От высмеянных видений к реальности: почему искусственный интеллект и сервисные роботы превзошли своих критиков

Между эйфорией и презрением – технологическое путешествие во времени

История технологических инноваций часто развивается по предсказуемому сценарию: за фазой преувеличенной эйфории неизбежно следует период разочарования и презрения, прежде чем технология наконец тихо завоюет повседневную жизнь. Это явление особенно ярко проявляется в двух областях технологий, которые сегодня считаются ключевыми технологиями XXI века: искусственном интеллекте и сервисных роботах.

В конце 1980-х годов исследования в области искусственного интеллекта оказались в одном из самых глубоких кризисов в своей истории. Наступила так называемая вторая зима искусственного интеллекта, финансирование исследований было сокращено, и многие эксперты объявили идею мыслящих машин провальной. Два десятилетия спустя та же участь постигла и сервисных роботов: хотя на рубеже тысячелетий нехватка квалифицированных рабочих ещё не была социально значимой проблемой, роботы для сферы услуг были отвергнуты как дорогостоящие трюки и оторванная от реальности научная фантастика.

В этом анализе рассматриваются параллельные пути развития обеих технологий и раскрываются механизмы, приводящие к систематической недооценке революционных инноваций. Он показывает, что как первоначальная эйфория, так и последующее пренебрежение были одинаково ошибочными, и какие уроки можно извлечь из этого для оценки будущих технологий.

Подходит для:

• Платформенная экономика в переходном периоде: развитие с сентября 2018 г. по сентябрь 2025 г.

Оглядываясь назад: история непонятой революции

Корни современных исследований в области искусственного интеллекта восходят к 1950-м годам, когда такие пионеры, как Алан Тьюринг и Джон Маккарти, заложили теоретические основы для создания мыслящих машин. Знаменитая Дартмутская конференция 1956 года считается рождением искусственного интеллекта как исследовательской дисциплины. Первые исследователи были полны безграничного оптимизма: они твёрдо верили, что машины достигнут человеческого интеллекта в течение нескольких лет.

1960-е годы принесли первые впечатляющие успехи. Программы, подобные Logic Theorist, были способны доказывать математические теоремы, а в 1966 году Джозеф Вайценбаум разработал ELIZA, первого в истории чат-бота. ELIZA имитировала работу психотерапевта и могла настолько убедительно имитировать человеческие разговоры, что даже секретарь самого Вайценбаума попросила разрешения поговорить с программой наедине. Как ни парадоксально, Вайценбаум был потрясён этим успехом — он хотел доказать, что машины не могут обмануть людей.

Но первое серьёзное разочарование наступило в начале 1970-х годов. В печально известном докладе Лайтхилла 1973 года исследования в области искусственного интеллекта были объявлены фундаментальным провалом, что привело к резкому сокращению финансирования исследований в Великобритании. В США DARPA последовало примеру, приняв аналогичные меры. Наступила первая «зима» искусственного интеллекта.

Решающим поворотным моментом стала критика персептронов — ранних нейронных сетей — Марвином Мински и Сеймуром Папертом в 1969 году. Они математически продемонстрировали, что простые персептроны не способны даже обучиться функции «исключающее ИЛИ» и, следовательно, непригодны для практического применения. Эта критика привела к застою в исследованиях нейронных сетей почти на два десятилетия.

1980-е годы ознаменовались возрождением ИИ, связанным с появлением экспертных систем. Эти системы, основанные на правилах, такие как MYCIN, использовавшаяся для диагностики инфекционных заболеваний, наконец, казалось, стали прорывом. Компании инвестировали миллионы в специализированные машины на Lisp, оптимально спроектированные для запуска программ ИИ.

Но эта эйфория длилась недолго. К концу 1980-х годов стало ясно, что экспертные системы фундаментально ограничены: они могли функционировать лишь в узко определённых областях, требовали чрезвычайного обслуживания и полностью выходили из строя, как только сталкивались с непредвиденными ситуациями. Индустрия машинного программирования на Лиспе потерпела сокрушительный крах — такие компании, как LMI, обанкротились уже в 1986 году. Началась вторая зима ИИ, ещё более суровая и продолжительная, чем первая.

В то же время робототехника изначально развивалась почти исключительно в промышленном секторе. Япония заняла лидирующие позиции в области робототехники ещё в 1980-х годах, но также сосредоточилась на промышленном применении. Компания Honda начала разработку человекоподобных роботов в 1986 году, но держала эти исследования в строгом секрете.

Скрытый фундамент: как в тени возникали прорывы

Хотя в конце 1980-х годов исследования в области искусственного интеллекта публично считались провалом, в то же время происходили и революционные разработки, хотя и в значительной степени остававшиеся незамеченными. Важнейшим прорывом стало повторное открытие и усовершенствование метода обратного распространения ошибки Джеффри Хинтоном, Дэвидом Рамельхартом и Рональдом Уильямсом в 1986 году.

Этот метод решил фундаментальную проблему обучения многослойных нейронных сетей, тем самым опровергнув критику Мински и Паперта. Однако поначалу сообщество ИИ практически не отреагировало на эту революцию. Имевшиеся компьютеры были слишком медленными, данных для обучения было слишком мало, а общий интерес к нейронным сетям был окончательно подорван разрушительной критикой 1960-х годов.

Лишь немногие проницательные исследователи, такие как Ян Лекун, осознали преобразующий потенциал обратного распространения. Годами они работали в тени устоявшегося символического ИИ, закладывая основы того, что впоследствии покорило мир как глубокое обучение. Это параллельное развитие демонстрирует характерную закономерность технологических инноваций: прорывы часто происходят именно тогда, когда технология публично считается провальной.

Аналогичное явление можно наблюдать и в робототехнике. Пока общественное внимание в 1990-х годах было приковано к впечатляющим, но, в конечном счёте, поверхностным успехам, таким как победа Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997 году, японские компании, такие как Honda и Sony, незаметно разрабатывали основы для современных сервисных роботов.

Хотя Deep Blue стал важной вехой в развитии вычислительной мощности, он всё ещё основывался исключительно на традиционных методах программирования, не имея реальной возможности обучения. Сам Каспаров позже осознал, что настоящий прорыв заключается не в чистой вычислительной мощности, а в разработке самообучающихся систем, способных к самосовершенствованию.

Развитие робототехники в Японии развивалось благодаря культурному иному отношению к автоматизации и роботам. В то время как в западных странах роботы воспринимались в первую очередь как угроза рабочим местам, в Японии их рассматривали как необходимых партнёров в стареющем обществе. Эта культурная позиция позволяла японским компаниям постоянно инвестировать в робототехнику, даже когда краткосрочная коммерческая выгода не была очевидной.

Постепенное совершенствование базовых технологий также имело решающее значение: датчики становились меньше и точнее, процессоры – мощнее и энергоэффективнее, а программные алгоритмы – сложнее. С годами эти постепенные достижения переросли в качественные скачки, которые, однако, было трудно заметить стороннему наблюдателю.

Настоящее и прорыв: когда невозможное становится повседневным

Парадоксально, но радикальный сдвиг в восприятии искусственного интеллекта и сервисных роботов начался как раз в тот момент, когда обе технологии столкнулись с самой жесткой критикой. Зима ИИ начала 1990-х годов резко оборвалась серией прорывов, берущих начало в предположительно провальных подходах 1980-х.

Первым поворотным моментом стала победа Deep Blue над Каспаровым в 1997 году, которая, хотя и основывалась на традиционном программировании, навсегда изменила общественное восприятие вычислительных возможностей. Однако ещё важнее стало возрождение нейронных сетей, начавшееся в 2000-х годах, обусловленное экспоненциальным ростом вычислительной мощности и доступностью больших объёмов данных.

Многолетняя работа Джеффри Хинтона над нейронными сетями наконец принесла плоды. Системы глубокого обучения достигли высот в распознавании изображений, обработке естественного языка и других областях, которые всего несколько лет назад считались невозможными. AlphaGo победила чемпиона мира по го в 2016 году, а ChatGPT произвела революцию во взаимодействии человека и компьютера в 2022 году — обе технологии основаны на методах, зародившихся в 1980-х годах.

В то же время сервисные роботы превратились из научно-фантастического представления в практические решения реальных проблем. Демографические изменения и растущая нехватка квалифицированных рабочих внезапно создали острую потребность в автоматизированной помощи. Роботы, подобные Pepper, использовались в домах престарелых, а логистические роботы произвели революцию на складах.

Решающее значение имел не только технический прогресс, но и изменение социальной структуры. Дефицит квалифицированных рабочих, не представлявший проблемы на рубеже тысячелетий, превратился в одну из центральных проблем развитых экономик. Внезапно роботы перестали восприниматься как «убийцы рабочих мест», а стали необходимыми помощниками.

Пандемия COVID-19 ещё больше ускорила это развитие. Бесконтактные услуги и автоматизированные процессы приобрели важное значение, в то же время резко обострился дефицит кадров в таких критически важных областях, как здравоохранение. Технологии, которые десятилетиями считались непрактичными, внезапно оказались незаменимыми.

Сегодня искусственный интеллект и сервисные роботы стали повседневной реальностью. Голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, основаны на технологиях, непосредственно заимствованных из ELIZA, но были значительно усовершенствованы благодаря современным технологиям искусственного интеллекта. Роботы по уходу уже регулярно оказывают поддержку персоналу в японских домах престарелых, а человекоподобные роботы находятся на пороге прорыва в других сферах обслуживания.

Практические примеры: когда теория встречается с реальностью

Трансформацию высмеянных концепций в незаменимые инструменты лучше всего иллюстрируют конкретные примеры, прослеживающие путь от лабораторного любопытства до готовности к выходу на рынок.

Первым впечатляющим примером является разработка робота Pepper компанией SoftBank Robotics. Pepper создан на основе многолетних исследований взаимодействия человека и робота и изначально задумывался как робот для продаж. Сейчас Pepper успешно используется в немецких домах престарелых для общения с пациентами с деменцией. Робот может вести простые беседы, тренировать память и способствовать социальному взаимодействию своим присутствием. То, что в 2000-х годах считалось дорогостоящим трюком, теперь оказывается ценной поддержкой для перегруженного работой медперсонала.

Особенно примечательно принятие со стороны пациентов: пожилые люди, не выросшие с компьютерами, естественно и без каких-либо ограничений взаимодействуют с гуманоидным роботом. Это подтверждает десятилетиями спорную теорию о том, что у людей есть естественная склонность к антропоморфизации машин – явление, которое уже наблюдалось в ELIZA в 1960-х годах.

Второй пример из логистики: использование автономных роботов на складах и в распределительных центрах. Такие компании, как Amazon, сейчас используют десятки тысяч роботов для сортировки, транспортировки и упаковки товаров. Эти роботы выполняют задачи, которые ещё несколько лет назад считались слишком сложными для машин: они автономно перемещаются в динамичной среде, распознают и манипулируют широким спектром объектов, а также координируют свои действия с людьми.

Прорыв стал результатом не одного технологического скачка, а интеграции различных технологий: усовершенствования в сенсорных технологиях обеспечили точное восприятие окружающей среды, мощные процессоры позволили принимать решения в режиме реального времени, а алгоритмы искусственного интеллекта оптимизировали координацию между сотнями роботов. В то же время экономические факторы — нехватка персонала, рост стоимости рабочей силы и повышение требований к качеству — внезапно сделали инвестиции в робототехнику прибыльными.

Третий пример – медицинская диагностика, где системы искусственного интеллекта помогают врачам выявлять заболевания. Современные алгоритмы распознавания изображений способны диагностировать рак кожи, глаз или молочной железы с точностью, равной или даже превосходящей точность специалистов-медиков. Эти системы основаны непосредственно на нейронных сетях, разработанных в 1980-х годах, но десятилетиями считавшихся непрактичными.

Непрерывность развития особенно впечатляет: современные алгоритмы глубокого обучения, по сути, используют те же математические принципы, что и метод обратного распространения ошибки, появившийся в 1986 году. Ключевое отличие заключается в доступной вычислительной мощности и объёмах данных. То, что Хинтон и его коллеги продемонстрировали на небольших игрушечных задачах, теперь работает с медицинскими изображениями с миллионами пикселей и обучающими наборами данных с сотнями тысяч примеров.

Эти примеры демонстрируют характерную закономерность: передовые технологии часто появляются за десятилетия до их практического применения. Между научным обоснованием и готовностью к рынку обычно проходит длительный период постепенных улучшений, в течение которого технология кажется стороннему наблюдателю застойной. Прорыв часто происходит внезапно, когда одновременно совпадают несколько факторов: технологическая зрелость, экономическая необходимость и общественное признание.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Тени и противоречия: обратная сторона прогресса

Однако история успеха искусственного интеллекта и сервисных роботов не лишена тёмных сторон и неразрешённых противоречий. Первоначальное пренебрежение к этим технологиям отчасти имело вполне законные причины, которые остаются актуальными и сегодня.

Одной из центральных проблем современных систем искусственного интеллекта является так называемая проблема «чёрного ящика». В то время как экспертные системы 1980-х годов, по крайней мере теоретически, обладали понятными процессами принятия решений, современные системы глубокого обучения совершенно непрозрачны. Даже их разработчики не могут объяснить, почему нейронная сеть принимает то или иное решение. Это приводит к серьёзным проблемам в таких критически важных областях применения, как медицина или автономное вождение, где прослеживаемость и подотчётность имеют решающее значение.

Джозеф Вайценбаум, создатель ELIZA, недаром стал одним из самых ярых критиков развития искусственного интеллекта. Его предостережение о том, что люди склонны приписывать машинам человеческие качества и чрезмерно доверять им, оказалось пророческим. Эффект ELIZA — склонность ошибочно принимать примитивных чат-ботов за более разумных, чем они есть на самом деле, — сегодня актуален как никогда, поскольку миллионы людей ежедневно взаимодействуют с голосовыми помощниками и чат-ботами.

Робототехника сталкивается с аналогичными проблемами. Исследования показывают, что скептицизм по отношению к роботам в Европе значительно возрос в период с 2012 по 2017 год, особенно в отношении их использования на рабочих местах. Этот скептицизм не лишен оснований: автоматизация действительно приводит к сокращению некоторых рабочих мест, даже несмотря на создание новых. Утверждение, что роботы выполняют только «грязные, опасные и скучные» задачи, ошибочно — они всё чаще берут на себя и квалифицированную работу.

Развитие сестринского дела вызывает особую озабоченность. Хотя роботы-медсестры рекламируются как решение проблемы нехватки персонала, существует риск дальнейшей дегуманизации и без того перегруженной отрасли. Взаимодействие с роботами не может заменить человеческий уход, даже если они способны выполнять определённые функциональные задачи. Существует соблазн поставить повышение эффективности выше человеческих потребностей.

Другая фундаментальная проблема — концентрация власти. Разработка передовых систем искусственного интеллекта требует огромных ресурсов — вычислительной мощности, данных, капитала, — которые могут себе позволить лишь несколько глобальных корпораций. Это приводит к беспрецедентной концентрации власти в руках нескольких технологических компаний, что влечет за собой непредсказуемые последствия для демократии и участия в общественной жизни.

История машин на языке Lisp 1980-х годов предлагает здесь поучительную параллель. Эти узкоспециализированные компьютеры были технически блестящими, но коммерчески обреченными, поскольку контролировались лишь небольшой элитой и были несовместимы со стандартными технологиями. Сегодня существует опасность появления подобных изолированных решений в области искусственного интеллекта – с той разницей, что на этот раз власть сосредоточена в руках нескольких глобальных корпораций, а не специализированных нишевых компаний.

Наконец, остаётся вопрос о долгосрочных социальных последствиях. Оптимистичные прогнозы 1950-х годов о том, что автоматизация приведёт к увеличению свободного времени и процветанию для всех, не оправдались. Вместо этого технологический прогресс часто приводил к усилению неравенства и появлению новых форм эксплуатации. Нет оснований полагать, что на этот раз ИИ и робототехника окажут иное воздействие, если не будут приняты целенаправленные контрмеры.

Подходит для:

• Достижения в области робототехники: всесторонний обзор

Горизонты будущего: что прошлое открывает о завтрашнем дне

Параллельное развитие искусственного интеллекта и сервисных роботов даёт ценную информацию для оценки будущих технологических тенденций. Можно выделить несколько закономерностей, которые с высокой вероятностью проявятся в будущих инновациях.

Важнейшей закономерностью является характерный цикл ажиотажа: новые технологии обычно проходят фазу завышенных ожиданий, за которой следует период разочарования, прежде чем наконец достичь практической зрелости. Этот цикл не случаен, а отражает различные временные рамки научных прорывов, технологического развития и общественного принятия.

Решающее значение здесь имеет понимание того, что новаторские инновации часто возникают именно тогда, когда технология публично признана неудачной. Обратное распространение ошибки было разработано в 1986 году, в разгар второй зимы искусственного интеллекта. Основы современных сервисных роботов зародились в 1990-х и 2000-х годах, когда роботы всё ещё считались научной фантастикой. Это связано с тем, что кропотливые фундаментальные исследования проводятся вдали от внимания общественности и приносят плоды лишь спустя годы.

В будущем это означает, что особенно перспективные технологии будут часто появляться в областях, которые сейчас считаются проблемными или неудачными. Квантовые вычисления — это то же самое, что ИИ в 1980-х: теоретически многообещающие, но пока нереализованные на практике. Термоядерная энергетика находится в похожей ситуации: 20 лет до выхода на рынок, на десятилетия вперёд, но на фоне непрерывного прогресса.

Вторая важная тенденция — это роль экономических и социальных условий. Технологии преобладают не только благодаря своему техническому превосходству, но и потому, что они решают конкретные проблемы. Демографические изменения создали потребность в сервисных роботах, нехватка квалифицированных рабочих сделала автоматизацию необходимостью, а цифровизация создала объёмы данных, которые изначально сделали возможным глубокое обучение.

Аналогичные факторы будущего можно выявить уже сегодня: изменение климата будет способствовать развитию технологий, способствующих декарбонизации. Старение общества будет стимулировать инновации в медицине и уходе. Растущая сложность глобальных систем потребует более совершенных инструментов анализа и контроля.

Третья тенденция касается конвергенции различных технологических направлений. Как в сфере ИИ, так и сервисных роботов прорыв стал результатом не одной инновации, а интеграции нескольких направлений развития. В сфере ИИ объединились усовершенствованные алгоритмы, возросшая вычислительная мощность и более обширные наборы данных. В сфере сервисных роботов объединились достижения в области сенсорных технологий, механики, накопления энергии и программного обеспечения.

Будущие прорывы, скорее всего, произойдут на стыке различных дисциплин. Сочетание ИИ и биотехнологий может произвести революцию в персонализированной медицине. Интеграция робототехники с нанотехнологиями может открыть совершенно новые области применения. Сочетание квантовых вычислений с машинным обучением может решить задачи оптимизации, которые в настоящее время считаются неразрешимыми.

В то же время история предостерегает от чрезмерных краткосрочных ожиданий. Большинству революционных технологий требуется 20–30 лет от научного открытия до широкого общественного внедрения. Этот период необходим для преодоления технических трудностей, снижения затрат, создания инфраструктуры и получения общественного признания.

Особенно важный урок заключается в том, что технологии часто развиваются совершенно иначе, чем изначально предполагалось. ELIZA была создана для демонстрации пределов возможностей компьютерного общения, но стала моделью для современных чат-ботов. Deep Blue победил Каспарова благодаря чистой вычислительной мощности, но настоящая революция произошла с появлением самообучающихся систем. Сервисные роботы изначально задумывались как замена людям, но сейчас они оказываются ценным дополнением в условиях нехватки персонала.

Эта непредсказуемость должна служить напоминанием о необходимости смирения при оценке новых технологий. Ни чрезмерная эйфория, ни всеобщее пренебрежение не отражают всей сложности технологического развития. Вместо этого необходим тонкий подход, серьёзно учитывающий как потенциал, так и риски новых технологий, и готовый пересматривать оценки на основе новых знаний.

Уроки непонятой эпохи: что осталось от знаний

Параллельные истории искусственного интеллекта и сервисных роботов раскрывают фундаментальные истины о природе технологических изменений, выходящие далеко за рамки этих конкретных областей. Они показывают, что как слепая технологическая эйфория, так и всеобщая технофобия одинаково обманчивы.

Важнейшим открытием является признание временного разрыва между научным прорывом и практическим применением. То, что сегодня кажется революционным нововведением, часто имеет в своих корнях десятилетия фундаментальных исследований. Метод обратного распространения ошибки, предложенный Джеффри Хинтоном в 1986 году, сегодня формирует ChatGPT и автономные автомобили. ELIZA Джозефа Вайценбаума, разработанная в 1966 году, продолжает жить в современных голосовых помощниках. Этот длительный промежуток времени между изобретением и применением объясняет, почему оценки технологий так часто оказываются неудачными.

Здесь решающую роль играет так называемая «долина разочарований». Каждая значимая технология проходит через фазу, когда её первоначальные обещания не могут быть выполнены, и она считается провалом. Эта фаза не только неизбежна, но и необходима: она отсеивает сомнительные подходы и заставляет сосредоточиться на действительно жизнеспособных концепциях. Две «зимы» искусственного интеллекта 1970-х и 1980-х годов избавили от нереалистичных ожиданий и создали пространство для кропотливой работы над основами, которая впоследствии привела к настоящим прорывам.

Ещё одно ключевое понимание касается роли социальных условий. Технологии преобладают не только благодаря своему техническому превосходству, но и потому, что они отвечают конкретным социальным потребностям. Демографические изменения превратили сервисных роботов из диковинки в необходимость. Нехватка квалифицированных рабочих превратила автоматизацию из угрозы в спасение. Эта контекстуальная зависимость объясняет, почему одна и та же технология оценивается совершенно по-разному в разное время.

Особого внимания заслуживает значение культурных факторов. Положительное отношение Японии к робототехнике позволило ей продолжать инвестировать в эту технологию, даже когда на Западе она считалась непрактичной. Эта культурная открытость окупилась, когда роботы внезапно стали пользоваться спросом во всем мире. В то же время, растущий скептицизм в отношении автоматизации в Европе привел к отставанию континента в ключевых технологиях будущего.

История также предупреждает об опасностях технологической монокультуры. Лисп-машины 1980-х годов были технически блестящими, но потерпели неудачу, поскольку представляли собой несовместимые, изолированные решения. Сегодня существует противоположная опасность: доминирование нескольких глобальных технологических компаний в области искусственного интеллекта и робототехники может привести к проблемной концентрации власти, препятствующей инновациям и затрудняющей демократический контроль.

Наконец, анализ показывает, что критика технологий часто оправдана, но обоснована ошибочными причинами. Предупреждение Джозефа Вайценбаума об очеловечивании компьютеров было пророческим, но его вывод о том, что ИИ не следует развивать именно по этой причине, оказался ошибочным. Скептицизм в отношении сервисных роботов основывался на обоснованных опасениях по поводу рабочих мест, но не учитывал их потенциал в решении проблемы нехватки рабочей силы.

Это понимание особенно важно для оценки новых технологий. Критика должна быть направлена ​​не на сами технологии, а на проблемные их применения или неадекватное регулирование. Задача состоит в том, чтобы раскрыть потенциал новых технологий, одновременно минимизируя связанные с ними риски.

История искусственного интеллекта и сервисных роботов учит нас смирению: ни восторженные пророчества 1950-х, ни пессимистичные прогнозы 1980-х не сбылись. Реальность оказалась сложнее, медленнее и удивительнее, чем ожидалось. Этот урок следует всегда помнить при оценке современных технологий будущего — от квантовых вычислений до генной инженерии и термоядерной энергетики.

В то же время история показывает, что кропотливые, непрерывные исследования могут привести к революционным прорывам даже в неблагоприятных обстоятельствах. Многолетняя работа Джеффри Хинтона над нейронными сетями долгое время высмеивалась, но сегодня она формирует нашу жизнь. Это должно побуждать нас не сдаваться, даже в, казалось бы, безнадежных областях исследований.

Но, пожалуй, самый важный урок заключается в следующем: технологический прогресс не является ни автоматически хорошим, ни автоматически плохим. Это инструмент, эффективность которого зависит от того, как мы его используем. Задача не в том, чтобы демонизировать или боготворить технологии, а в том, чтобы формировать их осознанно и ответственно. Только так мы можем гарантировать, что следующее поколение недооценённых технологий действительно внесет вклад в благосостояние человечества.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

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

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц