Transformacja branży: Cyfrowa internetowa karawana rusza dalej – od prasy drukowanej do agencji mediów internetowych i agencji integrującej sztuczną inteligencję

Więcej niż tylko doradztwo: 558 miliardów dolarów na rynku integracji sztucznej inteligencji

Karawana cyfrowej transformacji rusza dalej, pozostawiając za sobą branżę w stanie nieustannego chaosu. Podczas gdy niemiecki rynek konsultingowy przekracza imponującą granicę 50 miliardów euro, ogólne dane kryją w sobie głęboką, tektoniczną zmianę: wzrost spowalnia we wszystkich obszarach, a w jednym segmencie panuje nowa mentalność gorączki złota. Na czele tego ruchu stoi nowy typ dostawcy usług, który na nowo definiuje zasady gry: agencja integrująca sztuczną inteligencję. Reprezentuje ona logiczną ewolucję od tradycyjnej agencji mediowej do partnera wdrażającego technologie i oznacza fundamentalną zmianę – odejścia od czystej kreatywności w stronę doskonałości operacyjnej.

Ta zmiana to coś więcej niż tylko trend; to odpowiedź na zmieniające się zapotrzebowanie. Firmy nie potrzebują już strategicznych slajdów PowerPoint, ale funkcjonalnych, skalowalnych rozwiązań AI, które integrują się bezpośrednio z ich procesami biznesowymi. Właśnie tutaj pojawiają się nowi integratorzy. Nie opracowują oni własnych modeli AI, lecz adaptują istniejące technologie, takie jak GPT-4, Llama 3 czy Claude, do dostosowanych systemów. Ich wartość tkwi nie w zastrzeżonej technologii, ale w szybkości, niezawodności i specjalistycznej wiedzy, którą wnoszą do wdrożenia.

➡️ Ale uważaj: tam, gdzie są eksperci, są i szarlatani, którzy obiecują wiele dla rozgłosu mediów i łatwego zarobku, ale nie są w stanie wykazać się żadną wiedzą specjalistyczną z zakresu sztucznej inteligencji.

Kiedy „stare” struktury agencji przekształcają się w integratorów technologii: rynek agencji integrujących sztuczną inteligencję – ponowna ocena strukturalna i transformacja niemieckiego sektora konsultingowego

Niemiecki rynek konsultingowy przechodzi subtelną, lecz głęboką transformację strukturalną. W 2024 roku całkowita wartość branży konsultingowej w Niemczech po raz pierwszy przekroczyła 50 miliardów euro, osiągając poziom 50,1 miliarda euro. Stanowi to nie tylko kamień milowy pod względem ilościowym, ale także wskazuje na reorganizację jakościową, której dynamika przejawia się w pojawianiu się zupełnie nowych kategorii biznesowych. Branża konsultingowa wzrosła o 5,9% w 2024 roku, co w kontekście całej gospodarki należy określić jako solidny, ale znacznie bardziej umiarkowany wzrost niż w latach ubiegłych. Dla porównania, wzrost wyniósł 16,0% w 2022 roku i 7,3% w 2023 roku. To spłaszczenie krzywej wzrostu nie jest wyrazem słabnącej siły branży, lecz raczej wskaźnikiem segmentacji rynku, w której niektóre wyspecjalizowane obszary rosną wykładniczo, podczas gdy inne stoją w miejscu lub się kurczą. Zjawiska tzw. integracji sztucznej inteligencji nie należy w tym kontekście postrzegać jako marginalnego, lecz raczej jako siłę strukturalną nadchodzącej dekady.

Wśród branż konsultingowych firmy prognozują szczególnie silny wzrost w sektorze doradztwa w zakresie sztucznej inteligencji (AI) do 2025 roku, z przewidywanym wzrostem na poziomie 13,9%. To wyraźny sygnał: popyt ekonomiczny na specjalistyczną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji znacznie przewyższa ogólny wzrost branży i stał się strategicznym mnożnikiem. Jednocześnie, konsulting IT odnotowuje najwyższy wzrost wśród tradycyjnych branż konsultingowych – 5,9%, podczas gdy konsulting strategiczny (4,0%) oraz doradztwo organizacyjne i procesowe (3,5%) pozostają znacznie w tyle.

Ta rozbieżność nie jest przypadkowa. Sygnalizuje ona fundamentalną zmianę w oczekiwaniach firm wobec partnerów konsultingowych: nie abstrakcyjnych dokumentów strategicznych czy restrukturyzacji organizacyjnej, ale konkretnego wdrożenia, integracji i skalowania operacyjnego nowych technologii, szczególnie w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji. Globalny rynek rozwiązań AI dla przedsiębiorstw szacowany jest na 98 miliardów dolarów w 2025 roku i prognozuje się, że do końca 2035 roku osiągnie wartość 558 miliardów dolarów. Oznacza to średnioroczny wzrost na poziomie 19%. To nie tylko rosnący kawałek i tak już dużego tortu, ale pojawienie się zupełnie nowego segmentu rynku obok już istniejącego.

Nadaje się do:

• Operacja „Szczęśliwe życie agencji”: Kiedy agencje co kilka lat zmieniają się i zapominają, kim tak naprawdę chciały być

Kim są gracze odpowiadający na to nowe zapotrzebowanie?

Pytanie jest kluczowe, ponieważ odpowiedź na nie ujawnia klasyczny scenariusz dynamiki rynku: to nie ugruntowane, duże firmy konsultingowe dominują w tym sektorze – przynajmniej nie na jego wczesnym etapie – lecz nowe pokolenie wyspecjalizowanych integratorów i hybrydowych modeli agencji, które starają się łączyć tradycyjne struktury agencji z zaawansowaną technologią. Ci gracze często wywodzą się z trzech źródeł: dawniej czysto cyfrowych lub efektywnościowych agencji, które przeniosły się do wyższej klasy konsultingu; wyspecjalizowanych butików technologicznych, które rozszerzyły swoje możliwości integracji systemów o funkcje wspomagające biznes; lub tradycyjnych firm konsultingowych zajmujących się zarządzaniem, które musiały znacząco rozszerzyć swoje możliwości w zakresie wdrożeń operacyjnych.

Logika ekonomiczna stojąca za tą transformacją jest elegancka i przekonująca. Podczas gdy tradycyjny konsultant ds. zarządzania przedstawia koncepcję strategiczną, a następnie pozostawia wdrożenie klientowi lub partnerowi wdrożeniowemu, a klasyczna agencja cyfrowa sprzedaje swoje usługi według stawek dziennych i maksymalizuje marże, rozliczając się godzinowo poprzez zwiększenie zatrudnienia, pojawiają się nowe modele hybrydowe, które nie są ani czysto godzinowe, ani czysto strategiczne. Te zintegrowane modele łączą wiele strumieni przychodów w architekturze zorganizowanej wokół trzech biegunów: opłat konsultingowych za strategię i kompetencje (początkowo opartych na stawkach dziennych), opłat za wdrożenie i projekt za konkretną realizację w sprintach o określonym czasie trwania (stałe opłaty uzależnione od rezultatów) oraz długoterminowych opłat za wsparcie, konserwację i iteracyjną optymalizację istniejących systemów (modele o charakterze subskrypcyjnym). Ten trójkąt jest kluczowy, ponieważ wyjaśnia, dlaczego takie firmy są w stanie utrzymać wyższe marże, a jednocześnie – przynajmniej teoretycznie – rozwijać się bardziej stabilnie i przewidywalnie niż agencje oparte wyłącznie na modelu godzinowym.

Sednem tej nowej branży są zasoby kapitałowe, a nie kreatywność

Zmiana koncepcji jest fundamentalna. Podczas gdy tradycyjne agencje (marketingowe, projektowe czy konsultingowe) opierały swoje stawki na kreatywnym efekcie i strategicznej oryginalności, nowi integratorzy AI działają w oparciu o zupełnie inną logikę wartości: operacjonalizację istniejących bloków technologicznych. Termin „integracja” został tu trafnie dobrany. Taka firma nie rozwija własnego modelu językowego ani zastrzeżonej infrastruktury AI. Wykorzystuje istniejące, publicznie dostępne lub licencjonowane modele – zazwyczaj modele OpenAI, takie jak GPT-4 i GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, lub, w przypadkach o rygorystycznych wymogach dotyczących prywatności danych, modele open source, takie jak Meta Llama 3, Mistral czy DeepSeek. Opierając się na tym fundamencie, tworzy specjalistyczną architekturę technologiczną, składającą się z kombinacji frameworków i warstw infrastruktury.

Typowy stos technologiczny takiej firmy opiera się na sprawdzonym schemacie: w back-endzie do udostępniania interfejsów API często używany jest Python z FastAPI, ponieważ FastAPI oferuje wysoką asynchroniczność i współbieżność w obsłudze równoległych żądań AI. Frameworki takie jak LangChain lub LlamaIndex służą do koordynowania złożonych przepływów pracy — łączenia wielu wywołań AI, routingu żądań i zarządzania pamięcią konwersacyjną. Wektorowe bazy danych, takie jak Pinecone, Weaviate lub odpowiednik open-source FAISS, służą do przechowywania wektorów i przeprowadzania wyszukiwań semantycznych w dużych bazach wiedzy. PostgreSQL lub podobne relacyjne bazy danych służą do utrwalania danych biznesowych i zarządzania historią konwersacji. Do skalowania na rynku chmury wykorzystywane są Azure, AWS lub Google Cloud, wykorzystując usługi AI tych dostawców jako opcję zapasową lub podstawową, w zależności od wymagań. Warstwy front-endu są często implementowane z wykorzystaniem Streamlit, React lub podobnych frameworków, aby zapewnić klientom przyjazne dla użytkownika interfejsy.

Może to brzmieć technicznie, ale to kluczowy szczegół ekonomiczny: te stosy nie są zastrzeżone, nie są objęte tajemnicą handlową ani nie podlegają patentom ani innym prawom własności intelektualnej. Są de facto standardami branżowymi, powszechnie dostępnymi. Ci, którzy potrafią je kompetentnie tworzyć, mogą dostarczać szybciej, pracować taniej i skalować bardziej efektywnie niż ci, którzy próbują rozwijać własne technologie bazowe. To strukturalnie obniża barierę wejścia na rynek, ale nie zmniejsza bariery rzeczywistego wyróżnienia konkurencyjnego – jedynie ją przesuwa: z technologicznej własności na wiedzę dziedzinową, doskonałość wdrożeniową i zdolność do napędzania zmian organizacyjnych.

Właśnie dlatego agencje o ugruntowanej pozycji (takie jak te wywodzące się z tradycyjnych sieci agencji mediowych lub butików cyfrowych) mają większe szanse na penetrację tego obszaru niż inne: posiadają umiejętności, których często brakuje w branży technologicznej. Rozumieją organizacje, zarządzanie zmianą, opór wewnętrzny i psychologię wdrażania innowacji. Potrafią się komunikować. Mają relacje z klientami. Cieszą się zaufaniem do marki. Brakuje im – i muszą się tego nauczyć lub nabyć – umiejętności szybkiego i solidnego łączenia komponentów technologicznych.

To wyjaśnia dziwną inwersję, jaka pojawia się w niektórych częściach rynku: podczas gdy tradycyjni konsultanci ds. zarządzania próbują nauczyć się pisać kod i wdrażać systemy, tradycyjne agencje starają się zmienić swoje pozycjonowanie z „kreatywności i budowania marki” na „transformację biznesu poprzez integrację technologii”. Niektóre z nich odnoszą w tym duże sukcesy. Inne – i pokaże to kolejna dekada – poniosą porażkę.

Konsolidacja rynku i inwazja kapitału prywatnego

Zjawiskiem, którego nie można pominąć, jest narastająca fala konsolidacji na rynku usług konsultingowych i agencyjnych. Inwestorzy private equity są bardzo aktywni w tym sektorze od 2023 roku. Najnowsze analizy firmy Lünendonk pokazują, że private equity stanowi obecnie strategiczną opcję dla 30% ankietowanych firm konsultingowych. Nie jest to kwestia błaha. Oznacza to, że znaczna część średnich firm konsultingowych w Niemczech wyraźnie rozważa lub aktywnie uczestniczy w rozmowach na temat nabycia udziałów kapitałowych lub zbycia części swojej działalności.

Konsolidacja oparta na funduszach private equity przebiega według ustalonego schematu: inwestorzy private equity identyfikują firmę platformową z ugruntowaną bazą klientów i pozycją rynkową. Następnie firma ta jest rozwijana poprzez kilka dodatkowych przejęć – zazwyczaj pozyskuje się specjalistów w określonych obszarach (takich jak doradztwo w zakresie sztucznej inteligencji, migracja do chmury, cyberbezpieczeństwo). Synergie są wykorzystywane poprzez standaryzację, łączenie zasobów i sprzedaż krzyżową. Po typowym okresie od czterech do siedmiu lat następuje wyjście z inwestycji, na rzecz nabywcy strategicznego lub większego inwestora private equity.

Konsekwencje są wielopłaszczyznowe. Po pierwsze, prowadzi to do wzrostu kapitalizacji: Średniej wielkości firmy konsultingowe, które tradycyjnie rozwijały się w oparciu o bootstrapping lub z małymi grupami inwestorów, zyskują dostęp do kapitału rozwojowego, co pozwala im zdobyć specjalistyczną wiedzę. Powinno to przyspieszyć wprowadzanie nowych usług na rynek. Po drugie, stwarza presję konsolidacyjną: firmy, które nie dołączają do portfela private equity, mierzą się z rosnącą konkurencją, która jest znacznie lepiej skapitalizowana. Prowadzi to do dwupoziomowej struktury rynku: z jednej strony duże, dobrze finansowane platformy, a z drugiej wyspecjalizowane małe butiki. Klasa średnia jest pod presją.

Jednocześnie należy pamiętać, że ta konsolidacja, napędzana przez kapitał prywatny, do tej pory dotyczyła głównie tradycyjnych firm konsultingowych z zakresu zarządzania lub uznanych firm konsultingowych z zakresu IT. W segmencie nowych integratorów AI proces ten nie poczynił większych postępów. Wiele z tych firm jest wciąż stosunkowo młodych, małych i zorganizowanych w tradycyjny sposób – albo jako spółka z ograniczoną odpowiedzialnością (GmbH) z większościowym udziałowcem, albo jako klasyczna spółka partnerska. Powód jest prosty: stanowią one zbyt nową kategorię. Inwestorzy private equity inwestują w kategorie, które rozumieją, z modelami biznesowymi, które potrafią ocenić. Kategoria integratorów AI jest zbyt młoda, aby przyciągnąć inwestycje private equity na dużą skalę. Jednak to się prawdopodobnie zmieni.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Struktura płac i paradoks niedoboru umiejętności

Kluczowym wyzwaniem ekonomicznym dla tej nowej kategorii firm jest dostępność i utrzymanie wykwalifikowanych pracowników. Niemiecki rynek pracy dla wyspecjalizowanych programistów AI jest niezwykle napięty. Doświadczony inżynier uczenia maszynowego lub wyspecjalizowany programista AI kosztuje od 80 000 do 120 000 euro rocznie – o ile uda się takiego znaleźć. Do tego dochodzą składki na ubezpieczenie społeczne, dodatki szkoleniowe i premie za atrakcyjność. Rynek pracy w IT jako całość jest przegrzany; 41% specjalistów IT planuje zmienić pracę w 2025 roku, większość z nich w pierwszym kwartale tego roku.

Stwarza to dylemat koncepcyjny: z jednej strony, te firmy integratorskie muszą przyciągać wysoko wyspecjalizowane talenty, aby utrzymać się na rynku technologicznym. Z drugiej strony, średniej wielkości integrator nie może konkurować z wynagrodzeniami oferowanymi przez duże firmy technologiczne (Google, Meta, Microsoft). Niektóre z tych firm próbują rozwiązać ten problem za pomocą kilku strategii. Po pierwsze, pozycjonują się jako przestrzenie edukacyjne i laboratoria innowacji dla programistów poszukujących rodzaju zawodowej przygody. Po drugie, budują partnerstwa z uniwersytetami i bootcampami programistycznymi, aby rozwijać młode talenty, zanim zdadzą sobie sprawę ze swojej pełnej siły rynkowej. Po trzecie, wdrażają wysoce modelowe metody pracy, w których młodsi utalentowani są w stanie szybko wytwarzać wysokiej jakości produkty pod nadzorem. Po czwarte, wykorzystują modele freelance i kontraktowe, aby zmniejszyć ogólne obciążenie płacowe.

Ten ostatni model – korzystanie z usług freelancerów i podwykonawców – jest bardzo powszechny w tej branży. Integrator AI może zatrudniać podstawowy zespół składający się z pięciu do dziesięciu pełnoetatowych pracowników (często partnerów lub założycieli oraz kilku starszych pracowników). Ponadto współpracuje z siecią specjalistów, którzy są angażowani w razie potrzeby do konkretnych projektów. Jest to racjonalne ekonomicznie, ponieważ projekty AI rzadko charakteryzują się stabilnym, regularnym obciążeniem pracą – po okresie intensywnej implementacji następują mniej intensywne fazy optymalizacji i konserwacji. Utrzymywanie niskiej struktury kosztów stałych jest zatem racjonalne. Problem polega jednak na tym, że ten model utrudnia zapewnienie ciągłości organizacyjnej i akumulacji wiedzy. Jeśli najlepsi pracownicy odchodzą po każdym projekcie, nie można zbudować głębokiej wiedzy specjalistycznej. Wiele z tych firm zmaga się właśnie z tym problemem.

Nadaje się do:

• Konkurencyjność Europy w kryzysie: Ambidekstyczność organizacyjna jako strategiczne wyjście

Trilemat modelu biznesowego: pomiędzy stawkami dziennymi, stałymi opłatami za projekt i zaliczkami

Logika przychodów tych nowych integratorów okazała się zaskakująco złożona. Istnieją trzy podstawowe modele ustalania opłat w branży konsultingowej, a każdy z nich ma swoje zalety i wady:

Pierwszy model to klasyczne rozliczanie według stawek dziennych. Konsultant lub agencja wystawia fakturę za godziny lub dni, mnożąc ją przez stawkę godzinową lub dzienną. Jest to proste, przejrzyste i daje klientowi jasną kontrolę nad jednostką kosztową: za godzinę lub dzień dokładnie widzę, ile płacę. Problem: tworzy to przewrotne bodźce. Im mniej wydajny jest konsultant, tym wyższe ma zarobki. Nie ma ekonomicznej zachęty do szybszej i mądrzejszej pracy. Prowadzi to do klasycznego rozbieżności między zleceniodawcą a agentem.

Drugi model to opłata za projekt lub stała cena oparta na rezultatach. Klient i dostawca uzgadniają pakiet usług: na przykład „Wdrożenie chatbota AI do obsługi klienta”, stała cena 50 000 euro, termin realizacji 8 tygodni. To tworzy realne bodźce – dostawca jest zmotywowany do wydajnej pracy, ponieważ marża rośnie wraz z wydajnością. Problem: Trudno to obliczyć. Jeśli wymagania są niejasne lub jeśli zakres wdrożenia zmienia się w trakcie wdrożenia, straty mogą szybko się kumulować. Prowadzi to do dwóch problemów: albo dostawca wlicza ogromne marginesy bezpieczeństwa (a ceny stają się nieatrakcyjne dla klientów), albo kończy z projektem droższym niż planowano. Wielu integratorów średniej wielkości zgłasza projekty, które zakończyły się stratą na poziomie 15-20%, ponieważ rzeczywistość była bardziej złożona niż specyfikacja.

Trzecim modelem jest model abonamentowy – retainer. Klient płaci stałą miesięczną opłatę w zamian za określony poziom usług lub gwarantowaną dostępność. Zapewnia to niezrównane bezpieczeństwo planowania: dostawca może niezawodnie uwzględniać te przychody w swoim budżecie. Jednocześnie motywuje to do efektywności i koncentracji na kliencie, ponieważ niezadowoleni klienci częściej rezygnują. Problem: Retainerzy są trudni do sprzedania. Wymagają wysokiego poziomu zaufania ze strony klienta i strategicznego przekonania, że ​​współpraca będzie wartościowa w dłuższej perspektywie. Wielu klientów (zwłaszcza w sektorze MŚP) myśli w kategoriach projektów, a nie subskrypcji. Co więcej, model retainer sprawdza się tylko wtedy, gdy prowadzi do standaryzacji – jeśli miesięczne usługi pozostają mniej więcej na tym samym poziomie. Nie dotyczy to wysoce spersonalizowanych, złożonych projektów.

Większość odnoszących sukcesy integratorów AI nauczyła się działać w modelu hybrydowym: często zaczynają od konsultacji z klientem w oparciu o stawkę dzienną, aby w pełni zrozumieć wymagania. Następnie przekształca się to w zdefiniowany projekt ze stałą opłatą (zwykle 6-tygodniowe sprinty). Po pomyślnym wdrożeniu oferowany jest model ryczałtowy. Daje to kilka korzyści: początkowe stawki dzienne finansują dogłębną analizę. Presja fazy projektu prowadzi do szybszej realizacji. Wreszcie, ryczałt zabezpiecza długoterminowe zaangażowanie klienta i stabilizuje przychody. Jest to również atrakcyjne dla klienta: płaci on najpierw za analizę, potem za wdrożenie, a następnie za ciągłą optymalizację – wszystkie fazy są ekonomicznie opłacalne.

Ochrona danych i złożoność regulacyjna

Kluczową cechą wyróżniającą integratorów AI jest ich zdolność do spełniania rygorystycznych wymogów dotyczących prywatności danych. Wielu klientów – szczególnie z sektora publicznego, finansowego i opieki zdrowotnej – nie może po prostu przesłać swoich wrażliwych danych do usług w chmurze. W takich przypadkach integratorzy muszą być w stanie wdrażać systemy AI lokalnie lub obsługiwać je w zamkniętych, zarządzanych środowiskach.

Prowadzi to do wyraźnego rozróżnienia. Wielu tańszych i szybszych integratorów działa głównie z interfejsami API w chmurze (OpenAI, Google, Anthropic). Mogą oni szybko i ekonomicznie dostarczać prototypy MVP. Często jest to niewykonalne w branżach regulowanych. W takich przypadkach muszą wkroczyć wyspecjalizowani dostawcy z doświadczeniem we wdrożeniach lokalnych – na przykład korzystający z modeli open source, takich jak Llama 3 lub Mistral, lub hostujący lokalnie modele z frameworkami takimi jak vLLM lub llama.cpp.

RODO i nowa europejska ustawa o sztucznej inteligencji (RODO) skłoniły wielu z tych integratorów do rozwinięcia specjalistycznej wiedzy w zakresie przeciwdziałania ryzyku braku zgodności. Okazał się to czynnikiem wyróżniającym ich na tle konkurencji: firmy, które rozumieją, jak wdrażać systemy sztucznej inteligencji zgodne z RODO, spełniają wymogi ustawy o sztucznej inteligencji i przekładają te złożone wymagania na konkretne wdrożenia techniczne, systematycznie osiągają wyższe ceny i cieszą się większym uznaniem klientów.

Paradoksy wzrostu: skalowalność kontra jakość

W branży konsultingowej istnieje klasyczny paradoks: najlepsze firmy są często małe i wysoce wyspecjalizowane. Mają dobrze ugruntowany, wysoce utalentowany zespół. Potrafią szybko podejmować decyzje zorientowane na jakość. Mogą też odrzucać projekty, jeśli nie pasują do ich potrzeb. Firmy sprawiające problemy to często duże, biurokratyczne organizacje, które tracą swoich najlepszych specjalistów na rzecz ogromnych matryc, gdzie nikt tak naprawdę nie jest właścicielem firmy.

Prowadzi to do dylematu inwestycyjnego: jeśli taka firma integratorska odniesie sukces, jeśli popyt wzrośnie, jeśli będzie miała możliwość skalowania – musi podjąć decyzję: czy chce pozostać mała i oferować wysoką jakość, czy też stać się duża i skalowalna? Historycznie rzecz biorąc, wiele z tych decyzji kończyło się niepowodzeniem. Firma próbowała się skalować, przeszła przez nieefektywny proces rekrutacji, zatrudniała osoby, które nie pasowały do ​​kultury organizacyjnej, jakość ucierpiała, odeszli lepsi pracownicy, a spirala spadkowa nakręcała się sama.

Niektórzy z odnoszących większe sukcesy graczy w tej kategorii przyjęli inne podejście: świadomie zdecydowali się nie skalować na dużą skalę. Pozostają małymi firmami (20-30 osób), zamiast próbować rozrosnąć się do 200. Budują silną sieć partnerów – mniejszych integratorów specjalizujących się w określonych branżach lub przypadkach użycia. Pełnią rolę koordynatora, a nie punktu kompleksowej obsługi. Nie jest to mniej skalowalne pod względem przychodów i wpływu na klientów, ale ma inną strukturę – to bardziej gra sieciowa niż wzrost hierarchiczny.

Zmiana struktury przemysłowej: przejście od paradygmatu kreatywnego do technologicznego

Historycznie rzecz biorąc, agencje – niezależnie od tego, czy były to agencje marketingowe, projektowe, czy tradycyjne firmy konsultingowe – były zasadniczo strukturami pracy kreatywnej i intelektualnej. Rozróżnienie to wynikało z:

1. Kreatywność: Kto miałby najbardziej oryginalny pomysł, najlepszą koncepcję projektu, najbardziej innowacyjną strategię?
2. Reputacja: Kto był znany ze swojej doskonałości w określonych dziedzinach?
3. Pozyskiwanie talentów: Kto był w stanie przyciągnąć najlepsze talenty kreatywne?

W klasycznym ujęciu ekonomicznym agencje te były rynkami dóbr konsumpcyjnych – klienci nie mogli ocenić jakości ex ante; kupowali na podstawie referencji i reputacji.

Nowa generacja integratorów AI działa według innego paradygmatu. Różnica wynika z:

1. Solidność techniczna: Kto może wdrożyć system do produkcji szybciej, bardziej skalowalnie i z mniejszym wskaźnikiem błędów?
2. Wiedza dziedzinowa: Kto zna specyfikę danej branży – bankowość, ubezpieczenia, produkcję, sektor publiczny – na tyle dobrze, że wie, gdzie występują krytyczne przypadki użycia?
3. Umiejętności zarządzania zmianą: Kto wie, jak pomóc firmom przezwyciężyć opór organizacyjny i w ten sposób skutecznie wdrożyć te systemy?

To branża, która w dalszym ciągu opiera się na zaufaniu. Jednak kryteria zaufania uległy zmianie. Nie chodzi już przede wszystkim o to, czy masz świetny, kreatywny pomysł, ale o to, czy naprawdę potrafisz go zrealizować rzetelnie, w ramach budżetu i na czas.

To przejście od paradygmatu kreatywnego do technologicznego oznacza, że ​​tradycyjne agencje, które zbyt mocno zbudowały swoją tożsamość na „kreatywności i innowacyjności”, nie są automatycznie konkurencyjne w tej nowej kategorii. Niektóre z uznanych, dużych agencji cyfrowych borykają się właśnie z tym problemem: celują w ideacji i koncepcji. Ale jeśli chodzi o wstępną implementację, dogłębność techniczną i doskonałość operacyjną, wypadają słabiej. Muszą się odrodzić lub pozyskać specjalistów.

Wniosek ekonomiczny: Struktura nowego przemysłu

Podsumowując, o strukturze ekonomicznej tych nowych agencji integracyjnych można powiedzieć następujące rzeczy:

To wciąż bardzo krucha branża we wczesnej fazie wzrostu. Odnotowuje dwucyfrowy wzrost, ale z wciąż niewielkiej bazy. Dostępne dane pokazują, że konsulting w zakresie AI jako całość rośnie o 13,9% – ale liczba ta obejmuje duże, ugruntowane firmy konsultingowe, które zbudowały oddziały konsultingowe w zakresie AI. Wyspecjalizowane, nowe butiki integratorów prawdopodobnie rozwijają się jeszcze szybciej, ale statystycznie nadal są zbyt małe, aby można je było śledzić oddzielnie.

Marże są lepsze niż w tradycyjnych agencjach godzinowych, ale gorsze niż w tradycyjnych firmach technologicznych. Realistyczna jest marża projektu na poziomie 20-35%, a marża retencyjna na poziomie 40-60%. To znacznie lepiej niż w tradycyjnych agencjach cyfrowych (które często osiągały marżę zysku na poziomie 8-15%), ale znacznie gorzej niż w firmach software'owych (które często operują z marżą EBITDA na poziomie 60-80%).

Rynek będzie się konsolidował. Najbliższe 3-5 lat pokaże, kto jest w stanie przetrwać w tej kategorii. Wielu obecnych graczy albo zostanie skonsolidowanych, przejętych przez większe firmy konsultingowe, albo zbankrutuje. Tylko wysoce wyspecjalizowani specjaliści i nieliczne, najbardziej utalentowane intelektualnie butiki o charakterze ogólnym prawdopodobnie nadal będą istnieć jako niezależni gracze w 2030 roku.

Dynamika rynku pracy dla osób wykwalifikowanych będzie nadal rosła. To prawdopodobnie największe ograniczenie strukturalne w nadchodzących latach. Jeśli ci integratorzy rzeczywiście chcą się rozwijać, muszą rozwijać i zatrzymywać talenty szybciej niż cały rynek pracy. To zmusi ich do inwestowania w systematyczne programy szkoleniowe, rozwój organizacyjny i różnicowanie kulturowe.

Złożoność przepisów staje się przeszkodą. Firmy, które wcześnie zdobędą wiedzę specjalistyczną w zakresie ochrony danych, zgodności z ustawą o sztucznej inteligencji (AI Act) i lokalnych architektur wdrożeniowych, zyskają strukturalną przewagę nad konkurentami, którzy pojawią się później. Będzie to szczególnie istotne w Niemczech i Europie.

Modele hybrydowe stają się standardem. Normą stanie się nie tylko rozliczanie projektów, ale również rozliczanie ryczałtowe, ale także połączenie obu tych modeli. Będzie to bardziej atrakcyjne dla klientów i stabilniejsze dla dostawców.

Przejście od paradygmatu kreatywnego do technologicznego jest strukturalnie nieodwracalne. Firmy, które tego nie zrozumieją i nie dostosują odpowiednio swojej infrastruktury i kultury, zostaną wykluczone z tego rynku.

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Wsparcie B2B i SaaS dla SEO i GEO (wyszukiwanie AI) w jednym: kompleksowe rozwiązanie dla firm B2B — Zdjęcie: Xpert.Digital

Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji zmienia wszystko: w jaki sposób to rozwiązanie SaaS na zawsze zrewolucjonizuje rankingi B2B.

Cyfrowy krajobraz firm B2B ulega dynamicznym zmianom. Kierowane sztuczną inteligencją, zasady widoczności online ulegają przedefiniowaniu. Dla firm zawsze wyzwaniem było nie tylko bycie widocznym w cyfrowym społeczeństwie, ale także bycie istotnym dla właściwych decydentów. Tradycyjne strategie SEO i zarządzanie lokalną obecnością (geomarketing) są złożone, czasochłonne i często stanowią walkę z ciągle zmieniającymi się algorytmami i silną konkurencją.

A co, gdyby istniało rozwiązanie, które nie tylko uprościłoby ten proces, ale także uczyniło go inteligentniejszym, bardziej przewidywalnym i znacznie skuteczniejszym? Właśnie tutaj pojawia się połączenie specjalistycznego wsparcia B2B z wydajną platformą SaaS (oprogramowanie jako usługa), zaprojektowaną specjalnie z myślą o potrzebach SEO i GEO w dobie wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.

Ta nowa generacja narzędzi nie opiera się już wyłącznie na ręcznej analizie słów kluczowych i strategiach pozyskiwania linków zwrotnych. Zamiast tego wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby precyzyjniej rozumieć intencje wyszukiwania, automatycznie optymalizować lokalne czynniki rankingowe i przeprowadzać analizę konkurencji w czasie rzeczywistym. Rezultatem jest proaktywna strategia oparta na danych, która daje firmom B2B zdecydowaną przewagę: są one nie tylko znajdowane, ale także postrzegane jako autorytet w swojej niszy i lokalizacji.

Oto symbioza wsparcia B2B i technologii SaaS opartej na sztucznej inteligencji, która zmienia oblicze SEO i marketingu geograficznego, i jak Twoja firma może na tym skorzystać, aby rozwijać się w zrównoważony sposób w przestrzeni cyfrowej.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wsparcie B2B i blog dla SEO, GEO i AIS – wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji
• Zapomnij o drogich narzędziach SEO – ta alternatywa dominuje dzięki niezrównanym funkcjom B2B