Najważniejsze trendy w crowdfundingu w 2020

Maciej Zieliński

13 sie 2020
Najważniejsze trendy w crowdfundingu w 2020

Finansowanie społecznościowe i STO - połączenie bliskie ideału?

Crowdfunding już dawno wyszedł poza platformy takie jak Kickstarter. Dzisiaj finansowanie społecznościowe stało się jedną z najpowszechniejszych metod pozyskiwania funduszy przez start-upy. Jakie są dalsze perspektywy rozwoju tego sektora i co wspólnego ma z tym Blockchain?

O crowdfundingu świat usłyszał po raz pierwszy prawdopodobnie za sprawą Brytyjskiego zespołu Marillon. W 1997 roku fani kapeli za pośrednictwem internetu zebrali 60 tys. dolarów na sfinansowanie trasy zespołu po Ameryce Północnej. Na przestrzeni lat rozwiązanie to podlegało szeregowi modyfikacji i specjalizacji. Obecnie poszukujący finansowania mogą skorzystać z szeregu zróżnicowanych opcji, w tym crowdfundingu udziałowego, modelu nagród i darowizn czy pożyczek P2P lub P2B. W 2018 roku oszacowano wartość rynku crowdfundingu na 10,2 miliarda dolarów. Sprawdziliśmy dla was co trzeba o nim wiedzieć w 2020.

Trendy w crowdfundingu które warto obserwować:

Akceleratory kampanii crowdfundingowych

Pomimo pojawienia się tak licznych platform finansowania społecznościowego, niektórym perspektywicznym projektom i tak nigdy nie udało się wyjść z cienia i zwrócić uwagi inwestorów, na którą mogłyby zasługiwać. Winę za taki stan rzeczy zwykle ponosiły same startupy - ich brak wystarczającej wiedzy dotyczącej organizacji i realizacji kampanii crowdfundingowych. W 2020 z pomocą przychodzą im tak zwane “boot campy”. Inicjatywy te, zwykle oparte na modelu programów mentorskich, zapewniają początkującym przedsiębiorstwom szczegółowe wytyczne dotyczące kwestii takich jak opracowywanie strategii biznesowej lub zarządzanie posprzedażowe.

Jednym z takich “boot campów”  jest Crowdboost: 5-tygodniowy akcelerator dla przedsiębiorców, którzy chcą pozyskać fundusze i zwiększyć świadomość poprzez akcję crowdfundingową. Cała kampania obejmuje kluczowe etapy:

  • rozpoczęcie zbierania funduszy
  • zaangażowanie inwestorów
  • organizacja kampani prasowej i szkoleń marketingowych

Do tej pory Crowdboost pomógł już 25 firmom przeprowadzić kampanie crowdfundingowe, w wyniku których łącznie zebrano 10 milionów funtów. 

Nieco inny jest profil działalności niemieckiego inkubatora Aescuvest, który koncentruje się na wspieraniu kampanii crowdfundingowych dla innowacyjnych start-upów z branży farmaceutycznej i medycznej. #CrowdBeatsCorona to ich najnowsza inicjatywa, której celem jest wsparcie rozwoju startupów zajmujących się walką z COVID-19.

Real estate Crowdfunding

Real estate crowdfunding wykorzystuje model finansowania społecznościowego do pozyskiwania kapitału na zakup nieruchomości. Jest on zwykle podobny do crowdfundingu inwestycyjnego - inwestor może dołożyć się do zakupu nieruchomości, zostając udziałowcem całości. Po zakończeniu kampanii crowdfundingowej i zakupie nieruchomości wszelkie przychody generowane przez dochody z najmu lub sprzedaży dzielone są pomiędzy wszystkich inwestorów. Tym co odróżnia takie rozwiązanie od tradycyjnych inwestycji w tej branży jest duża ilość podmiotów dokładających się do zakupu, dzięki czemu udziałowcem w nieruchomości można stać się inwestując czasem nie więcej niż kilkaset złotych. 

Obecnie zaangażowanie kapitałowe w kampanie crowdfundingowe na rynku nieruchomości gwałtownie rośnie i już przebiło to w innych branżach:

Źródło: Crowdnetic Investment Crowdfunding Industry Report Sept 2015

Co sprawia, że Crowdfunding jest aż tak atrakcyjny dla branży nieruchomości?

Zyski po obu stronach: inwestorzy mogą rozpocząć inwestycje w branże nieruchomości nawet przy stosunkowo niewielkim kapitale. Natomiast deweloperzy mogą zrezygnować z angażowania instytucji bankowych, tym samym redukując koszty do minimum. 

Przykładem platformy obsługującej ten rodzaj inwestycji jest działający na zasadach crowdfundingu pożyczkowego Crowd Real Estate, który pozwolił zrealizować projekty takie jak kompleks luksusowych apartamentów na warszawskiej ulicy Foksal czy aparthotel przy ulicy Puławskiej. Z kolei oparty na crowdfundingu inwestycyjnym SOCIAL.ESTATE  pozwala na inwestycję już od 3000 złotych. Jej przedmiotem mogą być m. in. lokale wynajmowane następnie przez sieci handlowa takie jak Biedronka, Żabka czy Netto.

STO i crowdfunding udziałowy - połączenie idealne?

STO - Security Token Offerings są bardzo podobne do nieco bardziej popularnych ICO (Initial Coin Offerings - kryptowalutego odpowiednika oferty publicznej: IPO). W obydwu przypadkach tokeny budowane i zarządzane są w oparciu o technologię blockchain. Oznacza to większą przejrzystość oraz prostszy, łatwiejszy proces pozyskiwania funduszy oraz niższe koszty administracji i zarządzania dla firm i inwestorów. Znacząca różnica między STO a ICO jest zabezpieczenie tych pierwszych realnymi aktywami i papierami wartościowymi. W związku z tym STO oferują te same korzyści co tradycyjne aktywa - własność, dywidenda czy prawa głosu. Zasadniczo stanowią więc one cyfrowy ekwiwalent instrumentów finansowych znanych inwestorom od dziesięcioleci. To właśnie STO stanowią obecnie jeden z najgorętszych trendów w Crowdfundingu. 

Dlaczego STO może być lepszą inwestycją niż tradycyjny Crowdfunding?

Wyobraźmy sobie, że inwestujemy 10 000 PLN w ramach kampanii crowdfundigowej. Nie mamy zagwarantowanej płynności, więc nasz kapitał zostaje zablokowany na pewien, często nieokreślony czas. STO pozwalają wyeliminować ten problem. Po tokenizacji funduszu inwestor może kupować i sprzedawać tokeny w zależności od popytu i podaży. W ich przypadku rynki oferują wysoką płynność z codziennymi wahaniami. Przy wyższej płynności wartość tokenów rośnie, co stymuluje z kolei rozwój projektu będącego przedmiotem inwestycji. 

Czy duzi gracze wspierają STO?


Najwyraźniej TAK. Ostatnio Microsoft ujawnił swoje plany współpracy z Waves Enterprise, której celem ma być stworzenia platformy do tokenizacji zasobów dla sprzętu firmowego:

Microsoft Partners With Waves Enterprise to Tokenize Industrial Assets

Tradycyjny Crowdfunding czy tokenizacja?

Tak naprawdę na decyzję o wyborze jednego z tych sposobów zbierania funduszy wpływa zbyt dużo czynników aby móc udzielić jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie. W zasadzie wszystko zależy od natury projektu, na który środki mają być zbierane, jak i oczekiwań jego założycieli. Jednak niezależnie od decyzji kluczowy jest sposób przeprowadzenia całej kampanii. Na naszym blogu opublikowaliśmy ostatnio artykuł, w którym staraliśmy się przybliżyć jak krok po kroku przeprowadzić proces tokenizacji firmy. Nextrope jako jedna z pierwszych firm w Polsce oferował swoim klientom pomoc przy pozyskiwaniu finansowanie poprzez Blockchain i z sukcesami zajmuje się tym do dzisiaj. 

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!