Milyen feladatokat kell automatizálni és hogyan kell ezt elvégezni

Minél aktívabban fejlődik a mesterséges intelligencia, annál több lehetősége nyílik az embereknek. Például számos feladatot automatizálhatnak. Melyikkel kezdjük, mondják Matthew Mottolla és Matthew Cotney fejlesztők.

A „Remote Economics. Hogyan változtatják meg a felhőtechnológiák és a mesterséges intelligencia a munkát” – nemcsak elemzik a szerzők A mesterséges intelligencia befolyását, hanem tanácsot adnak a vállalatoknak az alkalmazottak tevékenységének jobb megszervezésében körülmények. Az Alpina PRO kiadó engedélyével a Lifehacker részletet közöl a 13. fejezetből.

---

1. Naptárkezelés

Ha van olyan tevékenység, amelytől szinte minden vállalkozó, szabadúszó, csapattag és vezető retteg, az a találkozók ütemezése. Belső, külső, formális, kötetlen beszélgetések egy csésze kávé mellett. Napjainkban a „produktivitáson” van a hangsúly (olvasás, maximális munkaterhelés), és a vállalati alkalmazottak sokat költenek a napjuk egy részét találkozókon töltik, így két ember találkozási idejét még egy csapatban is nehézkessé válik feladat. Dobj be néhány embert, időzónát és laza szabadúszó asszociációt, és könnyen eltölthetsz heti néhány órát a menetrenddel. Olyan szórakoztató, mint egy éles kő a cipőben.

Üdvözöljük az automatizálás világában! Kiderül, tervezés A találkozók ideálisak számítógépes delegáláshoz, mert ismétlődő, korlátozott és tanulható. A jelenlegi piacon többféle megközelítés és eszköztípus létezik.

Ezek egyszerű termelékenységi eszközök, amelyekbe egy kis mesterséges intelligencia van beépítve. Calendly, Firkál és hasonló termékek hozzáférnek a naptárához, majd hivatkozást és webhelyet biztosítanak, hogy mások kiválaszthassák a számukra megfelelő időpontot. Az alkalmazás ezután letölti a válaszaikat, és számos különböző lehetőséget kínál az összes résztvevő számára a legjobb hozzáférhetőség alapján.

Néha a legegyszerűbb megoldások a legjobbak. Nem kell mindig a mesterséges intelligenciára összpontosítani.

Ezek az eszközök azonban az illetékesekre hárítják a választás terhét, és egyszerűen átruházzák a munkát Önről rájuk. A magasabb szintű vezetőkkel vagy VIP-tagokkal való találkozókhoz személyes kapcsolatra lehet szükség. Használjon rövid nevű eszközt X.ai.

Ez az intelligens eszköz a naptárral is szinkronizál, de ahelyett, hogy választásra kényszerítené az embereket időt a webhelyen, egyszerűen hozzáadja az X.ai ügynököt az értekezlet-összehívás e-mail-címéhez. Tegyük fel, hogy e-mailt kap egy értékesítési vezetőtől, egy potenciális partnertől szabadúszó vagy akár egy régi iskolai barát. Csak másolja az X.ai-t, és az időpontkérő e-mailt küld az e-mail szálban említetteknek. Ugyanúgy működik, mint a többi eszköz, de sokkal természetesebbnek tűnik.

Szóval mit ajánlok? Először állj meg és tedd fel magadnak a kérdést: „Valóban szükségem van erre a találkozóra?” jelentős növekedés termelékenység egyszerűen megvalósítható annak felismerésével, hogy nem kell minden ülésen részt venni, nem kell újat kijelölni értekezletek és sok ügy teljes körűen kezelhető e-mail, azonnali üzenetküldő vagy hangüzenet segítségével. A találkozókat csak azért hagyja el, hogy megvitassák a legfontosabb döntéseket, vagy mélyebb kapcsolatokat alakítsanak ki kapcsolati hálójával.

2. Levelekre adott válaszok

A következő a termelékenység-gyilkosok listáján az e-mail. A találkozókhoz hasonlóan először gondoljon egy alternatívára. A legtöbb projekt esetében az e-mail a legrosszabb módja a gyors kommunikációnak. Gondoljon arra a kognitív erőfeszítésre, amelyet minden alkalommal meg kell tennie, amikor e-mail érkezik. Fontos? Ez sürgős? Ez nekem? Muszáj válaszolnom? Milyen ügyfélnek van rá szüksége? Milyen összefüggésben? Őrültek ott?

Bele lehet ásni email órákat, csak el kell vesztened az irányítást, és ilyenkor eltűnik a munkád valódi értéke. Mintha egy vákuum szívná el a lelket (hú, egy mély metafora derült ki).

Próbálja meg lefordítani csapata vagy szervezete operatív kommunikációját Microsoft Teams, Laza, Trello vagy hasonló alkalmazás az operatív üzleti kommunikációhoz. Állítson be csatornákat az aktív projektekhez és csoportokhoz, és váltson e-maileket ott. Tudom, hogy úgy hangzik, mint egy álom, de dolgoztam egy startupnál, ahol szinte kizárólag a Slacket használtuk. Naponta körülbelül 20 e-mailt kaptam, többnyire ügyfelektől. Ez. Ez volt. Fantasztikus!

Ha a munkahelyén továbbra is szüksége van e-mailre, ne essen kétségbe. Még van remény.

Mint korábban, kezdjük egyszerű megoldásokkal. A Microsoft Outlook, a Google, az Apple Mail és más levelezőeszközök lehetővé teszik szabályok létrehozását, amely megjelöli az üzeneteket, áthelyezi őket egy mappába vagy teljesen törli, és sok más megoldást is megold feladatokat. Ha egyszerű munkafolyamatokról van szó, ez a megközelítés csodákra képes. Például beállíthat egy szabályt az olyan e-mailek megjelölésére, amelyek konkrét választ igényelnek (például szolgáltatási problémával kapcsolatban). ügyfelek) előre elkészített szabványsablon alapján.

Ha már bonyolultabb e-mail-kezelésről beszélünk, akkor mindenféle intelligens automatizálási eszközt használhatunk, különböző bonyolultságúak. Ajay Goal vállalkozó piacra dobta a terméket wordzen, amely az e-mail felhasználókat és az e-mail-szerkesztőket egyesíti.

Az internet fejlődésének korai szakaszában két irányzatot sejtett helyesen: az e-mail hatékony eszközzé válik személyes és professzionális termelékenység, a Gmail pedig a kis- és magánvállalkozások de facto szabványává válik személyek. Ajay olyan eszközöket hozott létre, amelyek egyszerűen beépíthetők a Gmailbe, így a nem műszaki felhasználók automatizálhatják az olyan feladatokat, mint például az e-mailezés. marketing javaslatokat és segítséget a levélíráshoz.

A mesterséges intelligencia közvetlenül a Gmailbe is kezdett beszivárogni. Van egy automatikus javaslattevő funkció, amely automatikusan javasolja a következő néhány szót a beírt szöveg alapján. Ez egy erőteljes és meglehetősen egyszerű használati eset. AI. Szó szerint több milliárd e-mail megy keresztül a Google-on, amelyek megtaníthatják az AI-t a gyakori kifejezések használatára. És folyamatosan fejleszti tudását, olyan tökéletességre jutva, hogy még én is le vagyok nyűgözve. Ez a funkció körülbelül 10-20%-kal csökkentette az e-mailek válaszidejét – azonnali termelékenységnövekedést jelent.

A diktálás szintén alulértékelt, de praktikus funkció az e-mailek és szöveges üzenetek megválaszolásához.

Nemrég vettem egy pár Air Pod-ot (három évvel megjelenésük után – kicsit lassú vagyok az új technológiák elfogadásában, mint egy cipész, aki csizma nélkül megy). Ezek fejhallgató Az iPhone-ommal kombinálva, amely munkahelyi és személyes e-mail-címmel is rendelkezik, lehetővé teszi, hogy válaszoljak e-maileket vezetés közben, és hazafelé tudok foglalkozni a túlcsorduló postaládával, hogy időt szakítsak a gyerekekre, nem működik. Ez megfizethetetlen.

De segíthet-e az AI még többet? Nem tudna a következő szóra egyszerű utalás helyett teljes választ írni? Ebben az irányban már születtek ígéretes eredmények. Vegyük például chatbotok. A primitív korai verziókat, amelyek egyszerűen szörnyűek voltak, sokkal kifinomultabb, mély tanuláson alapuló technológiai megoldások váltották fel. Még mindig kellő mennyiségű képzésre van szükségük ahhoz, hogy értelmes válaszokat tanuljanak, de most már folyamatosan képesek tanulni valós adatokból, ahelyett, hogy egy szűk kérdéssorral lenne keményen kódolva válaszol.

Ezek a chatbotok általában az egyik legnagyobb felhőplatformon futnak – Amazon AWS, Microsoft Azure, IBM Watson vagy Google Cloud – ma már számos telefonközpontot és szolgáltatást támogat ügyfelek. Például a Bank of America rendelkezik "Ericával" (szójátékkal - AmErica?), egy virtuális személyi asszisztenssel mobilalkalmazás, amely megérti a természetes beszédet, és segít a számla elérésétől kezdve a pénz átutalásán át a fogadása pénzügyi tanácsadás.

Más, automatizáltabb technológiák, mint pl Roboresponse és válasz.ai, amelyet arra terveztek, hogy egy nyitottabb és szabadabb világban működjön, mint egy call center épület. Egyre inkább beépülnek kedvenc munkaeszközei közé, így nem kell másik platformra költöznie.

3. Utazásszervezés

Az egyik leggyakoribb vállalati feladat, legalábbis a zökkenőmentes távjelenlétig általánossá válik a jegyek és szobák foglalása, az utazások kezelése és a jelentések feldolgozása költségek. Ezek szükséges, de borzasztóan terméketlen folyamatok. Hetente szó szerint órákat töltenek el, és az adminisztratív asszisztensek számának csökkenésével párhuzamosan ennek a munkának a nagy része a tisztviselők vállára esik. vezető.

Több cég dolgozik az utazási automatizálás problémájának megoldásán. Például az American Express által felvásárolt Mezi szolgáltatás segít a járatok, szállodák és éttermek kezelésében. Hopper hasonló, és még sokat is spórolhat azzal, hogy megjósolja a repülőjegy- vagy szállodafoglalás legjobb időpontját. Szolgáltatás Pana átveszi a vállalati utazások irányítását, és segít reagálni az előre nem látható eseményekre, például állásinterjúkra és eseményekre.

Google Flights nemcsak a jegyek megtalálásában és megvásárlásában segít, hanem a járatok késését is jobban megjósolja, mint maguk a légitársaságok. Hihetetlenül kényelmes. És az alkalmazás Utrip még az Ön személyes preferenciáit is figyelembe veszi, és a közösségi oldalak szívesen ajánlanak személyre szabott utazásokat.

4. Kutatás

Nem csoda, hogy manapság legtöbbünk tudásmunkás, a 21. századi evolúció csúcsa. De a jövőnk azon múlik, hogy milyen gyorsan és átgondoltan tudunk információkat gyűjteni és feldolgozni. Ellenkező esetben egy fiatalabb és műszakilag hozzáértőbb generáció kezd a sarkunkra lépni. Bocsánat nagypapa. Hajtson utat a jövő felé.

Kezdjük a legegyszerűbb kutatási feladattal - egy felméréssel. Sok esetben szeretnénk meginterjúvolni kollégáinkat, hogy megismerjük a birtokukban lévő információkat, de nem kívánunk egyéni kérésekkel bajlódni. Egy jó módszer az egyszerű felmérési űrlapok. Számos modern platform lehetőséget kínál a felmérések ilyen vagy olyan formában történő megszervezésére, a helyszíni Microsoft SharePoint űrlapoktól a Slackig és az online közösségi hálózatokig. Az online szolgáltatások, mint pl Survey Monkey, Zoho és mailchimp, lépjen egy lépéssel tovább, és lehetővé teszi robusztus feltételes logika hozzáadását.

Ha az Ön kutatási igényei kiterjedtebbek és homályosabbak, most az Ön rendelkezésére áll számos automatizálási eszköz, még akkor is, ha figyelmen kívül hagyja a nyilvánvalóan erős mesterséges intelligencia támogatását Google és Bing. A legtöbb tartalomplatform rendelkezik alkalmazásprogramozási felületekkel (API), amelyeket használhatnak fejlesztők, és egyre több nyílt forráskódú eszközök és kereskedelmi termékek is elérhetők bármelyikünk. Például, newsapi.org az összes híreseményt egyetlen kereshető hírfolyamba tömöríti.

A New York Times rendelkezik egy felülettel is, amellyel a fejlesztők hozzáférhetnek az új és az archivált tartalmakhoz. A legtöbb tematikus tartalomplatform saját API-val is rendelkezik, beleértve az oktatási anyagokat, a tudományos és történelmi archívumokat, valamint a törvényi kódexeket és a kormányzati dokumentumokat.

Ezenkívül vannak olyan eszközök, amelyek lehetővé teszik, hogy kutatásokat végezzen bizonyos szakmák számára. Például a ROSS egy mesterséges intelligencia, amely segít az ügyvédeknek olyan kutatásokban, amelyekkel korábban órákig tartó fáradságos dokumentumok keresése és áttekintése volt. A tudósok olyan cégek eszközeivel állnak rendelkezésükre, mint a Chemical Abstracts és az Elsevier.

Munka közben merültem el először az üzleti életben üzembe helyezés, aki az 1990-es évek végén egy gépi tanulási rendszert épített gyógyszerkémikusok számára. Semmi sem hasonlítható a régi iskolához. De ami akkoriban élvonalbeli volt, az ma már mindennapos, és sok vállalat természetesen mesterséges intelligencia funkciókat ad szoftvereihez.

Ennek egyik példája Tony Tripp, akinek a Patinformatics cége a következő szintre emelte a „gépekkel való együttműködés” koncepcióját. A nyílt kutatási eszközöket szabadalmaztatott rendszerekkel ötvözi, hogy a tudósok részletes jelentéseket kapjanak azokról a területekről, amelyeket kutatnak, vagy amelyeket szeretnének megszerezni. szabadalom. Amikor Tony bemutatja eredményeit a tudósoknak, általában elképednek, hogy mennyi mindent nem tudtak.

Hiszen a tudományos információk, akárcsak az internet, sok helyet foglalnak el.

„Még a műszakilag hozzáértő emberek sem tudhatnak mindent” – mondja Tony. Egyes tudósok úgy gondolják, hogy értik, mi történik a tudományos világban, mert több konferencián vesznek részt, és több folyóiratra is előfizetnek. De az információ olyan gyorsan szaporodik, na technológiákat olyan gyorsan fejlődnek, hogy senki sem tud lépést tartani velük. Az enyémhez hasonló szervezetek segítenek megragadni a technológiai területeken zajló események szélességét és mélységét.”

Történetesen a szellemi munka automatizálásának egészen lenyűgöző - és persze messze nem minden - példáinak tanúja lehettem. Vegyük például David Wishanoff, az Oklahomai Egyetem vallástudományi adjunktusának történetét.

Wishanoff professzor kutatási érdeklődési köre az, hogy az emberek hogyan viszonyulnak azokhoz, akik más vallást gyakorolnak, mint a sajátjukat. Érdeklődése e probléma iránt még kisfiú korában jelentkezett. Tunéziában, Észak-Afrikában született, protestáns misszionáriusok családjában, és gyermekkora óta szerette volna tudni többet azokról, akik más hitrendszert vallottak, mint a családja, és vágyat éreztek a megértésre az övék. „Ez volt a szakdolgozatom témája – mondja Wishanoff –, hogyan hallgathatnám jobban az embereket? Ennek része az erkölcsi kötelességem, hogy meghallgassak más embereket. Borzasztóan rosszul hallgatunk."

Néhány évvel ezelőtt Wishanoff találkozott Dave Kinggel, az Exaptive adattudományi szoftvercég alapítójával. Az Exaptive interdiszciplináris kapcsolatokat talál összetett adatkészletekben, és váratlan betekintést nyer az adattudósok, kutatók és statisztikusok számára.

Wishanoff azonnal ráébredt, hogy kutatásaiban nagy lehetőségek rejlenek az automatizálásban. Régebben bejárta a könyvesboltokat, és könyveket vásárolt olyan témákban, mint a Korán értelmezése. De az ember fizikailag nem tud olyan gyorsan olvasni, hogy átengedje a megtalált szükséges könyvek hatalmas kötegeit.

Az Exaptive szoftvereszközei lehetővé tették Wishanoff számára, hogy meglepő összefüggéseket fedezzen fel irodalmában. Például azt találta, hogy néhány középkori A gondolkodók a muszlim társadalom jelenkori problémáit olyan módon próbálták megoldani, amit ő el sem tudott képzelni.

Izgalmas volt nézni, ahogy új kutatási témák bukkannak fel a szövegtengerből. „Most arra a munkára koncentrálhatok, amelyet tudósként mindig is szerettem volna végezni, és kezdek új intellektuális áramlatokat látni a Korán értelmezésében” – mondja Wishanoff.

„A programok hatékonyabban működnek, mint az emberek. Azonnal látom, hogy melyik könyv lesz a leghasznosabb számomra. Azt is látom, hogy a gép milyen érdekes problémákat talál, amelyekre nem is gondolnék. Most már felfedezhetem őket. Több információt kapok arról, hogy mi folyik a vallásban."

5. Információs minta

Az információszerzés fél siker. Tudni kell jól hasznosítani. Benne is diák Évekig rossz szemmel néztem a "csalókat", akik ahelyett, hogy könyvet olvasnának, röpiratokat olvastak, amelyekben rövid átbeszélések voltak. Számomra úgy tűnt, hogy ez helytelen, és az eredeti könyveket teljes egészében el kell olvasni, hogy minden árnyalatot megértsünk.

Nagyon szorgalmas bolond voltam. Visszatekintve rájöttem, hogy tévedtem. Természetesen bizonyos esetekben az egész könyvet el kell olvasni. De most, hogy az idő a legértékesebb kincsemmé vált, félek másra költeni, csak nem a legfontosabb dolgokra. Az újramesélést tartalmazó pamfletek nem is olyan rosszak.

Ma az információfogyasztáshoz szükségem van egy összefoglaló füzet üzleti változatára.

Nem akarok valakinek három oldalnyi okoskodását átgázolni. Meg akarom érteni a lényeget, dönteni és továbblépni. Most idegesen görcsölök, amikor több oldalon kapok olyan e-maileket a kollégáktól, amelyekből nem lehet megérteni, hogy mit kell tenni, mikor és ki fogja megtenni. Amellett, hogy edzőként a területen kommunikációSzükségem van valakire vagy valamire, aki összefoglalja a világomat.

És itt ismét a mesterséges intelligencia jön a megmentésre. Valószínűleg már látott példákat rövid összefoglalókra a keresési eredmények között. Ez a szövegrészlet a keresési eredmények fejlécében (úgy hívják, hogy "részlet" nagyon jól hangzik, igen?) a keresési lekérdezés, a többi felhasználó által hasznosnak talált és egyebek alapján jön létre adat. De az automatizálás sokkal többre képes.

Az eszköz ún SMMRY képes egy egész dokumentumot vagy weboldalt olvasni annotációvá alakítani. Sok más hasonló eszköz létezik. Ez a terület aktív fejlesztés alatt áll, így a következő években számíthatunk új alkalmazások megjelenésére, köztük a Microsoft Office-ba és a Google Chrome-ba mélyebben integráltakra.

Más eszközök segítenek megtalálni az „entitásokra” (emberekre, helyekre, cégekre) és fogalmakra való hivatkozásokat a dokumentumokban, amelyek hasznosak lehetnek tartalmi tartalom gyors átírása, kapcsolódó tartalomra való hivatkozás, vagy akár "digitális ujjlenyomat" létrehozása másokkal való összehasonlításhoz dokumentumokat.

Az egyik ilyen eszközt, a Thomson Reuters Open Calais-t használják a generáláshoz hírek tartalom. Ha látott már olyan cikket, amely egy cég nevével, tickerével és a kezdőlapjára mutató hivatkozással szerepel, köszönje meg az olyan terméket, mint az Open Calais.

Az objektumok és fogalmak megtalálására szolgáló ilyen eszközök meglehetősen kifinomultak és összetettek lehetnek. Olyan elemző eszközöket kellett készítenem a cégek számára, amelyek meg tudják fejteni a bírósági iratokból származó idézeteket, és kivonják a vonatkozó rendelkezéseket egy jogi megállapodásból.

Az egyik kedvenc példám Vin Vomero, a Foxy AI alapítója. Vinnel akkor találkoztam, amikor egy bostoni találkozón beszéltem arról, hogyan lehet integrálni az IBM Watsont egyedi alkalmazásokba. Remek fickó volt, aki azon dolgozott, hogy a mesterséges intelligenciát bevezesse az ingatlanértékelésbe. Találkozásunk után nem sokkal átfogó ingatlanértékelési szolgáltatást indított a rendelkezésre álló fényképek alapján. Újabb ok arra, hogy arról beszéljünk, hogy a gépek elveszik az emberek munkáját (hogy őszinte legyek, nem igazán sajnálom az ingatlanosokat és az ingatlanértékelőket).

Keresztül Foxy AI Vin egy új alkalmazási területet hozott létre, amelyet vizuális ingatlankutatásnak nevezett. „Számítógépes látásalkalmazásokat építünk, hogy információkat nyerjünk ki a fényképekből, majd felhasználjuk azokat más alkalmazásokban, például ingatlanértékelésekben. A house2vec mély neurális hálózatunkat lakóépületekről készült képek millióira képezték ki két héten keresztül. Ennek a képzésnek köszönhetően neurális hálózatunk olyan vizuális jellemzőket azonosított és tanult meg, amelyek korrelálnak az értékkel, és egyértelműen tükrözik a köztes minőségi fokozatokat.”

Bár szinte sci-finek hangzik, egyáltalán nem nehéz, ha a megfelelő AI-eszközöket használod.

A mély tanulás segítségével a Foxy AI átalakítja a korábban figyelembe vett tulajdonságok fényképeit strukturálatlan adatokat strukturált adatokká alakítva, a pixeleket az objektumok és tulajdonságaik numerikus reprezentációjává alakítva, a kép tartalmazza. A Foxy AI ezután ezeket az információkat a meglévő becslési módszerek pontosságának javítására használja fel. „Ezek a numerikus ábrázolások a kép azon jellemzőit tükrözik, amelyek értékhez kapcsolódnak. Vagyis a képet az ingatlan minőségére és állapotára vonatkozó információkká alakítjuk.”

Az ingatlanértékelés nem meglepő, de Win szerint a Foxy AI pontosabb. "Katalógus minősítés Zillow - a leggyakoribb megközelítés, de nem veszi figyelembe az objektum minőségét és állapotát. Számos saját kísérletet végeztünk, amelyek során számos eladó ingatlanra gyűjtöttünk értékbecslést. Találtunk egy új házat, megjósoltuk a költségét, majd megvártuk, míg eladásra kerül. Ezután összehasonlítottuk az eladási árat a Zillow előrejelzésével. Ár-előrejelzésünk gyakran közelebb állt a tényleges eladási árhoz, és folyamatosan fejlesztjük a rendszert.”

Közvetlenül nem használhatod a Foxy AI-t, de ha vásárolsz ill elad otthon, előfordulhat, hogy anélkül használja ennek a technológiának a termékeit, hogy tudná.

6. Komplex feladatkezelés

Egy dolog kiküldeni egy találkozónaptárat vagy válaszolni az e-mailekre. De mi a helyzet a többi feladattal, amelyet a mindennapi életében, a különféle alkalmazások és kontextusok közötti váltással végez? Ezek is automatizálhatók?

Kapcsolja be a szuperhősök menetét. Olyan termékek, mint pl Zapier, IFTTT és Coda.io. Ezek az eszközök különféle harmadik féltől származó alkalmazásokat, munkafolyamatokat és logikai feltételeket egyesítenek, hogy szinte bármilyen problémát megoldjanak.

Mivel ezek a termékek a gépi tanulást beépítik a platformjukba, könnyebben integrálhatók az üzleti folyamatokba.

Nem kell fejlesztőnek lenni ezekhez a feladatokhoz. De szüksége van némi készségre a feltételes használathoz logika és eljárások. Ha valaha is csak szórakozásból épített döntési fát, akkor minden rendben lesz. És még ha nem is ez az erőssége, mindig felveheti a megfelelő szakembert a felhőben.

Az olyan interaktív hangrendszerek, mint az Alexa, a Siri és a Google, szintén egyre inkább az automatizálás platformjaivá válnak különböző feladatok és információforrások integrálása, lehetővé téve a folyamatok szerkezetének és logikájának megváltoztatását, és mindezt hanggal menedzsment. Csak ne felejtse el azt mondani, hogy "kérem" és "köszönöm". Gyermekei hallanak téged.

Ha otthonról dolgozik, vagy a cége örökbe fogadta hibrid modell, a „Remote Economics” a legjobb útmutató a termelékenység és a hatékonyság növeléséhez. A modern technológia többre képes, mint gondolnád.

Vegyél egy könyvet