Закон ЕС об ИИ: как недостаточная компетентность руководителей в области ИИ становится реальным риском юридической ответственности

Тех, кто сегодня не будет руководить, будут водить за собой: приближается конец классического менеджмента

Искусственный интеллект с головокружительной скоростью проникает в повседневную деловую жизнь, но, несмотря на неуклонное развитие этой технологии, в кабинетах руководителей выявляется критическая уязвимость.

Недавние исследования выявляют тревожный парадокс: хотя подавляющее большинство компаний внедряют инструменты ИИ, большинство инициатив терпят неудачу не из-за самой технологии, а из-за недостатка лидерских навыков, неадекватного управления и недостаточного контроля за изменениями. Более 80 процентов руководителей признают, что чувствуют себя подавленными быстрыми темпами развития ИИ. Стратегическая последовательность часто уступает место оперативному активизму, из-за которого пилотные проекты сходят на нет. С резким изменением нормативных требований Закона ЕС об ИИ этот пробел в знаниях превратился из внутреннего препятствия в реальный риск личной ответственности. В данной статье освещается глубокий кризис навыков в области ИИ в управлении, выявляется опасное несоответствие между письменными рекомендациями и реальной практикой, а также показано, как руководители могут совершить решающий скачок от пассивных наблюдателей к активным формирователям эпохи ИИ.

Когда лидерство становится узким местом: кризис нехватки навыков в области ИИ в управлении

Многие компании сейчас активно внедряют искусственный интеллект. Однако путь к его применению в практической работе затруднен значительными управленческими препятствиями: современные исследования показывают, что более 80 процентов руководителей признают, что их лидерские навыки и внутреннее управление не успевают за стремительным развитием ИИ. Для преодоления этого критического разрыва между стремлениями и реальной управленческой практикой целенаправленное развитие навыков на уровне руководства перестало быть необязательным — это стратегическая необходимость. Разница между реакцией и действием сегодня заключается в личной компетентности менеджеров в области ИИ.

Парадокс эпохи ИИ: внедрение без трансформации

Искусственный интеллект стремительно проник в повседневную жизнь бизнеса. Согласно отчету McKinsey State of AI Report 2025, 88 процентов компаний используют ИИ как минимум в одной сфере бизнеса – это всего на 20 процентов больше, чем в 2017 году. Генеративный ИИ за два года увеличился почти втрое, и, согласно опросу Nash Squared и Harvey Nash, 90 процентов лиц, принимающих решения в сфере технологий по всему миру, теперь заявляют, что либо пилотируют, либо внедряют ИИ в больших масштабах – по сравнению с 59 процентами в предыдущем году.

Но за этими впечатляющими цифрами скрывается глубокий парадокс: внедрение — это не то же самое, что трансформация. Только 38 процентов компаний фактически масштабировали ИИ за пределы первоначальных пилотных проектов. И разрыв между внедрением технологий и организационной зрелостью не сокращается, а увеличивается. Две трети компаний сообщают, что в настоящее время невозможно измерить отдачу от инвестиций в пилотные проекты ИИ. Ключевой вывод: технология существует. Зачастую её нет у руководства.

Данные из Германии еще более поразительны. В совместном исследовании Stifterverband и McKinsey, в котором приняли участие более 1000 руководителей, ответственных за управление персоналом, 86 процентов заявили, что их компания могла бы гораздо эффективнее использовать потенциал ИИ. 79 процентов назвали главным препятствием недостаток необходимых навыков у сотрудников — и, косвенно, у самого руководства. Вместо стратегической последовательности доминирует оперативный активизм: инструменты ИИ внедряются, но не интегрируются по-настоящему в процессы, пути принятия решений и корпоративную культуру.

Проблема неэффективного управления: руководящие принципы на бумаге, хаос на практике

Пожалуй, наиболее тревожный вывод последних исследований касается не самой технологии, а управления ею. Согласно сравнительному исследованию Института AAA-ICDR, в котором приняли участие 500 руководителей юридических и управленческих подразделений компаний с годовым доходом более 100 миллионов долларов, 87 процентов всех компаний уже разработали формальные принципы или политики управления ИИ. Однако только 22 процента этих компаний сообщают, что эти структуры действительно работают на практике. 56 процентов описывают свою систему управления как структурно надежную, но непоследовательную в исполнении. Еще 20 процентов видят значительный разрыв между письменными политиками и повседневной практикой.

Эта картина подтверждается отчетом 2025 года об оценке эффективности управления ИИ: 80 процентов организаций уже используют ИИ в своей деятельности, но только 14 процентов имеют общекорпоративную систему управления ИИ. Согласно исследованию Deloitte, почти две трети всех организаций внедрили генеративный ИИ, не создав предварительно адекватные механизмы управления. В отдельном опросе IAPP 2024 года только 28 процентов компаний имели формально определенные надзорные роли в управлении ИИ.

Исследование OneTrust, в котором приняли участие 1250 руководителей ИТ-подразделений в Европе и Северной Америке, подтверждает этот вывод: 82% респондентов подтверждают, что риски, связанные с ИИ, ускоряют необходимость модернизации структур управления. Тем не менее, практически все компании значительно отстают. Управление существует как концепция, но его внедрение остается исключением.

Что это означает в реальной деловой практике? Компании, использующие ИИ без четкого разграничения ответственности, рискуют накапливать юридические обязательства, способствовать утечкам данных и терять доверие клиентов и регулирующих органов. Ответственность за это, безусловно, лежит на руководстве, и в большинстве случаев она ограничивается лишь формальностью.

Слепое пятно в повседневном лидерстве: личные компетенции в области искусственного интеллекта

Любому, кому поручено вывести компании в эпоху искусственного интеллекта, требуется нечто большее, чем просто стратегическое мышление. Необходимо достаточно глубокое понимание того, как функционируют системы ИИ, где они надежны, а где нет, какие организационные последствия влечет за собой их использование и какие правовые границы необходимо соблюдать. Но именно здесь и существует серьезный дефицит.

Согласно опросу руководителей высшего звена, проведенному Кембриджской школой бизнеса Judge в октябре 2024 года среди 200 топ-менеджеров, только 12 процентов респондентов оценили своих руководителей как очень хорошо подготовленных к работе с искусственным интеллектом и цифровой трансформацией. 31 процент оценили свое руководство как довольно или полностью неподготовленное. В опросе, проведенном компанией Egon Zehnder, только 20 процентов опрошенных руководителей заявили, что их компания обладает необходимыми навыками для решения проблем, связанных с изменениями, вызванными искусственным интеллектом в течение следующих пяти лет. Эти цифры — не самокритика, а тревожные сигналы.

Более свежие данные показывают, что ситуация немногим лучше: согласно опросу Akkodis, проведенному среди 2000 руководителей по всему миру, уверенность менеджеров в собственной стратегии использования ИИ упала с 69 процентов в 2024 году до 58 процентов в 2025 году. Наибольшее снижение среди всех иерархических уровней наблюдалось у генеральных директоров — на 33 процента, за ними следуют технические директора с падением на 20 процентов. Только 55 процентов руководителей считают, что их команды полностью понимают риски и возможности ИИ. Это редкое явление: чем больше опыта приобретается в работе с ИИ, тем больше становится осознание собственных недостатков.

В отчете Hernstein Management Report, репрезентативном исследовании 1600 руководителей из Австрии и Германии, также показано, что, хотя около 90 процентов руководителей считают необходимым развитие экспертных знаний в области ИИ для надлежащей оценки ограничений ИИ, на момент проведения опроса только 8 процентов компаний имели внутренние руководства по ИИ. Разрыв между пониманием и действиями едва ли может быть больше.

Почему руководство испытывает структурную нехватку ресурсов?

Кризис в сфере управления, связанный с нехваткой квалифицированных кадров в области ИИ, — это не индивидуальная неудача. Это результат структурного дисбаланса между технологическим динамизмом и организационной инерцией. ИИ развивается за месяцы; формирование необходимых навыков внутри компаний занимает годы. Менеджеры выросли в мире, где базовое понимание технологий не являлось основным требованием для управленческих должностей. Решение о целесообразности использования ИИ в конкретном контексте могло быть делегировано ИТ-отделам или внешним консультантам. В эпоху ИИ такое делегирование больше не работает.

Исследование, проведенное бизнес-школой IESE и Лёвенским университетом на основе анализа 375 миллионов вакансий в США за период с 2010 по 2022 год, приходит к четкому выводу: искусственный интеллект не заменит менеджеров, но потребует принципиально иного стиля руководства. Компании, использующие системы ИИ, все чаще ищут менеджеров, и в то же время набор необходимых навыков радикально меняется. Когнитивные и межличностные навыки, такие как сотрудничество, креативность, управление заинтересованными сторонами и анализ данных, приобретают все большее значение, в то время как потребность в рутинных административных задачах снижается. Менеджеры по-прежнему нужны — но это будут другие менеджеры, нежели те, которые сейчас есть во многих компаниях.

Исследование компании Robert Half, в котором приняли участие 2025 руководителей высшего звена из 13 стран, рисует картину приближающегося переломного момента: 84 процента опрошенных руководителей считают ИИ важнейшим требованием к навыкам к 2035 году. Около половины предполагают, что в будущем лидерство будет поддерживаться ИИ и основываться на данных, но при этом все равно должно будет руководствоваться человеческими ценностями и интуицией. Это наблюдение верно, но само по себе оно не устраняет дефицит квалифицированных кадров.

Ситуацию усугубляет то, что, хотя многие компании предлагают обучение ИИ, они часто не могут эффективно адаптировать его к конкретным целевым группам. Исследование General Assembly 2025 года, проведенное среди 651 руководителя предприятий в США и Великобритании, показало, что, хотя 62% руководителей сообщили об участии в обучении ИИ (по сравнению с 42% в 2024 году), менее половины (47%) сообщили, что их компания предлагает обучение ИИ специально для руководителей. Общее обучение ИИ для сотрудников часто считается достаточным, но руководителям необходим другой набор навыков: не работа с инструментами, а стратегическая оценка, интеграция в структуры управления и управление процессами организационной трансформации, затронутыми ИИ.

Неудача начинается сверху: почему проекты в области ИИ так часто не оправдывают ожиданий

Недавние исследования рисуют отрезвляющую картину уровня успешности корпоративных проектов в области искусственного интеллекта. Согласно анализам RAND Corporation и McKinsey, 80 процентов инициатив в области ИИ не приносят измеримой бизнес-ценности — вдвое больше, чем традиционных ИТ-проектов. Gartner и RheoData сообщают, что от 70 до 85 процентов всех проектов в области ИИ терпят неудачу или никогда не доходят до полной реализации. Лишь около 30 процентов всех инициатив в области ИИ проходят даже пилотную фазу.

Главный вывод: неудача редко кроется в самой технологии. Она заключается в том, как компании подходят к управлению изменениями — или не подходят к нему. Анализ McKinsey наиболее успешных компаний, занимающихся ИИ, показывает, что 26 процентов компаний, которые действительно создают ощутимую добавленную стоимость, придерживаются нетрадиционного подхода: они инвестируют 70 процентов своих ресурсов в людей и процессы, используют вдвое меньше возможностей, чем их конкуренты, и рассматривают трансформацию с помощью ИИ как организационную возможность, а не как технологический проект. Результат: в 1,5 раза более высокий рост выручки и в 1,6 раза более высокая доходность для акционеров, чем у конкурентов.

Анализ McKinsey выявил четкую закономерность среди компаний с высокими показателями внедрения ИИ: руководители активно способствуют внедрению ИИ, в три раза чаще принимают непосредственное участие в этом процессе, чем в других компаниях, и четко формулируют свое видение. Более половины таких компаний коренным образом адаптировали свои процессы к ИИ, по сравнению со средним показателем всего в 20 процентов. Еще один показатель связи между вовлеченностью руководства и успехом в использовании ИИ: руководители, которые активно поощряют свои команды к использованию ИИ, в семь раз чаще работают в компаниях, предлагающих регулярное обучение по ИИ. Личностные качества руководителя и культура обучения не являются независимыми переменными.

Исследования показывают схожие закономерности на уровне трансформационного потенциала в целом. Исследование Киенбаума о трансформационном потенциале немецких компаний в 2025 году приходит к выводу, что около 70 процентов всех проектов трансформации терпят неудачу или не достигают своих целей. В качестве основных причин называются: недостаточная подготовка менеджеров, глубоко укоренившиеся устаревшие структуры и отсутствие учета корпоративной культуры. Внедрение ИИ без подготовки руководства к новому уровню ответственности не просто увеличивает этот процент неудач — оно удваивает его.

Новое измерение цифровой трансформации с помощью «управляемого ИИ» (искусственного интеллекта) – платформа и B2B-решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

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

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

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

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Регуляторное давление: Закон ЕС об искусственном интеллекте как катализатор

Закон ЕС об искусственном интеллекте вступит в полную силу со 2 августа 2026 года, хотя уже вступил в силу 1 августа 2024 года. Этот регламент представляет собой первую в мире всеобъемлющую правовую основу для регулирования искусственного интеллекта и, в принципе, затрагивает каждую компанию, которая разрабатывает, продает или использует системы ИИ. Потенциальные штрафы за нарушения могут достигать 35 миллионов евро или семи процентов от годового оборота. По данным Bitkom, каждая третья компания в Германии уже продуктивно использует ИИ, но лишь немногие полностью разъяснили свои обязательства по соблюдению требований.

Часто упускается из виду тот факт, что Закон ЕС об искусственном интеллекте прямо указывает на необходимость обеспечения компаниями и другими учреждениями, использующими системы ИИ, достаточного уровня компетентности в этой области. Это не добровольная рекомендация, а юридическое обязательство. С 1 февраля 2025 года компании обязаны обеспечить обучение своих сотрудников работе с используемыми ими системами ИИ. Для руководителей это означает, что управление рисками, требования к документации, прозрачность и соблюдение норм защиты данных и этических норм перестали быть абстрактными вопросами управления и стали личной ответственностью с потенциальными юридическими последствиями.

Европейская комиссия оценивает затраты на обеспечение соответствия требованиям для отдельных систем искусственного интеллекта высокого риска в сумму от 6 500 до 400 000 евро. Системы высокого риска, такие как приложения ИИ в принятии кадровых решений, кредитовании или медицинской диагностике, затрагивают, по оценкам, от пяти до пятнадцати процентов всех приложений ИИ. Те, кто сегодня не внедрил систему управления ИИ, завтра заплатят за это не только потерей эффективности, но и конкретными штрафами.

Опрос Deloitte Governance of AI Survey 2025, в котором приняли участие 695 членов советов директоров по всему миру, включая 49 из Германии, показал, что искусственный интеллект по-прежнему не обсуждается почти в трети всех советов директоров в мире – хотя в Германии этот показатель составляет всего 16 процентов, что представляет собой значительное улучшение по сравнению со среднемировым показателем. Две трети респондентов подтверждают недостаток знаний и опыта в этой области у своих советов директоров. Период регулирования подходит к концу, и большинство наблюдательных советов по-прежнему находятся за его пределами.

Дефицит квалифицированных кадров как системный риск для Германии

Для немецкой экономики кризис управленческих навыков в области ИИ имеет особое стратегическое значение. Германия борется за технологическое лидерство в условиях глобализированной экономики. Крупные компании из США и Азии вложили огромные средства в инфраструктуру и экспертизу в области ИИ. Потенциал ИИ в повышении производительности огромен: по оценкам McKinsey, компании могут увеличить свою производительность почти на 20 процентов за счет автоматизации повторяющихся задач, оптимизации процессов и стимулирования инноваций, основанных на данных.

Исследование TÜV по непрерывному образованию 2026 года, в рамках которого было опрошено 500 лиц, принимающих решения, показывает, что хотя три из четырех компаний (75 процентов) предлагают возможности непрерывного образования всему своему персоналу, только 29 процентов имеют официально оформленную стратегию непрерывного образования. 65 процентов работодателей выделяют максимум 1000 евро на обучение каждого сотрудника в год. Учитывая сложность и динамичный характер искусственного интеллекта, это структурно недостаточный уровень инвестиций.

Исследование Slalom от 2025 года добавляет: в Германии 55 процентов компаний считают нехватку квалифицированных кадров самым большим препятствием для внедрения ИИ в масштабах всей компании. Еще 47 процентов называют недоверие сотрудников и нестабильность рабочих мест вторым по значимости препятствием. Оба фактора имеют общую причину: отсутствие четкого, компетентного руководства, которое бы убедительно воплощало и доносило идею трансформации с помощью ИИ.

Анализ, проведенный Институтом деловой ценности IBM, также показывает, что почти половина опрошенных руководителей признают, что их сотрудникам не хватает необходимых знаний и навыков в области ИИ для масштабного внедрения технологий искусственного интеллекта. По оценкам Всемирного экономического форума, 50% населения мира остро нуждаются в новых навыках для удовлетворения растущего спроса бизнеса на ИИ. Если ситуация не изменится, к 2030 году эта цифра может вырасти до 90%.

Ситуация особенно серьезна для немецких малых и средних предприятий (МСП). В одном из самых масштабных опросов этой целевой группы, AI ​​Study 2025, в котором приняли участие 455 менеджеров по ИИ из МСП и средних компаний, 86 процентов признают важность ИИ как критически важного инструмента для бизнеса. Однако в качестве ключевых препятствий называются недостаток экспертных знаний, недостаточное качество данных и отсутствие стратегии в области ИИ. В то время как крупные компании со значительными бюджетами, внутренними командами по работе с данными и современной инфраструктурой занимают лидирующие позиции, МСП рискуют структурно отстать.

От знаний к действиям: что составляет компетентное лидерство в сфере ИИ?

На основе проведенных исследований можно четко определить профиль лидера, компетентного в области ИИ. Речь идет не о написании кода или обучении моделей. Ключевое значение имеет стратегическое и критическое понимание, охватывающее четыре уровня.

На концептуальном уровне руководителям необходимо четкое понимание того, как работают различные технологии искусственного интеллекта, их сильных и слабых сторон, а также различий между описательным, прогностическим и генеративным подходами к ИИ. Эта концептуальная основа необходима для того, чтобы задавать актуальные вопросы — своей команде, поставщикам и регулирующим органам. Согласно опросу Кембриджской школы бизнеса Judge, принятие решений на основе данных является наиболее часто упоминаемой ключевой компетенцией руководителей в эпоху ИИ, за которой следует стратегическое мышление для интеграции ИИ.

На стратегическом уровне крайне важна способность систематически выявлять, расставлять приоритеты и оценивать варианты использования ИИ внутри компании. Это включает в себя понимание логики рентабельности инвестиций в ИИ, распознавание организационных предпосылок для успешной реализации и критический анализ маркетинговых обещаний поставщиков технологий. McKinsey демонстрирует, что компании, использующие стратегический платформенный подход и масштабируемое развертывание ИИ, достигают рентабельности инвестиций до 25 процентов, в то время как отдельные пилотные проекты часто остаются ниже пяти процентов.

На уровне управления руководители теперь несут ответственность за определение четких правил внутреннего использования ИИ: какие системы развертываются, кто осуществляет мониторинг, как обрабатывается документация и как происходит эскалация неисправностей? Это не задача ИТ-отдела. Это задача управления. В отношении соблюдения Закона ЕС об ИИ операторы — то есть компании, использующие системы ИИ, разработанные другими — несут явную ответственность. Соблюдение требований не может быть делегировано.

Наконец, на культурном уровне лежит одна из самых сложных задач лидерства: внедрение компетенций в области ИИ во всей организации, укрепление доверия к новым технологиям и одновременное решение обоснованных проблем. Индекс ИИ Стэнфордского университета на 2025 год показывает рост продаж на 23%, повышение удовлетворенности клиентов на 31% и ускорение принятия решений на основе данных на 40% в тех случаях, когда ИИ был продуктивно внедрен. Эти результаты достигаются не только за счет технологий — они являются следствием сочетания целеустремленного руководства, целенаправленного обучения и последовательного управления изменениями.

Xpert.Digital как партнер в преодолении разрыва в лидерстве в области искусственного интеллекта

Описанный дефицит квалифицированных кадров затрагивает менеджеров всех уровней – от членов исполнительного совета и менеджеров среднего звена до руководителей отделов, ответственных за проекты в области ИИ. Для преодоления этого дефицита требуется нечто большее, чем просто индивидуальные семинары: необходим систематический, контекстно-ориентированный и практический подход к внедрению ИИ на уровне руководства, в сочетании с конкретными структурами управления, устойчивыми в повседневной деловой практике.

Xpert.Digital оказывает поддержку руководителям и командам специалистов именно на этом пересечении. Будучи цифровой платформой с глубокими отраслевыми знаниями в сфере B2B-рынков, промышленной логистики и цифровой трансформации, Xpert.Digital понимает, что компетентность в области ИИ — это не абстрактная образовательная задача, а всегда должна развиваться в конкретном экономическом и нормативном контексте. Подход сочетает в себе глубину анализа с оперативной значимостью: какие приложения ИИ создают реальную добавленную стоимость в каком бизнес-контексте? Как можно прагматично и с возможностью аудита внедрить требования к управлению? И как можно не только информировать руководство, но и расширять его возможности?

Основой для этого является контент, основанный на фактических данных, который объединяет новейшие исследования, изменения в законодательстве и практический опыт. В деловом мире, где темпы развития ИИ структурно превышают темпы институционального обучения, такое объединение исследований и практики — не роскошь, а необходимое условие для того, чтобы руководители не стали узким местом в собственной трансформации в области ИИ.

Когда ожидание становится конкурентным недостатком

Эмпирические данные не оставляют места для интерпретаций: ИИ больше не является лишь темой для технологических компаний, исследовательских институтов или первопроходцев. Это стратегический императив для любой компании, стремящейся оставаться конкурентоспособной в ближайшие годы. Ключевым фактором является не сама технология — она доступна и масштабируема. Ключевым фактором является управление.

Анализ общих данных показывает драматический характер ситуации: внедрение ИИ составляет 88 процентов, но масштабное использование ИИ — всего 38 процентов. 87 процентов компаний имеют системы управления, но только 22 процента эффективно функционируют на практике. 90 процентов руководителей считают навыки работы с ИИ необходимыми, но только 8 процентов компаний имеют обязательные внутренние правила использования ИИ. 86 процентов немецких руководителей считают, что они недостаточно используют потенциал ИИ, однако более половины из них слишком мало инвестируют в профессиональное развитие.

Этот системный разрыв между осведомленностью и действиями не является неизбежным. Его можно преодолеть – посредством культуры лидерства, которая рассматривает личную компетентность в области ИИ не как нишевую технологию, а как ключевую компетенцию современного менеджмента. Компании, которые наиболее последовательно внедрят эту трансформацию, не только будут соответствовать нормативным требованиям, но и будут заметно более продуктивными, инновационными и устойчивыми к изменениям рынка.

Разница между реакцией и действием, как показывают все данные, заключается в личном опыте руководителей в области искусственного интеллекта. Те, кто инвестирует в этот опыт сегодня, завтра получат стратегическую гибкость. Те, кто ждет, пока внешние факторы вынудят их действовать — будь то регулирование, конкуренция или провальные проекты — платят значительно более высокую цену. Не в абстрактном смысле, а в евро, доле рынка и потерянных годах.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]: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