الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد الألماني: لقد وصلنا إلى نقطة التحول.

113 دقيقة من الوقت يتم توفيرها يوميًا: تُظهر هذه الأرقام القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مكان العمل

يتحول الذكاء الاصطناعي من مجرد تجربة تكنولوجية إلى ضرورة استراتيجية ستحدد مستقبل التنافسية. تُظهر الأرقام الحالية تطورًا متسارعًا - فبينما لم تستخدمه سوى 12% من الشركات عام 2022، من المتوقع أن تصل هذه النسبة إلى ما بين 20% و27% بحلول عام 2024. ومع ذلك، يكشف هذا التطور عن فجوة متنامية: فبينما طبّقت ما يقرب من نصف الشركات الكبيرة الذكاء الاصطناعي بالفعل، لا تزال الشركات المتوسطة متأخرة بشكل ملحوظ، حيث تتراوح معدلات تبنيه بين 17% و28% فقط.

في الوقت نفسه، تغيرت التصورات الاستراتيجية جذريًا. بالنسبة لـ 91% من الشركات، يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُولّد الآن عنصرًا أساسيًا في نموذج أعمالها، ويتزايد الإقبال على الاستثمار فيه بشكل كبير. تُظهر البيانات التجريبية الأولية مكاسب إنتاجية مبهرة بلغت في المتوسط ​​13% في الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، وتوفيرًا يوميًا للوقت يصل إلى 113 دقيقة لكل موظف. ومع ذلك، ورغم هذه الإمكانات، فإن عقبات كبيرة، مثل نقص الخبرة، والغموض القانوني الناجم عن لوائح الذكاء الاصطناعي الجديدة في الاتحاد الأوروبي، والنقص الحاد في العمالة الماهرة، تعيق التحول واسع النطاق. تمر ألمانيا بمرحلة حرجة في المنافسة العالمية، حيث سيُحدد مسار التقدم التكنولوجي أو التخلف عنه.

مناسب ل:

• صنع القرار وعمليات صنع القرار للذكاء الاصطناعي في الشركات: من الدافع الاستراتيجي إلى التنفيذ العملي

عندما تصبح التجارب الرقمية ضرورة استراتيجية

يشهد المشهد الاقتصادي الألماني تحولاً جذرياً يتجاوز مجرد الرقمنة. يتطور الذكاء الاصطناعي من تقنية تجريبية إلى عامل حاسم في التنافسية الاقتصادية. ترسم البيانات الحالية صورةً معقدة: ألمانيا تمر بمنعطف حاسم، حيث تتسع الفجوة بين الدول الرائدة والمتأخرة بشكل كبير. فبينما يحقق البعض بالفعل مكاسب إنتاجية ملموسة، يواجه آخرون خطر التخلف عن الركب.

الأرقام تتحدث عن نفسها. وفقًا لمكتب الإحصاء الاتحادي، ستستخدم حوالي 20% من الشركات الألمانية الذكاء الاصطناعي في عام 2024، على الرغم من أن المسوحات المختلفة تُعطي نتائج متباينة قليلاً حسب المنهجية المستخدمة. حتى أن معهد ifo قد أفاد بنسبة 27% في يوليو 2024. ومع ذلك، فإن الأهم من الرقم الدقيق هو وتيرة التبني: فبينما استخدمت 11% فقط من الشركات الذكاء الاصطناعي في عام 2021 وحوالي 12% في عام 2022، فإن التبني يتسارع الآن. وبحلول نهاية عام 2025، تخطط 25% أخرى من الشركات لبدء أو تكثيف استخدامها للذكاء الاصطناعي. ويمثل هذا التطور انتقالًا من المرحلة التجريبية إلى التنفيذ على نطاق واسع في جميع الشركات.

إن التفاوت بين حجم الشركة ومعدل التنفيذ ملحوظ. فبينما يعتمد ما يقرب من نصف الشركات الكبيرة التي تضم 250 موظفًا أو أكثر على تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن هذه النسبة في الشركات المتوسطة التي تضم ما بين 50 و249 موظفًا لا تتجاوز 28%. أما الشركات الصغيرة التي تضم ما بين 10 و49 موظفًا، فلا تتجاوز 17%. تكشف هذه الأرقام عن فجوة مقلقة داخل الاقتصاد الألماني. فبينما تمتلك الشركات الكبيرة الموارد والخبرة والرغبة في المخاطرة لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي، تواجه الشركات المتوسطة والصغيرة عوائق هيكلية: ميزانيات محدودة، ونقص في الكوادر المؤهلة، وعدم اليقين بشأن المتطلبات التنظيمية.

من اللعبة التكنولوجية إلى الضرورة الاستراتيجية

لقد تغير المنظور الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي جذريًا. وتوثّق دراسة أجرتها شركة التدقيق KPMG هذا التحول الجذري بشكل مثير للإعجاب: إذ ترى 91% من الشركات الألمانية التي شملها الاستطلاع أن الذكاء الاصطناعي المُولّد أساسي لنموذج أعمالها ولخلق القيمة المستقبلية. في عام 2024، لم تتجاوز هذه النسبة 55%. ويشير هذا التضاعف خلال عام واحد إلى أكثر من مجرد حماس لهذه التقنية، بل يُشير إلى إدراك أن الذكاء الاصطناعي أصبح شرطًا أساسيًا للنجاح الاقتصادي.

بالتوازي مع ذلك، شهد النضج الاستراتيجي تحسنًا ملحوظًا. إذ تمتلك ما يقرب من سبع من كل عشر شركات استراتيجية واضحة للذكاء الاصطناعي المُولِّد، مقارنةً بنسبة 31% فقط في عام 2024. وتعمل 28% أخرى بنشاط على تطوير مثل هذه الاستراتيجية. تُظهر هذه الأرقام أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يُنظر إليه كمشروع تكنولوجيا معلومات معزول، بل كتحول شامل للشركة يتطلب إدارة استراتيجية. وتدرك الشركات بشكل متزايد أن الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي يتجاوز التنفيذ التكنولوجي، ويتطلب تعديلات تنظيمية، وتغييرًا ثقافيًا، ومهارات جديدة.

يأتي هذا التقييم الاستراتيجي بعد جاهزية الاستثمار. تخطط 82% من الشركات لزيادة ميزانياتها المخصصة للذكاء الاصطناعي خلال الاثني عشر شهرًا القادمة. بل إن أكثر من نصف هذه الشركات، أي 51%، تنوي زيادة ميزانياتها بنسبة 40% على الأقل. في العام الماضي، كانت هذه النسب 53% و28% على التوالي. تعكس هذه الزيادة الهائلة في جاهزية الاستثمار ليس فقط ازدياد الثقة في التكنولوجيا، بل أيضًا إدراكًا للحاجة إلى موارد ضخمة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح. لقد انتهى عصر المشاريع التجريبية الصغيرة ذات الميزانيات المحدودة، ليحل محله استثمارات استراتيجية واسعة النطاق.

يُظهر التوزيع القطاعي للذكاء الاصطناعي دلالةً واضحةً. ففي ألمانيا، وكما هو متوقع، تُسجّل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات أعلى نسبة استخدام للذكاء الاصطناعي بنسبة 42%. يليها الاستشارات القانونية والضريبية، بالإضافة إلى التدقيق، بنسبة 36%، مدفوعةً بشكل رئيسي بأتمتة معالجة المستندات وإنشائها. كما يبلغ معدل استخدام البحث والتطوير 36%، حيث يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل خاص في تحليل البيانات ونمذجتها. وتُمثّل البنوك 34%، بينما تبلغ نسبة الاستشارات الإدارية 27%. ويصل كلٌّ من قطاعي البث والاتصالات، بالإضافة إلى قطاع الإعلام، إلى 26%.

مكاسب الإنتاجية القابلة للقياس تتغلب على الشكوك

إن الجدل الدائر منذ زمن طويل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يُحقق بالفعل مكاسب إنتاجية قابلة للقياس، يجد إجابة عملية بشكل متزايد. وتتفق بيانات دراسات مختلفة على أرقام مبهرة. فقد وجدت دراسة أجراها بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس أن استخدام الذكاء الاصطناعي المُولِّد يزيد إنتاجية الموظفين بنسبة 33% لكل ساعة يستخدمون فيها الذكاء الاصطناعي. وهذا ليس توقعًا نظريًا، بل يستند إلى تحليل إجراءات العمل الفعلية. في ألمانيا، تُبلغ 82% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي المُولِّد بالفعل عن زيادات في الإنتاجية. وفي المتوسط، تبلغ هذه الزيادة 13% سنويًا.

يتجلى توفير الوقت جليًا في حياة العمل اليومية. فوفقًا لمسح عالمي أجرته مجموعة أديكو، يوفر الموظفون الألمان 64 دقيقة يوميًا في المتوسط ​​من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. بل توصلت دراسة أخرى إلى 113 دقيقة من توفير الوقت يوميًا. ووجدت مجموعة بوسطن الاستشارية في بحثها أن 58% من مستخدمي الذكاء الاصطناعي يكسبون خمس ساعات عمل أسبوعيًا على الأقل. ولا يُستخدم هذا الوقت الموفر بأي حال من الأحوال في الخمول، بل يستخدمه 41% لإنجاز المزيد من المهام، و39% يُكرّسون أنفسهم لمهام جديدة، و39% آخرون يُجرّبون أدوات الذكاء الاصطناعي، و38% يُركّزون على الأنشطة الاستراتيجية. وبالتالي، لا يؤدي توفير الوقت إلى فقدان الوظائف، بل إلى التحول من الأنشطة التكرارية إلى الأنشطة ذات القيمة المضافة.

التوقعات الاقتصادية الكلية مثيرة للإعجاب. فوفقًا للتقديرات، يمكن أن يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي المُولِّد 3.9 مليار ساعة عمل في ألمانيا بحلول عام 2030. وهذا يُعادل تمامًا الفجوة الديموغرافية البالغة 4.2 مليار ساعة عمل الناتجة عن نقص العمالة الماهرة. وهكذا، لم يعد الذكاء الاصطناعي عامل إنتاجية فحسب، بل أصبح أيضًا حلاً محتملاً لأحد أكثر التحديات الهيكلية إلحاحًا التي تواجه الاقتصاد الألماني. ويتوقع المعهد الاقتصادي الألماني (IW) أن يرتفع النمو السنوي للإنتاجية الاقتصادية الكلية من 0.4% حاليًا إلى متوسط ​​0.9% بين عامي 2025 و2030، وإلى 1.2% بين عامي 2030 و2040، بفضل الذكاء الاصطناعي وحده.

مع ذلك، يجب النظر إلى هذه الأرقام بتمعّن. فالزيادة المأمولة في الإنتاجية لا تحدث تلقائيًا. تشير العديد من الدراسات إلى أن توفير الوقت لا يعني بالضرورة زيادة الإنتاجية. وتُظهر إحدى الدراسات أن ثلث الموظفين يواصلون قضاء الوقت المُوفّر في نفس المهام كما في السابق. ولكي يُترجم توفير الوقت إلى زيادة في الإنتاجية، يجب على أصحاب العمل تحديد توقعات واضحة وتحديد المهام الجديدة التي يُتوقع من الموظفين القيام بها. فمجرد تطبيق التكنولوجيا لا يكفي، بل تُعد التعديلات التنظيمية المُصاحبة، وتحسينات العمليات، وإجراءات إدارة التغيير أمورًا أساسية.

تظهر مجالات التطبيق الخاصة بالصناعة قيمة مضافة ملموسة.

يتجلى التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي على امتداد سلسلة القيمة التجارية. ففي صناعة السيارات، وهي قطاع أساسي تقليدي للقوة الصناعية الألمانية، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كلٍّ من الإنتاج وتطوير المنتجات. ففي مصانع BMW، تُقلّص أنظمة معالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي عمليات التفتيش من 40 إلى 24 ثانية، مع تحسين الكشف عن العيوب بنسبة 40% في الوقت نفسه. وتستخدم شركتا Siemens وAudi التوائم الرقمية لرسم خريطة افتراضية لخطوط الإنتاج بأكملها، مما يُقلّل أوقات التخطيط بنسبة 35%. وتكتشف أنظمة الصيانة التنبؤية أعطال الآلات قبل أن تُؤدي إلى أعطال، وتُقلّل بشكل كبير من فترات التوقف غير المخطط لها.

ومع ذلك، فإن صناعة السيارات، على وجه الخصوص، تستثمر بحذر في قوة الحوسبة والفرق والميزانيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مقارنةً بالقطاعات الأخرى. وبينما ارتفع مستوى نضج تبني الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات من 4.4 إلى 5.4 خلال السنوات الخمس الماضية، إلا أنه لا يزال أقل قليلاً من المتوسط ​​العام للصناعة. وهذا يكشف عن مفارقة: فبينما أدرك القطاع الإمكانات الكامنة ويعمل على تطوير بعض التطبيقات الرائعة، إلا أن التبني الواسع النطاق غالبًا ما يكون غائبًا. ولا تزال العديد من التطبيقات في مرحلة التجربة. ووفقًا لاستطلاع أجرته شركة كابجيميني، فإن 44% من شركات السيارات تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في خدمة العملاء، لكن 18% فقط تُجري مشاريع تجريبية في توليد الأفكار وإنشاء المحتوى.

يتنوع استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل خاص في مجالات التسويق والمبيعات وخدمة العملاء. تُحلل الأنظمة المُدعمة بالذكاء الاصطناعي سلوك العملاء، وتُقدم عروضًا مُخصصة، وتُؤتمت المهام الروتينية. تُقيّم خوارزميات تقييم العملاء المُحتملين بناءً على تفاعلاتهم، وتُعطي الأولوية لأنشطة المبيعات المُرتبطة بالجهات الأكثر واعدة. تُعالج روبوتات الدردشة والصوت استفسارات خدمة العملاء المُتكررة، حيث تُبلغ الشركات عن انخفاض في هذه الاستفسارات بنسبة تزيد عن 40%. يُمكن لممثلي خدمة العملاء بعد ذلك استخدام هذه الإمكانية المُتاحة لحل المشكلات المُعقدة والتفاعلات التي تتطلب استشارات مكثفة.

يستخدم البيع التنبئي الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأفضل عروض العملاء. تُحلل الشبكات العصبية البيانية العلاقات المعقدة بين المنتجات وتفاعلات العملاء والمبيعات. وقد استطاعت إحدى شركات الأعمال التجارية بين الشركات (B2B) زيادة معدلات التحويل بنسبة 40% باستخدام هذه التقنيات. وفي مجال التجارة الإلكترونية، تُحسّن أنظمة التوصية المُدارة بالذكاء الاصطناعي معدلات النقر بأكثر من 25%، مع خفض تكاليف الإعلان في الوقت نفسه. ويتيح التخصيص الفائق تصميم المنتجات والخدمات بدقة لتلبية احتياجات العملاء الفردية.

في القطاع المالي، تُحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي أنماط البيانات المعقدة وتدعم تقييمات المخاطر. يستخدم دويتشه بنك شبكة وحدة معالجة رسومية (GPU) بسرعة 275 بيتافلوب، مما يُسرّع مراقبة التداول بأكثر من الثلث ويُقلل الإنذارات الكاذبة بنسبة 41%. في الصناعات الكيميائية والدوائية، يُحسّن الذكاء الاصطناعي العمليات المعقدة ويُسرّع تطوير المنتجات من خلال تحديد المركبات الواعدة من بين آلاف التركيبات المُحتملة. يستخدم قطاع الخدمات اللوجستية التعلم المُعزّز لتعديل المسارات آنيًا وتسريع عمليات التسليم. وقد حققت شركة DHL مكاسب كبيرة في الكفاءة من خلال هذه التقنية.

إن العوائق البنيوية تعيق عملية التحول.

على الرغم من إمكاناته الواضحة ونجاحاته الملموسة، إلا أن هناك عوائق كبيرة تحول دون انتشاره على نطاق واسع. العائق الأكبر هو نقص المعرفة بهذه التقنية. 71% من الشركات التي لم تستخدم الذكاء الاصطناعي بعد تُرجع ذلك إلى نقص الخبرة العملية كسبب رئيسي. هذه الفجوة المعرفية متعددة الجوانب: فهي تشمل نقص الفهم التقني لكيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي وقدراتها، ونقص المعرفة الاستراتيجية بحالات الاستخدام الهادفة داخل الشركة، وعدم اليقين بشأن عمليات التنفيذ وقياس النجاح.

تُشكل الشكوك القانونية ومخاوف حماية البيانات العائق الرئيسي الثاني. 58% من الشركات قلقة بشأن التبعات القانونية، و53% لديها مخاوف بشأن حماية البيانات. وتتفاقم هذه المشكلة في البداية بسبب لائحة الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، التي دخلت حيز التنفيذ تدريجيًا منذ فبراير 2025. يُصنف القانون أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات من المخاطر ويُحدد المتطلبات المقابلة. تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر، مثل تلك المستخدمة في إدارة الموارد البشرية أو قرارات الموافقة على القروض، لمتطلبات توثيق ومراقبة وجودة شاملة. ويُعاقب على عدم الامتثال بغرامات تصل إلى 35 مليون يورو أو 7% من إجمالي الإيرادات السنوية.

تواجه العديد من الشركات حيرةً بشأن تصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لديها على أنها عالية المخاطر، وما هي متطلبات الامتثال المحددة التي يجب استيفاؤها. تُطبق لائحة الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، ويجب النظر في هاتين المجموعتين من القواعد معًا. يمكن استخدام إجراءات حماية البيانات الحالية كأساس للامتثال للذكاء الاصطناعي، ولكن يجب توسيعها لتشمل جوانب محددة مثل العدالة، وحماية الحقوق الأساسية، وإمكانية تتبع القرارات. تحتاج الشركات إلى مسارات تدقيق شفافة، ويجب عليها تحديد المسؤوليات بوضوح: من يراقب؟ من يوثق؟ من يتدخل في حال حدوث أي خطأ؟

يُفاقم نقص العمالة الماهرة الوضع. إذ ترى ما بين 35% و41% من الشركات الألمانية أن نقص الكفاءات التقنية يُمثل عائقًا كبيرًا أمام مشاريع الذكاء الاصطناعي. وقد ارتفع عدد الوظائف الشاغرة لمطوري الذكاء الاصطناعي من 23,000 إلى 37,000 وظيفة ربع سنوية بين عامي 2019 و2024. ورغم هذا الطلب المتزايد، لا يزال نقص الكفاءات قائمًا. وتتنافس ألمانيا دوليًا على كفاءات الذكاء الاصطناعي مع دول تُعلن عن وظائفها بكثافة أكبر وغالبًا ما تُقدم ظروفًا أفضل. ومع أن ألمانيا، وفقًا لتحليل لينكدإن، تُعتبر أكثر احتمالًا بمقدار 1.7 مرة من متوسط ​​منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية في الإبلاغ عن كفاءتها في استخدام أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، لتحتل المرتبة الثانية عالميًا بعد الولايات المتحدة الأمريكية، إلا أن هذا لا يزال غير كافٍ لتلبية الطلب.

من المثير للاهتمام أن بعض الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي كحلٍّ لنقص مهارات تكنولوجيا المعلومات. ووفقًا لمسح أجرته Bitkom، تستخدم 5% من الشركات الذكاء الاصطناعي لسدِّ فجوات التوظيف. وترتفع هذه النسبة إلى 21% بين الشركات الكبيرة التي تضم أكثر من 250 موظفًا. يتولى الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية في تطوير البرمجيات وإدارة تكنولوجيا المعلومات، مما يسمح للمتخصصين الحاليين بالتركيز على أنشطة أكثر تعقيدًا. هذا يُخفف من نقص المهارات، ولكنه لا يُعالجه جذريًا.

الفجوة بين المشروع التجريبي والاستخدام الإنتاجي

من أكبر التحديات التي تواجه تحوّل الذكاء الاصطناعي ما يُسمى بفجوة التطوير بين التجارب والإنتاج. تُطوّر العديد من الشركات نماذج أولية ناجحة للذكاء الاصطناعي في بيئات اختبار مُتحكّم بها، لكنها تفشل في نقلها إلى الإنتاج. نقلت 23% من الشركات الألمانية أكثر من نصف تجارب الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى الإنتاج، وهي نسبة أعلى بكثير من المتوسط ​​العالمي البالغ 16%. ومع ذلك، يعني هذا أيضًا أن 77% من الشركات الألمانية تستخدم أقل من نصف تجارب الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في الإنتاج.

أسباب هذه الفجوة متعددة. من الناحية الفنية، غالبًا ما يفشل التوسع لأن المشاريع التجريبية تستخدم اختصارات: تعمل النماذج على أجهزة محلية بخطوات عملية يدوية غير مناسبة للإنتاج. يتطلب هذا التحول بنية تحتية متينة وقابلة للتوسع مع سير عمل آلي لاستخراج البيانات، وتدريب النماذج، والتحقق من صحتها، والنشر، والمراقبة المستمرة. يجب إنشاء خطوط أنابيب MLOps تغطي دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل، وتُمكّن من انتقال موثوق من المرحلة التجريبية إلى بيئات الإنتاج.

على الصعيد التنظيمي، غالبًا ما يكون الرابط بين الجدوى الفنية والفائدة التجارية غائبًا. تُنفَّذ المشاريع التجريبية بمعزل عن أقسام تكنولوجيا المعلومات أو مختبرات الابتكار، دون إشراك مبكر من وحدات الأعمال التي ستعمل لاحقًا على الأنظمة. هناك نقص في معايير النجاح الواضحة ومؤشرات الأداء الرئيسية القابلة للقياس (KPIs)، والتي ينبغي تحديدها قبل بدء المشروع. فبدون هذه المقاييس، يبقى من غير الواضح ما إذا كان المشروع التجريبي ناجحًا وما إذا كان يُبرر توسيع نطاقه.

يتطلب توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي بنجاح اتباع نهج منهجي. أولًا، يجب ربط المشاريع التجريبية بأهداف العمل ومؤشرات الأداء الرئيسية منذ البداية. بدلًا من التجارب القائمة على التكنولوجيا، ينبغي على الشركات تحديد مشاكل العمل الملموسة التي يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم حلول لها. ثانيًا، يُعد بناء بنية تحتية قابلة للتوسع أمرًا أساسيًا. يجب إنشاء منصات سحابية، وخطوط أنابيب بيانات آلية، وعمليات MLOps في مرحلة مبكرة. ثالثًا، يجب أن تضمن حوكمة البيانات القوية نظافة البيانات وتوافرها وتوافقها مع المعايير. رابعًا، يجب تطوير أو اكتساب الخبرات، ليس فقط للتطوير، بل أيضًا لعمليات الإنتاج. خامسًا، يُوصى بالطرح التدريجي مع حلقات التغذية الراجعة لتحسين الأنظمة تدريجيًا.

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

العائد على الاستثمار كعامل نجاح حاسم

يُمثل قياس عائد الاستثمار (ROI) لمشاريع الذكاء الاصطناعي تحديات فريدة للشركات. فعلى عكس استثمارات تكنولوجيا المعلومات التقليدية، غالبًا ما لا تكون آثاره قابلة للقياس الكمي المباشر. ومع ذلك، يُعد تحليل عائد الاستثمار أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية وتبرير الاستثمارات الإضافية. تشير الدراسات إلى أن 48% من الشركات الألمانية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل تُفيد بأن فوائده تفوق تكاليفه. في الوقت نفسه، تُحجم 63% من الشركات عن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع نظرًا لصعوبة تقييم فوائده.

عادةً ما يتبع حساب عائد الاستثمار لاستثمارات الذكاء الاصطناعي الصيغة التالية: عائد الاستثمار = الإيرادات مطروحًا منها تكاليف الاستثمار، مقسومًا على تكاليف الاستثمار، مضروبًا في 100. يكمن التحدي في تحديد الإيرادات والتكاليف بدقة. تشمل الإيرادات القابلة للقياس الكمي توفير التكاليف من خلال أتمتة المهام المتكررة، وتوفير وقت الموظفين، وتقليل معدلات الأخطاء، وزيادة المبيعات من خلال تحسين التخصيص، وتسريع طرح المنتجات الجديدة في السوق. أما الفوائد النوعية، مثل تحسين جودة اتخاذ القرارات بفضل الرؤى المستندة إلى البيانات، أو زيادة رضا الموظفين من خلال التخلص من المهام الروتينية غير المرغوب فيها، فهي أصعب في القياس الكمي، ولكنها لا تقل أهمية.

يُظهر تقريرٌ للتحقق من صحة الأعمال أن دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تجربة العملاء وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) يُمكن أن يُحقق عائدًا استثماريًا مُحافظًا بنسبة 214% على مدار خمس سنوات. وفي أفضل الأحوال، يُمكن أن يصل هذا العائد إلى 761%. يُمكن أن يُؤدي هذا التكامل إلى زيادة في متوسط ​​أحجام المعاملات بنسبة تتراوح بين 10% و30%، مما يُعزز الإيرادات بشكل مباشر. على سبيل المثال، تُوفر شركة تستثمر 50,000 يورو في نظام روبوت محادثة مُدعم بالذكاء الاصطناعي 1,200 ساعة من دعم العملاء اليدوي سنويًا، أي ما يُعادل 75,000 يورو من تكاليف الموظفين. وبالتالي، يبلغ العائد على الاستثمار 50% في السنة الأولى فقط.

لا تقتصر تكاليف الاستثمار على العناصر الواضحة، مثل تراخيص البرمجيات والأجهزة والتطوير، بل تشمل أيضًا عوامل غالبًا ما يتم التقليل من شأنها: التكامل مع الأنظمة الحالية، وتدريب الموظفين، وإدارة التغيير، والصيانة والدعم المستمر، بالإضافة إلى تكاليف الامتثال وحماية البيانات. تنشأ التكاليف الخفية من جهود إدارة المشاريع، وخسائر الإنتاجية المؤقتة أثناء عملية الانتقال، والتعديلات الضرورية على العمليات.

تُحدد الشركات الناجحة مؤشرات أداء رئيسية مُحددة لقياس عائد الاستثمار، بما يتماشى مع أهدافها التجارية. وتشمل هذه المؤشرات تكلفة الوحدة قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي وبعده، وتوفير الوقت من خلال العمليات الآلية (المُقيّمة ماليًا)، وتقليل معدلات الأخطاء وتحسين الجودة، وقبول المستخدمين وتأثيره على الإنتاجية، ودرجات رضا العملاء. تُمكّن المراقبة المستمرة لهذه المقاييس من اتخاذ إجراءات تصحيحية مُستهدفة في حال لم تُحقق مشاريع الذكاء الاصطناعي النتائج المتوقعة.

مناسب ل:

• هل للذكاء الاصطناعي قيمة مضافة؟ قبل الاستثمار فيه: حدّد الأسباب الأربعة الصامتة التي تُعيق نجاح المشاريع

إدارة التغيير كعامل نجاح غير مقدر

إن إدخال الذكاء الاصطناعي ليس تحولاً تكنولوجيًا في المقام الأول، بل هو تحول تنظيمي وثقافي. التنفيذ التقني وحده لا يضمن النجاح. يتطلب الأمر تحولًا ثقافيًا عميقًا داخل الشركة، وهو ما لا يمكن ضمانه إلا من خلال إدارة فعالة للتغيير. معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي الفاشلة لا تفشل بسبب التكنولوجيا نفسها، بل بسبب نقص القبول، ونقص الاستعداد التنظيمي، ونقص التزام الإدارة.

الخطوة الأولى نحو التغيير الثقافي هي التوعية والتثقيف. يحتاج الموظفون والمديرون إلى فهم أهمية الذكاء الاصطناعي للشركة وكيف يساهم في تحقيق الأهداف الاستراتيجية. تُعد ورش العمل والدورات التدريبية والفعاليات التعريفية وسائل فعّالة لنشر المعرفة ومعالجة المخاوف. لدى العديد من الموظفين مخاوف غامضة من فقدان وظائفهم أو الشعور بالإرهاق من التقنيات الجديدة. يُقلل التواصل المفتوح حول التأثيرات والفرص الواقعية من مقاومة التغيير.

يتجاوز تعزيز مهارات الذكاء الاصطناعي مجرد الخبرة التقنية. فبينما يحتاج علماء البيانات ومطورو الذكاء الاصطناعي إلى معرفة تقنية متعمقة، تحتاج إدارات الأعمال أيضًا إلى تطوير فهم أساسي لتحديد حالات الاستخدام الفعّالة والاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية. وتُعدّ برامج التدريب المُصمّمة خصيصًا والتعاون مع خبراء خارجيين بالغَي الأهمية في هذا الصدد. والأهم من ذلك، ينبغي النظر إلى التدريب ليس كحدثٍ عابر، بل كعمليةٍ مستمرة.

غالبًا ما يكون تكييف الهياكل والعمليات ضروريًا. فعمليات صنع القرار الهرمية التقليدية وأساليب العمل الجامدة لا تتوافق مع تطوير الذكاء الاصطناعي المرن ودورات تحسينه المتكررة. ينبغي على الشركات أن تكون مستعدة لمراجعة أساليب العمل التقليدية والسعي إلى مناهج جديدة أكثر مرونة. ويشمل ذلك إدخال قنوات اتصال جديدة، أو تكييف عمليات صنع القرار، أو إعادة تصميم سير العمل. وقد أثبتت الفرق متعددة الوظائف التي تجمع بين الخبرة في مجال التخصص والمهارات التقنية فعاليتها بشكل خاص.

يتطلب التكامل الثقافي للذكاء الاصطناعي عقلية منفتحة ومبتكرة تُدرك قيمة البيانات وإمكانات اتخاذ القرارات المستندة إليها. لا ينبغي اعتبار الذكاء الاصطناعي عنصرًا خارجيًا، بل جزءًا لا يتجزأ من ثقافة الشركة. يُعدّ تعزيز ثقافة التجريب والتعلم مدى الحياة أمرًا بالغ الأهمية. يجب تشجيع الموظفين على تجربة التقنيات الجديدة، وتقبّل الأخطاء، والتعلم منها.

يؤدي القادة دورًا محوريًا في عملية التحول الثقافي. لا يقتصر دورهم على تحديد الرؤية والاستراتيجية فحسب، بل يجب عليهم أيضًا أن يكونوا قدوة حسنة وأن يجسدوا قيم ثقافة الذكاء الاصطناعي. يمكن لبرامج تطوير القيادة أن تساعد في رفع الوعي والمهارات اللازمة. فبدون التزام واضح من الإدارة العليا، تفتقر مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى الزخم اللازم. وقد أثبتت شركات التصنيع متوسطة الحجم، التي زادت من قبولها بشكل ملحوظ من خلال مناهج شاملة لإدارة التغيير، بما في ذلك جلسات تعريفية، وتدريبات موجهة، ومشاركة الموظفين في عملية التنفيذ، فعالية هذا النهج.

مكانة ألمانيا في المنافسة العالمية

في المقارنات الدولية لتطوير الذكاء الاصطناعي، تحتل ألمانيا موقعًا متباينًا. ووفقًا لمؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، تحتل جمهورية ألمانيا الاتحادية المرتبة السابعة إجمالًا: وهي نتيجة جيدة، لكنها لا تزال متأخرة عن دول رائدة مثل الولايات المتحدة الأمريكية والصين وسنغافورة والعديد من الدول الأوروبية. يعكس هذا الترتيب نقاط القوة والضعف في منظومة الذكاء الاصطناعي الألمانية. تُعدّ ألمانيا من بين الدول الرائدة عالميًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي. وتُجري الجامعات والمعاهد ومراكز الكفاءة أعمالًا تأسيسية مهمة، بدءًا من التعلم الآلي ووصولًا إلى القضايا الأخلاقية. وتحتل ألمانيا المرتبة الثالثة عالميًا في تدريب متخصصي تكنولوجيا المعلومات.

ومع ذلك، ثمة فجوة بين البحث والتطبيق العملي. تُكافح ألمانيا لترجمة النتائج العلمية إلى تطبيقات عملية. وهناك حاجة ماسة للحاق بالركب فيما يتعلق بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي: ففي مؤشر الذكاء الاصطناعي العالمي، تحتل ألمانيا المرتبة الثالثة عشرة فقط في هذا المجال. وتتمثل التحديات الرئيسية في قوة الحوسبة وتوافر البيانات. يجب أن تُضاعف سعة مراكز البيانات عالية الأداء لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ثلاثة أضعاف بحلول عام 2030، من 1.6 جيجاواط حاليًا إلى 4.8 جيجاواط. ومع ذلك، لا يوجد حاليًا سوى 0.7 جيجاواط قيد الإنشاء، و1.3 جيجاواط أخرى قيد التطوير. ولسد هذه الفجوة في السعة البالغة 1.4 جيجاواط، يجب استثمار ما يصل إلى 60 مليار يورو بحلول عام 2030.

انخفضت حصة ألمانيا من سعة مراكز البيانات العالمية بنحو الثلث منذ عام ٢٠١٥. وتتخلف الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عن دول مثل الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وفرنسا ودول الاتحاد الأوروبي الأخرى والصين. ومن وجهة نظر الشركات الألمانية، تتصدر الولايات المتحدة والصين حاليًا مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويرى ٣٦٪ من المشاركين أن الولايات المتحدة و٣٢٪ من الصين في الصدارة. بينما يرى ١٪ فقط من الشركات الألمانية أن ألمانيا رائدة في هذا المجال. ويسلط هذا التقييم الضوء على الحاجة إلى اتخاذ إجراءات من قبل صانعي السياسات والشركات الألمانية. ويدعو ٧١٪ من الشركات إلى دعم أقوى لمقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي الألمان وزيادة الاستثمار في مراكز البيانات.

في مجال التعلم الآلي، تحتل ألمانيا المرتبة الرابعة عالميًا بخمسة نماذج معروفة. في المقابل، تهيمن الولايات المتحدة على السوق بـ 61 نموذجًا، تليها الصين بـ 15 نموذجًا. وتزداد الفجوة وضوحًا فيما يتعلق بالاستثمار: ففي عام 2023، تدفقت حوالي 67 مليار يورو من رأس المال الخاص إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، أي ما يقرب من تسعة أضعاف ما تدفق في الصين. وبينما تتزايد الاستثمارات في الولايات المتحدة باطراد، شهد الاتحاد الأوروبي انخفاضًا بنسبة 44.2% منذ عام 2022. تمتلك ألمانيا القدرة على مضاعفة قدرتها الحاسوبية ثلاث مرات في غضون خمس سنوات، لكن هذا يتطلب إجراءات حاسمة.

اكتسب السباق العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي بين الولايات المتحدة والصين زخمًا جديدًا بفضل تطورات مثل نموذج DeepSeek الصيني. فبينما كانت الولايات المتحدة رائدةً تقليديًا في نماذج اللغات واسعة النطاق، فإن الشركات الصينية تلحق بها بسرعة. وقد حذّر كبار المسؤولين التنفيذيين، من مايكروسوفت إلى OpenAI، في مايو 2025 من أن ريادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي قد تقلصت إلى بضعة أشهر فقط. ومنذ عام 2017، سعت الصين إلى تحقيق استراتيجيتها المعلنة لتصبح الدولة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030. ووفقًا لشركة Gartner، فإن 47% من أفضل باحثي الذكاء الاصطناعي في العالم هم من الصين، مقارنةً بـ 18% فقط من الولايات المتحدة. وتعمل الصين على توسيع بنيتها التحتية وتطبيقاتها بوتيرة أسرع بكثير من الولايات المتحدة.

يبرز مشهد تكنولوجي ثنائي القطب في ألمانيا وأوروبا. يتشكل تيار حول التقنيات الأمريكية مثل إنفيديا وآرم بمعايير البيانات الغربية، بينما يدور تيار آخر حول النظام البيئي الصيني مع هواوي أسيند وRISC-V. ويزداد استحالة الحياد بالنسبة لدول مثل ألمانيا. لم يعد السؤال المطروح هو ما إذا كانت ألمانيا قادرة على اللحاق بالركب، بل في أي نظام تكنولوجي ستضع نفسها وكيف ستحافظ على سيادتها في هذه العملية.

إعداد المسار الاستراتيجي للشركات الألمانية

تواجه ألمانيا منعطفًا استراتيجيًا حاسمًا. من المتوقع أن يتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي في ألمانيا تسعة مليارات يورو بحلول عام 2025، وأن ينمو إلى 37 مليار يورو بحلول عام 2031، بمعدل نمو سنوي يتجاوز 25%. مع ذلك، لن يكون هذا النمو موزعًا بالتساوي. ستكتسب الشركات التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي الآن، وتبني خبراتها، وتُحدث تحولات في مؤسساتها، ميزة تنافسية حاسمة. أما الشركات التي تتردد في ذلك، فتواجه خطر التخلف عن الركب. فالفجوة بين القادة والمتخلفين تتسع بسرعة.

يتطلب التحول الناجح في مجال الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد تطبيق تقني، بل يتطلب استراتيجية شاملة تتألف من عدة ركائز: أولاً، التوافق الاستراتيجي مع رؤية واضحة، وأهداف محددة، وحالات استخدام ذات أولوية. فبدون ترسيخ استراتيجي على مستوى الإدارة العليا، تبقى مبادرات الذكاء الاصطناعي حلولاً معزولة دون تأثير مستدام. ثانياً، التنفيذ التشغيلي مع مراكز تميز الذكاء الاصطناعي كمراكز للخبرة والاستشارات، وأساليب إدارة مشاريع موحدة، ومكونات ذكاء اصطناعي قابلة لإعادة الاستخدام، وإدارة استباقية للمعرفة. ثالثاً، إدارة المخاطر والامتثال من خلال هياكل حوكمة واضحة، وتصنيف المخاطر وفقاً للوائح الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، والامتثال لحماية البيانات، والمبادئ التوجيهية الأخلاقية.

يتألف الركيزة الرابعة من البنية التحتية التكنولوجية، بما في ذلك منصات سحابية قابلة للتوسع، وخطوط بيانات متينة، وعمليات MLOps، والمراقبة المستمرة. أما الركيزة الخامسة فتشمل الأفراد والثقافة، مع تطوير منهجي للمهارات، وإدارة التغيير، وتعزيز ثقافة التجريب، والتزام القيادة. ولا يمكن أن ينجح تحول الذكاء الاصطناعي إلا بتضافر جميع الركائز الخمس.

ينبغي على الشركات البدء بمشاريع تجريبية قابلة للإدارة، تُبشّر بفوائد ملموسة، لكنها ليست بالغة الأهمية لأعمالها. يُقلّل النهج التدريجي من المخاطر ويُعزز القبول. تُبني المشاريع التجريبية الناجحة الثقة والزخم اللازمين لمبادرات أخرى. والأهم من ذلك، يجب تصميم المشاريع التجريبية مع مراعاة قابلية التوسع منذ البداية. يجب أن تكون البنية التقنية، وعمليات البيانات، والتكامل التنظيمي جاهزًا للإنتاج. تطبيق الذكاء الاصطناعي ليس مشروعًا منفردًا، بل هو عملية تحسين مستمرة مع تعلّم وتكيّف مستمرين.

قد يبدو الإطار التنظيمي، بما في ذلك لائحة الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، عبئًا في البداية، ولكنه يوفر أيضًا فرصًا. إن من يستثمرون الآن في الشفافية والعمليات الموثقة والإدارة الاستباقية للمخاطر يُرسون أسس تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة وتنافسية. ويُظهر الارتباط بين حماية البيانات وتقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي أن العمليات الواضحة والمسؤوليات المحددة لا تسمح فقط بضبط الابتكار، بل تُسهم أيضًا في صياغته استراتيجيًا. فالشركات التي تنظر إلى الامتثال كميزة تنافسية لا كعقبة، تُرسخ مكانتها كشركاء موثوق بهم.

آفاق مستقبلية واقعية تتجاوز المبالغة

بدأ تحوّل الاقتصاد الألماني عبر الذكاء الاصطناعي للتو. وستكون السنوات الخمس المقبلة حاسمة. وتشير التوقعات إلى أنه بين عامي 2026 و2030، ستدمج ما يصل إلى 40% من الشركات المتوسطة أدوات الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية، لا سيما في مجالات المبيعات والتمويل والموارد البشرية. وسترتفع نسبة الشركات التي دمجت الذكاء الاصطناعي بالكامل بشكل ملحوظ عن نسبتها الحالية البالغة 9%. وتشمل اتجاهات الذكاء الاصطناعي للسنوات القادمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء المحتوى الآلي، وخدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع دعم على مدار الساعة، والتحليلات التنبؤية لتوقعات المبيعات، والتسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي مع التخصيص الفائق، والمحاسبة الآلية، والتوظيف باستخدام الذكاء الاصطناعي، والتصنيع الذكي باستخدام المصانع الذكية.

سيكون التأثير على سوق العمل متفاوتًا. ووفقًا لمعهد ماكينزي العالمي، قد تتم أتمتة حوالي 30% من ساعات العمل الحالية بواسطة التكنولوجيا، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، بحلول عام 2030. ومع ذلك، لا يعني هذا فقدانًا جماعيًا للوظائف، بل تحولًا في أنماط الوظائف. ستختفي المهام الروتينية، بينما سيزداد الطلب على عمل ذي قيمة أعلى وإبداع واستراتيجية أكبر. وقد أفاد 13% من الموظفين في ألمانيا بالفعل بفقدان وظائفهم بسبب الذكاء الاصطناعي، وهو ما يتماشى مع المتوسط ​​العالمي. في الوقت نفسه، تظهر أنماط وظيفية ومتطلبات تأهيل جديدة.

ستكون آثار الإنتاجية الاقتصادية الإجمالية ملحوظة، لكنها لن تُحدث معجزات. قد يرتفع النمو السنوي للإنتاجية من 0.4% إلى 0.9% بين عامي 2025 و2030، وإلى 1.2% بين عامي 2030 و2040. سيُمثل هذا تحسنًا كبيرًا يُعزز القدرة التنافسية لألمانيا ويُساعد في التخفيف من آثار التغير الديموغرافي. مع ذلك، لن تتحقق معجزة الإنتاجية، كما كان يأمل البعض. يُعد الذكاء الاصطناعي محركًا مهمًا للنمو الاقتصادي، ولكنه ليس المحرك الوحيد. وتُعدّ الاستثمارات المُصاحبة في التعليم والبنية التحتية والقدرة على الابتكار ضرورية.

سيزداد البعد الجيوسياسي لتطوير الذكاء الاصطناعي أهميةً. فالتنافس التكنولوجي بين الولايات المتحدة والصين يُجبر ألمانيا وأوروبا على اتخاذ مواقف استراتيجية. ويزداد تساؤل السيادة التكنولوجية إلحاحًا: هل تستطيع أوروبا تطوير نماذجها وبنيتها التحتية ومعاييرها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، أم ستظل معتمدةً على التقنيات الأمريكية أو الصينية؟ تهدف برامج مثل "أوروبا الرقمية" و"يورو إتش بي سي" إلى تزويد مشاريع الذكاء الاصطناعي الأوروبية بإمكانية الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء. وسيحدد نجاح هذه المبادرات قدرة ألمانيا وأوروبا على التنافس العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي.

ستُظهر السنوات القادمة قدرة ألمانيا على ترجمة نقاط قوتها في البحث والتعليم إلى مزايا تنافسية اقتصادية. ويجري تحديد المسار الآن. فالشركات التي تُدرك الذكاء الاصطناعي كقضية استراتيجية، وتعالجه منهجيًا، وتُحوّل مؤسساتها، ستضمن استمراريتها المستقبلية. أما أولئك الذين يترددون في استخدام الذكاء الاصطناعي أو يعتبرونه مجرد نزوة عابرة، فسيدفعون الثمن. إن التحول من المرحلة التجريبية إلى الاستخدام الإنتاجي جارٍ على قدم وساق. تقف ألمانيا عند نقطة تحول بين التكامل التكنولوجي والتخلف عن الركب. ويبقى القرار بيد مجالس إدارة الشركات، وفرق الإدارة، والشركات متوسطة الحجم التي تُحدد مسار المستقبل اليوم.

بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - 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:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعي: مفتاح القدرة التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

الاتصال بي تحت Wolfenstein ∂ xpert.digital

اتصل بي تحت +49 89 674 804 (ميونيخ)

ينكدين
 

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال 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