טרנספורמציה דיגיטלית עם תחזית הלם בינה מלאכותית: 40% מפרויקטים של AI נכשלים-האם הסוכן שלך הוא הבא?

אוטומציה נכשלה: אמת אכזרית על פרויקטים של פיתוח AI

הטרנספורמציה הדיגיטלית מבטיחה תור זהב של אוטומציה ויעילות במשך שנים. סוכני AI בפרט נסחרים כעובדים דיגיטליים של העתיד המיועדים להקל על עבודות אנוש ולחולל מהפכה בתהליכים ארגוניים. אבל המציאות נראית שונה: יותר מכל פרויקט פיתוח שלישי נמצא על קדמת הבמה, והאופוריה מפנה יותר ויותר להתפכחות. אי התאמה זו בין הבטחה למציאות מעלה שאלות מהותיות לגבי הבשלות בפועל והיתרונות המעשיים של טכנולוגיה זו.

מהם סוכני AI ומדוע הם נחשבים למהפכניים?

סוכני AI שונים באופן מהותי מכלי אוטומציה קונבנציונליים. בעוד שפתרונות תוכנה קלאסיים כמו זאפייר או מבצעים עבודה על פי כללים קבועים, סוכני AI משלבים תפיסה, קבלת החלטות ויכולת לפעול למערכת אוטונומית. בהתאם למצב, אתה יכול להחליט איזו פעולה הגיונית ליד תמיד לעבוד באותה תוכנית.

תוכנות מחשב מתקדמות אלה נועדו לפעול באופן אוטונומי, לקבל החלטות ולנקוט אמצעים ללא התערבות אנושית מתמדת. אתה יכול לנתח נתונים, ללמוד מחוויות ולהסתגל לתנאים שהשתנו. בניגוד לכלי אוטומציה פשוטים יותר, סוכני AI יכולים לנהל משימות מורכבות ולהסתגל למצבים בלתי צפויים.

מיזוג של מסקנות הגיוניות ככל הנראה ויכולת אמיתית לפעול נחשב למערכות AI חזקות יותר, אוניברסאליות יותר. סוכן כבר לא רק מחפש מידע על מוצר, למשל, ובהגנת המלצות, אלא גם מנווט את אתר הספק, ממלא טפסים ומשלים את הרכישה - אך ורק על בסיס הוראות קצרות והתהליכים המלומדים.

מתאים לכך:

• סוכן AI ב- CRM: בין הבטחה למציאות

ההבטחה לגידול בפריון

היתרונות הפוטנציאליים של סוכני AI לחברות נראים מרשימים במבט ראשון. מחקרים מראים תוצאות חיוביות: חקירה של מכון הטכנולוגיה של מסצ'וסטס ואוניברסיטת סטנפורד על סמך הנתונים של 5,179 עובדי שירות לקוחות מצאו כי עובדים שנתמכו על ידי סוכן AI היו 13.8 אחוזים פרודוקטיביים יותר מאלה ללא גישה. מחקר נוכחי אף מראה כי סוכני AI יכולים להגדיל את תפוקת העבודה בצוותים ב- 60 אחוזים.

על סוכני AI לנקוט במגוון משימות: החל מתזמון והזמנת נסיעות וכלה במחקר ודיווח. אתה יכול לבצע אוטומציה של משימות חוזרות וזמן -זמן ולהקל על עובדים אנושיים באופן שיוכלו להתרכז במשימות אסטרטגיות ויצירתיות. דמיין סוכן AI המעבד אוטומטית חשבוניות, מדווחים ומתכנן לעמוד בפגישות כך שהעובדים יוכלו להתרכז במשימות מורכבות יותר הדורשות מומחיות אנושית.

תחומי היישום נרחבים כמעט על כל תחומי התאגידים. בשירות לקוחות, סוכני AI יכולים להציע תמיכה בהתאמה אישית מסביב לשעון ולהשתמש בעיבוד שפה טבעית כדי לעבד פניות לקוחות ורק להסלים בעיות לנציגים אנושיים במידת הצורך. בתמיכה ב- IT אתה עוזר בפתרון בעיות אוטומטי על ידי הכרה, ניתוח ופתרון בעיות. במערכות פיננסיות וביטוח, אתה יכול לזהות ולמנוע פעילויות הונאה על ידי ניתוח דפוסים וחריגות בנתונים.

המציאות הקשה: מדוע סוכני AI נכשלים

למרות הסיכויים המבטיחים, המציאות מפוכחת. חברות מחקרי שוק גרטנר מנבאות כי למעלה מ- 40 אחוז מכלל הפרויקטים של סוכני AI המתוכננים כיום או שכבר משתמשים בהם הופסקו עד שנת 2027. תחזית זו מבוססת על שלוש סיבות עיקריות: עלייה עלויות, חוסר תשואה לחברות ובקרת סיכון לא מספקת.

Anushree Verma, אנליסט בכיר במנהלים בגרטנר, מסביר את המצב כדלקמן: רוב פרויקטים של AI החקלאיים נמצאים כיום בשלב ניסוי מוקדם או שעדיין הם מושגים המונעים ומשמשים באופן שגוי את ההייפ. למשתמשים רבים ב- AI עדיין אין סקירה כללית על כמה סוכני AI יקרים ומורכבים כאשר הם מוגדרים על חברות שלמות.

חסרונות טכניים ובעיות איכות

בעיה מהותית נעוצה בבוגרים הטכניים של המערכות הנוכחיות. לדברי אנליסטים של גרטנר, רק כ -130 מתוך יותר מ -1,000 הכלים שמבטיחים כי מיומנויות AI של סוכן AI אומרים גם כדי לשמור על הבטחה זו. מרבית הסוכן AI מבטיח כי אין ערך או תשואה משמעותית על ההון, מכיוון שהם אינם בוגרים מספיק כדי לממש באופן אוטונומי יעדים ארגוניים מורכבים או לעקוב אחר ההוראות בפירוט בכל פעם.

הבעיות מתבררות במיוחד כאשר סוכני AI מתמודדים עם משימות מורכבות ורב-שלביות. אמת מידה של Salesforce מראה שאפילו הדגמים המובילים כמו Gemini 2.5 Pro משיגים רק אחוזי הצלחה של 58 אחוזים במשימות פשוטות. במקרה של דיאלוגים ארוכים יותר, הביצועים נופלים באופן דרמטי ל -35 אחוזים. ברגע שיש צורך בכמה סבבי דיון כדי לקבוע את חוסר המידע על ידי שאילתות, הביצועים יורדים במידה ניכרת.

אמת מידה נוספת בתחום הפיננסי מציגה תוצאות מפוכחות באופן דומה: המודל שנבדק הטוב ביותר, OpenAis O3, השיג רק 48.3 אחוז דיוק בעלויות ממוצעות של 3.69 דולר לתשובה. המודלים מסוגלים לחלץ נתונים פשוטים ממסמכים, אך נכשלים בגלל ההנמקה הכספית העמוקה שהיה נחוץ באמת להוסיף או להחליף את עבודת האנליסטים.

הבעיה של הגדלת אקספוננציאלית להגדיל את ההסתברות לטעויות

רכוש בעייתי במיוחד של סוכני AI הוא הנטייה שלהם לטעויות מצטברות. Patronus AI, סטארט-אפ המסייע לחברה להעריך ולייעל את טכנולוגיית ה- AI, מצא כי לסוכן עם שיעור שגיאה של אחוז אחד לכל שלב עד השלב ה -100 יש הסתברות של 63 אחוזים לטעות. ככל שסוכן צריך לבצע משימה יותר, כך הסבירות גבוהה שמשהו ישתבש.

מציאות מתמטית זו מסבירה מדוע ככל הנראה שיפורים קטנים ברמת הדיוק יכולים להשפיע לא פרופורציונליים על הביצועים הכוללים. שגיאה בכל שלב יכול לגרום למשימה כולה להיכשל. ככל שמעורבים יותר צעדים, כך הסיכוי שמשהו ישתבש עד הסוף.

סיכוני אבטחה ואזורי התקפה חדשים

חוקרי מיקרוסופט זיהו לפחות עשר קטגוריות חדשות של כישלונות עבור סוכני AI שיכולים להשפיע על האבטחה או ההגנה של יישום AI או הסביבה. מצבי כישלון חדשים אלה כוללים פגיעה בסוכנים, הכנסת סוכנים סוררים למערכת או חיקוי של עומס עבודה לגיטימי של AI על ידי סוכנים הנשלטים על ידי התוקפים.

התופעה של "הרעלת זיכרון" מדאיגה במיוחד. במחקר מקרה, החוקרים של מיקרוסופט הראו כי ניתן להיפגע בקלות על סוכן AI המנתח דוא"ל ומבצע פעולות המבוססות על התוכן אם הוא לא מתקשה מפני התקפות כאלה. שליחת דוא"ל עם פקודה שמשנה את בסיס הידע או את זיכרון הסוכן מוביל לפעולות לא רצויות, כמו העברת הודעות עם נושאים מסוימים לתוקף.

האתגרים הכלכליים

פיצוץ עלויות יישום

העלויות ליישום סוכני AI משתנות באופן דרמטי בהתאם להיקף ובמורכבות. עבור חברות קטנות הזקוקות רק לפתרונות בסיסיים, תעריפי AI פשוטים עולים בדרך כלל בין 0 ל 30 $ לחודש. עבור חברות בינוניות, עלויות היישום יכולות להיות בין 50,000 ל -300,000 $, בעוד שארגונים גדולים צריכים לצפות ליוזמות AI ברחבי החברה עם השקעות של 500,000 עד 5 מיליון דולר בשנה הראשונה.

עם זאת, העלויות האמיתיות עוברות הרבה מעבר להוצאות היישום הראשוניות. על חברות לקחת בחשבון עלויות חומרה עבור שרתים מיוחדים ואשכולות GPU, דמי רישיון תוכנה, פתרונות לאחסון נתונים ומשאבי מחשוב ענן. בנוסף, הכנת הנתונים-לעיתים קרובות את ההיבט הגוזל זמן ביותר של פרויקטים של AI מחזירים השקעות ניכרות. על פי נתוני Gartner Research, ארגונים בדרך כלל מוציאים בין 20,000 ל 500,000 $ לתשתית ה- AI הראשונית, תלוי בהיקף הפרויקט.

בעיית ההחזר הלא ברור על ההשקעה

הקושי לכמת את התועלת בפועל של סוכני AI הוא בעייתי במיוחד. בעוד שלעתים קרובות פתרונות אוטומציה מסורתיים מציעים חיסכון בעלויות ברורות מהפחתת כוח אדם או יעילות עולה, קשה יותר למדוד את החזר ה- ROI של סוכני AI. יש להתאים את הפרמטרים למדידת ההצלחה מכיוון שלא ניתן לקבוע ישירות את התשואה על ההון.

למרות הציפיות האופטימיות - סקר מראה כי 62 אחוז מהחברות מצפות לחזר על ההשקעה של יותר ממאה אחוז עבור סוכן AI - המציאות נשארת לעתים קרובות מאחורי הציפיות. פרויקטים רבים של פיילוט אינם יוצרים את המעבר לסביבת הייצור מכיוון שהערך המוסף המובטח אינו קיים או שעלויות היישום עולות על החיסכון הצפוי.

שטיפת סוכנים: בעיית השיווק

גורם נוסף שמגדיל את הבלבול הוא "שטיפת הסוכנים" שנקראה כך. ספקים רבים מפעילים שינוי שם של טכנולוגיות קיימות כמו עוזרי AI, אוטומציה של תהליכים מבוססי רובוט או צ'אט בוטים לפתרונות מבוססי סוכן, אם כי לעתים קרובות הם חסרים את המאפיינים המכריעים של סוכנים אמיתיים. גרטנר מעריך כי מבין אלפי הספקים רק כ -130 מציעים טכנולוגיות AI מבוססות סוכן.

תרגול זה מוביל לציפיות לא מציאותיות עבור חברות המאמינות שיש להן כבר טכנולוגיית סוכנים בוגרת, בעוד שהם למעשה מקבלים רק כלי אוטומציה מורחבים. הבלבול בין סוכני AI אמיתיים לפתרונות אוטומציה קונבנציונליים תורם משמעותית לשיעורי הכישלון הגבוהים.

רכש B2B: שרשראות אספקה, מסחר, מקומות שוק ומקור נתמך על ידי AI עם Accio.com- image: xpert.digital

עוד על זה כאן:

• מצא מוצרים ותובנות B2B עם AI / ייעוץ ותמיכה

אתגרים ספציפיים בפועל

שילוב במערכות קיימות

אחד המכשולים המעשיים הגדולים ביותר הוא שילוב של סוכני AI בנופי IT הקיימים. אינטגרציה יכולה להיות אתגר אמיתי, מכיוון שחברות צריכות להבטיח שניתן לשלב באופן חלקי את סוכני ה- AI בתשתית הקיימת. שילוב זה דורש לעתים קרובות התאמות משמעותיות למערכות הקיימות ויכול להוביל להפרעות יקרות בתהליכים העסקיים הנוכחיים.

מערכות חברות רבות קיימות לא פותחו מתוך כוונה לקיים אינטראקציה עם סוכני AI אוטונומיים. לרוב יש לשנות את ממשקי ה- API, פורמטים של נתונים ופרוטוקולי בטיחות. מורכבות טכנית זו מובילה לזמני יישום ארוכים יותר ועלויות גבוהות יותר מהמתוכנן במקור.

מתאים לכך:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

בעיות הגנה על נתונים ותאימות

השימוש בסוכני AI מעלה גם שאלות מהגנת נתונים ועמידה בחוקים כמו ה- GDPR. על חברות להבטיח שהן מגנות על פרטיות לקוחותיהן ויצייתו לחוקים החלים. גישה ועיבוד נתונים רגישים על ידי סוכנים מגדילים משמעותית את הסיכונים להגנת המידע.

מערכות AI אוטונומיות נמלטות באופן חלקי בשליטה אנושית ויוצרות אזורי התקפה חדשים. במערכות רב-סוכנות ברשת, יכולות להתרחש השפעות מתעוררות שהופכות את התנהגותן לבלתי צפויה. סוכנים אוטונומיים לחלוטין יכולים לפעול במפתיע, מה שמעלה בעיות משפטיות ואתיות.

התנגדות ארגונית

גורם מוערך לעיתים קרובות הוא ההתנגדות בתוך כוח העבודה. אוטומציה של סוכני AI יכולה להוביל לשינויי עבודה והפסדי עבודה. חברות צריכות להתכונן לשינויים אלה ולנקוט צעדים כדי לתמוך בעובדיהן. על העובדים להיות משוכנעים ביתרונות של סוכני AI על מנת שיוכלו להשתמש בהם ביעילות.

היישום המוצלח לא רק דורש יכולת טכנית, אלא גם תוכניות ניהול והדרכה לשינוי. ללא קבלה ותמיכה פעילה של כוח העבודה, אפילו יישומים בוגרים מבחינה טכנית אינם מצליחים ליצור גורמים אנושיים.

מדוע הגישות הנוכחיות נופלות מדי

המורכבות של תהליכים עסקיים אמיתיים

סוכני AI רבים נועדו לתפקד בסביבות מבוקרות, אך תהליכים עסקיים אמיתיים מורכבים בהרבה ובלתי צפויים. למערכות מבוססות קבועות יש "שבריריות" מסוימת, כלומר, הן קורסות כאשר הן מתמודדות עם מצבים שלא נלקחו בחשבון על ידי המפתחים. זרימות עבודה רבות הן פחות צפויות ומאופיינות בסיבובים בלתי צפויים ובמגוון תוצאות אפשריות.

סוכני AI העובדים היטב בסביבות בדיקה מבוקרות לרוב נכשלים אם הם מתמודדים עם המורכבות והאי -חיזוי של סביבות עסקיות אמיתיות. אתה יכול להתעלם ממידע על הקשר חשוב או לקבל החלטות רעות אם אתה מתמודד עם העמימות.

הערכת יתר של אוטונומיה

בעיה בסיסית אחת נעוצה בהערכת יתר של האוטונומיה בפועל של סוכני AI הנוכחיים. מרבית המערכות האוטונומיות שנקראות כל כך עדיין זקוקות למעקב והתערבות אנושית ניכרים. סוכנים הפועלים באופן אוטונומי לחלוטין עוברים מעשה איזון בין שימושיות לחיזוי. אוטונומיה שלמה נשמעת אידיאלית עד שהסוכן יסיר טיול בעיר הלא נכונה או שולח דוא"ל לא מסומן ללקוח חשוב.

למודלים הנוכחיים של AI אין את היכולת הדרושה לפעול להשגת יעדים עסקיים מורכבים באופן עצמאי, והם גם לא מסוגלים לבצע הוראות ניואנס לאורך תקופה ארוכה. הגבלה זו פירושה שהאוטומציה המובטחת לעיתים קרובות אינה יכולה להתרחש והניטור האנושי נותר הכרחי.

אסטרטגיות יישום מוצלחות

התמקד ביישומים ספציפיים

למרות האתגרים הרבים, ישנם יישומים מוצלחים למדי של סוכני AI. המפתח מרוכז במקרי שימוש ספציפיים ומוגדרים היטב במקום לנסות ליצור פתרונות אוניברסליים. ארגונים מצליחים התרכזו לתעדף ולהתאים יישומים. למקבלי ההחלטות הרודפים בכל הזדמנות AI יש ככל הנראה פרויקטים כושלים יותר.

גישה מוכחת היא השימוש בסוכני AI במצבי קבלת החלטות, אוטומציה של תהליכים שגרתיים או לעיבוד. משימות מוגבלות ומוגדרות בבירור מציעות הסתברות גבוהה יותר להצלחה מאשר לנסות להפוך את התהליכים העסקיים המורכבים והעמומים המורכבים.

יישום בהדרגה

גישה פרגמטית היא הצגה הדרגתית של סוכני AI. במקום לנסות להפוך אזורים עסקיים שלמים בבת אחת, חברות צריכות להתחיל עם פרויקטים קטנים יותר וניתנים לניהול. חברות קטנות יותר יכולות למזער את העלויות שלהן על ידי הסתמכות על שירותי טלפון AI ופתרונות טרומיים הדורשים השקעה פחות ראשונית מאשר מערכות בהתאמה אישית.

דוגמה ליישום הדרגתי מוצלח היא חברת ביטוח בגודל בינוני שהטמיעה AI לעיבוד נזקים ושירות לקוחות. למרות השקעה ראשונה של 425,000 $, המערכת הגיעה לתשואה חיובית תוך 13 חודשים וסיפקה למעלה משלוש שנים של שיפורי חיסכון משולבים ושיפורי מכירות של 1.2 מיליון דולר.

חשיבות הממשל וניהול הסיכונים

סוכני AI למודיעין החלטות אינם תרופת פלא ואינן ניתנות לבלתי ניתנות לבלתי ניתנות לניתוק. יש להשתמש בהם בשילוב עם ממשל אפקטיבי וניהול סיכונים. החלטות אנושיות עדיין דורשות ידע מספיק כמו גם נתונים וכישורי AI.

מסגרת ממשל אפקטיבית צריכה להכיל הנחיות ברורות לניטור ובקרה של סוכני AI. זה כולל מנגנונים לגילוי ותיקון של שגיאות, ביקורת רגילה של ביצועי סוכן ונתיבי הסלמה ברורים למצבים הדורשים התערבות אנושית.

נקודת המבט העתידית: ציפיות מציאותיות

מגמות ארוכות טווח למרות כישלונות קצרי טווח

למרות האתגרים הנוכחיים, גרטנר צופה כי סוכני AI ישחקו תפקיד חשוב בטווח הארוך. עד שנת 2028, כ -15 אחוז מכל ההחלטות היומיומיות צריכות להשתלט במקום העבודה של כלי סוכן שנרכבו ל -0 אחוזים בשנת 2024. בנוסף, 33 אחוז מכלל פתרונות התוכנה לחברות עד 2028 סוכני AI צריכים להכיל את החבילה שלהם, לעומת פחות מאחוז אחד בשנת 2024.

תחזיות אלה מצביעות על כך שיש להבין את הבעיות הנוכחיות ככאבי צמיחה כטכנולוגיה צעירה. המושגים הבסיסיים מבטיחים, אך היישום חייב להתבגר ולהסתגל למציאות של עסקים יומיומיים.

הצורך בביקורות ריאליסטיות

אין לפרש את שיעורי הכישלון הגבוה של פרויקטים של סוכן AI ככישלון כללי של הטכנולוגיה, אלא כאות אזהרה לציפיות לא מציאותיות ואסטרטגיות יישום לא בשלות. לא תמיד צריך לפרויקטים כושלים לשלוח איתות שלילי לניהול דירקטורים. חגיגת כישלונות בתחום זה חשובה מכיוון שהיא מקדמת תרבות של ניסויים, ללא קשר אם הרעיון יהפוך אותו לייצור.

התרגיל יכול גם להוביל לניסויים איטרטיביים ולתוצאות טובות יותר. חשוב לדעת מתי AI הוא הכלי הנכון ומתי לא להימנע מבזבוז זמן עם גיליון הפסד.

מתאים לכך:

• פלטפורמת AI זו משלבת 3 תחומים עסקיים מכריעים: ניהול רכש, פיתוח עסקי ומודיעין

המלצות אסטרטגיות לחברות

ניהול מטרה וניהול ציפייה מציאותי

חברות צריכות להתמודד עם יוזמות AI Agent שלהן עם ציפיות מציאותיות. במקום לנסות להשיג טרנספורמציות מהפכניות, עליכם להתרכז בשיפורים מצטברים. על מנת לנצל את היתרונות האמיתיים של הסוכן AGI, חברות צריכות לא רק לבדוק את האוטומציה של משימות אינדיבידואליות, אלא גם להתמקד בפריון ברמת החברה.

התחלה טובה היא השימוש בסוכני AI למשימות ספציפיות ומדידות עם יתרונות עסקיים ברורים. המטרה צריכה להיות למקסם את היתרונות העסקיים - בין אם זה באמצעות עלויות נמוכות יותר, איכות טובה יותר, מהירות גבוהה יותר או מדרגיות טובה יותר.

השקעה ביסודות

לפני שחברות מיישמות סוכני AI מורכבים, עליהן לוודא כי היסודות נכונים. זה כולל אסטרטגיית נתונים מוצקה, ממשל נתונים אפקטיבי ופלטפורמת טכנולוגיה חזקה. איכות נתונים רעים היא הגורם לכישלון של מעל 70 אחוז מפרויקטים של AI. מערכות AI אינן יכולות למלא את הבטחתן ללא נתונים איכותיים, רלוונטיים ומנוהלים היטב.

בניית מיומנויות פנימיות

יישום מוצלח של סוכני AI דורש מיומנויות מיוחדות שעדיין אינן זמינות בארגונים רבים. על חברות להשקיע בפיתוח מיומנויות AI פנימיות או להיכנס לשותפויות אסטרטגיות עם ספקים מנוסים. פיתוח מיומנויות פנימיות בדרך כלל עולה 250,000 עד מיליון דולר לפרויקטים בינוניים, כולל שכירת מפתחים מתמחים וקניית כלי פיתוח.

נקודת מפנה לסוכני AI

שיעור הכישלון הגבוה של פרויקטים של AI סוכן מסמן נקודת מפנה חשובה בפיתוח טכנולוגיה זו. האופוריה הראשונית מפנה את מקומה להערכה מציאותית יותר של האפשרויות והמגבלות. עם זאת, התפכחות זו אינה בהכרח שלילית -היא יכולה להוביל לאסטרטגיות יישום טובות יותר, מחשבה טובה יותר.

הטכנולוגיה עצמה אינה הבעיה. סוכני AI בהחלט מציעים פוטנציאל לשפר תהליכים עסקיים ולפתוח הזדמנויות חדשות. הבעיה נעוצה באי -התאמה בין הציפיות המופרזות למציאות הטכנית הנוכחית. חברות הרואשות סוכני AI כפלא או מנסות להשיג יותר מדי יהיו ככל הנראה 40 אחוזים שצריכים להעסיק את הפרויקטים שלהם עד שנת 2027.

הצלחה עם סוכני AI דורשת גישה פרגמטית והדרגתית המתמקדת ביישומים ספציפיים עם יתרונות עסקיים ברורים. חברות חייבות להיות מוכנות להשקיע ביסודות הנחוצים - מאיכות נתונים לפיתוח יכולת פנימית. עם זאת, מעל לכל, עליכם להבין כי סוכני AI אינם מהווים תחליף לאסטרטגיה עסקית טובה ולנהלי ניהול פרויקטים מוצקים.

השנים הבאות יראו אילו חברות יכולות ללמוד מהכישלונות הנוכחיים ולשלב בהצלחה סוכני AI בתהליכים העסקיים שלהן. הזוכים יהיו אלה שיש להם ציפיות מציאותיות בשיטתיות והם מוכנים להשקיע בטכנולוגיה זו בטווח הארוך במקום להסתמך על פתרונות מהירים.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus