AI w sprzedaży przemysłowej: Wielka analiza rynku DACH 2025

Marktanalyse · 9. April 2026 · Omer

Które startupy AI naprawdę napędzają niemieckie średnie przedsiębiorstwa – a które sprzedają tylko gorące powietrze. Bezlitosna analiza dla decydentów.

W zeszłym tygodniu siedziałem z dyrektorem sprzedaży jednego z tych słynnych ukrytych czempionów ze Szwabii. Producent maszyn, światowy lider w niszy, o której ani ja, ani Ty nigdy nie słyszeliśmy. Przy kawie i preclach – oczywiście – zapytałem go, co sądzi o AI w sprzedaży. Odłożył widelec, spojrzał na mnie i powiedział: „Panie Müller, moi chłopcy nie potrzebują algorytmów. Potrzebują dobrego samochodu, szczerej rozmowy i wyczucia klienta.” Zdanie jak z zeszłego wieku. A jednak – a może właśnie dlatego – jest ono nadal aktualne. Bo podczas gdy jedni filozofują o „wyczuciu”, gdzie indziej tworzone są fakty. I to za setki milionów euro kapitału wysokiego ryzyka.

Dlaczego właśnie teraz? Idealna burza dla AI w sprzedaży przemysłowej

Bądźmy szczerzy: pomysł cyfryzacji sprzedaży nie jest nowy. Systemy CRM istnieją od lat 90. Ale to, czego doświadczamy teraz, jest czymś zupełnie innym. To nie jest lekki wietrzyk, to burza. Zbiegają się tu trzy czynniki: Po pierwsze, szok po pandemii. Chaos w łańcuchach dostaw, eksplodujące ceny surowców i nagłe uświadomienie sobie, że zamówienie na 2 miliony euro można zamknąć również przez wideorozmowę, obudziły ospały niemiecki przemysł. Stare metody nie działają już niezawodnie. Nagle efektywność nie jest już tylko modnym słowem, ale kwestią przetrwania.

Po drugie, nieunikniony szum wokół generatywnej AI. Odkąd ChatGPT pojawił się na scenie pod koniec 2022 roku, żaden zarząd nie może już unikać tego tematu. Nawet mój sąsiad, emerytowany mechanik narzędziowy, pyta mnie, czy jego manufaktura krasnali ogrodowych potrzebuje AI. To wywiera ogromną presję z góry. Dyrektorzy generalni chcą „coś zrobić z AI”, a sprzedaż jest wdzięcznym, ponieważ mierzalnym polem do działania. I po trzecie – i to jest kluczowy punkt – płyną pieniądze. Ogromne ilości pieniędzy. Tylko na rok 2025 przewiduje się inwestycje w wysokości do 160 milionów euro w startupy Sales-AI skoncentrowane na regionie DACH. To prawie podwojenie w stosunku do poprzedniego roku. Inwestorzy wyczuwają krew i wietrzą kolejną wielką rzecz po fintechu i e-commerce. Ta rzecz nazywa się: B2B SaaS dla przemysłu.

Nowi poszukiwacze złota: Kim są gracze na rynku DACH dla startupów AI w sprzedaży przemysłowej?

Kiedy w grę wchodzą tak duże pieniądze, oczywiście pojawiają się również poszukiwacze złota. Przyjrzałem się dokładnie scenie. Nie ma tu „jednego” narzędzia AI. Rynek dzieli się na specjalistów, którzy chcą rozwiązać bardzo konkretny problem codziennej sprzedaży. I dobrze, bo szwajcarski producent zegarków ma inne zmartwienia niż niemiecki producent maszyn. Najważniejszych graczy można z grubsza podzielić na trzy kategorie: Wróżbitów, Akrobatów Słów i Oszczędzających Czas.

Wróżbici: Analityka predykcyjna i prognozowanie

Tu gromadzą się klejnoty koronne sceny. Firmy takie jak Cowan z Berlina czy Brainpool z Zurychu. Ich obietnica: „Powiedzmy Ci, który lead najprawdopodobniej kupi i kiedy.” Cowan, świeżo sfinansowany rundą 12 milionów euro prowadzoną przez amerykańskiego giganta Insight Partners, specjalizuje się w długich, żmudnych cyklach sprzedaży B2B. To sprytne. Ponieważ standardowy algorytm z Doliny Krzemowej, przeszkolony do sprzedaży licencji SaaS, żałośnie zawodzi w obliczu złożoności 180-dniowego cyklu w budowie maszyn. Cowan karmi swoją AI danymi od setek firm przemysłowych i w ten sposób chce rozpoznawać wzorce, których człowiek nigdy nie mógłby zobaczyć. Czy to zawsze prawda? Mam wątpliwości, ale 180 klientów i 8-10 milionów euro rocznych obrotów mówią same za siebie. Podobnie działa Brainpool w Szwajcarii, który reklamuje się dokładnością prognoz na poziomie 87%. Imponujące, biorąc pod uwagę, że większość dyrektorów sprzedaży, według ankiety VDMA, nie osiąga swoich kwartalnych celów o ponad 20%.

Akrobaci słów: Generatywna AI do komunikacji z klientem

To domena dostawców takich jak Persado. Pierwotnie z Izraela, ale z silną ekspansją w regionie DACH. Pomysł jest prosty i genialny jednocześnie: AI generuje na żądanie idealny e-mail, najbardziej przekonującą wiadomość na LinkedIn, najbardziej chwytliwe hasło do kampanii marketingowej. Testują tysiące wariantów sformułowań, tematów i wezwań do działania i odkrywają, co najlepiej działa w określonej grupie docelowej. Niemiecka firma z branży automatyki podobno zwiększyła dzięki temu swój współczynnik konwersji o 24%. Brzmi to fantastycznie. Ale często zaczyna się tu od złej strony. Najlepszy e-mail nie pomoże, jeśli strategiczne pozycjonowanie produktu jest błędne lub sprzedawca jest beznadziejny w późniejszej rozmowie. Narzędzie – nie cudowny środek.

Oszczędzający czas: Automatyzacja i wzbogacanie danych

W tej kategorii znajduje się większość startupów. To cisi pomocnicy w tle. Na przykład Datazone z Wiednia: baza danych kontaktów B2B na sterydach. Zamiast mozolnie szukać na LinkedIn lub w rejestrach firm, AI dostarcza wzbogacone profile, w tym potencjalne „punkty bólu” lub aktualne sygnały firmowe, takie jak ogłoszenia o pracę czy komunikaty prasowe. Ma to skrócić czas badań o 75%. SalesRabbit z Monachium idzie o krok dalej i automatyzuje całą kwalifikację leadów dla średnich przedsiębiorstw. To klasyczne „automatyzowanie” powtarzalnych, irytujących zadań, aby drogi profesjonalista sprzedaży mógł skupić się na tym, co potrafi najlepiej: budowaniu relacji i zamykaniu transakcji. Tu widzę największy potencjał dla szybkiego, pragmatycznego wdrożenia w często konserwatywnych pod względem IT średnich przedsiębiorstwach. Jest to mniej groźne niż prognozująca AI typu „czarna skrzynka”, a ROI jest natychmiast odczuwalny.

Obecna fala inwestycji nie jest przypadkowa. Jest to logiczna konsekwencja ogromnej presji na efektywność w przemyśle i dojrzałości technologicznej modeli AI. Widzimy, że startupy z regionu DACH mają tu decydującą przewagę: rozumieją kulturę średnich przedsiębiorstw i wysokie wymagania dotyczące ochrony danych. To będzie decydująca bariera przed konkurencją z USA.

— Dr. Helena Schmidt, Kierownik ds. Cyfryzacji i AI w VDMA

Druga strona medalu: Między piekłem integracji a czynnikiem ludzkim

Ale teraz do rzeczy. Na błyszczących stronach internetowych tych startupów wszystko zawsze wygląda bardzo prosto. Plug-and-Play. Magiczne liczby ROI. Rzeczywistość w halach produkcyjnych i biurach od Bielefeld do Linzu często wygląda inaczej. W swojej karierze widziałem zbyt wiele nieudanych projektów IT, by ślepo ufać marketingowym sloganom. Trzy największe pułapki, z mojego doświadczenia, są zawsze takie same: technika, zasady i ludzie.

Pułapka 1: Piekło integracji i dinozaur ERP

Wyobraź sobie: kupujesz jedno z tych eleganckich rozwiązań AI. Cloud-native, szybki interfejs, wszystko super. A potem to supernowoczesne narzędzie ma komunikować się z Twoim systemem ERP. Systemem, który być może nadal działa na serwerze w piwnicy, którego ostatnia duża aktualizacja miała miejsce w czasach Loveparade i który jest obsługiwany przez pracownika, który za dwa lata przechodzi na emeryturę. Według badania Bitkom, 42% wdrożeń opóźnia się właśnie z powodu takich problemów z kompatybilnością. Narzędzie AI jest tak dobre, jak dane, którymi jest karmione. Jeśli dane są rozproszone w 17 różnych arkuszach Excela, przestarzałym CRM i w głowach sprzedawców – cóż, wtedy najlepsza AI produkuje tylko drogie, cyfrowe śmieci. Startupy, które to zrozumiały, oferują nie tylko API, ale cały batalion konsultantów i partnerów integracyjnych. To kosztuje dodatkowo. I to sporo.

Pułapka 2: Twierdza RODO jako szansa i ryzyko

Europejskie, a zwłaszcza niemieckie, przepisy o ochronie danych są koszmarem dla amerykańskich korporacji. Dla naszych lokalnych startupów to błogosławieństwo. „Zgodność z RODO” i „hosting we Frankfurcie” to najsilniejsze argumenty sprzedażowe przeciwko amerykańskiej dominacji, takiej jak Salesforce czy HubSpot. Firmy takie jak RevenueFlow, które specjalizują się w analizie nagranych rozmów sprzedażowych, byłyby niesprzedawalne w Niemczech bez wodoszczelnej strategii RODO. To jest fosa, która je chroni. Ale ta twierdza ma również wysokie mury dla klientów. Rada zakładowa musi wyrazić zgodę. Inspektor ochrony danych ma obawy. Zarządzanie IT wymaga certyfikatów. Według ankiety, którą niedawno widziałem, 68% niemieckich firm przemysłowych wymaga lokalnego przechowywania danych. To znacznie ogranicza wybór dostawców i sprawia, że każdy proces decyzyjny jest boleśnie powolny. Do tego dochodzi unijna ustawa o AI, która od 2026 roku wprowadzi jeszcze więcej zasad i biurokracji. Miecz obosieczny.

Pułapka 3: Czego sprzedawca nie zna...

Największy opór rzadko pochodzi jednak z IT czy działu prawnego. Pochodzi od ludzi, którzy mają ostatecznie używać narzędzia. Od 55-letniego weterana sprzedaży, który od 30 lat z sukcesem sprzedaje swoje produkty i nie chce, by algorytm mówił mu, do którego klienta ma zadzwonić. Strach przed zastąpieniem lub kontrolą jest ogromny. Tu 35-40% zespołów sprzedażowych wykazuje opór. I szczerze? Rozumiem to. Jeśli szef wprowadza narzędzie, które analizuje każdą rozmowę i mierzy „czas rozmowy”, to czuje się to jak nadzór, a nie wsparcie. Dlatego podejścia takie jak te z VertriebsWerk z Frankfurtu są tak ekscytujące. Pozycjonują swoją AI jako „cyfrowego coacha”. Analiza mowy ma pomóc pracownikowi stać się lepszym, a nie go oceniać. To fundamentalna różnica w sposobie przedstawiania. Kto zawali zarządzanie zmianą, przegrał, zanim zostanie utworzone pierwsze logowanie. Wtedy masz w piwnicy drogie oprogramowanie-trupa, za które płacisz co miesiąc.

Przegląd branżowy: Jak inżynieria mechaniczna, farmacja i elektrotechnika wykorzystują falę AI

Byłoby fatalnym błędem zakładać, że jedno rozwiązanie AI pasuje do wszystkich. Wymagania w sprzedaży przemysłowej są tak różnorodne, jak same produkty. Spojrzenie na trzy kluczowe branże w regionie DACH pokazuje, jak różne są potrzeby – a co za tym idzie, odpowiednie narzędzia.

Klasyczna budowa maszyn i urządzeń: Pomyśl o regionie Stuttgartu, Ostwestfalii-Lippe czy Zagłębiu Ruhry. Tu dominują niezwykle długie cykle sprzedaży, wysoce złożone produkty i sprzedaż, która składa się bardziej z inżynierów niż z ekonomistów. Leady są rzadkie i cenne. Tu nie chodzi o wysyłanie 1000 e-maili. Tu chodzi o zdobycie pięciu właściwych projektów w roku. W związku z tym poszukiwane są narzędzia, które pomagają w kwalifikacji technicznej, takie jak AlphaBot ze Stuttgartu. Ich chatbot potrafi podobno interpretować techniczne arkusze danych i odpowiadać na precyzyjne pytania. To odciąża drogich inżynierów sprzedaży. Jednocześnie precyzyjne modele prognozowania, takie jak te z Cowan, są na wagę złota. Jeśli transakcja trwa 18 miesięcy, dyrektor finansowy chce wiedzieć, czy pieniądze faktycznie wpłyną. Czyste narzędzia do automatyzacji zimnej akwizycji są tu często nie na miejscu.

Farmacja i technika medyczna: Witamy w świecie regulacji i ostrej konkurencji. Pomyśl o Bazylei lub regionie Ren-Men. Tu cykle są krótsze, ale rynek jest nieprzejrzysty. Kto kiedy wprowadza na rynek konkurencyjny produkt? Która klinika ma akurat budżet na nowe urządzenia? Tu błyszczą aplikacje AI w dziedzinie inteligencji rynkowej i konkurencyjnej. TechInsight z Bazylei jest doskonałym przykładem. Ich oprogramowanie przeszukuje badania, patenty, komunikaty prasowe i rejestry kliniczne, aby dostarczyć zespołom sprzedaży strategicznych informacji. Chodzi mniej o bezpośrednie dotarcie do klienta, a bardziej o timing i pozycjonowanie. RODO i zgodność branżowa (słowo klucz: ustawa o reklamie produktów leczniczych) nie są tu opcją, ale obowiązkiem. Kto tego nie opanuje, natychmiast odpada.

Elektrotechnika i dostawcy komponentów: Zupełnie inna gra. Tu często chodzi o wolumen. Wielu klientów, wiele małych i średnich zamówień, wysoka presja cenowa. Dział sprzedaży wewnętrznej jest często centralnym punktem. W tym środowisku efektywność i szybkość są wszystkim. Kluczowe są narzędzia do automatyzacji tworzenia ofert, routingu leadów i śledzenia. Tu idealnie pasuje startup taki jak ProcessMind z Linzu, który specjalizuje się w automatyzacji przepływów pracy w sprzedaży. Również Datazone z Wiednia jest tu silny, ponieważ pomaga szybko identyfikować duże ilości potencjalnych klientów w zarządzaniu częściami C. Cel: obniżenie kosztów transakcji na transakcję tak bardzo, aby nawet mniejsze zamówienia pozostały rentowne.

Przykład praktyczny: Jak średnie przedsiębiorstwo „Bauer & Söhne” wykorzystało swoją moc sprzedażową

Porozmawiajmy szczerze. Weźmy fikcyjny, ale absolutnie realistyczny przykład: „Bauer & Söhne GmbH & Co. KG”, producent specjalistycznych pomp z Sauerlandu. 500 pracowników, 45 milionów euro obrotu. Firma prosperuje, ale sprzedaż jęczy. Średni cykl sprzedaży wynosi męczące 18 tygodni. Współczynnik zamknięcia oscyluje wokół 19%. Zespół sprzedażowy składa się z ośmiu doświadczonych przedstawicieli handlowych, średnia wieku 52 lata. Wiedza tkwi w głowach i w niezliczonych arkuszach Excela. Młody dyrektor zarządzający, który przejął firmę od ojca, chce to zmienić.

Decyduje się na projekt pilotażowy z dwoma narzędziami: Cowan do lepszego prognozowania i priorytetyzacji leadów oraz AlphaBot do kanalizowania wielu technicznych zapytań początkowych, które blokują jego najlepszych inżynierów. Inwestycja: 45 000 euro rocznie na licencje oprogramowania plus jednorazowo 12 000 euro na wdrożenie i szkolenie. Sporo pieniędzy dla średniego przedsiębiorstwa. Rada zakładowa narzeka, dwóch starszych sprzedawców grozi rezygnacją. Jest opór.

Osiem miesięcy później. Co się stało? Wyniki są – na papierze – imponujące. Średni cykl sprzedaży spadł do 12 tygodni (-33%). Dlaczego? Ponieważ AI firmy Cowan bezlitośnie zidentyfikowała „martwe konie” w lejku – leady, które i tak nigdy by nie kupiły, ale nad którymi sprzedawcy pracowali tygodniami. Zamiast tego skupiają się na 20% leadów z najwyższym prawdopodobieństwem zakupu. Współczynnik zamknięcia wzrasta do 26%. To względny wzrost o ponad 35%! Sama ta poprawa, przy niezmienionej liczbie leadów, przynosi ponad milion euro dodatkowych przychodów. ROI za pierwszy rok? Ponad 340%. Planowane dwa nowe stanowiska w sprzedaży zostały zaoszczędzone. Chatbot AlphaBot przechwytuje obecnie 65% zapytań technicznych i wstępnie je kwalifikuje, dzięki czemu inżynierowie interweniują tylko w przypadku naprawdę gorących spraw. Jeden ze sceptycznych sprzedawców stał się największym fanem, ponieważ „w końcu ma czas na ważnych klientów”. To jest moc AI, gdy jest właściwie używana: jako narzędzie do wzmacniania, a nie do kontroli.

Fundament każdej AI: Podręcznik idealnego profilu klienta Najlepsza AI w sprzedaży jest bezużyteczna, jeśli trafia do niewłaściwych klientów. Zanim zainwestujesz, jasno zdefiniuj, kto jest Twoim najbardziej dochodowym klientem. Nasz podręcznik pokazuje, jak stworzyć oparty na danych Idealny Profil Klienta (ICP) – najważniejszą podstawę Twojego sukcesu.

Twój plan działania: 5 kroków do udanego wdrożenia AI w sprzedaży

Dobra, wystarczy analizy. Jak więc zacząć, nie przesadzając? Jako dyrektor zarządzający lub kierownik sprzedaży w firmie przemysłowej nie możesz po prostu kupić pięciu różnych narzędzi i mieć nadzieję, że to zadziała. Potrzebujesz planu. Oto moje 5 kroków, sprawdzonych w praktyce i bez bzdur:

1. Krok 1: Bezlitosna inwentaryzacja. Zbierz swój zespół sprzedaży, marketingu, a może nawet serwisu przy jednym stole. Zadaj trudne pytanie: Gdzie boli najbardziej? Czy naszym problemem jest to, że mamy za mało leadów? Czy to, że wieki zajmuje nam tworzenie ofert? Czy nie zamieniamy kwalifikowanych leadów w zamówienia? Czy przegrywamy z konkurencją, bo nasze ceny są za wysokie, a nasze argumenty za słabe? Bądź brutalnie szczery. Rozwiązanie AI musi rozwiązać Twój największy, najbardziej bolesny problem, a nie trzeci co do wielkości. Stwórz listę priorytetów. To jest Twoja lista zakupów.
2. Krok 2: Zacznij od małego, myśl globalnie. Wybierz JEDEN problem z listy z kroku 1. A potem rozpocznij projekt pilotażowy. Nie wybieraj całego zespołu sprzedaży, ale jednego lub dwóch zmotywowanych „czempionów”, którzy są otwarci na nowości. Stary wyga, który jest szanowany, i młody wilk, który jest biegły cyfrowo, to często idealne połączenie. Daj temu zespołowi jasny cel (np. „Zmniejszenie czasu tworzenia ofert o 20% w ciągu 3 miesięcy”) i określony budżet. W ten sposób ograniczasz ryzyko i możesz się uczyć, nie paraliżując od razu całej organizacji.
3. Krok 3: Właściwy wybór narzędzi – lokalnie przed globalnie. Przyjrzyj się dokładnie graczom. Nie daj się oślepić wielkim amerykańskim nazwom. Sprawdź lokalnych bohaterów z regionu DACH. Zadawaj trudne pytania: Gdzie będą przechowywane moje dane? Jak wygląda integracja z moim istniejącym systemem ERP/CRM? Czy jest wsparcie w języku niemieckim? Czy macie klientów referencyjnych z mojej branży? Nalegaj na demo na żywo z Twoimi własnymi danymi, a nie z upiększonymi danymi demo. I co bardzo ważne: rozmawiaj z klientami referencyjnymi. Zadzwoń do nich. Zapytaj, co poszło dobrze, a co było katastrofą.
4. Krok 4: Komunikacja, komunikacja, komunikacja. To najważniejszy i najczęściej zaniedbywany krok. Zaangażuj swój zespół od pierwszego dnia. Wyjaśnij, DLACZEGO to robisz. Bezpośrednio odnieś się do obaw. Powiedz jasno i wyraźnie: „Ta AI nie ma Was zastąpić. Ma zdjąć z Was uciążliwe, rutynowe zadania, abyście mieli więcej czasu na to, co potraficie najlepiej: rozmawiać z klientami i rozwiązywać problemy.” Pozycjonuj narzędzie jako drugiego pilota, asystenta, supermoc. Szkol pracowników nie tylko w obsłudze oprogramowania, ale także w interpretacji wyników. Uczyń sukcesy zespołu pilotażowego przejrzystymi, aby wzbudzić apetyt u innych.
5. Krok 5: Mierz, oceniaj, skaluj (lub zatrzymaj). Przed rozpoczęciem projektu pilotażowego zdefiniuj jasne, mierzalne wskaźniki sukcesu (KPI). Mogą to być twarde liczby, takie jak współczynnik zamknięcia lub cykl sprzedaży, ale także bardziej miękkie czynniki, takie jak zadowolenie zespołu pilotażowego. Po 3 lub 6 miesiącach podsumuj i bezlitośnie oceń wyniki. Czy inwestycja się opłaciła? Czy bolesny punkt został złagodzony? Jeśli tak, zaplanuj wdrożenie dla reszty zespołu. Jeśli nie, miej odwagę zatrzymać projekt. To nie jest porażka, to cenny proces uczenia się, który uchronił Cię przed milionową błędną inwestycją.

Wystarczy analizy? Znajdź teraz odpowiednie osoby kontaktowe. Dobra strategia i najlepsze narzędzia AI są bezużyteczne bez odpowiednich kontaktów. Amplifa pomaga Ci, na podstawie Twojego idealnego profilu klienta, znaleźć dokładnych decydentów w Twoich docelowych firmach i dotrzeć do nich z idealnymi argumentami. Wprowadź swoją strategię opartą na AI bezpośrednio w życie.

Moje podsumowanie: Kto teraz śpi, ten przegrywa – ale inwestuj z otwartymi oczami

Stoimy w punkcie zwrotnym. Wykorzystanie AI w sprzedaży przemysłowej nie jest już science fiction, ale twardą rzeczywistością. Liczby nie kłamią: Rynek, który w regionie DACH wzrośnie do ponad miliarda euro do 2028 roku, nie jest zjawiskiem niszowym. To nowe pole bitwy, na którym decyduje się o udziałach w rynku. Pytanie dla niemieckich, austriackich i szwajcarskich średnich przedsiębiorstw nie brzmi już, czy, ale jak i przede wszystkim z kim iść tą drogą. Kto teraz zamyka oczy i upiera się przy sprawdzonym „wyczuciu” swoich sprzedawców – tak jak mój znajomy ze Szwabii – obudzi się za trzy do pięciu lat z przykrą niespodzianką. Jego konkurenci będą szybsi, bardziej efektywni i celniejsi.

Jednocześnie ostrzegam przed ślepą euforią. Nie każdy startup z „AI” w nazwie jest zbawicielem. Rynek jest gorący i będzie się konsolidował. Założę się o moją starą legitymację prasową, że w ciągu najbliższych 36 miesięcy zobaczymy, jak dwóch lub trzech z wymienionych tu czempionów DACH zostanie połkniętych przez dużych graczy z USA, takich jak Salesforce, Microsoft czy HubSpot. Kasy wojenne są pełne, a zakup lokalnej wiedzy i gotowej bazy klientów jest tańszy niż żmudne budowanie własnej. Nieliczni, może cztery lub pięć z tych firm, zdołają jednak pozostać niezależne i ugruntować swoją pozycję jako nowi „ukryci czempioni” oprogramowania B2B made in Germany/DACH. To oni będą tymi, którzy opanują piekło integracji i postawią czynnik ludzki w centrum uwagi.

Dla Ciebie jako decydenta oznacza to: otwarte oczy i działanie z chłodną głową. Zacznij teraz, ale zacznij mądrze. Z projektem pilotażowym, jasnym celem i silnym naciskiem na lokalnych dostawców, którzy rozumieją Twoją kulturę i Twoje zasady. Prognozowany wskaźnik adopcji na poziomie 55-60% do 2028 roku uważam osobiście za nieco zbyt optymistyczny. Szacuję, że skończymy raczej na 45%. Siły inercji w średnich przedsiębiorstwach są i pozostaną ogromne. Ale te 45% będą zwycięzcami. Pytanie tylko, czy chcesz do nich należeć.