Трансформація галузі: Цифровий онлайн-караван рухається далі – від друкованого до онлайн-медійного агентства та агентства інтегратора штучного інтелекту

Більше, ніж просто консалтинг: бізнес інтеграції штучного інтелекту вартістю 558 мільярдів доларів

Караван цифрової трансформації рухається вперед, залишаючи після себе галузь, що постійно змінюється. Хоча німецький ринок консалтингу перевищує вражаючу позначку в 50 мільярдів євро, загальні цифри приховують глибокий тектонічний зсув: зростання сповільнюється по всіх напрямках, тоді як в одному конкретному сегменті панує новий менталітет золотої лихоманки. Очолює цей рух новий тип постачальника послуг, який переосмислює правила гри: агентство інтегратора штучного інтелекту. Воно являє собою логічну еволюцію від традиційного медіа-агентства до партнера з впровадження технологій і знаменує собою фундаментальний зсув – від чистої креативності до операційної досконалості.

Цей зсув — це більше, ніж просто тенденція; це реакція на зміну попиту. Сьогодні компанії більше не вимагають стратегічних слайдів PowerPoint, а радше функціональних, масштабованих рішень на основі штучного інтелекту, які інтегруються безпосередньо в їхні бізнес-процеси. Саме тут з'являються нові інтегратори. Вони не розробляють власні моделі штучного інтелекту, а натомість інтегрують існуючі технології, такі як GPT-4, Llama 3 або Claude, у кастомізовані системи. Їхня цінність полягає не у власній технології, а в швидкості, надійності та експертизі в предметній області, яку вони привносять у впровадження.

➡️ Але будьте обережні: де є експерти, там є й шарлатани, які багато обіцяють заради уваги ЗМІ та бачать швидкі гроші, але не можуть продемонструвати жодної справжньої експертизи у сфері ШІ.

Коли «старі» структури агентств трансформуються в інтеграторів технологій: ринок агентств з інтеграції штучного інтелекту – структурна переоцінка та трансформація німецького консалтингового бізнесу

Німецький ринок консалтингу переживає ледь помітну, але глибоку структурну трансформацію. У 2024 році загальний обсяг консалтингової галузі в Німеччині вперше перевищив 50 мільярдів євро, досягнувши 50,1 мільярда євро. Це не лише знаменує собою кількісну віху, а й свідчить про якісну реорганізацію, динаміка якої проявляється у появі абсолютно нових бізнес-категорій. Консалтингова галузь зросла на 5,9 відсотка у 2024 році, що в контексті загальної економіки слід охарактеризувати як стабільне, але значно помірніше зростання, ніж у попередні роки. Для порівняння, зростання становило 16,0 відсотка у 2022 році та 7,3 відсотка у 2023 році. Це вирівнювання кривої зростання не є виразом ослаблення сили галузі, а радше показником сегментації ринку, в якій певні спеціалізовані галузі зростають експоненціально, тоді як інші стагнують або скорочуються. Явище так званої інтеграції штучного інтелекту не слід вважати маргінальним у цьому контексті, а радше структурною силою наступного десятиліття.

Серед консалтингових галузей фірми прогнозують особливо сильне зростання консалтингу зі штучного інтелекту на 2025 рік, з очікуваним зростанням на 13,9 відсотка. Це чіткий сигнал: економічний попит на експертизу в галузі штучного інтелекту значно перевищує загальне зростання галузі та зарекомендував себе як стратегічний мультиплікатор. Водночас, ІТ-консалтинг переживає найсильніше зростання серед традиційних консалтингових галузей на рівні 5,9 відсотка, тоді як стратегічний консалтинг (4,0 відсотка) та організаційний та процесний консалтинг (3,5 відсотка) значно відстають.

Ця розбіжність не випадкова. Вона сигналізує про фундаментальну зміну в очікуваннях компаній від своїх консалтингових партнерів: не абстрактних стратегічних документів чи організаційних реструктуризацій, а конкретного впровадження, інтеграції та операційного масштабування нових технологій, зокрема в галузі генеративного штучного інтелекту. Глобальний ринок корпоративних рішень на основі штучного інтелекту оцінюється в 98 мільярдів доларів у 2025 році та, за прогнозами, досягне 558 мільярдів доларів до кінця 2035 року. Це являє собою середньорічний темп зростання в 19 відсотків. Це не просто зростаючий шматок і без того великого пирога, а поява абсолютно нового сегмента ринку поряд з існуючим.

Підходить для цього:

• Операція «Щасливе агентство»: коли агентства переосмислюють себе кожні кілька років і забувають, ким вони насправді хотіли бути

Хто ті гравці, які задовольняють цей новий попит?

Це питання є критично важливим, оскільки відповідь розкриває класичний сценарій ринкової динаміки: у цьому секторі домінують не великі консалтингові фірми, що відомі, — принаймні, не на ранніх стадіях його розвитку, — а радше нове покоління спеціалізованих інтеграторів та гібридних моделей агентств, які намагаються поєднати традиційні структури агентств з технологічною глибиною. Ці гравці часто мають три корені: колишні суто цифрові або ефективні агентства, які перейшли на вищий ринок у сфері консалтингу; спеціалізовані технологічні бутики, які розширили свої можливості системної інтеграції, включивши до них бізнес-підтримку; або традиційні консалтингові фірми з управління, яким довелося значно розширити свої можливості з операційного впровадження.

Економічна логіка, що стоїть за цією трансформацією, є елегантною та переконливою. У той час як традиційний консультант з управління представляє стратегічну концепцію, а потім залишає її впровадження клієнту або партнеру з впровадження, і в той час як класичне цифрове агентство продає свої послуги за денними тарифами та максимізує свою маржу, виставляючи рахунки погодинно за рахунок збільшення штату, з'являються нові гібридні моделі, які не є ні суто погодинними, ні суто стратегічними. Ці інтегровані моделі поєднують кілька потоків доходів в архітектурі, організованій навколо трьох полюсів: консалтингові гонорари за стратегію та можливості (спочатку на основі денних ставок), гонорари за впровадження та проект для конкретного виконання у визначених у часі спринтах (фіксовані гонорари на основі результатів), а також довгострокові гонорари за підтримку, обслуговування та ітеративну оптимізацію існуючих систем (моделі, подібні до підписки). Цей трикутник є вирішальним, оскільки він пояснює, чому такі компанії здатні підтримувати вищу маржу та водночас — принаймні теоретично — зростати стабільніше та передбачуваніше, ніж агентства, що працюють виключно погодинно.

Суть цієї нової галузі: капітальні ресурси, а не креативність

Концептуальний зсув є фундаментальним. У той час як традиційні агентства (у маркетингу, дизайні чи традиційному консалтингу) базували свої гонорари на креативній продукції та стратегічній оригінальності, ці нові інтегратори штучного інтелекту працюють за зовсім іншою логікою цінностей: операціоналізацією існуючих технологічних будівельних блоків. Термін «інтеграція» тут обраний точно. Така компанія не розробляє власну мовну модель чи власну інфраструктуру штучного інтелекту. Вона використовує існуючі, загальнодоступні або ліцензовані моделі — зазвичай моделі OpenAI, такі як GPT-4 та GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, або, у випадках із суворими вимогами до конфіденційності даних, моделі з відкритим кодом, такі як Meta Llama 3, Mistral або DeepSeek. Спираючись на цю основу, вона створює спеціалізовану технологічну архітектуру, що складається з комбінації фреймворків та шарів інфраструктури.

Типовий технологічний стек такої компанії дотримується перевіреної схеми: у бекенді Python з FastAPI часто використовується для надання API, оскільки FastAPI пропонує високу асинхронність та паралельність в обробці паралельних запитів ШІ. Фреймворки, такі як LangChain або LlamaIndex, використовуються для оркестрації складних робочих процесів — об'єднання кількох викликів ШІ, маршрутизації запитів та управління пам'яттю розмов. Векторні бази даних, такі як Pinecone, Weaviate або еквівалент з відкритим кодом FAISS, використовуються для зберігання векторів та виконання семантичного пошуку у великих базах знань. PostgreSQL або подібні реляційні бази даних використовуються для зберігання бізнес-даних та управління історією розмов. Для масштабування на хмарному ринку використовуються Azure, AWS або Google Cloud, використовуючи послуги ШІ цих постачальників як резервний або основний варіант залежно від вимог. Фронтендні шари часто реалізуються за допомогою Streamlit, React або подібних фреймворків для забезпечення зручних інтерфейсів для клієнтів.

Це може здатися технічним, але це економічно важлива деталь: ці стеки не є власністю, вони не є секретними та не підпадають під патенти чи інші права інтелектуальної власності. Швидше, вони є фактичними галузевими стандартами, легкодоступними всюди. Ті, хто компетентний у їх складанні, можуть працювати швидше, дешевше та масштабуватися ефективніше, ніж ті, хто намагається розробляти власні основні технології. Це структурно знижує бар'єр для виходу на ринок, але не зменшує бар'єр для справжньої конкурентної диференціації — це просто зміщує його: від технологічної власності до знань предметної області, досконалості впровадження та здатності керувати організаційними змінами.

Саме тому усталені агентства (такі як ті, що походять з традиційних мереж медіа-агентств або цифрових бутиків) мають більше шансів проникнути в цей простір, ніж інші: вони володіють навичками, яких часто бракує в технологічній галузі. Вони розуміють організації, управління змінами, внутрішній опір та психологію впровадження інновацій. Вони вміють спілкуватися. Вони мають налагоджені стосунки з клієнтами. Вони мають довіру до бренду. Чого їм бракує — і чого вони повинні навчитися або здобути — це вміння швидко та надійно збирати технологічні компоненти.

Це пояснює цікаву інверсію, що виникає в деяких частинах ринку: поки традиційні консультанти з управління намагаються навчитися писати код і розгортати системи, традиційні агентства намагаються змістити своє позиціонування з «креативності та побудови бренду» на «трансформацію бізнесу через інтеграцію технологій». Деякі з них дуже успішні в цьому. Деякі — і наступне десятиліття це покаже — зазнають невдачі.

Консолідація ринку та вторгнення приватного капіталу

Одним із явищ, яке не можна ігнорувати, є зростаюча хвиля консолідації на ринку консалтингу та агентств. Інвестори приватного капіталу активно працюють у цьому секторі з 2023 року. Останні аналізи Lünendonk показують, що приватний капітал наразі є стратегічно важливим варіантом для 30 відсотків опитаних консалтингових фірм. Це не тривіальне питання. Це означає, що значна частина середніх консалтингових фірм у Німеччині явно розглядає або активно беруть участь в обговореннях щодо придбання часток акцій або продажу частини свого бізнесу.

Консолідація за рахунок прямих інвестицій дотримується встановленого плану: інвестори прямих інвестицій визначають платформенну компанію зі сформованою клієнтською базою та ринковою позицією. Потім ця компанія розширюється шляхом кількох додаткових придбань – зазвичай купуються спеціалісти в певних галузях (таких як консалтинг у сфері штучного інтелекту, міграція в хмару, кібербезпека). Синергія використовується за допомогою стандартизації, об'єднання ресурсів та перехресних продажів. Після типового періоду від чотирьох до семи років відбувається вихід, або стратегічному покупцю, або більшому інвестору прямих інвестицій.

Наслідки багатогранні. По-перше, це призводить до збільшення капіталізації: середні консалтингові фірми, які традиційно розширювалися за допомогою самозабезпечених компаній або зростали разом з невеликими групами інвесторів, отримують доступ до капіталу зростання, що дозволяє їм набувати спеціалізованого досвіду. Це має швидше виводити нові послуги на ринок. По-друге, це створює тиск на консолідацію: ті, хто не стає частиною портфеля прямих інвестицій, стикаються зі зростаючими конкурентами, які мають значно кращу капіталізацію. Це призводить до дворівневої структури ринку: з одного боку, великі, добре фінансовані платформи, а з іншого – спеціалізовані невеликі бутики. Середній клас перебуває під тиском.

Водночас важливо розуміти, що ця консолідація, зумовлена ​​прямим акціонерним капіталом, досі була переважно активною в традиційному управлінському консалтингу або відомих ІТ-консалтингових компаніях. У сегменті нових інтеграторів штучного інтелекту цей процес просунувся менш далеко. Багато з цих компаній все ще відносно молоді, невеликі та організовані традиційним способом – або як товариство з обмеженою відповідальністю (GmbH) з мажоритарним акціонером, або як класичне партнерство. Причина проста: вони є занадто новою категорією. Інвестори приватного капіталу інвестують у категорії, які вони розуміють, з бізнес-моделями, які вони можуть оцінити. Категорія інтеграторів штучного інтелекту занадто молода, щоб залучати приватні інвестиції у великих масштабах. Однак, це, ймовірно, зміниться.

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

Структура заробітної плати та парадокс дефіциту кваліфікованих кадрів

Ключовим економічним викликом для цієї нової категорії компаній є наявність та утримання кваліфікованих працівників. Німецький ринок праці для спеціалізованих розробників штучного інтелекту надзвичайно обмежений. Досвідчений інженер машинного навчання або спеціалізований розробник штучного інтелекту коштує від 80 000 до 120 000 євро на рік – якщо ви можете такого знайти. Крім того, є внески на соціальне забезпечення, допомога на навчання та бонуси за привабливість. Ринок праці в ІТ загалом перегрітий; 41 відсоток ІТ-фахівців планують змінити роботу у 2025 році, більшість з них – у першому кварталі того ж року.

Це створює концептуальну дилему: з одного боку, цим компаніям-інтеграторам потрібно залучати вузькоспеціалізовані таланти, щоб залишатися технологічно конкурентоспроможними. З іншого боку, середній інтегратор не може конкурувати із зарплатами, які пропонують великі технологічні компанії (Google, Meta, Microsoft). Деякі з цих фірм намагаються вирішити цю проблему за допомогою кількох стратегій. По-перше, вони позиціонують себе як навчальні простори та інноваційні лабораторії для розробників, які шукають своєрідної професійної пригоди. По-друге, вони будують партнерські відносини з університетами та навчальними таборами з кодування, щоб розвивати таланти на початку кар'єри, перш ніж вони реалізують свою повну ринкову силу. По-третє, вони впроваджують високомодельні методи роботи, де молодші таланти можуть швидко створювати високоякісні результати під керівництвом. По-четверте, вони використовують моделі фріланс- та підрядних робіт, щоб зменшити загальне навантаження на заробітну плату.

Ця остання модель — використання фрілансерів та підрядників — дуже поширена в цій галузі. Інтегратор штучного інтелекту може найняти основну команду з п'яти-десяти штатних співробітників (часто це партнери або засновники та кілька старших співробітників). Крім того, вони працюють з мережею спеціалістів, яких залучають за потреби для конкретних проектів. Це економічно раціонально, оскільки проекти ШІ рідко мають стабільне, регулярне робоче навантаження — період інтенсивного впровадження змінюється менш інтенсивними фазами оптимізації та обслуговування. Тому раціонально підтримувати низьку структуру фіксованих витрат. Проблема, однак, полягає в тому, що ця модель ускладнює створення організаційної безперервності та накопичення знань. Якщо найкращі люди йдуть після кожного проекту, глибокий досвід не може бути накопичений. Багато з цих фірм борються саме з цією проблемою.

Підходить для цього:

• Конкурентоспроможність Європи в умовах кризи: організаційна амбідекстричність як стратегічний вихід

Трилема бізнес-моделі: між денними ставками, фіксованими гонорарами за проект та авансовими платежами

Логіка доходів цих нових інтеграторів виявилася напрочуд складною. Існує три основні моделі визначення гонорарів у консалтинговому бізнесі, і кожна з них має свої переваги та недоліки:

Перша модель — це класичне щоденне виставлення рахунків. Консультант або агентство виставляє рахунок за години або дні, помножені на погодинну або денну ставку. Це просто, прозоро та дає клієнту чіткий контроль над одиницею витрат: за годину чи за день я точно бачу, скільки плачу. Проблема: це створює хибні стимули. Чим неефективніший консультант, тим вищий його заробіток. Немає економічного стимулу працювати швидше чи розумніше. Це призводить до класичної розбіжності між принципалом і агентом.

Друга модель – це плата за проект або фіксована ціна, що базується на результатах. Замовник і постачальник послуг домовляються про пакет послуг: наприклад, «впровадження чат-бота зі штучним інтелектом для обслуговування клієнтів», фіксована ціна 50 000 євро, термін виконання – 8 тижнів. Це створює реальні стимули – постачальник мотивований працювати ефективно, оскільки маржа зростає з ефективністю. Проблема: це важко розрахувати. Якщо вимоги нечіткі або якщо обсяг змінюється під час впровадження, втрати можуть швидко накопичуватися. Це призводить до двох проблем: або постачальник створює величезні запаси міцності (і ціни стають непривабливими для клієнтів), або він отримує проект, який є дорожчим, ніж планувалося. Багато середніх інтеграторів повідомляють про проекти, які були завершені зі збитками в 15-20 відсотків, оскільки реальність була складнішою за специфікації.

Третя модель – це модель передплати, що передбачає фіксовану щомісячну плату. Клієнт сплачує фіксовану щомісячну плату в обмін на певний рівень обслуговування або гарантовану доступність. Це створює безпрецедентну безпеку планування: постачальник може надійно враховувати ці доходи у своєму бюджеті. Водночас це стимулює ефективність та орієнтацію на клієнта, оскільки незадоволені клієнти частіше скасовують підписку. Проблема: передплати важко продати. Вони вимагають високого ступеня довіри з боку клієнта та стратегічної переконаності в тому, що співпраця буде цінною в довгостроковій перспективі. Багато клієнтів (особливо в секторі малого та середнього бізнесу) мислять з точки зору проектів, а не передплат. Крім того, модель передплати працює лише за умови стандартизації – якщо щомісячні послуги залишаються приблизно однаковими. Це не стосується високоспеціалізованих, складних проектів.

Більшість успішних інтеграторів штучного інтелекту навчилися працювати за гібридною моделлю: вони часто починають з консалтингової взаємодії на основі щоденної плати, щоб по-справжньому зрозуміти вимоги. Потім це переростає у визначений проект з фіксованою платою (зазвичай 6-тижневі спринти). Після успішного впровадження пропонується модель авансу. Це створює кілька переваг: початкові щоденні ставки фінансують поглиблений аналіз. Тиск фази проекту призводить до швидшої реалізації. Зрештою, авансуар забезпечує довгострокові зобов'язання клієнта та стабілізує дохід. Це також привабливо для клієнта: вони спочатку платять за аналіз, потім за впровадження, а потім за постійну оптимізацію – всі фази є економічно вигідними.

Захист даних та складність регулювання

Ключовою відмінністю між інтеграторами штучного інтелекту є їхня здатність впоратися з суворими вимогами щодо конфіденційності даних. Багато клієнтів, особливо в державному, фінансовому та медичному секторах, не можуть просто завантажити свої конфіденційні дані до хмарних сервісів. У цих випадках інтегратори повинні мати можливість розгортати системи штучного інтелекту локально або експлуатувати їх у закритих керованих середовищах.

Це призводить до чіткого розмежування. Багато дешевших і швидших інтеграторів переважно працюють з хмарними API (OpenAI, Google, Anthropic). Вони можуть швидко та економічно ефективно створювати прототипи MVP. Це часто неможливо для регульованих галузей. Тут повинні втрутитися спеціалізовані постачальники з досвідом локального розгортання, наприклад, використовуючи моделі з відкритим кодом, такі як Llama 3 або Mistral, або локально розміщуючи моделі за допомогою фреймворків, таких як vLLM або llama.cpp.

GDPR та новий Європейський закон про штучний інтелект (Регламент про штучний інтелект) також спонукали багатьох із цих інтеграторів розвинути спеціалізований досвід у вирішенні ризиків, пов'язаних із дотриманням вимог. Це виявилося конкурентною перевагою: компанії, які розуміють, як налаштувати системи штучного інтелекту, що відповідають GDPR, відповідають вимогам Закону про штучний інтелект та перетворюють ці складні вимоги на конкретні технічні реалізації, систематично досягають вищих цін та більшої схвалення клієнтами.

Парадокси зростання: масштабованість проти якості

У консалтинговій галузі існує класичний парадокс: найкращі фірми часто є невеликими та вузькоспеціалізованими. Вони мають добре сформовану, високоталановиту основну команду. Вони можуть приймати швидкі, якісно орієнтовані рішення. Вони можуть відхилити проекти, якщо ті їм не підходять. Проблемні фірми часто є великими, бюрократичними організаціями, які втрачають свої найкращі таланти через величезні матриці, де ніхто по-справжньому не володіє бізнесом.

Це призводить до інвестиційної дилеми: якщо така компанія-інтегратор стає успішною, якщо попит зростає, якщо вона має можливість масштабуватися – тоді вона повинна вирішити: чи хоче вона залишатися малою та високоякісною, чи хоче стати великою та масштабованою? Історично склалося так, що багато з цих рішень закінчувалися погано. Компанія намагалася масштабуватися, проходила через неефективний процес рекрутингу, наймала людей, які не відповідали культурі, якість страждала, кращі люди йшли, і низхідна спіраль ставала самопідтримуючою.

Деякі з найуспішніших гравців у цій категорії обрали інший підхід: вони свідомо вирішили не масштабуватися. Вони залишаються невеликими (20-30 осіб) замість того, щоб намагатися вирости до 200. Вони будують сильну партнерську мережу – інші, менші інтегратори, що спеціалізуються на певних вертикалях або варіантах використання. Вони беруть на себе роль оркестратора, а не єдиного джерела послуг. Це не менш масштабовано з точки зору доходу та впливу на клієнтів, але має іншу структуру – це радше мережева гра, ніж ієрархічне зростання.

Структурний зсув промисловості: перехід від креативної до технологічної парадигми

Історично склалося так, що агентства – чи то маркетингові агентства, дизайнерські агентства, чи традиційні консалтингові компанії з управління – були, по суті, структурами творчої та інтелектуальної праці. Диференціація виникла через:

1. Креативність: У кого буде найоригінальніша ідея, найкраща дизайнерська концепція, найінноваційніша стратегія?
2. Репутація: Хто був відомий своєю досконалістю в певних галузях?
3. Залучення талантів: Хто зміг залучити найкращі творчі таланти?

У класичних економічних термінах ці агентства були ринками для товарів, що викликають довіру – клієнт не міг реально оцінити якість заздалегідь; вони купували, спираючись на рекомендації та репутацію.

Нове покоління інтеграторів штучного інтелекту працює за іншою парадигмою. Диференціація пов'язана з:

1. Технічна надійність: Хто може впровадити систему у виробництво швидше, масштабованіше та з нижчим рівнем помилок?
2. Знання предметної області: Хто настільки добре розуміє конкретну галузь – банківську справу, страхування, виробництво, державний сектор – щоб знати, де знаходяться критичні варіанти використання?
3. Навички управління змінами: Хто розуміє, як допомогти компаніям подолати опір організації, щоб вони справді впровадили ці системи?

Це не менш довірлива галузь. Але критерії довіри змінилися. Йдеться вже не про «Чи маєте ви чудову, креативну ідею?», а про «Чи можете ви справді її реалізувати надійно, в рамках бюджету та вчасно?».

Цей перехід від креативної до технологічної парадигми означає, що традиційні агентства, які занадто сильно побудували свою ідентичність на «креативності та інноваціях», не є автоматично конкурентоспроможними в цій новій категорії. Деякі з усталених, великих цифрових агентств мають саме цю проблему: вони досягають успіху в ідеях та концепціях. Але коли справа доходить до чорнової реалізації, технічної глибини та операційної досконалості, вони менш сильні. Їм потрібно переосмислити себе або залучити спеціалістів.

Економічний висновок: структура нової галузі

Підсумовуючи, можна сказати наступне про економічну структуру цих нових інтеграційних агентств:

Це все ще дуже крихка галузь, яка перебуває на ранній стадії зростання. Вона демонструє двозначне зростання, але з все ще невеликої бази. Наявні дані показують, що консалтинг у сфері штучного інтелекту в цілому зростає на 13,9 відсотка, але ця цифра включає великі, відомі консалтингові фірми з управління, які створили консалтингові підрозділи у сфері штучного інтелекту. Спеціалізовані, нові інтеграційні бутіки, ймовірно, зростають ще швидше, але статистично вони все ще занадто малі, щоб їх можна було відстежувати окремо.

Маржа краща, ніж у традиційних агентств, що працюють погодинно, але гірша, ніж у традиційних технологічних компаній. Реалістичною є маржа проекту в 20-35 відсотків, а маржа утримувача — в 40-60 відсотків. Це значно краще, ніж у традиційних цифрових агентств (які часто мали маржу прибутку 8-15 відсотків), але значно гірше, ніж у програмних компаній (які часто працюють з маржею EBITDA 60-80 відсотків).

Ринок консолідується. Наступні 3-5 років покажуть, хто життєздатний у цій категорії. Багато з нинішніх гравців або будуть консолідовані, придбані більшими консалтинговими фірмами, або зазнають невдачі. Лише вузькоспеціалізовані спеціалісти та декілька обраних найбільш інтелектуально обдарованих універсалів, ймовірно, все ще існуватимуть як незалежні гравці у 2030 році.

Динаміка ринку кваліфікованої праці продовжуватиме зростати. Це, ймовірно, найбільше структурне обмеження найближчих років. Якщо ці інтегратори справді хочуть масштабуватися, вони повинні розвивати та утримувати таланти швидше, ніж ринок праці загалом. Це змусить їх інвестувати в систематичні програми навчання, організаційний розвиток та культурну диференціацію.

Складність нормативного регулювання стає перешкодою. Компанії, які на ранніх етапах накопичують досвід у сфері захисту даних, дотримання Закону про штучний інтелект та локальних архітектур розгортання, матимуть структурну перевагу над конкурентами, які з'являться пізніше. Це буде особливо актуально в Німеччині та Європі.

Гібридні моделі стають стандартною структурою. Нормою стане не суто проектне виставлення рахунків, не суто авансові платежі, а поєднання обох. Це буде привабливіше для клієнтів і стабільніше для постачальників.

Перехід від креативної до технологічної парадигми є структурно незворотним. Компанії, які не зможуть цього зрозуміти та відповідно адаптувати свою інфраструктуру та культуру, будуть виведені з цього ринку.

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - 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

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

☑ 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 цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Підтримка B2B та SaaS для SEO та GEO (пошук зі штучним інтелектом) поєднані: універсальне рішення для B2B-компаній - Зображення: Xpert.Digital

Пошук на основі штучного інтелекту змінює все: як це SaaS-рішення назавжди революціонізує ваші рейтинги B2B.

Цифровий ландшафт для B2B-компаній зазнає швидких змін. Під впливом штучного інтелекту правила онлайн-видимості переписуються. Для компаній завжди було складно не лише бути помітними в цифрових масах, але й бути релевантними для потрібних осіб, що приймають рішення. Традиційні SEO-стратегії та управління локальною присутністю (геомаркетинг) є складними, трудомісткими та часто є боротьбою з постійно мінливими алгоритмами та жорсткою конкуренцією.

Але що, якби існувало рішення, яке не лише спрощує цей процес, але й робить його розумнішим, більш прогнозованим та набагато ефективнішим? Саме тут і вступає в гру поєднання спеціалізованої підтримки B2B з потужною платформою SaaS (програмне забезпечення як послуга), спеціально розробленою для потреб SEO та GEO в епоху пошуку на основі штучного інтелекту.

Це нове покоління інструментів більше не покладається виключно на ручний аналіз ключових слів та стратегії зворотних посилань. Натомість воно використовує штучний інтелект для точнішого розуміння мети пошуку, автоматичної оптимізації локальних факторів ранжування та проведення конкурентного аналізу в режимі реального часу. Результатом є проактивна стратегія, заснована на даних, яка дає B2B-компаніям вирішальну перевагу: їх не лише знаходять, але й сприймають як авторитетний авторитет у своїй ніші та місцезнаходженні.

Ось симбіоз підтримки B2B та SaaS-технології на базі штучного інтелекту, яка трансформує SEO та GEO-маркетинг, і як ваша компанія може отримати від цього користь для сталого зростання в цифровому просторі.

Детальніше про це тут:

• Підтримка B2B та блог для SEO, GEO та AIS – Пошук на основі штучного інтелекту
• Забудьте про дорогі SEO-інструменти – ця альтернатива домінує завдяки неперевершеним B2B-функціям