Figyeltük a nagy nyelvi modellek (LLM) általánossá válását az elmúlt néhány évben, és tanulmányoztuk a megvalósításokat a B2B alkalmazások kontextusában. Néhány óriási technológiai fejlődés és az LLM-ek jelenléte ellenére az általános korszellemben, úgy gondoljuk, hogy még mindig csak a B2B felhasználási esetekre szánt generatív AI-alkalmazások első hullámában vagyunk. Miközben a vállalatok leszögezik a használati eseteket, és igyekeznek árkot építeni termékeik köré, arra számítunk, hogy a megközelítés és a célkitűzések a jelenlegi „1. hullám” helyett a fókuszáltabb „2. hullám” irányába változnak.
A következőre gondolunk: A mai napig a generatív AI-alkalmazások túlnyomórészt a divergencia információkról. Vagyis egy utasításkészlet alapján hoznak létre új tartalmat. Úgy gondoljuk, hogy a 2. hullámban még több AI alkalmazást fogunk látni konvergálni információkat. Vagyis megmutatják nekünk kevesebb tartalom által szintetizálni a rendelkezésre álló információkat. Találóan hivatkozunk a 2. hullámra mint szintézis AI ("SynthAI"), hogy ellentétben álljon az 1. hullámmal. Bár az 1. hullám bizonyos értéket teremtett az alkalmazási rétegben, úgy gondoljuk, hogy a 2. hullám lépésfunkció-módosítást fog hozni.
Végső soron, amint alább kifejtjük, a B2B megoldások közötti csata kevésbé a káprázatos AI-képességekre összpontosul, hanem inkább arra, hogy ezek a képességek hogyan segítik majd a vállalatokat az értékes vállalati munkafolyamatok birtoklásában (vagy újradefiniálásában).
TARTALOMJEGYZÉK
TARTALOMJEGYZÉK
1. hullám: átkel a hídon a fogyasztótól a vállalatig
Az 1. hullám elemzéséhez hasznos először különbséget tenni a B2C és a B2B alkalmazások között. Amikor fogyasztóként generatív mesterséges intelligenciát használunk, céljaink a felé irányulnak szórakozni és a van mit megosztani. Ebben a világban a minőség vagy a helyesség nem elsődleges szempont: Jó móka, ha egy mesterséges intelligencia modell művészetet vagy zenét generál, amelyet megoszthat egy Discord csatornán, mielőtt gyorsan elfelejtené. Pszichológiai hajlamunk van arra, hogy több = produktív = jót higgyünk, ezért vonz bennünket az automatizált alkotás. A ChatGPT térnyerése remek példa erre: toleráljuk a minőségi hiányosságokat, mert ha van valami hosszabb megosztása, az még lenyűgözőbb.
Amikor a B2B alkalmazásokról van szó, a célok eltérőek. Elsősorban költség-haszon értékelés van körülötte idő és a világítás. Vagy szeretne generálni jobb minőség a azonos időt, vagy generálja a azonos minőségi de gyorsabb. Ez az a hely, ahol a kezdeti fordítás B2C-ről B2B-re megszakadt.
B2B alkalmazásokat használunk munkahelyi környezetben, ahol a minőség számít. A mesterséges intelligencia által manapság generált tartalom azonban nagyrészt alkalmas ismétlődő és alacsony tétű munkákra. Például a generatív mesterséges intelligencia alkalmas arra, hogy rövid szöveget írjon hirdetésekhez vagy termékleírásokhoz; számos B2B alkalmazást láthattunk, amely lenyűgöző növekedést mutat ezen a területen. Később azonban láttuk, hogy a generatív mesterséges intelligencia kevésbé megbízható vélemények vagy érvek írására (még akkor is, ha az AI által generált tartalom meggyőző vagy magabiztos, gyakran pontatlan), amelyek értékesebbek, ha innovációról és együttműködésről van szó a B2B környezetben. Egy modell képes lehet használható SEO-spamet generálni, de például egy olyan blogbejegyzéshez, amely egy új terméket jelent be a szoftverfejlesztőknek, jókora emberi finomításra lenne szükség ahhoz, hogy pontos legyen, és hogy az üzenet rezonálni fog a célközönséggel.
Egy másik egyre gyakoribb példa erre a kimenő értékesítési e-mailek írása. A generatív mesterséges intelligencia hasznos az általános, hideg kimenő e-mailekhez, de kevésbé megbízható a pontos személyre szabáshoz. Egy jó értékesítési képviselő szemszögéből a generatív mesterséges intelligencia segíthet több e-mail megírásában rövidebb idő alatt, de ha olyan e-maileket írhat, amelyek növelik a válaszadási arányt, és végül lefoglalt találkozókhoz vezetnek (ez az, ami alapján értékelik a képviselőt), a képviselőnek továbbra is meg kell felelnie. végezzen kutatásokat, és használja ki véleményét arról, hogy mit szeretne hallani.
Lényegében az 1. hullám sikeres volt az érdemi írásokban az ötletelés és a vázlatkészítés szakaszában, de végső soron minél több kreativitásra és szakértelemre van szükség, annál több emberi finomításra van szükség.
TARTALOMJEGYZÉK
TARTALOMJEGYZÉK
Mi a költsége (vagy haszna) a munkafolyamat megzavarásának?
Még azokban az esetekben is, amikor a generatív mesterséges intelligencia hasznos hosszabb blogbejegyzésekhez, a felszólításnak pontosnak és előírónak kell lennie. Vagyis mielőtt az MI ezeket hosszú formában kifejezhetné, a szerzőknek már világosan meg kell érteniük azokat a fogalmakat, amelyek a blogbejegyzés lényegét képviselik. Ezután az elfogadható végeredmény eléréséhez a szerzőnek át kell tekintenie a kimenetet, ismételnie kell a promptokat, és potenciálisan újra kell írnia a teljes szakaszokat.
Egy extrém példa erre a ChatGPT használata jogi dokumentumok létrehozására. Bár ez lehetséges, a felszólítás megköveteli, hogy a törvényt ismerő ember megadja az összes szükséges záradékot, amelyeket a ChatGPT felhasználhat a hosszabb formátumú dokumentum tervezetének elkészítéséhez. Tekintsük a terminusokról a záródokumentumok felé történő továbblépés analógiáját. Egy mesterséges intelligencia nem tudja lefolytatni a tárgyalási folyamatot a fő felek között, de miután az összes kulcsfontosságú feltételt rögzítették, a generatív AI elkészítheti a hosszabb záródokumentumok előzetes vázlatát. Ennek ellenére egy képzett ügyvédnek át kell tekintenie és szerkesztenie kell a kimeneteket, hogy a dokumentumok olyan végleges állapotba kerüljenek, amelyet a felek aláírhatnak.
Ez az oka annak, hogy a költség-haszon értékelés megbomlik a B2B kontextusban. Tudásmunkásként azt vizsgáljuk, hogy megéri-e az időnket egy további, mesterséges intelligencia által vezérelt lépéssel bővíteni munkafolyamatainkat, vagy csak magunknak kell megtenni. Manapság a Wave 1 alkalmazásoknál gyakran az a válasz, hogy jobb, ha magunk csináljuk.
TARTALOMJEGYZÉK
TARTALOMJEGYZÉK
2. hullám: Információk összevonása a jobb döntéshozatal érdekében
Ahogy a generatív AI-alkalmazások következő hullámába lépünk, arra számítunk, hogy a hangsúly eltolódik az információ generálásáról az információ szintézisére. A tudásmunkában óriási érték van a döntéshozatalban. Az alkalmazottakat azért fizetik, hogy döntéseiket tökéletlen információk alapján hozzák meg, és nem feltétlenül az e döntések végrehajtásához vagy magyarázatához generált tartalom mennyisége alapján. Sok esetben a hosszabb nem jobb, csak hosszabb.
Sok axióma alátámasztja ezt: a megírt kódsorok nem jó mércéi a mérnöki termelékenységnek; a hosszabb termékleírások nem feltétlenül adnak egyértelműbbé, hogy mit kell építeni; és a hosszabb csúszdák nem mindig nyújtanak több betekintést.
Barry McCardel, a társaság vezérigazgatója és társalapítója Hex, hisz az ember-számítógép szimbiózisban, és rávilágít arra, hogyan javíthatják az LLM-ek munkamódszerünket:
„Az AI azért van itt, hogy gyarapítsa és javítsa az embereket, nem pedig helyettesítse őket. Amikor a világ megértését és a döntések meghozatalát illeti, azt akarja, hogy az emberek a körben járjanak. A mesterséges intelligencia segíthet abban, hogy agyhullámainkat több értékes, kreatív munkára fordítsuk, hogy ne csak több órát töltsünk egy nap a fontos munkával, hanem felszabadítsuk magunkat a legjobb munka elvégzésére.”
Hogyan javíthatja az AI az emberi döntéshozatalt? Úgy gondoljuk, hogy az LLM-eknek a szintézisre és az elemzésre kell összpontosítaniuk – SynthAI – amely javítja a döntéshozatal minőségét és/vagy sebességét (emlékezzen a fenti B2B diagramra), ha nem, akkor hozza meg a tényleges döntést. A legkézenfekvőbb alkalmazás itt az, hogy összegezzen nagy mennyiségű információt, amelyet az ember soha nem tudott közvetlenül megemészteni.
A SynthAI valódi értéke a jövőben abban lesz, hogy segít az embereknek jobb döntéseket hozni, gyorsabban. A ChatGPT felhasználói felületének szinte az ellenkezőjét képzeljük el: Ahelyett, hogy egy tömör prompt alapján hosszú formátumú válaszokat írnánk, mi lenne, ha hatalmas mennyiségű adatból visszafejtenénk az azt összefoglaló tömör promptot? Úgy gondoljuk, hogy lehetőség van arra, hogy újragondoljuk az UX-et, mint olyant, amely nagy mennyiségű információt a lehető leghatékonyabban közvetít. Például egy AI-alapú tudásbázis, mint pl Mem amely a szervezet minden üléséről feljegyzéseket tartalmaz, proaktívan javasolhat releváns döntéseket, projekteket vagy személyeket, akikre valakinek hivatkoznia kell egy új projekt megkezdésekor, így órákat (akár napokat) takaríthat meg a korábbi intézményi ismeretek eligazításától.
Visszatérve a kimenő értékesítési e-mailekre, az egyik lehetséges megnyilvánulási forma az, hogy a mesterséges intelligencia azonosítja, amikor a célfiók a legmagasabb szintű szándékkal rendelkezik (hírek, bevételi felhívások, tehetségek migrációja stb. alapján), és figyelmezteti az érintett értékesítési képviselőt. Az AI-modell ezután a szintetizált kutatások alapján javasolja az e-mailben megemlítendő egy-két legfontosabb problémát, valamint az adott célfiókhoz leginkább kapcsolódó termékjellemzőket. Ironikus módon ezeket az inputokat be lehetne táplálni egy Wave 1 megoldásba, de az érték a szintézis fázisból származik, és az értékesítési képviselők potenciálisan órákig tartó kutatást takaríthatnak meg egyetlen potenciális ügyfél számára.
A szintézis kellően magas minőségének biztosításában alapvető változás a nagy léptékű, általános modellektől való elmozdulás., olyan architektúrákhoz, amelyek több modellt használnak, beleértve a tartomány- és használati eset-specifikus adatkészletekre kiképzett, finomabbra hangolt modelleket. Például egy ügyfél-támogatási alkalmazást építő vállalat elsősorban olyan támogatás-központú modellt használ, amely hozzáfér a vállalat korábbi támogatási jegyeihez, de a sarkalatos esetek esetében visszatér a GPT-hez. Amennyiben a finomhangolt modellek és adatkészletek szabadalmaztatottak, lehetőség nyílik arra, hogy ezek a komponensek a sebesség és a minőség biztosításának akadályai legyenek.
TARTALOMJEGYZÉK
TARTALOMJEGYZÉK
A SynthAI megvalósítása
Miközben végiggondoljuk, hogyan nézhet ki a Wave 2, úgy gondoljuk, hogy a szintetizáló mesterséges intelligencia leginkább akkor hasznot húz, ha mindkettő létezik:
- Nagy mennyiségű információ, így nem pragmatikus az ember számára, hogy manuálisan szitálja át az összes információt.
- Magas jel-zaj arány, hogy a témák vagy betekintések nyilvánvalóak és következetesek legyenek. A pontosság jegyében ne akarj egy AI-modellt megfejtő árnyalattal megbízni.
Az alábbi diagramon e dimenziók szerint kategorizáljuk a gyakori elemzések és szintézisek példáit, hogy segítsünk ennek életre keltésében.
Ez segít átgondolnunk, hogy a 2. hullám alkalmazások milyen típusú eredményeket fognak elérni, és hogyan különböznek majd az 1. hullám eredményeitől. Az alábbiakban igyekszünk néhány példát felkínálni az összehasonlítások életre keltésére, de semmiképpen sem átfogóak.
TARTALOMJEGYZÉK
TARTALOMJEGYZÉK
Harc a munkafolyamat birtoklásáért
Természetesen verseny folyik a meglévő rekord- és munkafolyamat-megoldások rendszerei között, amelyek megpróbálják beágyazni a mesterséges intelligencia által kiegészített képességeket, és az új, mesterséges intelligencián alapuló megoldások között. Szeretnénk tisztázni, hogy mi felé száguldanak: a díj nem arról szól, hogy ki építheti fel a mesterséges intelligencia szintézisét; inkább az, hogy kié lehet a munkafolyamat. A meglévő megoldásokért a gyártók versenyeznek, hogy mesterséges intelligenciával továbbfejlesztve beépítsék meglévő munkafolyamataikat. A kihívók számára a gyártók a kategóriájában legjobb AI-megvalósítást fogják használni ékként, és innen igyekeznek terjeszkedni, hogy újradefiniálják a munkafolyamatot.
A termékre vonatkozó visszajelzés használati esetéről gally mindig is használta a mesterséges intelligenciát a nyílt szöveges válaszok és a hangválaszok elemzésére, és ezek témákban való összefoglalására. A Sprig alapítója és vezérigazgatója, Ryan Glasgow izgatottan várja, hogy az LLM-ek javíthatják szintézis megoldásukat:
„Az LLM-ekkel még több időt takaríthatunk meg ügyfeleinknek, mint korábban. Korábbi modelljeinknél humán-in-the-loop felülvizsgálati folyamatot végeztünk, mielőtt az ügyfelek láthatták a témákat; Most már kényelmesen bemutatjuk a témákat, és utána elvégezzük a felülvizsgálati folyamatot. Ezen kívül mostantól minden témához hozzáadhatunk egy-egy leírót, hogy pontosabbá tegyük a betekintést, és ezáltal a betekintést jobban megvalósíthatóvá válik.
„Úgy gondoljuk, hogy a jövőben lehetőség nyílik arra, hogy a felhasználó további kérdéseket tegyen fel, ha tovább akar ásni egy témát. Végső soron a végpontok közötti munkafolyamat megvalósításáról van szó – a gyors adatgyűjtéstől a gyors megértésig – a valós idejű döntések meghozatalához.”
Ugyanakkor már látunk olyan új startupokat, amelyek kizárólag a mesterséges intelligencia felhasználására összpontosítanak a felhasználói visszajelzések összegzésére, integrálva a meglévő platformokkal, amelyek a nyers visszajelzéseket gyűjtik.
A kimenő értékesítési felhasználás esetén ZoomInfo nemrég bejelentés hogy integrálják a GPT-t a platformjukba, és megosztották a bemutató videó. A videó bizonyos részei nem állnak messze az általunk leírt Wave 2 példáktól. Hasonlóképpen, már most is látunk olyan új induló vállalkozásokat, amelyek kizárólag a kimenő értékesítési folyamatok lehető legnagyobb részének automatizálására törekednek mesterséges intelligencia-első megközelítéssel.
Végtelen a lehetőség, hogy a mesterséges intelligencia hogyan változtathatja meg munkamódszerünket, de még mindig az elején járunk. A generatív mesterséges intelligencia a B2B alkalmazásokban a több tartalom létrehozásán túl kell, hogy fejlődjön, hanem olyan mesterséges intelligencia szintézisére is, amely lehetővé teszi számunkra, hogy jobban és gyorsabban végezzük munkánkat. A B2B alkalmazásokban állandóan táncolják, hogy kié lehet a munkafolyamat, és az AI-natív alkalmazások még érdekesebbé teszik ezt a táncot.
Szeretünk találkozni induló vállalkozásokkal a tánc mindkét oldalán. Ha ezen a területen építkezik, bátran forduljon zyanghoz az a16z dot com címen és Kristinához az a16z dot com címen.
* * *
Az itt kifejtett nézetek az AH Capital Management, LLC („a16z”) egyes alkalmazottainak nézetei, és nem az a16z vagy leányvállalatai nézetei. Az itt található bizonyos információk harmadik féltől származnak, többek között az a16z által kezelt alapok portfólióvállalataitól. Noha megbízhatónak vélt forrásokból származnak, az a16z nem ellenőrizte önállóan ezeket az információkat, és nem nyilatkozik az információk tartós pontosságáról vagy adott helyzetre való megfelelőségéről. Ezenkívül ez a tartalom harmadik féltől származó hirdetéseket is tartalmazhat; az a16z nem vizsgálta át az ilyen hirdetéseket, és nem támogatja az abban található reklámtartalmat.
Ez a tartalom csak tájékoztatási célokat szolgál, és nem támaszkodhat rá jogi, üzleti, befektetési vagy adótanácsadásként. Ezekkel a kérdésekkel kapcsolatban konzultáljon saját tanácsadójával. Bármely értékpapírra vagy digitális eszközre történő hivatkozások csak illusztrációs célt szolgálnak, és nem minősülnek befektetési ajánlásnak vagy ajánlatnak befektetési tanácsadási szolgáltatások nyújtására. Ezen túlmenően ez a tartalom nem befektetőknek vagy leendő befektetőknek szól, és nem is szánható felhasználásra, és semmilyen körülmények között nem támaszkodhat rá az a16z által kezelt alapokba történő befektetésről szóló döntés meghozatalakor. (A16z alapba történő befektetésre vonatkozó ajánlatot csak az ilyen alap zártkörű kibocsátási memoranduma, jegyzési szerződése és egyéb vonatkozó dokumentációja tesz, és azokat teljes egészében el kell olvasni.) Minden említett, hivatkozott befektetés vagy portfóliótársaság, ill. A leírtak nem reprezentatívak az a16z által kezelt járművekbe történő összes befektetésre, és nem garantálható, hogy a befektetések nyereségesek lesznek, vagy a jövőben végrehajtott egyéb beruházások hasonló tulajdonságokkal vagy eredménnyel járnak. Az Andreessen Horowitz által kezelt alapok befektetéseinek listája (kivéve azokat a befektetéseket, amelyek esetében a kibocsátó nem adott engedélyt az a16z számára a nyilvánosságra hozatalra, valamint a nyilvánosan forgalmazott digitális eszközökbe történő be nem jelentett befektetéseket) a https://a16z.com/investments oldalon érhető el. /.
A benne található diagramok és grafikonok kizárólag tájékoztató jellegűek, és nem szabad rájuk hagyatkozni befektetési döntések meghozatalakor. A múltbeli teljesítmény nem jelzi a jövőbeli eredményeket. A tartalom csak a feltüntetett dátum szerint beszél. Az ezekben az anyagokban megfogalmazott előrejelzések, becslések, előrejelzések, célok, kilátások és/vagy vélemények előzetes értesítés nélkül változhatnak, és mások véleményétől eltérhetnek vagy ellentétesek lehetnek. További fontos információkért látogasson el a https://a16z.com/disclosures oldalra.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://a16z.com/2023/03/30/b2b-generative-ai-synthai/
- :is
- 1
- a
- a16z
- Képes
- Rólunk
- erről
- felett
- elfogadható
- hozzáférés
- Fiók
- pontosság
- pontos
- mellett
- További
- Ezen kívül
- hirdetések
- előlegek
- Hirdetés
- tanács
- tanácsadó
- tanácsadási szolgáltatások
- leányvállalatok
- Megállapodás
- AI
- AI-hajtású
- Éber
- Minden termék
- már
- mindig
- között
- összeg
- Összegek
- elemzés
- elemez
- és a
- Andreessen
- Andreessen Horowitz
- Bemutatjuk
- válasz
- Alkalmazás
- alkalmazások
- alkalmaz
- megközelítés
- alkalmazások
- VANNAK
- TERÜLET
- érvek
- körül
- Művészet
- AS
- értékelés
- Eszközök
- biztosíték
- At
- közönség
- szerző
- szerzők
- automatizált
- Automatizált
- elérhető
- B2B
- B2C
- vissza
- bázis
- alapján
- Csata
- BE
- mert
- válik
- előtt
- kezdődik
- Hisz
- úgy
- úgy gondolja,
- lent
- haszon
- BEST
- Jobb
- között
- Túl
- Blog
- Blogbejegyzések
- Mindkét oldal
- szünetek
- HÍD
- hoz
- Törött
- épít
- Épület
- épült
- üzleti
- by
- kéri
- TUD
- képességek
- tőke
- eset
- esetek
- vezérigazgató
- bizonyos
- változik
- csatorna
- jellemzők
- ChatGPT
- körülmények
- világosság
- világos
- záró
- Társalapító
- kód
- együttműködés
- Gyűjtő
- COM
- kényelmes
- Közös
- Companies
- vállalat
- Társaságé
- kényszerítő
- alkatrészek
- átfogó
- fogalmak
- magabiztos
- Fontolja
- következetes
- állandó
- alkot
- fogyasztó
- Fogyasztók
- tartalom
- kontextus
- ellentétes
- kontraszt
- összetartó
- Sarok
- Költség
- tudott
- teremt
- készítette
- létrehozása
- teremtés
- Kreatív
- kreativitás
- Jelenlegi
- Ügyfelek
- tánc
- dátum
- adatkészletek
- találka
- nap
- Nap
- döntés
- Döntéshozatal
- határozatok
- szállít
- átadó
- kézbesítés
- bizonyítani
- leírt
- Ellenére
- fejlesztők
- különbözik
- különböző
- DIG
- megemészteni
- digitális
- Digitális eszközök
- méretek
- közvetlenül
- nyilvánosságra
- viszály
- dokumentum
- dokumentáció
- dokumentumok
- Ennek
- domain
- ne
- DOT
- le-
- vázlat
- húz
- minden
- Korai
- Kereset
- bevételi hívások
- eredményesen
- bármelyik
- e-mailek
- alkalmazottak
- lehetővé teszi
- végtől végig
- Végtelen
- jóváhagyott
- tartós
- mérnök
- Mérnöki
- hatalmas
- biztosítására
- biztosítása
- Vállalkozás
- Egész
- teljességét
- lényeg
- becslések
- stb.
- értékelték
- értékelő
- Még
- EVER
- Minden
- fejlődik
- példa
- példák
- izgatott
- kizárás
- kizárólagosan
- kivégez
- létező
- Bontsa
- vár
- szakvélemény
- Magyarázza
- expressz
- kifejezve
- szélső
- igazságos
- Esik
- ismerős
- gyorsabb
- Jellemzők
- Fed
- Visszacsatolás
- kevés
- utolsó
- vezetéknév
- Összpontosít
- összpontosított
- A
- forma
- alapító
- Alapítója és vezérigazgatója
- Ingyenes
- gyakran
- ból ből
- móka
- funkció
- alap
- alapvető
- alapok
- további
- Továbbá
- jövő
- gyűjtése
- általános
- generál
- generált
- generáció
- nemző
- Generatív AI
- kap
- adott
- megy
- jó
- grafikonok
- nagy
- Növekedés
- Legyen
- hall
- segít
- hasznos
- segít
- segít
- itt
- Magas
- legnagyobb
- kiemeli
- történeti
- tart
- Horowitz
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- azonban
- HTTPS
- hatalmas
- emberi
- Az emberek
- azonosítani
- végrehajtás
- fontos
- hatásos
- lenyűgöző növekedés
- javul
- javított
- javuló
- in
- pontatlan
- tartalmaz
- Beleértve
- Növelje
- egyre inkább
- függetlenül
- jelzett
- egyéni
- információ
- Tájékoztató
- kezdetben
- Innováció
- meglátások
- szervezeti
- utasítás
- integrálása
- A szándék
- érdekes
- Felület
- befektet
- beruházás
- befektetési tanácsadás
- Beruházások
- Befektetők
- Ironikusan
- Kibocsátó
- kérdések
- IT
- ITS
- maga
- Kulcs
- tudás
- nyelv
- nagy
- nagyarányú
- nagymértékben
- Törvény
- ügyvéd
- réteg
- vezet
- Jogi
- szint
- Tőkeáttétel
- élet
- mint
- vonalak
- Lista
- Hosszú
- hosszabb
- néz
- hasonló
- szerelem
- készült
- főáram
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- sikerült
- vezetés
- kézzel
- sok
- tömeges
- anyagok
- számít
- max-width
- eszközök
- intézkedés
- találkozó
- találkozók
- Feljegyzés
- említett
- üzenet
- esetleg
- elvándorlás
- modell
- modellek
- több
- a legtöbb
- mozog
- mozgalom
- többszörös
- zene
- név
- navigálás
- szükségszerűen
- Szükség
- igények
- Új
- új termék
- hír
- következő
- Megjegyzések
- Árnyalat
- célok
- kapott
- Nyilvánvaló
- of
- ajánlat
- felajánlás
- on
- ONE
- Vélemények
- Alkalom
- szemben
- szervezet
- Más
- Egyéb
- teljesítmény
- saját
- fizetett
- fél
- alkatrészek
- múlt
- Emberek (People)
- Teljesít
- teljesítmény
- engedély
- Testreszabás
- személyzet
- perspektíva
- fázis
- emelvény
- Platformok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- kérem
- portfolió
- lehetséges
- állás
- Hozzászólások
- potenciális
- potenciálisan
- pragmatikus
- pontos
- jelenlét
- elsősorban
- Fő
- Előzetes
- magán
- díj
- folyamat
- Termékek
- termelő
- termelékenység
- Termékek
- nyereséges
- program
- előrejelzések
- projektek
- szabadalmazott
- kilátás
- kilátások
- ad
- feltéve,
- nyilvánosan
- célokra
- világítás
- mennyiség
- Kérdések
- gyorsan
- Futam
- verseny
- Az árak
- Inkább
- hányados
- Nyers
- el
- Olvass
- igazi
- valódi érték
- real-time
- nemrég
- Ajánlást
- rekord
- referenciák
- említett
- megbízható
- eszébe jut
- ismétlő
- cserélni
- Jelentések
- képvisel
- reprezentatív
- szükség
- kötelező
- megköveteli,
- kutatás
- rezonátor
- válasz
- eredményez
- Eredmények
- fordított
- Kritika
- felül
- Emelkedik
- Ryan
- értékesítés
- azonos
- Megtakarítás
- megtakarítás
- szakaszok
- Értékpapír
- látás
- Keresnek
- SEO
- Szolgáltatások
- készlet
- Szettek
- beállítás
- beállítások
- Megosztás
- megosztott
- váltás
- rövid
- kellene
- előadás
- Sides
- Szitál
- <p></p>
- hasonló
- Hasonlóképpen
- egyetlen
- helyzet
- Csúszik
- So
- szoftver
- Szoftverfejlesztők
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- Valaki
- valami
- Források
- spam
- beszél
- sajátosság
- szemüveg
- sebesség
- költ
- állapota
- Startups
- Állami
- Lépés
- Még mindig
- tanult
- tárgy
- előfizetés
- Később
- anyag
- sikeres
- ilyen
- összegez
- támogatás
- Systems
- Tehetség
- cél
- célok
- Feladat
- adó
- technikai
- terminus lapok
- feltételek
- hogy
- A
- A jövő
- az információ
- törvény
- a világ
- azok
- Őket
- téma
- maguk
- abban
- Ezek
- harmadik fél
- Keresztül
- jegyek
- idő
- nak nek
- Ma
- felé
- forgalmazott
- kiképzett
- Fordítás
- típusok
- Végül
- alatt
- megértés
- us
- használható
- használ
- használati eset
- használó
- felhasználói felület
- ux
- Értékes
- érték
- Járművek
- gyártók
- ellenőrzött
- videó
- nézetek
- Hang
- kötet
- kötetek
- Nézz
- Figyelt
- hullám
- Út..
- JÓL
- Mit
- vajon
- ami
- míg
- WHO
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- Munka
- dolgozók
- munkafolyamatok
- Munkahely
- világ
- érdemes
- lenne
- ír
- írás
- írott
- év
- te
- A te
- youtube
- zephyrnet