الذكاء الاصطناعي للسلع الاستهلاكية: من الخطط الترويجية إلى الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية - كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي المُدار صناعة السلع الاستهلاكية في أسابيع، وليس أشهرًا

الأساسيات والأهمية: مقدمة لأتمتة سلسلة القيمة

يتعرض قطاع السلع الاستهلاكية لضغط مزدوج: يتوقع العملاء عروضًا مخصصة ذات توفر عالٍ باستمرار، بينما تتزايد متطلبات التكلفة والهامش والامتثال باستمرار. في الوقت نفسه، يتزايد تعقيد مشهد البيانات بشكل كبير - من تقارير أبحاث السوق غير المنظمة إلى وثائق وعقود الموردين إلى أدلة الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية. غالبًا ما تفشل برامج تكنولوجيا المعلومات التقليدية بسبب السرعة والحجم وقدرات التكامل. وهنا تحديدًا يأتي دور منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة، حيث توفر حلولاً متكاملة وكاملة الوظائف في وقت قصير.

الطيف الكامل الذي يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتته وتحسينه في قطاع السلع الاستهلاكية - من الخطط الترويجية إلى ESG

خطط الترويج، أي تخطيط وإدارة حملات الخصومات والعروض الخاصة أو إجراءات الترويج التجاري في قطاع السلع الاستهلاكية. ويشمل ذلك "تخطيط الترويج التجاري"، أي تحديد متى وأين وكيف يُنفّذ المصنعون وتجار التجزئة عروض الأسعار أو العروض أو الحملات لزيادة المبيعات وحصة السوق.

ESG = البيئة والمجتمع والحوكمة – إطار الاستدامة والامتثال الذي يتطلب من الشركات توثيق وتقييم وإعداد التقارير عن الجوانب البيئية (مثل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون) والاجتماعية (مثل ظروف العمل) والحوكمة (مثل الأخلاق والشفافية).

تُحلل هذه المقالة دوافع الذكاء الاصطناعي وآلياته وحالات استخدامه العملية في قطاع السلع الاستهلاكية على امتداد سلسلة القيمة، بما في ذلك تخطيط الترويج والإنفاق التجاري، وتوقع الطلب وتحسين التوزيع، وبحث المؤسسات عن المعرفة، وأتمتة المشتريات، وإدارة بيانات الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية. يُركز المقال على فئة المنصات التي تجمع بين التكامل الآمن مع بيئات الأنظمة الحالية، ومنهجيات إدارة الأعمال المستقلة، والتسعير القائم على النتائج، مما يُختصر زمن تحقيق القيمة بشكل كبير. تُقدم المقالة مقدمةً مُرتبة زمنيًا للموضوع، وتُحلل الآليات الرئيسية، وتُقدم الوضع الراهن وأمثلة عملية، وتناقش الجوانب السلبية والتحديات، وتُختتم بسياق مُوجه لصانعي القرار في منطقة DACH. تُشير الأمثلة إلى عروض القيمة المُوثقة علنًا من Unframe AI للسلع الاستهلاكية، بما في ذلك تخطيط الترويج، وتوقع الطلب، والبحث المُدمج بالذكاء الاصطناعي، وأتمتة المشتريات، واستخلاص الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية، بما في ذلك تحليل الأثر.

جذور الحاضر: لمحة موجزة عن تصنيع الذكاء الاصطناعي في قطاع السلع الاستهلاكية

اتسم الوضع الأولي قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي بالأتمتة المعزولة: منطق الجدولة في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وخدمات التطبيقات المتقدمة (APS)، وأنظمة التسعير القائمة على القواعد، وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) للعمليات الفرعية، وذكاء الأعمال (BI) لإعداد التقارير. نجحت هذه الأنظمة، لكنها تطلبت مخططات بيانات صارمة، وتطبيقات مطولة، وصيانة دورية. مع ظهور لغات قوية ونماذج متعددة النماذج، تغير مجال الحلول. فجأة، أصبح من الممكن فهرسة المستندات غير المنظمة - العروض التقديمية، وملفات PDF، والعقود، والمواصفات - دلاليًا، وإثرائها، ودمجها في سير العمل على نطاق واسع.

غالبًا ما فشلت الموجة الأولى من تجارب إثبات المفاهيم بسبب ثلاث عقبات: المخاوف الأمنية، وتعقيد التكامل، وضعف عائد الاستثمار بعد المراحل التجريبية. استجاب السوق بمنصات تُركز على ثلاثة مبادئ: بقاء البيانات في نطاق العميل، وتكامل المنصة مع جميع المصادر والتطبيقات ذات الصلة، وتقديم المزود حلولاً جاهزة للإنتاج بدلًا من الأدوات - غالبًا ما تكون مدعومة بتسعير قائم على النتائج ونهج بناء معياري يُفعّل لحالات استخدام محددة في غضون أيام بدلًا من أشهر. ينعكس هذا التطور الصناعي في عروض الميزات العمودية للسلع الاستهلاكية: تخطيط العروض الترويجية، وتوقعات الطلب، وتحسين المخزون، واسترجاع المعرفة، وإدارة الموردين، وإعداد تقارير الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية.

بالتفصيل: اللبنات الأساسية والآليات لهندسة الذكاء الاصطناعي المُدارة للسلع الاستهلاكية

تتكون مجموعة الذكاء الاصطناعي القابلة للاستخدام باستمرار في بيئة السلع الاستهلاكية من كتل بناء منظمة تغطي كل من منظور البيانات والعملية:

1) استيعاب البيانات وتجريدها

تربط طبقة استيعاب متينة تطبيقات SaaS وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والملفات، مع الالتزام الصارم بقواعد الحوكمة والأمان. بالنسبة للسلع الاستهلاكية، يكون نطاق التطبيق واسعًا للغاية: إدارة معلومات المنتج (PIM/MDM)، وتخطيط موارد المؤسسات (ERP/APS)، وDWH/Lakehouse، ونظام إدارة المستندات (DMS)، وتدفقات التبادل الإلكتروني للبيانات (EDI)، والتجارة الإلكترونية، وأرشيفات أبحاث السوق، والمستندات القانونية ذات الصلة. يستخرج الذكاء الاصطناعي للمستندات نقاط بيانات منظمة وقابلة للتدقيق من مصادر غير منظمة، بما في ذلك الجداول والرسوم البيانية والكيانات والسياق، مع وجود أنطولوجيات للسلع الاستهلاكية، والعروض الترويجية، والسعر، والموردين، والحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية (ESG). بالإضافة إلى الاستخراج، تتولى طبقة التجريد التطبيع وتعيين التصنيف لإنشاء مساحة بيانات متسقة تُمكّن النماذج من استخلاص استنتاجات ذات صلة بالمجال.

2) نموذج مستقل عن مستوى LLM والوكيل

تتيح بنية مستقلة عن ماجستير إدارة الأعمال الجمع بين نماذج خاصة، ومفتوحة المصدر، ونماذج خاصة بالعميل، وفقًا لمتطلبات الجودة والتكلفة وحماية البيانات. تُعد هذه الطبقة مهمة للسلع الاستهلاكية، حيث تتراوح حالات الاستخدام من تحليل السلاسل الرقمية وبيانات اللوحات (التنبؤ بالطلب) إلى البحث الدلالي وتوليد الشيفرة البرمجية أو المحتوى. يربط الوكلاء النماذج بالأدوات وأنظمة المؤسسات وقواعد البيانات، وينفذون سلاسل من الإجراءات، ويتحققون من النتائج الوسيطة، ويسترجعون السياسات، وفحوصات الامتثال، أو تقييم المخاطر حسب الحاجة. يؤدي هذا إلى إنشاء كائنات عمل قابلة للتنفيذ، واعية بالسياق، لا تستجيب فقط لسير العمل، بل تُنفذه بالكامل أيضًا.

3) البحث والاسترجاع المؤسسي - الجيل المعزز

بفضل البحث المُدمج بالذكاء الاصطناعي، يُمكن البحث في المستندات غير المُهيكلة - كالعروض التقديمية وملفات PDF وجداول البيانات وأوراق المفاهيم والمواصفات وحتى المطبوعات الممسوحة ضوئيًا - عبر الشركة باستخدام لغة طبيعية. يتحقق خط أنابيب RAG من إمكانية العثور على المعلومات، وملاءمتها، وثقة المصدر، وإمكانية الاستشهاد بها، والحقوق قبل توليد الإجابات. وقد طُبّق هذا النهج على كبار تجار التجزئة، مما يُقلل وقت البحث بنسبة تصل إلى 80%، ويشمل أكثر من 50 لغة، ويُدمج في أنظمة المعرفة الحالية مع التحكم الكامل بالبيانات. وفي ممارسات المستهلك، يُقلل هذا بشكل كبير من التكرارات بين إدارة الفئات، والمبيعات، والشؤون القانونية، والجودة، والاستدامة.

4) محركات خاصة بالمجال: الترويج، الطلب، المشتريات، التمويل، ESG

تخطيط الترويج

يُركّز الذكاء الاصطناعي الملاحظات، ويُؤتمت عملية التحقق، ويُسرّع الموافقات، ويُحسّن بشكل ملحوظ الإنفاق التجاري وكفاءة التخطيط. تشمل المكونات ذات الصلة نماذج مرونة العرض، ومنطق الصراع والتقويم، والقواعد الخاصة بتجار التجزئة، وتحليل ما بعد الترويج، وضوابط الميزانية.

التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون

تُعالج التوقعات القائمة على السيناريوهات نفاد المخزون، وفائضه، وأولوية التوزيع. وتستفيد النماذج من الأنماط الموسمية، والإشارات الخاصة بالقنوات والمناطق، وخطط الترويج، وتغيرات الأسعار، ومواعيد التسليم، والمؤشرات الخارجية. والنتيجة هي انخفاض تكاليف المخزون ونفاده، ومستويات خدمة أكثر استقرارًا.

أتمتة البحث والأبحاث في المؤسسات

إن العثور بسرعة على دراسات السوق واستطلاعات العملاء وبيانات المنتج وتقارير الجودة ووثائق السياسة وتلخيصها يعالج الضغط الزمني بين الرؤى وتطوير المنتج وطرحه في السوق.

أتمتة المشتريات

تعمل تحليلات الموردين الآلية، وعمليات التحقق من الامتثال، ومعالجة المستندات على تبسيط عمليات الشراء وتقليل المخاطر، بما في ذلك معايير KYC/ESG، وتحليل بنود العقد، وبطاقات الأداء، والموافقات، وإدارة الانحراف.

المالية والإيرادات

يساعد دعم استراتيجية التسعير وأتمتة المصالحة واكتشاف الاحتيال والتوقعات المتجددة وتحليل السيناريوهات في التخفيف من تقلبات الهامش والتدفق النقدي.

استخراج بيانات ESG وتتبع الاستدامة

يُرسي الاستخراج من مصادر متنوعة، وربطها بالأطر ذات الصلة، وتتبع المقاييس، والتنبؤ بالآثار البيئية، رؤيةً قابلةً للتدقيق للبصمة البيئية. وهذا يتوافق مع اتجاهات السوق العامة لتوحيد معايير الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية (ESG) المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع أتمتة استيعاب البيانات، وربطها، واكتشاف الفجوات.

5) محيط الأمن والحوكمة

مبدأ التصميم الأساسي هو سيادة البيانات: تبقى البيانات في بيئة العميل، وتُدار عمليات التكامل، ويكون النظام قابلاً للتدقيق. تشمل الحوكمة الأدوار، والصلاحيات، وتصنيف المحتوى الحساس، وسياسات الوصول إلى النماذج، وتسجيل البيانات للتدقيق والتفسير. يُعدّ هذا المحيط شرطًا أساسيًا للامتثال في المجالات الخاضعة للتنظيم، مثل المالية، والموارد البشرية، والحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية، ويُقلل من عوائق الحصول على موافقات أمن تكنولوجيا المعلومات.

6) نموذج التسليم والإطار الاقتصادي

يُعالج التسعير القائم على النتائج مشكلة إثبات المفهوم (PoC) ويُسرّع قرارات التبني. فالموردون الذين يُظهرون حلولاً فعّالة ومُخصصة دون قيود على الاستخدام أو التكامل أو الاستخدام، يُمكّنون أصحاب الأعمال من التحقق تجريبياً من عائد الاستثمار قبل بدء الالتزامات المالية. كما أن الوحدات النمطية، من خلال وحدات بناء قابلة لإعادة الاستخدام، تُمكّن من توسيع نطاق حالات الاستخدام بسرعة عبر المجالات والعمليات.

الوضع الراهن: الدور ومجالات التطبيق ومستوى النضج اليوم

بحلول عام ٢٠٢٥، سيتحول التركيز من أدوات الذكاء الاصطناعي الفردية والعامة إلى حلول مُدارة ومتكاملة على مستوى المؤسسة. وتبرز خمسة محاور نضج في قطاع السلع الاستهلاكية:

مجموعة من التطبيقات على طول سلسلة القيمة

الذكاء الاصطناعي في التخطيط (الطلب، العرض، الترويج)، والتنفيذ (من الطلب إلى النقد، من الشراء إلى الدفع)، والمعرفة (البحث، البحث، الرؤى)، والامتثال (البيئة والمجتمع والحوكمة، والقانون، والجودة). يُظهر تخطيط وتوقع الترويج جاذبيةً عاليةً خاصةً بفضل آثارهما المباشرة على الأرباح قبل الفوائد والضرائب ورأس المال العامل.

عمق التكامل في المناظر الطبيعية للنظام

تدمج البرامج الناجحة أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وإدارة المستودعات/إدارة النقل (WMS)، وإدارة معلومات المنتج (PIM/MDM)، وإدارة المستودعات/المنزل (DWH/Lakehouse)، وإدارة علاقات العملاء (CRM)، وإدارة دورة حياة المنتج (PLM)، والموردين الخارجيين، وتُنظّم سير العمل بدلاً من الخطوات الفردية. وهذا فرق رئيسي عن حلول GenAI القائمة على النقاط.

الحوكمة وقابلية التدقيق

تطلب الشركات مخرجات قابلة للتتبع مع مصادر ونقاط تحكم وإدارة للانحرافات. تُنشئ المنصات ذات طبقات الاستخراج والتجريد المنظمة سلاسل جاهزة للتدقيق في قطاعات المالية والقانون والبيئة والمسؤولية الاجتماعية والحوكمة.

قابلية التوسع والتدويل

البحث متعدد اللغات، والأطر الإقليمية، والمنطق الخاص بتاجر التجزئة، كلها متطلبات عملية. يشير أحد الأمثلة المنشورة في مجال تجارة التجزئة إلى توفر أكثر من 50 لغة مع الحفاظ على سيادة البيانات.

نماذج المشتريات والتجارة

تعمل النماذج القائمة على النتائج على خفض حواجز الدخول، وتجنب المنتجات الجاهزة، وتعزيز التوسع عبر حالات الاستخدام الإضافية في نفس المجموعة.

في ملخص

أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين سيادة البيانات والقدرة على التكامل وإنتاج النتائج السريعة برامج رئيسية - تبتعد عن التجريب وتتجه نحو جاهزية الإنتاج في المجالات ذات المسؤولية المباشرة عن النتائج.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

من الممارسة: حالات الاستخدام الملموسة والرسوم التوضيحية

المثال 1: البحث المؤسسي المعتمد على الذكاء الاصطناعي في بيئة البيع بالتجزئة العالمية

الوضع الأولي: أدار بائع تجزئة عالمي آلاف تقارير السوق والعملاء، وبيانات المنتجات، والوثائق الداخلية بشكل منفصل. وقد أعاق البحث اليدوي، وتعطيل وسائل الإعلام، والحواجز اللغوية، العمل المعرفي.

الحل: تطبيق بحث باللغات الطبيعية، مُعتمد على الذكاء الاصطناعي، عبر البيانات غير المُهيكلة، مثل PowerPoint وPDF وجداول البيانات والمستندات الممسوحة ضوئيًا. دمج النظام إدارة المعرفة الحالية، وعمل بسلاسة بأكثر من 50 لغة، والتزم بسياسات الأمان. النتيجة: تقليل وقت البحث بنسبة تصل إلى 80%، مما يُحرر القدرات في فرق الفئات والرؤى، ويُسرّع عملية اتخاذ القرارات في جميع المناطق.

الآليات: فهرسة قائمة على التضمين، وRAG مع إثبات المصدر، والتحكم في الوصول القائم على الأدوار، وتطبيق السياسات، والتطبيع متعدد اللغات. مُدمج في أنظمة التعاون وإدارة المستندات (DMS) دون الحاجة إلى استخراج البيانات في بيئات خارجية.

المثال 2: التخطيط الترويجي وتوقع الطلب على السلع الاستهلاكية

الوضع الأولي: أدت عمليات الترويج المُجزأة، مع عدم مركزية التغذية الراجعة، وتأخر الموافقات، وعدم اتساق المتطلبات الخاصة بتجار التجزئة، إلى عدم كفاءة التخطيط وانخفاض الإنفاق التجاري. في الوقت نفسه، تذبذبت مستويات الخدمة بسبب عدم كفاية ربط العروض الترويجية والنفقات العامة.

الحل: تخطيط ترويجي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مع طبقة مركزية للتغذية الراجعة والتحقق، وعمليات تحقق امتثال آلية، وتقويم منطقي منسق. طُبّقت توقعات الطلب مع إمكانيات السيناريوهات بالتوازي، اعتمادًا على السعر والعرض الترويجي والقناة والمنطقة، مما أدى إلى تحديد أهداف المخزون بشكل ديناميكي. النتيجة: تحسينات قابلة للقياس في كفاءة الإنفاق التجاري، وموافقات أسرع، وتقليل حالات نفاذ المخزون وفائضه؛ تجربة عملاء أفضل بتكلفة أقل.

الميكانيكا: نماذج المرونة والمزيج، وقواعد التوزيع والقدرة القائمة على القيود، ومنهجيات مونت كارلو/إنسيمبل للتعامل مع حالات عدم اليقين، والتكامل في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات/نظام الدفع والدفع وأنظمة نقاط البيع، وتحليل الرفع بعد الترويج.

المثال 3: أتمتة المشتريات وتكامل ESG

الوضع الأولي: كانت طلبات الموردين، وعمليات تدقيق الامتثال، وتحليل العقود، وعمليات التحقق من الحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات موزعة، وتستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء. وكانت المتطلبات التنظيمية تتزايد بوتيرة أسرع من قدرة الفرق على التوسع.

الحل: تقييم آلي للموردين مع KYC/الامتثال، وذكاء اصطناعي للوثائق لتحليل العقود والشهادات، ومراقبة مستمرة لبيانات ESG، ورسم خرائط للأطر. النتيجة: عمليات منح أسرع، ومخاطر أقل، وتوثيق أكثر اتساقًا، وأدلة قابلة للتدقيق. في سياق ESG، يدعم الذكاء الاصطناعي استخراج وهيكلة وتحليل فجوات الأطر الناشئة، مع انتشارها الواسع في السوق.

الميكانيكا: المحللات لملفات PDF والجداول، وتعيين الأنطولوجيا إلى GRI/ISSB/CSRD/TCFD، والقواعد الهجينة والتعلم الآلي للكشف عن البنود والمخاطر، ومحركات تحليل الفجوات، والتحديثات المتجددة، والمعايرة.

تلخيص النتائج: ما يهم الآن

لقد تطورت تقنية الذكاء الاصطناعي الآمنة والمتكاملة والموجهة نحو النتائج من مجرد تجربة اختيارية إلى متطلب تشغيلي في قطاع السلع الاستهلاكية. ثلاثة مبادئ أساسية للنجاح:

أولاً، الإتقان المنهجي للمعلومات غير المنظمة من خلال البحث المؤسسي واستخراجها وتجريدها، لأن غالبية بيانات الشركة القيّمة موجودة في الوثائق. وترتبط الفائدة الموثقة المتمثلة في تقليل وقت البحث بنسبة تصل إلى 80% مباشرةً بمدة طرح المنتج في السوق، وجودة التفاوض، والقدرة على الامتثال.

ثانيا، استخدام محركات خاصة بمجال معين في الترويج والتوقعات والمشتريات والامتثال لمعايير الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية التي تحقق تحسينات قابلة للقياس: إنفاق تجاري أكثر كفاءة، وانخفاض المخزونات غير المتوفرة والفائضة، وعمليات الموردين المتسارعة، وتقارير الاستدامة القابلة للتدقيق - باختصار، سلسلة نتائج واضحة للإيرادات والهامش ورأس المال العامل.

ثالثًا، حوكمة تُبقي البيانات في بيئة العميل، وتُلبي متطلبات التدقيق والامتثال، وتجمع بين حلول إدارة التغيير غير التقليدية (LLM) ووحدات بناء قابلة لإعادة الاستخدام. تُقلل نماذج التسعير والتسليم القائمة على النتائج من صعوبات التبني، وتُحوّل النقاشات من الأدوات إلى التأثير، وتُسهّل نهج تطوير المشاريع عبر الأقسام.

بالنسبة لصانعي القرار في الدول الناطقة بالألمانية، يعني هذا: يجب أن تتوافق هندسة البرمجيات وعمليات الشراء والتنظيم مع بنية تحتية للذكاء الاصطناعي قابلة لإعادة الاستخدام، مما يفتح آفاقًا جديدة لاستخدامات جديدة بأقل جهد. تكتسب المنصات المتكاملة والمدارة، التي تحقق نتائج مثمرة في غضون أيام، والتي يمكن تشغيلها بطريقة مُدقّقة، زخمًا متزايدًا مقارنةً بأنظمة الأدوات المُجزأة. تتزايد تكاليف الفرص البديلة للانتظار - أولًا في الأرباح قبل الفوائد والضرائب والإهلاك والاستهلاك، ثم في الحصة السوقية.

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين
 

خبرتنا في الاتحاد الأوروبي وألمانيا في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة