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

Регулювання штучного інтелекту для споживчих додатків: як підготуватися до нових правил 2025 року

2025 рік знаменує собою кінець ери "Дикого Заходу" для ШІ: Закон ЄС про ШІ набув чинності в серпні 2024 року, зобов'язання щодо ШІ-грамотності - з 2 лютого 2025 року, управління та GPAI - з 2 серпня. Каліфорнійські першопрохідці з SB 243 (народився після самогубства Сьюелла Сетцера, 14-річного підлітка, який розвинув емоційні стосунки з чат-ботом) накладають заборону на системи нав'язливої винагороди, виявлення суїцидальних думок, нагадування кожні 3 години "Я не людина", незалежний громадський аудит, штрафи в розмірі $1 000 за порушення. SB 420 вимагає проведення оцінки впливу "автоматизованих рішень з високим рівнем ризику" з правом на оскарження з боку людини. Реальне правозастосування: Noom назвав 2022 рік для ботів, які видавали себе за тренерів-людей, виплативши 56 мільйонів доларів. Національна тенденція: Алабама, Гаваї, Іллінойс, Мен, Массачусетс класифікують неповідомлення чат-ботів зі штучним інтелектом як порушення UDAP. Трирівневий підхід до критично важливих систем (охорона здоров'я/транспорт/енергетика): сертифікація перед розгортанням, прозоре розкриття інформації для споживачів, реєстрація загального призначення + тестування безпеки. Регуляторна клаптикова ковдра без федеральних преференцій: компанії з різних штатів повинні орієнтуватися у змінних вимогах. ЄС з серпня 2026 року: інформувати користувачів про взаємодію зі штучним інтелектом, якщо вона не очевидна, вміст, створений штучним інтелектом, має бути позначений як машинозчитуваний.
9 листопада 2025 року

Регулювання того, що не створюється: чи ризикує Європа залишитися технологічно неактуальною?

Європа залучає лише десяту частину світових інвестицій у штучний інтелект, але претендує на те, щоб диктувати глобальні правила. Це "Брюссельський ефект" - встановлення правил у планетарному масштабі за допомогою ринкової влади без стимулювання інновацій. Закон про штучний інтелект набуває чинності за поетапним графіком до 2027 року, але транснаціональні технологічні компанії реагують на це креативними стратегіями ухилення: посилаючись на комерційну таємницю, щоб уникнути розкриття даних про навчання, створюючи технічно сумісні, але незрозумілі резюме, використовуючи самооцінку, щоб знизити клас систем з "високого ризику" до "мінімального ризику", шукаючи країни-члени з менш суворим контролем. Парадокс екстериторіального авторського права: ЄС вимагає від OpenAI дотримуватися європейських законів навіть для навчання за межами Європи - принцип, який ніколи раніше не зустрічався в міжнародному праві. Виникає "подвійна модель": обмежені європейські версії проти просунутих глобальних версій тих самих продуктів ШІ. Реальний ризик: Європа стає "цифровою фортецею", ізольованою від глобальних інновацій, а європейські громадяни отримують доступ до гірших технологій. Суд ЄС у справі про кредитний скоринг вже відхилив захист "комерційної таємниці", але інтерпретаційна невизначеність залишається величезною - що саме означає "достатньо детальне резюме"? Ніхто не знає. Останнє питання без відповіді: чи створює ЄС етичний третій шлях між американським капіталізмом і китайським державним контролем, чи просто експортує бюрократію в сферу, де вона не конкурує? Наразі: світовий лідер у регулюванні ШІ, маргінал у його розвитку. Величезна програма.
9 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.