ИИ в суде: GEMA одержала победу в историческом процессе в Мюнхене против ChatGPT от OpenAI

Больше, чем просто узнал: почему «память» ChatGPT теперь становится проблемой для OpenAI

Немецкий суд вынес свой вердикт, и его отголоски разносятся от творческих студий по всей Европе до офисов руководителей Кремниевой долины: в знаковом деле GEMA против OpenAI Мюнхенский земельный суд постановил, что ChatGPT нарушил авторские права немецких музыкантов. В центре разбирательства были тексты девяти культовых немецких песен, от «Atemlos» Хелены Фишер до «Über den Wolken» Райнхарда Мей, которые чат-бот мог воспроизвести дословно по запросу. Это решение — гораздо больше, чем просто юридическая победа для примерно 100 000 артистов, которых представляет GEMA; это убедительная победа в борьбе за достоинство и ценность творческого труда в эпоху искусственного интеллекта.

Этот конфликт обнажает экономическую логику новой цифровой экспроприации: с одной стороны, компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, такие как OpenAI, чьи капитализация исчисляется сотнями миллиардов долларов, а выручка стремительно растёт, создавая гигантскую ценность. Их бизнес-модель во многом основана на сырьё, за которое они ещё не заплатили: коллективных знаниях и творческом потенциале человечества, которые они используют в качестве обучающих данных. С другой стороны, художники, музыканты и авторы опасаются колоссальной потери доходов и средств к существованию из-за контента, создаваемого искусственным интеллектом.

Решение Мюнхенского суда ставит в центр внимания ключевой технический и юридический вопрос: что именно происходит в «мозгу» ИИ? В то время как OpenAI утверждает, что её модели обучаются лишь абстрактным закономерностям, суд доказывает существование так называемого «запоминания» — способности ИИ точно хранить и воспроизводить произведения, защищённые авторским правом. Это подрывает аргументы технологических гигантов и открывает путь к фундаментальному пересмотру правил игры. Таким образом, решение Мюнхенского суда знаменует собой начало глобальной дискуссии, которая определит, будет ли человеческое творчество и в будущем справедливо вознаграждаться или же превратится в бесплатное топливо для следующей промышленной революции.

Битва за интеллектуальную собственность в эпоху искусственного интеллекта

Когда алгоритмы становятся безбилетниками: экономическая экспроприация творческих индустрий посредством генеративных систем искусственного интеллекта

Решение, вынесенное Мюнхенским земельным судом 11 ноября 2025 года по делу GEMA против OpenAI, знаменует собой поворотный момент в дебатах, связанных с экономической эксплуатацией творческого труда в цифровую эпоху. Решение в пользу общества по сбору авторских прав устанавливает, что оператор ChatGPT нарушил авторские права, используя тексты девяти известных немецких песен. Впервые в Европе высшая судебная инстанция подтвердила то, о чём артисты и правообладатели спорили годами: многомиллиардные технологические компании Кремниевой долины систематически присваивают творческие произведения, не выплачивая компенсацию тем, чей труд составляет основу их бизнес-моделей. Однако это решение – гораздо больше, чем просто судебное решение. Оно раскрывает фундаментальные противоречия внутри экономической системы, в которой цифровая апроприация человеческого творчества стала основным механизмом новых стратегий накопления.

Экономические аспекты этого конфликта весьма существенны. Компания OpenAI, которая уже получила доход в размере 3,7 млрд долларов в 2024 году и прогнозирует годовой доход в размере 13 млрд долларов к 2025 году, строит свой успех на свободном использовании миллионов произведений, защищенных авторским правом. Эти произведения использовались без разрешения или компенсации для обучения языковой модели, которой теперь еженедельно пользуются более 700 миллионов человек. Оценка компании достигла астрономических 500 млрд долларов в октябре 2025 года. Этот колоссальный объем создания стоимости резко контрастирует с растущим давлением на творческих профессионалов: исследования предсказывают потерю доходов музыкантами до 27% из-за контента, создаваемого ИИ, в то время как индустрия дубляжа сталкивается с потерями до 56%. Экономический успех компаний, занимающихся ИИ, напрямую коррелирует с ожидаемым упадком традиционных творческих профессий.

Правовой водораздел и его предыстория

Решение суда Мюнхена знаменует собой завершение судебного разбирательства, начавшегося в ноябре 2024 года с подачи иска GEMA (Немецкое общество по защите авторских прав). В основе дела лежат тексты девяти песен известных немецких исполнителей, включая «Atemlos» Хелены Фишер, «Männer» Герберта Грёнемайера, «Über den Wolken» Райнхарда Мейя и «In der Weihnachtsbäckerei» Рольфа Цуковски. GEMA, представляющая около 100 000 музыкантов в Германии, смогла продемонстрировать, что ChatGPT воспроизводит эти тексты точно или почти идентично в ответ на простые запросы. Это открытие было сочтено доказательством того, что тексты песен не просто использовались для обучения модели, но и были сохранены или запомнены системой таким образом, что представляли собой непрерывное воспроизведение.

Правовая основа разбирательства связана с толкованием Директивы ЕС об интеллектуальном анализе текстов и данных, которая была транспонирована в немецкое законодательство в 2021 году. Раздел 44b Закона об авторском праве, как правило, разрешает автоматизированный анализ произведений при условии, что к ним обеспечен законный доступ. Это ограничение было направлено на содействие инновациям в области искусственного интеллекта, не требуя от разработчиков приобретения лицензий на каждый отдельный набор данных. Однако в третьем пункте этого раздела указано, что правообладатели могут возражать против такого использования. Для произведений, доступных онлайн, это возражение должно быть подано в машиночитаемой форме. GEMA уже заявила такое возражение, обоснованность которого оспорила OpenAI.

Юридическая сложность заключается в разграничении обучения модели и её последующего использования. В то время как Гамбургский земельный суд в сентябре 2024 года по делу о фотографиях постановил, что создание обучающих наборов данных допустимо при определённых условиях, Мюнхенский суд сосредоточился на текстовых данных, выводимых ChatGPT. OpenAI утверждала, что модель не хранит данные, а лишь отражает то, чему она научилась на основе всего обучающего набора данных. Выходные данные генерируются посредством последовательно-аналитического итеративно-вероятностного синтеза, а не путём извлечения сохранённого контента. GEMA, в свою очередь, сослалась на технические исследования, показывающие, что большие языковые модели действительно могут запоминать обучающие данные, особенно если они часто встречаются в наборе данных.

Судья Эльке Швагер уже заявила на устном слушании в сентябре 2025 года, что она склонна следовать аргументам GEMA практически по всем ключевым пунктам. Оглашенный вердикт подтверждает эту оценку и устанавливает, что как обучение с использованием защищенных произведений, так и их воспроизведение чат-ботом нарушают авторские права. Решение не имеет немедленных юридических последствий, поскольку ожидается подача апелляции. Тем не менее, оно посылает четкий сигнал: в Европе поставщики ИИ должны получать лицензии, если хотят использовать произведения, защищенные авторским правом.

Экономическая логика цифрового присвоения

Чтобы понять последствия решения Мюнхенского суда, необходимо понять экономические механизмы, способствовавшие росту гигантов в области искусственного интеллекта. OpenAI действует в рамках экономической структуры, которую экономист Филипп Штааб описал как платформенный капитализм. В отличие от классического промышленного капитализма, где создание стоимости происходит преимущественно за счёт преобразования физических товаров, платформенная экономика основана на контроле над потоками данных и правами доступа. Такие платформы, как OpenAI, создают собственные рынки; они и есть сам рынок. Их сила основана не на производстве товаров, а на капитализации ресурсов, которые, по сути, не являются дефицитными.

В случае ChatGPT таким богатым ресурсом являются свободно доступные культурные и информационные материалы в интернете. Благодаря веб-сканированию и систематическому извлечению общедоступного контента, OpenAI и аналогичные компании накопили обучающие наборы данных, масштаб которых не поддаётся никакому историческому пониманию. Модель GPT-3 обучалась примерно на 560 гигабайтах текстовых данных, охватывающих триллионы слов. Получение этих данных было в значительной степени бесплатным, поскольку материал был легко доступен в интернете. Однако последующая обработка требует огромных инвестиций: затраты на обучение GPT-4 оцениваются в сумму от 78 до более чем 100 миллионов долларов США, в то время как более новые модели, такие как Gemini Ultra, предположительно, повлекут за собой затраты в размере до 191 миллиона долларов США.

Это расхождение в стоимости показательно. В то время как человеческий труд, необходимый для создания обучающих данных, остаётся практически неоплаченным, инвестиции идут в вычислительные мощности, оборудование и высококвалифицированный технический персонал. Исследование, проведённое учёными из Университета Торонто и Чапел-Хилл, подсчитало, во сколько обойдётся человеческий труд, затраченный на создание обучающих данных, если его справедливо компенсировать. Даже при самых консервативных предположениях гипотетические затраты на создание данных превышают фактические затраты на обучение в десять-тысячу раз. Таким образом, для GPT-4 стоимость использованных данных составила бы более 30 миллиардов долларов США; для более новых моделей она может быть значительно выше. Эти цифры иллюстрируют масштаб изменения ценностей: весь творческий и информационный труд человечества превращается в бесплатный ресурс для бизнес-моделей, прибыль которых по-прежнему сосредоточена в руках нескольких корпораций.

Аргумент компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, о том, что их модели лишь обучаются на основе данных и не создают копий, затушевывает эту экономическую реальность. Даже если технически предположить, что обученная модель не хранит точных копий, факт остаётся фактом: эти модели не смогли бы функционировать без творческого вклада миллионов авторов. Параметры нейронной сети – это выжимка из результатов обработки этих работ. Они представляют собой ценность, извлечённую из человеческого творчества. В этом смысле это форма присвоения, которая, хотя и технологически опосредована, экономически напоминает классическую экспроприацию.

Запоминание как техническая и экономическая проблема

Технические дебаты вокруг концепции запоминания играют ключевую роль в её юридической и экономической оценке. Исследования показали, что большие языковые модели действительно способны дословно воспроизводить обучающие данные, особенно при использовании определённых методов подсказки. Исследование, проведённое Google DeepMind и другими организациями, показало, что ChatGPT, используя простой трюк, когда модели предлагалось повторить слово, внезапно выдал несколько мегабайт обучающих данных, хотя модель была разработана таким образом, чтобы этого не происходило. Исследователи извлекли несколько мегабайт запомненного контента, включая личную информацию, тексты, защищённые авторским правом, и другие конфиденциальные данные, что обошлось примерно в двести долларов США.

Эти результаты противоречат утверждению OpenAI о том, что модель не хранит данные. Запоминание происходит, в частности, когда определённые текстовые последовательности очень часто встречаются в обучающем наборе данных. Тексты популярных песен, повторяющиеся на бесчисленных веб-сайтах, практически предопределены для этого эффекта. Модель запоминает не только абстрактные языковые шаблоны, но и конкретные последовательности, которые она может восстановить при получении соответствующих входных данных. Таким образом, различие между усвоенными шаблонами и сохранёнными данными становится размытым. С юридической точки зрения, ключевым моментом является то, что контент, защищённый авторским правом, выводится на печать, независимо от того, как технически этот вывод генерируется.

С экономической точки зрения, запоминание означает, что ценность, создаваемая исходными текстами, напрямую переносится в модель. ChatGPT может предоставлять пользователям тексты песен, не требуя от них посещения сайта GEMA или других лицензированных источников. Это представляет собой прямую замену, лишающую правообладателей потенциального дохода. В то время как поисковые системы, такие как Google, перенаправляют пользователей на первоисточники, генерируя тем самым трафик, который можно монетизировать, ChatGPT прерывает эту цепочку создания ценности. Пользователь получает информацию непосредственно от модели, оставляя правообладателя ни с чем. Такая форма устранения посредников является ключевой особенностью многих платформенных бизнес-моделей, но здесь она выходит на новый уровень, поскольку напрямую влияет на сам творческий процесс.

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

Асимметрия переговорной силы

Спор между GEMA и OpenAI укоренён в фундаментальном дисбалансе сил между технологическим сектором и креативными индустриями. OpenAI обладает практически неограниченными финансовыми ресурсами: только в 2025 году компания планирует расходы в размере около восьми миллиардов долларов США, а к 2030 году совокупные инвестиции в инфраструктуру, обучение и персонал, как ожидается, достигнут почти 100 миллиардов долларов США. Эти средства поступают от таких инвесторов, как Microsoft, SoftBank и других, которые ожидают пятидесятикратного увеличения выручки к 2030 году. На судебном заседании в Мюнхене интересы OpenAI представляли семь юристов и два юрисконсульта, что значительно превышает возможности даже крупных обществ по коллективному управлению авторскими правами.

С другой стороны, представители творческих профессий, чьи доходы и без того находятся под значительным давлением из-за стриминговой экономики. Исследования музыкального стриминга в Германии показывают, что 68% артистов зарабатывают менее одного евро в год на своих трансляциях. Доходы крайне концентрированы: 75% доходов достаются всего 0,1% артистов. Бизнес-модель стриминговых платформ, в которой артисты получают оплату не за сами трансляции, а за свою долю в общем количестве трансляций, систематически ставит в невыгодное положение малых и средних артистов. В этой и без того шаткой ситуации теперь вторгается генеративный ИИ, угрожая занять даже те рыночные ниши, которые ранее занимали люди.

Переговорная сила творческих индустрий структурно ограничена. В отличие от промышленного производства, где профсоюзы и коллективные договоры обеспечивают определённый баланс, в сфере культуры аналогичные механизмы отсутствуют. Общества по сбору авторских отчислений, такие как GEMA, играют важную роль, но они полагаются на обеспечение соблюдения существующих прав. Однако, когда правовая ситуация неясна, а суды дают разъяснения лишь спустя годы, возникает фактическая ситуация, когда технологическое развитие создаёт факты, которые практически невозможно урегулировать юридически. Могут пройти годы, прежде чем решение Мюнхенского трибунала вступит в законную силу. В течение этого времени ChatGPT будет по-прежнему использоваться сотнями миллионов людей, OpenAI расширит свои позиции на рынке, а признание контента, создаваемого ИИ, будет расти.

Эта асимметрия очевидна и в политической сфере. Крупные технологические компании оказывают значительное влияние на процессы принятия политических решений посредством лоббирования, угрозы переезда и утверждения о том, что регулирование подавляет инновации. Хотя Регламент Европейского союза об искусственном интеллекте, частично вступивший в силу в августе 2025 года, обязывает поставщиков универсальных моделей искусственного интеллекта быть более прозрачными в отношении используемых ими данных для обучения, конкретная реализация этих требований остаётся предметом интенсивных переговоров, в ходе которых отрасль пытается добиться максимально широких изъятий и переходных периодов.

Модель лицензирования GEMA как контрмодель

В ответ на систематические неуплаты GEMA стала первым в мире обществом по сбору авторских отчислений, внедрившим в сентябре 2024 года модель лицензирования для генеративного ИИ. Эта двухкомпонентная модель направлена ​​на получение прибыли на обоих этапах её создания: во время обучения моделей и во время использования сгенерированного контента. Первый компонент ориентирован на поставщиков систем ИИ и предусматривает 30-процентную долю от всех чистых доходов, генерируемых моделью. Сюда входят абонентская плата, лицензионные сборы и другие доходы. Кроме того, будет применяться минимальная плата, зависящая от объёма сгенерированного контента, для включения моделей, которые приносят небольшой прямой доход, но, тем не менее, широко используются.

Второй столп касается последующего использования музыкального контента, созданного с помощью ИИ. Например, если песня, созданная с помощью ИИ, используется на стриминговых платформах, в рекламе или в качестве фоновой музыки, роялти также должны выплачиваться создателям оригинальных произведений, использованных для обучения. Эта модель признаёт, что цепочка создания стоимости не заканчивается обучением, но что сам созданный контент используется в коммерческих целях и конкурирует с музыкой, созданной человеком.

Обоснование GEMA размера запрашиваемого взноса заслуживает внимания. Они утверждают, что использование оригинальных произведений для целей генеративного ИИ представляет собой наиболее интенсивную форму использования, какую только можно себе представить. В отличие от единичного воспроизведения или исполнения, где произведение сохраняет свою идентичность, ИИ превращает его в сырьё для создания нового контента, способного заменить или вытеснить оригинал. Творческий труд авторов составляет неотъемлемую основу всего экономического успеха поставщиков ИИ. На этом фоне 30-процентный взнос не выглядит чрезмерным, а скорее попыткой получить справедливую долю добавленной стоимости.

Критики этой модели, в первую очередь из технологического сектора, предупреждают о сдерживании инноваций. Они утверждают, что расходы на лицензирование могут затруднить разработку новых приложений ИИ и отбросить Европу назад в международной конкуренции. Однако этот аргумент упускает из виду тот факт, что инновации не являются синонимом свободного присвоения чужого труда. Даже в фармацевтической промышленности, где исследования и разработки чрезвычайно дороги, аргумент не заключается в том, что, следовательно, следует свободно использовать запатентованные вещества. Реальный вопрос заключается в том, как распределяются издержки и выгоды технологического прогресса и приемлема ли экономическая система, в которой несколько корпораций получают астрономические прибыли, в то время как творческие личности, от труда которых всё зависит, систематически остаются ни с чем.

Международное измерение и сопоставимые конфликты

Мюнхенский случай — не единичный случай, а часть глобального спора. В США несколько авторских объединений, издательств и медиакомпаний подали иски против OpenAI и других поставщиков ИИ. В декабре 2023 года газета New York Times подала в суд на OpenAI и Microsoft, обвинив компании в использовании миллионов статей для обучения без разрешения. Другие иски касаются использования книг, научных публикаций и программного кода. В феврале 2025 года федеральный суд США впервые постановил, что использование данных, защищённых авторским правом, для обучения ИИ может представлять собой нарушение авторских прав, даже если разработчик не знал о конкретном нарушении.

В Европе Окружной суд Будапешта передал в Европейский суд (ЕС) вопросы, касающиеся использования Google Gemini контента, защищённого авторским правом. Дело касается статьи о планируемом создании дельфинария, которую чат-бот воспроизвёл практически дословно. Венгерский иск затрагивает как авторские права, так и смежные права издателей прессы. ЕС предстоит выяснить, является ли воспроизведение контента чат-ботом воспроизведением и предоставлением публике в соответствии с законодательством ЕС, и какую роль играет тот факт, что модели основаны на вероятностных прогнозах. Это обращение является первым в своём роде в области генеративного ИИ и создаст прецедент для всего Европейского союза.

Международный аспект показывает, что это системный конфликт, который невозможно разрешить изолированными национальными решениями. Модели искусственного интеллекта обучаются по всему миру, данные для обучения поступают со всего мира, а их использование носит трансграничный характер. Раздробленность правовой системы, в которой каждая страна устанавливает собственные стандарты, приводит к значительной неопределенности. В то же время существует риск того, что крупные платформы будут заниматься регуляторным арбитражем, перенося свою деятельность в юрисдикции, где соблюдение авторских прав наиболее слабо. GEMA сознательно решила подать иск в Мюнхене, поскольку в ней есть палата, специализирующаяся на авторском праве, что повышает вероятность принятия экспертного решения.

Будущие сценарии и системные решения

Решение Мюнхенского суда не станет окончательным в этом споре. Обе стороны уже заявили, что ожидают передачи дела в Европейский суд в случае подачи апелляции. Только принципиальное решение на европейском уровне может прояснить многочисленные открытые правовые вопросы, возникающие в связи с использованием ИИ произведений, защищенных авторским правом. Ключевыми здесь являются следующие вопросы: подпадает ли обучение моделей ИИ под исключение, касающееся интеллектуального анализа текста и данных, или это использование, требующее лицензирования? Является ли вывод контента чат-ботом самостоятельным нарушением авторских прав? Как следует оценивать запоминание данных с технической и юридической точки зрения? И какие требования должны быть соблюдены для эффективного сохранения прав?

Ответы на эти вопросы окажут фундаментальное влияние на бизнес-модели индустрии ИИ. Если суды придут к выводу о необходимости лицензирования, компаниям придётся либо привлекать значительные суммы для приобретения прав использования, либо обучать свои модели на лицензионных или синтетических данных. Оба варианта значительно увеличат издержки и могут изменить структуру рынка. Более мелкие поставщики, не имеющие финансовых ресурсов крупных корпораций, могут быть вытеснены с рынка, что приведёт к ещё большей концентрации. С другой стороны, юридически защищённое лицензирование также откроет новые возможности для бизнеса, например, для обществ по сбору авторских отчислений, поставщиков баз данных и контент-брокеров, выступающих посредниками между правообладателями и разработчиками ИИ.

Альтернативный сценарий предполагает поиск регуляторных решений, которые бы обеспечивали баланс между продвижением инноваций и защитой авторских прав. Регламент ЕС об ИИ уже налагает обязательства по обеспечению прозрачности на поставщиков ИИ, которые обязаны раскрывать, какие данные они использовали для обучения. Следующим шагом могла бы стать законодательно закрепленная система вознаграждения, при которой поставщики ИИ выплачивают фиксированную сумму, которая затем распределяется между правообладателями в соответствии с заранее установленной формулой. Такая модель позволит сократить бюрократию и обеспечить широкое использование данных для обучения без необходимости согласования лицензий в каждом конкретном случае. Однако размер такой суммы и механизмы ее распределения будут вызывать серьезные политические споры.

Третий сценарий — появление новых структур коллективных переговоров. Подобно профсоюзам работников, могли бы создаваться объединения авторов, что дало бы им больше рычагов воздействия на платформы. Некоторые инициативы в этом направлении уже существуют, например, Коалиция за происхождение и подлинность контента, выступающая за маркировку контента, или проекты по разработке стандартов отказа от авторских прав, которые облегчат правообладателям исключение своих работ из программ обучения. Однако эффективность таких инициатив зависит от поддержки со стороны законодательства и судебной практики.

Переоценка креативного капитализма

Решение Мюнхенского земельного суда — это больше, чем просто юридическое решение по поводу текстов девяти песен. Оно знаменует собой начало необходимой общественной дискуссии о том, кто заслуживает плоды цифровой трансформации и в соответствии с какими принципами должно быть организовано создание ценности в эпоху искусственного интеллекта. В последние годы технологические компании создали реальность, в которой свободное присвоение творческих результатов стало основой гигантских бизнес-моделей. Эта практика могла сохраняться до тех пор, пока правовая ситуация оставалась неясной, а пострадавшие творческие специалисты не имели эффективных средств правовой защиты.

Решение Мюнхенского суда меняет эту ситуацию. Оно устанавливает, что существующая правовая база, созданная для защиты человеческого творчества, остаётся актуальной и в эпоху искусственного интеллекта. Аргумент технологических компаний о том, что их модели только обучаются, а не создают копии, рассматривается как дымовая завеса, скрывающая истинные экономические реалии. Вопрос не в том, запоминает ли ИИ в техническом смысле, а в том, приводит ли использование чужих работ для обучения и последующий вывод этих работ к изменению ценности в пользу платформ за счёт правообладателей. Ответ очевиден.

Ближайшие годы покажут, знаменует ли это решение начало перераспределения сил или же оно останется символической победой, неспособной остановить реальные изменения. История цифровизации полна примеров, когда суды устанавливали права, которые затем практически не применялись, поскольку технологическая и экономическая динамика перевешивала закон. Важно, чтобы политики проявили смелость и создали чёткие рамки, обеспечивающие справедливое участие творческих профессионалов, не подавляя инновации. Это непростая задача, но она необходима, если мы хотим, чтобы культурное производство не подчинялось исключительно экономическим императивам нескольких корпораций.

В долгосрочной исторической перспективе решение Мюнхенского суда является частью серии других дебатов, связанных с присвоением общественных благ. Подобно огораживаниям общественных благ при переходе к рыночной экономике или приватизации общественных благ в условиях неолиберализма, центральный вопрос здесь заключается в том, что принадлежит обществу, а что может быть присвоено частным предпринимательством. Творчество человечества, воплощенное в миллионах произведений, является коллективным благом. Вопрос о том, следует ли нескольким корпорациям разрешать бесплатно передавать это благо в эксклюзивные бизнес-модели, затрагивает саму суть нашего экономического порядка. Решение Мюнхенского суда — это шаг к решению, серьёзно относящемуся к правам творцов. Будет ли этот шаг достаточным, покажет время.

☑️ 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.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях