Szybko twórz. Skaluj inteligentnie. Sprzedawaj klientom korporacyjnym.

Nie twórz kolejnego rozwiązania punktowego działającego poza przepływem pracy w placówce medycznej. Twórz rozwiązania tam, gdzie opieka zdrowotna już działa. Zintegruj z usługą Dragon Copilot, aby udostępnić swoje unikatowe funkcje bezpośrednio w dokumentacji, przyjmowaniu pacjentów, koordynacji opieki, uzyskiwaniu uprzednich zgód, cyklu przychodów i klinicznym podejmowaniu decyzji — bez dokładania personelowi medycznemu kolejnego niezintegrowanego narzędzia do nauki. Użyj usługi Azure Health Data Services jako opartego na standardach fundamentu dla danych FHIR, DICOM i MedTech, aby produkt mógł łączyć się z elektroniczną dokumentacją medyczną i systemami klinicznymi, a jednocześnie spełniać oczekiwania przedsiębiorstw dotyczące interoperacyjności, ładu i skalowania. Następnie użyj rozwiązania Azure AI Foundry, aby wybierać i oceniać modele, tworzyć agentów i zarządzać ich orkiestracją, opierać rozwiązania na danych dotyczących opieki zdrowotnej oraz dodawać mechanizmy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i monitorowanie, których oczekują klienci. Rezultat: mniej czasu poświęconego na odtwarzanie infrastruktury, którą firma Microsoft już udostępnia, a więcej na tworzenie przełomowych rozwiązań, które może dostarczyć tylko Twój start-up — z lepszą ofertą dla nabywców i szybszą drogą od pilotażu do wdrożenia w przedsiębiorstwie.

Innowacje w ochronie zdrowia i naukach biologicznych nie kończą się na jednym ogniwie łańcucha wartości — Twoje ambicje też nie powinny. Rozpocznij od rozwiązania Microsoft Discovery, aby tworzyć wyspecjalizowane agenty AI zdolne do analizy i wnioskowania na podstawie literatury naukowej oraz własnych danych badawczych, co pozwoli zespołom szybciej przechodzić od identyfikacji celów do formułowania obiecujących hipotez. Użyj rozwiązania Azure AI Foundry, aby wybierać i oceniać modele, zarządzać orkiestracją agentów, opierać rozwiązania na zaufanych danych oraz uwzględniać mechanizmy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w procesie tworzenia już od pierwszego dnia. Gdy terapie i urządzenia przechodzą do fazy rozwoju klinicznego, usługa Azure Health Data Services pomaga łączyć dane FHIR, DICOM i MedTech w środowiskach badawczych, środowiskach badań klinicznych i środowiskach opieki zdrowotnej. Modele przeznaczone dla ochrony zdrowia, takie jak MedImageParse, MedImageInsight i CXRReportGen, mogą przyspieszyć procesy obrazowania, a usługa Dragon Copilot stwarza możliwości bezpośredniego wprowadzania wyróżniających się funkcji start-upów do codziennej pracy personelu medycznego. Od etapu odkrywania i testów po miejsce opieki medycznej firma Microsoft zapewnia start-upom podstawowe elementy potrzebne do przekształcania przełomowych pomysłów w skalowalne rozwiązania, a ostatecznie do pomagania klientom w poprawie wyników leczenia pacjentów.

Start-upy z sektora ochrony zdrowia i nauk przyrodniczych rozwijają zdrowie populacyjne, opiekę nad pacjentami, operacje medyczne i badania kliniczne dzięki wdrożeniom w przedsiębiorstwach. CueZen firma współpracuje z singapurską Radą Promocji Zdrowia, aby na poziomie całego kraju dostarczać spersonalizowane interwencje zdrowotne obsługiwane przez sztuczną inteligencję. System NudgeRank, oceniony w 12-tygodniowym badaniu w Singapurze, zwiększył liczbę codziennych kroków o 6,17%, a tygodniową liczbę minut ćwiczeń o 7,61% wśród odbiorców spersonalizowanych przypomnień. Humata Health firma współpracuje z dużymi systemami ochrony zdrowia, w tym z trzema z pięciu największych w kraju, aby usprawniać uzyskiwanie uprzednich autoryzacji za pomocą sztucznej inteligencji i automatyzacji. Platforma automatyzuje proces od zlecenia przez przesłanie po monitorowanie stanu, a firma Humata informuje o 80% większej efektywności tworzenia pakietów klinicznych, 60% mniejszej liczbie wzajemnych konsultacji lekarzy i 96% wskaźniku zatwierdzeń za pierwszym razem. Firma Ignite Data zawarła z firmą Mayo Clinic umowę dla przedsiębiorstw dotyczącą automatyzacji wieloośrodkowych badań onkologicznych, a także nawiązała współpracę z firmami Memorial Sloan Kettering i AstraZeneca, rewolucjonizując sposób przepływu danych klinicznych z systemów EHR do badań naukowych. Raapid firma wspierana przez fundusze M12 (Microsoft Ventures) i UPMC Enterprises, uzyskała status oprogramowania z certyfikatem Microsoft Healthcare AI Certified Software i informuje o pięciokrotnym zwrocie z inwestycji oraz dodatkowych przychodach w wysokości od 2000 do 4000 USD na członka wśród klientów korzystających z planów zdrowotnych. Ema Unlimited firma wdraża pracowników AI w procesach opieki zdrowotnej firm z listy Fortune 1000, automatyzując przyjmowanie pacjentów i zadania administracyjne. Firma deklaruje automatyzację ponad 70% procesów od pierwszego dnia. To wdrożenia produkcyjne w najbardziej znanych instytucjach medycznych i organizacjach ochrony zdrowia na świecie. Dowodzą, że sztuczna inteligencja opracowana z zachowaniem zgodności na poziomie korporacyjnym może spełniać najbardziej rygorystyczne standardy zabezpieczeń i prywatności w branży ochrony zdrowia.

Innowacje nie tworzą wartości, gdy są jeszcze oceniane. Dla start-upu oznacza to opóźnienie rozwoju. Dla przedsiębiorstwa oznacza to nierozwiązany problem i platformę działającą poniżej swoich możliwości. Żadnej ze stron nie brakuje ambicji. Obu stronom brakuje czasu.

Twórz rozwiązania na platformie Azure, a będą gotowe do użycia w przedsiębiorstwie i uruchomione na infrastrukturze, którą klienci już posiadają i której już ufają. Wdrożenie staje się łatwiejsze, więc Twoja technologia szybciej trafia do przedsiębiorstw. A ponieważ rozszerza to, w co klienci już zainwestowali, zamiast działać obok tych inwestycji, Twoja innowacja nie tylko rozwiązuje nowy problem, ale też zwiększa zwrot z już poniesionej inwestycji.

Każda duża zmiana w informatyce doprowadziła do powstania kategorii zabezpieczeń, która wcześniej nie istniała. Sieć w chmurze dała nam zaporę. Chmura dała nam zarządzanie stanem zabezpieczeń. Sztuczna inteligencja znów to robi – z tą różnicą, że tym razem kategoria ta wciąż jest definiowana. Organizacje wdrażają technologie AI szybciej, niż pojawiają się narzędzia do zarządzania nimi. Ta luka stanie się miejscem powstania kolejnej generacji firm zajmujących się zabezpieczeniami.

Bliskość ma znaczenie. Na platformie Azure mechanizmy kontroli tożsamości, punktów końcowych i danych, które przedsiębiorstwo stosuje w całej organizacji, są tym samym środowiskiem, w którym tworzysz rozwiązania. Poufne przetwarzanie gwarantuje, że potrzebne dane telemetryczne pozostają zaszyfrowane nawet podczas trenowania modeli. To właśnie odróżnia produkt, który tylko zgłasza problem, od produktu, który go rozwiązuje. Firmy, które zarządzają tym problemem, nie wpisują się w jedną kategorię. To one ją definiują.

Start-upy z sektora cyberbezpieczeństwa chronią najważniejszą infrastrukturę na świecie dzięki wdrożeniom obejmującym przedsiębiorstwa z listy Fortune 500, instytucje finansowe i agencje rządowe. Silverfort firma zabezpiecza ponad 1000 klientów korporacyjnych, w tym: Airbus, Ryanair, Rio Tinto i UPS, analizując codziennie 10 miliardów uwierzytelnień i osiągając 94% utrzymania klientów brutto. Abnormal Security firma osiągnęła 100 mln USD rocznych przychodów cyklicznych w ciągu 4 lat i chroni ponad 12% firm z listy Fortune 500, w tym Xerox, Maersk i Mattel. Cyera firma odnotowała wzrost o 353% rok do roku wśród klientów z listy Fortune 500, pozyskując: AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle i DocuSign. W efekcie osiągnęła ponad 100 mln USD rocznych przychodów cyklicznych i wycenę na poziomie 6 mld USD. Endor Labs firma przekonała firmę Atlassian do zastąpienia dotychczasowego dostawcy, a następnie podpisała umowy z firmami: OpenAI, Robinhood, Cursor i Dropbox. Firma Robinhood poinformowała o zmniejszeniu o 95% liczby ustaleń dotyczących zabezpieczeń przekazywanych deweloperom. RegScale firma zaoszczędziła Marynarce Wojennej Stanów Zjednoczonych, a dokładniej jednostce NIWC Pacific, ponad 36 tygodni dzięki automatyzacji procesów zapewniania zgodności. Blink Ops firma zwiększyła przychody o ponad 600% w 2023 roku, przenosząc wielu klientów z listy Fortune 500 z etapu pilotażowego do środowiska produkcyjnego.

W usługach finansowych ryzyko związane z integracją TO ryzyko biznesowe. Banki ryzykują przestojami w systemach płatniczych, opóźnieniami w wykrywaniu oszustw i przerwaniem dzienników inspekcji, gdy wdrażają rozwiązania nowego dostawcy. Dlatego jednym z pierwszych elementów ocenianych przez instytucje finansowe w start-upach jest sposób integracji ich rozwiązań. Pytania pojawiają się od razu i są konkretne: Czy rozwiązanie obsługuje naszą podstawową platformę bankową? Czy możemy utrzymać przepustowość transakcji? Czy zostanie zachowane rejestrowanie zgodności? Start-upy tworzące rozwiązania na platformie Azure mogą od pierwszego dnia integrować je z podstawowymi platformami bankowymi, takimi jak Temenos, FIS i Jack Henry, sieciami płatniczymi, w tym SWIFT, ACH i sieciami kartowymi, oraz systemami wykrywania oszustw. Obsługa szyfrowania, monitorowania transakcji, integracji za pośrednictwem interfejsów API i kompleksowego rejestrowania inspekcji pozwala instytucjom finansowym wdrażać rozwiązania w istniejących procesach, a jednocześnie spełniać wymagania regulacyjne. Rozwiązania pasują do systemów płatniczych i rozliczeniowych, a jednocześnie spełniają wymagania dotyczące wydajności, inspekcji i infrastruktury.

Systemy oparte na regułach przetwarzają transakcje. Systemy oparte na sztucznej inteligencji je rozumieją. Instytucje finansowe przechodzą od statycznych reguł do adaptacyjnych modeli analizy danych, które wykrywają oszustwa na podstawie zachowania, oceniają ryzyko kredytowe na podstawie alternatywnych sygnałów i personalizują wskazówki finansowe na podstawie indywidualnych wzorców. Jednak tworzenie rozwiązań AI na skalę sektora finansowego wymaga infrastruktury, która może trenować modele na miliardach transakcji i wdrażać je z opóźnieniem poniżej sekundy. Infrastruktura AI platformy Azure umożliwia start-upom finansowym budowanie inteligentnych rozwiązań w całym stosie produktów. Modele wykrywania oszustw mogą pomagać identyfikować schematy związane z syntetycznymi tożsamościami podczas otwierania kont oraz sygnalizować przejęcie konta, zanim dojdzie do transferu środków. Modele kredytowe oceniają w czasie rzeczywistym osoby z krótką historią kredytową, wspierając podejmowanie decyzji kredytowych w czasie rzeczywistym. Mechanizmy personalizacji przedstawiają informacje o wydatkach i polecają produkty na podstawie historii transakcji. Modele przetwarzania dokumentów automatyzują weryfikację modelu Poznaj Swojego Klienta, pomagając usprawnić procesy trwające wiele dni. Te możliwości działają na tej samej infrastrukturze, są trenowane na zestawach danych obejmujących skalę transakcji i wdrażane z niskim opóźnieniem wymaganym przez produkty finansowe. Dzięki temu wykrywanie zagrożeń może je wyprzedzać, zamiast rejestrować je dopiero po wyrządzeniu szkód.

Instytucje finansowe muszą modernizować działalność, spełniając jednocześnie jedne z najbardziej rygorystycznych na świecie standardów regulacyjnych i zabezpieczeń. Start-upy tworzone wraz z firmą Microsoft odpowiadają na oba te wyzwania w globalnych bankach, wśród przełomowych firm z sektora fintech i w przedsiębiorstwach świadczących usługi profesjonalne. Laurel firma pozyskała firmy Ernst & Young, Grant Thornton i Crowell & Moring spośród ponad 100 czołowych firm prawniczych, księgowych i konsultingowych. W ciągu 12 miesięcy przed zamknięciem rundy finansowania serii C o wartości 100 mln USD zwiększyła wskaźnik ARR o 300%, a wykorzystanie o 500%. FirmaEndor Labs pozyskała firmę Robinhood, która poinformowała o ograniczeniu o 95% liczby ustaleń dotyczących zabezpieczeń przekazywanych deweloperom. Wonderful firma wdrożyła produkcyjne agenty AI w Banco Caja Social i Bank Hapoalim. W Banco Caja Social agent ds. windykacji zwiększył odsetek konwersji kontaktów na deklaracje spłaty z 45% do 65%. Ema Unlimited firma automatyzuje procesy w firmach fintech z listy Fortune 1000, w tym TrueLayer i Moneyview, a wdrożenia automatyzują nawet 80% rozwiązywania zgłoszeń. Moderne firma pozyskała pięć największych banków w Ameryce Północnej i zwiększyła bazę klientów o 250% w 2024 roku, modernizując miliony wierszy starszego kodu, na którym opiera się infrastruktura finansowa.

Zespoły operacji sklepowych oceniają nowe technologie według jednego kryterium: czy będą działać w każdym sklepie i każdego dnia, razem z rozwiązaniami już wdrożonymi? Autonomiczne kasy, robotyka i mechanizmy planowania oparte na sztucznej inteligencji muszą niezawodnie integrować się z systemami POS, systemami zarządzania zapasami i systemami zarządzania personelem w tysiącach lokalizacji, bez zakłócania transakcji ani przepływów pracy związanych z personelem. Start-upy tworzone na platformie Azure mogą obsługiwać uwierzytelnianie SSO i SAML, mechanizmy kontroli dostępu oparte na rolach oraz integracje interfejsów API z systemami POS, systemami zarządzania zapasami i systemami ERP. Wdrożenie w wielu regionach wspiera globalne operacje, a umowy SLA dotyczące dostępności i gotowość do ocen ryzyka dostawców pomagają zespołom IT sprawniej prowadzić ewaluacje. Dzięki temu sprzedawcy mogą dodawać nowe rozwiązania do istniejących operacji, zamiast przebudowywać podstawę technologiczną tylko po to, aby współpracowała ze start-upem.

Duzi sprzedawcy wielokanałowi mają idealne warunki do wprowadzania innowacji opartych na sztucznej inteligencji: ogromny wolumen transakcji, bogate dane operacyjne i złożone sieci sklepów, w których nawet niewielkie wzrosty efektywności przekładają się na znaczące zwiększenie marży i zysku. Gdy sztuczna inteligencja może optymalizować zapasy, nakład pracy i ceny w setkach lub tysiącach lokalizacji, wpływ tych działań szybko się kumuluje. Start-upy tworzone na platformie Azure i z wykorzystaniem platformy Microsoft AI mogą sprawniej integrować się z istniejącymi danymi i systemami sprzedawców, aby uwolnić tę wartość. Ujednolicając dane z systemów POS, systemów zarządzania zapasami, handlu elektronicznego i czujników, mogą trenować modele, które poprawiają prognozy popytu, automatyzują uzupełnianie zapasów i ustalają priorytety zadań sklepowych na podstawie przewidywanego wpływu. W praktyce może to oznaczać wykorzystanie sztucznej inteligencji do utrzymywania dostępności kluczowych produktów, ograniczania zbędnego przemieszczania się pracowników, optymalizacji cen i promocji oraz usprawniania procesu finalizacji zakupów – a wszystko to w skali typowej dla nowoczesnego handlu wielokanałowego.

Handel detaliczny zmienia się szybciej niż kiedykolwiek. Od autonomicznych sklepów po planowanie obsługiwane przez sztuczną inteligencję i robotykę na powierzchni sklepu — start-upy tworzące rozwiązania wraz z firmą Microsoft pomagają największym sprzedawcom detalicznym na świecie zmieniać obsługę klienta i operacje na dużą skalę. Auger firma wprowadza sztuczną inteligencję przy użyciu agentów do łańcuchów dostaw: Meta Reality Labs, Fanatics i Kimberly-Clark. W samej firmie Fanatics około 85% decyzji w procesach zarządzanych przez firmę Auger jest podejmowanych autonomicznie. AiFi firma współpracowała z firmą Microsoft przy rozwiązaniu Smart Store Analytics i wdrożyła technologię autonomicznych sklepów u sprzedawców detalicznych, takich jak Carrefour, Albert Heijn i Żabka, a także w drużynie Detroit Lions na stadionie Ford Field, gdzie średni czas transakcji skrócił się o 50%, a przychód na osobę wzrósł o 170%. Toolio firma dołączyła do programu Microsoft for Startups — Pegasus i uzyskała certyfikat Microsoft for Retail AI, obsługując marki takie jak Boll & Branch, MeUndies, Magnolia i Rothy’s oraz oferując integracje z platformami Dynamics 365 i Power BI. Typeface firma wspiera klientów takich jak Microsoft, ASICS, Marks & Spencer i Johnson Controls. General Robotics firma rozszerza zastosowanie sztucznej inteligencji na operacje fizyczne dzięki rozwiązaniu GRID, które według firmy skraca wdrażanie nowych robotów z około miesiąca do zaledwie dwóch godzin.