimensioni. La progettualità soddisfatta, non bloccata, restituisce all’individuo la certezza di essere stato capace di mettere in atto i processi evolutivi esperienziali corretti. La soddisfazione e il senso di appagamento che ne derivano rendono possibile l’aggiornamento del sé. La persona è in grado di sentirsi protagonista di sé ed è capace di scegliere consapevolmente la direzione futura della propria esistenza.

Acquisire tale abilità nel saper trasformare l’intenzionalità in progettualità di contatto matura significa acquisire la capacità di far fluire da “dentro a fuori l’intreccio consapevole dei due processi. La persona capace di realizzare tale intreccio è capace di strutturare una buona sicurezza interiore. Tale sensazione permette all’individuo di fare scelte consapevoli che lo condurrannogradualmente versol’autorealizzazione.

Il disagio che vive l’uomo contemporaneo è il frutto dell’eccessiva manipolazione dei processi intenzionali. La manipolazione modernatende adorientare l’individuo verso il raggiungimento del piacere immediato a discapito della progettualità matura. Il risultatoè visibile a tutti, l’uomo odierno sperimentadisorientamento, isolamento, paura e impossibilità di far evolvere la propria progettualitàverso forme più mature.

Abbiamo già accennato come l’intreccio tra le due dimensioni del sé, l’intenzionalità e la progettualità,rappresenti il processo principale che porta verso l’autorealizzazione. Come esperti, ci capita di frequentedi osservare come il processo siblocchi ovvero, l’intenzionalità potrebbe non essere supportata dalla progettualità. L’intenzionalità senza appoggio diventa la principale causa dell’ansia o dell’insorgenza di comportamenti nevrotici.

Il nostro metodo è in grado di utilizzare strategie capaci di ricomporre la scissione che conduce al blocco. Infatti, come esperti, nel nostro lavoro clinico, ci troviamo spesso di fronte a pazienti che mostrano un’intenzionalità non adeguatamente sostenuta. L’obiettivo dal punto di vista clinico èricomporre la progettualità alienata.

La relazione terapeutica diventa lo strumento principale che ci consente di accogliere la progettualità dell’altro, di riconoscerla e di risignificarla. Il professionista che utilizza l’approccio della Gestalt Esperienziale diventa esso stesso co-autore della progettualità altrui. La relazione, così intesa, diventa una vera palestra dove l’individuo costantemente si allena a ricomporre gli elementi della progettualità.

La progettualità intesa come spazio relazionale ed esperienziale costituisce un’esperienza intima e profonda. Come tale,riconnette la persona all’elemento centrale della vita: la libertà.

L’origine della vita sulla terra si è costituita nei millenni gradualmente, attraverso combinazioni di processi elementari. I processi primari si sono evoluti in forme più complesse fino ad arrivare a quella forma originale e straordinaria dell’essere umano dei nostri giorni.

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Le tecniche di Machine Learning (ML) si concentrano sulla definizione di algoritmi per effettuare previsioni a partire dall'analisi dei dati. Le tecniche di ML si distinguono tipicamente in due categorie: tecniche di Apprendimento con Supervisione (i.e., Supervised Learning), e tecniche di Apprendimento senza Supervisione (i.e., Unsupervised Learning).

Indistintamente dalla categoria di appartenenza, le tecniche di ML richiedono l'elaborazione di grandi quantità di dati per poter effettuare delle previsioni che siano veritiere e ragionevolmente affidabili. Pertanto, risulta necessario riportare su larga scala tali elaborazioni, affinché queste siano efficacemente utilizzate e utilizzabili.

Fino a qualche tempo fa, le elaborazioni parallele e distribuite trovavano applicazione in contesti altamente specializzati e di alto profilo.

Tuttavia, la rapida evoluzione delle architetture di calcolo, e l'avvento delle tecnologie di cloud computing, hanno favorito la proliferazione di svariate piattaforme e framework di programmazione parallela facilmente accessibili [Bekkerman et. al.].

Tali fattori hanno notevolmente contribuito al sempre crescente interesse per l'applicazione di tecniche di ML su larga scala. Il tutto motivato anche dal fatto che molteplici dataset (di grandi dimensioni), sono attualmente memorizzati in maniera distribuita su differenti piattaforme di storage (a.k.a. cloud storage).

Scikit-learn è una libreria Python attivamente sviluppata e robusta, costruita sulle solide fondamenta di numpy e scipy.

Scikit-learn (sklearn) rappresenta una soluzione software "tutto incluso", che mette a disposizione l'implementazione di molte delle più note tecniche di ML per l'analisi di dati.

Grazie ad una API semplice ad intuitiva, tale libreria può essere agevolmente integrata in altre soluzioni Python-powered per computazioni parallele e distribuite.

In questo talk saranno presentate differenti soluzioni per l'esecuzione di algoritmi di ML su larga scala, utilizzando Scikit-learn. In particolare, la scalabilità degli algoritmi sarà presentata considerando due differenti livelli di "complessità": (1) "Single Machine with Multiple Cores"; e (2) "Multiple Machines with Multiple Cores".

Durante il talk, saranno discussi diversi esempi di codice, unitamente ad una breve descrizione delle tecniche di ML considerate. Tali esempi avranno lo scopo di mostrare l'utilizzo congiunto di sklearn con librerie quali multiprocessing, e mpi4py (per il primo setting); iPython.parallel e soluzioni basate su Map-Reduce (e.g., disco (per il secondo setting).

In aggiunta, qualche accenno al GPU-computing con pycuda sarà inoltre riportato, a conclusione della presentazione.

Questo talk è pensato per un livello avanzato. Sono richieste competenze di matematica di base e una buona conoscenza del linguaggio Python. Apprezzabile una buona conoscenza di numpy e scipy.

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