Понимание разницы между ИИ и поколением ИИ

Хотя ИИ какое-то время был модным словом, появление таких технологий, как ChatGPT, привлекло внимание к генеративному ИИ (Gen AI). Многие полагают, что это просто разные названия одной и той же футуристической технологии. Однако реальность гораздо более многослойна, особенно если принять во внимание роль искусственного интеллекта в бизнесе. Раскрывая эти технологии, мы откроем не только их определения, но и их различные последствия и потенциал.

В этом руководстве мы рассмотрим:

• Определение искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта: отказ от жаргона и переход к тому, что важно.
• Эволюция и технологии: от истории к основным технологиям, которые их отличают.
• Возможности и приложения: понимание их уникальных преимуществ и использования.
• Трансформации отрасли: как они меняют различные отрасли.
• Взгляд в будущее: будущие тенденции, этические соображения и выбор правильной технологии.

PS Мы в Miquido не просто наблюдатели за этой эволюцией; мы активные участники. Наша работа по разработке решений в области искусственного интеллекта и искусственного интеллекта охватывает различные отрасли, стимулируя инновации и решая реальные проблемы.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, посвященная созданию машин, способных вести себя разумно. Это наука о разработке интеллектуальных алгоритмов и систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Это включает в себя решение проблем, распознавание речи, перевод языков и принятие решений. ИИ варьируется от голосового помощника на вашем смартфоне до сложных алгоритмов, которые управляют принятием решений в сфере финансов и здравоохранения.

Что такое Генеративный ИИ (Gen AI)?

Генеративный ИИ (Gen AI) представляет собой следующий шаг в эволюции ИИ. Это разновидность ИИ, ориентированная на создание нового и оригинального контента. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, которые работают на основе уже существующих данных и правил, генеративный искусственный интеллект генерирует новые данные и идеи — от цифрового искусства до новых текстовых композиций. Он использует передовые методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, чтобы не только анализировать, но и создавать креативный и контекстуально релевантный контент.

Прослеживая хронологию событий: путь ИИ к поколению ИИ

Переход от искусственного интеллекта к генеративному искусственному интеллекту является ключевой вехой в истории технологий. Корни искусственного интеллекта уходят в 1950-е годы , когда были разработаны простые нейронные сети и тест Тьюринга, предназначенный для оценки способности машины проявлять разумное поведение. Однако только с появлением больших данных и передовых вычислительных мощностей в 21 веке ИИ по-настоящему начал процветать.

Важные события включают в себя:

• Deep Blue и шахматы. В 1997 году IBM Deep Blue стала первой компьютерной системой, победившей действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, продемонстрировав потенциал искусственного интеллекта в решении сложных задач.
• Революция глубокого обучения. В 2010-х годах произошел всплеск глубокого обучения — подмножества машинного обучения, основанного на искусственных нейронных сетях. Это изменило возможности ИИ, особенно в области распознавания изображений и речи.
• Расцвет генеративных моделей. В середине 2010-х годов стали появляться генеративные модели искусственного интеллекта, такие как GAN ( генеративно-состязательные сети ), которые могли создавать реалистичные изображения и произведения искусства.
• Прорывы в обработке языка: такие инструменты, как GPT-3 от OpenAI , представленные в 2020 году, ознаменовали значительный скачок в обработке и генерации естественного языка, предлагая возможности от написания эссе до кодирования.

Эти вехи иллюстрируют трансформацию ИИ из системы, основанной на правилах, в адаптивную, творческую силу. Сегодня генеративный искусственный интеллект — это не просто инструмент автоматизации, а катализатор инноваций, меняющий отрасли от развлечений до здравоохранения.

ИИ против генеративного ИИ: базовые технологии и алгоритмы

Теперь, когда мы рассмотрели основы, пришло время обсудить разницу между ИИ и поколением ИИ с точки зрения их технологических рамок и алгоритмов. Чтобы полностью понять поколение ИИ, нужно сначала понять, как работает ИИ. Эти фундаментальные знания не только освещают тонкости искусственного интеллекта, но и помогают понять сложную технологию генеративного искусственного интеллекта.

Традиционные алгоритмы ИИ:

Функциональность ИИ построена на основе разнообразных алгоритмов, каждый из которых создан для эффективного выполнения определенных задач.

Традиционные системы ИИ часто используют деревья решений, которые отражают процесс принятия решений человеком, демонстрируя, как ИИ может воспроизводить наши логические процессы. Эти системы превосходно выявляют основные закономерности в данных, что является краеугольным камнем способности ИИ имитировать процесс принятия решений, подобный человеческому.

Машинное обучение: основной компонент

Значительная часть возможностей ИИ заключается в алгоритмах машинного обучения. Эти алгоритмы, использующие обучающие данные, обучены распознавать закономерности и принимать решения на основе данных. Такие методы, как логистический регрессионный анализ и машины опорных векторов, являются неотъемлемой частью этой сферы, позволяя ИИ учиться на новых данных и адаптироваться к ним. Использование помеченных данных в сценариях контролируемого обучения является классическим примером, когда ИИ обучается идентифицировать и классифицировать данные на основе заранее определенных меток.

Нейронные сети: расширенное распознавание образов

Если копнуть глубже, нейронные сети представляют собой продвинутый уровень искусственного интеллекта, имеющий решающее значение в таких областях, как Эти структуры созданы, чтобы имитировать способность человеческого мозга распознавать и интерпретировать сложные закономерности. Они играют решающую роль в задачах, связанных с обработкой обширных сенсорных данных, таких как распознавание изображений и речи. Способность нейронных сетей обрабатывать и анализировать большие наборы данных делает их неоценимыми в извлечении значимой информации из сложных структур данных.

Генеративные алгоритмы ИИ:

Генеративный ИИ отличается от традиционного ИИ, включая формы слабого ИИ, предназначенные для узких, конкретных задач. Поколение искусственного интеллекта фокусируется на более широком и динамичном диапазоне возможностей. Он выходит за рамки простой обработки данных и переходит в область создания нового и оригинального контента. Этот переход от простой интерпретации данных к созданию контента знаменует собой значительную эволюцию в сфере искусственного интеллекта.

Глубокое обучение: основа поколения искусственного интеллекта

Глубокое обучение играет решающую роль в Gen AI. В качестве расширенного подмножества машинного обучения он использует многоуровневые нейронные сети, которые могут обрабатывать и обучаться на огромных объемах неструктурированных данных, таких как тексты и изображения. Эта возможность играет центральную роль в способности Gen AI анализировать и генерировать сложные шаблоны данных, что делает его мощным инструментом в области науки о данных и создания контента.

Генеративные модели: GAN и VAE

В авангарде Gen AI находятся генеративные модели, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE). Например, GAN используют две ИНС в генеративно-дискриминативном взаимодействии, что значительно расширяет возможности того, чего может достичь ИИ. Этот уникальный механизм позволяет GAN генерировать высокоточные и сложные результаты — процесс, который занимает центральное место в инновационной природе Gen AI.

Противопоставление технологических основ искусственного интеллекта и поколения искусственного интеллекта

Ключевое различие между ИИ и поколением ИИ заключается в сложности и целях их алгоритмов.

• Структурированный подход ИИ. Традиционный ИИ превосходно справляется с анализом, принятием решений и прогнозным моделированием, процветая в средах, где цели и параметры четко определены. Этот структурированный подход проявляется в самых разных приложениях: от анализа данных до сложных автоматизированных систем.
• Творческий фронтир поколения ИИ. Напротив, генеративный ИИ фокусируется на более динамичных и творческих областях. Они предназначены не только для анализа существующих данных, но и для использования их в качестве основы для получения новых, инновационных результатов. Это требует более высокой степени адаптивности и расширенных возможностей обучения, что выделяет поколение ИИ как инструмент инноваций и творчества.

Варианты использования искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта

Понимание практического применения ИИ и обнаружение вариантов использования генеративного ИИ помогает проиллюстрировать их преобразующее воздействие, демонстрируя, как они решают реальные проблемы в различных областях.

Традиционные варианты использования ИИ

• Прогнозная аналитика. ИИ широко используется в таких отраслях, как производство и транспорт, для прогнозной аналитики. Оно анализирует данные от оборудования, чтобы прогнозировать потенциальные сбои, облегчая профилактическое обслуживание и сводя к минимуму время простоя.
• Обнаружение мошенничества. В финансовом секторе алгоритмы искусственного интеллекта играют решающую роль в обнаружении мошенничества. Тщательно исследуя закономерности транзакций, эти системы выявляют закономерности, указывающие на мошенничество, тем самым повышая безопасность и защищая активы.
• Персонализированные рекомендации: ИИ меняет правила игры в электронной коммерции и потоковых сервисах, предлагая персонализированные рекомендации. Его можно использовать для анализа данных о поведении пользователей и разработки индивидуальных предложений, улучшая качество обслуживания клиентов и повышая их вовлеченность.
• Автоматизация бизнес-процессов: искусственный интеллект совершает революцию в бизнес-процессах за счет автоматизации таких задач, как обработка документов и ввод данных, повышая эффективность и позволяя сотрудникам сосредоточиться на сложных задачах.

Варианты использования генеративного ИИ

• Автоматизированное создание контента. Генеративные инструменты искусственного интеллекта используются в средствах массовой информации и рекламе для автоматического создания контента, от новостей до маркетинговых материалов, тем самым оптимизируя создание контента.
• Искусство, созданное искусственным интеллектом. Генеративный искусственный интеллект превосходно работает в области цифрового искусства и музыки. Изучая существующий контент, эти инструменты могут создавать уникальные произведения искусства и музыкальные композиции, знаменуя новый этап в творческом ИИ.
• Генерация синтетических данных. Ключевая роль Gen AI заключается в создании синтетических данных для обучения моделей машинного обучения, что особенно ценно в сценариях, где реальные данные ограничены или конфиденциальность конфиденциальна.
• Автоматическая модерация контента. Генеративные модели искусственного интеллекта все чаще используются для модерации контента в социальных сетях и на цифровых платформах, анализа огромного количества контента, созданного пользователями, для фильтрации неуместных или вредных материалов.

Внедрение традиционного искусственного интеллекта или передового генеративного искусственного интеллекта в различных секторах иллюстрирует их преобразующие возможности: от Google Assistant в нашей повседневной жизни до продвинутой аналитики в промышленности. Эти технологии переопределяют границы взаимодействия с пользователем, творческого самовыражения и эффективности бизнеса.

Влияние искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта на различные отрасли

Революция, вызванная искусственным интеллектом и генеративным искусственным интеллектом, фундаментально меняет операции, стратегии и взаимодействие с потребителями в различных отраслях.

Исследование McKinsey подчеркивает, что эти технологии являются основными движущими силами экономики, потенциально добавляя триллионы долларов в мировую экономику. Отчет Deloitte показывает, что 42% компаний экспериментируют с Gen AI, а 15% активно включают его в свои стратегии.

Другое исследование Salesforce показывает, что 70% представителей поколения Z используют приложения поколения ИИ, что указывает на смену поколений в использовании технологий. Такое широкое распространение в отраслях и демографических группах подчеркивает преобразующую силу искусственного интеллекта.

Вот как ключевые отрасли преобразуются с помощью ИИ и генеративного ИИ, с яркими примерами применения в каждом из них.

Банковское дело и финансы

McKinsey ожидает, что благодаря Gen AI потенциальный годовой прирост стоимости банковского сектора составит от 200 до 340 миллиардов долларов . Примеры включают решения искусственного интеллекта, такие как ZestFinance , который использует искусственный интеллект для андеррайтинга кредитов, и KAI компании Kasisto , диалоговую платформу искусственного интеллекта, улучшающую обслуживание клиентов в банковской сфере. Поколение искусственного интеллекта трансформирует сектор с помощью таких инноваций, как Upstart, кредитная платформа, использующая искусственный интеллект для оптимизации обработки кредитов и оценки рисков.

Розничная торговля и потребительские товары

В сфере розничной торговли и потребительских товаров потенциальное влияние поколения искусственного интеллекта колеблется от 400 до 660 миллиардов долларов в год. Приложения искусственного интеллекта, такие как система рекомендаций Shopify на основе искусственного интеллекта, служат примером растущей тенденции использования функций искусственного интеллекта в мобильных приложениях , повышающих вовлеченность пользователей и персонализацию. Поколение искусственного интеллекта еще больше развивает этот сектор с помощью таких инструментов, как Persado , который использует искусственный интеллект для создания оптимизированного маркетингового языка, повышения вовлеченности клиентов и продаж.

СМИ, технологии и развлечения

В сфере средств массовой информации и технологий искусственный интеллект является неотъемлемой частью создания контента и взаимодействия с аудиторией, например, Adobe Sensei , платформа искусственного интеллекта и машинного обучения, которая поддерживает творческие инструменты. Поколение искусственного интеллекта появляется на таких платформах, как Runway ML , позволяя создателям создавать уникальные визуальные эффекты и изображения, тем самым расширяя творческие возможности.

Фармацевтика и науки о жизни

Роль ИИ в фармацевтике и науках о жизни иллюстрируют такие платформы, как Atomwise , которая использует ИИ для открытия лекарств, и ИИ DeepMind. решения проблем сворачивания белков. Генеративный ИИ ускоряет эти процессы с помощью таких приложений, как Insilico Medicine , специализирующихся на открытии лекарств с помощью ИИ и исследованиях старения.

Мнение Miquido: Miquido верит в преобразующий потенциал генеративного искусственного интеллекта в сфере бизнеса. Сосредоточив внимание на разработке приложений для генеративного искусственного интеллекта , Miquido позиционирует себя в авангарде этой технологической волны, предлагая инновационные решения, отвечающие растущим потребностям отраслей, тем самым устанавливая новые стандарты в области цифровых инноваций.

В чем разница между ИИ и поколением ИИ: быстрое сравнение

В постоянно развивающемся мире технологий понимание разницы между ИИ и поколением ИИ имеет решающее значение. Вот краткая сравнительная таблица, которая подчеркивает их ключевые различия:

Улучшая будущее: тенденции и разработки в области искусственного интеллекта и поколения искусственного интеллекта

От последних тенденций в области искусственного интеллекта в мобильных приложениях до расширяющихся возможностей генеративного искусственного интеллекта — развивающаяся среда искусственного интеллекта прокладывает путь к инновационным изменениям.

Генеративное видео и мультимодальные модели

Переход от статичных изображений и текстов к генеративному видео является важной вехой в эволюции искусственного интеллекта. Такие инструменты, как Deepfake Технология и Adobe Project Aero, которые позволяют создавать реалистичный видеоконтент, возглавляют список.

Мультимодальные модели, такие как DALL-E от OpenAI , которые могут интерпретировать и генерировать многоформатный контент, также приобретают известность. Такое объединение возможностей искусственного интеллекта не только улучшает пользовательский опыт, но и, как ожидается, произведет революцию в таких отраслях, как реклама и развлечения, предлагая более захватывающий и интерактивный контент.

Совет для профессионалов: предприятиям творческих отраслей следует начать изучать эти инструменты для создания привлекательного мультимедийного контента и оставаться впереди на конкурентном рынке.

Бум генеративного дизайна в разработке продуктов

Генеративное проектирование, особенно в программном обеспечении САПР, таком как Autodesk Fusion 360 , меняет такие области, как проектирование и архитектура. Вводя цели и параметры проектирования, алгоритмы ИИ предоставляют множество инновационных решений, некоторые из которых могут быть недостижимы с помощью традиционных методов. Это не только сокращает время разработки, но и открывает простор для творческих возможностей, потенциально снижая материальные затраты и воздействие на окружающую среду.

Совет для профессионалов: используйте программное обеспечение для генеративного проектирования, чтобы найти инновационные решения, потенциально снижающие затраты и воздействие на окружающую среду.

Квантовый искусственный интеллект и Web3

Пересечение квантовых вычислений и искусственного интеллекта, особенно в контексте Web3, представляет собой футуристическую синергию. Квантовый искусственный интеллект с его способностью быстро обрабатывать сложные вычисления может ускорить такие задачи, как криптографическая обработка и сложное моделирование. Децентрализованный характер Web3 в сочетании с Quantum AI может повысить безопасность и конфиденциальность цифровых транзакций и управления данными.

Совет для профессионалов: технологические новаторы изучают возможности Quantum AI для создания высокобезопасных и быстрых приложений в развивающейся среде Web3.

Большие языковые модели (LLM)

ГПТ-3 и подобные модели революционизируют то, как мы взаимодействуем с ИИ. Они касаются не только генерации текста, но и понимания контекста и нюансов человеческого языка. Эта технология находит применение в самых разных областях: от создания образовательного контента до помощи в подготовке юридических документов.

Совет для профессионалов: компании могут использовать эти модели для автоматизации создания контента, обслуживания клиентов и даже кодирования, повышая эффективность и инновации.

Автономные агенты

Развитие автономных агентов обещает новую эру приложений ИИ. Эти агенты, способные принимать решения и учиться самостоятельно, призваны преобразовать такие отрасли, как транспорт (автономные транспортные средства), здравоохранение (роботы-ассистенты хирургов) и даже персональную помощь (продвинутые помощники с искусственным интеллектом).

Совет для профессионалов: инвестируйте в технологию автономных агентов, чтобы повысить эффективность работы и предложить передовые услуги.

Открытые модели и собственные модели

Растущая сложность моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом выравнивает правила игры. Такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, делают передовые технологии искусственного интеллекта доступными для более широкой аудитории, способствуя инновациям и творчеству. Эта тенденция также влияет на облачные вычисления: растет спрос на облачные платформы искусственного интеллекта и решения для хранения данных для поддержки этих моделей с открытым исходным кодом.

Совет для профессионалов: Небольшим компаниям и стартапам следует рассмотреть возможность использования моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для внедрения инноваций и эффективной конкуренции на рынке.

Этический ИИ: соображения относительно ИИ и поколения ИИ

Этическая среда, окружающая искусственный интеллект, сложна и многогранна и затрагивает самые разные вопросы: от справедливости и предвзятости до прозрачности и подотчетности. Вот обзор ключевых этических соображений:

Прозрачность и подотчетность

Одним из главных этических соображений в области ИИ и поколения ИИ является необходимость прозрачности и подотчетности. Поскольку системы искусственного интеллекта, особенно Gen AI, становятся более сложными и широко используемыми, становится критически важным понять, как эти системы приходят к определенным решениям или результатам.

Призыв к прозрачности заключается в том, чтобы сделать эти процессы понятными для всех заинтересованных сторон, гарантируя, что ошибки, предвзятости или потенциальные злоупотребления могут быть выявлены и устранены. Например, Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте требует более строгих обязательств по прозрачности для систем искусственного интеллекта высокого риска, включая общий искусственный интеллект, требуя публичной информации о данных обучения и регистрации моделей.

Предвзятость и справедливость

Системы искусственного интеллекта поколения учатся на больших наборах данных, которые часто отражают существующие социальные предубеждения. Это может привести к тому, что модели ИИ будут закреплять или даже усиливать эти предубеждения, что приведет к несправедливым или дискриминационным результатам.

Например, алгоритмы найма могут отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам на технические должности из-за тенденций исторических данных. Устранение этих предвзятостей предполагает использование разнообразных и репрезентативных наборов данных, выявление и исправление смещенных точек данных, а также использование таких методов, как устранение предвзятости и состязательное обучение.

Интеллектуальная собственность и дезинформация

Генеративный ИИ создает уникальные проблемы с точки зрения прав интеллектуальной собственности и распространения дезинформации. Поскольку эти системы могут генерировать новый контент, возникают вопросы о принадлежности этого контента и возможности создания вводящей в заблуждение или ложной информации. Разработка этических принципов и правовых рамок для решения этих проблем имеет решающее значение для использования положительного потенциала поколения ИИ и одновременного снижения его рисков.

Будущее управление и этические рамки

По мере того, как ИИ и поколение ИИ продолжают развиваться, должны развиваться и основы управления и этики, которые определяют их разработку и использование. Это предполагает не только соблюдение нормативных требований, но и принятие этических решений в организациях, разрабатывающих или внедряющих эти технологии. Необходимы совместные усилия правительств, отраслевых игроков и научных кругов для установления стандартов и практик, обеспечивающих этичное и ответственное использование ИИ и поколения ИИ.

Как выбрать между ИИ и поколением ИИ?

Когда дело доходит до интеграции традиционного ИИ или генеративного ИИ в бизнес-операции или проекты развития, выбор подходящей технологии может иметь решающее значение. Вот руководство, которое поможет вам принять обоснованное решение:

1. Определите свою цель

• Для традиционного ИИ: если ваша цель включает в себя такие задачи, как анализ данных или автоматизация процессов для конкретной работы, подойдет традиционный ИИ. Он умеет обрабатывать четко определенные правила и шаблоны, например, в прогнозной аналитике.
• Для генеративного искусственного интеллекта: выберите Gen AI, если вы сосредоточены на создании контента или разработке инновационных решений. Понимание возможностей генеративного искусственного интеллекта является ключевым моментом, когда ваши требования включают высокую креативность и адаптируемость, например, в цифровом искусстве или расширенных пользовательских интерфейсах.

2. Учитывайте доступность и тип данных.

• Данные для традиционного ИИ. Традиционный ИИ использует структурированные данные для решения конкретных задач. Если у вас есть доступ к большим, хорошо размеченным наборам данных, ИИ может эффективно анализировать данные и генерировать выходные данные.
• Данные для генеративного искусственного интеллекта: Gen AI может использовать как структурированные, так и неструктурированные данные, что делает его идеальным для ситуаций, когда вам необходимо создавать контент или получать ценную информацию на основе ограниченных или конфиденциальных данных.

3. Оцените техническую экспертизу и ресурсы.

• Для внедрения традиционного ИИ: развертывание решений ИИ обычно требует понимания алгоритмов машинного обучения и предварительной обработки данных.
• Для использования генеративного искусственного интеллекта: реализация Gen AI может потребовать более продвинутых навыков в глубоком обучении и нейронных сетях, учитывая сложность таких моделей, как GAN и VAE.

4. Анализ затрат и рентабельности инвестиций

Традиционный ИИ может быть более рентабельным для простых задач автоматизации и анализа данных. Напротив, генеративный искусственный интеллект может обеспечить более высокую рентабельность инвестиций в творческих областях или при разработке инновационных продуктов и услуг.

5. Тенденции отрасли и анализ конкурентов

Будьте в курсе того, как конкуренты и лидеры отрасли используют эти технологии. Это может дать представление о том, какая технология может быть более выгодной для вашего сектора.

6. Соблюдение требований и этические соображения

Убедитесь, что ваш выбор соответствует отраслевым стандартам и этическим принципам, уделяя особое внимание конфиденциальности, предвзятости и прозрачности данных.

При навигации в динамичных областях традиционного искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта решающее значение имеет использование их потенциала для вашего бизнеса. Микидо Службы разработки искусственного интеллекта готовы помочь вам использовать эти технологические достижения. Благодаря своему опыту Miquido может адаптировать решения искусственного интеллекта для решения ваших уникальных бизнес-задач, гарантируя, что вы останетесь впереди в этой быстро развивающейся цифровой среде.

Раскройте инновации с помощью опыта Miquido в области искусственного интеллекта

Завершая исследование ИИ и поколения ИИ, становится ясно, что эти технологии — это не просто футуристические концепции, а преобразующие инструменты, которые уже меняют наш мир. От сложности своих алгоритмов до разнообразных приложений в разных отраслях — они действительно переосмысливают то, что возможно.

Ключевые выводы:

• Одно из ключевых различий между ИИ и ИИ поколения заключается в том, что традиционный ИИ превосходно справляется с анализом и автоматизацией, тогда как ИИ поколения является пионером в создании креативного контента.
• И ИИ, и поколение ИИ являются ключевыми игроками в трансформациях отрасли, от здравоохранения до финансов.
• Выбор правильной технологии искусственного интеллекта зависит от конкретных целей, типов данных и творческих потребностей.
• Развивающаяся среда ИИ и поколений ИИ богата потенциалом для будущих инноваций.

Miquido находится в авангарде этой технологической эволюции, готовый направлять и поддерживать бизнес в сложном, но захватывающем мире искусственного интеллекта и генного искусственного интеллекта. Благодаря своему опыту Miquido — это не просто поставщик услуг; они являются партнерами в области инноваций, помогая вам использовать эти мощные технологии для решения ваших уникальных задач и использования новых возможностей.