الحالة الراهنة للمنظمة العفوية التي يستخدمها في الشركات: التحديات في التنفيذ الإنتاجي لمنظمة العفو الدولية

بين النظرية والممارسة: نقاط الضعف الخفية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديث

خضع الذكاء الاصطناعي (AI) لتطور مثير للإعجاب في السنوات الأخيرة ويلهم مهاراتهم في العديد من مجالات التطبيق. ومع ذلك ، تواجه العديد من الشركات الوضع المتناقض الذي يمكن أن تتقن أنظمة الذكاء الاصطناعى المهام المعقدة ، ولكنها غالبًا ما تفشل بسبب التحديات البسيطة المفترضة. يثير هذا التناقض بين الإمكانات النظرية والتنفيذ العملي أسئلة مهمة سننقلها بمزيد من التفصيل في هذه المقالة.

مناسب ل:

• دمج الذكاء الاصطناعى لمنصة AI المستقلة وعلى مستوى المصدر لجميع مسائل الشركة

الحالة الراهنة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات

في عالم العمل اليوم ، أصبح من الطبيعي أن يقوم المزيد والمزيد من الموظفين بدمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في عملهم اليومي. يتضمن هذا الاستخدام الانتقائي عادة مهام مثل أبحاث الإنترنت أو الترجمات النصية أو كتابة أقسام رمز البرامج الأصغر. في الشركات الكبيرة على وجه الخصوص ، أصبحت بوابات الذكاء الاصطناعى الداخلية تتيح الوصول إلى النماذج الصوتية الخارجية المتوافقة مع النماذج الصوتية الخارجية أو تسهيل الوصول إلى المعرفة التجارية الداخلية.

تشير الدراسات الحالية إلى أن 35 ٪ من الشركات الألمانية الكبيرة تستخدم بالفعل تقنيات الذكاء الاصطناعي ، بينما بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، يكون معدل التبني أقل بكثير في حوالي 12 ٪. توضح هذه الأرقام أن الذكاء الاصطناعى ينتقل بشكل متزايد إلى عالم الشركات ، لكنه لا يزال بعيدًا عن التنفيذ في جميع المجالات. من المذهل بشكل خاص أنه على الرغم من انتشار أدوات الذكاء الاصطناعى المتزايد ، فإن عدد الأمثلة التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى تحسينات أساسية في العمليات التجارية لا يزال منخفضًا بشكل مدهش.

المجالات النموذجية لتطبيق الذكاء الاصطناعى في الشركات

يركز الاستخدام الحالي للذكور في الشركات بشكل أساسي على المجالات التالية:

1. خدمة العملاء: تحليلات التغذية المرتدة الآلية وروبوتات دردشة الذكاء الاصطناعى من أجل تحقيق احتياجات العملاء بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
2. نص النص والصورة: أدوات الذكاء الاصطناعي للإنشاء الأسرع والأرخص للنصوص والصور ومقاطع الفيديو للتسويق والنشرة الإخبارية والمحتوى الآخر.
3. الاجتماعات: البرامج التي تسجل وكتابة وتلخيص مكالمات الفيديو ودعمها في العثور على موعد.
4. التوظيف: زيادة الكفاءة وتوفير الوقت في عمليات التوظيف من خلال الاختيار قبل الاختيار القائم على الذكاء الاصطناعي وتحليل التطبيقات.
5. المراقبة: عمليات المراقبة ، والاكتشاف المبكر لمصادر الخطأ والاتجاهات القادمة وكذلك الدعم في تقييم الحملات.

على الرغم من هذه الاستخدامات الممكنة المتنوعة ، فإن التأثير التحويلي ل AI على عمليات الشركات غالباً ما يبقى وراء التوقعات. يشير التناقض بين الإمكانات النظرية والتنفيذ العملي إلى التحديات الأساسية التي تتجاوز الصعوبات التمهيدية المعتادة للتقنيات الجديدة.

مفارقة الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي

ومن المثير للاهتمام ، تشير الدراسات إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعى مثل ChatGPT يمكن أن تزيد من إنتاجية العاملين في المكاتب بنسبة تصل إلى 40 ٪ ، وخاصة عند إنشاء النصوص والمهام الإبداعية الأخرى. التقييمات المستقلة تؤكد 18 ٪ في المتوسط. هذه الأرقام في تناقض واضح مع عدد قليل من التحولات الناجحة على مستوى الشركة.

يمكن تفسير هذه المفارقة جزئيًا من خلال حقيقة أن الاستخدام الانتقائي لأدوات الذكاء الاصطناعى من قبل الموظفين الفرديين يمكن أن يزيد من إنتاجيتهم الفردية ، ولكنه لا يؤدي تلقائيًا إلى تحويل شامل للعمليات التجارية. يتطلب التكامل الناجح ل AI في عمليات الشركات أكثر من مجرد توفير الأدوات - فهو يتطلب إعادة التفكير الأساسية في الطريقة التي يتم بها تنظيم وتنفيذ العمل.

الفرق بين الاستخدام الانتقائي والتحول الحقيقي

يمكن أن يؤدي الاستخدام الانتقائي لأدوات الذكاء الاصطناعى من قبل الموظفين الأفراد إلى زيادة الكفاءة المحلية ، ولكن غالبًا ما يظل معزولًا ولا يؤدي إلى تحول منهجي لعمليات الشركة. من ناحية أخرى ، يتضمن تحول الذكاء الاصطناعى الحقيقي التكامل الاستراتيجي لمنظمة العفو الدولية في العمليات الأساسية للشركة ويؤدي إلى تغييرات أساسية في طريقة العمل والأعمال التجارية.

وفقًا لدراسة أجرتها معهد IBM لقيمة العمل ، فإن الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في عملية التحول غالبًا ما تكون أكثر نجاحًا من منافسيها. ومع ذلك ، فإن مثل هذا التحول يتطلب أكثر من مجرد تنفيذ تقنيات جديدة -يتطلب تغييرًا في استراتيجيات وثقافات الشركات. تقدم هذه التغييرات العميقة العديد من الشركات التي تتجاوز تحديات كبيرة تتجاوز الجوانب التقنية البحتة.

العقبات المركزية أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي

أسباب الفشل أو تأخر إدخال مشاريع الذكاء الاصطناعي في الشركات متنوعة ومعقدة. يتم فحص أهم العقبات أدناه:

1. جودة البيانات وتوافرها

أحد أكبر التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي هو جودة وتوافر البيانات. أنظمة الذكاء الاصطناعي جيدة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها. تكافح العديد من الشركات مع بيانات غير منظمة أو غير صحيحة ، والتي يمكن أن تضعف بشكل كبير فعالية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أظهرت دراسة حالية أن 42 ٪ من الشركات تشير إلى أن أكثر من نصف مشاريع الذكاء الاصطناعى قد تأخرت بسبب مشاكل في توفير البيانات أو لم تحضر النتائج المأمولة. بالنسبة للشركات التي تكون فيها أقل من نصف بياناتها مركزية ، 68 ٪ من المبيعات بسبب تقرير مشاريع الذكاء الاصطناعي الفاشل أو المتأخر.

تشمل التحديات في مجال جودة البيانات:

• البيانات في الصوامع عبر الإدارات المختلفة
• تنسيقات البيانات غير المتسقة
• عدم وجود بيانات تاريخية لتدريب الذكاء الاصطناعي
• تتعلق حماية البيانات والأمن التي تقيد الوصول إلى البيانات

الافتقار الثاني للمتخصصين المؤهلين

يعد إنشاء فريق علوم البيانات المختصة عقبة كبيرة للعديد من الشركات. لا يزال سوق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في مرحلة مبكرة ، وقد ارتفع الطلب على خبراء الذكاء الاصطناعي بشكل حاد في السنوات الأخيرة ، في حين أن عدد المتخصصين المتاحين لم يتمكن من مواكبة هذا النمو.

وفقًا لتقرير LinkedIn ، زاد الطلب على خبراء الذكاء الاصطناعي بنسبة 74 ٪ في السنوات الأربع الماضية. الشركات الصغيرة والمتوسطة على وجه الخصوص تواجه صعوبة في إيجاد وتمويل الخبراء اللازمة. يشعر 25 ٪ فقط من المديرين في ألمانيا بالاستعداد جيدًا لمنظمة العفو الدولية ، في حين أن المتوسط ​​العالمي هو 8 ٪ فقط.

لمواجهة هذا النقص في العمال المهرة ، يجب على الشركات:

• استثمر في تدريب موظفيهم الحاليين
• للتشاور مع الخبراء الخارجيين
• خلق ثقافة تبادل المعرفة

3. التكامل مع الأنظمة الحالية

إن دمج حلول الذكاء الاصطناعي في البنى التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات يشكل تحديات كبيرة للعديد من الشركات. يمكن أن تؤدي الأنظمة القديمة على وجه الخصوص التي لم يتم تصميمها لدمج الذكاء الاصطناعي إلى مشاكل كبيرة. تشمل التحديات:

• البنية التحتية القديمة التي لا يمكنها تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الحديث
• عدم وجود واجهات موحدة للاتصالات غير الملحومة
• أنظمة تخزين البيانات غير المتوافقة
• تكاليف عالية فيما يتعلق بتحديث البنية التحتية

وفقًا لمسح ، فإن 67 ٪ من الشركات التي تدير بياناتها تطبق مركزيًا على أكثر من 80 ٪ من مواردها الفنية للحفاظ على خطوط أنابيب البيانات. هذا الارتباط العالي للموارد لمهام الصيانة يعيق تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة.

4. أهداف وتوقعات غير واضحة

خطأ متكرر في مشاريع الذكاء الاصطناعي هو الافتقار إلى أهداف واضحة وقابلة للقياس. غالبًا ما تبدأ الشركات مبادرات منظمة العفو الدولية دون تعريف دقيق لما يريدون تحقيقه. هذا يؤدي إلى توقعات غير واقعية وخيبة أمل في النهاية إذا لم تقدم الذكاء الاصطناعى النتائج المرجوة.

يعد تعريف الأهداف الواضحة والواقعية والقابلة للقياس أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. يجب أن تسأل الشركات نفسها:

• ما هي المشكلة المحددة التي يجب أن يحلها الذكاء الاصطناعي؟
• كيف يمكن قياس النجاح؟
• ما هي الموارد المطلوبة للتنفيذ؟
• أي إطار زمني واقعي؟

5. القبول والتغيير الثقافي

يمكن أن يؤدي إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعى إلى مخاوف من فقدان الوظائف أو زيادة عبء العمل للموظفين. وبالتالي فإن إدارة التغيير الجيد أمر بالغ الأهمية لخلق القبول وتصميم التحول بنجاح.

يلعب الدعم من الإدارة العليا دورًا رئيسيًا في هذا. بدون التزام مستوى الإدارة ، يصبح من الصعب توفير الموارد اللازمة وتنفيذ التغييرات التنظيمية اللازمة. يعد التدريب ومزيد من التدريب للموظفين أمرًا بالغ الأهمية لضمان نجاح تحول الذكاء الاصطناعي.

المشتريات B2B: سلاسل التوريد ، التداول ، الأسواق والمصادر المدعومة من AI مع Accio.com-emage: Xpert.Digital

المزيد عنها هنا:

• ابحث عن المنتجات ورؤى B2B مع الذكاء الاصطناعي / المشورة والدعم

أمثلة على النجاح: عندما تحول الذكاء الاصطناعي عمليات الأعمال

على الرغم من التحديات العديدة ، هناك شركات تستخدم بنجاح منظمة العفو الدولية لتحويل عمليات أعمالها. توضح هذه الأمثلة أنه مع الإستراتيجية الصحيحة وتنفيذ الذكاء الاصطناعى يمكن أن يؤدي في الواقع إلى تحسينات أساسية.

سيمنز: الصيانة التنبؤية في الإنتاج

يستخدم Siemens KI لتنفيذ الصيانة التنبؤية (صيانة المظهر الأمامي) في عمليات التصنيع الخاصة به. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات من الآلات والأنظمة ، يمكن لـ Siemens التعرف على الإخفاقات المحتملة في مرحلة مبكرة وتخطط بشكل استباقي. هذا يقلل من وقت التوقف ويزيد من الإنتاجية. تتعلم أنظمة Siemens من الذكاء الاصطناعى باستمرار لزيادة تحسين دقة التنبؤات بمرور الوقت.

JP Morgan: الاعتراف بالاحتيال في القطاع المالي

يستخدم JP Morgan منظمة العفو الدولية للاعتراف بأنماط الاحتيال في المعاملات المالية. يحلل الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات المعاملات في الوقت الفعلي ويحدد الأنشطة المشبوهة التي قد تشير إلى الاحتيال. ساعد JP Morgan هذه التكنولوجيا على زيادة أمن الخدمات المالية الخاصة بك وتقليل الخسائر المالية. الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي قادرة على التكيف مع أنماط الاحتيال الجديدة ، والتي تحسن باستمرار من كفاءة ودقة التعرف على الاحتيال.

Beiersdorf: ابتكارات الذكاء الاصطناعي في منطقة العناية بالبشرة

تعزز إدارة الابتكار لشركة العناية بالبشرة Beiersdorf استخدام أدوات AI وضع الاتجاه. اتخذت الشركة وظيفة تجريبية بينها وبين الإدارات المتخصصة لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعى بشكل فعال. في عام 2019 ، قدمت الشركة التي تتخذ من هامبورغ مقراً لها روبوت دردشة ذكي ، تم استكماله لاحقًا بمثال داخلي من ChatGPT. الهدف من أنظمة الذكاء الاصطناعى هذه هو التوسع وعدم استبدال نقاط قوة الموظفين.

توضح هذه الأمثلة أن الذكاء الاصطناعي لديه في الواقع القدرة على تحسين العمليات التجارية بشكل أساسي. ومع ذلك ، فإن هذه النجاحات تتطلب استراتيجية مدروسة جيدًا وموارد كافية وفهم عميق لكل من الجوانب التكنولوجية والتنظيمية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي.

نهج الحل لتحويل الذكاء الاصطناعي الناجح

من أجل التغلب على تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتحقيق التحول الناجح ، يمكن للشركات متابعة استراتيجيات مختلفة:

1. التخطيط الصلب والهدف الواضح

التخطيط القوي هو أساس مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة. في البداية ، يوجد تعريف واضح للأهداف: ما الذي يجب تحقيقه بالضبط مع حل الذكاء الاصطناعي؟ وهذا يتطلب تحليلًا فعليًا شاملاً للظروف والعمليات التكنولوجية الحالية في الشركة. يعد اختيار مصادر البيانات المناسبة وضمان جودة البيانات أمرًا بالغ الأهمية أيضًا.

يجب أن تكون عملية التخطيط تكرارًا ، مع عمليات فحص وتعديلات منتظمة حتى تتمكن من الرد بمرونة على التغييرات. يجب على الشركات التركيز أولاً على المشاريع الأصغر والمعرفة جيدًا التي تمكن النجاحات السريعة وتعمل كأساس لتحولات أكثر شمولاً.

2. أساليب رشيقة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي

الأساليب Agile ، المعروفة من تطوير البرمجيات ، لها أيضًا مزاياها عند تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي. من خلال عمليات التطوير التكرارية والتعليقات العادية ، يمكن لفرق المشروع أن تتفاعل بسرعة مع المتطلبات والنتائج الجديدة. يعد Scrum و Kanban أمثلة على أساليب Agile التي تتيح طريقة مركزة ومرنة للعمل من خلال دورات التطوير القصيرة والسباق.

هذا النهج مهم بشكل خاص لمشاريع الذكاء الاصطناعى ، لأنها غالباً ما ترتبط مع أوجه عدم اليقين وتغيير المتطلبات. من خلال الفحوصات والتعديلات العادية ، يمكن للشركات التأكد من بقاء مشاريع الذكاء الاصطناعى في المسار والتوفير النتائج المرجوة.

3. إدارة التغيير الفعال

يؤدي إدخال منظمة العفو الدولية إلى تغييرات عميقة في عمليات العمل وهياكل الشركات. وبالتالي فإن إدارة التغيير الصلبة لا غنى عنها لتقليل المقاومة وزيادة قبول الموظفين. من المهم تضمين جميع أصحاب المصلحة في مرحلة مبكرة والتواصل بشفافية حول أهداف ومزايا مشاريع الذكاء الاصطناعى.

يلعب التدريب والمزيد من التدريب دورًا رئيسيًا في إعداد الموظفين للعمل مع الذكاء الاصطناعي والحد من المخاوف. بفضل المشاركة النشطة للموظفين في عملية التحول ، لا يمكن للشركات تقليل المقاومة فحسب ، بل أيضًا الحصول على ردود فعل وأفكار قيمة لتحسين حلول الذكاء الاصطناعي.

4. بناء كفاءات الذكاء الاصطناعي

من أجل مواجهة الافتقار إلى المتخصصين المؤهلين ، يجب على الشركات الاستثمار في إنشاء كفاءات منظمة العفو الدولية الداخلية. يمكن تحقيق ذلك من خلال تدابير مختلفة:

• تدريب الموظفين الحاليين في مهارات الذكاء الاصطناعي
• تحديد خبراء الذكاء الاصطناعي للوظائف الرئيسية
• التعاون مع الاستشاريين الخارجيين ومقدمي الخدمات
• الشراكات مع الجامعات ومؤسسات الأبحاث

يعد إنشاء فريق متعدد التخصصات يجمع بين المعرفة الفنية والمعرفة الصناعية أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين وجهات نظر مختلفة ، يمكن للشركات التأكد من أن حلول الذكاء الاصطناعى لها صلبة من الناحية الفنية وذات صلة بالأعمال.

5. تحسين البنية التحتية للبيانات

نظرًا لأن جودة البيانات وتوافرها يمثلون تحديًا رئيسيًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي ، يجب على الشركات الاستثمار في تحسين البنية التحتية للبيانات. وهذا يشمل:

• توحيد صوامع البيانات وإنشاء قاعدة بيانات مركزية
• تنفيذ عمليات إدارة جودة البيانات
• بناء بنية بيانات قابلة للتطوير ومرنة
• ضمان حماية البيانات والأمن

تشكل البنية التحتية للبيانات الصلبة الأساس لمشاريع الذكاء الاصطناعى الناجحة وتمكن الشركات من استغلال الإمكانات الكاملة لبياناتها. من خلال الاستثمار في إدارة البيانات والحكومة ، يمكن للشركات التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعى الخاصة بها تستند إلى بيانات عالية الجودة وذات صلة.

مناسب ل:

• منصات الذكاء الاصطناعى المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الشركات

سيستمر تحول الذكاء الاصطناعي في التسارع في السنوات القادمة ويتطور إلى جزء لا يتجزأ من الحياة اليومية والعمل. ستجعل التقنيات الجديدة الحدود بين طمس العالم الرقمي والعالم المادي وتوفر فرصًا مبتكرة للتواصل أو إنشاء الأشياء أو العمل بشكل أفضل معًا.

مساعد الذكاء الاصطناعي

ما بدأ بأدوات بسيطة مثل ChatGpt أصبح الآن أكثر قوة: أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعى الشخصي مغيرون للألعاب. سيتغير مساعدو الذكاء الاصطناعى هؤلاء بشكل متزايد إلى الاحتياجات الفردية والطريقة التي يدير بها الناس حياتهم اليومية وحياتهم العملية على محمل الجد.

من المساعدين الشخصيين الذين يساعدون الموظفين في إدارة وقتهم لتصميم تحليلات الذكاء الاصطناعى-سوف يمنح الوكلاء المخصصون للمستخدمين الفرصة لتقديم بياناتهم الخاصة وتقديم رؤى ووظائف كانت مخصصة فقط للشركات الكبيرة التي لديها موارد مالية كبيرة.

دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية

سيصبح دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية أكثر سلاسة وشاملة في المستقبل. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي ونماذج العمليات التجارية الحالية ، فإن إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعى في الشركات يجعل الأمر أسهل من أي وقت مضى. يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعى مباشرة عبر نمذجة BPMN الرسومية ، مما يعني أن بيانات الأعمال يمكن أن تكون مرتبطة بذكاء بعمليات الأعمال.

يتيح هذا التكامل أتمتة المهام الروتينية وتحسين العمليات التجارية ، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة والإنتاجية. ستكتسب الشركات التي تستثمر في وقت مبكر في هذا التكامل ميزة استراتيجية على منافسيها.

ميزة المنافسة من خلال الذكاء الاصطناعي

مع زيادة انتشار الذكاء الاصطناعي ، ستكون الشركات في المستقبل قادرة على تقسيمها إلى فئتين: أولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعى بفعالية وأولئك الذين يبقون. تحصل الشركات التي تستثمر في وقت مبكر في التدريب والبنية التحتية المناسبة على ميزة استراتيجية ويمكنها اختبار ما ينجح وما هو غير في الممارسة.

سيؤدي دمج Chatt وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعى في الشركات إلى تحديد القدرة التنافسية. لن يكون أي شخص يغلق تقنيات جديدة قادرًا على السود ضد الشركات المتنافسة على الأقل على المدى الطويل - وهي تجربة تم إجراؤها بالفعل في الرقمنة.

تفكير جديد لحلول الذكاء الاصطناعي

إن التحديات في التنفيذ الإنتاجي لوكالة الذكاء الاصطناعى في الشركات متنوعة ومعقدة. وهي تتراوح من العقبات التقنية مثل جودة البيانات والتكامل مع الأنظمة الحالية إلى عدم وجود متخصصين مؤهلين إلى الجوانب التنظيمية مثل الأهداف غير الواضحة والمعارضة في القوى العاملة.

يشير التوحيد الذي تفشل به الشركات مع التحول الحقيقي من خلال الذكاء الاصطناعي إلى مشكلة عميقة. لا يتعلق الأمر فقط بإدخال تقنيات جديدة ، ولكن حول إعادة التفكير الأساسية في طريقة تصميم وتنفيذ حلول تكنولوجيا المعلومات.

تتطلب التحولات الناجحة من الذكاء الاصطناعي نهجًا شموليًا يأخذ في الاعتبار الجوانب التكنولوجية والتنظيمية والثقافية على حد سواء. يتعين على الشركات التفكير مرة أخرى ولا تعتبر الذكاء الاصطناعي أداة معزولة ، ولكن كجزء لا يتجزأ من استراتيجيتها.

ينتمي المستقبل إلى الشركات التي تمكنت من دمج الذكاء الاصطناعى بسلاسة في عملياتها التجارية وإنشاء ثقافة الابتكار المستمر والتكيف. من خلال الأهداف الواضحة ، والأساليب الرشيقة ، وإدارة التغيير الفعالة ، وبناء كفاءات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للبيانات الصلبة ، يمكن للشركات التغلب على تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي واستغلال الإمكانات الكاملة لهذه التكنولوجيا التحويلية.

يتطلب التنفيذ الإنتاجي لمنظمة العفو الدولية تفكيرًا جديدًا - بعيدًا عن مشاريع التكنولوجيا المعزولة إلى تحول شامل يأخذ في الاعتبار الأشخاص والعملية والتكنولوجيا على قدم المساواة. هذه هي الطريقة الوحيدة للتغلب على الفجوة بين الإمكانات النظرية والتنفيذ العملي لمنظمة العفو الدولية وتحقيق مزايا تنافسية حقيقية.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus