Mis alles jääb? Kolm aastat pärast ChatGPT hype'i: suur tehisintellekti unistus kohtub majandusliku reaalsusega

Pettumus pärast eufooriat: kui hüpe lubadused kohtuvad juhtimisreaalsusega

Kolm aastat pärast „ChatGPT hetke“ on juhtkonna tasandil tekkinud pettumus. Samal ajal kui tehnoloogiahiigased nagu Meta ja Google jätkavad sadade miljardite dollarite investeerimist tehisintellekti taristusse, pakub laiem ärimaailm teistsugust pilti: revolutsiooni asemel stagnatsiooni.

OpenAI avaldas ChatGPT avalikkusele 30. novembril 2022. Süsteem saavutas kasutajate hankimisel rekordkiiruse ja seda peetakse alates 2023. aastast ärimaailma haaranud tohutu tehisintellekti hüpe käivitajaks.

See pidi olema ajaloo suurim tootlikkuse tõus. Kuid kolm aastat pärast generatiivse tehisintellekti ümber tekkinud globaalset kära on tehnoloogiliste lubaduste ja majandustulemuste vahele tekkinud ohtlik lõhe. Forresteri ja Boston Consulting Groupi hiljutised andmed maalivad pildi „kallist stagnatsioonist“: vaid kaduvväike protsent ettevõtetest on seni suutnud oma tohutud investeeringud reaalseks lisaväärtuseks muuta.

Eelkõige on fintech-hiiglase Klarna juhtum hoiatuslamp kogu tööstusharule. See, mida tähistati efektiivsuse võidukäiguna – 700 töötaja asendamine tehisintellektiga –, osutus klientide rahulolu bumerangiks. Õppetund on valus, kuid vajalik: empaatia ja strateegilise muutuste juhtimiseta tehnoloogia võib lühiajaliselt kulusid kokku hoida, kuid pikas perspektiivis hävitab see kliendisuhteid.

See artikkel heidab pilgu läikivate pressiteadete taha. Analüüsime, miks 2026. aasta saab olema tehisintellekti oluliste korrektsioonide aasta, miks on "kultuuriline komponent" tehisintellekti projektide tegelik tapja ja miks tehnoloogia üksi ei saa asendada puuduvat ettevõtte strateegiat. Hinnang maastikule miljardite dollarite panuste ja majandusliku terve mõistuse juurde naasmise vahel.

Põhiprobleem: reaalsus vastab ootustele

Investeeritud kapitali ja realiseeritud tootluse lahknevus on murettekitavalt selge. Forresteri 2025. aasta uuring näitab, et vaid 15 protsenti küsitletud juhtidest suutsid tehisintellekti juurutamise abil oma kasumimarginaale oluliselt parandada. See ei ole marginaalne nähtus ega ainult idufirmadele omane probleem. See mõjutab kogu majandust, alates rahaliselt kõige võimsamatest ettevõtetest kuni keskmise suurusega organisatsioonideni. Veelgi dramaatilisem on Boston Consulting Groupi leid: vaid 5 protsenti küsitletud juhtidest teatasid tehisintellekti laialdastest väärtusloome mõjudest. See ei ole transformatiivse muutuse definitsioon. See on stagnatsiooni definitsioon vaatamata kallilt soetatud infrastruktuurile.

Need arvud muutuvad veelgi olulisemaks, kui vaadata neid kulutusi kontekstis. Ainuüksi Meta teatas investeeringutest 70–72 miljardit dollarit 2025. aastaks ja prognoosi kohaselt 600 miljardit dollarit 2028. aastaks. Google plaanib investeerida 2025. aastal 91–93 miljardit dollarit. Ka Microsoft suurendab pidevalt oma tehisintellekti kapitalieelarvet. Need ei ole investeeringud kõrvalprojektidesse, vaid põhiinvesteeringud, mille eesmärk on määratleda nende ettevõtete tulevane konkurentsivõime. Samal ajal kui tehnoloogiahiiglased enneolematute summadega edasi liiguvad, on sellest tehnoloogilisest "siseringist" väljaspool asuvate ettevõtete seas ilmnemas kontrastne trend: strateegiline viivitus.

Forrester ennustab, et umbes veerand kavandatud tehisintellekti investeeringutest lükatakse 2026. aastal edasi. See ei puuduta spekulatiivsete kulutuste kärpimist kulupõhjustel, vaid pigem strateegiliste projektide edasilükkamist, mis olid finantsjuhtide ja tegevjuhtide päevakorras kõrgel kohal, kuna investeeringutasuvuse (ROI) ootused ei täitunud. Veerand kavandatud investeeringutest – see ei ole lihtsalt langus, vaid selle tehnoloogia strateegilise tähtsuse süsteemne ümberhindamine.

Klarna juhtum: hoiatus juhtumiuuringu vormis

Rootsi fintech-ettevõtte Klarna juhtum on siinkohal õpetlik – mitte sellepärast, et see oleks üksikjuhtum, vaid sellepärast, et see illustreerib ilmekalt süsteemset probleemi. 2023. aastal jõudis Klarna rahvusvahelistele pealkirjadele teatega, et asendab 700 klienditeenindajat OpenAI-ga koostöös välja töötatud tehisintellektil põhineva vestlusrobotisüsteemiga. Numbrid olid muljetavaldavad: vestlusrobot käsitles kahte kolmandikku kõigist klientide päringutest, valdas vabalt enam kui 35 keelt ja vähendas vastamisaega keskmiselt 11 minutilt umbes 2 minutile. See on kahtlemata märkimisväärne operatiivne saavutus.

Kuid 2024. aastaks olid algpõhjused juba ilmsiks tulnud. Klientide rahulolu oli langenud 22 protsenti. See ei olnud statistiline ebatäpsus, vaid selge signaal kasutajatelt, et süsteem oli jõudmas oma struktuuriliste piirideni. Tehisintellektil põhinev vestlusrobot sai hakkama lihtsate tehingupäringutega, kuid see oli süstemaatiliselt ülekoormatud nüansirikkamate probleemidega – olukordadega, mis nõudsid konkreetse konteksti mõistmist, emotsionaalset intelligentsust ja ennekõike empaatiat. Kui tegevjuht Sebastian Siemiatkowski 2025. aastal vigu tunnistas, oli tema analüüs märkimisväärselt selge: ühekülgne keskendumine kulutõhususele oli viinud kvaliteedi languseni. Teisisõnu, tehnoloogia oli optimeeritud sisemiste mõõdikute parandamiseks, kuid mitte tegeliku kliendikogemuse tagamiseks.

Vastus oli loogiline: 2025. aastal hakkas Klarna klienditeenindajaid uuesti värbama ja lõi hübriidmudeli, kus tehisintellekt tegeleb rutiinsete päringutega ja inimagendid lahendavad keerulisi juhtumeid. Kuigi arvutuslikult saavutati 60 miljoni dollari suurune kokkuhoid, hakkasid klienditeeninduse üldised kulud taas tõusma, kuna nüüd tuli hooldada nii tehisintellekti infrastruktuuri kui ka märkimisväärset inimpersonali. See ei ole automatiseerimise edulugu, vaid pigem kallis õppetund tehnilise optimeerimise piirangutest ilma strateegilise muutuste juhtimiseta.

Ebaõnnestumise organisatsiooniline mõõde

Põhiprobleem ei seisne mitte niivõrd tehnoloogias endas, kuivõrd organisatsiooni võimes seda tõhusalt integreerida. Muutuste juhtimise uuringud näitavad, et ligikaudu 70 protsenti kõigist ümberkujundamisalgatustest ei täida oma eesmärke. See määr on veelgi suurem tehisintellektiga seotud projektide puhul: hinnangute kohaselt on ebaõnnestumise määr 80–95 protsenti, kui ettevõtted ei sea selgeid eesmärke, määratletud mõõdikuid või järjepidevaid juhtimisraamistikke.

Selle ebaõnnestumise põhjused on struktuurilised, mitte tehnilised. Esiteks on juhtkonna ja töötajate vahel märkimisväärne usalduslõhe. Uuringud näitavad, et 50–70 protsenti töötajatest väljendab hirmu sügavate tehnoloogiliste muutuste ees. See hirm ei ole irratsionaalne, vaid põhineb õigustatud küsimustel: kuidas mu töö muutub? Kas ma kaotan staatuse või oskusteabe? Kas tööd tehakse lisaks minu olemasolevatele kohustustele, pakkumata mulle ressursse või tunnustust? Juhid kipuvad neid küsimusi alahindama või tõlgendama neid kui vastuseisu edasiminekule, selle asemel, et mõista neid süsteemsete rakendusprobleemidena.

Teiseks on juhtkonna strateegiliste kavatsuste ja tegevuse teostatavuse vahel põhimõtteline lõhe. Vähem kui 30 protsenti tehisintellekti algatustega ettevõtetest on kehtestanud määratletud kasutuselevõtu mõõdikud. See tähendab, et enamik ettevõtteid juurutab tehisintellekti süsteeme ilma selgelt määratlemata, mida edukas kasutuselevõtt tegelikult tähendab või kuidas edusamme mõõta. See on võrreldav ehitusprojektiga ilma jooniste või kvaliteedikontrollita. Tehnoloogiat rakendatakse seetõttu, et seda peetakse strateegiliselt vajalikuks („hirm maha jääda“), mitte seetõttu, et sellest on selge ootus kasu saada.

Kolmandaks, tekkimas on märkimisväärsed andmeprobleemid, mida ei saa lahendada ainult investeeringutega. 73 protsenti organisatsioonidest nimetab oma suurimaks väljakutseks andmete kvaliteeti või andmete kättesaadavust. See ei ole tehnoloogiliste ressursside, vaid organisatsioonilise küpsuse küsimus. Ettevõtted, mis on aastakümneid andmeid eraldi organiseerinud, ei saa neid struktuure lihtsalt tehisintellekti süsteemi kasutuselevõtuga lammutada. Tulemus: tehisintellekti süsteemid töötavad madala kvaliteediga sisenditega ja toodavad seetõttu madala kvaliteediga väljundit ("prügi sisse, prügi välja").

Automatiseerimise piirid: kliendikogemuse paradoks

Teine nähtus on selgelt ilmne klienditeeninduse automatiseerimises. ServiceNow teatab, et tehisintellekti süsteemid suudavad autonoomselt käsitleda umbes 80 protsenti lihtsatest kliendipäringutest. Lahendusaegu saab lühendada 52 protsenti ja esimese kontakti lahendusmäära parandada 40 protsenti. Need on muljetavaldavad operatiivsed näitajad. Samas näitavad kliendiuuringud samal ajal, et 93 protsenti klientidest eelistab keeruliste probleemide korral inimlikku kontaktisikut. See ei ole isikliku eelistuse küsimus, vaid peegeldab põhimõttelist piirangut.

Enamik reaalse maailma kliendiprobleeme ei ole lihtsad. Need on kontekstist sõltuvad, sageli emotsionaalselt laetud ja nõuavad individuaalse olukorra mõistmist. Klient, kellel on raskusi raha tagastamisega, vajab lisaks kiirele reageerimisele ka tunnet, et teda mõistetakse. Keeruliste finantstoodete puhul peab klient usaldama, et tema partner seisab tema huvide eest. Need on omadused, mis on mehaanilise automatiseerimise jaoks põhimõtteliselt kättesaamatud, kuna need nõuavad otsustusvõimet ja tõelist inimlikku sidet.

Andmed näitavad, et klienditeeninduse tehisintellekti süsteemid on kõige tõhusamad siis, kui need toimivad inimestest agentide tööriistadena („kaaspiloodina“), mitte asendajatena. Süsteem, mis toetab töötajaid rutiinsete ülesannetega, automatiseerib dokumentatsiooni või uurib teavet eelnevalt, annab positiivseid tulemusi. Süsteem, mis püüab inimesi täielikult asendada, viib sageli düsfunktsionaalsete mõjude ahelani: kliendid vahetavad teenusepakkujaid, kaebuste arv suureneb ja brändi usaldus väheneb. See õõnestab kulude vähendamise operatiivset eesmärki, sest klientide lahkumine ja mainekahju on kallimad kui saavutatav kokkuhoid.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Reaalsuskontroll: kes tänapäeval tehisintellektist tegelikult kasu saab?

Olemasolevad andmed viitavad majanduse lõhenemisele. Ühelt poolt on olemas tehnoloogiahiiglased ja mõned spetsialiseerunud tehisintellektile omased ettevõtted, kes jätkavad suuri investeeringuid tehisintellekti taristusse ja integreerivad selle sügavalt oma ärimudelitesse. Teisest küljest on olemas valdav enamus traditsioonilisi ettevõtteid, kes on tehisintellekti kasutusele võtnud, kuid näevad väärtusloome osas vaid piiratud edu.

McKinsey andmed näitavad, et umbes 23 protsenti ettevõtetest skaleerib aktiivselt tehisintellekti süsteeme, samas kui 39 protsenti on alles katsefaasis. See tähendab, et kuigi 62 protsenti on tehisintellektiga mingil moel seotud, pole nende pühendumus sugugi homogeenne. Ettevõtted, millel on selged tehisintellekti strateegiad ja väljakujunenud juhtimisstruktuurid, saavutavad umbes 2,5 korda suurema investeeringutasuvuse kui need, kes rakendavad tehisintellekti ad hoc või puhtalt taktikalise algatusena. Tipptegijad, kes saavutavad kümnekordse investeeringutasuvuse, moodustavad eksklusiivse rühma. Need on ettevõtted, kes ei mõista tehisintellekti mitte isoleeritud IT-lahendusena, vaid tervikliku äritegevuse ümberkujundamise integreeritud komponendina.

BCG andmetel on keskmine investeeringutasuvus praegu 11,2 protsenti, samas kui küpsed organisatsioonid saavutavad juba kaks korda suuremat tulu. See ei ole tühine erinevus. See tähendab, et organisatsiooni küpsus on kaks kuni kolm korda olulisem kui puhas tehnoloogiline võimekus. Võrdluseks, traditsiooniline ettevõte, mis keskendub tegevuse tõhususele, võib oodata 15–20-protsendilist tulu. Seega ei konkureeri tehisintellekti algatused võrdsetel alustel; nad peavad pakkuma erakordset tulu, et õigustada tehnoloogia loomupäraseid riske.

Investeerimisparadoks: rohkem raha, vähem usaldust

2026. aastaks kujunev nähtus on tähelepanuväärne. Samal ajal kui tehnoloogiaettevõtted jätkavad tehisintellekti rekordsummade investeerimist, väheneb usaldus traditsiooniliste ettevõtete vahel. Meta, Google ja Microsoft suurendavad oma eelarveid drastiliselt. Samal ajal aga kalibreerivad traditsioonilised ettevõtted oma tehisintellekti plaane ümber.

Forrester ennustab, et 25 protsenti kavandatud tehisintellekti investeeringutest lükatakse edasi 2027. aastasse. See ei ole taganemine, vaid ümberplaneerimine. Ettevõtete sõnum on selge: „Me investeerime tehisintellekti, aga ainult siis, kui näeme selgelt selle eeliseid.“ See tähistab üleminekut spekulatiivse eksperimenteerimise faasist tulemustele orienteeritud investeeringute faasi.

Teine nähtus süvendab seda dünaamikat: mõõtmispimedus. 46 protsenti ettevõtetest ei ole loonud struktureeritud raamistikku investeeringutasuvuse mõõtmiseks. See tähendab, et peaaegu pooled investeerimisfirmadest ei tea tegelikult, kas nende projektid toimivad. Arvestades, et keskmise tehisintellekti algatuse täieliku väärtuse saavutamiseks kulub kolm kuni viis aastat, viib see stsenaariumini, kus ettevõtted eraldavad eelarveid aastateks ilma kehtivate edunäitajateta. See on nagu täielikus pimeduses sõitmine – lootes lõpuks sihtkohta jõuda.

Kultuuriline komponent: sügav organisatsiooniline probleem

Siin peitub tegelik probleem. Tehisintellekti juurutamine ei ebaõnnestu tehnoloogia ebaõnnestumise tõttu. See ebaõnnestub seetõttu, et ettevõtted püüavad rakendada tehnoloogilisi lahendusi organisatsioonilistele probleemidele, millel on kultuuriline päritolu. Uuringud näitavad, et kultuurilised tegurid ja vastuseis on peamised takistused enam kui 50 protsendil ebaõnnestunud tehisintellekti algatustest.

See avaldub mitmel tasandil. Esiteks on laialt levinud hirm töökoha kaotuse ees. Tehisintellekti rakendavad ettevõtted harva avalikult räägivad, et tehnoloogia võiks asendada töökohti. Nad räägivad "automatiseerimisest", "tõhususest" ja "tootlikkusest". Kuid töötajad mõistavad selle allteksti. Kui sellele hirmule ei reageerita tõelise ümberõppe, selgete rollimääratluste ja töögarantiide abil, viib see varjatud vastupanu, madala aktsepteerimise ja omamoodi passiivse keeldumiseni.

Teiseks on tehisintellekti süsteemidega endi seotud põhimõtteline usaldusprobleem. Paljud töötajad suhtuvad skeptiliselt tehisintellekti võimesse teha nüansirikkaid otsuseid. Nad muretsevad eelarvamuste, valepositiivsete tulemuste ja automatiseeritud süsteemide olulise konteksti kahe silma vahele jätmise ohu pärast. See skeptitsism pole alusetu. Tehisintellekti mudelites on palju hallutsinatsioone ja erijuhtudel esinevat veakalduvust, mis on treeningandmetes alaesindatud. Kui töötajad ei mõista, kuidas tehisintellekt otsusele jõuab, ignoreerivad nad süsteemi või kaotavad usalduse organisatsiooni enda vastu.

Kolmandaks, ilmnevad struktuurilised puudujäägid. Sügavate funktsionaalsete eraldatustega organisatsioonid ei suuda tõhusalt kasutada valdkondadevaheliseks koostööks loodud tehisintellekti süsteeme. Ettevõtted, kelle hindamissüsteemid seavad individuaalse soorituse koostööst ettepoole, näevad vaeva koostööl põhinevatesse tehisintellekti mudelitesse investeerimisega. Keskastme juhtkond, kes tunneb end automatiseerimise ees ohustatuna, seab kasutuselevõtule peeneid takistusi. Neid probleeme ei saa lahendada parema tarkvaraga, vaid ainult organisatsiooni tõelise ümberkujundamisega.

Õppetund: tehnoloogia ei asenda strateegiat

Kõigist neist andmetest tuleb välja üks õppetund, mis pole küll uus, aga mida tuleb selles kontekstis uuesti õppida: tehnoloogia üksi ei lahenda äriprobleeme. See on tööriist. Võimas tööriist organisatsioonide käes, kes oskavad seda kasutada – ja väga kallis mänguasi nende käes, kes loodavad maagilistele muutustele.

Ettevõtted, mis teevad tehisintellektiga reaalset edu, teevad mitut asja paralleelselt: neil on selge äristrateegia, milles tehisintellektil on konkreetne roll, mitte kõikehõlmav lahendus. Nad investeerivad muutuste juhtimisse sama energia ja eelarvega kui tehnoloogiasse endasse. Nad loovad enne rakendamist selged mõõtmisraamistikud. Nad koolitavad pidevalt oma töötajaid tehisintellektiga täiustatud keskkonnas töötamiseks. Nad tegelevad ennetavalt kultuurilise vastupanuga. Ja nad loovad tugevad juhtimisstruktuurid, et tagada tehisintellekti süsteemide vastavus ettevõtte väärtustele.

Need ei ole lihtsad ega kiired protsessid. Deloitte'i uuringud näitavad, et „agentsel tehisintellektil” – tehisintellekti järgmisel lainel – kulub reaalse lisaväärtuse loomiseks keskmiselt kolm kuni viis aastat. See ei ole tehnoloogia kriitika, vaid realistlik arusaam, et põhjalik organisatsiooniline ümberkujundamine võtab aega.

Eraldumine: kes võidab ja kes kaotab?

Kui mõelda, kes on tehisintellekti edukalt rakendanud, ilmneb põnev nähtus. Meta, Google ja Spotify jätkavad suuri investeeringuid ja teatavad positiivsetest tulemustest. Need on ettevõtted, kellel on sügav arusaam andmeteadusest, väljakujunenud innovatsioonikultuur ning ressursid vigade talumiseks ja neist õppimiseks. Klarna seevastu võttis tehisintellekti kasutusele peamiselt kulupõhjustel, jättes tähelepanuta strateegilise mõõtme.

See visandab kahetasandilise majanduse piirjooned. Esimesse rühma kuuluvad ettevõtted, kes mõistavad tehisintellekti kui transformatiivset tööriista ning omavad vajalikke struktuure, andmeid ja kultuuri. Teine rühm hõlmab traditsioonilisi ettevõtteid, kes soovivad tehisintellekti, kuna nende konkurendid teevad seda, kuid neil puudub organisatsiooniline küpsus. See rühm jätkab katsetamist, raha kulutamist ja piiratud edu saavutamist, kogudes samal ajal struktuurilisi konkurentsieeliseid võrreldes esimese rühmaga.

See dünaamika süveneb järgmise viie aasta jooksul. Organisatsioonid, kes investeerivad lisaks tehnoloogiainvesteeringutele ka muutuste juhtimisse ja organisatsioonilise küpsusse, on võitjad. Need, kes investeerivad ainult tehnoloogiasse ja loodavad automaatsele transformatsioonile, ebaõnnestuvad.

Väljavaated: 2026 ja edasi

Forresteri ennustus 2026. aastaks on täpne: „Võimaliku kunst annab teed praktilisele teadusele.“ Spekulatiivsete eksperimentide ajastu on lõppemas ja algamas on tulemustele orienteeritud investeeringute ajastu. Finantsjuhid osalevad tehisintellektiga seotud otsustes mitte entusiasmist, vaid selgete tootlusootuste tõttu. Asjaolu, et 30 protsenti suurettevõtetest kehtestab kohustusliku tehisintellekti koolituse, näitab aktsepteerimist, et organisatsioonilist pädevust on vaja endiselt arendada. Ettevõtteid, kes lükkavad oma tehisintellekti plaane edasi, ei peeta enam kaotajateks, vaid ettenägelikeks, sest nad hindavad realistlikult aega ja organisatsioonilisi vajadusi.

Sõnum ärijuhtidele on selge: tehisintellekti hüpe pole veel läbi. Tehnoloogia on reaalne ja annab jätkuvalt tulemusi seal, kus traditsioonilised süsteemid ebaõnnestuvad. Kuid naiivne usk, et ainuüksi tehisintellekti investeeringud annavad transformatiivseid tulemusi, on minevik. Tehisintellekti kasutuselevõtu järgmist etappi ei määratle mitte tehnoloogilised, vaid organisatsioonilised läbimurded. Võidavad need, kes sellest aru saavad. Teised raiskavad aastaid ja kapitali, et jõuda lõpuks sinna, kust nad oleksid pidanud alustama: strateegilise, integreeritud ja inimkeskse lähenemisviisiga.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus