Искусственный интеллект в суде: GEMA добилась вынесения вердикта в Мюнхене в историческом судебном процессе против ChatGPT от OpenAI

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

Немецкий суд вынес свой вердикт, и его отголоски разносятся от креативных студий по всей Европе до кабинетов руководителей компаний Кремниевой долины: в знаменательном деле GEMA против OpenAI региональный суд Мюнхена постановил, что ChatGPT нарушил авторские права немецких музыкантов. В центре разбирательства оказались девять знаковых немецких песенных текстов, от «Atemlos» Хелен Фишер до «Über den Wolken» Райнхарда Мея, которые чат-бот мог воспроизводить дословно по запросу. Это решение — гораздо больше, чем просто юридическая победа для примерно 100 000 артистов, представленных GEMA; это убедительная победа в борьбе за достоинство и ценность творческого труда в эпоху искусственного интеллекта.

Конфликт обнажает экономическую логику новой цифровой экспроприации: с одной стороны — компании, занимающиеся искусственным интеллектом, такие как OpenAI, которые, имея рыночную капитализацию в сотни миллиардов долларов и быстро растущие доходы, создают гигантскую ценность. Их бизнес-модель в значительной степени основана на сырье, за которое они еще не заплатили: коллективных знаниях и творчестве человечества, которые они используют в качестве обучающих данных. С другой стороны — художники, музыканты и писатели, которые опасаются огромных потерь дохода и средств к существованию из-за контента, созданного искусственным интеллектом.

Мюнхенское решение суда ставит в центр внимания ключевой технический и юридический вопрос: что именно происходит в «мозге» искусственного интеллекта? В то время как OpenAI утверждает, что её модели обучаются только абстрактным закономерностям, суд доказывает существование так называемой «памяти» — способности ИИ точно хранить и воспроизводить произведения, защищённые авторским правом. Это подрывает аргументы технологических гигантов и открывает двери для фундаментального пересмотра правил игры. Таким образом, мюнхенское решение знаменует начало глобальной дискуссии, которая определит, будет ли человеческое творчество и в будущем справедливо вознаграждаться или же оно будет сведено к бесплатному топливу для следующей промышленной революции.

Битва за интеллектуальную собственность в эпоху искусственного интеллекта

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

Решение, вынесенное Мюнхенским региональным судом 11 ноября 2025 года по делу GEMA против OpenAI, знаменует собой поворотный момент в дискуссии об экономической эксплуатации творческого труда в цифровую эпоху. Решение в пользу общества по сбору авторских отчислений устанавливает, что оператор ChatGPT нарушил авторские права, используя девять известных немецких песенных текстов. Это первый случай в Европе, когда высший суд подтвердил то, о чем художники и правообладатели говорили годами: многомиллиардные технологические компании Кремниевой долины систематически присваивают творческий труд, не компенсируя тем, чей труд является основой их бизнес-моделей. Однако это решение — гораздо больше, чем просто юридическое постановление. Оно выявляет фундаментальные противоречия внутри экономической системы, в которой цифровое присвоение человеческого творчества стало основным механизмом новых стратегий накопления капитала.

Экономические аспекты этого конфликта весьма значительны. Компания OpenAI, которая уже получила доход в размере 3,7 миллиарда долларов в 2024 году и прогнозирует годовой доход в 13 миллиардов долларов к 2025 году, строит свой успех на бесплатном использовании миллионов произведений, защищенных авторским правом. Эти произведения использовались без разрешения и компенсации для обучения языковой модели, которой сейчас еженедельно пользуются более 700 миллионов человек. В октябре 2025 года рыночная капитализация компании достигла астрономической отметки в 500 миллиардов долларов. Это колоссальное создание стоимости резко контрастирует с растущим давлением на творческие профессии: исследования прогнозируют потери доходов музыкантов до 27 процентов из-за контента, созданного с помощью ИИ, а индустрия дубляжа столкнется с потерями до 56 процентов. Экономический успех компаний, занимающихся ИИ, напрямую коррелирует с ожидаемым сокращением традиционных творческих профессий.

Правовой переломный момент и его предпосылки

Решение мюнхенского суда положило конец судебной тяжбе, начавшейся в ноябре 2024 года с подачи иска GEMA (Немецким обществом по защите авторских прав исполнителей). В центре дела находились тексты девяти песен известных немецких исполнителей, включая «Atemlos» Хелен Фишер, «Männer» Герберта Грёнемайера, «Über den Wolken» Райнхарда Мея и «In der Weihnachtsbäckerei» Рольфа Цуковски. GEMA, представляющая интересы примерно 100 000 музыкантов в Германии, смогла доказать, что ChatGPT воспроизводила эти тексты точно или почти идентично в ответ на простые запросы. Это открытие было расценено как доказательство того, что тексты использовались не только для обучения модели, но и хранились или запоминались в системе таким образом, что представляли собой непрерывное воспроизведение.

Правовая основа разбирательства вращается вокруг толкования Директивы ЕС о текстовом и информационном анализе, которая была имплементирована в немецкое законодательство в 2021 году. Статья 44b Закона об авторском праве в целом разрешает автоматизированный анализ произведений при условии, что они законно доступны. Это ограничение было призвано стимулировать инновации в области искусственного интеллекта без необходимости приобретения разработчиками лицензий на каждый отдельный набор данных. Однако пункт третий статьи предусматривает, что правообладатели могут возражать против такого использования. В отношении произведений, доступных в Интернете, это возражение должно быть оформлено в машиночитаемой форме. GEMA заявила о таком возражении, обоснованность которого оспаривала OpenAI.

Сложность правового аспекта заключается в разграничении между обучением модели и ее последующим использованием. В то время как Гамбургский региональный суд в сентябре 2024 года в деле, касающемся фотографий, постановил, что создание обучающих наборов данных может быть допустимо при определенных условиях, мюнхенский суд сосредоточился на результатах обработки текстов моделью ChatGPT. OpenAI утверждала, что модель не хранит данные, а лишь отражает то, чему она научилась на основе всего обучающего набора данных. Результат генерируется посредством последовательно-аналитического, итеративно-вероятностного синтеза, а не путем извлечения сохраненного контента. GEMA, с другой стороны, ссылалась на технические исследования, показывающие, что большие языковые модели действительно могут запоминать обучающие данные, особенно если они часто встречаются в наборе данных.

Судья Элке Швагер еще в ходе устного слушания в сентябре 2025 года указала, что склонна следовать аргументам GEMA практически по всем ключевым пунктам. Объявленный вердикт подтверждает эту оценку и устанавливает, что как обучение с использованием защищенных авторским правом произведений, так и их воспроизведение чат-ботом нарушают авторские права. Решение не имеет немедленных обязательных юридических последствий, поскольку ожидается апелляция. Однако оно посылает четкий сигнал: в Европе поставщики ИИ должны приобретать лицензии, если они хотят использовать произведения, защищенные авторским правом.

Экономическая логика цифрового присвоения

Чтобы понять последствия мюнхенского решения, необходимо разобраться в экономических механизмах, которые позволили возникнуть гигантам в сфере искусственного интеллекта. OpenAI функционирует в рамках экономической структуры, которую экономист Филипп Стааб описал как платформенный капитализм. В отличие от классического индустриального капитализма, где создание стоимости происходит в основном за счет преобразования физических товаров, платформенная экономика основана на контроле потоков данных и прав доступа. Платформы, подобные OpenAI, создают собственные рынки; они сами являются рынком. Их власть основана не на производстве товаров, а на капитализации ресурсов, которые, по сути, не являются дефицитными.

В случае с ChatGPT этим обширным ресурсом являются свободно доступные культурные и информационные материалы в интернете. Благодаря веб-сканированию и систематическому извлечению общедоступного контента, OpenAI и подобные компании накопили обучающие наборы данных такого масштаба, который превосходит все исторические представления. Модель GPT-3 была обучена на примерно 560 гигабайтах текстовых данных, содержащих 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 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 на обучение до 191 миллиона долларов США.

Это несоответствие в стоимости весьма показательно. В то время как человеческий труд, необходимый для создания обучающих данных, остается практически неоплачиваемым, инвестиции направляются в вычислительные мощности, оборудование и высококвалифицированный технический персонал. Исследование, проведенное учеными из Университета Торонто и Чапел-Хилла, подсчитало, во сколько бы обошлось создание обучающих данных, если бы человеческий труд оплачивался справедливо. Даже при очень консервативных предположениях гипотетические затраты на создание данных превышают фактические затраты на обучение в десять-тысячу раз. Таким образом, для GPT-4 стоимость используемых данных составила бы более 30 миллиардов долларов США; для более новых моделей она может быть значительно выше. Эти цифры иллюстрируют масштабы изменения стоимости: весь творческий и информационный труд человечества превращается в бесплатный ресурс для бизнес-моделей, прибыль которых остается сосредоточенной в руках нескольких корпораций.

Аргумент компаний, занимающихся искусственным интеллектом, о том, что их модели просто обучаются на основе данных и не создают копий, заслоняет эту экономическую реальность. Даже если технически предположить, что обученная модель не хранит точные копии, факт остается фактом: эти модели не функционировали бы без творческого вклада миллионов авторов. Параметры нейронной сети — это результат обработки этих работ. Они представляют собой извлеченную ценность из человеческого творчества. В этом отношении это форма присвоения, которая, будучи технологически опосредованной, экономически напоминает классическую экспроприацию.

Запоминание как техническая и экономическая проблема

Технические дебаты вокруг концепции запоминания играют центральную роль в её правовой и экономической оценке. Исследования показали, что большие языковые модели действительно способны воспроизводить обучающие данные дословно, особенно при использовании определённых методов подсказок. Исследование, проведённое Google DeepMind и другими организациями, показало, что ChatGPT, используя простой трюк, при котором модели предлагалось повторить слово, внезапно выдала несколько мегабайт обучающих данных, хотя модель была разработана таким образом, чтобы предотвратить это. Исследователи извлекли несколько мегабайт запомненного контента, включая личную информацию, тексты, защищённые авторским правом, и другие конфиденциальные данные, потратив на это приблизительно двести долларов США.

Эти результаты противоречат утверждению OpenAI о том, что модель не хранит данные. Запоминание происходит, в частности, когда определенные текстовые последовательности очень часто встречаются в обучающем наборе данных. Популярные тексты песен, которые повторяются на бесчисленных веб-сайтах, практически предопределены для этого эффекта. Модель изучает не только абстрактные языковые шаблоны, но и конкретные последовательности, которые она может извлечь при получении соответствующих входных данных. Таким образом, различие между изученными шаблонами и хранимыми данными размывается. С юридической точки зрения, решающим моментом является то, что на выходе получается контент, защищенный авторским правом, независимо от того, как этот выход технически создан.

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

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц

Асимметрия переговорной силы

Конфликт между GEMA и OpenAI коренится в фундаментальном дисбалансе сил между технологическим сектором и креативными индустриями. OpenAI обладает практически неограниченными финансовыми ресурсами: только в 2025 году компания планирует потратить 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 инвесторов, таких как Microsoft, SoftBank и других поставщиков капитала, которые ожидают пятидесятикратного увеличения доходов к 2030 году. На судебном заседании в Мюнхене OpenAI представляли семь юристов и два юрисконсульта — юридическая сила, значительно превосходящая ресурсы даже крупных организаций по управлению авторскими правами.

С другой стороны находятся творческие работники, чьи доходы и без того находятся под значительным давлением из-за экономики стриминга. Исследования музыкального стриминга в Германии показывают, что 68 процентов артистов зарабатывают менее одного евро в год на своих транслируемых произведениях. Доходы крайне сконцентрированы: 75 процентов заработка достается всего 0,1 процента артистов. Бизнес-модель стриминговых платформ, в которой артисты получают оплату не за сами прослушивания, а за свою долю от общего числа прослушиваний, систематически ставит в невыгодное положение малых и средних артистов. В эту и без того нестабильную ситуацию вторгается генеративный искусственный интеллект, угрожая занять даже те рыночные ниши, которые ранее занимали люди.

Переговорная сила креативных индустрий структурно ограничена. В отличие от промышленного производства, где профсоюзы и коллективные договоры обеспечивают определенный баланс, в культурном секторе аналогичные механизмы отсутствуют. Общества по коллективному управлению авторскими правами, 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 создает обстоятельства, которые практически невозможно урегулировать юридически. До того, как мюнхенское решение станет юридически обязательным, могут пройти годы. За это время ChatGPT продолжит использоваться сотнями миллионов людей, OpenAI расширит свои рыночные позиции, а принятие контента, созданного с помощью ИИ, возрастет.

Эта асимметрия также очевидна на политической арене. 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 ИИ, частично вступивший в силу в августе 2025 года, обязывает поставщиков моделей ИИ общего назначения быть более прозрачными в отношении используемых ими обучающих данных, конкретная реализация этих требований остается предметом интенсивных переговоров, в ходе которых отрасль пытается добиться максимально широких исключений и переходных периодов.

Модель лицензирования GEMA как контрмодель

В ответ на систематические неплатежи, в сентябре 2024 года GEMA стала первой в мире организацией по коллективному управлению авторскими правами, которая ввела модель лицензирования для генеративного ИИ. Эта двухкомпонентная модель направлена ​​на получение прибыли на обоих этапах: во время обучения моделей и во время использования сгенерированного контента. Первый компонент предназначен для поставщиков систем ИИ и предусматривает 30-процентную долю от всей чистой выручки, генерируемой моделью. Это включает абонентскую плату, лицензионные сборы и другие доходы. Кроме того, будет применяться минимальная плата, зависящая от объема сгенерированного контента, для моделей, которые приносят небольшую прямую прибыль, но тем не менее широко используются.

Второй столп касается последующего использования музыкального контента, созданного с помощью ИИ. Если, например, песня, созданная с помощью инструмента ИИ, используется на стриминговых платформах, в рекламе или в качестве фоновой музыки, то авторские отчисления должны поступать и создателям оригинальных произведений, использованных для обучения. Эта модель признает, что цепочка создания стоимости не заканчивается обучением, а сам сгенерированный контент коммерчески эксплуатируется и конкурирует с музыкой, созданной человеком.

Обоснование GEMA относительно запрашиваемого уровня взноса заслуживает внимания. Они утверждают, что использование оригинальных произведений в целях генеративного ИИ представляет собой наиболее интенсивную форму использования, которую только можно себе представить. В отличие от однократного воспроизведения или исполнения, где произведение сохраняет свою идентичность, ИИ преобразует его в сырье для генерации нового контента, который может заменить или вытеснить оригинал. Творческий труд авторов составляет незаменимую основу для всего экономического успеха поставщиков ИИ. На этом фоне 30-процентный взнос не кажется чрезмерным, а скорее попыткой обеспечить справедливую долю добавленной стоимости.

Критики этой модели, в первую очередь из технологического сектора, предупреждают о сдерживающем развитии инноваций. Они утверждают, что затраты на лицензирование могут препятствовать развитию 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 сводится к тому, что следует иметь право 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 все зависит, систематически остаются ни с чем.

Международный аспект и аналогичные конфликты

Мюнхенское дело — не единичный случай, а часть глобального спора. В США несколько ассоциаций авторов, 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 дела касаются использования книг, научных публикаций и программного кода. В феврале 2025 года федеральный суд США впервые постановил, что использование защищенных авторским правом данных для обучения ИИ может представлять собой нарушение авторских прав, даже если разработчик не знал о конкретном нарушении.

В Европе Будапештский окружной суд передал в Европейский суд (ЕС) вопросы относительно использования компанией Google Gemini контента, защищенного авторским правом. Дело касается статьи о планируемом дельфинарии, которую чат-бот воспроизвел практически дословно. Венгерский иск затрагивает как авторские права, так и смежные права издателей прессы. ЕС должен будет уточнить, является ли воспроизведение контента чат-ботом воспроизведением и предоставлением доступа к нему общественности в соответствии с законодательством ЕС, и какую роль играет тот факт, что модели основаны на вероятностных прогнозах. Это первое в своем роде обращение по теме генеративного искусственного интеллекта и создаст прецедент для всего Европейского союза.

Международный аспект показывает, что это системный конфликт, который нельзя разрешить с помощью отдельных национальных решений. Модели ИИ обучаются по всему миру, обучающие данные поступают со всего мира, и их использование носит трансграничный характер. Фрагментированная правовая база, в которой каждая страна устанавливает свои собственные стандарты, приведет к значительной неопределенности. В то же время существует риск того, что крупные платформы будут заниматься регуляторным арбитражем, перенося свою деятельность в юрисдикции, где защита авторских прав наиболее слаба. GEMA намеренно выбрала Мюнхен в качестве места подачи иска, поскольку там находится юридическая палата, специализирующаяся на авторском праве, что повышает вероятность экспертного решения.

Будущие сценарии и системные решения

Мюнхенское решение не станет окончательным словом в этом споре. Обе стороны уже заявили, что ожидают передачи дела в Европейский суд, если оно дойдет до апелляции. Только фундаментальное решение на европейском уровне может прояснить многочисленные открытые правовые вопросы, возникающие в связи с использованием защищенных авторским правом произведений искусственным интеллектом. Ключевыми являются такие вопросы, как: подпадает ли обучение моделей ИИ под исключение для анализа текста и данных, или это использование, требующее лицензии? Является ли создание контента чат-ботом самостоятельным нарушением авторских прав? Как следует оценивать запоминание данных с технической и юридической точки зрения? И какие требования должны быть выполнены для эффективного сохранения прав?

Ответы на эти вопросы коренным образом повлияют на бизнес-модели индустрии ИИ. Если суды придут к выводу о необходимости лицензирования, компаниям придется либо привлекать значительные средства для приобретения прав на использование, либо обучать свои модели, используя лицензированные или синтетические данные. Оба варианта значительно увеличат затраты и могут изменить структуру рынка. Более мелкие поставщики, не обладающие финансовыми ресурсами крупных корпораций, могут быть вытеснены с рынка, что приведет к еще большей концентрации. С другой стороны, юридически защищенное лицензирование также откроет новые возможности для бизнеса, например, для организаций по коллективному управлению авторскими правами, поставщиков баз данных и контент-брокеров, выступающих в качестве посредников между правообладателями и разработчиками ИИ.

Альтернативный сценарий предполагает поиск политиками нормативных решений, которые бы уравновешивали стимулирование инноваций с защитой авторских прав. Регламент ЕС об ИИ уже налагает на поставщиков ИИ обязательства по обеспечению прозрачности, обязывая их раскрывать информацию о том, какие данные они использовали для обучения. Следующим шагом могла бы стать законодательно закрепленная система вознаграждения, при которой поставщики ИИ платят фиксированную плату, которая затем распределяется между правообладателями в соответствии с заранее определенной формулой. Эта модель сократила бы бюрократию и позволила бы широко использовать обучающие данные без необходимости вести переговоры о лицензиях в каждом конкретном случае. Однако размер такой платы и механизмы распределения стали бы предметом серьезных политических споров.

Третий сценарий — это появление новых структур коллективных переговоров. Подобно профсоюзам для рабочих, могут формироваться объединения создателей контента, что даст им больше рычагов влияния по отношению к платформам. Некоторые инициативы в этом направлении уже существуют, например, Коалиция за происхождение и подлинность контента, которая выступает за маркировку контента, или проекты по разработке стандартов отказа от участия, 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 регионального суда — это не просто юридическое заключение по поводу девяти текстов песен. Оно знаменует начало необходимой общественной дискуссии о том, кто заслуживает плодов цифровой трансформации и по каким принципам должно быть организовано создание ценности в эпоху искусственного интеллекта. В последние годы технологические компании создали реальность, в которой свободное присвоение творческого труда стало основой гигантских бизнес-моделей. Эта практика могла сохраняться до тех пор, пока правовая ситуация оставалась неясной, а пострадавшие представители творческих профессий не имели эффективных средств защиты.

Мюнхенское решение меняет эту ситуацию. Оно устанавливает, что существующая правовая база, созданная для защиты человеческого творчества, остается в силе даже в эпоху ИИ. Аргумент технологических компаний о том, что их модели только учатся и не создают копий, 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 последующее создание этих работ к изменению стоимости в пользу платформ и в ущерб правообладателям. Ответ очевиден.

Ближайшие годы покажут, станет ли это решение началом перераспределения власти или же оно останется символической победой, неспособной остановить реальное развитие. История цифровизации изобилует примерами, когда суды устанавливали права, которые затем практически не соблюдались, поскольку технологические и экономические факторы преобладали над законом. Крайне важно, чтобы политики проявили смелость и создали четкие рамки, обеспечивающие справедливое участие творческих деятелей, не подавляя при этом инновации. Это непростая задача, но она необходима, если мы хотим предотвратить подчинение культурного производства исключительно экономическим императивам нескольких корпораций.

В долгосрочной исторической перспективе мюнхенское решение является частью серии других дискуссий, касающихся присвоения общественных благ. Подобно присвоению общественных благ в период перехода к рыночной экономике или приватизации общественных благ при неолиберализме, центральный вопрос здесь заключается в том, что принадлежит обществу, а что может быть присвоено частным предприятием. Творчество человечества, воплощенное в миллионах произведений, является коллективным благом. Вопрос о том, следует ли разрешить нескольким корпорациям бесплатно переводить это благо в эксклюзивные бизнес-модели, затрагивает саму суть нашего экономического порядка. Мюнхенское решение — это шаг к решению, которое серьезно учитывает права творцов. Будет ли этого шага достаточно, покажет время.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

 

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях