Rakenna nopeasti. Skaalaa fiksusti. Myy suuryrityksille.

Älä rakenna uutta yksittäistä ratkaisua, joka jää kliinisen työnkulun ulkopuolelle. Rakenna sinne, missä terveydenhuolto jo toimii. Integroi Dragon Copilotiin, jotta voit tuoda erottuvat ominaisuutesi suoraan dokumentointiin, potilaiden vastaanottoon, hoidon koordinointiin, ennakkolupiin, tulonmuodostuksen hallintaan ja kliiniseen päätöksentekoon ilman, että hoitohenkilökunnan on opeteltava jälleen yhden erillisen työkalun käyttö. Käytä Azure Health Data Services -palvelua standardeihin perustuvana runkona FHIR-, DICOM- ja MedTech-tiedoille. Näin tuotteesi voi muodostaa yhteyden sähköisiin potilastietojärjestelmiin ja kliinisiin järjestelmiin sekä täyttää suuryritysasiakkaiden yhteentoimivuutta, hallintaa ja skaalautuvuutta koskevat odotukset. Käytä sitten Azure AI Foundrya mallien valitsemiseen ja arvioimiseen, agenttien rakentamiseen ja orkestrointiin, kokemusten perustamiseen terveydenhuollon tietoihin sekä asiakkaiden odottamien vastuullisen tekoälyn hallintakeinojen ja seurannan lisäämiseen. Tämän johdosta käytät vähemmän aikaa Microsoftin jo tarjoaman infrastruktuurin uudelleenrakentamiseen ja enemmän aikaa sellaisen mullistavan kokemuksen luomiseen, jonka vain startup-yrityksesi voi tarjota. Samalla saat vahvemman perustelun ostajille ja nopeamman tien kokeilusta suuryritysasiakkaiden laajamittaiseen käyttöönottoon.

Terveys- ja biotieteiden innovointi ei rajoitu yhteen arvoketjun osaan, eikä kunnianhimosikaan pitäisi olla rajallista. Aloita Microsoft Discoverylla ja rakenna erikoistuneita tekoälyagentteja, jotka voivat tehdä päätelmiä tieteellisestä kirjallisuudesta ja omistamistasi tutkimustiedoista. Näin tiimit voivat siirtyä nopeammin kohteiden tunnistamisesta lupaaviin hypoteeseihin. Käytä Azure AI Foundrya mallien valitsemiseen ja arvioimiseen, agenttien orkestrointiin, kokemusten perustamiseen luotettaviin tietoihin ja vastuullisen tekoälyn hallintakeinojen sisällyttämiseen kehitystyöhön heti alusta alkaen. Kun hoitomuodot ja laitteet siirtyvät kliiniseen kehitykseen, Azure Health Data Services auttaa yhdistämään FHIR-, DICOM- ja MedTech-tietoja tutkimuksen, kliinisten kokeiden ja hoidon ympäristöissä. Terveydenhuoltoon tarkoitetut mallit, kuten MedImageParse, MedImageInsight ja CXRReportGen, voivat nopeuttaa kuvantamisen työnkulkuja. Dragon Copilot puolestaan tarjoaa mahdollisuuksia tuoda startup-yritysten muista kilpailijoista erottuvat ominaisuudet suoraan hoitohenkilöstön päivittäiseen työhön. Aina tutkimisesta kokeiluihin ja hoitopaikkaan asti Microsoft tarjoaa startup-yrityksille rakennuspalikat, joiden avulla mullistavat ideat voidaan muuttaa skaalautuviksi ratkaisuiksi ja asiakkaiden hoitotuloksia voidaan siten parantaa.

Terveys- ja biotieteiden startup-yritykset edistävät väestön terveyttä, potilaiden hoitoa, terveydenhuollon toimintaa ja kliinistä tutkimusta ottamalla ratkaisunsa käyttöön suuryrityksissä. CueZen tekee yhteistyötä Singaporen terveyden edistämisestä vastaavan viranomaisen kanssa ja tarjoaa tekoälyyn perustuvia, yksilöllisiä terveysinterventioita koko maan laajuisesti. Sen NudgeRank-järjestelmää arvioitiin 12 viikon tutkimuksessa Singaporessa. Yksilöllisiä kannusteita saaneiden päivittäiset askeleet lisääntyivät 6,17 prosenttia ja viikoittaiset liikuntaminuutit 7,61 prosenttia. Humata Health tekee yhteistyötä suurten terveydenhuoltojärjestelmien kanssa, mukaan lukien kolme maan viidestä suurimmasta järjestelmästä, ja tehostaa ennakkolupien käsittelyä tekoälyn ja automaation avulla. Sen käyttöympäristö automatisoi prosessin tilauksesta lähetykseen ja tilan seurantaan. Humatan mukaan kliinisten kokonaisuuksien muodostamisen tehokkuus on kasvanut 80 prosenttia, vertaisarviointien määrä on vähentynyt 60 prosenttia ja ensimmäisen käsittelykerran hyväksymisaste on 96 prosenttia. Ignite Data solmi Mayo Clinicin kanssa Enterprise-sopimuksen monipaikkaisten onkologisten tutkimusten automatisoinnista. Lisäksi se tekee yhteistyötä Memorial Sloan Ketteringin ja AstraZenecan kanssa ja uudistaa kliinisten tietojen siirtymistä sähköisistä potilastietojärjestelmistä tutkimukseen. Raapid, jonka taustalla ovat M12 (Microsoft Ventures) ja UPMC Enterprises, saavutti Microsoft Healthcare AI Certified Software -tilan. Yrityksen mukaan sijoitetun pääoman tuotto on viisinkertainen ja terveyssuunnitelma-asiakkaiden lisätulot jäsentä kohden ovat 2 000–4 000 USD. Ema Unlimited upottaa tekoälytyöntekijöitä Fortune 1000 -terveydenhuoltoyritysten työnkulkuihin potilaiden vastaanottoa ja hallinnon automatisointia varten. Yrityksen mukaan yli 70 prosenttia työnkuluista automatisoituu heti ensimmäisestä päivästä lähtien. Kyse on tuotantokäytöstä maailman tunnetuimmissa lääketieteellisissä laitoksissa ja terveydenhuolto-organisaatioissa. Se osoittaa, että organisaatiotason vaatimukset täyttävä, vaatimustenmukainen tekoäly pystyy täyttämään terveydenhuoltoalan tiukimmat tietoturva- ja tietosuojavaatimukset.

Innovaatio ei tuota arvoa arvioinnin aikana. Startup-yritykselle tämä merkitsee kasvun lykkääntymistä. Suuryritykselle se tarkoittaa ratkaisematta jäänyttä ongelmaa ja alisuoriutuvaa käyttöympäristöä. Kummaltakaan osapuolelta ei puutu kunnianhimoa. Molemmilla on pulaa ajasta.

Rakenna Azuren pohjalta, niin ratkaisusi on heti valmis yrityskäyttöön infrastruktuurissa, jonka asiakkaat jo omistavat ja johon he luottavat. Käyttöönotto helpottuu, joten teknologiasi saavuttaa suuryritykset nopeammin. Lisäksi koska se laajentaa aiempia investointeja sen sijaan, että toimisi niiden rinnalla, innovaatiosi ei ratkaise vain uutta ongelmaa vaan parantaa myös jo tehdyn sijoituksen tuottoa.

Jokainen merkittävä muutos tietojenkäsittelyssä on synnyttänyt tietoturvaluokan, jota ei ollut aiemmin olemassa. Verkkopalvelut toivat meille palomuurin. Pilvipalvelu toi meille suojaustason hallinnan. Tekoäly tekee sen jälleen, mutta tällä kertaa luokkaa vasta määritellään. Organisaatiot ottavat tekoälyteknologiaa käyttöön nopeammin kuin sen hallintaan tarkoitetut työkalut ehtivät valmistua. Tämä kuilu luo perustan seuraavan sukupolven tietoturvayrityksille.

Läheisyydellä on merkitystä. Azuressa käytössä on sama käyttäjätietojen, päätepisteiden ja tietojen hallinnan kokonaisuus, jota suuryritys käyttää ja jonka pohjalta rakennat. Luottamuksellinen tietojenkäsittely varmistaa, että tarvitsemasi telemetriatiedot pysyvät salattuina myös koulutuksen aikana. Juuri tämä erottaa ongelmasta ilmoittavan tuotteen sen ratkaisevasta tuotteesta. Niitä hallinnoivat yritykset eivät liity mihinkään yksittäiseen luokkaan. He määrittelevät sen itse.

Kyberturvallisuuden startup-yritykset suojaavat maailman kriittisintä infrastruktuuria ratkaisuilla, joita käytetään Fortune 500 -yrityksissä, rahoituslaitoksissa ja valtion virastoissa. Silverfort suojaa yli tuhatta suuryritystason asiakasta, kuten Airbusia, Ryanairia, Rio Tintoa ja UPS:ää. Se analysoi päivittäin 10 miljardia todennusta, ja sen bruttopysyvyysaste on 94 prosenttia. Abnormal Security saavutti 100 miljoonan USD:n vuotuisen toistuvan liikevaihdon neljässä vuodessa. Se suojaa yli 12 prosenttia Fortune 500 -yrityksistä, kuten Xeroxia, Maerskia ja Mattelia. Cyera kasvoi vuodessa Fortune 500 -asiakkaiden keskuudessa 353 prosenttia. Matkan varrella se sai asiakkaikseen AT&T:n, Paramountin, Nordstromin, Pelotonin, Chipotlen ja DocuSignin ja saavutti yli 100 miljoonan USD:n vuotuisen toistuvan liikevaihdon sekä 6 miljardin Yhdysvaltain dollarin arvon. Endor Labs sai Atlassianin vaihtamaan aiemman toimittajansa. Sen jälkeen asiakkaiksi tulivat OpenAI, Robinhood, Cursor ja Dropbox. Robinhood ilmoitti vähentäneensä kehittäjille lähetettyjen tietoturvahavaintojen määrää 95 prosenttia. RegScale säästi Yhdysvaltain laivaston NIWC Pacificilta yli 36 viikkoa vaatimustenmukaisuuden automatisoinnissa. Blink Ops kasvatti liikevaihtoaan yli 600 prosenttia vuonna 2023 ja siirsi useita Fortune 500 -asiakkaita pilottivaiheesta tuotantokäyttöön.

Rahoituspalveluissa integrointiriski on liiketoimintariski. Pankit ottavat riskin maksuliikenteen käyttökatkoista, petosten havaitsemisen hidastumisesta ja valvontaketjujen rikkoutumisesta, jos ne tuovat toimintaan mukaan uuden toimittajan. Siksi yksi ensimmäisistä asioista, joita rahoituslaitokset arvioivat startup-yrityksissä, on niiden ratkaisujen integrointi. Kysymykset ovat suoria ja täsmällisiä: Tukeeko ratkaisu pankin pääasiallista käyttöympäristöä? Voimmeko säilyttää tapahtumien siirtomäärän? Säilyvätkö vaatimustenmukaisuuden lokitiedot? Azureen rakennetut startup-ratkaisut voidaan integroida heti alusta lähtien pankkien pääasiallisiin käyttöympäristöihin, kuten Temenosiin, FIS:ään ja Jack Henryyn, SWIFTin, ACH:n ja korttiverkkojen kaltaisiin maksuverkostoihin sekä petosten havaitsemisjärjestelmiin. Salaus, tapahtumien valvonta, ohjelmointirajapintoihin perustuvat integroinnit ja kattava valvontaloki mahdollistavat ratkaisujen käyttöönoton rahoituslaitosten nykyisissä työnkuluissa sääntelyvaatimukset täyttäen. Ratkaisut sopivat maksu- ja tilitysjärjestelmiin ja täyttävät samalla suorituskykyä, valvontaa ja infrastruktuuria koskevat odotukset.

Sääntöpohjaiset järjestelmät käsittelevät tapahtumia. Tekoälyä hyödyntävät järjestelmät ymmärtävät niitä. Rahoituslaitokset siirtyvät staattisista säännöistä mukautuviin tietomalleihin, jotka havaitsevat petoksia toiminnan perusteella, arvioivat luottoriskiä vaihtoehtoisten signaalien avulla ja mukauttavat taloudellista opastusta yksilöllisten toimintamallien mukaan. Tekoälyn rakentaminen rahoitusalan mittakaavassa edellyttää kuitenkin infrastruktuuria, joka pystyy kouluttamaan malleja miljardien tapahtumien avulla ja ottamaan ne käyttöön alle sekunnin viiveellä. Azuren tekoälyinfrastruktuurin avulla rahoitusalan startup-yritykset voivat rakentaa älykkyyttä koko tuotevalikoimaan. Petosten havaitsemismallit auttavat tunnistamaan synteettisten käyttäjätietojen huijaukset tilin avaamisen aikana ja havaitsemaan tilien kaappaamiset ennen varojen siirtoa. Luottomallit pisteyttävät niukasti luottohistoriaa sisältävät hakemukset reaaliaikaisesti ja tukevat reaaliaikaisia luottopäätöksiä. Mukauttamisen ytimet tuovat esiin kulutustietoja ja suosittelevat tuotteita tapahtumahistorian perusteella. Asiakirjojen käsittelymallit automatisoivat asiakkaan vahvistuksen ja auttavat sujuvoittamaan useita päiviä kestäviä prosesseja. Nämä ominaisuudet toimivat samalla infrastruktuurilla. Mallit koulutetaan tapahtumamäärältään suurilla tietojoukoilla ja otetaan käyttöön rahoitusalan tuotteiden edellyttämällä pienellä viiveellä. Näin uhat voidaan havaita ennen niiden toteutumista sen sijaan, että ne vain kirjataan vahingon sattumisen jälkeen.

Rahoituslaitoksiin kohdistuu painetta uudistaa toimintaansa ja samalla täyttää maailman tiukimmat sääntely- ja tietoturvavaatimukset. Microsoftin avulla rakennetut startup-yritykset vastaavat molempiin vaatimuksiin maailmanlaajuisissa pankeissa, fintech-alan uudistajissa ja asiantuntijapalveluyrityksissä. Laurel hankki asiakkaikseen Ernst & Youngin, Grant Thorntonin ja Crowell & Moringin yli sadan parhaan laki-, tilintarkastus- ja konsultointiyrityksen joukosta. Sen vuotuinen toistuva liikevaihto kasvoi 300 prosenttia ja käyttö 500 prosenttia 12 kuukaudessa, ja kausi päättyi 100 miljoonan USD:n C-sarjaan. Endor Labs solmi sopimuksen Robinhoodin kanssa, joka ilmoitti vähentäneensä kehittäjille lähetettyjen tietoturvahavaintojen määrää 95 prosenttia. Wonderful on ottanut tuotantokäyttöön tekoälyagentteja Banco Caja Socialissa ja Bank Hapoalimissa. Banco Caja Socialissa sen perintäagentti kasvatti yhteydenotosta maksulupaukseen johtavien tapausten osuuden 45 prosentista 65 prosenttiin. Ema Unlimited automatisoi työnkulkuja Fortune 1000 -fintech-yrityksissä, kuten TrueLayerissa ja Moneyview'ssa. Käyttöönotot automatisoivat jopa 80 prosenttia tukipyyntöjen ratkaisuista. Moderne hankki asiakkaikseen viisi Pohjois-Amerikan suurimpiin kuuluvaa pankkia ja kasvatti asiakaskuntaansa 250 prosenttia vuonna 2024. Se uudistaa miljoonia rivejä vanhaa koodia, joka muodostaa rahoitusinfrastruktuurin perustan.

Kaupan toimintojen tiimit arvioivat uutta teknologiaa yhden kysymyksen perusteella: toimiiko tämä jokaisessa myymälässä joka päivä yhdessä nykyisten järjestelmiemme kanssa? Autonomisten kassojen, robotiikan ja tekoälypohjaisten suunnitteluytimien on integroiduttava luotettavasti myyntipiste-, varasto- ja henkilöstöjärjestelmiin tuhansissa toimipaikoissa ilman, että käyttöönotto häiritsee maksutapahtumia tai henkilöstön työnkulkuja. Azureen perustuvat startup-yritykset voivat tukea SSO- ja SAML-todennusta, roolipohjaisia käyttöoikeuksia sekä ohjelmointirajapintojen integrointeja myyntipiste-, varasto- ja ERP-järjestelmiin. Monialueinen käyttöönotto tukee maailmanlaajuista toimintaa. Käytettävyysaikaa koskevat SLA-sopimukset ja valmius toimittajariskien arviointeihin puolestaan auttavat IT-tiimejä viemään arviointeja eteenpäin. Näin vähittäismyyjät voivat liittää uusia kokemuksia nykyisiin toimintoihin sen sijaan, että niiden pitäisi rakentaa teknologiaperustansa uudelleen vain voidakseen työskennellä startup-yrityksen kanssa.

Suurilla monikanavaisilla vähittäismyyjillä on tekoälyinnovaatioille ihanteelliset edellytykset: valtavat tapahtumamäärät, monipuoliset toimintatiedot ja monimutkaiset myymäläverkostot, joissa pienetkin tehokkuushyödyt kasvavat merkittäviksi kate- ja voittovaikutuksiksi. Kun tekoäly voi optimoida varastot, työvoiman ja hinnoittelun sadoissa tai tuhansissa toimipaikoissa, vaikutus kasvaa nopeasti. Azureen ja Microsoft AI:hin perustuvat startup-yritykset voivat integroitua saumattomasti vähittäismyyjien nykyisiin tietoihin ja järjestelmiin ja auttaa hyödyntämään niiden arvoa. Yhdistämällä myyntipiste-, varasto-, verkkokauppa- ja anturitiedot ne voivat kouluttaa malleja, jotka parantavat kysyntäennusteita, automatisoivat täydennyksiä ja priorisoivat myymälätehtäviä ennustetun vaikutuksen perusteella. Käytännössä tämä voi tarkoittaa tekoälyä, joka pitää tärkeät tuotteet varastossa, vähentää turhia työntekijöiden siirtymiä, parantaa hinnoittelua ja kampanjoita sekä lyhentää kassalla asiointia. Nykyaikaisen monikanavaisen vähittäiskaupan laajuus vahvistaa näiden kaikkien vaikutuksia.

Vähittäiskauppa muuttuu nopeammin kuin koskaan. Autonomisista myymälöistä tekoälypohjaiseen suunnitteluun ja myymälän robotiikkaan Microsoftin avulla toimivat startup-yritykset auttavat maailman suurimpia vähittäiskauppiaita uudistamaan asiakaskokemusta ja toimintoja laajassa mittakaavassa. Auger tuo agenttipohjaisen tekoälyn Metan Reality Labsin, Fanaticsin ja Kimberly-Clarkin toimitusketjuihin. Fanaticsilla noin 85 prosenttia Augerin hallinnoimien prosessien päätöksistä tehdään itsenäisesti. AiFi teki Microsoftin kanssa yhteistyötä Smart Store Analytics -ratkaisun parissa ja otti itsenäisen myymäläteknologian käyttöön Carrefourilla, Albert Heijnillä ja Żabkalla sekä Ford Fieldillä Detroit Lionsin kanssa. Keskimääräinen asiointiaika lyheni 50 prosenttia ja liikevaihto asiakasta kohden kasvoi 170 prosenttia. Toolio liittyi Microsoft for Startups Pegasus -ohjelmaan ja sai Microsoft for Retail AI Certified -sertifioinnin. Sen asiakkaita ovat muun muassa Boll & Branch, MeUndies, Magnolia ja Rothy’s, ja se tarjoaa integraatiot Dynamics 365:een ja Power BI:hin. Typeface palvelee muun muassa Microsoftia, ASICSia, Marks & Spenceriä ja Johnson Controlsia. General Robotics laajentaa tekoälyn fyysisiin toimintoihin GRID-ratkaisulla, jonka mukaan uusien robottien käyttöönottoaika lyhenee noin kuukaudesta jopa kahteen tuntiin.