Blockchain i CarSharing zmieniają oblicza miast. Jak technologia wprowadza ruch uliczny w XXI wiek.

Maciej Zieliński

15 lis 2019
Blockchain i CarSharing zmieniają oblicza miast. Jak technologia wprowadza ruch uliczny w XXI wiek.

Maciej Zieliński

Na świecie jest już ponad miliard samochodów. Jako ludzkość jesteśmy w nich wręcz zakochani. Jednak przez blisko 150 lat swojego istnienia oprócz korzyści przyniosły cały szereg problemów. Z ich konsekwencjami musimy się wreszcie zmierzyć. Być może technologie takie jak blockchain pozwolą nam wprowadzić równowagę na ulicach, a nawet zmniejszyć emisję spalin.

Wraz z rosnącym wskaźnikiem urbanizacji regularnie powraca problem dużego natężenia ruchu w miastach. Mieszkańcom metropolii znane  są kilkugodzinne korki czy opóźnienia z nich wynikające. Eksperci są zwykle zgodni, że wina za taki stan rzeczy leży głównie po stronie nadmiaru samochodów osobowych. Ponieważ większość z nich nadal napędzanych jest paliwami kopalnymi, wskazuje się na nie również jako na jedną ze znaczących przyczyn postępujących zmian klimatycznych i zanieczyszczenia środowiska. Jednak z wielu względów całkowite odejście od opartego na nich ruchu ulicznego jest przynajmniej w najbliższym czasie niemożliwe. Dlatego tak istotne są rozwiązania, które mogłyby przynieść jego reformację.

Przynajmniej w kwestii ograniczenia emisji spalin duże nadzieję wiąże się z napędem elektrycznym. Niestety ze względu na swoją cenę, pojazdy, w których jest zastosowany znajdują się poza zasięgiem przeciętnego konsumenta.

Warto jednak zadać pytanie, jak duża część społeczeństwa rzeczywiście potrzebuje posiadać samochód na własność?

Wysokie koszty zakupu czy długotermionowego wynajmu, a potem utrzymania, w zestawieniu z kilkunastominutowym wykorzystaniem pojazdu w ciągu dnia, mogą wydawać się absurdalne.

Dla wielu osób zdecydowanie bardziej rozsądnym wyborem byłby rozwiązania takie jak carsharing.

Pod wieloma względami drastycznie zmienia on nasze spojrzenie na temat samochodów osobowych. Kiedy te używane są tylko w ograniczonym zakresie, jest on zwyczajnie tańszy i praktyczniejszy od posiadania na własność. Konsumenci korzystają z nich tylko, kiedy są im potrzebne. Nie muszą przy tym pokrywać kosztów ich serwisowania czy opłat parkingowych, kiedy są im zbędne . Ponieważ znajdują się one w ciągłym obiegu, carsharing może pomóc zbalansować ruch w miastach ograniczając liczbę pojazdów wjeżdżających do centrum oraz parkujących na ulicach. Dodatkowo dzięki serwisom takim jak 4moblility, których flota obejmuje auta z napędem elektrycznym, coraz więcej osób może pozwolić sobie na ten lepszy dla środowiska wybór. 

Potencjał carsharingu zdają się potwierdzać raport McKinsey, który w 2016 roku wycenił wartość globalnego rynku dzielonej ekonomii na 54 biliony dolarów. Oszacował również, że wartość ta do 2030 roku będzie rosła o 30% w skali roku. Nie dziwi więc, że tematem interesują się zarówno niewielkie startupy, jak i międzynarodowe korporacje.

Carsharing a blockchain

Pomimo rosnącej popularności, w procedurach carsharingu istnieje wciąż dużo miejsca na usprawnienia. Rewolucyjna technologia blockchain może pozwolić wykorzystać w pełni potencjał tego przełomowego rozwiązania. 

Oparcie platformy  na zdecentralizowanej sieci  blockchain pozwala firmom takim jak hirego tworzyć transparentne, potencjalnie globalne systemy. Dzięki rozproszeniu bazy danych pomiędzy użytkowników zawarte w niej informacje, takie jak ratingi najemców czy finansowanie samych platform, mogą być na bieżąco weryfikowane. Czyni to cały serwis niezwykle rzetelnym i odpornym na manipulacje. 

Wykorzystanie inteligentnych umów (smart contracts) umożliwiłoby bezpośrednie transakcje pomiędzy najemcami, a wynajmującymi. Co za tym idzie, wyklucza się odliczających swój procent pośredników. Wiąże się to z obustronną korzyścią i czyni carsharing jeszcze powszechniej dostępnym.

Z kolei wdrażane przez m. in. Deranta płatności kryptowalutami uwalniają użytkownika od kosztów wynikających z przewalutowania. Na skutek czego finalna cena jest niezależna od przelicznika banku klienta. Dzięki temu dostępność usługi może być zbliżona dla klientów z całego świata. 

Siemens myśli o blockchain

Zastosowaniem technologii blockchain w branży carsharingu zainteresował się Siemens. Spółka córka niemieckiego giganta – Siemens mobility w najbliższych latach planuje eksplorować jej potencjał. Celem jest usprawnienie procesów takich jak tankowanie, parkowanie czy dostawa wynajmowanego pojazdu.

Transport publiczny

Carsharing jest idealnym rozwiązaniem dla osób, które z samochodu korzystają okazjonalnie, a na co dzień poruszają się komunikacją miejską . Okazuje się, że również tam może towarzyszyć im technologia blockchain. 

Zwiększenie transparentności

Kiedy popsuje się samochód do pracy spóźni się jedna osoba. Awaria autobusu może mieć takie skutki dla ponad 50. Z punktu widzenia pasażera informacja o stanie pojazdu, jaką mógłby uzyskać przed zdecydowaniem się na podróż, jest wręcz kluczowa. Zarówno dla jego bezpieczeństwa, jak i zwyczajnego komfortu. 

Wypadki z płonącymi autobusami w Rzymie w 2017 roku pokazują jak fatalne mogą być konsekwencje zaniedbania stanu środków komunikacji miejskiej. Upublicznienie danych o ich stanie w sieci opartej o blockchain pozwoliłoby nie tylko na jego kontrolę przez każdego z użytkowników, ale też przyspieszyło dochodzenie przyczyn ewentualnej awarii. 

Blockchain umożliwia rejestrowanie wszystkich procesów jakim poddawany jest np. autobus – od taśmy produkcyjnej, do wszystkich przeglądów i napraw. Tak jak dzieje się to w przypadku łańcucha dostaw żywności. Dzięki zapisowi tych informacji w księdze bloków, niezwykle łatwe jest prześledzenie całego łańcucha i odnalezienie potencjalnych niedopatrzeń. 

Taki system odporny byłby na manipulacje – danych raz wpisanych do bloków nie można już zmienić. A ze względu na swoją decentralizację, nie podlega on odgórnej kontroli przez żaden podmiot. Co oznacza, że w razie wypadku którakolwiek ze stron nie mogłaby zmienić ani usunąć informacji świadczących na jej niekorzyść. 

Sprzedaż biletów

Obecnie pasażer gdy jego podróż wychodzi poza ramy aglomeracji jednego miasta często zmuszony jest zakupić więcej niż jeden bilet, dokonując przy tym kilku transakcji. Jest to dla niego nie tylko niewygodne, ale też może nieść za sobą dodatkowe koszty (wynikające np. z prowizji naliczanych przez bank w przypadku przewalutowania). 

Platformy takie jak Dovu mają realne szanse to zmienić. W oparciu o technologię blockchain pozwalają one na płatność za bilety specjalnie tego stworzonymi tokenami. Dzięki czemu znacząco zwiększa się komfort pasażera. Wszystkie bilety może on nabyć w jednej aplikacji przy pomocy pojedynczej płatności. Rozwiązanie to nie wiążę się z dodatkowymi kosztami dla przewoźników. 

Blockchain a cyfryzacja dokumentacji 

 Aby transport publiczny mógł zastępować prywatne środki komunikacji konieczna jest ciągła rozbudowa infrastruktury. Jednak obszerna infrastruktura to także równie obszerna dokumentacja. Ta w dużej mierze przechowywana jest w formie papierowej. W skali globalnej jej cyfryzacja przyniosłaby gigantyczną oszczędność surowca. Co za tym idzie, uczyniła samą komunikację miejską jeszcze bardziej ekologiczną.

Z wielu względów zdecentralizowane bazy byłyby optymalniejsze do tego celu od tradycyjnie stosowanych scentralizowanych. Po pierwsze, są one znacznie odporniejsze na manipulacje. Jakakolwiek zmiana już zapisanej treści jest w nich praktycznie niemożliwa. Po drugie, dzięki swojemu rozproszeniu skutecznie chronią zawarte w sobie informacje przed zniszczeniem. Jeżeli utracone zostaną informacje z jednej lokalizacji, bez problemu odtworzyć można je z licznych pozostałych. 

Taksówki

Podczas gdy większość technologii ma tendencję do automatyzacji pracowników na peryferiach wykonujących zwykłe zadania, łańcuchy bloków automatyzują centrum. Zamiast zwolnić taksówkarza z pracy, blockchain wyklucza Ubera z pracy i pozwala taksówkarzom bezpośrednio współpracować z klientem.

Vitalik Buterin - twórca Ethereum blockchain

Słowa te nie odnoszą się oczywiście tylko i wyłącznie do taksówek, ale nie sposób zgłębić możliwości zastosowania technologii blockchain w komunikacji, bez poruszenia ich tematu. Firmy takie jak BitCab starają się wykorzystać wspomnianą automatyzację do obniżenia kosztów przejazdu dla klienta i zwiększeniu zysków kierowcy. Dzięki zastosowaniu inteligentnych umów transakcje między nimi mogą zachodzić  w sposób bezpośredni. 

Szereg korzyści 

Powyższe przykłady pokazują jak wielkie znaczenie dla zmian w kwestiach ludzkiej mobilności może mieć technologia blockchain. Rozwiązania na niej oparte pozwalają obniżyć koszty i zmniejszyć negatywny wpływ na środowisko. Natomiast zwiększają komfort i bezpieczeństwo pasażerów. Poprawiają sytuację grup zawodowych takich jak kierowcy taksówek. Pomagają budować nowe, korzystniejsze modele ruchu samochodów osobowych i transportu publicznego. Wszystko to stanowi cel, dla którego warto zwrócić uwagę na blockchain w kontekście komunikacji . 

Doświadczenie w pracy z technologią blockchain, jakie posiada Nextrope jest kluczowe do ich wprowadzenia. Zlecenia jakie zrealizowaliśmy dla Value czy Alior Bank potwierdzają nasze kompetencje w kwestii m. in. tworzenie tokenów i outsourcingu usług blockchainowych. Niezbędnych do funkcjonowania wspomnianych w artykule rozwiązań.  

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!