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Recaudación de fondos, recauda dinero mientras el sector está caliente Escala, hazte más rápido, nacional e internacional antes de la competencia Socia con empresas de viajes compartidos (Uber, Lyft, etc.) Inclusión como opción de viaje en aplicaciones de viaje compartido Trabaja con ciudades para desarrollar regulaciones que no restringen el crecimiento, ya que muchas ciudades limitarán el número de compañías de scooters que operan dentro de sus límites

A diferencia de Uber o Lyft el empresa de scooters compra el scooter Las compañías compran scooters genéricos y los personalizan (GPS, seguridad, pago) Scooters completamente cargados en áreas urbanas de alto tráfico. No hay un muelle o estación de carga central. Un cliente ve o usa la aplicación para localizar un scooter que no se usa, luego usa la aplicación de la compañía para activar el scooter ($ 1) y pagar el viaje ($ 0.15 / Minuto). Al final del viaje, el cliente deja el scooter en su lugar. Cada noche, una "cargador" localiza el scooter a través de gps, lo carga y lo devuelve al empresa de scooters. Se tarda de 4 a 8 horas en recargar el scooter. empresa de scooters los redistribuye por la ciudad al comienzo del nuevo día. Y el ciclo se repite.

Barreras de entrada bajas Las scooters necesitan reparaciones frecuentes Regulaciones de la ciudad aumentadas Sin diferencias de características Largos Tiempos de carga de: 4 a 8 horas Rango limitado: ~ 40 millas por carga, velocidad máxima ~ 15 mph equivale a un tiempo de ejecución de 160 minutos. El uso del 80% (clima, estado de la batería) proporciona 128 minutos de tiempo al conductor; 6 viajes de 15 minutos cada uno son 90 minutos (56% de utilización); 9 viajes de 16 minutos cada uno son 144 minutos (90% de utilización). Insatisfacción del cliente: una utilización superior al 80% corre el riesgo real de insatisfacción del cliente con scooters muertos o de baja carga. Esto obligaría a las empresas a recargar, intercambiar baterías o sacar los scooters fuera de línea durante el día de trabajo, todas las opciones costosas. Logística: la combinación en tiempo real del suministro con la demanda será la clave para una mayor utilización de los scooters. Accidentes & Lesiones que pueden hacer que sus compañías de seguro no quieran pagar. lanzamiento completo, las compañías de scooters incluyen el lenguaje en sus acuerdos de usuario para que no se haga daño por lesiones, muerte, daños a la propiedad y otras pérdidas.

La infraestructura de Ai ha llegado al punto en que la realidad respalda la exageración. Ai en 2018 se definirá por la lucha por el control de los datos. Cuantos más datos tiene y puede procesar una máquina, más rápido aprende. El país / las empresas que controlan los datos controlarán Ai. Los avances en el poder de la computación, la abundancia de capital y la gran cantidad de datos que se generan están permitiendo que las computadoras aprendan, reconozcan y respondan a las tendencias más rápido que los humanos.

Los teléfonos inteligentes son los dispositivos de recopilación de datos más extendidos. Hay más teléfonos inteligentes en China que en cualquier otro país. Los consumidores chinos ya están generando toneladas de datos cuando pagan con sus teléfonos inteligentes, pero las interfaces de voz están ganando tracción. Un área madura para Ai es el cuidado de la salud, tal vez no la robótica a corto plazo, pero el reconocimiento de imágenes Ai ayudará a detectar problemas de manera más rápida y confiable. está siendo utilizado para detectar

China ha promulgado leyes de seguridad de datos que requieren que las compañías extranjeras almacenen datos recopilados sobre ciudadanos chinos dentro de sus fronteras. Los autos de conducción automática necesitan datos de mapeo de alta calidad para operar de manera confiable. China también es el mayor mercado de automóviles nuevos, pero ha impedido a las compañías extranjeras mapear sus carreteras con el nivel de detalle necesario para que los vehículos que circulan por sí mismos funcionen de manera confiable; estas restricciones no se aplican a las empresas chinas. Estos son ejemplos de proteccionismo de datos. Las empresas occidentales practican muchas de las mismas técnicas de protección de datos que las empresas asiáticas.

En 1900 había aproximadamente 30 millones de agricultores, en 1990 ese número había caído a 2,8 millones. Desde el punto de vista del empleo, 27 millones de personas perdieron su trabajo. En realidad, se crearon nuevos tipos de trabajos para absorber esas 27 millones de personas y más. La nueva ola de automatización tendrá un giro diferente, creará nuevos empleos en nuevos campos, pero probablemente no sea suficiente para compensar los perdidos.

¿Qué es diferente esta vez? Cuando las personas migraron de las granjas a la industria: se publicaron listas de ayuda en periódicos, familiares y amigos para ayudar a guiar el camino, ir a la ciudad y en un par de semanas tuvo trabajo pagando mucho más, con beneficios, que lo que ganaba en la granja. Lo mejor de todo es que podrían usar sus mismas habilidades (músculo, largas horas, educación de escuela media a secundaria), además de un poco de capacitación en el trabajo, por lo que la curva de aprendizaje fue corta.

Atención al cliente, atención médica, logística y transporte son áreas donde la automatización se acelerará. Las máquinas ya han hecho avances importantes en las líneas de ensamblaje y almacenamiento, pero otras áreas, como la recolección de frutas y verduras, experimentarán un aumento importante en la automatización, ya que la cantidad de mano de obra disponible se reduce. Los empleos de cuello blanco ya están siendo infiltrados por la automatización, los robots han sido introducidos en las farmacias y el año pasado los bots comenzaron a escribir artículos indistinguibles de los autores humanos. En las oficinas de abogados, para preparar el descubrimiento, los empleados están siendo reemplazados por software.

La planta debe contratar hasta 13,000 trabajadores a un promedio de $ 53,000 por año. En realidad, si la planta se construye, es más probable que emplee menos de 2,500 trabajadores. ¿Por qué? Automatización. Hace siete años, esa planta pudo haber contratado a 10.000 personas, pero cuando esta planta completamente automatizada se conecte, necesitará un 75% menos de trabajadores para producir la misma producción.

El 20% del tiempo típico de los trabajadores se dedica a realizar tareas bien definidas en un entorno estable, la mitad de esas actividades se automatizarán para 2020. El sector de servicios corre el mayor riesgo de automatización, especialmente el servicio de alimentos donde el 80% de las actividades son predecibles. La automatización en el sector de servicio de alimentos sucederá rápidamente. Por ejemplo, una compañía ya está trabajando para generar un costo de envío de alimentos robótico de menos de $ 1 por entrega.

En los Estados Unidos hay 19 robots por cada 1,000 trabajadores de fabricación, en Corea del Sur hay 64 y en China alrededor de 7. Las ventas de robots crecieron alrededor del 16% en 2017. Esto continuará acelerándose en 2018. Cientos de nuevos fabricantes de robots vendrán en línea y una guerra de precios es probable. Habrá repercusiones y las empresas de escasa capitalización no podrán ajustarse a un modelo de ingresos RaaS de “Robótica como servicio”. Esto disminuye el costo de capital inicial de la implementación del robot y aumenta la cantidad de clientes calificados.

Los unicornios nacen cuando un equipo con una idea (producto, servicio o aplicación), que cientos de millones o miles de millones de personas podrían utilizar potencialmente, participa en una incubadora de semillas. La incubadora coloca una inversión no negociable (cantidad, valoración, términos, preferencias) en la nueva compañía. En este punto, la compañía generalmente no tiene ingresos o tiene ingresos mínimos. La compañía gana tracción; el fuerte crecimiento del usuario y la rigidez validan el ajuste del producto / mercado.

Las valoraciones en las startups son muy superiores a las de las empresas más establecidas (a veces incluso los inversores de capital de riesgo colocan en el mismo espacio) y, por lo general, años antes de que la startup desarrolle un flujo de ingresos fiable o ganancias GAAP positivas. Todos esperan que la empresa crezca y supere estas valoraciones agresivas.

Uno pensaría que dadas las valoraciones de arranque de miles de millones de dólares, los fundadores de multimillonarios recién creados se crearían cada vez con mayor frecuencia. Eso no es tan fácil de lograr como podría parecer. La razón principal es la dilución, cada ronda de financiación disminuye la propiedad de los fundadores de la empresa. La otra razón que no recibe tanta atención son los términos y preferencias de las inversiones de deuda y capital. Dependiendo de qué tan bien se desempeñe la empresa, estos pueden tener un impacto sustancial en el patrimonio neto de los fundadores.

En la mayoría de las situaciones de unicornio, los inversores poseen la mayoría de la compañía. Comenzando con su inversión inicial, buscan formas de reducir su exposición negativa: los préstamos, los pagarés convertibles, las acciones preferentes sirven para poner al inversionista en posición de pagar por delante de los fundadores / accionistas comunes si la empresa no lo hace crecer según lo planeado El capitalista de riesgo invierte dinero recaudado de socios limitados. Están poniendo grandes cantidades de dinero en manos de empresas con pocos ingresos y sin ganancias.

La mayoría de los equipos fundadores no son expertos hoja de términos negociadores, mientras que la mayoría de los inversores son expertos hoja de términos negociadores este es su trabajo principal. Los fundadores tienden a ser optimistas y solo ven potencial alcista. Esa es la razón por la que comienzan las empresas. Es posible que no comprendan del todo el impacto de los documentos de financiamiento que firman, especialmente en una situación de salida o de ronda descendente menos que óptima.

Antes de firmar un hoja de términos crear una cascada de tabla de casquillo Debe mostrar todos los fondos previos (deuda y capital) y los fondos actuales contemplados. Elija un rango de valores de salida bajo, medio y alto. El escenario Bajo debe ser lo suficientemente bajo, nadie está contento; el escenario Medio debería mostrar algo de felicidad; el escenario Alto debería mostrar a todos emocionados.

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