Přidaná hodnota umělé inteligence? Než investujete do umělé inteligence: Identifikujte 4 tiché zabijáky úspěšných projektů

Jaké jsou nejčastější problémy s implementací umělé inteligence ve firmách?

Implementace umělé inteligence ve firmách představuje znepokojivý obraz: Navzdory značným investicím většina projektů umělé inteligence selhává dříve, než dosáhne produktivního využití. Studie ukazují, že 80 až 95 procent všech pilotních projektů umělé inteligence se nikdy nedostane do fáze škálování. Problém zřídkakdy spočívá v samotné technologii, ale spíše ve strukturálních výzvách, které mnoho společností podceňuje.

Důvody tohoto selhání jsou rozmanité a systematické. Nedávná studie společnosti Gartner ukazuje, že až 34 procent společností označuje dostupnost dat nebo jejich kvalitu jako primární překážku. Zároveň 42 procent společností uvádí, že více než polovina jejich projektů umělé inteligence byla zpožděna nebo zcela zrušena kvůli problémům s dostupností dat.

Obzvláště problematický je rozpor mezi technickými úspěchy v pilotní fázi a praktickým škálováním. Studie MIT ukazuje, že téměř všechny pilotní projekty zahrnující generativní umělou inteligenci nepřinášejí udržitelnou hodnotu, protože nejsou začleněny do strategické agendy a fungují jako izolované experimenty.

Vhodné pro:

• Skutečný zlatý důl: Historické datové prvenství Německa v oblasti umělé inteligence a robotiky

Proč data často nejsou připravena pro aplikace s umělou inteligencí?

Problém s daty představuje jednu z nejzákladnějších překážek úspěšné implementace umělé inteligence. Mnoho organizací předpokládá, že dostatečně inteligentní model dokáže automaticky vytvářet hodnotu z existujících dat, ale tento předpoklad se v praxi ukazuje jako zavádějící.

Realita ukazuje jiný obraz: Čím větší je organizace, tím chaotičtější se její datové struktury často stávají. Data jsou často izolovaná v různých systémech, neúplná, nestrukturovaná nebo mají nekonzistentní formáty. Tato fragmentace vede k paradoxnímu jevu, že společnosti vlastní velké množství dat, ale ta jsou prakticky nepoužitelná pro aplikace umělé inteligence.

Obzvláště kritickým aspektem je kvalita dat. Studie ukazují, že až 80 procent času projektu umělé inteligence se věnuje přípravě dat. Mezi běžné problémy patří nekonzistentní formáty dat, chybějící nebo nesprávné popisky, zastaralé informace a systematické zkreslení v trénovacích datech. Tato nízká kvalita dat může vést k halucinacím modelu nebo nedostatku kontextu, což nakonec vede k tomu, že uživatelé systém opustí.

Zákony o ochraně osobních údajů, omezení přístupu a interní oddělení navíc výrazně komplikují přístup k relevantním datům. GDPR a další požadavky na dodržování předpisů vytvářejí další překážky, které je třeba zohlednit při používání dat pro účely umělé inteligence. Společnosti se proto musí naučit vyvíjet systémy umělé inteligence, které dokáží pracovat s rozptýlenými a neúplnými daty a zároveň bezpečně zpracovávat citlivý obsah.

Jakou roli hraje IT infrastruktura v selhání umělé inteligence?

Integrace systémů umělé inteligence do stávajících podnikových architektur se ukazuje jako složitá technická výzva, která dalece přesahuje pouhou implementaci algoritmů. Umělá inteligence je užitečná jen do té míry, do jaké se dokáže bezproblémově integrovat do provozní reality organizace.

Moderní podnikové architektury se vyznačují heterogenní směsicí starších systémů a cloudových aplikací, které musí být propojeny napříč hranicemi jednotlivých oddělení a států. Tato složitost vyplývá z desetiletí vývoje IT, během nichž byly nové systémy budovány na stávajících systémech bez plánování ucelené celkové architektury.

Zvláštní výzvu představují starší systémy. Těmto starším systémům často chybí moderní rozhraní a API potřebné pro integraci umělé inteligence. Často používají zastaralé datové formáty a standardy, chybí jim dokumentace a chybí jim potřebné technické znalosti pro integraci. Zároveň jsou tyto systémy hluboce integrovány do podnikových procesů a nelze je snadno nahradit, aniž by vznikla značná obchodní rizika.

Požadavky na zabezpečení a dodržování předpisů tyto výzvy dále zhoršují. Starším systémům může chybět robustní bezpečnostní opatření a kontroly přístupu potřebné k ochraně citlivých dat. Integrace umělé inteligence do těchto prostředí s sebou nese značné výzvy v oblasti zabezpečení a dodržování předpisů, zejména ve vysoce regulovaných odvětvích.

Měsíce snah o integraci rozsáhlých jazykových modelů do rigidních prostředí a nekonečné debaty mezi on-premise a cloudovými řešeními výrazně zpomalují pokrok. Nové nástroje umělé inteligence často spíše přinášejí další složitost, než aby řešily stávající problémy. Řešení spočívá ve vývoji koherentní architektury, která nativně propojuje zdroje dat, rozumí organizačnímu kontextu a poskytuje transparentnost od samého začátku.

Jak můžete měřit úspěch umělé inteligence, když jsou cíle nejasné?

Měření úspěšnosti umělé inteligence je jednou z nejobtížnějších výzev v podnikové AI, zejména pokud nejsou od samého začátku definovány jasné cíle. Nejasné cíle patří mezi nejčastější důvody selhání AI a vedou k začarovanému kruhu nedostatečné návratnosti investic a nedostatečného škálování.

Příliš mnoho pilotních projektů vzniká z čisté technologické zvědavosti, spíše než z řešení skutečných obchodních problémů. Tento explorativní přístup může být užitečný ve výzkumu, ale ve firmách vede k projektům bez měřitelných kritérií úspěšnosti. Klíčové ukazatele výkonnosti často zcela chybí nebo jsou formulovány tak vágně, že neumožňují smysluplné hodnocení.

Strukturovaný rámec pro měření návratnosti investic (ROI) začíná jasným definováním obchodních cílů a jejich převodem do měřitelných klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI). Měl by zohledňovat jak předstihové ukazatele, které poskytují včasné signály o úspěchu nebo neúspěchu, tak i opožděné ukazatele, které měří dlouhodobé účinky. Základ tvoří klasický vzorec pro měření návratnosti investic: Návratnost investic se rovná celkovému přínosu mínus celkové náklady, děleno celkovými náklady, vynásobené 100 procenty.

Tento zjednodušený pohled však není dostatečný pro investice do umělé inteligence, protože náklady i přínosy vykazují složitější struktury. Nákladová stránka zahrnuje nejen zjevné výdaje na licence a hardware, ale také skryté náklady na čištění dat, školení zaměstnanců a průběžnou údržbu systému. Obzvláště kritické jsou často podceňované náklady na řízení změn, které vznikají, když se zaměstnanci musí učit nové pracovní postupy.

Na straně přínosů lze rozlišit různé kategorie: Nejsnadněji se kvantifikují přímé peněžní přínosy prostřednictvím úspor nákladů nebo zvýšení tržeb. Méně zřejmé, ale často cennější jsou nepřímé přínosy, jako je zlepšení kvality rozhodování, snížení chybovosti nebo zvýšení spokojenosti zákazníků. Ne všechny přínosy umělé inteligence lze přímo kvantifikovat. Zlepšení kvality rozhodování prostřednictvím analýzy založené na datech může vytvořit významnou dlouhodobou hodnotu, i když je obtížné ji kvantifikovat.

I přes technické úspěchy organizační překážky často blokují přechod k škálování: Rozpočtové cykly, personální změny, nejasné struktury pobídek nebo zpoždění v dodržování předpisů mohou zastavit i úspěšné pilotní projekty. Řešení spočívá v definování očekávání od samého začátku a stanovení konkrétních, měřitelných cílů: zvýšení příjmů, úspora času, snížení rizik nebo kombinace těchto faktorů. Kromě toho je třeba plánovat i přijetí, nikoli pouze technické nasazení.

Proč je tak těžké vybudovat důvěru v umělou inteligenci?

Vytvoření důvěry v systémy umělé inteligence představuje jednu z nejsložitějších a nejzásadnějších výzev v oblasti podnikové umělé inteligence. Tato výzva je obzvláště problematická, protože důvěru je těžké nastolit, ale snadno ztratit, a bez důvěry její využívání rychle klesá, a to i v případě přesných a užitečných modelů.

Problém důvěry začíná zásadním nedostatkem transparentnosti moderních systémů umělé inteligence. Mnoho pokročilých modelů umělé inteligence funguje jako tzv. „černé skříňky“, jejichž rozhodovací procesy jsou nesrozumitelné i pro odborníky. Tento nedostatek transparentnosti znamená, že uživatelé a osoby s rozhodovací pravomocí nemohou pochopit, jak systém dospěje k určitým výsledkům, což vyvolává přirozenou skepsi a odpor.

V této souvislosti se vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) stává klíčovým faktorem úspěchu. XAI zahrnuje metody a techniky, které lidem umožňují srozumitelně a srozumitelně pochopit rozhodnutí a fungování modelů umělé inteligence. Dnes už často nestačí, aby umělá inteligence pouze poskytla správnou odpověď – klíčové je také to, jak k této odpovědi dospěje.

Důležitost vysvětlitelnosti je posílena několika faktory: Uživatelé s větší pravděpodobností akceptují rozhodnutí umělé inteligence, pokud jim rozumí. Regulační požadavky, jako je GDPR a zákon EU o umělé inteligenci, stále více vyžadují vysvětlitelné rozhodovací procesy. Transparentnost umožňuje odhalovat a opravovat diskriminaci a systematické chyby. Vývojáři mohou snáze optimalizovat modely, pokud chápou základ pro svá rozhodnutí.

I malé chyby mohou vyvolat značnou nedůvěru, pokud je systém vnímán jako netransparentní. To je obzvláště problematické v oblastech, kde rozhodnutí mohou mít dalekosáhlé důsledky. Vysvětlitelnost, zpětnovazební smyčky a transparentnost proto nejsou volitelnými prvky, ale nezbytnými požadavky pro úspěšné nasazení umělé inteligence.

Týmy pro dodržování předpisů přirozeně pracují opatrně, což zpomaluje schvalovací procesy. Skepticismus ohledně modelů „černé skříňky“, požadavků na správu dat a regulační nejistota jsou reálné a výrazně zpomalují jejich zavádění. Nedostatek standardů pro vývoj, nasazení a hodnocení vede k tomu, že se každý projekt stává novým „speciálním úsilím“ místo toho, aby se stavěl na osvědčených procesech.

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Jak překonáváte kulturní odpor vůči umělé inteligenci?

Kulturní výzvy spojené s implementací umělé inteligence jsou často podceňovány, ale představují jeden z nejdůležitějších faktorů úspěchu. Řízení organizačních změn jde daleko za hranice technických aspektů a vyžaduje systematický přístup k překonání hluboce zakořeněného odporu.

Zastaralé IT systémy jsou často hluboce zakořeněny v provozu společnosti a zavedení nových procesů založených na umělé inteligenci se může setkat se značným odporem ze strany zaměstnanců zvyklých na zavedené pracovní postupy a metody. Tento odpor pramení méně z neochoty než spíše z nejistoty a strachu z neznámého.

Strukturovaný přístup ke kulturní změně zahrnuje několik dimenzí. Kultura inovací tvoří základ a měla by splňovat několik klíčových kritérií: prokázaná otevřenost ke změnám na všech organizačních úrovních, jasná komunikace a transparentnost cílů, kterých má být dosaženo pomocí umělé inteligence, s důrazem na výhody pro firmy a zaměstnance. Otevřený dialog napříč všemi hierarchickými úrovněmi je nezbytný pro snížení stávajících obav a předsudků vůči novým technologiím.

Zvyšování povědomí a vzdělávání je prvním kritickým krokem. Zaměstnanci a manažeři musí pochopit, proč je umělá inteligence pro společnost relevantní a jak může přispět k dosažení strategických cílů. Workshopy, školení a informační akce jsou účinnými způsoby, jak předávat znalosti a řešit problémy. Prioritou je podpora „gramotnosti v oblasti umělé inteligence“, tedy základního porozumění umělé inteligenci a jejím potenciálním aplikacím.

Rozvoj kompetencí v oblasti umělé inteligence vyžaduje investice jak do technických dovedností, tak do pochopení toho, jak se umělá inteligence uplatňuje v konkrétních obchodních kontextech. V tomto ohledu mohou být cenné školicí programy na míru a spolupráce s externími odborníky. Je důležité, aby zaměstnanci umělou inteligenci nevnímali jako hrozbu, ale jako nástroj na podporu své práce.

Adaptace struktur a procesů je nevyhnutelná. Společnosti by měly být připraveny zpochybnit tradiční způsoby práce a přijmout nové, agilnější přístupy. To může zahrnovat zavedení nových komunikačních kanálů, úpravu rozhodovacích procesů nebo přepracování pracovních postupů. Umělá inteligence by neměla být vnímána jako vnější prvek, ale jako nedílná součást firemní kultury.

Vedoucí pracovníci hrají klíčovou roli v procesu kulturní změny. Musí nejen stanovit vizi a strategii, ale také působit jako vzory a ilustrovat hodnoty kultury orientované na umělou inteligenci. Podpora kultury experimentování a celoživotního vzdělávání je zásadní. Programy rozvoje leadershipu mohou pomoci zvýšit potřebné povědomí a dovednosti.

Vhodné pro:

• Automatizace podnikání s praktickým příkladem: Jak umělá inteligence zkomprimuje celý pracovní den pro tvorbu cenových nabídek do několika kliknutí a sekund

Co charakterizuje úspěšné implementace umělé inteligence?

Navzdory rozmanitým výzvám některé společnosti generují skutečnou přidanou hodnotu prostřednictvím umělé inteligence: zkracují dobu zpracování složitých dokumentů na polovinu, bezpečně automatizují úkoly vyžadující vysoké vyhodnocovací úsilí a modernizují desítky let staré kódové báze během pouhých několika týdnů. Zásadní rozdíl nespočívá v použití generických nástrojů, ale v řešeních šitých na míru specifické situaci každé společnosti.

Úspěšné implementace se vyznačují nativní AI přístupem, kde je AI integrována od samého začátku a zásadně mění způsob, jakým je práce navržena. Tyto společnosti chápou, že přijetí AI není jen technologické rozhodnutí, ale organizační pokrok, který vyžaduje skutečná řešení pro systémy, struktury a lidi, kteří jsou hnací silou růstu.

Systematický model zralosti identifikuje pět kritických dimenzí pro úspěšné škálování umělé inteligence: strategii a organizaci, kulturu a řízení změn, zdroje a procesy, data a technologie a infrastrukturu. Každá dimenze se rozvíjí do úrovní zralosti, které postupně popisují pokrok směrem k plné integraci umělé inteligence.

Strategicky úspěšné společnosti si vytvářejí jasnou strategii pro AI v souladu s jejich firemními cíli. Definují specifické oblasti použití a měří úspěch pomocí finančních i nefinančních klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI). Obzvláště důležité je začlenit projekty AI do strategické agendy, spíše než je provozovat jako izolované experimenty.

Pokud jde o kulturu a řízení změn, úspěšné organizace podporují přijetí a pochopení umělé inteligence prostřednictvím komplexního školení a transparentní komunikace o jejích výhodách a rizicích. Zavádějí otevřenější přístup ke spolupráci s umělou inteligencí a odměňují zaměstnance, kteří vyvíjejí inovativní řešení s umělou inteligencí.

Dalšími faktory úspěchu jsou strukturování alokace zdrojů a zavedení pevných procesů pro efektivní prioritizaci a škálování projektů umělé inteligence. Včasné zapojení IT a managementu může zabránit úzkým místům a zajistit dlouhodobý úspěch.

Jak se vyvíjí architektura nativní pro umělou inteligenci?

Vývoj architektury s využitím umělé inteligence vyžaduje zásadní přehodnocení způsobu, jakým společnosti navrhují a implementují svou technologickou infrastrukturu. Nativní pro umělou inteligenci znamená, že funkce umělé inteligence jsou integrovány do architektury systému od základů, a nikoliv dodatečně.

Modulární přístup se ukázal jako obzvláště efektivní. Místo vývoje monolitických systémů by měly být aplikace umělé inteligence rozděleny na menší, nezávislé komponenty. To umožňuje cílené škálování a aktualizace jednotlivých částí systému bez dopadu na celý systém. Tato modularita je obzvláště důležitá ve složitých podnikových prostředích, kde různá oddělení mají odlišné požadavky.

Zavádění postupů MLOps je nezbytné pro udržitelné škálování projektů umělé inteligence. Automatizované kanály CI/CD umožňují rychlé a spolehlivé nasazení modelů, zatímco průběžné monitorování zajišťuje konzistentní výkon v průběhu času. Mezi klíčové komponenty kanálu MLOps patří automatizovaná správa dat, správa verzí dat, kódu a modelů, automatizované školení, centrální registr modelů a automatizace nasazení.

Efektivní správa dat tvoří základ každé architektury s využitím umělé inteligence. Společnosti musí investovat do modernizace své datové infrastruktury, včetně implementace cloudových řešení, zlepšování kvality dat a vytváření bezpečných platforem pro výměnu dat. Standardizované datové formáty a interoperabilita jsou klíčové.

Škálovatelnost je třeba zvážit od samého začátku. Architektury založené na umělé inteligenci musí splňovat současné potřeby a zároveň umožňovat budoucí růst. To vyžaduje strategické plánování, které jasně definuje očekávané objemy dat, počet uživatelů a výkonnostní kritéria a na základě nich vyvíjí škálovatelnou architekturu.

Vhodné pro:

• Konec školení v oblasti AI? Strategie AI v přechodu: Přístup „návrhů“ místo hor dat – Budoucnost AI ve firmách

Jaké struktury řízení potřebuje umělá inteligence?

Zavedení vhodných struktur řízení je nezbytné pro úspěšné a zodpovědné využívání umělé inteligence ve firmách. Zejména s nabytím účinnosti zákona EU o umělé inteligenci v srpnu 2024 čelí firmy stále složitějším regulačním požadavkům.

Správa AI zahrnuje několik klíčových aspektů. Správa dat zajišťuje, aby osobní údaje byly zpracovávány v souladu s GDPR a dalšími předpisy na ochranu osobních údajů. To zahrnuje implementaci zásad ochrany soukromí již v návrhu a ochrany soukromí ve výchozím nastavení, provádění posouzení dopadu na ochranu osobních údajů u vysoce rizikových systémů AI a zajištění transparentnosti v automatizovaných rozhodovacích procesech.

Zákon EU o umělé inteligenci definuje různé kategorie rizik pro systémy umělé inteligence a stanoví specifické požadavky. Společnosti musí transparentně dokumentovat zdroje tréninkových dat a jasně označovat obsah generovaný umělou inteligencí. U vysoce rizikových aplikací musí aktivně chránit své systémy před neoprávněnými zásahy a zajistit nepřetržitý lidský dohled. Aplikace s nepřijatelným rizikem jsou zcela zakázány.

Etický rozměr správy umělé inteligence se zabývá otázkami spravedlnosti, transparentnosti a odpovědnosti. To zahrnuje implementaci systémů pro sledování předsudků, zajištění vysvětlitelných rozhodnutí a zavedení mechanismů zpětné vazby pro dotčené osoby. Obzvláště důležitá je rovnováha mezi inovací a zodpovědným používáním.

Struktury pro dodržování předpisů musí být navrženy proaktivně. Společnosti se musí zabývat regulačním prostředím, zavádět spolehlivé rámce pro správu dat a zajistit dodržování etických principů umělé inteligence. Spolupráce mezi společnostmi, tvůrci politik a právními experty je klíčová pro vytvoření jasných pokynů a osvědčených postupů.

Jak měříte dlouhodobý úspěch iniciativ v oblasti umělé inteligence?

Měření dlouhodobého úspěchu iniciativ v oblasti umělé inteligence vyžaduje vícerozměrný systém hodnocení, který zohledňuje kvantitativní i kvalitativní faktory. Úspěch investic do umělé inteligence se často neprojeví okamžitě, ale rozvíjí se v průběhu několika let.

Komplexní koncept měření začíná jasnou definicí předstihových a opožděných indikátorů. Předstihové indikátory poskytují včasné signály úspěchu nebo neúspěchu a zahrnují metriky, jako je přijetí uživateli, dostupnost systému a počáteční měření produktivity. Opožděné indikátory měří dlouhodobé účinky, jako je návratnost investic, spokojenost zákazníků a zisky na trhu.

Měření výchozího stavu před implementací umělé inteligence je klíčové pro následné hodnocení úspěšnosti. Bez přesné znalosti počáteční situace nelze zlepšení kvantifikovat. Tento výchozí stav by měl zahrnovat nejen provozní metriky, ale také dokumentovat kulturní a organizační faktory.

Provozní metriky hrají ústřední roli v průběžném hodnocení. Efektivitu procesů lze měřit úsporou času u opakujících se úkolů. Dalším důležitým ukazatelem je snížení chyb, protože systémy umělé inteligence mohou v mnoha oblastech překonat přesnost lidských rozhodnutí. Škálovatelnost řešení umělé inteligence nabízí zvláštní hodnotu, protože systémy implementované jednou lze často rozšířit tak, aby zpracovávaly větší datové sady, aniž by se úměrně zvýšily náklady.

Nesmí být zanedbávány ani kvalitativní aspekty přidané hodnoty. Zlepšení kvality rozhodování prostřednictvím analýzy založené na datech může vytvořit významnou dlouhodobou hodnotu, i když je obtížné ji kvantifikovat. Spokojenost zaměstnanců se může zvýšit, když umělá inteligence převezme opakující se úkoly, což zaměstnancům umožní soustředit se na činnosti s větší přidanou hodnotou.

Pravidelné kontroly a úpravy konceptu měření jsou nezbytné, protože se systémy umělé inteligence i obchodní požadavky neustále vyvíjejí. Měření návratnosti investic by mělo být chápáno jako iterativní proces, který flexibilně reaguje na měnící se okolnosti a integruje nové poznatky.

Cesta k udržitelné tvorbě hodnot v oblasti umělé inteligence

Analýza čtyř klíčových překážek jasně ukazuje, že úspěšná implementace umělé inteligence jde daleko za hranice technologických aspektů. Jde o holistický transformační proces, který vyžaduje organizační, kulturní a strategické změny.

Klíčem je systematické řešení všech čtyř oblastí s výzvami: vývoj datově orientované architektury, která dokáže pracovat i s nedokonalými daty; vytvoření koherentní infrastruktury nativní pro umělou inteligenci; definování jasných a měřitelných cílů od začátku projektu; a budování důvěry prostřednictvím transparentnosti a vysvětlitelnosti.

Společnosti usilující o skutečnou transformaci potřebují řešení šitá na míru vyvinutá pro jejich specifické systémy, struktury a lidi. To vyžaduje strategický přístup, který nepovažuje umělou inteligenci za izolovanou technologii, ale za nedílnou součást obchodní strategie.

Investice do řízení změn, školení zaměstnanců a kulturní transformace jsou stejně důležité jako technická implementace. Pouze prostřednictvím tohoto holistického přístupu mohou společnosti plně využít potenciál umělé inteligence a dosáhnout udržitelné tvorby hodnoty.

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn