לבנות מהר. להתרחב בחוכמה. למכור למגזר העסקי.

אל תבנה עוד פתרון נקודתי שאינו משתלב בתהליך העבודה הקליני. בנה את המערכת במקומות שבהם שירותי הבריאות כבר פועלים. שלב את המערכת עם Dragon Copilot כדי לשלב את היכולות הייחודיות שלך ישירות בתהליכי תיעוד, קליטת מטופלים, תיאום הטיפול, קבלת אישורים מראש, מחזור ההכנסות ותמיכה בקבלת החלטות קליניות, מבלי להטיל על הצוות הרפואי את הצורך ללמוד כלי נוסף שאינו משולב במערכת הקיימת. השתמש ב- Azure Health Data Services כתשתית מבוססת תקנים לנתוני FHIR‏, DICOM ו- MedTech, כך שהמוצר שלך יוכל להתחבר לתיקים רפואיים אלקטרוניים (EHR) ולמערכות קליניות, תוך עמידה בציפיות הארגוניות בנוגע ליכולת פעולה הדדית, ניהול וקנה מידה. לאחר מכן, השתמש ב- Azure AI Foundry כדי לבחור ולהעריך מודלים, לבנות ולתאם סוכנים, לבסס חוויות על נתוני בריאות, ולהוסיף את אמצעי הבקרה והניטור של בינה מלאכותית אחראית שהלקוחות מצפים להם. התוצאה: השקעת פחות זמן בבניית מחדש של תשתית ש- Microsoft כבר מספקת, ויותר זמן ביצירת חוויה פורצת דרך שרק הסטארט-אפ שלך יכול להציע, עם סיפור משכנע יותר בשביל הלקוחות ומסלול מהיר יותר משלב הפיילוט ועד לפריסה ארגונית.

חדשנות בתחום הבריאות ומדעי החיים אינה נפסקת בנקודה אחת בשרשרת הערכים, וגם לא השאפתנות שלך. התחל ב- Microsoft Discovery כדי לבנות סוכני בינה מלאכותית ייעודיים, המסוגלים להסיק מסקנות מתוך הספרות המדעית ונתוני מחקר קנייניים, ובכך לסייע לצוותים להתקדם במהירות רבה יותר מזיהוי היעד ועד להשערת מחקר מבטיחה. השתמש ב- Azure AI Foundry כדי לבחור ולהעריך מודלים, לתאם בין סוכנים, לבסס חוויות על נתונים אמינים, ולשלב בקרות אחראיות בתחום הבינה המלאכותית בתהליך הפיתוח כבר מהיום הראשון. עם התקדמות הטיפולים והמכשירים לשלב הפיתוח הקליני, Azure Health Data Services מסייע בחיבור נתוני FHIR‏, DICOM ו- MedTech בסביבות מחקר, ניסויים וטיפול. מודלים ייעודיים לתחום הבריאות, כגון MedImageParse‏, MedImageInsight ו- CXRReportGen, יכולים להאיץ את תהליכי העבודה בתחום ההדמיה, בעוד ש- Dragon Copilot יוצר הזדמנויות לשלב יכולות ייחודיות של חברות סטארט-אפ ישירות בעבודתם היומיומית של אנשי הרפואה. מהגילוי, דרך הניסויים ועד לנקודת הטיפול, Microsoft מספקת לסטארט-אפים את אבני הבניין הדרושות כדי להפוך רעיונות פורצי דרך לפתרונות הניתנים להרחבה, ובסופו של דבר לסייע ללקוחות לשפר את תוצאות הטיפול בחולים.

חברות סטארט-אפ בתחום הבריאות ומדעי החיים תורמות לקידום בריאות האוכלוסייה, הטיפול בחולים, התפעול במערכת הבריאות והמחקר הקליני באמצעות הטמעה בארגונים. CueZen פועלת בשיתוף עם המועצה לקידום הבריאות של סינגפור כדי לספק התערבויות בריאותיות מותאמות אישית המבוססות על בינה מלאכותית בקנה מידה לאומי. מערכת ה-NudgeRank שלה, שנבדקה במחקר שנערך בסינגפור במשך 12 שבועות, הגדילה את מספר הצעדים היומי ב- 6.17% ואת משך הפעילות הגופנית השבועי ב- 7.61% בקרב המשתתפים שקיבלו תזכורות מותאמות אישית. Humata Health פועלת בשיתוף עם מערכות בריאות גדולות (בהן שלוש מתוך חמש הגדולות במדינה) כדי לייעל את תהליך האישורים המוקדמים באמצעות בינה מלאכותית ואוטומציה. הפלטפורמה שלה מבצעת אוטומציה של התהליך, החל מההזמנה ועד להגשה ולמעקב אחר הסטטוס, ו- Humata מדווחת על יעילות גבוהה ב- 80% בארגון חבילות קליניות, ירידה של 60% במספר הביקורות בין עמיתים, ושיעור אישור בניסיון הראשון של 96%. Ignite Data חתמה על הסכם ארגוני עם Mayo Clinic לאוטומציה של ניסויים אונקולוגיים המתבצעים במספר אתרים, וכן על שיתופי פעולה עם Memorial Sloan Kettering ו- AstraZeneca, המהווים מהפכה באופן שבו נתונים קליניים מועברים מהרשומות הרפואיות האלקטרוניות (EHR) למחקר. Raapid, הנתמכת על ידי M12 (Microsoft Ventures) ו- UPMC Enterprises, זכתה בתואר "תוכנה מוסמכת בתחום הבינה המלאכותית בתחום הבריאות" מטעם Microsoft, ומדווחת על החזר השקעה (ROI) גבוה פי 5, עם הכנסות נוספות של USD$2,000‏-USD$4,000 לכל מבוטח בקרב לקוחות תוכניות הבריאות. Ema Unlimited משלבת עובדים מבוססי בינה מלאכותית בתהליכי העבודה של חברות בתחום הבריאות המופיעות ברשימת Fortune 1000, לצורך קליטת מטופלים ואוטומציה של תהליכים מנהליים, וטוענת כי היא משיגה אוטומציה של למעלה מ- 70% בתהליכי העבודה כבר מהיום הראשון. מדובר בפריסות ייצור במוסדות הרפואיים ובארגוני הבריאות המוכרים ביותר בעולם, המוכיחות כי בינה מלאכותית שנבנתה תוך עמידה בדרישות תאימות ברמה ארגונית יכולה לעמוד בתקני האבטחה והפרטיות המחמירים ביותר בענף הבריאות.

החדשנות אינה יוצרת ערך בזמן שהיא נבחנת. מבחינת סטארט-אפ, מדובר בצמיחה שנדחתה. מבחינת ארגון, זו בעיה שנותרה בלתי פתורה ופלטפורמה שאינה ממצה את מלוא הפוטנציאל שלה. לשני הצדדים לא חסרה שאפתנות. שניהם קצרים בזמן.

בנה על Azure, והפתרון שלך יגיע מוכן לארגונים, על תשתית שהם כבר מחזיקים בה וכבר נותנים בה אמון. האימוץ נעשה קל יותר, כך שהטכנולוגיה שלך מגיעה לארגונים מהר יותר. ומכיוון שהחדשנות שלך מרחיבה את מה שכבר השקיעו בו, במקום להתקיים במקביל אליו, היא לא רק פותרת בעיה חדשה, אלא גם מגדילה את התשואה על ההשקעה שכבר ביצעו.

כל שינוי משמעותי בתחום המחשוב הוליד קטגוריית אבטחה שלא הייתה קיימת לפני כן. עבודה ברשת העניקה לנו את חומת האש. הענן סיפק לנו יכולות לניהול התנהלות. בינה מלאכותית עושה זאת שוב, רק שהפעם הקטגוריה עדיין נמצאת בתהליך הגדרה. ארגונים מאמצים את טכנולוגיית הבינה המלאכותית בקצב מהיר יותר מזה שבו מפותחים הכלים לניהול שלה, והפער הזה הוא המקום שבו יקום הדור הבא של חברות האבטחה.

קירבה חשובה. ב- Azure, אמצעי בקרת הזהות, נקודת הקצה והנתונים שהארגון אוכף הם אותם אמצעים שאתה בונה לתוך המערכת, ו"מחשוב סודי" פירושו שנתוני מדידת השימוש הדרושים לך נשארים מוצפנים גם בזמן שאתה מבצע עליהם אימון. זה מה שמבדיל בין מוצר שמדווח על בעיה לבין מוצר שפותר אותה. החברות שמנהלות אותה אינן מצטרפות לקטגוריה. הן מגדירות אותה.

חברות סטארט-אפ בתחום אבטחת הסייבר מגנות על התשתיות הקריטיות ביותר בעולם באמצעות פריסות המשתרעות על פני חברות מרשימת Fortune 500, מוסדות פיננסיים וסוכנויות ממשלתיות. Silverfort מאבטחת יותר מ- 1,000 לקוחות ארגוניים, כולל Airbus‏, Ryanair‏, Rio Tinto ו- UPS, ומנתחת 10 מיליארד אימותי זהות מדי יום, עם שיעור שימור ברוטו של 94%. Abnormal Security חצתה את רף USD$100M בהכנסות שנתיות חוזרות (ARR) תוך 4 שנים, ומספקת הגנה ליותר מ- 12% מחברות רשימת Fortune 500, בהן Xerox‏, Maersk ו- Mattel. Cyera רשמה צמיחה של 353% משנה לשנה בקרב לקוחות מרשימת Fortune 500, וצירפה לשורותיה את T&AT‏, Paramount‏, Nordstrom‏, Peloton‏, Chipotle ו- DocuSign, בדרך להכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של למעלה מ- USD$100M ולהערכת שווי של USD$6B. Endor Labs שכנעה את Atlassian להחליף את הספק הקיים שלה, ולאחר מכן חתמה על הסכמים עם OpenAI‏, Robinhood‏, Cursor ו-Dropbox‏; Robinhood דיווחה על ירידה של 95% במספר ממצאי האבטחה שנשלחו למפתחים. RegScale חסכה ל- NIWC Pacific של חיל הים האמריקאי יותר מ- 36 שבועות בתחום האוטומציה של תהליכי תאימות. Blink Ops הגדילה את הכנסותיה ביותר מ- 600% בשנת 2023, והעבירה מספר לקוחות מרשימת Fortune 500 משלב הפיילוט לשלב הייצור.

בשירותים פיננסיים, סיכון שילוב הוא סיכון עסקי. בנקים מסתכנים בהשבתה של מערכות התשלומים, בהאטה בזיהוי הונאות ובפגיעה ברצף הביקורת, אם יאמצו ספק חדש. לכן אחד הדברים הראשונים שמוסדות פיננסיים בוחנים אצל סטארט-אפים הוא אופן השילוב של הפתרונות שלהם. השאלות מיידיות וממוקדות: האם הפתרון תומך בפלטפורמת הליבה הבנקאית שלנו? האם ניתן לשמור על קצב עיבוד העסקאות? האם רישום התאימות יישמר? חברות סטארט-אפ המבוססות על Azure יכולות להשתלב כבר מהיום הראשון בפלטפורמות בנקאיות מרכזיות כגון Temenos‏, FIS ו- Jack Henry, ברשתות תשלומים כגון SWIFT‏, ACH ורשתות כרטיסי אשראי, וכן במערכות לזיהוי הונאות. תמיכה בהצפנה, ניטור עסקאות, אינטגרציות מבוססות API ורישום ביקורת מקיף מאפשרת למוסדות פיננסיים לפרוס פתרונות במסגרת תהליכי העבודה הקיימים, תוך עמידה בדרישות הרגולטוריות. הפתרונות משתלבים במערכי התשלומים ובמערכות הסליקה, תוך עמידה בציפיות בנושאי ביצועים, ביקורת ותשתית.

מערכות מבוססות כללים מעבדות עסקאות. מערכות מבוססות על בינה מלאכותית מבינות אותן. מוסדות פיננסיים עוברים מכללים סטטיים למודלים של בינה מסתגלת, המאתרים הונאות על סמך התנהגות, מעריכים את סיכון האשראי באמצעות אינדיקטורים חלופיים, ומציעים ייעוץ פיננסי מותאם אישית בהתבסס על דפוסים אישיים. אך פיתוח בינה מלאכותית בקנה מידה פיננסי מחייב תשתית שמסוגלת לאמן מודלים על בסיס מיליארדי עסקאות ולהטמיע אותם עם זמן השהיה של פחות משנייה. תשתית הבינה המלאכותית של Azure מאפשרת לחברות סטארט-אפ פיננסיות לבנות בינה בכל מערך המוצרים. מודלים לזיהוי הונאות יכולים לסייע בזיהוי תוכניות זהות מלאכותית במהלך פתיחת חשבון, וכן לסייע בסימון מקרים של השתלטות על חשבונות לפני העברת כספים. מודלי אשראי מדרגים מועמדים בקובץ דק בזמן אמת ותומכים בהחלטות הלוואות בזמן אמת. מנועי התאמה אישית חושפים תובנות לגבי הוצאות ומציעים המלצות על מוצרים בהתבסס על היסטוריית העסקאות. מודלי עיבוד מסמכים הופכים אימות KYC לאוטומטי, ועוזרים לייעל תהליכים של מספר ימים. יכולות אלה פועלות על אותה תשתית, מאומנות על מאגרי נתונים בהיקף של עסקאות, ומוטמעות בהתאם לדרישות של מוצרי פיננסים בעלי זמן תגובה קצר, ובכך מסייעות לזיהוי להקדים את האיומים במקום לתעד אותם רק לאחר שהנזק כבר נגרם.

מוסדות פיננסיים נמצאים תחת לחץ להתחדש תוך כדי עמידה בכמה מהסטנדרטים הכי קשים בעולם מבחינת רגולציה וביטחון. חברות סטארט-אפ שהוקמו בשיתוף עם Microsoft צומחות כדי לענות על שתי הדרישות הללו בקרב בנקים ברחבי העולם, חברות פינטק פורצות דרך וחברות שירותים מקצועיים. Laurel הצליחה להכניס את Young & Ernst‏, Grant Thornton ו- Moring & Crowell בין יותר מ- 100 החברות המובילות במשפטים, ראיית החשבון והייעוץ, והציגה צמיחה של 300% בהכנסות שנתיות חוזרות (ARR) ו- 500% בשימוש במהלך 12 חודשים, לפני שגייסה 100 מיליון דולר בסבב גיוס Series C. Endor Labs חתמה על הסכם עם Robinhood, שדיווחה על צמצום של 95% בממצאי האבטחה שנשלחו למפתחים. Wonderful הטמיעה סוכני בינה מלאכותית בסביבת ייצור ב- Banco Caja Social וב- Bank Hapoalim. בבנק Banco Caja Social, סוכן הגבייה של הבנק הצליח להגדיל את שיעור ההמרה בין יצירת קשר להתחייבות לתשלום מ- 45% ל- 65%. Ema Unlimited מבצעת אוטומציה של תהליכי עבודה בחברות פינטק מרשימת Fortune 1000, בהן TrueLayer ו- Moneyview, עם פריסות שהופכות עד 80% מפתרון הפניות לאוטומטי. Moderne השיגה חוזים עם חמישה מהבנקים המובילים בצפון אמריקה והגדילה את בסיס הלקוחות שלה ב-250% בשנת 2024, תוך שהיא מבצעת מודרניזציה למיליוני שורות קוד ממערכות ישנות (legacy code) המהוות את התשתית למערכת הפיננסית.

צוותי התפעול בחנויות בוחנים טכנולוגיה חדשה על פי מבחן אחד: האם היא תעבוד בכל חנות, מדי יום, לצד המערכות הקיימות שלנו? מנועי קופה אוטונומיים, רובוטיקה ותכנון מבוססי בינה מלאכותית צריכים להתחבר באופן אמין למערכות קופה, מלאי וכוח אדם באלפי מיקומים, מבלי לשבש עסקאות או תהליכי עבודה של הצוותים. חברות סטארט-אפ המבוססות על Azure יכולות לתמוך באימות SSO ו- SAML, בפקדי גישה מבוססי תפקידים ובשילובי API עם מערכות POS, מלאי ו- ERP. פריסה רב-אזורית תומכת בפעילות גלובלית, בעוד שהסכמי רמת שירות (SLAs) בנושא זמינות ומערכות מוכנות להערכות סיכוני ספקים מסייעים לצוותי ה- IT לקדם תהליכי הערכה. הדבר מאפשר לקמעונאים לחבר חוויות חדשות לפעולות קיימות במקום לבנות מחדש את בסיס הטכנולוגיה שלהם רק כדי לעבוד עם סטארט-אפ.

קמעונאים גדולים בתחום מרובה ערוצים נמצאים בתנאים אידיאליים לחדשנות בבינה מלאכותית: נפח עסקאות עצום, נתונים תפעוליים עשירים ורשתות חנויות מורכבות שבהן אפילו רווחי יעילות קטנים מתפתחים לשולי רווח ורווח מהותיים. כאשר בינה מלאכותית יכולה למטב מלאי, עבודה ותמחור במאות או אלפי מיקומים, ההשפעה גדלה במהירות. חברות סטארט-אפ המבוססות על Azure ועל הבינה המלאכותית של Microsoft יכולים להתחבר לנתונים ולמערכות הקיימים של קמעונאים, ובכך לממש את הערך הזה באופן חלק יותר. על-ידי אחדות נתוני POS, מלאי, מסחר אלקטרוני וחיישנים, הם יכולים להדריך מודלים המשפרים תחזיות ביקוש, להפוך חידוש מחדש לאוטומטי ולתעדף משימות באחסון בהתבסס על ההשפעה החזויה. בפועל, זה יכול להיות משמעותי כאשר הבינה המלאכותית שומרת על פריטים חשובים במלאי, מפחיתה הליכות עבודה מיותרות, משדרגת תמחור ומבצעים, ומקצרת את מסלול התשלום, וכל זה מוגבר על ידי קנה המידה של קמעונאות מודרנית מרובת ערוצים.

הקמעונאות משתנה מהר מאי פעם. מחנויות אוטונומיות ועד לתכנון מבוסס בינה מלאכותית ולרובוטיקה בשטח החנות, חברות סטארט-אפ שנבנו באמצעות Microsoft עוזרות לכמה מהקמעונאים הגדולים בעולם להמציא מחדש את חוויית הלקוח ואת הפעילות בקנה מידה רחב. Auger מביאה בינה מלאכותית מבוססת סוכנים לשרשראות האספקה של Meta Reality Labs,‏ Fanatics ו- Kimberly-Clark; ב- Fanatics, כ- 85% מההחלטות בתהליכים ש- Auger מנהלת מתקבלות באופן אוטונומי. AiFi שיתפה פעולה עם Microsoft ב- Smart Store Analytics ופרסה טכנולוגיה של חנויות אוטונומיות לקמעונאים כגון Carrefour,‏ Albert Heijn ו- Żabka, וכן ל- Detroit Lions ב- Ford Field, שם זמן העסקה הממוצע ירד ב- 50% וההכנסה לנפש גדלה ב- 170%. Toolio הצטרפה לתוכנית Pegasus של Microsoft for Startups וקיבלה הסמכת Microsoft for Retail AI Certified. היא משרתת מותגים כגון Branch & Boll,‏ MeUndies,‏ Magnolia ו- Rothy's ומציעה שילובים עם Dynamics 365 ו- Power BI. Typeface תומכת בלקוחות כגון Microsoft,‏ ASICS,‏ Spencer & Marks ו- Johnson Controls. General Robotics מרחיבה את הבינה המלאכותית לפעילות פיזית באמצעות GRID, שלדבריה מקצר את זמן קליטת הרובוטים החדשים מכחודש לשעתיים בלבד.