Jak narzędzia AI, takie jak Toolify, zyskują na popularności

W ostatnich latach popularność narzędzi i aplikacji sztucznej inteligencji (AI) gwałtownie wzrosła, zmieniając sposób, w jaki osoby i organizacje wykonują pracę.

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może automatyzować powtarzalne zadania, generować spostrzeżenia na podstawie danych, tworzyć treści i wiele więcej.

W tym artykule szczegółowo omówiono możliwości narzędzi AI, wiodące platformy, przypadki użycia, kryteria oceny, podejścia do rozwoju i przyszły krajobraz.

Czym są narzędzia AI i jak działają?

Narzędzia sztucznej inteligencji to programy wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji i oceny sytuacji.

W przeciwieństwie do tradycyjnego kodu komputerowego ze sztywnymi zaprogramowanymi regułami, systemy sztucznej inteligencji „uczą się” na podstawie danych, aby z biegiem czasu ulepszać określone zadania w oparciu o doświadczenie.

Uczenie maszynowe i sieci neuronowe stojące za narzędziami AI

Podstawową technologią, na której opiera się obecnie większość narzędzi AI, jest uczenie maszynowe. Obejmuje to szkolenie modeli statystycznych na dużych zbiorach danych w celu wykrywania wzorców i tworzenia prognoz.

Głębokie uczenie się wykorzystuje sieci neuronowe wzorowane na ludzkim mózgu do uczenia się złożonych koncepcji poprzez wiele warstw przetwarzania.

Te wielowarstwowe sieci neuronowe umożliwiają zastosowanie sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazu komputerowego, rozpoznawania mowy i przetwarzania języka naturalnego.

Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia konwersacyjną sztuczną inteligencję

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) koncentruje się na analizie i generowaniu języka ludzkiego. Techniki NLP pozwalają systemom AI, takim jak chatboty i wirtualni asystenci, rozumieć naturalną mowę i teksty.

Sztuczna inteligencja może wydobywać znaczenia, podsumowywać dokumenty, tłumaczyć między językami i angażować się w dialog.

Wizja komputerowa napędza sztuczną inteligencję obrazu i wideo

Widzenie komputerowe to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się analizą i zrozumieniem cyfrowych obrazów i filmów. Pozwala narzędziom AI opisywać zawartość zdjęć, wykrywać obiekty, czytać tekst i generować nowe media wizualne.

Umożliwia to takie zastosowania, jak inteligentna edycja obrazu, pojazdy autonomiczne i rzeczywistość rozszerzona.

Korzyści i przypadki użycia narzędzi AI

Narzędzia AI oferują szeroki zakres korzyści dla osób i organizacji, automatyzując żmudne zadania, wydobywając wiedzę i zwiększając kreatywność. Do najpopularniejszych kategorii przypadków użycia należą:

Aplikacje asystenta osobistego

Od planowania spotkań po kontrolowanie inteligentnych urządzeń domowych – wirtualni asystenci, tacy jak Alexa, Siri i Asystent Google, pomagają użytkownikom zwiększyć produktywność i organizację.

Chatboty zapewniają również spersonalizowane rekomendacje i usługi.

Tworzenie treści i automatyzacja

Narzędzia do pisania AI tworzą spersonalizowane treści na blogi, reklamy, e-maile, raporty i nie tylko. Generowanie obrazu AI tworzy oryginalne zdjęcia, dzieła sztuki, logo, okładki książek i inne projekty.

Video AI automatyzuje zadania edycyjne i może generować materiał na podstawie skryptów.

Analiza danych i spostrzeżenia

Programy AI mogą szybko skanować i analizować ogromne zbiory danych, wykrywać wzorce i przewidywać przyszłe trendy. Wspiera to podejmowanie decyzji w oparciu o dane w finansach, opiece zdrowotnej, produkcji i innych branżach.

Trendy w zakresie eksplozji i adopcji narzędzi AI

Połączenie większej mocy obliczeniowej, większych zbiorów danych szkoleniowych i innowacji w zakresie głębokiego uczenia się doprowadziło do szybkiego rozwoju narzędzi sztucznej inteligencji.

Według IDC światowe przychody z oprogramowania, sprzętu i usług AI osiągną do 2025 roku 327 miliardów dolarów rocznie.

Zarówno duże firmy technologiczne, jak i start-upy oferują obecnie platformy sztucznej inteligencji, napędzając szerokie eksperymenty i adopcję.

Wiodące narzędzia i platformy AI

Obecnie dostępne są setki narzędzi i usług AI dostosowanych do różnych potrzeb. Tutaj omawiamy niektóre z najpopularniejszych i najbardziej wydajnych opcji w kluczowych kategoriach.

Narzędzia AI do pisania i pisania tekstu

Sztuczna inteligencja nabrała biegłości w generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego do różnych zastosowań. Wiodące platformy obejmują:

• Aplikacje oparte na GPT-3 : Model GPT-3 OpenAI umożliwia pisanie na dowolny temat z imponującą spójnością. Aplikacje takie jak Claude, Cohere i Quill firmy Anthropic oferują wygodne interfejsy.
• Możliwość dostosowania: Asystenci pisania AI : narzędzia takie jak Jasper i Rytr umożliwiają szkolenie sztucznej inteligencji na starych treściach w celu uzyskania dostosowanego tekstu, wpisującego się w markę.

Przepisywanie i parafrazowanie oparte na sztucznej inteligencji

Aby zmodyfikować istniejący tekst, autorzy AI, tacy jak RewriterAI, QuillBot i Wordtune, automatycznie przepisują lub formułują treść, zachowując oryginalne znaczenie.

• Narzędzia AI SEO , e-mail i narzędzia do pisania reklam : narzędzia takie jak INK AIX i Phrase optymalizują strony internetowe pod kątem SEO. Inne, takie jak Sebify i Peppertype, generują wysoce konwertujące treści marketingowe i e-mailowe.

Sztuczna inteligencja obrazu i wideo

Ostatnie przełomy umożliwiły AI generowanie oszałamiających multimediów wizualnych. Do najlepszych narzędzi należą:

• Generatory obrazów AI : DALL-E 2, Midjourney i Stable Diffusion tworzą oryginalne obrazy na podstawie podpowiedzi tekstowych. Umożliwiają niestandardowe przesyłanie zestawów danych w celu dostosowania stylów obrazu.
• Konwertery tekstu na obraz i tekst na wideo : narzędzia takie jak ImagenVideo, Videvo i Synthesia konwertują opisy tekstowe na sceny wideo za pomocą wizji komputerowej i modeli generatywnych.
• Edytory i ulepszacze wideo/zdjęć AI : Topaz Video Enhance AI czyści nagrania o niskiej jakości. Narzędzia do edycji zdjęć, takie jak Inpainter, Hotpot.ai i Pixelmator, automatycznie wprowadzają złożone zmiany, takie jak usuwanie obiektów.
• Narzędzia AI do obsługi głosu i dźwięku : Descript, VocaliD i Uberduck oferują zamianę tekstu na mowę z naturalnym głosem. Sztuczna inteligencja może także generować muzykę i izolować wokale od piosenek.

Asystenci AI i chatboty

Asystenci cyfrowi zasilani przez sztuczną inteligencję zapewniają konwersacje rozumiejące język naturalny:

• Osobiści asystenci AI : Alexa, Siri i Google Assistant pomagają w codziennych zadaniach i integrują się z inteligentnymi urządzeniami domowymi. Maya oferuje zaawansowaną personalizację planowania, przypomnień i nie tylko.
• Chatboty obsługi klienta : Chatboty firm LivePerson, AskSara i MobileMonkey zapewniają całodobową zautomatyzowaną obsługę klienta i sprzedaż za pośrednictwem aplikacji do przesyłania wiadomości.
• Asystenci głosowi : zaawansowane AI głosowe, takie jak Claude firmy Anthropic, Houndify firmy SoundHound i Google Duplex, umożliwiają bardziej naturalne rozmowy telefoniczne i osobiste.

Sztuczna inteligencja danych i analityka

Identyfikowanie spostrzeżeń w danych to kluczowe zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych branżach:

• Predykcyjna analiza danych : narzędzia takie jak Alteryx, DataRobot i H2O Driverless AI automatycznie tworzą i porównują modele uczenia maszynowego na zbiorach danych w celu uzyskania dokładnych prognoz.
• Wyszukiwanie i wyszukiwanie informacji AI : Wyszukiwanie semantyczne oferowane przez Sinequa, Coveo i Lucidworks pozwala uzyskać trafne wyniki dzięki zrozumieniu intencji wyszukiwania i znaczenia treści.
• Digitalizacja i ekstrakcja dokumentów : sztuczna inteligencja natychmiast konwertuje pliki PDF i zeskanowane obrazy na uporządkowane dane. Narzędzia takie jak Rossum, Amazon Texttract i Google Document AI wybierają tabele, analizują formularze i wyodrębniają tekst.

Jak firmy korzystają z narzędzi AI

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki organizacje działają, obsługują klientów i podejmują decyzje:

Marketing i reklama ze sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja zapewnia skuteczniejsze kampanie i trafniejsze doświadczenia klientów:

• Reklamy i kampanie generowane przez sztuczną inteligencję : narzędzia takie jak Adespresso, Persado i NexLP generują przyciągające uwagę teksty reklam dostosowane do produktów i odbiorców. Testują odmiany A/B, aby zoptymalizować wydajność.
• Dynamiczna personalizacja treści internetowych : Startupy takie jak Edgemesh i MoEngage dostosowują rekomendacje produktów, strony wyników wyszukiwania i zawartość witryn internetowych w czasie rzeczywistym w oparciu o profile i zachowania.

Obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji

Chatboty i bazy wiedzy AI zwiększają satysfakcję klientów, zapewniając szybkie rozwiązania:

• Chatboty działające 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu w przypadku zapytań i problemów : Chatboty za pośrednictwem platform takich jak Help Scout, Intercom i Drift natychmiast odpowiadają na typowe pytania. Mogą monitorować rozmowy i eskalować złożone problemy do agentów ludzkich.
• Bazy wiedzy FAQ : Narzędzia takie jak Guru, Helpjuice i Springboard automatycznie generują dokumenty FAQ z poprzednich rozmów. Wykorzystują NLP, aby rekomendować powiązane artykuły na zapytania klientów.

Usprawnione operacje i raportowanie

Automatyzując zadania związane z danymi, sztuczna inteligencja umożliwia pracownikom skupienie się na pracy o większej wartości:

• Automatyzacja procesów ręcznych : oprogramowanie do przepływu pracy AI, takie jak Catalytic, Tonkean i EnvoyAI, digitalizuje procesy biznesowe, takie jak przetwarzanie faktur, wdrażanie HR i inne, aby wyeliminować powtarzalne przepływy pracy.
• Zaawansowany wgląd w dane : rozszerzone narzędzia analityczne, takie jak ThinkSpot, Looker i Tableau, automatycznie ujawniają ukryte spostrzeżenia, aby pomóc w szybszym podejmowaniu decyzji. Generują narracje wyjaśniające dla dashboardów.

Rekrutacja i zarządzanie zasobami ludzkimi

Sztuczna inteligencja usprawnia wyszukiwanie i zatrzymywanie najlepszych talentów:

Sprawdzanie i pozyskiwanie kandydatów : Inteligentne platformy rekrutacyjne, takie jak SeekOut, PhenomPeople i Eightfold, wykorzystują sztuczną inteligencję do pozyskiwania odpowiednich kandydatów, przeglądania profili, przeprowadzania rozmów wideo i dopasowywania ofert pracy.

Wdrażanie i programy szkoleniowe : firmy z branży technologii HR, takie jak Fountain i Allied Corporation, korzystają z chatbotów AI, aby skutecznie przeprowadzać nowych pracowników przez proces wdrażania i zapewniać spersonalizowane szkolenia.

Ocena i porównanie narzędzi AI

Przy tak dużej liczbie dostępnych obecnie opcji oprogramowania AI ważne jest, aby ocenić swoje potrzeby i rozważyć zalety i wady różnych rozwiązań.

Najważniejsze funkcje, których należy szukać

Poszukaj platform AI, które odpowiadają Twoim przypadkom użycia i oferują odpowiednie możliwości:

• Konfigurowalne modele : możliwość uczenia modeli sztucznej inteligencji na zastrzeżonych danych firmy zapewnia bardziej dostosowaną i dokładną wydajność w przypadku zadań niszowych.
• Łatwa integracja : interfejsy API, złącza i wbudowane interfejsy umożliwiają bezproblemową integrację sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy i systemami, takimi jak oprogramowanie CRM.
• Interfejsy API i wsparcie dla programistów : Solidny dostęp do interfejsów API i pakiety SDK umożliwiają zaawansowaną personalizację. Dokumentacja i fora społeczności zapewniają pomoc w budowaniu platformy.

Modele cenowe i plany

Oprogramowanie AI oferuje elastyczne modele cenowe obejmujące bezpłatne okresy próbne, rozliczenia oparte na użytkowaniu, subskrypcje i pakiety dla przedsiębiorstw. Typowe opcje obejmują:

• Bezpłatne plany z ograniczeniami : wielu dostawców sztucznej inteligencji oferuje bezpłatne poziomy umożliwiające podstawowe wykorzystanie w celu wypróbowania możliwości, często z ograniczeniami dotyczącymi użycia, wyników i integracji.
• Subskrypcje miesięczne i roczne : w przypadku częstych użytkowników subskrypcje miesięczne i roczne zapewniają zniżki zbiorcze w porównaniu z cenami płatności za użycie. Poziomy odblokowują dodatkowe funkcje, takie jak większe prędkości i priorytetowa obsługa.
• Ceny za użytkowanie w trybie płatności na bieżąco : w tym modelu licznikowym opłaty pobierane są za wywołanie interfejsu API lub jednostkę wygenerowanej treści. Pasuje do sporadycznych zastosowań i nie wymaga stałego zaangażowania.

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Zaufanie ma kluczowe znaczenie przy wyborze platformy AI do obsługi wrażliwych danych:

• Szyfrowanie i kontrola dostępu : dostawcy sztucznej inteligencji powinni szyfrować dane przesyłane i przechowywane. Uprawnienia oparte na rolach i uwierzytelnianie regulują dostęp do danych.
• Zasady przechowywania i obsługi danych : Dowiedz się, gdzie i jak długo dane są przechowywane. Dostawcy powinni mieć ścisłe protokoły regulujące wykorzystanie danych do szkolenia modeli sztucznej inteligencji.

Tworzenie własnych narzędzi i aplikacji AI

Aby zapewnić zaawansowane dostosowywanie i różnicowanie na tle konkurencji, organizacje mogą tworzyć własne, zastrzeżone narzędzia AI dostosowane do ich potrzeb, wykorzystując wiodące platformy i zestawy narzędzi w chmurze AI.

Korzyści z budowania niestandardowych rozwiązań AI

Własny rozwój umożliwia ściślejszą kontrolę, bezpieczeństwo i dostrajanie wydajności:

• Dostosowane do Twoich potrzeb : trenuj modele na własnych zestawach danych, aby uzyskać wyspecjalizowaną funkcjonalność, której nie oferują inni dostawcy.
• Ściśle zintegrowane systemy : bezproblemowo osadzaj sztuczną inteligencję bezpośrednio w istniejącej infrastrukturze, takiej jak wewnętrzne oprogramowanie zwiększające produktywność.
• Zróżnicowanie konkurencyjne : zastrzeżone możliwości sztucznej inteligencji, których konkurenci nie mogą łatwo odtworzyć, zapewniają przewagę strategiczną.

Opcje rozwoju narzędzi AI

Programiści mają kilka podejść do tworzenia wydajnych aplikacji AI:

• Wykorzystanie platform AI i interfejsów API : usługi w chmurze, takie jak AWS AI, Microsoft Azure AI i Google Cloud AI Platform, oferują wstępnie wyszkolone modele i automatyzację, aby przyspieszyć rozwój.
• Szkolenie niestandardowych modeli AI : Frameworki takie jak TensorFlow, PyTorch i Keras umożliwiają programowanie architektur modeli od podstaw i szkolenie na zastrzeżonych zbiorach danych.
• Łączenie wielu usług AI : Integracja analityki predykcyjnej, NLP, wizji komputerowej i innych mikrousług AI od różnych dostawców może zapewnić wszechstronne możliwości.

Kluczowe kroki w tworzeniu aplikacji AI

Proces rozwoju wymaga starannego planowania i rygorystycznych testów:

• Cele i wymagania planowania : Zdefiniuj konkretne zadania, które narzędzie AI powinno wykonywać, oraz kryteria wydajności, które pomogą Ci w przygotowaniu danych i wyborze modelu.
• Przygotowanie danych i szkolenie modeli : czyszczenie, etykietowanie i partycjonowanie zbiorów danych. Wypróbuj różne typy modeli i architektur oraz dostosuj hiperparametry, aby zoptymalizować szkolenie.
• Testowanie i udoskonalanie iteracyjne : Dokładnie oceń wydajność modelu na podstawie różnych danych wejściowych i scenariuszy. Identyfikuj przypadki awarii i dodatkowe dane szkoleniowe potrzebne do poprawy niezawodności.
• Wdrożenie i integracja : konteneryzuj modele za pomocą Dockera i integruj za pośrednictwem interfejsów API z systemami produkcyjnymi. Monitoruj występy na żywo, aby wykryć wszelkie degradacje i w razie potrzeby dostroić ponownie.

Przyszłość narzędzi AI i ich wpływ

Możliwości sztucznej inteligencji będą nadal szybko się rozwijać, co doprowadzi do powstania nowych aplikacji, które odmienią branże i na nowo zdefiniują sposób wykonywania pracy.

Ciągłe badania nad sztuczną inteligencją i postęp w modelach

Środowiska akademickie i firmy technologiczne wprowadzają innowacje w nowych technikach w zawrotnym tempie:

• Stale rosnące możliwości modeli : modele opanują bardziej złożoną logikę, rozumowanie i zdrowy rozsądek. Na przykład Claude z Anthropic chce być pomocny, nieszkodliwy i uczciwy.
• Większe rozumowanie i świadomość kontekstowa : sztuczna inteligencja będzie lepiej radzić sobie z wyjaśnialnością, powiązaniem przyczynowym i adaptacją kontekstową, jak ma to miejsce w programie KAIROS firmy DARPA.
• Multimodalna sztuczna inteligencja wykorzystująca różne typy danych : modele będą łączyć język naturalny, obraz komputerowy, głos i inne modalności, aby lepiej zrozumieć świat.

Regulowanie odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji

Aby zapobiec potencjalnym wadom systemów sztucznej inteligencji, potrzebne będą poręcze:

• Wytyczne dotyczące etycznej sztucznej inteligencji : Organizacje takie jak IEEE i Partnership on AI opracowują standardy uczciwego, odpowiedzialnego i przejrzystego projektowania sztucznej inteligencji.
• Monitorowanie potencjalnych nadużyć : systemy wykrywania będą identyfikować szkodliwe Deepfakes i phishing. Dopuszczalne obszary zastosowań sztucznej inteligencji będą regulować przepisy.

Demokratyzacja technologii AI

Narzędzia niewymagające kodu pozwolą każdemu korzystać ze sztucznej inteligencji bez wiedzy technicznej:

• Wzmacnianie pozycji osób fizycznych i małych przedsiębiorstw
• Intuicyjne aplikacje umożliwią generowanie treści, dashboardów, chatbotów i innych elementów w celu zwiększenia produktywności.
• Automatyzacja nowych aplikacji i przypadków użycia
• Sztuczna inteligencja przeniknie do większej liczby branż i procesów, pomagając naukowcom, prawnikom, artystom i nie tylko.

Podsumowanie głównych punktów

• Narzędzia AI zmieniają sposób, w jaki pracujemy, dzięki uczeniu maszynowemu, NLP i technologiom widzenia komputerowego. Adopcja rośnie.
• Wiodące platformy umożliwiają pisanie, generowanie multimediów wizualnych, analizę danych, chatboty i nie tylko.
• Firmy korzystają ze sztucznej inteligencji w marketingu, obsłudze klienta, operacjach i HR. Niestandardowe rozwiązania mogą zapewnić strategiczne korzyści.
• Wybierając rozwiązania, dokładnie oceń możliwości, integrację, modele cenowe i bezpieczeństwo.
• Dzięki starannemu planowaniu i testowaniu organizacje mogą opracowywać własne aplikacje AI, wykorzystując platformy chmurowe i interfejsy API.

Najważniejsze wnioski dla organizacji i użytkowników

• Eksperymentuj z wiodącymi narzędziami AI do tworzenia treści, pomocy osobistej i analizy danych.
• Audyt procesów w celu zidentyfikowania możliwości automatyzacji i ulepszeń. Nadawaj priorytet zadaniom o dużej wartości i powtarzalności.
• Zacznij od małych projektów, mierz korzyści i wyciągaj wnioski z pierwszych wdrożeń. Buduj wewnętrzne umiejętności i infrastrukturę.
• Opracuj praktyki zarządzania w zakresie odpowiedzialnego testowania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji. Stale monitoruj ryzyko stronniczości i niewłaściwego użycia.

Ostatnie przemyślenia na temat obietnicy AI

Sztuczna inteligencja osiąga możliwości na poziomie ludzkim, pozwalając nam osiągnąć więcej, będąc wolnymi od znoju. Aby jednak technologia ta wzbogaciła życie, wymagany jest przemyślany nadzór.

Dzięki podstawom etycznym, które kierują jej postępem, sztuczna inteligencja może uwolnić ogromną kreatywność i produktywność na rzecz lepszej przyszłości.

Często zadawane pytania

Jakie są przykłady popularnych narzędzi i aplikacji AI?

• Wiodące narzędzia i platformy AI obejmują takie kategorie, jak asystenci pisania (Jasper, Cohere), chatboty AI (MobileMonkey, Intercom), generowanie multimediów AI (DALL-E, Hotpot.ai), analityka danych (Alteryx, Sinequa) i niestandardowe platformy programistyczne AI ( TensorFlow, PyTorch).

W jaki sposób narzędzia AI mogą pomóc mojej firmie lub karierze?

• Sztuczna inteligencja może przynieść korzyści firmom, automatyzując procesy, zapewniając obsługę klienta, generując reklamy i treści, ujawniając szczegółowe dane i nie tylko. W przypadku kariery sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność, kreatywność, podejmowanie decyzji i współpracę.

O jakich zagrożeniach i wadach należy pamiętać w przypadku narzędzi AI?

• Potencjalne ryzyko obejmuje błędy w danych/modelach, utratę miejsc pracy, naruszenia prywatności, rozprzestrzenianie się dezinformacji i luki w zabezpieczeniach. Musimy aktywnie opracowywać wytyczne i systemy monitorowania, aby rozwiązać te problemy.

Jak mogę ocenić różne platformy AI i wybrać tę właściwą?

• Kluczowe kryteria wyboru obejmują możliwości, dokładność, integracje, skalowalność, łatwość użycia, możliwość dostosowania modelu, zasoby programistów, prawa i bezpieczeństwo danych, obsługę klienta i model cenowy. Nadaj priorytet narzędziom stworzonym specjalnie dla Twoich konkretnych zastosowań.

Jaka wiedza specjalistyczna jest wymagana do opracowania niestandardowych narzędzi AI?

• Tworzenie aplikacji AI wymaga silnych umiejętności w zakresie analityki danych – matematyki, statystyki, programowania (Python, R) i frameworków uczenia maszynowego (TensorFlow). Zaangażowanych jest wiele ról, w tym inżynierowie danych, badacze i inżynierowie ML, programiści zaplecza i projektanci UX. Wykorzystanie gotowych modułów i platform może przyspieszyć rozwój.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Napisz do nas poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na nasz Twitter lub Facebook.

Zalecenia redaktorów:

Sponsorowane

Klawiatura LEOBOG firmy EPOMAKER jest krystalicznie czysta i wciągająca

Sponsorowane

Komputer Mini IT11 firmy GEEKOM ma niewielkie rozmiary i dużą wydajność

Sponsorowane

Feker Plus to wygodna i kompaktowa klawiatura do gier

Ujawnienie: To jest post sponsorowany. Jednakże sponsoring nie ma wpływu na nasze opinie, recenzje i inne treści redakcyjne i pozostają one obiektywne .