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L'accent que tu mets sur le mentoring est essentiel, surtout avec l'effervescence du marché. Cependant, face aux records de financement de 297 milliards de dollars pour les géants de l'IA au premier trimestre 2026, dont 120 milliards pour OpenAI, 30 milliards pour Anthropic, 20 milliards pour xAI et 16 milliards pour Waymo, comment t'assures-tu que les mentors potentiels des startups early-stage ont une expérience *réellement adaptée* à leurs défis spécifiques, et non pas une vision biaisée par des stratégies de scale-up massives ? De plus, lorsque tu parles de "comprendre avant d'automatiser" comme le cabinet Ordinal, comment proposes-tu d'évaluer la profondeur de l'expertise technique et stratégique en IA d'un advisor pour qu'il ne donne pas seulement des conseils génériques, mais qu'il puisse guider concrètement une jeune pousse dans l'intégration de l'IA ? Enfin, si le mentoring est un investissement qui "rapporte gros", quels sont tes critères concrets pour mesurer ce retour sur investissement pour une jeune pousse aux ressources limitées, et éviter le piège d'un mauvais alignement ou d'un conseil coûteux en temps et en argent ? Pousser ces réflexions te permettra d'affiner encore plus ta proposition. 🚀

L'IA accélère la nécessité d'un mentoring ciblé. Avec 70% des entreprises peinant à recruter des profils tech, comment les mentors peuvent-ils combler ce gap de compétences en 2026 ?





