Modele zarządzania DAO i Przykłady użycia

Karolina

16 maj 2023
Modele zarządzania DAO i Przykłady użycia

Jednym z kluczowych aspektów DAO są ich modele zarządzania, które określają procesy decyzyjne, mechanizmy głosowania, zarządzanie funduszami i udział interesariuszy. Modele zarządzania DAO są wykorzystywane do finansowania i zarządzania DAO w przestrzeni kryptowalutowej od kilku lat. W tym artykule omówimy powstanie DAO i zbadamy różne modele zarządzania przyjęte przez te innowacyjne organizacje.

Podekscytowany dołączeniem do DAO? Sprawdź nasz przewodnik!

Zrozumienie modeli zarządzania DAO

Modele zarządzania DAO zapewniają strukturę dla zdecentralizowanego podejmowania decyzji i alokacji zasobów w organizacji. Modele te są zaprojektowane tak, aby promować przejrzystość, inkluzywność i podejmowanie decyzji przez społeczność. W przeciwieństwie do tradycyjnych struktur zarządzania, w których decyzje podejmowane są przez wybraną grupę osób lub podmiotów, DAO umożliwiają szersze uczestnictwo, pozwalając interesariuszom na wkład i wpływ na decyzje. Modele zarządzania są kluczowe dla sukcesu zdecentralizowanych organizacji. 

Podstawowe koncepcje modeli zarządzania DAO

  • Przejrzystość: Promowanie łatwego dostępu do danych i zaangażowania w podejmowanie decyzji.
  • Bezpieczeństwo: Ustanowienie środków ochronnych przed szkodliwymi atakami lub manipulacją w obrębie DAO.
  • Elastyczność: Ułatwianie zmian i wzrostu w odpowiedzi na rozwój DAO i jego ekosystemu.
  • Inkluzywność: Wspieranie szerokiego zaangażowania społeczności i zaangażowania interesariuszy.

Główne modele zarządzania DAO

Istnieją cztery główne modele zarządzania DAO:

  • ConstitutionDAO, 
  • Friends with Benefits DAO, 
  • JuiceboxDAO,
  • Ethereum Name Service DAO. 

ConstitutionDAO

ConstitutionDAO reprezentuje ramy zarządzania, które umożliwiają użytkownikom zbiorowe łączenie swoich zasobów i nabywanie wspólnej własności aktywów za pośrednictwem kryptowalut. Ten układ zarządzania DAO zapewnia stabilność dla swoich członków poprzez wdrożenie jasnego zestawu zasad, które dyktują operacje DAO. 

Jako jedna z pierwszych struktur zarządzania DAO, ConstitutionDAO zademonstrowała potencjał zdecentralizowanych organizacji i moc zbiorowych wysiłków w osiąganiu wspólnych celów.

Friends with Benefits DAO

FWB, czyli Friends with Benefits DAO, to społeczność skupiona wokół tokenów społecznościowych, której celem jest wspieranie twórców i tworzenie trwałych połączeń między jej uczestnikami. Wykorzystując modele zarządzania DAO, FWB promuje podejście kierowane społecznie, w którym członkowie posiadający tokeny vested mogą brać udział w procesie decyzyjnym. Ta metoda podkreśla pracę zespołową, reputację i wartość kapitału ludzkiego, dając członkom możliwość wspólnego wpływania na ścieżkę rozwoju.

JuiceboxDAO

JuiceboxDAO reprezentuje nowatorską formę modeli zarządzania DAO, integrując aspekty zarówno systemów opartych na tokenach, jak i głosowania z przekonaniem. W tym paradygmacie posiadacze tokenów mają prawo głosu w stosunku do wielkości swoich udziałów, a jednocześnie mogą zademonstrować swoje zaangażowanie poprzez zabezpieczenie swoich tokenów na określony czas. Ponieważ tokeny są zablokowane na dłuższy okres, głosy zyskują większy wpływ. Metoda ta zachęca do trwałego zaangażowania i sprzyja harmonii między motywami interesariuszy a osiągnięciami projektów i przedsięwzięć DAO.

Ethereum Name Service DAO

Ethereum Name Service (ENS) DAO oferuje w pełni rozproszony system nazw domen zbudowany na sieci blockchain Ethereum. Jego ramy zarządzania integrują unikalny proces "dowodu indywidualności", w którym uczestnicy ustalają swoją odrębność poprzez procedurę uwierzytelniania tożsamości. ENS DAO wykorzystuje mechanizm głosowania kwadratowego, który umożliwia posiadaczom tokenów rozdzielenie ich uprawnień do głosowania na wiele propozycji. W ten sposób model ten sprzyja sprawiedliwemu traktowaniu i zapobiega centralizacji władzy poprzez bardziej równomierne rozproszenie wpływów wśród uczestników.

ENS DAO działa w oparciu o trójwarstwowe podejście:

  • Dyskurs propozycji.
  • Głosowanie off-chain
  • Głosowanie na blockchainie

Przykłady użycia modeli zarządzania DAO

1. Zdecentralizowane finanse (DeFi)

Modele zarządzania DAO znacząco wpłynęły na obszar zdecentralizowanych finansów (DeFi). Platformy DeFi często wykorzystują DAO do zarządzania kluczowymi decyzjami protokołu, takimi jak ustalanie stóp procentowych, definiowanie wymagań dotyczących zabezpieczeń lub wprowadzanie nowych funkcji. Zastosowanie struktury zarządzania DAO pozwala inicjatywom DeFi zaangażować członków społeczności w proces decyzyjny, sprzyjając tym samym bardziej integracyjnemu i zdecentralizowanemu krajobrazowi finansowemu.

2. Zbiorowe inwestowanie i zarządzanie funduszami

Zdecentralizowane Organizacje Autonomiczne (DAO) stały się cennymi narzędziami dla inwestycji grupowych i zarządzania funduszami. Dzięki wdrożeniu struktur zarządzania DAO, osoby posiadające tokeny mogą wspólnie dokonywać wyborów inwestycyjnych, co skutkuje bardziej sprawiedliwym i przejrzystym podejściem do inwestowania. Te DAO umożliwiają łączenie zasobów, upoważniając uczestników do tworzenia zespołów i inwestowania w różne projekty, nadzorowania funduszy i rozdzielania zysków zgodnie z wcześniej ustalonymi zasadami.

3. Tworzenie treści

W przestrzeni treści cyfrowych, modele zarządzania DAO oferują nowe możliwości dla platform tworzenia treści. Wykorzystanie DAO pozwala twórcom treści uzyskać nagrody dzięki systemom głosowania i procedurom decyzyjnym kierowanym przez społeczność. Gwarantuje to, że najbardziej wartościowe i wysokiej jakości treści otrzymują uznanie i zachęty finansowe, tworząc bardziej sprawiedliwy i zdecentralizowany ekosystem treści.

4. Zdecentralizowane zarządzanie

Najbardziej podstawowym przypadkiem użycia modeli zarządzania DAO jest samo zdecentralizowane zarządzanie. DAO mogą być tworzone w celu zarządzania procesami decyzyjnymi w ramach społeczności, organizacji, a nawet całych miast. Oddając władzę w ręce ludzi, DAO ułatwiają bezpośrednie demokratyczne uczestnictwo, pozwalając jednostkom wypowiedzieć się w sprawach, które ich dotyczą. Umożliwia to większą przejrzystość, odpowiedzialność i integrację w procesach rządzenia.

Podsumowanie

DAO zrewolucjonizowały tradycyjne struktury zarządzania, umożliwiając zdecentralizowane podejmowanie decyzji i tworzenie wartości. Dzięki możliwości zastosowania różnych modeli w różnych sektorach, takich jak DeFi, platformy treści i inwestycje, DAO są w stanie przekształcać i rewolucjonizować rozmaite branże.

Tagi

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!