Transformasi digital dengan kecerdasan buatan: Prediksi mengejutkan: 40% proyek AI gagal – apakah agen Anda selanjutnya?

Kegagalan Otomatisasi: Kebenaran Kejam Tentang Proyek Pengembangan AI

Selama bertahun-tahun, transformasi digital telah menjanjikan era keemasan otomatisasi dan efisiensi. Agen AI, khususnya, digadang-gadang sebagai karyawan digital masa depan, yang diharapkan dapat meringankan beban pekerja manusia dan merevolusi proses bisnis. Namun, kenyataan menunjukkan gambaran yang berbeda: lebih dari satu dari tiga proyek pengembangan berada di ambang kegagalan, dan euforia semakin digantikan oleh kekecewaan. Perbedaan antara janji dan kenyataan ini menimbulkan pertanyaan mendasar tentang kematangan aktual dan manfaat praktis dari teknologi ini.

Apa itu agen AI dan mengapa mereka dianggap revolusioner?

Agen AI berbeda secara fundamental dari alat otomatisasi konvensional. Sementara solusi perangkat lunak klasik seperti Zapier atau Make beroperasi sesuai dengan aturan tetap, agen AI menggabungkan kemampuan persepsi, pengambilan keputusan, dan tindakan ke dalam sistem otonom. Mereka dapat memutuskan, berdasarkan situasi, tindakan mana yang tepat selanjutnya, alih-alih selalu mengikuti pola yang sama.

Program komputer canggih ini dirancang untuk bertindak secara otonom, membuat keputusan, dan mengambil tindakan tanpa campur tangan manusia secara terus-menerus. Mereka dapat menganalisis data, belajar dari pengalaman, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah. Tidak seperti alat otomatisasi yang lebih sederhana, agen AI dapat menangani tugas-tugas kompleks dan beradaptasi dengan situasi yang tidak terduga.

Penggabungan antara deduksi yang tampak logis dan kemampuan tindakan nyata dianggap sebagai jalan yang terbukti menuju sistem AI yang lebih ampuh dan universal. Agen tidak lagi hanya mencari informasi produk dan memberikan rekomendasi, tetapi juga menavigasi situs web penyedia, mengisi formulir, dan menyelesaikan pembelian – semata-mata berdasarkan instruksi singkat dan proses yang telah dipelajari.

Cocok untuk:

• Agen AI di CRM: Antara Janji dan Realitas

Janji peningkatan produktivitas

Potensi manfaat agen AI bagi bisnis tampak mengesankan pada pandangan pertama. Studi memang menunjukkan hasil positif: Sebuah studi oleh Massachusetts Institute of Technology dan Stanford University, berdasarkan data dari 5.179 karyawan layanan pelanggan, menemukan bahwa karyawan yang didukung oleh agen AI 13,8 persen lebih produktif daripada mereka yang tidak memiliki akses. Sebuah studi terbaru bahkan menunjukkan bahwa agen AI dapat meningkatkan produktivitas tim hingga 60 persen.

Agen AI diharapkan dapat menangani berbagai macam tugas, mulai dari menjadwalkan janji temu dan memesan perjalanan hingga penelitian dan pelaporan. Mereka dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, sehingga karyawan manusia dapat fokus pada upaya strategis dan kreatif. Bayangkan sebuah agen AI yang secara otomatis memproses faktur, menghasilkan laporan, dan menjadwalkan rapat, memungkinkan karyawan untuk berkonsentrasi pada tugas-tugas yang lebih kompleks yang membutuhkan keahlian manusia.

Penerapannya mencakup hampir semua bidang bisnis. Dalam layanan pelanggan, agen AI dapat memberikan dukungan personal sepanjang waktu, menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menangani pertanyaan pelanggan dan hanya meneruskan masalah ke perwakilan manusia jika diperlukan. Dalam dukungan TI, mereka membantu pemecahan masalah otomatis dengan mengidentifikasi, menganalisis, dan menyelesaikan masalah. Dalam sistem keuangan dan asuransi, mereka dapat mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan dengan menganalisis pola dan anomali dalam data.

Realita pahit: Mengapa agen AI gagal

Terlepas dari prospek yang menjanjikan, kenyataannya cukup mengkhawatirkan. Perusahaan riset pasar Gartner memprediksi bahwa lebih dari 40 persen dari semua proyek agen AI yang saat ini direncanakan atau sedang digunakan akan dihentikan pada tahun 2027. Ramalan ini didasarkan pada tiga alasan utama: meningkatnya biaya, kurangnya pengembalian investasi bagi perusahaan, dan pengendalian risiko yang tidak memadai.

Anushree Verma, Analis Direktur Senior di Gartner, menjelaskan situasi tersebut sebagai berikut: Sebagian besar proyek AI berbasis agen saat ini berada dalam fase eksperimental awal atau masih berupa konsep yang didorong oleh hype dan disalahgunakan. Banyak pengguna AI masih kurang memahami betapa mahal dan kompleksnya agen AI sebenarnya ketika diterapkan pada seluruh perusahaan.

Kekurangan teknis dan masalah kualitas

Masalah mendasar terletak pada kematangan teknis sistem saat ini yang masih rendah. Menurut analis Gartner, hanya sekitar 130 dari lebih dari 1.000 alat yang menjanjikan kemampuan AI agenik yang benar-benar memenuhi janji tersebut. Sebagian besar janji AI agenik tidak memiliki nilai atau pengembalian investasi yang signifikan karena belum cukup matang untuk secara mandiri mencapai tujuan bisnis yang kompleks atau mengikuti instruksi secara detail setiap saat.

Masalah-masalah tersebut menjadi sangat jelas ketika agen AI dihadapkan dengan tugas-tugas kompleks dan bertahap. Sebuah tolok ukur dari Salesforce menunjukkan bahwa bahkan model-model unggulan seperti Gemini 2.5 Pro hanya mencapai tingkat keberhasilan 58 persen dalam tugas-tugas sederhana. Kinerja menurun drastis menjadi 35 persen dalam dialog yang lebih panjang. Begitu beberapa putaran percakapan diperlukan untuk mengumpulkan informasi yang hilang melalui pertanyaan lanjutan, kinerja menurun secara signifikan.

Tolok ukur lain di sektor keuangan menunjukkan hasil yang sama mengecewakannya: Model berkinerja terbaik yang diuji, o3 dari OpenAI, hanya mencapai akurasi 48,3 persen dengan biaya rata-rata $3,69 per jawaban. Meskipun model-model tersebut mampu mengekstrak data dasar dari dokumen, mereka gagal memberikan penalaran keuangan mendalam yang diperlukan untuk benar-benar melengkapi atau menggantikan pekerjaan analis.

Masalah peningkatan probabilitas kesalahan secara eksponensial

Salah satu karakteristik yang sangat bermasalah dari agen AI adalah kecenderungannya terhadap kesalahan kumulatif. Patronus AI, sebuah perusahaan rintisan yang membantu perusahaan mengevaluasi dan mengoptimalkan teknologi AI, menemukan bahwa agen dengan tingkat kesalahan satu persen per langkah hingga langkah ke-100 memiliki probabilitas 63 persen untuk melakukan kesalahan. Semakin banyak langkah yang dibutuhkan agen untuk menyelesaikan suatu tugas, semakin tinggi kemungkinan terjadinya kesalahan.

Realitas matematis ini menjelaskan mengapa peningkatan akurasi yang tampaknya kecil dapat berdampak tidak proporsional pada kinerja keseluruhan. Kesalahan dalam satu langkah saja dapat menyebabkan seluruh tugas gagal. Semakin banyak langkah yang terlibat, semakin tinggi kemungkinan sesuatu akan salah sebelum selesai.

Risiko keamanan dan vektor serangan baru

Para peneliti Microsoft telah mengidentifikasi setidaknya sepuluh kategori baru kegagalan agen AI yang dapat membahayakan keamanan atau perlindungan aplikasi atau lingkungan AI. Mode kegagalan baru ini meliputi kompromi agen, infiltrasi agen jahat ke dalam sistem, atau peniruan beban kerja AI yang sah oleh agen yang dikendalikan penyerang.

Yang menjadi perhatian khusus adalah fenomena "peracunan memori". Para peneliti Microsoft menunjukkan dalam sebuah studi kasus bahwa agen AI yang menganalisis email dan melakukan tindakan berdasarkan isinya dapat dengan mudah dikompromikan jika tidak diperkuat terhadap serangan semacam itu. Mengirim email yang berisi perintah yang memodifikasi basis pengetahuan atau memori agen menyebabkan tindakan yang tidak diinginkan, seperti meneruskan pesan tentang topik tertentu kepada penyerang.

Tantangan ekonomi

Biaya implementasi yang melonjak

Biaya implementasi agen AI sangat bervariasi tergantung pada ruang lingkup dan kompleksitasnya. Untuk bisnis kecil yang hanya membutuhkan solusi dasar, paket AI sederhana biasanya berharga antara $0 dan $30 per bulan. Untuk perusahaan menengah, biaya implementasi dapat berkisar dari $50.000 hingga $300.000, sementara organisasi besar dengan inisiatif AI di seluruh perusahaan harus memperkirakan investasi sebesar $500.000 hingga $5 juta pada tahun pertama.

Namun, biaya sebenarnya jauh melampaui biaya implementasi awal. Perusahaan harus memperhitungkan biaya perangkat keras untuk server khusus dan klaster GPU, biaya lisensi perangkat lunak, solusi penyimpanan data, dan sumber daya komputasi awan. Selain itu, persiapan data—yang seringkali merupakan aspek paling memakan waktu dalam proyek AI—membutuhkan investasi yang signifikan. Menurut riset Gartner, organisasi biasanya menghabiskan antara $20.000 dan $500.000 untuk infrastruktur AI awal, tergantung pada ruang lingkup proyek.

Masalah pengembalian investasi yang tidak jelas

Salah satu aspek yang sangat problematis adalah kesulitan dalam mengukur manfaat sebenarnya dari agen AI. Meskipun solusi otomatisasi tradisional sering menawarkan penghematan biaya yang jelas melalui pengurangan staf atau peningkatan efisiensi, ROI (Return on Investment) dari agen AI lebih sulit diukur. Parameter untuk mengukur keberhasilan perlu disesuaikan, karena pengembalian investasi tidak dapat ditentukan secara langsung.

Terlepas dari ekspektasi yang optimis – sebuah survei menunjukkan bahwa 62 persen perusahaan mengharapkan pengembalian investasi (ROI) lebih dari 100 persen untuk AI agenik – kenyataan seringkali tidak sesuai harapan. Banyak proyek percontohan gagal beralih ke lingkungan produksi karena nilai tambah yang dijanjikan gagal terwujud atau biaya implementasi melebihi penghematan yang diharapkan.

Pencucian Agen: Masalah Pemasaran

Faktor tambahan yang meningkatkan kebingungan adalah apa yang disebut "agent washing" (pencucian merek agen). Banyak vendor mengubah merek teknologi yang sudah ada seperti asisten AI, otomatisasi proses robotik, atau chatbot sebagai solusi berbasis agen, meskipun seringkali teknologi ini tidak memiliki karakteristik penting dari agen sungguhan. Gartner memperkirakan bahwa dari ribuan vendor, hanya sekitar 130 yang benar-benar menawarkan teknologi AI berbasis agen yang autentik.

Praktik ini menyebabkan ekspektasi yang tidak realistis di kalangan perusahaan yang percaya bahwa mereka menerapkan teknologi agen yang matang, padahal kenyataannya mereka hanya menerima alat otomatisasi yang ditingkatkan. Kebingungan antara agen AI sejati dan solusi otomatisasi tradisional berkontribusi secara signifikan terhadap tingkat kegagalan yang tinggi.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Temukan produk dan dapatkan wawasan B2B dengan AI / Konsultasi dan dukungan

Tantangan spesifik dalam praktik

Integrasi ke dalam sistem yang ada

Salah satu kendala praktis terbesar adalah mengintegrasikan agen AI ke dalam lanskap TI yang sudah ada. Integrasi dapat menjadi tantangan nyata, karena perusahaan perlu memastikan bahwa agen AI terintegrasi dengan lancar ke dalam infrastruktur yang ada. Integrasi ini seringkali membutuhkan penyesuaian signifikan pada sistem yang ada dan dapat menyebabkan gangguan yang mahal pada proses bisnis yang sedang berjalan.

Banyak sistem perusahaan yang ada tidak dirancang untuk berinteraksi dengan agen AI otonom. Antarmuka API, format data, dan protokol keamanan yang diperlukan seringkali membutuhkan perancangan ulang secara menyeluruh. Kompleksitas teknis ini menyebabkan waktu implementasi yang lebih lama dan biaya yang lebih tinggi daripada yang diperkirakan semula.

Cocok untuk:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Masalah perlindungan data dan kepatuhan

Penggunaan agen AI juga menimbulkan pertanyaan tentang perlindungan data dan kepatuhan terhadap hukum seperti GDPR. Perusahaan harus memastikan mereka melindungi privasi pelanggan mereka dan mematuhi hukum yang berlaku. Akses dan pemrosesan data sensitif oleh agen secara signifikan meningkatkan risiko perlindungan data.

Sistem AI otonom sebagian terlepas dari kendali manusia, sehingga menciptakan kerentanan baru. Dalam sistem multi-agen yang terhubung dalam jaringan, efek yang muncul secara tiba-tiba dapat terjadi, membuat perilaku mereka tidak dapat diprediksi. Agen yang sepenuhnya otonom dapat bertindak dengan cara yang tidak terduga, sehingga menimbulkan kekhawatiran hukum dan etika.

Resistensi organisasi

Salah satu faktor yang sering diremehkan adalah resistensi di dalam angkatan kerja. Otomatisasi melalui agen AI dapat menyebabkan perubahan di tempat kerja dan hilangnya pekerjaan. Perusahaan harus mempersiapkan diri untuk perubahan ini dan mengambil langkah-langkah untuk mendukung karyawan mereka. Karyawan perlu diyakinkan tentang manfaat agen AI agar dapat menggunakannya secara efektif.

Keberhasilan implementasi tidak hanya membutuhkan keahlian teknis, tetapi juga manajemen perubahan dan program pelatihan. Tanpa penerimaan dan dukungan aktif dari tenaga kerja, implementasi yang canggih secara teknis sekalipun akan gagal karena faktor manusia.

Mengapa pendekatan saat ini tidak memadai?

Kompleksitas proses bisnis nyata

Banyak agen AI dirancang untuk beroperasi di lingkungan yang terkontrol, tetapi proses bisnis di dunia nyata jauh lebih kompleks dan tidak dapat diprediksi. Sistem berbasis aturan menunjukkan tingkat kerapuhan tertentu, artinya sistem tersebut dapat gagal ketika dihadapkan pada situasi yang tidak diantisipasi oleh pengembangnya. Banyak alur kerja jauh kurang dapat diprediksi, ditandai dengan perubahan tak terduga dan berbagai kemungkinan hasil.

Agen AI yang berkinerja baik dalam lingkungan pengujian terkontrol seringkali gagal ketika dihadapkan dengan kompleksitas dan ketidakpastian lingkungan bisnis dunia nyata. Mereka mungkin mengabaikan informasi kontekstual penting atau membuat keputusan yang buruk ketika dihadapkan pada ambiguitas.

Otonomi yang dilebih-lebihkan

Masalah mendasar terletak pada melebih-lebihkan otonomi sebenarnya dari agen AI saat ini. Sebagian besar sistem yang disebut otonom masih membutuhkan pengawasan dan intervensi manusia yang signifikan. Agen yang bertindak sepenuhnya otonom berjalan di atas tali tipis antara kegunaan dan ketidakpastian. Otonomi penuh terdengar ideal sampai agen tersebut memesan perjalanan ke kota yang salah atau mengirim email yang belum diverifikasi kepada klien penting.

Model AI saat ini masih kurang memiliki kemampuan yang diperlukan untuk mencapai tujuan bisnis yang kompleks secara mandiri, dan juga tidak mampu mengikuti instruksi yang rumit dalam jangka waktu yang lama. Keterbatasan ini seringkali mencegah terwujudnya otomatisasi yang dijanjikan, dan pengawasan manusia tetap diperlukan.

Strategi implementasi yang sukses

Fokus pada kasus penggunaan spesifik

Terlepas dari banyaknya tantangan, memang ada implementasi agen AI yang sukses. Kuncinya terletak pada fokus pada kasus penggunaan spesifik dan terdefinisi dengan baik, daripada mencoba menciptakan solusi universal. Organisasi yang sukses telah berkonsentrasi pada memprioritaskan dan mengadaptasi kasus penggunaan. Para pengambil keputusan yang mengejar setiap peluang AI cenderung memiliki lebih banyak proyek yang gagal.

Pendekatan yang terbukti efektif adalah menggunakan agen AI untuk pengambilan keputusan, otomatisasi proses rutin, atau menangani pertanyaan sederhana. Tugas-tugas yang terbatas dan terdefinisi dengan jelas ini menawarkan peluang keberhasilan yang lebih tinggi daripada upaya untuk sepenuhnya mengotomatisasi proses bisnis yang kompleks dan ambigu.

Implementasi langkah demi langkah

Pendekatan pragmatis adalah pengenalan agen AI secara bertahap. Alih-alih mencoba mentransformasi seluruh unit bisnis sekaligus, perusahaan sebaiknya memulai dengan proyek yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola. Perusahaan kecil dapat meminimalkan biaya mereka dengan menggunakan layanan telepon berbasis AI dan solusi siap pakai yang membutuhkan investasi awal lebih sedikit daripada sistem yang dirancang khusus.

Salah satu contoh implementasi bertahap yang sukses adalah perusahaan asuransi menengah yang menerapkan AI untuk pemrosesan klaim dan layanan pelanggan. Meskipun investasi awal sebesar $425.000, sistem tersebut mencapai pengembalian investasi positif dalam waktu 13 bulan dan menghasilkan penghematan dan peningkatan pendapatan gabungan sebesar $1,2 juta selama tiga tahun.

Pentingnya tata kelola dan manajemen risiko

Agen AI untuk pengambilan keputusan bukanlah obat mujarab atau sesuatu yang sempurna. Penggunaannya harus dikombinasikan dengan tata kelola dan manajemen risiko yang efektif. Keputusan manusia tetap membutuhkan pengetahuan yang memadai, serta data dan keahlian AI.

Kerangka tata kelola yang efektif harus mencakup pedoman yang jelas untuk memantau dan mengendalikan agen AI. Ini termasuk mekanisme untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan, audit berkala terhadap kinerja agen, dan jalur eskalasi yang jelas untuk situasi yang memerlukan intervensi manusia.

Prospek masa depan: Ekspektasi realistis

Tren jangka panjang meskipun ada kemunduran jangka pendek

Terlepas dari tantangan saat ini, Gartner memprediksi bahwa agen AI akan memainkan peran penting dalam jangka panjang. Pada tahun 2028, sekitar 15 persen dari semua keputusan sehari-hari di tempat kerja diperkirakan akan ditangani oleh alat berbasis agen – dibandingkan dengan 0 persen pada tahun 2024. Lebih lanjut, 33 persen dari semua solusi perangkat lunak perusahaan diproyeksikan akan menyertakan agen AI pada tahun 2028, dibandingkan dengan kurang dari satu persen pada tahun 2024.

Ramalan ini menunjukkan bahwa masalah saat ini harus dipahami sebagai kendala pertumbuhan dari teknologi yang masih muda. Konsep dasarnya menjanjikan, tetapi implementasinya perlu dimatangkan dan beradaptasi dengan realitas bisnis sehari-hari.

Kebutuhan akan penilaian yang realistis

Tingkat kegagalan yang tinggi pada proyek agen AI tidak boleh diartikan sebagai kegagalan umum teknologi tersebut, melainkan sebagai tanda peringatan akan ekspektasi yang tidak realistis dan strategi implementasi yang belum matang. Proyek yang gagal tidak selalu harus mengirimkan sinyal negatif kepada para CEO. Merayakan kegagalan di bidang ini penting, karena hal itu mendorong budaya eksperimen, terlepas dari apakah ide tersebut berhasil masuk ke tahap produksi atau tidak.

Latihan ini juga dapat mengarah pada eksperimen berulang dan hasil yang lebih baik. Penting untuk mengetahui kapan AI adalah alat yang tepat dan kapan bukan, untuk menghindari membuang waktu pada upaya yang sia-sia.

Cocok untuk:

• Platform AI ini menggabungkan 3 area bisnis penting: manajemen pengadaan, pengembangan bisnis, dan intelijen

Rekomendasi strategis untuk perusahaan

Penetapan tujuan yang realistis dan pengelolaan ekspektasi

Perusahaan harus mendekati inisiatif agen AI mereka dengan ekspektasi yang realistis. Alih-alih mencoba mencapai transformasi revolusioner, mereka harus fokus pada peningkatan bertahap. Untuk membuka manfaat sebenarnya dari agen AI, perusahaan tidak hanya harus melihat otomatisasi tugas individu, tetapi juga fokus pada peningkatan produktivitas di tingkat perusahaan.

Titik awal yang baik adalah penggunaan agen AI untuk tugas-tugas spesifik dan terukur dengan nilai bisnis yang jelas. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan nilai bisnis ini – baik melalui biaya yang lebih rendah, kualitas yang lebih baik, kecepatan yang lebih tinggi, atau skalabilitas yang lebih baik.

Investasi pada fundamental

Sebelum mengimplementasikan agen AI yang kompleks, perusahaan harus memastikan fondasinya kuat. Ini termasuk strategi data yang solid, tata kelola data yang efektif, dan platform teknologi yang tangguh. Kualitas data yang buruk adalah penyebab kegagalan lebih dari 70 persen proyek AI. Sistem AI tidak dapat memenuhi janjinya tanpa data yang berkualitas tinggi, relevan, dan terkelola dengan baik.

Membangun keahlian internal

Keberhasilan implementasi agen AI membutuhkan keahlian khusus yang tidak dimiliki banyak organisasi. Perusahaan harus berinvestasi dalam mengembangkan kemampuan AI internal atau menjalin kemitraan strategis dengan penyedia berpengalaman. Pengembangan kemampuan internal biasanya membutuhkan biaya antara $250.000 dan $1 juta untuk proyek berukuran sedang, termasuk perekrutan pengembang khusus dan pembelian alat pengembangan.

Titik balik bagi agen AI

Tingkat kegagalan yang tinggi pada proyek agen AI menandai titik balik penting dalam pengembangan teknologi ini. Euforia awal mulai mereda dan digantikan oleh penilaian yang lebih realistis tentang kemungkinan dan keterbatasannya. Namun, kekecewaan ini tidak selalu negatif – justru dapat mengarah pada strategi implementasi yang lebih baik dan lebih matang.

Teknologi itu sendiri bukanlah masalahnya. Agen AI tentu memiliki potensi untuk meningkatkan proses bisnis dan membuka peluang baru. Masalahnya terletak pada kesenjangan antara ekspektasi yang berlebihan dan realitas teknologi saat ini. Perusahaan yang memandang agen AI sebagai obat mujarab atau mencoba mencapai terlalu banyak hal terlalu cepat kemungkinan akan termasuk dalam 40 persen perusahaan yang harus meninggalkan proyek mereka pada tahun 2027.

Keberhasilan dengan agen AI membutuhkan pendekatan pragmatis dan bertahap yang berfokus pada kasus penggunaan spesifik dengan nilai bisnis yang jelas. Perusahaan harus siap berinvestasi dalam fondasi yang diperlukan – mulai dari kualitas data hingga pengembangan keterampilan internal. Yang terpenting, mereka harus memahami bahwa agen AI bukanlah pengganti strategi bisnis yang baik dan praktik manajemen proyek yang kuat.

Tahun-tahun mendatang akan menunjukkan perusahaan mana yang belajar dari kegagalan saat ini dan berhasil mengintegrasikan agen AI ke dalam proses bisnis mereka. Pemenangnya adalah mereka yang memiliki ekspektasi realistis, bertindak secara metodis, dan siap berinvestasi dalam teknologi ini untuk jangka panjang, daripada mengandalkan solusi cepat.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus