“Süni intellekt və maşın öyrənməsinin gətirdiyi dəyişikliklər onları qəbul edən şirkətlərə kömək edəcək, qəbul etməyənlər üçün isə maneələr yaradacaq” – Ceff Bezos
Süni intellekt bugün sadəcə texnoloji trend deyil, həm də səmərəlilik, miqyaslanma və rəqabət üstünlüyünə nail olmaq istəyən bizneslər üçün bir zərurətdir. PWC şirkətinin məlumatına əsasən, şirkət rəhbərlərinin 54%-i qeyd edir ki, süni intellekt artıq onların müəssisələrində məhsuldarlığı əhəmiyyətli dərəcədə artırıb. Və bu – yalnız başlanğıcdır, çünki proqnozlara əsasən, 2023–2030-cu illər ərzində süni intellekt sahəsinin orta illik artım tempi 37,3% təşkil edəcək.
Lakin bu texnologiyanın uğuru onunla necə istifadə olunmasından asılıdır. Məsələn, çəkic ustanın əlində möhkəm bir bina tikmək üçün vasitə ola bilər, amma bacarıqsız şəxsin əlində – sadəcə metal parçası. Süni intellekt yalnız düzgün idarə olunduqda nəticə verir. Onun əsas “tikinti materialı” isə məlumatlardır. Məlumatların dəqiqliyi, aktuallığı və keyfiyyəti süni intellektin biznesə fayda verəcəyini və ya əksinə, yanlış proqnozlar və yanlış qərarlar yaradacağını müəyyənləşdirir. Natamam və ya yanlış məlumat əyri mismarlar kimidir: alət nə qədər yaxşı olsa da, nəticə gözləniləndən uzaq olacaq. Buna görə də AI istifadə edən şirkətlər yalnız alqoritmlərə deyil, həm də məlumatların toplanması, təhlili və strukturlaşdırılması strategiyasına diqqət yetirməlidirlər. Bəs nə üçün biznes artıq “olduqca yaxşı” şəkildə işləyən məlumat sistemlərini optimallaşdırmalıdır? Süni intellekt naminə proseslərdə dəyişikliklər etmək riskinə getməyə dəyərmi? Gəlin bu məsələyə daha yaxından nəzər salaq. Süni intellekt həllərinin biznes üçün dəyəri nədən ibarətdir: konkret üstünlüklər
Məlumatların həcmi eksponensial şəkildə artdığı bir dünyada, biznesin yalnız təcrübə və insan resurslarına güvənməsi artıq kifayət etmir. Hətta böyük bir analitiklər komandası toplansa belə, Big Data-nı süni intellekt qədər sürətli və dəqiq təhlil edə bilməz. Amma əsas məsələ bu deyil – əsas odur ki, avtomatlaşdırıla bilən proseslər üçün insan resurslarının istifadəsi mənasızdır.
Süni intellekt insanı əvəz etmir, əksinə onu tamamlayır, rutin işlərdən azad edir və diqqətini strateji qərarlara yönəltməyə imkan verir.
Biznesdə süni intellektdən düzgün istifadə bir sıra üstünlüklər verə bilər: müştərilərlə qarşılıqlı əlaqənin yaxşılaşdırılması, əməliyyat səmərəliliyinin artırılması, təhlükəsizlik səviyyəsinin yüksəldilməsi, innovativ məhsul və xidmətlər və s. Süni intellekti fəal şəkildə tətbiq edən təşkilatlar öz sənayelərinin gələcəyini formalaşdırır və müvafiq olaraq bazar trendlərində lider mövqelərini tutur. Bu isə onların dəyərini yalnız istehlakçıların deyil, həm də potensial əməkdaşların və tərəfdaşların gözündə artırır.
Elə təəssürat yarana bilər ki, süni intellekt yalnız böyük IT şirkətləri üçün effektivdir, lakin bu bir mifdir. Süni intellekt artıq uzun müddətdir ki, biznes proseslərinin əksəriyyətinə uyğunlaşıb və hər biri üçün unikal funksional imkanlar təklif edir, məsələn:
- Tövsiyə sistemləri: Süni intellekt istifadəçilərin əvvəlki seçimlərinin təhlilini təmin edir və onlara əsaslanaraq əlavə tövsiyələr yaradır.
- Çatbotlar və virtual köməkçilər: Süni intellekt müştəri xidmətlərini avtomatlaşdırmağa kömək edir və tez-tez verilən suallara dərhal cavab verə bilir.
- Tələbin proqnozlaşdırılması: Süni intellektdən istifadə daha dəqiq tələb proqnozları yaratmağa kömək edir. Bu, resurs istifadəsinin daha səmərəli planlaşdırılmasına və bölüşdürülməsinə imkan verir.
- İstehsal və logistika prosesləri: Süni intellekt ehtiyat səviyyəsini və təchizatı daha yaxşı idarə etməyə, məhsulun keyfiyyətinə nəzarət etməyə, həmçinin xarici amilləri nəzərə alaraq çatdırılma marşrutlarını optimallaşdırmağa imkan verir.
- Fərdiləşdirilmiş reklam: Süni intellekt hədəf auditoriyasının sorğularını müəyyən etməklə müştəri təcrübəsini fərdiləşdirməyə imkan verir ki, bu da konkret istehlakçı üçün ən uyğun reklamları yaratmağa imkan verir.
- Maliyyə təhlili: Süni intellekt tez bir zamanda banklar və digər maliyyə institutları tərəfindən fırıldaqçılıq hallarını aşkar edə, habelə fond bazarında ticarət proseslərini avtomatlaşdıra bilir.
- Tibb: Süni intellekt xəstəliklərin diaqnostikası, həmçinin tibbi xidmətlərinə olan tələbin proqnozlaşdırılması üçün getdikcə daha geniş şəkildə istifadə olunur.
- HR və işə qəbul: Süni intellekt CV-lərin təhlili, namizədlərin sıralanması, ilkin müsahibələrin keçirilməsi və s. kimi proseslərdə uğurla tətbiq olunur.
Süni intellekt həllini seçməzdən əvvəl ondan tam olaraq nə gözlədiyinizi dəqiq müəyyənləşdirmək vacibdir – yəni biznesiniz üçün hansı faydaları əldə etmək istəyirsiniz və süni intellekt şirkətinizin hansı əsas çətinliklərini və ehtiyaclarını həll etməlidir. Məhz bu gözləntilərdən asılı olaraq hansı növ süni intellektin sizin üçün uyğun gələcəyini müəyyən etmək mümkün olur – çünki hər hansı bir elm kimi, süni intellektin də öz sahələri mövcuddur. Hal-hazırda, ən geniş yayılmış istiqamətlər koqnitiv xidmətlər və maşın öyrənməsidir. Koqnitiv xidmətlər insan beyninin fəaliyyətini təqlid etmək məqsədi daşıyır – məsələn, səsin tanınması, şəkillərin tanınması, təbii dil emalı (NLP), sentiment analizi və kontentin yaradılması.
ChatGPT və Microsoft Copilot kimi generativ pulsuz alətlər artıq biznes proseslərini optimallaşdırmaq üçün geniş şəkildə istifadə olunur. ChatGPT bəzi rutin tapşırıqları öz üzərinə götürərək şirkətin işinin bəzi aspektlərini həqiqətən avtomatlaşdıra bilər. Bununla belə, tələbin proqnozlaşdırılması kimi dəqiq proseslərə gəldikdə, belə bir vasitə ən optimal seçim olmaya bilər. Pulsuz generativ alətlərlə işləyərkən, onların alqoritmlərinin stoxastik, təsadüfi olduğunu həmişə nəzərə almağa dəyər – siz sorğunun mətnini dəyişdirməsəniz belə, heç vaxt iki eyni cavab ala bilməyəcəksiniz. Süni intellektin “hallüsinasiyaları” deyilən hallarını istisna etməməliyik. Bu zaman alqoritm real faktlarla təsdiqlənməyən məlumatlar təqdim edir. Onu da qeyd etmək lazımdır ki, bu cür alətlər sizin məxfi məlumatlarınızın təhlükəsizliyinə zəmanət vermir, çünki daxil etdiyiniz məlumatlar modelin sonrakı maşın öyrənməsi üçün açıq şəkildə istifadə olunur.
Hazırda biznes üçün əsas dəyər maşın öyrənməsi alqoritmlərinə əsaslanan daha mürəkkəb həllərdir. Belə həllərə misal olaraq SMART Decision HUB göstərilə bilər. Şirkətinizin ehtiyaclarından asılı olaraq, siz tələbin proqnozlaşdırılması, qiymətlərin optimallaşdırılması, komandanın iş saatlarının idarə edilməsi, marketinq prosesləri və müştərilərlə qarşılıqlı əlaqənin optimallaşdırılması və s. üçün alətlər seçə bilərsiniz. Əgər şirkətiniz üçün ən uyğun həlli necə seçəcəyinizə əmin deyilsinizsə, kömək üçün təchizatçılara müraciət etmək tövsiyə olunur. Mütəxəssislərlə əməkdaşlıq etməklə siz məlumatlarınızı düzgün şəkildə yönəldə və onların sizin xeyrinizə işləməsinə nail ola bilərsiniz. Təchizatçılar sizə yalnız lazım olan alətin tətbiqində deyil, həm də onun istifadəsi üçün mövcud məlumatları hazırlamağa kömək edə bilər. Bəzi hallarda isə onlar sizə arzu olunan süni intellekt həllini tətbiq etmək üçün hansı konkret məlumatların çatışmadığını da göstərə bilərlər.
Süni intellektə əsaslanan həllərin əsas üstünlüklərindən biri odur ki, onlar biznesə reaktiv deyil, proaktiv hərəkət etməyə imkan verir. Bununla belə, süni intellektə əsaslanan hər hansı bir həllin düzgün işləməsi və mümkün olan ən dəqiq nəticələr verməsi üçün ona aktual və strukturlaşdırılmış məlumatlar təqdim olunmalıdır. ERP sistemi məhz bunu təmin edir.
ERP sistemləri süni intellekt üçün məlumat mənbəyi kimi: bu necə işləyir
İşinizdə süni intellektdən istifadə etməyə başlamazdan əvvəl bir məqamı yadda saxlamaq vacibdir: o, heç nə yaratmır, sadəcə aldığı məlumatlar əsasında nəticələr çıxarır. Hər bir elm kimi, süni intellekt də riyazi alqoritmlərə və dəqiq hesablamalara əsaslanır. Müvafiq olaraq, süni intellektə nə qədər dəqiq məlumat təqdim etsəniz, onun verdiyi nəticə bir o qədər dəqiq olar. Əgər süni intellekt strukturlaşdırılmamış və ya yanlış məlumat alırsa, onun nəticələri də düzgün olmayacaq və bu, prosesləri optimallaşdırmaq əvəzinə xaosa gətirib çıxaracaq.
Bununla belə, xaosu da avtomatlaşdırmaq mümkündür – ən vacibi, əvvəlcə onu strukturlaşdırmaq lazımdır. Məhz bu məqsədlə ERP (Enterprise Resource Planning – Müəssisə Resurslarının Planlaşdırılması) sistemləri lazımdır. Onlar şirkətin bütün biznes prosesləri üzrə – maliyyə, ehtiyatlar, istehsal, təchizat və s. – məlumatları sistemləşdirir və konsolidasiya edir. Məsələn, Dynamics 365 Business Central kimi ERP sistemi süni intellekt modellərinin öyrədilməsi və inkişaf etdirilməsi üçün səmərəli istifadə oluna bilən aktual və etibarlı məlumatlara vahid çıxış nöqtəsini təmin edir.
Süni intellektə əsaslanan alətlər üçün ERP sistemlərinin məlumatlarından səmərəli istifadə böyük həcmdə strukturlaşdırılmış məlumatların təhlili, gizli tendensiyaların aşkar edilməsi və əməliyyat fəaliyyətlərinin optimallaşdırılması üçün proqnozlaşdırıcı məlumatları təqdim etməyə imkan verir. Gəlin baxaq, ERP sistemində məlumatların strukturlaşdırılması AI ilə işləməyə necə kömək edə bilər:
- Maliyyə məlumatları: ERP sistemləri mühasibat uçotu, xərclərin idarə olunması, büdcə planlaşdırılması və maliyyə hesabatlarının aparılmasını təmin edir. Süni intellekt isə, öz növbəsində, bu məlumatları təhlil edərək pul vəsaitlərinin hərəkətini proqnozlaşdıra, maliyyə risklərini aşkar edə, fırıldaqçılıq hallarını əvvəlcədən müəyyən edə və xərclərin optimallaşdırılmasına kömək edə bilər.
- Qiymət formalaşması: ERP sistemi şirkətin satışları, aksiyaları, büdcələri və marketinq strategiyaları ilə bağlı bütün məlumatları özündə əks etdirir. Bu məlumatlar əsasında inteqrasiya olunmuş süni intellektə malik həllər – məsələn, SMART Price Insights – biznesin qiymət strategiyasını avtomatlaşdırmağa və optimallaşdırmağa imkan verir. Bu zaman qiymət strategiyaları tələbat yönümlü yanaşmalara (Demand-driven strategies) əsaslanır.
- İstehsalatla bağlı məlumatlar: ERP sistemlərində istehsalat proseslərinin planlaşdırılması və idarə olunması, məhsul və xidmətlərin keyfiyyəti, eləcə də satış məlumatları üzrə informasiya konsolidasiya olunur. Bu məlumatlar əsasında SMART Demand Forecast kimi süni intellektə əsaslanan alətlər tələbin dəqiq proqnozlaşdırılması vasitəsilə istehsalın səmərəliliyini artırmağa imkan verir.
- Logistika məlumatları: ERP sistemlərində təchizat zəncirinin idarə olunması, anbar fəaliyyəti və məhsulun paylanması ilə bağlı məlumatlar toplanır. Süni intellekt bu məlumatları təhlil edərək çatdırılma marşrutlarının optimallaşdırılması, ehtiyatların idarə olunması və tələbin proqnozlaşdırılması proseslərini daha səmərəli şəkildə həyata keçirməyə imkan verir.
- Satış və marketinq məlumatları: ERP sistemləri müştəri sifarişləri, satış tarixçəsi, marketinq kampaniyalarının effektivliyi və s. haqqında məlumatları emal edir. SMART Personal Engagement kimi süni intellektə əsaslanan həllər isə bu məlumatlar əsasında müştərilər üçün fərdiləşdirilmiş təkliflər hazırlamağa, bazar tendensiyalarını proqnozlaşdırmağa və reklam strategiyalarının effektivliyini qiymətləndirməyə imkan verir.
- HR məlumatları: ERP sistemləri əməkdaşlar, onların məhsuldarlığı və təlimləri haqqında məlumatlar daxil olmaqla, insan resurslarının idarə olunması ilə bağlı məlumatları sistemləşdirir. Süni intellekt bu məlumatlardan istifadə edərək iş qrafiklərini optimallaşdıra və kadr ehtiyaclarını proqnozlaşdıra bilər. Məsələn, SMART Flexi Scheduler iş yükünü əməkdaşlar arasında bərabər şəkildə bölüşdürərək, komandanın iş saatlarını səmərəli şəkildə idarə etməyə imkan verir.
ERP sistemlərinin süni intellekt üçün məlumat mənbəyi kimi istifadəsi kontekstində başa düşmək lazımdır ki, məlumatların strukturlaşdırılmış olması süni intellektin effektiv şəkildə tətbiqi üçün olduqca vacibdir.
Bəs bunu necə təmin etmək olar? SMART business şirkəti bu məsələyə universal məlumat strukturlarından istifadə yanaşmasını seçib. Bu xüsusiyyət şirkətə süni intellekt əsaslı qərarların optimallaşdırılması proseslərində yüksək nəticələr əldə etməyə imkan verib. Bəs bu cür strukturlaşmanın unikallığı nədən ibarətdir?
Universal Məlumat Strukturu (UDS) məlumatların təşkili üçün istifadə olunan yanaşmadır ki, onun əsas məqsədi informasiyanın uyğunluğunu, standartlaşdırılmasını və müxtəlif sistemlər və istifadəçilər üçün əlçatanlığını təmin etməkdir. Bu yanaşma məlumatların saxlanılması və işlənməsi üçün vahid formatların, strukturların və standartların istifadəsini nəzərdə tutur. Bu isə müxtəlif mənbələrdən gələn fərqli məlumatların bir sistem daxilində inteqrasiyasına şərait yaradır.
Yuxarıda qeyd olunduğu kimi, süni intellekt riyazi alqoritmlər əsasında işləyir. Buna görə də Universal Məlumat Strukturu (UDS) ilə uyğunlaşdırılmamış məlumatlardan istifadə etmək, a + b = c tənliyini x və y kimi tamamilə uyğun olmayan göstəricilərlə hesablamağa çalışmaq kimidir. Yəni, əlbəttə ki, bu mümkündür, amma bu, Almaniyadan Fransaya ayaqla getmək kimidir – halbuki sizdə təyyarəyə minmək və ya heç olmasa qatarla getmək imkanı var idi. Strukturlaşdırılmamış məlumatlardan süni intellektin standart qərar modelləri üçün istifadə etmək demək olar ki, qeyri-mümkündür. Həm də bu zaman vacib məlumatlar sadəcə standart struktura uyğun olmadığı üçün “itirilə” bilər. Buna görə də, süni intellektin biznes proseslərinə uğurla inteqrasiyası üçün ən vacib ilkin addım — mövcud məlumatların tam strukturlaşdırılması və uyğunlaşdırılmasıdır. ERP sistemləri və təchizatçılar buna kömək edə bilər. Məsələn, SMART business şirkətinin ekspertləri mövcud məlumatların necə daha düzgün strukturlaşdırılmalı olduğu barədə tövsiyələr verə biləcəklər, ERP sistemi isə süni intellekt əsaslı həllərin tətbiqi üçün əsas və etibarlı məlumat mənbəyinə çevriləcək. Nə qədər əvvəlcədən dəqiq və detallı məlumat hazırlığı aparılarsa, süni intellektin istifadəsindən alınacaq nəticələr bir o qədər tez və effektiv olacaq.
Dynamics 365 Business Central və SMART Demand Forecast vasitəsilə proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini necə artırmaq olar – ERP sistemi ilə süni intellekt əsaslı həllin qarşılıqlı əlaqəsinin bariz nümunəsi
Bazarın zirvəsində qalmaq istəyən müasir şirkətlər təkcə müştəri loyallığı uğrunda mübarizə aparmırlar, həm də onların ehtiyaclarını qabaqcadan görməyə çalışırlar. Bu baxımdan tələbin proqnozlaşdırılması mühüm rol oynayır, çünki bu, istehsal, satınalma, logistika və marketinq daxil olmaqla biznesin səmərəli idarə olunmasının əsasıdır. Bununla belə, qloballaşma və fərdiləşdirməyə artan tələbat müəssisələrin tələbi dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün təhlil etməli olduğu məlumatların həcminin sürətlə artmasına gətirib çıxarır. Artıq əl ilə idarə olunan metodlar bu məqsədlər üçün uyğun deyil – onlar ləngdir, səhvlərə meyllidirlər və böyük həcmli məlumatların səmərəli işlənməsinə imkan vermirlər. Süni intellektə əsaslanan həllər məlumatları sürətlə təhlil edərək və tendensiyaları müəyyən edərək bu vəziyyəti dəyişdirir. Onlar yalnız analoqlar əsasında yeni məhsullara tələbi proqnozlaşdırmağa deyil, həm də anomaliyaları düzəltməyə, hesablamaların dəqiqliyini artırmağa kömək edir. Süni intellektdən istifadə etməklə tələbin proqnozlaşdırılması şirkətlərə dəyişikliklərə operativ şəkildə reaksiya verməyə, prosesləri optimallaşdırmağa və bütün təchizat zəncirinin uğuru üçün vacib olan resursları effektiv idarə etməyə imkan verir.
Tələbin düzgün proqnozlaşdırılması şirkətin fəaliyyətinə ilkin göründüyündən daha çox təsir edir, çünki şirkətin bütün biznes prosesləri bir-biri ilə sıx bağlıdır. Məsələn, tələbin proqnozlaşdırılmasında cüzi bir yanlışlıq belə asanlıqla İnsan Resursları şöbəsində problemlərə səbəb ola bilər. Tam olaraq necə? Tələbin qeyri-dəqiq proqnozu məhsulun çatışmazlığına və ya artıqlığına səbəb ola bilər ki, bu da istehsala birbaşa təsir edir. Yanlış hesablamalara görə istehsalda xammal və ya avadanlıq tükənirsə, bu, gecikmələrə səbəb olacaq ki, bu da öz növbəsində həddindən artıq yüklənməyə və ya kadr çatışmazlığına gətirib çıxararaq HR şöbəsində çətinliklər yarada bilər. Nəticədə bu, maliyyə göstəricilərində, logistika və müştəri xidmətləri səviyyəsində əks oluna bilər.
Bu cür çağırışların qarşısını almaq üçün tələbin proqnozlaşdırılması həlli – SMART Demand Forecast əvəzolunmaz alətə çevrilir. Maşın öyrənməsi alqoritmlərinə əsaslanan bu sistem aşağıda qeyd olunan proseslərdə kömək edəcək:
- Proqnoz dəqiqliyini artırılması: Həllə inteqrasiya olunmuş süni intellekt və maşın öyrənməsi alqoritmləri proqnozun dəqiqliyinə təsir edən amillərin optimal toplusunu nəzərə alır.
- Ehtiyat səviyyəsinin azaldılması və məhsulların əlçatanlığının optimallaşdırılması: Güclü analitik alqoritmlər tələbi dəqiq proqnozlaşdırmağa imkan verir, həmçinin anbarlarda artıq sayda ehtiyatlar yaratmadan və silinmələrin sayını azaldaraq malların lazım olan anda mövcudluğunu təmin edir. Bu, təkcə ehtiyatların səviyyəsini optimallaşdırmır, həm də mənfəəti artırır, xidmət səviyyəsini yüksəldir və şirkətin nüfuzunu gücləndirir.
- Əmək xərclərinin azaldılması: SMART Demand Forecast həlli planlaşdırma və analitikanı optimallaşdırır, komandaların üzərindən artıq yükü götürür, insan amili səhvlərini minimuma endirir və diqqəti rutin işlərdən strateji inkişafa yönəltməyə imkan verir.
- Biznes qərarlarının operativ şəkildə qəbul edilməsi: Power BI-nin analitik imkanları ən son məlumatlara əsaslanan idarəetmə qərarlarının operativ şəkildə verilməsini təmin edir. SMART Demand Forecast həllində satışların retrospektiv təhlilini aparmaq, daxil olan məlumatların, promo dəstlərinin və kompensasiya edilmiş satışların keyfiyyətini qiymətləndirmək mümkündür.
SMART Demand Forecast həllinin ən böyük üstünlüklərindən biri ERP sistemindən şirkətin spesifik məlumatlarına əsaslanaraq ssenarilər əsasında proqnozlaşdırmanı qurmaq imkanıdır. Bu yanaşma sizə vaxt və resurslar sərf etmədən müəyyən strategiyanın həyata keçirilməsinin mümkün nəticələrini nəzəri cəhətdən qiymətləndirməyə imkan verir. Müxtəlif ssenarilərin nəticələrindən asılı olaraq, şirkət rəhbərləri gələcək inkişaf strategiyası ilə bağlı ən sərfəli idarəetmə qərarını qəbul edə bilərlər.
Tələbin proqnozlaşdırılmasını həyata keçirərkən SMART Demand Forecast həllinin süni intellekt alqoritmləri müəyyən bir şirkətin fəaliyyəti ilə bağlı bütün spesifik detalları nəzərə alır. Məsələn, SMART business şirkətinin müştərisi olan McDonald’s Georgia üçün proqnozlaşdırmanın bütün pərakəndə şəbəkəsi səviyyəsində aparıldığı əvvəlki taktikadan fərqli olaraq, hər bir restoran üçün həftəlik səviyyədə proqnozların yığılması tətbiq edildi. Nəticədə bu, 4 həftəlik müddət ərzində həftəlik məlumatların toplanması əsasında hər bir restoran üçün 83% satış proqnozu dəqiqliyinə nail olmağa kömək etdi.
Araşdırmalara əsasən, tələbin dəqiq proqnozlaşdırılması orta hesabla aşağıdakıları təmin edir:
- Satış həcmini 15% artırmaq
- Müştəri məmnuniyyətini 20% yaxşılaşdırmaq
- Borc riskini 7% azaltmaq
- Rəqabət qabiliyyətini 15% artırmaq
- İstehsal planlaşdırmasını 7% optimallaşdırmaq
- Marketinqin effektivliyini 15% yüksəltmək
- Mənfəəti 25% artırmaq
* Məlumatlar McKinsey & Company, Gartner, IDC, Ipsos, Dr Steve Morlidge – «The Little Book of Operational Forecasting» materiallarına əsasən verilir.
Əgər hələ də məhz sizin tələblərinizə uyğun avtomatlaşdırma sistemini seçməmisinizsə – bizə sorğunuzu göndərin. SMART business mütəxəssisləri sizin üçün ən effektiv həlli seçməyə kömək edəcəklər.
