Platforma zarządzanej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw: kompleksowe pytania i odpowiedzi dla przedsiębiorstw

### Projekty AI kończą się porażką w 85% przypadków: Ten model odwraca sytuację dla MŚP ### AI bez ryzyka? Jak płacić tylko za rzeczywisty sukces biznesowy i unikać kosztownych błędów ### Zarządzana AI w przedsiębiorstwie: Nieznany czynnik zmieniający zasady gry, który zabezpieczy Twoją firmę na przyszłość ### Wyjaśnienie dla agnostyków LLM: Dlaczego niezależność od OpenAI & Co. jest kluczowa dla Twojej strategii AI ###

Zapomnij o drogich zespołach AI: droga do sztucznej inteligencji w tygodnie, a nie lata

Sztuczna inteligencja to obecnie modne hasło, ale rzeczywistość dla wielu firm jest przygnębiająca: długotrwałe projekty, gwałtownie rosnące koszty i frustrująco wysoki wskaźnik awaryjności sięgający nawet 85% uniemożliwiają pełne wykorzystanie potencjału tej technologii. Szczególnie małe i średnie firmy często stają przed pozornie niemożliwym zadaniem utrzymania przewagi bez ogromnych budżetów i wyspecjalizowanych zespołów zajmujących się analizą danych. A co, gdyby istniał sposób na szybkie, bezpieczne i ekonomiczne wdrożenie sztucznej inteligencji?

Tu właśnie pojawia się rewolucyjne podejście: platforma Managed Enterprise AI. Zamiast samodzielnie budować złożone infrastruktury i walczyć o niedobór wykwalifikowanych pracowników, firmy zlecają całe techniczne wdrożenie, obsługę i optymalizację wyspecjalizowanemu partnerowi. Rezultatem jest spersonalizowane rozwiązanie AI, gotowe do produktywnego użytkowania w ciągu kilku tygodni, a nie lat czy miesięcy, i można je bezproblemowo zintegrować z istniejącymi systemami, takimi jak ERP czy CRM.

Korzyści płynące z tego modelu są przełomowe: znacząca oszczędność czasu w automatyzacji procesów, znaczące obniżenie kosztów i, co najważniejsze, eliminacja ryzyka inwestycyjnego dzięki innowacyjnym, opartym na sukcesie modelom cenowym. Firmy płacą tylko za udokumentowane rezultaty. Jednocześnie architektura niezależna od LLM pozwala im zachować elastyczność i odporność na wyzwania przyszłości, niezależnie od indywidualnych dostawców, takich jak OpenAI czy Google.

Ten kompleksowy przewodnik odpowiada na najważniejsze pytania dotyczące zarządzanych platform AI dla przedsiębiorstw – od podstaw technicznych i architektury projektu, po konkretne przypadki użycia w różnych branżach i kluczowe aspekty, takie jak ochrona danych, zgodność z przepisami i wybór odpowiedniego partnera strategicznego. Dowiedz się, jak pokonać przeszkody stojące przed tradycyjnymi projektami AI i z zyskiem wykorzystać inteligencję jutra już dziś.

Czym jest zarządzana platforma sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw i jakie podstawowe korzyści oferuje?

Zarządzana platforma AI dla przedsiębiorstw stanowi rewolucyjne podejście do wdrażania sztucznej inteligencji w firmach. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań AI, w których firmy muszą budować własne zespoły programistów i przechodzić przez czasochłonne procesy wdrożeniowe, wyspecjalizowany partner zajmuje się całością technicznego wdrożenia, eksploatacji i utrzymania rozwiązania AI.

Koncepcja bazuje na tworzeniu spersonalizowanych aplikacji AI, gotowych do produkcji w ciągu kilku dni lub tygodni, a nie miesięcy czy lat. Platforma umożliwia firmom każdej wielkości korzystanie z zalet nowoczesnej AI bez konieczności samodzielnego rozwijania dogłębnej wiedzy technicznej.

Podstawową zaletą jest demokratyzacja technologii AI. Podczas gdy wcześniej jedynie wysoce wyspecjalizowane technologicznie firmy z dużymi budżetami mogły z powodzeniem wdrażać AI, zarządzana platforma udostępnia te technologie wszystkim MŚP.

Czym to podejście różni się od tradycyjnych wdrożeń sztucznej inteligencji?

Tradycyjne projekty AI kończą się niepowodzeniem w 85% przypadków, głównie z powodu braku zasobów, niewystarczającej integracji i braku wiedzy specjalistycznej. Tradycyjne wdrożenia zazwyczaj wymagają tworzenia wewnętrznych zespołów zajmujących się analizą danych, opracowywania niestandardowych modeli i integracji złożonych infrastruktur.

Podejście zarządzane jest odwrotnością tego podejścia. Zamiast wymagać od firm samodzielnego rozwijania wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji, wyspecjalizowani partnerzy zapewniają pełną wiedzę techniczną w formie usługi. Eliminuje to potrzebę długotrwałych procesów rekrutacyjnych, kosztownych inwestycji w sprzęt i czasochłonnych cykli rozwoju.

Kolejną kluczową różnicą jest rozkład ryzyka. Podczas gdy tradycyjne projekty wymagają dużych inwestycji początkowych bez gwarancji sukcesu, dostawcy usług zarządzanych ponoszą ryzyko wdrożenia i często gwarantują płatność dopiero po udowodnieniu sukcesu biznesowego.

Jakie są podstawy techniczne i jak działa architektura projektu?

Sercem zarządzanej platformy AI dla przedsiębiorstw jest modułowa, możliwa do skoordynowania architektura oparta na koncepcji projektu. Projekt to plik specyfikacji technicznej, który definiuje sposób łączenia różnych komponentów AI w konkretnych przypadkach użycia.

Ta architektura umożliwia tworzenie rozwiązań dostosowanych do każdego procesu biznesowego lub wymagania bez konieczności tworzenia ich od podstaw. Plany regulują połączenie z wewnętrznymi i zewnętrznymi źródłami danych, orkiestrację różnych modeli językowych, definiowanie przepływów pracy i kroków automatyzacji oraz wdrażanie reguł zarządzania i zgodności.

Modułowa struktura gwarantuje, że firmy nie są przywiązane do konkretnych modeli AI ani dostawców usług chmurowych. Zamiast tego mogą wybierać i łączyć optymalne modele w zależności od przypadku użycia. Ta niezależność od LLM jest kluczowa dla przyszłościowego podejścia do rozwiązania, ponieważ rynek AI dynamicznie się rozwija, a nowe, lepsze lub bardziej ekonomiczne modele pojawiają się regularnie.

Jakie konkretne korzyści biznesowe firmy odnoszą dzięki zarządzanym platformom AI?

Praktyczne korzyści przejawiają się w kilku wymiarach. Oszczędność czasu jest kluczowa: procesy, które wcześniej trwały godziny lub dni, często można skrócić do kilku sekund. Udokumentowanym przykładem jest automatyzacja ofert sprzedaży, gdzie proces ten został skrócony z 24 godzin do zaledwie kilku sekund.

Oszczędności wynikają z wyeliminowania konieczności zatrudniania wewnętrznych zespołów AI, kosztownych inwestycji w sprzęt i długich cykli rozwoju. Jednocześnie, dzięki automatyzacji procesów, koszty operacyjne ulegają znacznemu obniżeniu. Skalowalność umożliwia szybką ekspansję skutecznych aplikacji AI na inne obszary biznesowe lub lokalizacje, bez proporcjonalnego wzrostu kosztów.

Kolejną kluczową korzyścią jest redukcja ryzyka. Ponieważ dostawcy usług zarządzanych często oferują modele cenowe oparte na rezultatach, firmy płacą tylko za udowodniony sukces. Eliminuje to ryzyko inwestycyjne związane z tradycyjnymi projektami AI.

W jaki sposób zapewnia się ochronę danych i zgodność z przepisami na zarządzanych platformach AI?

Ochrona danych i zgodność z przepisami to kluczowe czynniki sukcesu, szczególnie dla firm z branż regulowanych. Nowoczesne zarządzane platformy AI oferują wiele warstw zabezpieczeń: opcje wdrożenia lokalnego gwarantują, że poufne dane nigdy nie opuszczą granic firmy.

Szczegółowa kontrola dostępu pozwala precyzyjnie określić, którzy pracownicy mają dostęp do poszczególnych danych i funkcji AI. Wspierają to systemy autoryzacji oparte na rolach, integracja logowania jednokrotnego oraz uwierzytelnianie dwuskładnikowe.

Zgodność z RODO i unijną ustawą o sztucznej inteligencji (AI Act) ma kluczowe znaczenie dla europejskich firm. Renomowani dostawcy usług zarządzanych oferują zgodne z prawem wdrożenia, które w pełni spełniają te wymagania. Dodatkowo, ścieżki audytu i pełna identyfikowalność wszystkich działań związanych z AI umożliwiają bezproblemową dokumentację zgodności.

Które przypadki użycia są szczególnie odpowiednie dla zarządzanych platform AI?

Obszary zastosowań są niezwykle zróżnicowane, od horyzontalnych funkcji biznesowych po specjalistyczne rozwiązania branżowe. Automatyzacja dokumentów stanowi jeden z najczęstszych przypadków użycia: wyodrębnianie i strukturyzowanie informacji z plików PDF, wiadomości e-mail, umów i innych nieustrukturyzowanych źródeł danych może generować znaczny wzrost wydajności.

Automatyzacja obsługi klienta za pomocą inteligentnych chatbotów i wirtualnych asystentów zapewnia całodobową dostępność, jednocześnie redukując koszty. Systemy te mogą być rozliczane na podstawie rezultatów, co pozwala na skuteczne rozwiązywanie problemów.

Usługi finansowe szczególnie korzystają z automatycznych systemów monitorowania zgodności, oceny ryzyka i wykrywania oszustw. Branża nieruchomości wykorzystuje sztuczną inteligencję do zautomatyzowanych wycen i zarządzania umowami. W handlu detalicznym sztuczna inteligencja umożliwia spersonalizowane rekomendacje produktów i automatyczną optymalizację zapasów.

Firmy produkcyjne wykorzystują sztuczną inteligencję do konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości i optymalizacji łańcucha dostaw. Szczególnie interesujące są możliwości integracji z istniejącymi systemami ERP i CRM bez konieczności przeprowadzania skomplikowanych migracji systemów.

Jak wygląda praktyczna implementacja i onboarding?

Proces wdrażania zarządzanej platformy AI jest zoptymalizowany pod kątem szybkiego osiągania rezultatów. Proces zazwyczaj rozpoczyna się od oceny potrzeb, w ramach której, wspólnie z ekspertami merytorycznymi, identyfikuje się priorytetowe przypadki użycia. Ten etap trwa zazwyczaj zaledwie kilka dni.

Specjaliści ds. sztucznej inteligencji dostawcy usług zarządzanych tworzą następnie jeden lub więcej planów, które precyzyjnie definiują sposób technicznej implementacji pożądanych funkcji. Plany te są następnie wdrażane na platformie i mogą być natychmiast testowane.

Integracja z istniejącymi systemami IT odbywa się za pośrednictwem standardowych interfejsów API i konektorów, co umożliwia bezproblemową integrację z systemami ERP, CRM, HR i innymi systemami biznesowymi. Szczególnie ważna jest możliwość integracji starszych systemów bez konieczności przeprowadzania skomplikowanej modernizacji.

Wdrożenie użytkowników końcowych wspierane jest przez intuicyjne interfejsy użytkownika i kompleksowe materiały szkoleniowe. Ponieważ większość zarządzanych rozwiązań AI jest projektowana jako platformy bezkodowe lub z niskim kodem, nawet użytkownicy bez wiedzy technicznej mogą szybko stać się produktywni.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Jakie modele kosztów i struktury cenowe są typowe?

Zarządzane platformy AI rewolucjonizują również cennik oprogramowania dla przedsiębiorstw. Najbardziej popularnym modelem jest cennik oparty na rezultatach, w którym klienci płacą tylko za udowodnione rezultaty biznesowe. Na przykład, może to oznaczać pobieranie opłat tylko za pomyślnie rozwiązane zgłoszenia do chatbota obsługi klienta lub pobieranie opłat tylko za wygenerowane leady w systemie automatyzacji sprzedaży.

Ten model cenowy przenosi ryzyko całkowicie na dostawcę i tworzy idealne dopasowanie interesów klienta i dostawcy. Motywuje to dostawców do ciągłego podnoszenia jakości i efektywności swoich rozwiązań AI, ponieważ ich przychody bezpośrednio od tego zależą.

Alternatywne modele obejmują struktury cenowe oparte na zużyciu, w których rozliczenia opierają się na przetworzonych dokumentach, przeprowadzonych analizach lub wykorzystanych zasobach obliczeniowych. Modele ryczałtowe są również oferowane firmom o przewidywalnym obciążeniu, zapewniając bezpieczeństwo planowania.

Ważnym aspektem jest to, że wielu dostawców zarządzanych rozwiązań AI nie nakłada ograniczeń na liczbę użytkowników ani wolumen transakcji. Umożliwia to organiczny wzrost bez nagłego wzrostu kosztów.

Jak wygląda integracja techniczna z istniejącymi systemami korporacyjnymi?

Możliwość integracji jest kluczowym czynnikiem sukcesu zarządzanych platform AI. Nowoczesne rozwiązania oferują kompleksowe łączniki dla wszystkich popularnych kategorii oprogramowania korporacyjnego: systemy ERP, takie jak SAP, Oracle czy Microsoft Dynamics, są połączone za pośrednictwem standardowych interfejsów API.

Integracje CRM umożliwiają dostęp do danych klientów i automatyzację procesów sprzedaży. Systemy HR można zintegrować w celu automatycznej oceny aplikacji lub wdrażania pracowników. Platformy do współpracy, takie jak Microsoft 365 czy Google Workspace, są płynnie zintegrowane.

Możliwość integracji starszych systemów jest szczególnie ważna. Wiele firm nadal korzysta z oprogramowania sprzed dekad, które obsługuje krytyczne procesy biznesowe. Zarządzane platformy AI również umożliwiają integrację tych systemów za pośrednictwem różnych interfejsów bez konieczności kosztownych modernizacji.

Wdrożenia w chmurze i hybrydowe są w pełni obsługiwane. Firmy mogą wybrać, czy chcą uruchomić platformę AI w całości w ramach własnej infrastruktury, wdrożyć rozwiązanie hybrydowe, czy też działać całkowicie w chmurze.

Co oznacza agnostycyzm LLM i dlaczego jest ważny?

Agnostycyzm LLM opisuje zdolność platformy AI do współpracy z różnymi, rozbudowanymi modelami językowymi od różnych dostawców, bez konieczności powiązania z konkretnym dostawcą. Ta elastyczność staje się coraz bardziej kluczowa w dynamicznie ewoluującym krajobrazie AI.

Rynek sztucznej inteligencji (AI) stale ewoluuje: wprowadzane są nowe modele, istniejące są udoskonalane lub wycofywane z oferty, ceny ulegają znacznym wahaniom, a różne modele sprawdzają się w różnych zastosowaniach. Architektura niezależna od LLM pozwala firmom zawsze wybrać optymalny model dla każdego konkretnego zastosowania.

Optymalizacja kosztów stanowi istotną zaletę: proste zadania, takie jak podsumowania e-maili, nie wymagają mocy obliczeniowej zaawansowanych modeli, podczas gdy złożone analizy korzystają z zaawansowanych modeli. Możliwość równoległego uruchamiania różnych modeli pozwala firmom znacząco zoptymalizować koszty sztucznej inteligencji.

Co więcej, agnostyka LLM zmniejsza zależność od indywidualnych dostawców i ich decyzji biznesowych. Jeśli dostawca usług modelowych podniesie ceny, zaprzestanie świadczenia usług lub obniży jakość, firmy mogą szybko przejść na alternatywy.

Które funkcje bezpieczeństwa i zarządzania są standardowe?

Nowoczesne zarządzane platformy AI wdrażają kompleksowe ramy bezpieczeństwa i zarządzania, które spełniają wymagania przedsiębiorstw. Architektura zero-trust gwarantuje, że każdy dostęp jest uwierzytelniany i autoryzowany, niezależnie od lokalizacji i używanego sprzętu.

Szyfrowanie typu end-to-end chroni dane zarówno w trakcie przesyłu, jak i w spoczynku. Szczegółowe systemy autoryzacji umożliwiają precyzyjne określenie, którzy pracownicy mają dostęp do poszczególnych funkcji AI i zbiorów danych.

Ślady audytu dokumentują wszystkie działania AI w sposób kompletny i możliwy do prześledzenia. Jest to szczególnie ważne w przypadku branż regulowanych, które wymagają bezproblemowego udokumentowania zgodności. Zautomatyzowane reguły zarządzania można zintegrować bezpośrednio z przepływami pracy AI, aby zapewnić zgodność wszystkich etapów przetwarzania z określonymi wytycznymi.

Ochrona danych jest zapewniona dzięki zasadom prywatności w fazie projektowania. Dane osobowe mogą być automatycznie anonimizowane lub pseudonimizowane przed wprowadzeniem do modeli AI. Lokalizacja geograficzna danych gwarantuje, że dane nie opuszczą określonych jurysdykcji.

W jaki sposób odbywa się ciągła optymalizacja i dalszy rozwój?

Zarządzane platformy AI oferują ciągłą optymalizację jako integralną część usługi. Monitorowanie wydajności automatycznie monitoruje wydajność wszystkich aplikacji AI i identyfikuje potencjał poprawy. Algorytmy uczenia maszynowego analizują wzorce użytkowania i automatycznie sugerują optymalizacje.

Możliwości testów A/B pozwalają na równoległe testowanie różnych konfiguracji sztucznej inteligencji i identyfikację najlepszej opcji. Jest to szczególnie ważne w przypadku modeli cenowych opartych na wynikach, w których dostawcy bezpośrednio czerpią korzyści z poprawy wydajności.

Funkcja wykrywania dryfu modelu automatycznie identyfikuje utratę dokładności modeli AI i uruchamia odpowiednie procesy ponownego trenowania. Dzięki temu wydajność AI pozostaje stale wysoka w czasie.

Nowe modele i funkcje AI są automatycznie oceniane i można je bezproblemowo zintegrować z istniejącymi procesami pracy, nie powodując żadnych zakłóceń. Aktualizacje i poprawki zabezpieczeń są w pełni zarządzane przez dostawcę usług zarządzanych.

Które branże czerpią szczególne korzyści z zarządzanych platform AI?

Usługi finansowe są w czołówce sektora wdrażania sztucznej inteligencji ze względu na dużą ilość danych, wymogi regulacyjne i potencjał automatyzacji. Przykłady zastosowań obejmują automatyczną weryfikację zdolności kredytowej, wykrywanie oszustw, monitorowanie zgodności z przepisami oraz handel algorytmiczny.

Opieka zdrowotna wykorzystuje sztuczną inteligencję do wsparcia diagnostycznego, zarządzania danymi pacjentów, optymalizacji harmonogramu i badań nad lekami. Surowe wymogi dotyczące ochrony danych sprawiają, że zarządzane rozwiązania z opcjami lokalnymi są szczególnie atrakcyjne.

Firmy produkcyjne wdrażają sztuczną inteligencję (AI) do konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości, optymalizacji łańcucha dostaw i automatycznej inspekcji. Integracja z istniejącymi systemami MES i ERP jest kluczowa.

Firmy z branży nieruchomości automatyzują procesy wyceny, zarządzania umowami i obsługi zapytań klientów. Możliwość przetwarzania dużych ilości nieustrukturyzowanych dokumentów jest w tym przypadku szczególnie cenna.

Handel detaliczny i e-commerce wykorzystują sztuczną inteligencję do personalizacji rekomendacji produktów, zarządzania zapasami, optymalizacji cen i automatyzacji obsługi klienta. Skalowalność zarządzanych rozwiązań ma kluczowe znaczenie w kontekście wahań sezonowych.

Jakie są perspektywy przyszłości dla zarządzanych platform AI?

Przyszłość zarządzanych platform AI będzie kształtowana przez kilka megatrendów. Agentyczna AI, czyli systemy AI, które mogą autonomicznie wykonywać złożone procesy biznesowe, będą stanowić kolejny etap ewolucji. Agenci ci nie tylko zautomatyzują poszczególne zadania, ale także przejmą całe przepływy pracy.

Integracja różnych modalności sztucznej inteligencji (tekstu, obrazu, dźwięku, wideo) na ujednoliconych platformach umożliwi nowe zastosowania. Na przykład, multimodalna sztuczna inteligencja może jednocześnie analizować dokumenty, interpretować obrazy i transkrybować pliki audio.

Integracja przetwarzania brzegowego przybliży przetwarzanie AI do źródeł danych i zmniejszy opóźnienia. Jest to szczególnie ważne w przypadku aplikacji czasu rzeczywistego w produkcji i transporcie.

Standaryzacja interfejsów API i interfejsów AI jeszcze bardziej poprawi interoperacyjność między różnymi dostawcami AI. To sprawi, że niezależność od LLM stanie się jeszcze ważniejsza i jeszcze bardziej zmniejszy ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy.

Modele cenowe oparte na wynikach staną się bardziej powszechne i zaawansowane. Dostawcy będą wykorzystywać coraz bardziej złożone wskaźniki biznesowe jako podstawę rozliczeń, dzięki czemu będą jeszcze ściślej powiązani z sukcesem klienta.

Jakie czynniki sukcesu są kluczowe przy wyborze właściwego partnera?

Wybór optymalnego partnera w zakresie zarządzania AI wymaga oceny kilku kluczowych czynników. Kluczowe znaczenie ma wiedza techniczna: Partner powinien posiadać udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu aplikacji AI o znaczeniu krytycznym oraz dogłębną znajomość specyficznych wymagań danej branży.

Referencje i studia przypadków dają wgląd w praktyczne możliwości dostawcy. Szczególnie ważne są udokumentowane historie sukcesu z mierzalnymi wynikami biznesowymi i dowodami zwrotu z inwestycji (ROI). Możliwość integracji z istniejącą infrastrukturą IT powinna zostać udowodniona konkretnymi przykładami.

Bezpieczeństwo i zgodność muszą spełniać najwyższe standardy. Partner powinien posiadać odpowiednie certyfikaty i wykazać się doświadczeniem w branżach regulowanych. Opcje wdrożenia lokalnego są niezbędne dla wielu firm.

Stabilność finansowa i model cenowy dostawcy są kluczowe dla długoterminowej współpracy. Struktury cenowe oparte na wynikach świadczą o zaufaniu dostawcy do własnych możliwości.

Jakość wsparcia i usług decyduje o długoterminowym sukcesie wdrożenia. Całodobowe wsparcie, dedykowani menedżerowie ds. sukcesu klienta i ciągła optymalizacja powinny być standardem.

Kluczowe znaczenie dla tworzenia długoterminowej wartości ma przyszłość technologiczna, zwłaszcza w przypadku osób niezwiązanych z LLM oraz umiejętność integrowania nowych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus