Newsletter

Можливості для стартапів у сфері штучного інтелекту у 2025 році *ОНОВЛЕНО

"Поки всі намагаються впровадити GPT-5, деякі люди все ще заробляють гроші, продаючи кнопки". Реальна можливість для ШІ у 2025 році - це не винайдення велосипеда, а вирішення реальних проблем без спалювання бюджетів. Недооцінені ніші: персоналізація, яка не змушує клієнтів відчувати себе в "чорному дзеркалі", медичні асистенти, які відрізняють застуду від невідкладної допомоги, аналітика для малого та середнього бізнесу, який ненавидить Excel. Успіх? Успіх не того, хто має найпотужніший ШІ, а того, хто робить його доступним, корисним і стійким.

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

Напівсерйозний посібник про те, як пережити золоту лихоманкуштучного інтелекту (поки всі вдають, що знають, що таке GPT-5) *ОНОВЛЕНО*.

ШІ вступає у свою дорослу фазу (навіть якщо він все ще іноді поводиться як підліток, який видає випадкові відповіді). Саме тут стартапи можуть дійсно змінити світ на краще, не обіцяючи врятувати світ або передбачити майбутнє, якого не знає навіть Сем Альтман.

Ніші ринку ринку про які вам ніхто не розповідає (але варто звернути увагу)

1. Персоналізація, яка не лякає: платформи, які перетворюють дані на персоналізований досвід, не змушуючи клієнтів почуватися так, ніби вони потрапили в епізод " Чорного дзеркала". Від електронної комерції, яка розуміє, коли НЕ варто пропонувати товар, до контенту, який дійсно відповідає смакам користувача (а не тому, що, на думку алгоритму, ви повинні хотіти).

2. Віртуальні медичні асистенти з серцем ♥️

  • Управління зустрічами без класичного "ми вам передзвонимо" (так, ми все ще чекаємо на цей телефонний дзвінок з 2019 року)
  • Віртуальний сортувальник, який розрізняє "у мене застуда" і "мені потрібна невідкладна допомога" (і не пропонує ампутацію через врослий ніготь на нозі)
  • Продовження, які не виглядають так, ніби їх написав робот (хоча, як не парадоксально, так воно і є)

3. Створення контенту для людей Інструменти, що допомагають створювати контент з душею:

  • SEO-тексти, які не виглядають так, ніби їх написав бот (цей - бот, і це видно)
  • Пости, за які не буде соромно перед онуками (які вже закочують очі, коли ти користуєшся мобільним телефоном двома пальцями)
  • Текст, який переконує, не звучить як відомий продавець килимів, який кричить "СПЕЦІАЛЬНА ПРОПОЗИЦІЯ!!!".

4. Розумні будинки (але не надто розумні ) Системи, які полегшують життя, не перетворюючи ваш будинок на HAL 9000:

  • Вони вивчають ваші звички (навіть найсором'язливіші, як-от перегляд реаліті-шоу о 3-й годині ночі)
  • Вони оптимізують споживання (і ваш дедалі порожніший гаманець)
  • Вони інтегруються з усім (навіть з тим розумним пристроєм, який ви купили у 2018 році, але так і не налаштували)

5. Аналітика для МСП, які ненавидять Excel Інструменти, які роблять цифри зрозумілими навіть тим, хто закінчив класичну середню школу:

  • Дашборди, для розуміння яких не потрібен докторський ступінь з квантової астрофізики
  • Прогнози, які виглядають як магія (але є наукою завдяки мультимодальній моделі, яку не розуміють навіть розробники)
  • Інсайти, які ви дійсно можете використати (а не кольорові графіки, щоб справити враження на інвесторів)

Стратегії, як не зазнати поразки (або, принаймні, зазнати поразки зі стилем)

  • Знайдіть проблему, яка дійсно когось засмучує ✅ (не вигадуйте проблеми, які існують лише у вашій пітч-деці)
  • Почніть з малого, але мрійте про велике ✅ (спочатку ваш офіс в гаражі, потім сходження Клода, Близнюків і GPT)
  • Поводьтеся з грошима, як з власними (бо рано чи пізно так і буде, коли інвестори перестануть вірити в казки) ✅
  • Постійно вдосконалюється (але без надсилання оновлень о 3 годині ночі, які видаляють всі дані користувача) ✅

Райони, які не змусять вас жити під мостом

  • Охорона здоров'я (люди завжди будуть хворіти, на жаль, але остерігайтеся правил Європейського закону про штучний інтелект з 2 лютого 2025 року)
  • EdTech (тому що навчання ніколи не виходить з моди, а студенти стають все менш підготовленими)
  • Кібербезпека (адже поки ви спите, хтось намагається зламати вашу підключену кавоварку )

Правда про 2025 рікУспіхналежатиме не тим, хто матиме найпотужніший ШІ, а тим, хто вирішуватиме реальні проблеми без нього:

  • Спалювання клієнтських бюджетів (адже не у всіх є мільярди Microsoft)
  • Обіцянка винаходити велосипед (коли все, що потрібно - це оновлення)
  • Вживання слів "блокчейн" і "метамережа" в одному реченні (це є злочином, який карається Законом про штучний інтелект)

Справжньою інновацією буде створення штучного інтелекту:

  • Доступний (навіть для тих, хто не знає, що таке трансформатор або що таке GPT-5o, який все одно з'явиться не раніше кінця 2025 року)
  • Корисно (корисно в реальному світі, а не тільки в пітч-деку з експоненціальними графіками зростання)
  • Сталий (як для планети, так і для банківського рахунку, оскільки витрати на навчання продовжують зростати)
  • Відповідність новим правилам (адже з 2025 року заборони Європейського закону про штучний інтелект стають реальністю, а штрафи сягають 15 мільйонів євро)

Пам'ятайте, що поки всі намагаються впровадити Claude 3.7 Sonnet або GPT-o3, все ще є ті, хто заробляє гроші на продажі кнопок. Іноді найпростіша технологія працює найкраще.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Повний посібник з програмного забезпечення для бізнес-аналітики для МСП

60% італійських МСП визнають, що мають критичні прогалини в підготовці даних, 29% навіть не мають спеціальної цифри - в той час як італійський ринок бізнес-аналітики зросте з $36,79 млрд до $69,45 млрд до 2034 року (CAGR 8,56%). Проблема не в технології, а в підході: малі та середні підприємства тонуть у даних, розкиданих між таблицями CRM, ERP, Excel, не перетворюючи їх на рішення. Це стосується як тих, хто починає з нуля, так і тих, хто хоче оптимізувати. Критерії вибору, які мають значення: зручність використання без місяців навчання, масштабованість, яка зростає разом з вами, інтеграція з існуючими системами, повна сукупна вартість володіння (впровадження + навчання + обслуговування) порівняно з вартістю самої лише ліцензії. 4-крокова дорожня карта - вимірювані SMART-цілі (зменшити відтік на 15% за 6 місяців), чисте мапування джерел даних (сміття на вході = сміття на виході), навчання команди культурі даних, пілотний проект з безперервним циклом зворотного зв'язку. ШІ змінює все: від описової BI (що сталося) до доповненої аналітики, яка виявляє приховані закономірності, предиктивної, яка оцінює майбутній попит, прескриптивної, яка пропонує конкретні дії. Electe демократизує цю силу для МСП.
9 листопада 2025 року

Система охолодження Google DeepMind AI: як штучний інтелект революціонізує енергоефективність центрів обробки даних

Google DeepMind досягає -40% енергії на охолодження центру обробки даних (але лише -4% загального споживання, оскільки охолодження становить 10% від загального) - точність 99,6% з похибкою 0,4% на PUE 1.1 завдяки 5-рівневому глибокому навчанню, 50 вузлам, 19 вхідним змінним на 184 435 навчальних вибірках (дані за 2 роки). Підтверджено на 3 об'єктах: Сінгапур (перше розгортання у 2016 році), Емшавен, Рада Блаффс (інвестиції у розмірі $5 млрд). PUE флоту Google 1,09 проти середнього по галузі 1,56-1,58. Модель Predictive Control прогнозує температуру/тиск на наступну годину, одночасно керуючи ІТ-навантаженням, погодою, станом обладнання. Гарантована безпека: дворівнева верифікація, оператори завжди можуть відключити ШІ. Критичні обмеження: нульова незалежна перевірка з боку аудиторських фірм/національних лабораторій, для кожного дата-центру потрібна індивідуальна модель (8 років не комерціалізована). Впровадження займає 6-18 місяців і потребує мультидисциплінарної команди (наука про дані, ОВіК, управління об'єктами). Застосовується не лише в дата-центрах: промислові підприємства, лікарні, торгові центри, корпоративні офіси. 2024-2025: Перехід Google на пряме рідинне охолодження для TPU v5p, що вказує на практичні межі оптимізації ШІ.
9 листопада 2025 року

Чому математика - це складно (навіть якщо ви штучний інтелект)

Мовні моделі не вміють множити і запам'ятовувати результати так, як ми запам'ятовуємо число пі, але це не робить їх математиками. Проблема структурна: вони навчаються за статистичною схожістю, а не за алгоритмічним розумінням. Навіть нові "моделі мислення", такі як o1, не справляються з тривіальними завданнями: вони правильно рахують "r" у слові "полуниця" після декількох секунд обробки, але не можуть написати абзац, де друга буква кожного речення складає слово. Преміум-версія за 200 доларів на місяць витрачає чотири хвилини на те, що дитина робить миттєво. DeepSeek і Mistral у 2025 році все ще неправильно рахують літери. Яке рішення з'являється? Гібридний підхід - найрозумніші моделі з'ясували, коли потрібно викликати справжній калькулятор, а не намагатися обчислити самостійно. Зміна парадигми: ШІ не повинен знати, як робити все, а лише організувати правильні інструменти. Останній парадокс: GPT-4 може блискуче пояснити вам теорію меж, але неправильно виконує множення, які кишеньковий калькулятор завжди виконує правильно. Для навчання математики вони чудові - пояснюють з безмежним терпінням, адаптують приклади, розбивають складні міркування. Для точних розрахунків? Точно на калькулятор, а не на штучний інтелект.