Принятие и внедрение решений в компаниях с использованием ИИ: от стратегического импульса к практической реализации

Больше, чем просто инструмент: почему выбор ИИ изменит весь ваш бизнес

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта не утихает, и в советах директоров немецких компаний царит дух золотой лихорадки. Многие рассматривают внедрение ИИ как быстрое, оперативное решение – просто ещё один программный инструмент, обещающий эффективность. Но это предположение – дорогостоящая ошибка и главная причина провала шокирующих 80% всех проектов в области ИИ. Реальность такова: решение о стратегической интеграции ИИ в компанию – это не спринт, а марафон, который занимает от шести до девяти месяцев, прежде чем будет написана первая строка кода.

Причина этой сложности кроется не в технологии, а в самом процессе. В отличие от традиционного программного обеспечения, ИИ требует фундаментальной реорганизации корпоративной стратегии, структур управления и оценки рисков. После прорыва ChatGPT и вступления в силу Закона ЕС об ИИ, эксперименты без обязательств больше невозможны. Сегодня любая инициатива в области ИИ должна быть вписана в строгие правовые, этические и финансовые рамки.

Эта статья станет вашим проводником по этому сложному, но важному процессу. Она разбивает сложный путь от первоначальных стратегических размышлений до решения, готового к внедрению, на семь конкретных и понятных этапов. Используя практические примеры, анализ затрат и наиболее распространённые ошибки, вы узнаете, почему настоящая работа начинается задолго до технической реализации, и как проложить путь к успешной трансформации ИИ — опираясь на стратегическое предвидение, а не на слепой активизм.

Стратегическая дилемма: почему решения ИИ занимают больше времени, чем полагают компании

Решение о внедрении искусственного интеллекта в компании часто воспринимается как быстрое операционное решение. Реальность значительно сложнее. Процесс принятия решения о внедрении ИИ — это не одномоментный процесс, а целая последовательность стратегических, операционных, организационных и технических оценок, которая занимает от шести до девяти месяцев, прежде чем начнется первый этап внедрения. В то время как компании в других технологических областях могут работать с устоявшимися матрицами решений, принятие решений в сфере ИИ принципиально отличается: оно требует не только оценки технических параметров, но и переосмысления структур управления, стратегий управления изменениями и оценки рисков, которые зачастую ещё не институционализированы в такой форме в организациях.

Трагедия многих компаний заключается в недооценке важности этого решения. В обсуждениях руководства ИИ часто приравнивают к другим программным реализациям, хотя его сложность во много раз выше. Это приводит к недофинансированию проектов, завышенным оценкам сроков и, в конечном итоге, к печально известным провалам, задокументированным в литературе: современные исследования показывают, что 80% всех проектов ИИ терпят неудачу. Значительная часть этих провалов носит не технический, а скорее процедурный характер. Они возникают из-за недостаточно строгой структуризации процесса принятия решений.

Историческое развитие: от утопии к прагматичному управлению

Чтобы понять современный процесс принятия решений, необходимо изучить события, которые к нему привели. Первая волна внедрения ИИ в компаниях характеризовалась эйфорией и технологическим оптимизмом. В 2010-х годах ИИ в основном исследовали крупные технологические компании и хорошо капитализированные стартапы. Традиционные компании поначалу отнеслись к нему скептически, а затем и скептически. Решения в то время принимались просто: привлекались внешние консультанты, тестировались академические модели, и если что-то не работало, проект тихо закрывался.

Этот период неопределённого развития резко оборвался с публикацией ChatGPT в ноябре 2022 года. Внезапно ИИ перестал быть чем-то абстрактным и научным, а стал осязаемым и повсеместным. Это привело к значительному росту интереса со стороны советов директоров компаний. Вторая волна, которую мы переживаем сейчас, характеризуется давлением со стороны регулирующих органов, конкурентным давлением и признанием стратегической важности ИИ. Закон ЕС об ИИ, вступивший в силу в августе 2025 года, а также аналогичные нормативные акты в других странах, фундаментально структурировали процесс принятия решений. Компании больше не могут экспериментировать без обязательств; каждая инициатива в области ИИ должна быть вписана в правовые и этические рамки.

Третьим измерением этого развития является профессионализация. По данным Gartner, к концу 2025 года 75% компаний будут использовать ИИ. Это свидетельствует о массовом внедрении. С этим широким внедрением, конечно же, приходят стандарты, передовые практики и системы управления, которые ранее были не нужны. Компании, внедряющие ИИ сегодня, могут опираться на накопленный багаж знаний и опыта, что делает процесс принятия решений более структурированным, но одновременно и более сложным. Процесс принятия решений сегодня не ускоряется, а становится более тщательным и лучше документируется. Это центральное достижение, определяющее современный процесс принятия решений с использованием ИИ.

Основная механика процесса принятия решений

Процесс принятия решений в отношении ИИ в компаниях не следует универсальной схеме, а скорее устоявшимся закономерностям, которые формируются в более зрелых организациях. Однако эти процессы можно разбить на конкретные этапы, каждый из которых имеет свои критерии, заинтересованных лиц и критические точки.

Первая фаза — это фаза стратегической оценки, которая длится от двух до четырех недель.

На этом этапе первый вопрос, на который необходимо ответить: как обстоят дела с внедрением искусственного интеллекта в нашей компании? Это делается с помощью структурированного анализа зрелости ИИ, в ходе которого опрашиваются руководители различных отделов – от ИТ и финансов до развития бизнеса. Цель – оценить не только техническую готовность, но и организационную зрелость. Компании, которые начинают беспокоиться на этом этапе и хотят быстро перейти к следующему этапу, совершают фундаментальную ошибку. Этап оценки – это фундамент, на котором базируются все последующие решения.

Второй этап — разработка стратегии и целей, который длится от четырех до восьми недель.

Именно здесь компания определяет, каким должен быть ИИ для её бизнеса. Это, прежде всего, не технический, а бизнес-вопрос. Примеры вопросов: должен ли ИИ в первую очередь способствовать повышению эффективности или созданию новых бизнес-моделей? Следует ли интегрировать его в существующие процессы или создать отдельные подразделения? Какие отрасли или функциональные области обладают наибольшим потенциалом? Это стратегическое уточнение требует интенсивных обсуждений на уровне совета директоров. Многие компании недооценивают длительность этого этапа, считая его пустой риторикой. Это не так. Чёткое видение компании в отношении ИИ определяет все последующие решения. Компании без чёткой стратегии в конечном итоге разрабатывают проекты ИИ, не имеющие ощутимой бизнес-ценности.

Третий этап — это выявление вариантов использования и расстановка приоритетов, на что уходит от шести до двенадцати недель.

Это операционализированная версия стратегического этапа. Здесь определяются конкретные, ориентированные на бизнес-результаты сценарии использования. Компания собирает идеи из различных отделов: как ИИ может помочь именно вам? Этот набор намеренно неструктурирован. Далее следует систематическая расстановка приоритетов на основе матрицы оценки, учитывающей такие факторы, как бизнес-потенциал, техническая осуществимость, зрелость данных и потенциальные риски. Процесс расстановки приоритетов — самый важный этап этого этапа, поскольку он объединяет оптимистично настроенные бизнес-отделы и реалистично настроенные технические отделы. Управляя этими противоречиями и формируя обоснованный приоритет, вы получаете управленческий, а не технический навык. Компании, которые выбирают десять лучших сценариев использования простым голосованием, впоследствии будут тратить время на убыточные проекты.

Четвертый этап — оценка рисков и соответствия требованиям, которая длится от четырех до восьми недель.

Этот этап практически игнорировался в первой волне внедрения ИИ (до 2023 года), но сейчас он имеет решающее значение. На этом этапе оцениваются: какие нормативные требования влияют на планируемые приложения ИИ? Какие данные необходимы и какова их юридическая допустимость? Какие этические вопросы возникают? Какие риски, связанные с ответственностью и соблюдением требований, возникают? В идеале этот этап должен проводиться командой, включающей юристов, специалистов по комплаенсу, специалистов по защите данных и технических экспертов. Это обязательное условие. Компании, пропускающие этот этап или проводящие его поверхностно, впоследствии создадут себе серьёзные проблемы.

Пятый этап — финансовое планирование и разработка бизнес-кейса, который занимает от четырех до шести недель.

Здесь собраны конкретные инвестиционные данные. Стоимость внедрения ИИ сильно варьируется в зависимости от масштаба проекта. Стоимость решений на основе ИИ для самостоятельного обслуживания может составлять от 4000 до 25000 евро в месяц. Стоимость разработки на заказ составляет от 15000 до 32000 евро за прототип и может достигать 50000–100000 евро и более. Дополнительным фактором являются расходы на инфраструктуру, которые могут варьироваться от 500 до 15000 евро в месяц в зависимости от облачного решения. Кроме того, существуют скрытые расходы: обучение сотрудников (от 300 до 4000 евро на человека), управление изменениями, подготовка данных (на которые может приходиться от 60 до 80% бюджета проекта) и постоянная оптимизация. Корпоративные проекты ИИ в средних и крупных компаниях могут начинаться с бюджета в 250000 евро. Разработка бизнес-кейса здесь имеет решающее значение. Компании должны продемонстрировать не только инвестиции, но и ожидаемую отдачу. Консервативный прогноз окупаемости инвестиций во внедрение ИИ составляет 214% за пять лет; оптимистичные оценки могут достигать 761%. Этот диапазон подчёркивает необходимость реалистичных предположений.

Шестой этап — организационная подготовка и структура управления, которая длится от четырех до восьми недель.

Этот этап часто протекает параллельно с другими, но заслуживает отдельного статуса. Здесь определяются следующие вопросы: Кто принимает решения по проектам ИИ? Какая структура управления необходима? Нужен ли директор по ИИ? Как ИИ будет интегрирован в существующие иерархии принятия решений? Крупные компании с более сложными требованиями к управлению создают совет по управлению ИИ, состоящий из представителей бизнес-подразделений, ИТ, отдела комплаенса, отдела кадров и финансового отдела. Небольшие компании могут решать эту проблему более неформально, но им всё равно следует установить чёткие границы ответственности. Этот этап критически важен, поскольку он придаёт инициативе в области ИИ легитимность и структурированность. Компании без чёткого управления впоследствии терпят неудачу из-за конкурирующих инициатив или отсутствия подотчётности в принятии решений.

Седьмой этап — мобилизация заинтересованных сторон и подготовка к управлению изменениями, которая длится от четырех до десяти недель.

Этот этап позволяет предвидеть сопротивление и подготовить организацию к нему. Классический процесс управления изменениями в сфере ИИ следует проверенной структуре: в течение первых двух-трёх месяцев повышается осведомлённость. Сотрудники информируются о появлении ИИ не как об угрозе их работе, а как об инструменте, расширяющем их возможности. В последующие три-шесть месяцев поддерживается дух экспериментирования. Демонстрируются быстрые результаты. Формируются пилотные группы волонтёров. Последующие шесть-двенадцать месяцев посвящены масштабированию. Передовой опыт документируется, а обучение становится обязательным. Взаимодействие с заинтересованными сторонами имеет решающее значение: 78% руководителей рассматривают решения, принимаемые с помощью ИИ, как стратегическое преимущество, но это не происходит автоматически. Это убеждение необходимо завоевать. Компании, пропускающие этот этап, не только создают сопротивление внедрению, но и долгосрочные культурные проблемы.

Только после этих семи этапов, которые в общей сложности длятся от шести до девяти месяцев, компания готова к запуску конкретных пилотных проектов. Это критически важный момент, который многие лица, принимающие решения, неверно понимают. Они считают, что решение о внедрении ИИ — это отправная точка для практической работы. На самом деле, само решение — это процесс, длящийся от шести до девяти месяцев, и только после этого начинается реализация.

Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в ЕС и Германии - Изображение: Xpert.Digital

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

Статус-кво: принятие решений как корпоративная реальность

Текущее состояние принятия решений с использованием ИИ представляет собой поразительную картину. С одной стороны, существует острая необходимость в нормативно-правовом регулировании. Поскольку Закон ЕС об ИИ становится обязательным, европейские компании должны интегрировать использование ИИ в документированную систему управления. Это делает принятие решений необходимостью соблюдения требований, а не просто стратегическим вариантом. 77% организаций уже активно внедряют программы управления ИИ. Это не опционально, а является общепринятой практикой. Широкое внедрение означает, что компании могут опираться на устоявшиеся подходы. Рынок инструментов управления ИИ и консалтинга в этой области ежегодно растёт на 36,7% и к 2033 году достигнет объёма в 29,6 млрд долларов США. Это означает, что сегодня процесс принятия решений более профессионален, чем когда-либо прежде.

С другой стороны, решения стали более реальными и ориентированными на заинтересованных лиц, чем раньше. 47% организаций считают управление ИИ стратегическим приоритетом. Это означает, что решения принимаются не в ИТ-отделах, а на уровне совета директоров. Это повышает строгость процесса, поскольку у советов директоров обычно более формализованные процессы принятия решений, чем у ИТ-менеджеров. Хотя это в целом положительно, это также приводит к значительным задержкам в реализации.

Практическая реальность также демонстрирует фрагментированность ландшафта. Компании, успешно внедряющие ИИ, следуют структурированной четырёхэтапной модели: исследование (два-три месяца), стандартизация (два-четыре месяца), интеграция (шесть-двенадцать месяцев) и, наконец, трансформация. Эти этапы не являются опциональными или быстровыполнимыми, а представляют собой фундаментальные вехи. Компании, которые пропускают или перенапрягают эти этапы, систематически терпят неудачу.

Другим аспектом текущего положения дел является реальная стоимость. Расходы на обеспечение соответствия требованиям в проектах внедрения ИИ в среднем составляют 344 000 евро, а расходы на НИОКР — около 150 000 евро. Это означает увеличение расходов на управление на 229% по сравнению с разработкой. Это объясняет, почему принятие решений занимает так много времени: само решение стало дорогим.

Из практики: два примера реального принятия решений

Первый пример касается средней по размеру берлинской компании электронной коммерции, в которой работает около 500 сотрудников.

Компания осознала необходимость оптимизации логистических процессов. Традиционный подход предполагал бы внедрение нового программного обеспечения. Вместо этого была запланирована инициатива по внедрению ИИ. Процесс принятия решения занял восемь месяцев. На этапе оценки были составлены карты существующих логистических процессов, оценено качество данных и состояние существующих ИТ-систем. Оказалось, что качество данных оказалось значительно хуже ожидаемого. На этапе разработки стратегии было определено, что ИИ следует использовать в первую очередь для оптимизации планирования маршрутов доставки. На этапе вариантов использования было выявлено семнадцать вариантов использования, которые были распределены по четырем приоритетам: оптимизация маршрутов, прогнозирование запасов, автоматизация обслуживания клиентов и выявление мошенничества. На этапе оценки рисков было установлено, что большинство вариантов использования не представляют проблем с точки зрения регулирования, но обработка данных клиентов для выявления мошенничества должна быть документирована в соответствии с GDPR. На финансовом этапе был определен первоначальный бюджет в размере 150 000 евро на двенадцать месяцев. Была создана специальная рабочая группа по ИИ. Через восемь месяцев был запущен пилотный проект по оптимизации маршрутов. После шести месяцев пилотной работы (в общей сложности 14 месяцев после принятия первоначального решения) результаты стали ощутимыми: среднее сокращение сроков доставки на 18% и снижение расходов на логистику на 12%. Эти успехи привели к расширению проекта на другие варианты использования.

Второе исследование касается многонациональной холдинговой компании RSBG SE, имеющей более 80 дочерних компаний.

Решение о внедрении ИИ в масштабах всей компании заняло девять месяцев. Ключевым отличием по сравнению с небольшими организациями была необходимость обеспечения согласованности в рамках высоко децентрализованной структуры. На этапе оценки оценивалась зрелость ИИ каждой дочерней компании отдельно. Стало ясно, что уровни зрелости значительно различаются. В то время как некоторые компании уже экспериментировали с ИИ, другие были совершенно неопытны. На этапе стратегии было решено, что ИИ должен в первую очередь использоваться для повышения эффективности административных процессов – приложение с кросс-функциональной значимостью. Варианты использования собирались децентрализованно с центральной координацией. Было представлено восемьдесят отдельных идей применения. Они были разделены на быстровыполнимые (решаемые за один-три месяца) и стратегические проекты (от шести до двенадцати месяцев). На этапе рисков основной проблемой были различия в требованиях к соблюдению требований в разных странах. Была разработана минималистская структура управления с использованием требований ЕС в качестве базовой линии. Была выбрана центральная платформа ИИ. После девяти месяцев принятия решения начался процесс масштабирования. В течение трех месяцев 60 процентов компаний стали активными на платформе. Было выявлено более 80 вариантов использования, и началась работа по их внедрению. В течение года ИИ сэкономил более 400 часов в месяц. Это пример успешного масштабируемого принятия решений.

Проблемы и противоречия: где решения терпят неудачу

Главный недостаток принятия решений с использованием ИИ — нечёткость целей. Многие компании решают внедрить ИИ, не определив чётко, чего именно хотят достичь. Они внедряют ИИ, потому что это модно, а не потому, что он решает бизнес-задачи. Это приводит к проектам без ощутимой выгоды. Эмпирические данные показывают, что 80% всех проектов с использованием ИИ терпят неудачу, и значительная часть этих неудач носит процедурный, а не технический характер. Они являются результатом решений, принятых без чёткой бизнес-цели.

Вторая ключевая ошибка — недооценка качества и подготовки данных. Многие компании предполагают, что системы ИИ могут работать с любыми данными. Реальность гораздо критичнее. Как правило, от 60 до 80 процентов бюджета проекта ИИ тратится на подготовку и очистку данных. Компании, которые не учитывают это, сталкиваются со значительным перерасходом бюджета и задержками. Поэтому решение о внедрении ИИ всегда должно включать аудит качества данных.

Третья ключевая ошибка — недооценка сопротивления изменениям и необходимости культурных изменений. Многие компании полагают, что если техническое решение хорошее, сотрудники автоматически его примут. Это психологически наивно. Люди опасаются, что ИИ поставит под угрозу их работу, что их опыт устареет, а машинные решения лишат их контроля. Хорошая программа управления изменениями — не просто опция, а необходимое условие успеха. Компании, недооценивающие это, создают технические решения, которые на практике оказываются неэффективными, потому что сотрудники их не используют.

Четвёртая ошибка — неадекватное управление проектами и планирование ресурсов. Проекты ИИ сложны. Они требуют одновременно технических знаний, глубоких знаний предметной области и управления проектами. Многие компании недооценивают необходимое время и ресурсы. Они поручают проекты ИИ сотрудникам, которые и так работают на полную мощность, в качестве подработки. Это приводит к затягиванию сроков и неоптимальным результатам. Поэтому решение о внедрении ИИ всегда должно сопровождаться планированием ресурсов, учитывающим реалистичные возможности.

Пятая критическая ошибка — отсутствие измерения успеха и постоянной оптимизации. Компании часто не могут определить, что означает успех, и измерить его. Они запускают проекты ИИ без чётких ключевых показателей эффективности (KPI). Это приводит к тому, что по завершении проекта неясно, был ли он успешным или нет. Эффективное принятие решений в сфере ИИ подразумевает измеримые показатели успеха: экономию времени, снижение затрат, повышение качества и повышение удовлетворенности клиентов. Без этих определений проект становится политическим, а не эмпирическим вопросом.

Наконец, существуют вопросы управления и соблюдения требований. Закон ЕС об искусственном интеллекте делает эти вопросы обязательными. Компании, внедряющие ИИ без оценки своих требований к соблюдению требований, впоследствии создадут себе серьёзные проблемы. Особенно в регулируемых секторах (финансовые услуги, здравоохранение, страхование), этап обеспечения соответствия требованиям обязателен. Это также объясняет, почему процесс принятия решений занимает больше времени, чем ожидают многие компании: он должен быть оправдан с точки зрения регулирования.

Будущее принятия решений с помощью ИИ: тенденции и потенциальные проблемы

Будущее принятия решений на основе ИИ в компаниях будет определяться несколькими значимыми тенденциями.

Первая тенденция — переход от генеративного ИИ к агентному ИИ.

Это означает, что автономные ИИ-агенты не только предоставляют рекомендации, но и принимают самостоятельные решения и выполняют процессы. Это фундаментально изменит процесс принятия решений. Когда системы ИИ не только анализируют, но и действуют, возникают новые требования к управлению. Компаниям больше не нужно решать, что ИИ рекомендует, а как ИИ действует автономно. Это ещё больше усложнит управление. Gartner прогнозирует, что к 2028 году около 33% всех корпоративных приложений будут интегрировать ИИ-агентов — это значительный рост по сравнению с менее чем 1% в 2024 году. Это означает, что в ближайшие годы процесс принятия решений не ускорится, а, наоборот, станет сложнее.

Вторая тенденция — демократизация ИИ.

Платформы ИИ, не требующие написания кода или требующие минимального написания кода, позволяют разрабатывать решения на основе ИИ не только техническим специалистам, но и бизнес-подразделениям. Это приводит к децентрализованному внедрению ИИ, которым сложнее управлять. Это изменит требования к управлению. Вместо принятия решений сверху вниз компаниям придётся иметь дело с инициативами в области ИИ снизу вверх. Это может ускорить процесс принятия решений, но также означает большую потребность в контроле.

Третья тенденция — интеграция ИИ в существующие бизнес-инструменты.

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI и аналогичные варианты интеграции означают, что ИИ больше не является отдельной технологией, а неотъемлемой частью повседневных инструментов. Это упрощает внедрение с технической точки зрения, но усложняет процесс принятия решений, поскольку границы между ИТ- и бизнес-решениями размываются.

Четвертая тенденция — консолидация регулирования.

Благодаря принятию Закона ЕС об искусственном интеллекте в качестве устоявшегося стандарта и принятию аналогичных нормативных актов в других юрисдикциях, система управления станет менее фрагментированной. В долгосрочной перспективе это может стандартизировать процесс принятия решений и, следовательно, ускорить его. Однако в краткосрочной перспективе (в ближайшие два-три года) адаптация нормативно-правовой базы приведет к повышению сложности.

Пятая тенденция — это самостоятельность принятия решений искусственным интеллектом.

Ожидается, что в будущем системы ИИ будут поддерживать не только анализ данных, но и само управление. Интеллектуальные системы смогут моделировать процессы принятия решений, прогонять сценарии и оценивать риски до того, как решение примет человек. Это может повысить качество решений, но также будет означать, что само принятие решений будет поддерживаться ИИ – рефлексивный парадокс, который порождает собственные вопросы.

Чему мы можем научиться из этого процесса

Процесс принятия решений по внедрению ИИ в компаниях — это не одномоментный процесс, а структурированный процесс, длящийся от шести до девяти месяцев и включающий семь отдельных этапов: стратегическую оценку, разработку стратегии и целей, определение вариантов использования и приоритизацию, оценку рисков и соответствия требованиям, финансовое планирование, организационную подготовку и мобилизацию заинтересованных сторон. Реальное внедрение начинается только после этих этапов. Этот срок отпугивает многие компании, мечтающие о более быстрых решениях, но он необходим. Компании, которые ускоряют или пропускают эти этапы, систематически создают себе операционные проблемы.

Процесс строгий, поскольку решение критически важно. Инвестиции в ИИ сегодня имеют стратегическое значение. Они могут преобразовать компании или сбить их с пути. Поэтому принятие решений — это не рутинная административная задача, а ключевая управленческая компетенция. Компании, успешно прошедшие трансформацию с использованием ИИ, отличаются от тех, кто потерпел неудачу, не превосходными технологическими достижениями, а строгим подходом к принятию решений. Они поставили четкие цели. Они систематически оценивали риски. Они вовлекали заинтересованные стороны. Они определили критерии успеха. Эти управленческие качества не новы — они просто явно необходимы в контексте ИИ.

Будущее покажет, ускорится или замедлится процесс принятия решений. Текущая динамика свидетельствует о его усложнении. С развитием агентного ИИ, консолидацией нормативных актов и децентрализованными инициативами в области ИИ требования к управлению будут возрастать, а не снижаться. Компании, которые предвидят такую ​​сложность, окажутся в более выгодном положении, чем те, кто мечтает о быстрых и интуитивных решениях. Ключевой вывод: принятие решений с помощью ИИ — это не скорость, а точность. Это главный урок для компаний, встающих на этот путь.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn
 

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

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