Pozyskiwanie informacji: Dlaczego 89% klientów B2B korzysta ze sztucznej inteligencji – i nadal poszukuje ludzkiej wiedzy fachowej

Człowiek kontra maszyna? Idealne rozwiązanie dla globalnego rynku zamówień publicznych

Globalne zakupy B2B przechodzą bezprecedensową transformację. Toksyczna mieszanka napięć geopolitycznych, wrażliwych łańcuchów dostaw i rygorystycznych wymogów ESG zmusza firmy do radykalnego przemyślenia swoich strategii zaopatrzenia. Sztuczna inteligencja (AI) kreuje się na rzekomego zbawcę w tej niestabilnej erze, obiecując szybką analizę danych, ogromne oszczędności kosztów i w pełni zautomatyzowane procesy w ciągu kilku sekund. Dominuje narracja, że ​​ci, którzy ignorują ten technologiczny skok, zostaną w tyle. Jednak euforia otaczająca wszechmoc algorytmów ujawnia niebezpieczny, martwy punkt. Systemy AI wygładzają niuanse, filtrują istotne dane empiryczne i zawodzą dokładnie tam, gdzie jest to najbardziej istotne w złożonym świecie zakupów: w budowaniu prawdziwego zaufania i ocenie nieprzewidzianych kryzysów. Niniejszy artykuł analizuje, dlaczego perfekcja maszyn może szybko stać się przeszkodą konkurencyjną, dlaczego prawdziwa autentyczność jest walutą przyszłości oraz w jaki sposób strategiczna synteza opartej na danych sztucznej inteligencji i ludzkiej oceny stanowi podstawę skutecznego globalnego zaopatrzenia jutra.

Dlaczego ludzkie doświadczenie pozostaje niezastąpione na globalnym rynku zamówień B2B – i dlaczego dopracowana sztuczna inteligencja staje się przeszkodą konkurencyjną

Nowy obszar napięć: maszyny danych kontra inteligencja rynkowa

Globalne zakupy B2B uległy większym zmianom w ciągu ostatnich trzech lat niż w poprzednich dwóch dekadach. Konwergencja zakłóceń w łańcuchach dostaw związanych z pandemią, szybki rozwój generatywnej sztucznej inteligencji, zaostrzenie przepisów ESG i fundamentalna zmiana pokoleniowa w działach zakupów wyzwoliły dynamikę, która nie pozostawia żadnej firmy bez wpływu. Platformy cyfrowe obiecują w pełni zautomatyzowane dobieranie dostawców w ciągu kilku godzin zamiast tygodni, systemy sztucznej inteligencji analizują miliony punktów danych w czasie rzeczywistym, a autonomiczni agenci zakupowi negocjują oferty bez ingerencji człowieka. Ci, którzy nadal polegają wyłącznie na procesach analogowych w tym środowisku, niewątpliwie tracą grunt pod nogami.

Jednak ta euforia związana z wszechmocą algorytmów tworzy martwą strefę, która może okazać się kosztowna dla firm z sektora globalnego sourcingu. Systemy sztucznej inteligencji wygładzają różnice, wyrównują osobowości i zapewniają płynny, uśredniony konsensus. Ci, którzy polegają wyłącznie na generowanej przez maszyny inteligencji zakupowej, ryzykują utratę tego, co najważniejsze na zmiennych rynkach: zdolności do wydawania osądów opartych na kontekście, budowania relacji i interpretowania sygnałów, których nie rejestruje żaden zbiór danych.

Topografia globalnego rynku zamówień publicznych w 2026 r

Strukturalne siły kształtujące globalny rynek zamówień publicznych są dziś wielopłaszczyznowe, a w niektórych przypadkach sprzeczne. Z jednej strony mamy do czynienia z utrzymującą się dominacją Chin: pomimo zagrożeń taryfowych i napięć geopolitycznych, dwie trzecie firm na całym świecie planuje utrzymać, a nawet rozszerzyć działalność z Chinami do 2025 roku. Chiny odgrywają kluczową rolę, szczególnie w zakresie pierwiastków ziem rzadkich oraz surowców niezbędnych do cyfryzacji i transformacji energetycznej; w przypadku produktów rafineryjnych Niemcy i UE mają obecnie niewielkie możliwości korzystania z usług Chin. Nie jest to zależność krótkoterminowa, ale strukturalny fundament, który pomimo europejskich ruchów obronnych można jedynie powoli zmieniać.

Z drugiej strony, rynki surowcowe znajdują się pod ciągłą presją. Napięcia geopolityczne, zmiany strukturalne i wysokie koszty nadal kształtują globalne rynki surowcowe. Rynek miedzi doświadczył ekstremalnych wahań cen w drugim kwartale 2025 roku: po spadku do 8540 dolarów za tonę w kwietniu, cena osiągnęła roczny szczyt na poziomie 10 100 dolarów za tonę w czerwcu – skok ten bezpośrednio odzwierciedla eskalację handlu spowodowaną amerykańskimi taryfami sięgającymi 50% na import miedzi. Aluminium funkcjonuje w podobnie niestabilnym otoczeniu: globalne zapasy w czerwcu 2025 roku były o około 67% niższe niż w roku poprzednim, a wydarzenia geopolityczne i amerykańskie taryfy powodują dodatkowe zakłócenia na rynku.

Ta zmienność nie jest zjawiskiem przejściowym. W przypadku zakupów towarów oznacza to, że ryzyko cenowe i walutowe rośnie równolegle, a decyzje muszą być podejmowane pod coraz większą presją czasu. W tych warunkach informacje w czasie rzeczywistym i narzędzia do analizy danych zyskują na znaczeniu, umożliwiając podejmowanie świadomych i elastycznych decyzji. Dane w czasie rzeczywistym nie są jednak oczywiste same w sobie; wymagają interpretacji.

Nearshoring, Friendshoring i nowa geografia zaufania

Na pytanie, jak firmy radzą sobie z tą kruchością, pojawia się jasna odpowiedź: poprzez geograficzną restrukturyzację swoich łańcuchów dostaw. W obliczu kryzysów geopolitycznych 80% firm z branży dóbr konsumpcyjnych i handlu detalicznego w Niemczech ponownie koncentruje się na zaopatrzeniu regionalnym, a 83% inwestuje w tzw. friendshoring – koncentrację na dostawcach z krajów sojuszniczych. W praktyce nearshoring często oznacza przenoszenie mocy produkcyjnych do Europy Wschodniej, Turcji lub Afryki Północnej, co przekłada się na znacznie krótsze terminy dostaw i większą responsywność, ale jednocześnie stawia nowe wymagania w zakresie procedur granicznych, odpraw celnych i infrastruktury.

Ten friendshoring to coś więcej niż tylko korekta logistyczna. To decyzja o charakterze geopolitycznego ryzyka, która głęboko wpływa na podstawowe operacje biznesowe. Reorganizacja łańcuchów dostaw w oparciu o polityczne osie zaufania wymaga fundamentu w postaci wiedzy regionalnej, sieci i kompetencji kulturowych, których żaden algorytm nie jest w stanie spontanicznie zapewnić. Dywersyfikacja dostawców w celu zmniejszenia zależności od poszczególnych regionów i krajów to strategiczna odpowiedź na destabilizację globalnych łańcuchów dostaw – i zakłada, że ​​trzeba wiedzieć, komu zaufać. Zaufanie buduje się nie na danych, ale na doświadczeniu.

Europejscy decydenci odpowiadają na tę sytuację, wprowadzając Ustawę o Surowcach Krytycznych (CRA): ustanawiając minimalne kwoty 10% dla krajowego wydobycia surowców strategicznych, 40% dla przetwórstwa i 25% dla recyklingu do 2030 roku, UE wyznacza jasne standardy dla samowystarczalności w zakresie zaopatrzenia w surowce. Duże firmy zatrudniające ponad 500 pracowników i osiągające roczne przychody przekraczające 150 milionów euro są zobowiązane od 24 maja 2025 roku do przeprowadzania oceny ryzyka w swoim łańcuchu dostaw surowców co trzy lata. Stwarza to strukturalne wymogi zgodności, które wymagają dogłębnej analizy i znajomości rynku, a nie jedynie gromadzenia danych.

Co sztuczna inteligencja może faktycznie osiągnąć w procesie zamówień publicznych

Siła sztucznej inteligencji (AI) w zaopatrzeniu jest realna i imponująca. Systemy AI nowej generacji wykorzystują duże modele językowe do kontekstowego rozumienia wymagań zakupowych, wykorzystują bazy danych grafowych do mapowania relacji z dostawcami i stale poprawiają jakość dopasowania poprzez uczenie się przez wzmacnianie na podstawie opinii użytkowników. To, co kiedyś zajmowało tygodnie – od zdefiniowania wymagań i identyfikacji dostawców do stworzenia krótkiej listy – teraz można zrealizować w kilka godzin. 74% menedżerów ds. zaopatrzenia planuje zwiększyć inwestycje w automatyzację do 2026 roku, a automatyzacja może skrócić cykle nawet o 50%.

W obszarze optymalizacji kosztów, sztuczna inteligencja przynosi wymierne rezultaty. Według analizy BCG, konsekwentne stosowanie sztucznej inteligencji może przynieść oszczędności sięgające 5% w zakupach bezpośrednich i 15% w zakupach pośrednich. Sztuczna inteligencja obniża koszty zakupów poprzez identyfikację nieefektywnych wydatków, wspieranie dynamicznego ustalania cen i usprawnianie negocjacji z dostawcami. Dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym i analityce predykcyjnej, sztuczna inteligencja wcześnie wykrywa potencjalne ryzyko związane z dostawcami, umożliwiając proaktywne zarządzanie zakłóceniami. Firmy B2B korzystają z implementacji wspomaganej sztuczną inteligencją, co przekłada się na nawet o 50% wyższy wskaźnik sfinalizowanych transakcji – pod warunkiem, że jakość danych bazowych jest wystarczająca. To ostatnie zastrzeżenie jest kluczowe.

Sztuczna inteligencja automatyzuje czasochłonne zadania, takie jak badania, analizy, przegląd umów i uzgadnianie faktur. Poprawia jakość decyzji poprzez rozpoznawanie wzorców w dużych zbiorach danych zakupowych, wspiera dokładniejsze prognozy i ułatwia wczesną ocenę ryzyka. Zespoły zakupowe mogą lepiej oceniać relacje z dostawcami, ponieważ sztuczna inteligencja stale monitoruje wydajność, niezawodność i ryzyko. Wartość dodana jest oczywista i nie należy jej lekceważyć.

Systematyczne ograniczenia inteligencji zakupowej opartej na maszynach

Pomimo tych wskaźników wydajności, sztuczna inteligencja w zakupach B2B napotyka ograniczenia strukturalne, które w praktyce często są niedoceniane. Pierwsze i najbardziej fundamentalne ograniczenie dotyczy zdolności do formułowania osądów w sytuacjach, które nie mają precedensów historycznych. Sztuczna inteligencja potrafi analizować, strukturyzować, podsumowywać i formułować informacje – ale prawdziwa orientacja pojawia się dopiero poprzez świadome myślenie i ludzki osąd. W negocjacjach, w których reputacja, historia relacji i kontekst kulturowy odgrywają rolę, algorytmy jedynie odzwierciedlają uśrednione zachowania z poprzednich transakcji.

Drugim ograniczeniem jest zjawisko algorytmicznego poziomowania. Generatywne systemy sztucznej inteligencji dążą do neutralności, wygładzając różnice, aż pozostanie jedynie powierzchowna średnia. W platformach zakupowych wykorzystujących sztuczną inteligencję do rekomendacji dostawców prowadzi to do systematycznego odfiltrowywania silnych cech różnicujących. Dla algorytmu, cokolwiek bez ustrukturyzowanego punktu danych po prostu nie istnieje. Firmy polegające na listach rekomendacji generowanych przez sztuczną inteligencję regularnie tracą dostawców, którzy, choć nie mają idealnej obecności cyfrowej, posiadają rzadką wiedzę rynkową lub uprzywilejowane sieci dostawców.

Trzecia granica dotyczy zaufania i budowania relacji. Siedemdziesiąt procent nabywców B2B preferuje dostawców z jasną, otwartą komunikacją, szczególnie w czasach niepewności. Tego rodzaju zaufanie buduje się nie tylko na technologii, ale także na przejrzystych procesach i odpowiedzialnym przetwarzaniu danych. W decyzjach zakupowych B2B, które często wiążą się ze znacznymi inwestycjami i długoterminowymi zobowiązaniami, 72 procent decydentów konsultuje się z co najmniej trzema różnymi źródłami informacji przed zawężeniem listy nowych dostawców. Ten proces weryfikacji jest z natury ludzki: rozmowy z kolegami, konsultacje z ekspertami i ocena osobistych doświadczeń.

Wreszcie, istnieje czwarte, mniej omawiane ograniczenie: zależność od jakości danych. Jeśli jakość danych wejściowych jest niska, nawet najbardziej zaawansowana sztuczna inteligencja będzie generować błędne rekomendacje. Około 18% dostawców B2B nadal nie dostrzega konkretnych zastosowań sztucznej inteligencji w swoich organizacjach. Chociaż demokratyzacja zaawansowanej inteligencji zakupowej poprzez sztuczną inteligencję stwarza nowe możliwości – zwłaszcza dla małych i średnich przedsiębiorstw – stawia ona również wyzwania w zakresie jakości danych, kosztów, luk kompetencyjnych i kwestii etycznych, które należy starannie rozważyć.

Surowce, globalne zaopatrzenie i handel – Zdjęcie: Xpert.Digital

Najnowocześniejsze samoloty transportowe, zoptymalizowane trasy transportowe i multimodalne łańcuchy logistyczne są wymienne – można je kupić, wydzierżawić lub zlecić na zewnątrz. Czego nie da się kupić za pieniądze, to bezpośrednie kontakty z producentami w peruwiańskich kopalniach, niezawodne relacje dostawcze w krajach WNP i lata budowania zaufania na rynkach nieznanych dla osób z zewnątrz. Decydująca przewaga konkurencyjna w globalnym handlu towarami nie leży w transporcie towaru z punktu A do punktu B, ale w wiedzy o tym, skąd pochodzi towar, kto go produkuje i jak uzyskać do niego dostęp, zanim inni w ogóle dowiedzą się o istnieniu rynku. Ten, kto jest właścicielem sieci, ustala cenę. Wszyscy inni płacą.

Więcej informacji tutaj:

• Zintegrowany Dom Zaopatrzenia i Handlu: Surowce, Globalne Zaopatrzenie i Handel

Autentyczność jako czynnik konkurencyjny: Co niszczy dopracowany język sztucznej inteligencji

Chociaż sztuczna inteligencja niewątpliwie przyczynia się do wzrostu efektywności w zakupach operacyjnych, pojawia się nowy problem w obszarze pozycjonowania rynkowego i budowania zaufania: inflacja wymiennych treści. Im więcej firm korzysta z tekstów, ocen dostawców i modułów komunikacyjnych generowanych przez sztuczną inteligencję, tym bardziej jednorodne staje się środowisko informacyjne – i tym cenniejsze stają się osoby, które przemawiają z własnym osądem, autentycznym doświadczeniem i jasną osobowością.

Według niedawnego badania Nosto, 86% konsumentów twierdzi, że autentyczność jest kluczowa przy podejmowaniu decyzji o tym, które marki wspierać. Ta dynamika jest jeszcze bardziej widoczna w kontekście B2B. Decyzje zakupowe w sektorze B2B są złożone, długoterminowe i wiążą się z wysokimi kosztami. Zaufanie decyduje o tym, czy zamówienia zostaną przyznane, czy zostanie zaakceptowana tolerancja ryzyka i czy zostaną wydane rekomendacje. Autentyczność, rzetelność i fachowa wiedza są kluczowe dla trwałych relacji z klientami. W świecie, w którym nawet liderzy rynku mogą stać się niewidzialni dzięki systemom sztucznej inteligencji, ponieważ dane o ich produktach są ukryte w plikach PDF lub między ich stroną internetową a komunikatami prasowymi występują sprzeczne informacje, spójna treść staje się strategiczną przewagą.

Twierdzenia pozycjonujące, które nie są poparte odpowiednimi osiągnięciami i autentyczną wiedzą specjalistyczną, szybko okazują się niewiarygodne. Działa to również w drugą stronę: ci, którzy rzeczywiście posiadają rzadką wiedzę specjalistyczną w określonych dziedzinach i komunikują się z autentycznym stylem, zamiast ukrywać ją za językiem wygładzonym przez sztuczną inteligencję, osiągają wyróżnienie, którego nie da się odtworzyć algorytmicznie. Uczciwość i transparentność są kluczowe dla budowania zaufania, a klienci szybko rozpoznają, czy dana osoba jest rzeczywiście zaangażowana we współpracę partnerską, czy po prostu używa zoptymalizowanego języka.

Strategiczna konfiguracja Sourcing Intelligence: Człowiek i Maszyna

Prawdziwe pytanie nie brzmi, czy w globalnym sourcingu lepsza jest sztuczna inteligencja, czy wiedza specjalistyczna. Chodzi o to, jak oba te elementy można skonfigurować, aby optymalnie się uzupełniały. 71% firm planuje w przyszłości ściślejszą współpracę z konsultantami ds. sourcingu IT, częściowo po to, aby lepiej reprezentować swoje interesy przed dostawcami usług chmurowych. Odzwierciedla to fundamentalne przekonanie, że transformacja cyfrowa nie funkcjonuje optymalnie bez ludzkiego przywództwa i nadzoru.

Najbardziej produktywne podejście wygląda następująco: sztuczna inteligencja przejmuje zadania wymagające dużej ilości danych, powtarzalne i krytyczne dla szybkości – monitorowanie cen rynkowych, bazy danych dostawców, wczesne ostrzeganie o ryzyku i kontrole zgodności. Ludzka wiedza i doświadczenie zajmują się interpretacją zależną od kontekstu, budowaniem relacji, klasyfikacją strategiczną i ostateczną oceną. Odpowiedzialność pozostaje ludzka, ponieważ każda decyzja ma konsekwencje, a konsekwencje zawsze dotyczą ludzi. Ten podział pracy nie jest stanem przejściowym na drodze do całkowitej automatyzacji – to trwały model dla złożonych rynków.

Chociaż nabywcy B2B wykorzystują generatywne narzędzia sztucznej inteligencji jako punkt wyjścia do badań, coraz częściej zwracają się do kolegów po fachu, ekspertów i samych dostawców o weryfikację wyników tych narzędzi. Ta zmiana jest fundamentalna: sztuczna inteligencja może poradzić sobie z początkowym etapem gromadzenia informacji, ale decyzje w trudnych sytuacjach zaopatrzeniowych – negocjacje w czasie niedoborów towarów, zmiana dostawców w regionach wrażliwych politycznie, ocena długoterminowej niezawodności – wymagają tego, czego sztuczna inteligencja nie jest w stanie zapewnić strukturalnie: wbudowanej wiedzy, wynikającej z doświadczenia w konkretnych branżach i na określonych rynkach.

Ekspertyza branżowa jako niepowtarzalna zaleta

W obecnej debacie na temat rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) często pomija się fakt, że specjalistycznej wiedzy specjalistycznej w niszowych rynkach przemysłowych nie da się zastąpić danymi szkoleniowymi. Inżynieria mechaniczna, infrastruktura energetyczna, intralogistyka – to dziedziny, w których rozwój rynku, sygnały regulacyjne i trendy technologiczne wymagają lat analiz, zanim jakiekolwiek oceny będą wiarygodne. Rynki surowców dla kluczowych minerałów, takich jak lit, kobalt czy metale ziem rzadkich, podlegają geopolitycznej logice, która dezaktualizuje się szybciej niż jakiekolwiek historyczne zbiory danych.

Zakupy B2B w tych sektorach opierają się na zaufaniu. Długotrwałe procesy decyzyjne, w które zaangażowanych jest wielu decydentów po stronie klienta, wymagają dogłębnej analizy. Niespójności między różnymi kanałami komunikacji mogą szybko podważyć wiarygodność pozycjonowania. Spójności – w języku, osądach i nastawieniu – nie da się wygenerować algorytmicznie; jest ona wynikiem autentycznego przekonania i solidnej wiedzy fachowej. Na przykład w sektorze energetycznym decyzję podejmuje nie dostawca o najlepszym profilu SEO, lecz ten, którego wiedza fachowa jest godna zaufania i który, jak się uważa, będzie działał właściwie nawet w nieprzewidzianych sytuacjach.

Do tego dochodzi wymiar zespołowy. Dobrze skoordynowany zespół specjalistów z różnych dziedzin B2B – inżynierii mechanicznej, energetyki, cyfryzacji, logistyki – może nawiązać połączenia, które pozostają niewidoczne dla pojedynczego specjalisty lub systemu opartego wyłącznie na danych. Wielofunkcyjna wiedza specjalistyczna to surowiec do pozyskiwania informacji w najprawdziwszym tego słowa znaczeniu: nie tylko przetwarzania danych, ale także myślenia sieciowego wykraczającego poza granice branż, technologii i rynków.

Widoczność w erze algorytmicznej preselekcji

Kolejnym aspektem, który coraz bardziej wywiera presję na firmy działające na rynku B2B, jest fakt, że 89% kupujących B2B korzysta już ze sztucznej inteligencji w procesie zakupowym. Dla nich osoby, których brakuje w wynikach, po prostu nie istnieją. Z niedawnego badania przeprowadzonego przez TrustRadius wynika, że ​​72% decydentów napotyka w trakcie swoich badań przeglądy wspomagane przez sztuczną inteligencję, a 90% z nich korzysta z cytowanych źródeł w celu weryfikacji informacji. Oznacza to, że pierwszy etap selekcji jest algorytmiczny, drugi ludzki – i to właśnie na tym drugim etapie decydujące znaczenie ma autentyczna, merytoryczna treść.

Generatywne systemy AI dążą do zachowania neutralności, wygładzając rozbieżności i osiągając średnią merytoryczną. Dla ekspertów ds. zakupów i platform z autentyczną wiedzą na niszowych rynkach stanowi to szansę, a nie zagrożenie. Systemy AI chętniej wskazują osoby dysponujące ustrukturyzowanymi, merytorycznymi i precyzyjnymi treściami na konkretne tematy – rynki towarowe, porównania platform transakcyjnych, dostawcy rozwiązań inżynierii mechanicznej, zgodność z ESG – niż osoby o ogólnych zainteresowaniach i powierzchownej wiedzy. Widoczność w erze AI to nie kwestia budżetu, ale głębi.

ESG, zgodność i nowy wymiar etycznych zakupów

Zmiany regulacyjne fundamentalnie zmieniły wymogi dotyczące globalnych zamówień publicznych. Ustawa UE o surowcach krytycznych, ustawa CSDDD (Common Critical Raw Materials Act) oraz amerykańska ustawa o zapobieganiu pracy przymusowej wśród Ujgurów – te przepisy zobowiązują firmy do aktywnego monitorowania i zapewniania przejrzystości w swoich łańcuchach dostaw, wykraczającej daleko poza tradycyjne audyty dostawców. Zdigitalizowane łańcuchy dostaw są dwukrotnie bardziej przejrzyste i o 30% bardziej punktualne niż ich odpowiedniki niezdigitalizowane, ale ograniczenia budżetowe i zmieniające się priorytety hamują rozwój wielu firm.

Ukryte zagrożenie czai się nie w tym, co znane, lecz w tym, co niewidoczne: ciągłe sankcje między UE a Chinami, nagłe zakłócenia w łańcuchach dostaw, zależność od surowców, które mogą stać się niedostępne w czasie napięć politycznych, oraz rosnące zagrożenia cybernetyczne w infrastrukturze krytycznej. Dyrektor ds. Zamówień Publicznych, którego zadaniem jest przewidywanie tych niewidocznych zagrożeń, modelowanie scenariuszy i opracowywanie proaktywnych strategii zakupowych, potrzebuje czegoś więcej niż tylko pulpitu nawigacyjnego. Cisza nie jest oznaką bezpieczeństwa, lecz sygnałem ostrzegawczym. Również w tym przypadku ludzki osąd jest niezastąpiony – nie dlatego, że sztuczna inteligencja nie potrafi generować scenariuszy, ale dlatego, że ocena konsekwencji działań jest aktem odpowiedzialności, którego nie można delegować.

Zrównoważony rozwój w łańcuchu dostaw jest postrzegany jako przewaga konkurencyjna przez 83% niemieckich firm – jednak tylko 57% z nich podjęło odpowiednie inicjatywy, aby faktycznie zrealizować to dążenie. Ta rozbieżność między aspiracjami a rzeczywistością jest charakterystyczna dla fazy transformacji, w której wymogi operacyjne wciąż przyćmiewają zobowiązania strategiczne.

Synteza: pozyskiwanie informacji wywiadowczych jako połączenie danych i osądu

To, czego uczy nas praktyka, jest zarówno otrzeźwiające, jak i inspirujące: żadna ze stron – ani maszyna oparta wyłącznie na danych, ani odizolowany ekspert – nie jest w stanie zapewnić jakości, jakiej wymaga globalny rynek zamówień publicznych w jego obecnej złożoności. Synteza to jedyna realna droga. Sztuczna inteligencja zapewnia szybkość, głębię danych i skalowalność. Ludzkie doświadczenie zapewnia kontekst, zaufanie i umiejętność prawidłowej interpretacji nieoczekiwanych zdarzeń.

Pozyskiwanie informacji, w najprawdziwszym tego słowa znaczeniu, nie jest zatem technologią, lecz kompetencją – zdolnością organizacyjną łączącą ustrukturyzowaną analizę danych z rzetelną wiedzą rynkową, autentycznymi sieciami i jasnymi wartościami. Tej kombinacji nie da się odtworzyć w sposób arbitralny. Rozwija się ona z czasem, poprzez doświadczenie na konkretnych rynkach, błędy i korekty, ugruntowane relacje oraz dogłębną wiedzę branżową. W erze, w której systemy sztucznej inteligencji są w stanie zautomatyzować ogólne usługi zakupowe w ciągu kilku minut, trwała przewaga konkurencyjna nie leży w samej automatyzacji, ale w tym, czego zautomatyzować się nie da: autentycznych kompetencjach, osobowości i ugruntowanej interakcji z różnorodną wiedzą specjalistyczną w obrębie zespołu.

Firmy, które to rozumieją, wykorzystują sztuczną inteligencję do jej istoty: jako potężne narzędzie w doświadczonych rękach. Niczego więcej, ale też niczego mniej.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

• Kontakt: [email protected]

• Tel.: +49 7348 4088 961

LinkedIn
 

Nasze globalne doświadczenie branżowe i ekonomiczne w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Obszary zainteresowań branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej informacji tutaj:

• Centrum Biznesu Ekspertów

Centrum tematyczne oferujące spostrzeżenia i wiedzę specjalistyczną:

• Platforma wiedzy obejmująca gospodarki globalne i regionalne, innowacje i trendy branżowe
• Zbiór analiz, spostrzeżeń i informacji ogólnych na temat obszarów, na których się koncentrujemy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum dla firm poszukujących informacji na temat rynków, cyfryzacji i innowacji branżowych