Категорія: Великі Дані та Аналітика

Організації та професійні асоціації відіграватимуть вирішальну роль у підтвердженні нових інструментів штучного інтелекту (AI) для фармацевтів, пояснив Гаррі Тревіс, президент групи Travis. Крім того, роздроблений характер даних про аптеку потребує спільних зусиль для встановлення стандартів та вдосконалення доступу до даних для ефективної реалізації ШІ.

Стенограма відредагована для ясності; Підписи були створені авто.

Стенограма

Як фармацевти можуть забезпечити, щоб інструменти AI залишалися точними та вільними від упередженості у використанні в реальному світі?

Я думаю, що фармацевти повинні звернутися до своїх професійних організацій та довірених організацій, і їм доведеться зробити важку роботу з перевірки цих інструментів. Це, мабуть, надмірно спрощена метафора [or] Порівняння, але якщо ви підете назад у часі, 30 років [or] 40 років тому автоматичні лічильники таблеток вийшли в Інтернет. Ми вірили, що ці автоматизовані лічильники таблеток збираються рахувати 90 таблеток? Всі вони повинні були бути підтверджені, і окремі фармацевти цього не зробили. Тіла акредитації зробили це. [It’s going to be the] Те саме з інструментами AI. Тіла з акредитації [and] Професійні асоціації повинні активізувати та заповнити цю прогалину та спілкуватися [to] Фармацевт, який “ми повернулися до цього”.

Дані та доступ до даних були постійною боротьбою за охорону здоров'я. Як ми можемо забезпечити, щоб AI має доступ до даних, якими він повинен використовуватись точними, ефективними та безпечними способами?

Дані існують у багатьох різних місцях, що стоять за такою кількістю різних кодів доступу та брандмауерами, і подібними речами. Кожна компанія, яка існує в ланцюжку даних аптеки – і я регулярно в цьому бізнесі – ми дійсно просто повинні пройти важку роботу кожного постачальника технологій [and] Кожен постачальник даних, який намагається розібратися, як проводяться API [application programming interfaces] Налаштування? І чи потрібно нам придумати нові галузеві консорції, щоб допомогти у сумісності даних та стандартах даних? Або [do] Ті, хто в даний час існує, потрібно адаптувати для AI, щоб окремий користувач повинен був впевнено, що вони зможуть отримати дані. Тому що у вас є найрозумніший агент у світі, але якщо він не може отримати дані, він мертвий після прибуття. І [it requires] Командна робота, багато командної роботи.

Акції Palantir Technologies Inc. впали на понад 8% у торгівлі після годин сьогодні, незважаючи на те, що компанія з аналітики великих даних перемагає очікування щодо доходів та настанов, оскільки інвестори, можливо, очікували ще більш сильних результатів.

За свій фінансовий 2025 рік, що закінчився 31 березня, Палантір повідомив, що скоригований прибуток на акцію в 13 копійок, що перевищує восьми центів за акцію в тому ж кварталі 2024 року, за доходом 883,9 млн. Дол. США, що перевищує 39% за рік. Заробіток на акцію відповідав 13 центів, які очікують аналітики, а дохід Палантіра випереджав очікувані 863 мільйони доларів.

Palantir побачив, що дохід США зросла на 55%за рік, до 828 мільйонів доларів, комерційний дохід США-на 71%, до 255 мільйонів доларів, а дохід уряду США-на 45%, до 373 мільйонів доларів.

У кварталі також компанія забронювала свій найвищий квартал американської комерційної контрактної вартості, яка склала 810 мільйонів доларів, що майже втричі порівняно з роком тому. Загальна вартість угоди про комерційну угоду зросла на 127%, до 2,32 мільярда доларів станом на кінець березня.

Нові угоди та клієнти були ключовими для сильних цифр Палантіра, а клієнти компанії підраховують 39% за рік. Компанія закрила 139 угод щонайменше 1 мільйон доларів у кварталі, 51 угода – щонайменше 5 мільйонів доларів та 31 угоди – щонайменше 10 мільйонів доларів.

Бізнес основні моменти в кварталі включали інтеграцію моделей Vision Xai Corp. Grok-2 та Grok-2 в платформу штучного інтелекту Palantir, розширення можливостей для логіки, автоматизації, будівельника трубопроводів та інших інструментів AIP з вдосконаленою мовою та баченням. Palantir також представив новий інтерфейс програмування програм для модельних експериментів, який дозволяє розробникам відстежувати, візуалізувати та порівнювати навчальні тренінги за допомогою Python, що полегшує оптимізацію моделей у існуючих робочих процесах.

У кварталі також Палантір оголосив стратегічне партнерство з Databricks Inc., яка спрямована на поєднання операційної системи AI Palantir з інженерною та аналітикою даних даних даних. Співпраця прагне забезпечити більш об'єднане AI та рішення даних для підприємств та державних клієнтів.

“Ми перебуваємо в середині тектонічної зміни в прийнятті нашого програмного забезпечення, особливо в США, де наші доходи зросли на 55% за рік, тоді як наш комерційний дохід у США збільшився на 71% у першому кварталі, щоб перевершити щорічний курс пробігу”,-сказав співзасновник та головний виконавчий директор Олександр К. Карп. “Ми доставляємо операційну систему для сучасного підприємства в епоху ШІ”.

Як результат, він додав: “Ми підвищуємо свої цілорічні вказівки щодо загального зростання доходів до 36% та наше керівництво щодо зростання комерційних доходів США до 68%”.

За свій фінансовий другий квартал Палантір очікує, що дохід від 934 мільйони до 938 мільйонів доларів США та скоригований дохід від операцій від 401 до 405 мільйонів доларів. Перспективи доходу напевно випереджали 899,4 мільйона доларів, які очікують аналітики.

За свій повний фінансовий рік компанія очікує, що дохід від 3,89 млрд. До 3,902 млрд. Дол.

Зображення: Палантір

Уряд США розширює спостереження за соціальними медіа для моніторингу мільйонів відвідувачів та іммігрантів – і його сприйняття більшої кількості аналітики даних та інструментів штучного інтелекту також може збільшити ретельний контроль громадян США.

“Це майже-якщо не зовсім-неможливо, щоб уряд зосередився лише на негромадянах і не дивитися на чужих соціальних медіа”,-каже Рейчел Левінсон-Вальдман у Центрі справедливості Бреннана, неприбуткової політики …

Прийняття агентського штучного інтелекту (AI) у всьому світі та в Таїланді забезпечить бізнес з можливістю розуміти споживачів у кількох ситуаціях, що дозволяє їм приймати розумні рішення.

Agentic AI інтегрує дані, вдосконалені технології та творчі можливості, щоб допомогти підприємствам підвищити їх маркетинг, комунікацію/продуктивність реклами та розробку продуктів.

Teeradet Dumrongbhalasitr, виконавчий директор компанії Egg Digital, провідний постачальник аналітики великих даних, що використовує AI, інтегровані медіа та маркетингові послуги, заявив, що зростання агентського ШІ є зміною ігор, оскільки ця система не є лише помічником, а й технологією, яка може планувати, визначити та еволюціонувати самостійно.

“Агентний АІ відзначає перехід від розумних інструментів до справді розумного, автономного досвіду”, – сказав він.

Г -н Терадет заявив, що підприємства та бренди повинні прийняти агента AI, щоб дати їм всебічне розуміння клієнтів та автоматизувати їх розумне прийняття рішень.

Ця технологія може допомогти сприяти розвитку глибоких маркетингових стратегій та планів комунікацій, оснащуючи підприємства з можливістю доставляти відповідні пропозиції у відповідний час на каналах, що пропонують динамічний персоналізований досвід, сказав він.

PwC повідомила, що 17,8% тайських підприємств прийняли AI у 2024 році, а 73,3% планують використовувати його в майбутньому.

Більше того, 70% тайських малих та середніх підприємств використовують або тестують AI, при цьому 90% повідомляють про зростання доходу від ШІ.

Дослідження Telenor Asia в січні 2025 року виявило, що 77% респондентів використовують інструменти AI для особистого використання, особливо розваги, такі як соціальні медіа та потокове відео.

Яєчний цифровий прогнозує ринок AI та аналітики даних до 2028 року, охоплюватиме п'ять областей: аналітика, орієнтована на AI, обробка природної мови для взаємодії з даними, персоналізовані та контекстні візуалізації, прогнозні та наказові уявлення в масштабі та об'єднана екосистема даних.

Компанія співпрацювала з глобальними лідерами AI Tech для впровадження своєї агентської системи AI AI, розроблена для того, щоб допомогти підприємствам зрозуміти клієнтів та автоматизувати своє інтелектуальне прийняття рішень на основі трьох основних підприємств Analytics AI та консультації, конвергенції медіа та маркетингових технологічних рішень.

Яєчний цифровий також представив п'ять клієнтських двигунів, що працюють на його системі AI агента.

До п'яти двигунів належать “дані першої сторони-великі дані”, які мають можливість підвищити ефективність маркетингу за допомогою динамічної персоналізації.

Інша – агентна лабораторія AI, агентна модель AI, розроблена для того, щоб допомогти бізнесу приймати рішення швидше, точніше та розумніше.

Управління координації досліджень та розробок Національного наукового фонду, що діє в Управлінні з питань науки та технологій Білого дому, проводить публічні коментарі до 29 травня на стратегічному плані досліджень та розробок штучного інтелекту 2025 року, який має на меті зберегти США «неперевершеним світовим лідером» в ШІ.

В даний час США, схоже, мають щось вузьке лідерство в районі над Китаєм. Нещодавно генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг підкреслив ставки, попереджаючи, що Китай “дуже близький” для нас можливостей і що гонка ШІ “довгострокова, нескінченна”, CNBC цитував його.

Запит на інформацію (RFI) підкреслює необхідність визначення “унікальної ролі федерального уряду в дослідженні та розробок AI (НДДКР) протягом наступних 3 – 5 років”. Він шукає вклад у сфери, де інвестиції в приватному секторі можуть не вистачати. RFI зазначає, що уряд повинен визначити пріоритет дослідження, що “галузь навряд чи вирішиться”, оскільки, хоча вона може “обслуговувати національні інтереси”, вона “не може забезпечити негайну комерційну віддачу”.

RFI спеціально шукає представників громадськості, “включаючи дослідників ШІ, лідерів галузі та інших зацікавлених сторін, які безпосередньо займаються або впливають на науково -дослідні роботи”, щоб забезпечити вклад. Також просили ідеї щодо конкретних пріоритетів НДДКР, що наводить такі приклади, як “Основні досягнення в алгоритмах AI, архітектури”, “Дослідження високого ризику, високодоступних апаратів AI”, “апаратне забезпечення AI наступного покоління” та “агентні та фізично втілені AI”.

AI Pioneer та начальник AI Facebook Ян Лекунн висвітлили запит уряду на LinkedIn, назвавши це “уряд США просить поради щодо національної стратегії AI R&D”. Його пост дала майже 500 реакцій станом на 3 травня, включаючи 49 коментарів та 40 репостів. Видатні відповіді варіювались від біоінформатичного попередження про те, що RFI може стати “інтелектуальним вилученням для приватної вигоди” до прохання інвесторів-стартап-інвестора про те, що федеральні долари підтримували “рамки eval” та “відкритий інструмент для випадків використання реального світу”.

Дослідники з лабораторії інформатики та штучного інтелекту MIT (CSAIL) розробили нову модель штучного інтелекту, натхненну нейронними коливаннями в мозку, з метою значно просування, як алгоритми машинного навчання обробляють довгі послідовності даних.

AI часто бореться з аналізом складної інформації, яка розгортається протягом тривалих періодів часу, таких як тенденції клімату, біологічні сигнали чи фінансові дані. Один новий тип моделі AI, що називається “Моделі стану простору”, була розроблена спеціально для більш ефективного розуміння цих послідовних моделей. Однак існуючі моделі стану простору часто стикаються з проблемами-вони можуть стати нестабільними або вимагати значної кількості обчислювальних ресурсів при обробці довгих послідовностей даних.

Для вирішення цих питань дослідники CSAIL T. Konstantin Rusch та Daniela rus розробили те, що вони називають «лінійними моделями коливального стану-простору» (Linoss), які використовують принципи примусових гармонічних осциляторів-концепція, глибоко вкорінена у фізиці та спостерігається в біологічних нейронних мережах. Цей підхід забезпечує стабільні, експресивні та обчислювально ефективні прогнози без надмірно обмежувальних умов щодо параметрів моделі.

“Наша мета полягала в тому, щоб зафіксувати стабільність та ефективність, що спостерігаються в біологічних нейронних системах, і перетворити ці принципи в машинну рамку навчання”, – пояснює Руш. “За допомогою Linoss ми тепер можемо надійно вивчити взаємодію дальньої дальності, навіть у послідовностях, що охоплюють сотні тисяч точок даних або більше”.

Модель Linoss унікальна в забезпеченні стабільного прогнозування, вимагаючи набагато менш обмежувального вибору проектування, ніж попередні методи. Більше того, дослідники жорстко довели загальну можливість моделі, тобто вона може наблизити будь -яку безперервну, причинну функцію, що стосується вхідних та вихідних послідовностей.

Емпіричне тестування продемонструвало, що Linoss послідовно перевершує існуючі найсучасніші моделі в різних вимогливих завданнях та завданнях прогнозування. Зокрема, Linoss перевершив широко використовувану модель MAMBA майже два рази у завданнях, що включають послідовності екстремальної довжини.

Визнаний за його значення, дослідження було обрано для усної презентації в ICLR 2025 – честь, присуджена лише перших 1 відсотка подання. Дослідники MIT передбачають, що модель Linoss може суттєво вплинути на будь-які сфери, які отримали б користь від точного та ефективного прогнозування та класифікації довгого горизонту, включаючи аналітику охорони здоров'я, науку про клімат, автономне водіння та фінансові прогнози.

“Ця робота є прикладом того, як математична суворість може призвести до прориву продуктивності та широких додатків”, – говорить Рус. “За допомогою Linoss ми надаємо науковій спільноті потужним інструментом для розуміння та прогнозування складних систем, подолання розриву між біологічним натхненням та обчислювальними інноваціями”.

Команда уявляє, що поява нової парадигми, як Ліносс, буде цікаво практикам машинного навчання. Забігаючи наперед, дослідники планують застосувати свою модель до ще більш широкого спектру різних способів даних. Більше того, вони припускають, що Ліносс міг би забезпечити цінну інформацію про нейронауку, потенційно поглиблюючи наше розуміння самого мозку.

Їх роботи підтримали Швейцарський національний науковий фонд, програма Schmidt AI2050 та Міністерство американського прискорювача штучного інтелекту ВПС.

ЧАС ЧИТАННЯ: 6 хвилини

Клацніть тут, щоб прочитати основні моменти з історії

• Вісконсін побачив кілька нових пропозицій центру обробки даних, включаючи проекти в Бівер -Дам, Вісконсін -Рапідс, Порт -Вашингтон та Кеноша. Microsoft зламала землю в 2023 році на 450-мегаватт, 3,3 мільярда доларів кампусу на горі Плезант на колишньому сайті FoxConn-проект, який двічі призупинився.

• Центри обробки даних використовують багато електроенергії – становить майже 4,5% споживання електроенергії в 2023 році.

• Вісконсін входить до числа держав, які пропонували податкові пільги та знижки на електроенергію для технологічних компаній, що будують центри обробки даних.

• Технологічні компанії обіцяють інвестиції на мільярд доларів, високотехнологічні робочі місця та надходження податку на нерухомість-аргументовані громади будуть передані, якщо не за стимули.

Розбудова нових центрів обробки даних-часто гаргантуанських складів мікрочіпів, що спрямовуються на владу, що силові хмарні обчислення, штучний інтелект та соціальні медіа-привертає увагу комунальних послуг та держав, які, передбачаючи потенційні прибутки, змушені задовольняють енергетичні потреби технологічних компаній.

Такі гіганти, як Amazon, Google, Meta та Microsoft, укладаються на національному рівні з комунальними послугами, що стикається з результатами попиту на електроенергію. У 2023 році центри обробки даних становили майже 4,5% споживання електроенергії в США, що, як очікується, на повітряну кулю до 12% до 2028 року.

Вісконсін побачив кілька нових пропозицій центру обробки даних, включаючи проекти в Бівер -Дам, Вісконсін -Рапідс, Порт -Вашингтон та Кеноша. Microsoft зламався в 2023 році на 450-мегаватт, 3,3 мільярда доларів на кампусі на горі Плезант на колишньому майданчику FoxConn, хоча робота в центрі обробки даних з тих пір двічі зупинилася.

Комунальні послуги, як правило, працюють за державними монополями, які дозволяють компаніям покривати витрати на послуги та заробляти на себе інвестиції в інфраструктуру. Громадськість – це “оплата податків”, тобто їм не вистачає інших варіантів.

Зазвичай це гарантує, що комунальні послуги зростають у відповідності з суспільними потребами в енергії, але коли кілька клієнтів вибору додають значного навантаження в мережу, пріоритети можуть змінюватися.

Для залучення інвестицій держави змагаються за Woo Big Tech з конкурентними стимулами, включаючи знижену швидкість електроенергії. Більше 30 держав, включаючи Вісконсін, звільняють центри обробки даних з податку з продажу на обладнання інформаційних технологій.

Але залицяння може стати гонкою до дна.

Компанії часто обіцяють інвестиції на мільярд доларів, високотехнологічні робочі місця та податок на нерухомість, продається як нульова вартість держав-аргументовані громади будуть передані, якби не стимули.

Менш обговорювано, однак, вплив нових електричних навантажень та способи, як комунальні послуги можуть поширювати енергетичні витрати на громадськість.

У гіршому випадку, будівництво нових електроенергії може виявитися непотрібним, якщо проект Центру обробки даних не зможе здійснити або його потреби в енергетиці, потенційно залишаючи громадськість, щоб підняти законопроект.

Це деякі з питань, обговорених у недавній білої книжці, створеній дослідниками Гарвардського університету, які висловлюють скептицизм, що споживачі не поглинають витрати на енергетичні витрати.

Арі Пеское, який керує Гарвардською ініціативою закону про електроенергію, а юридична колегія Еліза Мартін переглянула майже 50 провадження у комунальних справах, документуючи, як комунальні послуги можуть субсидувати потреби в електроенергії корпорацій трильйонів і одночасно зафіксувати прибуток, передавши витрати платтям ставок.

Нещодавно Wisconsin Watch Environmental Reporter Беннет Голдштейн розмовляла з Пеское. Їх інтерв'ю було відредаговано на довжину та ясність.

Куди спрямовані Сполучені Штати щодо використання електроенергії?

Наше використання електроенергії було в основному рівним протягом останніх 15 років, і тепер раптом це прогнозується змінитися досить різко і досить швидко. І це зростання центру обробки даних, який дійсно веде цей заряд.

Ці центри обробки даних є просто масштабними, масштабними споживачами енергії. Один об'єкт може використовувати стільки енергії, скільки велике місто. У Луїзіані є об'єкт, який зараз будується, який може бути двома гігаватами. Місто Новий Орлеан – один Гігаватт. Процес встановлення ставок просто не розроблений для цих масових нових об'єктів.

Чи можете ви описати способи, якими компаніями центрів обробки даних отримують субсидії на Site проект?

Найпростіший спосіб, що це може статися, – це лише те, що утиліта створює частину інфраструктури – нову лінію електропередач, нову електростанцію – і вона розроблена насамперед для задоволення потреб одного з цих великих центрів обробки даних, і корисність розповсюдить витрати на всіх споживачів.

Але ми вважаємо, що це насправді не має сенсу, коли в деяких випадках є мільярди доларів інфраструктури для одного заможного споживача. Утиліти від цього багато користуються.

Ваша стаття зазначила, що комунальні договори з центрами обробки даних розглядаються як конфіденційні угоди, а не підлягають публічній оцінці. Чому це має значення та які ще тенденції ви помітили у розгляді, який ви переглянули?

Випадок ставки – це те, як корисність встановлює тарифи для всіх, і це дуже публічний процес.

Більшість проваджень, які ми розглянули, були про ці, начебто “бічні угоди” між центром обробки даних та корисністю. У цих провадженнях беруть участь дуже мало сторін, тому це проблема для регуляторів, оскільки регулятори повинні приймати рішення на основі доказів, які є перед ними. Тут часто є лише одна сторона. Це корисність, і це дуже важко регуляторам правити проти корисності, коли немає жодних конкуруючих доказів.

У деяких штатах регулятори повинні оцінити, наприклад, чи є вигоди від економічного розвитку договору, які роблять його в суспільних інтересах, навіть якщо це переміщує деякі витрати на інших платників податків. У деяких штатах регулятори повинні виявити, що їх договір не обтяжує інших платників податків.

Такі види питань щодо розподілу витрат, як правило, сильно оскаржуються, коли є й інші сторони, що беруть участь, тому ми не вкладаємо багато акцій у претензіях, що ці секретні договори не обтяжують інших платників податків.

Чи є нові центри обробки даних та супутня інфраструктура, щоб живити їм хороші інвестиції для громадськості?

Коли ви чуєте, як один із цих закладів оголошено, іноді їх оголошують з великими фанфарами. Обрані чиновники люблять оголошувати великі проекти. Деякі з цих закладів отримують великі прес -релізи та прес -конференції, і губернатор там посміхається.

Але, повинен бути певний механізм, щоб забезпечити, щоб потенційно дуже дорога інфраструктура була побудована для цих об'єктів, за якою не оплачується громадськістю, а центром обробки даних. Ми не можемо висловити конкретну претензію щодо конфіденційної угоди, але ми скептично ставимося до того, що ці угоди не змінюють витрати.

Вони погана угода для платників податків, дивлячись на витрати на електроенергію – не враховуючи більш широкі суспільні наслідки цих об'єктів та будівельних робочих місць.

Які альтернативи, які б пошкодили клієнтів ці витрати?

Ці конфіденційні договори: Давайте позбумось від них. Давайте зробимо більш публічний прозорий процес, який заохочує та дозволяє отримати більше участі. Давайте включимо ці центри обробки даних у випадки швидкості та з'ясували, які положення та умови для них мають сенс.

Дозвольте Центрам обробки даних укласти контракт на інфраструктуру з розробниками, які не є корисними. У вас є компанії, які не є комунальними послугами, що конкурують на ринках, щоб будувати електростанції для продажу цієї влади. Якщо ви можете мати договір лише між центром обробки даних та розробником електростанції, корисність не є його частиною, і, отже, немає небезпеки, що ці витрати можуть якось проникнути до рахунків інших споживачів.

Як платники податків можуть виступати за себе?

Комісії з комунальних послуг мають деякі громадські процеси, особливо для будівництва нових проектів. Навіть якщо цей контракт є секретним, якщо вони збираються побудувати нову електростанцію, зазвичай існує публічний процес. Ці процеси часто можуть привертати увагу та мати громадські слухання та можливості для громадськості.

Як щодо створення спеціальних тарифів для дуже великих клієнтів, таких як недавній південний схід Пропозиція Вісконсіна Від ми енергії для “дуже великих клієнтів”?

Має багато сенсу встановити окремі умови та умови для комунальних послуг для цих дуже, дуже великих споживачів енергії. Це мільярди доларів витрат, і має сенс встановити певну договірну систему або тарифну систему, яка гарантує, що ці суб'єкти відповідають за ці витрати.

Існує ризик, що корисність починає будувати цю інфраструктуру та потенційно інвестувати сотні мільйонів, навіть мільярди доларів. Ринок змінюється – як, можливо, ми зараз бачимо – і раптом розробник центру обробки даних не хоче завершити свій об'єкт з будь -якої кількості причин. Тепер, хто залишиться, несучи вартість на мільярд доларів, яку просто витрачала комунальні послуги? Ви хочете переконатися, що він знаходиться в центрі обробки даних.

Що означає будівництво більшої кількості центрів обробки даних для стримування викидів парникових газів?

Багато нового зростання зустрінуться електростанціями природного газу. Наприклад, ми бачимо це в Луїзіані. Багато держав мають сильні цілі з чистої енергії. Близько 20 або більше держав взяли на себе 100% чисту силу на якусь майбутню дату. (Мета Вісконсіна: щоб вся електроенергія, що споживається в державі, була на 100% без вуглецю до 2050 року.) Ці цілі передаються на те, скільки енергії буде продано в цій державі. Якщо продається більше енергії, це означає, що ми повинні будувати більш чисту енергію, щоб досягти цих цілей. Це вже завдання, щоб досягти цілей таким, яким вони є.

Перевидайте цю історію

Перевидайте наші статті безкоштовно, в Інтернеті або в друку під ліцензією Creative Commons.

Нью -Йорк, 02 травня 2025 р. (Globe Newswire) – Експертні споживачі назвали Клавіо Топ-маркетинговий інструмент для 2025 року. Визнаний своєю здатністю інтегрувати автоматизацію маркетингу, персоналізацію, керовану даними, та залучення до Omnichannel, Klaviyo став важливою платформою для понад 167 000 брендів у всьому світі.

Топ -інструмент автоматизації маркетингу

Ця стаття спонсорується Клавіо. Усі висловлені думки – це експертні споживачі. Експертні споживачі пропонують новини та відгуки про споживчі товари та послуги та можуть заробляти комісії від покупок, зроблених за допомогою посилання.

Klaviyo був заснований у 2012 році Ендрю Біалекі та Едом Халленом для вирішення завдання ефективного використання даних клієнтів для маркетингу. Протягом багатьох років він перетворився на Провідний B2C CRM Це об'єднує маркетинг, аналітику та обслуговування клієнтів на одній безшовній платформі. Постійні інновації компанії дозволили бізнесу будь -яких розмірів будувати змістовні відносини з клієнтами, одночасно максимізуючи залучення та дохід.

Інтелектуальна автоматизація для персоналізованого маркетингу

Ключовим фактором визнання Клавіяо є його Інтелектуальні можливості автоматизації. Підприємства можуть налаштувати автоматизовані робочі процеси для електронної пошти, SMS та мобільних сповіщень, гарантуючи, що клієнти отримують своєчасні та відповідні повідомлення. Вбудований Клавіо Платформа даних клієнтів (CDP) Дозволяє брендам отримати доступ до розуміння в реальному часі, що дозволяє досягти рівня персоналізації, що виходить за рамки традиційної сегментації.

AI-керовані відомості про оптимізацію кампаній

Платформа AI маркетинг інструменти Також підвищує ефективність кампанії. Прогностична аналітика прогнозує поведінку клієнтів, допомагаючи брендам визначити найкращі терміни та обмін повідомленнями для просвітницької роботи. Автоматизоване тестування A/B постійно уточнює маркетингові стратегії, тоді як динамічний контент адаптується до індивідуальних переваг клієнтів, створюючи індивідуальний досвід, який підвищує коефіцієнти конверсії.

Безшовна залучення

Підхід Клавіо на всій каналі ще більше зміцнює свою позицію як провідний маркетинговий інструмент. Підприємства можуть безперешкодно інтегрувати електронні листи, SMS та мобільні сповіщення, а також включати взаємодію з обслуговування клієнтів та управління огляду. Це гарантує, що клієнти отримують згуртований досвід бренду, незалежно від того, як вони вирішили займатися.

Аналітика для рішень, керованих даними

Розширені інструменти аналітики та звітування Надайте можливість бізнесу приймати рішення, керовані даними. Klaviyo надає уявлення про поведінку клієнтів з такими функціями, як аналіз на відпочинок, частоту та грошовий (RFM), відстеження воронки та когортний аналіз. Ці показники допомагають брендам зрозуміти тенденції придбання та вдосконалити свої маркетингові стратегії для максимальної віддачі від інвестицій.

Масштабованість та проста інтеграція для зростаючого бізнесу

Масштабованість – ще одна функція. Klaviyo призначений для підтримки підприємств усіх розмірів – від стартапів до великих підприємств. Маючи понад 350 інтеграції та гнучкі API, бренди можуть легко включати Klaviyo у свої існуючі технологічні стека. Попередньо побудовані шаблони та потоки автоматизації роблять впровадження безшовним, що дозволяє бізнесу виконувати складні маркетингові стратегії, не вимагаючи великих технічних знань.

Зауважує вперед, Клавіо Продовжує інновації, розширюючи свої пропозиції поза автоматизацією маркетингу. Нещодавнє впровадження послуги Klaviyo вводить підтримку клієнтів на свою платформу “все в одному”, що ще більше подорожує розрив між маркетингом та досвідом клієнтів. Консолідуючи ці функції, підприємства можуть будувати більш сильні відносини з клієнтами, впорядковуючи внутрішні операції.

“Комплексний підхід Klaviyo являє собою майбутнє маркетингових технологій. Його здатність інтегрувати маркетинг, аналітику та обслуговування клієнтів в одну платформу робить його неоціненним активом для брендів, які прагнуть покращити залучення клієнтів”, – сказав Дрю Томас, прес -секретар для споживачів експертів.

Щоб вивчити повні особливості Клавіо, Клацніть тут. Для більш детального огляду відвідайте Веб -сайт експертних споживачів.

Про Клавіо

Заснований у 2012 році Ендрю Біалекі та Едом Халленом, Клавіо – це Платформа управління відносинами з клієнтами B2C (CRM) Це дозволяє брендам використовувати свої дані клієнтів для персоналізованого маркетингу, аналітики та залучення клієнтів. Компанія була створена для вирішення критичного розриву: допомога підприємствам ефективно використовувати свої дані клієнтів для сприяння змістовному взаємодії та зростанню доходу.

З моменту свого створення Клавійо перетворився з бази даних клієнтів на всебічну платформу маркетингу та аналітики. Основні віхи в його розробці включають в себе введення електронного маркетингу у 2013 році, SMS -маркетинг у 2020 році, огляди продуктів у 2022 році та його Платформа даних клієнтів (CDP) У 2023 році. Зовсім недавно, у 2025 році, Klaviyo запустив свій повномасштабний B2C CRM, що ще більше посилює свої можливості.

Сьогодні Klaviyo забезпечує понад 167 000 брендів у всьому світі, пропонуючи єдине рішення, яке інтегрує інформацію, керовану даними, з автоматизацією. Його назва, натхненна іспанським словом “clavija” (термін для альпінізму або пітонів), відображає місію компанії підтримувати бренди в масштабах їх зростання. Штаб -квартира в Бостоні, Клавіяо також має офіси в Денвері, Сан -Франциско, Лондоні, Дубліні та Сіднеї.

Про експертних споживачів: Експертні споживачі надають новини та відгуки про споживчі товари та послуги. Як філіал, експертні споживачі можуть заробляти комісії від продажів, отриманих за допомогою наданих посилань.

Довга зима фармації зменшення повернення НДДКР може бути розмороженою. Незважаючи на десятиліття збільшення витрат, що дають менше удару за долар, галузь відновлює землю. Річний аналіз Deloitte уважно переглянув слайд, середній прогноз, що падає трохи більше 10% в інавгураційному аналізі Deloitte 2010 року До 2019 року лише 1,5%, період, який “майже був лінійним зниженням”, згідно з даними Кевіна Дондарського, директора стратегії наук про життя США в Deloitte Consulting LLP. Тепер останнє видання звіту під назвою “Будьте сміливими, будьте сміливими“Виявляє постійне відскоку: 20 найкращих виробників наркотиків відштовхували середній прогноз IRR до 5,9% у 2024 році. Це знаменує другу поспіль щорічну вигоду, завдяки зростанню високоцінних активів та того, що звіт обрамляє як стратегічний імператив для збалансування сміливих інновацій із сміливим переконанням на ринку.

Дондарський кипить мантру повороту до портфоліо. “Зокрема, на цей рік я думаю, що у звіті були дві теми, які були більш помітними”, – сказав він. “Вони дійсно оберталися навколо вибору портфоліо”. На практиці цей вибір розбивається на дві імперативи, узгоджені з назвою звіту:

Бути сміливим: Переслідуйте науку першого класу. У звіті закликає компанії перетворити капітал у «областях високої незадоволеної медичної потреби», піонерських нових механізмів дії (MOAS), а також спирається на нові сприяння, таких як AI-кероване відкриття. У той час як MOAS New та швидкоповерхає лише 49% активів пізньої стадії, вони становлять 69% його прогнозованої вартості (Бачити: Рисунок 9 з звіту нижче). Це підкреслює, як наголосив Дондарський, “Необхідність постійно інвестувати в ці дослідницькі нові механізми дії на відміну від надмірного індексації… більш консервативних розширень ліній або встановлених моас”.

Бути сміливим: Зберігайте переконання там, де натовп зібрався. Звіт Deloitte повідомляє фірмам залишатися «достатньо сміливими, щоб інновації на краях науки, щоб першим знайти наступний Mega-Blockbuster Moa». Навіть у терапії областях, що переживають конкурентів, такі як онкологія, інфекційні захворювання, імунологія та ЦНС. Це вимагає, щоб “переконання у вашій організації… переслідувати сфери, де ви відчуваєте, що ви маєте більш нюансове розуміння”, одночасно обрізаючи ставки з нижчим поверненням, “суворо оцінюючи існуючих кандидатів на трубопровід, використовуючи прийняття рішень, керовані даними … мінімізація закінчення пізньої стадії”.

Разом, сміливі та сміливі ігрові книжки оновлюють витрати на науково-дослідні та науково-дослідні роботи: менше “me tool” пошуків гарячих показань, більш цілеспрямовані ставки, де диференційована прозріння або справді нова біологія все ще може перемістити голку IRR.

“Послідовно, якщо ви подивитесь на частку трубопроводу та частку значення … ми бачимо більш високу зважування на стороні вартості для тих романів/швидкого послідовника”, – зазначив Дондарський. Шаблон “вітрини, що все ще є ринок, і ринок все ще цінує інновації та справжній вплив на пацієнтів”. Однак лише 32% опитаних керівників Biopharma стверджують, що вони планують визначити пріоритетність трансформаційної науки перед наркотиками Me-too, розрив у звіті як відкриту мету для компаній, які бажають бути справді сміливими.

Онкологія: переповнений будинок, скорочення виплати

Наркотики, орієнтовані на рак, все ще привертають увагу галузі; 37% усіх активів пізньої стадії сидять у програмах раку, а 90% топ-20 компаній-у грі (див. Рисунок 6 вище). У звіті попереджає, що такі купу створюють “інтенсивну конкуренцію за відповідні пробні майданчики та учасники”, розтягування термінів та збільшення витрат. Така гіперзаглушення може розрізати довгостроковий прибуток. Якщо організація переслідує третього, четвертого чи п’ятого учасника у вже обробленому типі пухлини, це “задає питання: це справді найкраще місце для інвестування?”

GLP-1: виплата за те, що йти там, де не було інших

Успіх GLP-1 у діабеті та ожирінні та поза нею показує перевагу лаву. Зачистка активів GLP-1 з моделі Deloitte висунула б 2024 IRR когорти з 5,9% до 3,8% та обрізала середні прогнози пікових продажів за активом від 510 до 370 мільйонів доларів. Дохідна суміш розповідає ту саму історію: ожиріння перевищувало 1% від продажу прогнозів у 2022 до 16% у 2024 році, тоді як частка онкології знизилася з 32% до 26%.

Маятник розгойдується до свіжого білого простору

Після півтора десятиліття накопичення на рак центр ваги галузі починає дрейфувати. У звіті прапор, куди може бути спрямовано цей розмах. В межах трубопроводів пізньої стадії когортиТрубопроводи на пізній стадії перелічують дев'ять препаратів Альцгеймера, шість кандидатів на запобігання інсульту та два активи з множинним склерозом (див. Сторінку 12 звіту): невелика кількість, але велика на незадоволеній потребі та потенціал IRR-підняття. Поза неврологією Дондарський бачить “багато оптимізму” навколо кон'югатів наркотиків антитіл та оновленого інтересу до імунології, де компанії націлюються на свіжі запальні шляхи.

Вартість за запуск нависає близько 2,23 мільярда доларів

Незважаючи на те, що шлях не був суворо лінійним, довгостроковий виклик зростання витрат на НДДКР зберігається. Deloitte пригнічує середню вартість пастиву препарату від відкриття до ринку на рівні 2,229 мільярдів доларів за 2024 рік, що перевищує попередній рік і вище на 12 із 20 відстежуваних компаній. Зниження-це одноразова раковина: когорта спалила 7,7 мільярда доларів на клінічні випробування на активи, в кінцевому рахунку припинена в цьому циклі.

Складність, довші терміни та інфляція сприяють витратам. Загальний час розвитку зараз перевищує 100 місяців від фази 1 до подачі, що на 7,5% збільшився за п’ять років, тоді як спеціалізовані витрати на робочу силу та матеріали зростають швидше, ніж заголовок ІСЦ. Виїзд: «сміливим»-це розумніший розподіл капіталу, який передбачає невдачу пізньої стадії, обробку часу циклу та боротьби з інфляційними витоком, перш ніж вони кратер.

Портфоліо Дисципліна: Цікавість на кільцеву огорожу, обрізка мертвого дерева

Переклад звіту Deloitte з доповіді “сміливого та сміливого” на терміни електронної таблиці простий: дотримуйтесь постійної бюджетної лінії для справжніх місячних пострілів, і приведіть сокиру до розширень, які не покриють їх вартості капіталу. Компанії повинні “забезпечити, щоб для дослідницької науки є якась мінімальна кількість капіталу”, сказав Дондарський. У звіті закликають розподілити ресурси трубопроводів, тому шматочок завжди переслідує роман, а решта творів встановлюється. З іншого боку, Deloitte закликає, що команди “суворо” переглядають існуючих кандидатів з критеріями вбивства, керованими даними, щоб мінімізувати закінчення пізньої стадії. Коротше кажучи, хоробрість все ще потребує бюджету, але розсудливість вирішує, хто може зберегти своє.

Блокбастери: все-таки додаткові нульові робочі комори

Deloitte підраховує 111 активи пізньої стадії з понад 1 мільярд прогнозів пікових продажів у 2024 році, що трохи більше порівняно з 106 року тому. Цей чистий приріст відображає значну кількість: 29 нових блокбастерів ввели трубопровід пізньої стадії та 34 існуючі активи, отримані статусом блокбастера. Крім того, 19 блокбастерів закінчили повне затвердження (виходячи з аналізу), два були припинені після випробувань, а 37 активів втратили блокбастер через фактори, включаючи скорочення прогнозів.

Технологічний важіль: AI змащує передачі, а не керує кораблям

Генеративна ШІ та розширена аналітика обрізають жир у задньому офісі та на випробуванні, але вони все ще не вмикали 100-місячну лавку до подачі. Deloitte зазначає, що 42% з 150 глобальних керівників Life-Sciences C-Suite, опитаних Deloitte US, побачили “помірну або значущу” фінансову рентабельність інвестицій з Genai в минулому році, в основному шляхом автоматизації бурхливих робіт та заточення проектів проб та вибору пацієнтів. Дондарський є бичачим, але обережним: “Є багато обіцянок … але час впливу все ще передчасний”, – сказав він. Іншими словами, AI може звільнити готівку для фінансування сміливих ставок, але він не вирішить, які ставки на розміщення; Дисципліна портфоліо все ще називає п'єси.

---

Подано в: Без категорії
Позначено: Deloitte

---

Acceldata цього тижня оприлюднила основне оновлення своєї платформи спостереження за даними, на яку вона стверджує, може автоматично виявляти важкі аномалії, приховані в даних клієнтів. Оновлення двигуна міркувань Xlake приходить, коли Acceldata налаштовується на проведення своєї конференції користувачів, Autonomous 25, наступного місяця в Сан -Франциско.

Acceldata каже, що у своєму новому адаптивному виявленні аномалії AI, що пропонують, використовуються агенти AI, які використовують багаторазові можливості аналізу для виявлення та визначення аномалій даних, які пропустять інші інструменти спостереження за даними. Агенти виявлення аномалії роблять це шляхом вибірки даних, які можуть поширюватися на кілька місць, включаючи стовпці, часові позначки або сегменти, у приміщеннях на премії та хмарних даних-і пошук кореляцій, які можуть вказувати на те, що щось не так.

Замість того, щоб вимагати від клієнтів встановлювати поріг вручну, виявлення аномалії AI автоматично дізнається з моделей даних клієнтів, каже компанія, тим самим впорядковуючи розгортання та дозволяє продукту спочатку висвітлити найважливіші аномалії клієнта, що призводить до швидшого відновлення.

Acceldata каже, що цей підхід дозволяє йому помітити жорсткі проблеми якості даних-наприклад, як схема дрейфу у базах даних фінансових трансакцій, проблеми цілісності даних фармацевтичних клінічних випробувальних баз даних або аномалій запасів у полях баз даних споживчих продуктів-що інші інструменти якості даних, які спеціалізуються на одних розмірних проблемах, як-от неправильного нуля, будуть важкими для пошуку одновимірних проблем.

Нова можливість виявлення аномалії є компонентом того, що Acceldata називає свою стратегію управління агентом, генеральний директор Acceldata Рохіт Чудхарі.

“Облаштовуючи інтелектуальних агентів розширеними можливостями для автономного виявлення, пріоритетності та вирішення складних аномалій, ми дозволяємо підприємствам розкрити приховані закономірності та ризики, які звичайні підходи просто пропускають”, – заявив Чодхарі. “Це виявить проблеми, перш ніж вони спричинить значний вплив на бізнес”.

За даними Gartner, питання якості даних коштують компаніям до 15 мільйонів доларів на рік. Незважаючи на те, що витрачають до половини свого часу, намагаючись виправити погані дані, під час дослідження Гарвардського рецензії на 2016 рік, фактично знайдена лише частка аномалій даних, говорить Acceldata.

Acceldata каже, що його двигун міркування Xlake, який функціонує як “контекстуальна пам'ять ваших операцій з даних”, може виявити проблеми, що охоплюють екзабайти, вартість зберігання даних у середовищі клієнтів та хмарного середовища. Компанія каже, що ефективність алгоритмів виявлення аномалії даних в двигуні міркувань Xlake надає йому ногу на інших інструментах спостереження за даними. Ця швидкість виявлення в кінцевому підсумку означає кращі дані та кращі результати бізнесу, йдеться у повідомленні.

“Зобразіть це: Ваші потоки транзакцій починають відчувати несподівані аномалії”, – пише старший менеджер з маркетингу продуктів Acceldata Сонам ​​Джайн у дописі в блозі. “Негайно агенти виявлення набирають цю нерегулярність та попереджені діагностичні агенти, які швидко оцінюють та визнають основні причини. Без зволікань агенти з реконструкції автономно розгортають цілеспрямовані виправлення, тоді як агенти -рекомендаційні агенти проактивно консультують профілактичні заходи для майбутнього. Ці інтелектуальні агенти, які не впорядковують їхній стек, що стосуються руйнування.

Компанія буде обговорювати своє нове адаптивне виявлення аномалії AI під час автономної 25 конференції, яка відбудеться 19 та 20 травня в Перлі в Сан -Франциско. Основна подія демонструватиме основну інформацію від Джорджа Метью, керуючого директором компанії Insight Partners, інвестуючи в Аксельдаті, а також основну інформацію від Кассі Козірков, який раніше був головним вченим Google, і зараз є генеральним директором її власної фірми Козир. Козірков – це також людина 2019 року, яку слід спостерігати за BigDatawire (раніше Датанамі.).

На заході також будуть представлені бесіди з лідерів даних у Dun & Bradstreet, Netle, Workday та Qualcomm, серед інших. Ви можете отримати більше інформації про подію та зареєструватися тут.

Пов’язані предмети:

Acceldata, що підготуються для бурхливого ринку спостереження за даними

Як Acceldata допомогла стратегії модернізації даних T-Mobile

Спостережність даних в епоху ШІ: Посібник для інженерів даних