Forfatter: user

Ferske fra AWS Innovate 2025 i Genève og selskapsmessige sidearrangementer i Genève og Lausanne, er jeg oppmotet av innsikter om hvordan bedrifter kan utnytte AI, serverløse arkitekturer og et problemløsningsfokus for å bli sterkere i 2025. Fra tekniske dybdeanalyser til startup-presenteringer, kom ett klart budskap: innovasjon er ikke bare om å adoptere cutting-edge-teknologi – det er om å løse reelle problemer effektivt og tilpasse seg endringer med formål.

1. Serverløse løsninger: Gjør tid til det som betyr noe

Tenk deg å omlede 75 % av ressurserne dine til å bygge kjernevirksomheten i stedet for å vedlikeholde infrastruktur. Stephan Hadinger, AWSs teknologidirektør, delte et skjønnlig tall: typiske teknikker brukes 70 % av energien bare for å holde lyset på. Serverløse løsninger som AWS Lambda snur denne ligningen. Ved å betale kun for de millisekundene koden din kjører og skalere automatisk, frigjør Lambda bedrifter til å fokusere på det som er mest viktig. Boris Flesch bekreftet dette i Lausanne. Ved å unngå byrden med å bygge og vedlikeholde servere, kunne teamet fokusere på kjernevirksomheten, noe som førte til større effektivitet og innovasjon.

2. Bygg fra problemer, ikke løsninger

En presentasjonsarrangement i Lausanne understreket en kraftig leksjon: start ikke med et produkt; start med en smertepunkt. Cohen sa det tydelig: «Løs et problem, og du har en bedrift». AWS-løsningsarkitekt Anthony Baschenis styrket dette, påpekte at selv små effektiviteter – som å kutte en 6-minutters daglig oppgave til 3 minutter – kan skape en bærtidbar bedrift. Denne problemløsningsfokuserende tilnærming gjelder over hele industrien. I HR, brukes AI-verktøy for å redusere ansettelsesfordom og forenkle kandidatutvalg. For markedsførere, automatisering av dataanalyse frigjør tid til kreative kampanjer.

3. Agente multimodale AI: Neste trinn

AWS Innovate presenterte det omvendende potensialet til agente multimodale AI-systemer, hvor systemer kombinerer ulike inndata – som tekst, bilder eller videoer – med evnen til å handle autonomt utenfor sine egne grenser. Jordi Porta og Jerome Bachelet understreket at den sanne kraften ligger i modeller som integrerer multimodalitet med agente evner. Amazon Bedrock, for eksempel, samler tilgang til over 170 modeller, tillater agenter å tilpasse seg endrende betingelser og utføre komplekse arbeidsflyter.

4. Forstyrrelse krever engasjement for endring

Nexthink’s mantra – «forstyrr, gjenoppfinner, transformasjon» – fanger essensen av innovasjon. Omstilling er ikke om å forlate ideer; det er om å utvikle med engasjement og tydelig kommunikasjon. Deres råd? Bygg der brukere allerede er, som Slack-integrasjoner over komplekse UI, og betrakt din virksomhetsmodell som en levende prototypp. For entreprenører betyr dette å holde seg cloud-native for å unngå infrastrukturbyrder og fokusere på kundeproblemer. Som Nexthink understreket, «AI er her for å bli tilbake – bruk det til alt du gjør».

Se fremover: Forretnings i 2026

Når AI blir det «nye elektrisiteten», vil bedrifter i 2026 måtte fullt ut ta imot cloud-native arkitekturer og agente AI for å bli konkurransedyktige. Serverløse løsninger som AWS Lambda vil videreutvikle innovasjon, tillate enda små lag å skale uten infrastrukturbyrder. Multimodale agenter, som de drevet av Amazon Bedrock, vil utvikle seg til å håndtere stadig mer komplekse oppgaver – tenk på koordinering av hele virksomhetens arbeidsflyter, fra forsyning kjøp til personlig kundetilbud, med minimalt menneskelig inngrep. Problemløsningsfokus vil forbli kritisk: bedrifter som identifiserer og løser små spesifikke smertepunkt vil skape defensible markeder. Som Nexthink’s omstillingssammenheng sier, vil fleksibilitet og brukerkontent design definere suksess, med AI-drevne verktøy integrert der brukerne allerede er, som Slack eller CRM-systemer. Ved 2026 vil bedrifter som behandler AI som en proaktiv partner – snarere enn et verktøy – lede forsøket på å omdefinere bransjer.

Fire handlingspunkter

Lejrskolen i Genève forenkles til å stille bedre spørsmål og handle avgjørende. Så her er hvordan du flytter fremover:
1. Brug serverløse løsninger for å redusere kostnader og fokusere på vekst.
2. Løs reelle problemer, uansett hvor små – AI-reasoning gjør det skalérbar.
3. Brug agente multimodale AI til å handle på data og levere løsninger der brukerne er.
4. Kommit til endring, behandle AI som den nye elektrisiteten for å støtte hver aspekt av din bedrift.
Som Dr. Andrew Ng sa, «AI er den nye elektrisiteten». I 2025 er det ikke bare om å adoptere AI – det er om å bruke den for å løse problemer, handle intelligenty og transformere hvordan vi arbeider.

— Ramon Lischka
10. mai 2025
Formålsrettet smidig videomarkedsføringsarbeidsflyt

«Formålsrettet smidig videomarkedsføringsarbeidsflyt» er en strukturert, samarbeidende prosess som integrerer et selskaps oppdragsdrevne formål med kundeorienterte innsikter, tverrfunksjonelt teamarbeid og rask, datadrevet videoproduksjon. Den legger vekt på smidighet, teknologi og forenklet beslutningstaking for å skape effektfullt videoinnhold effektivt, samtidig som ressurser og risiko håndteres. Arbeidsflyten sikrer at markedsføringsteam og videoprodusenter leverer kundevendte videoer som resonnerer med publikum, oppnår målbare mål og tilpasser seg over tid.

Navnet er inspirert av «The Ultimate Marketing Machine» (HBR, 2014) av Marc de Swaan Arons, Frank van den Driest og Keith Weed – og fremhever «formålsdrevet markedsføring» (oppdragssamsvar), «smidighet og hastighet» (rask gjennomføring) og video som et nøkkelverktøy. «Arbeidsflyt» gjenspeiler dens praktiske, trinnvise design for videoproduksjon. kilde

Hvorfor bruke denne strategien?

Samsvar med formål

Sikrer at videoer gjenspeiler selskapets kjerneoppdrag, og bygger autentisitet og tillit hos publikum.

Kundefokus

Utnytter data for å målrette de rette seerne med innhold de bryr seg om, og øker engasjementet.

Effektivitet

Kombinerer smidighet og strømlinjeformede beslutninger for å levere høykvalitetsvideoer raskt, og optimaliserer tid og ressurser.

Samarbeid

Integrerer markedsføring, produksjon og andre team for et sammenhengende resultat som støtter bredere mål.

Tilpasningsevne

Bruker testing, tilbakemeldinger og risikoplanlegging for å holde innholdet relevant og robust i et marked i rask endring.

Skalerbarhet

Støtter seg på teknologi og erfaringer for å strømlinjeforme prosesser, noe som gjør det gjentakbart og forbedringsdyktig over tid.

Hvem er det for?

For selskaper som verdsetter formål (for å skille seg ut), trenger hastighet (for å konkurrere) og stoler på video (for å engasjere). Det passer mindre for tregt bevegelige industrier eller de uten et klart oppdrag eller digitalt fokus, men skinner for dynamiske, publikumsdrevne organisasjoner.

Forbruksvarebedrifter

Merkevarer med et sterkt oppdrag – som bærekraft – kan lage videoer som forsterker verdiene deres og knytter emosjonelle bånd med kundene.

Teknologistartups

Raskt voksende selskaper med begrensede ressurser kan produsere raske, smarte videoer for å holde tritt med markedsendringer.

Nettbutikker

Nettbaserte selgere kan lage kundeorienterte videoer for å vise frem produkter og drive salg effektivt.

Digitale forbrukermerker

Selskaper som er store på sosiale medier – som mote eller fitness – kan lage raske, plattformklare videoer for å holde seg relevante.

Større selskaper med flere team

Store organisasjoner kan samkjøre markedsføring, salg og andre team for konsistent, effektfullt videoinnhold.

Kreative byråer

Byråer kan levere skreddersydde, effektive videoer for ulike kunder, og balansere kreativitet og strategi.

Trinn 1: Bli enige om formålet
- Mål: Fastsette videoens formål knyttet til selskapets misjon.
- Markedsføringsteam:
  - Del misjonen og målene (f.eks. «Fremme bærekraft med denne videoen»).
  - Definer ønsket resultat (f.eks. «Øke merkevarebevissthet»).
- Videoprodusent:
  - Still avklarende spørsmål (f.eks. «Hva er kjernemeldingen?»).
  - Utarbeid en formålserklæring (f.eks. «Inspirere til bærekraftige valg»).
- Sammen: Bli enige om formålet som veiledende fokus.
- Tid: 1-2 timer (oppstartsmøte).
- Verktøy: Kundens brief, misjonserklæring, Zoom.
Trinn 2: Forstå målgruppen
- Mål: Identifisere målgruppen og deres behov.
- Markedsføringsteam:
  - Gi publikumsdata (f.eks. «Unge, miljøbevisste seere»).
  - Noter nøkkelatferd (f.eks. «De foretrekker kort innhold»).
- Videoprodusent:
  - Gjennomgå data og be om detaljer (f.eks. «Hva motiverer dem?»).
  - Lag en seerpersona (f.eks. «Miljøvennlig ung voksen»).
- Sammen: Bekreft personaen og behovene som skal målrettes.
- Tid: 2-4 timer.
- Verktøy: Analyser, innsikt fra sosiale medier, kundens forskning.
Trinn 3: Samle tverrfaglig innspill
- Mål: Tilpasse videoen til bredere forretningsmål.
- Markedsføringsteam:
  - Hent innspill fra andre team (f.eks. «Salg ønsker en nøkkelfunksjon vist»).
  - Videresend det til produsenten.
- Videoprodusent:
  - Foreslå hvordan innspill kan inkluderes (f.eks. «Jeg vil fremheve den funksjonen»).
  - Reis bekymringer (f.eks. «Vil dette endre tonen?»).
- Sammen: Bli enige om det essensielle som skal inkluderes.
- Tid: 1-3 timer (møte eller e-poster).
- Verktøy: Slack, prosjektboards, teamnotater.
Trinn 4: Idémyldring og konsept raskt
- Mål: Utvikle en grov videoide raskt.
- Markedsføringsteam:
  - Gi kreativ retning (f.eks. «Gjør det optimistisk»).
  - Sett en rask frist (f.eks. «Konsept innen i morgen»).
- Videoprodusent:
  - Utarbeid et storyboard eller disposisjon (f.eks. «30-sekunders kundehistorie»).
  - Del for tilbakemelding.
- Sammen: Forfine konseptet i én runde.
- Tid: 4-6 timer.
- Verktøy: Skisseverktøy, Google Docs, papir.
Trinn 5: Planlegg med data, teknologi og ressurser
- Mål: Forme videoen med data og teknologi, med budsjett i betraktning.
- Markedsføringsteam:
  - Del tidligere videodata (f.eks. «Korte klipp fungerer best»).
  - Definer plattformer og budsjettgrenser (f.eks. «maks 50 000 kr»).
- Videoprodusent:
  - Tilpass basert på data (f.eks. «15-sekunders klipp»).
  - Foreslå kostnadseffektiv teknologi (f.eks. «Arkivopptak i stedet for opptak»).
- Sammen: Fastsett format, tilnærming og ressursplan.
- Tid: 2-3 timer.
- Verktøy: Analyser, redigeringsprogramvare, budsjettark.
Trinn 6: Bygg teamet
- Mål: Sette sammen et slankt, kompetent team innenfor budsjettet.
- Markedsføringsteam:
  - Skisser behov (f.eks. «Manus og visuelle elementer») og ressurser (f.eks. «Bruk vår redaktør»).
  - Godkjenn teamstørrelse og kostnader.
- Videoprodusent:
  - Tildel roller (f.eks. «Jeg regisserer, de filmer»).
  - Noter mangler (f.eks. «Trenger vi en frilanser?»).
- Sammen: Fullfør teamet og hold det kostnadseffektivt.
- Tid: 1-2 timer.
- Verktøy: E-post, kontakter, budsjettsporing.
Trinn 7: Produser en testvideo
- Mål: Lage et grovklipp for testing.
- Markedsføringsteam:
  - Velg testpublikum (f.eks. «Sosiale følgere»).
  - Sett innledende måltall (f.eks. «Halvparten skal se ferdig»).
- Videoprodusent:
  - Film og rediger en rask versjon (f.eks. «15-sekunders teaser»).
  - Lever for testing.
- Sammen: Gjennomgå og godkjenn for testing.
- Tid: 1-2 dager.
- Verktøy: Kamera, grunnleggende redigeringsprogramvare, fildeling.
Trinn 8: Test, forbedre og reduser risikoer
- Mål: Forbedre videoen og planlegge for tilbakeslag.
- Markedsføringsteam:
  - Test videoen (f.eks. «Legg ut på nett, spor visninger»).
  - Del tilbakemeldinger (f.eks. «Kunden vil ha den raskere»).
- Videoprodusent:
  - Analyser resultater (f.eks. «Kutt den trege delen»).
  - Planlegg beredskap (f.eks. «Ekstra opptak hvis avvist»).
- Sammen: Bli enige om endringer og en risikoplan (f.eks. «Ekstra redigeringstid ved behov»).
- Tid: 1-2 dager (test + forbedring).
- Verktøy: Sosiale plattformer, tilbakemeldingsskjemaer, redigeringsverktøy.
Trinn 9: Fullfør videoen
- Mål: Produsere den endelige videoen uten problemer.
- Markedsføringsteam:
  - Godkjenn konseptet (f.eks. «Bra – juster bare tempoet»).
  - Hold tilbakemeldinger raske (én runde).
- Videoprodusent:
  - Film og rediger det endelige klippet (f.eks. «60 sekunder, polert»).
  - Bruk endringer og fullfør.
- Sammen: Godkjenn den endelige versjonen.
- Tid: 2-5 dager.
- Verktøy: Profesjonelt utstyr, redigeringsprogramvare, merkevareguider.
Trinn 10: Lanser, mål og forbedre
- Mål: Levere, vurdere og forbedre basert på resultater.
- Markedsføringsteam:
  - Lanser videoen (f.eks. «Legg ut på sosiale medier, nettside»).
  - Spor KPI-er (f.eks. «10 % engasjement, 5 000 visninger»).
- Videoprodusent:
  - Lever filer i alle formater (f.eks. «MP4, vertikal»).
  - Foreslå justeringer (f.eks. «Flere oppfordringer til handling neste gang»).
- Sammen: Gjennomgå ytelse og planlegg forbedringer (f.eks. «Versjon 2 med raskere klipp»).
- Tid: 1-2 timer (lansering), løpende analyse.
- Verktøy: Hostingplattformer, analyse, e-post.
2. april 2025
28. mars 2025
Understanding AI Model Quantization on Arch Linux

AI-modeller, spesielt dype nevrale nettverk, krever ofte store beregningsressurser og mye minne, noe som gjør dem upraktiske for kantenheter eller lette systemer. Kvantifisering løser dette ved å redusere presisjonen til modellvekter og aktiveringer – for eksempel fra 32-biters flyttall (FP32) til 8-biters heltall (INT8) – og bytter minimal nøyaktighet mot hastighet og effektivitet. På Arch Linux, med sine oppdaterte verktøy, kan du eksperimentere med kvantifiseringsteknikker for å optimalisere modeller. Denne guiden introduserer grunnleggende konsepter og vanlige kvantifiseringsmetoder, tilpasset et Arch-miljø.

Forutsetninger

Du trenger et fungerende Arch Linux-system, grunnleggende kunnskap om Python, og erfaring med AI-rammeverk som PyTorch eller TensorFlow. En forhåndstrent modell (f.eks. en PyTorch-visjonsmodell) er nyttig for testing. Tilgang til terminalen og nok diskplass for avhengigheter er forutsatt.

Oppsett av Miljøet

Installer Python og PyTorch, et populært rammeverk med innebygd støtte for kvantifisering, sammen med pip for ekstra pakker.
```
sudo pacman -S python python-pip python-pytorch
```
Sjekk PyTorch-installasjonen ved å vise versjonen i Python.
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
For GPU-støtte, installer pytorch-cuda hvis du har et NVIDIA-kort og CUDA konfigurert.
```
sudo pacman -S python-pytorch-cuda
```
Forstå Grunnleggende om Kvantifisering

Kvantifisering reduserer bitbredden til tall i en modell. Fullpresisjonsmodeller bruker vanligvis 32-biters flyttall (FP32) for vekter og aktiveringer. Kvantifiserte modeller kan bruke 16-biters flyttall (FP16), 8-biters heltall (INT8), eller enda lavere, noe som reduserer modellstørrelsen og øker hastigheten på inferens. Tre hovedmetoder finnes: kvantifisering etter trening (PTQ), kvantifiseringsbevisst trening (QAT), og dynamisk kvantifisering.

Kvantifisering Etter Trening (PTQ)

PTQ anvender kvantifisering etter at treningen er fullført, og konverterer en forhåndstrent FP32-modell til lavere presisjon som INT8. Det er enkelt og krever ikke retrening, men nøyaktigheten kan synke litt. Test det med et PyTorch-skript som bruker en forhåndstrent ResNet18-modell.
```
import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()
quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'resnet18_ptq.pth')
```
Dette kvantifiserer dynamisk lineære lag til INT8. Kjør det og sammenlign modellstørrelsen.
```
ls -lh resnet18.pth resnet18_ptq.pth
```
Kvantifiseringsbevisst Trening (QAT)

QAT simulerer kvantifisering under treningen, slik at modellen tilpasser seg lavere presisjon. Det er mer komplekst, men bevarer nøyaktigheten bedre enn PTQ. Her er et minimalt QAT-eksempel med et trinn for falsk kvantifisering.
```
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import prepare, convert
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.train()
qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = qconfig
prepare(model, inplace=True)
# Simuler en treningsløkke (ikke vist)
model.eval()
quantized_model = convert(model)
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'resnet18_qat.pth')
```
Sett inn en treningsløkke med ditt datasett før konvertering. QAT gir ofte mindre og raskere modeller med mindre tap av nøyaktighet.

Dynamisk Kvantifisering

Dynamisk kvantifisering kvantifiserer vekter statisk, men beregner aktiveringer dynamisk under kjøring. Den er lettvektig og passer modeller med tunge lineære operasjoner. PTQ-eksempelet ovenfor bruker denne metoden – legg merke til spesifikasjonen {torch.nn.Linear}.

Sammenligne Effekter av Kvantifisering

Vurder modellstørrelse og inferenshastighet etter kvantifisering. Last inn både den originale og den kvantifiserte modellen, og mål tiden for en prøveinferens.
```
import torch
import time
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()
quantized_model = torch.load('resnet18_ptq.pth')
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
start = time.time()
model(input)
print(f"FP32: {time.time() - start:.3f}s")
start = time.time()
quantized_model(input)
print(f"INT8: {time.time() - start:.3f}s")
```
Mindre størrelser (f.eks. ~40 MB til ~10 MB) og raskere inferens (ofte 2-3x) er typiske gevinster, men nøyaktigheten må valideres med ditt testsett.

Feilsøking

Hvis kvantifisering mislykkes, sørg for at PyTorch støtter modellens lag (noen tilpassede operasjoner kan ikke kvantifiseres). Sjekk for overløpsfeil med INT8 – QAT kan hjelpe. For GPU-problemer, bekreft CUDA-kompatibilitet eller fall tilbake til CPU.
```
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
Kvantifisering på Arch Linux gir deg mulighet til å slanke AI-modeller for distribusjon, og balanserer effektivitet og presisjon med verktøy rett fra pakkelagrene.
25. mars 2025
Photography backup System on Arch Linux
Fotografer er avhengige av raw-filer og redigerte bilder som sitt livsgrunnlag, noe som gjør off-site backups avgjørende. På Arch Linux tilbyr rsync over SSH kombinert med cron en sikker og automatisert løsning for å speile fotobiblioteket ditt til en ekstern server. Denne veiledningen setter opp et backup-system for fotografering, optimalisert for store filer, og utnytter Archs lette verktøy og SSHs robuste sikkerhet for å beskytte arbeidet ditt.

Forutsetninger

Du trenger en ekstern server med SSH-tilgang og nok lagringsplass, samt grunnleggende ferdigheter i terminalen. Fotobiblioteket ditt – sannsynligvis i ~/Photos eller lignende – bør være klart til å synkroniseres. Både det lokale og det eksterne systemet trenger rsync; den eksterne serveren må også støtte SSH.

Installere kjerneverktøy

Installer rsync for filoverføringer, openssh for sikker kommunikasjon og cronie for planlegging på ditt Arch-system.
```
sudo pacman -S rsync openssh cronie
```
Aktiver cron for å muliggjøre automatiserte oppgaver.
```
sudo systemctl enable crond
```
```
sudo systemctl start crond
```
Sikre SSH-tilgang

For sikre backups, sett opp SSH-nøkkelautentisering. Generer et nøkkelpar og overfør den offentlige nøkkelen til den eksterne serveren. Bruk et sterkt passordfrase for ekstra beskyttelse.
```
ssh-keygen -t ed25519 -C "photo-backup"
```
```
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub user@remote-server
```
Sjekk sømløs tilgang og lås ned SSH ved å deaktivere passordinnlogging i den eksterne serverens /etc/ssh/sshd_config (sett PasswordAuthentication til no og restart sshd).
```
ssh user@remote-server
```
Forbered en ekstern mappe, som /backup/photos, med passende tillatelser.
```
ssh user@remote-server 'mkdir -p /backup/photos && chmod 700 /backup/photos'
```
Skrive backup-skriptet

Lag et skript for å synkronisere fotomappen din til den eksterne serveren, optimalisert for store raw-filer. Dette bruker rsyncs komprimering og inkrementelle overføringer for å spare båndbredde.
```
#!/bin/bash
# photo_backup.sh
SOURCE="$HOME/Photos/"
DEST="user@remote-server:/backup/photos/"
rsync -avzh --progress --delete -e "ssh -i $HOME/.ssh/id_ed25519" "$SOURCE" "$DEST"
```
Lagre som ~/photo_backup.sh, gjør det kjørbart, og test det. Flagget -z komprimerer data, ideelt for raw-filer, mens –delete sørger for at den eksterne siden reflekterer kilden.
```
chmod +x ~/photo_backup.sh
```
```
~/photo_backup.sh
```
Automatisere med Cron

Planlegg nattlige backups kl. 01:00 ved å redigere crontab, og logg resultater for overvåking.
```
crontab -e
```
Sett inn denne linjen.
```
0 1 * * * /home/user/photo_backup.sh > /home/user/photo_backup.log 2>&1
```
Sjekk cron sin status for å sikre at den kjører.
```
systemctl status crond
```
Validere backupen

Bekreft backupens integritet ved å sammenligne antall filer eller størrelser.
```
find ~/Photos/ -type f | wc -l
```
```
ssh user@remote-server 'find /backup/photos/ -type f | wc -l'
```
Simuler en synkronisering for å oppdage avvik uten endringer.
```
rsync -avzh --dry-run --delete -e "ssh -i $HOME/.ssh/id_ed25519" ~/Photos/ user@remote-server:/backup/photos/
```
Feilsøking

Hvis overføringer mislykkes, se gjennom loggen for rsync- eller SSH-feil (f.eks. nøkkelavvisning). Test tilkobling og tillatelser.
```
cat ~/photo_backup.log
```
```
ssh -v user@remote-server
```
Overvåk ekstern lagringsplass og juster etter hvert som samlingen vokser. Dette oppsettet gir et sikkert og effektivt backup-system for fotografer på Arch Linux.
25. mars 2025
Claudia

Søk for å jobbe med Claudia

Claudia er et internasjonalt modell, skuespiller og reklameansikt.

Med over 10 års erfaring innen mote, portrett, skjønnhet og skuespillerroller har hun et bredt spekter av erfaringer.

Hun har jobbet med mange talentfulle fotografer, og hennes karriere inkluderer også opptredener i Netflix-produksjoner og samarbeid med klassiske modellbyråer.

Claudia bringer profesjonalitet, rutine og pålitelighet, kombinert med en ekte glede for modelljobben. Hun beskriver seg selv som autentisk, naturlig, pålitelig, punktlig og ukomplisert – egenskaper som gjør henne til en pålitelig partner i ethvert prosjekt.

Claudia gleder seg til å jobbe med dere!

12. desember 2024
Firmenevent Dübendorf

25. november 2024
8. november 2024
14. oktober 2024
2. september 2024
27. august 2024
18. juli 2024
Participants

Fabrik11

Flying Claudia

Claudia pic.twitter.com/tRVMU7o8FK
— Ramon Lischka (@DoPLischka) June 30, 2024

2. juli 2024
Elena Newla

Yesterday’s Light

Follow Elena

pic.twitter.com/jBsIg59m0r
— Ramon Lischka (@DoPLischka) July 8, 2024

25. juni 2024
21. juni 2024
https://www.instagram.com/reel/C6E1k4VhUUO

21. april 2024
14. april 2024
25. mars 2024
20. mars 2024
20. mars 2024
2. mars 2024
16. januar 2024
15. september 2023
3. september 2023
26. august 2023
11. juni 2023
2. juni 2023
28. mai 2023
2. mai 2023
1. mai 2023
2. april 2023
8. oktober 2022
1. oktober 2022
11. september 2022
16. juli 2022
1. juli 2022
Hotel des Balances Luzern
Villa-Villette Cham

17. juni 2022
20. mai 2022
2. mai 2022
2. februar 2022