Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији: Како недостатак компетенција шефова у области вештачке интелигенције сада постаје стварни ризик по одговорност

Они који данас не воде биће вођени: Приближава се крај класичног менаџмента

Вештачка интелигенција прожима свакодневни пословни живот запањујућом брзином – али док се технологија неумољиво скалира, у руководећим кабинетима открива се критична слабост.

Недавне студије откривају алармантан парадокс: Иако велика већина компанија имплементира алате вештачке интелигенције, већина иницијатива не успева због саме технологије, већ због недостатка лидерских вештина, неадекватног управљања и недовољног управљања променама. Преко 80 процената руководилаца признаје да се осећају преплављено брзим темпом напретка вештачке интелигенције. Стратешка доследност често уступа место оперативном активизму који доводи до пропасти пилот пројеката. Са оштрим регулаторним ветровима Закона ЕУ о вештачкој интелигенцији, овај јаз у знању се трансформисао из унутрашње препреке у опипљив ризик по личну одговорност. Следећи чланак баца светло на дубоку кризу вештина вештачке интелигенције у менаџменту, открива опасну нескладност између писаних смерница и стварне праксе и показује како лидери могу направити кључни скок од реактивних посматрача до проактивних обликовалаца ере вештачке интелигенције.

Када лидерство постане уско грло: Криза вештина вештачке интелигенције у менаџменту

Многе компаније се сада интензивно баве вештачком интелигенцијом. Међутим, пут ка оперативној пракси је отежан значајним управљачким препрекама: Актуелне студије показују да преко 80 процената руководилаца признаје да њихове лидерске вештине и интерно управљање нису у стању да прате брзи напредак вештачке интелигенције. Да би се премостио овај критични јаз између тежњи и стварне управљачке праксе, циљани развој вештина на лидерском нивоу више није опционалан – то је стратешка нужност. Разлика између реаговања и деловања данас лежи у личној компетенцији менаџера у области вештачке интелигенције.

Парадокс ере вештачке интелигенције: Усвајање без трансформације

Вештачка интелигенција је брзо продрла у свакодневно пословање. Према извештају McKinsey State of AI Report за 2025. годину, 88 одсто компанија користи вештачку интелигенцију у најмање једној пословној области – што је повећање од само 20 одсто у 2017. години. Генеративна вештачка интелигенција се скоро утростручила за само две године, а према истраживању Nash Squared-а и Harvey Nash-а, 90 одсто доносилаца технолошких одлука широм света сада каже да или пилотирају или имплементирају вештачку интелигенцију у великим размерама – у односу на 59 одсто претходне године.

Али иза ових импресивних бројки крије се дубок парадокс: усвајање није исто што и трансформација. Само 38 процената компанија је заправо проширило вештачку интелигенцију изван почетних пилот пројеката. А јаз између технолошког примене и организационе зрелости се повећава уместо да се смањује. Две трећине компанија извештава да је повраћај инвестиција од пилот пројеката вештачке интелигенције тренутно немогуће измерити. Кључни налаз је: технологија постоји. Менаџмент често није.

Бројке из Немачке су још упечатљивије. У заједничкој студији Stifterverband-а и McKinsey-ја, у којој је анкетирано више од 1.000 руководилаца са кадровским одговорностима, 86% је изјавило да би њихова компанија могла много ефикасније да искористи потенцијал вештачке интелигенције. Седамдесет девет процената је навело недостатак потребних вештина међу радном снагом – и, имплицитно, унутар самог менаџмента – као главну препреку. Уместо стратешке доследности, доминира оперативни активизам: алати вештачке интелигенције се уводе, али нису заиста интегрисани у процесе, начине доношења одлука и корпоративну културу.

Јаз у управљању: смернице на папиру, хаос у пракси

Можда најпроблематичнији налаз скорашњих истраживања не тиче се саме технологије, већ управљања које је окружује. Према референтној студији Института AAA-ICDR, која је анкетирала 500 виших правних и извршних руководилаца из компанија са годишњим приходом већим од 100 милиона долара, 87% свих компанија је сада успоставило формалне принципе или политике управљања вештачком интелигенцијом. Међутим, само 22% ових компанија извештава да ове структуре заправо функционишу у пракси. 56% описује своје управљање као структурно исправно, али недоследно у спровођењу. Још 20% види значајан јаз између писаних политика и свакодневне праксе.

Ову слику потврђује и Извештај о бенчмарк управљању вештачком интелигенцијом из 2025. године: 80 процената организација већ оперативно користи вештачку интелигенцију, али само 14 процената има оквир за управљање вештачком интелигенцијом на нивоу целог предузећа. Према студији компаније Deloitte, скоро две трећине свих организација имплементирале су генеративну вештачку интелигенцију без претходног успостављања адекватних контрола управљања. У посебном истраживању које је спровео IAPP из 2024. године, само 28 процената компанија је имало формално дефинисане надзорне улоге за управљање вештачком интелигенцијом.

Студија компаније OneTrust, у којој је анкетирано 1.250 доносилаца ИТ одлука у Европи и Северној Америци, потврђује овај налаз: 82 одсто испитаника потврђује да ризици вештачке интелигенције убрзавају потребу за модернизацијом структура управљања. Ипак, практично све компаније значајно заостају. Управљање постоји као концепт, али његова имплементација остаје изузетак.

Шта ово значи у пословној стварности? Компаније које користе вештачку интелигенцију без јасних линија одговорности ризикују да акумулирају одговорност, олакшају кршење података и изгубе поверење купаца и регулатора. Одговорност за ово јасно лежи на менаџменту – и већина је тренутно носи само на папиру.

Слепа тачка у свакодневном вођству: Компетенција личне вештачке интелигенције

Свако ко је задужен да води компаније у еру вештачке интелигенције потребно је више од стратешке оштроумности. Потребно је довољно дубоко разумевање како функционишу системи вештачке интелигенције, где су поуздани, а где нису, какве организационе импликације има њихова употреба и која правна ограничења се морају поштовати. Али управо ту постоји озбиљан дефицит.

Према истраживању о образовању руководилаца које је спровела Пословна школа Кембриџ Џаџ из октобра 2024. године, у којем је анкетирано 200 виших руководилаца, само 12 процената испитаника је описало своје виши руководиоце као веома добро припремљене за суочавање са вештачком интелигенцијом и дигиталном трансформацијом. Тридесет један проценат је оценио своје руководство као прилично или потпуно неспремно. У истраживању Егона Цендера, само 20 процената анкетираних руководилаца је изјавило да њихова компанија поседује потребне вештине да се носи са променама које доноси вештачка интелигенција у наредних пет година. Ове бројке нису самокритика – то су знаци упозорења.

Слика коју приказују новији подаци није много боља: Према истраживању компаније Akkodis спроведеном међу 2.000 руководилаца широм света, поверење менаџера у сопствену стратегију вештачке интелигенције пало је са 69 процената у 2024. на 58 процената у 2025. години. Генерални директори су доживели највећи пад од свих хијерархијских нивоа, са 33 процента, а следе их технички директори са падом од 20 процената. Само 55 процената руководилаца верује да њихови тимови у потпуности разумеју ризике и могућности вештачке интелигенције. То је ретка појава: што се више искуства стиче са вештачком интелигенцијом, то је већа свест о сопственим недостацима.

Извештај о менаџменту компаније Хернштајн, репрезентативна студија спроведена на 1.600 руководилаца у Аустрији и Немачкој, додатно открива да, иако око 90% руководилаца сматра да је изградња стручности у области вештачке интелигенције неопходна за правилну процену ограничења вештачке интелигенције, само 8% компанија је имало интерне смернице за вештачку интелигенцију у време спровођења анкете. Разлика између разумевања и деловања тешко да би могла бити већа.

Зашто је менаџмент структурно преоптерећен

Криза вештина вештачке интелигенције у менаџменту није индивидуални неуспех. Она је резултат структурне неравнотеже између технолошке динамике и организационе инерције. Вештачка интелигенција се развија месецима; изградња потребних вештина унутар компанија траје годинама. Менаџери су били социјализовани у свету где основно разумевање технологије није био кључни захтев за менаџерске улоге. Одлука о томе да ли је вештачка интелигенција прикладна у датом контексту могла би се делегирати ИТ одељењима или спољним консултантима. Ова делегација више не функционише у доба вештачке интелигенције.

Студија коју су спровели IESE Business School и KU Leuven, заснована на анализи 375 милиона огласа за посао у САД између 2010. и 2022. године, долази до јасног закључка: вештачка интелигенција неће заменити менаџере, али ће захтевати фундаментално другачији стил вођства. Компаније са вештачком интелигенцијом све више траже менаџере, а истовремено се потребни скуп вештина радикално мења. Когнитивне и међуљудске вештине попут сарадње, креативности, управљања заинтересованим странама и анализе података добијају на значају, док се потреба за рутинским административним задацима смањује. Менаџери су и даље потребни - али другачији менаџери од оних који се тренутно налазе у многим компанијама.

Студија Роберта Халфа, у којој је анкетирано 2.025 руководилаца на врху из 13 земаља, приказује приближавање прекретнице: 84 одсто анкетираних руководилаца види вештачку интелигенцију као најважнији захтев за вештином до 2035. године. Око половине претпоставља да ће лидерство у будућности бити подржано вештачком интелигенцијом и вођено подацима – али ће и даље морати да се води људским вредностима и интуицијом. Овај увид је тачан, али сам по себи не превазилази јаз у вештинама.

Да ствар буде још гора, иако многе компаније нуде обуку за вештачку интелигенцију, често не успевају да је ефикасно прилагоде одређеним циљним групама. Студија Генералне скупштине из 2025. године, спроведена на 651 пословном лидеру у САД и Великој Британији, открива да, иако је 62 процента руководилаца изјавило да је учествовало у обуци за вештачку интелигенцију (у поређењу са 42 процента у 2024. години), мање од половине (47 процената) је изјавило да њихова компанија нуди обуку за вештачку интелигенцију посебно за лидерство. Општа обука за вештачку интелигенцију за радну снагу се често сматра довољном, али оно што је лидерима потребно је другачији скуп вештина: не руковање алатима, већ стратешка евалуација, интеграција у структуре управљања и управљање процесима организационе трансформације на које утиче вештачка интелигенција.

Неуспех почиње на врху: Зашто пројекти вештачке интелигенције тако често не успевају да испуне очекивања

Недавне студије приказују отрежњујућу слику стопе успеха корпоративних пројеката вештачке интелигенције. Према анализама RAND Corporation и McKinsey, 80% иницијатива за вештачку интелигенцију не успева да пружи мерљиву пословну вредност – двоструко више него традиционални ИТ пројекти. Gartner и RheoData извештавају да 70 до 85% свих пројеката вештачке интелигенције не успева или никада не достигне пуну имплементацију. Само око 30% свих иницијатива за вештачку интелигенцију чак и прође пилот фазу.

Кључни налаз: Неуспех ретко лежи у самој технологији. Лежи у начину на који компаније приступају – или не успевају да приступе – управљању променама. McKinsey анализа најуспешнијих компанија за вештачку интелигенцију показује да 26% компанија које заправо генеришу опипљиву додату вредност заузима контраинтуитиван приступ: Оне улажу 70% својих ресурса у људе и процесе, користе само упола мање могућности од својих конкурената и трансформацију вештачке интелигенције посматрају као организациону способност – а не као технолошки пројекат. Резултат: 1,5 пута већи раст прихода и 1,6 пута већи принос за акционаре од конкуренције.

Анализа компаније McKinsey идентификује јасан образац међу онима који постижу високе резултате у области вештачке интелигенције: лидери активно подстичу усвајање вештачке интелигенције, три пута су склонији директном учешћу него у другим компанијама и комуницирају јасну визију. Више од половине ових компанија је фундаментално прилагодило своје процесе вештачкој интелигенцији, у поређењу са само 20 процената у просеку. Још један показатељ везе између ангажовања лидерства и успеха вештачке интелигенције: лидери који активно подстичу своје тимове да користе вештачку интелигенцију седам пута су склонији да раде у компанијама које нуде редовну обуку за вештачку интелигенцију. Личност лидера и култура учења нису независне променљиве.

Студије показују сличне обрасце на нивоу трансформационих способности уопште. Кинбаумова студија о трансформационим способностима немачких компанија из 2025. године закључује да око 70 процената свих трансформационих пројеката пропада или не постиже своје циљеве. Кључни наведени разлози укључују: неадекватно припремљене менаџере, дубоко укорењене застареле структуре и недостатак пажње према корпоративној култури. Увођење вештачке интелигенције без припреме менаџмента за нови ниво одговорности не само да повећава ову стопу неуспеха – већ је удвостручује.

Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ – платформа и B2B решење | Xpert Consulting - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства

Регулаторни притисак: Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији као катализатор

Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији биће у потпуности применљив од 2. августа 2026. године, након што је већ ступио на снагу 1. августа 2024. године. Ова уредба представља први свеобухватни правни оквир на свету за регулисање вештачке интелигенције и, у принципу, утиче на сваку компанију која развија, продаје или користи системе вештачке интелигенције. Потенцијалне казне за прекршаје могу достићи и до 35 милиона евра или седам процената годишњег промета. Према подацима компаније Bitkom, свака трећа компанија у Немачкој већ продуктивно користи вештачку интелигенцију, али врло мало њих је у потпуности разјаснило своје обавезе усклађености.

Оно што се често занемарује јесте да Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији експлицитно наводи да компаније и друге институције које управљају системима вештачке интелигенције морају да обезбеде довољан ниво компетенције за вештачку интелигенцију. Ово није добровољна препорука – то је законска обавеза. Од 1. фебруара 2025. године, компаније су дужне да доказиво обуче своје запослене о системима вештачке интелигенције које користе. За менаџере, то значи да управљање ризицима, захтеви за документацију, транспарентност и усклађеност са смерницама заштите података и етичким смерницама више нису апстрактна питања управљања, већ личне одговорности са потенцијалним импликацијама одговорности.

Европска комисија процењује трошкове усклађивања за појединачне системе вештачке интелигенције високог ризика на између 6.500 и 400.000 евра. Системи високог ризика – као што су примене вештачке интелигенције у кадровским одлукама, кредитирању или медицинској дијагнози – утичу на процењених пет до петнаест процената свих примена вештачке интелигенције. Они који данас нису успоставили управљање вештачком интелигенцијом, платиће цену сутра не само губитком ефикасности већ и конкретним казнама.

Истраживање Делојта о управљању вештачком интелигенцијом из 2025. године, у којем је анкетирано 695 чланова управних одбора широм света, укључујући 49 из Немачке, открива да вештачка интелигенција још увек није тема разговора у скоро трећини свих управних одбора широм света – иако је у Немачкој ова бројка само 16 процената, што представља значајно побољшање у односу на глобални просек. Две трећине испитаника потврђује недостатак знања и искуства њихових управних одбора у овој области. Регулаторни прозор се затвара – а већина надзорних одбора је и даље ван њега.

Јаз у вештинама као системски ризик за Немачку

За немачку економију, криза управљачких вештина у области вештачке интелигенције има посебну стратешку димензију. Немачка се такмичи за технолошко лидерство у глобализованој економији. Велике компаније из САД и Азије су уложиле огромна средства у инфраструктуру и стручност вештачке интелигенције. Потенцијал продуктивности вештачке интелигенције је огроман: McKinsey процењује да компаније могу повећати своју продуктивност за скоро 20 процената аутоматизацијом понављајућих задатака, поједностављивањем процеса и неговањем иновација заснованих на подацима.

Студија TÜV-а о континуираном образовању из 2026. године, за коју је анкетирано 500 доносилаца одлука, показује да, иако три од четири компаније (75 одсто) нуде могућности континуираног образовања целој својој радној снази, само 29 одсто има формално документовану стратегију континуираног образовања. 65 одсто послодаваца издваја највише 1.000 евра по запосленом годишње за обуку. С обзиром на сложеност и динамичну природу вештачке интелигенције, ово је структурно неадекватан ниво улагања.

Студија Слалом из 2025. године додаје: У Немачкој, 55 одсто компанија види недостатак вештина као највећу препреку за имплементацију вештачке интелигенције у целој компанији. Додатних 47 одсто наводи неповерење запослених и несигурност посла као другу највећу препреку. Оба фактора имају заједнички корен: недостатак јасног, компетентног руководства које на веродостојан начин отелотворује и комуницира трансформацију вештачке интелигенције.

Анализа IBM Института за пословну вредност додатно открива да скоро половина анкетираних руководилаца признаје да њиховим запосленима недостају неопходна знања и вештине о вештачкој интелигенцији за примену вештачке интелигенције у великим размерама. Светски економски форум процењује да 50% светске популације хитно треба нове вештине како би задовољило растућу потражњу пословања за вештачком интелигенцијом. Ова бројка би могла да порасте на 90% до 2030. године ако се ништа не промени.

Ситуација је посебно озбиљна за немачка мала и средња предузећа. У једној од најопсежнијих анкета ове циљне групе, Студији вештачке интелигенције из 2025. године, са 455 менаџера вештачке интелигенције из малих и средњих предузећа, 86% препознаје значај вештачке интелигенције као кључне за пословање. Међутим, недостатак стручности, недовољан квалитет података и одсуство стратегије за вештачку интелигенцију наводе се као кључне препреке. Док велике компаније са значајним буџетима, интерним тимовима за податке и модерном инфраструктуром преузимају вођство, мала и средња предузећа ризикују да структурно заостају.

Од знања до акције: Шта чини компетентно вођство у области вештачке интелигенције

Профил лидера компетентног за вештачку интелигенцију може се јасно дефинисати на основу истраживања. Не ради се о писању кода или моделима обуке. Кључно је стратешко и критичко разумевање које обухвата четири нивоа.

На концептуалном нивоу, лидерима је потребно чврсто разумевање начина функционисања различитих технологија вештачке интелигенције, њихових предности и ограничења, као и разлика између дескриптивних, предиктивних и генеративних приступа вештачкој интелигенцији. Ова концептуална основа је неопходна за постављање релевантних питања – сопственом тиму, добављачима и регулаторима. Према истраживању Cambridge Judge Business School, доношење одлука заснованих на подацима је најчешће навођена кључна компетенција за лидере у доба вештачке интелигенције, а затим следи стратешко размишљање за интеграцију вештачке интелигенције.

На стратешком нивоу, способност систематског идентификовања, одређивања приоритета и процене случајева употребе вештачке интелигенције унутар компаније је неопходна. То укључује разумевање логике поврата инвестиције која стоји иза инвестиција у вештачку интелигенцију, препознавање организационих предуслова за успешну имплементацију и критичко испитивање маркетиншких обећања добављача технологије. McKinsey показује да компаније које користе стратешки приступ платформи и скалабилно распоређивање вештачке интелигенције постижу вредности поврата инвестиције до 25 процената – док изоловани пилот пројекти често остају испод пет процената.

На нивоу управљања, руководиоци су сада одговорни за дефинисање јасних смерница за интерну употребу вештачке интелигенције: који системи се примењују, ко их прати, како се рукује документацијом и како се кварови ескалирају? Ово није ИТ задатак. То је задатак менаџмента. За спровођење Закона ЕУ о вештачкој интелигенцији, оператери – то јест, компаније које користе системе вештачке интелигенције које су развили други – су експлицитно одговорни. Усклађеност се не може делегирати.

Коначно, на културном нивоу лежи један од најзахтевнијих задатака лидерства: уградња компетенција за вештачку интелигенцију у целу организацију, изградња поверења у нове технологије и истовремено решавање легитимних проблема. Станфордски индекс вештачке интелигенције за 2025. годину бележи повећање продаје од 23 процента, повећање задовољства купаца од 31 проценат и брже доношење одлука заснованих на подацима за 40 процената тамо где је вештачка интелигенција продуктивно имплементирана. Ови резултати се не постижу само технологијом – они су резултат комбинације посвећеног лидерства, циљане обуке и доследног управљања променама.

Xpert.Digital као партнер за превазилажење јаза у лидерству у вештачкој интелигенцији

Описани јаз у вештинама утиче на менаџере на свим нивоима – од извршног одбора и средњег менаџмента до руководилаца одељења одговорних за пројекте вештачке интелигенције. Превазилажење овог јаза захтева више од појединачних семинара: оно захтева систематско, контекстуално специфично и практично ангажовање са вештачком интелигенцијом на нивоу руководства, у комбинацији са конкретним структурама управљања које су одрживе у свакодневном пословању.

Xpert.Digital подржава руководиоце и специјалистичке тимове управо на овој раскрсници. Као дигитална платформа са дубоким стручним знањем у B2B тржиштима, индустријској логистици и дигиталној трансформацији, Xpert.Digital разуме да компетенција у области вештачке интелигенције није апстрактни образовни задатак, већ се увек мора развијати у конкретном економском и регулаторном контексту. Овај приступ комбинује аналитичку дубину са оперативном релевантношћу: Које вештачке интелигенције стварају истинску додату вредност у ком пословном контексту? Како се захтеви управљања могу прагматично и на начин који је отпоран на ревизију имплементирати? И како менаџмент може бити не само информисан, већ и оснажен?

Основа за ово је садржај заснован на доказима који обједињује најновија истраживања, регулаторна достигнућа и практично искуство. У пословном свету где брзина развоја вештачке интелигенције структурно премашује брзину институционалног учења, ово премошћавање истраживања и праксе није луксуз – то је предуслов за осигуравање да лидери не постану уско грло у сопственој трансформацији вештачке интелигенције.

Када чекање постане конкурентски недостатак

Емпиријски докази не остављају простора за тумачење: вештачка интелигенција више није само тема за технолошке компаније, истраживачке институције или оне који је рано усвоје. То је стратешки императив за сваку компанију која жели да остане конкурентна у наредним годинама. Кључна променљива није сама технологија – она је доступна и скалабилна. Кључна променљива је менаџмент.

Поглед на укупне податке открива драматичну природу ситуације: усвајање вештачке интелигенције износи 88%, али скалирана употреба вештачке интелигенције је само 38%. 87% компанија има оквире управљања, али само 22% ефикасно функционише у пракси. 90% руководилаца сматра да су вештине вештачке интелигенције неопходне, али само 8% компанија има обавезујуће интерне смернице за вештачку интелигенцију. 86% немачких руководилаца верује да не користе довољно потенцијал вештачке интелигенције, а преко половине улаже премало у професионални развој.

Овај систематски јаз између свести и акције није неизбежан. Може се превазићи – кроз културу лидерства која личну компетенцију у области вештачке интелигенције не посматра као нишну технологију, већ као кључну компетенцију модерног менаџмента. Компаније које најдоследније спроводе ову трансформацију не само да ће бити у складу са прописима. Оне ће бити мерљиво продуктивније, иновативније и отпорније на промене на тржишту.

Разлика између реаговања и деловања, као што сви подаци доследно показују, лежи у личној стручности руководилаца у области вештачке интелигенције. Они који данас улажу у ову стручност, сутра ће стећи стратешку флексибилност. Они који чекају да их спољни фактори приморају да делују – било кроз регулацију, конкуренцију или неуспеле пројекте – плаћају знатно већу цену. Не у апстрактном смислу, већ у еврима, тржишном уделу и изгубљеним годинама.

Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital је B2B индустријски центар вођен подацима, којим руководи Konrad Wolfenstein . Компанија делује као екстерно, квази-интерно решење за индустријске партнере, попуњавајући оперативне празнине у маркетингу, садржају и продаји – без потребе за додатним ресурсима на страни клијента.

Више информација овде:

• Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде [email protected]:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови