Ахіллесова п'ята цифровізації виробництва: чому два десятиліття Індустрії 4.0 зазнали невдачі з огляду на реальність

Коли бачення PowerPoint зустрічаються на підлозі спортзалу – розплата

Минуло два десятиліття з початку так званої четвертої промислової революції, і тривожна оцінка вражає. Майже вісімдесят відсотків усіх ініціатив з цифровізації виробництва зазнають невдачі — рівень успіху межує із самообманом. Поки консультанти та компанії-розробники програмного забезпечення обіцяють прорив у цифровому бізнесі, керівники заводів та керівники виробництва стикаються з неприємною правдою: цифровізація виробництва в її нинішньому вигляді має фундаментальні недоліки. Не тому, що бракує технологій, а тому, що логіка впровадження відповідає двом принципово різним парадигмам, кожна з яких приречена на провал.

Низхідний підхід, за якого керівництво обирає програмне рішення після ретельних презентацій та тендерів, регулярно закінчується тим самим фіаско. Те, що на глянцевих слайдах презентацій виглядає як ідеальна інтеграція всіх вимог, на практиці виявляється багаторічним проектом адаптації. Системи управління виробництвом із середнім часом впровадження від п'ятнадцяти до шістнадцяти місяців досі є правилом, а не винятком. Ці системи є негнучкими, дорогими для адаптації та вимагають, щоб виробництво адаптувалося до програмного забезпечення, а не навпаки. Процеси, які десятиліттями доводили свою оптимальність, змушені вписуватися в заздалегідь створені шаблони. Результат: впровадження, які ніколи не забезпечують обіцяного підвищення ефективності, оскільки вони були сплановані без урахування операційної реальності.

Підхід «знизу вгору» зазнає невдачі з діаметрально протилежних причин. Макроси Excel, бази даних Access та спеціально програмовані інструменти виникають з необхідності, коли ІТ-відділи перевантажені, а стандартне програмне забезпечення не відповідає конкретним вимогам. Спочатку задумані як тимчасові рішення, ці ізольовані системи швидко стають критично важливими для бізнесу. Їхні розробники, часто кваліфіковані співробітники без формальної підготовки з програмування, створюють прагматичні інструменти, які дійсно працюють. Але з кожною додатковою функцією технічний борг зростає в геометричній прогресії. Недосконала документація, відсутність контролю версій, відсутність журналів аудиту та недостатня масштабованість – це лише найочевидніші проблеми. Коли розробник залишає компанію, залишається чорна скринька, яку ніхто не може підтримувати, але всі змушені продовжувати використовувати. Відставання зростає, а все більше ресурсів спрямовується на підтримку застарілих рішень замість вирішення нових завдань.

Обидва підходи зазнають невдачі не з технічних причин, а зі структурних. Цифровізація «зверху вниз» ігнорує операційний інтелект тих, хто фактично виробляє. Ініціативи «знизу вгору» зазнають невдачі через брак управління та технічної експертизи. Обіцянка Індустрії 4.0 – інтелектуального, мережевого та гнучкого виробництва – залишається недосяжною в цій глухій куті. Три з чотирьох німецьких компаній не мають добре розробленої стратегії цифровізації, а вісімдесят відсотків працюють переважно з ручними або лише частково автоматизованими процесами. Сховища даних заповнюються, але аналітичні висновки залишаються недосяжними, оскільки дані зберігаються в ізоляційних блоках.

Прихована тіньова ІТ: коли Excel стає критично важливою бізнес-інфраструктурою

У виробничих цехах німецьких середніх компаній і навіть великих корпорацій існує паралельний світ цифрових рішень, якого немає в жодному ІТ-інвентарі. Електронні таблиці Excel з макросами займаються плануванням виробництва. Бази даних Access керують якісними даними. Спеціально написані скрипти Python аналізують машинні дані. Ці тіньові ІТ стали основою багатьох виробничих процесів, оскільки офіційні системи занадто повільні, занадто негнучкі або просто відсутні.

Історія походження майже завжди однакова: виникає проблема, ІТ-відділ перевантажений, або існуюча ERP-система не має необхідної функціональності. Технічно кваліфікований працівник створює прагматичне рішення, використовуючи доступні інструменти. Рішення працює, поширюється та розширюється. За короткий час інструмент стає критично важливим бізнес-додатком, який щодня використовують десятки співробітників. Ця еволюція відбувається поза будь-яким управлінням ІТ, без аудитів безпеки, стратегій резервного копіювання чи професійного обслуговування.

Ризики значні. Зміни даних неможливо відстежити, немає журналювання, а можливість аудиту відсутня. Бракує концепцій авторизації, що унеможливлює фундаментальні принципи контролю, такі як принцип чотирьох очей. Доступ між розподіленими місцями та з кількома користувачами є проблематичним, особливо в той час, коли хмарний доступ у режимі реального часу має бути стандартом. Безпека даних — цілісність, узгодженість чи конфіденційність — не гарантована. Стабільність випуску відсутня, а це означає, що оновлення операційної системи або нова версія Office можуть паралізувати все рішення. Документація погана або повністю відсутня, а знання втрачаються, коли розробник залишає компанію.

Тим не менш, ці рішення виживають рік за роком, оскільки мають вирішальну перевагу: вони вирішують реальні проблеми та були розроблені людьми, які розуміють виробничий процес. Електронна таблиця планування, яку керівник зміни вдосконалював роками, часто відображає реальність виробництва краще, ніж стандартизований модуль MES вартістю мільйони євро. Це неявне визнання їхньої функціональності робить їх заміну такою складною. Усі знають, що вони проблематичні, але ніхто не наважується їх зупинити, бо без них виробництво зупинилося б.

Справжня трагедія полягає не в існуванні цих рішень, а в тому, що вони є симптомом фундаментального провалу. Вони доводять, що локальна, орієнтована на потреби цифровізація працює, коли її розробляють правильні люди з правильними інструментами. Водночас вони демонструють нездатність ІТ-індустрії забезпечити гнучкі, адаптивні інструменти, які є одночасно професійно зручними в обслуговуванні та швидко налаштовуються відповідно до конкретних вимог. Цей розрив між попитом і пропозицією є справжньою ахіллесовою п'ятою цифровізації виробництва.

Нова хвиля: Коли штучний інтелект демократизує розробку програмного забезпечення

Хоча традиційні підходи до цифровізації занепадають, фундаментальні зміни вже відбуваються. Low-code та no-code платформи на базі штучного інтелекту обіцяють не що інше, як демократизацію розробки програмного забезпечення. Такі інструменти, як Lovable, Microsoft Power Platform та Mendix, дозволяють співробітникам без формальних навичок програмування створювати функціональні додатки. Цифри вражають: Gartner прогнозує, що до 2026 року приблизно 75 відсотків усіх нових корпоративних додатків будуть створені з використанням low-code технологій, що є різким зростанням порівняно з лише 25 відсотками у 2020 році. Вісімдесят відсотків користувачів low-code до 2026 року будуть працювати з бізнес-відділів поза межами ІТ.

Технологічна основа цієї революції полягає в поєднанні low-code платформ з генеративним штучним інтелектом. Замість трудомісткого складання компонентів за допомогою перетягування, користувачі можуть описувати свої вимоги природною мовою, а штучний інтелект генерує виконуваний код. Lovable, платформа, яка швидко набрала обертів після раунду фінансування в розмірі 15 мільйонів доларів, дозволяє створювати повноцінні веб-додатки з текстових описів, включаючи фронтенд, бекенд та логіку бази даних. Весь код синхронізовано з GitHub, що дозволяє розробникам брати на себе та далі розвивати згенерований код за потреби. Час розробки скорочується з місяців до днів, а витрати можуть знизитися до 60 відсотків.

Для виробничого сектору час цього розвитку навряд чи є випадковим. Дефіцит кваліфікованих працівників різко посилюється, а тиск на цифровізацію зростає. Шість із десяти промислових компаній у регіоні DACH скаржаться на брак аналітиків даних, і понад половина компаній не вміють застосовувати отримані знання на практиці. Списки очікування в ІТ-відділах стають довшими, тоді як реальність виробництва не терпить затримок. Low-code пропонує рішення: керівники виробництва, начальники змін та інженери-технологи можуть розробляти інструменти, які їм дійсно потрібні, не чекаючи на перевантажені ІТ-відділи.

Понад 800 співробітників комунальних служб Мюнхена тепер є цивільними розробниками, використовуючи low-code інструменти для розробки власних додатків. Porsche розгортає загальнокорпоративну low-code платформу, яка дозволяє відділам самостійно оцифровувати свої процеси. Ці історії успіху вказують на фундаментальний зсув: оцифрування переміщується туди, де виникають проблеми, а не доводиться до обов'язкового виконання центральними ІТ-відділами.

Бачення автономної компанії: Коли програмне забезпечення зникає

Найрадикальніший наслідок цього розвитку сформулював не хто інший, як Сатья Наделла, генеральний директор Microsoft, у чудовій заяві: «Бізнес-додатки, якими ми їх знаємо, зникнуть». Його аргумент переконливо логічний: традиційні SaaS-додатки, по суті, є базами даних CRUD з бізнес-логікою, розташованою зверху. Наделла стверджує, що ця бізнес-логіка все частіше буде перейнята агентами штучного інтелекту, які не прив'язані до певних серверних частин. Замість того, щоб кожна програма реалізовувала власну логіку, автономні агенти штучного інтелекту керуватимуть цією логікою на загальному рівні штучного інтелекту, отримуючи доступ до кількох баз даних і систем.

Детальніше про це тут:

• YouTube: Сатья Наделла про еволюцію SaaS

Це бачення не є якоюсь далекою мрією. Gartner прогнозує, що до 2028 року третина всіх корпоративних застосунків матимуть інтегровані можливості агентного штучного інтелекту. IDC очікує, що до 2028 року буде розгорнуто понад 1,3 мільярда агентів штучного інтелекту. McKinsey повідомляє, що 78 відсотків компаній вже використовують генеративний штучний інтелект принаймні в одній бізнес-функції, а 88 відсотків планують збільшити свої бюджети на агентів штучного інтелекту.

Для систем управління виробництвом (MES) та застосувань у виробничих цехах це може означати кінець поточної архітектури. Замість монолітних інсталяцій MES, які потребують п'ятнадцяти місяців впровадження, а потім є негнучкими, агенти штучного інтелекту (ШІ) могли б керувати виробничими процесами, аналізувати дані про якість, прогнозувати потреби в технічному обслуговуванні та оптимізувати плани виробництва — все це налаштовується за допомогою взаємодії природною мовою. Межа між користувачем і розробником розмивається, коли керівник зміни може просто описати своєму агенту ШІ, який аналіз йому потрібен, а програмне забезпечення потім генерує та надає його.

Excel, як приклад цієї трансформації, ілюструє її масштаб. Завдяки інтеграції Python, Excel перетворюється з програми для роботи з електронними таблицями на віртуального аналітика, який генерує сценарії, пропонує рішення та виконує плани. Це переосмислення демонструє, як традиційні інструменти завдяки інтеграції штучного інтелекту стають автономними помічниками, які не лише виконують команди, але й самостійно вирішують проблеми.

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Майбутня зміна парадигми: локальний інтелект замість централізованого контролю

Збіжність інструментів розробки на базі штучного інтелекту та потреба в гнучких рішеннях для виробничих цехів вказує на фундаментальну зміну парадигми. Наступне покоління виробничих систем може розроблятися не ІТ-відділами чи програмними компаніями, а безпосередньо на виробничому цеху тими, хто найкраще розуміє процеси. Ця зміна вирішить дилему «зверху вниз»/«знизу вгору», відкривши третій варіант: децентралізовану розробку з централізованим управлінням.

Технічні передумови стають все більш актуальними. Low-code платформи з інтеграцією штучного інтелекту дозволяють швидко розробляти прототипи рішень та їх ітеративне вдосконалення. Інтеграція GitHub та контроль версій гарантують, що згенерований код не зникне в чорній скриньці, а буде професійно керуватися. Хмарні архітектури дозволяють негайне розгортання та масштабування без дорогих інфраструктурних проектів. Інтеграції на основі API дозволяють безперешкодно підключати нові програми до існуючих систем без необхідності монолітних перевпровадження.

Однак організаційні виклики є значними. Громадський розвиток без управління неминуче призводить до неконтрольованих тіньових ІТ з усіма їхніми добре відомими ризиками. Безпека, захист даних, відповідність вимогам та зручність обслуговування повинні розглядатися з самого початку, а не як другорядні питання. Це вимагає нових організаційних структур: центральні ІТ-відділи повинні перетворитися з відповідальних за виконання вимог на тих, хто забезпечує платформи, встановлює стандарти та пропонує підтримку, але залишає фактичну розробку бізнес-підрозділам. Управління життєвим циклом додатків є важливим для контролю неконтрольованого зростання без придушення інновацій.

Ці успішні приклади демонструють, як можна досягти такого балансу. Мюнхенське комунальне підприємство наймає коучів з розробки програмного забезпечення, які допомагають розробникам-громадянам використовувати low-code інструменти, а центральні структури управління забезпечують дотримання стандартів безпеки та якості. Porsche у співпраці з MHP розробила методологію впровадження, яка поєднує загальнокорпоративну стандартизацію з локальною гнучкістю. ZF використовує цифрову виробничу платформу, яка дозволяє окремим заводам самостійно впроваджуватися та розробляти власні сценарії використання протягом тижня, а центральна організація надає стандарти, рекомендації та підтримку.

Порушення архітектури корпоративного програмного забезпечення

Якщо Наделла має рацію, то не що інше, як кінець архітектури корпоративного програмного забезпечення, яка існувала десятиліттями, неминучий. Наслідки для виробничої галузі будуть драматичними. Системи управління виробництвом, як вони існують сьогодні, можуть застаріти, їх замінять модульні, керовані штучним інтелектом агентні системи. Жорсткий поділ між ERP, MES, SCADA та іншими виробничими системами буде пом'якшено на користь інтелектуального проміжного рівня, який гнучко отримує доступ до різних джерел даних та об'єднує їх контекстуально.

Ця трансформація не відбудеться за одну ніч. Існуючі системи продовжуватимуть працювати роками, а гібридні сценарії, в яких традиційне програмне забезпечення співіснує з агентами штучного інтелекту, домінуватимуть на перехідному етапі. Але напрямок здається очевидним: програмне забезпечення ставатиме дедалі більш непомітним, тоді як взаємодія відбуватиметься через природну мову та інтелектуальних помічників. Питання не в тому, чи, а в тому, коли і як швидко ця зміна досягне виробничої реальності.

Переможцями цієї трансформації стануть компанії, які експериментуватимуть на ранній стадії та накопичуватимуть досвід. Інтеграція low-code-розробки, агентів штучного інтелекту та сучасних архітектур даних вимагає нових навичок, якими не володіють ні традиційні ІТ-відділи, ні класичні інженери-виробники. Успішним організаціям потрібно буде створювати гібридні команди, які поєднують технічне розуміння зі знанням процесів.

Межі революції: Управління як критичний фактор успіху

Незважаючи на весь ентузіазм, не слід недооцінювати ризики. Низький рівень коду та його відсутність не вирішують автоматично проблеми, які також переслідували рішення для Excel. Тіньові ІТ можуть розвиватися навіть із сучасними інструментами, якщо відсутнє чітке управління. Вразливості безпеки, проблеми з якістю даних, прив'язка до постачальника та відсутність масштабованості – це реальні небезпеки, які потребують стратегічного управління.

Проблеми починаються з адаптивності. Хоча low-code чудово працює для простих та середніх застосунків, платформи досягають своїх меж через дуже складну бізнес-логіку. Конкретні вимоги регульованих галузей або вузькоспеціалізованих виробничих процесів можуть бути недосяжні за допомогою візуальних редакторів. У таких випадках традиційна розробка програмного забезпечення залишається незамінною, що вимагає чіткої стратегії для визначення того, коли кожен підхід є доцільним.

Безпека є особливо критичним питанням. Low-code платформи самі по собі складаються зі складного коду, який може містити вразливості. Оскільки вони пропонують можливості розробки багатьом користувачам, поверхня атаки потенційно зростає. Без ефективних методів тестування, таких як статичне та динамічне тестування безпеки додатків, можуть виникнути небезпечні додатки, які загрожують виробничим системам. У виробничих середовищах, критично важливих для безпеки, це може мати катастрофічні наслідки.

Прив'язка до певного постачальника – це ще один ризик. Багато платформ з низьким кодом є власницькими, що ускладнює міграцію на інші системи та тягне за собою високі витрати на перехід. Компанія, яка розробила сотні додатків на певній платформі, практично замкнена. Ці ефекти прив'язки необхідно враховувати під час стратегічного вибору платформи.

Однак найважливішою є функціонуюча структура управління. Без чітких правил щодо того, хто має право розробляти які програми, як здійснюється забезпечення якості, як дотримуються стандартів безпеки та як працює управління життєвим циклом, швидко виникає хаос. Знайти баланс між свободою інновацій, яку має забезпечити low-code, та необхідним контролем складно, але важливо для успіху.

Майбутнє цифровізації виробничих цехів: децентралізована екосистема

Бачення майбутнього, в якому виробничі працівники розроблятимуть власні цифрові інструменти, не є ані чистою утопією, ані безумовно бажаною ідеєю. Воно стане реальністю, але лише за певних умов. Ключ полягає у створенні контрольованої екосистеми, яка сприятиме інноваціям, не спускаючись до анархії.

Ця екосистема складається з кількох рівнів. Платформний рівень забезпечує технічну інфраструктуру: інструменти з низьким кодом, агенти штучного інтелекту, бази даних, API та інтеграцію з існуючими системами. Рівень управління визначає стандарти, політики безпеки, критерії якості та процеси випуску. Рівень забезпечення можливостей пропонує навчання, шаблони, коучинг та підтримку, щоб допомогти розробникам-громадянам досягти успіху. Рівень спільноти сприяє обміну знаннями, передовим практикам та спільній розробці.

У такій екосистемі додатки розробляються не ізольовано, а в рамках структурованої структури. Керівник команди, якому потрібен новий аналіз, не починає з нуля, а використовує шаблони та структурні блоки, які вже пройшли перевірку. Розроблене рішення проходить автоматизовані перевірки безпеки та запускається у виробництво лише після затвердження. Код управляється централізовано, щоб інші системи також могли отримати від нього користь. Оновлення та обслуговування виконуються систематично, а не за потреби.

Роль професійних розробників у цій моделі принципово змінюється. Замість того, щоб самостійно програмувати кожен додаток, вони стають архітекторами екосистеми, надаючи платформи, розробляючи складні інтеграції, забезпечуючи безпеку та встановлюючи стандарти. Вони стають наставниками для громадянських розробників та кураторами нового ландшафту додатків. Цей зсув не є девальвацією, а радше посиленням їхньої ролі, оскільки вони можуть примножити вплив своєї роботи.

Обіцянка та реальність: реалістична оцінка

Через двадцять років після проголошення Індустрії 4.0 цифровізація виробництва опинилася на роздоріжжі. Старий підхід – або впровадження дорогого стандартного програмного забезпечення «зверху вниз», або ж висхідний набір Excel та Access – зазнав невдачі. Рівень успіху близько двадцяти відсотків говорить сам за себе. Водночас проблеми є гострішими, ніж будь-коли: дефіцит кваліфікованих кадрів, глобальний конкурентний тиск, вимоги сталого розвитку та потреба в гнучкому, стійкому виробництві не залишають альтернативи успішній цифровізації.

Нова хвиля low-code-інструментів на базі штучного інтелекту пропонує потенційне рішення. Технічні передумови швидко покращуються, історії успіху множаться, а економічні стимули є переконливими. Зниження витрат на розробку на шістдесят відсотків, скорочення часу виведення продукту на ринок з місяців до днів та одночасне створення рішень, які дійсно відповідають існуючим процесам – це переконливі обіцянки.

Однак, слід бути обережним щодо надмірного оптимізму. Демократизація розробки програмного забезпечення не вирішує автоматично всі проблеми; вона лише зміщує деякі з них. Замість перевантажених ІТ-відділів ми можемо отримати неконтрольоване розростання додатків. Замість жорсткого, стандартизованого програмного забезпечення ми ризикуємо несумісними, ізольованими рішеннями. Замість тривалих термінів впровадження ми ризикуємо небезпечними, поспіхом виконаними проектами.

Успіх залежатиме від того, чи зможуть компанії створити правильну систему. Управління без бюрократії, стандарти без жорсткості, контроль без паралічу – знайти цей баланс є справжнім викликом. Одні лише технології не визначають успіх чи невдачу. Організаційна зрілість, культурні зміни та стратегічне управління мають вирішальне значення.

Наступне десятиліття: трансформація чи руйнування?

Наступні десять років покажуть, чи децентралізація розробки програмного забезпечення на основі штучного інтелекту фундаментально змінить цифровізацію виробництва, чи вона увійде в історію як чергова невдала панацея. Курс визначається вже зараз. Компанії, які експериментують на ранній стадії, створюють платформи, розвивають експертизу та встановлюють структури управління, отримають вигоду. Ті, хто чекає або дозволяє новим інструментам поширюватися безконтрольно, ризикують або відстати, або створити хаос.

Провокаційна теза про те, що наступне покоління систем виробничих площ буде побудовано на місцях людьми, які фактично контролюють виробництво, не є ані надуманою, ані гарантованою. Вона стане реальністю в деяких регіонах, але не повністю і не скрізь. Гібридні моделі, в яких професійні основні системи співіснують з локально розробленими розширеннями, є більш імовірними, ніж повна дестабілізація.

Однак, дуже ймовірно, що роль спеціалізованих відділів у цифровізації значно зросте. Чіткий розмежування між відділами ІТ-розробки та бізнес-відділами пом'якшиться. З'являться нові профілі компетенцій, які поєднуватимуть технічне розуміння зі знанням процесів. Швидкість інноваційних циклів прискориться, оскільки шлях від ідеї до впровадження буде різко скорочений.

Якщо бачення Наделли виявиться правильним, і бізнес-додатки дійсно будуть замінені агентами штучного інтелекту, на горизонті чекає ще більш фундаментальна трансформація. Вся архітектура корпоративного програмного забезпечення, яка існувала десятиліттями, розпадеться. Системи виконання виробництва перестануть існувати як монолітні інсталяції, а радше як оркестрація інтелектуальних агентів, які гнучко поєднують дані та процеси управління. Це майбутнє може відбутися ще за десятиліття, але розробка вже йде повним ходом.

Незалежно від того, який сценарій переважає, одне можна сказати напевно: цифровізація виробництва, яка практикувалася протягом останніх двадцяти років, добігає кінця. Старий порядок, за якого ІТ-відділи чи компанії-розробники програмного забезпечення самостійно вирішують цифрове майбутнє виробництва, руйнується. Настає нова ера, в якій переглядаються межі між розробниками та користувачами, між централізованими та децентралізованими системами, а також між стандартним програмним забезпеченням та індивідуальними рішеннями. Чи ця нова ера нарешті виконає обіцянки Індустрії 4.0, чи просто створить нові проблеми, вирішиться в найближчі роки. У будь-якому разі, інструменти для досягнення успіху вперше справді доступні.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць