Пастка витрат на штучний інтелект: чому 70% витрат невидимі, як захистити себе та як компанії оцінюють постачальників рішень на основі штучного інтелекту

### 85% усіх проектів зі штучним інтелектом зазнають невдачі: Як знайти постачальника, який приведе вас до успіху ### Більше, ніж просто ChatGPT: Чому ваш наступний партнер зі штучного інтелекту повинен діяти автономно ### Від ажіотажу до прибутку: Як ретельно оцінити рентабельність інвестицій вашого постачальника послуг зі штучного інтелекту

Залежність від постачальника та інші: приховані ризики постачальників штучного інтелекту та як їх уникнути

Впровадження штучного інтелекту більше не є опцією для компаній, а стратегічною необхідністю. Хоча 83 відсотки керівників вважають ШІ головним пріоритетом, ключове питання змінилося: питання більше не в тому, чи використовувати ШІ, а в тому, як знайти для нього правильного партнера. Цей вибір набагато складніший, ніж традиційні закупівлі програмного забезпечення, і може визначити довгостроковий успіх або невдачу цілих бізнес-підрозділів.

На відміну від традиційного програмного забезпечення, яке потребує періодичних оновлень, системи штучного інтелекту – це живі організми. Вони потребують постійного обслуговування, регулярного перенавчання моделей та глибокої інтеграції в існуючі ІТ-ландшафти. Вибір неправильного постачальника може призвести до стрімкого зростання витрат – до 70 відсотків загальних витрат часто залишаються прихованими – невдалих проектів та небезпечної прив’язаності до постачальника.

Цей посібник проведе вас через складний процес оцінки постачальників. Ми розглянемо ключові критерії, від економічної ефективності та швидкості впровадження до масштабованості, безпеки та відповідності. Дізнайтеся, як забезпечити очевидну рентабельність інвестицій, які підводні камені чатують під час інтеграції та чому людський нагляд залишається важливим. Будьте готові відокремити зерна від плевел та прийняти обґрунтоване, майбутнє рішення для вашого бізнесу.

Чому оцінка постачальників рішень у сфері штучного інтелекту є стратегічною необхідністю?

Оцінка постачальників рішень на основі штучного інтелекту стала критично важливим завданням для бізнесу. Оскільки 83 відсотки компаній вважають штучний інтелект головним пріоритетом, а 77 відсотків вже активно його використовують, питання вже не в тому, чи варто компаніям впроваджувати штучний інтелект, а в тому, як вибрати правильного постачальника. Це стратегічне рішення впливає не лише на технічну продуктивність, але й на безпеку, відповідність вимогам, економічну ефективність та довгострокові бізнес-результати.

Вибір постачальника рішень на основі штучного інтелекту принципово відрізняється від традиційних технологічних рішень. Системи штучного інтелекту потребують постійного обслуговування, регулярного перенавчання моделей та складної інтеграції в існуючі системи. У той час як традиційне програмне забезпечення може обходитися періодичними оновленнями, штучний інтелект вимагає постійної уваги та адаптації до змін у ландшафтах даних та бізнес-вимог.

Які найважливіші критерії оцінки постачальників рішень на основі штучного інтелекту?

Економічна ефективність як основний фактор

Як компанії очікують досягти економічної ефективності від постачальників ШІ? Вартість послуг виходить далеко за рамки очевидних ліцензійних зборів. Приховані витрати можуть швидко виникнути через постійну оптимізацію моделі, оновлення інфраструктури, прив'язку до постачальника та потребу в спеціалістах. Систематичний аналіз показує, що видимі витрати часто становлять лише 30 відсотків від загальних витрат на впровадження ШІ, тоді як 70 відсотків залишаються прихованими.

Справжні витрати включають підготовку та очищення даних, які часто недооцінюють. Організації повинні виділяти час та ресурси на підготовку даних, готових до використання штучного інтелекту, включаючи класифікацію даних, управління та постійний контроль якості. Цей етап підготовки може тривати місяцями та вимагати значних людських ресурсів.

Витрати на інфраструктуру є ще одним критичним фактором. Робочі навантаження штучного інтелекту створюють вимоги до обчислювальних, сховищних та мережевих ресурсів таким чином, якого ІТ-команди часто не очікують. Фактичний вплив на інфраструктуру часто перевищує початкові оцінки в три-чотири рази, особливо коли успішні програми штучного інтелекту швидко масштабуються в інших сферах бізнесу.

Швидкість впровадження

Чому швидкість впровадження особливо важлива для рішень на основі штучного інтелекту? Швидкість впровадження ШІ визначається швидким розвитком технологій та динамікою ринку. Компанії, яким потрібні місяці для інтеграції та адаптації, ризикують втратити свої конкурентні переваги. Успішні постачальники пропонують прискорене виконання та ітеративні вдосконалення.

Оцінка швидкості впровадження вимагає поставити конкретні запитання щодо часу інтеграції з існуючою інфраструктурою та чітко визначених етапів проекту. Компанії повинні надавати пріоритет платформам, які оптимізують процес розгортання та пропонують попередньо створені конектори для широко використовуваних корпоративних додатків.

Сучасні постачальники штучного інтелекту використовують підходи на основі креслень, які забезпечують надшвидке налаштування відповідно до конкретних вимог і цілей. Ця методологія усуває дороге та трудомістке навчання моделей і надає готові рішення.

Адаптивність та інтеграція

Як компанії оцінюють інтеграційні можливості постачальників штучного інтелекту? Складність корпоративних технологічних стеків вимагає рішень з безперешкодною інтеграцією. Системи штучного інтелекту повинні адаптуватися до існуючого середовища, а не навпаки. Це вимагає постачальників, які можуть обробляти певні джерела даних та API, з акцентом на гнучкість.

Оцінювання має вивчити конкретні можливості інтеграції постачальника, включаючи попередньо створені конектори для поширених корпоративних програм та можливість реалізації користувацьких інтеграцій. Компанії повинні запитати про досвід міграції та трансформації даних і забезпечити збереження цілісності та узгодженості даних протягом усього процесу інтеграції.

Застарілі системи створюють особливі проблеми, оскільки вони часто не розроблені для сучасних моделей штучного інтелекту, великих наборів даних або хмарної обробки. Спеціалізовані постачальники вирішують ці проблеми за допомогою проміжного програмного забезпечення, такого як мости, обгортки API та поступова модернізація компонентів, а не повна переробка системи.

Перевірена рентабельність інвестицій

Як постачальники штучного інтелекту демонструють вимірювані бізнес-результати? Оскільки 48,5% корпоративних ініціатив у сфері штучного інтелекту керуються найвищим керівництвом, демонстрація чіткої окупності інвестицій стала надзвичайно важливою. Компанії шукають постачальників із перевіреним досвідом роботи, підтвердженим переконливими тематичними дослідженнями, відгуками та кількісними показниками.

Оцінка рентабельності інвестицій (ROI) проектів штучного інтелекту (AI) створює унікальні проблеми, які виходять за рамки традиційних інвестицій у ІТ. Хоча базова формула ROI залишається незмінною — (рентабельність інвестицій – інвестиційні витрати) / інвестиційні витрати × 100 відсотків — компоненти проектів штучного інтелекту складніше визначити та виміряти.

Ключовий аспект оцінювання полягає в кількісній оцінці переваг штучного інтелекту. Пряму економію коштів від автоматизації відносно легко виміряти, але непрямі вигоди важче зафіксувати. До них належать покращення якості рішень, підвищення задоволеності клієнтів, швидший вихід на ринок та активізація інновацій.

Масштабованість

Що саме означає масштабованість для рішень на основі штучного інтелекту? Масштабованість систем штучного інтелекту виходить за рамки просто технічних можливостей і охоплює гнучкість адаптації до потреб, що змінюються, та змінних бізнес-пріоритетів. Компанії повинні дивитися далі своїх нагальних потреб та оцінювати довгострокову життєздатність рішення.

Оцінка вимагає вивчення інфраструктури постачальника на предмет хмарних технологій або розподілених систем, розроблених для зростання робочих навантажень. Дрейф моделі створює особливу проблему, оскільки продуктивність з часом знижується через зміну шаблонів даних реального світу, що вимагає постійного моніторингу та перенавчання.

Успішне масштабування також означає здатність підтримувати зростаючу кількість користувачів, джерел даних та варіантів використання. Компанії повинні оцінити, чи може рішення стати вузьким місцем у міру зростання організації.

Безпека та відповідність вимогам

Яким вимогам безпеки повинні відповідати постачальники штучного інтелекту? Дані є найціннішим активом компанії та повинні бути захищені відповідно. Надійні заходи безпеки та суворе дотримання нормативних вимог є важливими, оскільки обмін конфіденційними даними з публічними LLM або іншими системами поза межами безпечного периметра становить значний ризик.

Оцінка безпеки повинна включати комплексний огляд політик та процедур безпеки постачальника. Компаніям необхідно уточнити, чи проводяться регулярні аудити безпеки та тести на проникнення, який підхід використовується до шифрування даних та контролю доступу, а також чи забезпечується дотримання галузевих норм, таких як HIPAA, GDPR або CCPA.

Сучасні нормативні акти, такі як Закон ЄС про штучний інтелект, встановлюють вимоги до систем штучного інтелекту, особливо тих, що класифікуються як високоризикові. Ці правила вимагають прозорості, підзвітності та захисту даних для постачальників послуг зі штучного інтелекту та постійно розвиваються.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Як розвивається ринок постачальників рішень на основі штучного інтелекту?

Поточна динаміка ринку

Як зміниться ландшафт постачальників ШІ у 2025 році? Ринок ШІ переживає фундаментальний зсув від експериментального до продуктивного використання. Інноваційні бюджети зараз становлять лише 7 відсотків витрат на LLM, що менше, ніж чверть минулого року. Компанії все частіше оплачують моделі та додатки ШІ через центральні ІТ-бюджети та бюджети бізнес-підрозділів, що відображає те, що генеративний ШІ більше не є експериментальним, а необхідним для бізнес-операцій.

Бюджети LLM перевищили й без того високі очікування компаній, і очікується, що середнє зростання наступного року досягне приблизно 75 відсотків. Одна велика технологічна компанія зазначила: «Досі ми зосереджувалися переважно на внутрішніх випадках використання, але цього року ми переключаємо нашу увагу на генеративний штучний інтелект, орієнтований на клієнта, де витрати будуть значно більшими».

Технологічні розробки

Які технологічні тенденції формують ландшафт постачальників штучного інтелекту? Швидкість змін стане визначальною тенденцією 2025 року. Випуск моделей прискорюється, можливості змінюються щомісяця, а те, що вважається найсучаснішим, постійно переосмислюється. Ці швидкі інновації створюють прогалини в знаннях для бізнес-лідерів, які можуть швидко перетворитися на конкурентні недоліки.

Акцент зміщується на автономних агентах ШІ. Хоча багато компаній вже використовують генеративний ШІ в основних системах, зараз акцент робиться на агентному ШІ – моделях, розроблених для виконання дій, а не лише для створення контенту. Згідно з нещодавнім опитуванням, 78 відсотків керівників вважають, що цифрові екосистеми повинні бути розроблені для агентів ШІ так само, як і для людей, у наступні три-п'ять років.

Синтетичні дані стають стратегічною перевагою. Оскільки високоякісні, різноманітні та етично корисні дані стають дедалі складнішими у пошуку та дорожчими в обробці, постачальники розробляють методи створення синтетичних наборів даних, які імітують реалістичні закономірності. Дослідження підтверджують, що синтетичні набори даних можна використовувати для масштабного навчання за умови правильного використання.

Які найкращі практики вибору постачальників?

Структурована структура оцінювання

Як компанії повинні структурувати процес вибору постачальників штучного інтелекту? Методичний підхід вимагає чітких критеріїв оцінки на основі бізнес-цілей. Ця структура включає визначення критеріїв оцінки, оцінку можливостей постачальників, оцінку варіантів та переговори щодо контракту, що зазвичай займає 3-6 тижнів, залежно від складності рішень.

Критерії оцінювання повинні пріоритезувати масштабованість, відповідність вимогам та продуктивність. Структуровані рамки прийняття рішень покращують об'єктивне порівняння постачальників, тоді як переговори щодо контрактів повинні охоплювати гарантії безпеки даних та продуктивності. Консультації із зацікавленими сторонами перед прийняттям остаточних рішень є надзвичайно важливими.

13-категорійна система комплексної оцінки постачальників охоплює критично важливі для бізнесу сфери. Ці категорії включають технічну оцінку, оцінку безпеки, перевірку відповідності та операційну оцінку. Для кожної категорії слід розробити окремі контрольні списки, щоб забезпечити послідовну та об'єктивну оцінку.

Підготовка до попередньої оцінки

Які підготовчі кроки необхідні перед вибором постачальника? Першим кроком є ​​визначення команди оцінювання з чітким визначенням ролей. До складу команд повинні входити фахівці із закупівель, директори з ІТ та бізнес-менеджери, які мають базове розуміння технологій штучного інтелекту та концепцій закупівель.

Визначення вимог та варіантів використання відбувається після формування команди. Компанії повинні чітко визначити, де ШІ може створювати цінність, наприклад, у сфері обслуговування клієнтів, аналітики даних або автоматизації процесів. Ці чіткі цілі спрямовують вибір постачальника, чиї рішення відповідають бізнес-цілям.

Оцінка поточної технологічної інфраструктури визначає, чи може вона підтримувати інтеграцію рішень на основі штучного інтелекту. Деякі постачальники пропонують комплексні рішення, тоді як інші зосереджуються на конкретних аспектах розробки штучного інтелекту.

Підхід «людина в циклі»

Чому людський нагляд є критично важливим для рішень ШІ? Навіть найсучасніші системи ШІ потребують людського нагляду. Підхід «людина в циклі» (HITL) означає, що люди безпосередньо залучені до процесу прийняття рішень ШІ, особливо у високоризикованих застосуваннях.

Йдеться не про мікроменеджмент технології, а про встановлення критичних контрольних точок для перевірки, перевірки та втручання. Оцінюючи постачальників, компанії повинні запитувати, як їхні системи це підтримують. Такий підхід гарантує, що команди зберігають остаточні повноваження, зменшує ризик критичних помилок і формує внутрішню довіру до впровадженої технології.

Прозорість та відповідальність

Як постачальники штучного інтелекту забезпечують прозорість? Справжня прозорість від постачальника означає чітку та зрозумілу інформацію про те, як працює їхня модель штучного інтелекту. Картки моделей можуть бути ефективним інструментом для цього, вимагаючи від постачальників достатньо детально пояснити мету, обмеження, ризики та продуктивність штучного інтелекту.

Компанії повинні вимагати такої ясності та зробити підзвітність ключовим компонентом своїх критеріїв закупівель. Це включає те, як постачальники управляють ризиками, відстежують ефективність моделей та пояснюють результати своїх систем. Слід забезпечити можливості детального аналізу та звітності.

Які труднощі виникають під час вибору постачальника послуг штучного інтелекту?

Управління ризиками

Які конкретні ризики потрібно враховувати при роботі з постачальниками ШІ? Управління ризиками постачальників ШІ є надзвичайно важливим, оскільки 85 відсотків проектів ШІ не досягають своїх цілей. Компанії стикаються з такими проблемами, як витоки даних, упереджені моделі та порушення нормативних вимог. Ці ризики включають захист даних, безпеку моделей, відповідність вимогам та прив'язку до певного постачальника.

Структурована структура ризиків постачальників штучного інтелекту зменшує кількість інцидентів на 35 відсотків та забезпечує дотримання вимог. Категоризація ризиків повинна включати критичний, високий, середній та низький рівень, залежно від чутливості даних та операційної важливості. Критично важливі системи, які керують конфіденційними даними або впливають на основні операції, потребують щомісячних аудитів та постійного моніторингу.

Уникнення прив'язки до постачальника

Як компанії можуть уникнути залежності від постачальника для рішень ШІ? Залежність від постачальника становить значний ризик, особливо для спеціалізованих застосувань ШІ. Компанії повинні оцінювати постачальників, які підтримують відкриті стандарти та забезпечують міграцію даних. Контракти повинні містити чіткі положення про вихід та забезпечувати перенесення даних.

Оцінка повинна враховувати довгострокову стабільність постачальника, включаючи його фінансове становище, позицію на ринку та стратегічну дорожню карту. Диверсифікація за рахунок кількох постачальників може зменшити ризики, але вимагає складнішої інтеграції та управління.

Відповідність нормативним вимогам

Яким регуляторним вимогам повинні відповідати постачальники послуг зі штучного інтелекту? Регуляторний ландшафт постійно змінюється, і в усьому світі з'являються нові правила щодо штучного інтелекту та захисту даних. Компанії повинні розуміти, як їхня географічна присутність та конкретні застосування їхніх систем штучного інтелекту можуть впливати на їхні регуляторні зобов'язання.

Серед ключових нормативних актів – Загальний регламент про захист даних (GDPR) у Європі, який запроваджує суворі правила щодо збору, обробки даних та отримання згоди користувачів. Законодавство ЄС про штучний інтелект встановлює вимоги до відповідності для систем штучного інтелекту, зокрема тих, що класифікуються як високоризикові, та вимагає прозорості, підзвітності та захисту даних.

Як розвиваються моделі ціноутворення для постачальників послуг зі штучного інтелекту?

Ціноутворення на основі результатів

Які переваги моделей ціноутворення на основі результатів для рішень штучного інтелекту? Моделі ціноутворення на основі результатів є революційним розвитком в галузі штучного інтелекту. Ці моделі безпосередньо пов'язують успіх постачальника з бізнес-результатами клієнта, зменшуючи ризик для покупця та створюючи стимули для оптимальної продуктивності.

Компанії можуть оцінити повністю функціональні рішення на основі штучного інтелекту, перш ніж взяти на себе зобов'язання щодо їх використання. Ця методологія усуває традиційний ризик, пов'язаний із закупівлею технологій, і дозволяє компаніям оцінити справжню бізнес-цінність, перш ніж робити значні інвестиції.

Прозорість ціноутворення стає конкурентною перевагою, оскільки приховані витрати на ШІ нарешті стають видимими. Традиційні моделі ціноутворення часто приховують справжні витрати на впровадження ШІ, включаючи постійне обслуговування, перенавчання моделей та оновлення інфраструктури.

Загальна вартість володіння

Як компанії розраховують загальну вартість володіння (TCO) для рішень на основі штучного інтелекту? Розрахунок загальної вартості володіння (TCO) для рішень на основі штучного інтелекту вимагає всебічного врахування всіх пов'язаних витрат. До них належать ліцензійні збори, витрати на впровадження та поточні витрати, зокрема ресурси, необхідні для навчання моделей штучного інтелекту та управління організаційними змінами.

Витрати на інфраструктуру можуть швидко зростати та вимагати ретельного планування. Робочі навантаження штучного інтелекту вимагають більше обчислювальних, сховищних та мережевих ресурсів, ніж звичайні ІТ-системи. ІТ-команди часто недооцінюють необхідні потужності, що може призвести до неочікуваних витрат під час масштабування інфраструктури.

Часовий компонент створює ще одну проблему. Проєкти штучного інтелекту часто мають довгостроковий вплив, який охоплює кілька років. Наприклад, хоча компанія інвестує 50 000 євро в систему обслуговування клієнтів на базі штучного інтелекту та щорічно заощаджує 72 000 євро на витратах на персонал, що призводить до рентабельності інвестицій у 44 відсотки, співвідношення витрат і вигод може змінюватися з часом через відхилення моделі, зміну бізнес-вимог або технологічний розвиток.

Планування бюджету та розподіл ресурсів

Які бюджетні тенденції формуються для інвестицій у штучний інтелект? Бюджети на штучний інтелект перевершили й без того високі очікування компаній, а керівники очікують середнього зростання приблизно на 75 відсотків наступного року. Це зростання витрат частково зумовлене тим, що компанії виявляють більш релевантні внутрішні варіанти використання та збільшують впровадження цього методу співробітниками.

З опитаних керівників 92 відсотки очікують збільшення витрат на штучний інтелект протягом наступних трьох років, причому 55 відсотків очікують інвестицій понад 500 000 доларів США. Ці інвестиції все більше зосереджені на варіантах використання, орієнтованих на клієнтів, які мають потенціал для експоненціального зростання витрат.

Які майбутні тенденції формуватимуть ландшафт постачальників штучного інтелекту?

Автономні агенти зі штучним інтелектом

Як автономні агенти штучного інтелекту змінюють ландшафт постачальників? Тенденція до автономних агентів штучного інтелекту являє собою наступний етап еволюції у впровадженні штучного інтелекту. Ці системи розроблені для виконання дій, а не лише для створення контенту. Вони можуть запускати робочі процеси, взаємодіяти з програмним забезпеченням та виконувати завдання з мінімальним втручанням людини.

Інтеграція як оператора дозволяє ШІ автоматизувати складніші бізнес-процеси. Компанії повинні перепроектувати свої цифрові екосистеми, щоб підтримувати як людей, так і агентів ШІ, що ставить нові вимоги перед постачальниками.

Синтетичні дані та навчання моделей

Яку роль відіграють синтетичні дані у розвитку постачальників? Синтетичні дані стають стратегічною перевагою, оскільки високоякісні, різноманітні та етично придатні набори даних стає все важче знайти. Замість збору даних з Інтернету, моделі генерують синтетичні дані для імітації реалістичних закономірностей.

Дослідження проєкту Microsoft SynthLLM підтверджує, що синтетичні набори даних можуть підтримувати масштабне навчання за умови правильного використання. Їхні результати показують, що синтетичні набори даних можна налаштувати для передбачуваної продуктивності, і вони виявили, що більші моделі потребують менше даних для ефективного навчання.

Спеціалізація та галузеві рішення

Як розвиваються спеціалізовані постачальники послуг зі штучного інтелекту? Найкращі постачальники послуг зі штучного інтелекту визнають, що кожна компанія має унікальні потреби. Вони пропонують спеціалізовані послуги, адаптовані до вимог організації, для досягнення оптимальних результатів у конкретних галузях.

Галузева експертиза та знання предметної області стають критично важливими факторами диференціації. Постачальники, які вже розробили індивідуальні рішення штучного інтелекту для компаній у певних галузях, розуміють нюанси, пов'язані з унікальними викликами, нормативними актами, динамікою ринку та вподобаннями клієнтів.

Перехід до моніторингу та прийняття рішень у режимі реального часу стає все більш важливим. Можливості потокової обробки є критично важливими для негайного прийняття рішень на основі даних. Постачальники, які надсилають звіти в режимі реального часу, дозволяють компаніям негайно реагувати на зміни в операціях, покращуючи функціональність та забезпечуючи прийняття обґрунтованих рішень, що сприяють ефективній роботі.

Успішний вибір постачальника рішень на основі штучного інтелекту вимагає систематичної оцінки, яка виходить за рамки технічних можливостей і охоплює бізнес-стратегію, управління ризиками та створення довгострокової цінності. Компанії, які впроваджують структуровані системи оцінки, надають пріоритет прозорості та встановлюють постійний моніторинг, забезпечують собі сталий успіх у швидкозмінному ландшафті штучного інтелекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus