L'économie de l'IA comme force économique: une analyse de la transformation mondiale, des prévisions et des priorités géopolitiques

L'écart préparatoire se termine: pourquoi les nations non utilisées par AI pourraient devenir les grands perdants de la transformation numérique

L'intelligence artificielle (IA) n'est pas une seule nouvelle technologie; Il s'agit d'une force économique fondamentale, dont l'influence transformatrice est comparable à la révolution industrielle. Les changements dans l'économie mondiale par l'IA qui ont déjà été et les émergements montrent une image complexe d'énormes opportunités et de défis considérables, renforcés par des effets synergiques avec la robotique et caractérisés par des développements géopolitiques.

Le potentiel économique de l'IA est impressionnant: les analystes prédisent que l'IA pourrait contribuer 15,7 billions de dollars supplémentaires au produit intérieur brut mondial (PIB) d'ici 2030. Cette valeur provient de deux canaux principaux: la productivité massive augmente grâce à l'automatisation des travaux cognitifs et à l'optimisation des processus ainsi qu'à une stimulation significative de la consommation à travers de nouveaux produits et services basés sur l'AI.

Dans le même temps, une tension centrale entre cet immense potentiel et des risques considérables est révélée. Les prévisions vont de l'optimisme exubérant aux estimations davantage dû, qui indiquent des obstacles de mise en œuvre réels tels que les seuils de rentabilité, les coûts d'adaptation et une inadéquation entre les investissements et les domaines d'application. Le marché du travail fait face à une révolution profonde, dans laquelle jusqu'à 60% des emplois dans les pays industrialisés pourraient être affectés par l'IA. Cela conduit à une réévaluation des qualifications, à la polarisation des emplois et à un resserrement potentiel de l'inégalité des revenus.

Le paysage géopolitique est de plus en plus façonné par la concurrence de l'IA entre les États-Unis et la Chine, ce qui conduit à une fragmentation de l'écosystème technologique mondial. Les philosophies réglementaires divergentes - l'approche orientée vers le marché des États-Unis, le cadre à droite de l'UE et du modèle de Chine contrôlé par l'État - créent un environnement complexe et coûteux pour les sociétés multinationales.

L'impératif stratégique cristallise: pour les chefs d'entreprise, la clé de la valeur ajoutée dans le "nouveau nouveau câblage" - une refonte fondamentale des processus d'exploitation, de la gouvernance et des stratégies de talent. Pour les décideurs politiques, la tâche urgente est de trouver un équilibre entre la promotion de l'innovation et la création de structures de gouvernance inclusives. Le pontage de «l'écart préparatoire» entre les nations compatibles AI et l'IA-UN est cruciale pour empêcher l'IA de devenir un nouveau moteur puissant de l'inégalité mondiale.

Convient à:

• Des milliards investis dans l'IA - mais où est la percée économique?

L'économie fondée sur l'IA: un inventaire du paysage actuel

Cette partie met la base pour comprendre les effets économiques de l'IA en quantifier leurs contributions précédentes et en concevant un scénario contrefactuel afin d'isoler leur valeur unique.

L'aube de l'économie d'IA: quantification de la transformation précédente

L'intégration de l'intelligence artificielle dans la structure économique mondiale n'est plus un scénario futur, mais une réalité déjà mesurable. Cependant, l'évaluation de leur influence précédente révèle un large éventail de prévisions, qui vont de contributions transformatrices et lourdes à une croissance modeste mais toujours significative. Cet écart est la clé pour comprendre la dynamique complexe de l'adoption de l'IA.

Effets macroéconomiques: une histoire de deux prévisions

L'évaluation quantitative de la contribution économique de l'IA est façonnée par deux écoles de pensée différentes.

Le consensus haussier, dirigé par des institutions telles que PwC, attire une image de l'expansion économique monumentale. Selon une étude largement citée, KI pourrait contribuer jusqu'à 15,7 billions de dollars en plus du PIB mondial d'ici 2030, ce qui correspond à une augmentation de 14%. Ce nombre impressionnant est alimenté par deux mécanismes primaires. Premièrement, par des augmentations de productivité qui résultent de l'automatisation des tâches de routine et de l'optimisation des processus complexes. Deuxièmement, et encore plus important, par les effets de consommation et de demande. PWC estime que 9,1 billions de dollars américains seuls résulteront d'une consommation accrue, qui est stimulée par les améliorations et services d'IA tels que les offres personnalisées et les systèmes d'assistance intelligents. McKinsey sous-tend cette opinion optimiste avec l'estimation que l'IA générative pourrait créer une valeur annuelle de 2,6 à 4,4 billions de dollars. D'autres prévisions vont encore plus loin et voient l'ensemble du marché de l'IA d'ici 2040 avec une valeur annuelle pouvant atteindre 22,9 billions de dollars.

Dans le contraste net, le contre-trajet conservateur, qui est bien représenté par le co-profriseur et lauréat du prix Nobel Daron Acemoglu. Dans son analyse, il prédit une augmentation du PIB plutôt modeste d'environ 1% par l'IA pour les États-Unis au cours des dix prochaines années. Cette évaluation n'est pas un rejet du potentiel transformateur de l'IA, mais une évaluation sobre des obstacles de mise en œuvre réels.

L'explication de cet écart béant entre les prévisions réside dans les hypothèses sous-jacentes. Alors que les scénarios haussiers supposent une adoption large et efficace, le modèle d'Acemoglus intègre des restrictions décisives qui peuvent être observées dans la pratique:

• Le filtre de rentabilité: la recherche sur l'Acemoglus montre que près de 20% de toutes les tâches de travail aux États-Unis pourraient être affectées par l'IA, mais seulement environ un quart - 5% de l'économie entière - peut être automatisée dans un avenir proche. Dans les 75% autres des cas, les coûts de mise en œuvre et d'adaptation dépassent les avantages immédiats.
• Coûts d'adaptation et complexité des tâches: les entreprises doivent payer des coûts considérables afin d'adapter leurs organisations, processus et cultures pour travailler avec l'IA. De plus, les premiers gains de productivité majeurs sont obtenus dans des «tâches simples», dans lesquelles le lien entre l'action et le résultat est clair et mesurable. Cependant, si l'IA est appliquée à des «tâches difficiles» telles que le diagnostic d'une toux obstinée, les gains de productivité sont au moins limités.
• Merfection entre investissement et application: Une grande partie de l'investissement en IA se concentre sur les grandes entreprises technologiques dans certains secteurs. Cependant, de nombreuses tâches que l'IA pouvaient ajouter ou remplacer peuvent être trouvées dans les petites et moyennes entreprises (PME), qui manquent souvent de capital, de données et d'expertise pour une mise en œuvre efficace.

Ce «filtre de rentabilité» est plus qu'une simple restriction académique; Il s'agit d'une force fondamentale et formant le marché. Cela conduit à l'émergence d'une économie d'IA en deux parties. D'une part, les géants «natifs de l'IA» tels que Google, Microsoft et Amazon sont d'une part. Avec votre énorme capital, d'énormes ensembles de données propriétaires et des talents de classe mondiale, vous pouvez supporter les coûts élevés pour le développement et l'utilisation des derniers systèmes d'IA et franchir le seuil de rentabilité. D'un autre côté, les PME, l'épine dorsale de la plupart des économies, sont confrontées à des obstacles insurmontables pour les coûts, l'accès aux données et les connaissances spécialisées. Cela conduit à une divergence prévisible: une couche hyper-productive de géants d'IA et une couche couchante de PME, que l'IA peut ne pas utiliser ou seulement sous la forme de solutions simples et moins efficaces. Le résultat n'est pas seulement un écart de productivité, mais un resserrement structurel de la concentration du marché et de l'égalité - un effet secondaire décisif de l'intégration économique de l'IA.

Shifts microéconomiques: nouveaux modèles commerciaux et réalités entrepreneuriales

Au niveau micro, l'IA a déjà commencé à changer fondamentalement la façon dont les entreprises créent et rivalisent avec les valeurs. Il permet des modèles commerciaux complètement nouveaux et dynamiques qui diffèrent fondamentalement des approches traditionnelles et statiques. Cela comprend des modèles contrôlés par les données tels que les données en tant que service (DAAS), dans lesquelles les entreprises vendent des données et des connaissances préparées en tant que service, des marchés basés sur l'IA qui achètent des acheteurs et des vendeurs avec une efficacité sans précédent, des plateformes d'analyse prédictive et des modèles d'hyper-personnalisation. Ces nouveaux modèles commerciaux sont basés sur l'apprentissage continu des données, la recherche de décision en temps réel et l'énorme évolutivité, qui manque souvent d'entreprises traditionnelles.

L'acceptation de l'entreprise accélère rapidement. Une enquête PWC montre que 79% des entreprises utilisent déjà des agents d'IA. McKinsey note que plus des trois quarts des organisations utilisent l'IA dans au moins une fonction commerciale. Les investissements augmentent soudainement: 88% des gestionnaires prévoient d'augmenter leurs budgets d'IA au cours des 12 prochains mois.

Prévisions comparatives des effets économiques de l'IA

Diverses institutions renommées ont créé des prévisions approfondies sur les effets économiques de l'intelligence artificielle qui montrent un potentiel de croissance impressionnant. D'ici 2030, PwC prédit une augmentation globale de la valeur de 15,7 billions de dollars grâce à l'ensemble de la technologie de l'IA, sur la base d'augmentation considérable de productivité et d'une croissance significative de la consommation pilotée par les produits d'IA. McKinsey & Company se concentre spécifiquement sur l'IA générative et estime sa valeur ajoutée annuelle à 2,6 $ à 4,4 billions, selon laquelle cette analyse comprend 63 domaines d'activité différents et pourrait augmenter l'effet global de l'IA de 15 à 40%. Goldman Sachs voit un potentiel de 7 billions de dollars par une IA générative sur une période de dix ans, ce qui correspond à une augmentation du produit intérieur brut mondial de 7% et est basé sur une large augmentation de l'adoption et de la productivité. Inséré de prévoir une taille de marché de 4,8 billions de dollars pour l'ensemble du marché de l'IA d'ici 2033, ce qui correspond à une croissance remarquable de 25 fois par rapport à 189 milliards de dollars en 2023. D'un autre côté, l'évaluation de Daron Acemoglu à partir du MIS, qui ne s'attend qu'à la croissance du GDP d'un pourcentage par un pourcentage par l'adaptation aux États-Unis pour un compte rendu et plus réel, est considérablement conservatrice, puisque son analyse prend le profit des coûts de profit et de l'adaptation.

Un monde sans IA: une analyse contradictoire

Afin d'isoler la véritable contribution de l'intelligence artificielle, il est nécessaire de construire un scénario contradictoire: à quoi ressemblerait l'économie mondiale aujourd'hui si la révolution de l'apprentissage en profondeur et les modèles de grande langue n'avaient pas eu lieu au cours des 10 à 15 dernières années? Cette analyse, basée sur les méthodes utilisées en macroéconomie, permet de quantifier la «valeur ajoutée de l'IA» en indiquant le développement hypothétique de l'économie sans ce catalyseur technologique.

L'économie de contradicraft

Dans un monde sans IA moderne, plusieurs domaines clés de l'économie se développeraient considérablement différemment.

• Croissance de la productivité plus faible: La croissance de la productivité déjà capturée dans les économies avancées aurait probablement été encore plus plate. Des secteurs tels que la finance et l'informatique, qui étaient l'un des premiers utilisateurs de l'IA, auraient des gains d'efficacité plus faibles. La productivité remarquable jaillit qui a été observée dans certains rôles - comme l'augmentation de 66% rapportée par Nielsen chez les employés qui utilisent des outils d'IA génératifs auraient échoué. La productivité agrégée, qui est alimentée aux États-Unis depuis 2019, principalement par la croissance industrielle, en particulier dans les secteurs à forte intensité, aurait perdu l'un de ses moteurs les plus importants.
• Hyper-personnalisation limitée: les modèles commerciaux de grandes plateformes numériques tels qu'Amazon, Netflix et Spotify seraient fondamentalement différents et moins efficaces. Vos algorithmes de recommandation, qui sont largement responsables de la fidélité et des ventes des clients, sont alimentés par l'IA. Sans l'IA, ils devraient compter sur des approches marketing grossières basées sur le segment. Cela conduirait à une baisse de la demande de consommation - un facteur clé dans les prévisions de 15,7 milliards de dollars de PwC, dans lesquelles la consommation est de 9,1 billions de dollars à la part du lion. La capacité de personnaliser les expériences des clients en temps réel et donc d'augmenter les taux de conversion serait gravement restreinte.
• Solder Scientific et progrès: des domaines tels que la recherche sur les médicaments seraient considérablement de retour derrière leur stand actuel. La capacité de l'IA à analyser d'énormes enregistrements de données biologiques et à prédire les structures protéiques complexes, comme cela a été démontré par l'alphabal de Google, a une recherche radicalement accélérée. Sans ces outils, le développement de nouveaux médicaments, des matériaux et des thérapies resterait un processus beaucoup plus lent, plus cher et plus sujet. Le taux de réussite des médicaments développés par l'IA dans les études de phase I, qui est de 80 à 90% contre environ 40% dans les méthodes traditionnels, serait resté inégalé.
• Autres structures de marché: la domination actuelle des géants de la technologie, qui est basée sur les effets des réseaux de données et les services contrôlés par l'IA, serait moins prononcée. Sans la capacité de l'IA à utiliser d'énormes quantités de données, les barrières d'entrée sur les marchés numériques seraient plus faibles, mais les services offerts seraient également moins sophistiqués. Le marché des logiciels et services d'IA, qui sera estimé à plus de 279 milliards de dollars en 2024, n'existera tout simplement pas dans sa forme actuelle. Le paysage économique serait plus fragmenté, mais aussi moins innovant en termes de services à forte intensité de données.

En résumé, on peut dire qu'un monde sans IA serait un monde avec moins de croissance, des marchés moins efficaces, des progrès scientifiques plus lents et une distribution différente du pouvoir de marché. La «valeur ajoutée de l'IA» est donc non seulement une augmentation progressive, mais un catalyseur fondamental pour l'efficacité, l'innovation et la création de domaines économiques complètement nouveaux.

Analyse détaillée de l'industrie: l'empreinte de l'IA dans les industries clés

Les effets macroéconomiques de l'IA sont le résultat de changements profonds au niveau sectoriel. Dans les industries caractérisées par les données, la complexité et le potentiel d'optimisation, l'IA a déjà laissé des traces indélébiles et redessiné des modèles commerciaux établis à partir de zéro.

Finance: la révolution algorithmique

Le secteur financier, qui est naturellement à forte intensité de données, est devenu l'un des domaines d'application les plus fertiles pour l'IA. L'IA est devenue le système nerveux central de la finance moderne, qui automatise les processus, améliore la gestion des risques et crée des paradigmes de trading complètement nouveaux.

Cas de candidature et effets:

• Automatisation des processus: les gains d'efficacité sont énormes. Un excellent exemple est la plate-forme de pièces (Contract Intelligence) de JP Morgan, qui automatise la vérification des contrats de crédit commerciaux complexes avec l'aide de l'IA. Une tâche qui exigeait auparavant environ 360 000 heures de travail par an est désormais achevée en quelques secondes. Une automatisation similaire peut être trouvée dans le traitement des factures et la création de rapports financiers, ce qui réduit les coûts d'exploitation et augmente la productivité des employés.
• Reconnaissance de la fraude: les systèmes d'IA ont révolutionné la lutte contre la fraude. Le moteur à risque contrôlé par PAYPALS analyse les modèles de transaction en temps réel et a pu réduire la perte de fraude jusqu'à 20%. Le MasterCard, Decision Intelligence Pro System, évalue plus de 1 000 points de données par transaction et améliore le taux de détection de fraude en moyenne de 20%, dans certains cas jusqu'à 300%, tandis que le nombre de fausses alarmes est considérablement réduit.
• Trade algorithmique: les fonds spéculatifs tels que les technologies de la Renaissance et la Citadelle utilisent KI pour mettre en œuvre des stratégies complexes de commerce de fréquence élevée. Ces systèmes analysent les données du marché, les humeurs d'actualités et les sources de données alternatives (telles que les images satellites) à une vitesse et une profondeur inaccessibles pour les concessionnaires humains. Cela augmente l'efficacité du marché, mais comporte également de nouveaux risques, tels que la possibilité d'une collusion involontaire et contrôlée par l'IA dans laquelle les algorithmes apprennent à coordonner leurs activités commerciales pour maximiser les bénéfices, ce qui pourrait affecter la liquidité du marché.
• Prêt et évaluation des risques: l'IA élargit l'accès au crédit en utilisant d'autres sources de données pour l'évaluation des risques. Des entreprises telles que le parvenu utilisent l'IA pour analyser des facteurs tels que l'éducation et l'expérience professionnelle en plus des scores de crédit traditionnels, ce qui a entraîné une réduction des cas de crédit de 75% tout en approuvant davantage de prêts.

Santé: du diagnostic à la découverte

Dans les soins de santé, l'IA agit comme un catalyseur transformateur, qui convertit le secteur d'un système réactif à un système proactif et personnalisé. Les applications vont de l'amélioration du diagnostic à l'accélération du développement des médicaments à l'optimisation de la gestion hospitalière.

Cas de candidature et effets:

• Imagerie médicale: les algorithmes d'IA montrent des compétences surhumaines en radiologie. Dans les études, elle a dépassé les radiologues humains lorsqu'il reconnaît les nœuds pulmonaires avec une précision de 94% contre 65%. Dans la pratique, l'utilisation des systèmes d'assistance IA a augmenté la reconnaissance des résultats critiques sur les scanneaux de la CT-CT de 20% et l'identification de la pneumonie sur les images aux rayons X à dix fois.
• Recherche pharmaceutique: L'IA accélère considérablement un processus traditionnellement lent et coûteux. Le partenariat entre Tribe AI et Recursion a utilisé le supercalcul et l'apprentissage automatique pour augmenter le débit du dépistage des candidats à l'ingrédient actif pour augmenter dix fois, ce qui a créé une valeur annualisée de 2,8 millions de dollars. Le taux de réussite des médicaments développé avec l'IA dans les études de phase I est de 80 à 90% contre environ 40% dans les méthodes traditionnelles.
• Gestion de l'hôpital: l'IA optimise l'utilisation de ressources rares. La planification du déploiement du personnel soutenu par l'IA pour le personnel infirmier a entraîné des coûts de personnel de 10 à 15% dans les hôpitaux et une satisfaction des patients à 7,5% plus élevée. En médecine de soins intensifs, les systèmes d'IA ont pu voir une septicémie imminente six heures plus tôt que les minutes précédentes, ce qui peut sauver des vies.

Fabrication et industrie 4.0: L'usine intelligente

L'IA est le moteur de base de la quatrième révolution industrielle (Industrie 4.0) et permet la création de processus de fabrication intelligents, adaptables et très efficaces. La vision de «l'usine entièrement automatisée» devient une réalité de l'IA.

Cas de candidature et effets:

• Entretien prédictif: Il s'agit de l'une des applications d'IA les plus efficaces en production. En analysant les données du capteur (vibration, température, etc.), les systèmes AI peuvent prédire la défaillance des machines avant qu'elle ne se produise. McKinsey rapporte que cela peut réduire le temps d'arrêt de la machine de 30 à 50%. Siemens utilise KI pour prédire les échecs potentiels des semaines à l'avance. Dans l'industrie de l'aviation, cela a entraîné une réduction des coûts d'entretien de 12 à 18% et des temps d'arrêt imprévus de 15 à 20%.
• Contrôle de la qualité: Les systèmes de vision informatique contrôlés par l'IA inspectent les produits sur la chaîne de montage en temps réel et reconnaissent les défauts avec précision qui dépasse l'œil humain. Cela réduit le comité et améliore la cohérence des produits. Par exemple, le groupe BMW utilise des systèmes d'IA sur mesure pour le contrôle de la qualité dans ses processus de peinture.
• Conception générative: les algorithmes d'IA révolutionnent le processus de conception du produit. Sur la base de paramètres prédéfinis tels que le matériau, le poids et les coûts, vous pouvez créer et évaluer de manière autonome des milliers de variantes de conception. Ceci est déjà utilisé dans l'aérospatiale et dans l'industrie automobile pour développer des composants plus légers et plus stables.

Chaîne logistique et d'approvisionnement: de la prédiction pour optimiser

La complexité des chaînes d'approvisionnement mondiale en fait un champ d'application idéal pour l'IA. L'IA révolutionne la logistique en créant une transparence et une intelligence cohérentes, de la prévision de la demande à la livraison sur le dernier mile.

Cas de candidature et effets:

• Prévisions de la demande et gestion des stocks: les systèmes d'IA analysent les données de vente historiques, les tendances du marché, la météo et même les humeurs des médias sociaux afin de prédire la demande plus précisément. Unilever utilise KI dans ses 20 tours mondiales de contrôle de la chaîne d'approvisionnement pour améliorer la réaction et réduire les idées fausses. Le détaillant de mode Zara utilise l'IA pour reconnaître les tendances de la mode des médias sociaux et pour adapter la production en conséquence, ce qui évite la surproduction. La société Gaviota a pu réduire son inventaire de 43% par une solution d'IA, avec le même niveau de service.
• Optimisation de l'itinéraire: le système Orion (optimisation intégrée sur route et navigation) à partir d'UPS en est un excellent exemple. Il utilise l'IA pour calculer les itinéraires de livraison les plus efficaces pour ses pilotes. Le système permet d'économiser 100 millions de miles par an sur l'itinéraire, ce qui permet d'économiser des millions de gallons de carburant et réduit les émissions de CO2.

En savoir plus ici :

• Trouvez des produits et des informations B2B avec l'IA / les conseils et le soutien

La prochaine limite économique: les prévisions pour l'avenir dirigé par l'IA

Cette partie déplace l'accent sur l'avenir et analyse les prévisions de croissance, les changements profonds sur le marché du travail et la puissante synergie entre l'IA et la robotique.

Convient à:

• Données, décisions, croissance : le pouvoir de l'IA dans les entreprises et l'économie moderne pour la réussite entrepreneuriale

Projection de l'effet d'un milliard de dollars: croissance future et productivité

Les prévisions pour l'effet économique futur de l'IA sont monumentales. Des institutions telles que PwC (15,7 billions USD d'ici 2030), McKinsey (2,6 à 4,4 billions de dollars par an par Genai seul) et la CNUCED (un volume de marché de 4,8 billions à 2033) indiquent une phase de croissance qui changera fondamentalement l'économie mondiale. Cette croissance est alimentée par plusieurs facteurs clés.

Moteur de la croissance future

• Automatisation généralisée du travail cognitif: le moteur le plus important est peut-être la capacité de l'IA à automatiser les tâches cognitives qui étaient auparavant considérées comme le domaine de la connaissance humaine. McKinsey estime que grâce à l'IA générative, la moitié des activités de travail d'aujourd'hui pourraient être automatisées entre 2030 et 2060 - prévues une décennie plus tôt qu'auparavant. Cette vague d'automatisation enregistre non seulement des tâches de routine, mais aussi des activités complexes dans les domaines du développement de logiciels, du marketing, du service client et du F&E, qui représentent ensemble environ 75% de la valeur potentielle de l'IA générative.
• Accélération de l'innovation: en plus de l'augmentation pure de l'efficacité, l'IA a le potentiel d'agir comme un moteur pour l'innovation fondamentale. La capacité d'accélérer la découverte de nouvelles idées, matériaux, médicaments et modèles commerciaux est cruciale, bien que plus difficile de quantifier le conducteur de croissance. Si l'IA optimise non seulement les processus existants, mais permet également de nouvelles percées scientifiques, votre rôle passe d'un outil pour accroître l'efficacité à une source de progrès économique fondamental.
• Croissance de la productivité: l'automatisation des travaux cognitifs entraîne directement une augmentation de la productivité du travail. On estime que l'IA générative pourrait augmenter la croissance annuelle de la productivité du travail de 2040 de 0,1 à 0,6 point de pourcentage. En combinaison avec toutes les autres technologies d'automatisation, l'augmentation annuelle pourrait même atteindre 3,4 points de pourcentage. Des estimations encore plus prudentes supposent une augmentation durable de la croissance de la productivité de 0,3 point de pourcentage pour la prochaine décennie.

Cependant, la réalisation de cet immense potentiel ne dépend pas uniquement du développement technologique. La stratégie d'entreprise joue un rôle crucial. La large diversification des effets actuels et prévisionnels de l'IA peut s'expliquer par les différentes approches des entreprises. Les données d'enquête McKinsey sont révélatrices ici: la seule caractéristique qui est le plus en corrélation avec une influence mesurable sur le résultat de fonctionnement (EBIT) par l'utilisation du Genai est la refonte des processus de travail. Dans le même temps, d'autres données montrent que moins de la moitié des entreprises qui introduisent les agents de l'IA, leurs modèles d'exploitation repensent fondamentalement.

Cela conduit à une dichotomie claire. Les entreprises qui traitent l'IA comme un outil «complémentaire incrémentiel» - qui automatise une seule tâche sans modifier le processus environnant ne voient que des rendements minimaux, ce qui correspond aux prévisions modestes d'Acemoglu. En revanche, il existe des entreprises qui effectuent un «grand nouveau câble» - une transformation stratégique des processus, de la gouvernance et des modèles de talents menés par le niveau C. Ce sont ces sociétés qui publient la valeur exponentielle de l'IA. Les milliers de dollars de valeur potentielle sont donc fermés derrière la volonté et la capacité d'une entreprise pour l'auto-transformation. L'effet économique ultime de l'IA est donc moins une question technologique qu'une question de changement organisationnel.

L'avenir du travail: bouleversement et réinvention du marché du travail

L'intégration de l'IA dans l'économie changera le marché du travail mondial aussi profondément et de manière globale que pratiquement aucune vague technologique au préalable. Les effets seront universels et affecteront tous les niveaux de qualification et tous les secteurs, ce qui nécessite une réévaluation fondamentale du travail, des qualifications et de la sécurité sociale.

L'étendue de l'exposition

Le nombre d'organisations internationales illustre l'étendue de la transformation à venir. Le Fonds monétaire international (FMI) estime que près de 40% de l'emploi mondial de l'IA est affecté. Dans les économies avancées, cette proportion augmente même à 60%. Une différence décisive pour les vagues d'automatisation précédentes, qui ont principalement affecté les activités manuelles et routinières, est que l'IA intervient directement dans le domaine du travail cognitif hautement qualifié. Une étude du Brooking Institute suggère que des travailleurs bien formés et très rémunérés titulaires d'un baccalauréat pourraient être exposés à plus de cinq fois plus élevés par rapport aux employés de l'IA comme un seul diplôme d'études secondaires.

Destruction du lieu de travail vs création

Le débat public est souvent façonné par la peur du chômage de masse, mais les données indiquent une image plus complexe d'un changement structurel massif - un processus de "destruction créative". Le Forum économique mondial (WEF) prédit que KI créera 170 millions de nouveaux emplois dans le monde d'ici 2030, tandis que 92 millions sont déplacés. L'effet net est donc positif, mais cache un énorme processus d'inversion.

• De nouveaux rôles: des professions complètement nouvelles seront créées directement liées à la technologie de l'IA, telles que: B. ingénieurs rapides, auditeurs d'algorithmes, spécialistes d'éthique de l'IA et formateurs pour les systèmes d'IA.
• Rôles roulants: en même temps, les activités administratives et commerciales basées sur la saisie des données, le traitement et les analyses simples reviendront fortement.

Polarisation et inégalité de qualification

Le plus grand défi social de la révolution de l'IA est peut-être sa tendance à resserrer l'inégalité. L'IA augmentera probablement les revenus et les actifs à la fois dans les deux pays et entre eux.

• Polarisation du travail: le marché du travail devrait se polariser. Le résultat est une forte demande de qualifications qui complètent l'IA - comme la pensée stratégique, la créativité, l'intelligence émotionnelle et la résolution de problèmes complexes. Dans le même temps, les qualifications qui peuvent être remplacées par l'IA - telles que certains langages de programmation, l'analyse des données ou la création de texte - perdront de la valeur.
• Répandise des salaires: les employés qui peuvent utiliser efficacement l'IA subiront une augmentation de leur productivité et donc de leur salaire. Ceux qui ne peuvent pas faire cela menacent de se rabattre. Cela pourrait entraîner une nouvelle propagation des ciseaux de revenu.
• Dimension démographique: l'adaptabilité n'est pas également distribuée. Les jeunes employés qui ont grandi avec les technologies numériques pourraient être plus faciles à utiliser les nouvelles opportunités, tandis que les travailleurs plus âgés pourraient avoir des difficultés à s'adapter. Certaines études indiquent également que les professions des femmes sont plus affectées par l'automatisation que celle des hommes, en particulier dans les pays à revenu élevé.

Ce changement nécessite un effort mondial massif pour le recyclage et l'éducation plus approfondie. Le WEF estime que 39% des qualifications présentes aujourd'hui seront obsolètes d'ici 2030. En réponse à cela, 85% des employeurs prévoient de hiérarchiser la formation supplémentaire de leur main-d'œuvre. Cela pourrait également changer le système éducatif, avec une éventuelle montée en puissance des «écoles techniques d'IA» spécialisées, qui se concentrent sur l'application pratique de l'IA dans certaines professions, au lieu de diplômes universitaires traditionnels.

Effets de l'IA sur le marché du travail: un instantané mondial

Les effets de l'IA sur le marché du travail montrent un instantané mondial complexe. Selon le FMI, environ 40% de tous les lieux de travail sont exposés à l'exposition à l'IA dans le monde, avec cette technologie, contrairement à l'automatisation précédente, affecte en particulier les professions cognitives hautement qualifiées. Dans les pays industrialisés, l'exposition est d'environ 60%, ce qui signifie un risque plus élevé, mais aussi de plus grandes chances de bénéficier des avantages. Les pays émergents ont une exposition d'environ 40%, ce qui entraîne une baisse des troubles immédiats, mais le risque d'augmenter les inégalités entre les ports des nations. Avec 26%, les pays à faible revenu présentent la plus faible exposition, mais souffrent d'un manque d'infrastructures et de travailleurs qualifiés pour utiliser les avantages de l'IA.

Le Forum économique mondial prévoit une croissance nette des emplois à l'échelle mondiale, selon laquelle 170 millions de nouveaux emplois doivent être créés d'ici 2030, tandis que 92 millions sont déplacés. Selon Brookings et les travailleurs de l'OIT titulaire d'un diplôme universitaire sont particulièrement affectés, tandis que les professions des femmes dans les pays industrialisés sont plus automatisées. Le changement de qualification est un défi important: le WEF estime que 39% des qualifications existantes seront obsolètes d'ici 2030, et 63% des employeurs considèrent les lacunes de qualification comme le principal obstacle à la poursuite du développement.

La révolution symbiotique: l'IA, la robotique et l'économie physique

Alors que la majorité du débat sur l'IA se concentre sur le monde numérique et cognitif, une révolution tout aussi profonde dans le monde physique se développe. Ceci est alimenté par la convergence de l'intelligence artificielle (le «cerveau») et de la robotique (le «corps»). Cette symbiose crée plus qu'une simple automatisation progressive; Il produit une nouvelle classe d'agents autonomes qui sont capables d'effectuer des tâches complexes et dynamiques dans le monde réel intelligemment et adaptable.

La synergie explique

Les robots traditionnels sont essentiellement des machines préprogrammées qui effectuent des tâches répétitives dans un environnement fortement structuré. L'intégration de l'IA change fondamentalement cela. KI donne aux robots la capacité de percevoir leur environnement à travers des capteurs tels que les caméras et le lidar (vision par ordinateur), interpréter les données collectées, pour prendre des décisions intelligentes en temps réel et apprendre des expériences (apprentissage automatique). Cette synergie transforme les robots d'outils rigides en systèmes flexibles et autonomes qui peuvent fonctionner dans des environnements non structurés et changeants.

Transformation des industries physiques

La combinaison de l'IA et de la robotique est la pierre angulaire de la transformation des secteurs entiers basés sur le travail physique et l'interaction.

• Fabrication: C'est le lieu de naissance de la robotique moderne, et l'IA augmente l'automatisation à l'étape suivante. La vision de «l'usine entièrement automatisée» - une usine complètement autonome - est plus proche. Les robots collaboratifs (cobots) sont conçus de telle manière qu'ils travaillent en toute sécurité aux côtés des gens et entreprennent des tâches physiquement épuisantes ou très précises. Un concept encore plus futuriste est «l'usine dans une boîte»: des unités de fabrication modulaires contrôlées par l'IA qui peuvent être utilisées rapidement à différents endroits pour permettre une production flexible et décentralisée et pour rapprocher la production de la demande.
• Logistique: les robots mobiles autonomes (AMR) naviguent déjà intelligemment dans les entrepôts pour choisir, emballer et transporter des marchandises, ce qui améliore considérablement l'efficacité du flux de marchandises. Ce développement s'étendra à l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, avec des camions autonomes, les transports à longue distance et les drones de livraison qui comblent le «dernier mile» au client.
• Agriculture: l'agriculture de précision est révolutionnée par la robotique contrôlée par l'IA. Les robots autonomes tels que le Bonirob peuvent les identifier avec précision et les retirer mécaniquement sur les champs, ce qui réduit considérablement le besoin d'herbicides et de travaux manuels. Les drones équipés de capteurs et de caméras basés sur l'IA peuvent surveiller la santé des cultures sur des zones énormes et ne recommandent que des mesures ciblées telles que l'irrigation ou la fertilisation où elles sont nécessaires.
• Santé: les systèmes de robots chirurgicaux basés sur l'IA tels que le système Da Vinci élargissent les compétences des chirurgiens. Ils améliorent la précision, permettent des interventions peu invasives et peuvent les soutenir avec la reconnaissance d'image et la rétroaction en temps réel pendant l'opération.

Cette symbiose de l'IA et de la robotique crée plus qu'une simple «meilleure automatisation». Il crée des systèmes qui peuvent percevoir, planifier et agir dans le monde physique afin d'atteindre des objectifs économiques. Un taxi auto-conducteur, un robot de mauvaises herbes autonomes ou une «usine dans une boîte» ne sont plus seulement des biens d'équipement au sens traditionnel. Ils effectuent des tâches qui étaient auparavant réservées au travail humain. Cela signifie que vous représentez efficacement une nouvelle classe de «acteurs économiques» non humains.

Cette évolution a des conséquences profondes. Il remet en question fondamentalement la distinction économique traditionnelle entre le capital et le travail. Il crée des marchés complètement nouveaux pour les services autonomes. Et il soulève de nouvelles questions juridiques et réglementaires concernant la responsabilité, la capacité d'agir et la gouvernance, pour laquelle les travaux de cadre juridique existants sont inadéquats. La société et les législateurs doivent se préparer à un monde dans lequel les décisions économiques et le travail physique sont de plus en plus effectués par des agents autonomes et contrôlés par l'IA.

Cet article a été "écrit". Mon outil de recherche de R&D auto-développé «Xpaper» utilisé, que j'utilise dans un total de 18 langues, en particulier pour le développement mondial des affaires. Des raffinements stylistiques et grammaticaux ont été réalisés afin de rendre le texte plus clair et plus fluide. La sélection des sections, la conception ainsi que la collection de source et de matériel sont éditées et révisées.

Xpaper News est basé sur AIS ( recherche d'intelligence artificielle ) et diffère fondamentalement de la technologie SEO. Ensemble, cependant, les deux approches sont le but de rendre les informations pertinentes accessibles aux utilisateurs - AIS sur la technologie de recherche et le site Web de référencement du côté du contenu.

Chaque nuit, Xpaper passe par les nouvelles actuelles du monde entier avec des mises à jour continues 24h / 24. Au lieu d'investir des milliers d'euros dans des outils inconfortables et similaires chaque mois, j'ai créé mon propre outil ici pour toujours être à jour dans mon travail dans le domaine du développement commercial (BD). Le système Xpaper ressemble à des outils du monde financier qui collectent et analysent des dizaines de millions de données chaque heure. Dans le même temps, Xpaper est non seulement adapté au développement des entreprises, mais est également utilisé dans le domaine du marketing et des relations publiques - que ce soit comme source d'inspiration pour l' usine de contenu ou pour la recherche d'articles. Avec l'outil, toutes les sources du monde peuvent être évaluées et analysées. Quelle que soit la langue que la source de données parle - ce n'est pas un problème pour l'IA. Différents modèles d'IA sont disponibles pour cela. Avec l'analyse de l'IA, des résumés peuvent être créés rapidement et naturellement qui montrent ce qui se passe actuellement et où se trouvent les dernières tendances et celles avec Xpaper dans 18 langues . Avec Xpaper, les sujets indépendants peuvent être analysés - des problèmes généraux aux problèmes de niche spéciaux, dans lesquels les données peuvent également être comparées et analysées avec les périodes passées.

Navigation dans la Ki-Arena mondiale: géopolitique et impératif stratégique

Cette dernière partie localise la révolution économique et technologique dans son contexte géopolitique décisif et se termine par des recommandations stratégiques pour les gestionnaires en affaires et en politique.

Convient à:

• Les ambitions de l'IA de l'Europe dans la concurrence mondiale: une colonie complète de l'analyse-numérique ou la percée arrive-t-elle?

Le nouveau conseil d'échecs géopolitique: la rivalité de l'IA entre les États-Unis et la Chine

Le paysage mondial de l'intelligence artificielle est largement façonné par une dynamique géopolitique centrale: concurrence intensive entre les États-Unis et la Chine. Cette course est appelée les décideurs politiques de Washington comme la «nouvelle guerre froide» et le «projet Manhattan de notre génération». La perception est que la domination de l'IA décidera de l'équilibre mondial futur de l'énergie.

Les armes de la guerre technologique

Les deux superpuissances poursuivent différentes stratégies pour gagner le dessus dans cette course.

• Stratégie américaine: goulot d'étranglement technologique et alliances. La stratégie principale des États-Unis vise à ralentir les progrès de la Chine en vérifiant l'accès aux composants technologiques clés. Cela se manifeste le plus clairement dans les contrôles d'exportation de grande envergure pour les semi-conducteurs sophistiqués, tels que les puces A100 et H100 de NVIDIA, ainsi que pour les machines nécessaires à leur production. Ces mesures sont destinées à refuser à la Chine l'accès à la puissance de calcul, ce qui est essentiel à la formation de grands modèles d'IA puissants. Dans le même temps, les États-Unis tentent d'étendre sa propre expertise en IA au sein du gouvernement et de bloquer l'utilisation des systèmes d'IA chinois dans les autorités fédérales.
• La stratégie de la Chine: indépendance et mise à l'échelle. En réponse à la pression américaine, la Chine a considérablement accéléré sa stratégie nationale pour obtenir l'indépendance technologique. Cette stratégie comprend des investissements massifs financés par l'État, la promotion des «champions» nationaux et l'utilisation de son énorme marché interne pour la distribution rapide et la mise à l'échelle des nouvelles technologies. Le succès de sociétés telles que Deepseek et Alibaba, qui ont développé des modèles d'IA compétitifs internationalement malgré les restrictions des puces, montre une résistance remarquable de la Chine et sa force innovante dans l'augmentation de l'efficacité. Vous avez appris à obtenir des résultats impressionnants avec du matériel moins puissant grâce à des logiciels intelligents et des optimisations architecturales.

Cette rivalité entre les États-Unis et la Chine agit en même temps comme un «accélérateur à double innovation et un moteur de fragmentation». D'une part, le récit de la «race» agit comme un solide catalyseur de l'innovation. Il justifie des fonds de recherche d'État massifs, mobilise les talents nationaux et crée un sentiment d'urgence qui anime le développement technologique à un rythme à couper le souffle. D'un autre côté, les principaux instruments de ces contrôles, sanctions, interdictions d'investissement et lois sur la localisation des données - sont activement activement dans le processus de «fragmentation» de l'écosystème technologique autrefois mondialisé.

Cette fragmentation a de graves conséquences économiques. Il fait augmenter les coûts de toutes les sociétés multinationales, forcé la création de chaînes d'approvisionnement redondantes et inefficaces et comporte le risque de créer des sphères technologiques incompatibles - un «Splinternet» si appelé. Cette tension fondamentale signifie que exactement le pouvoir qui accélère le développement de l'IA supérieur, rend en même temps sa propagation mondiale plus difficile, plus coûteuse et politiquement risquée. Il s'agit d'un paradoxe décisif pour l'économie mondiale au 21e siècle.

La grande divergence: philosophies réglementaires concurrentes

Parallèlement à la rivalité technologique et géopolitique, le monde est la fragmentation en trois blocs réglementaires différents pour l'intelligence artificielle. Chacun de ces blocs poursuit sa propre vision, qui est basée sur différentes valeurs et objectifs et a des conséquences économiques profondes.

Conséquences économiques de la fragmentation

Cette divergence réglementaire oblige les sociétés multinationales à adapter leurs produits d'IA et leurs stratégies de conformité pour chaque région, ce qui augmente considérablement les coûts et la complexité. Il entrave le trafic de données transfrontalières, qui est l'élixir de la vie pour le développement de modèles d'IA puissants, et fait de la coopération mondiale dans la recherche et le développement. Les entreprises doivent agir dans un environnement réglementaire fragmenté, ce qui rend difficile la planification stratégique et la mise à l'échelle mondiale.

Paysage géopolitique de l'IA: un aperçu comparatif

Le paysage géopolitique de l'IA montre des différences régionales importantes dans les objectifs et les approches réglementaires. Les États-Unis poursuivent principalement l'innovation commerciale et le leadership technologique grâce à une philosophie réglementaire contrôlée par le secteur, spécifique au secteur et innovante. Votre politique est basée sur les décrets, les contrôles de financement et d'exportation F &, ce qui conduit à une vitesse d'innovation élevée, mais abrite des risques de lacunes réglementaires et de concentration potentielle du marché.

L'Union européenne, en revanche, se concentre sur la protection des droits fondamentaux et de la formation de la confiance au moyen d'une approche réglementaire basée sur le droit, basé sur les risques et horizontales qui se manifeste dans la loi sur l'UE. Cela conduit à des coûts de conformité élevés et à une innovation potentiellement plus lente, mais permet un établissement standard mondial par le biais de «l'effet de Bruxelles», mais peut provoquer des inconvénients compétitifs.

La Chine poursuit le contrôle de l'État, l'indépendance technologique et la stabilité sociale grâce à une approche orientée vers le bas et axée sur l'État. La stratégie nationale d'IA ainsi que les lois sur la localisation des données et le contrôle algorithique permettent une diffusion et une promotion de l'innovation dirigées rapidement et de l'État dans les domaines stratégiques, mais conduisent à une fragmentation des données et à un accès limité sur le marché.

Recommandations stratégiques pour un monde basé sur l'IA

L'ère de l'intelligence artificielle a décomposé et présente des cadres en affaires et en politique avant des défis et des opportunités sans précédent. Afin de maximiser les avantages et de minimiser les risques, des mesures déterminées et stratégiques sont nécessaires.

Pour les chefs d'entreprise

• Acceptez le «nouveau nouveau câblage»: la vraie valeur de l'IA n'est pas publiée par l'utilisation isolée de nouvelles technologies, mais par une transformation fondamentale de l'entreprise. Le niveau de gestion doit faire progresser la refonte des processus de travail, des processus et des modèles d'exploitation. Comme le montrent les données de McKinsey, c'est le facteur décisif d'une influence mesurable sur le résultat de fonctionnement. Cela nécessite un écart par rapport aux solutions de l'IA à une intégration profonde dans l'ADN d'entreprise.
• Investir dans des talents et une formation plus approfondie: l'écart de qualification est l'un des plus grands obstacles à une transformation réussie. Étant donné que près de 40% des compétences d'aujourd'hui seront obsolètes d'ici 2030, les entreprises doivent investir massivement dans le recyclage et la formation ultérieure de leur main-d'œuvre. L'accent devrait être mis sur les compétences qui complètent l'IA: la pensée critique, la créativité, la compétence de résolution de problèmes et l'intelligence émotionnelle. La création d'une culture d'apprentissage tout au long de la vie est essentielle.
• Risques proactifs: L'introduction de l'IA comporte des risques considérables en ce qui concerne l'inexactitude, la cybersécurité, la violation de la propriété intellectuelle et le biais algorithmique. Les entreprises doivent établir des structures de gouvernance robustes avec une responsabilité claire au niveau de gestion le plus élevé. Cela comprend la mise en œuvre des processus de vérification du contenu généré par l'IA et le contrôle actif des risques pour assurer la confiance des clients et des employés et éviter les erreurs coûteuses.
• Naviguez dans un monde fragmenté: la divergence réglementaire croissante nécessite la flexibilité des sociétés d'exploitation mondiale. Vous devez développer des stratégies spécifiques à la région pour respecter les différentes réglementations (telles que la loi UE AI) sans perdre votre compétitivité mondiale. Cela nécessite une compréhension approfondie du paysage géopolitique et de la capacité d'adapter les produits et services aux conditions de cadre juridique locales.

Pour la décision politique -makers

• Promouvoir la préparation de base: l'indice de préparation de l'IA du FMI (KIPI) offre une feuille de route claire. Les gouvernements, en particulier dans les pays de seuil et de développement, doivent investir principalement dans les bases: infrastructure numérique (électricité, Internet, Internet, puissance informatique), la formation STEM et le développement d'une population d'emplois qualifiée numériquement. Sans ces fondements, ces pays menacent de perdre le lien et d'être exclus des avantages de la révolution de l'IA.
• Trouver l'équilibre entre l'innovation et la réglementation: un cadre réglementaire agile doit être créé qui renforce la confiance du public et réduit les dommages sans étouffer l'innovation. Une réglementation excessive motivée par la peur pourrait conduire à un leadership technologique à d'autres régions. L'accent devrait être mis sur les approches basées sur les risques qui fournissent des règles strictes où les plus grands dangers pour les individus et la société existent.
• Coussin de la transition vers le marché du travail: les défauts causés par l'IA nécessitent des mesures politiques proactives. Le renforcement des systèmes de sécurité sociale et le financement des programmes de recyclage à grande échelle et d'éducation supplémentaire sont cruciaux pour soutenir les employés touchés par l'automatisation. Ceci est nécessaire pour faire face aux tensions sociales et garantir que les bénéfices de la révolution de l'IA sont largement distribués.
• Promouvoir la coopération internationale: malgré les rivalités géopolitiques, un dialogue mondial sur la sécurité, l'éthique et les normes de l'IA est essentiel. L'influence de l'IA est illimitée et un manque de coordination internationale dans la gouvernance est un risque mondial considérable. Les initiatives visant à déterminer les normes communes, en particulier en termes de sécurité et les abus de l'IA, sont urgentes.

Enfin, l'analyse montre que «l'écart préparatoire», comme découvert par le KIPI du FMI, représente la nouvelle ligne de front de l'inégalité mondiale. Il existe un écart clair entre les nations compatibles AI (principalement des pays riches) et les nations indépendantes de l'IA (principalement les pays en développement). Ce n'est pas seulement un écart technologique, mais un indicateur de la divergence économique future. Les nations compatibles AI sont capables d'utiliser les immenses gains de productivité et la valeur ajoutée de l'IA. Les nations indépendantes de l'AI, en revanche, auxquelles il y a un manque d'infrastructures, de qualifications et de conditions de cadre institutionnel, risque de ressentir les effets négatifs (pertes d'emplois, instabilité sociale) sans bénéficier des avantages. L'IA menace ainsi de devenir un puissant amplificateur de l'inégalité mondiale et de créer un nouvel écart potentiellement permanent entre les nations. La réduction de cet «écart préparatoire» est l'un des défis politiques mondiaux les plus urgents du 21e siècle.

KI-GAMECHANGER: Les solutions de fabrication de plate-forme d'IA les plus flexibles qui réduisent les coûts, améliorent leurs décisions et augmentent l'efficacité

Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

En savoir plus ici :

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

☑️ Accompagnement des PME en stratégie, conseil, planification et mise en œuvre

Création ou réalignement de la stratégie de l'IA

☑️ Développement commercial pionnier

 

Je serais heureux de vous servir de conseiller personnel.

Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ci-dessous ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) .

J'attends avec impatience notre projet commun.

 

 

Xpert.Digital est une plateforme industrielle axée sur la numérisation, la construction mécanique, la logistique/intralogistique et le photovoltaïque.

Avec notre solution de développement commercial à 360°, nous accompagnons des entreprises de renom depuis les nouvelles affaires jusqu'à l'après-vente.

L'intelligence de marché, le smarketing, l'automatisation du marketing, le développement de contenu, les relations publiques, les campagnes de courrier électronique, les médias sociaux personnalisés et le lead nurturing font partie de nos outils numériques.

Vous pouvez en savoir plus sur : www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus