Недеље проведене у потрази за добављачима? Нови АИ агент сада то ради за само неколико сати – од АИ асистента до аутономног АИ менаџера

Прелазак са помоћи на аутономију у B2B трговини

Увођење „Агентског режима“ на B2B платформи за трговање Accio.com означава кључну прекретницу у примени вештачке интелигенције у глобалној трговини. Овај развој је много више од једноставног ажурирања функција; он представља фундаменталну промену парадигме – од алата покретаних вештачком интелигенцијом који помажу људским корисницима ка аутономним системима који делују у њихово име. Технолошка еволуција од једноставних дигиталних асистената попут Сири, који реагују на унапред дефинисане команде, до генеративних вештачких модела попут ChatGPT-а, који могу да воде сложене дијалоге и креирају садржај, сада је достигла следећу фазу: аутономне агенте. Ови агенти су способни да самостално планирају и извршавају сложене, вишестепене задатке како би постигли циљеве корисника.

Овај извештај има за циљ да пружи свеобухватну анализу ове нове могућности. Деконструисаће технолошке основе агентског режима, испитати његове практичне примене и осветлити дубоке стратешке импликације за предузећа, посебно мала и средња предузећа (МСП). Анализа иде даље од површне објаве како би створила дубоко, практично разумевање шта ова технологија значи за будућност глобалне трговине.

Доба аутономних вештачких интелигенција: Нова дефиниција рада

Да би се у потпуности схватио значај агентског режима, неопходно је прво разумети основну технологију. Аутономни вештачки интелигентни агенти више нису далека визија будућности, већ конкретна технолошка стварност која редефинише начин на који се посао обавља. Њихова архитектура и рад се фундаментално разликују од претходних вештачких интелигентних система и чине основу трансформативне моћи коју платформе попут Accio.com сада ослобађају.

Шта су аутономни вештачки интелигентни агенти? Више од четботова и традиционалне вештачке интелигенције

Аутономни агент је напредни систем вештачке интелигенције дизајниран да опажа своје окружење, доноси самосталне одлуке и обавља низ задатака како би постигао одређени, често сложени, циљ уз минималну људску интервенцију. Ова дефиниција истиче кључну разлику од познатијих облика вештачке интелигенције.

За разлику од традиционалног четбота, који се ослања на једноставан механизам командовања и одговора, агент може да формулише и изврши вишестепени план за обраду захтева. Док виртуелни асистент попут Сири обавља појединачне, јасно дефинисане задатке - као што је подешавање тајмера или проверавање временске прогнозе - аутономни агент може да се носи са двосмисленим, свеобухватним циљевима. Упутства попут „Испланирај моје пословно путовање у Вијетнам“ или „Пронађи новог добављача за моју линију одрживих производа“ спадају у област стручности агента.

Овај развој догађаја означава прелазак са интеракција заснованих искључиво на алатима на интелигентна партнерства. Вештачка интелигенција се трансформише од пасивног алата који чека инструкције до активног, циљно оријентисаног партнера који проактивно доприноси остваривању пословних циљева.

Анатомија агента: Градивни блокови аутономије

Способност агента да делује аутономно зависи од међусобног деловања неколико основних компоненти. Иако је језички модел често у фокусу, управо оркестрирана архитектура ових градивних блокова омогућава праву аутономију.

Когнитивни мозак: Модели великих језика (LLM)

Језгро и когнитивни мотор сваког модерног агента је велики језички модел (LLM), као што је OpenAI-јева GPT серија или Google-ов Gemini. Ови модели се тренирају на огромним скуповима података, развијајући изванредну способност разумевања нијансираног људског језика, логичке анализе сложених проблема и генерисања текста сличног људском. Ова способност омогућава агенту да протумачи нејасно формулисан захтев корисника попут „Треба ми боље паковање“ и преведе га у низ конкретних, практичних корака.

Планирање и логичко размишљање

Једна од најважнијих способности која разликује агента од једноставније вештачке интелигенције је декомпозиција задатака. Агент може да разложи сложени циљ на логичан низ управљивих подзадатака. За циљ „Проналажење новог добављача“, план агента може изгледати овако: 1. Истраживање тржишних трендова за производ. 2. Идентификовање најбоље оцењених добављача на релевантним платформама. 3. Филтрирање добављача на основу одређених критеријума као што су сертификати или минималне количине за поруџбину. 4. Контактирање и захтев за понуде. 5. Сумирање прикупљених информација у упоредном извештају. Ова способност планирања је кључна за руковање сложеним пословним процесима у стварном свету.

Памћење и учење

Аутономни агенти поседују меморију која је кључна за њихову функционалност и даљи развој. Они користе и краткорочну меморију да би одржали преглед тренутног низа задатака и дугорочну меморију да би учили из прошлих интеракција и побољшавали се током времена. Ово омогућава агенту да избегне понављање грешака и да све више прилагођава своје одговоре специфичним потребама и преференцијама корисника. Ово је кључна разлика од четботова без стања, који заборављају контекст разговора када се заврши.

Употреба алата: Веза са стварним светом

Права способност агента произилази из његове способности да користи „алате“. Ови алати су екстерне функције или интерфејси за програмирање апликација (API) који омогућавају агенту да интерагује са спољним светом и обавља радње. На пример, агент може да користи API за веб претрагу за прикупљање података у реалном времену, рачунарски API за финансијску анализу или API за е-пошту за слање порука. За платформу као што је Accio.com, ови алати укључују приступ интерним базама података добављача, комуникационим системима, аналитици и другим власничким системима.

Права иновација, дакле, не лежи само у самом LLM-у, већ у оквиру за оркестрацију који га окружује. LLM сам по себи је моћан, али пасивни генератор текста. Само оквир – циклус „планирај и изврши“, управљање меморијом и библиотека доступних, добро дефинисаних алата – трансформише LLM из „мислиоца“ у „извршиоца“. Конкурентска предност платформи попут Accio-а стога не лежи само у коришћењу моћног LLM-а, већ и у квалитету и софистицираности њиховог сопственог оквира за агенте.

Декодиран „агентски режим“: Од теорије до практичне примене

Термин „агентски режим“ описује не само нову функцију, већ фундаментално нови начин интеракције између људи и машина. Он пребацује терет извршавања детаљних појединачних корака са корисника на вештачку интелигенцију, омогућавајући тако руковање далеко сложенијим задацима.

Шта значи „агентски режим“? Промена парадигме у интеракцији са корисником

Термин „агентски режим“ проналази паралеле у модерним окружењима за развој софтвера као што су Visual Studio Code или Android Studio. У овим контекстима, активирање агентског режима значи да корисник одређује свеобухватни циљ – на пример, „Додај функцију дељења на друштвеним мрежама“ – а вештачка интелигенција аутономно одређује релевантни контекст, планира неопходне кораке и извршава их у више датотека и алата.

Примењено на платформу за набавке као што је Accio.com, активирање овог режима значи да корисник делегира пројекат компетентном дигиталном асистенту. Уместо давања команде корак по корак („Претражи производ X“, „Филтрирај по цени Y“, „Контактирај добављача Z“), корисник формулише циљ мисије: „Пронађи ми три потенцијална добављача еколошки прихватљиве амбалаже који могу да испоруче у Немачку у року од четири недеље и имају минималну оцену од 4,5 звездице.“ Агент затим преузима аутономно извршење.

Оперативно језгро овог режима је петља планирања и извршавања. Агент прима циљ, креира план, извршава први корак одговарајућим алатом, посматра резултат, ажурира своју меморију и план и прелази на следећи корак. Овај итеративни, самокоригујући процес је основа његове аутономије и омогућава му да реагује на непредвиђене препреке и прилагођава свој ток док се циљ не постигне.

Када један агент није довољан: Моћ мултиагентских система

За посебно сложене задатке, перформансе се могу додатно повећати коришћењем не само једног, већ неколико специјализованих агената који раде заједно као тим. Овај концепт је познат као вишеагентски систем.

Ово се може визуализовати аналогно одељењима унутар компаније. Сложени задатак набавке могао би да обави тим вештачких интелигенција, од којих је сваки специјализован за одређену функцију:

Истраживачки агент би могао бити задужен за анализу тржишних трендова и идентификацију потенцијалних производа.

Агент за ревизију би могао да се специјализује за проверу сертификата, референци и прошлих резултата добављача.

Комуникацијски агент би могао да обрађује аутоматско слање захтева за питања (RFQ) и праћење одговора.

Аналитички агент би могао да обради прикупљене податке и креира коначни извештај о поређењу.

Агент оркестратор вишег нивоа би водио овај тим, додељивао задатке и осигуравао да појединачни агенти хармонично раде заједно како би постигли општи циљ. Такве архитектуре, које се налазе у оквирима као што су CrewAI или AutoGen, представљају врхунац тренутне технологије агената и вероватна су дугорочна визија за функцију попут Accio-овог агентског режима.

Овај развој има дубоке последице: „Агентски режим“ уводи корисника који није човек. Када Accio агент ради, ниједан човек не кликће на дугмад у корисничком интерфејсу. Уместо тога, програм позива интерне API-је, као што су searchProducts или getSupplierDetails. То значи да цео бекенд платформе мора бити дизајниран не само за људску интеракцију већ и за „Агентско искуство“ (AX). Интерни API-ји и услуге морају бити робусни, добро документовани и структурирани на такав начин да их машински читљиви програмер (LLM) може лако разумети и користити. Ово ствара значајну технолошку предност, јер конкуренти не могу једноставно развити нови кориснички интерфејс; морају изградити читав екосистем машински читљивих алата и услуга.

B2B платформе за трговање - Стратешко планирање и подршка уз Xpert.Digital - Слика: Xpert.Digital

Платформе за трговање између предузећа (B2B) постале су кључна компонента глобалне трговинске динамике и самим тим покретачка снага извоза и глобалног економског развоја. Ове платформе нуде значајне предности компанијама свих величина, посебно малим и средњим предузећима – која се често сматрају окосницом немачке економије. У свету где су дигиталне технологије све истакнутије, способност прилагођавања и интеграције је кључна за успех у глобалној конкуренцији.

Више информација овде:

• Платформе за трговање између предузећа (B2B)

Accio.com и еволуција паметних набавки

Увођење агентског режима на Accio.com није изолован догађај, већ логична еволуција платформе изграђене од темеља на интелигенцији заснованој на вештачкој интелигенцији. Постојеће функционалности чине темељ на којем се гради нова аутономна способност, опремајући је знањем и алатима специфичним за домен.

Темељи Accio интелигенције: Од инспирације до поређења

Тренутни пакет вештачке интелигенције на Accio.com може се схватити као основни стубови који дају моћ агентском режиму. Свака од ових функција може се посматрати као специјализовани алат који агент може да користи:

Инспирација за производ: Ова функција користи податке о тржишту у реалном времену, друштвене трендове и B2B увиде како би помогла корисницима да идентификују профитабилне идеје за производе. У контексту агентског режима, ово је агентов алат за „истраживање и откривање“.

Савршено подударање: Ова функција води кориснике кроз процес заснован на вештачкој интелигенцији како би дефинисала прецизне захтеве за набавку и упарила их са провереним добављачима. Ово одговара функцији агента за „анализу и филтрирање захтева“.

Супер поређење: Овај алат омогућава корисницима да изаберу више производа и добију тренутно, свеобухватно поређење критичних података као што су цена, минимална количина поруџбине (MOQ) и време испоруке. Ово је функција „евалуације и анализе“ агента.

Accio страница: Ове странице генерисане вештачком интелигенцијом, сличне енциклопедијама за сваки производ, сумирају проверене информације и служе као структурирана и поуздана „база знања“ за агента.

Скок ка аутономији: Од асистента до глумца

До сада је Accio.com функционисао као софистицирани вештачки асистент или копилот. Платформа је пружала податке, увиде и поређења, али је корисник остао актер који је морао да интерпретира ове информације и одлучи о следећим корацима. Агентски режим означава Accio-ов прелазак на аутономног актера.

У овом режиму, платформи је додељено овлашћење да изврши цео ток рада у име корисника. Улога корисника се мења са извршавања задатака на дефинисање циљева и стратешко праћење.

Често коришћена аналогија да Accio функционише као тим од четири стручњака у једној особи – консултант, менаџер набавке, специјалиста и финансијски аналитичар – употпуњује се агентским режимом. Агентски режим је руководилац пројекта који води овај дигитални тим да заврши пројекат од почетка до краја.

Кључна предност компаније Accio лежи у њеном вертикално интегрисаном екосистему података и алата. Платформа користи 25 година искуства компаније Alibaba у индустрији и интегрише податке из извора као што су Alibaba.com, 1688 и Europages. Такође поседује сопствене могућности попут бодовања кредита и унакрсне валидације засноване на вештачкој интелигенцији. Док агент опште намене попут Auto-GPT-а мора да претражује често неструктурирани и непоуздан јавни интернет, агент Accio-а делује у оквиру затвореног система висококвалитетних, структурираних и верификованих B2B података. Његови алати су посебно дизајнирани за задатке набавке, што чини агента Accio-а далеко поузданијим и ефикаснијим. Не мора да погађа да ли је добављач легитиман; може се ослонити на интерне алате за верификацију и евалуацију компаније Accio. Ово даје агентском режиму значајну предност у погледу поверења и поузданости у односу на отворене агентске платформе.

Ацио агентски режим у пракси: Хипотетички случајеви употребе и стратешке предности

Да би трансформативна моћ агентског режима била опипљива, у наставку су описани детаљни, наративни случајеви употребе. Ови сценарији илуструју како се теоријске могућности агента могу претворити у конкретне пословне процесе који стварају вредност.

Случај употребе 1: Развој и набавка производа од почетка до краја

Сценарио: Предузетник у електронској трговини жели да покрене нову линију одрживих простирки за јогу са високом маржом профита.

Упутство агенту: „Анализирајте тренутно тржиште одрживе опреме за јогу. Идентификујте производ са великом потражњом и добром маржом профита. Пронађите 5 најбољих светских произвођача који користе рециклиране материјале и поседују сертификат ISO 14001. Затражите узорке и ценовнике за почетну поруџбину од 500 јединица. Направите упоредну анализу добављача на основу трошкова, времена испоруке, квалитета материјала и квалитета комуникације. Представите ми коначну препоруку за три најбоље опције.“

Акције агента: Агент разлаже овај сложени циљ на детаљан план који се састоји од фаза као што су истраживање тржишта, проналажење добављача, провера добављача, контакт и захтев за понуде, анализа и извештавање. У извршењу, агент користи свој алат „Инспирација за производ“ да би анализирао обим претраге и друштвене трендове и утврђује да су простирке за јогу од плуте перспективни кандидат. Затим претражује своју интерну базу података добављача и веб да би пронашао десетине произвођача. Користећи логику „Савршеног подударања“, филтрира ову листу упоређујући сертификате и претражујући веб странице добављача за доказе о рециклираним материјалима. Затим користи комуникациони алат за дизајнирање и слање персонализованих имејлова са захтевима пет најбољих кандидата. Памте долазне одговоре и бројеве за праћење узорка. Када се сви подаци прикупе, користе логику „Супер поређења“ да би генерисали детаљну табелу и резимирани извештај који истиче предности и мане сваке опције. Овај извештај се представља кориснику ради коначног доношења одлуке. Процес који би ручно могао да траје недељама, аутономно се завршава за неколико сати.

Случај употребе 2: Проактивна и динамична оптимизација ланца снабдевања

Сценарио: Малопродајни предузеће средње величине је забринуто због потенцијалних поремећаја у ланцу снабдевања за свој најпродаванији електронски уређај због геополитичких тензија у одређеном региону.

Упутство агенту: „Континуирано пратите податке о продаји производа SKU #12345 и вести у вези са ланцима снабдевања у Југоисточној Азији. Ако се брзина продаје повећа за више од 15% или ако постоје веродостојни извештаји о затварању лука или кашњењима извоза у региону, проактивно идентификујте и проверите три алтернативна добављача у Мексику или Источној Европи са упоредивим стандардима квалитета и капацитета. Доставите ми прелиминарни извештај како бих могао одмах да предузмем мере ако је потребно.“

Акције агента: Овај сценарио демонстрира континуирано радећег агента за праћење. Агент ради у позадини и повезан је са API-јем за податке о продаји трговца и API-јем за размену порука. Он стално проверава дефинисане услове. Чим се испуни окидач, аутономно почиње да тражи и проверава добављаче, као што је описано у првом случају употребе, али за други регион и са различитим критеријумима. Генерише „извештај о ванредним ситуацијама“ и упозорава корисника. Ово трансформише реактивну кризу у проактиван, контролисан одговор.

Случај употребе 3: Комплексно тестирање усаглашености и квалитета за нишне производе

Сценарио: Европска компанија треба да набави компоненту за медицинске уређаје и мора да се придржава строгих прописа ЕУ (MDR) и стандарда квалитета.

Упутите агенту: „Пронађите добављаче који су доказиво сертификовани према ISO 13485 и могу да доставе декларације о усаглашености за EU MDR. Претражите њихове јавне евиденције и базе података сертификата ради верификације. Анализирајте рецензије купаца и индустријске форуме за извештаје о проблемима са квалитетом. Направите ужи избор од три добављача са највећом оценом поверења и припремите детаљан документ о дужној пажњи за сваког од њих.“

Акције агента: Овај случај употребе истиче способност агента да спроведе детаљно, специјализовано истраживање. Користили би алате за веб претрагу за приступ јавним базама података о сертификатима, анализирали ПДФ документе (сертификате) и процењивали расположење у рецензијама и форумима користећи обраду природног језика. Ово аутоматизује веома ручни, дуготрајан и критичан задатак усклађености који би обично захтевао људског стручњака.

Стратешке предности за компаније

Случајеви употребе показују бројне стратешке предности које агентски режим нуди предузећима свих величина:

Масовно повећање ефикасности: Процеси набавке који традиционално трају недељама или месецима могу се сажети у минуте или сате.

Смањење трошкова: Потреба за великим тимовима за набавку је смањена, а скупе грешке услед ручних процеса су минимизиране.

Демократизација стручности: Мала и средња предузећа добијају приступ обавештајним подацима о јавним набавкама и оперативним капацитетима који су раније били доступни само великим компанијама.

Побољшано доношење одлука: Одлуке се заснивају на свеобухватним анализама заснованим на подацима, уместо на интуицији или непотпуним информацијама.

Стратешка агилност: Компаније могу брже реаговати на промене на тржишту и нове могућности.

Следећа табела сумира могућности и резултујуће пословне користи.

Агент вештачке интелигенције: Стратешке предности за компаније

Агент вештачке интелигенције: Стратешке предности за компаније – Слика: Xpert.Digital

Агенти са вештачком интелигенцијом нуде компанијама стратешке предности тако што у потпуности управљају пројектима набавке од почетка до краја – од идеја и истраживања тржишта до проналажења добављача, анализе понуда и препорука. Ово драстично смањује време до пласмана на тржиште и омогућава брзо тестирање нових пословних идеја уз минималан ручни напор. Истовремено, они континуирано прате тржиште и ланце снабдевања, делујући као проактивни систем раног упозоравања који аутономно реагује на унапред дефинисане окидаче. Ово повећава отпорност ланца снабдевања и омогућава проактивно управљање ризицима, уместо да само реагује на кризе. Аутоматизована комуникација са добављачима омогућава агенту са вештачком интелигенцијом да самостално формулише, шаље и прати захтеве за информацијама и консолидује одговоре ради лакше анализе. Ово резултира огромном уштедом времена за особље за набавке и омогућава скалабилан рад са добављачима без додатног особља. Штавише, агент спроводи детаљне провере усклађености и квалитета анализирајући сложене документе као што су сертификати и процењујући неструктуриране податке како би се осигурала усклађеност са прописима и квалитет. Ово смањује ризик усклађености и повећава сигурност при избору добављача, посебно у високо регулисаним индустријама као што су медицинска технологија или прехрамбена индустрија.

B2B набавка: Ланци снабдевања, трговина, тржишта и снабдевање засновано на вештачкој интелигенцији са ACCIO.com - Слика: Xpert.Digital

Више информација овде:

• Пронађите производе и стекните B2B увиде уз помоћ вештачке интелигенције / консултација и подршке

Шире импликације: Агенти вештачке интелигенције и будућност рада и трговине

Увођење аутономних агената, као што је Ачиов агентски режим, више је од пуке технолошке иновације; то је катализатор за дубоке промене у свету рада и глобалне трговине. Стратешке и етичке импликације ове технологије захтевају пажљиво разматрање.

Редефинисање улоге набавке: Од извршиоца до стратега

Страх да ће агенти вештачке интелигенције заменити људске раднике је широко распрострањен. Међутим, анализе указују на трансформацију, а не на укидање радних места. Агенти вештачке интелигенције ће фундаментално променити улогу стручњака за набавке. Рутински и понављајући задаци – као што су унос података, једноставне претраге, почетни контакт и основна поређења – биће у великој мери аутоматизовани. Ово се поклапа са истраживањем које показује да вештачка интелигенција првенствено преузима аутоматизоване задатке, омогућавајући људима да се фокусирају на активности веће вредности.

Улога људи ће еволуирати у улогу „менаџера вештачке интелигенције“ или „стратега за набавку“. Одговорности ће се пребацити на:

Стратешки циљ: Дефинисање свеобухватне стратегије набавке и циљева за вештачку интелигенцију (AI) агенте.

Брзи инжењеринг: Формулисање ефикасних инструкција и циљева за оптималну контролу агената.

Валидација и надзор: Преглед и потврда резултата и препорука агената.

Управљање односима: Преузимање завршних преговора и изградња дугорочних односа са добављачима – задаци који захтевају људске нијансе и међуљудске вештине.

Управљање портфолиом агената: Праћење и оптимизација учинка дигиталних запослених, слично начину на који менаџер води људски тим.

Етичке смернице и управљање ризицима у аутономним набавкама

Како се аутономија повећава, тако се повећава и ризик. Делегирање критичних пословних функција системима вештачке интелигенције захтева чврсте етичке смернице и пажљиво управљање ризицима.

Кључни ризици укључују:

Заштита података и поверљивост: Када агент добије приступ осетљивим подацима компаније као што су структуре трошкова, листе купаца или дизајн производа са власничким уговором, морају бити на снази строге смернице за заштиту података. Коришћење приватних, безбедних агентских система уместо јавних модела је кључно за спречавање цурења пословних тајни.

Одговорност и одговорност: Ко је одговоран ако агент направи скупу грешку, изабере преварног добављача или прекрши прописе о усклађености? Јасни трагови ревизије, следљивост и људски надзор су неопходни за обезбеђивање одговорности.

Систематска пристрасност: Модели вештачке интелигенције могу да уче и појачавају пристрасности присутне у њиховим подацима за обуку. Постоји ризик да ће агент систематски фаворизовати или дискриминисати одређене врсте добављача. Континуирано праћење и ревизије правичности су неопходни да би се откриле и исправиле такве пристрасности.

Кључни инструмент за ублажавање ризика је концепт „човека у петљи“ (HITL). Најефикаснији агентски системи имаће уграђене „заштитне ограде“ и обавезне контролне тачке одобрења. У овим тачкама, агент мора да поднесе своје резултате човеку на преглед пре него што предузме неповратне радње, као што је потписивање уговора или покретање плаћања.

Следећа фаза дигиталне трансформације у набавци

Агентски режим на Accio.com је више од пуке нове функције. Он нуди конкретан увид у будућност трговине – будућност у којој аутономни агенти делују као моћна дигитална радна снага, независно управљајући сложеним пословним процесима. Ова технологија има потенцијал да фундаментално промени правила игре, омогућавајући малим и средњим предузећима (МСП) да се такмиче на глобалном нивоу са ефикасношћу и интелигенцијом која је раније била резервисана за велике корпорације.

Анализа показује да права вредност не лежи искључиво у вештачкој интелигенцији језичког модела, већ у интелигентној оркестрацији алата за планирање, меморију и специфичне домене унутар поузданог екосистема вођеног подацима. За компаније то значи промену фокуса: даље од заморног извршавања појединачних задатака ка стратешком управљању интелигентним системима.

Кључно питање за компаније стога више није да ли ће користити агенте вештачке интелигенције, већ како ће их интегрисати у своје стратегије, квалификовати своје запослене за нове улоге менаџера и стратега вештачке интелигенције и створити неопходне структуре управљања како би се огромна моћ ове технологије користила одговорно и ефикасно. Будућност припада онима који науче да управљају овим новим обликом дигиталног рада.

Независне платформе за вештачку интелигенцију као стратешка алтернатива за европске компаније - Слика: Xpert.Digital

AI мењач правила игре: Најфлексибилнија AI платформа - Решења по мери која смањују трошкове, побољшавају ваше одлуке и повећавају ефикасност

Независна AI платформа: Интегрише све релевантне изворе података компаније

• Брза интеграција вештачке интелигенције: Прилагођена решења за вештачку интелигенцију за предузећа за сате или дане, уместо месеци
• Флексибилна инфраструктура: базирана на облаку или хостинг у вашем сопственом дата центру (Немачка, Европа, слободан избор локације)

• Максимална безбедност података: његова употреба у адвокатским канцеларијама је непобитан доказ
• Примена у широком спектру извора података предузећа
• Избор сопствених или различитих AI модела (Немачка, ЕУ, САД, Кина)

Више информација овде:

• Независне AI платформе наспрам хиперскалера: Које решење је право решење?

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или преусмеравање стратегије вештачке интелигенције

☑️ Пионирски развој пословања

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме испод или ме једноставно позовите на +49 89 89 674 804 (Минхен) .

Радујем се нашем заједничком пројекту.

Xpert.Digital је центар за индустрију фокусиран на дигитализацију, машинство, логистику/интралогистику и фотонапонске системе.

Са нашим решењем за развој пословања од 360°, пружамо подршку реномираним компанијама, од нових пословања до постпродајних услуга.

Тржишна интелигенција, маркетиншки маркетинг, маркетиншка аутоматизација, развој садржаја, односи с јавношћу, мејлинг кампање, персонализоване друштвене мреже и неговање потенцијалних клијената су део наших дигиталних алата.

Више информација можете пронаћи на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus