85% проектов ИИ терпят неудачу, и в то же время на рынке появляется множество «сертифицированных экспертов по ИИ»?!

Забудьте о сертификатах по ИИ: эти 5 навыков сделают вас настоящим профессионалом в области ИИ

Что же на самом деле стоит за бесчисленными сертификатами в области ИИ, предлагаемыми сегодня? Этот вопрос всё чаще задают в технологической отрасли, поскольку компании и частные лица сталкиваются с потоком программ сертификации. Растущая критика этих программ небезосновательна. Исследования показывают, что 85% проектов в области ИИ терпят неудачу, в то время как на рынке одновременно появляется множество «сертифицированных экспертов в области ИИ». Это несоответствие между теоретическими знаниями и практическим успехом поднимает серьёзные вопросы об истинной ценности традиционных подходов к сертификации.

Проблема кроется в фундаментальном характере этих сертификаций. Хотя 81% ИТ-специалистов считают, что могут эффективно использовать ИИ, лишь 12% действительно обладают необходимыми навыками. Этот разрыв между самовосприятием и реальным уровнем компетентности ещё больше усугубляется поверхностными программами сертификации, которые обещают быстрые результаты, но не обеспечивают прочной основы для реального внедрения ИИ.

Настоящая экспертиза в области ИИ требует гораздо большего, чем просто прохождения тестов с несколькими вариантами ответов или изучения поверхностных обучающих программ. Она требует глубокого понимания архитектуры систем, качества данных, бизнес-процессов и управления изменениями. Эти навыки развиваются не за несколько часов онлайн-обучения, а благодаря годам практического опыта работы в реальных проектах.

Что стоит за критикой традиционных программ обучения ИИ?

Почему сертификации по искусственному интеллекту подвергаются такой жесткой критике? Ответ кроется в структуре этих программ. Традиционные сертификации фокусируются в первую очередь на теоретических знаниях и стандартизированных процедурах тестирования. Типичный сертификат обучает основам нейронных сетей, поверхностно охватывает такие фреймворки, как PyTorch или TensorFlow, за несколько часов и завершается экзаменом, который в первую очередь проверяет усвоенные знания.

Такой подход игнорирует сложные реалии внедрения ИИ в компаниях. Практические проекты в области ИИ требуют не только технических знаний, но и умения понимать сложные бизнес-задачи, управлять заинтересованными сторонами и разрабатывать долгосрочные стратегии. Сертификат может научить работать с алгоритмом, но не даёт знаний о том, как интегрировать систему ИИ в существующую корпоративную инфраструктуру или как работать с неполными, искажёнными данными.

Наиболее распространённые проблемы традиционного обучения ИИ предсказуемы: слишком много теории без практической пользы, нереалистичные ожидания от обучения ИИ, поверхностная смена инструментов без глубокой интеграции и стандартизированные примеры, не имеющие отношения к отрасли. К этому часто добавляется отсутствие последующей поддержки — после обучения участники предоставлены сами себе.

Особую проблему представляет тенденция представлять 15 различных инструментов ИИ без объяснения того, как их можно интегрировать в существующие рабочие процессы. Гораздо эффективнее сосредоточиться на нескольких действительно полезных инструментах и ​​подробно описать их интеграцию. Реальность такова, что без практического применения лишь 10–20% участников применяют полученные на курсах обучения ИИ знания в долгосрочной перспективе. Уже через месяц теряется до 70% знаний.

Какие навыки необходимы для настоящего эксперта в области ИИ?

Что отличает настоящую экспертизу в области ИИ от поверхностных знаний, необходимых для сертификации? Истинная компетентность в области ИИ охватывает несколько важнейших аспектов, выходящих далеко за рамки традиционных программ сертификации. Прежде всего, это понимание архитектуры систем. Системы ИИ не функционируют изолированно, а должны быть интегрированы в сложные корпоративные ландшафты. Это требует знаний в области масштабируемости, потоков данных, оптимизации задержек и стабильности систем.

Навыки разработки платформ не менее важны. ИИ должен быть интегрирован в настоящее корпоративное программное обеспечение, что требует знания API, архитектуры микросервисов, контейнерных технологий и облачных инфраструктур. Эти практические навыки внедрения невозможно получить на теоретических курсах, их можно развить только в процессе практической работы над реальными проектами.

Качество данных — ещё одна критически важная область. Без чистых, хорошо структурированных данных любая модель ИИ бесполезна. Истинная экспертиза подразумевает понимание процессов управления данными, владение методами очистки данных и распознавание влияния низкого качества данных на системы ИИ. 86% респондентов сообщают о серьёзных проблемах с данными: от извлечения содержательной информации до обеспечения доступа в режиме реального времени.

Бизнес-экспертиза часто упускается из виду как аспект истинной компетентности в области ИИ. Успешное внедрение ИИ требует понимания бизнес-процессов, расчёта рентабельности инвестиций и стратегического планирования. Проекты ИИ должны обеспечивать измеримые бизнес-результаты, а не просто технические демонстрации. Это требует умения вести инициативы в области ИИ от стадии зарождения идеи до создания измеримой ценности.

Управление изменениями — пожалуй, самый важный, но наименее изученный навык. Внедрение ИИ меняет рабочие процессы, роли и обязанности. Успешные специалисты по ИИ понимают, как провести сотрудников через эти преобразования, преодолеть сопротивление и создать культуру принятия ИИ.

Как возникает разрыв между теоретическими знаниями и практическим применением?

Почему существует такой большой разрыв между сертифицированными знаниями и их практическим применением? Причины кроются в фундаментальных различиях между академическим обучением и решением реальных задач. Университетские программы и многие сертификационные программы делают акцент на теоретической базе, призванной обеспечить широкое и глубокое понимание основополагающих принципов и теорий.

С другой стороны, учебные лагеря и практические программы предлагают практическое проектное обучение — обучение через действие. Этот подход направлен на формирование у студентов навыков, необходимых для конкретных должностей на современном рынке труда. С первого дня студенты учебных лагерей работают над задачами по программированию, создают портфолио и совместно работают над проектами, имитирующими реальный рабочий опыт.

Темпы инноваций опережают готовность рабочей силы. ИИ развивается гораздо быстрее, чем большинство организаций успевают подготовить свои команды. Компании могут инвестировать в технологии, не имея чёткого плана развития внутренних специалистов, необходимых для их поддержки. Это увеличивает разрыв между возможностями технологий и тем, что могут предложить команды.

Несоответствие между требованиями образования и отрасли усугубляет эту проблему. Хотя ИИ играет центральную роль в бизнес-стратегиях, учебные заведения по-прежнему в значительной степени полагаются на устаревшие учебные программы. Многие программы делают акцент на теоретических концепциях, а не на практическом применении, оставляя выпускников неподготовленными к реальным вызовам, с которыми сталкивается бизнес.

Это несоответствие особенно заметно в отраслях, требующих специализированных приложений на основе ИИ, таких как здравоохранение или логистика, где знание предметной области так же важно, как и техническая экспертиза. Сертификат по машинному обучению не гарантирует автоматической подготовки к разработке решений на основе ИИ для медицинской диагностики или оптимизации цепочек поставок.

Что эти проблемы означают для компаний?

Как эти проблемы влияют на бизнес? Компании сталкиваются со значительными трудностями при внедрении ИИ, выходящими далеко за рамки технических аспектов. В то время как 96% ИТ-руководителей рассматривают ИИ как конкурентное преимущество, 90% ИТ-директоров выражают обеспокоенность по поводу интеграции ИИ в свою деятельность.

Стоимость внедрения ИИ часто существенно недооценивается. Трансформация ИИ требует значительных первоначальных инвестиций в специализированную инфраструктуру, квалифицированных специалистов и постоянное обслуживание, что многие организации недооценивают. Сложность создания систем ИИ корпоративного уровня с нуля часто приводит к перерасходу бюджета и задержкам в сроках.

Многие компании недооценивают затраты на ИИ, рассматривая их как разовую покупку технологий, а не как постоянные операционные инвестиции. Успешное внедрение ИИ требует специализированных вычислительных ресурсов, постоянной оптимизации моделей и выделенного персонала для поддержания производительности системы в течение длительного времени.

Обеспечение качества представляет собой ещё одну важнейшую проблему. Низкое качество данных — важнейшее препятствие для успешного внедрения искусственного интеллекта в компаниях. Организации обнаруживают, что их заявления о «предприятиях, управляемых данными», рушатся, когда системам искусственного интеллекта требуется согласованная и точная информация, а не цифровой эквивалент разрозненных электронных таблиц и несовместимых баз данных.

Нехватка специалистов и опыта в области ИИ представляет собой особую проблему. 34,5% организаций, уже внедривших ИИ, называют нехватку навыков и специалистов в области инфраструктуры ИИ основным препятствием. Традиционные ИТ-отделы обладают глубоким пониманием существующих систем, но для ИИ требуется совершенно иной набор навыков, сочетающий технические знания со знанием предметной области.

Какую роль играют качество данных и управление?

Почему качество данных так важно для успеха ИИ? Известная концепция «мусор на входе — мусор на выходе» точно отражает взаимосвязь между качеством данных для обучения и эффективностью модели ИИ. Обеспечение высокого качества данных — одна из самых сложных задач обучения ИИ не только из-за объёма данных, но и из-за множества аспектов, влияющих на качество данных для обучения ИИ.

Управление данными становится критически важным ещё до начала любого внедрения ИИ. Компании должны внедрить комплексные процессы для обеспечения точности, согласованности информации и соблюдения нормативных требований. От этого зависит, принесут ли инициативы в области ИИ ценную информацию или обернутся дорогостоящими разочарованиями.

Опасности низкого качества данных в системах ИИ многочисленны. Предвзятость и дискриминация возникают, когда системы ИИ обучаются на предвзятых данных, воспроизводят и усиливают эти предвзятости в своих выходных данных, что приводит к дискриминации определённых групп людей. Неверные решения возникают, когда данные содержат неверную информацию и системы ИИ принимают неверные решения. Это может иметь серьёзные последствия, например, в здравоохранении, финансовом секторе и правовой системе.

Риски безопасности также возникают из-за неточных данных, которые могут быть использованы злоумышленниками для манипулирования системами искусственного интеллекта, что приводит к таким угрозам безопасности, как взлом или распространение дезинформации. Поэтому крайне важно внедрять надежные стратегии управления данными, в которых приоритет отдается качеству и целостности.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Чем учебные лагеря отличаются от традиционных образовательных подходов?

Чем тренировочные лагеря отличаются от традиционного образования? Возможно, самое важное различие между университетскими программами и тренировочными лагерями заключается в подходе к учебной программе. Университетские программы делают акцент на теоретической базе, призванной обеспечить широкое и глубокое понимание основополагающих принципов и теорий.

Однако учебные лагеря предлагают структурированное, интенсивное обучение с живыми курсами, обратной связью с преподавателем и доступом к сообществу. Университетским программам часто не хватает выраженной практической составляющей, в которой учебные лагеря, как известно, преуспевают. Учебные лагеря предлагают проектное, практическое обучение, то есть обучение на практике.

Стили оценки значительно различаются. Университеты используют экзамены, эссе и теоретические задания, которые проверяют понимание фундаментальных концепций. В учебных лагерях используются проекты портфолио, задачи по программированию и групповая работа, отражающая рабочую среду.

Временные затраты существенно различаются: получение университетского диплома занимает 3–4 года, а обучение в учебных лагерях — 3–9 месяцев. Разница в стоимости также существенна: университетское образование в Европе стоит 30–60 тысяч евро, а обучение в учебных лагерях — 6,5–8,5 тысяч евро.

Статистика успеха показывает интересные результаты. Средний процент трудоустройства выпускников крупных учебных лагерей составляет 71%, по сравнению с 68% для выпускников факультетов компьютерных наук. В таких престижных программах, как TripleTen, этот показатель достигает 87%. Выпускникам учебных лагерей и университетов требуется от трёх до шести месяцев, чтобы найти работу, но только учебные лагеря предлагают гарантию возврата денег, если вы не найдёте новую работу в сфере технологий в течение 10 месяцев после выпуска.

Какова ценность сертификатов в специализированных областях?

Все ли сертификаты бесполезны? Не обязательно. Сертификации более важны в специализированных областях, таких как MLOps. Сертификат ценен, потому что демонстрирует компании, что вы разбираетесь в конкретной облачной платформе, например, GCP, AWS или Azure. Облачные сертификаты часто демонстрируются клиентам сервисными компаниями, чтобы продемонстрировать свою экспертизу в облачных платформах.

Практический пример: финансовой компании среднего размера требовалось укрепить свою киберзащиту после серии киберугроз. Команда по подбору персонала отдавала приоритет кандидатам с такими сертификатами, как CISSP (Certified Information Systems Security Professional) и CEH (Certified Ethical Hacker). Наличие этих сертификатов было крайне важно в связи со сложностью и конфиденциальностью финансовых данных.

После найма сертифицированного эксперта по кибербезопасности компания отметила значительное улучшение своей системы безопасности. Новый сотрудник смог внедрить передовые протоколы безопасности и провести тщательную оценку рисков, что имело решающее значение для защиты ресурсов компании.

В определённых контекстах сертификация в области искусственного интеллекта может быть весьма ценной. Сертификаты AWS ML, предполагающие строгие экзамены, которые 50% кандидатов проваливают с первой попытки, доказано способствуют трудоустройству. Ключ к успеху — качество и глубина сертификации, а не только её наличие.

Сертификаты подтверждают знания кандидата и его стремление к профессиональному росту, а опыт даёт практические навыки и способность решать проблемы. Для работодателей важно найти баланс между этими двумя факторами. Комплексная стратегия найма должна учитывать актуальность сертификатов, глубину и разнообразие опыта, а также способность кандидата адаптироваться и развиваться.

Как компаниям следует оценивать таланты в области ИИ?

На что компаниям следует обращать внимание при оценке кандидатов в специалисты по ИИ? Ответ кроется не в количестве сертификатов, а в демонстрируемых результатах и ​​практических навыках. Успешных специалистов по ИИ отличает способность решать сложные бизнес-задачи, а не набор цифровых значков.

Проекты портфолио дают гораздо более глубокое понимание реальных возможностей кандидата. Эксперт по ИИ должен уметь демонстрировать комплексные проекты, решающие реальные бизнес-задачи. Эти проекты должны охватывать весь жизненный цикл ИИ: от определения проблемы, сбора данных и очистки до разработки модели, внедрения и мониторинга.

Навыки коммуникации и управления заинтересованными сторонами одинаково важны. Проекты ИИ часто терпят неудачу не из-за технических проблем, а из-за отсутствия коммуникации между техническими командами и бизнес-подразделениями. Хороший эксперт по ИИ способен объяснить сложные технические концепции так, чтобы даже неспециалисты могли их понять, и преобразовать бизнес-требования в технические решения.

Знание предметной области часто недооценивается, но оно критически важно для успеха. Специалист по ИИ в здравоохранении должен понимать не только машинное обучение, но и медицинские рабочие процессы, нормативные требования и клиническую практику. Эти отраслевые знания невозможно передать посредством универсальных сертификатов.

Способность постоянно учиться крайне важна в быстро меняющемся мире искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы искать действующие сертификаты, компаниям следует оценивать кандидатов, демонстрирующих любознательность, способность адаптироваться и готовность к освоению новых технологий.

Какие существуют альтернативы традиционной сертификации?

Как профессионалы могут эффективно развивать свои навыки в области ИИ? Ответ кроется в практических подходах к обучению, основанных на проектах, которые решают реальные бизнес-задачи. Вместо того, чтобы проходить тесты с вариантами ответов, начинающим экспертам в области ИИ следует работать над реальными проектами, которые приносят измеримые бизнес-результаты.

Участие в проектах с открытым исходным кодом — это отличная возможность получить практический опыт и внести свой вклад в развитие сообщества. Участвуя в уже существующих проектах ИИ, разработчики осваивают не только технические навыки, но и процессы совместной работы и проверки кода, необходимые в профессиональной среде.

Соревнования Kaggle и подобных платформ позволяют работать с реальными наборами данных и разрабатывать решения для реальных задач. Эти соревнования не только дают практический опыт, но и возможность учиться у других участников и сравнивать различные подходы.

Программы наставничества и практического обучения показывают значительно лучшие результаты, чем традиционные программы сертификации. Особенно ценны программы, предлагающие индивидуальную поддержку в небольших группах, возможность задавать вопросы и постоянное взаимодействие даже после окончания обучения.

Партнерские отношения между образовательными учреждениями и компаниями создают ценные мосты между теорией и практикой. Эти программы позволяют учащимся работать над реальными корпоративными проектами, получая при этом доступ к опытным наставникам и структурированной обратной связи.

Как будет развиваться будущее образования в области искусственного интеллекта?

Куда движется образование в области ИИ? Будущее образования в области ИИ — за гибридными подходами, сочетающими теоретические основы с интенсивной практической реализацией. Успешные программы будущего будут характеризоваться несколькими ключевыми особенностями.

Персонализированные учебные программы станут стандартом. Персонализация на базе искусственного интеллекта может повысить вовлечённость сотрудников до 60% и сделать процесс обучения более динамичным и эффективным. Такие персонализированные подходы позволяют учащимся сосредоточиться на областях, требующих улучшения, что в конечном итоге приводит к более эффективному развитию навыков.

Непрерывное обучение становится необходимым в условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта. Вместо разовых сертификаций успешные специалисты будут участвовать в программах непрерывного обучения, которые позволят им быть в курсе новых разработок и постоянно совершенствовать свои навыки.

Междисциплинарные подходы будут приобретать всё большую значимость. Успешное внедрение ИИ требует сотрудничества между специалистами разных дисциплин: специалистами по анализу данных, инженерами-программистами, бизнес-аналитиками, экспертами по этике и специалистами в предметной области. Будущие образовательные программы будут способствовать такому сотрудничеству с самого начала.

Этика и ответственное использование искусственного интеллекта становятся неотъемлемыми компонентами обучения. Поскольку системы искусственного интеллекта становятся всё более влиятельными, специалистам необходимо развивать не только технические навыки, но и глубоко понимать этические аспекты своей работы.

Оценка успеваемости в обучении сместится с результатов экзаменов на реальное применение и бизнес-результаты. Истинный успех ИИ-образования будет измеряться тем, насколько уверенно и часто ученики применяют ИИ, делятся знаниями и внедряют инновации.

Чему компании могут научиться на примере успешного внедрения ИИ?

Какие уроки извлекают успешные компании из своих проектов в области ИИ? Успешное внедрение ИИ следует узнаваемым закономерностям, которые существенно отличаются от неудачных проектов. Эти организации вкладывают значительные средства в фундаментальные основы, прежде чем разрабатывать сложные приложения.

Успешные компании начинают с чётко сформулированных бизнес-проблем, а не с технических возможностей. Они выявляют конкретные болевые точки, которые можно решить с помощью ИИ, и измеряют успех с помощью конкретных бизнес-показателей. Такая ориентация на ценность для бизнеса отличает успешные внедрения от технологических проектов, не имеющих чётких целей.

Управление данными является приоритетом с самого начала. Успешные организации вкладывают значительные время и ресурсы в создание понятных, хорошо структурированных конвейеров данных ещё до начала разработки моделей. Они понимают, что качество данных напрямую определяет качество результатов ИИ.

Кросс-функциональные команды становятся нормой. Вместо того, чтобы поручать проекты ИИ изолированным командам специалистов по анализу данных, успешные компании формируют смешанные команды из экспертов в предметной области, специалистов по данным, инженеров и бизнес-аналитиков. Такое сотрудничество гарантирует, что технические решения действительно решают бизнес-задачи.

Внедряются итерационная разработка и непрерывный мониторинг. Успешные системы ИИ не создаются один раз и забываются. Они требуют постоянного мониторинга, регулярных обновлений и корректировок с учётом меняющихся бизнес-требований и новых данных.

Управление изменениями признано критически важным фактором успеха. Успешные внедрения требуют не меньших вложений в обучение и поддержку сотрудников, чем в сами технологии. Они понимают, что даже самая лучшая технология ИИ бесполезна, если сотрудники не могут её принять или эффективно использовать.

Путь к истинной компетентности в области ИИ

К какому выводу приводит этот анализ? Сертификации в области ИИ по сути не бесполезны, но и не являются ключом к истинному профессионализму в этой области. Истинная ценность заключается в практическом применении, решении реальных задач и развитии комплексных навыков, выходящих далеко за рамки технических знаний.

Настоящее мастерство в области искусственного интеллекта формируется благодаря сочетанию прочных теоретических знаний, обширного практического опыта и непрерывного обучения. Оно требует не только технических навыков, но и деловой хватки, коммуникативных навыков и способности управлять сложными системами в реальных условиях.

Для отдельных лиц это означает концентрацию на практических проектах, постоянное обучение и развитие отраслевой компетентности. Для компаний это означает, что при оценке кандидатов нужно обращать внимание не только на сертификаты, но и на демонстрируемые результаты, навыки решения проблем и способность к сотрудничеству.

Будущее образования в области искусственного интеллекта — в гибридных подходах, сочетающих в себе лучшее из традиционного образования и практического применения. Эти программы будут персонализированными, непрерывными и ориентированными на реальные бизнес-результаты.

В конечном счёте, важен не PDF-сертификат на стене, а способность разрабатывать системы ИИ, которые экономят миллионы, десятикратно увеличивают ценность и решают реальные бизнес-задачи. Первое можно распечатать, а второе требует лет на разработку, тестирование и поставку. Разница между ними определяет границу между поверхностным знанием сертификата и настоящим опытом в области ИИ.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus