Оновлення

Electe приєднується до Консорціуму Всесвітньої павутини: важливий крок для інновацій МСП

Ті, хто визначає веб-стандарти, визначають майбутнє цифрового бізнесу. ELECTE є офіційним членом W3C, організації, яка створила HTML, CSS та основи Інтернету. Ми беремо участь у робочих групах з питань конфіденційності даних, пов'язаного веб-сховища та веб-машинного навчання, щоб гарантувати, що майбутні стандарти відповідатимуть потребам малого та середнього бізнесу, а не лише великих технологій. Для наших клієнтів: більша сумісність, спрощене дотримання нормативних вимог і доступний штучний інтелект безпосередньо в браузері.

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

Ми раді повідомити, що Electe офіційно приєдналася до Консорціуму Всесвітньої павутини (W3C), міжнародної організації, яка розробляє відкриті стандарти для Інтернету. Це досягнення є не тільки важливим визнанням для нашої компанії, але й можливістю активно впливати на майбутнє веб-стандартів на благо малих і середніх підприємств Італії та Європи.

Чому це партнерство важливе

У сучасному цифровому ландшафті правила конфіденційності даних стають дедалі суворішими, і компаніям потрібні ефективні рішення для управління та аналізу даних без шкоди для безпеки. Наш досвід у галузі аналізу на основі штучного інтелекту дає нам змогу зробити внесок у розробку стандартів, які допоможуть сформувати цифрове майбутнє бізнесу.

Як заявив наш генеральний директор Фабіо Лоріа:

"Наша мета - сприяти впровадженню стандартів інтероперабельності та конфіденційності, які дозволять МСП ефективно використовувати дані, зберігаючи при цьому високий рівень безпеки. Багато МСП щодня стикаються з проблемами інтеграції даних та дотримання нормативних вимог. Завдяки нашій участі в робочих групах W3C ми хочемо забезпечити, щоб майбутні веб-стандарти відповідали цим потребам, створюючи більш справедливе цифрове середовище для підприємств усіх розмірів".

Наш внесок у W3C

Як активні члени W3C, ми будемо брати участь у кількох стратегічних робочих групах:

  • Словники та засоби контролю конфіденційності даних: ми працюватимемо над розробкою таксономій для забезпечення конфіденційності та захисту даних відповідно до GDPR та інших міжнародних нормативних актів.
  • Пов'язане веб-сховище: ми допоможемо вдосконалити зберігання даних і контроль доступу до них, щоб забезпечити безпечне та ефективне управління корпоративною інформацією.
  • Веб-машинне навчання: ми будемо співпрацювати над впровадженням можливостей машинного навчання безпосередньо в браузери, щоб зменшити залежність від хмарних рішень і підвищити конфіденційність даних.

Що це означає для наших клієнтів

Ця співпраця призведе до конкретних переваг для всіх користувачів нашої платформи:

  • Підвищена інтероперабельність: вам буде легше інтегрувати ваші дані з різними додатками та сервісами.
  • Спрощене дотримання нормативних вимог: стандарти, яким ми сприяємо, полегшують дотримання правил конфіденційності.
  • Демократизація доступу до ШІ: ми продовжимо робити передові технології доступними навіть для компаній з обмеженими ресурсами.

Результати, яких ми вже досягли, говорять самі за себе: скорочення часу обробки даних на 87% і збільшення кількості переглядів платформи на 278% свідчать про ефективність нашого підходу.

Наші майбутні цілі

Це оголошення слідує за нашим нещодавнім визнанням на церемонії Netty Awards, де ми отримали нагороду "Інновація року в галузі штучного інтелекту" в листопаді 2024 року. Ми будемо використовувати наше членство в W3C для подальшого розширення можливостей нашої платформи, приділяючи особливу увагу спільній аналітиці в режимі реального часу та механізмам обміну даними із збереженням конфіденційності.

Як зазначає Фабіо Лоріа: "Майбутнє бізнесу залежить від аналітики даних, але це майбутнє має бути інклюзивним. Завдяки нашій співпраці з W3C ми прагнемо забезпечити, щоб еволюція Інтернету підтримувала компанії всіх розмірів, а не лише ті, що мають великі ресурси".

Про нас

Electe - це інноваційна платформа для аналізу даних на основі штучного інтелекту, покликана перетворити виклики, пов'язані з даними, на можливості для малих і середніх підприємств. Заснована у 2023 році Фабіо Лауріа, наша місія полягає в демократизації доступу до штучного інтелекту, гарантуючи, що прийняття рішень на основі даних не обмежується великими компаніями, а є доступним для всіх.

Наша платформа поєднує потужні алгоритми штучного інтелекту з інтуїтивно зрозумілим користувацьким інтерфейсом, що дозволяє компаніям отримувати корисну інформацію зі своїх даних, не вимагаючи спеціальних технічних знань. Ми обслуговуємо клієнтів у різних секторах, включаючи роздрібну торгівлю, виробництво, охорону здоров'я та професійні послуги.

Контакти:
Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зв'яжіться з нами.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Повний посібник з програмного забезпечення для бізнес-аналітики для МСП

60% італійських МСП визнають, що мають критичні прогалини в підготовці даних, 29% навіть не мають спеціальної цифри - в той час як італійський ринок бізнес-аналітики зросте з $36,79 млрд до $69,45 млрд до 2034 року (CAGR 8,56%). Проблема не в технології, а в підході: малі та середні підприємства тонуть у даних, розкиданих між таблицями CRM, ERP, Excel, не перетворюючи їх на рішення. Це стосується як тих, хто починає з нуля, так і тих, хто хоче оптимізувати. Критерії вибору, які мають значення: зручність використання без місяців навчання, масштабованість, яка зростає разом з вами, інтеграція з існуючими системами, повна сукупна вартість володіння (впровадження + навчання + обслуговування) порівняно з вартістю самої лише ліцензії. 4-крокова дорожня карта - вимірювані SMART-цілі (зменшити відтік на 15% за 6 місяців), чисте мапування джерел даних (сміття на вході = сміття на виході), навчання команди культурі даних, пілотний проект з безперервним циклом зворотного зв'язку. ШІ змінює все: від описової BI (що сталося) до доповненої аналітики, яка виявляє приховані закономірності, предиктивної, яка оцінює майбутній попит, прескриптивної, яка пропонує конкретні дії. Electe демократизує цю силу для МСП.
9 листопада 2025 року

Система охолодження Google DeepMind AI: як штучний інтелект революціонізує енергоефективність центрів обробки даних

Google DeepMind досягає -40% енергії на охолодження центру обробки даних (але лише -4% загального споживання, оскільки охолодження становить 10% від загального) - точність 99,6% з похибкою 0,4% на PUE 1.1 завдяки 5-рівневому глибокому навчанню, 50 вузлам, 19 вхідним змінним на 184 435 навчальних вибірках (дані за 2 роки). Підтверджено на 3 об'єктах: Сінгапур (перше розгортання у 2016 році), Емшавен, Рада Блаффс (інвестиції у розмірі $5 млрд). PUE флоту Google 1,09 проти середнього по галузі 1,56-1,58. Модель Predictive Control прогнозує температуру/тиск на наступну годину, одночасно керуючи ІТ-навантаженням, погодою, станом обладнання. Гарантована безпека: дворівнева верифікація, оператори завжди можуть відключити ШІ. Критичні обмеження: нульова незалежна перевірка з боку аудиторських фірм/національних лабораторій, для кожного дата-центру потрібна індивідуальна модель (8 років не комерціалізована). Впровадження займає 6-18 місяців і потребує мультидисциплінарної команди (наука про дані, ОВіК, управління об'єктами). Застосовується не лише в дата-центрах: промислові підприємства, лікарні, торгові центри, корпоративні офіси. 2024-2025: Перехід Google на пряме рідинне охолодження для TPU v5p, що вказує на практичні межі оптимізації ШІ.
9 листопада 2025 року

Чому математика - це складно (навіть якщо ви штучний інтелект)

Мовні моделі не вміють множити і запам'ятовувати результати так, як ми запам'ятовуємо число пі, але це не робить їх математиками. Проблема структурна: вони навчаються за статистичною схожістю, а не за алгоритмічним розумінням. Навіть нові "моделі мислення", такі як o1, не справляються з тривіальними завданнями: вони правильно рахують "r" у слові "полуниця" після декількох секунд обробки, але не можуть написати абзац, де друга буква кожного речення складає слово. Преміум-версія за 200 доларів на місяць витрачає чотири хвилини на те, що дитина робить миттєво. DeepSeek і Mistral у 2025 році все ще неправильно рахують літери. Яке рішення з'являється? Гібридний підхід - найрозумніші моделі з'ясували, коли потрібно викликати справжній калькулятор, а не намагатися обчислити самостійно. Зміна парадигми: ШІ не повинен знати, як робити все, а лише організувати правильні інструменти. Останній парадокс: GPT-4 може блискуче пояснити вам теорію меж, але неправильно виконує множення, які кишеньковий калькулятор завжди виконує правильно. Для навчання математики вони чудові - пояснюють з безмежним терпінням, адаптують приклади, розбивають складні міркування. Для точних розрахунків? Точно на калькулятор, а не на штучний інтелект.