ຂັ້ນໄດຂາດສາຍແລ່ນ – ຄວາມຄືບໜ້າດ້ານວິສະວະກຳ ເມື່ອ AI ກິນກາງ

ຂັ້ນໄດຂາດຄວາມຄືບໜ້າ: ຄວາມຄືບໜ້າດ້ານວິສະວະກຳເມື່ອ AI ກິນກາງ

ເປັນ​ເວລາ​ຫຼາຍ​ທົດ​ສະ​ວັດ​ແລ້ວ, ເສັ້ນທາງ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຂອງ​ນັກ​ວິສະວະກອນ​ຊອບ​ແວ​ຄ້າຍ​ຄື​ຂັ້ນ​ໄດ​ທີ່​ແຂງ​ແຮງ, ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໄດ້. ນັກພັດທະນາຊັ້ນສູງຈະເປັນເຈົ້າຂອງພື້ນຖານ, ກ້າວໄປສູ່ບົດບາດລະດັບກາງໂດຍການຮັບມືກັບລັກສະນະທີ່ສັບສົນ, ແລະໃນທີ່ສຸດກໍ່ຂຶ້ນສູ່ຕໍາແຫນ່ງອາວຸໂສໂດຍການອອກແບບລະບົບແລະການແນະນໍາຜູ້ອື່ນ. ຄວາມຄືບໜ້ານີ້ແມ່ນຈະແຈ້ງ, ເປັນເສັ້ນ, ແລະອີງໃສ່ການສະສົມປະສົບການ. ໃນມື້ນີ້, ladder ແມ່ນໄດ້ຖືກ dismantling. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຕົວຊ່ວຍການຂຽນລະຫັດ AI ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນບໍ່ພຽງແຕ່ປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາຂຽນລະຫັດ; ມັນໄດ້ທໍາລາຍພື້ນຖານຂອງຊັ້ນກາງແບບດັ້ງເດີມຂອງຂັ້ນໄດອາຊີບວິສະວະກໍາ, ສ້າງພູມສັນຖານໃຫມ່ແລະເປັນຂົ້ວຫຼາຍ.

ປະສົບການລະດັບກາງທີ່ຫາຍໄປ

ຜົນກະທົບທີ່ເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດຂອງ AI ໃນການພັດທະນາຊອບແວແມ່ນກ່ຽວກັບວຽກງານທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ທາງປະຫວັດສາດຂອງວິສະວະກອນລະດັບກາງ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພາລະບົດບາດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນການແປຄວາມຕ້ອງການລະດັບສູງເຂົ້າໄປໃນລະຫັດທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ປະສິດທິພາບ - ການຂຽນ boilerplate, ການປະຕິບັດຮູບແບບທີ່ເຂົ້າໃຈດີ, debugging ບັນຫາທົ່ວໄປ, ແລະການທົດສອບຫນ່ວຍງານການຂຽນ. ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້, ໃນຂະນະທີ່ສໍາຄັນ, ແມ່ນແນ່ນອນວ່າສິ່ງທີ່ AI ເກັ່ງ. ຜູ້ຊ່ວຍ AI ສາມາດສ້າງຈຸດສິ້ນສຸດ REST API, ສໍາເລັດດ້ວຍການກວດສອບແລະການໂທຖານຂໍ້ມູນ, ພາຍໃນວິນາທີ. ມັນສາມາດ refactor ລະຫັດ, ແນະນໍາການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຂຽນກໍລະນີທົດສອບໂດຍອີງໃສ່ຄໍາອະທິບາຍງ່າຍໆ. ອັດຕະໂນມັດນີ້ແມ່ນການຊຸກຍູ້ການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບວິສະວະກອນອາວຸໂສ, ແຕ່ມັນເອົາສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນທີ່ນັກພັດທະນາ junior honed ທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າແລະພິສູດມູນຄ່າຂອງເຂົາເຈົ້າ. ປະສົບການ 'ວຽກທີ່ໜ້າພໍໃຈ' ທີ່ສ້າງຄວາມສາມາດກຳລັງຈະຫາຍໄປ.

ການປ່ຽນຂົ້ວໂລກໃໝ່: ນັກຮຽນຝຶກຫັດ ແລະສະຖາປະນິກ

ດ້ວຍ​ສາຍ​ກາງ​ທີ່​ຖືກ​ຕັດ​ອອກ, ເສັ້ນທາງ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ດ້ານ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​ໄດ້​ແບ່ງ​ອອກ​ເປັນ​ສອງ​ບົດບາດ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຄື: AI-assisted Apprentice ແລະ​ສະຖາປະນິກ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ. The Apprentice ບໍ່ໄດ້ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການຂຽນສາຍລະຫັດເທົ່ານັ້ນແຕ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ, ທົບທວນຄືນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI, ແລະປະສົມປະສານຂໍ້ມູນລະຫັດເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນຄວາມສອດຄ່ອງທັງຫມົດ. ມູນຄ່າຂອງພວກເຂົາປ່ຽນຈາກຜົນຜະລິດດິບໄປສູ່ການກວດສອບ, ການກວດສອບແລະຄວາມເຂົ້າໃຈ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິສະວະກອນອາວຸໂສຫຼືສະຖາປະນິກກາຍເປັນຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ພາລະບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າຍົກລະດັບການກໍານົດຂອບເຂດຂອງລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການຕັດສິນໃຈດ້ານວິຊາການສະເຕກສູງ, ເຂົ້າໃຈເຫດຜົນທາງທຸລະກິດຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາໃຫມ່ທີ່ຂາດຮູບແບບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວສໍາລັບ AI ທີ່ຈະສ້າງ. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງສອງລະດັບນີ້ຂະຫຍາຍກວ້າງຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການກ້າວກະໂດດມີຄວາມທ້າທາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການ​ສ້າງ​ຂັ້ນ​ໄດ​ດ້ວຍ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ລະບົບ

ສະ​ນັ້ນ ອົງການ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄໝ​ຈະ​ເສີມ​ຂະຫຍາຍ​ການ​ເຕີບ​ໂຕ​ແນວ​ໃດ​ເມື່ອ​ເສັ້ນທາງ​ດັ້ງ​ເດີມ​ຖືກ​ທຳລາຍ? ຄໍາຕອບແມ່ນຢູ່ໃນການຍົກເລີກການເນັ້ນຫນັກໃສ່ປະລິມານລະຫັດແລະການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງລະບົບແນວຄິດແລະຄວາມສະຫລາດທາງທຸລະກິດຈາກມື້ຫນຶ່ງ. ຜູ້ຝຶກຫັດຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບວຽກງານ, ແຕ່ສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບ. ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອເຄື່ອງມືແລະການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ. ແພລະຕະຟອມເຊັ່ນ Mewayz ມີຄວາມສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສະຫນອງລະບົບທຸລະກິດແບບໂມດູນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ສະມາຊິກທີມງານຊັ້ນສູງສາມາດເບິ່ງເຫັນແລະພົວພັນກັບຂະບວນການທຸລະກິດທັງຫມົດ - ຈາກ CRM ແລະການຄຸ້ມຄອງໂຄງການຈົນເຖິງການສ້າງແອັບຯແບບກໍານົດເອງ - ໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍລະຫັດລະດັບຕ່ໍາ. ການເປີດເຜີຍນີ້ເລັ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຊອບແວແກ້ໄຂບັນຫາໃນໂລກຕົວຈິງ.

• ໝູນວຽນຜູ້ພັດທະນາຮຸ່ນໜຸ່ມຜ່ານບັນດາຫົວໜ່ວຍທຸລະກິດຕ່າງໆເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມທ້າທາຍດ້ານການດຳເນີນງານຫຼັກ.
• ປະຕິບັດໂຄງການຄູ່ທີ່ສຸມໃສ່ການຫັດຖະກໍາແລະການທົບທວນສະຖາປັດຕະຍະທັນທີ, ບໍ່ພຽງແຕ່ syntax.
• ໃຊ້ແພລດຟອມໂມດູລາເພື່ອປະຊາທິປະໄຕໃນການເຂົ້າເຖິງການອອກແບບລະບົບ ແລະແນວຄວາມຄິດການເຊື່ອມໂຍງ.
• ວັດແທກການຂະຫຍາຍຕົວໂດຍຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະຜົນກະທົບ, ບໍ່ແມ່ນລະຫັດທີ່ຂຽນໄວ້.

ບົດສະຫຼຸບ: ການຮຽກຮ້ອງຄວາມເປັນຜູ້ນຳພາທີ່ຕັ້ງໃຈ

ຂັ້ນໄດບໍ່ໄດ້ໄປ; ມັນໄດ້ຖືກສ້າງໃຫມ່ດ້ວຍວັດສະດຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ອາຍຸຂອງ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີຄວາມຕັ້ງໃຈຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານວິສະວະກໍາ. ບໍລິສັດບໍ່ສາມາດສົມມຸດວ່າປະສົບການຈະສະສົມຕາມທໍາມະຊາດໂດຍຜ່ານການສໍາເລັດວຽກງານ. ຜູ້ນໍາຕ້ອງຫ້າວຫັນສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສົ່ງເສີມແນວຄິດຍຸດທະສາດ ແລະສະໜອງເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນເຂົ້າກັນໄດ້. ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ເວທີ​ລວມ​ພິ​ສູດ​ຄຸນຄ່າ​ຂອງ​ມັນ.

"ເປົ້າ​ຫມາຍ​ບໍ່​ແມ່ນ​ພຽງ​ແຕ່​ຂຽນ​ລະ​ຫັດ, ແຕ່​ເພື່ອ​ສັງ​ເຄາະ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ທຸ​ລະ​ກິດ, ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​ດ້ານ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ, ແລະ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ AI ເປັນ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ທີ່​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ແລະ​ມີ​ຄຸນ​ຄ່າ. ນັ້ນ​ແມ່ນ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ຫຼັກ​ການ​ໃຫມ່."

ໂດຍການຮັບເອົາເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Mewayz ທີ່ຂາດຄວາມຊັບຊ້ອນອອກໄປ ແລະໃຫ້ທັດສະນະອັນເປັນອັນໜຶ່ງອັນດຽວກັນຂອງການດຳເນີນທຸລະກິດ, ອົງກອນສາມາດສ້າງຊ່ອງຫວ່າງໃໝ່ໄດ້. ພວກເຂົາສາມາດສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ຜູ້ຝຶກຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າຄິດຄືກັບສະຖາປະນິກຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ຮັບປະກັນວ່າວິສະວະກອນຮຸ່ນຕໍ່ໄປບໍ່ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນຫນ້າວຽກທີ່ລືມ, ແຕ່ບົນພື້ນຖານຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈອັນເລິກເຊິ່ງແລະຜົນກະທົບທາງຍຸດທະສາດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ຂັ້ນໄດຂາດສາຍ: ຄວາມຄືບໜ້າດ້ານວິສະວະກຳເມື່ອ AI ກິນກາງ

ເປັນ​ເວລາ​ຫຼາຍ​ທົດ​ສະ​ວັດ​ແລ້ວ, ເສັ້ນທາງ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຂອງ​ນັກ​ວິສະວະກອນ​ຊອບ​ແວ​ຄ້າຍ​ຄື​ຂັ້ນ​ໄດ​ທີ່​ແຂງ​ແຮງ, ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໄດ້. ນັກພັດທະນາຊັ້ນສູງຈະເປັນເຈົ້າຂອງພື້ນຖານ, ກ້າວໄປສູ່ບົດບາດລະດັບກາງໂດຍການຮັບມືກັບລັກສະນະທີ່ສັບສົນ, ແລະໃນທີ່ສຸດກໍ່ຂຶ້ນສູ່ຕໍາແຫນ່ງອາວຸໂສໂດຍການອອກແບບລະບົບແລະການແນະນໍາຜູ້ອື່ນ. ຄວາມຄືບໜ້ານີ້ແມ່ນຈະແຈ້ງ, ເປັນເສັ້ນ, ແລະອີງໃສ່ການສະສົມປະສົບການ. ໃນມື້ນີ້, ladder ແມ່ນໄດ້ຖືກ dismantling. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຕົວຊ່ວຍການຂຽນລະຫັດ AI ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນບໍ່ພຽງແຕ່ປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາຂຽນລະຫັດ; ມັນໄດ້ທໍາລາຍພື້ນຖານຂອງຊັ້ນກາງແບບດັ້ງເດີມຂອງຂັ້ນໄດອາຊີບວິສະວະກໍາ, ສ້າງພູມສັນຖານໃຫມ່ແລະເປັນຂົ້ວຫຼາຍ.

ປະສົບການລະດັບກາງທີ່ຫາຍໄປ

ຜົນກະທົບທີ່ເລິກເຊິ່ງທີ່ສຸດຂອງ AI ໃນການພັດທະນາຊອບແວແມ່ນກ່ຽວກັບວຽກງານທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ທາງປະຫວັດສາດຂອງວິສະວະກອນລະດັບກາງ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພາລະບົດບາດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນການແປຄວາມຕ້ອງການລະດັບສູງເຂົ້າໄປໃນລະຫັດທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ປະສິດທິພາບ - ການຂຽນ boilerplate, ການປະຕິບັດຮູບແບບທີ່ເຂົ້າໃຈດີ, debugging ບັນຫາທົ່ວໄປ, ແລະການທົດສອບຫນ່ວຍງານການຂຽນ. ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້, ໃນຂະນະທີ່ສໍາຄັນ, ແມ່ນແນ່ນອນວ່າສິ່ງທີ່ AI ເກັ່ງ. ຜູ້ຊ່ວຍ AI ສາມາດສ້າງຈຸດສິ້ນສຸດ REST API, ສໍາເລັດດ້ວຍການກວດສອບແລະການໂທຖານຂໍ້ມູນ, ພາຍໃນວິນາທີ. ມັນສາມາດ refactor ລະຫັດ, ແນະນໍາການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຂຽນກໍລະນີທົດສອບໂດຍອີງໃສ່ຄໍາອະທິບາຍງ່າຍໆ. ອັດຕະໂນມັດນີ້ແມ່ນການຊຸກຍູ້ການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບວິສະວະກອນອາວຸໂສ, ແຕ່ມັນເອົາສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນທີ່ນັກພັດທະນາ junior honed ທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າແລະພິສູດມູນຄ່າຂອງເຂົາເຈົ້າ. ປະສົບການ 'ວຽກທີ່ໜ້າພໍໃຈ' ທີ່ສ້າງຄວາມສາມາດກຳລັງຈະຫາຍໄປ.

ການປ່ຽນຂົ້ວໂລກໃໝ່: ນັກຮຽນຝຶກຫັດ ແລະສະຖາປະນິກ

ດ້ວຍ​ສາຍ​ກາງ​ທີ່​ຖືກ​ຕັດ​ອອກ, ເສັ້ນທາງ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ດ້ານ​ວິ​ສະ​ວະ​ກໍາ​ໄດ້​ແບ່ງ​ອອກ​ເປັນ​ສອງ​ບົດບາດ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຄື: AI-assisted Apprentice ແລະ​ສະຖາປະນິກ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ. The Apprentice ບໍ່ໄດ້ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ການຂຽນສາຍລະຫັດເທົ່ານັ້ນແຕ່ການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ, ທົບທວນຄືນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI, ແລະປະສົມປະສານຂໍ້ມູນລະຫັດເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນຄວາມສອດຄ່ອງທັງຫມົດ. ມູນຄ່າຂອງພວກເຂົາປ່ຽນຈາກຜົນຜະລິດດິບໄປສູ່ການກວດສອບ, ການກວດສອບແລະຄວາມເຂົ້າໃຈ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ວິສະວະກອນອາວຸໂສຫຼືສະຖາປະນິກກາຍເປັນຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ພາລະບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າຍົກລະດັບການກໍານົດຂອບເຂດຂອງລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການຕັດສິນໃຈດ້ານວິຊາການສະເຕກສູງ, ເຂົ້າໃຈເຫດຜົນທາງທຸລະກິດຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາໃຫມ່ທີ່ຂາດຮູບແບບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວສໍາລັບ AI ທີ່ຈະສ້າງ. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງສອງລະດັບນີ້ຂະຫຍາຍກວ້າງຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການກ້າວກະໂດດມີຄວາມທ້າທາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການ​ສ້າງ​ຂັ້ນ​ໄດ​ດ້ວຍ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ລະບົບ

ສະ​ນັ້ນ ອົງການ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄໝ​ຈະ​ເສີມ​ຂະຫຍາຍ​ການ​ເຕີບ​ໂຕ​ແນວ​ໃດ​ເມື່ອ​ເສັ້ນທາງ​ດັ້ງ​ເດີມ​ຖືກ​ທຳລາຍ? ຄໍາຕອບແມ່ນຢູ່ໃນການຍົກເລີກການເນັ້ນຫນັກໃສ່ປະລິມານລະຫັດແລະການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງລະບົບແນວຄິດແລະຄວາມສະຫລາດທາງທຸລະກິດຈາກມື້ຫນຶ່ງ. ຜູ້ຝຶກຫັດຕ້ອງໄດ້ຮັບຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບວຽກງານ, ແຕ່ສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບ. ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການໃຫມ່ເພື່ອເຄື່ອງມືແລະການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ. ແພລະຕະຟອມເຊັ່ນ Mewayz ແມ່ນສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສະຫນອງລະບົບທຸລະກິດແບບໂມດູນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ສະມາຊິກທີມງານຊັ້ນສູງສາມາດເບິ່ງເຫັນແລະພົວພັນກັບຂະບວນການທຸລະກິດທັງຫມົດ - ຈາກ CRM ແລະການຄຸ້ມຄອງໂຄງການຈົນເຖິງການສ້າງແອັບຯແບບກໍານົດເອງ - ໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍລະຫັດລະດັບຕ່ໍາ. ການເປີດເຜີຍນີ້ເລັ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຊອບແວແກ້ໄຂບັນຫາໃນໂລກຕົວຈິງ.

ບົດສະຫຼຸບ: ການຮຽກຮ້ອງຄວາມເປັນຜູ້ນໍາທີ່ຕັ້ງໃຈ

ຂັ້ນໄດບໍ່ໄດ້ໄປ; ມັນໄດ້ຖືກສ້າງໃຫມ່ດ້ວຍວັດສະດຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ອາຍຸຂອງ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີຄວາມຕັ້ງໃຈຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານວິສະວະກໍາ. ບໍລິສັດບໍ່ສາມາດສົມມຸດວ່າປະສົບການຈະສະສົມຕາມທໍາມະຊາດໂດຍຜ່ານການສໍາເລັດວຽກງານ. ຜູ້ນໍາຕ້ອງຫ້າວຫັນສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສົ່ງເສີມແນວຄິດຍຸດທະສາດ ແລະສະໜອງເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນເຂົ້າກັນໄດ້. ນີ້​ແມ່ນ​ບ່ອນ​ທີ່​ເວທີ​ລວມ​ພິ​ສູດ​ຄຸນຄ່າ​ຂອງ​ມັນ.