Wie hat mir die Grundschulwissenschaft geholfen, mich für nPlan zu entscheiden?

Dies ist meine Geschichte vom Beitritt zu nPlan - einer ersten Phase, in London, die maschinelles Lernen für Bauprogramme anwendet. Wir helfen Auftragnehmern, ihren Kunden und anderen Interessengruppen, Risiken und Unsicherheiten besser zu verstehen.

Wenn ich eine halbe Orange auf der Küchenbank lasse, entwickelt sich schneller Schimmel als die Hälfte, die ich im Kühlschrank hinterlasse.

Dies war die Hypothese eines wissenschaftlichen Experiments, das ich in der High School gemacht hatte. Was hat das mit der Wahl bei nPlan zu tun? An der Oberfläche nichts!

Im Jahr 2017 begann ich einen MBA an der London Business School. Die Rückkehr in die Schule hat mich wieder zu den Prinzipien des Experimentierens gebracht, das ich in der Grundschule gelernt habe. Damals würden wir eine Hypothese entwickeln und dann einer Methode folgen, um diese Hypothese zu testen. Außerhalb des Wissenschaftslabors sah ich für diese Methode nicht viel Platz.

In meiner Arbeit als Projektmanager bei Lendlease waren die Einsätze hoch, so dass wir Experimente vermeiden wollten. Beim Nachdenken war mein Teil der Organisation zwangsläufig organisiert, nicht zum Lernen organisiert. Daher war ich überrascht zu erfahren, wie verbreitet dieser hypothesengeleitete Denkansatz im geschäftlichen Kontext eingesetzt wird. Berater warnen vor dem „Kochen des Ozeans“, Startups unterschreiben die Methodik „Lean Startup“ und Produktteams führen „Design-Sprints“ durch.

Die Stellensuche ist immer schwierig, vor allem aber an einem Wendepunkt, wie zum Beispiel bei Ihrer ersten Arbeit, nach der Elternzeit oder nach einem MBA. Soll ich neu in einer neuen Branche anfangen, bei dem bleiben, was ich weiß, oder einen angrenzenden Schritt machen? Gegen Ende meines MBA und nach der Wiederentdeckung hypothetischer Gedanken entschied ich, dass dies eine gute Möglichkeit wäre, zwischen den Optionen zu wählen. So bezieht sich das schimmelige Orange auf meine Entscheidung, für nPlan zu arbeiten.

Meine Hypothese über nPlan:

nPlan ist ein Startup mit hohem Potenzial, das in einer wachsenden und für technologische Störungen bereiten Branche tätig ist. Das Team ist stark und eine Kultur, die mir und dem Unternehmen zum Erfolg verhelfen wird. Das Produkt ist den Mitbewerbern technisch überlegen und das Timing stimmt.

Nachdem ich meine Hypothese hatte, machte ich mich daran, sie mit den mir zur Verfügung stehenden Ressourcen zu testen. Die Qualität und Verfügbarkeit der Daten variierte in den wichtigsten Dimensionen. In einigen Fällen verfügte ich über Primärdaten und in anderen verließ ich mich auf sekundäre Ressourcen oder andere Heuristiken wie den sozialen Beweis. Das nPlan-Experiment ist noch nicht abgeschlossen, aber das Testen der Schlüsselelemente gibt mir Vertrauen in meine Entscheidung.

Mögliches Startup

Es ist relativ einfach, dieses Element zu testen. Das McKinsey Global Institute hat eine Reihe von Artikeln über die Bauindustrie verfasst, die online verbreitet wurden. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass zur Verwirklichung der wachsenden globalen Pipeline von Bauprojekten Innovationen dringend erforderlich sind, um sicherzustellen, dass Projekte pünktlich und im Hinblick auf das Budget bereitgestellt werden. Es gibt Anzeichen dafür, dass Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette innovative Technologien einsetzen und die Wagniskapitalfinanzierung ihrerseits folgt.

Crunchbase News

Mannschaft

Das Teamelement meiner Hypothese ist etwas schwieriger zu testen. Ich habe mich auf soziale Beweise gestützt, um die Eignung und das Potenzial des Gründerteams zu testen. Dies war ein kurzer Moment, da Dev und Alan Absolventen von Entrepreneur First sind und von Top Venture Capital- und Angel-Investoren unterstützt wurden.

Kultur und Passform sind noch schwieriger zu beurteilen, aber ich war beeindruckt von der Offenheit unserer Gespräche und wurde bei unseren frühen Meetings von allen Mitarbeitern des Teams begrüßt. Als wir in unserem Interview ein Bier teilten, war ich mir ziemlich sicher, dass wir weiter kommen würden!

Das Team im Februar - seitdem sind wir wieder gewachsen!

Produkt

Dieses Element war für mich aufgrund meines nichttechnischen Hintergrunds am schwierigsten zu testen. Aus meiner eigenen Forschung habe ich festgestellt, dass Unternehmen für künstliche Intelligenz sowohl ein Vorhersagemodell als auch gute Daten benötigen, um erfolgreich zu sein. Zu den ersten Geldgebern von nPlan gehörte Demis Hassabis, Gründer von Deep Mind und einer der weltweit führenden Unternehmer im Bereich künstlicher Intelligenz. Seine Autorität in diesem Bereich gab mir Vertrauen in die Qualität und das Potenzial des Modells.

Ash Fontana von Zetta Venture Partners, ein AI-Investor, beschreibt eine elegante Methode zur Bewertung von ML-Datensätzen in diesem Podcast, die mein Denken über den nPlan-Datensatz beeinflusst hat. Sein Team verwendet Kriterien wie Schwierigkeitsgrad beim Erwerb und Modell, Wert der Vorhersage, Verderblichkeit, Netzwerkeffekte und Dimensionalität. Meine Recherchen zu nPlan und die anschließenden Diskussionen mit dem Team haben mich zuversichtlich gemacht, wie stark der Datensatz gegen diese Dimensionen ist.

Zeitliche Koordinierung

Um meine Bereitschaft zu testen, an einem frühen Startup-Start teilzunehmen, war eine Introspektion erforderlich. Der finanzielle Kompromiss beim Start in ein Startup-Startup wie nPlan ist das heutige Einkommen und die Möglichkeit der Vermögensbildung in der Zukunft. Noch wichtiger ist, dass es auch eine Chance ist, die Zukunft für Ihr Team, Ihr Unternehmen und Ihre Industrie zu gestalten. Nach langem Überlegen mit Familie und Freunden entschied ich, dass diese Entscheidung für mich an diesem Punkt in meinem Leben funktioniert.

Auch für nPlan war das Timing richtig. Es gab eine kleine Lücke im Team für ein kaufmännisches Können mit Branchenerfahrung und Netzwerk, zu dem ich beigetreten bin.

Fazit

Wenig überraschend erwies sich meine Hypothese für das wissenschaftliche Experiment in der Schule als richtig - die auf der Küchenbank verbleibende Orange verfärbte sich und die im Kühlschrank nicht. Das Führen einer Hypothese in dieser Situation erscheint als übertrieben, aber die Anwendung hypothesengeleiteten Denkens ist eine wichtige Fähigkeit. Bislang hat der Prozess eine Rubrik für die Karriereentscheidung geschaffen, aber dies ist erst der Anfang. Ich freue mich darauf, ihn auf die Herausforderungen und Chancen anzuwenden, die mit nPlan erwartet werden.