VC a STO – najważniejsze różnice

Maciej Zieliński

26 sty 2021
VC a STO – najważniejsze różnice

Tokenizacja staje się coraz lepszą alternatywą dla rozwiązań, które w świecie finansów obecne są od dziesięcioleci. Dlaczego STO może być korzystniejszym wyborem od tradycyjnego modelu venture capital? 

Znalezienie funduszu to jedno z głównych wyzwań przed jakim stają głodni rozwoju przedsiębiorcy. Na przestrzeni lat w świecie finansów wykształciły się rozwiązania, które skutecznie im w tym pomagają.

Jednym z nich jest venture capital (kapitał wysokiego ryzyka). VC to finansowanie zapewniane przez inwestorów małym firmom, posiadającym ich zdaniem długoterminowy potencjał wzrostu. Zwykle pochodzi on od zamożnych osób prywatnych lub inwestorów instytucjonalnych takich jak banki. VC nie musi przybierać formy pieniężnej. Może mieć również postać doradztwa technologicznego czy biznesowego. W trakcie transakcji części własności przedsiębiorstwa sprzedawane są kilku inwestorom za pośrednictwem funduszy venture capital. 

VC od kilkudziesięciu lat funkcjonuje jako źródło pozyskiwania dofinansowania dla przedsiębiorstw. Należy być jednak świadomym jego ograniczeń. Na blogu Nextrope przyjrzeliśmy się im bliżej, jednocześnie starając się odpowiedzieć na pytanie, pod jakimi względami STO może być lepszym wyborem. 

 VC a STO – najważniejsze różnice

Kontrola

Powszechną praktyką jest aby w członek zespołu zarządzającego Venture capital miał bezpośredni wpływ na działania w firmie, której dotyczy finansowanie, np. porzez wejscie do zarządu. Oznacza to, że poprzez podpisania umowy z funduszem właściciele firmy tracą pełnię kontroli nad zarządzaniem swoim przedsiębiorstwem.  Od tego momentu właściciele muszą go informować o każdej kluczowej decyzji, którą ten ma zwykle prawo unieważnić. 

Oczywiście doświadczony fundusz VC w ten sposób jest w stanie przyczynić się do poprawy zarządzania spółką i mieć pozytywny wpływ na jej rozwój. Aczkolwiek jego ewentualny brak obycia z realiami konkretnej branży może skutkować blokowaniem decyzji, które właściciele będą uważać za najsłuszniejsze.

Decydując się na STO zostawiają sobie możliwość prowadzenie swojej firmy w sposób, który w ich ocenie jest najlepszy. To od właścicieli spółki zależy, które decyzje wymagają głosowania posiadaczy tokenów, a które będą podejmować całkowicie niezależnie. A jeśli w danej kwestii rzeczywiście będzie ono konieczne, inwestorzy będą mogli wziąć w nim udział za pośrednictwem swojego konta z dowolnego miejsca na ziemi, co znacząco przyśpieszy cały proces.

Koszty i czasochłonność

Proces organizacji finansowania w ramach VS jest stosunkowo skomplikowany i angażuje wielu, często kosztownych pośredników. Ponadto cechuje go niezwykła czasochłonność. Tylko pierwsze jego etapu zajmują zwykle od 12 do 18 miesięcy. Nie byłoby to aż tak dużym problemem, gdyby nie konieczność uczestniczenia w licznych objazdowych akcjach marketingowych i negocjacjach z potencjalnymi inwestorami, przez które często na kilkanaście miesięcy odciągają właścicieli od rozwoju swojej firmy.

Dodatkowo VC zawsze niesie ze sobą ryzyko opóźnień w finansowaniu. Ponieważ venture capital wiążę się z wymiana dużej ilości środków, inwestor może nie być chętny na przedłożenie ich wszystkich w jednym momencie. Często firma będzie musiała spełnić określone kamienie milowe aby uzyskać całość wnioskowanej kwoty.

Natomiast dobrze przeprowadzona tokenizacja w niektórych przypadkach może skutkować pozyskaniem finansowania już w ciągu kilku tygodni. W grę nie wchodzą również żadne opóźnienia w płatnościach, wszystkie środki trafiają do spółki od razu gdy ta zakończy tokenizację. Sam proces jest też zdecydowanie prostszy i angażuje znacznie mniej pośredników (TU PRZECZYTASZ JAK PRZEBIEGA KROK PO KROKU).

VC a STO: płynność i bariery wejścia

Venture capital jest wymagający nie tylko dla firm ubiegających się o dofinansowanie, ale również samych inwestorów. Zwykle aby dołączyć do rundy inwestycyjnej muszą oni dysponować stosunkowo dużym kapitałem. Dlatego większość z nich stanowią instytucja lub zamożne osoby prywatne. To właśnie wysoka bariera wejścia znacząco zawęża grona potencjalnym inwestrów.

Do tego dochodzi jeszcze kwestia wysokiej niepłynności. Jeśli ktoś rozważa zainwestowanie swoich pieniędzy w venture capital musi być naszykowany na zamrożenie ich na bardzo długi okres - około 7-12 lat. Przedwczesne wycofanie środków wiąże się ze znacznymi stratami i nie może być przeprowadzone bez zgody kierownictwa. Przez ten brak płynności inwestycja w venture capital odstrasza często nawet osoby dysponujące wystarczającym kapitałem.

STO przede wszystkim pozwala na dość swobodne ustalenie minimalnej kwoty inwestycji. Co znacząco poszerza grupę inwestorów - mogą być ich tysiące, wystarczy, że uzyskają akredytację. Ponadto rozwiązuje problem braku płynności. Wyemitowane tokeny reprezentują tradycyjne prawa własności i przychodów, jednocześnie zapewniając inwestorom możliwość swobodnego handlu nimi na rynkach wtórnych. Dzięki temu są oni w stanie upłynnić swoją inwestycję w zasadzie dowolnym momencie. 

VC a STO - co dalej? 

Rosnąca popularność STO to tylko jeden z przejawów trendu cyfryzacji, który nabiera rozpędu na rynkach finansowych i już niedługo może doprowadzić do powstanie zupełnie nowych mechanizmów zarządzania kapitałem. Oparte na Blockchainie inteligentne kontrakty i rozproszone księgi znacząco przyspieszą proces nie tylko pozyskiwania i obiegu kapitału, ale też np. sporządzania audytu.

Warto jednak pamiętać, że nie ma rozwiązań uniwersalnych i STO nie w każdym przypadku będzie najbardziej optymalnym wyborem.  Jeśli chcesz dowiedzieć jak STO sprawdziłoby się w twojej firmie, nasz zespół chętnie odpowie na wszystkie twoje pytania. 

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!