Digitális átalakulás a mesterséges intelligencia-sokk előrejelzéssel: Az AI projektek 40% -a hibás-az ügynöke a következő?

Sikertelen automatizálás: Brutális igazság az AI fejlesztési projektekről

A digitális átalakulás évek óta ígéri az automatizálás és a hatékonyság aranykorát. Különösen az AI ügynököket a jövő digitális alkalmazottaiként forgalmazzák, akiknek célja az emberi munkaerő enyhítése és a vállalati folyamatok forradalmasítása. De a valóság másképp néz ki: minden harmadik fejlesztési projektnél több, és az eufória egyre inkább helyet ad a csalódásnak. Az ígéret és a valóság közötti eltérés alapvető kérdéseket vet fel a technológia tényleges érettségével és gyakorlati előnyeivel kapcsolatban.

Mik azok az AI ügynökök, és miért tekintik forradalmian forradalmi?

Az AI ügynökök alapvetően különböznek a hagyományos automatizálási eszközöktől. Míg a klasszikus szoftvermegoldások, mint például a Zapier vagy a Fix szabályok szerint, az AI ügynökök egyesítik az észlelést, a döntéshozatalt és az autonóm rendszerbe való fellépést. A helyzettől függően eldöntheti, hogy melyik akciónak van értelme, hogy mindig ugyanazon a rendszeren keresztül dolgozzon.

Ezeket a fejlett számítógépes programokat úgy tervezték, hogy önállóan cselekedjenek, döntéseket hozzanak és intézkedéseket hozzanak állandó emberi beavatkozás nélkül. Elemezheti az adatokat, tanulhat a tapasztalatokból és alkalmazkodhat a megváltozott feltételekhez. Az egyszerűbb automatizálási eszközökkel ellentétben az AI -ügynökök képesek kezelni a komplex feladatokat és alkalmazkodni a kiszámíthatatlan helyzetekhez.

A látszólag logikus következtetések összeolvadását és a valós cselekvési képességet erősebb, univerzális AI rendszereknek tekintik. Az ügynök már nemcsak a termékinformációkat keresi, és kimondja az ajánlásokat, hanem a szolgáltató weboldalán is navigál, kitölti az űrlapokat és befejezi a vásárlást - kizárólag egy rövid oktatás és a megtanult folyamatok alapján.

Alkalmas:

• AI ügynök a CRM -ben: Az ígéret és a valóság között

A termelékenység növekedésének ígéretét

Az AI ügynökök potenciális előnyei a vállalatok számára első pillantásra lenyűgözőnek tűnnek. A tanulmányok pozitív eredményeket mutatnak: A Massachusetts Technológiai Intézet és a Stanfordi Egyetem vizsgálata 5 179 ügyfélszolgálati alkalmazott adatai alapján megállapította, hogy az AI -ügynök támogatott alkalmazottai 13,8 százalékkal produktívabbak voltak, mint a hozzáférés nélküliek. Egy jelenlegi tanulmány azt is kimutatja, hogy az AI -ügynökök 60 % -kal növelhetik a csapatok munkatermelékenységét.

Az AI ügynököknek különféle feladatokat kell vállalniuk: az ütemezéstől és az utazási foglalástól kezdve a kutatásig és a jelentésekig. Automatizálhatja az ismétlést és az időigényt, és megkönnyítheti az emberi alkalmazottakat oly módon, hogy a stratégiai és kreatív feladatokra összpontosíthassanak. Képzeljen el egy olyan AI -ügynököt, aki automatikusan feldolgozza a számlákat, jelentéseket és a találkozók teljesítését tervezi, hogy az alkalmazottak az emberi szakértelemre szoruló összetettebb feladatokra koncentrálhassanak.

Az alkalmazás területei gyakorlatilag minden vállalati területre kiterjednek. Az ügyfélszolgálatban az AI ügynökei éjjel -nappal személyre szabott támogatást nyújthatnak, és a természetes nyelvfeldolgozást felhasználhatják az ügyfelek kérdéseinek feldolgozására, és szükség esetén csak az emberi képviselőkkel kapcsolatos problémákat okoznak. Az informatikai támogatásban a problémák felismerésével, elemzésével és megoldásával segít az automatizált hibaelhárításban. A pénzügyi és biztosítási rendszerekben felismerheti és megakadályozhatja a csalárd tevékenységeket az adatokban szereplő minták és rendellenességek elemzésével.

A nehéz valóság: Miért buknak meg az AI ügynökök?

Az ígéretes kilátások ellenére a valóság józanul. Piackutató társaságok A Gartner azt jósolja, hogy az összes ma tervezett vagy már alkalmazott AI ügynöki projektek több mint 40 % -a 2027 -re megszűnik. Ez az előrejelzés három fő okon alapul: a növekvő költségek, a vállalatok hozamának hiánya és a nem megfelelő kockázatellenőrzés.

Anushree Verma, a Gartner vezető elemzője a következőképpen magyarázza a helyzetet: A legtöbb mezőgazdasági AI -projekt jelenleg egy korai kísérleti szakaszban van, vagy továbbra is olyan fogalmak, amelyeket a hype vezérel és helytelenül használ. Számos AI -felhasználó még mindig nincs áttekintés arról, hogy mennyire drága és összetett AI -ügynökök vannak, amikor az egész vállalaton fel vannak számolva.

Műszaki hiányosságok és minőségi problémák

Az alapvető probléma a jelenlegi rendszerek műszaki éretlenségében rejlik. A Gartner elemzői szerint a több mint 1000 eszköz közül csak kb. 130, amely az AI AI készségének ígéretét ígéri, azt is mondják, hogy ezt az ígéretet tartja. A legtöbb AI ügynök ígéretének hiányában nincs jelentős érték vagy tőke megtérülése, mivel nem elég érettek ahhoz, hogy a komplex vállalati célokat önállóan megvalósítsák, vagy minden alkalommal részletesen kövessék az utasításokat.

A problémák különösen egyértelművé válnak, ha az AI-szerek komplex, többlépcsős feladatokkal szembesülnek. A Salesforce referenciaértéke azt mutatja, hogy még olyan legnépszerűbb modellek is, mint a Gemini 2.5 Pro, csak 58 % -os sikerességi rátát érnek el az egyszerű feladatok során. Hosszabb párbeszédek esetén az előadás drasztikusan 35 százalékra esik. Amint több beszélgetésre van szükség a lekérdezések általi információk hiányának meghatározásához, a teljesítmény jelentősen csökken.

A pénzügyi területen egy másik referenciaérték hasonlóan józanulási eredményeket mutat: a legjobban tesztelt modell, az OpenAis O3, csak 48,3 százalékos pontosságot ért el, átlagos költségekkel 3,69 dollár. A modellek képesek egyszerű adatokat kinyerni a dokumentumokból, de kudarcot vallnak annak a mély pénzügyi érvelésnek köszönhetően, amelyre szükség lenne az elemző munkájának valóban hozzáadásához vagy cseréjéhez.

A hibák exponenciálisan növekvő valószínűségének problémája

Az AI -ügynökök különösen problematikus tulajdonsága az, hogy hajlamosak a kumulatív hibákra. A Patronus AI, egy induló vállalkozás, amely segít a vállalatnak az AI technológia értékelésében és optimalizálásában, megállapította, hogy az egy százalékos hibaarányú ügynöknek a 100. lépésig 63 százalékos valószínűsége van egy hibának. Minél több lépést kell tennie egy ügynöknek, annál nagyobb a valószínűsége, hogy valami rosszul fog.

Ez a matematikai valóság megmagyarázza, hogy a pontosság látszólag kis javulása miért lehet aránytalanul az általános teljesítményre. Bármely lépésben egy hiba a teljes feladat meghibásodását eredményezheti. Minél több lépés van, annál nagyobb a esélye, hogy valami rosszul fog végig.

Biztonsági kockázatok és új támadási területek

A Microsoft kutatói legalább tíz új kategóriát azonosítottak az AI -ügynökök számára, akik befolyásolhatják az AI alkalmazás vagy a környezet biztonságát vagy védelmét. Ezek az új, meghibásodási módok magukban foglalják az ágensek veszélyeztetését, a szélhámos szerek beillesztését egy rendszerbe vagy a támadók által ellenőrzött ügynökök törvényes AI munkaterhelését.

A „memóriamérgezés” jelensége különösen aggasztó. Egy esettanulmányban a Microsoft kutatói kimutatták, hogy az e -maileket elemző AI -ügynök könnyen veszélybe kerülhet, ha az ilyen támadások ellen nem keményen meg vannak erősítve. Egy e -mail küldése olyan parancsgal, amely módosítja a tudásbázist vagy az ügynök emlékét, nemkívánatos tevékenységekhez vezet, például az üzenetek továbbítása bizonyos témákkal a támadónak.

A gazdasági kihívások

Felrobbant a végrehajtási költségek

Az AI -szerek végrehajtásának költségei drasztikusan eltérnek, a hatókörtől és a bonyolultságtól függően. Azoknak a kisvállalatoknak, amelyeknek csak alapvető megoldásokra van szükségük, az egyszerű AI tarifák általában havonta 0 és 30 dollár között kerülnek. A közepes méretű vállalatok esetében a végrehajtási költségek 50 000 és 300 000 dollár között lehetnek, míg a nagy szervezeteknek az első évben 500 000–5 millió dollár befektetéssel várják el a vállalati szintű AI kezdeményezéseket.

A valós költségek azonban messze meghaladják a kezdeti végrehajtási költségeket. A vállalatoknak figyelembe kell venniük a speciális szerverek és a GPU -klaszterek hardverköltségeit, a szoftver licenc díjakat, az adattárolási megoldásokat és a felhőalapú számítástechnikai forrást. Ezenkívül az adatok előkészítése gyakran az AI projektek leginkább időigényes aspektusa jelentős befektetéseket igényel. A Gartner Research szerint a szervezetek általában 20 000 és 500 000 dollárt költenek a kezdeti AI infrastruktúrára, a projekt hatókörétől függően.

A befektetés nem egyértelmű megtérülésének problémája

Az AI -szerek tényleges előnyeinek számszerűsítésének nehézsége különösen problematikus. Míg a hagyományos automatizálási megoldások gyakran egyértelmű költségmegtakarítást kínálnak a személyzet csökkentéséből vagy a hatékonyság növekedéséből, az AI -ügynökök ROI -ját nehezebb mérni. A sikermérés paramétereit be kell igazítani, mivel a tőke megtérülését nem lehet közvetlenül meghatározni.

Az optimista elvárások ellenére - egy felmérés azt mutatja, hogy a vállalatok 62 százaléka várhatóan több mint 100 % -ot vár az AI ügynök számára - a valóság gyakran marad a várakozások mögött. Számos kísérleti projekt nem hoz létre átmenetet a termelési környezetbe, mivel az ígért hozzáadott érték nem létezik, vagy a végrehajtási költségek meghaladják a várt megtakarításokat.

Ügynökmosás: A marketing probléma

Egy további tényező, amely növeli a zavart, az úgynevezett „ügynökmosás”. Számos szolgáltató a meglévő technológiák, például AI asszisztensek, robot-alapú folyamat automatizálásának vagy chatbotjának átnevezését állítja állítólag ügynök-alapú megoldásokra, bár gyakran hiányoznak a valódi ügynökök döntő tulajdonságai. A Gartner becslése szerint a több ezer szolgáltató közül csak körülbelül 130 kínál hiteles ügynök-alapú AI technológiákat.

Ez a gyakorlat irreális elvárásokhoz vezet azoknak a vállalatoknak, amelyek úgy vélik, hogy már érett ügynöki technológiával rendelkeznek, miközben valójában csak kibővített automatizálási eszközöket kapnak. A valódi AI -szerek és a hagyományos automatizálási megoldások közötti zavar jelentősen hozzájárul a magas meghibásodási arányhoz.

B2B beszerzés: ellátási láncok, kereskedelem, piacok és AI-támogatott beszerzés az ACCIO.com-IMAGE-val: XPert.Digital

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

Konkrét kihívások a gyakorlatban

Integráció a meglévő rendszerekbe

Az egyik legnagyobb gyakorlati akadály az AI -ügynökök integrálása a meglévő IT tájakba. Az integráció valódi kihívás lehet, mivel a vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy az AI ügynökök zökkenőmentesen integrálódjanak a meglévő infrastruktúrába. Ez az integráció gyakran szignifikáns kiigazítást igényel a meglévő rendszerekhez, és költséges megszakításokhoz vezethet a jelenlegi üzleti folyamatokban.

Számos meglévő vállalati rendszert nem fejlesztettek ki azzal a szándékkal, hogy kölcsönhatásba lépjenek az autonóm AI ügynökökkel. A szükséges API interfészeket, adatformátumokat és biztonsági protokollokat gyakran teljesen felül kell vizsgálni. Ez a technikai bonyolultság hosszabb végrehajtási időhez és magasabb költségekhez vezet, mint az eredetileg tervezett.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Adatvédelmi és megfelelési problémák

Az AI ügynökök használata kérdéseket vet fel az adatvédelemből és az olyan törvények betartásából is, mint például a GDPR. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy megvédjék ügyfeleik magánéletét és megfeleljenek az alkalmazandó törvényeknek. Az érzékeny adatok ügynökök általi hozzáférése és feldolgozása jelentősen növeli az adatvédelmi kockázatokat.

Az autonóm AI rendszerek részben elkerülik az emberi irányítást és új támadási területeket hoznak létre. A hálózatba kötött multi-agent rendszerekben olyan kialakuló hatások fordulhatnak elő, amelyek viselkedésüket kiszámíthatatlanná teszik. A teljesen autonóm ügynökök váratlanul cselekedhetnek, ami jogi és etikai problémákat vet fel.

Szervezeti ellenállás

Gyakran alulbecsült tényező a munkaerő elleni ellenállás. Az AI ügynökök általi automatizálás munkahelyváltozáshoz és munkahelyi veszteségekhez vezethet. A vállalatoknak fel kell készülniük ezekre a változásokra, és intézkedéseket kell hozniuk alkalmazottaik támogatására. A munkavállalóknak meg kell győződni arról, hogy az AI ügynökök előnyei vannak, hogy hatékonyan felhasználhassák őket.

A sikeres megvalósítás nemcsak műszaki kompetenciát, hanem kezelési és képzési programokat is igényel. A munkaerő elfogadása és aktív támogatása nélkül még a technikailag érett megvalósítások nem eredményeznek emberi tényezőket.

Miért esnek túl a jelenlegi megközelítések?

A valódi üzleti folyamatok bonyolultsága

Számos AI -ügynököt úgy tervezték, hogy ellenőrzött környezetben működjön, de a valódi üzleti folyamatok sokkal összetettebbek és kiszámíthatatlanok. A rendszeres alapú rendszereknek van egy bizonyos „törékenysége”, azaz összeomlik, amikor szembesülnek olyan helyzetekkel, amelyeket a fejlesztők nem vettek figyelembe. Számos munkafolyamat sokkal kevésbé kiszámítható, és váratlan fordulatok és különféle lehetséges eredmények jellemzik.

Az ellenőrzött tesztkörnyezetben jól működő AI -ügynökök gyakran kudarcot vallnak, ha azok szembesülnek a valós üzleti környezet összetettségével és kiszámíthatatlanságával. Hagyja figyelmen kívül a fontos kontextusinformációkat, vagy rossz döntéseket hozhat, ha kétértelműségekkel szembesül.

Túlbecsült autonómia

Az egyik alapvető probléma a jelenlegi AI -szerek tényleges autonómiájának túlbecslésében rejlik. Az így nevezett autonóm rendszerek többségének továbbra is jelentős emberi megfigyelésre és beavatkozásra van szükség. Azok az ügynökök, akik teljesen önállóan cselekszenek, egyensúlyba lépnek a hasznosság és a kiszámíthatatlanság között. A teljes autonómia ideálisnak hangzik, amíg az ügynök meg nem könyörg a rossz városba, vagy nem küld egy ellenőrizetlen e -mailt egy fontos ügyfélnek.

A jelenlegi AI modellek nem rendelkeznek arra, hogy képesek legyenek önálló üzleti célokat elérni, és nem is képesek hosszú ideig követni az árnyalt utasításokat. Ez a korlátozás azt jelenti, hogy az ígért automatizálás gyakran nem fordul elő, és az emberi megfigyelés továbbra is szükséges.

Sikeres végrehajtási stratégiák

Összpontosítson az egyes alkalmazásokra

A sok kihívás ellenére az AI ügynökök meglehetősen sikeres megvalósításai vannak. A kulcs a specifikus, jól meghatározott felhasználási esetekre koncentrálódik, ahelyett, hogy univerzális megoldásokat próbálna létrehozni. A sikeres szervezetek koncentráltak az alkalmazások rangsorolására és adaptálására. A döntéshozók, akik minden AI lehetőséget keresnek, valószínűleg több kudarcot vall.

Bizonyított megközelítés az AI-ügynökök használata a döntéshozatali helyzetekhez, a rutin folyamatok automatizálásához vagy a feldolgozáshoz. Ezek a korlátozott, egyértelműen meghatározott feladatok nagyobb valószínűséggel járnak a siker valószínűségével, mint a komplex, kétértelmű üzleti folyamatok teljes automatizálásának megpróbálása.

Lépésről lépésre történő megvalósítás

Pragmatikus megközelítés az AI -szerek fokozatos bevezetése. Ahelyett, hogy megpróbálná az egész üzleti területeket egyszerre átalakítani, a vállalatoknak kisebb, kezelhető projektekkel kell kezdeniük. A kisebb vállalatok minimalizálhatják költségeiket azáltal, hogy támaszkodnak az AI telefonszolgáltatásokra és az előre gyártott megoldásokra, amelyek kevesebb előzetes beruházást igényelnek, mint a testreszabott rendszerek.

A sikeres fokozatos megvalósítás példája egy közepes méretű biztosítótársaság, amely az AI -t végrehajtotta a károk feldolgozására és az ügyfélszolgálatra. Az első 425 000 dolláros beruházás ellenére a rendszer 13 hónapon belül pozitív hozamot ért el, és több mint három éve együttes megtakarításokat és 1,2 millió dollár értékesítési javulást nyújtott.

A kormányzás és a kockázatkezelés fontossága

A döntési intelligencia AI ügynökei nem csodaszer, sem tévedhetetlenek. Ezeket a hatékony irányítással és a kockázatkezeléssel kombinálva kell használni. Az emberi döntések továbbra is elegendő tudást, valamint adatokat és AI kompetenciát igényelnek.

A hatékony irányítási keretnek egyértelmű útmutatást kell tartalmaznia az AI -ügynökök megfigyelésére és ellenőrzésére. Ez magában foglalja a hibák észlelésének és kijavításának mechanizmusait, az ügynökök teljesítményének rendszeres ellenőrzését és az emberi beavatkozást igénylő helyzetek egyértelmű eszkalációs útvonalait.

A jövőbeli perspektíva: Reális elvárások

Hosszú távú trendek a rövid távú visszaesések ellenére

A jelenlegi kihívások ellenére Gartner azt jósolja, hogy az AI ügynökök hosszú távon fontos szerepet játszanak. 2028-ra az összes mindennapi döntés kb. 15 % -át 2024-ben 0 % -os ügynökök munkahelyén kell átvenni. Ezen felül a 2028-as AI-ügynökök összes szoftvermegoldásának 33 % -a tartalmazza a csomagot, szemben a 2024-es kevesebb mint egy százalékkal.

Ezek az előrejelzések azt jelzik, hogy a jelenlegi problémákat mint növekedési fájdalmat fiatal technológiának kell értelmezni. Az alapvető fogalmak ígéretesek, de a végrehajtásnak meg kell érni és alkalmazkodnia kell a mindennapi üzleti vállalkozások valóságához.

A reális vélemények szükségessége

Az AI ügynöki projektek magas meghibásodási arányát nem a technológia általános kudarcának kell értelmezni, hanem figyelmeztető jelként az irreális elvárások és az éretlen végrehajtási stratégiák számára. A sikertelen projektek nem mindig küldhetnek negatív jelet az igazgatók számára. Az ezen a területen a kudarcok megünneplése fontos, mivel elősegíti a kísérlet kultúráját, függetlenül attól, hogy az ötlet termelésbe kerül -e.

A gyakorlat iteratív kísérlethez és jobb eredményekhez is vezethet. Fontos tudni, hogy mikor az AI a megfelelő eszköz, és mikor ne kerülje el az idő pazarlását egy veszteséges lemezkel.

Alkalmas:

• Ez az AI platform 3 döntő üzleti területet egyesít: Beszerzéskezelés, üzleti fejlesztés és intelligencia

Stratégiai ajánlások a vállalatok számára

Reális cél és elvárások kezelése

A vállalatoknak reális elvárásokkal kell kezelniük az AI ügynök kezdeményezéseit. Ahelyett, hogy megpróbálná elérni a forradalmian új transzformációkat, a növekményes javulásokra kell koncentrálnia. Az Agi ügynök valódi előnyeinek kiaknázása érdekében a vállalatoknak nemcsak az egyes feladatok automatizálását kell vizsgálniuk, hanem a termelékenységre is összpontosítaniuk a vállalati szinten.

Jó kezdet az AI -ügynökök használata egyértelmű üzleti előnyökkel rendelkező specifikus, mérhető feladatokhoz. A cél az üzleti előnyök maximalizálása - legyen az alacsonyabb költségek, jobb minőség, nagyobb sebesség vagy jobb méretezhetőség révén.

Befektetés az alapokba

Mielőtt a vállalatok komplex AI ügynököket hajtanak végre, gondoskodniuk kell arról, hogy az alapok helyesek legyenek. Ez magában foglalja a szilárd adatstratégiát, a hatékony adatkezelést és a robusztus technológiai platformot. A rossz adatminőség az AI projektek több mint 70 % -ának kudarcának oka. Az AI rendszerek nem teljesítik ígéretüket kiváló minőségű, releváns és jól kezelt adatok nélkül.

Belső készségek kiépítése

Az AI ügynökök sikeres végrehajtása olyan speciális készségeket igényel, amelyek még sok szervezetben még nem állnak rendelkezésre. A vállalatoknak vagy befektetniük kell a belső AI kompetenciák fejlesztésébe, vagy stratégiai partnerségeket kell kötniük a tapasztalt szolgáltatókkal. A belső készségek fejlesztése általában 250 000–1 millió dollárba kerül a közepes méretű projekteknél, ideértve a speciális fejlesztők felvételét és a fejlesztési eszközök vásárlását.

Fordulópont az AI ügynökök számára

Az AI ügynöki projektek magas kudarcának aránya fontos fordulópontot jelent e technológia fejlesztésében. A kezdeti eufória utat ad a lehetőségek és korlátok valósághűbb értékeléséhez. Ez a csalódás azonban nem feltétlenül negatív -jobb, jobban gondolkodni -átgondolt végrehajtási stratégiákhoz vezethet.

Maga a technológia nem a probléma. Az AI ügynökök minden bizonnyal lehetőséget kínálnak az üzleti folyamatok fejlesztésére és új lehetőségek megnyitására. A probléma a túlzott elvárások és a jelenlegi műszaki valóság közötti eltérésben rejlik. Azok a vállalatok, amelyek az AI ügynökeit csodaszernek tekintik, vagy túl sokat próbálnak elérni, valószínűleg 40 százalék lesz, akiknek 2027 -ig kell felvenniük projektjeiket.

Az AI ügynökökkel való sikerhez pragmatikus, fokozatos megközelítést igényel, amely egyértelmű üzleti előnyökkel rendelkező speciális alkalmazásokra összpontosít. A vállalatoknak hajlandóak befektetni a szükséges alapokba - az adatminőségtől a belső kompetencia fejlesztéséig. Mindenekelőtt azonban meg kell értenie, hogy az AI ügynökök nem helyettesítik a jó üzleti stratégiát és a szilárd projektmenedzsment gyakorlatokat.

A következő néhány évben megmutatja, hogy mely vállalatok tanulhatnak a jelenlegi kudarcokból, és sikeresen integrálhatják az AI ügynököket üzleti folyamataikba. A nyertesek azok lesznek, akik módszeresen realisztikus elvárásaik vannak, és hosszú távon készen állnak arra, hogy befektessenek ebbe a technológiába, ahelyett, hogy a gyors megoldásokra támaszkodnának.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus