Newsletter

Możliwości dla start-upów AI w 2025 roku * AKTUALIZACJA*

"Podczas gdy wszyscy starają się wdrożyć GPT-5, niektórzy ludzie wciąż zarabiają na sprzedaży przycisków". Prawdziwą szansą dla sztucznej inteligencji w 2025 roku nie jest odkrywanie koła na nowo - jest nią rozwiązywanie rzeczywistych problemów bez przepalania budżetów. Niedoceniane nisze: personalizacja, która nie sprawia, że klienci czują się jak w Black Mirror, asystenci opieki zdrowotnej, którzy odróżniają przeziębienie od pogotowia, analityka dla MŚP, które nienawidzą Excela. Sukces? Nie tych, którzy mają najpotężniejszą sztuczną inteligencję, ale tych, którzy sprawiają, że jest ona dostępna, użyteczna i zrównoważona.

Półpoważny przewodnik po przetrwaniu gorączki złotasztucznej inteligencji (podczas gdy wszyscy udają, że wiedzą, czym naprawdę jest GPT-5) *UPDATED*

Sztuczna inteligencja wkracza w fazę dorosłości (nawet jeśli nadal czasami zachowuje się jak nastolatek wykrzykujący przypadkowe odpowiedzi). To właśnie tutaj startupy mogą naprawdę coś zmienić, bez konieczności obiecywania zbawienia świata lub przewidywania przyszłości, której nie zna nawet Sam Altman.

Nisze rynku o których nikt ci nie mówi (ale powinieneś je rozważyć)

1. Personalizacja, która nie jest przerażająca: Platformy, które przekształcają dane w dostosowane doświadczenia, nie sprawiając, że klienci czują się jak w odcinku Black Mirror. Od e-commerce, który rozumie, kiedy NIE sugerować produktu, po treści, które naprawdę odpowiadają gustom użytkownika (a nie temu, co algorytm uważa, że powinieneś chcieć).

2. Wirtualni asystenci zdrowia z sercem ♥️

  • Zarządzanie spotkaniami bez klasycznego "oddzwonimy" (tak, wciąż czekamy na ten telefon od 2019 roku).
  • Wirtualna triage, która odróżnia "jestem przeziębiony" od "potrzebuję pogotowia" (i nie sugeruje amputacji wrastającego paznokcia).
  • Kontynuacje, które nie wyglądają, jakby zostały napisane przez robota (choć, jak na ironię, tak właśnie jest).

3. Tworzenie treści dla ludzi Narzędzia pomagające tworzyć treści z duszą:

  • Teksty SEO, które nie wyglądają jak napisane przez bota (ten jest i to widać).
  • Posty, które nie sprawią, że twoje wnuki będą się ciebie wstydzić (te, które już przewracają oczami, gdy używasz telefonu komórkowego dwoma palcami).
  • Kopia, która przekonuje bez brzmienia jak słynny sprzedawca dywanów krzyczący OFERTA SPECJALNA!!!

4. Inteligentne domy (ale nie zbyt inteligentne) Systemy, które ułatwiają życie bez przekształcania domu w HAL 9000:

  • Uczą się twoich nawyków (nawet tych najbardziej żenujących, jak oglądanie reality show o 3 nad ranem).
  • Optymalizują konsumpcję (i coraz bardziej pusty portfel).
  • Integrują się ze wszystkim (nawet z tym inteligentnym urządzeniem, które kupiłeś w 2018 roku i nigdy nie skonfigurowałeś).

5. Analityka dla MŚP, które nienawidzą Excela Narzędzia, które sprawiają, że liczby są przyjazne nawet dla tych, którzy chodzili do klasycznego liceum:

  • Dashboardy, których zrozumienie nie wymaga doktoratu z astrofizyki kwantowej
  • Przewidywania, które wyglądają jak magia (ale są nauką, dzięki multimodalnemu modelowi, którego nawet programiści nie rozumieją).
  • Spostrzeżenia, które można faktycznie wykorzystać (a nie kolorowe wykresy, aby zaimponować inwestorom)

Strategie pozwalające uniknąć porażki (lub przynajmniej porażki w dobrym stylu)

  • Znajdź problem, który naprawdę kogoś denerwuje ✅ (nie wymyślaj problemów, które istnieją tylko w twoim pitch decku).
  • Zacznij od małego, ale miej wielkie marzenia ✅ (najpierw biuro w garażu, później Claude, Gemini i GPT)
  • Obchodź się z pieniędzmi jak z własnymi (bo prędzej czy później tak się stanie, gdy inwestorzy przestaną wierzyć w bajki). ✅
  • Ciągłe ulepszenia (ale bez wysyłania aktualizacji o 3 nad ranem, które usuwają wszystkie dane użytkownika) ✅

Obszary, w których nie musisz mieszkać pod mostem

  • Opieka zdrowotna (niestety, ludzie zawsze będą chorować, ale należy uważać na przepisy europejskiej ustawy o sztucznej inteligencji od 2 lutego 2025 r.)
  • EdTech (ponieważ nauka nigdy nie wychodzi z mody, a uczniowie są coraz gorzej przygotowani)
  • Cyberbezpieczeństwo (ponieważ podczas snu ktoś próbuje włamać się do podłączonego ekspresu do kawy)

Prawda o 2025 rokuSukcesnie będzie należał do tych, którzy mają najpotężniejszą sztuczną inteligencję, ale do tych, którzy rozwiązują prawdziwe problemy bez niej:

  • Spalanie budżetów klientów (ponieważ nie każdy ma miliardy Microsoftu)
  • Obiecywanie wynalezienia koła na nowo (gdy wystarczy aktualizacja)
  • Używanie słów "blockchain" i "metaverse" w tym samym zdaniu (jest to przestępstwo karane na mocy ustawy o sztucznej inteligencji).

Prawdziwą innowacją będzie stworzenie sztucznej inteligencji:

  • Dostępne (nawet dla tych, którzy nie wiedzą, czym jest transformator lub co oznacza GPT-5o, który i tak nie pojawi się przed końcem 2025 r.)
  • Przydatny (przydatny w prawdziwym świecie, nie tylko w pitch decku z wykładniczymi wykresami wzrostu)
  • Zrównoważony (zarówno dla planety, jak i dla konta bankowego, ponieważ koszty szkoleń wciąż rosną)
  • Zgodność z nowymi przepisami (ponieważ od 2025 r. zakazy wynikające z europejskiej ustawy o sztucznej inteligencji stają się rzeczywistością, a kary wynoszą do 15 mln EUR).

Pamiętaj, że podczas gdy wszyscy starają się wdrożyć Claude 3.7 Sonnet lub GPT-o3, wciąż są tacy, którzy zarabiają na sprzedaży przycisków. Czasami najprostsza technologia jest tą, która działa najlepiej.

Zasoby dla rozwoju biznesu

9 listopada 2025 r.

Regulowanie tego, co nie zostało stworzone: czy Europa ryzykuje technologiczną nieistotność?

Europa przyciąga zaledwie jedną dziesiątą globalnych inwestycji w sztuczną inteligencję, ale twierdzi, że dyktuje globalne zasady. Jest to "efekt Brukseli" - narzucanie zasad na skalę planetarną poprzez siłę rynkową bez napędzania innowacji. Ustawa o sztucznej inteligencji wchodzi w życie zgodnie z rozłożonym w czasie harmonogramem do 2027 r., ale międzynarodowe firmy technologiczne reagują kreatywnymi strategiami unikania: powołując się na tajemnice handlowe, aby uniknąć ujawnienia danych szkoleniowych, tworząc zgodne technicznie, ale niezrozumiałe podsumowania, wykorzystując samoocenę do obniżenia klasyfikacji systemów z "wysokiego ryzyka" do "minimalnego ryzyka", forum shopping wybierając państwa członkowskie o mniej rygorystycznych kontrolach. Paradoks eksterytorialnych praw autorskich: UE wymaga, by OpenAI przestrzegało europejskich przepisów nawet w przypadku szkoleń poza Europą - zasada nigdy wcześniej niespotykana w prawie międzynarodowym. Pojawia się "podwójny model": ograniczone wersje europejskie vs. zaawansowane wersje globalne tych samych produktów AI. Realne ryzyko: Europa staje się "cyfrową fortecą" odizolowaną od globalnych innowacji, a obywatele europejscy mają dostęp do gorszych technologii. Trybunał Sprawiedliwości w sprawie scoringu kredytowego odrzucił już obronę "tajemnic handlowych", ale niepewność interpretacyjna pozostaje ogromna - co dokładnie oznacza "wystarczająco szczegółowe podsumowanie"? Nikt tego nie wie. Ostatnie nierozstrzygnięte pytanie: czy UE tworzy etyczną trzecią drogę między amerykańskim kapitalizmem a chińską kontrolą państwową, czy po prostu eksportuje biurokrację do obszaru, w którym nie konkuruje? Na razie: światowy lider w zakresie regulacji AI, marginalny w jej rozwoju. Rozległy program.
9 listopada 2025 r.

Outliers: Gdzie nauka o danych spotyka się z historiami sukcesu

Nauka o danych postawiła ten paradygmat na głowie: wartości odstające nie są już "błędami, które należy wyeliminować", ale cennymi informacjami, które należy zrozumieć. Pojedyncza wartość odstająca może całkowicie zniekształcić model regresji liniowej - zmienić nachylenie z 2 na 10 - ale wyeliminowanie jej może oznaczać utratę najważniejszego sygnału w zbiorze danych. Uczenie maszynowe wprowadza zaawansowane narzędzia: Isolation Forest izoluje wartości odstające poprzez budowanie losowych drzew decyzyjnych, Local Outlier Factor analizuje lokalną gęstość, Autoencoders rekonstruują normalne dane i zgłaszają to, czego nie mogą odtworzyć. Istnieją globalne wartości odstające (temperatura -10°C w tropikach), kontekstowe wartości odstające (wydanie 1000 euro w biednej dzielnicy), zbiorowe wartości odstające (zsynchronizowane skoki ruchu w sieci wskazujące na atak). Równolegle z Gladwellem: "reguła 10 000 godzin" jest kwestionowana - dixit Paula McCartneya "wiele zespołów spędziło 10 000 godzin w Hamburgu bez sukcesu, teoria nie jest nieomylna". Azjatycki sukces matematyczny nie jest genetyczny, ale kulturowy: chiński system liczbowy jest bardziej intuicyjny, uprawa ryżu wymaga ciągłego doskonalenia w porównaniu z ekspansją terytorialną zachodniego rolnictwa. Rzeczywiste zastosowania: brytyjskie banki odzyskują 18% potencjalnych strat dzięki wykrywaniu anomalii w czasie rzeczywistym, produkcja wykrywa mikroskopijne wady, których ludzka inspekcja by nie zauważyła, opieka zdrowotna weryfikuje dane z badań klinicznych z czułością wykrywania anomalii 85%+. Końcowa lekcja: w miarę jak nauka o danych przechodzi od eliminowania wartości odstających do ich zrozumienia, musimy postrzegać niekonwencjonalne kariery nie jako anomalie, które należy skorygować, ale jako cenne trajektorie, które należy zbadać.