Недели поиска поставщиков? Новый ИИ-агент теперь справляется с этим всего за несколько часов – от ИИ-помощника до автономного ИИ-менеджера.

Переход от помощи к автономии в B2B-коммерции

Внедрение «Режима агента» на платформе B2B-коммерции Accio.com знаменует собой решительный поворотный момент в применении искусственного интеллекта в глобальной торговле. Это развитие — гораздо больше, чем простое обновление функций; оно представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы – от инструментов на базе ИИ, помогающих пользователям, к автономным системам, действующим от их имени. Технологическая эволюция от простых цифровых помощников, таких как Siri, реагирующих на предопределенные команды, до генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT, способных вести сложные диалоги и создавать контент, достигла следующего этапа: автономных агентов. Эти агенты способны самостоятельно планировать и выполнять сложные многоэтапные задачи для достижения целей пользователя.

Целью данного отчета является комплексный анализ этой новой возможности. В нем будут проанализированы технологические основы агентского режима, рассмотрены его практические применения и продемонстрированы глубокие стратегические последствия для бизнеса, особенно малого и среднего бизнеса (МСП). Анализ выходит за рамки поверхностного заявления и предполагает глубокое, ориентированное на конкретные действия понимание того, что эта технология означает для будущего мировой торговли.

Эпоха автономных ИИ-агентов: новое определение работы

Чтобы полностью осознать значение режима агента, необходимо сначала разобраться в лежащей в его основе технологии. Автономные ИИ-агенты — это уже не далёкое видение будущего, а конкретная технологическая реальность, которая меняет подход к работе. Их архитектура и функционал принципиально отличаются от предыдущих систем ИИ и составляют основу преобразующей силы, которую сейчас раскрывают такие платформы, как Accio.com.

Что такое автономные ИИ-агенты? За пределами чат-ботов и традиционного ИИ

Автономный агент — это передовая система искусственного интеллекта, способная воспринимать окружающую среду, самостоятельно принимать решения и выполнять ряд задач для достижения конкретной, часто сложной, цели с минимальным вмешательством человека. Это определение подчёркивает её принципиальное отличие от более привычных форм искусственного интеллекта.

В отличие от традиционного чат-бота, использующего простой механизм «команда-ответ», агент может разработать и реализовать многошаговый план решения запроса. В то время как виртуальный помощник, такой как Siri, выполняет отдельные, чётко определённые задачи – например, устанавливает таймер или проверяет погоду – автономный агент может решать неопределённые, но масштабные задачи. В компетенцию агента входят такие задачи, как «Спланировать мою командировку во Вьетнам» или «Найти нового поставщика для моей линейки продукции, изготовленной из экологически чистых материалов».

Это развитие знаменует собой переход от чисто инструментального взаимодействия к интеллектуальному партнёрству. ИИ трансформируется из пассивного инструмента, ожидающего инструкций, в активного, целеустремлённого партнёра, который проактивно способствует достижению бизнес-целей.

Анатомия агента: строительные блоки автономии

Способность агента действовать автономно зависит от взаимодействия нескольких основных компонентов. Хотя языковая модель часто играет центральную роль, именно организованная архитектура этих компонентов обеспечивает настоящую автономность.

Когнитивный мозг: большие языковые модели (LLM)

Сердцем и когнитивным механизмом каждого современного агента является большая языковая модель (LLM), например, серия GPT OpenAI или Gemini от Google. Эти модели обучаются на огромных объёмах данных и, таким образом, развивают выдающуюся способность понимать тонкий человеческий язык, логически рассуждать о сложных задачах и генерировать текст, похожий на человеческий. Эта способность позволяет агенту интерпретировать расплывчатый запрос пользователя, например, «Мне нужна лучшая упаковка», и преобразовывать его в последовательность конкретных, выполнимых шагов.

Планирование и логическое мышление

Одна из ключевых возможностей, отличающих агента от более простых систем искусственного интеллекта, — это декомпозиция задач. Агент может разбить сложную цель на логическую последовательность управляемых подзадач. Например, для цели «Найти нового поставщика» план агента может выглядеть следующим образом: 1. Исследовать рыночные тенденции для продукта. 2. Определить поставщиков с высоким рейтингом на соответствующих платформах. 3. Отфильтровать поставщиков по определённым критериям, таким как наличие сертификатов или минимальный объём заказа. 4. Связаться с ними и запросить коммерческое предложение. 5. Обобщить полученную информацию в сравнительном отчёте. Эта возможность планирования критически важна для управления сложными реальными бизнес-процессами.

Память и обучение

Автономные агенты обладают памятью, которая играет ключевую роль в их функциональности и непрерывном развитии. Они используют как кратковременную память для отслеживания текущей последовательности задач, так и долговременную память для обучения на прошлых взаимодействиях и совершенствования своих навыков с течением времени. Это позволяет агенту избегать повторения ошибок и всё больше адаптировать свои ответы к конкретным потребностям и предпочтениям пользователя. Это ключевое отличие от чат-ботов без сохранения состояния, которые забывают контекст разговора после его завершения.

Использование инструмента: связь с реальным миром

Истинная агентность агента проистекает из его способности использовать «инструменты». Эти инструменты представляют собой внешние функции или интерфейсы прикладного программирования (API), позволяющие агенту взаимодействовать с внешним миром и выполнять действия. Например, агент может использовать API веб-поиска для сбора данных в режиме реального времени, API калькулятора для финансового анализа или API электронной почты для отправки сообщений. Для такой платформы, как Accio.com, эти инструменты включают доступ к внутренним базам данных поставщиков, системам связи, аналитическим возможностям и другим проприетарным системам.

Таким образом, настоящая инновация заключается не только в LLM, но и в окружающем его фреймворке оркестровки. LLM сам по себе является мощным, но пассивным генератором текста. Именно фреймворк – цикл «планирование и исполнение», управление памятью и библиотека доступных, чётко определённых инструментов – превращает LLM из «мыслителя» в «деятеля». Таким образом, конкурентное преимущество таких платформ, как Accio, заключается не только в использовании мощного LLM, но и в качестве и сложности их фирменного фреймворка агента.

Расшифровка «Режима агента»: от теории к практическому применению

Термин «режим агента» описывает не просто новую функцию, а принципиально новый способ взаимодействия человека и машины. Он переносит бремя выполнения отдельных этапов с пользователя на ИИ, что позволяет решать гораздо более сложные задачи.

Что означает «режим агента»? Изменение парадигмы взаимодействия с пользователем.

Термин «режим агента» имеет параллели в современных средах разработки программного обеспечения, таких как Visual Studio Code или Android Studio. В этих контекстах активация режима агента означает, что пользователь указывает цель более высокого уровня – например, «Добавить функцию публикации в социальных сетях» – ИИ автономно определяет соответствующий контекст, планирует необходимые шаги и выполняет их в различных файлах и инструментах.

Применительно к платформе закупок, такой как Accio.com, активация этого режима означает, что пользователь делегирует проект компетентному цифровому помощнику. Вместо пошаговых команд («Найти товар X», «Фильтровать по цене Y», «Связаться с поставщиком Z») пользователь формулирует цель миссии: «Найдите трёх потенциальных поставщиков экологически чистой упаковки, которые могут доставить товар в Германию в течение четырёх недель и имеют рейтинг не менее 4,5 звёзд». После этого агент берёт на себя автономное выполнение задачи.

Основой этого режима является цикл «планирование и исполнение». Агент получает цель, разрабатывает план, выполняет первый шаг с помощью подходящего инструмента, наблюдает за результатом, обновляет свою память и план и переходит к следующему шагу. Этот итеративный, самокорректирующийся процесс лежит в основе его автономности, позволяя ему реагировать на непредвиденные препятствия и корректировать свой курс до достижения цели.

Когда одного агента недостаточно: мощь многоагентных систем

Для решения особо сложных задач производительность может быть дополнительно повышена за счёт использования не одного, а нескольких специализированных агентов, работающих в команде. Эта концепция известна как многоагентная система.

Это можно представить себе как аналогию с отделами компании. Сложную задачу закупок может выполнить команда ИИ-агентов, каждый из которых специализируется на определённой функции:

Можно нанять научного агента для анализа рыночных тенденций и выявления потенциальных продуктов.

Аудитор может специализироваться на проверке сертификатов поставщиков, рекомендаций и результатов их деятельности в прошлом.

Агент связи мог бы заниматься автоматизированной отправкой запросов на информацию (RFQ) и отслеживанием ответов.

Аналитический агент может обработать собранные данные и создать окончательный сравнительный отчет.

Агент-оркестратор более высокого уровня будет управлять этой командой, назначать задачи и обеспечивать слаженную работу отдельных агентов для достижения общей цели. Подобные архитектуры, представленные в таких фреймворках, как CrewAI или AutoGen, представляют собой вершину современных технологий агентов и, вероятно, являются долгосрочной перспективой для такой функции, как режим агента Accio.

Это развитие имеет важные последствия: «Режим агента» вводит пользователя, не являющегося человеком. При работе агента Accio ни один человек не нажимает кнопки в пользовательском интерфейсе. Вместо этого программа вызывает внутренние API, такие как searchProducts или getSupplierDetails. Это означает, что весь бэкенд платформы больше не должен быть разработан исключительно для взаимодействия с человеком, но и для «опыта агента» (AX). Внутренние API и сервисы должны быть надёжными, хорошо документированными и структурированными таким образом, чтобы их мог легко понять и использовать LLM. Это создаёт значительное технологическое преимущество, поскольку конкуренты не могут просто разработать новый пользовательский интерфейс; им необходимо создать целую экосистему машиночитаемых инструментов и сервисов.

Торговые платформы B2B – стратегическое планирование и поддержка с Xpert.Digital – Image: Xpert.Digital

Торговые платформы для бизнеса (B2B) стали важнейшим компонентом мировой торговой динамики и, следовательно, движущей силой экспорта и глобального экономического развития. Эти платформы предлагают компаниям всех размеров, в частности МСП – малых и средних компаний – которые часто считаются основой немецкой экономики, значительные преимущества. В мире, в котором цифровые технологии все больше и больше выходят на первый план, способность адаптироваться и интеграция имеет решающее значение для успеха в глобальной конкуренции.

Подробнее об этом здесь:

• Торговые платформы типа «бизнес для бизнеса» (B2B)

Accio.com и эволюция интеллектуальных закупок

Внедрение режима агента на Accio.com — не единичное событие, а логичное развитие платформы, изначально созданной на основе искусственного интеллекта. Существующие возможности формируют основу для развития новой автономной функции, снабжая её знаниями и инструментами, специфичными для данной предметной области.

Основы Accio Intelligence: от вдохновения к сравнению

Текущий набор функций ИИ на Accio.com можно рассматривать как фундаментальные основы, обеспечивающие эффективность Agent Mode. Каждую из этих функций можно рассматривать как специализированный инструмент, который может использовать агент:

Вдохновение для продукта: эта функция использует рыночные данные в режиме реального времени, социальные тренды и знания B2B, чтобы помочь пользователям находить прибыльные идеи для продуктов. В контексте режима агента это инструмент «исследования и открытия» для агента.

Идеальное соответствие: эта функция помогает пользователям в процессе, основанном на искусственном интеллекте, определить точные требования к закупкам и сопоставить их с проверенными поставщиками. Это соответствует функции «анализа и фильтрации требований» агента.

Суперсравнение: этот инструмент позволяет пользователям выбрать несколько товаров и получить мгновенное комплексное сравнение по таким важным параметрам, как цена, минимальный объём заказа (MOQ) и время доставки. Это функция агента для «оценки и анализа».

Accio Page: Эти страницы, созданные искусственным интеллектом и напоминающие энциклопедии, для каждого продукта обобщают проверенную информацию и служат структурированной и надежной «базой знаний» для агента.

Прыжок к автономии: от помощника к актеру

Ранее Accio.com выступал в роли сложного ИИ-помощника или второго пилота. Платформа предоставляла данные, аналитику и сравнения, но пользователь оставался агентом, которому предстояло интерпретировать эту информацию и принимать решения о дальнейших действиях. Режим агента знаменует собой переход Accio к автономному агенту.

В этом режиме платформа получает возможность выполнять весь рабочий процесс от имени пользователя. Роль пользователя смещается от выполнения задач к определению целей и стратегическому мониторингу.

Часто используемая аналогия, согласно которой Accio работает как команда из четырёх специалистов в одном лице – консультанта, менеджера по закупкам, специалиста и финансового аналитика – дополняется Agent Mode. Agent Mode — это менеджер проекта, который ведёт эту цифровую команду к завершению проекта от начала до конца.

Ключевое преимущество Accio заключается в ее вертикально интегрированной экосистеме данных и инструментов. Платформа основана на 25-летнем опыте Alibaba в отрасли и интегрирует данные из таких источников, как Alibaba.com, 1688 и Europages. Она также может похвастаться такими фирменными функциями, как кредитные рейтинги и перекрестная проверка на базе ИИ. В то время как общий агент, такой как Auto-GPT, должен искать в общедоступном интернете, который часто неструктурирован и ненадежен, агент Accio работает в закрытой системе высококачественных, структурированных и проверенных B2B-данных. Его инструменты специально разработаны для задач закупок. Это делает агента Accio гораздо более надежным и эффективным для задач закупок. Ему не нужно угадывать, является ли поставщик законным; он может полагаться на внутренние инструменты проверки и оценки Accio. Это дает режиму агента огромное преимущество в доверии и надежности по сравнению с открытыми платформами агентов.

Режим агента Accio на практике: гипотетические варианты использования и стратегические преимущества

Чтобы наглядно продемонстрировать преобразующую силу режима агента, ниже представлены подробные примеры его использования. Эти сценарии иллюстрируют, как теоретические возможности агента могут быть воплощены в конкретные бизнес-процессы, создающие ценность.

Вариант использования 1: комплексная разработка и закупка продукта

Сценарий: Предприниматель в сфере электронной коммерции хочет запустить новую линейку экологичных, высокодоходных ковриков для йоги.

Запрос агенту: «Проанализируйте текущий рынок экологичного оборудования для йоги. Определите продукт с высоким спросом и хорошей рентабельностью. Найдите 5 ведущих мировых производителей, использующих переработанные материалы и сертифицированных по ISO 14001. Запросите образцы и прайс-листы для первоначального заказа в 500 единиц. Проведите сравнительный анализ поставщиков по стоимости, срокам поставки, качеству материалов и качеству связи. Предоставьте мне окончательную рекомендацию с тремя лучшими вариантами».

Действия агента: Агент разбивает эту сложную задачу на детальный план, состоящий из таких этапов, как исследование рынка, поиск поставщиков, отбор поставщиков, взаимодействие с ними и запрос предложений, анализ и составление отчётности. При выполнении задачи агент использует инструмент «Вдохновение продуктом» для анализа объёма поиска и социальных тенденций и определяет, что пробковые коврики для йоги являются перспективным кандидатом. Затем он просматривает свою внутреннюю базу данных поставщиков и интернет-ресурсы, чтобы найти десятки производителей. Используя логику «Идеальное соответствие», он фильтрует этот список, проверяя сертификаты и сканируя веб-сайты поставщиков на наличие переработанных материалов. Затем он использует инструмент коммуникации для составления и отправки персонализированных электронных писем с запросами пяти лучшим кандидатам. Он записывает входящие ответы и номера отслеживания образцов в свою память. После сбора всех данных он использует логику «Суперсравнения» для создания подробной таблицы и сводного отчёта, демонстрирующего преимущества и недостатки каждого варианта. Этот отчёт предоставляется пользователю для принятия окончательного решения. Процесс, который мог бы занять недели вручную, выполняется автономно за часы.

Вариант использования 2: Проактивная и динамическая оптимизация цепочки поставок

Сценарий: Розничный торговец среднего размера обеспокоен возможными сбоями в цепочке поставок своего самого продаваемого электронного устройства из-за геополитической напряженности в определенном регионе.

Подсказка агенту: «Постоянно отслеживать данные о продажах товара с артикулом № 12345 и новости о цепочках поставок в Юго-Восточной Азии. Если скорость продаж увеличится более чем на 15% или появятся достоверные сообщения о закрытии портов или задержках экспорта в регионе, заблаговременно найдите и рассмотрите трёх альтернативных поставщиков в Мексике или Восточной Европе с сопоставимыми стандартами качества и производительности. Предоставьте мне отчёт для предварительного рассмотрения, чтобы я мог немедленно принять меры при необходимости».

Действия агента: В этом сценарии демонстрируется непрерывно работающий агент мониторинга. Агент работает в фоновом режиме и подключен к API данных о продажах ритейлера и API обмена сообщениями. Он непрерывно проверяет выполнение заданных условий. При срабатывании триггера он автоматически начинает поиск и проверку поставщиков, как описано в первом варианте использования, но для другого региона и по другим критериям. Он создает «экстренный отчет» и оповещает пользователя. Это превращает реактивный кризис в проактивное управляемое реагирование.

Вариант использования 3: Комплексное тестирование соответствия и качества для нишевых продуктов

Сценарий: Европейской компании необходимо закупить компонент для медицинских приборов и соблюдать строгие правила ЕС (MDR) и стандарты качества.

Подсказка агенту: «Найдите поставщиков, сертифицированных по ISO 13485 и могущих предоставить декларации о соответствии требованиям EU MDR. Просмотрите их общедоступные записи и базы данных сертификатов для проверки. Проанализируйте отзывы клиентов и отраслевые форумы на предмет сообщений о проблемах с качеством. Составьте список из трёх поставщиков с наивысшим рейтингом доверия и подготовьте подробный комплект документов для комплексной проверки для каждого из них».

Действия агента: Этот вариант использования демонстрирует способность агента проводить глубокие специализированные исследования. Он будет использовать инструменты веб-поиска для доступа к общедоступным базам данных сертификации, анализировать PDF-документы (сертификаты) и использовать обработку естественного языка для оценки мнений в отзывах и на форумах. Это автоматизирует сложную ручную, трудоёмкую и критически важную задачу обеспечения соответствия требованиям, которая обычно требует участия эксперта-человека.

Стратегические преимущества для компаний

Примеры использования демонстрируют ряд стратегических преимуществ, которые режим агента дает компаниям любого размера:

Значительное повышение эффективности: процессы закупок, которые традиционно занимают недели или месяцы, можно сократить до минут или часов.

Сокращение затрат: сокращается потребность в крупных группах по закупкам, а дорогостоящие ошибки, вызванные ручными процессами, сводятся к минимуму.

Демократизация экспертизы: МСП получают доступ к информации о закупках и операционным возможностям, которые ранее были доступны только крупным компаниям.

Улучшенное принятие решений: решения принимаются на основе всестороннего анализа данных, а не интуиции или неполной информации.

Стратегическая гибкость: компании могут быстрее реагировать на изменения рынка и новые возможности.

В следующей таблице обобщены возможности и получаемые в результате преимущества для бизнеса.

AI Agent: стратегические преимущества для компаний

AI Agent: стратегические преимущества для компаний – Изображение: Xpert.Digital

ИИ-агенты предоставляют компаниям стратегические преимущества, полностью управляя сквозными проектами закупок – от разработки идей до маркетинговых исследований и поиска поставщиков, анализа заявок и рекомендаций. Это значительно сокращает время вывода на рынок и позволяет быстро тестировать новые бизнес-идеи с минимальными ручными усилиями. Одновременно с этим они непрерывно отслеживают рынок и цепочки поставок, выступая в качестве проактивной системы раннего оповещения, действуя автономно при возникновении заранее заданных событий. Это повышает устойчивость цепочки поставок и позволяет проактивно управлять рисками, а не реагировать на кризисы. Автоматизированная коммуникация с поставщиками позволяет ИИ-агенту самостоятельно формулировать, отправлять и отслеживать запросы, а также консолидировать ответы для удобства оценки. Это значительно экономит время сотрудников отдела закупок и обеспечивает масштабируемое взаимодействие с поставщиками без привлечения дополнительного персонала. Кроме того, агент выполняет углубленные проверки соответствия требованиям и качества, анализируя сложные документы, такие как сертификаты, и оценивая неструктурированные данные, чтобы гарантировать соблюдение нормативных требований и качество. Это снижает риск несоответствия требованиям и повышает безопасность при выборе поставщиков, особенно в таких строго регулируемых отраслях, как медицинские технологии или пищевая промышленность.

Закупка B2B: цепочки поставок, торговля, рыночные площадки и поддержание AI Sourcing с Accio.com – Изображение: Xpert.Digital

Подробнее об этом здесь:

• Найти продукты и B2B Insights с AI / консультацией и поддержкой

Более широкое влияние: агенты ИИ и будущее труда и торговли

Внедрение автономных агентов, таких как Accio Agent Mode, — это не просто технологическое новшество; это катализатор глубоких изменений в сфере труда и глобальной торговли. Стратегические и этические последствия этой технологии требуют forward-looking анализа.

Переосмысление роли закупок: от исполнителя к стратегу

Широко распространены опасения, что агенты ИИ заменят людей. Однако анализ показывает, что это скорее трансформация, чем полное исчезновение профессии. Агенты ИИ коренным образом изменят роль специалистов по закупкам. Рутинные и повторяющиеся задачи – такие как ввод данных, простой поиск, первоначальный контакт и базовые сравнения – будут в значительной степени автоматизированы. Это согласуется с исследованиями, показывающими, что ИИ в первую очередь берет на себя автоматизируемые задачи, освобождая людей для более важных задач.

Роль человека эволюционирует в роль «менеджера ИИ» или «стратега по закупкам». Обязанности перейдут к:

Стратегическая цель: определение общей стратегии и целей закупок для агентов ИИ.

Оперативное проектирование: разработка эффективных инструкций и целей для оптимального управления агентами.

Проверка и надзор: проверка и подтверждение выводов и рекомендаций агентов.

Управление взаимоотношениями: проведение финальных переговоров и построение долгосрочных отношений с поставщиками – задачи, требующие человеческих тонкостей и навыков межличностного общения.

Управление портфелем агентов: отслеживайте и оптимизируйте работу цифровых агентов, подобно тому, как менеджер руководит командой людей.

Этические принципы и управление рисками в автономных закупках

С ростом автономности растут и риски. Делегирование критически важных бизнес-функций системам искусственного интеллекта требует строгих этических принципов и тщательного управления рисками.

К основным рискам относятся:

Защита данных и конфиденциальность: когда агент получает доступ к конфиденциальным данным компании, таким как структура затрат, списки клиентов или фирменные разработки продуктов, необходимо применять строгие политики защиты данных. Использование закрытых, безопасных систем агентов вместо общедоступных моделей имеет решающее значение для предотвращения утечки коммерческой тайны.

Ответственность и подотчётность: Кто несёт ответственность, если агент допустит дорогостоящую ошибку, выберет недобросовестного поставщика или нарушит нормативные требования? Чёткие аудиторские журналы, отслеживаемость и человеческий контроль необходимы для обеспечения подотчётности.

Систематическая предвзятость: модели ИИ могут обучаться и закреплять предвзятости, присущие их обучающим данным. Существует риск, что агент будет систематически отдавать предпочтение или дискриминировать определённые типы поставщиков. Для выявления и устранения таких предвзятостей необходимы постоянный мониторинг и аудит справедливости.

Ключевым инструментом снижения рисков является концепция «человек в контуре» (HITL). Наиболее эффективные агентские системы будут иметь встроенные «заградительные барьеры» и обязательные контрольные точки одобрения. На этих точках агент должен предоставить результаты своей работы человеку для проверки, прежде чем выполнять необратимые действия, такие как подписание договора или инициирование платежа.

Следующий этап цифровой трансформации в закупках

Режим агента Accio.com — это больше, чем просто новая функция. Он даёт возможность заглянуть в будущее коммерции – будущее, где автономные агенты выступают в качестве мощной цифровой рабочей силы, самостоятельно управляя сложными бизнес-процессами. Эта технология способна кардинально изменить правила игры, позволяя малому и среднему бизнесу, в частности, конкурировать на глобальном уровне с уровнем эффективности и интеллекта, ранее доступным только крупным корпорациям.

Анализ показывает, что истинная ценность заключается не только в искусственном интеллекте языковой модели, но и в интеллектуальном взаимодействии планирования, памяти и инструментов, ориентированных на конкретную область, в рамках надежной экосистемы, управляемой данными. Для компаний это означает смещение фокуса: от утомительного выполнения отдельных задач к стратегическому управлению интеллектуальными системами.

Таким образом, ключевой вопрос для компаний заключается не в том, будут ли они внедрять ИИ-агентов, а в том, как они будут интегрировать их в свои стратегии, обучать сотрудников новым ролям ИИ-менеджеров и стратегов, а также создавать необходимые структуры управления для ответственного и эффективного использования огромного потенциала этой технологии. Будущее принадлежит тем, кто научится управлять этой новой формой цифровой работы.

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

Ki-GameChanger: наиболее гибкая платформа AI – специальные решения, 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

Конрад Вольфенштейн

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.

Вы можете найти больше по адресу: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus