Compilación rápida. Escala de forma inteligente. Vender en la empresa.

No cree otra solución de punto que se encuentre fuera del flujo de trabajo clínico. Cree soluciones en las que ya funcione la asistencia sanitaria. Intégrese con Dragon Copilot para incorporar sus capacidades diferenciadas directamente a la documentación, la ingesta de pacientes, la coordinación de la atención sanitaria, la autorización previa, el ciclo de ingresos y el soporte técnico para la toma de decisiones clínicas, sin proporcionar a los médicos una herramienta más desconectada para aprender. Use Azure Health Data Services como la red troncal basada en estándares para los datos de FHIR, DICOM y MedTech, para que el producto pueda conectarse a EHR y sistemas clínicos a la vez que cumple las expectativas empresariales de interoperabilidad, gobernanza y escala. A continuación, use Azure AI Foundry para elegir y evaluar modelos, crear y orquestar agentes, experiencias terrestres en los datos sanitarios y agregar los controles de inteligencia artificial responsables y la supervisión que esperan los clientes. El resultado: dedique menos tiempo a recompilar la infraestructura que Microsoft ya proporciona y más tiempo a crear la experiencia innovadora que solo su startup puede ofrecer, con una historia más sólida para los compradores y un camino más rápido desde la implementación piloto a la implementación empresarial.

La innovación en ciencias de la salud y la vida no se detiene en un punto de la cadena de valor, ni tampoco debe ser su intención. Comience con Microsoft Discovery para crear agentes de inteligencia artificial especializados que puedan razonar a través de datos de investigación científicas y de propiedad, lo que ayuda a los equipos a pasar más rápido de la identificación objetivo a las hipótesis promesas. Use Azure AI Foundry para seleccionar y evaluar modelos, orquestar agentes, experiencias terrestres en datos de confianza y llevar controles de inteligencia artificial responsables al desarrollo desde el primer día. A medida que los tratamientos y los dispositivos se trasladan al desarrollo clínico, Azure Health Data Services ayuda a conectar los datos de FHIR, DICOM y MedTech en entornos de investigación, pruebas y atención sanitaria. Los modelos específicos de la asistencia sanitaria, como MedImageParse, MedImageInsight y CXRReportGen, pueden acelerar los flujos de trabajo de creación de imágenes, mientras que Dragon Copilot crea oportunidades para incorporar funcionalidades de startup diferenciadas directamente en el trabajo diario de los médicos. Desde la detección hasta las pruebas hasta el punto de atención, Microsoft ofrece a las startups los bloques de creación para convertir ideas innovadoras en soluciones escalables y, en última instancia, ayudar a los clientes a mejorar los resultados de los pacientes.

Las startups de ciencias de la salud y la vida están avanzando en la salud de la población, la atención a los pacientes, las operaciones sanitarias y la investigación clínica con implementaciones empresariales. CueZen trabaja con el Consejo de Promoción de la Salud de Singapur para ofrecer intervenciones sanitarias personalizadas y basadas en inteligencia artificial a escala nacional. Su sistema NudgeRank, evaluado en un estudio de Singapur de 12 semanas, aumentó los pasos diarios en un 6,17 % y los minutos semanales del ejercicio en un 7,61 % entre los destinatarios de las tareas personalizadas. Humata Health trabaja con grandes sistemas sanitarios (incluidos tres de los cinco más grandes del país) para simplificar las autorizaciones anteriores con inteligencia artificial y automatización. Su plataforma automatiza el proceso desde el pedido a través de la supervisión del envío y el estado, y Humata informa de una eficacia de unión clínica un 80 %, un 60 % menos de revisiones punto a punto y una tasa de aprobación de primer paso del 96 %. Ignite Datalogró que Mayo Clinic firmara un acuerdo Enterprise para automatizar ensayos oncológicos en varias sedes, además de colaboraciones con Memorial Sloan Kettering y AstraZeneca que están revolucionando el flujo de datos clínicos del historial médico electrónico a la investigación. Raapid, respaldada por M12 (Microsoft Ventures) y UPMC Enterprises, obtuvo la certificación Microsoft Healthcare AI Certified Software e informa de un ROI de 5× y de entre 2 000 y 4 000 USD de ingresos adicionales por miembro en los clientes de planes sanitarios. Ema Unlimited integra agentes de inteligencia artificial en los flujos de trabajo sanitarios de empresas de la lista Fortune 1000 para automatizar la admisión de pacientes y las tareas administrativas, y afirma lograr más de un 70 % de automatización desde el primer día. Se trata de implementaciones de producción en las instituciones médicas y organizaciones sanitarias más reconocidas del mundo, demostrando que la inteligencia artificial creada con cumplimiento de nivel empresarial puede superar los estándares de seguridad y privacidad más rigurosos del sector sanitario.

La innovación no crea valor mientras se evalúa. Para una startup, ese es el crecimiento aplazado. Para una empresa, es un problema que no se resuelve y una plataforma se ejecuta por debajo de su potencial. Ninguno de los lados es breve de la oración. Ambos son breves.

Cree soluciones en Azure y la solución se muestre preparada para la empresa, en la infraestructura que ya posee y en la que ya confía. La adopción es más fácil, por lo que su tecnología llega a las empresas más rápido. Y, dado que amplía lo que ya han invertido en lugar de estar junto a él, la innovación no solo resuelve un nuevo problema, sino que genera el retorno de una inversión que ya han realizado.

Cada cambio importante en la computación ha generado una categoría de seguridad que no existía antes. Las redes nos dieron el firewall. La nube nos proporcionó administración de la posición. La inteligencia artificial lo está haciendo de nuevo, salvo que esta vez la categoría todavía se está definiendo. Las organizaciones adoptan tecnología de inteligencia artificial más rápido de lo que pueden llegar las herramientas para gobernarla, y esa brecha es donde se creará la próxima generación de empresas de seguridad.

La proximidad es importante. En Azure, los controles de identidad, punto de conexión y datos con los que se aplica una empresa son los mismos que crea, y la computación confidencial significa que la telemetría que necesita permanece cifrada incluso mientras se está entrenando en ella. Eso es lo que separa un producto que notifica un problema de uno que lo resuelve. Las empresas que la administran no se unen a una categoría. Lo definen.

Las startups de ciberseguridad protegen la infraestructura más crítica del mundo con implementaciones que abarcan empresas, instituciones financieras y agencias gubernamentales de la lista Fortune 500. Silverfort protege a más de 1 000 clientes empresariales, entre ellos Airbus, Ryanair, Rio Tinto y UPS, y analiza 10 mil millones de autenticaciones al día con una retención bruta del 94 %. Abnormal Security superó los 100 millones de USD de ARR en 4 años y protege a más del 12 % de las empresas de la lista Fortune 500, entre ellas Xerox, Maersk y Mattel. Cyera creció un 353 % interanual entre sus clientes de la lista Fortune 500. En el proceso, incorporó a AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle y DocuSign, y alcanzó más de 100 millones de USD de ARR y una valoración de 6.000 millones de USD. Endor Labs convenció a Atlassian para sustituir a su proveedor actual y después firmó acuerdos con OpenAI, Robinhood, Cursor y Dropbox. Robinhood informó de una reducción del 95 % en los hallazgos de seguridad enviados a los desarrolladores. RegScale ahorró a NIWC Pacific, de la Armada de Estados Unidos, más de 36 semanas en la automatización del cumplimiento. Blink Ops aumentó sus ingresos más de un 600 % en 2023 y convirtió a varios clientes de la lista Fortune 500 de proyectos piloto en implementaciones de producción.

En los servicios financieros, el riesgo de integración es el riesgo empresarial. Los bancos se arriesgan a tiempos de inactividad en los raíles de pago, a introducir latencia en la detección de fraudes y a romper las trazas de auditoría de riesgo para adoptar un nuevo proveedor. Por eso una de las primeras cosas en las que las instituciones financieras evalúan a las startups es cómo se integran sus soluciones. Las preguntas son inmediatas y específicas: ¿es compatible con nuestra plataforma bancaria principal? ¿Podemos mantener el rendimiento de las transacciones? ¿Conservará el registro de cumplimiento? Las startups desarrolladas sobre Azure pueden integrarse desde el primer día con plataformas bancarias principales como Temenos, FIS y Jack Henry; redes de pago como SWIFT, ACH y las redes de tarjetas; y sistemas de detección del fraude. La compatibilidad con el cifrado, la supervisión de transacciones, las integraciones controladas por API y el registro de auditoría completo permiten a las instituciones financieras implementar soluciones dentro de los flujos de trabajo existentes a la vez que se cumplen las expectativas normativas. Las soluciones encajan en los raíles de pago y los sistemas de liquidación a la vez que se alinean con las expectativas de rendimiento, auditoría e infraestructura.

Los sistemas basados en reglas procesan transacciones. Los sistemas basados en inteligencia artificial los entienden. Las instituciones financieras están pasando de las reglas estáticas a modelos de inteligencia adaptativa que detectan el fraude mediante el comportamiento, evalúan el riesgo crediticio a partir de señales alternativas y personalizan la orientación financiera según los patrones individuales. Pero la creación de inteligencia artificial a escala financiera requiere una infraestructura que pueda entrenar miles de millones de transacciones e implementar modelos con una latencia inferior a un segundo. La infraestructura de inteligencia artificial de Azure permite a las startups financieras crear inteligencia en toda la pila de productos. Los modelos de detección de fraudes pueden ayudar a identificar esquemas de identidad sintética durante la apertura de la cuenta y pueden ayudar a marcar la adquisición de cuentas antes de la transferencia de fondos. Los modelos de crédito puntúan a los solicitantes de archivos finos en tiempo real, lo que permite tomar decisiones de préstamos en tiempo real. Los motores de personalización muestran información sobre los gastos y recomiendan productos basados en el historial de transacciones. Los modelos de procesamiento de documentos automatizan la verificación de KYC, lo que ayuda a simplificar los procesos de varios días. Estas funcionalidades se ejecutan en la misma infraestructura, entrenadas en conjuntos de datos de escala de transacciones, implementadas con la demanda de productos financieros de baja latencia, lo que ayuda a la detección a mantenerse por delante de las amenazas en lugar de catalogarlas después de que se hayan producido los daños.

Las instituciones financieras están bajo presión para modernizarse a la vez que cumplen algunos de los estándares normativos y de seguridad más difíciles del mundo. Las startups desarrolladas con Microsoft están preparadas para responder a ambas demandas en bancos de todo el mundo, empresas fintech disruptivas y compañías de servicios profesionales. Laurel consiguió como clientes a Ernst & Young, Grant Thornton y Crowell & Moring, entre más de 100 de las principales empresas jurídicas, contables y de consultoría. Antes de cerrar una ronda C de 100 millones de USD, aumentó un 300 % sus ingresos recurrentes anuales y un 500 % el uso en 12 meses. Endor Labs firmó un acuerdo con Robinhood, que informó de una reducción del 95 % en los hallazgos de seguridad enviados a las personas desarrolladoras. Wonderful ha implementado agentes de IA en producción en Banco Caja Social y Bank Hapoalim. En Banco Caja Social, su agente de gestión de cobros aumentó la conversión de contacto a compromiso de pago del 45 % al 65 %. Ema Unlimited automatiza flujos de trabajo en empresas de tecnología financiera de la lista Fortune 1000, como TrueLayer y Moneyview, con implementaciones que automatizan hasta el 80 % de la resolución de tickets. Moderne obtuvo cinco de los principales bancos de Norteamérica y aumentó su base de clientes un 250 % en 2024, modernizando millones de líneas de código heredado que sustentan la infraestructura financiera.

Los equipos de operaciones de la tienda valoran la nueva tecnología mediante una prueba: ¿funcionará esto en cada tienda, todos los días, junto con lo que ya ejecutamos? Los motores de planificación de IA, robótica y extracción autónomas tienen que conectarse a sistemas de pos, inventario y recursos de forma confiable en miles de ubicaciones sin interrumpir las transacciones ni los flujos de trabajo de personal. Las startups creadas en Azure pueden admitir la autenticación SSO y SAML, los controles de acceso basados en roles y las integraciones de API con sistemas POS, inventario y ERP. La implementación en varias regiones admite operaciones globales, mientras que los acuerdos de nivel de servicio de tiempo de actividad y la preparación para las evaluaciones de riesgos del proveedor ayudan a los equipos de TI a avanzar en las evaluaciones. Esto permite a los minoristas conectar nuevas experiencias en operaciones existentes en lugar de recompilar su base tecnológica solo para trabajar con una startup.

Los grandes minoristas omnicanal se encuentran en condiciones ideales para la innovación de la inteligencia artificial: grandes volúmenes de transacciones, datos operativos enriquecidos y redes de almacén complejas en las que incluso pequeñas mejoras de eficiencia se escalan en beneficios y márgenes materiales. Cuando la inteligencia artificial puede optimizar el inventario, la mano de obra y los precios en cientos o miles de ubicaciones, el impacto se complica rápidamente. Las startups basadas en Azure y Microsoft AI pueden conectarse a los datos y sistemas existentes de los minoristas para desbloquear ese valor sin problemas. Al unificar los datos de POS, inventario, comercio electrónico y sensores, pueden entrenar modelos que mejoren las previsiones de demanda, automaticen el reposición y prioricen las tareas de almacenamiento en función del impacto previsto. En la práctica, esto puede traducirse en una IA que mantenga disponibles los artículos esenciales, reduzca los desplazamientos innecesarios del personal, mejore los precios y las promociones y agilice el proceso de pago, todo ello potenciado por la escala del comercio omnicanal moderno.

El comercio minorista se está transformando más rápido que nunca. Desde tiendas autónomas hasta planificación basada en inteligencia artificial y robótica en el suelo, startups creadas con Microsoft ayudan a algunos de los minoristas más grandes del mundo a reinventar la experiencia del cliente y las operaciones a escala. Auger incorpora IA agéntica a las cadenas de suministro de Meta Reality Labs, Fanatics y Kimberly-Clark; en Fanatics, aproximadamente el 85 % de las decisiones de los procesos que gestiona Auger se toman de forma autónoma. AiFi colaboró con Microsoft en Smart Store Analytics y desplegó tecnología de tiendas autónomas para minoristas como Carrefour, Albert Heijn y Żabka, además de los Detroit Lions en Ford Field, donde el tiempo medio de transacción se redujo un 50 % y los ingresos por persona aumentaron un 170 %. Toolio se incorporó al programa Pegasus de Microsoft for Startups y obtuvo la certificación Microsoft for Retail AI, actualmente presta servicio a marcas como Boll & Branch, MeUndies, Magnolia y Rothy’s, y ofrece integraciones con Dynamics 365 y Power BI. Typeface presta servicio a clientes como Microsoft, ASICS, Marks & Spencer y Johnson Controls. General Robotics está extendiendo la IA a las operaciones físicas con GRID, que, según la empresa, reduce la incorporación de nuevos robots de aproximadamente un mes a tan solo dos horas.