השינוי הגדול: סוף עידן הכלכלה האינטרנטית עם אובדן של 3 עד 5 מיליון מקומות עבודה?

"בעיית הסוס המהיר יותר": מדוע עבודתך פגיעה כיום כמו עבודתו של סוס רכיבה לפני 100 שנה

את סיפור המהפך הכלכלי הגדול ביותר של הזמנים המודרניים אי אפשר לתאר במספרים, אלא רק להבין אותו בהיגיון שלו. כאשר הנרי פורד הפעיל את פס הייצור הנע הראשון בשנת 1913, הוא לא רק שינה את ייצור הרכב - הוא גם בישר את סופו של עידן כלכלי שבמשך מאות שנים התבסס על כוח מניע יחיד: הסוס.

מאמר זה נוצר בהשראת אלפרד רוסי ואחד מפוסטיו בלינקדאין

ההקבלות לבינה המלאכותית של ימינו הן בולטות. בדיוק כמו אז, אנו ניצבים בפני טכנולוגיה שאינה משפרת תהליכים קיימים, אלא מחליפה אותם באופן מהותי. כאשר אנשים כיום מבקשים "תוכנה מהירה יותר" או "אלגוריתמים יעילים יותר", הם נופלים לאותה מלכודת מחשבתית כמו אלו שרצו פעם "סוסים מהירים יותר". אף אחד מהם לא מבין שחדשנות אמיתית אינה מייעלת את הישן, אלא הופכת אותו למיושן.

מתאים לכך:

• מהפכת הבינה המלאכותית בצומת דרכים: פריחת הבינה המלאכותית משתקפת בבועת הדוט-קום - ניתוח אסטרטגי של הייפ ועלויות

יסודותיה של ציוויליזציה שלמה קרסו

הכוח הבלתי נראה של תעשיית הסוסים

אמריקה של תחילת המאה ה-20 הייתה כלכלת סוסים במובן האמיתי של המילה. 25 מיליון הסוסים והפרדים, שהגיעו לשיאם ההיסטורי בשנת 1915, היו יותר מסתם אמצעי תחבורה. הם היוו את עמוד השדרה של מבנה כלכלי מורכב שתמך במיליוני מקומות עבודה ותמך בתעשיות שלמות.

גודל התלות הזו מתברר רק בבדיקה מדוקדקת יותר. אחד מכל חמישה סוסים אמריקאים נזקק להזנה, מים וטיפול יומיומיים. תעשיית החציר לבדה העסיקה מאות אלפי חקלאים שייצרו מזון לבעלי חיים אלה על כשליש מאדמותיה הראויות לעיבוד של אמריקה. בניו יורק, 120,000 סוסים הובילו אנשים וסחורות ברחובות מדי יום.

מערכת כלכלית נעלמת בן לילה

מהירות השינוי הייתה עוצרת נשימה. בין השנים 1915 ו-1960, אוכלוסיית הסוסים האמריקאית ירדה מ-25 ל-3 מיליון בעלי חיים בלבד - ירידה של 88 אחוזים בפחות מחצי מאה. עם כל סוס שנעלם, נעלם פיסה מהסדר הכלכלי הישן.

מקצועות שלמים הפכו למיושנים בן לילה. עגלונים, שהעבירו סחורות דרך הערים במשך עשרות שנים, איבדו את פרנסתם. רכיבי כרכרות, שמלאכתם נותרה ללא שינוי מאז ימי הביניים, מצאו את עצמם לפתע ללא עבודה. פועלי אורוות, בוני כרכרות, אוכפים - שרשרת ערך שלמה התפרקה.

השינוי היה דרמטי במיוחד בערים. ברודווי בניו יורק, שבעבר היה רצוף בחנויות לרתמות, אוכפים וכרכרות, הפך תוך מספר שנים לרחוב מלא בסוכנויות רכב, תחנות דלק ומוסכים. במקום בו גללי סוסים היו הבעיה הסביבתית הגדולה ביותר בשנת 1910, הופיעו כעת פקקי התנועה הראשונים שנגרמו על ידי כלי רכב ממונעים.

המצאת העבודה המודרנית

המהפכה האמיתית של הנרי פורד

ההישג האמיתי של פורד לא היה המצאת המכונית - שכבר הייתה קיימת מאז שנות ה-80 של המאה ה-19. המהפכה שלו כללה המצאה מחדש של העבודה עצמה. כאשר הוא הזמין את פס הייצור הנע הראשון במפעלו בהיילנד פארק ב-7 באוקטובר 1913, הוא שינה לא רק את הייצור אלא גם את אופי הפעילות האנושית.

המספרים מדברים בעד עצמם. הזמן הנדרש להרכבת דגם T לאחר המעבר לטכנולוגיית פס ייצור ירד מ-12.5 שעות ל-93 דקות בלבד - עלייה פי 33 בפריון.

עד שנת 1926, ייצור מכונית דרש רק 53 שעות עבודה במקום 1,776 שעות מקוריות בשנת 1908, אשר לקחו בחשבון את כל שלבי העבודה, כולל תהליכים ידניים וספקים, ולא רק הרכבה סופית.

זה היה יותר משיפור טכני – זו הייתה לידתו של הייצור ההמוני.

מחיר ההתקדמות

פורד הבין מוקדם כי למהפכה שלו היה מחיר חברתי גבוה. עבודה בפס ייצור צמצמה את הפעילות האנושית למשימות ידניות מונוטוניות. פורד עצמו תיאר את מטרתו כ"הפחתת הדרישות מפעילותו המנטלית של העובד וצמצום תנועותיו למינימום".

הפתרון היה מבריק כשם שהיה שנוי במחלוקת: בשנת 1914, פורד הכפיל את שכר המינימום במפעליו מ-2.50 דולר ל-5 דולר ליום. בכך, הוא לא רק יצר עובדים נאמנים אלא גם לקוחות אמידים. עובד פס ייצור יכול היה כעת להרשות לעצמו אפילו מודל T - רעיון רדיקלי לתקופה שבה מכוניות היו מוצרי יוקרה.

הופעתו של סדר כלכלי חדש

תעשיית הרכב יצרה גידול נטו של 6.9 מיליון משרות בארצות הברית בין השנים 1910 ו-1950 - אחד עשר אחוזים מכלל כוח העבודה בשנת 1950. משרות חדשות אלו כללו לא רק ייצור אלא תעשיות שלמות: תחנות דלק, מוסכי תיקונים, חניונים, סלילת כבישים ותשתית חדשה לחלוטין לתחבורה ממונעת.

התזמון היה קריטי. המשרות החדשות צצו במקביל להיעלמותן של הישנות. היה מעבר חלק שבו אנשים יכלו לעבור מתעשיית הסוסים לתעשיית הרכב. בונה כרכרות יכול היה להפוך למכונאי רכב, סוחר סוסים למוכר מכוניות.

האגדה הבלתי נראית של הסוסים המהירים יותר

מיתוס נולד

הציטוט המפורסם, "אם הייתי שואל אנשים מה הם רוצים, הם היו אומרים סוסים מהירים יותר", הוא אחד המיתוסים העקשניים ביותר בהיסטוריה הכלכלית - וגם אחד המסוכנים ביותר. כי הנרי פורד מעולם לא אמר את המילים האלה.

האזכור המתועד המוקדם ביותר של ציטוט זה אינו של פורד עצמו, אלא של ג'ון מקניס, מעצב ספינות תענוגות, משנת 1999. Quote Investigator, מקור אמין לאימות הצעות מחיר, לא הצליח למצוא שום קשר אותנטי לפורד. למעשה, הצהרותיו המתועדות של פורד מראות את ההפך: הוא הדגיש בעקביות את החשיבות של הבנת הלקוח.

האמת מאחורי האגדה

פורד לא היה אדם בודד בעל חזון שהתעלם מלקוחותיו. להיפך: הצלחותיו התבססו על הבנה עמוקה של צרכי תקופתו. אנשים באמת רצו אמצעי תחבורה מהירים, אמינים ונקיים יותר. פרסומות מוקדמות לרכב הבטיחו בדיוק את זה: "וותר על סוס וחסוך לעצמך את ההוצאות, הטיפול והדאגה הכרוכים בגידול סוסים".

פורד לא סיפקה את מה שאף אחד לא רצה, אלא את מה שכולם היו צריכים אבל עדיין לא הצליחו לבטא. מכוניות פתרו את בעיות הסוסים: הן לא הריחו, לא השאירו אחריהם זבל, לא חלו, ואכלו רק כשהיו בתנועה. זו הייתה אבולוציה של הפתרון, לא מהפכה של צורך.

הסכנה של ציטוט שגוי

המיתוס של "הסוסים המהירים" מסוכן היום יותר מתמיד משום שהוא מלמד לקח שגוי: התעלמות מהלקוחות. חברות מודרניות נופלות לאותה מלכודת כשהן מפתחות פתרונות בינה מלאכותית מבלי להבין את הבעיות האמיתיות של המשתמשים שלהן. הן מאמינות שטכנולוגיה חדשנית מצדיקה התעלמות מצרכי הלקוחות.

הלקח האמיתי מהצלחתה של פורד הוא ההפך הגמור: חדשנות מצליחה כשמבינים את הצרכים הבסיסיים של אנשים ומפתחים פתרונות חדשים לחלוטין כדי לענות עליהם. פורד חוללה מהפכה בתחבורה לא על ידי התעלמות משאלות לקוחותיה, אלא על ידי מילוין טוב יותר מכל טכנולוגיה המונעת על ידי סוסים אי פעם.

מהפכת הבינה המלאכותית עוקבת אחר אותו דפוס

הטרנספורמציה החדשה מתחילה

כיום, אנו חווים מצב מקביל למהפכת הסוס-מכונית, רק עם מהירות והישג יד גדולים אף יותר. בינה מלאכותית לא רק מחליפה עבודה פיזית, כפי שעשו סוסים אז, אלא גם מתערבת באופן שיטתי בפעילויות מחשבתיות בפעם הראשונה. גולדמן זאקס מעריכה כי בינה מלאכותית יכולה להפוך לאוטומטית את המקבילה ל-300 מיליון משרות במשרה מלאה.

הנתונים דרמטיים: 27 אחוז מהשעות המועסקות כיום באירופה ו-30 אחוז מאלה בארה"ב יוכלו להיות אוטומטיות עד 2030. כשני שלישים מכלל המשרות כבר חשופות למידה מסוימת של אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית.

מהירות השינוי

מהפכת הבינה המלאכותית מתפתחת בקצב שעולה אפילו על מהפכת הרכב. בין ינואר ליוני 2025, 77,999 משרות במגזר הטכנולוגיה אבדו ישירות עקב בינה מלאכותית - שווה ערך ל-491 משרות ביום. שלושים אחוז מהחברות בארה"ב כבר החליפו עובדים בכלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT.

תחומים שנפגעו במיוחד כוללים אדמיניסטרציה, שירות לקוחות ועיבוד נתונים. יותר מ-7.5 מיליון משרות בתחום הזנת הנתונים ייעלמו עד 2027. בשירות לקוחות, 20 אחוז מהמשרות נמצאות בסיכון, והתמיכה המנהלית תצטמצם ביותר מ-600,000 משרות.

מקומות עבודה חדשים נוצרים - אבל לא כצפוי

הפורום הכלכלי העולמי צופה גידול נטו של 78 מיליון משרות ברחבי העולם עד 2030. בעוד ש-92 מיליון משרות יאבדו עקב אוטומציה, צפויים להיווצר 170 מיליון משרות חדשות. נתונים אלה נשמעים מעודדים, אך הם מסתירים בעיה מהותית: פער המיומנויות.

77 אחוזים מהמשרות החדשות בתחום הבינה המלאכותית דורשות תואר שני. הפער בין משרות שנעלמות למשרות מתפתחות גדול בהרבה מאשר במהפכה בתחום הרכב. פקיד הזנת נתונים לא יכול פשוט להפוך למהנדס בינה מלאכותית בלי שנים של הסבה מקצועית.

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

ההבדל הקריטי להיסטוריה

בעיית הקצב

ההבדל המכריע מהטרנספורמציה ההיסטורית טמון בתזמון. בעוד שהטרנספורמציה מהסוס לרכב התרחשה במשך עשרות שנים והציעה מעבר חלק, מהפכת הבינה המלאכותית תתפתח תוך שנים או אפילו חודשים. עד שנת 2030, 29 אחוזים מכלל העובדים יצטרכו לעבור הכשרה מחדש בתפקידיהם הנוכחיים, בעוד ש-19 אחוזים יצטרכו להתחיל בקריירות חדשות לחלוטין.

מחקרים של מיקרוסופט מראים כי בינה מלאכותית צוברת אחיזה חזקה במיוחד במקצועות עתירי שפה וניתוח. מתרגמים, היסטוריונים, נציגי מכירות ומגישי רדיו נמנים עם המקצועות בעלי חדירת הבינה המלאכותית הגבוהה ביותר. במקביל, פעילויות פיזיות כמו סיעוד, מלאכה ובנייה נותרות במידה רבה ללא שינוי.

ההשפעה על תחומים שונים

פיננסים וחשבונאות כבר עוברים טרנספורמציה מהותית. ג'יי.פי מורגן הופכת את תפקודי הבנקאות השוטפים לאוטומטיים, כאשר 20 אחוז מתפקידי האנליסטים נמצאים בסיכון עד 2030. בניהול נתוני מוצר, צצות זרימות עבודה אוטומטיות לחלוטין המטפלות בקישור PDF, המרות CSV ואופטימיזציה של מוצרים ללא התערבות אנושית.

מרכזי שירות לקוחות שהעסיקו בעבר 500 עובדים מצטמצמים ל-50 מומחי פיקוח בתחום הבינה המלאכותית. תחומי החשבונאות והפיננסים הופכים את חילוץ, ההתאמה והרישום של מסמכים לאוטומטיים. דפוס דומה מתגלה בכל תחום: מספר מצומצם של מומחים מוסמכים ביותר מפקחים על מערכות בינה מלאכותית שמשתלטות על עבודתם של מאות.

מתאים לכך:

• פרדוקס הבינה המלאכותית: מדוע הטכנולוגיה הופכת אותנו לאנושיים יותר מאי פעם

אסטרטגיות לעולם העבודה החדש

אימון מחדש כאסטרטגיית הישרדות

20 מיליון עובדים בארה"ב יצטרכו לעבור הסבה מקצועית לקריירה חדשה או ללמוד כיצד להשתמש בבינה מלאכותית בשלוש השנים הקרובות. 83 אחוז מהמומחים מסכימים: הדגמת מיומנויות בתחום הבינה המלאכותית תעניק לעובדים הנוכחיים יותר ביטחון תעסוקתי מאשר אלו שלא.

הכישורים המבוקשים ביותר של העתיד מוגדרים בבירור. חשיבה אנליטית עומדת בראש הרשימה (חשובה עבור 69 אחוז מהמעסיקים), אחריה חוסן וגמישות (67 אחוז) וחשיבה יצירתית. מומחיות טכנולוגית, במיוחד בתחומי בינה מלאכותית ואבטחת סייבר, הופכת להיות הכרחית יותר ויותר.

מודלים של עבודה היברידיים כפתרון

העתיד אינו טמון בהחלפה מוחלטת של בני אדם, אלא במודלים היברידיים. בינה מלאכותית משתלטת על משימות חוזרות ונשנות בעוד שבני אדם פותרים בעיות מורכבות הדורשות אמפתיה, יצירתיות וחשיבה ביקורתית. שיתוף פעולה זה יכול להגביר את הפרודוקטיביות מבלי לבטל את הגורם האנושי.

תחומים מקצועיים חדשים כבר צצים: מאמני בינה מלאכותית, מהנדסי הנחיות, קציני אתיקה של בינה מלאכותית ומומחים בשיתוף פעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית. תפקידים אלה דורשים גם הבנה טכנית וגם מיומנויות אנושיות - שילוב שבינה מלאכותית לבדה אינה יכולה לספק.

חברות בתקופת מעבר

הטרנספורמציה של מודלים עסקיים

ארבעים וחמישה אחוזים מהחברות שנבדקו מתכננות לעצב מחדש באופן מהותי את מודלי העסקים שלהן באמצעות בינה מלאכותית. שני שלישים מחפשים במיוחד מומחים בעלי כישורי בינה מלאכותית ספציפיים, ו-77 אחוזים מתכננים להשיק תוכניות הכשרה מקיפות.

מיקרוסופט מובילה את הטרנספורמציה הזו עם סוכני בינה מלאכותית המבצעים באופן עצמאי משימות כגון מענה לפניות לקוחות, איתור שגיאות בשרשרת האספקה ​​או מילוי תעודות משלוח. "עובדים חדשים" אלה עובדים 24/7, לומדים באופן רציף ובהדרגה לוקחים על עצמם משימות מורכבות יותר.

תפקידם של מנהלים

מנהיגים עסקיים ניצבים בפני האתגר של הפחתת עלויות ופיתוח עובדים בו זמנית. התמודדות מוצלחת עם אתגר זה דורשת יוזמות מיידיות להסבת מיומנויות, אסטרטגיות לשיתוף פעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית ותוכניות מתואמות לפיתוח כוח אדם בין הגורמים הציבוריים לפרטיים.

האיזון בין אוטומציה לשליטה אנושית חשוב במיוחד. מומחים מזהירים מפני מתן חופש קבלת החלטות רב מדי לבינה מלאכותית בתחומים קריטיים כמו משפט, רפואה או ייעוץ פיננסי. המכונה אינה יכולה להעריך את ביטחונה שלה - בעיה מהותית בשימוש בבינה מלאכותית.

ההשפעה החברתית

אי השוויון הולך וגובר

מהפכת הבינה המלאכותית אינה משפיעה על כולם באופן שווה. 58.87 מיליון נשים בכוח העבודה האמריקאי מחזיקות בתפקידים החשופים מאוד לאוטומציה של בינה מלאכותית, בהשוואה ל-48.62 מיליון גברים. עובדים בשכר נמוך נוטים פי 14 להיפגע מאשר אנשי מקצוע מיומנים ביותר.

השינוי פוגע קשות במיוחד בעובדים צעירים. על פי מחקר של סטנפורד, התעסוקה בקרב בני 22 עד 25 במשרות עתירות בינה מלאכותית ירדה בשישה אחוזים, בעוד שהיא גדלה בתשעה אחוזים באזורים עם שימוש נמוך בבינה מלאכותית. נראה כי ניסיון מגן מפני תחרות בתחום הבינה המלאכותית.

הזדמנויות וסיכונים כלכליים

מקינזי מעריכה את הפוטנציאל ארוך הטווח של בינה מלאכותית ב-4.4 טריליון דולר בצמיחה נוספת בפריון. צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית לבדם יכולים לייצר חיסכון עסקי שנתי של 8 מיליארד דולר. סכומים עצומים אלה מדגימים את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של הטכנולוגיה.

במקביל, צצים סיכונים חדשים. ריכוז פיתוח בינה מלאכותית במספר קטן של תאגידים גדולים עלול להוביל להיווצרות מונופולים. הגנה ואבטחת מידע הופכות לגורמים קריטיים, שכן מערכות בינה מלאכותית מסתמכות על כמויות עצומות של נתונים.

לקחים מההיסטוריה לעתיד

חדשנות מחליפה, היא לא משפרת

הלקח החשוב ביותר ממהפכת "מהסוס למכונית" הוא ברור: חדשנות אמיתית אינה מייעלת את הישן, אלא הופכת אותו למיושן. חברות שעדיין מבקשות "גליונות אקסל יעילים יותר" או "בלוקי טקסט טובים יותר" מתעלמות מהפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית.

המנצחים יהיו אלו שישתמשו בבינה מלאכותית כדי לארגן מחדש את העבודה באופן יסודי. במקום לדיגיטציה של תהליכים, עליהם להמציא מחדש את זרימות העבודה. במקום להחליף בני אדם במכונות, עליהם ליצור צוותי אדם-מכונה שישיגו יותר ממה שכל אחד מהם יכול לעשות בנפרד.

האומץ לעשות טרנספורמציה

כמו פורד אז, חברות של היום חייבות להיות בעלות האומץ להטיל ספק רדיקלית בתהליכים קיימים. החברות שיצליחו הן אלו שמוכנות לחשוב מחדש על כל ארגון העבודה שלהן - לא רק להפוך משימות בודדות לאוטומטיות.

ההיסטוריה מראה שמהפכות טכנולוגיות הן בלתי נמנעות. אלו שמסתגלים משגשגים. אלו שנאחזים בעבר יסיימו כמו מגדלי הסוסים שניסו לגדל סוסים מהירים יותר בזמן שהמכונית כבר שינתה את העולם.

נקודת המפנה הגיעה

אנו עומדים כיום בנקודת מפנה דומה לזו של אמריקה בשנת 1913. את מהפכת הבינה המלאכותית אי אפשר עוד לעצור, אך עדיין ניתן לעצב את השפעותיה. השאלה אינה עוד האם היא תגיע, אלא כיצד נשתמש בה - והאם אנו מוכנים לקבל את ההחלטות הנכונות בזמן.

ההיסטוריה של הסוסים מלמדת אותנו: טרנספורמציה אפשרית, אך היא דורשת אומץ, חזון ונכונות לשחרר את המוכר. אלו שיבינו את הלקח הזה יהיו המתכננים של עולם העבודה החדש. האחרים - כמו שהיו פעם סוסים - יוצגו רק במוזיאונים.

מהפכת המכוניות: כיצד מיליוני עבודות סוסים נעלמו

בשנת 1900, כוח העבודה הכולל בארה"ב מנה רק כ-24 מיליון איש (אלה שעבדו בני 10 ומעלה). עד 1920 מספר זה גדל לכ-40.5 מיליון.

הערכה ריאלית של מספר המשרות שאבדו בתעשיית הסוסים עקב מהפכת הרכב היא 1-2 מיליון משרות ישירות ולכל היותר 3-5 מיליון כולל כל ההשפעות העקיפות.

היקף ענף הסוסים

אוכלוסיית הסוסים

• 1900: כ-21.5 מיליון סוסים ופרדים
• 1915: שיא של 25 מיליון סוסים
• 1960: רק 3 מיליון סוסים (ירידה של 85%)

תעסוקה ישירה בתעשיית הסוסים

• 1890: 13,800 חברות בבניית קרונות
• 1920: רק 90 חברות כאלה
• נהגי צוות: מ-120,000 (1870) עד 368,000 (1890)
• עובדי חשמלית: מ-5,100 (1870) ל-37,000 (1890)
• תעשיית בניית הכרכרות 1890: כ-90,000 עובדים

הערכה ריאליסטית של אובדן מקומות עבודה

בהתבסס על נתונים היסטוריים זמינים, ניתן להעריך את התעסוקה בפועל בתעשיית הסוסים סביב שנת 1920 בכ-1.4 עד 1.5 מיליון מקומות עבודה ישירים. אלה כללו:

• עגלות ורכבי צוות: ~500,000
• עובדי חשמלית: ~100,000
• בונה כרכרות: ~50,000
• נפחים וחופרים: ~100,000
• עובדי אורווה ושומרי אורוות: ~200,000
• סוחרי ויצרני מזון: כ-300,000
• שירותים אחרים הקשורים לסוסים: ~200,000

ציר זמן של הטרנספורמציה

השינוי לא התרחש בפתאומיות, אלא במשך 40 שנה (1920-1960). אוכלוסיית הסוסים נותרה יציבה עד 1920 ורק אז החלה לרדת בהתמדה.

פיתוח תעסוקתי חיובי באמצעות מכוניות

במקביל, בין השנים 1910 ו-1950, תעשיית הרכב יצרה 7.5 מיליון מקומות עבודה חדשים והרסה רק 623,000 מקומות עבודה קיימים - רווח נקי של 6.9 מיליון מקומות עבודה, המייצגים 11% מכלל כוח העבודה בארה"ב בשנת 1950.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית