El 30-50% las herramientas de trabajo digital no utilizadas en las herramientas de marketing y ventas-AI también se ven afectadas además de CRM y ERP

El potencial no utilizado de las herramientas digitales: potencial para la automatización y la confiabilidad de los procesos en las empresas alemanas

La transformación digital está progresando en las empresas alemanas, pero queda una paradoja: si bien las tasas de adopción para las herramientas de trabajo digital son altas, una parte significativa de su potencial, especialmente con respecto a las funciones de automatización y seguridad, sigue sin usar. La estimación de solo 30-50% en la solicitud del usuario probablemente refleja el uso de funciones avanzadas, no el uso básico de las herramientas. Esta discrepancia entre la posesión y la creación de valor real representa una oportunidad significativa a menudo pasada por alto. Las herramientas existentes como CRM, Sistemas ERP, plataformas de colaboración y cada vez más soluciones basadas en IA proporcionan un potencial considerable para aumentar la eficiencia del proceso a través de la automatización y mejorar la resistencia organizacional a través de una mayor confiabilidad del proceso.

📊 Muchas compañías solo usan 30-50 % de sus herramientas digitales. Paradójicamente, las herramientas de IA a menudo permanecen sin usar

El análisis identifica las barreras centrales que se interponen en el camino del agotamiento completo de este potencial. Sobre todo, esto incluye brechas de calificación y medidas de capacitación inadecuadas, resistencia a los cambios en la fuerza laboral, la complejidad de las tecnologías en sí, los desafíos en la integración en los paisajes de TI existentes, así como la falta de enfoque estratégico y el apoyo constante de la gestión.

Para cerrar esta brecha y realizar el valor total de las inversiones digitales, las empresas tienen que seguir una estrategia multidimensional. Los pilares centrales son una gestión del cambio centrada en el humano, el establecimiento de una cultura de aprendizaje continuo, la implementación de estructuras de gobierno de datos sólidas, especialmente para aplicaciones de IA,, asegurando la integración de herramientas perfectas a través de API y un compromiso ineficible con el nivel de gestión para el desarrollo digital. Las siguientes recomendaciones ofrecen a las empresas un marco estratégico para aumentar la intensidad del uso de sus herramientas digitales y, por lo tanto, avanzar significativamente en la automatización y la confiabilidad del proceso.

Adecuado para:

• Plataformas de IA independientes como una alternativa estratégica para las empresas europeas

El status quo: uso de herramientas digitales y de IA en empresas

La penetración digital del panorama corporativo alemán ha progresado bien, pero la pura disponibilidad de herramientas dice poco sobre su profundidad de uso real y el valor agregado resultante. Una mirada más cercana a las tasas de adopción versus el uso real revela una brecha significativa.

Adopción versus uso real: un inventario

La adopción básica de la oficina digital establecida y las aplicaciones comerciales en Alemania es impresionantemente alta. Según el Índice de la Oficina Digital Bitkom 2024, casi todas las empresas (98%) usan aplicaciones ERP (planificación de recursos empresariales). Los sistemas CRM (gestión de relaciones con el cliente) también están muy extendidos con el 91%, un aumento significativo en comparación con el 77% en 2022. Las soluciones de gestión de contenido empresarial (ECM) se pueden encontrar en el 84% de las empresas (2022: 76%). Cada compañía utiliza al menos una solución de oficina digital. Estas cifras muestran que el acceso a herramientas digitales estándar en empresas alemanas se da en todo el país y no representa el obstáculo principal.

En contraste, existe la adopción de inteligencia artificial (IA). Aunque el interés y la voluntad de invertir son altos, el 40% de las empresas planean usar IA el próximo año, y el 46% planean inversiones en los próximos cinco años, la implementación real es incluso significativamente menor y más heterogénea. En 2024, alrededor del 17% de las empresas alemanas usaron IA. Esto muestra una clara brecha entre los sectores y los tamaños corporativos: la industria es pionera con un uso de IA del 31%, mientras que el sector de servicios se queda atrás. La diferencia entre las grandes empresas (75% usa IA) y PYME (solo 16%) es particularmente sorprendente. Las comparaciones internacionales muestran tendencias similares: los estudios estadounidenses ubican la adopción de IA a nivel de la empresa, dependiendo de la metodología, entre 5% y 40%, pero indican un rápido crecimiento. Global indica que el 40% de las empresas usan IA, otro 42% evalúa el uso. Según una encuesta de McKinsey, KI utiliza más de tres cuartos de las empresas en al menos una función comercial. Esto indica que las ganancias de adopción de IA conducen, pero está aún menos establecida y significativamente más variable que con las herramientas digitales tradicionales.

El reclamo de una tasa de uso de solo 30-50% recaudada en la solicitud del usuario debe considerarse en el contexto de estos datos de adopción. Es poco probable que este número se relacione con el uso básico de los sistemas ERP o CRM generalizados. Más bien, la evidencia indica que esta estimación significa la ocupación de funciones avanzadas o el agotamiento del máximo potencial del software. Gartner señala que las experiencias de usuario insuficientes con aplicaciones hacen que sea necesario usar soluciones de adopción digital (DAS). Los estudios e informes indican que el potencial de los medios digitales a menudo no está agotado, especialmente en las PYME. Un estudio grupal MUUUH mostró que el 73% de los usuarios de CRM no son partidarios de su propio software, lo que indica insatisfacción, lo que a menudo está relacionado con la falta de usabilidad o no enriquecimientos del beneficio esperado. Por lo tanto, la premisa inicial de la baja capacidad es válida, pero muy probablemente se refiere a la profundidad de uso y la activación de características más valiosas pero más complejas.

La percepción de la digitalización en la empresa también tiene una parte. Mientras que casi el 40% de los empleados en Alemania clasifican a su empresa como extremadamente o muy digitalmente, un tercio de la captura requiere la organización de trabajo digital, y el 64% de las empresas se ven a sí mismas como un rezagado. Esto subraya la discrepancia entre la disponibilidad pura de herramientas y su uso efectivo y transformador. Una parte importante de los empleados tampoco se siente suficiente para las habilidades digitales necesarias.

Hay patrones específicos cuando se usa AI. Los empleados usan herramientas como Chatt más privado (54.3%) o mixto (27.8%) como exclusivamente para el trabajo (17.9%). Las aplicaciones más comunes en las empresas son el servicio al cliente (56%), la seguridad cibernética (51%), los asistentes digitales (47%), CRM (46%) y la gestión de inventario (40%). Aunque el 75% de los empleados creen que la IA generativa puede aumentar su productividad y que el uso crece rápidamente, solo el 1% de los gerentes describen el uso de IA en su empresa como "maduro", es decir, completamente integrado en flujos de trabajo y ofrecen resultados comerciales significativos.

La pérdida de valor: cuantificación de las oportunidades perdidas

La subestructura de herramientas digitales conduce a una pérdida significativa de valor y retorno subóptimo de la inversión (ROI) para gastos masivos en el área de transformación digital. Si las funciones de automatización permanecen no utilizadas, los procesos manuales e ineficientes persisten. Si las funciones de seguridad integradas no se activan o configuran, aumenta el riesgo de incidentes de seguridad y violaciones de cumplimiento.

El potencial de productividad no utilizado es considerable. Los estudios indican aumentos de productividad medibles a través del uso de IA, incluso con el nivel actual, aún bajo de uso (por ejemplo, 0.1-0.9% de crecimiento de la productividad laboral). A largo plazo, el potencial se estima en 1.5 puntos porcentuales durante diez años, y los aumentos del 43% se midieron en tareas específicas. Proveedor de soluciones de adopción digital, como WhatFix Report, la productividad aumenta en un 35% y una reducción en la capacitación en un 60% por sus plataformas. Estos números ilustran el valor concreto que puede ser planteado por el uso de herramientas más efectivo.

Además, la subestructura es un riesgo competitivo estratégico. Las empresas que agotan completamente sus herramientas digitales y sistemas de IA logran una mayor eficiencia, agilidad y fortaleza innovadora. Puede reaccionar más rápido a los cambios en el mercado y desarrollar nuevos modelos de negocio (los "negocios compuestos" son un 80% más rápido al implementar nuevas funciones). Empresas que permanecen en el riesgo de uso básico, corren el riesgo de perder la conexión y ponen en peligro su posición de mercado.

El análisis del status quo revela una "ilusión de adopción": altas tasas de implementación de sistemas centrales como ERP y CRM sugieren la madurez digital, que, sin embargo, desgastan una subestructura profunda de funciones avanzadas para la automatización y la seguridad. Esta brecha entre la presencia y la competencia real es el problema central. Este patrón se refuerza en las tecnologías de IA. La adopción de IA crece rápidamente y alberga un enorme potencial, pero la brecha de uso probablemente sea aún más pronunciada debido a una mayor complejidad, dependencia de datos, preocupaciones éticas y mayores déficits de calificación que con las herramientas tradicionales. La discrepancia entre las PYME y las grandes empresas es particularmente clara aquí. Después de todo, a menudo existe una discrepancia entre la percepción de los empleados con respecto a la digitalización de su empresa y su propia capacidad o el uso real de funciones de herramientas avanzadas. Este juicio erróneo puede obstaculizar los esfuerzos para aumentar el uso, ya que la necesidad puede no ser reconocida.

Adecuado para:

• La paradoja de ventas olvida el embudo de ventas: ¡el viaje del cliente es ai, automatización y CRM!

Detectar el potencial de automatización a través del uso de herramientas más profundo

Muchas compañías ya han invertido en herramientas digitales poderosas, pero a menudo solo usan una fracción de sus habilidades de automatización. El potencial de barbecho en CRM, sistemas ERP, plataformas de colaboración y herramientas de IA es significativo y puede ser elevado por la activación específica de las funciones existentes.

Más allá de lo básico: funciones de automatización de flujo de trabajo que se pasa por alto (CRM, ERP, plataformas de colaboración)

Automatización de CRM

Los sistemas CRM modernos ofrecen mucho más que solo contactar a la gestión de datos. A menudo, las funciones no utilizadas incluyen la automatización de tareas (por ejemplo, recuerdos para los seguimientos), la definición de reglas de flujo de trabajo para la asignación automática de clientes potenciales o la escalada de casos de servicio, así como la creación automatizada de informes sobre el rendimiento de las ventas o la satisfacción del cliente. La automatización de la comunicación multicanal permite abordar constantemente a los clientes a través de varios canales (correo electrónico, redes sociales). La integración con otros sistemas, como ERP o herramientas de automatización de marketing, a menudo está disponible, pero no está completamente explotada para garantizar un servicio al cliente y un proceso de ventas sin problemas. Las razones del bajo uso a menudo están en una implementación deficiente, falta de adaptación a procesos específicos o una aceptación inadecuada entre los usuarios.

Automatización ERP

Los sistemas ERP a menudo se usan principalmente para funciones centrales, como la contabilidad financiera y la planificación de recursos, mientras que las opciones de automatización adicionales están inactivas. Ejemplos de esto son el establecimiento de la automatización del flujo de trabajo para los procesos de aprobación, por ejemplo, para pedidos (aprobaciones de pedidos de compra), el procesamiento automatizado de los cálculos de entrada utilizando OCR y asignación basada en reglas, o la optimización de la gestión de inventario de acciones por sugerencias de pedidos automatizados o mensajes de advertencia en acciones bajas. La integración del sistema ERP con otros sistemas operativos (CRM, gestión de la cadena de suministro) es crucial para la automatización y transparencia continua de procesos, pero a menudo se descuida. Una razón común para el fracaso de los proyectos de automatización ERP es el análisis insuficiente e ilustración de los procesos comerciales subyacentes antes de la implementación.

Automatización en plataformas de colaboración (M365/espacio de trabajo)

Las principales suites de colaboración como Microsoft 365 y Google Workspace contienen herramientas potentes pero a menudo pasadas por alto para la automatización del flujo de trabajo:

• Google Workspace: AppSheet permite la creación de aplicaciones personalizadas y la automatización de flujos de trabajo sin conocimiento de programación. Los formularios de Google se pueden usar junto con el script de hojas y aplicaciones de Google para procesos de aprobación y flujos de trabajo simples. Los filtros y reglas extendidas en Gmail pueden automatizar la gestión de correo electrónico y las funciones basadas en IA en lienzo inteligente (documentos, hojas, diapositivas) ofrecen sugerencias inteligentes y bloques de construcción para aumentar la eficiencia.
• Microsoft 365: Power Automats (anteriormente Flow) es una herramienta poderosa para crear flujos de trabajo automatizados en varias aplicaciones de Microsoft y de terceros. SharePoint también ofrece funciones integradas de flujo de trabajo, y la integración de autómatas de potencia en los equipos permite la automatización de notificaciones, permisos y tareas directamente en el Hub de colaboración. La integración perfecta dentro del ecosistema de Microsoft es una ventaja esencial.

No hay plataformas de código/código bajo

El aumento de las plataformas sin código/código bajo que a menudo se integran en las suites grandes o se ofrecen como soluciones independientes (por ejemplo, FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automats), democratiza la automatización. Permiten a los usuarios especializados crear sus propias soluciones de automatización sin un profundo conocimiento de programación. Esto puede acelerar los esfuerzos de automatización, pero requiere pautas claras, cursos de capacitación y una estructura de gobernanza para evitar el crecimiento y los riesgos salvajes.

Utilice la IA para la automatización inteligente (análisis de datos, soporte de tareas, optimización de procesos)

La inteligencia artificial eleva la automatización tradicional de flujo de trabajo a una nueva etapa al traer habilidades cognitivas.

AI en la automatización del flujo de trabajo

• Procesamiento de documentos inteligentes (IDP): los modelos de IA pueden ser relevantes de documentos no estructurados, como facturas, documentos, contratos o correos electrónicos, extraen y clasifican, lo que reduce drásticamente la entrada de datos manuales.
• Habilidades predictivas: la IA puede reconocer patrones en datos históricos para predecir eventos futuros. Los ejemplos son el mantenimiento predictivo de máquinas (mantenimiento predictivo), el pronóstico de la demanda y el inventario o la identificación de oportunidades de ventas prometedoras basadas en el comportamiento del cliente.
• Reenvío inteligente y toma de decisiones: AI puede analizar el contenido y el estado de ánimo (sentimiento) de las consultas de los clientes para reenviarlo automáticamente al departamento correcto o al empleado correcto. También puede tomar decisiones más complejas dentro de un proceso automatizado que va más allá de las simples reglas IF-Then.

Asistente de IA y agentes

Los asistentes de IA integrados (como Microsoft Copilot, Google Gemini o las funciones integradas de ChatGPT) pueden automatizar o admitir una variedad de tareas: genera diseños para correos electrónicos, informes o textos de marketing, resumir largos documentos o reuniones, responder preguntas de los empleados sobre pautas internas (HR, IT), ayuda con la programación o el respaldo de los datos. Entonces, la "AI de agente" va un paso más allá y puede realizar tareas más complejas de múltiples etapas mediante el uso de diferentes herramientas y fuentes de información.

Automatización de procesos robóticos (RPA) y automatización inteligente

RPA denota robots de software ("bots") que automatizan tareas repetitivas basadas en reglas a través de la imitación de interacciones humanas con interfaces de usuario (por ejemplo, copiar datos de una aplicación a otra). Si bien el RPA clásico se basa en datos estructurados y reglas claras, la combinación con IA (a menudo denominada automatización inteligente o hiper -autor) extiende significativamente las posibilidades. AI permite a los bots RPA procesar datos no estructurados (por ejemplo, desde correos electrónicos o PDF), tomar decisiones relacionadas con el contexto y aprender de la experiencia. Se pueden encontrar ejemplos de aplicaciones en casi todas las áreas de la empresa:

• Finanzas: informes automatizados, comparación de cuentas, detección de fraude, procesamiento de facturas.
• Recursos humanos: incorporación de empleados/fuera de borda, facturación salarial, administración de solicitudes de vacaciones.
• Servicio al cliente: consultas estándar automatizadas a través de chatbots, reenvío de casos complejos, actualización de datos del cliente.
• Proveedor y logística: gestión de inventario, procesamiento de pedidos, optimización de rutas de entrega.
• Atención médica: procesamiento de reclamos de seguro, programación, administración de datos del paciente.
• Producción: procesamiento de pedidos, control de calidad, gestión de proveedores.

Mesa potencial

La siguiente tabla muestra un ejemplo de la frecuencia con la que las funciones de automatización no utilizadas asignan procesos comerciales específicos y qué ventajas se pueden lograr.

Asignación de funciones de automatización no utilizadas para procesos comerciales

En el mundo de los negocios digitales actuales, existen numerosas funciones de automatización no utilizadas que pueden asignarse estratégicamente a varios procesos comerciales para lograr aumentos significativos en la eficiencia. Las reglas de flujo de trabajo, como las reglas de permiso de CRM para descuentos, pueden acelerar el ciclo de ventas y garantizar la coherencia en los precios, por lo que se utilizan plataformas como Salesforce, Microsoft Dynamics 365 o SAP CRM. No hay plataformas de código/código bajo, como Automates o Hoja de aplicaciones para gastos de viaje, reducen el esfuerzo administrativo y habilitan reembolsos más rápidos a través de la integración con Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma o Creatio. La extracción de datos basada en IA (IDP) revoluciona la contabilidad automatizada y el procesamiento de documentos, lo que conduce a pagos más rápidos y menos errores de entrada implementables en sistemas ERP, como SAP y Oracle o herramientas especializadas de IDP con componentes RPA+AI. En el área de análisis predictivo, las soluciones de IA ofrecen advertencias de mantenimiento predictivo para los sistemas de producción, lo que minimiza los tiempos de inactividad no planificados y los costos de mantenimiento pueden reducirse, respaldadas por sistemas ERP/MES, plataformas IoT y soluciones de IA especializadas. Finalmente, los asistentes de IA, las tecnologías de AI y RPA de AI, como Chatt/Copilot para diseños de correo electrónico o RPA para el mantenimiento de datos maestros, mejoran la eficiencia de la comunicación y reducen los errores de entrada de datos, implementables con Copilot M365, Google Gemini, UIPath, Automation Anywhere o Blue Prism.

El análisis del potencial de automatización muestra que una parte significativa de las posibilidades ya está en las herramientas, por las cuales las empresas ya han pagado (CRM, ERP, M365/espacio de trabajo). El desafío principal a menudo no es la compra de nuevas herramientas, sino la activación y el uso de las funciones existentes, a menudo potentes pero pasadas por alto. Al mismo tiempo, la democratización de la automatización provoca una paradoja por no hay código/herramientas de bajo código: puede acelerar la adaptación al habilitar a los usuarios especializados, pero también alberga riesgos considerables sin una gobernanza, protocolos de seguridad y estándares de procesos [ver Sección III y VI]. Finalmente, la IA actúa como una capa de expansión: no solo automatiza las tareas existentes de manera más eficiente, sino que también permite formas completamente nuevas de automatización y optimización de procesos mediante el procesamiento de datos no estructurados, predicciones y asistencia inteligente, que es un salto cualitativo en el potencial de automatización.

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Fortalecer la confiabilidad del proceso a través de funciones de herramientas extendidas

Además de la automatización, las herramientas digitales y los sistemas de IA a menudo ofrecen funciones no utilizadas para aumentar la confiabilidad del proceso. La activación de estas habilidades es crucial para minimizar los riesgos, garantizar el cumplimiento y fortalecer la resiliencia de los procesos comerciales.

Uso de control de acceso extendido y funciones de identidad

Las aplicaciones y plataformas comerciales modernas van mucho más allá del simple inicio de sesión de contraseña y ofrecen mecanismos de control granular, que a menudo no están completamente configurados o usados. Esto se aplica a sistemas centrales como ERP y CRM, así como a suites de colaboración (M365, Google Workspace) y sistemas de control de acceso especializado (sistemas de control de acceso, ACS).

Control de acceso basado en ROL (RBAC)

Un principio fundamental es la definición estricta y la aplicación de las pautas de RBAC. Debe asegurarse de que los usuarios solo puedan acceder a los datos y funciones que son esenciales para su rol específico. Muchos sistemas ofrecen herramientas para administrar estos roles, pero la configuración inicial y la atención continua requieren atención y planificación estratégica. Herramientas como BetterCloud pueden respaldar la gestión de autorizaciones en entornos en la nube como Office 365.

Gestión del ciclo de vida de identidad

Un aspecto crítico, a menudo descuidado, es la automatización de la gestión de los usuarios, en particular de manera inquieta. Cuando los empleados abandonan la empresa o cambian su papel, sus derechos de acceso deben retirarse de inmediato y completamente. Las herramientas integradas o las plataformas de gestión de identidad pueden automatizar este proceso y minimizar el riesgo de acceso no autorizado a través de cuentas obsoletas. Esta es un área en la que los procesos manuales son propensos a los errores y pueden dejar brechas de seguridad significativas.

Autenticación multifactor (MFA) y acceso relacionado con el contexto

Si bien MFA se está volviendo cada vez más estándar, muchas plataformas ofrecen pautas de acceso extendidas y relacionadas con el contexto. Estos pueden restringir el acceso en función de factores como la ubicación del usuario, la condición del dispositivo utilizado (salud del dispositivo) o la hora del día y, por lo tanto, crear un nivel de seguridad adicional. Los métodos de verificación biométrica (huella digital, reconocimiento facial) también se pueden integrar para fortalecer el examen de identidad.

Sistemas de control de acceso especializado (ACS)

Los AC dedicados a menudo se usan para asegurar ubicaciones físicas e infraestructura crítica de TI. Estos sistemas ofrecen hardware (por ejemplo, lector de tarjetas, controlador) y software para administrar el acceso físico y lógico. Los aspectos importantes pero a veces pasados ​​por alto son la escalabilidad de la solución para mantenerse al día con el crecimiento corporativo y la capacidad de integrarse con otros sistemas de seguridad (por ejemplo, video vigilancia, sistemas de alarma) para la gestión de seguridad uniforme.

Adecuado para:

• AI para herramientas SEO basadas en SEO-AI y optimización generativa de motores (GEO): desarrollos integrales, tecnologías y ejemplos prácticos

Uso de herramientas integradas de cumplimiento y monitoreo

Muchas plataformas contienen herramientas que pueden contribuir al cumplimiento de las regulaciones y las actividades de monitoreo, pero deben usarse y configurarse activamente.

Gestión de licencias para la seguridad

El monitoreo de la licencia utiliza no solo el control de costos, sino que también es un factor de seguridad importante. Las cuentas de usuario inactivas o las licencias no utilizadas representan vectores de ataque potenciales. El área de ataque puede reducirse identificando y desactivando estas cuentas. Las herramientas especializadas pueden ayudar con la gestión y la optimización de las licencias.

Prevención de pérdida de datos (DLP)

Plataformas como Microsoft 365 y Google Workspace tienen funciones DLP que pueden identificar y bloquear las partes no deseadas o maliciosas de los datos confidenciales (por ejemplo, datos del cliente, información financiera, propiedad intelectual) por correo electrónico o almacenamiento en la nube. Sin embargo, estas reglas deben configurarse específicamente para las necesidades y riesgos de la empresa para ser efectivos.

Protocolos de auditoría e informes

El uso de protocolos de auditoría integrados es esencial para comprender las actividades del usuario, los cambios del sistema y los patrones de acceso. Muchos sistemas registran estos eventos en detalle, pero los protocolos deben verificarse regularmente o, mejor aún, reenviado a la información central de seguridad y los sistemas de gestión de eventos (SIEM) para el análisis automatizado. La capacidad de rastrear es esencial para el cumplimiento y los estudios forenses.

Funciones de cumplimiento

Las herramientas pueden tener certificaciones de cumplimiento específicas. Las plataformas de gobierno como CoreView o AvePoint Cloud Governance ayudan a hacer cumplir y monitorear las pautas de cumplimiento dentro de entornos como Office 365.

Mejoras de seguridad respaldadas por IA

La inteligencia artificial abre nuevas oportunidades para el reconocimiento proactivo y la defensa contra las amenazas de seguridad.

Detección de anomalías

Los sistemas de IA pueden aprender qué comportamiento "normal" es en un sistema o red, y desviaciones (anomalías) que podrían indicar incidentes de seguridad. Los casos de aplicación específicos incluyen:

• Reconocimiento de fraude: identificación de patrones de transacción inusuales (por ejemplo, cantidades altas, lugares inusuales, frecuencia rápida).
• Detección de intrusos: reconocimiento del tráfico de red en sorprendente (por ejemplo, exiltración de datos, ataques DDoS), pruebas de registro sospechosas o comportamiento inusual del usuario.
• Seguridad de punto final: rastrear malware o actividades no autorizadas en computadoras o dispositivos móviles.
• Mejora de IAM: alarma para solicitudes de acceso sospechoso, expansiones de autorización inusual o cuentas comprometidas.

Inteligencia y predicción de amenazas

La IA puede analizar grandes cantidades de datos de amenazas (alimentos de amenazas) para priorizar los riesgos relevantes, reconocer los patrones de ataque (TTPS, tácticas, técnicas y procedimientos) e incluso para predecir futuros ataques o para identificar debilidades. La IA también se puede utilizar para monitorear la web oscura en datos de acceso robado o ataques planificados.

Reacción automatizada a los incidentes

AI puede automatizar los primeros pasos para contener un incidente de seguridad, p. Aislar los sistemas afectados, bloquear las direcciones IP malignas o desactivar las cuentas comprometidas, lo que acorta el tiempo de respuesta.

Mesa potencial

La siguiente tabla a menudo vincula las funciones de seguridad no utilizadas con riesgos específicos que puede abordar.

Asignación de funciones de seguridad no utilizadas para la reducción de riesgos

La asignación de funciones de seguridad no utilizadas para la reducción de riesgos incluye varias categorías funcionales, se pueden tener en cuenta los ejemplos específicos y áreas de aplicación para plataformas y herramientas relevantes. En el área de control de acceso, la configuración Granular RBAC ofrece soporte para prevenir violaciones de acceso o protección de datos no autorizadas, que se pueden lograr, por ejemplo, con M365/Azure AD, Google Workspace Admin o Configuración de seguridad ERP/CRM. Además de esta medida, el desprisionamiento automatizado también hace una contribución decisiva para minimizar los permisos continuos y el riesgo interno asociado, con los sistemas IAM, las integraciones del sistema de recursos humanos, así como las soluciones de Space Space M365 o Google Space.

En la categoría de cumplimiento y vigilancia, las reglas DLP configuradas garantizan la protección contra el drenaje de datos confidenciales, que es compatible con aplicaciones como M365 Security & Cumpliance o el Centro de Seguridad de Google Workspace. El análisis de registro de auditoría activo también juega un papel importante en la prevención de violaciones de cumplimiento o la falta de trazabilidad de los procesos. Los sistemas SIEM como Splunk o QRadar, así como los datos de registro de M365 y Google Workspace son herramientas valiosas aquí.

En el área de la seguridad de la IA, el reconocimiento de anomalías basado en IA se utiliza como medida contra la promoción de la cuenta y la penetración no autorizada. Esto se logra con la ayuda de plataformas de seguridad de IA especializadas o funciones específicas como la protección de identidad de Azure AD.

El análisis de las funciones de seguridad deja en claro que la confiabilidad efectiva del proceso depende en gran medida de la configuración correcta y el uso de las características integradas en aplicaciones comerciales estándar (M365, espacio de trabajo, ERP, CRM). Restar estas funciones conduce directamente a las brechas de seguridad, independientemente de las inversiones en herramientas de seguridad dedicadas. Al mismo tiempo, la automatización en ambas direcciones tiene un impacto en la seguridad: puede aumentar la seguridad (por ejemplo, al parchear o parches automatizados), pero las herramientas de automatización mal aseguradas (por ejemplo, los bots RPA con aplicaciones de bajo código de bajo código no reguladas) pueden tener puntos débiles por sí mismos. Esto subraya la necesidad de integrar aspectos de seguridad directamente en la estrategia de automatización. Finalmente, la efectividad de las herramientas de seguridad basadas en IA (detección de anomalías, pronóstico de amenazas) depende fundamentalmente de la calidad, la integridad y la gobernanza de los datos subyacentes. La calidad de los datos incorrectos inevitablemente conduce a resultados de seguridad de IA poco confiables (falsas alarmas o amenazas pasadas por alto), lo que subraya el papel crítico de la gobernanza de datos (ver Sección VI).

Diagnóstico de la brecha de uso: barreras y desafíos principales

Para cerrar la brecha entre el potencial de las herramientas digitales y su uso real, es crucial comprender los obstáculos subyacentes. Estos pueden dividirse aproximadamente en factores humanos, tecnológicos y organizativos.

El factor humano: déficit de calificación, falta de entrenamiento y resistencia

Brechas de calificación y capacitación

La falta de habilidades digitales y ofertas de capacitación inadecuadas son uno de los mejores obstáculos. Los empleados a menudo carecen del conocimiento de las funciones disponibles o la capacidad de usarlas de manera efectiva. Casi las tres cuartas partes de los empleados no se sienten suficientes para las habilidades digitales requeridas en el trabajo. AI Technologies endurece este problema con una curva de aprendizaje más pronunciada y la necesidad de conocimientos especializados. Los cursos de capacitación existentes a menudo son inadecuados, demasiado corto y no ofrecen apoyo continuo en el trabajo diario.

Resistencia al cambio

El miedo a lo desconocido, las preocupaciones sobre la seguridad laboral (especialmente en el contexto de la IA y la automatización), el disgusto de renunciar a las rutinas establecidas y la falta de creencia en los beneficios de las nuevas herramientas o procesos impulsan la resistencia. Esta se menciona como una de las principales barreras. La comunicación inadecuada por parte de la gerencia a menudo aumenta estas resistencias.

Falta de integración de usuarios

Si se introducen nuevas herramientas sin involucrar a futuros usuarios en el proceso de selección o implementación, esto a menudo conduce a un mal ajuste de la solución y baja aceptación. El significado y el propósito ("¿Por qué?") El cambio debe transmitirse claramente a los usuarios. Las fases de prueba de aceptación del usuario (UAT) a menudo no pueden capturar las necesidades reales de los usuarios si no se planifican y se llevan a cabo cuidadosamente.

Sobrecarga cognitiva y complejidad

Los empleados se enfrentan a un número creciente de aplicaciones, lo que puede provocar pérdidas por fricción y menos uso. La adaptación dificulta constantemente o cambiar herramientas y funciones. El software en sí puede ser inherentemente complejo, menos intuitivo o mal diseñado, lo que inhibe la aceptación.

Obstáculos tecnológicos: complejidad, problemas de integración y sistemas antiguos

Complejidad de herramientas

El software en sí puede utilizar la complejidad excesiva, la interfaz de usuario ilógica o el diseño deficiente. Las herramientas de IA tienen complejidad técnica adicional.

Desafíos de integración

La falta de integración perfecta entre diferentes herramientas conduce a silos de datos, procesos de trabajo interrumpidos y frustración entre los usuarios. La integración de la IA en los paisajes de sistemas existentes es un desafío especial. La dependencia de las integraciones de terceros puede ocultar riesgos adicionales. Las API son cruciales para la integración, pero requieren conocimientos específicos, y a menudo hay una falta de estándares uniformes.

Sistemas ALTS (Legacy Systems)

Infraestructura de TI anticuada y aplicaciones antiguas obstaculizan la introducción de herramientas modernas y frenos iniciativos de transformación digital. La migración de sistemas antiguos a menudo es compleja y costosa.

Problemas de datos

La falta de calidad de los datos, la mala disponibilidad de datos y el gobierno de datos inadecuado son obstáculos masivos, especialmente para proyectos de IA. La protección de datos y la seguridad de los datos también representan barreras considerables para la adopción de AI.

Selección de herramientas inadecuadas

La decisión de las herramientas que no coinciden con los requisitos o procesos comerciales reales o la elección de un proveedor inadecuado a menudo conduce al fracaso de la iniciativa.

Factores organizacionales: falta de estrategia, falta de apoyo de liderazgo y escasez de recursos

Faltar visión y estrategia claras

La falta de una estrategia clara para la transformación digital, los objetivos poco claros o la falta de orientación hacia los objetivos comerciales generales a menudo conducen al fracaso de las iniciativas de digitalización. Muchas compañías tienen una estrategia digital en papel, pero fallan debido a la implementación. A menudo falta una estrategia de IA específica en particular.

Apoyo de liderazgo inadecuado

La falta de compromiso, la falta de apoyo visible (patrocinio) y el respaldo inadecuado a través del nivel de gestión socavan los esfuerzos de transformación. Los gerentes pueden no cumplir con el comportamiento deseado o tener una comprensión inadecuada de los requisitos en sí.

Restricciones de recursos

La falta de presupuesto, tiempo y personal, especialmente en especialistas calificados de TI e IA, es una barrera significativa.

Silos organizacionales

La mala comunicación y la falta de cooperación entre diferentes departamentos o equipos obstaculizan el uso integrado de herramientas y los difíciles procesos de transformación generales.

Falta de medición de éxito

Dificultades en la definición y persecución de figuras clave (KPI) para medir la adopción de la herramienta, el aumento de la eficiencia o el ROI dificultan las inversiones y controlan las medidas de mejora.

Aspectos culturales

La resistencia a los cambios a menudo está profundamente arraigada en la cultura corporativa. La falta de cultura de la innovación o el pensamiento inadecuado impulsado por los datos pueden obstaculizar la introducción de la IA.

Mesa potencial

La siguiente tabla resume las barreras más comunes que se oponen al uso óptimo de las herramientas digitales y de IA.

Barreras comunes para el uso de herramientas digitales y de IA

Las barreras comunes para el uso de herramientas digitales y de IA son el resultado de tres categorías principales: el factor humano, los obstáculos tecnológicos y los factores de organización. Los déficits de calificación y la falta de entrenamiento juegan un papel central en el factor humano, lo que puede conducir a una baja competencia, adopción y errores. Además, la resistencia y el miedo a la pérdida del trabajo inhiben la aceptación y el retraso del progreso. Los obstáculos tecnológicos incluyen la complejidad y el hostilidad de las herramientas que causan frustración e ineficiencia y, por lo tanto, afectan el uso, así como la falta de integración en los sistemas antiguos existentes que causan silos de datos e interrupciones de procesos y obstaculizan la eficiencia. A nivel organizacional, a menudo faltan estrategias claras, que se desperdician los esfuerzos y recursos mal dirigidos. También hay una falta de soporte de gestión, que puede poner en peligro los proyectos porque faltan recursos y apoyo. Después de todo, las restricciones de recursos, como el tiempo, el dinero o la escasez de personal, a menudo conducen a retrasos en los proyectos, sobrecargas o incluso a demoler proyectos.

El análisis de las barreras muestra que rara vez aparecen aislados, pero forman un sistema complejo y entrelazado. Por ejemplo, la falta de soporte de gestión a menudo conduce a una estrategia poco clara y un fondos insuficientes de medidas de capacitación. El entrenamiento inadecuado a su vez exacerbó las brechas de calificación y aumenta los miedos y la resistencia. Las herramientas complejas sin capacitación adecuada o gestión del cambio inevitablemente conducen a una baja aceptación. Los problemas tecnológicos, como la falta de integración, a menudo son síntomas de mala planificación y cooperación transversal inadecuada. Por lo tanto, un enfoque holístico es esencial.

Una razón fundamental para el bajo uso a menudo radica en el déficit de "por qué": no es posible comunicar claramente y demostrar a los usuarios finales cuyo comportamiento es cambiar el beneficio concreto y el valor agregado de las nuevas herramientas o procesos. Si los usuarios no reconocen cómo una nueva herramienta hace que su trabajo sea más fácil o mejora, es falta el incentivo para hacer el esfuerzo de aprender, especialmente si las rutinas antiguas funcionan "lo suficientemente buenas".

Además, la introducción de IA aprieta los puntos de ruptura existentes en la adaptación de las herramientas digitales tradicionales. Los desafíos en las áreas de calificaciones, resistencia, integración y estrategia aumentan por los niveles adicionales de complejidad de la IA (requisitos de datos, ética, costos, talentos especiales). Las empresas que ya están luchando con la adopción digital básica encontrarán aún más difícil la implementación de IA.

Xpert.Digital tiene un conocimiento profundo de diversas industrias. Esto nos permite desarrollar estrategias a medida que se adaptan precisamente a los requisitos y desafíos de su segmento de mercado específico. Al analizar continuamente las tendencias del mercado y seguir los desarrollos de la industria, podemos actuar con previsión y ofrecer soluciones innovadoras. Mediante la combinación de experiencia y conocimiento generamos valor añadido y damos a nuestros clientes una ventaja competitiva decisiva.

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Estrategias para maximizar el valor de la herramienta: promoción de la aceptación y competencia

Para superar las barreras y explotar todo el potencial de las herramientas digitales, se requieren estrategias específicas que desarrollen y apoyen y apoyen las habilidades de los empleados y el cambio organizacional.

Estructura de competencia: capacitación moderna, reentrenamiento y aprendizaje continuo

Vaya más allá de la capacitación única

Los usos de herramientas exitosos requieren más que solo eventos introductorios iniciales. Las ofertas de aprendizaje continuas, específicas de roles y relacionadas con el contexto son necesarias, que crecen con el software y las necesidades de los usuarios.

Prueba de aceptación del usuario (UAT) como oportunidad de aprendizaje

La fase UAT no solo debe considerarse como una prueba técnica, sino como una oportunidad temprana para la capacitación del usuario, la recopilación de comentarios y promover la aceptación. Los usuarios finales reales deben integrarse temprano y prepararse adecuadamente para sus tareas de prueba.

Métodos de entrenamiento efectivos

Una combinación de métodos diferentes es a menudo el más efectivo: cursos estructurados, módulos de autoaprendizaje, enfoques de entrenamiento-entrenador, tutoría, bases de datos de conocimiento bien guardadas y preguntas frecuentes, así como ayuda sensible al contexto directamente en la aplicación (ver DAPS). En el caso de la capacitación de IA, es particularmente importante no solo transmitir la operación ("¿Cómo?"), Sino también abordar la comprensión básica ("¿Qué es/puede/qué no?"), Aspectos éticos y límites de la tecnología.

Centrarse en los beneficios y el flujo de trabajo

La capacitación debe concentrarse en cómo las herramientas resuelven problemas concretos de los usuarios y pueden integrarse sensiblemente en sus procesos de trabajo diarios en lugar de solo las funciones de enumeración.

Estrategia para el desarrollo de la competencia

Las empresas deben abordar la brecha de calificación digital general a través de programas de rescate y rescate específicos.

Adecuado para:

• Inteligencia artificial: el camino de las soluciones de la isla a la estrategia de IA digital integrada utilizando el ejemplo de Otto en el comercio electrónico

Administrar la página humana: gestión y comunicación de cambios efectivas

Integre la gestión del cambio temprano

La gestión del cambio debe planificarse y llevarse a cabo desde el comienzo de un proyecto sobre gestión de proyectos. Los datos de prosci muestran que la excelente gestión del cambio aumenta drásticamente la probabilidad de éxito de los proyectos.

Enfoque estructurado (por ejemplo, prosci adkar)

Los modelos establecidos como ADKAR (conciencia, deseo, conocimiento, habilidad, rehollow) ofrecen un marco para acompañar sistemáticamente a las personas a través del proceso de cambio.

Estrategia de comunicación clara

Un plan de comunicación integral es esencial. Debe proporcionar información regular, abierta y transparente sobre diferentes canales. La visión, los objetivos, la justificación, el cronograma y los efectos en los empleados deben comunicarse claramente. La consideración debe abordarse de manera proactiva. La comunicación idealmente debería provenir de remitentes confiables (por ejemplo, gerentes).

Minimizar los trastornos

Los efectos negativos en los empleados deben ser planificados y amortiguados. Esto incluye la provisión de recursos y apoyo, así como claridad sobre posibles roles.

Resistencia de encuentro de manera constructiva

Se deben entender las causas de resistencia. El objetivo es convertir esto a través de la comunicación abierta, la integración de los afectados y la demostración de ventajas.

Aceptación segura: apoyo de liderazgo y calificaciones de los empleados

Patrocinio activo y visible

El papel decisivo del nivel de alta gerencia (C-suite) no se puede enfatizar lo suficiente. Debe promover activamente el cambio, comunicar la visión, proporcionar recursos y mostrar el comportamiento deseado. El patrocinio activo es el factor de éxito más importante para las iniciativas de cambio.

Habilitar campeones

Los llamados campeones de cambio o súper usuarios dentro de los equipos deben ser identificados y habilitados para apoyar a los colegas, ofrecer capacitación informal y actuar como multiplicadores.

Integración y comentarios de los usuarios

Las partes interesadas, especialmente los usuarios finales, deben integrarse temprano y continuamente. La retroalimentación debe estar activamente capturada y utilizada para mejorar.

Centrado de usuario

El diseño e implementación de nuevas herramientas y procesos debe centrarse constantemente en las necesidades reales de los usuarios y tener como objetivo mejorar su trabajo diario.

Soporte tecnológico: el papel de las plataformas de adopción digital (DAPS)

Funcionalidad de DAPS

Los DAP son soluciones de software (por ejemplo, WhatFix, Upson, Pendo, Walkmen) que se colocan como una capa adicional de aplicaciones existentes. Ofrecen instrucciones sensibles al contexto, tutoriales interactivos, ayuda y soporte de incorporación directamente dentro del software respectivo.

Ventajas

Los DAP pueden acelerar la incorporación, reducir los tiempos y costos de capacitación, reducir el número de consultas de soporte, aumentar la competencia de la aplicación y proporcionar análisis de uso. Gartner predice que el 70% de las organizaciones usarán DAP para 2025.

Papel en la gestión del cambio

Los DAP pueden servir como una herramienta táctica en la gestión del cambio al facilitar la adquisición de conocimiento y habilidades (conocimiento y capacidad en el modelo ADKAR) y promover el anclaje (purificación) a través del apoyo continuo.

Mesa potencial

La siguiente tabla resume las prácticas probadas para promover la aceptación y competencia de la herramienta.

Las mejores prácticas para promover la aceptación y competencia de la herramienta

Las mejores prácticas para promover la aceptación y competencia de la herramienta incluyen varios enfoques estratégicos. En el área de estructura de competencia, la capacitación continua y específica de roles es esencial para aumentar y promover habilidades. Con la gestión del cambio, se recomienda la gestión de cambios temprano e integrada para minimizar la resistencia y las incertidumbres. El liderazgo y la calificación juegan un papel central, con el patrocinio ejecutivo activo asegura que tanto el apoyo y los recursos necesarios estén garantizados. Al mismo tiempo, la integración de los usuarios es crucial por los bucles de retroalimentación para promover la relevancia y la responsabilidad personal. A nivel tecnológico, la implementación de plataformas de adopción digital (DAP) o ayuda en la aplicación respalda la provisión de soporte a pedido y la medición de la eficiencia de uso.

El análisis de las estrategias para el éxito muestra que la promoción del uso de la herramienta es un proceso continuo no es un evento único. Requiere esfuerzos continuos en capacitación, apoyo, comunicación y refuerzo, mucho más allá de la implementación inicial. El liderazgo cristaliza como un tallpin: el patrocinio activo y visible a través de la gestión de la compañía es el factor más poderoso que más se enfatiza para superar la resistencia y conducir al éxito. Sin este compromiso, otros esfuerzos se desvanecen fácilmente. Después de todo, las tecnologías como DAP pueden soportar la adopción, pero no pueden reemplazar una estrategia. Son valiosas ayudas tácticas para impartir conocimientos y habilidades, pero es mejor trabajar en una estrategia integral de gestión y capacitación de cambios bien planificada.

Colocar la base: factores críticos de éxito

Para garantizar el uso avanzado de herramientas digitales de manera sostenible y para aumentar su máximo potencial de automatización y seguridad, las empresas deben crear una base sólida a partir de la integración tecnológica, la calidad de los datos y la capacidad de cambio organizacional.

Arquitectura de integración: la importancia de las API y la conectividad perfecta

Silos abiertos

Uno de los mayores obstáculos para procesos automatizados y eficientes son los silos organizacionales y tecnológicos. La falta de integración entre los sistemas conduce a transmisiones de datos manuales, redundancias e ineficiencias. Por lo tanto, una estrategia de integración bien pensada es esencial para habilitar el flujo de datos sin problemas e implementar la automatización del proceso de extremo a extremo.

El papel de las API

Las interfaces de programación de aplicaciones (API) son los puentes tecnológicos que permiten que diferentes sistemas de software se comuniquen entre sí y reemplacen automáticamente los datos. Las API bien documentadas, seguras, confiables y estandarizadas son cruciales para una integración exitosa.

Ventajas de la integración

La integración exitosa ofrece numerosas ventajas: los datos se sincronizan en tiempo real a través de los límites del sistema, lo que mejora la calidad y consistencia de los datos. Expande las posibilidades de automatización del flujo de trabajo, por ejemplo, vinculando los sistemas de automatización de CRM, ERP y marketing. En última instancia, una base de datos uniformes permite decisiones comerciales sólidas.

Estrategia de integración

Las empresas necesitan un enfoque estratégico para la integración. Esto incluye la selección cuidadosa de las API correctas, la consideración de factores como costos, escalabilidad, seguridad y soporte de proveedores, así como potencialmente el uso de plataformas de integración (IPAA) o herramientas específicas como el conjunto de integración SAP o APIX-DRive para simplificar la gestión de las interfaces. El éxito de los esfuerzos de integración a menudo se puede medir directamente a mejoras en los indicadores de automatización, como la reducción del tiempo de ciclo y la minimización de errores.

Datos como combustible: garantizar la calidad de los datos y la gobernanza para KI y la automatización

Los datos son fundamentales

Los datos son el "elixir de la vida" de la IA y la base para cada automatización efectiva. La mala calidad de los datos inevitablemente conduce a malos resultados: el principio "basura en, basura" se aplica a un grado particular.

Definición de gobierno de datos

La gobernanza de datos se refiere al marco general, que consiste en pautas, estándares, procesos y roles, para administrar bases de datos. El objetivo es garantizar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en toda la empresa.

Significado para ai/automatización

Los datos de alta calidad y bien administrado son esenciales para:

• Modelos de IA confiables: reducción de distorsiones (sesgo), mejora de la precisión y estructura de confianza en los resultados.
• Automatización efectiva: asegúrese de que los procesos automatizados se basen en datos correctos y funcionen según lo previsto.
• Cumplimiento: cumplimiento de las regulaciones legales (por ejemplo, GDPR/GDPR, CCPA).
• Seguridad: Protección de datos confidenciales utilizados para capacitar a los modelos de IA o en flujos de trabajo automatizados.

Prácticas de gobierno importantes

Las prácticas centrales incluyen la definición de estándares de calidad de datos, su monitoreo continuo y el establecimiento de procesos para el ajuste de datos. También son importantes la gestión de los metadatos (a menudo respaldados por catálogos de datos), reglas de control de acceso claras, la gestión del ciclo de vida de los datos, la definición de responsabilidades claras (propiedad de datos/administración), el seguimiento del origen y el uso de datos (linaje/procedencia), una gestión central de las pautas y garantizar el uso de datos éticos.

AI para el gobierno de datos

Curiosamente, el KI se puede utilizar para mejorar la calidad y la gobernanza de los datos, por ejemplo, automatizando el ajuste de datos, la validación, el monitoreo y las pruebas de cumplimiento.

Sostenibilidad segura: gestión del cambio de anclaje en la organización

Cambiar como estado permanente

La transformación digital y la introducción de nuevas herramientas no son proyectos completos, sino un proceso continuo. Por lo tanto, las empresas necesitan una capacidad establecida permanentemente para cambiar el cambio.

Desarrollar madurez interna

Las organizaciones deben evaluar su propia madurez en el área de gestión del cambio y desarrollarlas más. Esto incluye construir habilidades, establecer procesos estandarizados y promover una cultura que sea positiva sobre los cambios.

Integrar la gestión del cambio

Los principios de gestión del cambio deben integrarse firmemente en los procesos diarios, en los métodos de gestión de proyectos y en las prácticas de gestión.

Bucles de retroalimentación y adaptación

Es crucial establecer bucles de retroalimentación continua para monitorear la aceptación, reconocer nuevos desafíos en una etapa temprana y adaptar las estrategias con el tiempo. El éxito debe medirse y rastrear utilizando métricas definidas.

El análisis de los factores de éxito revela un triángulo fundamental: el uso exitoso y avanzado de las herramientas digitales y de IA se basa en la integración de tres columnas dependientes, la gobernanza de datos y la gestión del cambio. Las debilidades en un área socavan la estabilidad de los demás. La automatización avanzada (Sección II) a menudo requiere un flujo de datos del sistema cruzado, lo que requiere una integración sólida. La efectividad de la IA (Sección II, III) depende críticamente de los datos confiables y bien administrados. La implementación de estas soluciones técnicas y su adaptación exitosa por parte de los usuarios a su vez requiere una fuerte gestión de cambios.

La gobernanza de datos no es negociable en particular para el uso creciente de la IA para generar confianza. La naturaleza de "caja negra" de muchos sistemas de IA y su dependencia de grandes cantidades de datos crean riesgos considerables (sesgo, violaciones de protección de datos, errores) si los datos no se manejan cuidadosamente. Por lo tanto, la gobernanza de datos robusta es esencial para reducir estos riesgos y ganar la confianza de los usuarios y las partes interesadas que sean necesarias para la aceptación y el uso de procesos y conocimientos respaldados por AI.

Después de todo, la capacidad de cambiar se convierte en una ventaja competitiva. Las organizaciones que construyen una competencia madura y firmemente anclada de gestión de cambios están mejor equipadas para adaptarse continuamente al progreso tecnológico y para extraer un valor sostenible de sus inversiones digitales. Puede adaptar nuevas herramientas, funciones y procesos de manera más rápida y efectiva que los competidores que fallan en las barreras de adopción descritas en la Sección IV.

Adecuado para:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Potencial de las herramientas digitales: cómo las empresas pueden maximizar la automatización y la seguridad

El análisis ha demostrado que a pesar de las altas tasas de adopción de las herramientas digitales en las empresas alemanas, el considerable potencial para la automatización y la confiabilidad de los procesos no se utilizan. Es probable que la baja carga a menudo citada del 30-50% se refiera a funciones avanzadas, cuya activación promete ganancias de eficiencia significativas y apoyo de riesgos. Las barreras son diversas para esto e incluyen factores humanos como los déficits de calificación y la resistencia al cambio, los obstáculos tecnológicos, como los problemas de complejidad e integración, así como defectos organizacionales, como la falta de estrategias y la falta de apoyo de liderazgo.

Para concluir esta brecha e implementar el valor total de las inversiones digitales, incluida la IA, se requiere un enfoque holístico estratégico. Esto debe combinar la estructura de competencia de los empleados, la gestión del cambio profesional y el liderazgo fuerte con la creación de conceptos básicos técnicos y relacionados con los datos (integración, gobernanza de datos).

Recomendaciones para la acción para los gerentes

1. Mandato para un análisis de uso: comisión Una evaluación formal de cómo las herramientas centrales digitales y de IA se utilizan realmente en comparación con su potencial. El enfoque debe estar en las funciones de automatización y seguridad. Use herramientas de análisis o DAP para la recopilación de datos cuando sea posible.
2. Priorización de la activación de la función antes de comprar una nueva adquisición: Primero, concéntrese en maximizar el valor de las plataformas existentes a través de capacitación específica, ajustes de procesos y la configuración de funciones no utilizadas antes de que se realicen nuevas inversiones en nuevas herramientas.
3. Establezca la gestión del cambio como una prioridad estratégica: invierta en la estructura de las habilidades de gestión de cambios internos e integre en todas las iniciativas digitales desde el principio. Haga un patrocinio activo y visible a través del nivel de gestión para cambios significativos.
4. Ponga programas de aprendizaje y apoyo continuos: vaya más allá de la capacitación única y establezca caminos de aprendizaje continuos específicos de roles. Si es necesario, apoye esto por DAPS y concéntrese en la aplicación en el flujo de trabajo y el beneficio concreto.
5. Establecer una gobernanza de datos sólida (especialmente para la IA): implementa un marco de gobernanza de datos claro con roles, directrices y estándares de calidad definidos como un requisito básico para la escala confiable y ética de las iniciativas de IA.
6. Desarrolle la hoja de ruta de integración estratégica: invierta en una estrategia de API clara y potencialmente en las plataformas de integración para romper los silos de datos y permitir el flujo de datos crítico para la automatización.
7. Promueva la cultura de la retroalimentación y la capacidad de los usuarios: cree mecanismos para la retroalimentación continua de los usuarios e incluya en una etapa temprana de la definición de necesidades y soluciones de prueba (aplique las mejores prácticas para UAT).
8. Mida lo que importa: definir los indicadores de rendimiento clave claros (KPI) para el uso de la herramienta, las ganancias de eficiencia en los procesos, las mejoras en la seguridad, así como para la competencia y la satisfacción de los usuarios de seguir el progreso y probar el ROI.

Al implementar constantemente estas recomendaciones, las empresas pueden cerrar la brecha entre el potencial de sus herramientas digitales y su uso real y, por lo tanto, progresar significativamente en la automatización de los procesos y fortalecer su seguridad.

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