Yapay Zeka Şok Tahmini ile Dijital Dönüşüm: AI projelerinin% 40'ı başarısız mı-bir sonraki ajan mı?

Başarısız Otomasyon: AI geliştirme projeleri hakkında acımasız gerçek

Dijital dönüşüm yıllardır altın bir otomasyon ve verimlilik çağını vaat ediyor. Özellikle AI ajanları, insan işçiliğini hafifletmeyi ve kurumsal süreçlerde devrim yaratmayı amaçlayan geleceğin dijital çalışanları olarak işlem görür. Ancak gerçeklik farklı görünüyor: Her üçüncü geliştirme projesinden daha fazlası ön planda ve öfori giderek daha fazla hayal kırıklığına yol açıyor. Vaat ve gerçeklik arasındaki bu tutarsızlık, bu teknolojinin gerçek olgunluğu ve pratik faydaları hakkında temel soruları gündeme getirmektedir.

AI ajanları nelerdir ve neden devrimci olarak kabul edilirler?

AI ajanları temel olarak geleneksel otomasyon araçlarından farklıdır. Zapier gibi klasik yazılım çözümleri veya sabit kurallara göre iş yaparken, AI ajanları algı, karar verme ve özerk bir sisteme göre hareket etme yeteneğini birleştirir. Duruma bağlı olarak, hangi eylemin her zaman aynı şemada çalışmanın yanında mantıklı olduğuna karar verebilirsiniz.

Bu gelişmiş bilgisayar programları, sürekli insan müdahalesi olmadan özerk hareket etmek, kararlar almak ve önlem almak için tasarlanmıştır. Verileri analiz edebilir, deneyimlerden öğrenebilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilirsiniz. Daha basit otomasyon araçlarının aksine, AI ajanları karmaşık görevleri yönetebilir ve öngörülemeyen durumlara uyum sağlayabilir.

Görünüşe göre mantıksal sonuçların birleştirilmesi ve gerçek hareket etme yeteneği daha güçlü, daha evrensel AI sistemleri olarak kabul edilir. Bir temsilci artık sadece ürün bilgilerini aramakla kalmıyor ve önerileri telaffuz ederek, aynı zamanda sağlayıcının web sitesinde geziniyor, formları dolduruyor ve satın almayı tamamlıyor - yalnızca kısa bir talimat ve öğrenilen süreçler temelinde.

İçin uygun:

• CRM'de AI Ajanı: Söz ve gerçeklik arasında

Verimlilik artışının vaadi

AI ajanlarının şirketler için potansiyel avantajları ilk bakışta etkileyici görünmektedir. Çalışmalar olumlu sonuçlar göstermektedir: 5.179 müşteri hizmetleri çalışanının verilerine dayanan Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Stanford Üniversitesi tarafından yapılan bir soruşturma, AI acentesi tarafından desteklenen çalışanların erişimi olmayanlardan yüzde 13,8 daha üretken olduğunu bulmuştur. Mevcut bir çalışma, AI ajanlarının ekiplerdeki işgücü verimliliğini yüzde 60 artırabileceğini bile göstermektedir.

AI ajanları çeşitli görevleri üstlenmelidir: zamanlama ve seyahat rezervasyonundan araştırma ve raporlamaya kadar. Tekrarlayan ve zaman alıcı görevleri otomatikleştirebilir ve insan çalışanlarını stratejik ve yaratıcı görevlere odaklanabilecek şekilde rahatlatabilirsiniz. Çalışanların insan uzmanlığı gerektiren daha karmaşık görevlere odaklanabilmesi için faturaları, raporları ve toplantıları karşılamayı planlayan bir AI ajanı düşünün.

Uygulama alanları pratik olarak tüm kurumsal alanları genişletmektedir. Müşteri hizmetlerinde, AI ajanları günün her saatinde kişiselleştirilmiş destek sunabilir ve müşteri sorularını işlemek ve gerektiğinde sadece insan temsilcilerine sorunları artırmak için doğal dil işleme kullanabilir. BT desteğinde, problemleri tanıyarak, analiz ederek ve çözerek otomatik sorun giderme konusunda yardımcı olursunuz. Finansal ve sigorta sistemlerinde, verilerdeki kalıpları ve anomalileri analiz ederek hileli faaliyetleri tanıyabilir ve önleyebilirsiniz.

Zor Gerçeklik: AI ajanları neden başarısız oluyor?

Umut verici beklentilere rağmen, gerçeklik ayıktır. Pazar Araştırma Şirketleri Gartner, bugün planlanan veya zaten kullanılan tüm AI ajan projelerinin yüzde 40'ından fazlasının 2027'ye kadar durdurulduğunu tahmin ediyor. Bu tahmin üç ana nedene dayanıyor: artan maliyetler, şirketler için verim eksikliği ve yetersiz risk kontrolü.

Gartner Kıdemli Direktör Analisti Anushree Verma, durumu aşağıdaki gibi açıklamaktadır: Çoğu tarımsal AI projesi şu anda erken bir deney aşamasındadır veya hala yutturmaca tarafından yönlendirilen ve yanlış kullanılan kavramlardır. Birçok AI kullanıcısı, tüm şirketlerde ölçeklendirildiklerinde ne kadar pahalı ve karmaşık AI ajanlarının ne kadar pahalı olduğuna dair bir genel bakış yoktur.

Teknik eksiklikler ve kalite sorunları

Temel bir sorun, mevcut sistemlerin teknik olgunlaşmasında yatmaktadır. Gartner analistlerine göre, ajan AI becerilerini vaat eden 1.000'den fazla araçtan sadece 130'ı da bu vaatte bulunduğu söyleniyor. Çoğu ajan AI vaatleri, karmaşık kurumsal hedefleri otonom olarak gerçekleştirecek veya talimatları her seferinde ayrıntılı olarak izleyecek kadar olgun olmadıkları için önemli bir değer veya sermaye getirisi yoktur.

AI ajanları karmaşık, çok aşamalı görevlerle karşı karşıya kaldığında sorunlar özellikle netleşir. Salesforce'un bir ölçütü, Gemini 2.5 Pro gibi en iyi modellerin bile basit görevlerde sadece yüzde 58 başarı oranı elde ettiğini gösteriyor. Daha uzun diyaloglar söz konusu olduğunda, performans yüzde 35'e düşer. Sorguların bilgi eksikliğini belirlemek için birkaç tartışma gerekli olursa, performans önemli ölçüde düşer.

Finansal alandaki başka bir ölçüt benzer şekilde ayıklayıcı sonuçlar göstermektedir: en iyi test edilen model OpenAIS O3, sadece cevap başına ortalama 3,69 $ maliyetle yüzde 48,3 doğruluk elde etti. Modeller, belgelerden basit veri çıkarabilir, ancak analist işini gerçekten eklemek veya değiştirmek için gerekli olan derin finansal akıl yürütme nedeniyle başarısız olur.

Üstel olarak artan hata olasılığını artırma sorunu

AI ajanlarının özellikle sorunlu bir özelliği, kümülatif hatalara yönelik eğilimleridir. Şirketin AI teknolojisini değerlendirmesine ve optimize etmesine yardımcı olan bir başlangıç ​​olan Patronus AI, 100. adıma geçme başına yüzde bir hata oranı olan bir ajanın bir hata için yüzde 63 olasılık olduğunu buldu. Bir ajanın bir görevi yapması ne kadar çok adım, bir şeyin yanlış gitme olasılığı o kadar yüksek olur.

Bu matematiksel gerçeklik, doğruluktaki küçük gelişmelerin neden genel performans üzerinde orantısız etkilere sahip olabileceğini açıklamaktadır. Herhangi bir adımda bir hata, tüm görevi başarısızlığa uğratabilir. Ne kadar çok adım söz konusu olursa, bir şeyin sonuna kadar yanlış gitme şansı o kadar yüksek olur.

Güvenlik riskleri ve yeni saldırı alanları

Microsoft araştırmacıları, AI başvurusunun veya ortamının güvenliğini veya korunmasını etkileyebilecek AI ajanı için en az on yeni başarısızlık kategorisi tespit etmişlerdir. Bu yeni başarısızlık modları, ajanların uzlaşmasını, haydut ajanların bir sisteme eklenmesini veya saldırganlar tarafından kontrol edilen ajanlar tarafından meşru AI iş yükünün taklit edilmesini içerir.

“Bellek zehirlenmesi” olgusu özellikle endişe vericidir. Bir vaka çalışmasında, Microsoft araştırmacıları, e -postaları analiz eden ve içeriğe dayalı eylemleri yürüten bir AI aracısının bu tür saldırılara karşı sertleştirilmemesi durumunda kolayca tehlikeye atılabileceğini gösterdi. Bilgi tabanını veya aracının belleğini değiştiren bir komut içeren bir e -posta göndermek, belirli konularla mesajların bir saldırgana yönlendirilmesi gibi istenmeyen eylemlere yol açar.

Ekonomik zorluklar

Patlama Uygulama Maliyetleri

AI ajanlarının uygulanması maliyetleri, kapsam ve karmaşıklığa bağlı olarak önemli ölçüde değişmektedir. Yalnızca temel çözümlere ihtiyaç duyan küçük şirketler için, basit AI tarifeleri genellikle aylık 0 ila 30 dolar arasındadır. Orta ölçekli şirketler için uygulama maliyetleri 50.000 ila 300.000 dolar arasında olabilirken, büyük kuruluşlar ilk yıl 500.000 ila 5 milyon dolar yatırımlarla şirket çapında AI girişimleri beklemek zorundadır.

Ancak, gerçek maliyetler ilk uygulama giderlerinin çok ötesine geçer. Şirketler özel sunucular ve GPU kümeleri, yazılım lisans ücretleri, veri depolama çözümleri ve bulut bilişim kaynakları için donanım maliyetlerini dikkate almalıdır. Buna ek olarak, Veri Hazırlanması AI projelerinin en çok zaman alıcı yönü-önemli yatırımlar. Gartner Research'e göre, kuruluşlar projenin kapsamına bağlı olarak ilk AI altyapısı için genellikle 20.000 ila 500.000 dolar arasında harcıyor.

Belirsiz yatırım getirisi sorunu

AI ajanlarının asıl yararını ölçmenin zorluğu özellikle sorunludur. Geleneksel otomasyon çözümleri genellikle personel azaltma veya verimlilik artışlarından net maliyet tasarrufu sağlarken, AI ajanlarının yatırım getirisini ölçmek daha zordur. Başarı ölçümü için parametreler ayarlanmalıdır, çünkü sermayenin geri dönüşü doğrudan belirlenemez.

İyimser beklentilere rağmen - bir anket, şirketlerin yüzde 62'sinin Ajan AI için yüzde 100'ün üzerinde bir YG beklediğini gösteriyor - gerçeklik genellikle beklentilerin arkasında kalıyor. Birçok pilot proje üretim ortamına geçiş yaratmaz, çünkü vaat edilen katma değer mevcut değildir veya uygulama maliyetleri beklenen tasarrufları aşmaktadır.

Temsilci yıkama: pazarlama sorunu

Karışıklığı artıran ek bir faktör, sözde “ajan yıkama” dır. Birçok sağlayıcı, gerçek ajanların belirleyici özelliklerinden yoksun olmalarına rağmen, AI asistanları, robot tabanlı proses otomasyonu veya sohbet botları gibi mevcut teknolojilerin yeniden adlandırılmasını iddia ettikleri gibi ajan tabanlı çözümlere yönlendirir. Gartner, sadece 130 civarında binlerce sağlayıcının otantik ajan tabanlı AI teknolojileri sunduğunu tahmin ediyor.

Bu uygulama, zaten olgun ajan teknolojisine sahip olduklarına inanan şirketler için gerçekçi olmayan beklentilere yol açarken, aslında sadece genişletilmiş otomasyon araçları alırlar. Gerçek AI ajanları ve geleneksel otomasyon çözümleri arasındaki karışıklık, yüksek arıza oranlarına önemli ölçüde katkıda bulunur.

B2B Tedarik: Tedarik Zincirleri, Ticaret, Pazara Yerleri ve ACIS.com-image ile AI destekli kaynak kullanımı: Xpert.digital

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Uygulamada özel zorluklar

Mevcut sistemlere entegrasyon

En büyük pratik engellerden biri AI ajanlarının mevcut BT manzaralarına entegrasyonudur. Entegrasyon gerçek bir zorluk olabilir, çünkü şirketler AI ajanlarının mevcut altyapıya sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini sağlamak zorundadır. Bu entegrasyon genellikle mevcut sistemlerde önemli ayarlamalar gerektirir ve mevcut iş süreçlerinde maliyetli kesintilere yol açabilir.

Mevcut şirket sistemi, otonom AI ajanlarıyla etkileşim kurmak amacıyla geliştirilmemiştir. Gerekli API arayüzleri, veri formatları ve güvenlik protokolleri genellikle tamamen gözden geçirilmelidir. Bu teknik karmaşıklık daha uzun uygulama sürelerine ve başlangıçta planlanandan daha yüksek maliyetlere yol açar.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Veri Koruma ve Uyumluluk Sorunları

AI ajanlarının kullanımı ayrıca veri korumasından ve GDPR gibi yasalara uygunluklardan kaynaklanmaktadır. Şirketler, müşterilerinin gizliliğini korumalarını ve yürürlükteki yasalara uyduklarını sağlamalıdır. Aracılar tarafından hassas verilerin erişim ve işlenmesi veri koruma risklerini önemli ölçüde artırır.

Otonom AI sistemleri insan kontrolünden kısmen kaçar ve yeni saldırı alanları oluşturur. Ağa bağlı çok ajan sistemlerde, davranışlarını öngörülemez hale getiren ortaya çıkan etkiler ortaya çıkabilir. Tamamen özerk ajanlar beklenmedik bir şekilde hareket edebilir, bu da yasal ve etik sorunları gündeme getirir.

Örgütsel direniş

Genellikle hafife alınan bir faktör, işgücü içindeki dirençtir. AI ajanlarının otomasyonu iş değişikliklerine ve iş kayıplarına yol açabilir. Şirketler bu değişikliklere hazırlanmak ve çalışanlarını desteklemek için önlemler almalıdır. Çalışanlar, bunları etkili bir şekilde kullanabilmek için AI ajanlarının avantajlarına ikna edilmelidir.

Başarılı uygulama sadece teknik yeterlilik gerektirmez, aynı zamanda yönetim ve eğitim programlarını da değiştirir. İşgücünün kabulü ve aktif desteği olmadan, teknik olarak olgun uygulamalar bile insan faktörleri yapamaz.

Mevcut yaklaşımlar neden çok kısalıyor

Gerçek iş süreçlerinin karmaşıklığı

Birçok AI ajanı kontrollü ortamlarda çalışacak şekilde tasarlanmıştır, ancak gerçek iş süreçleri çok daha karmaşık ve öngörülemez. Düzenli bazlı sistemler belirli bir “kırılganlığa” sahiptir, yani geliştiriciler tarafından dikkate alınmayan durumlarla karşı karşıya kaldıklarında çökerler. Birçok iş akışı çok daha az öngörülebilir ve beklenmedik dönüşler ve çeşitli olası sonuçlarla karakterize edilir.

Kontrollü test ortamlarında iyi çalışan AI ajanları, gerçek iş ortamlarının karmaşıklığı ve öngörülemezliği ile karşı karşıya kalırlarsa genellikle başarısız olurlar. Belirsizliklerle karşı karşıya kalırsanız önemli bağlam bilgilerini göz ardı edebilir veya kötü kararlar verebilirsiniz.

Fazla tahmin edilmiş özerklik

Temel bir sorun, mevcut AI ajanlarının gerçek özerkliğinin fazla tahmin edilmesinde yatmaktadır. SO -Otonom Sistemlerin çoğunun hala önemli ölçüde insan gözetimi ve müdahalesine ihtiyacı vardır. Tamamen özerk bir şekilde hareket eden ajanlar, yararlılık ve öngörülemezlik arasında dengeleme eylemine girerler. Ajan yanlış şehre bir gezi imzalayan veya önemli bir müşteriye kontrolsüz bir e -posta gönderene kadar tam özerklik sesleri idealdir.

Mevcut AI modelleri, karmaşık iş hedeflerine ulaşmak için gerekli harekete geçme yeteneğine sahip değildir, ne de uzun bir süre boyunca nüanslı talimatları izleyemezler. Bu kısıtlama, vaat edilen otomasyonun genellikle gerçekleşemeyeceği ve insan izlemenin gerekli olduğu anlamına gelir.

Başarılı Uygulama Stratejileri

Belirli uygulamalara odaklanın

Birçok zorluğa rağmen, AI ajanlarının oldukça başarılı uygulamaları vardır. Anahtar, evrensel çözümler oluşturmaya çalışmak yerine spesifik, iyi tanımlanmış kullanım durumlarında yoğunlaşır. Başarılı kuruluşlar uygulamalara öncelik vermek ve uyarlamak için yoğunlaşmıştır. Her AI fırsatını takip eden karar vericilerin muhtemelen daha başarısız projeleri var.

Kanıtlanmış bir yaklaşım, AI ajanlarının karar verme durumları, rutin süreçlerin otomasyonu veya işleme için kullanılmasıdır. Bu sınırlı, açıkça tanımlanmış görevler, karmaşık, belirsiz iş süreçlerini tam olarak otomatikleştirmeye çalışmaktan daha yüksek bir başarı olasılığı sunar.

Adım adım uygulama

Pragmatik bir yaklaşım, AI ajanlarının kademeli olarak tanıtılmasıdır. Tüm iş alanlarını aynı anda dönüştürmeye çalışmak yerine, şirketler daha küçük, yönetilebilir projelerle başlamalıdır. Daha küçük şirketler, AI telefon hizmetlerine ve kişiye özel sistemlerden daha az ön yatırım gerektiren prefabrik çözümlere dayanarak maliyetlerini en aza indirebilir.

Başarılı bir kademeli uygulama örneği, hasar işleme ve müşteri hizmetleri için AI uygulayan orta ölçekli bir sigorta şirketidir. 425.000 $ 'lık ilk yatırıma rağmen, sistem 13 ay içinde olumlu bir getiriye ulaştı ve üç yılı aşkın birleştirme tasarrufu ve 1.2 milyon $' lık satış iyileştirmeleri sağladı.

Yönetişim ve risk yönetiminin önemi

Karar zekası için AI ajanları ne payacea ne de yanılmazdır. Etkili yönetişim ve risk yönetimi ile birlikte kullanılmalıdırlar. İnsan kararları hala veri ve AI yeterliliğinin yanı sıra yeterli bilgi gerektirir.

Etkili bir yönetişim çerçevesi, AI ajanlarının izlenmesi ve kontrolü için açık yönergeler içermelidir. Bu, hataların tespiti ve düzeltilmesi için mekanizmaları, ajan performansının düzenli denetimlerini ve insan müdahalesini gerektiren durumlar için net artış yollarını içerir.

Gelecek Perspektifi: Gerçekçi Beklentiler

Kısa vadeli aksaklıklara rağmen uzun vadeli trendler

Mevcut zorluklara rağmen Gartner, AI ajanlarının uzun vadede önemli bir rol oynayacağını tahmin ediyor. 2028 yılına gelindiğinde, tüm günlük kararların yaklaşık yüzde 15'i 2024'te yüzde 0'a kadar olan ajan araçlarının işyerinde devredilecek. Buna ek olarak, 2028'e kadar olan şirketler için tüm yazılım çözümlerinin yüzde 33'ü paketlerini 2024'te yüzde birine kıyasla içermelidir.

Bu tahminler, büyüme ağrısı olarak mevcut sorunların genç bir teknoloji olarak anlaşılacağını göstermektedir. Temel kavramlar umut vericidir, ancak uygulama olgunlaşmalı ve günlük işlerin gerçeklerine uyum sağlamalıdır.

Gerçekçi İncelemelere İhtiyaç

AI ajan projelerinin yüksek başarısızlık oranları, teknolojinin genel bir başarısızlığı olarak değil, gerçekçi olmayan beklentiler ve olgunlaşmamış uygulama stratejileri için bir uyarı sinyali olarak yorumlanmalıdır. Başarısız projeler, yöneticileri yönetme için her zaman olumsuz bir sinyal göndermemelidir. Bu alandaki başarısızlıkları kutlamak önemlidir, çünkü fikrin üretime girip girmeyeceğine bakılmaksızın bir deney kültürünü teşvik eder.

Egzersiz ayrıca yinelemeli deneylere ve daha iyi sonuçlara yol açabilir. Yapay zekanın ne zaman doğru araç olduğunu ve kaybeden bir sayfa ile zaman harcamaması ne zaman bilmek önemlidir.

İçin uygun:

• Bu AI platformu 3 belirleyici iş alanını birleştirir: Tedarik Yönetimi, İş Geliştirme ve İstihbarat

Şirketler için stratejik öneriler

Gerçekçi Amaç ve Beklenti Yönetimi

Şirketler AI Temsilcisi girişimlerini gerçekçi beklentilerle ele almalıdır. Devrimci dönüşümlere ulaşmaya çalışmak yerine, artımlı iyileştirmelere odaklanmalısınız. Ajan AGI'nın gerçek faydalarından yararlanmak için şirketler sadece bireysel görevlerin otomasyonuna bakmamalı, aynı zamanda şirket düzeyinde verimliliğe de odaklanmalıdır.

İyi bir başlangıç, AI ajanlarının açık iş faydaları olan belirli, ölçülebilir görevler için kullanılmasıdır. Amaç, daha düşük maliyetler, daha iyi kalite, daha yüksek hız veya daha iyi ölçeklenebilirlik yoluyla iş faydalarını en üst düzeye çıkarmak olmalıdır.

Temellere Yatırım

Şirketler karmaşık AI ajanları uygulamadan önce, temel bilgilerin doğru olduğundan emin olmalıdırlar. Bu, sağlam bir veri stratejisi, etkili veri yönetişimi ve sağlam bir teknoloji platformu içerir. Kötü veri kalitesi, AI projelerinin yüzde 70'inden fazlasının başarısızlığının nedenidir. AI sistemleri, yüksek kaliteli, alakalı ve iyi yönetilen veriler olmadan sözlerini yerine getiremez.

İç beceriler geliştirmek

AI ajanlarının başarılı bir şekilde uygulanması, henüz birçok kuruluşta mevcut olmayan özel beceriler gerektirir. Şirketler ya iç AI yeterliliklerinin geliştirilmesine yatırım yapmalı veya deneyimli sağlayıcılarla stratejik ortaklıklara girmelidir. İç becerilerin geliştirilmesi, uzman geliştiricilerin işe alınması ve geliştirme araçları satın alma da dahil olmak üzere orta ölçekli projeler için tipik olarak 250.000 ila 1 milyon dolar maliyeti.

AI ajanları için bir dönüm noktası

AI ajan projelerinin yüksek başarısızlık oranı, bu teknolojinin geliştirilmesinde önemli bir dönüm noktasını işaret etmektedir. İlk öfori, olasılıkların ve sınırların daha gerçekçi bir değerlendirmesine yol açar. Bununla birlikte, bu hayal kırıklığı mutlaka olumsuz değildir -daha iyi, daha iyi düşünülmüş uygulama stratejilerine yol açabilir.

Teknolojinin kendisi sorun değil. AI ajanları kesinlikle iş süreçlerini geliştirme ve yeni fırsatlar açma potansiyeli sunar. Sorun, aşırı beklentiler ile mevcut teknik gerçeklik arasındaki tutarsızlıkta yatmaktadır. AI ajanlarını her derde deva olarak gören veya çok fazla erken ulaşmaya çalışan şirketler muhtemelen 2027 yılına kadar projelerini işe almak zorunda olan yüzde 40 olacak.

AI ajanları ile başarı, net iş faydaları olan belirli uygulamalara odaklanan pragmatik, kademeli bir yaklaşım gerektirir. Şirketler, veri kalitesinden dahili yeterlilik geliştirmeye kadar gerekli temellere yatırım yapmaya istekli olmalıdır. Ancak her şeyden önce, AI ajanlarının iyi iş stratejisi ve sağlam proje yönetimi uygulamalarının yerini almadığını anlamalısınız.

Önümüzdeki birkaç yıl, hangi şirketlerin mevcut başarısızlıklardan öğrenebileceğini ve AI temsilcilerini iş süreçlerine başarıyla entegre edebileceklerini gösterecek. Kazananlar, metodik olarak gerçekçi beklentileri olan ve hızlı çözümlere güvenmek yerine bu teknolojiye uzun vadede yatırım yapmaya hazır olacaklar.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus