Mi maradt? Három évvel a ChatGPT felhajtás után: A nagyszabású mesterséges intelligencia álom találkozik a gazdasági valósággal

A kiábrándultság az eufória után: Amikor a felhajtás ígéretei találkoznak a vezetői valósággal

Három évvel a „ChatGPT-pillanat” után kiábrándultság tört ki a vezetői szinten. Míg a technológiai óriások, mint a Meta és a Google, továbbra is több százmilliárd dollárt fektetnek be mesterséges intelligencia infrastruktúrába, a tágabb üzleti világ más képet mutat: stagnálás a forradalom helyett.

A ChatGPT-t az OpenAI tette közzé a nyilvánosság számára 2022. november 30-án. A rendszer rekordsebességet ért el a felhasználószerzésben, és a 2023-tól kezdődően az üzleti világban végigsöprő hatalmas mesterséges intelligencia-felhajtás kiváltó okának tekintik.

Ez lett volna a történelem legnagyobb termelékenységnövekedése. De három évvel a generatív mesterséges intelligenciát övező globális felhajtás után veszélyes szakadék tátongott a technológiai ígéretek és a gazdasági eredmények között. A Forrester és a Boston Consulting Group friss adatai a „költséges stagnálás” képét festik: a vállalatoknak csak elenyészően kis százaléka volt képes eddig hatalmas beruházásait valódi hozzáadott értékké alakítani.

A Klarna fintech óriás esete különösen intő lövésként szolgál az egész iparág számára. Ami a hatékonyság diadalaként ünnepelt – 700 alkalmazott mesterséges intelligenciával való helyettesítése –, az az ügyfél-elégedettség bumerángjának bizonyult. A tanulság fájdalmas, de szükséges: az empátia és a stratégiai változásmenedzsment nélküli technológia rövid távon költségeket takaríthat meg, de hosszú távon tönkreteszi az ügyfélkapcsolatokat.

Ez a cikk a fényes sajtóközlemények mögé néz. Elemzzük, miért lesz 2026 a jelentős mesterséges intelligencia-korrekciók éve, miért a „kulturális összetevő” a mesterséges intelligencia-projektek igazi gyilkosa, és miért nem helyettesítheti a technológia önmagában a hiányzó vállalati stratégiát. Értékeljük a milliárd dolláros tétek és a gazdasági józan észhez való visszatérés közötti helyzetet.

A fő probléma: A valóság találkozik az elvárásokkal

A befektetett tőke és a realizált hozamok közötti eltérés riasztóan egyértelmű. Egy 2025-ös Forrester-tanulmány szerint a megkérdezett vezetőknek mindössze 15 százaléka tudta jelentősen javítani profitmarzsát a mesterséges intelligencia bevezetésével. Ez nem egy marginális jelenség vagy a startupokra korlátozódó probléma. Az egész gazdaságot érinti, a pénzügyileg legerősebb vállalatoktól a közepes méretű szervezetekig. Még drámaibb a Boston Consulting Group megállapítása: a megkérdezett vezetők mindössze 5 százaléka számolt be a mesterséges intelligencia széles körű értékteremtő hatásairól. Ez nem az átalakító változás definíciója. Ez a stagnálás definíciója a költségesen beszerzett infrastruktúra ellenére.

Ezek a számok még jelentősebbekké válnak, ha az ilyen kiadások kontextusában vizsgáljuk. A Meta önmagában 70-72 milliárd dolláros beruházást jelentett be 2025-re, és 600 milliárd dolláros előrejelzést 2028-ra. A Google 91-93 milliárd dolláros beruházást tervez 2025-ben. A Microsoft is folyamatosan növeli mesterséges intelligencia tőkével kapcsolatos költségvetését. Ezek nem mellékprojektekbe történő beruházások, hanem alapvető beruházások, amelyek célja e vállalatok jövőbeli versenyképességének meghatározása. Miközben azonban a technológiai óriások példátlan összegekkel haladnak előre, a technológiai "belső körön" kívüli vállalatok körében egy ellentétes tendencia rajzolódik ki: a stratégiai késedelem.

A Forrester előrejelzése szerint a tervezett mesterséges intelligencia-beruházások nagyjából negyedét elhalasztják 2026-ban. Ez nem a spekulatív kiadások költségmegtakarításáról szól, hanem inkább a pénzügyi igazgatók és vezérigazgatók napirendjén kiemelt helyen szereplő stratégiai projektek elhalasztásáról, mivel a megtérülési (ROI) elvárások nem teljesültek. A tervezett beruházások negyede – ez nem csupán csökkenés, hanem a technológia stratégiai fontosságának szisztematikus újraértékelése.

A Klarna-ügy: Figyelmeztetés esettanulmány formájában

A svéd fintech vállalat, a Klarna esete tanulságos ebből a szempontból – nem azért, mert elszigetelt esetről van szó, hanem azért, mert élénken illusztrálja a rendszerszintű problémát. 2023-ban a Klarna nemzetközi hírekbe került azzal a bejelentéssel, hogy 700 ügyfélszolgálati alkalmazottját egy, az OpenAI-val együttműködve fejlesztett mesterséges intelligencia alapú chatbot rendszerrel váltja fel. A számok lenyűgözőek voltak: a chatbot az összes ügyfélmegkeresés kétharmadát kezelte, több mint 35 nyelven beszélt folyékonyan, és a válaszidőket átlagosan 11 percről körülbelül 2 percre csökkentette. Ez kétségtelenül figyelemre méltó működési eredmény.

2024-re azonban a mögöttes problémák már nyilvánvalóvá váltak. Az ügyfél-elégedettség 22 százalékkal zuhant. Ez nem statisztikai pontatlanság volt, hanem a felhasználók egyértelmű jelzése arról, hogy a rendszer elérte strukturális korlátait. A mesterséges intelligencia alapú chatbot képes volt kezelni az egyszerű tranzakciós lekérdezéseket, de szisztematikusan túlterhelték árnyaltabb problémák – olyan helyzetek, amelyek az adott kontextus megértését, érzelmi intelligenciát és mindenekelőtt empátiát igényeltek. Amikor Sebastian Siemiatkowski vezérigazgató 2025-ben elismerte a hibákat, elemzése figyelemre méltóan egyértelmű volt: Az egyoldalú költséghatékonyságra való összpontosítás a minőség romlásához vezetett. Más szóval, a technológiát optimalizálták a belső mutatók javítására, de nem úgy tervezték, hogy biztosítsa a tényleges ügyfélélményt.

A válasz logikus volt: 2025-ben a Klarna elkezdte újra felvenni az ügyfélszolgálati képviselőket, és létrehozott egy hibrid modellt, ahol a mesterséges intelligencia kezeli a rutinszerű megkereséseket, az emberi ügynökök pedig az összetett eseteket oldják meg. Bár a számított 60 millió dolláros megtakarítás megmaradt, az ügyfélszolgálati költségek összességében ismét emelkedni kezdtek, mivel mind a mesterséges intelligencia infrastruktúráját, mind a jelentős emberi személyzetet fenn kellett tartani. Ez nem az automatizálás sikertörténete, hanem inkább egy drága tanulság a stratégiai változásmenedzsment nélküli technikai optimalizálás korlátairól.

A kudarc szervezeti dimenziója

A fő probléma elsősorban nem magában a technológiában rejlik, hanem a szervezet hatékony integrálási képességében. A változásmenedzsmenttel kapcsolatos kutatások azt mutatják, hogy az összes átalakítási kezdeményezés körülbelül 70 százaléka nem éri el a céljait. Ez az arány még hangsúlyosabb a mesterséges intelligenciával kapcsolatos projektekben: a becslések 80-95 százalékos kudarcarányt mutatnak, ha a vállalatok nem határoznak meg egyértelmű célokat, nem határoznak meg mérőszámokat vagy következetes irányítási keretrendszereket.

Ennek a kudarcnak az okai strukturálisak, nem technikaiak. Először is, jelentős bizalmi szakadék tátong a vezetőség és a személyzet között. Tanulmányok kimutatták, hogy az alkalmazottak 50-70 százaléka fél a mélyreható technológiai változásoktól. Ez a félelem nem irracionális, hanem jogos kérdéseken alapul: Hogyan fog megváltozni a munkám? Elveszítem a státuszt vagy a szakértelmet? A munkát a meglévő feladataim mellett fogják-e elvégezni anélkül, hogy erőforrásokat vagy elismerést biztosítanának számomra? A vezetők hajlamosak alábecsülni ezeket a kérdéseket, vagy a fejlődéssel szembeni ellenállásként értelmezni őket, ahelyett, hogy rendszerszintű megvalósítási problémákként értenék őket.

Másodszor, alapvető szakadék tátong a vezetőség stratégiai szándékai és a működési megvalósíthatóság között. A mesterséges intelligencia kezdeményezésekkel rendelkező vállalatok kevesebb mint 30 százaléka határozott meg meghatározott bevezetési mutatókat. Ez azt jelenti, hogy a legtöbb vállalat anélkül vezet be mesterséges intelligencia rendszereket, hogy egyértelműen meghatározná, mit jelent a sikeres bevezetése, vagy hogyan kell mérni az előrehaladást. Ez összehasonlítható egy tervrajzok vagy minőségellenőrzés nélküli építési projekttel. A technológiát azért vezetik be, mert stratégiailag szükségesnek tartják („a lemaradástól való félelem”), nem pedig azért, mert egyértelműen elvárják a hasznot.

Harmadszor, jelentős adatproblémák merülnek fel, amelyeket nem lehet pusztán beruházásokkal megoldani. A szervezetek 73 százaléka az adatminőséget vagy az adatokhoz való hozzáférést jelöli meg legnagyobb kihívásként. Ez nem a technológiai erőforrások, hanem a szervezeti érettség kérdése. Azok a vállalatok, amelyek évtizedek óta silókban szervezik az adatokat, nem tudják egyszerűen lebontani ezeket a struktúrákat egy MI-rendszer bevezetésével. Az eredmény: A MI-rendszerek alacsony minőségű bemenetekkel dolgoznak, és ennek következtében alacsony minőségű kimenetet produkálnak ("szemét be, szemét ki").

Az automatizálás határai: Az ügyfélélmény paradoxona

Egy másik jelenség egyértelműen megfigyelhető az ügyfélszolgálat automatizálásában. A ServiceNow jelentése szerint a mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek képesek az egyszerű ügyfélmegkeresések körülbelül 80 százalékát önállóan kezelni. A megoldási idő 52 százalékkal csökkenthető, az első kapcsolatfelvételi megoldási arány pedig 40 százalékkal javulhat. Ezek lenyűgöző működési mutatók. Az ügyfél-tanulmányok ugyanakkor azt is mutatják, hogy az ügyfelek 93 százaléka az összetett problémák megoldásához emberi kapcsolattartót részesít előnyben. Ez nem személyes preferencia kérdése, hanem alapvető korlátot tükröz.

A legtöbb valós ügyfélprobléma nem egyszerű. Kontextusfüggőek, gyakran érzelmileg túlterheltek, és az egyéni helyzet megértését igénylik. Egy visszatérítéssel nehézségekbe ütköző ügyfélnek nemcsak gyors válaszra van szüksége, hanem arra az érzésre is, hogy megértik. Komplex pénzügyi termékek esetében az ügyfélnek bíznia kell abban, hogy a másik fél az érdekeit képviseli. Ezek olyan tulajdonságok, amelyek alapvetően meghaladják a mechanikus automatizálás hatókörét, mivel ítélőképességet és valódi emberi kapcsolatot igényelnek.

Az adatok arra utalnak, hogy az ügyfélszolgálatban használt mesterséges intelligencia rendszerek akkor a leghatékonyabbak, ha eszközként működnek az emberi ügynökök számára („másodpilótaként”), nem pedig helyettesítőként. Egy olyan rendszer, amely rutinfeladatokban támogatja az alkalmazottakat, automatizálja a dokumentációt, vagy előzetesen kutatja az információkat, pozitív eredményeket hoz. Egy olyan rendszer, amely megpróbálja teljesen helyettesíteni az embereket, gyakran diszfunkcionális hatások láncolatához vezet: az ügyfelek szolgáltatót váltanak, a panaszok aránya nő, és a márkabizalom csökken. Ez aláássa a költségcsökkentés operatív célját, mivel az ügyfél-elvándorlás és a hírnév romlása drágább, mint az elért megtakarítás.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Valóságpróba: Kinek is hasznos valójában a mesterséges intelligencia napjainkban?

A rendelkezésre álló adatok a gazdaság kettészakadására utalnak. Egyrészt ott vannak a technológiai óriások és néhány specializált, „mesterséges intelligencia által támogatott” vállalat, amelyek továbbra is jelentős összegeket fektetnek be a mesterséges intelligencia infrastruktúrájába, és mélyen integrálják azt üzleti modelljeikbe. Másrészt ott van a hagyományos vállalatok túlnyomó többsége, amelyek bevezették a mesterséges intelligenciát, de csak korlátozott sikereket érnek el az értékteremtés terén.

A McKinsey adatai azt mutatják, hogy a vállalatok körülbelül 23 százaléka aktívan skálázza a mesterséges intelligencia rendszereit, míg 39 százalékuk még kísérleti fázisban van. Ez azt jelenti, hogy bár 62 százalékuk valamilyen módon foglalkozik a mesterséges intelligenciával, elkötelezettségük korántsem homogén. Azok a vállalatok, amelyek világos MI-stratégiával és kiforrott irányítási struktúrával rendelkeznek, nagyjából 2,5-szer magasabb megtérülést érnek el, mint azok, amelyek eseti jelleggel vagy pusztán taktikai kezdeményezésként valósítják meg a MI-t. A legjobban teljesítők, akik tízszeres megtérülést érnek el, egy exkluzív csoportot alkotnak. Ezek olyan vállalatok, amelyek a mesterséges intelligenciát nem elszigetelt informatikai megoldásként, hanem egy átfogó üzleti átalakulás integrált részeként értelmezik.

A BCG jelentése szerint az átlagos megtérülés jelenleg 11,2 százalék, míg az érett szervezetek már kétszeres megtérülést érnek el. Ez nem elhanyagolható különbség. Ez azt jelenti, hogy a szervezeti érettség két-háromszor fontosabb, mint a puszta technológiai képesség. Összehasonlításképpen, egy hagyományos, a működési hatékonyságra összpontosító vállalkozás 15-20 százalékos megtérülésre számíthat. A mesterséges intelligencia kezdeményezések ezért nem egyenlő feltételek mellett versenyeznek; kivételes megtérülést kell nyújtaniuk ahhoz, hogy igazolják a technológiában rejlő kockázatokat.

A befektetési paradoxon: Több pénz, kevesebb bizalom

A 2026-ra kibontakozó jelenség figyelemre méltó. Miközben a technológiai vállalatok továbbra is rekordösszegeket fektetnek be a mesterséges intelligenciába, a hagyományos vállalkozások közötti bizalom csökken. A Meta, a Google és a Microsoft drasztikusan növeli költségvetését. Ugyanakkor a hagyományos vállalatok újrakalibrálják mesterséges intelligencia terveiket.

A Forrester előrejelzése szerint a tervezett mesterséges intelligencia-beruházások 25 százalékát elhalasztják 2027-ig. Ez nem visszavonulás, hanem újratervezés. A vállalatok üzenete egyértelmű: „Befektetni fogunk a mesterséges intelligenciába, de csak akkor, ha egyértelműen látjuk az előnyeit.” Ez az átmenetet jelzi a spekulatív kísérletezés szakaszából az eredményorientált beruházások szakaszába.

Egy második jelenség súlyosbítja ezt a dinamikát: a mérési vakság. A vállalatok 46 százaléka nem alakított ki strukturált keretrendszert a befektetés megtérülésének mérésére. Ez azt jelenti, hogy a befektető vállalatok közel fele valójában nem tudja, hogy a projektjei működnek-e. Figyelembe véve, hogy egy átlagos mesterséges intelligencia kezdeményezésnek három-öt évre van szüksége a teljes érték eléréséhez, ez olyan forgatókönyvhöz vezet, amelyben a vállalatok évekre szóló költségvetéseket osztanak ki anélkül, hogy érvényes sikermutatókkal rendelkeznének. Olyan ez, mintha teljes sötétségben vezetnénk – abban a reményben, hogy végül elérjük a célunkat.

A kulturális összetevő: A mélyen gyökerező szervezeti probléma

Itt rejlik az igazi probléma. A mesterséges intelligencia bevezetései nem azért vallanak kudarcot, mert a technológia kudarcot vall. Azért vallanak kudarcot, mert a vállalatok technológiai megoldásokat próbálnak alkalmazni olyan szervezeti problémákra, amelyek kulturális eredetűek. Tanulmányok azt mutatják, hogy a sikertelen mesterséges intelligencia kezdeményezések több mint 50 százalékában a kulturális tényezők és az ellenállás jelentik az elsődleges akadályt.

Ez több szinten is megnyilvánul. Először is, széles körben elterjedt a munkahelyek elvesztésétől való félelem. A mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatok ritkán kommunikálják nyíltan, hogy a technológia helyettesítheti a munkaköröket. „Automatizálásról”, „hatékonyságról” és „termelékenységről” beszélnek. Az alkalmazottak azonban értik a mögöttes jelentést. Ha ezt a félelmet nem kezelik valódi átképzéssel, egyértelmű szerepkör-definíciókkal és munkahelyi garanciákkal, az burkolt ellenálláshoz, alacsony elfogadottsághoz és egyfajta passzív elutasításhoz vezet.

Másodszor, alapvető bizalmi probléma merül fel magukkal a mesterséges intelligencia rendszerekkel kapcsolatban. Sok alkalmazott szkeptikus a mesterséges intelligencia árnyalt döntéshozatali képességével kapcsolatban. Aggódnak az elfogultság, a téves pozitív eredmények és az automatizált rendszerek fontos kontextus figyelmen kívül hagyásának kockázata miatt. Ez a szkepticizmus nem alaptalan. Bőséges bizonyíték van hallucinációkra a mesterséges intelligencia modellekben és a hibalehetőségre olyan speciális esetekben, amelyek alulreprezentáltak a betanítási adatokban. Ha az alkalmazottak nem értik, hogyan jut el egy mesterséges intelligencia egy döntéshez, akkor vagy figyelmen kívül hagyják a rendszert, vagy elveszítik a bizalmukat magában a szervezetben.

Harmadszor, strukturális hiányosságok kerülnek felszínre. A mély funkcionális silókkal rendelkező szervezetek nem tudják hatékonyan kihasználni a funkciókon átívelő együttműködésre tervezett MI-rendszereket. Azok a vállalatok, amelyek értékelési rendszerei az egyéni teljesítményt helyezik előtérbe az együttműködéssel szemben, nehezen fognak befektetni az együttműködő MI-modellekbe. A középvezetés, mivel fenyegetve érzi magát az automatizálás által, finom akadályokat gördít az elterjedés útjába. Ezeket a problémákat nem lehet jobb szoftverekkel megoldani, csak valódi szervezeti átalakítással.

A tanulság: A technológia nem helyettesíti a stratégiát

Mindezen adatokból egy tanulság rajzolódik ki, ami nem új, de ebben a kontextusban újra meg kell tanulni: A technológia önmagában nem oldja meg az üzleti problémákat. A technológia egy eszköz. Egy hatékony eszköz azoknak a szervezeteknek a kezében, amelyek tudják, hogyan kell használni – és egy nagyon drága játékszer azoknak a kezében, akik varázslatos változásban reménykednek.

Azok a vállalatok, amelyek valódi előrelépést érnek el a mesterséges intelligencia terén, több dolgot is tesznek párhuzamosan: Világos üzleti stratégiával rendelkeznek, amelyben a mesterséges intelligencia konkrét szerepet játszik, ahelyett, hogy a mindent átfogó megoldást kínálná. Ugyanolyan energiával és költségvetéssel fektetnek be a változásmenedzsmentbe, mint magába a technológiába. A bevezetés előtt egyértelmű mérési kereteket hoznak létre. Folyamatosan képzik alkalmazottaikat a mesterséges intelligenciával támogatott környezetben való munkavégzésre. Proaktívan kezelik a kulturális ellenállást. És erős irányítási struktúrákat hoznak létre annak biztosítása érdekében, hogy a mesterséges intelligencia rendszerei összhangban legyenek a vállalat értékeivel.

Ezek nem egyszerű vagy gyors folyamatok. A Deloitte kutatása azt mutatja, hogy az „ügynöki mesterséges intelligencia” – a mesterséges intelligencia következő hulláma – átlagosan három-öt évbe telik, mire valódi hozzáadott értéket teremt. Ez nem a technológia kritikája, hanem annak reális megértése, hogy a mélyreható szervezeti átalakulás időt vesz igénybe.

Szétsodródunk: Ki nyer és ki veszít?

Lenyűgöző jelenség bontakozik ki, ha azt vizsgáljuk, hogy kik vezették be sikeresen a mesterséges intelligenciát. A Meta, a Google és a Spotify továbbra is jelentős összegeket fektet be, és pozitív eredményekről számol be. Ezek olyan vállalatok, amelyek mélyrehatóan ismerik az adattudományt, kialakult innovációs kultúrával rendelkeznek, és rendelkeznek az erőforrásokkal a hibák elviseléséhez és a belőlük való tanuláshoz. A Klarna ezzel szemben elsősorban költségokokból vezette be a mesterséges intelligenciát, figyelmen kívül hagyva a stratégiai dimenziót.

Ez egy kétszintű gazdaság körvonalait vázolja fel. Az első csoportot azok a vállalatok alkotják, amelyek a mesterséges intelligenciát transzformatív eszközként értelmezik, és rendelkeznek a szükséges struktúrákkal, adatokkal és kultúrával. A második csoportot olyan hagyományos vállalatok alkotják, amelyek azért akarják a mesterséges intelligenciát, mert a versenytársaik már használják, de hiányzik belőlük a szervezeti érettség. Ez a csoport továbbra is kísérletezni fog, pénzt költ, és korlátozott sikereket ér el, miközben strukturális versenyhátrányt halmoz fel az első csoporthoz képest.

Ez a dinamika a következő öt évben felerősödni fog. Azok a szervezetek lesznek a nyertesek, amelyek a technológiai beruházásaik mellett a változásmenedzsmentbe és a szervezeti érettségbe is befektetnek. Azok, akik kizárólag a technológiába fektetnek be, és az automatikus átalakulásban reménykednek, kudarcot vallanak.

Kilátások: 2026 és azon túl

A Forrester 2026-ra vonatkozó jóslata találó: „A lehetséges művészete utat enged a gyakorlati tudománynak.” A spekulatív kísérletek korszaka a végéhez közeledik, és az eredményorientált befektetések korszaka kezdődik. A pénzügyi igazgatók nem lelkesedésből, hanem azért vesznek részt a mesterséges intelligenciával kapcsolatos döntésekben, mert egyértelmű hozamelvárásaik vannak. Az a tény, hogy a nagyvállalatok 30 százaléka bevezeti a kötelező MI-képzést, azt jelzi, hogy elfogadják, hogy a szervezeti kompetenciát továbbra is fejleszteni kell. Azokat a vállalatokat, amelyek elhalasztják MI-terveiket, már nem veszteseknek, hanem körültekintőnek tekintik, mert reálisan felmérik az időt és a szervezeti követelményeket.

Az üzenet az üzleti vezetők számára egyértelmű: A mesterséges intelligencia körüli felhajtásnak még nincs vége. A technológia valós, és továbbra is eredményeket fog hozni ott, ahol a hagyományos rendszerek kudarcot vallanak. De a naiv hit, hogy a mesterséges intelligencia-befektetések önmagukban transzformatív eredményeket hoznak, a múlté. A mesterséges intelligencia adaptációjának következő szakaszát nem a technológiai, hanem a szervezeti áttörések fogják meghatározni. Azok fognak nyerni, akik ezt megértik. A többiek éveket és tőkét fognak pazarolni, csak hogy ott kössék ki, ahol kellett volna kezdeniük: egy stratégiai, integrált és emberközpontú megközelítéssel.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron