Kromě CRM a ERP jsou ovlivněny také 30-50% nepoužité nástroje pro digitální pracovní

Nevyužitý potenciál digitálních nástrojů: Potenciál pro automatizaci a spolehlivost procesů v německých společnostech

Digitální transformace postupuje v německých společnostech, ale paradox zůstává: zatímco míra adopce pro nástroje pro digitální pracovní pracovní místa je vysoká, významná součást jejich potenciálu, zejména s ohledem na automatizační a bezpečnostní funkce, zůstává nevyužitá. Odhad pouze 30–50% v žádosti uživatele pravděpodobně odráží použití pokročilých funkcí, nikoli základního použití nástrojů. Tento nesoulad mezi držením a skutečnou tvorbou hodnot představuje významnou, často přehlíženou šanci. Stávající nástroje, jako jsou CRM, ERP systémy, platformy pro spolupráci a stále více řešení založená na AI, poskytují značný potenciál ke zvýšení účinnosti procesu prostřednictvím automatizace a zlepšení odolnosti organizace prostřednictvím zvýšené spolehlivosti procesu.

📊 Mnoho společností používá pouze 30–50 % svých digitálních nástrojů. Paradoxně zůstávají nástroje AI často nevyužité

Analýza identifikuje ústřední bariéry, které stojí ve způsobu úplného vyčerpání tohoto potenciálu. Především se to zahrnuje kvalifikační mezery a nedostatečná školicí opatření, odpor vůči změnám v pracovní síle, složitost samotné technologie, výzvy v integraci do stávajících IT krajin, jakož i nedostatek strategického zaměření a důsledné podpory managementu.

Aby se tuto mezeru uzavřely a realizovaly plnou hodnotu digitálních investic, musí společnosti usilovat o vícerozměrnou strategii. Hlavními pilíři jsou řízení změn zaměřené na člověka, zřízení kultury nepřetržitého učení, implementace robustních struktur správy dat-zejména pro aplikace AI-a zajišťuje bezproblémovou integraci nástrojů prostřednictvím API a nezaměnitelný závazek k úrovni řízení pro digitální rozvoj. Následující doporučení nabízejí společnostem strategický rámec ke zvýšení intenzity používání jejich digitálních nástrojů, a tím se výrazně pokročili v automatizaci a spolehlivosti procesu.

Vhodné pro:

• Nezávislé platformy AI jako strategická alternativa pro evropské společnosti

Status quo: Použití digitálních a AI nástrojů ve společnostech

Digitální penetrace německé firemní krajiny postupovalo dobře, ale čistá dostupnost nástrojů říká jen málo o jejich skutečné hloubce použití a výsledné přidané hodnotě. Bližší pohled na míru adopce versus skutečné použití odhaluje významnou mezeru.

Přijetí vs. skutečné použití: Inventář

Základní přijetí zavedených digitálních kancelářských a obchodních aplikací v Německu je působivě vysoké. Podle indexu Digital Office Bitkom 2024 používají téměř všechny společnosti (98%) aplikace ERP (plánování podnikových zdrojů). Systémy CRM (řízení vztahů se zákazníky) jsou také rozšířeny s 91%, což je významný nárůst ve srovnání se 77% v roce 2022. Řešení podnikového obsahu (ECM) lze nalézt u 84% společností (2022: 76%). Každá společnost používá alespoň jedno řešení digitální kanceláře. Tato čísla ukazují, že přístup ke standardním digitálním nástrojům v německých společnostech je dán na celostátní úrovni a nepředstavuje primární překážku.

Naproti tomu dochází k přijetí umělé inteligence (AI). Ačkoli zájem a ochota investovat jsou vysoké - 40% společností plánuje příští rok používat AI a 46% plánuje investice v příštích pěti letech - skutečná implementace je dokonce výrazně nižší a heterogenní. V roce 2024 přibližně 17% německých společností použilo AI. To ukazuje jasnou propast mezi odvětvími a velikostmi firem: průmysl je průkopníkem s 31% používáním AI, zatímco sektor služeb zaostává za sebou. Rozdíl mezi velkými společnostmi (75% používání AI) a SME (pouze 16%) je obzvláště pozoruhodný. Mezinárodní srovnání ukazují podobné trendy: Studie USA najdou přijetí AI na úrovni společnosti, v závislosti na metodice, mezi 5% a 40%, ale naznačují rychlý růst. Globální naznačuje, že 40% společností používají AI, dalších 42% vyhodnotí použití. Podle průzkumu McKinsey používá KI více než tři čtvrtiny společností v alespoň jedné obchodní funkci. To ukazuje, že adopce AI získává řízení, ale je ještě méně zavedené a výrazně variabilnější než u tradičních digitálních nástrojů.

V souvislosti s těmito údaji o přijetí musí být zvážena nárok na míru využití pouze 30–50% vznesené v žádosti uživatele. Je nepravděpodobné, že se toto číslo týká základního použití rozšířených systémů ERP nebo CRM. Důkazy spíše naznačují, že tento odhad znamená obsazení pokročilých funkcí nebo vyčerpání plného potenciálu softwaru. Gartner zdůrazňuje, že nedostatečné uživatelské zkušenosti s aplikacemi jsou nutné používat řešení pro digitální adopci (DAS). Studie a zprávy uvádějí, že potenciál digitálních médií není často vyčerpán, zejména u malých a středních podniků. Studie skupiny MUUUH ukázala, že 73% uživatelů CRM není příznivci vlastního softwaru, což naznačuje nespokojenost, která často souvisí s nedostatkem použitelnosti nebo nezjištění očekávané přínosy. Počáteční předpoklad nízké kapacity je proto platný, ale s největší pravděpodobností se týká hloubky použití a aktivaci cennějších, ale složitějších vlastností.

Vnímání digitalizace ve společnosti má také část. Zatímco téměř 40% zaměstnaných v Německu klasifikuje svou společnost jako extrémně nebo velmi digitálně, třetina úlovku -vyžaduje organizaci digitálních prací a 64% společností se považuje za straggler. To zdůrazňuje nesoulad mezi čistou dostupností nástrojů a jejich efektivním transformačním využitím. Významná část zaměstnanců se také necítí pro nezbytné digitální dovednosti.

Při použití AI existují specifické vzorce. Zaměstnanci používají nástroje jako Chatt více soukromě (54,3%) nebo smíšené (27,8%) jako výhradně pro práci (17,9%). Nejběžnější aplikace ve společnostech jsou zákaznický servis (56%), kybernetická bezpečnost (51%), digitální asistenti (47%), CRM (46%) a správa zásob (40%). Ačkoli 75% zaměstnanců se domnívá, že generativní AI může zvýšit jejich produktivitu a že použití rychle roste, pouze 1% manažerů popisuje použití AI ve své společnosti jako „zralé“, tj. Do pracovních postupů zcela integrováno a poskytovat významné obchodní výsledky.

Ztráta hodnoty: kvantifikace zmeškaných příležitostí

Podstruktura digitálních nástrojů vede k významné ztrátě hodnoty a suboptimální návratnosti investic (ROI) za obrovské výdaje v oblasti digitální transformace. Pokud funkce automatizace zůstanou nevyužité, přetrvávají neefektivní procesy. Pokud nejsou integrované bezpečnostní funkce aktivovány nebo nakonfigurovány, zvyšuje se riziko bezpečnostních incidentů a porušení dodržování předpisů.

Nevyužitý potenciál produktivity je značný. Studie naznačují, že měřitelná produktivita se zvyšuje pomocí používání AI, a to i při proudu, stále nízké úrovni používání (např. 0,1-0,9% růst produktivity práce). Z dlouhodobého hlediska se potenciál odhaduje na 1,5 procentního bodu za deset let a zvýšení o 43% bylo měřeno u specifických úkolů. Poskytovatel řešení digitálních adopcí, jako je WhatFix Report, se zvyšuje produktivita o 35% a snížení školení o 60% podle jejich platforem. Tato čísla ilustrují konkrétní hodnotu, kterou lze zvýšit účinnějším použitím nástroje.

Kromě toho je substruktura strategickým konkurenčním rizikem. Společnosti, které plně vyčerpávají své digitální nástroje a systémy AI, dosahují vyšší účinnosti, obratnosti a inovativní síly. Při implementaci nových funkcí můžete reagovat rychleji na změny na trhu a vyvíjet nové obchodní modely („Composeable Business“ jsou 80% rychlejší). Společnosti, které zůstávají v riziku základního využití, riziko ztráty spojení a ohrožují svou pozici na trhu.

Analýza status quo tedy odhaluje „iluzi adopce“: vysoká míra implementace základních systémů, jako jsou ERP a CRM, naznačuje digitální zralost, která však opotřebovává hlubokou substrukturu pokročilých funkcí pro automatizaci a bezpečnost. Hlavním problémem je tato mezera mezi přítomností a skutečnou kompetencí. Tento vzor je posílen v technologiích AI. Přijetí AI roste rychle a obsahuje obrovský potenciál, ale mezera využití je pravděpodobně ještě výraznější kvůli vyšší složitosti, závislosti na datech, etickým obavám a větší kvalifikační deficity než u tradičních nástrojů. Obzvláště jasný je obzvláště jasný nesoulad mezi malými a středními podniky a velkými společnostmi. Koneckonců, často existuje nesoulad mezi vnímáním zaměstnanců o digitalizaci jejich společnosti a jejich vlastní schopnosti nebo skutečném využití pokročilých funkcí nástrojů. Toto nesprávné posouzení může bránit úsilí o zvýšení využití, protože potřeba nemusí být uznána.

Vhodné pro:

• Prodej Paradox-Perget Prodejní nálevka: Cesta zákazníka je mrtvá ai, automatizace a CRM!

Detekujte potenciál automatizace pomocí hlubšího použití nástroje

Mnoho společností již investovalo do výkonných digitálních nástrojů, ale často používá pouze zlomek svých automatizačních dovedností. Potenciál úhoří v CRM, systémech ERP, platformách spolupráce a nástrojích AI je významný a lze jej zvednout cílenou aktivací stávajících funkcí.

Beyond the Basics: Overloked Workflow Automation Functions (CRM, ERP, Platformy pro spolupráci)

Automatizace CRM

Moderní systémy CRM nabízejí mnohem více než jen kontaktní správu dat. Nezposené funkce často zahrnují automatizaci úkolů (např. Vzpomínky na sledování), definice pravidel pracovního postupu pro automatické přiřazení potenciálních zákazníků nebo eskalaci případů služeb, jakož i automatizované vytváření zpráv o výkonu prodeje nebo spokojenost zákazníků. Vícekanálová automatizace komunikace umožňuje důsledně oslovit zákazníky prostřednictvím různých kanálů (e-mail, sociální média). Integrace s jinými systémy, jako jsou ERP nebo nástroje pro automatizaci marketingu, je často k dispozici, ale není plně využívána k zajištění plynulého zákaznického servisu a prodejního procesu. Důvody nízkého využití jsou často ve špatném implementaci, nedostatku přizpůsobení konkrétním procesům nebo nedostatečné přijetí mezi uživateli.

Automatizace ERP

Systémy ERP se často používají primárně pro základní funkce, jako je finanční účetnictví a plánování zdrojů, zatímco další možnosti automatizace jsou nečinné. Příklady tohoto je zavedení automatizace pracovního postupu pro schvalovací procesy, například pro objednávky (schválení objednávky), automatizované zpracování vstupních výpočtů pomocí OCR a přiřazení založené na pravidlech nebo optimalizace správy zásob zásob automatizovaným návrhům objednávek nebo varovných zpráv u nízkých akcií. Integrace systému ERP s jinými operačními systémy (CRM, řízení dodavatelského řetězce) je zásadní pro kontinuální automatizaci a transparentnost procesů, ale často je zanedbávána. Běžným důvodem selhání projektů automatizace ERP je nedostatečná analýza a ilustrace základních obchodních procesů před implementací.

Automatizace na platformách spolupráce (M365/Workspace)

Přední apartmá spolupráce, jako je Microsoft 365 a Google Workspace, obsahují výkonné, ale často přehlížené nástroje pro automatizaci pracovního postupu:

• Pracovní prostor Google: Appsheet umožňuje vytváření vlastních aplikací a automatizaci pracovních postupů bez znalostí o programování. Formuláře Google lze použít ve spojení se skriptem Google a aplikací pro schvalovací procesy a jednoduché pracovní postupy. Rozšířené filtry a pravidla v GMAIL mohou automatizovat správu e-mailů a funkce založené na AI na inteligentním plátně (dokumenty, listy, snímky) nabízejí inteligentní návrhy a stavební bloky, aby se zvýšila účinnost.
• Microsoft 365: Power Automats (dříve Flow) je výkonný nástroj pro vytváření automatizovaných pracovních postupů v různých aplikacích Microsoft a třetích stran. SharePoint také nabízí integrované funkce pracovního postupu a integrace automamů napájení do týmů umožňuje automatizaci oznámení, povolení a úkolů přímo v centru pro spolupráci. Bezproblémová integrace v ekosystému Microsoft je nezbytnou výhodou.

Žádné platformy kódu/nízkého kódu

Vzestup platforem bez kódu/nízkého kódu, které jsou často integrovány do velkých apartmánů nebo jsou nabízeny jako nezávislá řešení (např. Flowforma, Creatio, KissFlow, pracovní postupy Jotform, Appsheet, Power Automats), Demokratizuje automatizaci. Umožňují specializovaným uživatelům vytvářet si vlastní automatizační řešení bez hlubokého programovacího znalostí. To může urychlit automatizační úsilí, ale vyžaduje jasné pokyny, kurzy školení a strukturu správy, aby se zabránilo divokému růstu a rizikům.

Použijte AI pro inteligentní automatizaci (analýza dat, podpora úkolů, optimalizace procesů)

Umělá inteligence zvyšuje tradiční automatizaci pracovního postupu na novou scénu tím, že přináší kognitivní dovednosti.

AI v automatizaci pracovního postupu

• Inteligentní zpracování dokumentů (IDP): Modely AI mohou být relevantní z nestrukturovaných dokumentů, jako jsou faktury, dokumenty, smlouvy nebo e -maily extrahovat a klasifikovat, což drasticky snižuje ruční vstup dat.
• Prediktivní dovednosti: AI může rozpoznat vzorce v historických datech k predikci budoucích událostí. Příklady jsou prediktivní údržba strojů (prediktivní údržba), prognóza poptávky a zásob nebo identifikace slibných prodejních příležitostí založených na chování zákazníků.
• Inteligentní předávání a rozhodování -výroba: AI může analyzovat obsah a náladu (sentiment) dotazů zákazníků, aby jej automaticky předal správnému oddělení nebo správnému zaměstnanci. Může také učinit složitější rozhodnutí v rámci automatizovaného procesu, který přesahuje jednoduchá pravidla, která je tehdy.

AIS asistent a agenti

Integrovaní asistenti AI (jako jsou Microsoft Copilot, Google Gemini nebo Chatgpt Embedded Functions) mohou automatizovat nebo podporovat různé úkoly: generovat návrhy pro e -maily, zprávy nebo marketingové texty, shrnout dlouhé dokumenty nebo schůzky společně, odpovídat na otázky zaměstnanců (HR, IT), pomáhat s plánováním nebo podporovat údaje. Takže -Called „Agentic AI“ jde o krok dále a může provádět složitější vícestupňové úkoly pomocí různých nástrojů a zdrojů informací.

Automatizace robotických procesů (RPA) a inteligentní automatizace

RPA označuje softwarové roboty („roboti“), které automatizují opakující se úkoly založené na pravidlech prostřednictvím napodobování lidských interakcí s uživatelskými rozhraními (např. Kopírovat data z jedné aplikace na druhou). Zatímco klasická RPA se spoléhá na strukturovaná data a jasná pravidla, kombinace s AI (často označovaná jako inteligentní automatizace nebo hyper -oautomatizace) výrazně rozšiřuje možnosti. AI umožňuje RPA robotům zpracovávat nestrukturovaná data (např. Z e-mailů nebo PDF), přijímat rozhodnutí související s kontextem a poučit se ze zkušeností. Příklady aplikací lze nalézt téměř ve všech oblastech společnosti:

• Finance: Automatické hlášení, srovnání účtů, detekce podvodů, zpracování faktur.
• Lidské zdroje: Onboarding/offboarding zaměstnance, fakturační plat, správa aplikací pro dovolenou.
• Zákaznický servis: Automatizované odpovědi na standardní dotazy prostřednictvím chatbotů, předávání složitých případů a aktualizace údajů o zákaznících.
• Dodavatel a logistika: Správa zásob, zpracování objednávek, optimalizace doručovacích tras.
• Zdravotní péče: Zpracování pojistných nároků, plánování, správa údajů o pacientech.
• Produkce: Zpracování objednávek, kontrola kvality, řízení dodavatelů.

Potenciální tabulka

Následující tabulka ukazuje příklad toho, jak často přiřazují obchodní procesy specifické pro automatizaci a jaké výhody lze dosáhnout.

Přiřazení nevyužitých automatizačních funkcí pro obchodní procesy

V dnešním světě digitálního podnikání existuje mnoho nevyužitých automatizačních funkcí, které lze strategicky přiřadit k různým obchodním procesům, aby bylo dosaženo významného zvýšení efektivity. Pravidla pracovního postupu, jako jsou pravidla povolení CRM pro slevy, mohou urychlit prodejní cyklus a zajistit konzistenci v cenách, přičemž se používají platformy, jako jsou Salesforce, Microsoft Dynamics 365 nebo SAP CRM. Žádné platformy kódu/nízkého kódu, jako jsou napájení automatizace napájení nebo appsheet pro cestovní výdaje, snižují administrativní úsilí a umožňují rychlejší náhrady prostřednictvím integrace s Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma nebo Creatio. Extrakce dat založená na AI (IDP) revolucionizuje automatizované účetnictví a zpracování dokumentů, což vede k rychlejším platbám a méně chybám vstupů v systémech ERP, jako jsou SAP a Oracle nebo specializované IDP nástroje s komponenty RPA+AI. V oblasti prediktivní analýzy nabízejí řešení AI prediktivní varování o údržbě pro výrobní systémy, která minimalizuje neplánované výpravy a náklady na údržbu, mohou být sníženy, podporovány systémy ERP/MES, platformy IoT a specializovaná řešení AI. Konečně, asistenti AI, technologie Agentic AI a RPA, jako jsou Chatt/Copilot pro návrhy e -mailů nebo RPA pro údržbu hlavních dat, zlepšují efektivitu komunikace a snižují chyby vstupu dat, implementovatelné s Copilotem M365, Google Gemini, UiPath, automatizace kdekoli nebo modrým Prism.

Analýza automatizačního potenciálu ukazuje, že významná část možností je již v nástrojích, pro které společnosti již zaplatily (CRM, ERP, M365/Workspace). Primární výzvou není často nákup nových nástrojů, ale aktivace a použití stávajících, často výkonných, ale přehlížených funkcí. Demokratizace automatizace zároveň způsobuje paradox bez nástrojů pro kód/nízký kód: může adaptaci urychlit tím, že umožňuje specializovaným uživatelům, ale také sk Nakonec AI působí jako expanzní vrstva: nejen efektivněji automatizuje stávající úkoly, ale také umožňuje zcela nové formy automatizace a optimalizace procesů prostřednictvím zpracování nestrukturovaných dat, předpovědí a inteligentní pomoci, což je kvalitativní skok v automatizačním potenciálu.

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Tato platforma AI interaguje se všemi specifickými zdroji dat
  • Z SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox a mnoho dalších systémů správy dat
• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Výzvy, které naše platforma AI řeší

• Nedostatek přesnosti konvenčních řešení AI
• Ochrana dat a zabezpečení správy citlivých dat
• Vysoké náklady a složitost individuálního vývoje AI
• Nedostatek kvalifikované AI
• Integrace AI do stávajících IT systémů

Více o tom zde:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Posílení procesu spolehlivost prostřednictvím rozšířených funkcí nástrojů

Kromě automatizace nabízejí digitální nástroje a systémy AI často nevyužité funkce ke zvýšení spolehlivosti procesu. Aktivace těchto dovedností je zásadní pro minimalizaci rizik, zajištění dodržování předpisů a posílení odolnosti obchodních procesů.

Použití rozšířeného řízení přístupu a funkcí identity

Moderní obchodní aplikace a platformy jdou daleko nad rámec jednoduchých přihlášení hesel a nabízejí mechanismy granulárního řízení, které často nejsou plně nakonfigurovány nebo používány. To platí pro základní systémy, jako jsou ERP a CRM, jakož i pro apartmá pro spolupráci (M365, Google Workspace) a Specialized Access Control Systems (Access Control Systems, ACS).

Řízení přístupu založené na ROL (RBAC)

Základním principem je přísná definice a vymáhání pokynů RBAC. Je třeba zajistit, aby uživatelé měli přístup pouze k datům a funkcím, které jsou nezbytné pro jejich specifickou roli. Mnoho systémů nabízí nástroje pro správu těchto rolí, ale počáteční konfigurace a pokračující péče vyžadují péči a strategické plánování. Nástroje, jako je BetterCloud, mohou podporovat správu oprávnění v cloudových prostředích, jako je Office 365.

Správa životního cyklu identity

Kritickým, často zanedbaným aspektem zabezpečení je automatizace správy uživatelů, zejména deprising. Když zaměstnanci opustí společnost nebo změní svou roli, musí být jejich přístupová práva okamžitě a plně stažena. Integrované platformy pro správu identity mohou tento proces automatizovat a minimalizovat riziko neoprávněného přístupu prostřednictvím zastaralých účtů. Toto je oblast, ve které jsou manuální procesy náchylné k chybám a mohou zanechat významné bezpečnostní mezery.

Vícefaktorová autentizace (MFA) a přístup související s kontextem

Zatímco se MFA stále více stává standardem, mnoho platforem nabízí rozšířené pokyny pro přístup související s kontextem. Mohou omezit přístup na základě faktorů, jako je umístění uživatele, stav použitého zařízení (zdraví zařízení) nebo denní doba, a tak vytvářet další úroveň zabezpečení. K posílení zkoumání identity lze také integrovat metody biometrického ověření (otisky prstů, rozpoznávání obličeje).

Specializované systémy řízení přístupu (ACS)

Vyhrazené AC se často používají k zajištění fyzických umístění a kritické IT infrastruktury. Tyto systémy nabízejí hardware (např. Čtečka karet, řadič) a software pro správu fyzického a logického přístupu. Důležitými, ale někdy přehlíženými aspekty jsou škálovatelnost řešení, aby udržela krok s růstem firem a schopnost integrovat se s jinými bezpečnostními systémy (např. Video dohled, poplachové systémy) pro jednotné řízení zabezpečení.

Vhodné pro:

• AI pro SEO nástroje SEO založené na Seo-AI a generativní optimalizaci motorů (GEO): Komplexní vývoj, technologie a praktické příklady

Použití integrovaných nástrojů pro dodržování předpisů a monitorování

Mnoho platforem obsahuje nástroje, které mohou přispět k souladu s předpisy a monitorovacími činnostmi, ale musí být aktivně používány a nakonfigurovány.

Správa licence pro bezpečnost

Sledování licence používá nejen kontrolu nákladů, ale je také důležitým faktorem bezpečnosti. Neaktivní uživatelské účty nebo nepoužívané licence představují potenciální vektory útoku. Plocha útoku může být snížena identifikací a deaktivací těchto účtů. Specializované nástroje mohou pomoci s řízením a optimalizací licencí.

Prevence ztráty dat (DLP)

Platformy jako Microsoft 365 a Google Workspace mají funkce DLP, které dokážou identifikovat a blokovat nezamýšlené nebo škodlivé části citlivých dat (např. Zákaznická data, finanční informace, duševní vlastnictví) prostřednictvím e -mailu nebo cloudového úložiště. Tato pravidla však musí být nakonfigurována speciálně pro potřeby a rizika společnosti, aby byla efektivní.

Auditorské protokoly a hlášení

Použití protokolů integrovaných auditů je nezbytné pro pochopení činností uživatelů, změn systému a přístupových vzorců. Mnoho systémů tyto události zaznamenává podrobně, ale protokoly musí být pro automatizovanou analýzu pravidelně kontrolovány nebo, ještě lépe, předány centrálním bezpečnostním informacím a systémům správy událostí (SIEM). Schopnost sledovat je nezbytná pro dodržování předpisů a forenzních studií.

Funkce shody

Nástroje mohou mít specifické osvědčení o shodě. Platformy správy věcí veřejných jako CoreView nebo AvePoint Cloud Governance pomáhají vymáhat a sledovat pokyny pro dodržování předpisů v prostředích, jako je Office 365.

Zlepšení zabezpečení podporované AI

Umělá inteligence otevírá nové příležitosti pro aktivní uznání a obranu proti bezpečnostním hrozbám.

Detekce anomálií

Systémy AI se mohou dozvědět, jaké „normální“ chování je v systému nebo síti, a odchylky (anomálie), které by mohly naznačovat bezpečnostní incidenty. Mezi konkrétní případy aplikace patří:

• Rozpoznání podvodů: Identifikace neobvyklých transakčních vzorců (např. Vysoká částka, neobvyklá místa, rychlá frekvence).
• Detekce narušení: Rozpoznání výrazného síťového provozu (např. Exiltrace dat, útoky DDOS), podezřelé registrační testy nebo neobvyklé chování uživatelů.
• Zabezpečení koncového bodu: Sledování malwaru nebo neautorizovaných aktivit na počítačích nebo mobilních zařízeních.
• IAM zlepšení: Alarm pro podezřelé žádosti o přístup, neobvyklé rozšiřování autorizace nebo kompromitované účty.

Hrozba inteligence a predikce

AI může analyzovat obrovské množství údajů o hrozbách (krmení hrozba), aby upřednostňovala relevantní rizika, rozpoznat vzorce útoku (TTPS - taktika, techniky a postupy) a dokonce předpovídat budoucí útoky nebo identifikovat slabosti. AI lze také použít ke sledování tmavého webu při ukradených přístupových datech nebo plánovaných útocích.

Automatizovaná reakce na incidenty

AI může automatizovat první kroky, které obsahují bezpečnostní incident, např. Izolací postižených systémů, blokováním maligních IP adres nebo deaktivace kompromitovaných účtů, což zkracuje dobu odezvy.

Potenciální tabulka

Následující tabulka často spojuje nevyužité bezpečnostní funkce se specifickými riziky, která můžete řešit.

Přiřazení nevyužitých bezpečnostních funkcí pro snížení rizika

Přiřazení nevyužitých bezpečnostních funkcí pro snižování rizik zahrnuje různé funkční kategorie, konkrétní příklady a oblasti aplikace pro příslušné platformy a nástroje lze vzít v úvahu. V oblasti řízení přístupu nabízí granulární konfigurace RBAC podporu při prevenci neoprávněného porušování přístupu nebo ochrany údajů, které lze dosáhnout například pomocí M365/Azure AD, Google Workspace Admin nebo ERP/CRM Security Nastavení. Kromě tohoto opatření také automatizované deporisioning také přispívá rozhodujícím příspěvkem k minimalizaci pokračujících oprávnění a souvisejícího rizika zasvěcených osob, s IAM systémy, integrací systémů HR, jakož i řešení M365 nebo Google Work Space.

V kategorii dodržování předpisů a dohledu zajišťuje nakonfigurovaná pravidla DLP ochrana před odtokem citlivých dat, která je podporována aplikacemi, jako je zabezpečení a dodržování předpisů M365 nebo Google Workspace Security Center. Aktivní analýza protokolu auditu hraje také důležitou roli při prevenci porušení dodržování předpisů nebo nedostatku sledovatelnosti procesů. Hodnosnými nástroji jsou systémy SIEM, jako jsou SPLUNK nebo QRADAR, jakož i data protokolu M365 a Google Workspace.

V oblasti bezpečnosti AI se rozpoznávání anomálie na bázi AI používá jako opatření proti propagaci účtu a neoprávněné pronikání. Toho je dosaženo pomocí specializovaných bezpečnostních platforem AI nebo specifických funkcí, jako je ochrana identity Azure AD.

Analýza bezpečnostních funkcí objasňuje, že efektivní spolehlivost procesu do značné míry závisí na správné konfiguraci a použití funkcí zabudovaných do standardních obchodních aplikací (M365, pracovní prostor, ERP, CRM). Odečtení těchto funkcí vede přímo k bezpečnostním mezerám, bez ohledu na investice do vyhrazených bezpečnostních nástrojů. Zároveň má automatizace v obou směrech dopad na bezpečnost: může zvýšit zabezpečení (např. Automatizovaným deprimujícím nebo opravami), ale špatně zabezpečené automatizační nástroje (např. RPA roboty s příliš vysokými právy, neregulované nízko-kódové aplikace) se mohou stát slabými body. To zdůrazňuje potřebu integrovat bezpečnostní aspekty přímo do strategie automatizace. A konečně, účinnost bezpečnostních nástrojů založených na AI (detekce anomali, prognóza hrozeb) je zásadně závislá na kvalitě, úplnosti a správě základních údajů. Špatná kvalita dat nevyhnutelně vede k nespolehlivým výsledkům zabezpečení AI (falešné poplachy nebo přehlížené hrozby), což zdůrazňuje kritickou roli správy dat (viz oddíl VI).

Diagnóza mezery v používání: hlavní bariéry a výzvy

Abychom překlenuli propast mezi potenciálem digitálních nástrojů a jejím skutečným použitím, je zásadní pochopit základní překážky. Lze je zhruba rozdělit na lidské, technologické a organizační faktory.

Lidský faktor: deficity kvalifikace, nedostatek školení a odporu

Kvalifikační mezery a školení

Nedostatek digitálních dovedností a nedostatečné nabídky školení je jednou z největších překážek. Zaměstnancům často chybí znalost dostupných funkcí nebo schopnosti je efektivně používat. Téměř tři čtvrtiny zaměstnanců se necítí dostačující pro digitální dovednosti potřebné v práci. Technologie AI zpřísňují tento problém strmější křivkou učení a potřebou specializovaného know-how. Stávající vzdělávací kurzy jsou často nedostatečné, příliš krátké a nenabízejí nepřetržitou podporu v každodenní práci.

Odpor ke změně

Strach z neznámého, obavy o jistotu zaměstnání (zejména v souvislosti s AI a automatizací), nechuť vzdát se zavedených rutin a nedostatek víry ve výhody nových nástrojů nebo procesů, které vedou k odporu. Toto je zmíněno jako jedna z nejlepších bariér. Nedostatečná komunikace ze strany řízení často zvyšuje tyto rezistory.

Nedostatek integrace uživatele

Pokud jsou nové nástroje zavedeny bez zapojení budoucích uživatelů do procesu výběru nebo implementace, často to vede ke špatnému přizpůsobení řešení a nízkému přijetí. Význam a účel („proč?“) Změna musí být jasně předána uživatelům. Fáze testování přijetí uživatele (UAT) často nedokážou zachytit skutečné potřeby uživatelů, pokud nejsou pečlivě naplánovány a provedeny.

Kognitivní přetížení a složitost

Zaměstnanci čelí rostoucímu počtu aplikací, což může vést k třecím ztrátám a menším využití. Adaptace ztěžuje neustálé nebo změnu nástrojů a funkcí. Samotný software může být ze své podstaty složitý, méně intuitivní nebo špatně navržený, což brání přijetí.

Technologické překážky: Složitost, problémy s integrací a staré systémy

Složitost nástroje

Samotný software může využít nadměrnou složitost, nelogické uživatelské rozhraní nebo špatný design. Nástroje AI mají další technickou složitost.

Integrační výzvy

Chybějící bezproblémová integrace mezi různými nástroji vede k datovým silům, přerušeným pracovním procesům a frustrace mezi uživateli. Integrace AI do stávajících systémových krajin je zvláštní výzvou. Závislost na integracích třetích stran může skrýt další rizika. API jsou zásadní pro integraci, ale vyžadují konkrétní know-how a často chybí jednotné standardy.

ALTS Systems (Legacy Systems)

Zavedená IT infrastruktura a staré aplikace brání zavedení iniciativ v oblasti digitální transformace moderních nástrojů a brzdy. Migrace starých systémů je často složitá a drahá.

Problémy s daty

Nedostatek kvality dat, špatná dostupnost dat a nedostatečná správa dat jsou masivní překážky, zejména pro projekty AI. Ochrana údajů a zabezpečení dat také představují značné překážky pro přijetí AI.

Výběr nevhodných nástrojů

Rozhodnutí o nástrojích, které neodpovídají skutečným obchodním požadavkům nebo procesům nebo výběru nevhodného poskytovatele, často vede k selhání iniciativy.

Organizační faktory: Nedostatek strategie, nedostatek podpory vedení a nedostatek zdrojů

Chybí jasná vize a strategie

Nedostatek jasné strategie pro digitální transformaci, nejasné cíle nebo nedostatek orientace na zastřešující obchodní cíle často vede k selhání iniciativ v digitalizaci. Mnoho společností má digitální strategii na papíře, ale kvůli implementaci selhává. Obzvláště konkrétní strategie AI často chybí.

Nedostatečná podpora vedení

Nedostatek závazku, nedostatek viditelné podpory (sponzorství) a nedostatečná podpora prostřednictvím úrovně řízení podkopává úsilí o transformaci. Manažeři nemusí splňovat požadované chování nebo mít nedostatečné pochopení samotných požadavků.

Omezení zdrojů

Nedostatek rozpočtu, času a zaměstnanců- zejména v kvalifikovaném a umělém AI- je významnou překážkou.

Organizační sila

Špatná komunikace a nedostatek spolupráce mezi různými odděleními nebo týmy brání integrovanému používání nástrojů a obtížných zastřešujících transformačních procesů.

Nedostatek měření úspěchu

Problémy s definicí a pronásledování klíčových údajů (KPI) k měření přijetí nástroje, zvýšení efektivity nebo návratnosti investic ztěžují investice a zvyšují kontrolu.

Kulturní aspekty

Odolnost vůči změnám je často hluboce zakořeněna ve firemní kultuře. Nedostatek inovační kultury nebo nedostatečné myšlení s údaji může bránit zavedení AI.

Potenciální tabulka

Následující tabulka shrnuje nejběžnější bariéry, které se staví proti optimálnímu použití digitálních a AI nástrojů.

Společné překážky pro používání nástrojů pro digitální a AI

Společné bariéry pro používání digitálních a AI nástrojů jsou výsledkem tří hlavních kategorií: lidský faktor, technologické překážky a organizační faktory. Kvalifikační deficity a nedostatek školení hrají ústřední roli v lidském faktoru, což může vést k nízké kompetenci, adopci a chybám. Kromě toho odpor a strach ze ztráty úlohy inhibují přijetí a zpoždění pokroku. Technologické překážky zahrnují složitost a nepřátelství nástrojů, které způsobují frustrace a neefektivnost, a tím narušují použití, jakož i nedostatek integrace do stávajících starých systémů, které způsobují datová sila a přerušení procesů a brání účinnosti. Na organizační úrovni často chybí jasné strategie, které nesprávně nasměrované úsilí a zdroje jsou zbytečné. Existuje také nedostatek podpory řízení, která může ohrozit projekty, protože zdroje a podpora chybí. Koneckonců, omezení zdrojů, jako je čas, nedostatek peněz nebo personál, často vedou ke zpoždění projektů, přetížení nebo dokonce k demolici projektů.

Analýza bariér ukazuje, že se jen zřídka jeví izolované, ale tvoří složitý vzájemně propojený systém. Například nedostatek podpory řízení často vede k nejasné strategii a nedostatečnému financování školení. Nedostatečné školení zase zhoršilo kvalifikační mezery a zvyšovalo obavy a odpor. Složité nástroje bez přiměřeného školení nebo řízení změn nevyhnutelně vedou k nízkému přijetí. Technologické problémy, jako je nedostatek integrace, jsou často příznaky špatného plánování a nedostatečná spolupráce s křížovým oddělením. Je proto nezbytný holistický přístup.

Základní důvod pro nízké využití často spočívá v deficitu „proč“: není možné jasně komunikovat a demonstrovat koncové uživatele, jejichž chováním je změnit konkrétní přínos a přidanou hodnotu nových nástrojů nebo procesů. Pokud uživatelé neuznávají, jak nový nástroj usnadňuje práci nebo se zlepšuje, chybí motivace k úsilí o učení, zejména pokud staré rutiny fungují „dostatečně dobré“.

Kromě toho zavedení AI zpřísňuje stávající body pro porušení při přizpůsobování tradičních digitálních nástrojů. Výzvy v oblasti kvalifikace, odporu, integrace a strategie jsou zvýšeny o další úroveň složitosti AI (požadavky na údaje, etika, náklady, zvláštní talenty). Společnosti, které již bojují se základní digitální adopcí, budou implementace AI ještě obtížnější.

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Strategie pro maximalizaci hodnoty nástroje: Propagace přijetí a kompetence

Aby bylo možné překonat bariéry a využít plný potenciál digitálních nástrojů, jsou vyžadovány cílené strategie, které vyvíjejí a podporují dovednosti zaměstnanců i organizační změny.

Struktura kompetencí: Moderní školení, rekvalifikace a nepřetržité učení

Jděte nad rámec jedinečného tréninku

Úspěšné použití nástroje vyžaduje více než jen počáteční úvodní události. Je nezbytné kontinuální, roli specifické a kontextové nabídky učení, které rostou se softwarem a potřebami uživatelů.

Testování přijetí uživatele (UAT) jako šance na učení

Fáze UAT by neměla být považována pouze za technický test, ale za časnou příležitost pro školení uživatelů, shromažďování zpětné vazby a pro podporu přijetí. Skuteční koncoví uživatelé by měli být integrováni včas a dostatečně připraveni na své testovací úkoly.

Efektivní tréninkové metody

Mix různých metod je často nejúčinnější: strukturované kurzy, moduly sebeučení, přístupy na vlak, mentoring, dobře udržované databáze znalostí a dotazy, jakož i kontextově citlivou pomoc přímo v aplikaci (viz Daps). V případě školení AI je obzvláště důležité nejen zprostředkovat operaci („Jak?“), Ale také řešit základní porozumění („Co je/Can/Co není?“), Etické aspekty a limity technologie.

Zaměřte se na výhody a pracovní postup

Školení by se mělo soustředit na to, jak nástroje řeší konkrétní problémy uživatelů a mohou být rozumně integrovány do svých každodenních pracovních procesů namísto pouze seznamu funkcí.

Strategie pro rozvoj kompetencí

Společnosti se musí zabývat obecnou mezerou v oblasti digitální kvalifikace prostřednictvím cílených programů UPSKY a Rescilling.

Vhodné pro:

• Umělá inteligence: Cesta ostrovních řešení integrované digitální AI strategie pomocí příkladu Otta v elektronickém obchodování

Správa lidské stránky: Efektivní řízení změn a komunikace

Integrujte řízení změn včas

Řízení změn by mělo být plánováno a prováděno od začátku projektu o řízení projektů. Data Prosci ukazují, že vynikající řízení změn drasticky zvyšuje pravděpodobnost úspěchu projektů.

Strukturovaný přístup (např. Prosci Adkar)

Zavedené modely, jako je Adkar (vědomí, touha, znalosti, schopnosti, znovu -následovně) nabízejí rámec pro systematické doprovázení jednotlivců procesem změny.

Jasná komunikační strategie

Je nezbytný komplexní komunikační plán. Měl by poskytovat pravidelné, otevřené a transparentní informace o různých kanálech. Musí být jasně sdělena vize, cíle, ospravedlnění, harmonogram a účinky na zaměstnance. Proaktivně by mělo být řešeno. Komunikace by měla v ideálním případě pocházet od důvěryhodných odesílatelů (např. Manažerů).

Minimalizovat poruchy

Negativní účinky na zaměstnance by měly být plánovány a odlivují. To zahrnuje poskytování zdrojů a podpory a také jasnost o možných rolích.

Konstruktivně se setkat s odporem

Příčiny odporu musí být pochopeny. Cílem je převést to prostřednictvím otevřené komunikace, integrace postižených a prokázání výhod.

Bezpečné přijetí: Podpora vedení a kvalifikace zaměstnanců

Aktivní a viditelné sponzorství

Rozhodující roli úrovně vrcholového managementu (C-suite) nelze dostatečně zdůraznit. Musí aktivně propagovat změnu, komunikovat vizi, poskytovat zdroje a ukázat požadované chování. Aktivní sponzorství je nejdůležitějším faktorem úspěchu pro iniciativy změn.

Povolit šampiony

Takzvaní šampióni změn nebo super uživatelé v týmech by měli být identifikováni a umožněni podporovat kolegy, nabízet neformální školení a působit jako multiplikátory.

Integrace a zpětná vazba uživatele

Zainteresované strany, zejména koncoví uživatelé, musí být integrovány včas a nepřetržitě. Zpětná vazba by měla být aktivně chycena a použita ke zlepšení.

Centrum uživatele

Návrh a implementace nových nástrojů a procesů se musí neustále zaměřit na skutečné potřeby uživatelů a usilovat o zlepšení jejich každodenní práce.

Technologická podpora: Role digitálních adopčních platforem (DAPS)

Funkčnost DAP

DAP jsou softwarová řešení (např. Whatfix, užitečné, pendo, Walkmen), která jsou položena jako další vrstva existujících aplikací. Nabízejí kontextově citlivé pokyny, interaktivní průchody, pomoc a podporu na palubě přímo v příslušném softwaru.

Výhody

DAP mohou urychlit na palubě, zkrátit dobu školení a náklady, snížit počet dotazů na podporu, zvýšit kompetence aplikací a poskytnout analýzy využití. Gartner předpovídá, že 70% organizací bude do roku 2025 využívat DAP.

Role v řízení změn

DAPS může sloužit jako taktický nástroj ve správě změn tím, že usnadňuje získávání znalostí a dovedností (znalosti a schopnosti v modelu Adkar) a podporou ukotvení (čištění) prostřednictvím nepřetržité podpory.

Potenciální tabulka

Následující tabulka shrnuje prokázané postupy na podporu přijímání a kompetencí nástrojů.

Osvědčené postupy na podporu přijetí a kompetencí nástrojů

Mezi osvědčené postupy pro podporu přijímání a kompetence nástrojů patří několik strategických přístupů. V oblasti struktury kompetencí je pro zvýšení a propagaci dovedností nezbytné nepřetržité výcvik. S řízením změn se doporučuje včasné a integrované řízení změn k minimalizaci odporu a nejistot. Vedení a kvalifikace hrají ústřední roli s aktivním výkonným sponzorstvím zajišťuje, že je zaručena nezbytná podpora a zdroje. Současně je integrace uživatelů zásadní pomocí zpětné vazby na podporu relevance a osobní odpovědnosti. Na technologické úrovni podporuje implementace digitálních platforem pro adopci (DAP) nebo APP AID poskytování podpory na vyžádání a měření účinnosti využití.

Analýza strategií pro úspěch ukazuje, že podpora použití nástrojů je kontinuální proces, není jednorázovou událostí. Vyžaduje to neustálé úsilí v oblasti školení, podpory, komunikace a posílení, daleko za počáteční implementaci. Vedení krystalizuje jako Linchpin: Aktivní, viditelné sponzorství prostřednictvím správy společnosti je nejsilnějším faktorem, který je nejvíce zdůrazněn, aby překonal odpor a vedl k úspěchu. Bez tohoto závazku se jiné úsilí snadno rozpadne. Koneckonců, technologie, jako jsou DAPS, mohou podporovat přijetí, ale nemohou nahradit strategii. Jsou to cenné taktické AIDS, které poskytují znalosti a dovednosti, ale je nejlepší pracovat v komplexní, dobře naplánované strategii řízení změn a školení.

Položte základ: Critical Success Faktory

Aby se zajistilo udržitelné využívání digitálních nástrojů a zvýšit svůj plný potenciál pro automatizaci a bezpečnost, musí společnosti vytvořit solidní základ z technologické integrace, kvality dat a schopnosti organizačních změn.

Integrační architektura: Důležitost API a plynulé konektivity

Sila Otevřená

Jednou z největších překážek pro efektivní automatizované procesy jsou organizační a technologická sila. Nedostatek integrace mezi systémy vede k manuálnímu přenosu dat, propouštění a neefektivnosti. Promyšlená integrační strategie je proto nezbytná pro umožnění plynulého toku dat a pro implementaci automatizace procesu end-to-end-end.

Role APIS

Programovací rozhraní aplikací (API) jsou technologické mosty, které umožňují různým softwarovým systémům komunikovat mezi sebou a automaticky nahradit data. Pro úspěšnou integraci jsou klíčové, bezpečné, bezpečné, spolehlivé a standardizované API.

Výhody integrace

Úspěšná integrace nabízí řadu výhod: Data jsou synchronizována v reálném čase napříč hranicemi systému, což zvyšuje kvalitu a konzistenci dat. Rozšiřuje možnosti automatizace pracovního postupu, například propojením systémů automatizace CRM, ERP a marketingu. Nakonec jednotná datová základna umožňuje řádná obchodní rozhodnutí.

Integrační strategie

Společnosti potřebují strategický přístup k integraci. To zahrnuje pečlivý výběr správných API, zvážení faktorů, jako jsou náklady, škálovatelnost, zabezpečení a podpora poskytovatele, jakož i potenciálně použití integračních platforem (IPAA) nebo konkrétních nástrojů, jako je SAP Integration Suite nebo APIX-Drive pro zjednodušení správy rozhraní. Úspěch integračního úsilí lze často měřit přímo na zlepšení indikátorů automatizace, jako je snížení doby cyklu a minimalizace chyb.

Data jako palivo: zajištění kvality dat a správa pro KI a automatizaci

Data jsou zásadní

Data jsou „životní elixír“ AI a základem pro každou efektivní automatizaci. Špatná kvalita dat nevyhnutelně vede ke špatným výsledkům - princip „odpadky, odpadky“ platí v určité míře.

Definice správy dat

Správa dat se týká zastřešujícího rámce - sestávajícího z pokynů, standardů, procesů a rolí - pro správu databází. Cílem je zajistit dostupnost, použitelnost, integritu a bezpečnost dat v celé společnosti.

Význam pro AI/automatizaci

Vysoce kvalitní a dobře spravovaná data jsou nezbytná pro:

• Spolehlivé modely AI: snížení zkreslení (zkreslení), zlepšení přesnosti a struktury důvěry ve výsledky.
• Efektivní automatizace: Zajistěte, aby automatizované procesy byly založeny na správných datech a funkcích, jak bylo zamýšleno.
• Soulad: Dodržování právních předpisů (např. GDPR/GDPR, CCPA).
• Zabezpečení: Ochrana citlivých dat použitých pro modely AI nebo v automatizovaných pracovních postupech.

Důležité praktiky správy

Ústřední postupy zahrnují definici standardů kvality dat, jejich nepřetržité monitorování a zavedení procesů pro úpravu dat. Důležité je také řízení metadat (často podporovaných datovými katalogy), pravidla pro kontrolu jasného přístupu, správa životního cyklu dat, definice jasných povinností (vlastnictví/správcovství dat), sledování původu a použití dat (datová linie/provenience), ústřední řízení pokynů a zajištění etického využití dat.

AI pro správu dat

Je zajímavé, že KI lze použít ke zlepšení kvality a správy dat, například automatizací nastavení dat, validace, monitorování a testů dodržování předpisů.

Zabezpečená udržitelnost: Řízení změn kotvy v organizaci

Změnit jako trvalý stát

Digitální transformace a zavedení nových nástrojů nejsou dokončeny projekty, ale nepřetržitý proces. Společnosti proto potřebují trvale stanovenou schopnost změnit změnu.

Rozvíjet vnitřní zralost

Organizace by měly vyhodnotit svou vlastní zralost v oblasti řízení změn a dále je rozvíjet. To zahrnuje stavební dovednosti, stanovení standardizovaných procesů a propagaci kultury, která je o změnách pozitivní.

Integrace správy změn

Zásady řízení změn by měly být pevně integrovány do denních procesů, metodami řízení projektů a do postupů řízení.

Smyčky a adaptace zpětné vazby

Je zásadní stanovit smyčky nepřetržité zpětné vazby, aby bylo možné sledovat přijetí, rozpoznat nové výzvy v rané fázi a přizpůsobit strategie v průběhu času. Úspěch by měl být měřen a sledován pomocí definovaných metrik.

Analýza faktorů úspěchu odhaluje základní trojúhelník: Úspěšné, pokročilé použití digitálních a AI nástrojů je založeno na integraci tří závislých sloupců, správě dat a řízení změn. Slabé stránky v jedné oblasti podkopávají stabilitu ostatních. Pokročilá automatizace (oddíl II) často vyžaduje tok dat napříč systémem, který vyžaduje robustní integraci. Účinnost AI (oddíl II, III) kriticky závisí na spolehlivých dobře řízených datech. Implementace těchto technických řešení a jejich úspěšná adaptace uživateli zase vyžaduje silné řízení změn.

Správa dat není obchodovatelná zejména pro rostoucí používání AI za účelem budování důvěry. Povaha „černé skříňky“ mnoha systémů AI a jejich závislost na obrovském množství dat vytváří značná rizika (zkreslení, porušení ochrany údajů, chyby), pokud data nejsou pečlivě spravována. Robustní správa dat je proto nezbytná pro snížení těchto rizik a k získání důvěry uživatelů a zúčastněných stran, které jsou nezbytné pro přijetí a používání procesů a znalostí podporovaných AI.

Koneckonců, schopnost změnit se vyvíjí v konkurenční výhodu. Organizace, které vytvářejí zralé, pevně zakotvené kompetence pro správu změn, jsou lépe vybaveny tak, aby se neustále přizpůsobovaly technologickému pokroku a čerpaly udržitelnou hodnotu ze svých digitálních investic. Můžete přizpůsobit nové nástroje, funkce a procesy rychleji a efektivněji než konkurenti, kteří selhávají při bariérách adopce popsané v části IV.

Vhodné pro:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Potenciál digitálních nástrojů: Jak mohou společnosti maximalizovat automatizaci a zabezpečení

Analýza ukázala, že navzdory vysoké míře adopce digitálních nástrojů v německých společnostech zůstává značný potenciál pro automatizaci a spolehlivost procesů nevyužitý. Často citované nízké zatížení 30-50% se pravděpodobně bude vztahovat na pokročilé funkce, jejichž aktivace slibuje významné zvýšení účinnosti a podporu rizik. Bariéry jsou pro to rozmanité a zahrnují lidské faktory, jako jsou kvalifikační deficity a změna odporu, technologické překážky, jako jsou složitost a problémy s integrací, jakož i organizační vady, jako je nedostatek strategií a nedostatek podpory vedení.

Za účelem uzavření této mezery a implementaci plné hodnoty digitálních investic, včetně AI, je vyžadován strategický holistický přístup. To musí kombinovat strukturu kompetencí zaměstnanců, profesionální řízení změn a silné vedení s vytvořením technických a dat souvisejících se základy (integrace, správa dat).

Doporučení pro akce pro manažery

1. Mandát pro analýzu využití: Provize Formální hodnocení toho, jak se ve srovnání s jejich potenciálem ve srovnání s jejich potenciálem používají centrální digitální a AI nástroje. Důraz by měl být kladen na automatizační a bezpečnostní funkce. Pokud je to možné, použijte analytické nástroje nebo DAP pro sběr dat.
2. Prioritizace funkce funkce před zakoupením nové akvizice: Nejprve se zaměřte na maximalizaci hodnoty stávajících platforem prostřednictvím cíleného školení, úprav procesů a konfigurace nevyužitých funkcí před dalšími investicemi do nových nástrojů.
3. Zřídit správu změn jako strategickou prioritu: Investujte do struktury dovedností pro správu interních změn a integrujte je do všech digitálních iniciativ hned od začátku. Proveďte aktivní a viditelné sponzorství prostřednictvím úrovně řízení pro významné změny.
4. Programy nepřetržitého učení a podpory: Jděte nad rámec jedinečného školení a vytvořte si nepřetržité učební cesty specifické pro roli. Pokud je to nutné, podpořte to pomocí DAPS a zaměřte se na aplikaci v pracovním postupu a betonovém přínosu.
5. Stanovte robustní správu dat (zejména pro AI): implementovat jasný rámec pro správu dat s definovanými rolemi, pokyny a standardy kvality jako základní požadavek pro spolehlivé a etické škálování iniciativ AI.
6. Vypracovat plán strategické integrace: Investujte do jasné strategie API a potenciálně do integračních platforem, abyste rozložili datová sila a umožnili tok dat kritický pro automatizaci.
7. Propagujte kulturu zpětné vazby a schopností uživatele: Vytvářejte mechanismy pro nepřetržité zpětné vazby od uživatelů a zahrňte je v rané fázi definice potřeb a testovacích řešení (aplikujte osvědčené postupy pro UAT).
8. Změřte, na čem záleží: Definujte jasné indikátory výkonu klíčových výkonu (KPI) pro použití nástrojů, zvýšení efektivity v procesech, zlepšení zabezpečení a také kompetence a spokojenost uživatelů k dosažení pokroku a prokázání návratnosti investic.

Trvalým prováděním těchto doporučení mohou společnosti uzavřít mezeru mezi potenciálem jejich digitálních nástrojů a jejich skutečným využitím, a tak dosáhnout významného pokroku v automatizaci procesů a posílení jejich bezpečnosti.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus