Produktivitetssvikt: AI-projekt ger ingen mätbar avkastning för 95 % av företagen och hur de (måste) undvika det

Viktigt att veta! Paradoxen med artificiell intelligens: Varför miljarder i investeringar i företag är bortkastade

Trots exempellösa investeringar på 30 till 40 miljarder dollar i generativ artificiell intelligens ser 95 procent av företagen inte någon mätbar avkastning på investeringen. Denna allvarliga bedömning, som framkom i en omfattande MIT-studie från 2025, belyser ett dramatiskt gap mellan förväntan och verklighet. Medan tekniken skapar dagliga rubriker och hyllas som nyckeln till framtida lönsamhet, misslyckas den stora majoriteten av företag med att generera verkligt värde från sina AI-initiativ.

GenAI-klyftan: En osynlig klyfta genom ekonomin

Massachusetts Institute of Technology myntade termen "GenAI-gap" för detta fenomen – en djup klyfta mellan de få företag som drar nytta av artificiell intelligens och den stora majoriteten som fastnar i oändliga pilotfaser. Denna klyfta manifesterar sig inte som ett tekniskt problem, utan som ett organisatoriskt misslyckande med långtgående konsekvenser.

Siffrorna talar för sig själva: Endast fem procent av integrerade AI-pilotprojekt genererar för närvarande mätbart värde, medan de återstående 95 procenten inte visar någon påverkan på resultaträkningen. Denna skillnad är desto mer anmärkningsvärd med tanke på att konsumentverktyg som ChatGPT och Microsoft Copilot åtnjuter höga implementeringsgrader. Cirka 80 procent av organisationerna testar dessa plattformar, och nästan 40 procent har redan implementerat dem.

Forskningsresultaten baseras på en systematisk analys av över 300 offentliga AI-implementeringar och strukturerade intervjuer med 153 chefer från olika branscher. Studien, som genomfördes mellan januari och juni 2025, avslöjar fyra karakteristiska mönster för GenAI-klyftan: begränsad störning i endast två av åtta nyckelsektorer, en företagsparadox med hög pilotaktivitet men låg skalning, en investeringsbias som gynnar synliga funktioner och en implementeringsfördel för externa partnerskap jämfört med intern utveckling.

Workslop: Det dolda giftet med AI-produktivitet

Ett särskilt skadligt fenomen som identifierats i forskningen kallas ”Workslop” – en portmante av ”work” och ”slop” – som beskriver AI-genererat verksinnehåll som på ytan verkar professionellt men vid närmare granskning är ofullständigt och oanvändbart. Detta till synes polerade men oväsentliga verk flyttar bördan från skaparen till mottagaren, vilket ökar den totala arbetsbelastningen istället för att minska den.

Workslop har en betydande inverkan: 40 procent av de mer än 1 150 heltidsanställda i USA som deltog i undersökningen uppgav att de mottagit sådant innehåll den senaste månaden. Anställda uppskattar att i genomsnitt 15,4 procent av de arbetsdokument de tar emot faller inom denna kategori. Professionella tjänster och tekniksektorn är särskilt drabbade, och fenomenet förekommer oftare än genomsnittet i dessa branscher.

De ekonomiska kostnaderna är betydande: Varje Workslop-incident kostar företag i genomsnitt 186 dollar per månad och anställd. För en organisation med 10 000 anställda uppgår detta till över 9 miljoner dollar årligen i förlorad produktivitet. Men de sociala och emotionella kostnaderna är potentiellt ännu allvarligare. 53 procent av mottagarna rapporterar att de känner sig irriterade, 38 procent känner sig förvirrade och 22 procent tycker att innehållet är stötande.

Förtroendet mellan kollegor lider avsevärt: Ungefär hälften av mottagarna ser kollegor som skickar Workslop som mindre kreativa, kapabla och pålitliga. 42 procent ser dem som mindre pålitliga och 37 procent som mindre intelligenta. En tredjedel av de drabbade skulle föredra att arbeta mindre med sådana kollegor i framtiden. Denna urholkning av arbetsrelationer hotar kritiska delar av samarbetet som är avgörande för framgångsrik AI-implementering och förändringsledning.

Det strukturella lärandegapet: Varför företag misslyckas

Det centrala problemet ligger inte i själva tekniken, utan i en grundläggande inlärningsgap som påverkar både AI-systemen och organisationerna. Nuvarande generativa AI-system kan inte permanent lagra feedback, anpassa sig till organisatoriska sammanhang eller kontinuerligt förbättra sin prestanda. Dessa begränsningar leder till att även yrkesverksamma som använder ChatGPT dagligen i sina privatliv avvisar sina företags interna AI-implementeringar.

Ett särskilt slående exempel kom från en advokat som rapporterade att hennes firmas kontraktsanalysverktyg för 50 000 dollar konsekvent presterade sämre än hennes ChatGPT-prenumeration för 20 dollar. Denna skillnad belyser paradoxen att konsumentverktyg ofta ger bättre resultat än dyra företagslösningar, trots att båda är baserade på liknande modeller.

Den underskattade svagheten hos företags-AI – och hur konsumentverktyg tar om den

Den slående överlägsenheten hos billiga konsument-AI-verktyg som ChatGPT jämfört med dyra företagslösningar kan tillskrivas flera specifika orsaker. Huvudproblemet är att även om företags-AI-system är mycket specialiserade och dyra, utvecklas de ofta utan att ta hänsyn till användarnas avgörande behov eller modellernas dynamiska utveckling. Konsumentverktyg är ofta mer flexibla, intuitiva och bättre optimerade genom miljontals användarinteraktioner. Företagssystem, å andra sidan, begränsas av komplexa integrationer, datasilos och stela arbetsflöden, och misslyckas ofta med att lagra feedback permanent.

Ett centralt problem är bristen på anpassningsförmåga: Företagslösningar implementeras en gång och utvecklas sedan bara långsamt vidare, medan AI-verktyg för konsumenter kontinuerligt tränas baserat på användarfeedback och aktuell kunskap. Med ChatGPT kan användare ställa frågor direkt i dialogen, variera sina input och omedelbart få ett optimerat resultat. Många företagslösningar är å andra sidan starkt formulärbaserade och använder fördefinierade, ofta föråldrade textmoduler – vilket gör dem mycket oflexibla och inte särskilt responsiva.

Till detta kommer den höga integrations- och administrationsansträngningen: Dyra lösningar måste anpassas till företagets processer, riktlinjer för dataskydd och gränssnitt, och på grund av för många systematiska begränsningar kan de inte längre hålla jämna steg med innovationshastigheten hos konsumenterbjudanden. Speciellt för specifika uppgifter som kontraktsanalys är generiska modeller ofta ännu mer effektiva, eftersom de täcker bredare kunskap och kan styras direkt av användare genom bättre prompthantering. Anpassad företags-AI saknar ofta en meningsfull databas och kan inte självständigt utöka sitt sammanhang och lära sig.

Som ett resultat leder alla dessa aspekter till en paradoxal situation: Även om stora summor spenderas på till synes skräddarsydd företags-AI, är dess resultat ofta mindre relevanta, praktiska eller exakta än resultaten från billigare, flexibla konsumentlösningar som kan anpassas direkt och utan omvägar till användarnas specifika behov.

De osynliga gränserna för vanliga AI-verktyg

Konsumentbaserade AI-verktyg är generellt optimerade för breda ämnen och allmänna uppgifter. Den träningsdata de baseras på kommer vanligtvis från offentligt tillgängliga källor som internet, offentliga texter och vanliga vardagsexempel. Detta gör dem särskilt effektiva för vanliga frågor, allmänna texter eller standardprocesser – till exempel att skapa marknadsföringstexter, svara på e-postmeddelanden eller automatisera enkla rutinuppgifter.

Ju mer specialiserade kraven är, desto svårare blir det för den allmänna konsumentbaserade AI:n att nå sina gränser. Så snart det gäller branschspecifika eller affärskritiska uppgifter saknar dessa verktyg vanligtvis nödvändig detaljerad information, ämnesspecifika data eller specifik utbildning. Uppgifter som kontraktsanalyser med komplex juridisk terminologi, tekniska rapporter eller mycket individualiserade processer inom B2B-sektorn kan ofta inte automatiseras på ett meningsfullt sätt eftersom AI:n inte känner till de relevanta sammanhangen eller inte kan tolka dem på ett tillförlitligt sätt.

Detta är tydligast inom högspecialiserade branscher och med individuella, företagsspecifika krav. Ju mindre information som är fritt tillgänglig – till exempel om ett företags kärnprodukt eller konfidentiella interna processer – desto högre är felfrekvensen för konsument-AI. Som ett resultat riskerar sådana system att ge felaktiga eller ofullständiga rekommendationer och kan i värsta fall till och med hindra affärskritiska processer eller leda till felbedömningar.

I praktiken innebär detta att AI-verktyg för konsumenter vanligtvis är tillräckliga för vanliga uppgifter; dock ökar felfrekvensen för dessa verktyg avsevärt med växande specialisering. Företag som förlitar sig på branschspecifik kunskap, exakt processvalidering eller omfattande anpassning drar därför nytta av sina egna företagslösningar med specialiserade databaser och skräddarsydd utbildning.

Det verkliga hindret för AI-skalning ligger inte i intelligens: när höga förväntningar på flexibilitet håller det tillbaka

Barriärerna för framgångsrik AI-skalning är många: Först och främst är oviljan att anamma nya verktyg, följt av oro för modellkvaliteten. Särskilt intressant är att dessa kvalitetsproblem inte beror på objektiva prestandabrister, utan snarare på användarnas vana vid flexibiliteten och responsiviteten hos konsumentverktyg, vilket leder till att de uppfattar statiska företagsverktyg som otillräckliga.

För affärskritiska uppgifter är skillnaden ännu mer uttalad: Medan 70 procent av användarna föredrar AI för enkla uppgifter som att skriva e-postmeddelanden eller grundläggande analyser, föredrar 90 procent mänskliga anställda för komplexa projekt eller kundsupport. Skiljelinjen går inte längs intelligens, utan längs linjerna för minne, anpassningsförmåga och kontinuerlig inlärningsförmåga.

Skugg-AI-ekonomin: En hemlig AI-revolution på arbetsplatsen

Vid sidan av de besvikande officiella AI-initiativen blomstrar en "skugg-AI-ekonomi", där anställda använder personliga AI-verktyg för arbetsuppgifter, ofta utan IT-avdelningens vetskap eller godkännande. Omfattningen är anmärkningsvärd: Medan endast 40 procent av företagen rapporterar att de har köpt en officiell LLM-prenumeration, rapporterar anställda från över 90 procent av de undersökta företagen att de regelbundet använder personliga AI-verktyg för professionella ändamål.

Denna parallella ekonomi avslöjar en avgörande punkt: individer kan framgångsrikt överbrygga klyftan mellan GenAI om de har tillgång till flexibla och responsiva verktyg. De organisationer som känner igen och bygger vidare på detta mönster representerar framtiden för användningen av AI för företag. Progressiva företag börjar redan överbrygga denna klyfta genom att lära av skugganvändning och analysera vilka personliga verktyg som levererar värde innan de förvärvar företagsalternativ.

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En hanterad AI-plattform är din heltäckande och bekymmersfria lösning för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en färdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom bara några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till färdig applikation på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart mervärde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi tar hand om hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet, och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Felfördelning av investeringar: glitter och glamour istället för substans

En annan kritisk aspekt av GenAI-gapet är tydlig i investeringsmönster: Ungefär 50 procent av GenAI-budgetarna allokeras till försäljnings- och marknadsföringsfunktioner, även om backoffice-automation ofta ger bättre avkastning på investeringen. Denna bias återspeglar inte det verkliga värdet, utan snarare den enklare allokeringen av mätvärden till mer synliga områden.

Försäljning och marknadsföring dominerar budgetfördelningen, inte bara på grund av deras synlighet, utan också för att resultat som demonstrationsvolym eller svarstider för e-postmeddelanden direkt överensstämmer med mätvärden på styrelsenivå. Juridiska, inköps- och finansfunktioner erbjuder å andra sidan mer subtila effektivitetsvinster, såsom färre regelöverträdelser, optimerade arbetsflöden eller snabbare månadsavslut – viktiga men svårkommunicerade förbättringar.

Denna investeringsbias vidmakthåller GenAI-klyftan genom att rikta resurser mot synliga men ofta mindre transformativa användningsområden, medan de högst möjliga ROI-möjligheterna inom backoffice-funktioner fortfarande är underfinansierade. Dessutom påverkar sökandet efter social validering köpbeslut mer än produktkvalitet: rekommendationer, befintliga relationer och riskkapitalfinansiering är fortfarande starkare prediktorer för företagsanvändning än funktionalitet eller funktioner.

Strukturella skillnader: Företags-AI kontra konsument-AI

De grundläggande skillnaderna mellan företags-AI och konsument-AI förklarar många av de observerade problemen. Konsument-AI fokuserar på att förbättra kundupplevelsen och personalisering för enskilda användare, medan företags-AI är utformad för att optimera organisatoriska processer, säkerställa efterlevnad och tillhandahålla skalbara lösningar för komplexa affärsbehov.

Företags-AI kräver djupgående domänexpertis och använder ofta övervakade inlärningstekniker för att uppnå KPI-drivna resultat. Den måste integreras i komplexa IT-landskap, uppfylla regelkrav och implementera robusta datasäkerhetsåtgärder. Konsument-AI, å andra sidan, prioriterar användarvänlighet och omedelbar tillfredsställelse, ofta på bekostnad av säkerhet och efterlevnad.

Dessa strukturella skillnader förklarar varför samma underliggande modell fungerar exceptionellt bra i konsumentapplikationer men misslyckas i företagsmiljöer. Företags-AI måste inte bara fungera tekniskt, utan också integreras med befintliga affärsprocesser, uppfylla styrningskrav och visa långsiktigt värdeskapande.

Framgångsstrategier: Hur de fem procenten överbryggar klyftan

De få företag som framgångsrikt överbryggar GenAI-klyftan följer ett igenkännbart mönster. De behandlar AI-startups mindre som mjukvaruleverantörer och mer som leverantörer av affärstjänster, ungefär som konsultföretag eller outsourcingpartners för affärsprocesser. Dessa organisationer kräver djupgående anpassning till interna processer och data, utvärderar verktyg baserat på operativa resultat snarare än modellbenchmarks och behandlar implementering som en samutveckling genom tidiga misslyckanden.

Det är särskilt anmärkningsvärt att externa partnerskap har ungefär dubbelt så hög framgångsgrad som interna utvecklingsinsatser. Medan 67 procent av strategiska partnerskap resulterar i framgångsrik implementering, uppnår endast 33 procent av interna utvecklingsinsatser detta mål. Dessa partnerskap erbjuder ofta snabbare värdeskapande, lägre totalkostnader och bättre anpassning till operativa arbetsflöden.

Framgångsrika köpare identifierar AI-initiativ som kommer från chefer i frontlinjen snarare än centraliserade laboratorier, vilket ger budgetinnehavare och domänansvariga möjlighet att identifiera problem, utvärdera verktyg och leda utrullningar. Denna bottom-up-upphandling, i kombination med chefsansvar, påskyndar implementeringen och upprätthåller operativ anpassning.

Branschspecifik disruption: Teknologin leder, andra följer tveksamt

GenAI-klyftan är tydligt uppenbar på branschnivå. Trots höga investeringar och omfattande pilotverksamhet visar endast två av de nio huvudsektorerna – teknologi och media/telekommunikation – tydliga tecken på strukturell störning. Alla andra branscher är fortfarande fångade på fel sida av omvandlingen.

Tekniksektorn ser nya utmanare vinna marknadsandelar och förändringar i arbetsflöden. Media och telekommunikation upplever ökningen av AI-nativt innehåll och förändrad reklamdynamik, även om etablerade företag fortsätter att växa. Professionella tjänster visar effektivitetsvinster, men kundservicen förblir i stort sett oförändrad.

Situationen är särskilt dramatisk inom traditionella industrier: energi- och materialindustrin visar praktiskt taget ingen implementering och minimal experimentering. Avancerade industrier begränsar sig till underhållspilotprojekt utan större förändringar i leveranskedjan. Denna skillnad mellan investeringar och störningar visar GenAI-klyftan på makronivå – utbredd experimentering utan omvandling.

Det tyska perspektivet: Särskilda utmaningar och möjligheter

Tyska företag står inför specifika utmaningar när det gäller att implementera AI. Endast sex procent av de tyska företagen är optimalt förberedda för artificiell intelligens, en minskning jämfört med föregående år. I internationell jämförelse rankas Tyskland bara som sjätte i Europa när det gäller företag som är fullt förberedda för AI.

En särskilt problematisk aspekt är att 84 procent av tyska chefer befarar negativa konsekvenser om de inte kan implementera sina AI-strategier inom de kommande 18 månaderna. Samtidigt har tre fjärdedelar av tyska företag inte implementerat några AI-riktlinjer. Endast 40 procent har tillräckligt med specialister för att uppfylla AI-kraven.

De största hindren för tyska företag inkluderar brist på kvalificerad arbetskraft (34 procent jämfört med 28 procent globalt), utmaningar med cybersäkerhet och efterlevnad (33 procent) samt skalbarhetsutmaningar för datainfrastruktur (25 procent). Osäkerhet kring regulatoriska åtgärder, kulturella reservationer och en viss grad av skepticism mot teknik förvärrar dessa problem.

Ändå dyker möjligheter upp: Tyska företag kan kombinera sina styrkor inom precision och kvalitet med AI-innovationer. Inom sektorer som maskinteknik och fordonsindustrin kan AI hjälpa till att optimera processer och ytterligare förbättra produktkvaliteten. En specialiserad AI kommer inte att tröttna ens efter tusentals iterationer och kan utvinna de sista procentenheterna av perfektion.

Agentisk AI: Nästa steg i evolutionen

Lösningen på inlärningsgapet ligger i så kallad agentisk AI – en klass av system som integrerar permanent minne och iterativ inlärning från grunden. Till skillnad från nuvarande system, som kräver fullständig kontext varje gång, behåller agentiska system permanenta minnen, lär sig av interaktioner och kan autonomt orkestrera komplexa arbetsflöden.

Tidiga företagsexperiment med kundtjänstmedarbetare som hanterar kompletta förfrågningar från början till slut, ekonomihandläggare som övervakar och godkänner rutintransaktioner, och säljare som spårar engagemang över olika kanaler visar hur autonomi och minne åtgärdar de identifierade kärnbristerna.

Infrastrukturen för att stödja denna övergång skapas genom ramverk som Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) och NANDA, vilka möjliggör interoperabilitet och samordning mellan agenter. Dessa protokoll främjar marknadskonkurrens och kostnadseffektivitet genom att tillåta specialiserade agenter att samarbeta istället för att kräva monolitiska system.

Praktiska lösningar för företag

Företag som försöker överbrygga GenAI-klyftan bör följa flera strategier. För det första är det avgörande att undvika urskillningslösa påbud: när chefer förespråkar AI överallt och hela tiden, visar de bristande omdöme i tillämpningen av tekniken. GenAI är inte lämplig för alla uppgifter och kan inte läsa tankar.

Medarbetarnas tankesätt spelar en avgörande roll: Forskning visar att medarbetare med en kombination av hög egenmakt och hög optimism – så kallade ”piloter” – använder GenAI 75 procent oftare på jobbet än ”passagerare” med låg egenmakt och låg optimism. Piloter använder AI målmedvetet för att uppnå sina mål och förbättra sin kreativitet, medan passagerare är mer benägna att använda AI för att undvika arbete.

Särskilt fokus bör läggas på att fokusera på samarbete. Många av de uppgifter som krävs för framgångsrikt AI-arbete – att ge uppmaningar, erbjuda feedback, beskriva sammanhang – är samarbetsbaserade. Dagens arbete kräver alltmer samarbete, inte bara med människor utan även med AI. Workslop är ett utmärkt exempel på ny samarbetsdynamik som introducerats av AI, vilken snarare hämmar än ökar produktiviteten.

Organisatoriska framgångsfaktorer och förändringsledning

Framgångsrik AI-implementering kräver specifika organisatoriska utformningar. De mest framgångsrika företagen decentraliserar implementeringsbefogenheter samtidigt som de bibehåller ansvarsskyldighet. De ger chefer och domänexperter möjlighet att identifiera användningsfall och utvärdera verktyg, snarare än att enbart förlita sig på centraliserade AI-funktioner.

Det är särskilt viktigt att lära sig av den skuggiga AI-ekonomin. Många av de starkaste företagsimplementeringarna började med avancerade användare – anställda som redan hade experimenterat med verktyg som ChatGPT eller Claude för personlig produktivitet. Dessa ”prosumers” förstår intuitivt GenAI:s möjligheter och begränsningar och blir tidiga förespråkare för internt godkända lösningar.

Att mäta och kommunicera framgång kräver nya tillvägagångssätt. Medan traditionella programvarumätvärden fokuserar på funktionalitet och användarnas implementering, måste företags-AI utvärderas baserat på affärsresultat och processförbättringar. Företag behöver lära sig att kvantifiera och kommunicera subtila men viktiga förbättringar, såsom färre regelöverträdelser eller snabbare arbetsflöden.

Möjligheternas stängningsfönster

Fönstret för att överbrygga GenAI-klyftan minskar snabbt. Företag kräver alltmer system som anpassar sig över tid. Microsoft 365 Copilot och Dynamics 365 integrerar redan permanent minne och feedback-loopar. OpenAI:s ChatGPT-minnesbeta signalerar liknande förväntningar på generella verktyg.

Startups som agerar snabbt för att minska detta gap genom att utveckla adaptiva agenter som lär sig av feedback, användning och resultat kan skapa bestående produktgap genom både data och integrationsdjup. Möjlighetsfönstret är smalt: pilotprojekt pågår redan i många branscher. Under de kommande kvartalen kommer flera företag att skapa leverantörsrelationer som kommer att vara praktiskt taget omöjliga att lösa.

Organisationer som investerar i AI-system som lär sig av sina data, arbetsflöden och feedback skapar byteskostnader som ökar varje månad. En IT-chef på ett finansföretag värt 5 miljarder dollar uttryckte det kortfattat: ”Vi utvärderar för närvarande fem olika GenAI-lösningar, men det system som lär sig bäst och anpassar sig bäst till våra specifika processer kommer i slutändan att vinna vår verksamhet. När vi väl har investerat tid i att utbilda ett system för att förstå våra arbetsflöden blir byteskostnaderna oöverkomliga.”.

GenAI-klyftan är verklig och djupgående, men inte oöverstiglig. Företag som förstår de bakomliggande orsakerna – inlärningsgapet, utmaningar med organisationsdesign och investeringsbias – och agerar därefter kan verkligen utnyttja den transformativa kraften hos artificiell intelligens. Tiden att agera är dock begränsad, och kostnaden för att vänta ökar exponentiellt.

☑️ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑️ NYTT: Korrespondens på ditt modersmål!

Konrad Wolfenstein

Jag och mitt team står gärna till er förfogande som er personliga rådgivare.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret här eller helt enkelt ringa mig på +49 89 89 674 804 ( München) . Min e-postadress är: [email protected]

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑️ Skapande eller omstrukturering av AI-strategin

☑ Pioneer Business Development

Vår globala bransch- och ekonomiexpertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring - Bild: Xpert.Digital

Branschfokusområden: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Expertföretagsnav

Ett tematiskt nav som erbjuder insikter och expertis:

• Kunskapsplattform som täcker globala och regionala ekonomier, innovation och branschspecifika trender
• En samling analyser, insikter och bakgrundsinformation från våra viktigaste fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• En knutpunkt för företag som söker information om marknader, digitalisering och branschinnovationer