85 % av AI-projekt misslyckas, samtidigt som en mängd ”certifierade AI-experter” dyker upp på marknaden?!

Glöm AI-certifikaten: Dessa 5 färdigheter kommer att göra dig till en riktig AI-proffs

Vad är verkligheten bakom de otaliga AI-certifikat som erbjuds idag? Denna fråga ställs alltmer inom teknikbranschen i takt med att både företag och individer konfronteras med floden av certifieringsprogram. Den växande kritiken mot dessa program är inte ogrundad. Studier visar att 85 % av AI-projekt misslyckas, samtidigt som en mängd "certifierade AI-experter" dyker upp på marknaden. Denna skillnad mellan teoretisk kunskap och praktisk framgång väcker allvarliga frågor om det verkliga värdet av traditionella certifieringsmetoder.

Problemet ligger i den grundläggande naturen hos dessa certifieringar. Medan 81 % av IT-proffs tror att de kan använda AI effektivt, har endast 12 % faktiskt de nödvändiga färdigheterna. Denna klyfta mellan självuppfattning och faktisk kompetens förvärras ytterligare av ytliga certifieringsprogram som lovar snabba vinster men misslyckas med att ge en solid grund för verkliga AI-implementeringar.

Sann AI-expertis kräver mycket mer än att klara flervalsfrågor eller genomföra ytliga handledningar i ramverk. Det kräver en djup förståelse för systemarkitektur, datakvalitet, affärsprocesser och förändringshantering. Dessa färdigheter utvecklas inte under några timmars onlineutbildning, utan genom åratal av praktisk erfarenhet i verkliga projekt.

Vad ligger bakom kritiken mot traditionella AI-utbildningsprogram?

Varför kritiseras AI-certifieringar så hårt? Svaret ligger i hur dessa program är strukturerade. Traditionella certifieringar fokuserar främst på teoretisk kunskap och standardiserade testprocedurer. Ett typiskt certifikat lär ut grunderna i neurala nätverk, täcker ytligt ramverk som PyTorch eller TensorFlow på några timmar och avslutas med en tentamen som främst testar memorerad kunskap.

Denna metod ignorerar de komplexa verkligheterna kring AI-implementering i företag. Praktiska AI-projekt kräver inte bara teknisk kunskap utan också förmågan att förstå komplexa affärsproblem, hantera intressenter och utveckla långsiktiga strategier. Ett certifikat kan lära ut hur en algoritm fungerar, men det lär inte ut hur man integrerar ett AI-system i befintlig företagsinfrastruktur eller hur man hanterar ofullständig, kontaminerad data.

De vanligaste problemen med traditionell AI-utbildning är förutsägbara: för mycket teori utan praktisk relevans, orealistiska förväntningar på AI-utbildningen, ytlig verktygshoppning utan djupare integration och standardiserade exempel utan branschrelevans. Till detta kommer ofta bristande uppföljning – efter utbildningen lämnas deltagarna åt sitt öde.

Särskilt problematiskt är tendensen att presentera 15 olika AI-verktyg utan att förklara hur de kan integreras i befintliga arbetsflöden. Det är mer framgångsrikt att fokusera på ett fåtal verkligt användbara verktyg och gå igenom deras integration i detalj. Verkligheten är att utan praktisk tillämpning implementerar endast 10–20 % av deltagarna det de lär sig från AI-utbildningar på lång sikt. Efter en månad är upp till 70 % av kunskapen förlorad.

Vilka färdigheter kräver verklig AI-expertis?

Vad skiljer sann AI-expertis från ytlig certifieringskunskap? Sann AI-kompetens omfattar flera kritiska dimensioner som går långt utöver vad som lärs ut i traditionella certifieringsprogram. Först och främst är det en förståelse för systemarkitekturer. AI-system fungerar inte isolerat utan måste integreras i komplexa företagslandskap. Detta kräver kunskap om skalbarhet, dataflöden, latensoptimering och systemstabilitet.

Plattformsutvecklingsfärdigheter är lika viktiga. AI måste integreras i verklig företagsprogramvara, vilket kräver kunskap om API:er, mikrotjänstarkitekturer, containerteknologier och molninfrastrukturer. Dessa praktiska implementeringsfärdigheter kan inte läras ut genom teoretiska kurser utan kan endast utvecklas genom praktiskt arbete med verkliga projekt.

Datakvalitet representerar ett annat kritiskt område. Utan ren, välstrukturerad data är alla AI-modeller värdelösa. Sann expertis innebär att förstå datastyrningsprocesser, behärska tekniker för datarensning och inse effekterna av dålig datakvalitet på AI-system. 86 % av de svarande rapporterar betydande datautmaningar, från att utvinna meningsfulla insikter till att säkerställa åtkomst i realtid.

Affärskompetens är ofta den förbisedda aspekten av sann AI-expertis. Framgångsrika AI-implementeringar kräver förståelse för affärsprocesser, ROI-beräkningar och strategisk planering. AI-projekt måste leverera mätbara affärsresultat, inte bara tekniska demonstrationer. Detta kräver förmågan att leda AI-initiativ från idé till mätbart värdeskapande.

Förändringsledning är kanske den viktigaste, men minst förstådda, färdigheten. AI-implementeringar förändrar arbetsflöden, roller och ansvarsområden. Framgångsrika AI-experter förstår hur man vägleder medarbetare genom dessa förändringar, övervinner motstånd och skapar en kultur av AI-acceptans.

Hur uppstår klyftan mellan teoretisk kunskap och praktisk tillämpning?

Varför finns det ett så stort gap mellan certifierad kunskap och tillämpning i verkligheten? Orsakerna ligger i grundläggande skillnader mellan akademiskt lärande och problemlösning i verkligheten. Universitetsprogram och många certifieringar betonar en teoretisk grund utformad för att ge en bred och djup förståelse av de underliggande principerna och teorierna.

Bootcamps och praktiska program erbjuder å andra sidan projektbaserat, praktiskt lärande – lärande genom att göra. Denna metod fokuserar på att utrusta studenterna med de färdigheter som behövs för specifika roller på dagens arbetsmarknad. Från dag ett arbetar bootcamp-studenter med programmeringsutmaningar, utvecklar portföljer och samarbetar i projekt som simulerar verkliga arbetslivserfarenheter.

Innovationstakten överstiger arbetskraftens beredskap. AI utvecklas mycket snabbare än de flesta organisationer kan förbereda sina team för. Företag kan investera i teknik utan en tydlig plan för att utveckla den interna kompetens som behövs för att upprätthålla den. Detta ökar klyftan mellan vad tekniken möjliggör och vad team kan leverera.

Skillnaden mellan utbildnings- och branschkrav förvärrar detta problem. Även om AI är centralt för affärsstrategier, förlitar sig akademiska institutioner fortfarande starkt på föråldrade läroplaner. Många program betonar teoretiska koncept framför praktiska tillämpningar, vilket gör att akademiker inte är förberedda på de verkliga utmaningar som företag står inför.

Denna skillnad är särskilt uttalad inom branscher som kräver branschspecifika AI-tillämpningar, såsom sjukvård eller logistik, där domänkunskap är lika viktig som teknisk expertis. Ett certifikat i maskininlärning förbereder dig inte automatiskt för att utveckla AI-lösningar för medicinsk diagnostik eller optimering av leveranskedjan.

Vad innebär dessa utmaningar för företag?

Hur påverkar dessa frågor näringslivet? Företag står inför betydande utmaningar när det gäller att implementera AI, utmaningar som går långt utöver de tekniska aspekterna. Medan 96 % av IT-cheferna ser AI som en konkurrensfördel, uttrycker 90 % av IT-cheferna oro över att integrera AI i sin verksamhet.

Kostnaderna för AI-implementeringar underskattas ofta kraftigt. AI-transformation kräver betydande initiala investeringar i specialiserad infrastruktur, kompetenta medarbetare och löpande underhåll, vilket många organisationer underskattar. Komplexiteten i att bygga AI-system i företagsklass från grunden leder ofta till budgetöverskridanden och försenade scheman.

Många företag missbedömer AI-kostnader genom att behandla dem som ett engångsköp av teknik snarare än en löpande driftsinvestering. Framgångsrik implementering av AI kräver specialiserade datorresurser, kontinuerlig modelloptimering och dedikerad personal för att upprätthålla systemets prestanda över tid.

Kvalitetssäkring utgör ytterligare en kritisk utmaning. Dålig datakvalitet är det mest grundläggande hindret för företags framgång inom AI. Organisationer upptäcker att deras påståenden om att vara ett "datadrivet företag" kollapsar när AI-system kräver konsekvent, ren information snarare än den digitala motsvarigheten till spridda kalkylblad och inkompatibla databaser.

Bristen på AI-talanger och expertis är särskilt problematisk. 34,5 % av organisationer med mogna AI-implementeringar anger bristen på kompetens och talang inom AI-infrastruktur som sitt främsta hinder. Traditionella IT-team har en grundlig förståelse för befintliga system, men AI kräver en helt annan uppsättning färdigheter som kombinerar teknisk expertis med affärsdomänkunskap.

Vilken roll spelar datakvalitet och styrning?

Varför är datakvalitet så avgörande för AI:s framgång? Det välkända konceptet "garbage in, garbage out" fångar verkligen sambandet mellan träningsdatakvalitet och prestandan hos en AI-modell. Att säkerställa högkvalitativ data är en av de svåraste utmaningarna inom AI-träning, inte bara på grund av den mängd data som är inblandad, utan på grund av de många aspekterna av AI-träningsdatakvalitet.

Datastyrning blir avgörande innan någon AI-implementering påbörjas. Företag måste etablera omfattande processer för att säkerställa informationens noggrannhet, konsekvens och regelefterlevnad. Denna grund avgör om AI-initiativ ger meningsfulla insikter eller kostsamma besvikelser.

Farorna med dålig datakvalitet i AI-system är många. Partiskhet och diskriminering uppstår när AI-system tränas på partisk data och reproducerar och förstärker dessa partiskheter i sin utdata, vilket leder till diskriminering av vissa grupper av människor. Felaktiga beslut uppstår när data innehåller felaktig information och AI-system fattar felaktiga beslut. Detta kan få allvarliga konsekvenser, till exempel inom hälso- och sjukvården, finanssektorn och rättssystemet.

Säkerhetsrisker uppstår också från felaktiga uppgifter, vilka kan utnyttjas av illvilliga aktörer för att manipulera AI-system, vilket leder till säkerhetsrisker som hackning eller spridning av felinformation. Att implementera robusta datahanteringsstrategier som prioriterar kvalitet och integritet är därför avgörande.

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Hur skiljer sig bootcamps från traditionella utbildningsmetoder?

Vad skiljer bootcamps från traditionell utbildning? Den kanske viktigaste skillnaden mellan universitets- och bootcampprogram ligger i deras tillvägagångssätt för läroplanen. Universitetsprogrammen betonar en teoretisk grund utformad för att ge en bred och djup förståelse av underliggande principer och teorier.

Bootcamps erbjuder dock strukturerat, intensivt lärande med livekurser, feedback från lärare och tillgång till en gemenskap. Universitetens läroplaner saknar ofta en stark praktisk komponent, vilket bootcamps är kända för att utmärka sig på. Bootcamps erbjuder projektbaserat, praktiskt lärande, vilket med andra ord innebär att lära sig genom att göra.

Bedömningsstilarna varierar avsevärt. Universitet använder prov, uppsatser och teoretiska uppgifter som testar förståelse för grundläggande begrepp. Bootcamps bygger på portfolioprojekt, programmeringsutmaningar och grupparbeten som speglar arbetsmiljöer.

Tidsinvesteringen varierar dramatiskt: universitetsexamina tar 3–4 år, medan bootcamps varar 3–9 månader. Kostnadsskillnaden är också betydande: universitetsutbildning kostar 30 000–60 000 euro i Europa, medan bootcamps kostar 6 500–8 500 euro.

Framgångsstatistik visar intressanta resultat. Den genomsnittliga andelen jobbplaceringar för stora bootcamps är 71 %, jämfört med 68 % för datavetenskapsutexaminerade. På toppprogram som TripleTen stiger denna andel till 87 %. Både bootcamp- och universitetsutexaminerade behöver cirka tre till sex månader för att hitta jobb, men det är bara bootcamps som erbjuder en pengarna-tillbaka-garanti om du inte får ett nytt teknikjobb inom 10 månader efter examen.

Vad är värdet av certifikat inom specialiserade områden?

Är alla certifikat värdelösa? Inte nödvändigtvis. Certifieringar är viktigare inom specialiserade områden som MLOps. Certifikatet är värdefullt eftersom det visar för företaget att ni känner till en specifik molnplattform som GCP, AWS eller Azure. Molncertifieringar visas ofta för kunder av tjänstebaserade företag för att visa sin expertis inom molnplattformar.

Ett praktiskt exempel: Ett medelstort finansföretag behövde stärka sitt cybersäkerhetsförsvar efter en serie cyberhot. Rekryteringsteamet prioriterade kandidater med certifieringar som CISSP (Certified Information Systems Security Professional) och CEH (Certified Ethical Hacker). Dessa certifieringar var viktiga på grund av den komplexa och känsliga karaktären hos finansiella data.

Efter att ha anlitat en certifierad expert på cybersäkerhet observerade företaget en betydande förbättring av sin säkerhetssituation. Den nyanställde kunde implementera avancerade säkerhetsprotokoll och genomföra grundliga riskbedömningar, vilket var avgörande för att skydda företagets resurser.

I vissa sammanhang kan AI-certifieringar vara ganska värdefulla. AWS ML-certifikat, med rigorösa prov där 50 % av kandidaterna misslyckas på första försöket, har visat sig leda till jobb. Nyckeln ligger i certifieringens kvalitet och djup, inte bara dess närvaro.

Certifieringar bekräftar en kandidats kunskaper och engagemang för professionell utveckling, medan erfarenhet ger praktiska färdigheter och problemlösningsförmåga. För arbetsgivare är nyckeln att hitta en balans mellan de två. En omfattande anställningsstrategi bör beakta certifieringarnas relevans, erfarenhetens djup och variation, samt kandidatens förmåga att anpassa sig och växa.

Hur bör företag utvärdera AI-talanger?

Vad bör företag leta efter när de utvärderar AI-kandidater? Svaret ligger inte i antalet certifikat, utan i påvisbara resultat och praktiska färdigheter. Framgångsrika AI-proffs utmärker sig genom sin förmåga att lösa komplexa affärsproblem, inte genom sin samling digitala märken.

Portfolioprojekt ger mycket bättre insikt i en kandidats faktiska förmågor. En AI-expert bör kunna demonstrera heltäckande projekt som löser verkliga affärsproblem. Dessa projekt bör täcka hela AI-livscykeln: från problemdefinition, datainsamling och rensning till modellutveckling, implementering och övervakning.

Kommunikationsförmåga och förmåga att hantera intressenter är lika viktiga. AI-projekt misslyckas ofta inte på grund av tekniska problem, utan på grund av bristande kommunikation mellan tekniska team och affärsenheter. En bra AI-expert kan förklara komplexa tekniska koncept på ett sätt som icke-tekniska personer kan förstå och översätta affärskrav till tekniska lösningar.

Domänkunskap underskattas ofta, men den är avgörande för framgång. En AI-expert inom sjukvården måste förstå inte bara maskininlärning utan även medicinska arbetsflöden, myndighetskrav och klinisk praxis. Denna branschspecifika expertis kan inte förmedlas genom generiska certifieringar.

Förmågan att kontinuerligt lära sig är avgörande i det snabbt föränderliga AI-landskapet. Istället för att leta efter aktuella certifieringar bör företag utvärdera kandidater som visar nyfikenhet, anpassningsförmåga och en vilja att engagera sig i ny teknik.

Vilka alternativ finns det till traditionella certifieringar?

Hur kan yrkesverksamma effektivt utveckla sina AI-färdigheter? Svaret ligger i praktiska, projektbaserade inlärningsmetoder som tar itu med verkliga affärsproblem. Istället för att göra flervalsfrågor bör blivande AI-experter arbeta med verkliga projekt som levererar mätbara affärsresultat.

Bidrag med öppen källkod erbjuder en utmärkt möjlighet att få praktisk erfarenhet samtidigt som man ger tillbaka till samhället. Genom att bidra till etablerade AI-projekt lär sig utvecklare inte bara tekniska färdigheter utan även samarbete och kodgranskningsprocesser som är viktiga i professionella miljöer.

Kaggle-tävlingar och liknande plattformar låter dig arbeta med verkliga datamängder och utveckla lösningar på verkliga problem. Dessa tävlingar ger inte bara praktisk erfarenhet utan också möjlighet att lära av andra deltagare och jämföra olika tillvägagångssätt.

Mentorskap och praktiska utbildningsprogram visar betydligt bättre resultat än traditionella certifieringsprogram. Program som erbjuder individuellt stöd i mindre grupper, möjlighet till frågor och kontinuerligt utbyte även efter själva utbildningen är särskilt värdefulla.

Branschpartnerskap mellan utbildningsinstitutioner och företag skapar värdefulla broar mellan teori och praktik. Dessa program gör det möjligt för studenter att arbeta med verkliga företagsprojekt samtidigt som de har tillgång till erfarna mentorer och strukturerad feedback.

Hur kommer framtiden för AI-utbildning att utvecklas?

Vart är AI-utbildning på väg? Framtiden för AI-utbildning ligger i hybridmetoder som kombinerar teoretiska grunder med intensiv praktisk tillämpning. Framtida framgångsrika program kommer att kännetecknas av flera kärnfunktioner.

Anpassade utbildningsvägar kommer att bli standard. AI-driven personalisering kan förbättra medarbetarnas engagemang med upp till 60 % och göra utbildningsprocessen mer dynamisk och effektiv. Dessa personliga tillvägagångssätt gör det möjligt för elever att fokusera på områden där de behöver förbättras, vilket i slutändan leder till bättre kompetensutveckling.

Kontinuerlig utbildning blir allt viktigare med tanke på den snabba utvecklingen av AI-teknik. Istället för engångscertifieringar kommer framgångsrika yrkesverksamma att delta i kontinuerliga utbildningsprogram som håller dem uppdaterade med ny utveckling och kontinuerligt utökar sina färdigheter.

Tvärvetenskapliga tillvägagångssätt kommer att bli allt viktigare. Framgångsrika AI-implementeringar kräver samarbete mellan olika discipliner: dataforskare, mjukvaruingenjörer, affärsanalytiker, etikexperter och domänspecialister. Framtida utbildningsprogram kommer att främja detta samarbete från början.

Etik och ansvarsfull AI blir allt viktigare delar av utbildning. I takt med att AI-system blir alltmer inflytelserika måste yrkesverksamma utveckla inte bara tekniska färdigheter utan också en djup förståelse för de etiska konsekvenserna av sitt arbete.

Mätningen av framgång i lärande kommer att flyttas från provresultat till verkliga tillämpningar och affärsresultat. Den verkliga framgången för AI-utbildning kommer att mätas genom hur säkert och ofta individer tillämpar AI, delar kunskap och driver innovation.

Vad kan företag lära sig av framgångsrika AI-implementeringar?

Vilka lärdomar drar framgångsrika företag av sina AI-projekt? Framgångsrika AI-implementeringar följer igenkännbara mönster som skiljer sig avsevärt från misslyckade projekt. Dessa organisationer investerar kraftigt i grunderna innan de utvecklar komplexa applikationer.

Framgångsrika företag börjar med tydligt definierade affärsproblem, inte tekniska möjligheter. De identifierar specifika problemområden som kan lösas med AI och mäter framgång med hjälp av konkreta affärsmått. Detta fokus på affärsvärde skiljer framgångsrika implementeringar från teknikdrivna projekt som saknar tydliga mål.

Datastyrning prioriteras från början. Framgångsrika organisationer investerar betydande tid och resurser i att skapa rena, välstrukturerade datapipelines innan de påbörjar modellutvecklingen. De förstår att datakvaliteten direkt avgör kvaliteten på AI-resultaten.

Tvärfunktionella team blir normen. Istället för att lämna AI-projekt till isolerade data science-team bildar framgångsrika företag blandade team av domänexperter, dataspecialister, ingenjörer och affärsanalytiker. Detta samarbete säkerställer att tekniska lösningar faktiskt löser affärsproblem.

Iterativ utveckling och kontinuerlig övervakning implementeras. Framgångsrika AI-system utvecklas inte en gång och glöms sedan bort. De kräver kontinuerlig övervakning, regelbundna uppdateringar och justeringar baserade på förändrade affärskrav och ny data.

Förändringsledning är erkänt som en kritisk framgångsfaktor. Framgångsrika implementeringar investerar lika mycket i utbildning och support av anställda som i själva tekniken. De förstår att även den bästa AI-tekniken är värdelös om anställda inte kan acceptera den eller använda den effektivt.

Vägen till sann AI-kompetens

Vad är slutsatsen av denna analys? AI-certifieringar är inte i grunden värdelösa, men de är inte heller nyckeln till verklig AI-expertis. Det verkliga värdet ligger i praktisk tillämpning, att lösa verkliga problem och att utveckla omfattande färdigheter som går långt utöver teknisk kunskap.

Sann AI-expertis utvecklas genom en kombination av gedigen teoretisk förståelse, intensiv praktisk erfarenhet och kontinuerligt lärande. Det kräver inte bara tekniska färdigheter utan även affärssinne, kommunikationsförmåga och förmågan att hantera komplexa system i verkliga miljöer.

För individer innebär detta att fokusera på praktiska projekt, kontinuerligt lärande och utveckling av branschspecifik expertis. För företag innebär det att se bortom certifieringar när de utvärderar kandidater och istället värdesätta påvisbara resultat, problemlösningsförmåga och förmåga att samarbeta.

Framtiden för AI-utbildning ligger i hybridmetoder som kombinerar det bästa från traditionell utbildning och praktisk tillämpning. Dessa program kommer att vara personliga, kontinuerliga och starkt fokuserade på verkliga affärsresultat.

I slutändan är det inte PDF-certifikatet på väggen som räknas, utan förmågan att utveckla AI-system som sparar miljoner, ökar värdet tiofaldigt och löser verkliga affärsproblem. Det förra kan skrivas ut; det senare tar år att bygga, testa och leverera. Skillnaden mellan de två definierar gränsen mellan ytlig certifikatkunskap och sann AI-expertis.

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Mer om detta här:

• Oberoende AI-plattformar kontra hyperskalare: Vilken lösning är rätt för dig?

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

 

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus