ROI менше 5 відсотків? Чому вам слід негайно припинити платити за функції «на базі штучного інтелекту» – Зображення: Xpert.Digital
Оплата за результат, а не за доступ: як ціноутворення на основі результатів змінює ринок SaaS
Ліцензії на штучний інтелект: безглуздий бізнес на мільярд доларів: нова модель ціноутворення, яка зараз викликає паніку серед програмних гігантів
Наразі мільярди вкладаються у штучний інтелект, проте в залах засідань зростає розчарування. Причина полягає не в технологічному, а в структурному збої: застарілі моделі ціноутворення. Ті, хто платить за автономних агентів ШІ та інтелектуальні робочі процеси, використовуючи ті самі ліцензії на робоче місце (на користувача) або виключно на основі споживання, як і для традиційного програмного забезпечення, часто фінансують лише надію на ефективність – без будь-якої гарантії вимірюваної доданої вартості. Дослідження показують різкий рівень невдач для проектів ШІ та стрімкі, неконтрольовані витрати в бізнес-підрозділах. Але ринок SaaS стикається з тектонічним зрушенням: настає ера ціноутворення на основі результатів. У наступній статті розглядається, чому оплата за простий доступ є застарілою, чому багато постачальників чинять опір змінам і як розумні компанії можуть радикально змінити динаміку переговорів на свою користь у 2026 році.
Пов'язано з цим:
Перестаньте платити за ШІ, який нічого не доводить
Ті, хто не може виміряти результати, лише фінансують надії інших
Найнеприємніша тиша в будь-якій розмові про продажі корпоративного ШІ виникає саме тоді, коли хтось ставить таке питання: яка частина вашого бюджету на ШІ пов'язана з вимірюваними бізнес-результатами? Не з функціями, що рекламуються як «на базі ШІ» в описі продукту. Не з ліцензійними місцями, які були виділені, хоча коефіцієнт використання ледве перевищує десять відсотків. А з фактичними результатами, які відображаються у щоквартальному звіті, вимірюванні часу процесу або журналі покращень, що підлягає аудиту. Кожен, хто відповідає на це питання «не зовсім впевнений», знаходиться в хорошій компанії. І заплатить ціну, яка виходить далеко за рамки очевидного.
Модель ціноутворення минулої епохи
Модель ліцензування «на робоче місце» виникла в той час, коли вартість програмного забезпечення безпосередньо залежала від кількості користувачів. Більше місць у Salesforce означало більше реєстраційних дій продавців. Більше місць у Slack означало більше команд, які спілкувалися одна з одною. Зв'язок між доступом і цінністю ніколи не був ідеальним, але його основний напрямок був зрозумілим: постачальник стягував плату за доступ, а покупець вважав, що цінність буде відповідати цьому.
Штучний інтелект докорінно похитнув це припущення. Коли агент ШІ вирішує запит на підтримку, витягує дані з контракту або переглядає документ про відповідність вимогам, цінність створюється не людиною, яка сидить перед екраном. Вона створюється робочим процесом, який може навіть не мати безпосереднього користувача. Плата за робоче місце для можливостей ШІ схожа на плату за електроенергію за офіс: одиниця вимірювання не має нічого спільного з одиницею вартості.
Однак саме така практика переважає на ринку корпоративного штучного інтелекту: плата за користування, додана до існуючої ліцензії на платформу, фіксована річна підписка на інструмент, який може дати результати, які покупець не може виміряти кількісно. Згідно з індексом управління SaaS Zylo 2026, який базується на аналізі понад 40 мільйонів ліцензій SaaS та 75 мільярдів доларів керованих витрат, 78 відсотків керівників ІТ-відділів повідомили про неочікувані витрати, пов'язані з моделями ціноутворення на основі використання або штучного інтелекту. Це не провал бюджетування з боку окремих компаній; це структурна невідповідність між тим, як ШІ створює цінність, і тим, як постачальники отримують дохід.
Що ще гірше, контроль над витратами на SaaS все більше переходить від ІТ-відділу: згідно з тим самим звітом, бізнес-відділи зараз контролюють 81 відсоток витрат на SaaS, тоді як ІТ-відділи безпосередньо відповідають лише за 15 відсотків. Водночас витрати на додатки на основі штучного інтелекту зросли на 108 відсотків у порівнянні з минулим роком, а у великих компаніях з понад 10 000 співробітників — на цілих 393 відсотки. Зростання реальне. Однак контрольованість часто ні.
Що насправді означає ціноутворення на основі результатів
Ціноутворення на основі результатів просте за концепцією, але складне у виконанні. Постачальник отримує винагороду, коли покупець отримує цінність, а не коли покупець отримує доступ або споживає токени, а коли досягається певний бізнес-результат.
Різниця між ціноутворенням на основі використання та ціноутворенням на основі результатів є більш значною, ніж визнає більшість оцінок. Ціноутворення на основі використання — за токен, за виклик API, за запит — перевершує модель на основі місця, оскільки вона корелює з активністю. Але активність — це не цінність. Тисячі викликів API, які дають нереалістичні результати або нерелевантні вилучення, нічого не варті для покупця. Ціноутворення на основі використання перекладає ризик витрат з постачальника на покупця, анітрохи не змінюючи ризик продуктивності.
Ціноутворення на основі результатів зміщує обидва ці фактори. Постачальник заробляє гроші лише в тому випадку, якщо штучний інтелект надає щось, що покупець визначив як цінне до початку взаємодії. Це може бути документ, оброблений з певним порогом точності, автоматизований робочий процес з вимірюваним скороченням часу циклу або завершений аудит відповідності з відстежуваним журналом. Результат уточнюється, критерії вимірювання узгоджуються, і з цього випливають комерційні відносини.
Яскравим прикладом з реальної практики є Intercom: компанія стягує 0,99 долара за кожен успішно вирішений запит на підтримку своїм агентом зі штучного інтелекту, Fin. Bessemer Venture Partners у своєму посібнику з ціноутворення на основі штучного інтелекту за 2026 рік описує цей підхід як золотий стандарт ціноутворення на основі результатів. Модель працює, оскільки значення точно визначене: запит вважається вирішеним чи ні. Метрика є двійковою, захищеною від несанкціонованого доступу та безпосередньо пов'язаною з фактором витрат в організації покупця.
Базова структурна логіка також пояснює, чому цю модель легше впровадити в певних сферах, ніж в інших. Gartner вже передбачив, що до 2025 року понад 30 відсотків SaaS-рішень для підприємств включатимуть компоненти, засновані на результатах, порівняно з приблизно 15 відсотками у 2022 році. Simon-Kucher & Partners у нещодавньому дослідженні виявили, що 86 відсотків покупців віддають перевагу моделям ціноутворення, заснованим на використанні або результатах, перед традиційними ліцензіями на робочі місця. Ринок сигналізує про чіткий напрямок. Питання не в тому, чи це станеться, а в тому, як швидко.
Розрив у рентабельності інвестицій у штучний інтелект: мільярди, витрачені без доказів
Необхідність цієї трансформації випливає з даних, які мають бути до неприємного знайомі бізнес-підрозділам, відповідальним за штучний інтелект. Комплексне дослідження, проведене корпорацією RAND, задокументувало, що понад 80 відсотків усіх проектів ШІ в компаніях зазнають невдачі, не досягаючи обіцяних бізнес-результатів — цей рівень невдач вдвічі вищий, ніж у традиційних ІТ-ініціативах. Дослідники MIT в окремому звіті виявили ще вищий показник — 95 відсотків — для генеративних проектів ШІ, які не забезпечують вимірної рентабельності інвестицій (ROI).
Дослідження Forbes, проведене у 2025 році, в якому опитали кілька тисяч керівників з усього світу, малює аналогічно тривожну картину: менше одного відсотка опитаних керівників у світі повідомили, що їхня організація досягла значної рентабельності інвестицій (ROI), яка визначається як збільшення прибутковості або економія коштів більш ніж на 20 відсотків. Лише три відсотки повідомили про помірну рентабельність інвестицій від 10 до 20 відсотків. Переважна більшість – понад 53 відсотки – описали рентабельність від одного до п'яти відсотків. Водночас 39 відсотків керівників назвали вимірювання ROI однією з найбільших проблем.
Цей розрив у вимірюваннях — не просто аналітична проблема. Це проблема структурного стимулювання. Якщо дохід постачальника не пов'язаний з результатами покупця, жодна зі сторін не має структурного стимулу діагностувати, чому впровадження не працює. Постачальник заробив свої гроші. Покупець отримав доступ. Той факт, що нічого вимірюваного не сталося, — це проблема кожного, і нічий пріоритет.
Ця закономірність повторюється з певною регулярністю: спочатку штучний інтелект було придбано під тиском громадськості, без чіткого визначення успіху. Потім були створені внутрішні панелі інструментів, повні показників активності без зв'язку зі звітом про прибутки та збитки (P&L). І нарешті, відбулося перше поновлення контракту – і ніхто не міг пояснити, за що вони насправді платять. Bessemer Venture Partners влучно описує це у своєму посібнику: позиціонування м’якої рентабельності інвестицій, яке ще працювало у 2025 році під девізом «Впровадження ШІ за будь-яку ціну», тепер суперечить реальності циклу поновлення 2026 року – і одні лише обіцянки не продовжують контракти.
Чому постачальники відкидають модель – і що це показує
Заперечення постачальників проти ціноутворення на основі результатів є передбачуваними та показовими. Стандартний репертуар включає три аргументи: результати важко визначити, внутрішня готовність покупця впливає на результати, і постачальник не може контролювати всі змінні. Усі три заперечення є фактично правильними. Однак жодне з них не є вагомим аргументом на користь продовження оплати ШІ, який не дає результатів.
Кожен, хто чесно проаналізує ці аргументи, розпізнає справжній сигнал: постачальник, який відмовляється пов'язувати ціноутворення з результатами, демонструє власну впевненість у своєму продукті. Якщо ШІ працює, ціноутворення на основі результатів є більш вигідним для постачальника, а не менш. Він заробляє гроші з кожним успішним впровадженням, покупець стає референтним клієнтом з кількісно вимірюваними результатами, а витрати на продаж для наступного впровадження значно зменшуються. Постачальники, які відкидають цю модель, часто є тими, чий продукт забезпечує вражаючі демонстрації, але лише посередні результати виробництва.
Однак, варто врахувати один критичний контраргумент. Parloa, постачальник штучного інтелекту, що спеціалізується на розмовному штучному інтелекті, стверджує, що хоча ціноутворення на основі результатів може здаватися таким, що сприяє взаємним інтересам, на практиці воно часто перетворює підвищення ефективності компанії на дохід для постачальника. Якщо агент ШІ працює настільки добре, що витрати на процес значно знижуються, постачальник непропорційно бере участь у цій цінності за моделлю, орієнтованою на результат, навіть якщо він, можливо, зробив лише невеликий внесок у базове підвищення ефективності. Ця суперечність є реальною і пояснює, чому багато експертів розглядають гібридні моделі як більш прагматичне рішення: базова плата, яка покриває витрати на платформу та впровадження, у поєднанні з платою на основі результатів, яка масштабується залежно від наданої цінності.
Структурний зсув на ринку SaaS
Опір багатьох відомих постачальників новим моделям ціноутворення також можна пояснити фінансовою архітектурою класичної бізнес-моделі SaaS. Ціноутворення на основі кількості робочих місць призвело до тривалих, передбачуваних залишкових термінів дії контрактів — так званих зобов'язань щодо залишкового виконання (RPO) — оскільки клієнти підписували багаторічні контракти на фіксовану кількість ліцензій. Моделі, засновані на використанні та результатах, стискають цю визначеність планування у двох напрямках: терміни дії контрактів скорочуються, оскільки покупці вагаються зобов'язуватися щодо обсягів використання, які вони не можуть передбачити. Крім того, співвідношення зобов'язань щодо гнучких витрат зміщується на користь гнучкості покупця.
Наслідки оцінки є негайними. У перші місяці 2026 року масова переоцінка на ринку програмного забезпечення спричинила падіння, яке знищило майже один трильйон доларів США ринкової капіталізації програмних компаній. Індекс SaaS-бенчмарку впав на 6,5 відсотка протягом 2025 року, тоді як S&P 500 зріс на 17,6 відсотка. Медіанний мультиплікатор доходу для програмних компаній різко впав з більш ніж семи разів до менш ніж п'яти разів трохи більше ніж за рік. Натомість, згідно з дослідженням LEK Consulting, компанії, які впровадили гібридні моделі ціноутворення, повідомили про на 38 відсотків більше зростання доходу та на 38 відсотків більше утримання чистого доходу, ніж постачальники послуг, що працюють виключно за підпискою.
Bloomberg прогнозує, що ціноутворення на основі підписки може знизитися з нинішніх 60 відсотків до приблизно 30 відсотків усіх моделей програмного забезпечення протягом десятиліття, тоді як моделі, засновані на результатах, все більше заповнюють звільнене місце. Gartner оцінює, що до кінця 2026 року 70 відсотків компаній віддаватимуть перевагу моделям ціноутворення на основі використання, а не моделям, заснованим на кількості робочих місць. Напрямок цього зсуву не є однозначним; неясною залишається лише швидкість.
🤖🚀 Керована платформа штучного інтелекту: Швидші, безпечніші та розумніші рішення на основі штучного інтелекту з UNFRAME.AI
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 ваше комплексне та безтурботне рішення 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 всього за кілька днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану 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 подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі 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.
Більше інформації тут:
Результати замість обіцянок: Як покупці успішно укладають контракти зі штучним інтелектом
Що покупці повинні вимагати до підписання наступного контракту
Будь-хто, хто зараз оцінює платформи штучного інтелекту для бізнесу, потребує надійної основи для практичного впровадження ціноутворення на основі результатів. Першим і найважливішим кроком є визначення результату перед початком оцінювання – не як абстрактної обіцянки ефективності, а як конкретної, вимірюваної метрики, пов'язаної з бізнес-процесом, якого компанія вже дотримується. Це може включати документи, що обробляються щодня, середній час циклу перевірки, рівень помилок під час вилучення даних або пропускну здатність перевірок відповідності. Якщо таке вимірювання неможливе з існуючою інфраструктурою, її спочатку необхідно побудувати або вибрати іншу відправну точку.
Другий крок – це період підтвердження цінності на власних даних компанії. Не демонстрація в пісочниці на зразках даних, ретельно підготовлених для презентації. Впровадження у власному середовищі, підключене до власних систем та запущене на документах і робочих процесах, що фактично використовуються у виробництві. Компанії, які структурують оцінювання таким чином, уникають різкого падіння продуктивності, яке призводить до зупинки більшості програм штучного інтелекту після ранніх успіхів, оскільки вони вже перевірили продуктивність виробництва, перш ніж затвердити бюджет.
Третій крок стосується самої структури контракту: ціноутворення, яке масштабується залежно від цінності, а не споживання. Ідеальна структура — це базове зобов'язання, що покриває витрати на платформу та впровадження, доповнене платою на основі результатів, яка масштабується в міру того, як штучний інтелект генерує вимірювані результати. Це забезпечує постачальнику передбачуваний дохід від його зусиль з впровадження, тоді як зростання контракту пов'язане зі зростанням цінності для покупця. Ризик покупця обмежений. Потенціал постачальника необмежений, але пов'язаний з результатами.
Четвертий крок, який часто ігнорується, – це відповідальність постачальника за терміни впровадження. Якщо ціноутворення базується на результатах, але впровадження займає дев'ять місяців, перш ніж будуть виміряні будь-які результати, то модель теоретично базується на результатах, але на практиці є класичною втратою часу та матеріалів. Платформа має бути запущена в виробництво протягом кількох днів, а не місяців, щоб вимірювання результатів розпочалося достатньо швидко, щоб прийняти обґрунтоване рішення щодо закупівлі протягом одного бюджетного циклу.
Тест на поновлення: що відрізняє 2026 рік від 2025 року
Контракти на штучний інтелект, які будуть діяти до їхнього першого поновлення у 2026 та 2027 роках, – це ті, де хтось може вказати на цифру та сказати: «Ось що ми отримали». Немає панелі інструментів, повної показників активності. Немає звіту про використання. Результат, який відповідає бізнес-кейсу, що виправдовував покупку.
Цей сценарій розгортається прямо зараз. Навесні 2026 року Salesforce повідомила про Agentforce ARR (річний постійний дохід) у розмірі 800 мільйонів доларів США на основі 29 000 угод, заснованих на результатах, – дані, які демонструють комерційну життєздатність моделі в масштабах. З іншого боку, покупців все частіше супроводжують у переговорах про поновлення угод фінансові директори, які вимагають вагомих доказів рентабельності інвестицій та сталої економіки одиниць. Ринок обіцянок ШІ, який щедро фінансувався у 2023 та 2024 роках, тепер стикається з ринком результатів ШІ, який буде врегульований у 2026 році.
Перевага ціноутворення на основі результатів виходить за рамки простої комерціалізації. Модель діє як структурований імператив для дисциплінованого впровадження, яке більшість програм штучного інтелекту ігнорують. Коли постачальнику платять лише за результати, кожне обговорення якості даних, архітектури інтеграції, прийняття користувачами та проектування процесів відбувається до розгортання, а не після першого невдалого щоквартального огляду. Стимулом для ретельної підготовки є не моральний, а фінансовий. Це, безумовно, більш надійний механізм.
Структурні наслідки для компанії
Ціноутворення на основі результатів – це більше, ніж просто комерційна модель. Воно трансформує внутрішню організаційну логіку з обох сторін контракту. З боку постачальника ця модель означає, що здатність вимірювати результати має стати частиною продукту, а не просто другорядною думкою для команди з питань успіху клієнтів. Постачальники, які ставляться до цього серйозно, створюють інформаційні панелі, що показують покупцеві цінність у режимі реального часу: зекономлений час, покращена якість, знижений ризик. Ця видимість сама по собі стає диференціатором на ринку, де технологічні можливості стають дедалі одноріднішими.
З боку покупця, модель вимагає початкових інвестицій у вимірюваність, чого багато організацій уникають. Ті, хто систематично не відстежував час обробки, не можуть погодитися зі скороченням циклу як контрактною метрикою. Хоча спочатку це може здатися перешкодою, насправді це корисний фільтр. Організації, які не можуть визначити метрики для контрактів, заснованих на результатах, як правило, також не можуть успішно масштабувати впровадження ШІ, незалежно від моделі ціноутворення. Вимога вимірювання форсує рівень операційної зрілості, який у будь-якому разі був би необхідним для продуктивного використання ШІ.
Посібник Bessemer Venture Partners лаконічно підсумовує основну логіку: ШІ не монетизує доступ. Він монетизує результати. Такі компанії, як Intercom, EvenUp та Leena AI, узгоджують усі свої організаційні та збутові моделі з виконаною роботою: вирішеними заявками, заповненими документами та остаточними відгуками. Переможці стягуватимуть плату за те, що генерує їхній ШІ, а не за те, скільки він коштує чи до чого надає доступ. Метрика для розрахунку — це не просто рішення про виставлення рахунків. Це зобов'язання щодо того, що ви цінуєте, чого варта система, і що ви готові довести своєю прибутковістю.
Дисбаланс влади та хто його використовує
Кожен, хто розуміє динаміку сил на сучасному ринку закупівель штучного інтелекту, помітить тимчасову асиметрію, що надає перевагу добре підготовленим покупцям. Конкуренція серед постачальників послуг зі штучного інтелекту стала надзвичайно жорсткою в кількох категоріях, тоді як показники поновлення пілотних програм перебувають під тиском. Постачальники, які у 2025 році продавали лише обіцянки, зараз ведуть переговори про продовження контрактів з клієнтами, які хочуть побачити відчутні результати. Це створює переговорну позицію, якої не існувало у 2024 році.
Покупці, які зараз вступають у переговори щодо закупівель із чіткими визначеннями результатів, системою підтвердження цінності та гібридною структурою контракту, мають значно сильнішу переговорну позицію, ніж ті, хто приходить лише з функціональною специфікацією та приблизною оцінкою використання. Дані — 78 відсотків неочікуваних витрат, 80 відсотків невдалих проектів, менше одного відсотка значної рентабельності інвестицій — надають їм найвагоміший аргумент. Методологія надає інструмент.
Це особливо стосується середніх та великих компаній, які здійснюють значні витрати на додатки на основі штучного інтелекту, не створивши відповідної інфраструктури управління. Звіт Zylo показує, що витрати на додатки на основі штучного інтелекту у великих компаніях зросли майже на 400 відсотків — часто через кредитні картки співробітників та звіти про витрати — ще до того, як ІТ-команди встигають відреагувати. Так званий тіньовий ефект ШІ — це не маргінальний феномен, а структурна особливість поточного циклу впровадження, яка стане повністю помітною під час переговорів щодо поновлення у 2026 та 2027 роках.
Окрім ціноутворення: ширший період дозрівання
Те, що відбувається на ринку закупівель штучного інтелекту, — це не просто ізольоване цінове явище. Це дозрівання технології, що знаменує її перехід від експериментального до виробничого режиму. Звіт Google Cloud AI ROI 2025, заснований на глобальному опитуванні понад 3400 бізнес-лідерів, описує новий етап зрілості ШІ — так звану «агентську епоху», — коли агенти ШІ працюють автономно в межах визначених параметрів для досягнення вимірюваних бізнес-результатів. 88 відсотків агентів-лідерів ШІ, які повідомили про конкретні результати в цьому дослідженні, відрізняються від більшості переважно одним ключовим аспектом: їхньою здатністю точно вимірювати результати та узгоджувати їх зі стратегічними цілями.
Ціноутворення на основі результатів є комерційним вираженням цієї зрілості. Воно передбачає те, що вже вимагає впровадження зрілого штучного інтелекту: чіткі визначення процесів, висока якість даних, чиста архітектура інтеграції та інструменти вимірювання, безпосередньо пов'язані з бізнес-результатами. Компанії, які обирають цей шлях, платитимуть менше за надію та більше за вплив. Це не романтичне бачення справедливішої технологічної економіки. Це тверезий опис того, які структури контрактів переживуть наступні цикли поновлення.
Справжнє питання для покупців більше не полягає в тому, чи є ціноутворення на основі результатів правильним напрямком. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners та купівельні вподобання 86 відсотків покупців вказують на один і той самий напрямок. Ключове питання полягає в тому, чи можна адаптувати їхній власний процес закупівель достатньо швидко, щоб скористатися переговорною позицією, яку пропонує ця фаза дозрівання, у короткостроковій перспективі – до того, як ринок знову консолідується, і постачальники знову зможуть диктувати умови.
🎯🎯🎯 Галузевий центр B2B, керований даними, як квазі-внутрішнє рішення
Квазі-власне рішення: Як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес - Зображення: Xpert.Digital
Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.
Більше інформації тут:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька
☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!
Konrad Wolfenstein
Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.
Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.
