![\"\"](\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Superior-300x55-1-300x81.png\")
<\/p>\nFinnland ist bekannt f\u00fcr seine unaufdringliche und sorgf\u00e4ltige Arbeitsweise, und die finnische KI-Szene folgt diesem Muster. Hier findet man wenig Aufsehen, daf\u00fcr aber Teams, die Daten, Technik und langfristige Auswirkungen ernst nehmen. Viele finnische KI-Agenturen sind aus Forschungs-, Softwareentwicklungs- oder Analysebereichen hervorgegangen, was sich in ihrer Herangehensweise an reale Probleme widerspiegelt.<\/p>\n
Dieser Artikel stellt KI-Agenturen in Finnland vor, die tats\u00e4chlich KI entwickeln und einsetzen, anstatt nur dar\u00fcber zu reden. Diese Unternehmen arbeiten mit einem breiten Spektrum an Technologien, von Modellen des maschinellen Lernens und Datenpipelines bis hin zu angewandter KI f\u00fcr Industrie, Gesundheitswesen und Unternehmenssoftware. Wenn Sie Teams suchen, die systemorientiert denken, Wert auf Klarheit statt auf Schlagworte legen und sich auf nachhaltige Ergebnisse konzentrieren, ist Finnland ein vielversprechender Standort.<\/p>\n
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Bei AI Superior arbeiten wir mit KI so, wie es Ingenieure \u00fcblicherweise tun \u2013 wir beginnen mit dem Problem, nicht mit dem Hype. Die meisten unserer Projekte starten, wenn ein Unternehmen vor einer konkreten operativen oder technischen Herausforderung steht und herausfinden m\u00f6chte, ob KI praktisch helfen kann. Das kann bedeuten, die Datennutzung zu verbessern, Teile eines Arbeitsablaufs zu automatisieren oder Modelle zu entwickeln, die im Laufe der Zeit bessere Entscheidungen erm\u00f6glichen. Wir konzentrieren uns auf Systeme, die tats\u00e4chlich genutzt werden, nicht auf Machbarkeitsstudien, die nie \u00fcber eine Pr\u00e4sentation hinauskommen.<\/p>\n
Bei der Zusammenarbeit mit Kunden in Finnland beobachten wir h\u00e4ufig eine gemeinsame Denkweise in Bezug auf Klarheit und langfristiges Denken. Teams hier legen in der Regel weniger Wert auf aufwendige Demos, sondern vielmehr darauf, ob eine L\u00f6sung zu ihren bestehenden Systemen passt und sich problemlos warten l\u00e4sst. Das deckt sich gut mit unserer Arbeitsweise. Wir nehmen uns die Zeit, den Kontext, die Rahmenbedingungen und die Gegebenheiten vor Ort zu verstehen, und entwickeln dann KI-L\u00f6sungen, die f\u00fcr diese spezifische Umgebung sinnvoll sind, anstatt generische Tools einfach einzusetzen.<\/p>\n
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AIcA Finland ist eine kleine, forschungsorientierte KI-Beratung, die besonders dann erfolgreich ist, wenn Probleme klar definiert und Erwartungen realistisch sind. Ihre Expertise liegt in angewandter KI, Data Science und Softwareentwicklung, was sich in ihrer Herangehensweise an Projekte widerspiegelt. Anstatt Standardl\u00f6sungen zu empfehlen, analysieren sie zun\u00e4chst die t\u00e4glichen Abl\u00e4ufe eines Unternehmens und ermitteln, wo Automatisierung oder maschinelles Lernen sinnvoll eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Der Gro\u00dfteil ihrer Arbeit bewegt sich zwischen Experiment und Produktion. Sie unterst\u00fctzen Teams beim Testen von Ideen, pr\u00fcfen die Sinnhaftigkeit von KI in einem bestimmten Kontext und entwickeln anschlie\u00dfend Systeme, die sich in realen Arbeitsabl\u00e4ufen einsetzen lassen. Ihr Ansatz ist praxisorientiert und nicht aufsehenerregend. Sie scheinen sich wohler zu f\u00fchlen, wenn sie etwas entwickeln, das unauff\u00e4llig im Hintergrund funktioniert, als gro\u00dfe Zukunftsversprechen zu machen.<\/p>\n
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AI4Value ist eine finnische Unternehmensberatung, die sich haupts\u00e4chlich darauf spezialisiert hat, Unternehmen dabei zu helfen, den sinnvollen Einsatz von KI in ihren Gesch\u00e4ftsprozessen zu identifizieren. Sie gehen nicht einfach drauflos und entwickeln Modelle um ihrer selbst willen. Stattdessen analysieren sie zun\u00e4chst bestehende Prozesse und stellen sich die Frage: Schafft KI hier tats\u00e4chlich einen Mehrwert, oder gibt es eine einfachere L\u00f6sung?.<\/p>\n
Ihre Arbeit bewegt sich oft an der Schnittstelle von Wirtschaft, Daten und Technologie. Sie helfen Teams, unstrukturierte Daten zu analysieren, Ideen in praktikable Konzepte umzusetzen und den \u00dcbergang von ersten Experimenten in die t\u00e4gliche Anwendung zu begleiten. Die Atmosph\u00e4re ist praxisorientiert und bodenst\u00e4ndig. Sie scheinen mehr an stetigen Verbesserungen interessiert zu sein als an Trendverfolgung oder unn\u00f6tiger Komplexit\u00e4t.<\/p>\n
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Spogen.ai ist ein finnisches Team, das sich haupts\u00e4chlich mit angewandter KI und Datenprojekten besch\u00e4ftigt, insbesondere in Situationen, in denen die Ausgangslage noch etwas un\u00fcbersichtlich ist. Sie werden in der Regel dann hinzugezogen, wenn Unternehmen zwar Daten, Ideen oder erste KI-Pl\u00e4ne haben, aber noch nicht genau wissen, wie sie diese in etwas Nutzbares umsetzen k\u00f6nnen. Anstatt vorschnell mit der Entwicklung zu beginnen, analysieren sie zun\u00e4chst die Informationsfl\u00fcsse im Unternehmen und identifizieren die wirklich relevanten Probleme.<\/p>\n
Viele ihrer Arbeiten sind sehr praxisorientiert. Sie unterst\u00fctzen Teams dabei, Anwendungsf\u00e4lle zu analysieren, Annahmen zu \u00fcberpr\u00fcfen und KI-Systeme so zu gestalten, dass sie sich nahtlos in bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe einf\u00fcgen, anstatt gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen auf einmal zu erzwingen. Ihr Ansatz ist ruhig und pragmatisch. Sie scheuen sich nicht, zuzugeben, wenn KI nicht die L\u00f6sung ist, und konzentrieren sich stattdessen auf L\u00f6sungen, die den Arbeitsalltag erleichtern, anstatt ihn zu verkomplizieren.<\/p>\n
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DAIN Studios ist eine finnische Unternehmensberatung, die sich an der Schnittstelle von Daten, KI und allt\u00e4glichen Gesch\u00e4ftsentscheidungen positioniert. Sie arbeiten in der Regel mit Organisationen zusammen, die bereits \u00fcber vielf\u00e4ltige Datenquellen verf\u00fcgen, diese aber noch nicht optimal nutzen. Anstatt sofort Tools einzusetzen, analysieren sie die tats\u00e4chlichen Entscheidungsprozesse und ermitteln, wo Daten oder KI sinnvoll eingesetzt werden k\u00f6nnen, ohne zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t zu erzeugen.<\/p>\n
Ihre Projekte vereinen h\u00e4ufig Analytik, Design Thinking und angewandte KI. Das kann bedeuten, Teams dabei zu helfen, ihre Daten besser zu verstehen, Modelle zur Planungsunterst\u00fctzung zu entwickeln oder interne Tools zu gestalten, die tats\u00e4chlich genutzt werden. Der Gesamteindruck ist durchdacht und gleichzeitig praxisorientiert. Sie konzentrieren sich auf Klarheit und Nutzen, anstatt komplizierte Systeme zu entwickeln, die nur Spezialisten verst\u00e4ndlich sind.<\/p>\n
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Aiforia ist ein finnisches KI-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Software spezialisiert hat, bei der Genauigkeit und Konsistenz entscheidend sind. Ihr Schwerpunkt liegt auf der bildbasierten Analyse, insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften, wo Entscheidungen von der Erkennung kleinster Details abh\u00e4ngen, die Menschen bei monotonen Arbeitsabl\u00e4ufen oder Zeitdruck leicht \u00fcbersehen k\u00f6nnen. Anstatt Experten zu ersetzen, entwickelt Aiforia Tools, die Fachkr\u00e4fte unterst\u00fctzen und sich nahtlos in bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe integrieren lassen.<\/p>\n
Sie investieren viel Zeit in die Entwicklung, das Training, die \u00dcberpr\u00fcfung und den praktischen Einsatz von KI-Systemen. Ihre Projekte sind daher in der Regel langfristig und strukturiert angelegt und keine kurzfristigen Experimente. Ihre Arbeitsweise wirkt sorgf\u00e4ltig und methodisch. Zuverl\u00e4ssigkeit und Vertrauen scheinen ihnen wichtiger zu sein als die schnelle Entwicklung neuer Funktionen, was angesichts der Einsatzumgebungen ihrer Tools durchaus Sinn ergibt.<\/p>\n
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Techvoot ist ein Softwareteam, das sich mit kundenspezifischer Entwicklung, Datenprojekten und angewandter KI besch\u00e4ftigt. Sie kommen in der Regel dann zum Einsatz, wenn ein Unternehmen mehr als nur Beratung ben\u00f6tigt und eine fertige, betreute L\u00f6sung w\u00fcnscht. Ihre Erfahrung in der Softwareentwicklung pr\u00e4gt ihren Umgang mit KI \u2013 sie verstehen sie als Teil eines gr\u00f6\u00dferen Systems und nicht als isoliertes Experiment.<\/p>\n
Viele ihrer Projekte kombinieren traditionelle Softwareentwicklung mit Automatisierung, Datenverarbeitung und maschinellem Lernen, wo es sinnvoll ist. Sie konzentrieren sich eher darauf, spezifische Probleme innerhalb bestehender Produkte oder Arbeitsabl\u00e4ufe zu l\u00f6sen, anstatt alles von Grund auf neu zu entwickeln. Der Gesamteindruck ist praxisnah und bodenst\u00e4ndig. Sie entwickeln L\u00f6sungen f\u00fcr den Einsatz in realen Teams, nicht nur f\u00fcr Demos.<\/p>\n
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RELEX Solutions ist ein finnisches Unternehmen, das an der Schnittstelle von Daten, Planung und allt\u00e4glichen Entscheidungen im Einzelhandel arbeitet. Ihr Fokus liegt darauf, gro\u00dfen, komplexen Betrieben zu helfen, Nachfrage, Angebot und Lagerbestand zu analysieren und zu steuern, ohne sich allein auf ihr Bauchgef\u00fchl verlassen zu m\u00fcssen. Im Wesentlichen entwickelt RELEX Solutions Systeme, die auf Ver\u00e4nderungen in der realen Welt reagieren k\u00f6nnen, ohne dass st\u00e4ndig Tabellenkalkulationen angepasst werden m\u00fcssen.<\/p>\n
Sie arbeiten bevorzugt in dynamischen Umgebungen, in denen sich kleine Fehler schnell summieren. Anstatt KI als separate Ebene zu betrachten, integrieren sie sie in Planung und Betrieb, sodass sie Teil der t\u00e4glichen Entscheidungsfindung wird. Dieser Ansatz wirkt strukturiert und praxisorientiert. Sie sind offensichtlich an die Arbeit mit Teams gew\u00f6hnt, die Stabilit\u00e4t und Klarheit ben\u00f6tigen, anstatt mit Experimenten, die sich alle paar Wochen \u00e4ndern.<\/p>\n
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Capalo AI ist ein finnisches Unternehmen, das haupts\u00e4chlich im Energiesektor t\u00e4tig ist, wo Prognosen und Planungen nicht nur Berichte, sondern auch reale Betriebsabl\u00e4ufe beeinflussen. Ihr Fokus liegt darauf, Energieerzeugern und -h\u00e4ndlern mithilfe von KI zu helfen, mit Unsicherheiten umzugehen, insbesondere wenn sich die Bedingungen schnell \u00e4ndern und manuelle Planung an ihre Grenzen st\u00f6\u00dft. Anstelle abstrakter Modelle entwickeln sie Systeme, die f\u00fcr den t\u00e4glichen Einsatz durch Teams konzipiert sind, die klare Signale und keine irrelevanten Informationen ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Sie wirken sehr problemorientiert. Ein Gro\u00dfteil ihrer Arbeit dreht sich darum, komplexe Daten in praxisrelevante Entscheidungen umzuwandeln, sei es in der Produktionsplanung oder im Risikomanagement. Die KI dient dazu, bessere Entscheidungen zu unterst\u00fctzen, nicht um Menschen zu ersetzen oder unn\u00f6tige Ebenen hinzuzuf\u00fcgen. Es f\u00fchlt sich an wie Software, die von Branchenexperten entwickelt wurde.<\/p>\n
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Artificial AI ist ein finnisches Team, das angewandte KI auf eine sehr praxisorientierte Weise entwickelt. Sie werden in der Regel dann hinzugezogen, wenn Unternehmen zwar Daten, Ideen oder erste KI-Pl\u00e4ne haben, aber Unterst\u00fctzung bei der Umsetzung in die Praxis ben\u00f6tigen. Anstatt sich auf Tools oder Schlagw\u00f6rter zu konzentrieren, ermitteln sie zun\u00e4chst das zu l\u00f6sende Problem und pr\u00fcfen, ob KI \u00fcberhaupt die richtige L\u00f6sung ist.<\/p>\n
Ihre Arbeit vereint Strategie, Experimentierfreude und praktische Entwicklung. Sie unterst\u00fctzen Teams beim Testen von Ideen, der Datenbereinigung und dem Aufbau von Systemen, die ohne st\u00e4ndige \u00dcberwachung funktionieren. Die Atmosph\u00e4re ist pragmatisch und ruhig. Sie arbeiten Schritt f\u00fcr Schritt, passen ihre Vorgehensweise flexibel an und konzentrieren sich auf L\u00f6sungen, die den Arbeitsalltag erleichtern, anstatt ihn zu verkomplizieren.<\/p>\n
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Terramonitor ist ein finnisches Unternehmen, das mit Geodaten und KI arbeitet, insbesondere dort, wo es auf das Verst\u00e4ndnis der Gegebenheiten vor Ort ankommt. Ihre Arbeit basiert auf Satellitendaten, Fernerkundung und Analysen, die Organisationen helfen, Ver\u00e4nderungen im Zeitverlauf zu verfolgen. Die KI arbeitet unauff\u00e4llig im Hintergrund und wandelt gro\u00dfe Mengen an Standortdaten in nutzbare Handlungsgrundlagen um.<\/p>\n
Sie setzen eher auf langfristiges Monitoring als auf schnelle Erkenntnisse. Das bedeutet, Systeme zu entwickeln, die fortlaufende Datenaktualisierungen verarbeiten und \u00fcber die Zeit konsistent bleiben. Der Fokus ist sehr praxisorientiert. Anstatt auf spektakul\u00e4re Visualisierungen zu setzen, legen sie Wert darauf, dass die Analysen fundiert sind und sich in bestehende Berichts- oder Planungsprozesse integrieren lassen.<\/p>\n
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Bonairo ist ein finnisches Beratungsteam, das an der Schnittstelle von Daten, KI und allt\u00e4glichen Gesch\u00e4ftsentscheidungen arbeitet. Sie kommen in der Regel zum Einsatz, wenn Unternehmen Daten \u00fcber verschiedene Systeme verteilt haben und keine klare Strategie f\u00fcr deren sinnvolle Nutzung finden. Anstatt sich direkt auf Modelle oder Tools zu konzentrieren, analysieren sie zun\u00e4chst die aktuellen Entscheidungsprozesse und ermitteln, wo Daten realistisch hilfreich sein k\u00f6nnen, ohne die Abl\u00e4ufe unn\u00f6tig zu verkomplizieren.<\/p>\n
Ihre Arbeit verbindet Datenverarbeitung, Analytik und KI auf eine fundierte Art und Weise. Sie unterst\u00fctzen Teams dabei, Datenfl\u00fcsse zu optimieren, benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen und maschinelles Lernen sinnvoll einzusetzen. Ihr Ansatz ist ruhig und methodisch. Sie scheinen mehr an langfristiger Klarheit als an kurzfristigen Erfolgen interessiert zu sein, die nach wenigen Monaten verpuffen.<\/p>\n
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AskGalore ist ein Unternehmen, das sich haupts\u00e4chlich mit dialogorientierter KI und Automatisierung besch\u00e4ftigt, insbesondere in Bereichen, in denen Teams viele wiederkehrende Fragen beantworten m\u00fcssen. Ihr Fokus liegt auf der Entwicklung von Systemen, die Anfragen beantworten, weiterleiten oder steuern k\u00f6nnen, ohne jede Interaktion in ein Support-Ticket umzuwandeln. Die Idee ist einfach: die Informationsflut f\u00fcr die Teams reduzieren und Informationen leichter zug\u00e4nglich machen, ohne dass diese in Dokumenten oder E-Mails suchen m\u00fcssen.<\/p>\n
Sie arbeiten bevorzugt mit Organisationen zusammen, deren Wissen bereits \u00fcber verschiedene Tools und Formate verteilt ist. Ein Gro\u00dfteil ihrer Arbeit besteht darin, diese Informationen so zu strukturieren, dass KI sie sinnvoll nutzen kann. Der Ansatz wirkt praxisorientiert und nicht aufdringlich. Sie streben nach Tools, die unauff\u00e4llig ihre Aufgabe erf\u00fcllen, anstatt \u00fcberm\u00e4\u00dfig komplex oder ausgekl\u00fcgelt zu wirken.<\/p>\n
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CollectiveCrunch ist ein finnisches Unternehmen, das KI in Bereichen einsetzt, in denen gro\u00dfe, komplexe und mit der physischen Welt verkn\u00fcpfte Datenmengen verarbeitet werden. Der Fokus liegt dabei vor allem auf Geodaten und Untergrunddaten, insbesondere in Branchen wie der Rohstoffgewinnung, wo Entscheidungen vom Verst\u00e4ndnis unterirdischer Prozesse oder gro\u00dffl\u00e4chiger Gegebenheiten abh\u00e4ngen. CollectiveCrunch befasst sich h\u00e4ufig mit Problemen, die nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind und eine Kombination aus Fachwissen und maschinellem Lernen erfordern.<\/p>\n
Ihre Arbeit besteht in der Regel darin, verstreute Datenquellen zu nutzen und daraus Modelle zu entwickeln, die Teams helfen, Muster zu erkennen und Spekulationen zu reduzieren. Es handelt sich nicht um aufwendige KI f\u00fcr Demos, sondern vielmehr um die Entwicklung von Systemen, die Planung und Analyse kontinuierlich und unauff\u00e4llig unterst\u00fctzen. Der Ansatz wirkt sorgf\u00e4ltig und technisch, mit einem klaren Fokus darauf, Unsicherheit zu verstehen, anstatt sie zu ignorieren.<\/p>\n
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Yield Systems ist ein finnisches Team, das KI in Bereichen einsetzt, in denen Planung, Prognose und Optimierung den t\u00e4glichen Betrieb beeinflussen. Sie kommen h\u00e4ufig zum Einsatz, wenn Unternehmen mit komplexen Systemen arbeiten und bessere Methoden ben\u00f6tigen, um Ergebnisse vorherzusagen oder Entscheidungen im Vorfeld zu testen. Anstatt KI als Nebenprojekt zu behandeln, integrieren sie sie in die Kernlogik der Systeme.<\/p>\n
Ihre Arbeit bewegt sich oft an der Schnittstelle von Ingenieurwesen und Analyse. Sie unterst\u00fctzen Teams dabei, reale Prozesse zu modellieren, verschiedene Szenarien zu untersuchen und Kompromisse zu verstehen, ohne auf Vermutungen angewiesen zu sein. Ihr Stil wirkt technisch, aber praxisnah. Sie wollen nicht mit Schlagw\u00f6rtern beeindrucken, sondern Systeme verst\u00e4ndlicher und langfristig einfacher handhabbar machen.<\/p>\n
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Finnlands KI-Szene ist zwar nicht laut, aber solide. Die meisten Teams hier konzentrieren sich darauf, L\u00f6sungen zu entwickeln, die tats\u00e4chlich in realen Unternehmen funktionieren, anstatt Trends oder vollmundigen Versprechungen hinterherzujagen. Das zeigt sich in ihrem Umgang mit Daten, Systemen und langfristiger Nutzung.<\/p>\n
Was Ihnen auffallen wird, ist die Bandbreite. Manche Unternehmen bleiben hochspezialisiert, andere decken ein breiteres Spektrum ab, doch die meisten zeichnen sich durch eine praxisorientierte Denkweise aus. Wenn Sie sich in Finnland mit KI besch\u00e4ftigen, ist es meist ratsam, mit einem klar definierten Problem und einem \u00fcberschaubaren Umfang zu beginnen. Dieser Ansatz passt zur lokalen Arbeitsweise und f\u00fchrt langfristig oft zu besseren Ergebnissen.<\/p>\n
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Finland has a reputation for doing things quietly and properly, and its AI scene follows that same pattern. You won\u2019t find much hype here, but you will find teams that take data, engineering, and long-term impact seriously. Many Finnish AI agencies grew out of research, software engineering, or analytics backgrounds, which shows in how they […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":34544,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-34543","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"yoast_head":"\n