Робочий процес у продуктивності: проекти штучного інтелекту не приносять вимірної віддачі 95% компаній і як вони (повинні) цього уникнути

Важливо знати! Парадокс штучного інтелекту: Чому мільярди доларів, вкладені в компанії, випаровуються

Незважаючи на безпрецедентні інвестиції у розмірі від 30 до 40 мільярдів доларів у генеративний штучний інтелект, 95 відсотків компаній не досягають вимірної віддачі від своїх інвестицій. Ця тривожна статистика, виявлена ​​​​в результаті комплексного дослідження MIT за 2025 рік, свідчить про разючий розрив між очікуваннями та реальністю. Хоча ця технологія щодня потрапляє в заголовки газет і вважається ключем до майбутньої життєздатності, переважна більшість компаній не можуть отримати реальної цінності від своїх ініціатив у сфері штучного інтелекту.

Розрив GenAI: невидимий розрив крізь економіку

Массачусетський технологічний інститут придумав термін «розрив GenAI» для цього явища — глибокого розриву між кількома компаніями, які отримують вигоду від штучного інтелекту, та масами, що застрягли в нескінченних пілотних фазах. Цей розрив проявляється не як технічна проблема, а як організаційний провал з далекосяжними наслідками.

Цифри говорять самі за себе: лише 5 відсотків пілотних проектів інтегрованого штучного інтелекту наразі генерують вимірювану цінність, тоді як решта 95 відсотків не показують жодного впливу на кінцевий результат. Ця нерівність ще більш вражає, враховуючи високі темпи впровадження споживчих інструментів, таких як ChatGPT та Microsoft Copilot. Близько 80 відсотків організацій тестують ці платформи, і майже 40 відсотків вже впровадили їх.

Результати дослідження базуються на систематичному аналізі понад 300 публічних впроваджень штучного інтелекту та структурованих інтерв'ю зі 153 керівниками з різних галузей. Дослідження, проведене з січня по червень 2025 року, виявляє чотири характерні закономірності розриву GenAI: обмежені порушення лише у двох з восьми основних секторів, корпоративний парадокс з високою активністю пілотних проектів, але низьким масштабуванням, інвестиційний ухил на користь видимих ​​функцій та перевага впровадження для зовнішніх партнерств над власними розробками.

Робочий слоп: прихована отрута продуктивності ШІ

Одне особливо шкідливе явище, виявлене дослідженням, називається «робоча неохайність» – поєднання слів «робота» та «неохайність» – яке описує створений штучним інтелектом контент, що на перший погляд виглядає професійним, але при детальнішому розгляді виявляється неповним та непридатним для використання. Ця, здавалося б, відшліфована, але беззмістовна робота перекладає тягар з творця на одержувача, тим самим збільшуючи загальне робоче навантаження, а не зменшуючи його.

Вплив Workslop є значним: 40 відсотків з понад 1150 опитаних штатних працівників США повідомили про отримання такого контенту протягом останнього місяця. Працівники оцінюють, що в середньому 15,4 відсотка робочих документів, які вони отримують, належать до цієї категорії. Особливо постраждали професійні послуги та технологічні галузі, де це явище трапляється непропорційно часто.

Фінансові витрати є значними: кожен інцидент Workslop коштує компаніям в середньому 186 доларів на місяць на одного працівника. Для організації з 10 000 працівників це становить понад 9 мільйонів доларів щорічної втрати продуктивності. Але соціальні та емоційні витрати потенційно ще більші. 53 відсотки одержувачів повідомляють про роздратування, 38 відсотків відчувають розгубленість, а 22 відсотки вважають контент образливим.

Довіра між колегами значно страждає: близько половини одержувачів вважають колег, які надсилають повідомлення Workslop, менш креативними, здібними та надійними. 42 відсотки вважають їх менш надійними, а 37 відсотків – менш розумними. Третина постраждалих воліли б менше працювати з такими колегами в майбутньому. Таке руйнування робочих відносин загрожує критичним елементам співпраці, необхідним для успішного впровадження штучного інтелекту та управління змінами.

Структурний розрив у навчанні: Чому компанії зазнають невдачі

Центральна проблема полягає не в самій технології, а в фундаментальній прогалині у навчанні, яка впливає як на системи штучного інтелекту, так і на організації. Сучасні генеративні системи штучного інтелекту не можуть постійно зберігати зворотний зв'язок, адаптуватися до організаційних контекстів або постійно покращувати свою продуктивність. Ці обмеження змушують навіть професіоналів, які щодня приватно використовують ChatGPT, відкидати внутрішні впровадження штучного інтелекту своїх компаній.

Особливо яскравий приклад навела юристка, яка повідомила, що інструмент аналізу контрактів її компанії вартістю 50 000 доларів США постійно дав кращі результати, ніж її підписка на ChatGPT вартістю 20 доларів США. Ця невідповідність підкреслює парадокс, що споживчі інструменти часто дають кращі результати, ніж дорогі корпоративні рішення, хоча обидва базуються на схожих моделях.

Недооцінена слабкість корпоративного штучного інтелекту – і як споживчі інструменти випереджають його

Вражаючу перевагу недорогих споживчих інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT, над дорогими корпоративними рішеннями можна простежити до кількох конкретних причин. Основна проблема полягає в тому, що корпоративні системи штучного інтелекту, хоча й високоспеціалізовані та дорогі, часто розробляються без урахування критичних потреб користувачів та динамічної еволюції моделей. Споживчі інструменти часто є більш гнучкими, інтуїтивно зрозумілими та краще оптимізованими завдяки мільйонам взаємодій користувачів. Корпоративні системи, з іншого боку, обмежені складними інтеграціями, ізольованими сховищами даних та жорсткими робочими процесами, і часто не зберігають зворотний зв'язок постійно.

Ключовою проблемою є відсутність адаптивності: корпоративні рішення впроваджуються один раз, а потім розробляються лише повільно, тоді як споживчі інструменти штучного інтелекту постійно навчаються на основі відгуків користувачів та поточних знань. За допомогою ChatGPT користувачі можуть ставити запитання безпосередньо в діалоговому вікні, змінювати вхідні дані та негайно отримувати оптимізований результат. З іншого боку, багато корпоративних рішень значною мірою базуються на формах і використовують попередньо визначені, часто застарілі текстові модулі, що робить їх дуже негнучкими та нечутливими.

До цього додаються високі зусилля на інтеграцію та адміністрування: дорогі рішення мають бути адаптовані до корпоративних процесів, політик захисту даних та інтерфейсів, і через надмірні систематичні обмеження вони більше не можуть встигати за швидкістю інновацій споживчих пропозицій. Особливо для конкретних завдань, таких як аналіз контрактів, універсальні моделі часто є ще потужнішими, оскільки вони охоплюють ширші знання та можуть керуватися безпосередньо користувачами за допомогою кращих підказок. Корпоративним штучним інтелектам на замовлення часто бракує змістовної бази даних, і вони не можуть самостійно розширюватися та вивчати контекст.

Зрештою, всі ці аспекти призводять до парадоксальної ситуації: хоча великі суми грошей витрачаються на, здавалося б, індивідуальний корпоративний штучний інтелект, його результати часто менш релевантні, більш практичні або точніші, ніж результати дешевших, гнучких споживчих рішень, які можна безпосередньо та безперешкодно адаптувати до конкретних потреб користувачів.

Невидимі межі основних інструментів штучного інтелекту

Інструменти споживчого штучного інтелекту, як правило, оптимізовані для широких, поширених тем та загальних завдань. Навчальні дані, на яких вони базуються, зазвичай надходять із загальнодоступних джерел, таких як Інтернет, загальнодоступні тексти та поширені повсякденні приклади. Це робить їх особливо ефективними для поширених запитань, загальних текстів або стандартних процесів, наприклад, створення маркетингових текстів, відповіді на електронні листи або автоматизації простих рутинних процесів.

Однак, чим спеціалізованіші вимоги, тим більше загальний споживчий ШІ досягає своїх меж. Коли йдеться про галузево-специфічні або критично важливі для бізнесу завдання, цим інструментам зазвичай бракує необхідної детальної інформації, специфічних для предметної області даних або спеціального навчання. Такі завдання, як аналіз контрактів, що включають складну юридичну термінологію, технічні звіти або високоспеціалізовані процеси B2B, часто не можуть бути ефективно автоматизовані, оскільки ШІ не має знань про відповідний контекст або не може надійно його інтерпретувати.

Це найбільш очевидно у вузькоспеціалізованих галузях та з індивідуальними, специфічними для компанії вимогами. Чим менше інформації у вільному доступі – наприклад, про основний продукт компанії чи конфіденційні внутрішні процеси – тим вищий рівень помилок у споживчому штучному інтелекті. Як наслідок, такі системи ризикують надавати неправильні або неповні рекомендації, а в гіршому випадку можуть навіть перешкоджати критично важливим для бізнесу процесам або призводити до помилкових оцінок.

На практиці це означає, що інструментів штучного інтелекту для споживачів зазвичай достатньо для виконання основних завдань; проте зі зростанням спеціалізації рівень відмов цих інструментів значно зростає. Компанії, які покладаються на галузеві знання, точну валідацію процесів або високорівневу кастомізацію, тому в довгостроковій перспективі отримують вигоду від власних корпоративних рішень зі спеціалізованими базами даних та індивідуальним навчанням.

Справжньою перешкодою для масштабування ШІ є не інтелект: коли високі очікування щодо гнучкості зменшуються

Перешкоди для успішного масштабування ШІ численні: перш за все це небажання впроваджувати нові інструменти, а потім побоювання щодо якості моделі. Особливо цікаво те, що ці проблеми з якістю пов'язані не з об'єктивними недоліками продуктивності, а радше з тим, що користувачі звикли до гнучкості та швидкості реагування споживчих інструментів і тому вважають статичні корпоративні інструменти неадекватними.

Розрив ще більш помітний для критично важливої ​​роботи: хоча 70 відсотків користувачів віддають перевагу штучному інтелекту для простих завдань, таких як написання електронних листів або базова аналітика, 90 відсотків віддають перевагу людям для складних проектів або обслуговування клієнтів. Розмежувальна лінія ґрунтується не на інтелекті, а на здатності запам'ятовувати, адаптуватися та постійно навчатися.

Тіньова економіка штучного інтелекту: таємна революція штучного інтелекту на робочому місці

Паралельно з невтішними офіційними ініціативами щодо штучного інтелекту процвітає «тіньова економіка штучного інтелекту», в якій працівники використовують особисті інструменти штучного інтелекту для виконання робочих завдань, часто без відома чи схвалення ІТ-відділу. Масштаби вражають: хоча лише 40 відсотків компаній повідомляють про придбання офіційної підписки на ШІ, працівники понад 90 відсотків опитаних компаній повідомляють про регулярне використання особистих інструментів ШІ для робочих цілей.

Ця паралельна економіка розкриває важливий момент: окремі особи можуть успішно подолати розрив між GenAI, якщо мають доступ до гнучких та адаптивних інструментів. Організації, які визнають та розвивають цю модель, представляють майбутнє впровадження корпоративного штучного інтелекту. Прогресивні компанії вже починають долати цей розрив, навчаючись на тіньовому використанні та аналізуючи, які особисті інструменти приносять користь, перш ніж купувати корпоративні альтернативи.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Неправильний розподіл інвестицій: гламур замість суті

Ще один критичний аспект розриву GenAI очевидний у моделях інвестування: приблизно 50 відсотків бюджетів GenAI спрямовуються на функції продажів та маркетингу, хоча автоматизація бек-офісу часто забезпечує кращу рентабельність інвестицій. Ця упередженість не відображає фактичну цінність, а радше легший розподіл показників у видимих ​​областях.

Відділи продажів та маркетингу домінують у розподілі бюджету не лише завдяки своїй видимості, але й тому, що такі результати, як обсяг демонстрацій або час відповіді на електронні листи, безпосередньо корелюють з показниками ради директорів. З іншого боку, юридичний, закупівельний та фінансовий відділи пропонують більш тонкі підвищення ефективності, такі як менше порушень нормативних вимог, оптимізовані робочі процеси або прискорене закриття місяця — важливі, але важкодоступні покращення.

Такий інвестиційний ухил посилює розрив GenAI, спрямовуючи ресурси на видимі, але часто менш трансформаційні варіанти використання, тоді як можливості з найвищою рентабельністю інвестицій залишаються недостатньо фінансованими у функціях бек-офісу. Крім того, пошук соціальної валідації впливає на рішення про покупку сильніше, ніж якість продукту: рекомендації, існуючі зв'язки та залучення венчурного капіталу залишаються сильнішими предикторами впровадження підприємством, ніж функціональність чи набір функцій.

Структурні відмінності: ШІ для підприємств проти ШІ для споживачів

Фундаментальні відмінності між корпоративним та споживчим ШІ пояснюють багато спостережуваних проблем. Споживчий ШІ зосереджений на покращенні взаємодії з клієнтами та персоналізації окремих користувачів, тоді як корпоративний ШІ розроблений для оптимізації організаційних процесів, забезпечення відповідності вимогам та надання масштабованих рішень для складних бізнес-вимог.

Корпоративний ШІ вимагає глибоких знань у предметній області та часто використовує методи навчання з учителем для досягнення результатів, орієнтованих на ключові показники ефективності (KPI). Він повинен інтегруватися в складні ІТ-ландшафти, відповідати нормативним вимогам та впроваджувати надійні заходи безпеки даних. Споживчий ШІ, з іншого боку, пріоритезує простоту використання та миттєве задоволення потреб, часто на шкоду безпеці та відповідності.

Ці структурні відмінності пояснюють, чому та сама базова модель блискуче працює в споживчих застосунках, але не працює в корпоративному середовищі. Корпоративний ШІ повинен бути не лише технічно функціональним, але й інтегруватися в існуючі бізнес-процеси, відповідати вимогам управління та демонструвати довгострокове створення цінності.

Стратегії успіху: Як п'ять відсотків долають розрив

Кілька компаній, яким вдалося подолати розрив між GenAI, дотримуються впізнаваної схеми. Вони ставляться до стартапів у сфері штучного інтелекту не стільки як до постачальників програмного забезпечення, скільки як до постачальників бізнес-послуг, порівнянних з консалтинговими фірмами чи партнерами з аутсорсингу бізнес-процесів. Ці організації вимагають глибокої узгодженості з внутрішніми процесами та даними, оцінюють інструменти на основі операційних результатів, а не модельних орієнтирів, і розглядають розгортання як коеволюцію через ранні невдачі.

Особливо варто зазначити, що зовнішні партнерства мають приблизно вдвічі вищий рівень успіху, ніж внутрішні розробки. Хоча 67 відсотків стратегічних партнерств призводять до успішного впровадження, лише 33 відсотки зусиль з внутрішньої розробки досягають цієї мети. Ці партнерства часто пропонують швидший час окупності, нижчі загальні витрати та краще узгодження з операційними робочими процесами.

Успішні покупці визначають ініціативи у сфері штучного інтелекту від менеджерів першої лінії, а не від центральних лабораторій, що дозволяє розпорядникам бюджету та керівникам доменів виявляти проблеми, оцінювати інструменти та керувати їх розгортанням. Такі закупівлі «знизу вгору» у поєднанні з підзвітністю керівництва прискорюють впровадження та підтримують операційну придатність.

Галузеві порушення: технології лідирують, інші вагаються

Розрив між GenAI та GenAI чітко очевидний на галузевому рівні. Незважаючи на високі інвестиції та широку пілотну діяльність, лише два з дев'яти основних секторів — технології та медіа/телекомунікації — демонструють чіткі ознаки структурних збоїв. Усі інші сектори залишаються в пастці не на тому боці трансформації.

У технологічній галузі нові гравці завойовують частку ринку, а робочі процеси змінюються. Медіа та телекомунікації переживають зростання контенту на основі штучного інтелекту та змінюють динаміку реклами, навіть попри те, що вже існуючі компанії продовжують зростати. Професійні послуги демонструють підвищення ефективності, але обслуговування клієнтів залишається практично незмінним.

Ситуація особливо драматична в традиційних галузях промисловості: енергетика та матеріали демонструють майже нульове впровадження та мінімальне експериментування. Розвинені галузі промисловості обмежуються пілотними проектами з технічного обслуговування без суттєвих змін у ланцюжку поставок. Ця невідповідність між інвестиціями та перетвореннями демонструє розрив GenAI на макрорівні — широке експериментування без трансформації.

Німецька перспектива: особливі виклики та можливості

Німецькі компанії стикаються з певними труднощами у впровадженні штучного інтелекту. Лише шість відсотків німецьких компаній оптимально підготовлені до використання штучного інтелекту, що є зниженням порівняно з попереднім роком. У міжнародному порівнянні Німеччина посідає лише шосте місце в Європі за кількістю компаній, повністю підготовлених до використання штучного інтелекту.

Особливо проблематичним є те, що 84 відсотки німецьких керівників бояться негативних наслідків, якщо вони не впровадять свої стратегії ШІ протягом наступних 18 місяців. Водночас три чверті німецьких компаній не впровадили політику ШІ. Лише 40 відсотків мають достатню кількість спеціалізованого персоналу для виконання вимог ШІ.

Основними перешкодами для німецьких компаній є нестача кваліфікованих працівників (34 відсотки порівняно з 28 відсотками у світі), проблеми кібербезпеки та дотримання вимог (33 відсотки), а також проблеми масштабованості інфраструктури даних (25 відсотків). Регуляторна невизначеність, культурні застереження та певний рівень скептицизму щодо технологій загострюють ці проблеми.

Тим не менш, з'являються можливості: німецькі компанії можуть поєднати свої сильні сторони в точності та якості з інноваціями штучного інтелекту. У таких галузях, як машинобудування та автомобільна промисловість, штучний інтелект може допомогти оптимізувати процеси та ще більше покращити якість продукції. Спеціалізований штучний інтелект ніколи не втомлюється навіть після тисяч ітерацій і може вичавити ті останні кілька відсотків, щоб досягти досконалості.

Агентний ШІ: Наступний еволюційний етап

Рішення проблеми розриву в навчанні полягає в так званому агентному штучному інтелекті (ШІ) – класі систем, які інтегрують постійну пам'ять та ітеративне навчання з нуля. На відміну від сучасних систем, які щоразу вимагають повного контексту, агентні системи зберігають постійну пам'ять, навчаються на основі взаємодій та можуть автономно керувати складними робочими процесами.

Ранні експерименти компаній з агентами служби підтримки клієнтів, які обробляють повні запити від початку до кінця, агентами з обробки фінансових питань, які контролюють та затверджують рутинні транзакції, а також агентами з продажу, які відстежують взаємодію між каналами, демонструють, як автономія та пам'ять вирішують виявлені основні прогалини.

Інфраструктура для підтримки цього переходу формується завдяки таким фреймворкам, як Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) та NANDA, які забезпечують сумісність та координацію агентів. Ці протоколи створюють ринкову конкуренцію та економічну ефективність, дозволяючи спеціалізованим агентам співпрацювати, а не вимагаючи монолітних систем.

Практичні рішення для компаній

Компанії, які прагнуть подолати розрив між GenAI та GenAI, повинні дотримуватися кількох стратегій. По-перше, вкрай важливо уникати невибіркових вимог: коли керівники постійно та всюди виступають за використання ШІ, вони демонструють брак розсудливості у застосуванні технології. GenAI підходить не для всіх завдань і не може читати думки.

Спосіб мислення працівників відіграє вирішальну роль: дослідження показують, що працівники з поєднанням високого рівня свободи дій та високого оптимізму — так звані «пілоти» — використовують GenAI на 75 відсотків частіше на роботі, ніж «пасажири» з низьким рівнем свободи дій та низьким рівнем оптимізму. Пілоти використовують ШІ належним чином для досягнення своїх цілей та підвищення своєї креативності, тоді як пасажири частіше використовують ШІ, щоб уникнути роботи.

Особливу увагу слід приділити поверненню до співпраці. Багато завдань, необхідних для успішної роботи зі штучним інтелектом — надання підказок, зворотний зв'язок, опис контексту — є спільними. Сучасна робота вимагає дедалі більшої співпраці не лише з людьми, а й зі штучним інтелектом. Workslop — чудовий приклад нової динаміки співпраці, запровадженої штучним інтелектом, яка радше перешкоджатиме продуктивності, ніж підвищуватиме її.

Фактори успіху організації та управління змінами

Успішне впровадження штучного інтелекту вимагає специфічних організаційних структур. Найуспішніші компанії децентралізують повноваження щодо впровадження, зберігаючи при цьому підзвітність. Вони дозволяють менеджерам першої лінії та експертам у предметній області визначати варіанти використання та оцінювати інструменти, а не покладатися виключно на централізовані функції штучного інтелекту.

Особливо важливо навчитися на досвіді тіньової економіки штучного інтелекту. Багато найпотужніших корпоративних розгортань розпочалися з досвідчених користувачів — співробітників, які вже експериментували з інструментами особистої продуктивності, такими як ChatGPT або Claude. Ці «просьюмери» інтуїтивно розуміють можливості та обмеження GenAI та стають одними з перших прихильників внутрішньо схвалених рішень.

Вимірювання та комунікація успіху вимагає нових підходів. У той час як традиційні показники програмного забезпечення зосереджені на функціональності та впровадженні користувачами, корпоративний штучний інтелект має оцінюватися на основі бізнес-результатів та покращень процесів. Компанії повинні навчитися кількісно визначати та комунікувати незначні, але важливі покращення, такі як менше порушень відповідності або прискорення робочих процесів.

Закриття вікна можливостей

Можливості для подолання розриву з GenAI швидко звужуються. Компанії дедалі більше вимагають систем, які адаптуються з часом. Microsoft 365 Copilot та Dynamics 365 вже інтегрують постійну пам'ять та цикли зворотного зв'язку. Бета-версія пам'яті ChatGPT від OpenAI сигналізує про аналогічні очікування щодо інструментів загального призначення.

Стартапи, які швидко реагують на цю прогалину, розробляючи адаптивні агенти, що навчаються на відгуках, використанні та результатах, можуть встановити довгострокові продуктові зв'язки як за рахунок даних, так і за рахунок глибини інтеграції. Вікно можливостей обмежене: пілотні проекти вже тривають у багатьох галузях. У найближчі квартали кілька компаній встановлять відносини з постачальниками, які буде майже неможливо розірвати.

Організації, які інвестують у системи штучного інтелекту, що навчаються на основі їхніх даних, робочих процесів та зворотного зв'язку, створюють щомісячні витрати на перехід. Директор з інформаційних технологій фінансової компанії вартістю 5 мільярдів доларів підсумував це: «Наразі ми оцінюємо п'ять різних рішень GenAI, але та система, яка найкраще навчається та адаптується до наших конкретних процесів, зрештою виграє наш бізнес. Щойно ми інвестуємо час у навчання системи розумінню наших робочих процесів, витрати на перехід стають непомірними».

Розрив між GenAI є реальним і глибоким, але не нездоланним. Компанії, які розуміють основні причини — розрив у навчанні, проблеми організаційного дизайну та інвестиційні упередження — і діють відповідно, можуть по-справжньому використати трансформаційну силу штучного інтелекту. Однак час для дій обмежений, а вартість очікування зростає експоненціально.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Наша глобальна галузева та бізнес-експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації