双模式IT:模式1保护现有发展,模式2则是发展应对外部威胁或机会的项目,Gartner的研究员George Spafford说。 关于双模式IT的讨论,在某些圈子里引发了愤怒。
批评人士认为,这一由Gartner在2014年提出的概念,将IT员工划分为富人与穷人。批评者认为,那些分配到模式1任务的员工,完成无聊的、维持现状的工作;而分配到模式2任务的员工,则因为从事涉及新兴技术的创新项目,而成为焦点。其他的批评还包括,双模式IT过于简化当今企业的需求。
且传递了,后端系统可以保持不变,这样的信息。 几周前,在奥兰多佛罗里达州的Gartner Symposium/ITxpo上,Gartner试图调整这些对于双模式IT的看法。
在主题为 “By 2021, Bimodal IT Practices Will Be for Digital Losers,”的对话中,Gartner IT运营研究总监George Spafford解释说,模式1是非常重要的,因为它保持公司现有的盈利模式。
现有模式至关重要,不仅因为它们维持公司的运行,并且是它们为那些旨在应对由新兴企业,比如Airbnb, Uber和Kickstarter带来的威胁而进行的创新项目,提供资金。
模式1和模式2是共生关系。如果企业没有投资模式2的项目,那拥有创新概念,成功的初创公司,可能会威胁到企业模式1旨在保护的现有项目。“如果一些我们没有预想到的企业,想出了很棒,很好的概念,获得了大量的风险资本,开始夺取我们的盈利项目,我们该怎么办?”Spafford说。
“随着我们的盈利项目萎缩,我们投资的能力真的会受到重创。这就是丧钟。” Spafford期望纠正另一个对于双模式IT的误解。这一模式和速度的关系不大,Spafford说,更多的是关于不确定性。
“关于业务和IT,有很多事情我们都充分理解,”他说。这些充分理解的事情属于模式1。 “如果你知道你在做什么,非常确定,那么,这就是最佳方案。你有原因,你有效果,你知道你可以做什么。你也可以进行自动化。”
而另一端则是模式2:IT并不完全理解的技术和想法,所以,有更多的不确定性。IT需要进行试验和测试不同的方法,据Spafford说。“大多数情况下,你必须尝试,然后看一下结果。也许可以起作用,也许不会起作用,”他说。 这两种方法都是必要的,因为“一刀切的方案,并不适合所有人,”Spafford说。
Spafford还认为,随着时间的推移,双模式IT将扩展到超过两种模式,将这种模式比喻为山地车的齿轮。“你的山地车只有2个变速吗?不是,对吧?我们使用(齿轮),不是为了更快。我们是为了有更好的配比……在不同的高度时。这不仅仅是关于速度,是为了能够骑上山,”他说。
另一种看待双模式IT的方式:模式1和模式2是关联的,他说。“模式1和2听起来像是对立的。我想说的是,其实是这些模式之间的连续体,”Spafford说。 双模式IT的最终目标是成为一个自适应的部门,Spafford认为其具备以下特点: 理解其业务涉及的生态系统,并进行相应调整。一种自适应部门,根据其业务需要,定制解决方案,而不是反其道而行之。
盈利产品的任何部分都不是单体的。 “我每个星期都和企业对话,他们的发展能力,他们创新的能力,都受制于他们的遗留架构,”Spafford说。
IT已摆脱中央控制的错觉。“IT开始意识到并不是他们说了算,需要一个生态系统,并且有多方参与,”他说。
产品速度可以轻松改变,这样公司可以快速创新,以应对威胁和机会。
基础设施为产品团队,提供了一个平台。“你不想让每个团队,都重复劳动,都要从头开始创建一个服务器或一个环境,”他说。
标准和规程应用于其平台和工具链,以减少复杂性。 “如果你允许复杂性,你的成本就会走向错误的方向。你的风险会向错误的方向发展。你的准时表现,会向错误的方向发展,”Spafford说。
企业的各级强调学习和持续改进。
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。