30 à 50% d'outils de travail numériques inutilisés dans le marketing et les outils de vente-AI sont également affectés en plus du CRM et de l'ERP

Le potentiel inutilisé des outils numériques: potentiel d'automatisation et de fiabilité des processus dans les entreprises allemandes

La transformation numérique progresse dans les entreprises allemandes, mais un paradoxe demeure: bien que les taux d'adoption pour les outils de travail numériques soient élevés, une partie importante de leur potentiel, en particulier en ce qui concerne les fonctions d'automatisation et de sécurité, reste inutilisée. L'estimation de seulement 30 à 50% dans la demande de l'utilisateur reflète probablement l'utilisation de fonctions avancées, et non l'utilisation de base des outils. Cet écart entre la possession et la création de valeur réelle représente une chance importante, souvent négligée. Les outils existants tels que CRM, les systèmes ERP, les plateformes de collaboration et de plus en plus également basés sur l'IA offrent un potentiel considérable pour augmenter l'efficacité des processus grâce à l'automatisation et améliorer la résilience organisationnelle grâce à une fiabilité accrue des processus.

📊 De nombreuses entreprises n'utilisent que 30 à 50% de leurs outils numériques. Paradoxalement, les outils d'IA restent souvent inutilisés

L'analyse identifie les barrières centrales qui restent sur le chemin de l'épuisement complet de ce potentiel. Surtout, cela comprend les lacunes de qualification et les mesures de formation inadéquates, la résistance aux changements dans le marché du travail, la complexité des technologies elle-même, les défis de l'intégration dans les paysages informatiques existants ainsi que le manque de concentration stratégique et le soutien cohérent de la gestion.

Afin de combler cette lacune et de réaliser la pleine valeur des investissements numériques, les entreprises doivent poursuivre une stratégie multidimensionnelle. Les piliers de base sont une gestion du changement centré sur l'homme, l'établissement d'une culture d'apprentissage continu, la mise en œuvre de structures de gouvernance de données robustes, en particulier pour les applications d'IA -, garantissant l'intégration d'outils transparente via des API et un engagement indubitable envers le niveau de gestion du développement numérique. Les recommandations suivantes offrent aux entreprises un cadre stratégique pour augmenter l'intensité de l'utilisation de leurs outils numériques et ainsi faire des progrès significatifs dans l'automatisation et la fiabilité des processus.

Convient à:

• Les plateformes d'IA indépendantes comme alternative stratégique pour les entreprises européennes

Le statu quo: utilisation des outils numériques et de l'IA dans les entreprises

La pénétration numérique du paysage des entreprises allemandes a bien progressé, mais la pure disponibilité des outils en dit peu sur leur profondeur réelle et la valeur ajoutée qui en résulte. Un examen plus approfondi des taux d'adoption par rapport à l'utilisation réelle révèle un écart important.

Adoption vs utilisation réelle: un inventaire

L'adoption de base des applications numériques et commerciales numériques établies en Allemagne est impressionnante. Selon le Bitkom Digital Office Index 2024, presque toutes les entreprises (98%) utilisent des applications ERP (Planification des ressources d'entreprise). Les systèmes CRM (gestion de la relation client) sont également répandus avec 91%, une augmentation significative contre 77% en 2022. Les solutions de gestion de contenu de l'entreprise (ECM) peuvent être trouvées dans 84% ​​des entreprises (2022: 76%). Chaque entreprise utilise au moins une solution de bureau numérique. Ces chiffres montrent que l'accès aux outils numériques standard dans les entreprises allemandes est donné à l'échelle nationale et ne représente pas le principal obstacle.

En revanche, il y a l'adoption de l'intelligence artificielle (IA). Bien que l'intérêt et la volonté d'investir soient élevés - 40% des entreprises prévoient d'utiliser l'IA l'année prochaine, et 46% prévoient des investissements au cours des cinq prochaines années - la mise en œuvre réelle est même considérablement plus faible et plus hétérogène. En 2024, environ 17% des entreprises allemandes ont utilisé l'IA. Cela montre un écart clair entre les secteurs et les tailles d'entreprise: l'industrie est un pionnier avec une utilisation de 31% d'IA, tandis que le secteur des services est à la traîne. La différence entre les grandes entreprises (75% utilise l'IA) et les PME (seulement 16%) est particulièrement frappante. Les comparaisons internationales montrent des tendances similaires: les études américaines localisent l'adoption de l'IA au niveau de l'entreprise, selon la méthodologie, entre 5% et 40%, mais indiquent une croissance rapide. Global indique que 40% des entreprises utilisent l'IA, 42% supplémentaires évaluent l'utilisation. Selon une enquête McKinsey, KI utilise plus de trois quarts des entreprises dans au moins une fonction commerciale. Cela indique que l'adoption de l'IA gagne en conduite, mais est encore moins établie et nettement plus variable qu'avec les outils numériques traditionnels.

La réclamation d'un taux d'utilisation de seulement 30 à 50% soulevée dans la demande de l'utilisateur doit être prise en compte dans le contexte de ces données d'adoption. Il est peu probable que ce nombre soit lié à l'utilisation de base des systèmes ERP ou CRM répandus. Les preuves indiquent plutôt que cette estimation signifie l'occupation des fonctions avancées ou l'épuisement du plein potentiel du logiciel. Gartner souligne que les expériences utilisateur insuffisantes avec les applications permettent d'utiliser des solutions d'adoption numérique (DAS). Des études et des rapports indiquent que le potentiel des médias numériques n'est souvent pas épuisé, en particulier chez les PME. Une étude du groupe Muuuh a montré que 73% des utilisateurs du CRM ne sont pas des partisans de leur propre logiciel, ce qui indique l'insatisfaction, qui est souvent liée à l'absence d'utilisabilité ou à la non-inscription de l'avantage attendu. La prémisse initiale de la faible capacité est donc valable, mais se réfère très probablement à la profondeur d'utilisation et à l'activation de caractéristiques plus précieuses mais plus complexes.

La perception de la numérisation dans l'entreprise a également une partie. Alors que près de 40% des employés en Allemagne classent leur entreprise comme extrêmement ou très numériquement, un tiers des captures - UP nécessite l'organisation de travail numérique et 64% des entreprises se considèrent comme un traînard. Cela souligne l'écart entre la disponibilité pure des outils et leur utilisation transformatrice efficace. Une partie importante des employés ne se sent pas non plus suffisante pour les compétences numériques nécessaires.

Il existe des modèles spécifiques lors de l'utilisation de l'IA. Les employés utilisent des outils tels que Chatt plus privés (54,3%) ou mixtes (27,8%) comme exclusivement pour le travail (17,9%). Les applications les plus courantes dans les entreprises sont le service client (56%), la cybersécurité (51%), les assistants numériques (47%), le CRM (46%) et la gestion des stocks (40%). Bien que 75% des employés pensent que l'IA génératrice peut augmenter leur productivité et que l'utilisation augmente rapidement, seulement 1% des gestionnaires décrivent l'utilisation de l'IA dans leur entreprise comme «mature», c'est-à-dire complètement intégré dans les flux de travail et fournissent des résultats commerciaux importants.

La perte de valeur: quantification des opportunités manquées

La sous-structure des outils numériques entraîne une perte importante de valeur et un retour sur investissement sous-optimal (ROI) pour les dépenses massives dans le domaine de la transformation numérique. Si les fonctions d'automatisation restent inutilisées, les processus manuels et inefficaces persistent. Si les fonctions de sécurité intégrées ne sont pas activées ou configurées, le risque d'incidents de sécurité et les violations de la conformité augmente.

Le potentiel de productivité inutilisé est considérable. Des études indiquent que la productivité mesurable augmente par l'utilisation de l'IA, même avec un niveau d'utilisation actuel, encore faible (par exemple, une croissance de 0,1 à 0,9% de la productivité du travail). À long terme, le potentiel est estimé à 1,5 point de pourcentage sur dix ans, et des augmentations de 43% ont été mesurées dans des tâches spécifiques. Le fournisseur de solutions d'adoption numérique tels que WhatFix rapporte que la productivité augmente de 35% et une réduction de la formation de 60% par leurs plateformes. Ces nombres illustrent la valeur en béton qui peut être soulevée par une utilisation d'outils plus efficace.

De plus, la substructure est un risque compétitif stratégique. Les entreprises qui épuisent pleinement leurs outils numériques et leurs systèmes d'IA obtiennent une efficacité, une agilité et une force innovantes plus élevées. Vous pouvez réagir plus rapidement aux changements de marché et développer de nouveaux modèles commerciaux (les «entreprises composables» sont 80% plus rapidement lors de la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités). Les entreprises qui restent dans le risque d'utilisation de base, risquent de perdre la connexion et de mettre en danger leur position sur le marché.

L'analyse du statu quo révèle ainsi une «illusion d'adoption»: les taux de mise en œuvre élevés des systèmes de base tels que l'ERP et le CRM suggèrent la maturité numérique, qui, cependant, épuise une substructure profonde des fonctions avancées pour l'automatisation et la sécurité. Cet écart entre la présence et la compétence réelle est le problème de base. Ce modèle est renforcé dans les technologies de l'IA. L'adoption de l'IA se développe rapidement et abrite un énorme potentiel, mais l'écart d'utilisation est probablement encore plus prononcé en raison de la complexité plus élevée, de la dépendance aux données, des préoccupations éthiques et des déficits de qualification plus élevés qu'avec les outils traditionnels. L'écart entre les PME et les grandes entreprises est particulièrement clair ici. Après tout, il y a souvent un écart entre la perception des employés concernant la numérisation de leur entreprise et leur propre capacité ou l'utilisation réelle des fonctions d'outils avancés. Cette erreur de jugement peut entraver les efforts pour augmenter l'utilisation, car le besoin peut ne pas être reconnu.

Convient à:

• Le paradoxe des ventes oblige à l'entonnoir des ventes: le parcours client est une IA de malades, l'automatisation et le CRM!

Détecter le potentiel d'automatisation grâce à une utilisation des outils plus profonde

De nombreuses entreprises ont déjà investi dans de puissants outils numériques, mais n'utilisent souvent qu'une fraction de leurs compétences en automatisation. Le potentiel de jachère dans le CRM, les systèmes ERP, les plates-formes de collaboration et les outils d'IA est significative et peut être levée par l'activation ciblée des fonctions existantes.

Au-delà des bases: fonctions d'automatisation du flux de travail négligées (CRM, ERP, plates-formes de collaboration)

Automatisation CRM

Les systèmes CRM modernes offrent bien plus que la simple gestion des données de contact. Souvent, les fonctions inutilisées incluent l'automatisation des tâches (par exemple, les souvenirs pour les suivis), la définition des règles de flux de travail pour l'affectation automatique des prospects ou l'escalade des cas de service ainsi que la création automatisée de rapports sur les performances des ventes ou la satisfaction du client. L'automatisation de la communication multicanal permet de s'adresser systématiquement aux clients via divers canaux (e-mail, médias sociaux). L'intégration avec d'autres systèmes, tels que l'ERP ou les outils d'automatisation du marketing, est souvent disponible, mais n'est pas entièrement exploité pour garantir le service client et le processus de vente avec huile. Les raisons de la faible utilisation sont souvent dans une mauvaise mise en œuvre, le manque d'adaptation à des processus spécifiques ou une acceptation inadéquate parmi les utilisateurs.

Automatisation ERP

Les systèmes ERP sont souvent utilisés principalement pour les fonctions de base telles que la comptabilité financière et la planification des ressources, tandis que d'autres options d'automatisation sont inactives. Des exemples de cela sont la création d'une automatisation du flux de travail pour les processus d'approbation, par exemple pour les commandes (approbations de commande d'achat), le traitement automatisé des calculs des entrées à l'aide de l'OCR et de l'attribution basée sur des règles, ou l'optimisation de la gestion des stocks d'actions par des suggestions de commande automatisées ou des messages d'avertissement à des actions faibles. L'intégration du système ERP avec d'autres systèmes opérationnels (CRM, gestion de la chaîne d'approvisionnement) est cruciale pour l'automatisation et la transparence des processus continues, mais est souvent négligé. Une raison courante de l'échec des projets d'automatisation ERP est l'analyse et l'illustration insuffisantes des processus métier sous-jacents avant la mise en œuvre.

Automatisation dans les plates-formes de collaboration (M365 / Workspace)

Les principales suites de collaboration telles que Microsoft 365 et Google Workspace contiennent des outils puissants mais souvent négligés pour l'automatisation du flux de travail:

• Google Workspace: Appsheet permet la création d'applications personnalisées et l'automatisation des workflows sans connaissance de programmation. Google Forms peut être utilisé conjointement avec Google Sheets et le script Apps pour les processus d'approbation et les workflows simples. Les filtres et les règles étendus dans Gmail peuvent automatiser la gestion des e-mails et les fonctions basées sur l'IA dans Smart Canvas (documents, feuilles, diapositives) offrent des suggestions intelligentes et des blocs de construction pour augmenter l'efficacité.
• Microsoft 365: Power Automats (anciennement Flow) est un outil puissant pour créer des workflows automatisés sur diverses applications Microsoft et tierces. SharePoint propose également des fonctions de flux de travail intégré, et l'intégration des automates de puissance en équipes permet d'automatisation des notifications, des permis et des tâches directement dans le centre de collaboration. L'intégration transparente dans l'écosystème Microsoft est un avantage essentiel.

Pas de code / plateformes de code bas

La montée des plates-formes sans code / faible code qui sont souvent intégrées dans les grandes suites ou qui sont proposées en tant que solutions indépendantes (par exemple Flowforma, Cretio, Kissflow, Jotform Workflows, Appsheet, Power Automats), démocratise l'automatisation. Ils permettent aux utilisateurs spécialisés de créer leurs propres solutions d'automatisation sans connaissances de programmation profonde. Cela peut accélérer les efforts d'automatisation, mais nécessite des directives claires, des cours de formation et une structure de gouvernance pour éviter la croissance sauvage et les risques.

Utilisez l'IA pour l'automatisation intelligente (analyse des données, prise en charge des tâches, optimisation des processus)

L'intelligence artificielle augmente l'automatisation traditionnelle du flux de travail à une nouvelle étape en apportant des compétences cognitives.

AI dans l'automatisation du workflow

• Traitement des documents intelligents (IDP): les modèles d'IA peuvent être pertinents à partir de documents non structurés tels que des factures, des documents, des contrats ou des e-mails extraire et classifier, ce qui réduit considérablement la saisie des données manuelles.
• Compétences prédictives: l'IA peut reconnaître les modèles des données historiques pour prédire les événements futurs. Les exemples sont le maintien prédictif des machines (maintenance prédictive), la prévision de la demande et de l'inventaire ou l'identification des opportunités de vente prometteuses en fonction du comportement des clients.
• Transmission et décision intelligents: IA peut analyser le contenu et l'humeur (sentiment) des demandes des clients afin de le transmettre automatiquement au bon département ou au bon employé. Il peut également prendre des décisions plus complexes dans un processus automatisé qui va au-delà des simples règles si.

Assistant AI et agents

Les assistants IA intégrés (tels que Microsoft Copilot, Google Gemini ou Chatgpt Embedded Fonctions) peuvent automatiser ou prendre en charge une variété de tâches: vous générez des conceptions pour des e-mails, des rapports ou des textes marketing, résumer des documents longs ou des réunions ensemble, répondez aux questions des employés sur les lignes directrices internes (RH, IT), aide à la planification ou à la prise en charge des données. Ainsi, «l'IA agentique» va donc plus loin et peut effectuer des tâches plus complexes et multi-étages en utilisant différents outils et sources d'informations.

Automatisation des processus robotiques (RPA) et automatisation intelligente

RPA désigne les robots logiciels («bots») qui automatisent les tâches répétitives basées sur des règles à travers l'imitation des interactions humaines avec les interfaces utilisateur (par exemple, copiez les données d'une application à une autre). Alors que le RPA classique s'appuie sur des données structurées et des règles claires, la combinaison avec l'IA (souvent appelée automatisation intelligente ou hyper-automation) étend considérablement les possibilités. L'AI permet aux bots RPA de traiter les données non structurées (par exemple des e-mails ou des PDF), pour prendre des décisions liées au contexte et apprendre de l'expérience. Des exemples d'application peuvent être trouvés dans presque tous les domaines de l'entreprise:

• Finance: rapports automatisés, comparaison des comptes, détection de fraude, traitement des factures.
• Ressources humaines: intégration / hors-bord des employés, facturation de salaire, administration des applications de vacances.
• Service client: Réponse automatisée en réponse aux demandes standard via les chatbots, transfert de cas complexes, mise à jour des données clients.
• Fournisseur et logistique: gestion des stocks, traitement des commandes, optimisation des voies de livraison.
• Santé: traitement des réclamations d'assurance, planification, administration des données des patients.
• Production: traitement des commandes, contrôle de la qualité, gestion des fournisseurs.

Table potentielle

Le tableau suivant montre un exemple de la fréquence des fonctions d'automatisation inutilisées des processus métier spécifiques attribuer et quels avantages peuvent être réalisés.

Affectation des fonctions d'automatisation inutilisées pour les processus métier

Dans le monde des affaires numériques d'aujourd'hui, il existe de nombreuses fonctions d'automatisation inutilisées qui peuvent être stratégiquement attribuées à divers processus métier afin d'atteindre des augmentations d'efficacité significatives. Des règles de flux de travail telles que les règles de permis CRM pour les remises peuvent accélérer le cycle de vente et assurer la cohérence des prix, par laquelle des plateformes telles que Salesforce, Microsoft Dynamics 365 ou SAP CRM sont utilisées. Aucune plate-forme de code / code bas, tel que Power Automates ou Appsheet pour les dépenses de voyage, réduisez l'effort administratif et activez les remboursements plus rapides par l'intégration avec Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma ou Cretio. L'extraction de données basée sur l'IA (IDP) révolutionne la comptabilité automatisée et le traitement des documents, ce qui conduit à des paiements plus rapides et à moins d'erreurs d'entrée-mise en œuvre dans des systèmes ERP tels que SAP et Oracle ou outils IDP spécialisés avec des composants RPA + AI. Dans le domaine de l'analyse prédictive, les solutions d'IA offrent des avertissements de maintenance prédictifs pour les systèmes de production, ce qui minimise les délais non planifiés et les coûts de maintenance peuvent être réduits, soutenus par les systèmes ERP / MES, les plates-formes IoT et les solutions d'IAT spécialisées. Enfin, les assistants de l'IA, les technologies AI et RPA agentiques telles que Chatt / Copilot pour les conceptions de messagerie ou RPA pour la maintenance des données de base améliorent l'efficacité de la communication et réduisent les erreurs d'entrée de données, implémentables avec M365 Copilot, Google Gemini, UIPATH, Automation Anywhere ou Blue Prism.

L'analyse du potentiel d'automatisation montre qu'une partie importante des possibilités est déjà dans les outils, pour lesquels les entreprises ont déjà payé (CRM, ERP, M365 / Workspace). Le principal défi n'est souvent pas l'achat de nouveaux outils, mais l'activation et l'utilisation des fonctions existantes, souvent puissantes mais négligées. Dans le même temps, la démocratisation de l'automatisation provoque un paradoxe sans code / outils à faible code: il peut accélérer l'adaptation en permettant aux utilisateurs spécialisés, mais abrite également des risques considérables sans gouvernance adéquate, protocoles de sécurité et normes de processus [voir section III et VI]. Enfin, l'IA agit comme une couche d'expansion: elle automatise non seulement les tâches existantes plus efficacement, mais permet également de nouvelles formes d'automatisation et d'optimisation des processus grâce au traitement de données non structurées, de prédictions et d'assistance intelligente, qui est un saut qualitatif dans le potentiel d'automatisation.

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Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

En savoir plus ici :

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Renforcer la fiabilité du processus grâce à des fonctions d'outils étendus

En plus de l'automatisation, les outils numériques et les systèmes d'IA offrent souvent des fonctions inutilisées pour augmenter la fiabilité des processus. L'activation de ces compétences est cruciale pour minimiser les risques, assurer la conformité et renforcer la résilience des processus métier.

Utilisation des fonctions de contrôle et d'identité d'accès étendues

Les applications et plateformes commerciales modernes vont bien au-delà des simples connexions de mot de passe et offrent des mécanismes de contrôle granulaires, qui ne sont souvent pas entièrement configurés ou utilisés. Cela s'applique aux systèmes de base tels que ERP et CRM ainsi qu'aux suites de collaboration (M365, Google Workspace) et aux systèmes de contrôle d'accès spécialisés (systèmes de contrôle d'accès, ACS).

Contrôle d'accès basé à ROL (RBAC)

Un principe fondamental est la définition stricte et l'application des directives de la RBAC. Il faut s'assurer que les utilisateurs ne peuvent accéder qu'aux données et fonctions essentielles à leur rôle spécifique. De nombreux systèmes proposent des outils pour gérer ces rôles, mais la configuration initiale et les soins continus nécessitent des soins et une planification stratégique. Des outils tels que BetterCloud peuvent soutenir la gestion des autorisations dans des environnements cloud tels que Office 365.

Gestion du cycle de vie de l'identité

Un aspect critique et souvent négligé de la sécurité est l'automatisation de la gestion des utilisateurs, en particulier le dépistage. Lorsque les employés quittent l'entreprise ou modifient leur rôle, leurs droits d'accès doivent être immédiatement et entièrement retirés. Des outils intégrés ou des plateformes de gestion de l'identité peuvent automatiser ce processus et minimiser le risque d'accès non autorisé via des comptes obsolètes. Il s'agit d'un domaine dans lequel les processus manuels sont sujets aux erreurs et peuvent laisser des lacunes de sécurité importantes.

Authentification multi-facteurs (MFA) et accès lié au contexte

Alors que le MFA devient de plus en plus standard, de nombreuses plateformes offrent des directives d'accès étendues et liées au contexte. Ceux-ci peuvent restreindre l'accès en fonction de facteurs tels que l'emplacement de l'utilisateur, l'état de l'appareil utilisé (santé de l'appareil) ou l'heure de la journée et ainsi créer un niveau de sécurité supplémentaire. Les méthodes de vérification biométrique (empreinte digitale, reconnaissance du visage) peuvent également être intégrées pour renforcer l'examen d'identité.

Systèmes de contrôle d'accès spécialisés (ACS)

Les AC dédiés sont souvent utilisés pour sécuriser les emplacements physiques et l'infrastructure informatique critique. Ces systèmes offrent du matériel (par exemple le lecteur de carte, un contrôleur) et des logiciels pour gérer l'accès physique et logique. Les aspects importants mais parfois négligés sont l'évolutivité de la solution afin de suivre la croissance de l'entreprise et la capacité de s'intégrer à d'autres systèmes de sécurité (par exemple, la surveillance vidéo, les systèmes d'alarme) pour une gestion uniforme de la sécurité.

Convient à:

• IA pour les outils SEO basés sur SEO-AI et l'optimisation générative du moteur (GEO): développements complets, technologies et exemples pratiques

Utilisation d'outils de conformité et de surveillance intégrés

De nombreuses plateformes contiennent des outils qui peuvent contribuer à la conformité aux réglementations et aux activités de surveillance, mais doivent être activement utilisées et configurées.

Gestion de licence pour la sécurité

La surveillance de la licence utilise non seulement le contrôle des coûts, mais est également un facteur de sécurité important. Les comptes d'utilisateurs inactifs ou les licences non utilisées représentent des vecteurs d'attaque potentiels. La zone d'attaque peut être réduite en identifiant et en désactivant ces comptes. Des outils spécialisés peuvent aider à la gestion et à l'optimisation des licences.

Prévention des pertes de données (DLP)

Des plates-formes telles que Microsoft 365 et Google Workspace ont des fonctions DLP qui peuvent identifier et bloquer les parties involontaires ou malveillantes des données sensibles (par exemple, les données des clients, les informations financières, la propriété intellectuelle) par e-mail ou stockage cloud. Cependant, ces règles doivent être configurées spécifiquement pour les besoins et les risques de l'entreprise afin d'être efficaces.

Protocoles d'audit et rapport

L'utilisation de protocoles d'audit intégrés est essentielle pour comprendre les activités des utilisateurs, les modifications du système et les modèles d'accès. De nombreux systèmes enregistrent ces événements en détail, mais les protocoles doivent être vérifiés régulièrement ou, mieux encore, transmis à des informations sur les informations de sécurité centrales et la gestion des événements (SIEM) pour l'analyse automatisée. La capacité de suivre est essentielle pour la conformité et les études médico-légales.

Fonctions de conformité

Les outils peuvent avoir des certifications de conformité spécifiques. Les plateformes de gouvernance telles que CoreView ou AVPoint Cloud Governance aident à appliquer et à surveiller les directives de conformité dans des environnements tels que Office 365.

Améliorations de sécurité soutenues par l'IA

L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles opportunités de reconnaissance proactive et de défense contre les menaces de sécurité.

Détection d'anomalies

Les systèmes d'IA peuvent apprendre quel est le comportement «normal» dans un système ou un réseau, et les écarts (anomalies) qui pourraient indiquer des incidents de sécurité. Les cas de candidature spécifiques comprennent:

• Reconnaissance de la fraude: identification de modèles de transaction inhabituels (par exemple, montants élevés, lieux inhabituels, fréquence rapide).
• Détection d'intrusion: reconnaissance du trafic de réseau frappant (par exemple, exiltration des données, attaques DDOS), tests d'enregistrement suspects ou comportement inhabituel.
• Sécurité des points d'extrémité: suivi des logiciels malveillants ou des activités non autorisées sur des ordinateurs ou des appareils mobiles.
• IAM Amélioration: alarme pour les demandes d'accès suspectes, extensions d'autorisation inhabituelles ou comptes compromis.

Intelligence et prédiction des menaces

L'IA peut analyser d'énormes quantités de données sur les menaces (flux de menaces) pour hiérarchiser les risques pertinents, pour reconnaître les modèles d'attaque (TTPS - tactiques, techniques et procédures) et même pour prédire les attaques futures ou pour identifier les faiblesses. L'IA peut également être utilisée pour surveiller le réseau sombre sur les données d'accès volées ou les attaques prévues.

Réaction automatisée aux incidents

L'IA peut automatiser les premières étapes pour contenir un incident de sécurité, par ex. En isolant les systèmes affectés, en bloquant les adresses IP malignes ou en désactivant les comptes compromis, ce qui raccourcit le temps de réponse.

Table potentielle

Le tableau suivant relie souvent les fonctions de sécurité inutilisées avec des risques spécifiques que vous pouvez aborder.

Affectation de fonctions de sécurité inutilisées pour la réduction des risques

L'attribution de fonctions de sécurité inutilisées pour la réduction des risques comprend diverses catégories fonctionnelles, les exemples spécifiques et les domaines d'application pour les plateformes et les outils pertinents peuvent être pris en compte. Dans le domaine du contrôle d'accès, la configuration granulaire RBAC offre un support pour prévenir les violations d'accès ou de protection des données non autorisées, qui peuvent être obtenues, par exemple, avec M365 / Azure AD, Google Workspace Admin ou ERP / CRM Security Paramètres. En plus de cette mesure, l'amortissement automatisé contribue également à une contribution décisive à la minimisation des autorisations continues et au risque d'initié associé, avec les systèmes IAM, les intégrations du système HR ainsi que les solutions M365 ou Google Work Space.

Dans la catégorie de la conformité et de la surveillance, les règles DLP configurées garantissent la protection contre le drainage des données sensibles, qui est prise en charge par des applications telles que M365 Security & Compliance ou le Google Workspace Security Center. L'analyse du journal d'audit actif joue également un rôle important dans la prévention des violations de la conformité ou un manque de traçabilité des processus. Les systèmes SIEM tels que Splunk ou Qradar ainsi que les données de journal de M365 et Google Workspace sont des outils précieux ici.

Dans le domaine de la sécurité de l'IA, la reconnaissance des anomalies basée sur l'IA est utilisée comme mesure contre la promotion des comptes et la pénétration non autorisée. Ceci est réalisé à l'aide de plates-formes de sécurité AI spécialisées ou de fonctions spécifiques telles que la protection d'identité Azure AD.

L'analyse des fonctions de sécurité indique clairement que la fiabilité efficace des processus dépend en grande partie de la configuration et de l'utilisation correctes des fonctionnalités intégrées dans des applications commerciales standard (M365, espace de travail, ERP, CRM). La soustraction de ces fonctions conduit directement à des lacunes de sécurité, indépendamment des investissements dans des outils de sécurité dédiés. Dans le même temps, l'automatisation dans les deux sens a un impact sur la sécurité: il peut augmenter la sécurité (par exemple par dépression automatisée ou correctif), mais des outils d'automatisation mal sécurisés (par exemple, les robots RPA avec des applications trop élevées à faible codes non réglementées) peuvent devenir elles-mêmes des points faibles. Cela souligne la nécessité d'intégrer les aspects de sécurité directement dans la stratégie d'automatisation. Enfin, l'efficacité des outils de sécurité basée sur l'IA (détection d'anomali, prévision des menaces) dépend fondamentalement de la qualité, de l'exhaustivité et de la gouvernance des données sous-jacentes. La mauvaise qualité des données conduit inévitablement à des résultats de sécurité d'IA peu fiables (fausses alarmes ou menaces négligées), ce qui souligne le rôle critique de la gouvernance des données (voir section VI).

Diagnostic de l'écart d'utilisation: principaux barrières et défis

Afin de combler l'écart entre le potentiel des outils numériques et son utilisation réelle, il est crucial de comprendre les obstacles sous-jacents. Ceux-ci peuvent être à peu près divisés en facteurs humains, technologiques et organisationnels.

Le facteur humain: déficits de qualification, manque de formation et de résistance

ETPACES ET FORMATION DE LA LIFICATION

Un manque de compétences numériques et des offres de formation inadéquates est l'un des plus grands obstacles. Les employés manquent souvent de connaissances des fonctions disponibles ou de la capacité de les utiliser efficacement. Près des trois quarts des employés ne se sentent pas suffisants pour les compétences numériques requises au travail. Les technologies de l'IA resserrent ce problème avec une courbe d'apprentissage plus abrupte et la nécessité d'un savoir-faire spécialisé. Les cours de formation existants sont souvent inadéquats, trop à court terme et n'offrent pas de soutien continu dans le travail quotidien.

Résistance au changement

La peur de l'inconnu, les préoccupations concernant la sécurité de l'emploi (en particulier dans le contexte de l'IA et de l'automatisation), de l'aversion d'abandonner les routines établies et du manque de croyance dans les avantages de nouveaux outils ou processus stimulent la résistance. Ceci est mentionné comme l'une des meilleures barrières. Une communication inadéquate de la part de la direction augmente souvent ces résistances.

Manque d'intégration des utilisateurs

Si de nouveaux outils sont introduits sans impliquer les futurs utilisateurs dans le processus de sélection ou de mise en œuvre, cela conduit souvent à un mauvais ajustement de la solution et à une faible acceptation. Le sens et le but («Pourquoi?») Le changement doit être clairement transmis aux utilisateurs. Les phases des tests d'acceptation des utilisateurs (UAT) ne parviennent souvent pas à saisir les besoins réels des utilisateurs s'ils ne sont pas soigneusement planifiés et effectués.

Surcharge cognitive et complexité

Les employés sont confrontés à un nombre croissant de demandes, ce qui peut entraîner des pertes de friction et moins d'utilisation. L'adaptation rend difficile le fait de constamment ou de modifier les outils et les fonctions. Le logiciel lui-même peut être intrinsèquement complexe, moins intuitif ou mal conçu, ce qui inhibe l'acceptation.

Obstacles technologiques: complexité, problèmes d'intégration et anciens systèmes

Complexité de l'outil

Le logiciel lui-même peut utiliser une complexité excessive, une interface utilisateur illogique ou une mauvaise conception. Les outils d'IA ont une complexité technique supplémentaire.

Défis d'intégration

L'intégration sans couture entre différents outils entraîne des silos de données, des processus de travail interrompus et la frustration entre les utilisateurs. L'intégration de l'IA dans les paysages système existants est un défi spécial. La dépendance à l'égard des intégrations tierces peut masquer les risques supplémentaires. Les API sont cruciales pour l'intégration, mais nécessitent un savoir-faire spécifique, et il y a souvent un manque de normes uniformes.

Systèmes ALTS (Systèmes hérités)

L'infrastructure informatique obsolète et les anciennes applications entravent l'introduction d'outils modernes et de freins les initiatives de transformation numérique. La migration des anciens systèmes est souvent complexe et coûteuse.

Problèmes de données

Un manque de qualité des données, une mauvaise disponibilité des données et une gouvernance des données inadéquates sont des obstacles massifs, en particulier pour les projets d'IA. La protection des données et la sécurité des données représentent également des obstacles considérables pour l'adoption de l'IA.

Sélection d'outils inadaptés

La décision des outils qui ne correspondent pas aux exigences ou processus commerciaux réels ou au choix d'un fournisseur inadapté conduit souvent à l'échec de l'initiative.

Facteurs organisationnels: manque de stratégie, manque de soutien au leadership et pénurie de ressources

Vision et stratégie claires manquantes

L'absence d'une stratégie claire de transformation numérique, d'objectifs clairs ou d'un manque d'orientation vers les objectifs commerciaux globaux conduit souvent à l'échec des initiatives de numérisation. De nombreuses entreprises ont une stratégie numérique sur papier, mais échouent en raison de la mise en œuvre. Une stratégie d'IA spécifique en particulier est souvent manquante.

Support de leadership inadéquat

Un manque d'engagement, un manque de soutien visible (parrainage) et un soutien inadéquat à travers le niveau de gestion sapent les efforts de transformation. Les managers peuvent ne pas être à la hauteur du comportement souhaité ou avoir une compréhension inadéquate des exigences elles-mêmes.

Restrictions de ressources

Un manque de budget, de temps et de personnel - en particulier dans les spécialistes de l'informatique et de l'IA qualifiés - est une barrière importante.

Silos organisationnels

Une mauvaise communication et un manque de coopération entre différents départements ou équipes entravent l'utilisation intégrée d'outils et les processus de transformation globaux difficiles.

Manque de mesure du succès

Des difficultés dans la définition et la persécution des chiffres clés (KPI) pour mesurer l'adoption de l'outil, l'augmentation de l'efficacité ou le retour sur investissement rendent les investissements plus difficiles et contrôlent les mesures d'amélioration.

Aspects culturels

La résistance aux changements est souvent profondément enracinée dans la culture d'entreprise. Un manque de culture d'innovation ou une réflexion inadéquate axée sur les données peut entraver l'introduction de l'IA.

Table potentielle

Le tableau suivant résume les barrières les plus courantes qui s'opposent à une utilisation optimale des outils numériques et de l'IA.

Barrières communes pour l'utilisation des outils numériques et d'IA

Les obstacles communs à l'utilisation des outils numériques et d'IA résultent de trois catégories principales: le facteur humain, les obstacles technologiques et les facteurs organisationnels. Les déficits de qualification et le manque de formation jouent un rôle central dans le facteur humain, ce qui peut entraîner une faible compétence, l'adoption et les erreurs. De plus, la résistance et la peur de la perte de l'emploi inhibent l'acceptation et les progrès des retards. Les obstacles technologiques comprennent la complexité et la mauvaise convivialité des outils qui provoquent la frustration et l'inefficacité et nuisent donc à l'utilisation, ainsi que le manque d'intégration dans les anciens systèmes existants qui provoquent des silos de données et des interruptions de processus et entraver l'efficacité. Au niveau organisationnel, des stratégies claires sont souvent manquantes, ce que les efforts et les ressources mal dirigés sont gaspillés. Il existe également un manque de support de gestion, qui peut mettre en danger les projets car les ressources et le soutien sont manquants. Après tout, les restrictions de ressources telles que le temps, l'argent ou les pénuries de personnel entraînent souvent des retards de projet, des surcharges ou même des projets démolir.

L'analyse des barrières montre qu'ils semblent rarement isolés, mais forment un système complexe et imbriqué. Par exemple, un manque de soutien à la gestion conduit souvent à une stratégie peu claire et à la sous-financement des mesures de formation. Une formation inadéquate à son tour a exacerbé les lacunes de qualification et augmenter les peurs et la résistance. Des outils complexes sans formation ou gestion du changement adéquat conduisent inévitablement à une faible acceptation. Les problèmes technologiques tels que le manque d'intégration sont souvent des symptômes d'une mauvaise planification et d'une coopération croisée inadéquate. Une approche holistique est donc essentielle.

Une raison fondamentale à une faible utilisation réside souvent dans le déficit «pourquoi»: il n'est pas possible de communiquer clairement et de démontrer les utilisateurs finaux dont le comportement consiste à modifier l'avantage concrète et la valeur ajoutée des nouveaux outils ou processus. Si les utilisateurs ne reconnaissent pas comment un nouvel outil facilite leur travail ou s'améliore, l'incitation à prendre l'effort d'apprentissage fait défaut, surtout si les anciennes routines fonctionnent «assez bien».

De plus, l'introduction de l'IA resserre les points de rupture existants dans l'adaptation des outils numériques traditionnels. Les défis dans les domaines des qualifications, de la résistance, de l'intégration et de la stratégie sont augmentés par les niveaux de complexité supplémentaires de l'IA (exigences de données, éthique, coûts, talents spéciaux). Les entreprises qui se battent déjà avec l'adoption numérique de base trouveront la mise en œuvre de l'IA encore plus difficile.

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Stratégies pour maximiser la valeur de l'outil: promotion de l'acceptation et de la compétence

Afin de surmonter les obstacles et d'exploiter le plein potentiel des outils numériques, des stratégies ciblées sont nécessaires pour développer et soutenir et soutenir les compétences des employés ainsi que le changement organisationnel.

Structure des compétences: formation moderne, recyclage et apprentissage continu

Aller au-delà de la formation unique

Les utilisations d'outils réussies nécessitent plus que les premiers événements d'introduction initiaux. Des offres d'apprentissage continues, spécifiques au rôle et liées au contexte sont nécessaires, qui se développent avec les logiciels et les besoins des utilisateurs.

Test d'acceptation des utilisateurs (UAT) comme chance d'apprentissage

La phase UAT doit non seulement être considérée comme un test technique, mais comme une opportunité précoce pour la formation des utilisateurs, la collecte de commentaires et pour promouvoir l'acceptation. Les utilisateurs finaux réels doivent être intégrés tôt et adéquatement préparés pour leurs tâches de test.

Méthodes de formation efficaces

Un mélange de méthodes différentes est souvent le plus efficace: cours structurés, modules d'auto-apprentissage, approches de train-Trainer, mentorat, bases de données de connaissances et FAQ bien entretenues ainsi que l'aide sensible au contexte directement dans l'application (voir DAPS). Dans le cas de la formation de l'IA, il est particulièrement important non seulement de transmettre l'opération («comment?»), Mais aussi de traiter la compréhension de base («Qu'est-ce que / peut / ce qui n'est pas?»), Aspects éthiques et limites de la technologie.

Concentrez-vous sur les avantages et le flux de travail

La formation doit se concentrer sur la façon dont les outils résolvent les problèmes concrètes des utilisateurs et peuvent être sensiblement intégrés dans leurs processus de travail quotidiens au lieu de uniquement les fonctions de répertage.

Stratégie de développement des compétences

Les entreprises doivent combler l'écart général de qualification numérique grâce à des programmes ciblés Upsky et de recouvrement.

Convient à:

• Intelligence artificielle: la voie des solutions insulaires à la stratégie intégrée de l'IA numérique en utilisant l'exemple d'Otto dans le commerce électronique

Gérer la page humaine: gestion efficace du changement et communication

Intégrer la gestion du changement tôt

La gestion du changement doit être planifiée et réalisée depuis le début d'un projet sur la gestion de projet. Les données de Prosci montrent qu'une excellente gestion du changement augmente considérablement la probabilité de succès des projets.

Approche structurée (par exemple Prosci Adkar)

Des modèles établis tels que Adkar (sensibilisation, désir, connaissance, capacité, suivi) offrent un cadre pour accompagner systématiquement les individus à travers le processus de changement.

Stratégie de communication claire

Un plan de communication complet est essentiel. Il devrait fournir des informations régulières, ouvertes et transparentes sur les différents canaux. La vision, les objectifs, la justification, le calendrier et les effets sur les employés doivent être clairement communiqués. La considération doit être abordée de manière proactive. La communication devrait idéalement provenir des expéditeurs de confiance (par exemple les gestionnaires).

Minimiser les troubles

Les effets négatifs sur les employés doivent être planifiés et amortis. Cela comprend la fourniture de ressources et de soutien ainsi que de clarté sur les rôles possibles.

Rencontrez la résistance de manière constructive

Les causes de résistance doivent être comprises. L'objectif est de convertir cela par une communication ouverte, l'intégration des personnes affectées et la présentation des avantages.

Acceptation sécurisée: soutien au leadership et qualifications des employés

Parrainage actif et visible

Le rôle décisif du niveau de gestion supérieur (C-suite) ne peut pas être suffisamment souligné. Il doit promouvoir activement le changement, communiquer la vision, fournir des ressources et montrer le comportement souhaité. Le parrainage actif est le facteur de réussite le plus important pour les initiatives de changement.

Activer les champions

Les champions dits de changement ou les super utilisateurs au sein des équipes doivent être identifiés et activés pour soutenir des collègues, offrir une formation informelle et agir en tant que multiplicateurs.

Intégration et commentaires des utilisateurs

Les parties prenantes, en particulier les utilisateurs finaux, doivent être intégrées tôt et en continu. Les commentaires doivent être activement rattrapés et utilisés pour l'amélioration.

Centrage utilisateur

La conception et la mise en œuvre de nouveaux outils et de nouveaux processus doivent régulièrement se concentrer sur les besoins réels des utilisateurs et viser à améliorer leur travail quotidien.

Support technologique: le rôle des plateformes d'adoption numérique (DAPS)

Fonctionnalité des daps

Les DAP sont des solutions logicielles (par exemple WhatFix, utile, pendo, Walkmen) qui sont posées comme une couche supplémentaire d'applications existantes. Ils offrent des instructions sensibles au contexte, des procédures interactives, une aide et un support intégré directement dans le logiciel respectif.

Avantages

Les DAP peuvent accélérer l'intégration, réduire les temps de formation et les coûts, réduire le nombre de demandes de soutien, augmenter les compétences des applications et fournir des analyses d'utilisation. Gartner prédit que 70% des organisations utiliseront DAPS d'ici 2025.

Rôle dans la gestion du changement

Les DAP peuvent servir d'outil tactique dans la gestion du changement en facilitant l'acquisition de connaissances et de compétences (connaissances et capacité dans le modèle Adkar) et promouvoir l'ancrage (promotion) grâce à un soutien continu.

Table potentielle

Le tableau suivant résume les pratiques éprouvées pour promouvoir l'acceptation et la compétence des outils.

Meilleures pratiques pour promouvoir l'acceptation et la compétence des outils

Les meilleures pratiques pour promouvoir l'acceptation et les compétences des outils comprennent plusieurs approches stratégiques. Dans le domaine de la structure des compétences, une formation continue et spécifique au rôle est essentielle pour augmenter et promouvoir les compétences. Avec la gestion du changement, une gestion du changement précoce et intégrée est recommandée pour minimiser la résistance et les incertitudes. Le leadership et la qualification jouent un rôle central, avec un parrainage exécutif actif garantit que le soutien et les ressources nécessaires sont garantis. Dans le même temps, l'intégration des utilisateurs est cruciale par des boucles de rétroaction pour promouvoir la pertinence et la responsabilité personnelle. Au niveau technologique, la mise en œuvre de plateformes d'adoption numérique (DAP) ou d'aide dans l'application soutient la fourniture d'un soutien à la demande et la mesure de l'efficacité d'utilisation.

L'analyse des stratégies de réussite montre que la promotion de l'utilisation des outils est un processus continu n'est pas un événement unique. Il nécessite des efforts continus dans la formation, le soutien, la communication et le renforcement, bien au-delà de la mise en œuvre initiale. Le leadership se cristallise comme un épingle à la lutte: le parrainage actif et visible par le biais de la gestion de l'entreprise est le facteur le plus puissant qui est le plus souligné afin de surmonter la résistance et de conduire au succès. Sans cet engagement, d'autres efforts s'éloignent facilement. Après tout, des technologies telles que les DAP peuvent soutenir l'adoption, mais ne peuvent pas remplacer une stratégie. Ce sont des aides tactiques précieuses pour transmettre des connaissances et des compétences, mais il est préférable de travailler dans une stratégie complète et bien planifiée de gestion du changement et de formation.

Déposer les bases: facteurs de réussite critiques

Afin d'assurer l'utilisation avancée des outils numériques de manière durable et d'élever leur plein potentiel d'automatisation et de sécurité, les entreprises doivent créer une base solide à partir de l'intégration technologique, de la qualité des données et de la capacité de changement organisationnel.

Architecture d'intégration: l'importance des API et de la connectivité transparente

Silos ouverts

L'un des plus grands obstacles à des processus efficaces et automatisés est les silos organisationnels et technologiques. Un manque d'intégration entre les systèmes conduit à des transmissions de données manuelles, des licenciements et des inefficacités. Une stratégie d'intégration bien réfléchie est donc essentielle pour permettre le flux de données transparente et mettre en œuvre l'automatisation de bout en bout.

Le rôle des API

Les interfaces de programmation d'applications (API) sont les ponts technologiques qui permettent à différents systèmes logiciels de communiquer entre eux et de remplacer automatiquement les données. Les API bien documentées, sûres, fiables et standardisées sont cruciales pour une intégration réussie.

Avantages de l'intégration

Une intégration réussie offre de nombreux avantages: les données sont synchronisées en temps réel à travers les limites du système, ce qui améliore la qualité et la cohérence des données. Il élargit les possibilités de l'automatisation du flux de travail, par exemple en liant les systèmes d'automatisation CRM, ERP et marketing. En fin de compte, une base de données uniforme permet de bonnes décisions commerciales.

Stratégie d'intégration

Les entreprises ont besoin d'une approche stratégique de l'intégration. Cela comprend la sélection minutieuse des bonnes API, la prise en compte de facteurs tels que les coûts, l'évolutivité, la sécurité et le support des prestataires ainsi que potentiellement l'utilisation des plates-formes d'intégration (IPAAS) ou des outils spécifiques tels que la suite d'intégration SAP ou la conduite APIX pour simplifier la gestion des interfaces. Le succès des efforts d'intégration peut souvent être mesuré directement aux améliorations des indicateurs d'automatisation tels que la réduction du temps de cycle et la minimisation des erreurs.

Données en tant que carburant: assurer la qualité des données et la gouvernance pour le ki et l'automatisation

Les données sont fondamentales

Les données sont «l'élixir de vie» de l'IA et la base de chaque automatisation efficace. La mauvaise qualité des données conduit inévitablement à de mauvais résultats - le principe «ordonnance dans, ordures» s'applique à une mesure particulière.

Définition de la gouvernance des données

La gouvernance des données fait référence au cadre global - composé de directives, de normes, de processus et de rôles - pour gérer les bases de données. L'objectif est d'assurer la disponibilité, la convivialité, l'intégrité et la sécurité des données de l'entreprise.

Signification pour l'IA / l'automatisation

Les données de haute qualité, bien gérées sont essentielles pour:

• Modèles d'IA fiables: réduction des distorsions (biais), amélioration de la précision et la structure de la confiance dans les résultats.
• Automatisation efficace: assurez-vous que les processus automatisés sont basés sur des données et une fonction correctes comme prévu.
• Conformité: conformité aux réglementations juridiques (par exemple RGPD / RGPD, CCPA).
• Sécurité: protection des données sensibles utilisées pour la formation des modèles d'IA ou dans les flux de travail automatisés.

Pratiques de gouvernance importantes

Les pratiques centrales incluent la définition des normes de qualité des données, leur surveillance continue et l'établissement de processus d'ajustement des données. La gestion des métadonnées (souvent soutenue par les catalogues de données), les règles claires de contrôle d'accès, la gestion du cycle de vie des données, la définition des responsabilités claires (propriété des données), le suivi de l'origine et de l'utilisation des données (lignée / provenance des données), a géré le suivi des directives et de s'assurer la gestion des données éthiques.

IA pour la gouvernance des données

Fait intéressant, KI peut être utilisé pour améliorer la qualité des données et la gouvernance, par exemple en automatisant l'ajustement, la validation, la surveillance et les tests de conformité.

Sécurité durabilité: gestion du changement d'ancrage dans l'organisation

Changer en tant qu'état permanent

La transformation numérique et l'introduction de nouveaux outils ne sont pas des projets terminés, mais un processus continu. Par conséquent, les entreprises ont besoin d'une capacité établie en permanence à changer de changement.

Développer la maturité interne

Les organisations devraient évaluer leur propre échéance dans le domaine de la gestion du changement et les développer davantage. Cela comprend la construction de compétences, l'établissement de processus standardisés et la promotion d'une culture positive sur les changements.

Intégrer la gestion du changement

Les principes de gestion du changement doivent être fermement intégrés dans les processus quotidiens, dans les méthodes de gestion de projet et dans les pratiques de gestion.

Boucles de rétroaction et adaptation

Il est crucial d'établir des boucles de rétroaction continues afin de surveiller l'acceptation, de reconnaître de nouveaux défis à un stade précoce et d'adapter les stratégies au fil du temps. Le succès doit être mesuré et suivi à l'aide de mesures définies.

L'analyse des facteurs de réussite révèle un triangle fondamental: l'utilisation réussie et avancée des outils numériques et d'IA est basée sur l'intégration des trois colonnes dépendantes, la gouvernance des données et la gestion du changement. Les faiblesses dans une zone sape la stabilité des autres. L'automatisation avancée (section II) nécessite souvent un flux de données du système croisé, ce qui nécessite une intégration robuste. L'efficacité de l'IA (section II, III) dépend de manière critique de données fiables et bien gérées. La mise en œuvre de ces solutions techniques et leur adaptation réussie par les utilisateurs nécessitent à leur tour une forte gestion du changement.

La gouvernance des données n'est pas négociable en particulier pour l'utilisation croissante de l'IA afin de renforcer la confiance. La nature de la «boîte noire» de nombreux systèmes d'IA et leur dépendance à l'égard d'énormes quantités de données créent des risques considérables (biais, violations de la protection des données, erreurs) si les données ne sont pas soigneusement gérées. Une gouvernance des données robuste est donc essentielle pour réduire ces risques et gagner la confiance des utilisateurs et des parties prenantes qui est nécessaire pour l'acceptation et l'utilisation des processus et des connaissances soutenus par l'IA.

Après tout, la capacité de changer se transforme en un avantage concurrentiel. Les organisations qui renforcent une compétence mature et fermement ancrée de la gestion du changement sont mieux équipées pour s'adapter en permanence aux progrès technologiques et pour tirer une valeur durable de leurs investissements numériques. Vous pouvez adapter de nouveaux outils, fonctions et processus plus rapidement et plus efficacement que les concurrents qui échouent sur les barrières d'adoption décrites dans la section IV.

Convient à:

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Potentiel des outils numériques: comment les entreprises peuvent maximiser l'automatisation et la sécurité

L'analyse a montré que malgré les taux d'adoption élevés des outils numériques dans les entreprises allemandes, un potentiel considérable d'automatisation et de fiabilité des processus reste inutilisé. La faible charge souvent citée de 30 à 50% est susceptible de se référer à des fonctions avancées, dont l'activation promet des gains d'efficacité importants et un soutien aux risques. Les obstacles sont diversifiés pour cela et comprennent des facteurs humains tels que les déficits de qualification et la résistance au changement, les obstacles technologiques tels que la complexité et les problèmes d'intégration ainsi que les défauts organisationnels tels que le manque de stratégies et le manque de soutien au leadership.

Afin de conclure cet écart et de mettre en œuvre la pleine valeur des investissements numériques, y compris l'IA, une approche stratégique et holistique est requise. Cela doit combiner la structure des compétences des employés, la gestion professionnelle du changement et un solide leadership avec la création de bases techniques et liées aux données (intégration, gouvernance des données).

Recommandations pour l'action pour les gestionnaires

1. MANDAT POUR UNE ANALYSE D'USAGE: Commission d'une évaluation formelle de la façon dont les outils numériques et IA sont réellement utilisés par rapport à leur potentiel. L'accent doit être mis sur les fonctions d'automatisation et de sécurité. Utilisez des outils d'analyse ou des DAP pour la collecte des données dans la mesure du possible.
2. Priorisation de l'activation des fonctions avant d'acheter une nouvelle acquisition: Premièrement, concentrez-vous sur la maximisation de la valeur des plates-formes existantes grâce à la formation ciblée, aux ajustements de processus et à la configuration des fonctions inutilisées avant que de nouveaux investissements ne soient effectués dans de nouveaux outils.
3. Établir la gestion du changement comme une priorité stratégique: investir dans la structure des compétences internes de gestion du changement et les intégrer dans toutes les initiatives numériques dès le début. Faites du parrainage actif et visible à travers le niveau de gestion pour des changements importants.
4. Mettez des programmes d'apprentissage et de soutien continues: allez au-delà de la formation unique et établissez des chemins d'apprentissage continus et spécifiques aux rôles. Si nécessaire, soutenez cela par DAPS et concentrez-vous sur l'application dans le workflow et le bénéfice concrète.
5. Établir une gouvernance des données robuste (en particulier pour l'IA): mettre en œuvre un cadre de gouvernance des données clair avec des rôles définis, des directives et des normes de qualité comme exigence de base pour la mise à l'échelle fiable et éthique des initiatives d'IA.
6. Développer la feuille de route d'intégration stratégique: investir dans une stratégie d'API claire et potentiellement dans les plates-formes d'intégration pour décomposer les silos de données et permettre le flux de données essentiel pour l'automatisation.
7. Promouvoir la culture des commentaires et des capacités des utilisateurs: créer des mécanismes pour les commentaires continus des utilisateurs et les inclure à un stade précoce de la définition des besoins et des solutions de test (appliquez les meilleures pratiques pour l'UAT).
8. Mesurez ce qui compte: définir des indicateurs de performance clés clairs (KPI) pour l'utilisation des outils, les gains d'efficacité dans les processus, les améliorations de la sécurité ainsi que pour la compétence et la satisfaction des utilisateurs pour poursuivre les progrès et prouver le retour sur investissement.

En mettant en œuvre régulièrement ces recommandations, les entreprises peuvent combler l'écart entre le potentiel de leurs outils numériques et leur utilisation réelle et ainsi faire des progrès significatifs dans l'automatisation des processus et le renforcement de leur sécurité.

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