Створюйте швидко. Масштабуйте розумно. Продавайте великому бізнесу.

Не створюйте чергове точкове рішення, що існує окремо від клінічного процесу. Будуйте свій продукт там, де медицина вже працює. Інтегруйтеся з Dragon Copilot, щоб перенести ваші унікальні можливості безпосередньо в процеси ведення документації, оформлення пацієнтів, координації лікування, попереднього погодження, управління фінансовим циклом і підтримки прийняття клінічних рішень. Не змушуйте лікарів освоювати ще один ізольований інструмент. Використовуйте Azure Health Data Services як стандартизовану основу для даних форматів FHIR, DICOM та MedTech. Так ваш продукт зможе підключатися до EHR і клінічних систем, повністю задовольняючи корпоративні очікування щодо функціональної сумісності, системи керування й масштабу. Потім використовуйте Azure AI Foundry, щоб обирати й оцінювати моделі, створювати та координувати агентів, адаптувати інтерфейси до специфіки медичних даних, а також додавати інструменти контролю й моніторингу відповідального ШІ, на які розраховують клієнти. Результат: ви витрачаєте менше часу на перебудову інфраструктури, яку Microsoft уже надає, і більше – на створення революційного продукту, який може дати лише ваш стартап. Це забезпечить сильнішу позицію в переговорах із покупцями та пришвидшить шлях від пілотного проєкту до розгортання на рівні всієї корпорації.

Інновації у сфері охорони здоров’я та медико-біологічних наук не обмежуються однією ланкою ланцюжка створення цінності – так само як і ваші амбіції. Почніть із Microsoft Discovery для створення спеціалізованих агентів ШІ, здатних аналізувати наукову літературу та власні дослідницькі дані, допомагаючи командам швидше переходити від виявлення цілей до перспективних гіпотез. Використовуйте Azure AI Foundry для вибору та оцінки моделей, координації агентів, адаптації ШІ на основі перевірених даних та інтеграції інструментів контролю відповідального ШІ у розробку з першого дня. Коли методи лікування й медичні пристрої переходять до етапу клінічних досліджень, Azure Health Data Services допомагає об’єднувати дані форматів FHIR, DICOM і MedTech між дослідницькими, випробувальними та лікувальними середовищами. Спеціалізовані медичні моделі, такі як MedImageParse, MedImageInsight та CXRReportGen, здатні прискорити робочі процеси з медичними зображеннями, тоді як Dragon Copilot відкриває можливості для інтеграції унікальних функцій стартапу безпосередньо в щоденну роботу лікарів. Від наукових відкриттів до клінічних випробувань і безпосереднього надання медичної допомоги – корпорація Майкрософт надає стартапам будівельні блоки для перетворення революційних ідей на масштабовані рішення, що зрештою допомагає клієнтам покращувати результати лікування пацієнтів.

Стартапи у сфері охорони здоров’я та медико-біологічних наук розвивають охорону здоров'я населення, догляд за пацієнтами, медичні операції та клінічні дослідження за допомогою корпоративних розгортань. CueZen співпрацює з Радою з підвищення кваліфікації охорони здоров'я Сінгапуру для впровадження персоналізованих медичних рекомендацій на базі ШІ в національному масштабі. Система компанії NudgeRank, оцінена у 12-тижневому сінгапурському дослідженні, збільшила кількість щоденних кроків на 6,17 % та щотижневих хвилин фізичних вправ на 7,61 % серед отримувачів персоналізованих сповіщень. Humata Health співпрацює з великими медичними системами (зокрема з трьома з п’яти найбільших у країні) для оптимізації попередніх погоджень за допомогою ШІ та автоматизації. Її платформа автоматизує весь процес – від замовлення до подачі та моніторингу статусу. Humata повідомляє про підвищення ефективності клінічного пакетування на 80 %, скорочення кількості експертних перевірок на 60 % та 96 % схвалень з першої спроби. Ignite Data уклала корпоративну угоду з Mayo Clinic для автоматизації мультицентрових онкологічних досліджень, а також співпрацює з Memorial Sloan Kettering та AstraZeneca, що кардинально змінює процес передачі клінічних даних з EHR до дослідницьких центрів. Raapid, за підтримки M12 (Microsoft Ventures) та UPMC Enterprises, отримала статус сертифікованого ПЗ від Microsoft Healthcare AI та звітує про 5-разове ROI із додатковим доходом від 2000 до 4000 доларів США на кожного учасника програми медичного страхування. Ema Unlimited інтегрує "ШІ-співробітників" у робочі процеси Fortune 1000 для автоматизації прийому пацієнтів та адміністрування, заявляючи про понад 70 % автоматизації процесів з першого дня. Це реальні впровадження у найвідоміших медичних установах та організаціях охорони здоров’я світу, які доводять: ШІ, створений із відповідністю вимогам корпоративного рівня, здатний проходити найсуворіші стандарти безпеки та конфіденційності в медичній індустрії.

Інновації не створюють цінності, поки вони перебувають на етапі оцінювання. Для стартапу це означає відкладене зростання. Для великого бізнесу – це невирішена проблема та платформа, яка працює нижче свого потенціалу. Жодній зі сторін не бракує амбіцій. Обом бракує часу.

Будуйте на Azure, і ваше рішення з’явиться на ринку з готовністю до корпоративних вимог – на інфраструктурі, якою клієнти вже володіють і якій уже довіряють. Процес впровадження стає простішим, тому ваша технологія швидше потрапляє до корпорацій. І оскільки вона розширює можливості їхніх поточних інвестицій, а не існує окремо від них, ваші інновації не просто вирішують нову проблему, вони підвищують окупність уже зроблених інвестицій.

Кожне масштабне зрушення в комп’ютерних технологіях створювало категорію безпеки, якої раніше не існувало. Мережі дали нам брандмауер. Хмара дала керування захищеністю. ШІ робить це знову, але цього разу категорія досі формується. Організації впроваджують технології штучного інтелекту швидше, ніж з’являються інструменти для управління ними, і саме в цьому розриві буде створено наступне покоління компаній із кібербезпеки.

Близькість має значення. На Azure інструменти контролю ідентифікації, кінцевих точок та даних, які впроваджує великий бізнес, – це те саме середовище, в якому ви будуєте свій продукт. А безпечне обчислення означає, що потрібна вам телеметрія залишається зашифрованою навіть під час навчання моделей на ній. Саме це що відрізняє продукт, який просто повідомляє про проблему, від продукту, який її вирішує. Компанії, які керують цим процесом, не просто приєднуються до категорії. Вони її визначають.

Стартапи у сфері кібербезпеки захищають найкритичнішу інфраструктуру світу за допомогою розгортань, що охоплюють підприємства зі списку Fortune 500, фінансові установи та урядові установи. Silverfort забезпечує захист понад 1000 корпоративних клієнтів, серед яких Airbus, Ryanair, Rio Tinto та UPS, аналізуючи 10 мільярдів автентифікацій щодня із показником валового утримання у 94 %. Abnormal Security подолала позначку у 100 мільйонів доларів США річного регулярного доходу (ARR) за 4 роки, захищаючи понад 12 % компаній із Fortune 500, зокрема Xerox, Maersk та Mattel. Cyera продемонструвала зростання на 353 % за рік серед клієнтів із Fortune 500, залучивши AT&T, Paramount, Nordstrom, Peloton, Chipotle та DocuSign на своєму шляху до ARR понад 100 мільйонів доларів США та оцінки компанії у 6 мільярдів доларів США. Endor Labs переконала Atlassian замінити діючого постачальника, після чого підписала контракти з OpenAI, Robinhood, Cursor та Dropbox; Robinhood повідомила про скорочення кількості безпекових сповіщень для розробників на 95 %. RegScale заощадила понад 36 тижнів для NIWC Pacific ВМС США завдяки автоматизації відповідності вимогам. Blink Ops збільшила дохід більш ніж на 600 % у 2023 році, перевівши багатьох клієнтів із Fortune 500 від пілотних проєктів до робочого середовища.

У сфері фінансових послуг ризик інтеграції ЦЕ і є бізнес-ризик. Банки ризикують отримати простої платіжних систем, підвищити затримки у виявленні шахрайства та порушити журнали аудиту заради впровадження рішень нового постачальника. Саме тому одне з перших питань, за якими фінансові установи оцінюють стартапи – це те, як інтегруються їхні рішення. Питання виникають миттєво та є максимально конкретними. Чи підтримує продукт нашу основну банківську платформу? Чи зможемо ми зберегти пропускну здатність транзакцій? Чи забезпечить він журналювання відповідності вимогам? Стартапи, створені на базі Azure, можуть із першого дня інтегруватися з АБС-платформами (такими як Temenos, FIS та Jack Henry), платіжними мережами (включаючи SWIFT, ACH та карткові системи) та інструментами протидії шахрайству. Підтримка шифрування, моніторингу транзакцій, інтеграцій на базі API та комплексного журналювання аудиту дозволяє фінансовим установам розгортати рішення в межах наявних робочих процесів, повністю задовольняючи регуляторні вимоги. Рішення легко адаптуються під платіжні системи та розрахункові інфраструктури, одночасно відповідаючи очікуванням щодо продуктивності, аудиту та архітектури.

Системи на основі правил обробляють транзакції. Системи на основі штучного інтелекту розуміють їх. Фінансові установи переходять від статичних правил до моделей адаптивного інтелекту. Вони виявляють шахрайство за поведінкою, оцінюють кредитні ризики на основі альтернативних сигналів та персоналізують фінансові рекомендації під індивідуальні моделі поведінки користувачів. Проте розробка ШІ у фінансових масштабах вимагає інфраструктури, здатної навчатися на мільярдах транзакцій і розгортати моделі із затримкою менше секунди. ШІ-інфраструктура Azure дозволяє фінансовим стартапам впроваджувати інтелектуальні функції на всіх рівнях стека продуктів. Моделі виявлення шахрайства допомагають ідентифікувати схеми із синтетичними посвідченнями під час відкриття рахунків та фіксувати захоплення облікових записів ще до моменту переказу коштів. Кредитні моделі оцінюють заявників із обмеженою кредитною історією в реальному часі, забезпечуючи миттєве ухвалення рішень про видачу позик. Механізми персоналізації формують аналітичні висновки щодо витрат та рекомендують продукти на основі історії транзакцій. А моделі обробки документів автоматизують верифікацію KYC, оптимізуючи процеси, які раніше тривали кілька днів. Усі ці можливості працюють на єдиній інфраструктурі, навчаються на масивах даних транзакційного масштабу та розгортаються з низькою затримкою, якої вимагають фінансові продукти. Це допомагає системам виявлення працювати на випередження загроз, а не просто вносити їх у каталог їх після того, як збитків уже завдано.

Фінансові установи перебувають під постійним тиском щодо модернізації, одночасно намагаючись відповідати найсуворішим у світі нормативним стандартам та вимогам безпеки. Стартапи, створені з Microsoft, успішно задовольняють обидва ці запити у світових банках, новаторах фінансово-технічної галузі й фірмах із надання професійних послуг. Laurel залучила Ernst & Young, Grant Thornton та Crowell & Moring до списку з понад 100 провідних юридичних, бухгалтерських та консалтингових компаній, продемонструвавши 300 % зростання ARR та 500 % збільшення використання продукту за 12 місяців перед закриттям раунду Series C на суму 100 мільйонів доларів США. Endor Labs підписала контракт із Robinhood, яка повідомила про скорочення кількості безпекових сповіщень для розробників на 95 %. Wonderful розгорнула реальних ШІ-агентів у Banco Caja Social та Bank Hapoalim. У Banco Caja Social її агент зі збору заборгованості збільшив конверсію обіцянок оплати після контакту із 45 % до 65 %. Ema Unlimited автоматизує робочі процеси у компаніях фінансово-технічної галузі зі списку Fortune 1000, зокрема у TrueLayer та Moneyview, забезпечуючи автоматизацію до 80 % вирішення звернень. Moderne залучила п'ять провідних банків Північної Америки та збільшила свою клієнтську базу на 250% у 2024 році, модернізуючи мільйони рядків застарілого коду, на якому базується фінансова інфраструктура.

Команди з управління магазинами оцінюють нові технології за одним критерієм: чи працюватиме це в кожному магазині, щодня, разом із системами, які ми вже використовуємо? Автономні каси, робототехніка та ШІ-платформи планування мають надійно інтегруватися в POS-системи, управління запасами та персоналом у тисячах розташувань, не порушуючи транзакцій та робочих процесів персоналу. Стартапи, створені на базі Azure, можуть із першого дня підтримувати автентифікацію SSO та SAML, керування доступом на основі ролей та API-інтеграції з POS, інвентарними та ERP-системами. Розгортання в кількох регіонах забезпечує глобальну роботу, тоді як угоди SLA щодо доступності й готовність до оцінки ризиків постачальників допомагають ІТ-командам прискорювати процес узгодження. Це дає роздрібним продавцям змогу впроваджувати нові рішення в наявні процеси замість перебудови всього свого технологічного фундаменту лише заради роботи зі стартапом.

Великі омніканальні роздрібні продавці мають ідеальні умови для ШІ-інновацій: колосальний обсяг транзакцій, глибокі операційні дані та складні мережі магазинів, де навіть незначне підвищення ефективності масштабується у суттєве зростання маржі та прибутку. Коли штучний інтелект здатний оптимізувати запаси, робочу силу та ціноутворення у сотнях чи тисячах розташувань, цей ефект швидко посилюється. Стартапи, створені на Azure та Microsoft AI, можуть підключатися до наявних даних і систем роздрібної торгівлі, щоб відкривати цю цінність максимально безперешкодно. Завдяки об'єднанню даних із POS-терміналів, складського обліку, електронної комерції та сенсорів вони можуть навчати моделі, які покращують прогнозування попиту, автоматизують поповнення запасів та розподіляють пріоритети завдань у магазинах на основі прогнозованого ефекту. На практиці це означає роботу ШІ, який підтримує наявність ключових товарів на складах, зменшує кількість зайвих переміщень персоналу, оптимізує ціноутворення й промоакції, а також прискорює процес розрахунку на касах. І все це масштабується завдяки обсягам сучасного омніканальної роздрібної торгівлі.

Галузь роздрібної торгівлі змінюється швидше, ніж будь-коли. Від автономних магазинів до платформ планування на базі ШІ та робототехніки в торгових залах – стартапи, створені з Microsoft, допомагають найбільшим світовим роздрібним продавцям переосмислювати клієнтський досвід та операції в масштабах усієї мережі. Auger упроваджує агентний ШІ в ланцюжки постачань для Meta Reality Labs, Fanatics та Kimberly-Clark; при цьому у Fanatics приблизно 85 % рішень у процесах, якими керує Auger, ухвалюються автономно. AiFi стала партнером Microsoft у проєкті Smart Store Analytics і розгорнула технологію автономних магазинів для таких роздрібних продавців, як Carrefour, Albert Heijn та Żabka, а також для команди Detroit Lions на стадіоні Ford Field, де середній час транзакції скоротився на 50 %, а дохід на душу населення зріс на 170 %. Toolio приєдналася до програми Microsoft for Startups Pegasus і отримала сертифікацію Microsoft for Retail AI Certified, обслуговуючи такі бренди, як Boll & Branch, MeUndies, Magnolia та Rothy’s, одночасно пропонуючи інтеграцію з Dynamics 365 та Power BI. Typeface підтримує клієнтів, серед яких Microsoft, ASICS, Marks & Spencer та Johnson Controls. General Robotics розширює використання ШІ на фізичні операції за допомогою системи GRID, яка, за заявою компанії, скорочує час адаптації нових роботів з приблизно одного місяця до всього двох годин.