startupy - prawne aspekty nowych technologii

Zazwyczaj piaskownice regulacyjne koncentrują się na regulacjach finansowych. Nie są one jednak jedyną bolączką innowacyjnych startupów fintechowych. Bardziej kompleksowe rozwiązania, obejmujące również np. kwestie związane z ochroną danych osobowych, które dla fintechu bywają nawet istotniejsze niż ścisłe przepisy finansowe, mogłyby wysunąć Polskę do forpoczty atrakcyjnych światowych rynków wspierających fintech.

Wiele startupów oferuje usługi analizy Big Data oparte na algorytmach wykorzystujących uczenie się maszynowe. Wynikami takich analiz mogą być zainteresowane wszystkie podmioty, które profilują swoje produkty lub działania marketingowe. Aby jednak analizy były wiarygodne, konieczne są dane: im więcej, tym lepiej. Algorytmy wykorzystujące uczenie się maszynowe muszą mieć na czym się uczyć. Od zakresu dostarczonych im danych treningowych zależeć będzie celność prognoz dokonywanych później w celach biznesowych. Jeśli algorytm od początku będzie skazany na analizę okrojonej próby obserwacji, rośnie ryzyko, że nietrafnie pogrupuje dane, pominie ważne korelacje lub powiązania przyczynowo-skutkowe albo dopatrzy się ich tam, gdzie ich nie ma. Dopiero szkolenie algorytmu na dużych zestawach danych pozwala zminimalizować ryzyko uchybień w diagnozach i prognozach.

Celem Projektu Golem jest stworzenie oprogramowania umożliwiającego wykonywanie obliczeń rozproszonych w sieci peer-to-peer (bez centralnego pośrednika).

O niektórych zagrożeniach modelu freemium w działalności startupowej na przykładzie sprawy „Wojna Czołgów"

Rozmowa z Sergiuszem Borysławskim – aniołem biznesu, inwestorem

Wydaje się, że wciąż tradycyjnie postrzegamy inwestorów prywatnych. Sądzimy, że mogą dofinansować początkujący biznes, ale na tym ich rola się kończy. Czy tak jest naprawdę?