Lisaks CRM-ile ja ERP-le on mõjutatud ka 30–50% kasutamata digitaalseid tööriistu turundus- ja müügi tööriistu

Digitaalsete tööriistade kasutamata potentsiaal: automatiseerimise ja protsesside usaldusväärsuse potentsiaal Saksamaa ettevõtetes

Digitaalne ümberkujundamine edeneb Saksamaa ettevõtetes, kuid püsib paradoks: kuigi digitaalsete tööriistade vastuvõtmise määr on kõrge, on nende potentsiaali oluline osa, eriti automatiseerimise ja turvafunktsioonide osas, kasutamata. Ainult 30–50% kasutajataotluses kajastab tõenäoliselt täiustatud funktsioonide kasutamist, mitte tööriistade põhikasutust. See lahknevus omamise ja tegeliku väärtuse loomise vahel on märkimisväärne, sageli tähelepanuta jäetud võimalus. Olemasolevad tööriistad nagu CRM, ERP-süsteemid, koostööplatvormid ja üha enam ka AI-põhised lahendused pakuvad märkimisväärset potentsiaali protsesside tõhususe suurendamiseks automatiseerimise kaudu ja parandada organisatsiooni vastupidavust protsesside suurenenud usaldusväärsuse kaudu.

📊 Paljud ettevõtted kasutavad ainult 30-50 % oma digitaalsetest tööriistadest. Paradoksaalsel kombel jäävad AI tööriistad sageli kasutamata

Analüüs määratleb kesksed tõkked, mis takistavad selle potentsiaali täielikku ammendumist. Ennekõike hõlmab see kvalifikatsioonilünki ja ebapiisavaid koolitusmeetmeid, vastupanu tööjõu muutustele, tehnoloogiate enda keerukusele, väljakutsetele olemasolevate IT -maastikesse integreerimisel, samuti strateegilise fookuse puudumise ja juhtkonna järjepideva toetuse puudumise.

Selle lünga sulgemiseks ja digitaalsete investeeringute täieliku väärtuse realiseerimiseks peavad ettevõtted järgima mitmemõõtmelist strateegiat. Põhilised sambad on inimkeskne muutuste juhtimine, pideva õppimise kultuuri loomine, tugevate andmehalduse struktuuride rakendamine-eriti AI-rakenduste jaoks-, tagades sujuva tööriista integreerimise API-de kaudu ja eksimatu pühendumus digitaalse arengu juhtimistasandile. Järgmised soovitused pakuvad ettevõtetele strateegilist raamistikku oma digitaalsete tööriistade kasutamise intensiivsuse suurendamiseks ja seeläbi märkimisväärselt edusamme automatiseerimise ja protsessi usaldusväärsuse osas.

Sobib selleks:

• Sõltumatud AI platvormid kui Euroopa ettevõtete strateegiline alternatiiv

Status quo: digitaalsete ja AI -tööriistade kasutamine ettevõtetes

Saksamaa korporatiivse maastiku digitaalne levik on hästi arenenud, kuid tööriistade puhas kättesaadavus ütleb nende tegeliku kasutamise sügavuse ja sellest tuleneva lisaväärtuse kohta vähe. Lapsendamismäärade lähem uurimine võrreldes tegeliku kasutamisega näitab olulist lünka.

Vastuvõtmine vs tegelik kasutamine: inventuur

Saksamaal on väljakujunenud digitaalsete ja ärirakenduste põhiline kasutuselevõtt muljetavaldavalt kõrge. Bitkomi digitaalse kontori indeksi 2024 andmetel kasutavad peaaegu kõik ettevõtted (98%) ERP -rakendusi (ettevõtte ressursside kavandamine). CRM -süsteemid (kliendisuhete haldamine) on samuti laialt levinud, 91%, mis on märkimisväärne kasv võrreldes 77% -ga 2022. aastal. Ettevõtte sisuhalduse (ECM) lahendusi võib leida 84% -l ettevõtetest (2022: 76%). Iga ettevõte kasutab vähemalt ühte digitaalse kontori lahendust. Need arvud näitavad, et juurdepääs standardsetele digitaalsetele tööriistadele Saksamaa ettevõtetes antakse üleriigiliselt ja see ei esinda peamist takistust.

Seevastu toimub tehisintellekti (AI) kasutuselevõtt. Ehkki intressid ja valmisolek investeerimiseks on kõrge - 40% ettevõtetest plaanib AI -d järgmisel aastal kasutada ja 46% kavandavad investeeringuid järgmise viie aasta jooksul - on tegelik rakendamine isegi oluliselt madalam ja heterogeensem. Aastal 2024 kasutas AI -d umbes 17% Saksamaa ettevõtetest. See näitab selget lõhet sektorite ja ettevõtete suuruse vahel: tööstus on teerajaja, kellel on 31% AI kasutamist, samal ajal kui teenindussektor jääb maha. Erinevus suurte ettevõtete (75% AI) ja VKEde (ainult 16%) vahel on eriti silmatorkav. Rahvusvahelised võrdlused näitavad sarnaseid suundumusi: USA uuringud leiavad AI kasutuselevõtu ettevõtte tasandil sõltuvalt metoodikast vahemikus 5–40%, kuid näitavad kiiret kasvu. Globaalne näitab 40% ettevõtetest, kes kasutavad AI -d, veel 42% hindab seda kasutamist. McKinsey uuringu kohaselt kasutab Ki vähemalt ühes ärifunktsioonis üle kolme neljandiku ettevõtetest. See näitab, et AI kasutuselevõtt saab tõuke, kuid on veelgi vähem väljakujunenud ja oluliselt varieeruvam kui traditsiooniliste digitaalsete tööriistade puhul.

Nende vastuvõtmisandmete kontekstis tuleb arvestada kasutaja taotluses tõstatatud kasutusmääraga vaid 30-50%. On ebatõenäoline, et see arv on seotud laialt levinud ERP või CRM -süsteemide põhikasutusega. Pigem näitavad tõendid, et see hinnang tähendab arenenud funktsioonide hõivatust või tarkvara täieliku potentsiaali ammendamist. Gartner juhib tähelepanu sellele, et rakendustega ebapiisavad kasutajakogemused muudavad vajalikuks kasutada digitaalsete adopteerimislahenduste (DAS). Uuringud ja aruanded väidavad, et digitaalse meedia potentsiaal pole sageli ammendatud, eriti VKEdes. Muuuhi grupiuuring näitas, et 73% CRM-i kasutajatest ei ole oma tarkvara toetajad, mis näitab rahulolematust, mis on sageli seotud kasutatavuse puudumise või eeldatava kasu mittereklaamimisega. Seetõttu on madala võime algne eeldus kehtiv, kuid tõenäoliselt viitab see väärtuslikumate, kuid keerukamate tunnuste kasutamise sügavusele ja aktiveerimisele.

Osa on ka digiteerimise tajumisel. Kui peaaegu 40% Saksamaal töötavatest töökohtadest klassifitseerib oma ettevõtte äärmiselt või väga digitaalselt, nõuab kolmandik saagist digitaalse töö korraldust ja 64% ettevõtetest peab end Straggleriks. See rõhutab lahknevust tööriistade puhta kättesaadavuse ja nende tõhusa, transformatiivse kasutamise vahel. Märkimisväärne osa töötajatest ei tunne ka vajalike digitaalsete oskuste jaoks piisavat.

AI kasutamisel on konkreetseid mustreid. Töötajad kasutavad selliseid tööriistu, näiteks CHATT rohkem (54,3%) või segatud (27,8%) eranditult töö jaoks (17,9%). Ettevõtte kõige tavalisemad rakendused on klienditeenindus (56%), Cyber ​​Security (51%), digitaalsed assistendid (47%), CRM (46%) ja varude haldamine (40%). Ehkki 75% töötajatest usub, et generatiivne AI võib nende tootlikkust suurendada ja et kasutamine kasvab kiiresti, kirjeldab ainult 1% juhtidest AI kasutamist nende ettevõttes kui küpset, st integreeritud täielikult töövoogudesse ja annab olulisi äritulemusi.

Väärtuse kaotamine: kasutamata võimaluste kvantifitseerimine

Digitaalsete tööriistade alamstruktuur toob kaasa olulise väärtuse ja mitteoptimaalse investeeringutasuvuse (ROI) ulatuslikud kulud digitaalse muundamise valdkonnas. Kui automatiseerimisfunktsioonid jäävad kasutamata, püsivad käsitsi ebaefektiivsed protsessid. Kui integreeritud ohutusfunktsioone ei aktiveerita ega konfigureerita, suureneb turvajuhtumite ja vastavusrikkumiste oht.

Kasutamata tootlikkuse potentsiaal on märkimisväärne. Uuringud näitavad AI kasutamise mõõdetavat tootlikkuse suurenemist, isegi praeguse, endiselt madala kasutustaseme korral (nt 0,1–0,9% tööjõu tootlikkuse kasv). Pikas perspektiivis on potentsiaal kümne aasta jooksul hinnanguliselt 1,5 protsendipunkti ja 43% suurenemist mõõdeti konkreetsetes ülesannetes. Selliste digitaalsete lapsendamislahenduste pakkuja, näiteks WhatFixi aruanne tootlikkus suureneb 35% ja nende platvormide vähendamine 60%. Need numbrid illustreerivad betooni väärtust, mida saab tõhusama tööriista kasutamisega tõsta.

Lisaks on alamstruktuur strateegiline konkurentsirisk. Ettevõtted, kes kurnavad täielikult oma digitaalseid tööriistu ja AI -süsteeme, saavutavad suuremat tõhusust, paindlikkust ja uuenduslikku tugevust. Turumuudatustele saate reageerida kiiremini ja arendada uusi ärimudeleid ("Composable'i ettevõtted" on uute funktsioonide rakendamisel 80% kiirem). Ettevõtted, kes jäävad põhikasutusriski, riskivad ühenduse kaotamise ja oma turupositsiooni ohustamise.

Status quo analüüs näitab seega „adopteerimise illusiooni”: selliste põhisüsteemide nagu ERP ja CRM kõrge rakendamise määr viitab digitaalsele küpsusele, mis aga kannab automatiseerimiseks ja ohutuseks täiustatud funktsioonide sügavat alamstruktuuri. See lõhe olemasolu ja tegeliku kompetentsi vahel on põhiprobleem. Seda mustrit tugevdatakse AI -tehnoloogiates. AI lapsendamine kasvab kiiresti ja kannab tohutut potentsiaali, kuid kasutamislõhe on ilmselt veelgi selgem, kuna kõrgem keerukus, andmesõltuvus, eetilised probleemid ja suuremad kvalifikatsioonidefitsiidid kui traditsiooniliste tööriistade puhul. VKEde ja suurte ettevõtete erinevus on siin eriti selge. Lõppude lõpuks on töötajate tajumise vahel sageli lahknevus nende ettevõtte digiteerimise ja nende enda võimete või täiustatud tööriistade tegeliku kasutamise vahel. See vale otsustusvõime võib takistada kasutamist suurendamist, kuna vajadust ei pruugita kajastada.

Sobib selleks:

• Müügiparadoks loodavad müügilehte: Kliendireis on surnud AI, automatiseerimine ja CRM!

Tuvastage automatiseerimispotentsiaal läbi sügavama tööriista kasutamise

Paljud ettevõtted on juba investeerinud võimsatesse digitaalsetesse tööriistadesse, kuid sageli kasutavad nad vaid murdosa oma automaatikaoskustest. CRM -i, ERP -süsteemide, koostööplatvormide ja AI -tööriistade kesa potentsiaal on märkimisväärne ja neid saab tõsta olemasolevate funktsioonide sihipärase aktiveerimisega.

Lisaks põhitõdedele: tähelepanuta jäetud töövoo automatiseerimisfunktsioonid (CRM, ERP, koostööplatvormid)

CRM -i automatiseerimine

Kaasaegsed CRM -süsteemid pakuvad palju enamat kui lihtsalt kontaktide andmete haldamist. Sageli hõlmavad kasutamata funktsioonid ülesannete automatiseerimist (nt järelmeetmete mälestused), töövoo reeglite määratlus juhtmete automaatseks määramiseks või teenindusjuhtumite eskaleerumiseks, samuti müügitulemuste või klientide rahulolu aruannete automatiseeritud loomine. Mitme kanaliga suhtlemismatiseerimine võimaldab kliente järjepidevalt pöörduda erinevate kanalite (e-post, sotsiaalmeedia) kaudu. Integreerimine teiste süsteemidega, näiteks ERP või turunduse automatiseerimisriistadega, on sageli saadaval, kuid seda ei kasutata täielikult, et tagada sujuv klienditeenindus ja müügiprotsess. Madala kasutamise põhjused on sageli halva rakendamise, konkreetsete protsessidega kohanemise puudumine või kasutajate ebapiisav aktsepteerimine.

ERP automatiseerimine

ERP -süsteeme kasutatakse sageli peamiselt põhifunktsioonide jaoks, näiteks finantsarvestuse ja ressursside kavandamisel, samas kui edasised automatiseerimisvõimalused on jõude. Selle näited on kinnitusprotsesside töövoo automatiseerimise loomine, näiteks tellimuste (ostutellimuste kinnitused), sisendiarvutuste automatiseeritud töötlemine OCR-i ja reeglitepõhise määramise abil või varude varude haldamise optimeerimine automatiseeritud tellimuste soovituste või hoiatusteadete abil madalatel aktsiate hoiatustes. ERP -süsteemi integreerimine teiste töösüsteemidega (CRM, tarneahela juhtimine) on protsesside pideva automatiseerimise ja läbipaistvuse jaoks ülioluline, kuid sageli jäetakse see tähelepanuta. ERP automatiseerimisprojektide ebaõnnestumise levinud põhjus on enne rakendamist aluseks olevate äriprotsesside ebapiisav analüüs ja illustratsioon.

Automaatika koostööplatvormides (M365/Workspace)

Juhtivad koostöösviidid nagu Microsoft 365 ja Google Workspace sisaldavad võimsaid, kuid sageli tähelepanuta jäetud tööriistu töövoo automatiseerimiseks:

• Google Workspace: Appsheet võimaldab kohandatud rakenduste loomist ja töövoogude automatiseerimist ilma programmeerimiseta. Google'i vorme saab kasutada koos Google'i lehtede ja rakenduste skriptiga kinnitusprotsesside ja lihtsate töövoogude jaoks. Gmaili laiendatud filtrid ja reeglid saavad nutika lõuendi (Docs, lehed, slaidid) e-posti haldamise ja AI-põhised funktsioonid automatiseerida intelligentseid ettepanekuid ja ehitusplokke tõhususe suurendamiseks.
• Microsoft 365: Power Automaat (endine Flow) on võimas tööriist automatiseeritud töövoogude loomiseks erinevates Microsofti ja kolmandate osapoolte rakendustes. SharePoint pakub ka integreeritud töövoo funktsioone ning meeskondade integreerimine meeskondadesse võimaldab automatiseerida teatisi, lubasid ja ülesandeid otse koostöökeskuses. Sujuv integreerimine Microsofti ökosüsteemis on oluline eelis.

Puudub kood/madala koodiplatvormid

NO-koodi-/madala koodiga platvormide tõus, mis on sageli integreeritud suurtesse sviitidesse või mida pakutakse sõltumatute lahendustena (nt Flowforma, Creatio, KissFlow, Jotform töövoogud, Applehet, Power Automaat), demokratiseerib automatiseerimist. Need võimaldavad spetsialistidel luua oma automatiseerimislahendusi ilma sügavate programmeerimise teadmisteta. See võib kiirendada automatiseerimist, kuid metsiku kasvu ja riskide vältimiseks on vaja selgeid juhiseid, koolituskursusi ja juhtimisstruktuuri.

Kasutage intelligentse automatiseerimiseks AI -d (andmete analüüs, ülesannete tugi, protsessi optimeerimine)

Tehisintellekt tõstab kognitiivsete oskuste toomisega traditsioonilise töövoo automatiseerimise.

AI töövoo automatiseerimisel

• Arukas dokumentide töötlemine (IDP): AI -mudelid võivad olla olulised struktureerimata dokumentidest, nagu arved, dokumendid, lepingud või e -kirjad, väljavõtted ja klassifitseerimine, mis vähendab drastiliselt käsitsi andmete sisendit.
• Ennustamisoskus: AI suudab tulevaste sündmuste ennustamiseks ära tunda ajalooliste andmete mustrid. Näited on masinate (ennustav hooldus) ennustav hooldus, nõudluse ja varude prognoos või paljutõotavate müügivõimaluste tuvastamine klientide käitumisel.
• Arukas edastamine ja otsuste tegemine: AI saab analüüsida klientide päringute sisu ja meeleolu (meeleolu), et see automaatselt edastada õigele osakonnale või õigele töötajale. Samuti võib see teha automatiseeritud protsessis keerukamaid otsuseid, mis ületavad lihtsaid, kui reeglid.

AI assistent ja agendid

Integreeritud AI assistendid (näiteks Microsoft Copilot, Google Gemini või ChatGPT manustatud funktsioonid) saavad automatiseerida või toetada mitmesuguseid ülesandeid: genereerite e -kirjade, aruannete või turundustekstide kujundusi, võtke kokku pikki dokumente või koosolekuid kokku, vastate töötajate küsimustele sisemiste juhiste (HR, IT -ga), abistamisel või toetamisel. Niisiis läheb nimega “Agentiline AI” sammu edasi ja suudab erinevaid tööriistu ja teabeallikaid kasutada keerukamaid, mitmeastmelisi ülesandeid.

Robotprotsesside automatiseerimine (RPA) ja intelligentne automatiseerimine

RPA tähistab tarkvararoboteid (“Bots”), mis automatiseerib reeglipõhiseid korduvaid ülesandeid inimese interaktsioonide jäljendamise kaudu kasutajaliidestega (nt kopeerige andmed ühest rakendusest teise). Ehkki klassikaline RPA tugineb struktureeritud andmetele ja selgetele reeglitele, laiendab kombinatsioon AI -ga (mida sageli nimetatakse intelligentseks automatiseerimiseks või hüper -auutomaatimiseks) võimalusi märkimisväärselt. AI võimaldab RPA robotidel töödelda struktureerimata andmeid (nt e-kirjadest või PDF-idest), teha kontekstiga seotud otsuseid ja õppida kogemustest. Rakenduse näiteid leiate peaaegu kõigist ettevõtte valdkondadest:

• Rahandus: automatiseeritud aruandlus, kontode võrdlus, pettuste tuvastamine, arvete töötlemine.
• Inimressursid: töötajad pardalevõtmise/väljumise, palgaarvestuse, puhkuserakenduste haldamise.
• Klienditeenindus: standardsete päringute automatiseeritud vastamine vestlusprogrammide kaudu, keerukate juhtumite edastamine, kliendiandmete värskendamine.
• Tarnija ja logistika: varude haldamine, tellimuste töötlemine, tarneteede optimeerimine.
• Tervishoiu: kindlustusnõuete töötlemine, ajakava koostamine, patsiendi andmete haldamine.
• Tootmine: tellimuste töötlemine, kvaliteedikontroll, tarnijate haldamine.

Potentsiaallaud

Järgmises tabelis on toodud näide sellest, kui sageli kasutamata automatiseerimisfunktsioonid konkreetsed äriprotsessid määravad ja milliseid eeliseid on võimalik saavutada.

Äriprotsesside kasutamata automatiseerimisfunktsioonide määramine

Äriprotsesside kasutamata automatiseerimisfunktsioonide määramine - pilt: xpert.digital

Tänapäeva digitaalses ärimaailmas on arvukalt kasutamata automatiseerimisfunktsioone, mida saab strateegiliselt määrata erinevatele äriprotsessidele, et saavutada tõhusus märkimisväärselt. Töövoo reeglid nagu CRM -i lubade reeglid võivad kiirendada müügitsüklit ja tagada hinnakujunduse järjepidevuse, kusjuures kasutatakse selliseid platvorme nagu Salesforce, Microsoft Dynamics 365 või SAP CRM. Puuduvad koodi-/madala koodiplatvormid, näiteks Power automatiseerib või reisikulude rakendamiseks Applehet, vähendage halduskorda ja võimaldavad kiiremaid hüvitisi, integreerimise kaudu Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma või Creamioga. AI-põhise andmete ekstraheerimine (IDP) revolutsiooniliselt automatiseeritud raamatupidamis- ja dokumentide töötlemist, mis põhjustab kiiremaid makseid ja vähem sisendvigu, mida saab kasutada ERP-süsteemides, näiteks SAP ja Oracle või spetsialiseeritud IDP-tööriistad RPA+AI komponentidega. Ennustava analüüsi valdkonnas pakuvad AI -lahendused prognoositavad hooldushoiatused tootmissüsteemidele, mis minimeerib planeerimata aegu ja hoolduskulusid saab vähendada, mida toetavad ERP/MES süsteemid, IoT platvormid ja spetsialiseeritud AI -lahendused. Lõpuks parandavad AI assistendid, agentic AI ja RPA tehnoloogiad, näiteks Chatt/Coppilot e -posti kujundamise jaoks või RPA põhiandmete hooldamiseks, kommunikatsiooni efektiivsust ja vähendavad andmete sisendvigu, rakendatav M365 Coppilotiga, Google Gemini, UIPATH, automatiseerimine ükskõik kus või sinine prism.

Automatiseerimispotentsiaali analüüs näitab, et oluline osa võimalustest on juba tööriistades, mille eest ettevõtted on juba maksnud (CRM, ERP, M365/Workspace). Esmane väljakutse pole sageli uute tööriistade ostmine, vaid olemasolevate, sageli võimsate, kuid tähelepanuta jäetud funktsioonide aktiveerimine ja kasutamine. Samal ajal põhjustab automatiseerimise demokratiseerimine paradoksi kood/madala koodiga tööriistad: see võib kiirendada kohanemist, võimaldades spetsialiseerunud kasutajaid, kuid sadage ka märkimisväärseid riske ilma piisava juhtimise, ohutusprotokollide ja protsessistandardeteta [vt III ja VI jaotist. Lõpuks toimib AI laienduskihina: see mitte ainult automatiseerib olemasolevaid ülesandeid tõhusamalt, vaid võimaldab ka täielikult uusi automatiseerimise ja protsessi optimeerimise vorme struktureerimata andmete, ennustuste ja intelligentse abi töötlemise kaudu, mis on automatiseerimispotentsiaali kvalitatiivne hüpe.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Protsessi usaldusväärsuse tugevdamine laiendatud tööriistafunktsioonide kaudu

Lisaks automatiseerimisele pakuvad digitaalsed tööriistad ja AI -süsteemid sageli kasutamata funktsioone protsessi usaldusväärsuse suurendamiseks. Nende oskuste aktiveerimine on ülioluline riskide minimeerimiseks, vastavuse tagamiseks ja äriprotsesside vastupidavuse tugevdamiseks.

Laiendatud juurdepääsu kontrolli ja identiteedi funktsioonide kasutamine

Kaasaegsed ärirakendused ja platvormid ulatuvad kaugemale lihtsatest paroolilugemetest ja pakuvad granuleeritud juhtimismehhanisme, mida sageli pole täielikult konfigureeritud ega kasutatud. See kehtib selliste põhisüsteemide nagu ERP ja CRM, samuti koostöö sviitide (M365, Google Workspace) ja spetsiaalsete juurdepääsu juhtimissüsteemide kohta (Access Control Systems, ACS).

ROL -põhise juurdepääsu juhtimine (RBAC)

Põhimõte on RBAC juhiste range määratlus ja jõustamine. Tuleb tagada, et kasutajad saavad juurde pääseda ainult andmetele ja funktsioonidele, mis on nende konkreetse rolli jaoks hädavajalikud. Paljud süsteemid pakuvad tööriistu nende rollide haldamiseks, kuid esialgne konfiguratsioon ja pidev hooldus vajavad hooldust ja strateegilist planeerimist. Sellised tööriistad nagu BetterCloud saavad toetada autoriseerimiste haldamist sellistes pilvekeskkondades nagu Office 365.

Identiteedi elutsükli juhtimine

Turvalisuse kriitiline, sageli tähelepanuta jäetud aspekt on kasutajahalduse automatiseerimine, eriti puudub. Kui töötajad lahkuvad ettevõttest või muudavad oma rolli, tuleb nende juurdepääsuõigused kohe ja täielikult tagasi võtta. Integreeritud tööriistad või identiteedihaldusplatvormid saavad seda protsessi automatiseerida ja minimeerida aegunud kontode kaudu loata juurdepääsu riski. See on valdkond, kus käsitsi protsessid on vigadele altid ja võivad jätta olulised turvalünkade.

Mitmefaktoriline autentimine (MFA) ja kontekstiga seotud juurdepääs

Ehkki MFA on üha enam standardseks muutumas, pakuvad paljud platvormid laiendatud kontekstiga seotud juurdepääsu juhiseid. Need võivad piirata juurdepääsu selliste tegurite põhjal nagu kasutaja asukoht, kasutatud seadme (seadme tervis) või kellaaja seisukord ja seega luua täiendav turvatase. Identiteedieksami tugevdamiseks saab integreerida ka biomeetrilisi kontrollimismeetodeid (sõrmejälge, näotuvastust).

Spetsialiseeritud juurdepääsu juhtimissüsteemid (ACS)

Spetsiaalseid AC -sid kasutatakse sageli füüsiliste asukohtade ja kriitilise IT -infrastruktuuri kindlustamiseks. Need süsteemid pakuvad riistvara (nt kaardilugeja, kontroller) ja tarkvara füüsilise ja loogilise juurdepääsu haldamiseks. Olulised, kuid mõnikord tähelepanuta jäetud aspektid on lahenduse mastaapsus, et olla kursis ettevõtte kasvuga ja võime integreeruda teiste turvasüsteemide (nt videovalve, häiresüsteemid) ühtlase turvalisuse haldamiseks.

Sobib selleks:

• AI SEO-põhise SEO tööriistade ja generatiivse mootori optimeerimise jaoks (GEO): põhjalikud arengud, tehnoloogiad ja praktilised näited

Integreeritud vastavuse ja seirevahendite kasutamine

Paljud platvormid sisaldavad tööriistu, mis võivad soodustada määruste ja jälgimistegevuste järgimist, kuid neid tuleb aktiivselt kasutada ja konfigureerida.

Turvalisuse litsentsi haldamine

Litsentsi jälgimine ei teeni mitte ainult kulukontrolli, vaid on ka oluline ohutustegur. Passiivsed kasutajakontod või kasutamata litsentsid esindavad võimalikke rünnakuvektoreid. Rünnaku piirkonda saab vähendada, tuvastades ja desaktiveerides need kontod. Spetsiaalsed tööriistad võivad aidata litsentside haldamisel ja optimeerimisel.

Andmete kaotuse ennetamine (DLP)

Sellistel platvormidel nagu Microsoft 365 ja Google Workspace on DLP -funktsioonid, mis suudavad tuvastada ja blokeerida tundlike andmete tahtmatuid või pahatahtlikke osi (nt kliendiandmed, finantsteave, intellektuaalomand) e -posti või pilvesalvestuse abil. Need reeglid tuleb siiski konfigureerida spetsiaalselt ettevõtte vajaduste ja riskide jaoks, et olla tõhusus.

Auditiprotokollid ja aruandlus

Integreeritud auditiprotokollide kasutamine on oluline, et mõista kasutaja tegevusi, süsteemimuudatusi ja juurdepääsumustreid. Paljud süsteemid registreerivad neid sündmusi üksikasjalikult, kuid protokolle tuleb regulaarselt kontrollida või mis veelgi parem, edastada automatiseeritud analüüsiks keskse turvateabe ja sündmuste haldamise süsteemidele (SIEM). Jälgimisoskus on oluline nõuetele vastavuse ja kohtuekspertiisi uuringute jaoks.

Vastavusfunktsioonid

Tööriistadel võivad olla konkreetsed vastavuse sertifikaadid. Juhtimisplatvormid nagu CoreView või AvePoint Cloud juhtimine aitavad jõustada ja jälgida vastavusjuhiseid sellistes keskkondades nagu Office 365.

AI toetatud turvalisuse täiustused

Tehisintellekt avab uusi võimalusi ennetavaks tunnustamiseks ja kaitseks julgeolekuohtude vastu.

Anomalide tuvastamine

AI -süsteemid saavad õppida, milline on süsteemis või võrgus normaalne käitumine, ja kõrvalekaldeid (kõrvalekaldeid), mis võivad osutada ohutusjuhtumeid. Konkreetsed taotlusjuhtumid hõlmavad:

• Pettuste äratundmine: ebaharilike tehingumustrite tuvastamine (nt suured kogused, ebaharilikud kohad, kiire sagedus).
• Sissetungide tuvastamine: silmatorkava võrguliikluse äratundmine (nt andmete väljaõpe, DDOS -i rünnakud), kahtlased registreerimistestid või ebaharilik kasutajakäitumine.
• Endpoint Security: pahavara või mitteaktroriseeritud tegevuste jälgimine arvutites või mobiilseadmetes.
• IAM -i täiustamine: kahtlaste juurdepääsu taotluste, ebaharilike autoriseerimise laiendamise või ohustatud kontode häire.

Ohu intelligentsus ja ennustamine

AI saab analüüsida tohutuid ohuandmeid (ohuvooge), et tähtsustada asjakohaseid riske, tuvastada rünnakuharjumusi (TTPS - taktika, tehnikad ja protseduurid) ning isegi tulevaste rünnakute ennustamiseks või nõrkuste tuvastamiseks. AI -d saab kasutada ka varastatud juurdepääsu andmete või kavandatud rünnakute tumeda veebi jälgimiseks.

Automatiseeritud reaktsioon juhtumitele

AI saab automatiseerida esimesi samme ohutusjuhtumi sisaldamiseks, nt. Isoleerides mõjutatud süsteeme, blokeerides pahaloomulisi IP -aadresse või desaktiveerides ohustatud kontosid, mis lühendab reageerimisaega.

Potentsiaallaud

Järgmine tabel seob sageli kasutamata turvafunktsioone konkreetsete riskidega, millega saate lahendada.

Kasutamata turvafunktsioonide määramine riskide vähendamiseks

Kasutamata turvafunktsioonide määramine riskide vähendamiseks - pilt: xpert.digital

Kasutamata turvafunktsioonide määramine riskide vähendamiseks hõlmab erinevaid funktsionaalseid kategooriaid, asjakohaste platvormide ja tööriistade konkreetseid näiteid ja valdkondi. Juurdepääsukontrolli valdkonnas pakub Granule RBAC konfiguratsioon tuge volitamata juurdepääsu või andmekaitse rikkumiste ärahoidmisel, mida on võimalik saavutada näiteks M365/Azure AD, Google Workspace'i administraatori või ERP/CRM turvasätete abil. Lisaks sellele meetmele annab automatiseeritud deprovision ka otsustava panuse jätkuvate lubade ja sellega seotud siseringite riski minimeerimiseks koos IAM -süsteemide, HR -süsteemi integreerimiste, samuti M365 või Google Work Space Solutions abil.

Vastavuse ja jälgimise kategoorias tagavad konfigureeritud DLP -reeglid kaitse tundlike andmete äravoolu eest, mida toetavad sellised rakendused nagu M365 Security & vastavus või Google Workspace'i turvakeskus. Aktiivne auditilogi analüüs mängib olulist rolli ka vastavusrikkumiste ärahoidmisel või protsesside jälgitavuse puudumisel. SIEM -süsteemid nagu Splunk või Qradar, samuti M365 ja Google Workspace logiandmed on siin väärtuslikud tööriistad.

AI turvalisuse valdkonnas kasutatakse AI-põhist anomaalia äratundmist konto edendamise ja loata leviku meetmena. See saavutatakse spetsialiseeritud AI turvaplatvormide või konkreetsete funktsioonide, näiteks Azure AD identiteedi kaitse abil.

Ohutusfunktsioonide analüüs teeb selgeks, et efektiivne protsessi usaldusväärsus sõltub suuresti tavalistesse ärirakendustesse manustatud funktsioonide õigest konfiguratsioonist ja kasutamisest (M365, Workspace, ERP, CRM). Nende funktsioonide lahutamine viib otse turvalünkadeni, sõltumata investeeringutest spetsiaalsetesse turvavahenditesse. Samal ajal mõjutab automatiseerimine mõlemas suunas ohutust: see võib suurendada turvalisust (nt automatiseeritud puuduse või lappimise teel), kuid halvasti turvatud automatiseerimisvahendid (nt liiga kõrgete õigustega RPA robotid, võivad iseenesest nõrgad punktid muutuda. See rõhutab vajadust integreerida ohutusaspektid otse automatiseerimisstrateegiasse. Lõpuks sõltub AI-põhiste turvavahendite (anomali tuvastamine, ohuprognoos) tõhusus põhimõtteliselt aluseks olevate andmete kvaliteedist, täielikkusest ja juhtimisest. Halva andmete kvaliteet põhjustab paratamatult ebausaldusväärseid AI turvatulemusi (valehäired või tähelepanuta jäetud ohud), mis rõhutab andmete juhtimise kriitilist rolli (vt VI jaotis).

Kasutuslõhe diagnoosimine: peamised tõkked ja väljakutsed

Digitaalsete tööriistade potentsiaali ja selle tegeliku kasutamise vahelise lõhe ületamiseks on ülioluline mõista aluseks olevaid takistusi. Neid saab laias laastus jagada inimlikeks, tehnoloogilisteks ja organisatsioonilisteks teguriteks.

Inimfaktor: kvalifikatsiooni puudujääk, koolituse ja vastupanu puudumine

Kvalifikatsiooni lüngad ja koolitus

Digitaalsete oskuste ja ebapiisavate koolituspakkumiste puudumine on üks suurimaid takistusi. Töötajatel puuduvad sageli teadmised olemasolevate funktsioonide kohta või võime neid tõhusalt kasutada. Ligi kolmveerand töötajatest ei tunne end tööl vajalike digitaalsete oskuste jaoks piisavana. AI-tehnoloogiad pingutavad seda probleemi järsema õppimiskõvera ja spetsiaalse oskusteabe vajadusega. Olemasolevad koolituskursused on sageli ebapiisavad, liiga lühiajalised ega paku igapäevases töös pidevat tuge.

Vastupanu muutustele

Hirm tundmatute ees, mure töökoha turvalisuse pärast (eriti AI ja automatiseerimise kontekstis), väljakujunenud rutiinidest loobumise ja uute tööriistade või protsesside eeliste puudumine. Seda nimetatakse üheks parimaks tõkkeks. Juhtimise ebapiisav suhtlus suurendab neid takistid sageli.

Kasutajate integreerimise puudumine

Kui kasutusele võetakse uusi tööriistu ilma tulevaste kasutajate kaasamiseta valiku- või rakendusprotsessi, viib see sageli lahenduse halva sobivuse ja madala aktsepteerimiseni. Tähendus ja eesmärk (“miks?”) Muutus tuleb kasutajatele selgelt edastada. Kasutajate aktsepteerimise testimise (UAT) faasid ei suuda sageli kasutajate tegelikke vajadusi tabada, kui neid pole hoolikalt planeeritud ja teostatud.

Kognitiivne ülekoormus ja keerukus

Töötajad seisavad silmitsi kasvava arvu taotlustega, mis võivad põhjustada hõõrdekaotusi ja vähem kasutamist. Kohanemine raskendab pidevalt tööriistu ja funktsioone. Tarkvara ise võib olla oma olemuselt keeruline, vähem intuitiivne või halvasti kujundatud, mis pärsib aktsepteerimist.

Tehnoloogilised takistused: keerukus, integratsiooniprobleemid ja vanad süsteemid

Tööriistade keerukus

Tarkvara ise saab kasutada liigset keerukust, ebaloogilist kasutajaliidest või kehva disaini. AI tööriistadel on täiendav tehniline keerukus.

Integratsiooniprobleemid

Erinevate tööriistade vahelise sujuva integreerimise puudumine põhjustab andmesilosid, katkestatud tööprotsesse ja pettumust kasutajate vahel. AI integreerimine olemasolevatesse süsteemimaastikesse on eriline väljakutse. Sõltuvus kolmandate osapoolte integratsioonidest võib varjata täiendavaid riske. API-d on integreerimiseks üliolulised, kuid nõuavad konkreetset oskusteavet ja sageli puuduvad ühtsed standardid.

ALTS süsteemid (pärandsüsteemid)

Aegunud IT -infrastruktuur ja vanad rakendused takistavad kaasaegsete tööriistade ja pidurite digitaalse muundamise algatuste kasutuselevõttu. Vanade süsteemide ränne on sageli keeruline ja kallis.

Andmeprobleemid

Andmete kvaliteedi, halva andmete kättesaadavuse ja ebapiisava andmete juhtimise puudumine on tohutu takistus, eriti AI projektide jaoks. Andmekaitse ja andmeturbed tähistavad ka AI kasutuselevõtu märkimisväärseid tõkkeid.

Ebasobivate tööriistade valik

Otsus tööriistade kohta, mis ei vasta tegelikele ärinõuetele ega protsessidele, või ebasobiva pakkuja valimine viib sageli algatuse ebaõnnestumiseni.

Organisatsioonilised tegurid: strateegia puudumine, juhtimise toetamine ja ressursside puudus

Puudub selge visioon ja strateegia

Selge strateegia puudumine digitaalse muundamise, ebaselgete eesmärkide saavutamiseks või üleüldiste ärieesmärkide orientatsiooni puudumine põhjustab sageli digiteerimise algatuste läbikukkumist. Paljudel ettevõtetel on paberil digitaalne strateegia, kuid rakenduse tõttu ebaõnnestuvad. Eriti konkreetne AI -strateegia puudub sageli.

Ebapiisav juhtimise tugi

Pühendumise puudumine, nähtav toetus (sponsorlus) ja haldustaseme kaudu ebapiisav toetus kahjustab ümberkujundamise jõupingutusi. Juhid ei pruugi vastata soovitud käitumisele ega omada ebapiisavat arusaamist nõuetest ise.

Ressursside piirangud

Eelarve, aja ja töötajate puudumine- eriti kvalifitseeritud IT ja AI-spetsialistid- on märkimisväärne takistus.

Organisatsiooni silo

Halb suhtlus ja koostöö puudumine erinevate osakondade või meeskondade vahel takistavad tööriistade integreeritud kasutamist ja keerulisi kõikehõlmavaid ümberkujundamisprotsesse.

Edu mõõtmise puudumine

Raskused võtmefiguuride määratluses ja tagakiusamises tööriista kasutuselevõtu, tõhususe suurenemise või investeeringutasuvuse mõõtmiseks muudavad investeeringud keerukamaks ja kontrolli parendamise meetmeid.

Kultuurilised aspektid

Vastupanu muutustele on sageli sügavalt juurdunud ettevõtte kultuuris. Innovatsioonikultuuri või ebapiisavate andmete puudumine võib takistada AI kasutuselevõttu.

Potentsiaallaud

Järgmises tabelis on kokku võetud kõige levinumad tõkked, mis on digitaalsete ja AI -tööriistade optimaalse kasutamise vastu.

Digitaalsete ja AI tööriistade kasutamise levinud tõkked

Digitaalsete ja AI tööriistade kasutamise tavalised tõkked: xpert.digital

Digitaalsete ja AI -tööriistade kasutamise ühised tõkked tulenevad kolmest põhikategooriast: inimfaktor, tehnoloogilised tõkked ja organisatsioonilised tegurid. Kvalifikatsioonide puudujääk ja koolituse puudumine mängivad inimfaktoris keskset rolli, mis võib põhjustada madalat kompetentsi, lapsendamist ja vigu. Lisaks takistavad vastupanu ja hirm töö kaotamise ees aktsepteerimist ja edasilükkamist. Tehnoloogilised takistused hõlmavad tööriistade keerukust ja ebasõbralikkust, mis põhjustavad pettumust ja ebaefektiivsust ning halvendavad seeläbi kasutamist, samuti olemasolevate vanadesse süsteemidesse integreerimise puudumist, mis põhjustavad andmesilosid ja protsessi katkestusi ning takistavad tõhusust. Organisatsiooni tasandil puuduvad sageli selged strateegiad, mis valesti suunatud jõupingutused ja ressursid raisatakse. Puudub ka juhtkonna toetus, mis võib projekte ohustada, kuna ressursid ja tugi puuduvad. Lõppude lõpuks põhjustavad ressursside piirangud nagu aeg, raha või personalipuudus sageli projektide viivituste, ülekoormuse või isegi projektide lammutamiseni.

Tõkete analüüs näitab, et need näivad harva isoleeritud, kuid moodustavad keeruka, blokeeriva süsteemi. Näiteks põhjustab juhtimistoetuse puudumine sageli ebaselget strateegiat ja koolitusmeetmete alarahastamist. Ebapiisav koolitus omakorda süvendas kvalifikatsioonilünki ning suurendab hirme ja vastupanu. Keerulised tööriistad ilma piisava koolituse või muutuste haldamiseta põhjustavad paratamatult madala aktsepteerimise. Sellised tehnoloogilised probleemid, näiteks integratsiooni puudumine, on sageli halva planeerimise ja ebapiisava ristosalise koostöö sümptomid. Seetõttu on oluline terviklik lähenemisviis.

Madala kasutamise peamine põhjus seisneb sageli „miks” defitsiidis: lõppkasutajaid, kelle käitumine on muuta uute tööriistade või protsesside, on võimalik selgelt suhelda ja näidata. Kui kasutajad ei mõista, kuidas uus tööriist muudab nende töö lihtsamaks või parandab, puudub stiimul õppimise pingutamiseks, eriti kui vanad rutiinid töötavad piisavalt head.

Lisaks tihendab AI kasutuselevõtt traditsiooniliste digitaalsete tööriistade kohandamisel olemasolevaid murdepunkte. Väljakutseid kvalifikatsiooni, vastupanu, integratsiooni ja strateegia valdkonnas suurendavad AI täiendavate keerukuse taseme (andmevajadused, eetika, kulud, erilised anded). Ettevõtted, kes juba võitlevad põhilise digitaalse kasutuselevõtuga, on AI rakendamine veelgi keerulisem.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Strateegiad tööriista väärtuse maksimeerimiseks: aktsepteerimise ja kompetentsi edendamine

Tõkete ületamiseks ja digitaalsete tööriistade täieliku potentsiaali ärakasutamiseks on vaja sihitud strateegiaid, mis arendavad ja toetaksid ja toetaksid nii töötajate oskusi kui ka organisatsioonilisi muutusi.

Pädevusstruktuur: kaasaegne koolitus, ümberõpe ja pidev õppimine

Minna kaugemale ainulaadsest koolitusest

Edukad tööriistad nõuavad enamat kui lihtsalt esialgseid sissejuhatavaid sündmusi. Pidevad, rolli spetsiifilised ja kontekstiga seotud õppepakkumised on vajalikud, mis kasvavad kasutajate tarkvara ja vajadustega.

Kasutajate aktsepteerimise testimine (UAT) õppimisvõimalusena

UAT -etappi ei tuleks pidada mitte ainult tehniliseks testiks, vaid ka varajaseks võimaluseks kasutajate koolitamiseks, tagasiside kogumiseks ja aktsepteerimise edendamiseks. Päris lõppkasutajad tuleks integreerida varakult ja nende katseülesannete jaoks piisavalt ette valmistada.

Tõhusad koolitusmeetodid

Erinevate meetodite segu on sageli kõige tõhusam: struktureeritud kursused, iseõppimismoodulid, rongide rongide lähenemisviisid, juhendamine, teadmiste andmebaasid ja KKK-d ning kontekstitundlik abi otse rakenduses (vt DAPS). AI koolituse puhul on eriti oluline mitte ainult operatsiooni edastamine („kuidas?”), Vaid ka põhiteadmiste („mis on/mis pole/mis pole?”), Eetiliste aspektide ja tehnoloogia piiride tegemine.

Keskenduge eelistele ja töövoogudele

Koolitus peaks keskenduma sellele, kuidas tööriistad lahendavad kasutajate konkreetseid probleeme ja neid saab mõistlikult integreerida oma igapäevastesse tööprotsessidesse, selle asemel et ainult funktsioone loetleda.

Pädevuse arendamise strateegia

Ettevõtted peavad käsitlema üldise digitaalse kvalifikatsiooni lünka suunatud UPSKY ja Rescingi programmide kaudu.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt: saarelahenduste tee integreeritud digitaalse AI strateegia juurde, kasutades e-kaubanduse OTO näidet

Inimese lehe haldamine: tõhusad muutuste juhtimine ja suhtlus

Integreerige muutuste juhtimine varakult

Muutuste juhtimine tuleks kavandada ja viia läbi projektijuhtimise projekti algusest peale. Prosci andmed näitavad, et suurepärane muutuste haldamine suurendab drastiliselt projektide õnnestumise tõenäosust.

Struktureeritud lähenemisviis (nt Prosci Adkar)

Sellised väljakujunenud mudelid nagu ADKAR (teadlikkus, soov, teadmised, võimed, uuesti järgitud) pakuvad raamistikku, et süstemaatiliselt muutuste protsessi kaudu kaasas olla.

Selge suhtlusstrateegia

Põhjalik suhtlusplaan on hädavajalik. See peaks pakkuma regulaarset, avatud ja läbipaistvat teavet erinevate kanalite kohta. Töötajatele visioon, eesmärgid, õigustamine, ajakava ja mõju tuleb selgelt suhelda. Kaaluda tuleks ennetavalt lahendada. Ideaalis peaks suhtlus tulema usaldusväärsetelt saatjatelt (nt juhid).

Minimeerida häireid

Negatiivsed mõjud töötajatele tuleks kavandada ja pehmendada. See hõlmab ressursside ja toetuse pakkumist, aga ka selgust võimalike rollide osas.

Puutub konstruktiivselt vastu

Vastupanu põhjuseid tuleb mõista. Eesmärk on teisendada see avatud suhtluse, mõjutatud inimeste integreerimise ja eeliste näitamise kaudu.

Turvaline aktsepteerimine: juhtimise tugi ja töötajate kvalifikatsioon

Aktiivne ja nähtav sponsorlus

Tippjuhtkonna (C-Suite) otsustavat rolli ei saa piisavalt rõhutada. See peab aktiivselt edendama muutust, edastama visiooni, pakkuma ressursse ja näitama soovitud käitumist. Aktiivne sponsorlus on muutuste algatuste kõige olulisem edutegur.

Luba meistrid

Meeskondade niinimetatud vahetusmeistrid või superkasutajad tuleks tuvastada ja lubada toetada kolleege, pakkuda mitteametlikku koolitust ja tegutseda kordistajatena.

Kasutajate integreerimine ja tagasiside

Sidusrühmad, eriti lõppkasutajad, tuleb integreerida varakult ja pidevalt. Tagasiside tuleks aktiivselt kinni haarata ja parandada.

Kasutajate tsentreerimine

Uute tööriistade ja protsesside kavandamine ja rakendamine peab järjekindlalt keskenduma kasutajate tegelikele vajadustele ja püüdma nende igapäevast tööd parandada.

Tehnoloogiline tugi: digitaalsete adopteerimisplatvormide roll (DAPS)

DAPS -i funktsionaalsus

DAPS on tarkvaralahendused (nt WhatFix, kasulik, Pendo, Walkmen), mis on paigutatud olemasolevate rakenduste täiendava kihina. Nad pakuvad kontekstitundlikke juhiseid, interaktiivseid läbikäimisi, abi ja pardalevõtmist otse vastavas tarkvaras.

Eelised

DAP -id võivad kiirendada pardale minekut, vähendada treeninguaega ja kulusid, vähendada tugiteenuste arvu, suurendada rakenduspädevust ja pakkuda kasutusanalüüse. Gartner ennustab, et 70% organisatsioonidest kasutab DAPS -i aastaks 2025.

Roll muutuste juhtimises

DAPS võib olla taktikaline vahend muutuste haldamisel, hõlbustades teadmiste ja oskuste (teadmisi ja võimeid ADKAR -mudelis) omandamist ning edendades ankurdamist (puhastamist) pideva toe kaudu.

Potentsiaallaud

Järgmises tabelis võetakse kokku tõestatud tavad tööriistade aktsepteerimise ja kompetentsi edendamiseks.

Parimad tavad tööriistade aktsepteerimise ja kompetentsi edendamiseks

Parimad tavad tööriistade aktsepteerimise ja kompetentsuse kujundamiseks: xpert.digital

Parimad tavad tööriistade aktsepteerimise ja kompetentsi edendamiseks hõlmavad mitmeid strateegilisi lähenemisviise. Pädevusstruktuuri valdkonnas on oskuste suurendamiseks ja edendamiseks hädavajalik pidev roll -spetsiifiline koolitus. Muutuste haldamise korral on vastupidavuse ja ebakindluse minimeerimiseks soovitatav varajane ja integreeritud muutuste haldamine. Juhtimisel ja kvalifikatsioonil on keskne roll, aktiivne juhtiv sponsorlus tagab nii vajaliku toe kui ka ressursside tagamise. Samal ajal on kasutajate integreerimine tagasisideahelate abil ülioluline, et edendada asjakohasust ja isiklikku vastutust. Tehnoloogilisel tasandil toetab digitaalsete adopteerimisplatvormide (DAP) või rakendusesisese abi rakendamine tellitava toe pakkumist ja kasutamise tõhususe mõõtmist.

Edu strateegiate analüüs näitab, et tööriistade kasutamise edendamine on pidev protsess ei ole ühekordne sündmus. See nõuab pidevaid jõupingutusi koolitusel, toetamisel, suhtlemisel ja tugevdamisel, kaugelt kui esialgsest rakendamisest. Juhtkond kristalliseerub linchpinina: aktiivne, nähtav sponsorlus ettevõtte juhtimise kaudu on kõige võimsam tegur, mida kõige rohkem rõhutatakse vastupanu ületamiseks ja edu saavutamiseks. Ilma selle pühendumiseta lähevad muud jõupingutused kergesti välja. Lõppude lõpuks saavad sellised tehnoloogiad nagu DAPS toetada kasutuselevõttu, kuid ei saa strateegiat asendada. Need on väärtuslikud taktikalised abivahendid teadmiste ja oskuste edastamiseks, kuid kõige parem on töötada põhjalikus, hästi kavandatud muutuste juhtimise ja koolitusstrateegiaga.

Pange alus: kriitilised edutegurid

Digitaalsete tööriistade jätkusuutliku kasutamise tagamiseks ning automatiseerimise ja turvalisuse täieliku potentsiaali suurendamiseks peavad ettevõtted looma tugeva aluse tehnoloogilisest integratsioonist, andmete kvaliteedist ja organisatsiooniliste muutuste võimest.

Integratsiooniarhitektuur: API -de tähtsus ja sujuva ühenduvuse tähtsus

Silod avatud

Üks suurimaid tõkkeid tõhusate automatiseeritud protsesside jaoks on organisatsioonilised ja tehnoloogilised silod. Süsteemide vahelise integreerimise puudumine põhjustab andmeülekannet, koondamist ja ebatõhusust. Seetõttu on hästi läbimõeldud integratsioonistrateegia, et võimaldada sujuvat andmevoogu ja rakendada otsast lõpu-protsessi automatiseerimist.

API -de roll

Rakenduste programmeerimise liidesed (API -d) on tehnoloogilised sillad, mis võimaldavad erinevatel tarkvarasüsteemidel suhelda ja andmeid automaatselt asendada. Hästi dokumenteeritud, ohutu, usaldusväärne ja standardiseeritud API -d on eduka integratsiooni jaoks üliolulised.

Integratsiooni eelised

Edukas integratsioon pakub arvukalt eeliseid: andmed sünkroniseeritakse reaalajas süsteemi piiride lõikes, mis parandab andmete kvaliteeti ja järjepidevust. See laiendab töövoo automatiseerimise võimalusi, näiteks ühendades CRM, ERP ja turunduse automatiseerimissüsteemid. Lõppkokkuvõttes võimaldab ühtne andmebaas ärilisi otsuseid.

Integratsioonistrateegia

Ettevõtted vajavad integratsiooni strateegilist lähenemist. See hõlmab õigete API-de hoolikat valikut, selliste tegurite nagu kulude, mastaapsuse, turvalisuse ja pakkujate tugi arvestamist, samuti potentsiaalselt integratsiooniplatvormide (IPAA-de) või konkreetsete tööriistade kasutamist, näiteks SAP-i integreerimise komplekti või apiks-drive, et liideste haldamist lihtsustada. Integratsioonitoimingute edu saab sageli mõõta otse automatiseerimisnäitajate paranemisele, näiteks tsükli aja vähendamine ja vigade minimeerimine.

Andmed kütusena: andmete kvaliteedi ja KI ja automatiseerimise juhtimise tagamine

Andmed on põhimõttelised

Andmed on AI elu elixir ja iga tõhusa automatiseerimise alus. Halbade andmete kvaliteet viib paratamatult halbade tulemusteni - põhimõte „prügi sisse, prügi välja” kehtib konkreetsel määral.

Andmete juhtimise määratlus

Andmete juhtimine viitab andmebaaside haldamiseks üldisele raamistikule - mis koosneb juhistest, standarditest, protsessidest ja rollidest. Eesmärk on tagada andmete kättesaadavus, kasutatavus, terviklikkus ja ohutus kogu ettevõttes.

Tähendus AI/automatiseerimiseks

Kvaliteetsed, hästi juhitud andmed on hädavajalikud:

• Usaldusväärsed AI mudelid: moonutuste (eelarvamuste) vähendamine, tulemuste täpsuse parandamine ja usalduse struktuur.
• Tõhus automatiseerimine: veenduge, et automatiseeritud protsessid põhineksid ettenähtud õigetel andmetel ja funktsioonil.
• Vastavus: õiguslike eeskirjade järgimine (nt GDPR/GDPR, CCPA).
• Turvalisus: tundlike andmete kaitse AI mudelite koolitamiseks või automatiseeritud töövoogudes.

Olulised juhtimispraktikad

Keskpraktikad hõlmavad andmete kvaliteedistandardite määratlemist, nende pidevat jälgimist ja andmete kohandamise protsesside kehtestamist. Samuti on olulised metaandmete haldamine (mida sageli toetavad andmekataloogid), selged juurdepääsukontrolli reeglid, andmete elutsükli haldamine, selge kohustuste määratlus (andmete omamine/haldamine), andmete päritolu ja kasutamise jälgimine (andmete sugupuu/provenant), juhiste keskjuhtimine ja eetiliste andmete kasutamise tagamine.

AI andmehalduse jaoks

Huvitav on see, et KI -d saab kasutada andmete kvaliteedi ja juhtimise parandamiseks, näiteks automatiseerides andmete kohandamist, valideerimist, seire- ja vastavusteste.

Turvaline jätkusuutlikkus: ankruvahetuse juhtimine organisatsioonis

Muutus püsivaks olekuks

Digitaalne ümberkujundamine ja uute tööriistade kasutuselevõtt ei ole lõpule viidud, vaid pidev protsess. Seetõttu vajavad ettevõtted püsivalt väljakujunenud võimet muutuste muutmiseks.

Arendada sisemist küpsust

Organisatsioonid peaksid hindama oma küpsust muutuste juhtimise valdkonnas ja arendama neid edasi. See hõlmab oskuste ehitamist, standardiseeritud protsesside loomist ja muutuste suhtes positiivse kultuuri edendamist.

Integreerida muudatuste haldamine

Muutuste juhtimise põhimõtted tuleks kindlalt integreerida igapäevastesse protsessidesse, projektijuhtimismeetoditesse ja juhtimistavadesse.

Tagasiside silmused ja kohanemine

Oluline on kehtestada pidevad tagasisideahelad, et jälgida aktsepteerimist, tunnustada uusi väljakutseid varases staadiumis ja kohandada strateegiaid aja jooksul. Edu tuleks mõõta ja jälgida määratletud mõõdikute abil.

Edufaktorite analüüs näitab põhilist kolmnurka: digitaalsete ja AI -tööriistade edukas, arenenud kasutamine põhineb kolmel sõltuval veeru integreerimisel, andmete juhtimisel ja muutuste haldamisel. Ühe piirkonna nõrkused kahjustavad teiste stabiilsust. Täiustatud automatiseerimine (II jagu) nõuab sageli süsteemidevahelist andmevoogu, mis nõuab kindlat integreerimist. AI (II jaotis III) tõhusus sõltub kriitiliselt usaldusväärsetest, hästi hallatavatest andmetest. Nende tehniliste lahenduste rakendamine ja nende edukas kohanemine kasutajate poolt nõuab omakorda tugevat muutuste haldamist.

Andmete juhtimine ei ole eriti AI üha suureneva kasutamise jaoks usalduse loomiseks. Paljude AI -süsteemide „must kasti” olemus ja nende sõltuvus tohututest andmetest loovad märkimisväärseid riske (eelarvamused, andmekaitse rikkumised, vead), kui andmeid ei hallata hoolikalt. Seetõttu on nende riskide vähendamiseks ning kasutajate ja sidusrühmade usalduse saavutamiseks oluline andmete juhtimine, mis on vajalik AI toetatud protsesside ja teadmiste aktsepteerimiseks ja kasutamiseks.

Lõppude lõpuks areneb muutumisvõime konkurentsieeliseks. Organisatsioonid, kes ehitavad küpset, kindlalt ankurdatud muutuste juhtimise pädevust, on paremini varustatud, et pidevalt kohaneda tehnoloogiliste edusammudega ja tõmmata oma digitaalsetest investeeringutest jätkusuutlikku väärtust. Saate kohandada uusi tööriistu, funktsioone ja protsesse kiiremini ja tõhusamalt kui konkurendid, kes ebaõnnestuvad IV jaos kirjeldatud kasutuselevõtu tõketel.

Sobib selleks:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Digitaalsete tööriistade potentsiaal: kuidas ettevõtted saavad maksimeerida automatiseerimist ja turvalisust

Analüüs on näidanud, et vaatamata Saksamaa ettevõtete digitaalsete tööriistade kõrgele kasutuselevõtu määrale jääb automatiseerimise ja protsessi usaldusväärsuse märkimisväärne potentsiaal kasutamata. Sageli viidatud madal koormus 30-50% viitab tõenäoliselt täiustatud funktsioonidele, mille aktiveerimine lubab olulist tõhususe kasvu ja riski tuge. Tõkked on selle jaoks mitmekesised ja hõlmavad selliseid inimfaktoreid nagu kvalifikatsioonide puudujääk ja muutuste vastupanu, tehnoloogilised tõkked nagu keerukus ja integratsiooniprobleemid, samuti organisatsioonilised defektid, näiteks strateegiate puudumine ja juhtimise toetus.

Selle lünga lõpetamiseks ja digitaalsete investeeringute, sealhulgas AI täieliku väärtuse rakendamiseks on vaja strateegilist ja terviklikku lähenemisviisi. See peab ühendama töötajate kompetentsusstruktuuri, professionaalsete muutuste juhtimise ja tugeva juhtimise tehniliste ja andmetega seotud põhitõdede (integratsiooni, andmete juhtimise) loomisega.

Soovitused juhtidele tegutsemiseks

1. Mandaat kasutamise analüüsi jaoks: tellige ametlik hinnang selle kohta, kuidas keskseid digitaalseid ja AI -tööriistu tegelikult nende potentsiaaliga võrreldes kasutatakse. Keskendutakse automatiseerimisele ja turbefunktsioonidele. Kasutage võimaluse korral andmete kogumiseks analüüsi tööriistu või DAP -sid.
2. Funktsiooni aktiveerimise prioriteetide seadmine enne uue omandamise ostmist: Esiteks keskenduge olemasolevate platvormide väärtuse maksimeerimisele sihipärase koolituse, protsesside korrigeerimise ja kasutamata funktsioonide konfigureerimise kaudu, enne kui uutesse tööriistadesse tehakse täiendavaid investeeringuid.
3. Looge muudatuste juhtimine strateegiliseks prioriteediks: investeerige sisemiste muutuste juhtimisoskuste struktuuri ja integreerige need kõigisse digitaalsetesse algatustesse kohe algusest peale. Tehke oluliste muudatuste saamiseks juhtkonna tasemel aktiivne, nähtav sponsorlus.
4. Pange pidev õppimis- ja tugiprogrammid: minge kaugemale ainulaadsest koolitusest ja looge rollipõhised pidevad õpperajad. Vajadusel toetage seda DAPS -iga ja keskenduge töövoo rakendusele ja konkreetsele kasule.
5. Looge usaldusväärne andmete juhtimine (eriti AI jaoks): rakendage selget andmete juhtimise raami, millel on määratletud rollid, suunised ja kvaliteedistandardid kui AI algatuste usaldusväärse ja eetilise skaleerimise põhinõue.
6. Töötage välja strateegiline integratsiooni tegevuskava: investeerige selgesse API -strateegiasse ja potentsiaalselt integratsiooniplatvormidesse, et jagada andmesilosid ja võimaldada automatiseerimiseks kriitilist andmevoogu.
7. Edendage kasutaja tagasiside ja võimekuse kultuuri: looge kasutajate pideva tagasiside mehhanismid ja lisage need vajaduste määratlemise ja testimislahenduste määratlemisel (rakendage UAT jaoks parimat tava) varases etapis.
8. Mõõtke olulist: määratlege selged võtmenäitajad (KPI -d) tööriistade kasutamiseks, efektiivsuse kasv protsessides, turvalisuse täiustamise ning kasutajate kompetentsi ja rahulolu osas edusammude saavutamiseks ja investeeringutasuvuse tõestamiseks.

Neid soovitusi järjekindlalt rakendades saavad ettevõtted sulgeda lõhe oma digitaalsete tööriistade potentsiaali ja tegeliku kasutamise vahel ning seega teha olulisi edusamme protsesside automatiseerimisel ja nende turvalisuse tugevdamisel.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus