Co pozostaje? Trzy lata po szumie wokół ChatGPT: wielkie marzenie o sztucznej inteligencji spotyka się z ekonomiczną rzeczywistością

Rozczarowanie po euforii: kiedy obietnice szumu medialnego spotykają się z rzeczywistością zarządu

Trzy lata po „momencie ChatGPT” na szczeblu kierowniczym zapanowało rozczarowanie. Podczas gdy giganci technologiczni, tacy jak Meta i Google, nadal inwestują setki miliardów dolarów w infrastrukturę AI, szerszy świat biznesu przedstawia inny obraz: stagnację zamiast rewolucji.

Platforma ChatGPT została udostępniona publicznie przez OpenAI 30 listopada 2022 r. System osiągnął rekordową prędkość pozyskiwania użytkowników i jest uważany za czynnik wywołujący ogromny szum wokół sztucznej inteligencji, który ogarnął świat biznesu od 2023 r.

Miał to być największy wzrost produktywności w historii. Jednak trzy lata po globalnym szumie wokół generatywnej sztucznej inteligencji, pojawiła się niebezpieczna luka między obietnicami technologicznymi a wynikami ekonomicznymi. Najnowsze dane Forrestera i Boston Consulting Group malują obraz „kosztownej stagnacji”: jedynie znikomy odsetek firm był dotychczas w stanie przełożyć swoje ogromne inwestycje na realną wartość dodaną.

Przypadek giganta fintech, Klarny, w szczególności stanowi ostrzeżenie dla całej branży. To, co zostało okrzyknięte triumfem efektywności – zastąpienie 700 pracowników sztuczną inteligencją – okazało się bumerangiem dla satysfakcji klienta. Lekcja jest bolesna, ale konieczna: technologia bez empatii i strategicznego zarządzania zmianą może przynieść oszczędności w krótkiej perspektywie, ale w dłuższej perspektywie niszczy relacje z klientami.

W tym artykule przyglądamy się błyszczącym komunikatom prasowym. Analizujemy, dlaczego rok 2026 będzie rokiem poważnych korekt w dziedzinie sztucznej inteligencji, dlaczego „składnik kulturowy” jest prawdziwym zabójcą projektów AI i dlaczego sama technologia nie zastąpi brakującej strategii korporacyjnej. Ocena sytuacji między zakładami wartymi miliardy dolarów a powrotem do zdrowego rozsądku ekonomicznego.

Główny problem: rzeczywistość spełnia oczekiwania

Rozbieżność między zainwestowanym kapitałem a zrealizowanymi zyskami jest alarmująco wyraźna. Badanie Forrestera z 2025 roku pokazuje, że tylko 15% ankietowanych menedżerów było w stanie znacząco poprawić marże zysku dzięki wdrożeniom sztucznej inteligencji. Nie jest to zjawisko marginalne ani problem ograniczony do startupów. Dotyczy on całej gospodarki, od najpotężniejszych finansowo korporacji po organizacje średniej wielkości. Jeszcze bardziej spektakularne jest odkrycie Boston Consulting Group: zaledwie 5% ankietowanych menedżerów odnotowało szeroki wpływ sztucznej inteligencji na tworzenie wartości. To nie jest definicja transformacyjnej zmiany. To definicja stagnacji pomimo kosztownego zakupu infrastruktury.

Liczby te nabierają jeszcze większego znaczenia w kontekście takich wydatków. Sama Meta zapowiedziała inwestycje w wysokości 70–72 miliardów dolarów do 2025 roku, z prognozą 600 miliardów dolarów do 2028 roku. Google planuje zainwestować od 91 do 93 miliardów dolarów w 2025 roku. Microsoft również stale zwiększa swój budżet kapitałowy na sztuczną inteligencję. Nie są to inwestycje w projekty poboczne, lecz inwestycje kluczowe, mające na celu określenie przyszłej konkurencyjności tych firm. Jednak podczas gdy giganci technologiczni posuwają się naprzód z bezprecedensowymi kwotami, wśród firm spoza tego technologicznego „wewnętrznego kręgu” pojawia się odwrotny trend: strategiczne opóźnienie.

Forrester przewiduje, że około jedna czwarta planowanych inwestycji w sztuczną inteligencję (AI) zostanie przełożona w 2026 roku. Nie chodzi tu o cięcie wydatków spekulacyjnych ze względu na koszty, ale o odroczenie strategicznych projektów, które były priorytetem dyrektorów finansowych i prezesów, ponieważ oczekiwania dotyczące zwrotu z inwestycji (ROI) nie zostały spełnione. Jedna czwarta planowanych inwestycji to nie tylko spadek, ale systematyczna ponowna ocena strategicznego znaczenia tej technologii.

Sprawa Klarny: ostrzeżenie w formie studium przypadku

Przypadek szwedzkiej firmy fintechowej Klarna jest tu pouczający – nie dlatego, że jest to odosobniony przypadek, ale dlatego, że dobitnie ilustruje problem systemowy. W 2023 roku Klarna trafiła na pierwsze strony gazet na całym świecie, ogłaszając, że zastąpi 700 pracowników obsługi klienta systemem chatbotów opartych na sztucznej inteligencji (AI), opracowanym we współpracy z OpenAI. Liczby były imponujące: chatbot obsłużył dwie trzecie wszystkich zapytań klientów, biegle posługiwał się ponad 35 językami i skrócił czas reakcji ze średnio 11 minut do około 2 minut. To niewątpliwie niezwykłe osiągnięcie operacyjne.

Jednak do 2024 roku podstawowe problemy stały się już widoczne. Satysfakcja klientów spadła o 22 procent. Nie był to błąd statystyczny, ale wyraźny sygnał od użytkowników, że system osiągał swoje strukturalne granice. Chatbot oparty na sztucznej inteligencji mógł obsługiwać proste zapytania transakcyjne, ale był systematycznie przytłaczany przez bardziej złożone problemy – sytuacje wymagające zrozumienia konkretnego kontekstu, inteligencji emocjonalnej i przede wszystkim empatii. Kiedy prezes Sebastian Siemiątkowski przyznał się do błędów w 2025 roku, jego analiza była zaskakująco jasna: jednostronne skupienie się na efektywności kosztowej doprowadziło do spadku jakości. Innymi słowy, technologia została zoptymalizowana pod kątem poprawy wskaźników wewnętrznych, ale nie została zaprojektowana w celu zapewnienia rzeczywistego doświadczenia klienta.

Odpowiedź była logiczna: w 2025 roku Klarna zaczęła ponownie zatrudniać przedstawicieli obsługi klienta i wprowadziła model hybrydowy, w którym sztuczna inteligencja obsługuje rutynowe zapytania, a agenci rozwiązują złożone przypadki. Chociaż udało się utrzymać oszczędności w wysokości 60 milionów dolarów, ogólne koszty obsługi klienta ponownie wzrosły, ponieważ konieczne było utrzymanie zarówno infrastruktury sztucznej inteligencji, jak i znacznej liczby pracowników. Nie jest to historia sukcesu automatyzacji, ale raczej kosztowna lekcja o ograniczeniach optymalizacji technicznej bez strategicznego zarządzania zmianą.

Organizacyjny wymiar porażki

Sedno problemu nie leży przede wszystkim w samej technologii, ale w zdolności organizacji do jej efektywnej integracji. Badania dotyczące zarządzania zmianą pokazują, że około 70% wszystkich inicjatyw transformacyjnych nie osiąga zamierzonych celów. Ten wskaźnik jest jeszcze bardziej widoczny w przypadku projektów związanych ze sztuczną inteligencją: szacunki wskazują na wskaźnik niepowodzeń na poziomie 80–95%, jeśli firmy nie ustalą jasnych celów, zdefiniowanych wskaźników lub spójnych ram zarządzania.

Przyczyny tego niepowodzenia mają charakter strukturalny, a nie techniczny. Po pierwsze, istnieje znaczna luka w zaufaniu między kierownictwem a personelem. Badania pokazują, że 50–70% pracowników wyraża obawy przed głębokimi zmianami technologicznymi. Obawy te nie są irracjonalne, lecz opierają się na uzasadnionych pytaniach: Jak zmieni się moja praca? Czy stracę status lub wiedzę specjalistyczną? Czy praca będzie wykonywana dodatkowo do moich obecnych obowiązków, bez zapewnienia mi zasobów i uznania? Liderzy mają tendencję do bagatelizowania tych pytań lub interpretowania ich jako oporu przed postępem, zamiast postrzegania ich jako systemowych problemów z wdrażaniem.

Po drugie, istnieje fundamentalna luka między strategicznymi zamierzeniami kierownictwa a wykonalnością operacyjną. Mniej niż 30% firm wdrażających AI ma zdefiniowane wskaźniki wdrożenia. Oznacza to, że większość firm wprowadza systemy AI bez jasnego zdefiniowania, co tak naprawdę oznacza udane wdrożenie ani jak mierzyć postępy. Można to porównać do projektu budowlanego bez planów i kontroli jakości. Technologia jest wdrażana, ponieważ jest uznawana za strategicznie konieczną („obawa przed pominięciem”), a nie dlatego, że istnieje wyraźne oczekiwanie korzyści.

Po trzecie, pojawiają się poważne problemy z danymi, których nie da się rozwiązać wyłącznie poprzez inwestycje. 73% organizacji wskazuje jakość lub dostępność danych jako swoje największe wyzwanie. Nie chodzi tu o zasoby technologiczne, ale o dojrzałość organizacyjną. Firmy, które przez dekady organizowały dane w silosach, nie mogą po prostu zburzyć tych struktur, wprowadzając system sztucznej inteligencji (AI). W rezultacie systemy AI działają na danych wejściowych niskiej jakości i w konsekwencji generują wyniki niskiej jakości („śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”).

Granice automatyzacji: paradoks doświadczenia klienta

Kolejne zjawisko jest wyraźnie widoczne w automatyzacji obsługi klienta. ServiceNow donosi, że systemy AI są w stanie autonomicznie obsłużyć około 80% prostych zapytań klientów. Czas odpowiedzi może zostać skrócony o 52%, a wskaźnik rozpatrzenia sprawy przy pierwszym kontakcie o 40%. To imponujące wskaźniki operacyjne. Jednak badania klientów pokazują jednocześnie, że 93% klientów preferuje kontakt z osobą kontaktową w przypadku złożonych problemów. Nie jest to kwestia osobistych preferencji, ale odzwierciedla fundamentalne ograniczenie.

Większość rzeczywistych problemów klientów nie jest prosta. Są one zależne od kontekstu, często nacechowane emocjonalnie i wymagają zrozumienia indywidualnej sytuacji. Klient mający trudności ze zwrotem pieniędzy potrzebuje nie tylko szybkiej odpowiedzi, ale także poczucia zrozumienia. W przypadku złożonych produktów finansowych klient musi mieć pewność, że druga strona dba o jego interesy. Są to cechy, które są zasadniczo poza zasięgiem mechanicznej automatyzacji, ponieważ wymagają osądu i autentycznego kontaktu z człowiekiem.

Dane sugerują, że systemy sztucznej inteligencji w obsłudze klienta są najskuteczniejsze, gdy działają jako narzędzia dla agentów ludzkich („drugi pilot”), a nie jako ich zastępcy. System, który wspiera pracowników w rutynowych zadaniach, automatyzuje dokumentację lub wstępnie analizuje informacje, przynosi pozytywne rezultaty. System, który próbuje całkowicie zastąpić ludzi, często prowadzi do szeregu dysfunkcyjnych efektów: klienci zmieniają dostawców, rośnie liczba reklamacji i spada zaufanie do marki. Cel operacyjny, jakim jest redukcja kosztów, jest w ten sposób podważany, ponieważ rotacja klientów i szkody wizerunkowe są droższe niż uzyskane oszczędności.

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

Weryfikacja rzeczywistości: Kto naprawdę korzysta dziś ze sztucznej inteligencji?

Dostępne dane sugerują podział w gospodarce. Z jednej strony istnieją giganci technologiczni i kilka wyspecjalizowanych firm „natywnych dla AI”, które nadal intensywnie inwestują w infrastrukturę AI i głęboko integrują ją ze swoimi modelami biznesowymi. Z drugiej strony, zdecydowana większość tradycyjnych firm wdrożyła AI, ale odnosi jedynie ograniczone sukcesy w zakresie tworzenia wartości.

Dane McKinsey pokazują, że około 23% firm aktywnie skaluje systemy AI, podczas gdy 39% wciąż znajduje się w fazie eksperymentalnej. Oznacza to, że chociaż 62% jest w jakiś sposób zaangażowanych w AI, ich zaangażowanie nie jest bynajmniej jednorodne. Firmy z jasno określonymi strategiami AI i ugruntowanymi strukturami zarządzania osiągają około 2,5-krotnie wyższy zwrot z inwestycji (ROI) niż te, które wdrażają AI ad hoc lub w ramach czysto taktycznej inicjatywy. Najlepsi liderzy, osiągający dziesięciokrotny zwrot z inwestycji, stanowią elitarną grupę. Są to firmy, które postrzegają AI nie jako izolowane rozwiązanie IT, ale jako zintegrowany element kompleksowej transformacji biznesowej.

Według danych BCG średni zwrot z inwestycji (ROI) wynosi obecnie 11,2%, podczas gdy dojrzałe organizacje osiągają już dwukrotnie wyższy zwrot. To nie jest błaha różnica. Oznacza to, że dojrzałość organizacyjna jest dwa do trzech razy ważniejsza niż same możliwości technologiczne. Dla porównania, tradycyjna firma skoncentrowana na efektywności operacyjnej może oczekiwać zwrotu na poziomie 15–20%. Inicjatywy AI nie konkurują zatem na równych zasadach; muszą przynosić wyjątkowe zyski, aby uzasadnić ryzyko związane z tą technologią.

Paradoks inwestycyjny: więcej pieniędzy, mniej zaufania

Zjawisko, które pojawi się w 2026 roku, jest niezwykłe. Podczas gdy firmy technologiczne nadal inwestują rekordowe sumy w sztuczną inteligencję, zaufanie wśród tradycyjnych firm spada. Meta, Google i Microsoft drastycznie zwiększają swoje budżety. Jednocześnie jednak tradycyjne firmy dokonują rewizji swoich planów w zakresie sztucznej inteligencji.

Forrester przewiduje, że 25% planowanych inwestycji w sztuczną inteligencję zostanie przesuniętych do 2027 roku. To nie jest wycofanie się, a przeplanowanie. Przesłanie firm jest jasne: „Będziemy inwestować w sztuczną inteligencję, ale tylko wtedy, gdy wyraźnie dostrzeżemy korzyści”. Oznacza to przejście od fazy spekulacyjnych eksperymentów do fazy inwestycji zorientowanych na wyniki.

Drugim zjawiskiem, które pogłębia tę dynamikę, jest ślepota na pomiary. 46% firm nie wdrożyło ustrukturyzowanych ram pomiaru zwrotu z inwestycji (ROI). Oznacza to, że prawie połowa firm inwestujących nie wie tak naprawdę, czy ich projekty przynoszą efekty. Biorąc pod uwagę, że przeciętna inicjatywa AI osiąga pełną wartość w ciągu trzech do pięciu lat, prowadzi to do sytuacji, w której firmy przeznaczają budżety na lata, nie mając wiarygodnych wskaźników sukcesu. To jak jazda w całkowitej ciemności – z nadzieją, że w końcu dotrą do celu.

Komponent kulturowy: Głęboki problem organizacyjny

W tym tkwi prawdziwy problem. Wdrożenia AI nie kończą się porażką, ponieważ zawodzi technologia. Zawodzą, ponieważ firmy próbują stosować rozwiązania technologiczne do problemów organizacyjnych o podłożu kulturowym. Badania wskazują, że czynniki kulturowe i opór stanowią główne bariery w ponad 50% nieudanych inicjatyw AI.

Przejawia się to na kilku poziomach. Po pierwsze, powszechny jest strach przed utratą pracy. Firmy wdrażające sztuczną inteligencję rzadko komunikują otwarcie, że technologia ta może zastąpić role. Mówią o „automatyzacji”, „efektywności” i „produktywności”. Ale pracownicy rozumieją podtekst. Jeśli ten strach nie zostanie rozwiązany poprzez rzeczywiste przekwalifikowanie, jasne zdefiniowanie ról i gwarancje zatrudnienia, prowadzi to do ukrytego oporu, niskiej akceptacji i swoistej biernej odmowy.

Po drugie, istnieje fundamentalny problem z zaufaniem do samych systemów sztucznej inteligencji. Wielu pracowników sceptycznie podchodzi do zdolności sztucznej inteligencji do podejmowania niuansów decyzyjnych. Obawia się stronniczości, fałszywych wyników i ryzyka, że ​​zautomatyzowane systemy pominą istotny kontekst. Ten sceptycyzm nie jest bezpodstawny. Istnieje wiele dowodów na halucynacje w modelach sztucznej inteligencji i podatność na błędy w szczególnych przypadkach, które są niedostatecznie reprezentowane w danych szkoleniowych. Jeśli pracownicy nie rozumieją, w jaki sposób sztuczna inteligencja podejmuje decyzję, albo zignorują system, albo stracą zaufanie do samej organizacji.

Po trzecie, ujawniają się braki strukturalne. Organizacje z głębokimi silosami funkcjonalnymi nie są w stanie efektywnie wykorzystywać systemów AI zaprojektowanych do współpracy międzyfunkcyjnej. Firmy, których systemy oceny stawiają indywidualne wyniki ponad współpracę, będą miały trudności z inwestowaniem w modele AI oparte na współpracy. Kadra kierownicza średniego szczebla, czując się zagrożona automatyzacją, będzie stawiać subtelne bariery utrudniające adopcję. Tych problemów nie da się rozwiązać za pomocą lepszego oprogramowania, a jedynie poprzez autentyczną przebudowę organizacji.

Lekcja: Technologia nie zastąpi strategii

Z tych wszystkich danych wyłania się jedna lekcja, która nie jest nowa, ale którą należy ponownie przyswoić w tym kontekście: technologia sama w sobie nie rozwiązuje problemów biznesowych. Jest narzędziem. Potężnym narzędziem w rękach organizacji, które potrafią z niego korzystać – i bardzo kosztowną zabawką w rękach tych, którzy liczą na magiczną zmianę.

Firmy, które osiągają realne postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, robią równolegle kilka rzeczy: Mają jasną strategię biznesową, w której sztuczna inteligencja odgrywa określoną rolę, a nie jest rozwiązaniem całościowym. Inwestują w zarządzanie zmianą z taką samą energią i budżetem, jak w samą technologię. Ustanawiają jasne ramy pomiaru przed wdrożeniem. Stale szkolą swoich pracowników do pracy w środowisku wspomaganym przez sztuczną inteligencję. Proaktywnie przeciwdziałają oporowi kulturowemu. I ustanawiają silne struktury zarządzania, aby zapewnić zgodność systemów sztucznej inteligencji z wartościami firmy.

To nie są proste ani szybkie procesy. Badania Deloitte pokazują, że „agentowa sztuczna inteligencja” – kolejna fala sztucznej inteligencji – potrzebuje średnio od trzech do pięciu lat, aby przynieść realną wartość dodaną. Nie jest to krytyka technologii, ale realistyczne przekonanie, że głęboka transformacja organizacyjna wymaga czasu.

Oddalanie się od siebie: kto wygrywa, a kto przegrywa?

Fascynujące zjawisko pojawia się, gdy zastanowimy się, kto z powodzeniem wdrożył sztuczną inteligencję. Meta, Google i Spotify nadal intensywnie inwestują i odnotowują pozytywne rezultaty. Są to firmy z dogłębną wiedzą na temat analizy danych, ugruntowaną kulturą innowacji oraz zasobami pozwalającymi tolerować błędy i wyciągać z nich wnioski. Z kolei Klarna wprowadziła sztuczną inteligencję głównie ze względu na koszty, pomijając aspekt strategiczny.

To zarysowuje zarys gospodarki dwupoziomowej. Pierwsza grupa składa się z firm, które postrzegają sztuczną inteligencję jako narzędzie transformacji i posiadają niezbędne struktury, dane i kultury. Druga grupa obejmuje firmy tradycyjne, które chcą korzystać ze sztucznej inteligencji, ponieważ ich konkurenci już to robią, ale brakuje im dojrzałości organizacyjnej. Ta grupa będzie nadal eksperymentować, inwestować i osiągać ograniczone sukcesy, jednocześnie kumulując strukturalne braki konkurencyjne w porównaniu z pierwszą grupą.

Ta dynamika będzie się nasilać w ciągu najbliższych pięciu lat. Organizacje, które teraz inwestują w zarządzanie zmianą i dojrzałość organizacyjną, równolegle z inwestycjami w technologie, odniosą sukces. Te, które inwestują wyłącznie w technologię i liczą na automatyczną transformację, poniosą porażkę.

Perspektywy: 2026 i później

Prognoza Forrestera na rok 2026 jest trafna: „Sztuka tego, co możliwe, ustępuje miejsca nauce tego, co praktyczne”. Era spekulacyjnych eksperymentów dobiega końca, a rozpoczyna się era inwestycji zorientowanych na wyniki. Dyrektorzy finansowi będą angażować się w decyzje dotyczące AI nie z entuzjazmu, ale dlatego, że mają jasno określone oczekiwania dotyczące zysków. Fakt, że 30% dużych firm wprowadzi obowiązkowe szkolenia z zakresu AI, wskazuje na akceptację faktu, że kompetencje organizacyjne wciąż wymagają rozwoju. Firmy, które odkładają swoje plany dotyczące AI, nie są już postrzegane jako przegrane, lecz jako ostrożne, ponieważ realistycznie oceniają czas i wymagania organizacyjne.

Przesłanie dla liderów biznesu jest jasne: szum wokół sztucznej inteligencji jeszcze się nie skończył. Technologia ta jest realna i nadal będzie przynosić rezultaty tam, gdzie tradycyjne systemy zawodzą. Jednak naiwne przekonanie, że same inwestycje w sztuczną inteligencję przyniosą transformacyjne rezultaty, należy już do przeszłości. Kolejny etap wdrażania sztucznej inteligencji będzie definiowany nie przez przełomy technologiczne, ale przez organizacyjne. Ci, którzy to zrozumieją, wygrają. Inni zmarnują lata i kapitał, by skończyć tam, gdzie powinni byli zacząć: ze strategicznym, zintegrowanym i zorientowanym na człowieka podejściem.

☑️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

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