Tajemnice Sand Hill Road – Scott Kupor

Recenzja książki Scotta Kupora partnera zarządzającego w Andreessen Horowitz. Zasady rządzące rynkiem Venture Capital.

Ta książka to fascynująca podróż po Dolinie Krzemowej począwszy od upadku bańki internetowej w 2000 r. do czasów aktualnych. Podróż ta jest pokazana przez pryzmat funduszy Venture Capital, spółek technologicznych i założycieli startupów (founderów). Historia zaczyna się od pierwszych inwestycji Venture Capital i Business Angels, pierwszego akceleratora Y Combinator w znane obecnie na całym Świecie startupy jak Airbnb, Oculus, Slac, GitHub, Pinteres czy Instacard.

Ta książka to nie tylko opowieść o powstawaniu startupów, to ogromna wiedza zarówno o rynku kapitałowym w fazach zalążkowych (seed) jak i trudnej drogi do budowania jednorożców wśród startupów. Drogi okupionej ciężką pracą, błędami, zdrowiem.

Scott Kupor jako wieloletni pracownik największych funduszy inwestycyjnych pokazuje startupom jak pracują fundusze Venture Capital, skąd biorą pieniądze, czym się kierują podejmując decyzje inwestycyjne, jak wspierają swoje spółki portfelowe, itd. Wiedza ta jest przydatna aby founderzy startupów rozumieli drugą stronę, ich politykę inwestycyjną, jej cele, zamierzenia i aby cele obu stron były jak najbardziej zbliżone i jasne, a poszukiwanie inwestora VC przemyślane i zrozumiane. Fundusze VC to nie tylko źródło finansowania to przeogromne źródło kontaktów, wiedzy, doświadczenia, potencjalnej synergii pomiędzy spółkami portfelowymi, itd. (smart money).

Jako founderzy lub członkowie zespołu znajdziecie w tej książce ogromną dawkę praktycznej wiedzy na tematy jak:

  • Zakładanie startupu
  • Finansowanie z zadłużenia czy kapitału własnego?
  • Czy Twój startup powinien sięgnąć po kapitał Venture Capital?
  • Vesting akcji założycielskich
  • Własność intelektualna (IP) w startupach
  • Opcje pracownicze, programy motywacyjne
  • Proces pozyskania kapitału z funduszu VC
  • IPO droga do exitu dla VC
  • Wycena startupu
  • Dobry Term Sheet od A do Z
  • Jak wybrać fundusz VC
  • Kryzysy w startupach
  • Konflikty startup – fundusz
  • i wiele innych.

Gorąco polecam książką zarówno dla członków startupów, którzy rozpoczynają swoją drogę lub szukają finansowania dla swojego biznesu jak i także dla inwestorów i członków zespołów funduszy inwestycyjnych.

Link do wydawnictwa MIT

Przemysław Federowicz

Trendy technologiczne 2020 – 2021

Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.

Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:

  • Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
  • Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
  • Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
  • Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
  • Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
  • Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
  • Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
  • Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
  • Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
  • Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
  • Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
  • 5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
  • Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
  • Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
  • Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
  • Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
  • Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.

Machine Learning i sieci neuronowe

Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.

Deep Learning a ludzie

Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.

Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?

W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Poziom gotowości technologicznej TRL w Startupach

Poziom gotowości startupu zarówno rozwoju produktu jak i gotowości do komercjalizacji TRL (Technology Readiness Level) określa się w skali od 1 do 9. Skala jeden to ocena wstępnej koncepcji, walidacja pomysłu, realności wdrożenia, natomiast skala dziewięć to gotowość produktu do sprzedaży (po wszystkich testach, certyfikacji, itd.). TRL określa zatem poziom dojrzałości produktu do jego komercjalizacji. Czym wyżej w skali tym mniejsze ryzyko niepowodzenia i szybszy czas rozpoczęcia sprzedaży produktu.

Skala ta ułatwia zewnętrznym inwestorom śledzenie postępu rozwoju produktów i jest pomocnym narzędziem i wskaźnikiem rozwoju KPI (Key Performance Indicator). TRL jest powszechnie stosowany nie tylko w Polsce, ale także jest standardem w Unii Europejskiej w Stanach Zjednoczonych, gdzie został pierwotnie wymyślony przez NASA w latach 70-tych. Z punktu widzenia inwestora czym wyższym TRL tym większa szansa na sukces i mniejsze ryzyko inwestycyjne. Oczywiście należy pamiętać także o własnym IT Due Diligence, nie zawsze founderzy rozumieją TRL, a wręcz podwyższają skalę dojrzałości produktu.

Skalę TRL można podzielić na trzy grupy:

  • TRL 1: Prace koncepcyjne, analiza pomysłu, produktu, realności jego stworzenia
  • TRL 2-6: Badania przemysłowe nad produktem
  • TRL 7-9: Prace rozwojowe nad produktem

Skala TRL w NCBiR:

  • TRL 1: Zaobserwowano i opisano podstawowe zasady danego zjawiska – najniższy poziom gotowości technologii, oznaczający rozpoczęcie badań naukowych w celu wykorzystania ich wyników w przyszłych zastosowaniach. Zalicza się do nich między innymi badania naukowe nad podstawowymi właściwościami technologii.
  • TRL 2: Określono koncepcję technologii lub jej przyszłe zastosowanie. Oznacza to rozpoczęcie procesu poszukiwania potencjalnego zastosowania technologii. Od momentu zaobserwowania podstawowych zasad opisujących nową technologię można postulować praktyczne jej zastosowanie, które jest oparte na przewidywaniach. Nie istnieje jeszcze żaden dowód lub szczegółowa analiza potwierdzająca przyjęte założenia.
  • TRL 3: Potwierdzono analitycznie i eksperymentalnie krytyczne funkcje lub koncepcje technologii. Oznacza to przeprowadzenie badań analitycznych i laboratoryjnych, mających na celu potwierdzenie przewidywań badań naukowych wybranych elementów technologii. Zalicza się do nich komponenty, które nie są jeszcze zintegrowane w całość lub też nie są reprezentatywne dla całej technologii.
  • TRL 4: Zweryfikowano komponenty technologii lub podstawowe jej podsystemy w warunkach laboratoryjnych. Proces ten oznacza, że podstawowe komponenty technologii zostały zintegrowane. Zalicza się do nich zintegrowane „ad hoc” modele w laboratorium. Uzyskano ogólne odwzorowanie docelowego systemu w warunkach laboratoryjnych.
  • TRL 5: Zweryfikowano komponenty lub podstawowe podsystemy technologii w środowisku zbliżonym do rzeczywistego. Podstawowe komponenty technologii są zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi. Technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 6: Dokonano demonstracji prototypu lub modelu systemu albo podsystemu technologii w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Oznacza to, że przebadano reprezentatywny model lub prototyp systemu, który jest znacznie bardziej zaawansowany od badanego na poziomie V, w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypu w warunkach laboratoryjnych odwzorowujących z dużą wiernością warunki rzeczywiste lub w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 7: Dokonano demonstracji prototypu technologii w warunkach operacyjnych. Prototyp jest już prawie na poziomie systemu operacyjnego. Poziom ten reprezentuje znaczący postęp w odniesieniu do poziomu VI i wymaga zademonstrowania, że rozwijana technologia jest możliwa do zastosowania w warunkach operacyjnych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypów na tzw. platformach badawczych.
  • TRL 8: Zakończono badania i demonstrację ostatecznej formy technologii. Oznacza to, że potwierdzono, że docelowy poziom technologii został osiągnięty i technologia może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach. Praktycznie poziom ten reprezentuje koniec demonstracji. Przykłady obejmują badania i ocenę systemów w celu potwierdzenia spełnienia założeń projektowych, włączając w to założenia odnoszące się do zabezpieczenia logistycznego i szkolenia.
  • TRL 9: Sprawdzenie technologii w warunkach rzeczywistych odniosło zamierzony efekt. Wskazuje to, że demonstrowana technologia jest już w ostatecznej formie i może zostać zaimplementowana w docelowym systemie. Między innymi dotyczy to wykorzystania opracowanych systemów w warunkach rzeczywistych

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Współpraca Startup – Korporacja

Idea współpracy startupów z korporacjami jest znana i praktykowana od już lat. Rezultaty są niestety znane. Większość tego typu projektów kończy się albo porażką, albo „pseudo” sukcesem, gdzie startup zostanie kupiony a jego produkt „zamknięty w szafie”. Do tego działania PR i marketing powodują, że myślimy o takiej współpracy jako łatwej. Nic bardziej mylnego. Współpraca elastycznego startupu z proceduralną i „okopaną” korporacją jest bardzo trudna.

Jakie mamy ograniczenia i wyzwania we współpracy Startup – Korporacja:

  • Zmuszenie zespołu korporacji do dodatkowej pracy ze startupami, mimo swoich obowiązków i KPI-ów tzw. „awans”.
  • Priorytetyzacja zadań wewnątrz organizacji.
  • Brak dedykowanego zespołu do współpracy ze startupami.
  • Chęć posiadania, gdyż inni też mają działy innowacji, Spin-off czy Startupy.
  • Silne procedury compliance i security, do których musi się dostosować Startup i gdzie potrzebuje otrzymać silne wsparcie.
  • Zbyt agilowe podejście za strony Startupu nieuwzględniające specyfiki i struktury organizacyjnej korporacji oraz punktów decyzyjnych.
  • itd.

Więcej o technologicznych startupach:

GoTechnologies wspiera od lat zarówno startupy jak i największe korporacje i fundusze Venture Capital i Private Equity. Zapraszamy do zapoznania się z ofertą doradztwa dla Startupów.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Najnowsze inwestycje w Startupy przez Brave Venture Capital

Fundusz Brave Venture Capital, w ramach którego inwestujemy w ciekawe startupy technologiczne dokonał kolejnej, już trzeciej inwestycji. Obecnie są zrealizowane następujące inwestycje w startupy technologiczne:

  • Petal International – międzynarodowy Agri Startup opracowujący aplikację SIFA (Smart Indoor Farming App), która będzie służyła do kontroli i monitoringu parametrów czynników wpływających na uprawę roślin wewnątrz pomieszczeń np.: szklarnie, farmy horyzontalne i kontenerowe. Software ten można stosować dla wszelkiego rodzaju upraw – warzyw, owoców, marihuany medycznej.
  • Youartme – inwestycja wraz ze spółką Candellana. Produkty Candellana to unikalne rzeźby z wosku i świece, a także designerskie donice pod marką Concrette, które produkuje Youartme. W procesie produkcyjnym używana jest technologia druku 3D, która świetnie sprawdziła się do produkcji wyrobów z dużą ilością, nawet bardzo małych detali. Produkty obu spółek są sprzedawane na całym świecie.
  • Artigiano – międzynarodowy startup prowadzi prace badawczo- rozwojowe w dziedzinie inżynierii materiałowej, w szczególności polimerów i nanotechnologii. Inwestujemy m.in. w projekty badawczo-rozwojowy, który docelowo będzie umożliwiał produkcję i sprzedaż zaawansowanych technologicznie masterbatchy czy dodatków do polimerów. Innowacyjne kompozyty polimerowe kierowane są do przedsiębiorców i podmiotów działających na rynku tworzyw sztucznych.

Jeśli jesteś zainteresowany współpracą z naszym funduszem zapraszamy do kontaktu przez stronę brave.vc lub pfederowicz@gotechnologies.pl

Technologia VR, AR i jej zastosowanie

Wirtualna rzeczywistość (VR – Virtual Reality), rozszerzona rzeczywistość (AR – Augmented Reality) czy technologie immersyjne (XR – X Reality) , kiedyś widziane tylko w grach dziś widoczne w pracy i na ulicy. Na stałe zagościły w urządzeniach symulatorach, w szkolnictwie czy w symulowaniu zdarzeń w procesach produkcyjnych (awarie, szkolenia). Obecna technologia pozwala w pełni na zastosowanie rozwiązań VR „produkcyjnie”. Oculus, HTC Vive czy Samsung Gear stają się coraz powszechniej używane ze względu na malejące ceny tych urządzeń.

Przykłady wykorzystania VR i AR:

Technologia VR, AR – Symulatory

  • Symulatory pojazdów latających, jeżdżących czy pływających w transporcie, przemyśle
  • Symulowanie awarii, akcji

Technologia VR , AR – Medycyna

  • Szkolenia lekarzy, chirurgów, studentów
  • Leczenie chorób psychicznych

Technologia VR , AR – Szkolnictwo, Nauka, Wiedza

  • Wirtualne materiały dydaktyczne
  • Nauka języków obcych
  • Poznawanie fizyki, historii, itd. w świecie wirtualnym

Technologia VR , AR – Przemysł

  • Wizualizacja procesów, działania zakładów
  • Szkolenia z zakresu bezpieczeństwa, używania maszyn i pojazdów, naprawy maszyn
  • Prototypowanie produktów np. samochodów

Technologia VR , AR – Entertainment

  • Gry komputerowe: symulacyjne, FPP, itd.
  • Filmy
  • Wirtualne zwiedzanie świata

Technologia VR, AI – Handel

  • Wirtualne zwiedzanie, zakupy
  • Turystyka wirtualna
  • Branża developerska – sprzedaż mieszkań
  • Salony gier VR

Zobacz także: Technologia, Innowacje, R&D

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 150-ciu zadowolonych klientów

Przemysł 4.0

Przemysł 4.0 (Industry 4.0) to obecnie bardzo popularny termin określające tzw „czwartą rewolucję” przemysłową. Rewolucja ta integruje wszystkie dostępne systemy czy urządzenia, które wymieniają się danymi w czasie rzeczywistym. Taka integracja pozwala na optymalne zarządzanie produkcją, dostawami, komunikacją z klientami czy dostawcami. Możliwe staje się produkowanie małych partii produktów nie tracąc czasu i pieniędzy oraz umożliwia klientom szeroką customizację swoich produktów.

Poniżej przykładowe technologie, które są często wykorzystywane w przedsiębiorstwach określanych 4.0 (przemysł, automotive, stocznie, porty, transport, spedycja, magazyny, retail, itd.):

  • Internet Rzeczy IoT Internet of Things (IIoT – Industrial IoT) – czujniki, sensory przemysłowe monitorujące położenie obiektów, ich działanie, itd.
  • Big Data – wykorzystanie danych z czujników IoT w czasie rzeczywistym do sterowania procesami lub obiektami, które są ich częścią.
  • Systemy i integracje – systemy ERP, WMS, APS, TMS, MES, MRP, YMS, SCADA, itd. zintegrowane w jeden system pozwalający na wymianę danych w czasie rzeczywistym.
  • Sztuczna inteligencja (AI – Artificial Inteligence) i uczenie maszynowe (Machine Learning i Deep Learning) – pozwalająca na usprawnienie procesów poprzez ich analizę i uczenie.
  • Bezpieczeństwo i ochrona danych – podstawowe ryzyko Przemysłu 4.0 czyli zapewnienie bezpieczeństwa procesów, intrastruktury i danych.
  • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – podstawa Przemysłu 4.0 czyli wymiana danych i zarządzanie procesem w czasie rzeczywistym.
  • Cloud – wykorzystanie systemów chmurowych czy to do przechowywanie dużych ilości danych, czy do ich przetwarzania.
  • Digital Twin – tworzenie cyfrowych środowisk odpowiadających fizycznym procesom.
  • Traceability – śledzenie obiektów, partii, materiałów, półproduktów.
  • Connectivity – sieci internetowe, wifi, niskoprądowe np. LoRa, SigFox, NB-IoT, itd.
  • Robotyzacja – automatyzacja produkcji poprzez zastosowanie w pełni zrobotyzowanych linii produkcyjnych.
  • Pojazdy autonomiczne AGV – pojazdy autonomiczne transportujące produkty w magazynach i produkcji.
  • Roboty współpracujące (Coboty) – roboty współpracujące z ludźmi.
  • Druk 3D – wykorzystanie drukarek 3D w produkcji np. w personalizacji produktów.
  • RFID – wykorzystanie identyfikacji radiowej w procesach produkcyjnych, magazynowych, logistycznych czy Retail.
  • Predictive Maintanance – stały nadzór nad urządzeniami, przewidywanie awarii i planowanie przeglądów.

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

info@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Sztuczna Inteligencja (AI) -nowa moda czy stały trend? Po co AI biznesowi?

Sztuczna inteligencja (Artificial Inteligence) na dobre zagościła w przedsiębiorstwach, handlu czy w mediach. AI przez jednych jest wielbione, przez drugich jest ukazywane jako zagłada cywilizacji. Jedno jest pewne jak wszystkie technologie AI rozpoczyna nowy etap w technologiach informatycznych, dający nam nowe możliwości oraz stwarzający potencjalne obszary nieakceptowalne przez społeczeństwa.

Sztuczna inteligencja może być pomocna w ratowaniu życia np. w medycynie. Działając na ogromnych ilościach danych oraz korzystając z algorytmów uczenia (Machine Learning – uczenie maszynowe, Deep Learning – uczenie głębokie), sieci neuronowych i Data Mining-u może z łatwością diagnozować potencjalne symptomy poważnych chorób, ratując tym życie czy skracając czas leczenia i powikłań.

W samochodach autonomicznych sztuczna inteligencja nauczy się naszego stylu jazdy, oczywiście uwzględniając wszystkie zasady i reguły, które będą obowiązywały w tego typu rozwiązaniach.

W turystyce AI dzięki znajomości naszych zachowań, hobby, upodobaniom czy aktualnym finansom wskaże najlepsze hotele, wycieczki, atrakcje dla nas i dla naszej rodziny, itd.

W eCommerce dzięki ogromnej ilości danych oferty już są spersonalizowane pod kątem naszych potrzeb, potrzeb naszej rodziny, naszych planów czy zachowań.

Inteligentne urządzenia np. lodówki, kamery, bilboardy, itd. Dzięki analizie naszych zachowań będą nam oferować to co będziemy lub nie będziemy potrzebowali.

Systemy klasy CRM czy ERP z zaimplementowaną sztuczną inteligencją już analizują zachowania klientów, ich podatność na podwyżki czy nowe produkty.

Sztuczna inteligencja w miastach (Smart Cities) będzie analizować nasze zachowania, zachowania pojazdów, biznesu czy zanieczyszczeń. Będzie przewidywać zjawiska łącząc wiele danych pozwalając nam żyć w miastach lepiej.

Możliwości zastosowania sztucznej inteligencji są nieograniczone. Każdy biznes może na tym skorzystać nawet jeśli w tej chwili nie posiada na to pomysłów. W przypadku zainteresowania zapraszamy na warsztaty ze sztucznej inteligencji lub na indywidualne doradztwo AI.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów