Digitaalne ümberkujundamine tehisintellekti šokiprognoosiga: 40% AI projektidest tõrke-kas teie agent on järgmine?

Ebaõnnestunud automatiseerimine: jõhker tõde tehisintellekti arendusprojektide kohta

Aastaid on digitaalne transformatsioon lubanud automatiseerimise ja efektiivsuse kuldajastut. Eelkõige tehisintellekti agente peetakse tuleviku digitöötajateks, kellelt oodatakse inimtöötajate koormuse leevendamist ja äriprotsesside revolutsioonilist muutmist. Kuid reaalsus maalib teistsuguse pildi: rohkem kui iga kolmas arendusprojekt on kokkuvarisemise äärel ja eufooria annab üha enam teed pettumusele. See lubaduse ja reaalsuse lahknevus tekitab põhimõttelisi küsimusi selle tehnoloogia tegeliku küpsuse ja praktilise kasu kohta.

Mis on tehisintellekti agendid ja miks neid peetakse revolutsioonilisteks?

Tehisintellekti agendid erinevad tavapärastest automatiseerimisvahenditest põhimõtteliselt. Samal ajal kui klassikalised tarkvaralahendused nagu Zapier või Make toimivad fikseeritud reeglite järgi, ühendavad tehisintellekti agendid taju, otsuste tegemise ja tegutsemisvõime autonoomsesse süsteemi. Nad saavad olukorra põhjal otsustada, milline toiming on järgmisena sobiv, selle asemel, et alati sama mustrit järgida.

Need täiustatud arvutiprogrammid on loodud tegutsema autonoomselt, tegema otsuseid ja tegutsema ilma pideva inimese sekkumiseta. Nad suudavad analüüsida andmeid, õppida kogemustest ja kohaneda muutuvate tingimustega. Erinevalt lihtsamatest automatiseerimisvahenditest saavad tehisintellekti agendid hakkama keerukate ülesannetega ja kohaneda ettearvamatute olukordadega.

Näiliselt loogiliste järelduste ja tegeliku tegutsemisvõime ühendamist peetakse tõestatud teeks võimsamate ja universaalsemate tehisintellekti süsteemide poole. Agent ei otsi enam lihtsalt tooteteavet ja anna soovitusi, vaid navigeerib ka pakkuja veebisaidil, täidab vorme ja sooritab ostu – üksnes lühikese juhise ja õpitud protsesside põhjal.

Sobib selleks:

• AI agent CRM -is: lubaduse ja reaalsuse vahel

Suurema tootlikkuse lubadus

Tehisintellektiga agentide potentsiaalne kasu ettevõtetele tundub esmapilgul muljetavaldav. Uuringud näitavad tõepoolest positiivseid tulemusi: Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi ja Stanfordi Ülikooli uuring, mis põhines 5179 klienditeenindaja andmetel, leidis, et tehisintellektiga agendi toetatud töötajad olid 13,8 protsenti produktiivsemad kui need, kellel polnud juurdepääsu. Hiljutine uuring näitab isegi, et tehisintellektiga agendid võivad meeskonna tootlikkust suurendada 60 protsenti.

Tehisintellektiga agentidelt oodatakse laia valikut ülesandeid, alates kohtumiste ja reiside broneerimisest kuni uurimistöö ja aruandluseni. Nad saavad automatiseerida korduvaid ja aeganõudvaid ülesandeid, vabastades inimtöötajad, et nad saaksid keskenduda strateegilistele ja loomingulistele ettevõtmistele. Kujutage ette tehisintellektiga agenti, mis töötleb automaatselt arveid, genereerib aruandeid ja planeerib koosolekuid, võimaldades töötajatel keskenduda keerukamatele ülesannetele, mis nõuavad inimteadmisi.

Rakendused hõlmavad praktiliselt kõiki ärivaldkondi. Klienditeeninduses saavad tehisintellekti agendid pakkuda personaalset tuge ööpäevaringselt, kasutades klientide päringute käsitlemiseks loomuliku keele töötlemist ja eskaleerides probleemid inimesindajatele ainult vajadusel. IT-toe valdkonnas abistavad nad automatiseeritud tõrkeotsinguga, tuvastades, analüüsides ja lahendades probleeme. Finants- ja kindlustussüsteemides saavad nad tuvastada ja ennetada pettusi, analüüsides andmete mustreid ja anomaaliaid.

Karm reaalsus: miks tehisintellekti agendid ebaõnnestuvad

Vaatamata paljulubavatele väljavaadetele on reaalsus kainestav. Turu-uuringute firma Gartner ennustab, et üle 40 protsendi kõigist praegu kavandatud või kasutusel olevatest tehisintellekti agentide projektidest lõpetatakse 2027. aastaks. See prognoos põhineb kolmel peamisel põhjusel: kasvavad kulud, ettevõtete investeeringutasuvuse puudumine ja ebapiisav riskikontroll.

Gartneri vanemanalüütik Anushree Verma selgitab olukorda järgmiselt: Enamik agendipõhiseid tehisintellekti projekte on praegu varajases eksperimentaalfaasis või on endiselt hüperaktiividest kantud ja valesti rakendatud kontseptsioonid. Paljudel tehisintellekti kasutajatel puudub endiselt arusaam sellest, kui kallid ja keerulised tehisintellekti agendid tegelikult on, kui neid tervetele ettevõtetele skaleerida.

Tehnilised puudused ja kvaliteediprobleemid

Põhiprobleem seisneb praeguste süsteemide tehnilises ebaküpsuses. Gartneri analüütikute sõnul täidab vaid umbes 130 enam kui 1000-st agentide tehisintellekti võimalusi lubavast tööriistast seda lubadust. Enamikul agentide tehisintellekti lubadustest puudub märkimisväärne väärtus või investeeringutasuvus, kuna need pole piisavalt küpsed, et autonoomselt saavutada keerulisi ärieesmärke või iga kord detailseid juhiseid järgida.

Probleemid muutuvad eriti ilmseks siis, kui tehisintellekti agendid seisavad silmitsi keerukate ja mitmeastmeliste ülesannetega. Salesforce'i võrdlusuuring näitab, et isegi tippmudelid, nagu Gemini 2.5 Pro, saavutavad lihtsate ülesannete puhul vaid 58-protsendilise edukuse määra. Pikemate dialoogide puhul langeb jõudlus dramaatiliselt 35 protsendini. Niipea kui puuduva teabe kogumiseks järelküsimuste abil on vaja mitut vestlusvooru, langeb jõudlus märkimisväärselt.

Teine finantssektori võrdlusnäitaja näitab sarnaselt kainestavaid tulemusi: parima tulemusega testitud mudel, OpenAI o3, saavutas vaid 48,3-protsendilise täpsuse keskmise hinnaga 3,69 dollarit vastuse kohta. Kuigi mudelid suudavad dokumentidest põhiandmeid eraldada, ei suuda need pakkuda analüütikute töö tõeliseks täiendamiseks või asendamiseks vajalikku põhjalikku finantspõhjendustegureid.

Eksponentsiaalselt kasvava vea tõenäosuse probleem

Tehisintellekti agentide eriti problemaatiline omadus on nende kalduvus kumulatiivsetele vigadele. Patronus AI, idufirma, mis aitab ettevõtetel tehisintellekti tehnoloogiat hinnata ja optimeerida, leidis, et agendil, kelle veamäär on kuni 100. sammuni üks protsent, on 63-protsendiline vea tegemise tõenäosus. Mida rohkem samme agent ülesande täitmiseks tegema peab, seda suurem on tõenäosus, et midagi läheb valesti.

See matemaatiline reaalsus selgitab, miks näiliselt väikesed täpsuse parandused võivad avaldada ebaproportsionaalset mõju üldisele jõudlusele. Viga ükskõik millises etapis võib põhjustada kogu ülesande ebaõnnestumise. Mida rohkem samme on, seda suurem on tõenäosus, et enne lõppu läheb midagi valesti.

Turvariskid ja uued rünnakuvektorid

Microsofti teadlased on tuvastanud vähemalt kümme uut tehisintellekti agentide rikete kategooriat, mis võivad ohustada tehisintellekti rakenduste või keskkondade turvalisust või kaitset. Nende uudsete rikete hulka kuuluvad agentide kompromiteerimine, petturitest agentide sissetungimine süsteemi või ründaja kontrolli all olevate agentide poolt õigustatud tehisintellekti töökoormuste jäljendamine.

Eriti murettekitav on nn mälumürgituse nähtus. Microsofti teadlased näitasid juhtumiuuringus, et tehisintellekti agent, mis analüüsib e-kirju ja teeb nende sisu põhjal toiminguid, võib kergesti ohtu sattuda, kui see pole selliste rünnakute vastu kaitstud. E-kirja saatmine, mis sisaldab käsku, mis muudab agendi teadmistebaasi või mälu, viib tahtmatute toiminguteni, näiteks teatud teemadel sõnumite edastamiseni ründajale.

Majanduslikud väljakutsed

Plahvatavad rakenduskulud

Tehisintellekti agentide juurutamise maksumus varieerub oluliselt sõltuvalt ulatusest ja keerukusest. Väikeettevõtete jaoks, kes vajavad ainult põhilahendusi, maksavad lihtsad tehisintellekti plaanid tavaliselt 0–30 dollarit kuus. Keskmise suurusega ettevõtete puhul võivad juurutamiskulud ulatuda 50 000–300 000 dollarini, samas kui suured organisatsioonid, millel on kogu ettevõtte hõlmavad tehisintellekti algatused, peaksid esimesel aastal arvestama 500 000–5 miljoni dollari suuruste investeeringutega.

Tegelikud kulud ulatuvad aga esialgsetest rakenduskuludest palju kaugemale. Ettevõtted peavad arvestama spetsiaalsete serverite ja GPU-klastrite riistvarakuludega, tarkvaralitsentsitasudega, andmesalvestuslahendustega ja pilvandmetöötluse ressurssidega. Lisaks nõuab andmete ettevalmistamine – mis on tehisintellekti projektide puhul sageli kõige aeganõudvam aspekt – märkimisväärseid investeeringuid. Gartneri uuringu kohaselt kulutavad organisatsioonid esialgsele tehisintellekti infrastruktuurile tavaliselt 20 000–500 000 dollarit, olenevalt projekti ulatusest.

Ebaselge investeeringutasuvuse probleem

Eriti problemaatiline aspekt on tehisintellekti agentide tegeliku kasu kvantifitseerimise keerukus. Kuigi traditsioonilised automatiseerimislahendused pakuvad sageli selget kulude kokkuhoidu töötajate arvu vähendamise või efektiivsuse kasvu kaudu, on tehisintellekti agentide investeeringutasuvust raskem mõõta. Edu mõõtmise parameetreid tuleb kohandada, kuna investeeringutasuvust ei saa otse määrata.

Vaatamata optimistlikele ootustele – uuring näitab, et 62 protsenti ettevõtetest ootab agentiivse tehisintellekti puhul üle 100 protsendilist investeeringutasuvust (ROI) – jääb tegelikkus sageli alla ootuste. Paljud pilootprojektid ei jõua tootmiskeskkonda, sest lubatud lisaväärtus ei realiseeru või ületavad rakenduskulud oodatavat kokkuhoidu.

Agentide pesemine: turundusprobleem

Lisategur, mis segadust suurendab, on nn „agentide pesemine“. Paljud müüjad nimetavad olemasolevaid tehnoloogiaid, nagu tehisintellekti assistendid, robotprotsesside automatiseerimine või vestlusrobotid, ümber väidetavalt agendipõhisteks lahendusteks, kuigi neil sageli puuduvad päris agentide olulised omadused. Gartneri hinnangul pakub tuhandetest müüjatest vaid umbes 130 tõeliselt autentseid agendipõhiseid tehisintellekti tehnoloogiaid.

See praktika tekitab ettevõtetes ebareaalseid ootusi, kuna nad usuvad, et rakendavad küpset agentide tehnoloogiat, kuigi tegelikkuses saavad nad vaid täiustatud automatiseerimistööriistu. Segadus tõeliste tehisintellekti agentide ja traditsiooniliste automatiseerimislahenduste vahel aitab oluliselt kaasa kõrgele ebaõnnestumise määrale.

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja saage B2B-alaseid teadmisi tehisintellekti / konsultatsiooni ja toe abil

Spetsiifilised väljakutsed praktikas

Integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse

Üks suurimaid praktilisi takistusi on tehisintellekti agentide integreerimine olemasolevatesse IT-maastikesse. Integreerimine võib olla tõeline väljakutse, kuna ettevõtted peavad tagama, et tehisintellekti agendid integreeruvad sujuvalt nende olemasolevasse infrastruktuuri. See integratsioon nõuab sageli olemasolevate süsteemide olulisi kohandusi ja võib kaasa tuua kulukaid häireid käimasolevates äriprotsessides.

Paljud olemasolevad ettevõttesüsteemid ei olnud loodud autonoomsete tehisintellekti agentidega suhtlemiseks. Vajalikud API-liidesed, andmevormingud ja turvaprotokollid vajavad sageli täielikku ümberkujundamist. See tehniline keerukus toob kaasa pikema juurutamisaja ja kõrgemad kulud kui algselt eeldati.

Sobib selleks:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Andmekaitse ja vastavusküsimused

Tehisintellekti agentide kasutamine tekitab küsimusi ka andmekaitse ja selliste seaduste nagu isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR) järgimise kohta. Ettevõtted peavad tagama, et nad kaitsevad oma klientide privaatsust ja järgivad kehtivaid seadusi. Agentide juurdepääs tundlikele andmetele ja nende töötlemine suurendab oluliselt andmekaitseriske.

Autonoomsed tehisintellekti süsteemid väljuvad osaliselt inimese kontrolli alt, luues uusi haavatavusi. Võrgustatud mitme agentiga süsteemides võivad esineda tekkivad efektid, mis muudavad nende käitumise ettearvamatuks. Täisautonoomsed agendid võivad tegutseda ootamatutel viisidel, tekitades õiguslikke ja eetilisi probleeme.

Organisatsiooniline vastupanu

Tihti alahinnatud tegur on tööjõu vastuseis. Tehisintellekti agentide kaudu automatiseerimine võib viia töökoha muutuste ja töökohtade kaotuseni. Ettevõtted peavad nendeks muutusteks valmistuma ja võtma meetmeid oma töötajate toetamiseks. Töötajad peavad olema tehisintellekti agentide eelistes veendunud, et neid tõhusalt kasutada.

Edukas juurutamine nõuab lisaks tehnilistele oskustele ka muutuste juhtimist ja koolitusprogramme. Ilma tööjõu aktsepteerimise ja aktiivse toetuseta ebaõnnestuvad isegi tehniliselt keerukad juurutused inimfaktorite tõttu.

Miks praegused lähenemisviisid ebaõnnestuvad

Reaalsete äriprotsesside keerukus

Paljud tehisintellekti agendid on loodud töötama kontrollitud keskkondades, kuid reaalse maailma äriprotsessid on palju keerukamad ja ettearvamatumad. Reeglitel põhinevad süsteemid on teatud määral haprad, mis tähendab, et need võivad kokku kukkuda olukordades, mida nende arendajad ei ole ette näinud. Paljud töövood on palju vähem etteaimatavad, neid iseloomustavad ootamatud keerdkäigud ja lai valik võimalikke tulemusi.

Kontrollitud testimiskeskkondades hästi toimivad tehisintellekti agendid ebaõnnestuvad sageli reaalse ärikeskkonna keerukuse ja ettearvamatusega silmitsi seistes. Nad võivad kahe silma vahele jätta olulise kontekstuaalse teabe või teha ebaselguse korral halbu otsuseid.

Ülehinnatud autonoomia

Põhiprobleem seisneb praeguste tehisintellekti agentide tegeliku autonoomia ülehindamises. Enamik niinimetatud autonoomseid süsteeme vajab endiselt märkimisväärset inimese järelevalvet ja sekkumist. Täiesti autonoomselt tegutsevad agendid kõnnivad kitsal joonel kasulikkuse ja ettearvamatuse vahel. Täielik autonoomia kõlab ideaalselt seni, kuni agent broneerib reisi valesse linna või saadab olulisele kliendile kinnitamata e-kirja.

Praegustel tehisintellekti mudelitel puuduvad vajalikud võimalused keerukate ärieesmärkide iseseisvaks saavutamiseks ega ole nad võimelised pikema aja jooksul järgima nüansirikkaid juhiseid. See piirang takistab sageli lubatud automatiseerimise realiseerumist ning inimese järelevalve on endiselt vajalik.

Edukad rakendusstrateegiad

Keskenduge konkreetsetele kasutusjuhtudele

Vaatamata paljudele väljakutsetele on tehisintellekti agente tõepoolest edukalt rakendatud. Võti peitub keskendumises konkreetsetele, täpselt määratletud kasutusjuhtudele, mitte universaalsete lahenduste loomisel. Edukad organisatsioonid on keskendunud kasutusjuhtude prioriseerimisele ja kohandamisele. Otsustajatel, kes püüavad ära kasutada kõiki tehisintellekti võimalusi, on tõenäoliselt rohkem ebaõnnestunud projekte.

Tõestatud lähenemisviis on tehisintellekti agentide kasutamine otsuste tegemiseks, rutiinsete protsesside automatiseerimiseks või lihtsate päringute käsitlemiseks. Need piiratud ja selgelt määratletud ülesanded pakuvad suuremat eduvõimalust kui keerukate ja mitmetähenduslike äriprotsesside täielik automatiseerimine.

Samm-sammult rakendamine

Pragmaatiline lähenemisviis on tehisintellekti agentide järkjärguline kasutuselevõtt. Selle asemel, et proovida terveid äriüksusi korraga ümber kujundada, peaksid ettevõtted alustama väiksemate ja paremini hallatavate projektidega. Väiksemad ettevõtted saavad oma kulusid minimeerida, kasutades tehisintellektil põhinevaid telefoniteenuseid ja eelvalmistatud lahendusi, mis nõuavad vähem esialgseid investeeringuid kui kohandatud süsteemid.

Üks eduka etapiviisilise juurutamise näide on keskmise suurusega kindlustusselts, mis võttis tehisintellekti kasutusele kahjunõuete töötlemisel ja klienditeeninduses. Vaatamata 425 000 dollari suurusele esialgsele investeeringule saavutas süsteem 13 kuu jooksul positiivse investeeringutasuvuse ning tõi kolme aasta jooksul kokku 1,2 miljoni dollari suuruse kokkuhoiu ja tulude kasvu.

Juhtimise ja riskijuhtimise olulisus

Otsustusluure tehisintellekti agendid ei ole imerohi ega eksimatud. Neid tuleb kasutada koos tõhusa juhtimise ja riskijuhtimisega. Inimlikud otsused nõuavad endiselt piisavaid teadmisi, samuti andmeid ja tehisintellekti oskusteavet.

Tõhus juhtimisraamistik peaks sisaldama selgeid suuniseid tehisintellekti agentide jälgimiseks ja kontrollimiseks. See hõlmab vigade avastamise ja parandamise mehhanisme, agentide toimivuse regulaarseid auditeid ja selgeid eskalatsiooniteid olukordades, mis nõuavad inimese sekkumist.

Tulevikuväljavaated: realistlikud ootused

Pikaajalised trendid vaatamata lühiajalistele tagasilöökidele

Vaatamata praegustele väljakutsetele ennustab Gartner, et tehisintellekti agendid mängivad pikas perspektiivis olulist rolli. 2028. aastaks eeldatakse, et umbes 15 protsenti kõigist igapäevastest töökoha otsustest tehakse agentide tööriistade abil – võrreldes 0 protsendiga 2024. aastal. Lisaks prognoositakse, et 33 protsenti kõigist ettevõtte tarkvaralahendustest sisaldavad 2028. aastaks tehisintellekti agente, võrreldes vähem kui ühe protsendiga 2024. aastal.

Need prognoosid viitavad sellele, et praeguseid probleeme tuleks mõista kui veel noore tehnoloogia kasvuraskusi. Põhikontseptsioonid on paljulubavad, kuid rakendamine peab küpsema ja kohanema igapäevaelu reaalsusega.

Realistlike hinnangute vajadus

Tehisintellekti agentide projektide kõrget ebaõnnestumise määra ei tohiks tõlgendada tehnoloogia üldise ebaõnnestumisena, vaid pigem ebareaalsete ootuste ja ebaküpsete rakendusstrateegiate hoiatusmärgina. Ebaõnnestunud projektid ei tohiks tegevjuhtidele alati negatiivset signaali saata. Ebaõnnestumiste tähistamine selles valdkonnas on oluline, kuna see soodustab eksperimenteerimiskultuuri, olenemata sellest, kas idee jõuab tootmisse või mitte.

See harjutus võib viia ka iteratiivsete katsete ja paremate tulemusteni. Oluline on teada, millal on tehisintellekt õige tööriist ja millal mitte, et mitte raisata aega kaotavale käele.

Sobib selleks:

• See AI platvorm ühendab 3 otsustavat ärivaldkonda: hangete juhtimine, ettevõtluse arendamine ja luureandmed

Strateegilised soovitused ettevõtetele

Realistlik eesmärkide seadmine ja ootuste haldamine

Ettevõtted peaksid oma tehisintellektiga seotud agentide algatustesse suhtuma realistlike ootustega. Revolutsiooniliste muutuste saavutamise asemel peaksid nad keskenduma järkjärgulistele täiustustele. Agentide tehisintellekti tõeliste eeliste vallandamiseks ei tohiks ettevõtted keskenduda ainult üksikute ülesannete automatiseerimisele, vaid ka tootlikkuse suurendamisele ettevõtte tasandil.

Hea alguspunkt on tehisintellekti agentide kasutamine konkreetsete, mõõdetavate ja selge äriväärtusega ülesannete jaoks. Eesmärk peaks olema selle äriväärtuse maksimeerimine – olgu see siis madalamate kulude, parema kvaliteedi, suurema kiiruse või parema skaleeritavuse kaudu.

Investeerimine fundamentaalnäitajatesse

Enne keerukate tehisintellekti agentide juurutamist peaksid ettevõtted tagama, et põhialused on korras. See hõlmab kindlat andmestrateegiat, tõhusat andmehaldust ja tugevat tehnoloogiaplatvormi. Halb andmete kvaliteet on enam kui 70 protsendi tehisintellekti projektide ebaõnnestumise põhjus. Tehisintellekti süsteemid ei saa oma lubadusi täita ilma kvaliteetsete, asjakohaste ja hästi hallatud andmeteta.

Sisemise ekspertiisi loomine

Tehisintellekti agentide edukas rakendamine nõuab erioskusi, mis paljudel organisatsioonidel puuduvad. Ettevõtted peavad kas investeerima sisemiste tehisintellekti võimekuste arendamisse või looma strateegilisi partnerlussuhteid kogenud pakkujatega. Sisemiste võimekuste arendamine maksab keskmise suurusega projektide puhul tavaliselt 250 000–1 miljonit dollarit, sealhulgas spetsialiseerunud arendajate palkamine ja arendustööriistade ostmine.

Pöördepunkt tehisintellekti agentidele

Tehisintellekti agentide projektide kõrge ebaõnnestumise määr tähistab selle tehnoloogia arengus olulist pöördepunkti. Esialgne eufooria annab teed realistlikumale hinnangule selle võimaluste ja piirangute kohta. See pettumus ei ole aga tingimata negatiivne – see võib viia paremate ja läbimõeldumate rakendusstrateegiateni.

Tehnoloogia iseenesest ei ole probleem. Tehisintellekti agentidel on kindlasti potentsiaali parandada äriprotsesse ja avada uusi võimalusi. Probleem seisneb vastuolus paisutatud ootuste ja praeguse tehnoloogilise reaalsuse vahel. Ettevõtted, kes peavad tehisintellekti agente imerohuks või püüavad liiga vara liiga palju saavutada, kuuluvad tõenäoliselt nende 40 protsendi hulka, kes peavad oma projektidest 2027. aastaks loobuma.

Edu tehisintellekti agentidega nõuab pragmaatilist ja järkjärgulist lähenemist, mis keskendub konkreetsetele kasutusjuhtudele, millel on selge äriline väärtus. Ettevõtted peavad olema valmis investeerima vajalikesse alustesse – alates andmete kvaliteedist kuni sisemiste oskuste arendamiseni. Kõige tähtsam on see, et nad peavad mõistma, et tehisintellekti agendid ei asenda usaldusväärset äristrateegiat ja tugevaid projektijuhtimise tavasid.

Lähiaastad näitavad, millised ettevõtted õpivad praegustest ebaõnnestumistest ja integreerivad tehisintellekti agendid edukalt oma äriprotsessidesse. Võitjad on need, kellel on realistlikud ootused, kes tegutsevad metoodiliselt ja on valmis investeerima sellesse tehnoloogiasse pikas perspektiivis, selle asemel et loota kiiretele lahendustele.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus