×
Hvordan Madlen åbnede de europæiske EdTech-markeder - med én API-ændring
Med over 50.000 elever i Tyrkiet og MENA havde Madlen brug for AI-infrastruktur, der overholder EU's regler, for at kunne gå troværdigt ind på de europæiske uddannelsesmarkeder. Infercom gjorde det muligt uden at bygge stacken om.
Madlen er et tyrkisk, AI-baseret styresystem for skoler, udviklet til lærere. Det tilbyder over 40 AI-værktøjer til indholdsproduktion, planlægning af aktiviteter, vurdering, differentiering og undervisningsplaner. Med over 1 mio. USD i ARR, over 50.000 elever, over 20.000 lærere og over 300.000 sparede timer er Madlen aktiv i Tyrkiet og MENA-regionen og ekspanderer til Europa. Madlen blev kåret som bedste EdTech-værktøj ved GESAwards MENA og har modtaget en Times Higher Education Asia Award.
madlen.io →Udfordringen
Madlen skulle løse tre problemer for at gå troværdigt ind på de europæiske markeder
Datasuverænitet og compliance
EU's AI Act klassificerer uddannelse som et højrisikoområde for AI. Når en tyrkisk EdTech-platform vil betjene tyske skoler eller franske offentlige institutioner, har den ikke råd til uklarhed om, hvor data ligger. Europæiske indkøbere vil have bevis - ikke løfter - for, at elevdata bliver under EU-jurisdiktion.
Performance under spidsbelastning
Over 40 AI-værktøjer brugt samtidig af tusindvis af lærere - når skoledagen starter, i eksamensperioder og op til afleveringsfrister. GPU-baserede systemer overdimensionerer enten kapaciteten eller sætter forespørgsler i kø og giver latens. Ingen af delene fungerer i undervisningen i realtid.
Enhedsøkonomi og markedsadgang
Skoler har budgetter per elev. Høje inferensomkostninger er en strukturel barriere for at vokse på udviklingsmarkeder som MENA og Sydøsteuropa, hvor Madlen ser en betydelig efterspørgsel.
Løsningen
Én ændring af API-endpointet. Ingen gentræning. Ingen ombygning af workflows.
Integrationen: ét endpoint ændret
Fordi Infercoms API'er er fuldt OpenAI-kompatible, kunne Madlens eksisterende AI-pipeline - indholdsgenerering, adaptiv læring, analytics - stilles om med én enkelt ændring af API-endpointet. Udviklerne brugte tiden på produktet i stedet for på at grave i infrastrukturen.
SambaNovas dataflow-arkitektur
Sammenlignet med GPU-baserede inferenssystemer leverer SambaNovas RDU-arkitektur op til 10x hurtigere inferens og op til 5x bedre energieffektivitet. Native præcision, ingen kvantisering - ingen skjulte tab af nøjagtighed i de værktøjer, lærerne bruger.
Datasuverænitet: tillid bygget ind i arkitekturen
Når europæiske skoler bruger Madlens AI-værktøjer, behandles alle data udelukkende i Infercoms datacentre i München, under tysk og europæisk lov. Der findes ingen vej - hverken teknisk eller juridisk - hvor en amerikansk myndighed kan tvinge sig adgang til de data.
Resultater
Hvad partnerskabet har givet
Performance
Latensen faldt i spidsbelastningen. Kapaciteten til samtidige brugere steg. Eksamensgeneratoren, assistenten til undervisningsplaner og vurderingen af stile reagerer mærkbart hurtigere. Op til 5x bedre energieffektivitet forbedrer økonomien yderligere, jo mere brugen vokser.
Compliance som konkurrencefordel
På de europæiske markeder blev compliance en del af infrastrukturen - bygget ind i arkitekturen i stedet for at blive lagt som dokumentation oven på et system, der ikke overholder reglerne. ISO 27001:2022-certificering kombineret med datalagring i certificerede tyske faciliteter giver Madlen et svar i europæiske udbud, som ingen konkurrent kan give i dag.
Strategisk ompositionering
Madlen er ikke længere kun en AI-app til lærere. Det er en infrastrukturplatform for uddannelse: suveræn, compliant, skalerbar og bygget på en arkitektur, der behandler elevdata som en beskyttet ressource og ikke som en handelsvare.
"Når vi går ind på europæiske markeder, er datasuverænitet ikke en luksus. Det er en forudsætning. Med Infercom opfylder vi den forudsætning uden at gå på kompromis med performance."