{"id":1065650,"date":"2026-01-05T22:36:13","date_gmt":"2026-01-05T22:36:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1065650"},"modified":"2026-01-05T22:37:31","modified_gmt":"2026-01-05T22:37:31","slug":"scaling-generative-ai-on-google-cloud-enterprise-data-solutions-artefact","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/scaling-generative-ai-on-google-cloud-enterprise-data-solutions-artefact\/","title":{"rendered":"Artefact geh\u00f6rt zu den Top 10 der f\u00fchrenden Google-Partner, die man 2025\u201326 im Auge behalten sollte"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"video-shortcode\">\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"3TFItHfTUw\"><p><a href=\"https:\/\/www.ciocoverage.com\/top-10-leading-google-partners-to-watch-2025-26-digital-magazine-goo665g5\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Top 10 der f\u00fchrenden Google-Partner, die Sie 2025-26 beobachten sollten Digitales Magazin<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"\u201cTop 10 Leading Google Partners to Watch 2025-26 Digital Magazine\u201d - CIOCoverage- Driven for Technology Leaders\" src=\"https:\/\/www.ciocoverage.com\/top-10-leading-google-partners-to-watch-2025-26-digital-magazine-goo665g5\/embed\/#?secret=lM4WMeCSPT#?secret=3TFItHfTUw\" data-secret=\"3TFItHfTUw\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<p>Data-getriebene Transformation sollte sich wie Fortschritt anf\u00fchlen, doch oft bleiben Petabytes an Rohdaten ungenutzt, Konzeptnachweise geraten ins Stocken und isolierte Teams debattieren \u00fcber die Strategie, w\u00e4hrend die Konkurrenz vorprescht. Artefact stoppt diese Stagnation, indem es die Intuition der \u201cKunst\u201d mit der Strenge der \u201cFakten\u201d verbindet.\u201d<br \/>\n<strong>Artefact rationalisiert die KI-Skalierung durch die Verbindung von technischer Exzellenz und gesch\u00e4ftlicher Ausrichtung. <\/strong><\/p>\n<p>Es tra<img decoding=\"async\" class=\"lazyload wp-image-1065652 size-medium alignright\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-300x300.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-300x300.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27300%27%20height%3D%27300%27%20viewBox%3D%270%200%20300%20300%27%3E%3Crect%20width%3D%27300%27%20height%3D%27300%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-66x66.png 66w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-150x150.png 150w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-200x200.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-300x300.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1-400x400.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Editor_s-Pick-2025-1.png 500w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>nformiert kostspielige Pilotprojekte in messbare Unternehmensfunktionen. Als ein <strong>Premier Google Cloud Partner und 2025 AI Partner of the Year f\u00fcr EMEA,<\/strong> Es beseitigt die Barrieren zwischen der gesch\u00e4ftlichen Vision und der technischen Realit\u00e4t, baut sichere data foundations auf, setzt ma\u00dfgeschneiderte KI ein und schult die Mitarbeiter, damit isolierte Gewinne im gesamten Unternehmen skalieren und messbare Auswirkungen auf die Agenda zur\u00fcckkehren.<\/p>\n<p>Die Vorst\u00e4nde kreisen immer wieder um die gleichen drei Ziele:<\/p>\n<ol>\n<li>Verwandeln Sie neue KI-Durchbr\u00fcche in klare Gewinne,<\/li>\n<li>Machen Sie data zur zweiten Natur f\u00fcr jeden,<\/li>\n<li>Und bauen Sie ein cloud-Backbone auf, das stark genug ist, um mit dem Unternehmen zu wachsen.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>Artefact packt jeweils an.<\/strong><\/p>\n<p>Es bringt Kunden von isolierten Proofs of Concept zu Flotten von Gemini, Imagen-3 und Veo-2 Agenten, die Inhalte erstellen, Kunden antworten und die Beschaffung automatisieren. In der School of Data, den AI Days und den GenAI-Hackathons werden Tausende geschult, w\u00e4hrend BigQuery, Vertex AI und Looker die Grundlage jeder Architektur bilden.<\/p>\n<p>Interessenten kommen oft mit einem funktionierenden Pilotprojekt, das in einer Abteilung stecken bleibt, oder mit data, das in Silos zwischen IT und Unternehmen gefangen ist. Artefact beginnt mit einer Reifegradbewertung, baut dann ein einheitliches Google Cloud-Backbone auf und wendet eine wiederholbare Bereitstellungs-Engine an, die sichere Plattformen, Dom\u00e4nenspezialisten, Produktverantwortliche und erfahrene Ingenieure miteinander verbindet. So werden fr\u00fche Erfolge in wiederholbare F\u00e4higkeiten f\u00fcr Vertrieb, Lieferkette und Finanzen umgewandelt.<br \/>\nDurch regelm\u00e4\u00dfige Workshops, pers\u00f6nliches Coaching und Schulterschluss stellt es die Menschen in den Mittelpunkt jeder Einf\u00fchrung und konzentriert sich mehr auf die Arbeitsweise der Teams. Artefact zielt darauf ab, den Teams zu erm\u00f6glichen, Autonomie zu erlangen und die volle Verantwortung zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n<p><strong>Die Mission von Artefact ist einfach: die Einf\u00fchrung von data und KI zu beschleunigen, um positive Auswirkungen zu erzielen.<\/strong> Effizienz und Vorteile sind wichtig, aber auch die menschliche Erfahrung. Wenn Sie sich wiederholende Aufgaben durch intelligente Assistenten ersetzen, haben Ihre Mitarbeiter mehr Zeit f\u00fcr Urteilsverm\u00f6gen und Kreativit\u00e4t. Kunden genie\u00dfen personalisierte Reisen und sichere Chatbots, die Probleme sofort l\u00f6sen, w\u00e4hrend die Gesellschaft davon profitiert, wenn Algorithmen zur Nachfragevorhersage die Lebensmittelverschwendung im Einzelhandel reduzieren. Kleine, funktions\u00fcbergreifende Teams beziehen Gesch\u00e4ftsanwender vom ersten Tag an in jedes Projekt ein und stellen sicher, dass jeder Sprint ein echtes Problem l\u00f6st.<\/p>\n<p>Die beiden Kernangebote des Unternehmens halten die Arbeit auf dem Boden.<br \/>\nDie Data- und KI-Strategie zeigt einen praktischen, hochwertigen Fahrplan und ein ROI-Governance-Modell auf, w\u00e4hrend die Agentic AI Factory diesen Plan mit einer robusten Plattform, Fachspezialisten und erstklassigen Ingenieuren zum Leben erweckt. Das Ergebnis sind Produktionswerkzeuge f\u00fcr die Automatisierung von Ausschreibungen, die Generierung dynamischer Inhalte und die Optimierung der Lieferkette, die durch kontinuierliche Weiterbildungsma\u00dfnahmen unterst\u00fctzt werden, damit die Kundenteams die L\u00f6sungen auch lange nach der Einf\u00fchrung nutzen und erweitern k\u00f6nnen.<\/p>\n<blockquote><p><em><strong>Wir verschmelzen menschliche Kreativit\u00e4t mit data-Fakten und skalieren generative KI in der Google Cloud.\u00a0<\/strong><strong>jeder Mitarbeiter setzt seine Erkenntnisse in die Tat um und jeder Pilot wird unternehmensweit,\u00a0<\/strong><strong>messbarer, nachhaltiger Wert.<\/strong>\u00a0- Ghadi Hobeika, CEO, Nordamerika<\/em><\/p><\/blockquote>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\"><strong>Die Ergebnisse vor Ort best\u00e4tigen diesen Ansatz.<\/strong><\/h2>\n<p><strong>Die B\u00e4ckereien von Carrefour<\/strong> verlassen sich jetzt auf ein Google Cloud-Vorhersagemodell, um die t\u00e4gliche Produktion zu bestimmen, wodurch die Verschwendung reduziert und der Gewinn erh\u00f6ht wird. <strong>F\u00fchrender U.S. CPG-Einzelh\u00e4ndler<\/strong> das f\u00fcr seine Produktinnovationen bekannt ist, nutzt stets aktuelle \u201csynthetische Personas\u201d, die verstreute Kunden data in klare Erkenntnisse umwandeln, Kampagnen beschleunigen und den Ertrag steigern. <strong>Weltweit f\u00fchrend in der Luxusmode<\/strong> senkt sowohl die Kosten als auch die Bearbeitungszeit, indem es markenfertige Bilder und Videos in der Google Cloud generiert, anstatt herk\u00f6mmliche Fotoshootings zu veranstalten.<\/p>\n<p>Artefact verbindet praktische Technik mit klarsichtiger Beratung. Branchenorientierte Teams in den Bereichen Luxus, Einzelhandel, Konsumg\u00fcter und Finanzen entwickeln Tools, die sich direkt in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe einf\u00fcgen, w\u00e4hrend Bootcamps und Workshops die Ideen im gesamten Unternehmen vorantreiben.<br \/>\nDieser Geist zeigt sich in den\u00a0<strong>Adopt AI Gipfel<\/strong>: Europas gr\u00f6\u00dfte KI-Veranstaltung, die am <strong>25-26 November im Grand Palais in Paris.<\/strong> Begr\u00fc\u00dfung \u00fcber\u00a0<strong>20.000 Besucher, 250 Aussteller und 500 Redner<\/strong>, Die Veranstaltung, an der f\u00fchrende Vertreter von Airbus, Carrefour, Aramco, Siemens und Bayer teilnahmen, war eine wichtige Fortsetzung der Veranstaltung \"Business First\". <strong>Der KI-Aktionsgipfel von Pr\u00e4sident Emmanuel Macron<\/strong>.\u00a0<strong>Pr\u00e4sident Macron\u00a0<\/strong>selbst beendete den ersten Tag mit einer Grundsatzrede.<\/p>\n<p>Artefact wurde 2015 nach einer Fusion mit dem Digital-Marketing-Pionier NetBooster gegr\u00fcndet und hat schon immer zwei Welten miteinander verbunden: rigorose Beratung und kreatives Markendenken. Diese Mischung pr\u00e4gt auch heute noch die Kultur des Unternehmens. Das Unternehmen arbeitet mit der <strong>Gut in Tech akademischer Lehrstuhl<\/strong> um die L\u00fccke zwischen Forschung und Praxis zu schlie\u00dfen, und wurde k\u00fcrzlich mit dem<strong> Verantwortungsvolles und vertrauensw\u00fcrdiges KI-Label von Labelia Labs,<\/strong> was ein unabh\u00e4ngiger Beweis daf\u00fcr ist, dass seine Modelle unter Ber\u00fccksichtigung von Fairness, Transparenz und Datenschutz entwickelt und verwaltet werden. Vielfalt und Inklusion stehen neben der data-Qualit\u00e4t auf jeder Projekt-Checkliste, denn vorurteilsfreie Algorithmen beginnen mit vorurteilsbewussten Teams.<\/p>\n<p>Um diese Werte zu erreichen, bedarf es nicht nur kluger K\u00f6pfe, sondern auch einer wiederholbaren Technik. Artefact wendet bei jedem Build eine strenge MLOps-Disziplin an, so dass Modelle reibungslos aktualisiert werden, data-Abweichungen fr\u00fchzeitig erkannt werden und der Proof-of-Concept-Code ohne Neuschreibung in die Produktion \u00fcbergeht. Dieser Ansatz h\u00e4lt Projekte am Leben, lange nachdem der Pilotfilm verblasst ist, ganz gleich, ob das Ziel die vorausschauende Wartung f\u00fcr eine Fluggesellschaft oder hyper-personalisierte Werbung f\u00fcr einen Lebensmittelh\u00e4ndler ist.<\/p>\n<p><strong>Auch an der Akquisitionsfront bleibt das Wachstum konstant.<\/strong><\/p>\n<p>Durch den k\u00fcrzlichen Kauf des in Berlin ans\u00e4ssigen Unternehmens Explorate AI wurde die Expertise in der DACH-Region vertieft, und auf Veranstaltungen wie VivaTech k\u00f6nnen Kunden das ganze Jahr \u00fcber neue Prototypen in Augenschein nehmen, von Dashboards zur Betrugserkennung bis hin zu kohlenstoffarmen Logistikoptimierern. Mit jedem Schritt wird das Toolkit erweitert, ohne dass die Wurzeln des Unternehmens \u201cKunst trifft auf Fakten\u201d verloren gehen.<\/p>\n<p>Die Artefact School of Data hat bereits \u00fcber 4.000 Fachleute weitergebildet und weist eine Besch\u00e4ftigungsquote von 86% f\u00fcr Absolventen auf, w\u00e4hrend die firmeninterne Akademie jedes Jahr mehr als 1.500 Kurse und Veranstaltungen zum Wissensaustausch anbietet. Die Berater durchlaufen Bootcamps zu den Themen cloud Engineering, KI-Ethik und Agile Delivery und sorgen daf\u00fcr, dass frisches Denken direkt in die Kundenarbeit einflie\u00dft.<\/p>\n<p>Die Wirkung geht \u00fcber kommerzielle Projekte hinaus. Durch <strong>\u201cArtefact 4 Gut,\u201d<\/strong> Freiwillige verbinden data-Wissenschaft mit humanit\u00e4ren Zielen, wie zum Beispiel der Hilfe f\u00fcr die <strong>Carnot CALYM Institut<\/strong> neue Erkenntnisse in der Lymphomforschung aufdecken und zeigen, dass dieselben Algorithmen, die Prognosen im Einzelhandel oder die Medienplanung steuern, auch medizinische Durchbr\u00fcche beschleunigen k\u00f6nnen. Diese zus\u00e4tzlichen Dimensionen, wie z.B. grenzenlose Lieferung, st\u00e4ndiges Lernen und zielgerichtete Technologie f\u00fcr den guten Zweck, runden das Bild eines Unternehmens ab, das den t\u00e4glichen Pragmatismus mit einer langfristigen Vision verbindet, wie data der Wirtschaft und der Gesellschaft gleicherma\u00dfen dienen soll.<\/p>\n<p><strong>Cinven<\/strong>\u2019Die j\u00fcngste Investition gibt Artefact die Kraft, seine Gr\u00f6\u00dfe bis 2030 zu verdreifachen, 20 strategische \u00dcbernahmen zu t\u00e4tigen und mehr Ressourcen in Talente und Forschung zu investieren. Das Ergebnis ist eine tiefgreifendere Technologie, eine breitere globale Pr\u00e4senz und ein noch st\u00e4rkerer Anspruch als f\u00fchrendes unabh\u00e4ngiges data- und KI-Beratungsunternehmen und ein Google-Partner, den man im Auge behalten sollte.<\/p>\n<p>Kunden sehen diese Dynamik in L\u00f6sungen, die schnell von neuen Erkenntnissen zu unternehmensweiten, dauerhaften Gewinnen f\u00fchren.<\/p>\n<h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\"><b>Standards f\u00fcr die Interoperabilit\u00e4t und \u00dcberwachung von Agenten<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Protokolle wie Agent to Agent (A2A) oder MCP befinden sich noch in der Anfangsphase, und der Markt ist noch nicht ausgereift. Der Experte stellt fest, dass ein CAC40-Anbieter, der verschiedene Modelle verwendet (Mistral, OpenAI, Google, Azure), derzeit nicht alle seine Systeme \u00fcberwachen kann. Seiner Meinung nach wird von den Anbietern dringend erwartet, dass sie dieses Problem l\u00f6sen <strong>Interoperabilit\u00e4t<\/strong> und gro\u00df angelegte Verwaltung. Sie m\u00fcssen in der Lage sein, L\u00f6sungen anzubieten, die \u201cden Aufbau von Agenten auf zuverl\u00e4ssige und robuste Weise skalieren\u201d und den \u201c<strong>zuverl\u00e4ssige Steuerung<\/strong>\u201d dieser Mittel.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Ermangelung einheitlicher Protokolle und \u00dcberwachungsplattformen sind Unternehmen derzeit gezwungen, entweder eine \u201cgro\u00dfe Wette\u201d einzugehen (alles auf ein einziges Modell zu setzen) oder \u201cSchnittstellen\u201d zu verwalten, was ihre F\u00e4higkeit zur Skalierung stark einschr\u00e4nkt. Die gr\u00f6\u00dfte technologische Herausforderung liegt im Fehlen von Standards und ausgereiften Verwaltungsl\u00f6sungen f\u00fcr die Interoperabilit\u00e4t und \u00dcberwachung von Agenten verschiedener Anbieter.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Landschaft wird sich in den n\u00e4chsten 12 bis 24 Monaten schnell ver\u00e4ndern: Das Aufkommen von <strong>Low-Code-Plattformen<\/strong> f\u00fcr Gesch\u00e4ftskunden, die Standardisierung von Transaktionskonnektoren, die Verst\u00e4rkung der Beobachtungsm\u00f6glichkeiten und das Auftreten von spezialisierten Agenten, die direkt in die<\/span>in die t\u00e4glichen Arbeitsmittel integriert werden.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Frage wird nicht mehr lauten: \u201cIst es machbar?\u201d, sondern: \u201cWelche Abfolge von Prozessen sollte umgestaltet werden und wie k\u00f6nnen wir sie effektiv \u00fcberwachen?\u201d.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong><a href=\"https:\/\/www.ciocoverage.com\/artefact-we-accelerate-data-and-ai-adoption-to-positively-impact-people-and-organizations\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Lesen Sie den vollst\u00e4ndigen Artikel auf der Website von CIO Coverage<\/a><\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"lazyload aligncenter wp-image-1065654 size-medium\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-300x300.jpg\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-300x300.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27300%27%20height%3D%27300%27%20viewBox%3D%270%200%20300%20300%27%3E%3Crect%20width%3D%27300%27%20height%3D%27300%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-66x66.jpg 66w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-150x150.jpg 150w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-200x200.jpg 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-300x300.jpg 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2-400x400.jpg 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Google-Partners-2.jpg 500w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine von Data vorangetriebene Transformation sollte sich wie Fortschritt anf\u00fchlen, doch oft bleiben Petabytes an Rohdaten ungenutzt, Proof-of-Concept-Projekte kommen ins Stocken, und isoliert arbeitende Teams debattieren \u00fcber Strategien, w\u00e4hrend die Konkurrenz einen gro\u00dfen Vorsprung herausholt. Artefact durchbricht diese Stagnation, indem es die Intuition der \u201cKunst\u201d mit der Stringenz der \u201cFakten\u201d verbindet. Artefact optimiert die Skalierung von KI, indem es technische Exzellenz mit gesch\u00e4ftlicher Ausrichtung verbindet. Es verwandelt kostspielige Pilotprojekte in messbare Unternehmenskompetenzen.<br \/>\nAls Premier-Partner von Google Cloud und \u201eAI-Partner des Jahres 2025\u201c f\u00fcr die EMEA-Region \u00fcberwindet das Unternehmen die Kluft zwischen unternehmerischer Vision und technischer Realit\u00e4t, baut sichere data foundations-L\u00f6sungen auf, setzt ma\u00dfgeschneiderte KI-L\u00f6sungen ein und schult Mitarbeiter weiter, damit einzelne Erfolge unternehmensweit skaliert werden k\u00f6nnen und messbare Ergebnisse wieder in den Fokus r\u00fccken.<\/p>","protected":false},"featured_media":1065653,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1065650","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1065650","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1065653"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1065650"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1065650"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1065650"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}