Автономный ИИ и корпоративные системы как конкурентное преимущество: почему ИИ-помощников недостаточно

Забудьте об ИИ-помощниках: почему будущее принадлежит автономным системам

От дорогой игрушки до автономного создателя ценности: почему революцию в области искусственного интеллекта необходимо переосмыслить

Мировая экономика переживает «золотую лихорачку» в сфере искусственного интеллекта: только в прошлом году в системы генеративного ИИ было вложено от 30 до 40 миллиардов долларов США. Но за блестящим фасадом цифровой трансформации назревает тихий кризис. В то время как компании внедряют ИИ-помощников и чат-ботов с рекордной скоростью, обещанный скачок производительности во многих местах не материализуется. Вместо этого компании борются с «рабочим мусором» — цифровым информационным беспорядком, который отнимает больше времени, чем экономит, — и пилотными проектами, которые так и не переходят в операционную реальность. Печальный результат: 95 процентов компаний до сих пор не получили измеримой отдачи от инвестиций (ROI).

В этой статье раскрываются структурные ошибки, которые в настоящее время допускают компании, и показано, почему простое внедрение ИИ-помощников — это тупик. Настоящая революция заключается не в чат-ботах, ожидающих команд, а в «агентном ИИ» — автономных системах, которые активно управляют процессами и самостоятельно преследуют цели.

Ниже вы узнаете, почему четкие стандарты процессов важнее новейших алгоритмов, почему качество данных определяет успех или неудачу, и какая шестиступенчатая стратегия позволяет компаниям совершить переход от маркетинговых уловок в области ИИ к подлинному, автономному созданию ценности. Те, кто понимает этот парадигматический сдвиг, получают решающее конкурентное преимущество до того, как лопнет нынешний пузырь ажиотажа.

Великая иллюзия: миллиарды на незначительное повышение производительности труда

Нынешняя трансформация корпоративного мира с помощью ИИ следует схеме, знакомой экономическим историкам. Масштабные инвестиции сталкиваются с нечеткими стратегиями, технологическая эйфория вступает в конфликт с операционной реальностью, а отдача не оправдывает ожиданий. То, что на первый взгляд кажется цифровой революцией, при ближайшем рассмотрении оказывается дорогостоящим экспериментом с минимальной отдачей для большинства участников.

Цифры говорят сами за себя. Компании по всему миру инвестировали от 30 до 40 миллиардов долларов в системы генеративного искусственного интеллекта, однако 95 процентов этих организаций сообщают об отсутствии измеримой отдачи от этих инвестиций. Подробное исследование Массачусетского технологического института, в рамках которого было изучено около 300 публичных внедрений ИИ в период с января по июнь 2025 года и опрошено 153 руководителя из различных отраслей, выявило еще более тревожную картину: только пять процентов первоначальных пилотных проектов когда-либо достигают продуктивного состояния, генерирующего реальную коммерческую ценность. Исследователи ввели термин «разрыв GenAI» для обозначения этого явления — фундаментального разделения между небольшой группой компаний, которые действительно получают выгоду от ИИ, и подавляющим большинством, которые застряли в бесконечных пилотных фазах.

Особенно показательной является проблема «рабочего мусора», как называют это исследователи из BetterUp Labs и Stanford Social Media Lab, — широко распространенное последствие плохо реализованных инициатив в области ИИ. Речь идет о контенте, созданном с помощью ИИ, который внешне выглядит профессионально, но совершенно лишен содержания. Сорок процентов опрошенных штатных сотрудников получали такой цифровой мусор в течение периода исследования; в среднем 15,4 процента всего рабочего контента попадает в эту категорию. Каждый случай «рабочего мусора» требует в среднем двух часов работы на каждого сотрудника — расшифровки, поиска информации и уточнения — что составляет ежемесячные потери производительности в размере 186 евро на одного пострадавшего. Результатом является не только финансовая нерентабельность, но и заметное снижение уровня доверия среди коллег, а также ухудшение восприятия компетентности и надежности тех, кто делится таким контентом.

Эти неудачи являются результатом не недостатков технологии, а скорее структурных изъянов в реализации. Основной источник ошибок кроется не в самом ИИ, а в попытке внедрения технологии без достаточной организационной, процедурной и стратегической подготовки. Компании значительно недооценивают требования к интеграции, управлению и масштабированию. Инвестируя в передовые алгоритмы, они игнорируют фундаментальные предпосылки, которые позволили бы эффективно применять эти технологии.

Слепое пятно: почему стандарты процессов являются настоящей проблемой

Здесь вырисовывается парадоксальная картина: в то время как компании спешат интегрировать генеративный ИИ в свою инфраструктуру, они пренебрегают фундаментальной работой по оптимизации процессов. Это распространенная стратегическая ошибка в цифровой экономике. Поэтому первый ключевой вывод заключается в том, что переход к автономным системам не может начинаться с технологий — он должен начинаться с процессов.

Среднее производственное предприятие, оптимизировавшее управление складом, планирование производства и обслуживание клиентов за счет внедрения интегрированной ERP-системы, добилось замечательных результатов: уровень запасов снизился на 20 процентов, производительность значительно повысилась, а удовлетворенность клиентов улучшилась благодаря более быстрому реагированию. Ключевым элементом здесь стало не передовое решение на основе ИИ, а продуманная стандартизация и централизованное хранение данных. Большинство компаний, пытающихся интегрировать системы ИИ в хаотичные технологические процессы, достигают обратного: они увековечивают беспорядок на более высоком технологическом уровне.

Экономическая реальность очевидна: на каждый доллар, вложенный компаниями в генеративный ИИ, приходится в среднем пять долларов на подготовку данных. Это соотношение иллюстрирует истинную проблему стоимости внедрения ИИ. Дорого обходится не само использование моделей, а приведение данных в пригодное для использования состояние. Пятьдесят пять процентов опрошенных компаний считают улучшение качества данных вторым по значимости потенциалом для оптимизации процессов. Однако для этого сначала требуется масштабная стандартизация данных, очистка устаревших наборов данных и создание согласованных структур управления данными — все это задачи, требующие скорости, но времени.

Компании, добившиеся успеха с помощью систем искусственного интеллекта, следуют определенной последовательности: сначала они стандартизируют свои процессы, определяют четкие требования и измеримые показатели успеха, и только затем внедряют решения по автоматизации. Одна компания, предоставляющая финансовые услуги, смогла сократить время обработки на 50 процентов благодаря структурированной автоматизации процессов утверждения. Другая смогла значительно снизить уровень ошибок в контроле качества за счет систематической оптимизации процессов – не с помощью генеративного ИИ, а за счет интеллектуальной автоматизации процессов, построенной на прочном фундаменте.

Следующий шаг: автономные системы вместо реактивных помощников

Хотя генеративные ИИ-помощники функционируют как инструменты повышения производительности — лучше генерируют текст, предлагают варианты кода и быстро решают проблемы — настоящая ценность заключается в автономных системах, которые не ждут подсказок пользователя, а активно преследуют цели и координируют процессы. Агентный ИИ знаменует собой фундаментальный сдвиг: от реактивных инструментов к автономным агентам, которые принимают независимые решения, координируют сложные процессы на границах системы и постоянно учатся на основе обратной связи.

Технологическое различие предельно ясно. В то время как традиционное программное обеспечение следует точным инструкциям, а генеративный ИИ реагирует на подсказки, агентные системы обладают истинной автономностью и целеустремленностью. Например, агентная система ИИ может автономно анализировать неисправный случай обслуживания клиента, собирать необходимую информацию из нескольких источников данных, выявлять первопричину, внедрять решение, уведомлять клиента и оптимизировать систему для аналогичных случаев — и все это без дополнительных указаний. В отличие от этого, ИИ-помощник требует подтверждения или новой подсказки на каждом шаге.

Эмпирические примеры успеха имеют большое значение. Компания Ocado, оператор складских операций, трансформировала процесс комплектации заказов, внедрив тысячи взаимосвязанных складских роботов, управляемых алгоритмами на основе искусственного интеллекта. Результат: эффективность комплектации заказов выросла более чем на 300 процентов по сравнению с ручным режимом работы склада, при этом уровень ошибок снизился до менее 0,05 процента. Это не просто незначительное повышение производительности — это операционное совершенство. Финансовая компания, использующая агентов ИИ для обработки заявок в службу безопасности, сократила среднее время решения проблем на 70 процентов, что позволило ИТ-командам сосредоточиться на стратегических проектах.

Компании, которые последовательно внедряют автономные системы, демонстрируют устойчивую закономерность: они сокращают время отклика до 70 процентов, снижают уровень ошибок до менее одного процента и обеспечивают круглосуточную работу без признаков усталости. В известных тематических исследованиях задокументировано увеличение эффективности процессов на 40 процентов при одновременном сокращении сроков выполнения на 60 процентов. Однако критически важным условием остается неизменным: эти системы функционируют только на основе стандартизированных, надежных процессов и высококачественных данных.

Стратегический аспект: искусственный интеллект должен разрабатываться на основе бизнес-стратегии

Одна из структурных проблем современных преобразований в сфере ИИ заключается в том, что они часто запускаются как технологические проекты, изолированные от корпоративной стратегии. Компании внедряют системы ИИ, потому что это делают конкуренты, или потому что ажиотаж создает ощущение срочности. В результате получаются фрагментированные инициативы в области ИИ, лишенные всеобъемлющей концепции, дублирование усилий, отсутствие синергии и изолированные технологические решения, которые в совокупности не приводят к созданию целостной ценности.

Анализ данных наиболее успешных компаний показывает, что трансформация с использованием ИИ требует интеграции пяти аспектов: стратегии, организации, технологий, управления и культуры. Лидеры трансформации уделяют большое внимание всем пяти аспектам в контексте ИИ. В то же время эмпирический анализ показывает, что ни один из этих аспектов нельзя игнорировать, не ставя под угрозу успех трансформации с использованием ИИ. Опора на превосходные технологии и слабую организационную структуру ведет к провалу. Четкая стратегия без культурной согласованности остается неэффективной.

Стратегическая составляющая должна предшествовать технологической. Каждая инициатива в области ИИ должна систематически вытекать из корпоративной и цифровой стратегии компании. Последовательность достигается только тогда, когда ясно, какие цели компания преследует с помощью автономных систем и как они способствуют достижению общей цели. На основе этого, согласованная целевая операционная модель определяет взаимодействие организации, процессов, технологий и данных, создавая тем самым основу для эффективного использования автономных систем во всех подразделениях.

Компании с положительной рентабельностью инвестиций неизменно сообщают, что 74 процента из них достигают измеримой отдачи в течение первого года, а многие переходят к продуктивной работе всего через три-шесть месяцев. Однако это возможно только при наличии четкой стратегической опорной функции. Германия лидирует в этом отношении: 89 процентов опрошенных компаний сообщают об успешной монетизации своих инвестиций в ИИ, что значительно выше среднемирового показателя в 66 процентов. Это объясняется более сильной традицией стандартизации процессов и ориентации на качество в немецкой корпоративной культуре.

Организационный рычаг: управление изменениями как основа трансформации

Одних только технологий недостаточно для перемен — их осуществляют люди. Эта простая мысль часто упускается из виду в нынешней эйфории вокруг ИИ. Активная культура ИИ создает основу, в которой сотрудники понимают, принимают и активно формируют изменения. Она закрепляет автономные системы не только в процессах, но и в ценностях, образе мышления и рутине.

Успешные компании придерживаются последовательного пятиэтапного подхода к управлению изменениями. Первый этап — повышение осведомленности и обучение: сотрудники и менеджеры должны понимать, почему автономные системы актуальны и как они способствуют достижению стратегических целей. Это достигается посредством семинаров, тренингов и информационных мероприятий. Второй этап — целенаправленное развитие компетенций в области ИИ — как технических навыков, так и понимания конкретных бизнес-контекстов. Здесь важную роль играют специально разработанные программы обучения и сотрудничество с внешними экспертами.

Третий шаг включает адаптацию структур и процессов. Компании должны быть готовы подвергать сомнению традиционные методы работы и внедрять новые, более гибкие подходы. Это может включать внедрение новых каналов коммуникации, адаптацию процессов принятия решений или коренную перестройку рабочих процессов. Четвертый шаг — культурная интеграция: автономные системы следует рассматривать не как внешние элементы, а как неотъемлемую часть корпоративной культуры. Это требует открытого и инновационного мышления, признающего ценность данных и потенциал принятия решений на основе данных. Наконец, пятый шаг — развитие лидерства личным примером. Лидеры играют ключевую роль и должны не только определять видение и стратегию, но и воплощать ценности автономной культуры, основанной на искусственном интеллекте.

Практический пример демонстрирует эффективность этого подхода: средняя производственная компания внедрила систему прогнозирующего технического обслуживания на основе искусственного интеллекта. Благодаря комплексному подходу к управлению изменениями, включавшему информационные сессии, обучение и активное вовлечение сотрудников, компания смогла не только сократить время простоя, но и значительно повысить принятие автономных систем и энтузиазм среди персонала. Интеграция сотрудников в процесс трансформации оказалась решающим фактором успеха.

Современные вызовы демонстрируют, почему этот культурный аспект так важен. Проекты в области ИИ часто возникают вне рамок корпоративной стратегии, им не хватает всеобъемлющего, стратегически обоснованного видения, которое бы определяло направление. Фрагментированные инициативы в области ИИ приводят к дублированию усилий и отсутствию синергии. Крайне важна культура, в которой автономные системы рассматриваются как инструменты для делегирования задач от людей интеллектуальным системам — не как угроза, а как средство освобождения для более ценных видов деятельности.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Технологическая реальность: архитектура до применения

Компании, успешно масштабировавшие автономные системы, отличаются от тех, кто потерпел неудачу, одним важным аспектом: они сначала создают архитектуру, а затем приложения. Обратный подход — сначала отдельные сценарии использования, а затем комплексная инфраструктура — приводит к разрозненной разработке, технологическим несоответствиям и огромным затратам на последующую интеграцию.

Надежная архитектура ИИ должна отвечать нескольким требованиям. Она должна быть стабильной и оставаться жизнеспособной в течение пяти лет и более по мере развития окружающего технологического ландшафта. Она должна быть безопасной, используя подходы нулевого доверия, при которых каждое действие агента проверяется, а каждый доступ к данным подвергается аудиту. Она должна беспрепятственно интегрироваться с существующими ИТ-инфраструктурами, не дестабилизируя их. И она должна обеспечивать гибкий выбор моделей — от классических подходов машинного обучения до передовых языковых моделей — без привязки к конкретному поставщику.

Концепция «операционной модели ИИ» как масштабируемой платформы для эффективного внедрения ИИ во всей организации доказала свою эффективность на практике. Такая операционная система для автономных систем предлагает ряд важных функций: она координирует работу сервисов на разных уровнях системы, обеспечивает механизмы участия человека, позволяющие проверять критически важные решения, и интегрирует структуры управления с самого начала. Баланс между автономностью и контролем имеет решающее значение – агенты должны иметь возможность принимать смелые решения, но никогда не действовать бесконтрольно.

Многоагентные системы, в которых несколько специализированных агентов искусственного интеллекта работают вместе скоординированно для решения сложных задач, представляют собой пределы современных технологических возможностей. Пример из цепочки поставок: один агент управляет запасами, другой — логистикой, третий — прогнозированием спроса — все синхронизированы на основе общих данных и целей. Такая архитектура обеспечивает масштабируемость, отказоустойчивость и более глубокое решение проблем.

Еще один критически важный момент — качество данных, которое может выступать как фактором, способствующим развитию, так и препятствием. Шестьдесят семь процентов опрошенных компаний назвали качество данных самым большим препятствием на пути масштабирования систем на основе агентов. Это не только техническая проблема, но и организационная. Высококачественные данные создаются посредством стандартизации, управления и непрерывного мониторинга. Компании должны внедрять надежные стратегии управления данными, включающие непрерывную очистку и обнаружение ошибок. Автоматизация также играет здесь важную роль, поскольку ручная очистка данных неэффективна и подвержена ошибкам.

Модель внедрения: последовательное внедрение вместо «Большого взрыва»

Компании, успешно масштабировавшие автономные системы, следуют проверенной модели внедрения. Они не начинают с автоматизации всех процессов сразу. Вместо этого они используют структурированный последовательный подход. Классическая последовательность такова: маркетинг, затем продажи, затем администрирование, затем процессы создания ценности. Это дает ряд преимуществ. Ранние успехи в менее важных областях создают импульс и способствуют принятию системы в корпоративной культуре. Компания быстро понимает, какие архитектурные подходы работают, а какие возникают проблемы. Проблемы в некритических процессах можно исправить, не ставя под угрозу бизнес-операции.

Однако такая последовательность действий требует четких показателей успеха и структур управления. Скорость обработки, качество данных, принятие пользователями, контроль затрат и повышение эффективности должны постоянно измеряться. Без систематического мониторинга невозможно отличить реальный прогресс от кажущейся эффективности. Компании, которые следуют этому дисциплинированному подходу, сообщают о сокращении времени обработки автоматизированных процессов на 50 процентов, уровне ошибок ниже одного процента и значительной экономии средств.

Четырехэтапный подход к внедрению доказал свою эффективность. Первый этап включает планирование и анализ: определение и приоритизацию процессов, подлежащих автоматизации, определение ключевых показателей эффективности (KPI) и проведение анализа бизнес-кейса для каждого процесса. Второй этап включает выбор подходящих инструментов и технологий — здесь крайне важна гибкость, чтобы избежать привязки к проприетарным решениям. Третий этап — внедрение и тестирование, с параллельной документацией и итеративным обучением. Четвертый этап — непрерывный мониторинг и оптимизация с автоматизированным управлением жизненным циклом.

Неудобная правда: ажиотаж вокруг ИИ скоро спадет

Нынешняя эйфория вокруг ИИ, скорее всего, сменится проверкой на реальность. Это не пессимистичный сценарий, а реалистичный, основанный на технологических циклах и динамике рынка. Всё, что не обеспечивает измеримую окупаемость инвестиций, исчезнет или окажется в разряде «эзотеризма в области ИИ» — расплывчатых концепций без практического применения в бизнесе. «Зима ИИ» не гарантирована, но переход от завышенных ожиданий к измеримой производительности вполне вероятен.

Этот сдвиг в сроках непропорционально сильно затронет те компании, у которых отсутствует четкая стратегия, которые не стандартизировали свои процессы и не внедрили систему управления данными. Они останутся на стадии пилотных проектов. Те, кто сегодня возьмется за кропотливую работу по стандартизации процессов, подготовке данных и организационной трансформации, через три-пять лет будут иметь гораздо большее конкурентное преимущество, чем все остальные.

Скорость трансформации также определяется доступностью технологий. Если еще несколько лет назад компании требовалось два-три года, чтобы воплотить инициативу в области ИИ от концепции до внедрения в производство, то современные данные показывают, что для компаний с четко структурированной системой этот процесс может быть сокращен до трех-шести месяцев. Это еще больше усиливает давление на отстающих. Окна возможностей для стратегических действий сужаются.

Анализ факторов успеха: почему одни компании добиваются успеха

Компании, добившиеся измеримого успеха с автономными системами, обладают схожими характеристиками. Восемьдесят семь процентов так называемых «ранних пользователей агентного ИИ» сообщают о явной окупаемости инвестиций — значительно выше среднего показателя в семьдесят четыре процента. Эта группа сознательно инвестирует не менее 50 процентов своего будущего бюджета на ИИ в более специализированные агентные системы, а не в генеративных ИИ-помощников.

Показатели их успеха значительно выше. Сорок три процента добиваются положительных результатов в улучшении клиентского опыта (против 36 процентов в среднем), сорок один процент сообщают об улучшении маркетинга (против 33 процентов), сорок процентов получают выгоду в обеспечении безопасности (против 30 процентов), и тридцать семь процентов сообщают о прогрессе в разработке программного обеспечения (против 27 процентов). Эти цифры не противоречат утверждению о возможности достижения большего успеха — они показывают, что этот успех не случаен.

Самая удивительная черта этих успешных компаний — их терпение в подготовке и нетерпение в масштабировании. Они тратят месяцы на анализ процессов, стандартизацию данных и планирование архитектуры, прежде чем начать разработку решений по автоматизации. Но затем, как только фундамент заложен, они начинают агрессивно масштабироваться. Компания, которая тратит три месяца на архитектуру, может автоматизировать десять или пятнадцать процессов за следующие девять месяцев. Компания без четкой архитектуры, которая сразу начинает с автоматизации отдельных процессов, через год будет иметь три или четыре изолированных, несовместимых решения.

Практическое руководство: структурированный путь трансформации

Компаниям, стремящимся к успешной трансформации в автономные системы, следует следовать проверенному пути, отличающемуся от нынешней эйфории вокруг ИИ. Первый шаг — начать с процессов, а не с технологий. В каждой компании есть рутинные процессы, которые до сих пор хаотичны или неоптимизированы. Стандартизация этих процессов — документирование шагов, выявление узких мест и устранение избыточности — является фундаментальной, но абсолютно необходимой работой.

Второй шаг — уточнение стратегии, независимой от ИИ. Кем компания хочет стать через пять лет? Каковы её бизнес-цели? Как автоматизация способствует достижению этих целей? Это не что-то замысловатое или техническое, но это крайне важно. Компании без чёткой стратегии будут создавать системы ИИ, которые никому не нужны.

Третий шаг — понимание компании как системы взаимосвязанных процессов. Не как изолированных подразделений или систем, а как сети рабочих процессов, создающих ценность для клиентов. Затем возникает критически важный вопрос: как эти процессы могли бы работать автономно? Что для этого необходимо? Это напрямую приводит к определению стандартов данных, требований к интеграции и структур управления.

Четвертый шаг — приобретение подлинной экспертизы в области архитектуры и автоматизации ИИ. Эту экспертизу можно развить внутри компании или приобрести у сторонних специалистов, но пропускать ее нельзя. Архитектурные решения, принимаемые сегодня, определят технологические возможности на долгие годы вперед. Ошибки на этом этапе обходятся дорого и требуют долгосрочного исправления.

Пятый шаг — это систематическое выполнение. Сначала вы строите архитектуру, затем шаг за шагом продвигаетесь по бизнес-процессам. Проверенная последовательность такова: маркетинг, затем продажи, затем администрирование, затем основные области создания ценности. С каждой итерацией компания работает быстрее, потому что архитектура стабильна, а команды приобретают опыт. После первой успешной автоматизации последующие будут во много раз быстрее.

Шестой шаг — поддержание гибкости. Процессы, оптимизированные сегодня, могут полностью устареть через шесть месяцев, поскольку изменятся требования бизнеса или новые технологии откроют другие возможности. Архитектура должна быть модульной и обратимой; автоматизация должна быстро адаптироваться. Именно это отличает успешные преобразования от неудачных.

Вывод: конкурентное преимущество заключается в возможностях системы

Основной тезис — что ни одна известная компания не совершила реального прорыва с помощью изолированных ИИ-помощников, в то время как компании, способные внедрять автономные системы чисто, надежно и воспроизводимо, получают значительные конкурентные преимущества — подтверждается обширными эмпирическими данными. Будущее принадлежит тем, кто сможет построить свою цепочку создания стоимости от начала до конца с использованием автономных систем — не как технологического дополнения, а как неотъемлемого принципа работы.

Это принципиальное различие. Ассистенты помогают сотрудникам работать быстрее. Автономные системы меняют принципы работы бизнеса. Один подход является постепенным, другой — структурным. Нынешняя эйфория по поводу ИИ утихнет, и реальность даст о себе знать. Тогда станет ясно, что компании, которые сегодня усердно работают над своими процессами, качеством данных и организационными возможностями для масштабирования автономных систем, находятся в доминирующем положении. Всем остальным останутся дорогостоящие технологические реликвии, которые стоят денег и не приносят никакой отдачи, — или они начнут свой путь, когда окно возможностей уже будет значительно уже, чем сегодня.

Переход к по-настоящему автономным корпоративным системам — это не столько техническая проблема, сколько стратегическая, организационная и культурная. Те, кто это понимает и действует соответствующим образом, определят будущее следующего десятилетия.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц