30-50% כלי עבודה דיגיטליים שאינם בשימוש בכלי שיווק וכלי מכירות- AI מושפעים גם הם בנוסף ל- CRM ו- ERP

שחרור מראש של Xpert

בחירת קול 📢

פורסם ב: 15 באפריל, 2025 / עדכון מאת: 15 באפריל 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

30-50% כלי עבודה דיגיטליים שאינם בשימוש בכלי שיווק וכלי מכירות- AI מושפעים גם בנוסף ל- CRM ו- ERP-image: xpert.digital

בין 50 ל 100 אחוז: אסטרטגיות לשימוש טוב יותר במשאבים דיגיטליים (זמן קריאה: 31 דקות / ללא פרסום / ללא תשלום)

הפוטנציאל הלא מנוצל של כלים דיגיטליים: פוטנציאל לאוטומציה ואמינות תהליכים בחברות גרמניות

הטרנספורמציה הדיגיטלית מתקדמת בחברות גרמניות, אך נותר פרדוקס: בעוד ששיעורי האימוץ של כלי עבודה דיגיטליים הם גבוהים, חלק משמעותי מהפוטנציאל שלהם, במיוחד בכל הקשור לתפקודי אוטומציה ואבטחה, נותר ללא שימוש. האומדן של 30-50% בלבד בבקשת המשתמש משקף ככל הנראה את השימוש בפונקציות מתקדמות, ולא בשימוש בסיסי בכלים. אי התאמה זו בין החזקה ליצירת ערך בפועל מייצגת סיכוי משמעותי, לעיתים קרובות להתעלם ממנו. כלים קיימים כמו CRM, מערכות ERP, פלטפורמות שיתוף פעולה וכן יותר ויותר פתרונות מבוססי AI מספקים פוטנציאל ניכר להגברת יעילות התהליך באמצעות אוטומציה ולשפר את החוסן הארגוני באמצעות אמינות מוגברת של תהליכים.

Companies חברות רבות משתמשות רק ב -30-50 % מהכלים הדיגיטליים שלהן. באופן פרדוקסאלי, כלי AI נותרו לעתים קרובות ללא שימוש

הניתוח מזהה חסמים מרכזיים העומדים בדרך של תשישות מוחלטת של פוטנציאל זה. מעל לכל, זה כולל פערי הסמכה ומדדי הכשרה לא מספקים, התנגדות לשינויים בכוח העבודה, המורכבות של הטכנולוגיות עצמה, אתגרים בשילוב בנופי IT קיימים כמו גם היעדר מיקוד אסטרטגי ותמיכה עקבית מהניהול.

על מנת לסגור את הפער הזה ולממש את מלוא הערך של השקעות דיגיטליות, חברות צריכות להמשיך באסטרטגיה רב ממדית. עמודי הליבה הם ניהול שינויים במרכז האדם, הקמת תרבות של למידה מתמשכת, יישום מבני ממשל נתונים חזקים-במיוחד ליישומי AI-, ומבטיחים שילוב כלים חלק באמצעות ממשקי API ומחויבות בלתי ניתנת לטעות לרמת הניהול לפיתוח דיגיטלי. ההמלצות הבאות מציעות לחברות מסגרת אסטרטגית להגברת עוצמת השימוש בכלים הדיגיטליים שלהן ובכך להתקדם באופן משמעותי באוטומציה ובאמינות התהליכים.

מתאים לכך:

פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

הסטטוס קוו: שימוש בכלי דיגיטלי ו- AI בחברות

החדירה הדיגיטלית של הנוף התאגידי הגרמני התקדמה היטב, אך הזמינות הטהורה של כלים אומרת מעט על עומק השימוש בפועל ועל הערך המוסף שהתקבל. מבט מקרוב על שיעורי האימוץ לעומת השימוש בפועל מגלה פער משמעותי.

אימוץ לעומת שימוש בפועל: מלאי

האימוץ הבסיסי של יישומים משרדיים ועסקים דיגיטליים מבוססים בגרמניה הוא גבוה באופן מרשים. על פי מדד המשרד הדיגיטלי של Bitkom 2024, כמעט כל החברות (98%) משתמשות ביישומי ERP (תכנון משאבים ארגוניים). מערכות CRM (ניהול קשרי לקוחות) נפוצות גם עם 91%, עלייה משמעותית לעומת 77% בשנת 2022. ניתן למצוא פתרונות ניהול תוכן ארגוני (ECM) אצל 84% מהחברות (2022: 76%). כל חברה משתמשת לפחות בפתרון משרדי דיגיטלי אחד. נתונים אלה מראים כי הגישה לכלים דיגיטליים סטנדרטיים בחברות גרמניות ניתנת בפריסה ארצית ואינה מייצגת את המכשול העיקרי.

לעומת זאת, יש אימוץ של בינה מלאכותית (AI). למרות שהריבית והנכונות להשקיע הם גבוהים - 40% מהחברות מתכננים להשתמש ב- AI בשנה הבאה, ו -46% מתכננים השקעות בחמש השנים הבאות - היישום בפועל אפילו נמוך משמעותית והטרוגני יותר. בשנת 2024, כ -17% מהחברות הגרמניות השתמשו ב- AI. זה מראה על פער ברור בין מגזרים לגדלים של חברות: התעשייה היא חלוץ עם 31% שימוש ב- AI, בעוד שמגזר השירות מפגר מאחור. ההבדל בין חברות גדולות (75% משתמשים ב- AI) ל- SME (רק 16%) בולט במיוחד. השוואות בינלאומיות מראות מגמות דומות: ארה"ב מחקרים מאתרים את אימוץ ה- AI ברמת החברה, תלוי במתודולוגיה, בין 5% ל- 40%, אך מצביעים על צמיחה מהירה. הגלובלי מצביע על 40% מהחברות להשתמש ב- AI, 42% נוספים מעריכים את השימוש. על פי סקר מקינזי, KI משתמשת בשלושה רבעים מהחברות לפחות בפונקציה עסקית אחת. זה מצביע על כך ש- AI אימוץ רווחים נהיגה, אך הוא אפילו פחות מבוסס ומשתנה משמעותית יותר מאשר בכלים דיגיטליים מסורתיים.

יש לקחת בחשבון את טענת שיעור השימוש של 30-50% בלבד שהועלו בבקשת המשתמש בהקשר של נתוני אימוץ אלה. אין זה סביר שמספר זה מתייחס לשימוש הבסיסי במערכות ה- ERP או CRM הנרחבות. במקום זאת, העדויות מצביעות על כך שאומדן זה פירושו אכלוס של פונקציות מתקדמות או מיצוי של מלוא הפוטנציאל של התוכנה. גרטנר מציין כי חוויות משתמש לא מספיקות עם יישומים הופכות את הצורך להשתמש בפתרונות אימוץ דיגיטליים (DAS). מחקרים ודיווחים קובעים כי הפוטנציאל של המדיה הדיגיטלית לרוב אינו מותש, במיוחד אצל חברות קטנות ובינוניות. מחקר קבוצתי של Muuuh הראה כי 73% ממשתמשי ה- CRM אינם תומכים בתוכנה משלהם, מה שמעיד על חוסר שביעות רצון, אשר לרוב קשור לחוסר השימושיות או אי-העשרה של התועלת הצפויה. לפיכך, הנחת היסוד הראשונית של הקיבולת הנמוכה תקפה, אך ככל הנראה מתייחסת לעומק השימוש ולהפעלה של תכונות חשובות יותר אך מורכבות יותר.

לתפיסת הדיגיטציה בחברה יש גם חלק. בעוד שכמעט 40% מההועסקים בגרמניה מסווגים את החברה שלהם כמי שמאוד דיגיטלית, שליש מהתפוס -אפ מחייב את ארגון העבודה הדיגיטלי, ו -64% מהחברות רואות את עצמן כמתחשבות. זה מדגיש את הפער בין הזמינות הטהורה של כלים לבין השימוש היעיל והטרנספורמטיבי שלהם. חלק משמעותי מהעובדים גם אינו מרגיש מספיק לכישורים הדיגיטליים הדרושים.

ישנם דפוסים ספציפיים בעת שימוש ב- AI. עובדים משתמשים בכלים כמו CHATT באופן פרטי יותר (54.3%) או מעורבים (27.8%) כבלעדי לעבודה (17.9%). היישומים הנפוצים ביותר בחברות הם שירות לקוחות (56%), אבטחת סייבר (51%), עוזרים דיגיטליים (47%), CRM (46%) וניהול מלאי (40%). למרות ש 75% מהעובדים מאמינים כי AI גנוצרי יכול להגדיל את התפוקה שלהם וכי השימוש גדל במהירות, רק 1% מהמנהלים מתארים את השימוש ב- AI בחברה שלהם כ"בוגרים ", כלומר השתלב לחלוטין בזרימות עבודה ומספקים תוצאות עסקיות משמעותיות.

אובדן הערך: כימות ההזדמנויות שהוחמצו

מבנה הכלים הדיגיטליים מוביל לאובדן משמעותי של ערך ותשואה תת -אופטימלית על ההשקעה (ROI) עבור הוצאות מאסיביות בתחום הטרנספורמציה הדיגיטלית. אם פונקציות אוטומציה נותרות ללא שימוש, תהליכים ידניים, לא יעילים נמשכים. אם פונקציות בטיחות משולבות אינן מופעלות או מוגדרות, הסיכון לאירועי אבטחה והפרות תאימות עולה.

פוטנציאל הפרודוקטיביות הבלתי מנוצל הוא משמעותי. מחקרים מצביעים על כך שפרודוקטיביות ניתנת למדידה עולה באמצעות שימוש ב- AI, אפילו ברמת השימוש הנוכחית, עדיין נמוכה (למשל 0.1-0.9% צמיחה של תפוקת העבודה). בטווח הארוך, הפוטנציאל מוערך בכ -1.5 נקודות אחוז במשך עשר שנים, ועליות של 43% נמדדו במשימות ספציפיות. ספק פתרונות אימוץ דיגיטלי כמו WhatFix דוח על הפרודוקטיביות עולה ב -35% וירידה בהדרכה ב- 60% על ידי הפלטפורמות שלהם. מספרים אלה ממחישים את הערך הקונקרטי שניתן להעלות על ידי שימוש בכלי יעיל יותר.

בנוסף, תת -מבנה הוא סיכון תחרותי אסטרטגי. חברות שממציות באופן מלא את הכלים הדיגיטליים שלהן ומערכות ה- AI שלהן משיגות יעילות גבוהה יותר, זריזות וחוזק חדשני. אתה יכול להגיב מהר יותר לשינויים בשוק ולפתח מודלים עסקיים חדשים ("עסקים קומפוזיציים" הם מהיר יותר ב -80% בעת יישום תכונות חדשות). חברות שנשארות בסיכון בסיסי, מסתכנות באובדן חיבור ומסכנות את עמדת השוק שלהן.

הניתוח של הסטטוס קוו מגלה אפוא "אשליה של אימוץ": שיעורי יישום גבוהים של מערכות ליבה כמו ERP ו- CRM מציעים פירעון דיגיטלי, עם זאת, מבצעים מבנה עמוק של פונקציות מתקדמות לאוטומציה ובטיחות. פער זה בין נוכחות לבין יכולת ממשית הוא בעיית הליבה. דפוס זה מתחזק בטכנולוגיות AI. אימוץ ה- AI גדל במהירות ונמצא פוטנציאל עצום, אך ככל הנראה פער השימוש בולט אפילו יותר בגלל מורכבות גבוהה יותר, תלות בנתונים, חששות אתיים ומחסור בהסמכה רבה יותר מאשר בכלים מסורתיים. הפער בין חברות קטנות ובינוניות לחברות גדולות ברור במיוחד כאן. אחרי הכל, לעתים קרובות יש אי התאמה בין תפיסת העובדים ביחס לדיגיטציה של החברה שלהם לבין יכולתם שלהם או שימוש בפועל בפונקציות כלים מתקדמות. שיפוט מוטעה זה יכול להפריע למאמצים להגדיל את השימוש, מכיוון שלא ניתן להכיר בצורך.

מתאים לכך:

פרדוקס המכירות-מכשיר את משפך המכירות: מסע הלקוחות הוא AI מתים, אוטומציה ו- CRM!

לזהות פוטנציאל אוטומציה באמצעות שימוש בכלי עמוק יותר

חברות רבות כבר השקיעו בכלים דיגיטליים חזקים, אך לעתים קרובות משתמשים רק בשבריר ממיומנויות האוטומציה שלהן. פוטנציאל הפליטה ב- CRM, מערכות ERP, פלטפורמות שיתוף פעולה וכלי AI הוא משמעותי וניתן להרים אותו על ידי הפעלה ממוקדת של פונקציות קיימות.

מעבר ליסודות: פונקציות אוטומציה של זרימת עבודה (CRM, ERP, פלטפורמות שיתוף פעולה)

אוטומציה של CRM

מערכות CRM מודרניות מציעות הרבה יותר מסתם ניהול נתונים ליצירת קשר. לעתים קרובות פונקציות שאינן בשימוש כוללות אוטומציה של משימות (למשל זיכרונות למעקב), ההגדרה של כללי זרימת העבודה להקצאה אוטומטית של לידים או הסלמת מקרי שירות וכן יצירת דוחות אוטומטיים על ביצועי מכירות או שביעות רצון לקוחות. אוטומציה של תקשורת רב-ערוצית מאפשרת לפנות בעקביות ללקוחות דרך ערוצים שונים (דוא"ל, מדיה חברתית). שילוב עם מערכות אחרות, כמו ERP או כלי אוטומציה שיווקית, זמינים לרוב, אך אינו מנוצל במלואו כדי להבטיח שירות לקוחות חלק ותהליך מכירות. הסיבות לשימוש נמוך הן לרוב ביישום לקוי, חוסר התאמה לתהליכים ספציפיים או קבלה לא מספקת בקרב המשתמשים.

אוטומציה של ERP

מערכות ERP משמשות לרוב בעיקר לפונקציות ליבה כמו חשבונאות פיננסית ותכנון משאבים, בעוד שאפשרויות אוטומציה נוספות אינן סרק. דוגמאות לכך הן הקמת אוטומציה של זרימת עבודה לתהליכי אישור, למשל להזמנות (אישורי הזמנת רכש), העיבוד האוטומטי של חישובי הקלט באמצעות OCR והקצאה מבוססת כללים, או אופטימיזציה של ניהול מלאי המניות על ידי הצעות הזמנה אוטומטיות או הודעות אזהרה במניות נמוכות. שילוב מערכת ה- ERP עם מערכות תפעול אחרות (CRM, ניהול שרשרת אספקה) הוא קריטי לאוטומציה ושקיפות תהליכים רציפים, אך לרוב מוזנח. הסיבה השכיחה לכישלון של פרויקטים של אוטומציה של ERP היא ניתוח והמחשה לא מספקים של התהליכים העסקיים העומדים בבסיס לפני היישום.

אוטומציה בפלטפורמות שיתוף פעולה (M365/סביבת עבודה)

סוויטות שיתוף פעולה מובילות כמו Microsoft 365 ו- Google Workspace מכילות כלים חזקים אך לעיתים קרובות להתעלמות מהם לאוטומציה של זרימת עבודה:

מרחב עבודה של גוגל: APPSHEET מאפשרת יצירת יישומים מותאמים אישית ואוטומציה של זרימות עבודה ללא תכנות ידע. ניתן להשתמש בטפסים של גוגל בשילוב עם Sheets and Script Script לתהליכי אישור וזרימות עבודה פשוטות. פילטרים וכללים מורחבים ב- Gmail יכולים לבצע אוטומציה של ניהול דואר אלקטרוני ופונקציות מבוססות AI בבד חכם (מסמכים, גיליונות, שקופיות) מציעים הצעות חכמות ואבני בניין כדי להגביר את היעילות.
Microsoft 365: Power Automats (לשעבר Flow) הוא כלי רב עוצמה ליצירת זרימות עבודה אוטומטיות על פני יישומים שונים של מיקרוסופט וצד שלישי. SharePoint מציעה גם פונקציות זרימת עבודה משולבות, ושילוב אוטומטים של כוח בצוותים מאפשר אוטומציה של התראות, אישורים ומשימות ישירות במרכז שיתוף הפעולה. האינטגרציה החלקה בתוך המערכת האקולוגית של מיקרוסופט היא יתרון חיוני.

אין פלטפורמות קוד/קוד נמוך

עלייתם של פלטפורמות ללא קוד/קוד נמוך המשולבות לרוב בסוויטות הגדולות או מוצעות כפתרונות עצמאיים (למשל Flowforma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Automats Power), דמוקרטיזציה של אוטומציה. הם מאפשרים למשתמשים מומחים ליצור פתרונות אוטומציה משלהם ללא ידע בתכנות עמוק. זה יכול להאיץ את מאמצי האוטומציה, אך דורש הנחיות ברורות, קורסים להכשרה ומבנה ממשל כדי למנוע צמיחת פרא וסיכונים.

השתמש ב- AI לאוטומציה חכמה (ניתוח נתונים, תמיכה במשימות, אופטימיזציה של תהליכים)

בינה מלאכותית מעלה אוטומציה של זרימת עבודה מסורתית לשלב חדש על ידי הבאת מיומנויות קוגניטיביות.

AI באוטומציה של זרימת העבודה

עיבוד מסמכים אינטליגנטי (IDP): מודלים של AI יכולים להיות רלוונטיים ממסמכים לא מובנים כמו חשבוניות, מסמכים, חוזים או דוא"ל תמציות ומסווגות, מה שמפחית באופן דרסטי את קלט הנתונים הידני.
כישורי חיזוי: AI יכול לזהות דפוסים בנתונים היסטוריים כדי לחזות אירועים עתידיים. דוגמאות לכך הן תחזוקה חזויה של מכונות (תחזוקה חזויה), תחזית הביקוש והמלאי או זיהוי הזדמנויות מכירות מבטיחות על בסיס התנהגות הלקוחות.
העברה וקבלת החלטות אינטליגנטיות: AI יכול לנתח את התוכן והמצב הרוח (סנטימנט) של פניות הלקוחות על מנת להעביר אותו אוטומטית למחלקה הנכונה או לעובד הנכון. זה יכול גם לקבל החלטות מורכבות יותר בתהליך אוטומטי החורג אם כללי אם פשוט.

AI עוזר וסוכנים

עוזרי AI משולבים (כגון מיקרוסופט קופילוט, גוגל תאומים או פונקציות משובצות של גוגל או צ'אט) יכולות לבצע אוטומציה או לתמוך במגוון משימות: אתה מייצר עיצובים להודעות דוא"ל, דוחות או שיווק טקסטים, מסכם מסמכים ארוכים או פגישות יחד, עונה על שאלות עובדים על הנחיות פנימיות (HR, IT), עזרה בתזמון או תמיכה בנתונים. אז נקרא "Agentic AI" הולך צעד אחד קדימה ויכול לבצע משימות מורכבות יותר ורב -שלביות באמצעות כלים ומקורות מידע שונים.

אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) ואוטומציה חכמה

RPA מציין רובוטים של תוכנה ("בוטים") המפעילים אוטומציה של משימות מבוססות כללים וחוזרות על עצמן באמצעות חיקוי של אינטראקציות אנושיות עם ממשקי משתמש (למשל העתק נתוני יישום אחד למשנהו). בעוד ש- RPA קלאסי מסתמך על נתונים מובנים וכללים ברורים, השילוב עם AI (המכונה לעתים קרובות אוטומציה חכמה או היפר -אוטומציה) מרחיב את האפשרויות באופן משמעותי. AI מאפשר לבורטי RPA לעבד נתונים לא מובנים (למשל, מהודעות דוא"ל או PDF), לקבל החלטות הקשורות להקשר וללמוד מניסיון. ניתן למצוא דוגמאות ליישום כמעט בכל תחומי החברה:

מימון: דיווח אוטומטי, השוואה בין חשבונות, איתור הונאה, עיבוד חשבוניות.
משאבי אנוש: עובדים על סיפונה/סיפון, חיוב שכר, ניהול יישומי חופשה.
שירות לקוחות: מענה אוטומטי במענה על פניות סטנדרטיות באמצעות צ'אט בוטים, העברת מקרים מורכבים, עדכון נתוני לקוחות.
ספק ולוגיסטיקה: ניהול מלאי, עיבוד הזמנה, אופטימיזציה של נתיבי משלוח.
שירותי בריאות: עיבוד תביעות ביטוח, תזמון, מתן נתוני מטופלים.
ייצור: עיבוד הזמנה, בקרת איכות, ניהול ספקים.

טבלה פוטנציאלית

הטבלה הבאה מציגה דוגמה לתדירות של פונקציות אוטומציה שאינן בשימוש מקצה תהליכים עסקיים ספציפיים ואילו יתרונות ניתן להשיג.

הקצאת פונקציות אוטומציה שאינן בשימוש לתהליכים עסקיים

הקצאת פונקציות אוטומציה שאינן בשימוש לתהליכים עסקיים - תמונה: xpert.digital

בעולם העסקים הדיגיטלי של ימינו, ישנם מספר פונקציות אוטומציה שאינן בשימוש שניתן להקצות אסטרטגית לתהליכים עסקיים שונים על מנת להשיג עלייה משמעותית ביעילות. כללי זרימת עבודה כגון כללי היתר CRM להנחות יכולים להאיץ את מחזור המכירות ולהבטיח עקביות בתמחור, לפיהם משתמשים בפלטפורמות כמו Salesforce, Microsoft Dynamics 365 או SAP CRM. אין פלטפורמות קוד/קוד נמוך, כגון אוטומטי חשמל או גיליון אפליקציות להוצאות נסיעה, צמצמו את המאמץ הניהולי ומאפשרים החזר מהיר יותר באמצעות שילוב עם Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma או Creatio. מיצוי הנתונים מבוסס AI (IDP) מהווה מהפכה בחשבונאות ועיבוד מסמכים אוטומטי, מה שמוביל לתשלומים מהירים יותר ופחות שגיאות קלט שניתן להגיש במערכות ERP כמו SAP ו- Oracle או כלי IDP מתמחים עם רכיבי RPA+AI. בתחום הניתוח החזוי, פתרונות AI מציעים אזהרות תחזוקה חזויות על מערכות ייצור, אשר ממזערות זמני ירידה לא מתוכננים ועלויות תחזוקה ניתן להפחית, לתמוך על ידי מערכות ERP/MES, פלטפורמות IoT ופתרונות AI מיוחדים. לבסוף, עוזרי AI, Agentic AI ו- RPA טכנולוגיות כמו CHATT/COPILOT לעיצובים של דוא"ל או RPA לתחזוקת נתוני אב משפרים את יעילות התקשורת ומפחיתים שגיאות קלט נתונים, הניתנות ליישום עם M365 COPILOT, Google Gemini, UIPath, אוטומציה בכל מקום או פריזמה כחולה.

הניתוח של פוטנציאל האוטומציה מראה כי חלק משמעותי מהאפשרויות כבר נמצאות בכלים, שעבורם חברות כבר שילמו (CRM, ERP, M365/Workspace). האתגר העיקרי הוא לרוב לא רכישה של כלים חדשים, אלא ההפעלה והשימוש בפונקציות הקיימות, לעיתים קרובות חזקות אך מתעלמות ממנו. יחד עם זאת, הדמוקרטיזציה של האוטומציה גורמת לפרדוקס ללא שום קוד/כלים בקוד נמוך: זה יכול להאיץ את ההסתגלות על ידי הפעלת משתמשים מומחים, אך גם מכיל סיכונים ניכרים ללא ממשל הולם, פרוטוקולי בטיחות ותקני תהליכים [ראה סעיף III ו- VI]. לבסוף, AI משמשת כשכבת התרחבות: היא לא רק מפעילה אוטומציה של משימות קיימות בצורה יעילה יותר, אלא גם מאפשרת צורות חדשות לחלוטין של אוטומציה ואופטימיזציה של תהליכים באמצעות עיבוד נתונים לא מובנים, תחזיות וסיוע אינטליגנטי, המהווה קפיצה איכותית בפוטנציאל האוטומציה.

🎯📊 שילוב של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור 🤖🌐 עבור כל ענייני החברה

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
- מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
היעדר AI מוסמך
שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

מקסימום אמינות תהליכים על ידי AI וכלים דיגיטליים

חיזוק אמינות תהליך באמצעות פונקציות כלים מורחבות

בנוסף לאוטומציה, כלים דיגיטליים ומערכות AI מציעים לרוב פונקציות שאינן בשימוש כדי להגביר את אמינות התהליכים. הפעלת מיומנויות אלה חשובה בכדי למזער את הסיכונים, להבטיח ציות ולחיזוק חוסן התהליכים העסקיים.

שימוש בפונקציות בקרת גישה מורחבת וזהות

יישומים ופלטפורמות עסקיות מודרניות עוברות הרבה מעבר לכניסות סיסמאות פשוטות ומציעים מנגנוני בקרה גרגירים, שלעתים קרובות אינם מוגדרים או משתמשים בהם במלואם. זה חל על מערכות ליבה כמו ERP ו- CRM וכן על סוויטות שיתוף פעולה (M365, סביבת העבודה של גוגל) ומערכות בקרת גישה מיוחדות (מערכות בקרת גישה, ACS).

בקרת גישה מבוססת ROL (RBAC)

עיקרון יסודי הוא ההגדרה המחמירה ואכיפה של הנחיות RBAC. יש להבטיח שמשתמשים יוכלו לגשת רק לנתונים ולפונקציות החיוניות לתפקידם הספציפי. מערכות רבות מציעות כלים לניהול תפקידים אלה, אך התצורה הראשונית והטיפול השוטף דורשים טיפול ותכנון אסטרטגי. כלים כמו BetterCloud יכולים לתמוך בניהול הרשאות בסביבות ענן כמו Office 365.

ניהול מחזור חיי זהות

היבט קריטי, מוזנח לעיתים קרובות של אבטחה הוא האוטומציה של ניהול המשתמשים, בפרט שלל. כאשר עובדים עוזבים את החברה או משנים את תפקידם, יש לסגת מיידית את זכויות הגישה שלהם. כלים משולבים או פלטפורמות לניהול זהות יכולים להפוך את התהליך הזה לאוטומטי ולמזער את הסיכון לגישה לא מורשית באמצעות חשבונות מיושנים. זהו תחום בו תהליכים ידניים מועדים לטעויות ויכולים להשאיר פערי אבטחה משמעותיים.

אימות רב-גורמי (MFA) וגישה הקשורה להקשר

בעוד ש- MFA הופכת לסטנדרטית יותר ויותר, פלטפורמות רבות מציעות הנחיות גישה מורחבות הקשורות להקשר. אלה יכולים להגביל גישה על בסיס גורמים כמו מיקום המשתמש, מצב המכשיר המשמש (בריאות המכשיר) או השעה ביום ובכך ליצור רמת אבטחה נוספת. ניתן לשלב גם שיטות אימות ביומטריות (טביעת אצבע, זיהוי פנים) כדי לחזק את בדיקת הזהות.

מערכות בקרת גישה מיוחדות (ACS)

ACs ייעודיים משמשים לרוב לאבטחת מיקומים פיזיים ותשתית IT קריטית. מערכות אלה מציעות חומרה (למשל קורא כרטיסים, בקר) ותוכנה לניהול גישה פיזית והגיונית. היבטים חשובים אך לעיתים מתעלמים מהם הם מדרגיות הפיתרון על מנת לעמוד בקצב הצמיחה של התאגידים, והיכולת להשתלב במערכות בטיחות אחרות (למשל פיקוח וידאו, מערכות אזעקה) לניהול אבטחה אחיד.

מתאים לכך:

AI לכלי SEO מבוסס SEO-AI ואופטימיזציה של מנועי מנוע (GEO): פיתוחים מקיפים, טכנולוגיות ודוגמאות מעשיות

שימוש בכלי תאימות וניטור משולבים

פלטפורמות רבות מכילות כלים שיכולים לתרום לעמידה בתקנות ופעילויות ניטור, אך יש להשתמש בהן באופן פעיל ולהגדירו.

ניהול רישיון לאבטחה

ניטור הרישיון משתמש לא רק משרת בקרת עלויות, אלא הוא גם גורם בטיחות חשוב. חשבונות משתמש לא פעילים או רישיונות שאינם משומשים מייצגים וקטורי התקפה פוטנציאליים. ניתן להפחית את אזור ההתקפה על ידי זיהוי והשבית חשבונות אלה. כלים מיוחדים יכולים לעזור בניהול ואופטימיזציה של רישיונות.

מניעת אובדן נתונים (DLP)

לפלטפורמות כמו Microsoft 365 ו- Google Workspace יש פונקציות DLP שיכולות לזהות ולחסום את החלקים הלא מכוונים או זדוניים של נתונים רגישים (למשל נתוני לקוחות, מידע פיננסי, קניין רוחני) באמצעות דואר אלקטרוני או אחסון בענן. עם זאת, כללים אלה חייבים להיות מוגדרים באופן ספציפי לצרכים ולסיכונים של החברה כדי להיות אפקטיביים.

פרוטוקולי ביקורת ודיווח

השימוש בפרוטוקולי ביקורת משולבים חיוני להבנת פעילויות המשתמש, שינויי המערכת ודפוסי הגישה. מערכות רבות רושמות אירועים אלה בפירוט, אך יש לבדוק את הפרוטוקולים באופן קבוע או, עדיף, ויעבירו למידע אבטחה מרכזי ומערכות ניהול אירועים (SIEM) לניתוח אוטומטי. היכולת לעקוב חיונית ללימודי ציות ומחקרים משפטית.

פונקציות תאימות

לכלים יכולים להיות אישורי ציות ספציפיים. פלטפורמות ממשל כמו Coreview או ממשל ענן AvePoint עוזרות לאכוף ולפקח על הנחיות תאימות בסביבות כמו Office 365.

שיפורי אבטחה הנתמכים ב- AI

בינה מלאכותית פותחת הזדמנויות חדשות להכרה והגנה פרואקטיבית מפני איומי ביטחון.

גילוי אנומאלי

מערכות AI יכולות ללמוד מהי התנהגות "רגילה" במערכת או ברשת, וסטיות (חריגות) שיכולות להצביע על אירועי בטיחות. מקרי יישום ספציפיים כוללים:

זיהוי הונאה: זיהוי דפוסי עסקה חריגים (למשל כמויות גבוהות, מקומות חריגים, תדר מהיר).
איתור חדירות: הכרה בתעבורת רשת בולטת (למשל הפחתת נתונים, התקפות DDOS), בדיקות רישום חשודות או התנהגות משתמש חריגה.
אבטחת נקודת קצה: מעקב אחר תוכנות זדוניות או פעילויות לא מורשות במחשבים או במכשירים ניידים.
שיפור IAM: אזעקה לבקשות גישה חשודה, הרחבות הרשאה חריגות או חשבונות נפגעים.

מודיעין איום וחיזוי

AI יכול לנתח כמויות אדירות של נתוני איום (עדכוני איום) לתעדף סיכונים רלוונטיים, להכיר בדפוסי התקפה (TTPS - טקטיקות, טכניקות ונהלים) ואפילו לחזות התקפות עתידיות או לזהות חולשות. ניתן להשתמש ב- AI גם כדי לפקח על האינטרנט האפל בנתוני גישה גנובים או התקפות מתוכננות.

תגובה אוטומטית לאירועים

AI יכול לבצע אוטומציה של הצעדים הראשונים להכיל אירוע בטיחות, למשל. על ידי בידוד מערכות מושפעות, חסימת כתובות IP ממאירות או ביטול חשבונות פגומים, מה שמקצר את זמן התגובה.

טבלה פוטנציאלית

הטבלה הבאה מקשרת לעתים קרובות פונקציות אבטחה שאינן בשימוש עם סיכונים ספציפיים שתוכלו להתייחס אליהם.

הקצאת פונקציות אבטחה שאינן בשימוש להפחתת סיכונים

הקצאת פונקציות אבטחה שאינן בשימוש להפחתת סיכונים - תמונה: xpert.digital

הקצאת פונקציות אבטחה שאינן בשימוש להפחתת סיכונים כוללות קטגוריות פונקציונליות שונות, ניתן לקחת בחשבון את הדוגמאות והאזורים הספציפיים של היישום לפלטפורמות וכלים רלוונטיים. בתחום בקרת הגישה, תצורת RBAC גרעינית מציעה תמיכה במניעת הפרות גישה או הגנת נתונים בלתי מורשות, אשר ניתן להשיג, למשל, עם הגדרות אבטחה של M365/Azure, Google Workspace Admin או ERP/CRM. בנוסף למדד זה, ביטול אוטומטי תורם גם תרומה מכריעה למזעור ההרשאות המתמשכות והסיכון הפנימי הנלווה, עם מערכות IAM, שילובי מערכת HR כמו גם פתרונות חלל עבודה של M365 או Google.

בקטגוריית הציות ומעקב, כללי DLP מוגדרים מבטיחים הגנה מפני ניקוז נתונים רגישים, הנתמכים על ידי יישומים כמו M365 אבטחה ותאימות או מרכז האבטחה של Google Workspace. ניתוח יומן ביקורת פעיל ממלא גם תפקיד חשוב במניעת הפרות ציות או חוסר עקיבות של תהליכים. מערכות SIEM כמו SPLUNK או QRADAR כמו גם נתוני היומן של M365 ו- Google Workspace הם כלים יקרי ערך כאן.

בתחום אבטחת AI, הכרת אנומליה מבוססת AI משמשת כאמצעי נגד קידום חשבון וחדירה בלתי מורשית. זה מושג בעזרת פלטפורמות אבטחה מתמחות ב- AI או פונקציות ספציפיות כמו הגנה על זהות Adure AD.

הניתוח של פונקציות הבטיחות מבהיר כי אמינות תהליכים אפקטיבית תלויה במידה רבה בתצורה ובשימוש הנכונים בתכונות המוטמעות ביישומים עסקיים סטנדרטיים (M365, סביבת עבודה, ERP, CRM). הפחתת פונקציות אלה מובילה ישירות לפערי אבטחה, ללא קשר להשקעות בכלי אבטחה ייעודיים. יחד עם זאת, לאוטומציה בשני הכיוונים יש השפעה על הבטיחות: היא יכולה להגביר את האבטחה (למשל על ידי דחף או תיקון אוטומטי), אך כלי אוטומציה מאובטחים בצורה לא טובה (למשל בוטים של RPA עם זכויות גבוהות מדי, אפליקציות לא מפוקחות בקוד נמוך) יכולים להפוך לנקודות חלש עצמן. זה מדגיש את הצורך בשילוב היבטי בטיחות ישירות באסטרטגיית האוטומציה. לבסוף, היעילות של כלי אבטחה מבוססי AI (גילוי אנומלי, תחזית איום) תלויה באופן מהותי באיכות, בשלמותם ובממשל של הנתונים הבסיסיים. איכות נתונים רעים מובילה בהכרח לתוצאות אבטחה של AI לא אמינות (אזעקות שווא או איומים שהתעלמו מהם), המדגישים את התפקיד הקריטי של ממשל נתונים (ראה סעיף VI).

אבחון פער השימוש: מחסומים ואתגרים עיקריים

על מנת לגשר על הפער בין הפוטנציאל של הכלים הדיגיטליים לבין השימוש בפועל, חשוב להבין את המכשולים הבסיסיים. אלה יכולים להיות מחולקים בערך לגורמים אנושיים, טכנולוגיים וארגוניים.

הגורם האנושי: ליקויי הסמכה, חוסר אימונים והתנגדות

פערים והדרכה של ההסמכה

היעדר מיומנויות דיגיטליות והצעות אימונים לא מספקות הם אחד המכשולים הגדולים ביותר. לעיתים קרובות עובדים חסרים את הידע של פונקציות זמינות או את היכולת להשתמש בהם ביעילות. כמעט שלושה רבעי עובדים אינם מרגישים מספיק לכישורים הדיגיטליים הנדרשים בעבודה. AI Technologies מהדקות את הבעיה בעקומת למידה תלולה יותר והצורך בידע מיוחד. קורסי הכשרה קיימים לרוב אינם מספקים, לטווח קצר מדי ואינם מציעים תמיכה רציפה בעבודה היומיומית.

התנגדות לשינויים

הפחד מפני הלא נודע, דאגות מפני אבטחת תעסוקה (במיוחד בהקשר של AI ואוטומציה), הסלידה מוותר על שגרות מבוססות, וחוסר אמונה ביתרונות של כלים או תהליכים חדשים מניעים את ההתנגדות. זה מוזכר כאחד המחסומים המובילים. תקשורת לא מספקת מצד הניהול מגדילה לעתים קרובות את הנגדים הללו.

חוסר שילוב משתמשים

אם מוצגים כלים חדשים מבלי לערב משתמשים עתידיים בתהליך הבחירה או היישום, הדבר מוביל לעתים קרובות להתאמה גרועה של הפיתרון וקבלה נמוכה. המשמעות והמטרה ("מדוע?") יש להעביר את השינוי בבירור למשתמשים. שלבי בדיקת קבלת משתמשים (UAT) לרוב אינם מצליחים לתפוס את הצרכים בפועל של המשתמשים אם הם לא מתוכננים ומבוצעים בקפידה.

עומס יתר קוגניטיבי ומורכבות

עובדים מתמודדים עם מספר גדל והולך של יישומים, מה שעלול להוביל להפסדי חיכוך ולפחות שימוש. ההסתגלות מקשה על מתמיד או לשנות כלים ופונקציות. התוכנה עצמה יכולה להיות מורכבת מטבעה, פחות אינטואיטיבית או מעוצבת בצורה גרועה, המעכבת קבלה.

מכשולים טכנולוגיים: מורכבות, בעיות אינטגרציה ומערכות ישנות

מורכבות כלים

התוכנה עצמה יכולה לעשות שימוש במורכבות מוגזמת, ממשק משתמש לא הגיוני או בעיצוב לקוי. לכלי AI יש מורכבות טכנית נוספת.

אתגרי אינטגרציה

שילוב חלק חסר בין כלים שונים מוביל לממגורות נתונים, לתהליכי עבודה ותסכול מופרעים בקרב המשתמשים. שילוב AI בנופי המערכת הקיימים הוא אתגר מיוחד. התלות בשילוב של צד שלישי יכולה להסתיר סיכונים נוספים. ממשקי API הם מכריעים לשילוב, אך דורשים ידע ספציפי, ולעתים קרובות יש חוסר בסטנדרטים אחידים.

Alts Systems (Legacy Systems)

תשתית IT מיושנת ויישומים ישנים מפריעים להכנסת כלים מודרניים ובלמים יוזמות טרנספורמציה דיגיטלית. נדידת מערכות ישנות היא לרוב מורכבת ויקרה.

בעיות נתונים

היעדר איכות נתונים, זמינות נתונים לקויה וממשל נתונים לא מספקים הם מכשולים אדירים, במיוחד עבור פרויקטים של AI. הגנה על נתונים ואבטחת נתונים מייצגים גם חסמים ניכרים לאימוץ AI.

בחירת כלים לא מתאימים

ההחלטה על כלים שאינם תואמים את הדרישות או התהליכים העסקיים בפועל או שבחירה של ספק לא מתאים מובילה לעתים קרובות לכישלון היוזמה.

גורמים ארגוניים: חוסר אסטרטגיה, חוסר תמיכה במנהיגות ומחסור במשאבים

חסר ראייה ואסטרטגיה ברורה

היעדר אסטרטגיה ברורה לשינוי דיגיטלי, יעדים לא ברורים או חוסר אוריינטציה כלפי היעדים העסקיים הכלליים מובילים לרוב לכישלון של יוזמות דיגיטציה. לחברות רבות יש אסטרטגיה דיגיטלית על הנייר, אך נכשלות בגלל היישום. לרוב חסרה אסטרטגיית AI ספציפית.

תמיכה לא מספקת במנהיגות

חוסר מחויבות, חוסר תמיכה גלויה (חסות) וגיבוי לא מספק ברמת הניהול מערערים את מאמצי הטרנספורמציה. מנהלים עשויים שלא לעמוד בהתנהגות הרצויה או להיות בעלי הבנה לא מספקת של הדרישות עצמן.

מגבלות משאבים

חוסר תקציב, זמן וצוות- במיוחד במומחי IT ו- AI מוסמכים- הוא מחסום משמעותי.

ממגורות ארגוניות

תקשורת לקויה וחוסר שיתוף פעולה בין מחלקות או צוותים שונים מפריעים לשימוש משולב בכלים ותהליכי טרנספורמציה קשים.

חוסר מדידת הצלחה

קשיים בהגדרה ורדיפה של נתוני מפתח (KPI) למדידת אימוץ הכלים, עליית היעילות או ההחזר על ההשקעה מקשים על ההשקעות ומדדי שיפור בקרה.

היבטים תרבותיים

התנגדות לשינויים נעוצה לעיתים קרובות מאוד בתרבות הארגונית. היעדר תרבות חדשנות או חשיבה מונעת נתונים לא מספקת יכולה להפריע להכנסת AI.

טבלה פוטנציאלית

הטבלה הבאה מסכמת את המחסומים הנפוצים ביותר המתנגדים לשימוש אופטימלי בכלי דיגיטלי ו- AI.

מחסומים נפוצים לשימוש בכלים דיגיטליים ו- AI

מחסומים נפוצים לשימוש בכלים דיגיטליים ו- AI-דימוי: xpert.digital

מחסומים נפוצים לשימוש בכלי דיגיטלי ו- AI נובעים משלוש קטגוריות עיקריות: הגורם האנושי, מכשולים טכנולוגיים וגורמים ארגוניים. ליקויים בהסמכה וחוסר אימונים ממלאים תפקיד מרכזי בגורם האנושי, מה שעלול להוביל למיומנות, אימוץ וטעויות נמוכות. בנוסף, התנגדות ופחד מאובדן של עבודה מעכבים קבלה ועיכוב התקדמות. מכשולים טכנולוגיים כוללים את המורכבות וחוסר הידידות של כלים הגורמים לתסכול וחוסר יעילות ובכך פוגעים בשימוש, כמו גם את חוסר האינטגרציה במערכות ישנות קיימות הגורמות לממגורות נתונים ולהפרעות בתהליכים ומעכבים יעילות. ברמה הארגונית, לרוב חסרים אסטרטגיות ברורות, מה שמאמצים ומשאבים מכוונים מוטעים מבוזבזים. יש גם חוסר תמיכה בניהול, שיכול לסכן פרויקטים מכיוון שחסרים משאבים ותמיכה. אחרי הכל, מגבלות משאבים כמו זמן, מחסור בכסף או כוח אדם מובילות לעיתים קרובות לעיכובים בפרויקט, עומסי יתר או אפילו להרוס פרויקטים.

ניתוח המחסומים מראה כי לעתים רחוקות הם נראים מבודדים, אך מהווים מערכת מורכבת ומשתלבת. לדוגמה, חוסר תמיכה בניהול מוביל לעתים קרובות לאסטרטגיה לא ברורה ולתת מימון של אמצעי אימונים. אימונים לא מספקים בתורם החמירו את פערי ההסמכה והגבירו את הפחדים והתנגדות. כלים מורכבים ללא הכשרה נאותה או ניהול שינויים בהכרח מובילים לקבלה נמוכה. בעיות טכנולוגיות כמו חוסר אינטגרציה הן לרוב תסמינים של תכנון לקוי ושיתוף פעולה חוצה -מחלקות לא מספק. גישה הוליסטית היא אפוא חיונית.

סיבה מהותית לשימוש נמוך נעוצה לעתים קרובות בגירעון "מדוע": לא ניתן לתקשר בבירור ולהדגים את משתמשי הקצה שהתנהגותם לשנות את התועלת הקונקרטית ואת הערך המוסף של הכלים או התהליכים החדשים. אם משתמשים לא מכירים כיצד כלי חדש מקל על העבודה שלהם או משתפר, התמריץ לקחת את מאמץ הלמידה חסר, במיוחד אם השגרה הישנה עובדת "מספיק טובה".

בנוסף, הצגת AI מהדקת את נקודות השבירה הקיימות בהתאמה של כלים דיגיטליים מסורתיים. האתגרים בתחומי הכישורים, ההתנגדות, האינטגרציה והאסטרטגיה מוגדלים על ידי רמות המורכבות הנוספות של AI (דרישות נתונים, אתיקה, עלויות, כישרונות מיוחדים). חברות שכבר נלחמות עם האימוץ הדיגיטלי הבסיסי ימצאו את יישום AI קשה עוד יותר.

🎯🎯🎯 תועלת מהמומחיות הנרחבת של חמש זמן מ- Xpert.Digital בחבילת שירות מקיפה | R&D, XR, PR & SEM

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

מבנה יכולת | ניהול שינוי: המפתח לשינוי דיגיטלי מוצלח

אסטרטגיות למקסום ערך הכלי: קידום קבלה ויכולת

על מנת להתגבר על המחסומים ולנצל את מלוא הפוטנציאל של כלים דיגיטליים, נדרשים אסטרטגיות ממוקדות לפיתוח ותמיכה ותומכות בכישורי העובדים כמו גם בשינוי ארגוני.

מבנה יכולת: אימונים מודרניים, הסבה מחדש ולמידה רציפה

מעבר לאימונים ייחודיים

שימוש בכלי מוצלח דורשים יותר מאשר רק אירועי היכרות ראשוניים. יש צורך בהצעות למידה רציפות, תפקידים ספציפיים והקשר הקשורים להקשר, אשר צומחים עם התוכנה והצרכים של המשתמשים.

בדיקת קבלת משתמשים (UAT) כסיכוי למידה

יש לראות לא רק את שלב ה- UAT כמבחן טכני, אלא כהזדמנות מוקדמת להכשרת משתמשים, איסוף משוב ולקידום קבלה. יש לשלב משתמשי קצה אמיתיים מוקדם ומוכנים כראוי למשימות הבדיקה שלהם.

שיטות אימונים יעילות

תערובת של שיטות שונות היא לרוב היעילה ביותר: קורסים מובנים, מודולים למידה עצמית, גישות רכבת-מאמן, חונכות, מאגרי ידע מטופחים ושאלות נפוצות וכן עזרה רגישות להקשר ישירות ביישום (ראה DAPS). במקרה של אימוני AI, חשוב במיוחד לא רק להעביר את המבצע ("איך?"), אלא גם להתמודד עם הבנה בסיסית ("מה זה/יכול/מה לא?"), היבטים אתיים וגבולות הטכנולוגיה.

התמקדו ביתרונות וזרימת עבודה

אימונים צריכים להתרכז באופן בו הכלים פותרים בעיות קונקרטיות של המשתמשים וניתן לשלב אותו באופן הגיוני בתהליכי העבודה היומיומיים שלהם במקום רק פונקציות רישום.

אסטרטגיה לפיתוח יכולת

על חברות להתייחס לפער ההסמכה הדיגיטלית הכללית באמצעות תוכניות UPSKY ומיזוג ממוקדות.

מתאים לכך:

בינה מלאכותית: מסלול פתרונות האי לאסטרטגיית ה- AI הדיגיטלית המשולבת באמצעות הדוגמה של אוטו במסחר אלקטרוני

ניהול הדף האנושי: ניהול שינויים ותקשורת יעילים

לשלב את ניהול השינויים מוקדם

יש לתכנן ניהול שינויים ולבצע מתחילת פרויקט בנושא ניהול פרויקטים. נתוני PROSCI מראים כי ניהול שינויים מצוין מגדיל באופן דרסטי את ההסתברות להצלחה של פרויקטים.

גישה מובנית (למשל Prosci Adkar)

מודלים מבוססים כמו Adkar (מודעות, תשוקה, ידע, יכולת, מעשה מחדש) מציעים מסגרת ללוות באופן שיטתי אנשים בתהליך השינוי.

אסטרטגיית תקשורת ברורה

תוכנית תקשורת מקיפה היא חיונית. זה אמור לספק מידע קבוע, פתוח ושקוף על ערוצים שונים. יש לתקשר בבירור את החזון, המטרות, הצדקה, לוח הזמנים וההשפעות על העובדים. יש לטפל בהתחשב באופן יזום. התקשורת צריכה להגיע באופן אידיאלי משולחים אמינים (למשל מנהלים).

למזער את ההפרעות

יש לתכנן ולמרגע השפעות שליליות על העובדים. זה כולל מתן משאבים ותמיכה וכן בהירות לגבי תפקידים אפשריים.

נתקל בהתנגדות באופן קונסטרוקטיבי

יש להבין את הגורמים להתנגדות. המטרה היא להמיר זאת באמצעות תקשורת פתוחה, שילוב של אלה שנפגעו והצגת היתרונות.

קבלה מאובטחת: תמיכה במנהיגות וכישורי עובדים

חסות פעילה ונראית לעין

לא ניתן להדגיש מספיק את התפקיד המכריע של רמת הניהול העליונה (C-Suite). עליו לקדם באופן פעיל את השינוי, לתקשר את החזון, לספק משאבים ולהראות את ההתנהגות הרצויה. חסות פעילה היא גורם ההצלחה החשוב ביותר ליוזמות שינוי.

אפשר אלופים

יש לזהות ולהפעל את אלופי השינוי או משתמשי העל בתוך הצוותים ולהאפשר לתמוך בקולגות, להציע הכשרה לא פורמלית ולפעול כמכפילים.

שילוב משתמשים ומשוב

בעלי העניין, במיוחד משתמשי הקצה, חייבים להיות משולבים מוקדם ורציף. יש להיתפס באופן פעיל ולהשתמש בו באופן פעיל לשיפור.

ריכוז משתמשים

תכנון ויישום של כלים ותהליכים חדשים חייבים להתמקד בעקביות בצרכים של המשתמשים בפועל ולכוונת לשפר את עבודתם היומיומית.

תמיכה טכנולוגית: תפקיד פלטפורמות האימוץ הדיגיטלי (DAPS)

פונקציונליות של DAPS

DAPS הם פתרונות תוכנה (למשל WhatFix, שימושי, פנדו, Walkmen) המונחים כשכבה נוספת של יישומים קיימים. הם מציעים הוראות רגישות להקשר, דרך דרך אינטראקטיבית, עוזרים ותמיכה בתמיכה ישירות בתוכנה המתאימה.

יתרונות

DAPs יכולים להאיץ את ההשתתפות, להפחית את זמני ההדרכה והעלויות, להפחית את מספר פניות התמיכה, להגדיל את יכולת היישום ולספק ניתוח שימוש. גרטנר צופה כי 70% מהארגונים ישתמשו ב- DAPS עד שנת 2025.

תפקיד בניהול שינויים

DAPs יכולים לשמש ככלי טקטי בניהול שינויים על ידי הקלה על רכישת ידע ומיומנויות (ידע ויכולת במודל ADKAR) וקידום עיגון (טהור) באמצעות תמיכה רציפה.

טבלה פוטנציאלית

הטבלה הבאה מסכמת פרקטיקות מוכחות לקידום קבלת כלים וכשירות.

שיטות עבודה מומלצות לקידום קבלת כלים וכשירות

שיטות עבודה מומלצות לקידום קבלת כלים וכישורים-דימוי: xpert.digital

שיטות עבודה מומלצות לקידום קבלת כלים וכשירות כוללות מספר גישות אסטרטגיות. בתחום מבנה יכולת, אימונים רציפים, תפקידים ספציפיים הם חיוניים להגדיל ולקידום מיומנויות. עם ניהול שינויים, מומלץ לניהול שינויים מוקדם ומשולב כדי למזער את ההתנגדות וחוסר הוודאות. מנהיגות והסמכה ממלאים תפקיד מרכזי, עם חסות מנהלתית פעילה מבטיחה כי הן מובטחות את התמיכה והמשאבים הנדרשים. יחד עם זאת, שילוב המשתמשים הוא קריטי על ידי לולאות משוב לקידום רלוונטיות ואחריות אישית. ברמה הטכנולוגית, יישום פלטפורמות אימוץ דיגיטליות (DAP) או סיוע בתוך האפליקציה תומך במתן תמיכה לפי דרישה ומדידת יעילות השימוש.

ניתוח האסטרטגיות להצלחה מראה כי קידום השימוש בכלי הוא תהליך רציף אינו אירוע חד פעמי. זה דורש מאמצים רציפים בהכשרה, תמיכה, תקשורת וחיזוק, הרבה מעבר ליישום הראשוני. המנהיגות מתגבשת כ- Linchpin: חסות פעילה ונראית לעין באמצעות ניהול החברה היא הגורם החזק ביותר המודגש ביותר כדי להתגבר על ההתנגדות ולהוביל להצלחה. ללא התחייבות זו, מאמצים אחרים מתרוצצים בקלות. אחרי הכל, טכנולוגיות כמו DAPs יכולות לתמוך באימוץ, אך אינן יכולות להחליף אסטרטגיה. מדובר בעזרים טקטיים יקרי ערך להקניית ידע ומיומנויות, אך עדיף לעבוד באסטרטגיית ניהול שינויים מקיפה ומתוכננת היטב.

להניח את הבסיס: גורמי הצלחה קריטיים

על מנת להבטיח שימוש מתקדם בכלים דיגיטליים באופן בר -קיימא ולהעלות את מלוא הפוטנציאל שלהם לאוטומציה ואבטחה, חברות צריכות ליצור בסיס איתן משילוב טכנולוגי, איכות נתונים ויכולת שינוי ארגוני.

ארכיטקטורת אינטגרציה: חשיבות ממשקי API וקישוריות חלקה

ממגורות פתוחות

אחד המכשולים הגדולים ביותר לתהליכים יעילים ואוטומטיים הם ממגורות ארגוניות וטכנולוגיות. חוסר שילוב בין מערכות מוביל להעברת נתונים ידנית, פיטורים וחוסר יעילות. אסטרטגיית אינטגרציה מחושבת היטב היא אפוא חיונית כדי לאפשר זרימת נתונים חלקה וליישם אוטומציה של מקצה לקצה.

תפקיד ה- API

ממשקי תכנות יישומים (API) הם הגשרים הטכנולוגיים המאפשרים למערכות תוכנה שונות לתקשר זה עם זה ולהחליף אוטומטית נתונים. ממש ממשקי API מתועדים, בטוחים, אמינים וסטנדרטיים הם מכריעים לשילוב מוצלח.

יתרונות אינטגרציה

אינטגרציה מוצלחת מציעה יתרונות רבים: נתונים מסונכרנים בזמן אמת על גבולות המערכת, מה שמשפר את איכות הנתונים ואת עקביותו. זה מרחיב את האפשרויות של אוטומציה של זרימת עבודה, למשל על ידי קישור מערכות CRM, ERP ומערכות אוטומציה שיווקיות. בסופו של דבר, בסיס נתונים אחיד מאפשר החלטות עסקיות קוליות.

אסטרטגיית אינטגרציה

חברות זקוקות לגישה אסטרטגית לשילוב. זה כולל בחירה מדוקדקת של ממשקי ה- API הנכונים, שיקול גורמים כמו עלויות, מדרגיות, אבטחה ותמיכה של ספקים, כמו גם פוטנציאל השימוש בפלטפורמות אינטגרציה (IPAAs) או כלים ספציפיים כמו חבילת האינטגרציה של SAP או Apix-Drive כדי לפשט את ניהול הממשקים. לעתים קרובות ניתן למדוד את ההצלחה של מאמצי אינטגרציה ישירות לשיפורים במדדי אוטומציה כמו הפחתת זמן מחזור ומזעור שגיאות.

נתונים כדלק: הבטחת איכות נתונים וממשל ל- KI ואוטומציה

הנתונים הם בסיסיים

נתונים הם "Elixir" של ה- AI והבסיס לכל אוטומציה יעילה. איכות נתונים רעים מובילה בהכרח לתוצאות רעות - העיקרון "זבל פנימה, זבל החוצה" חל על תואר מסוים.

הגדרת ממשל נתונים

ממשל נתונים מתייחס למסגרת הכללית - המורכבת מהנחיות, סטנדרטים, תהליכים ותפקידים - לניהול מסדי נתונים. המטרה היא להבטיח את הזמינות, השימושיות, היושרה והבטיחות של הנתונים ברחבי החברה.

משמעות עבור AI/אוטומציה

נתונים באיכות גבוהה וניהול היטב הם חיוניים עבור:

דגמי AI אמינים: הפחתת עיוותים (הטיה), שיפור הדיוק ומבנה האמון בתוצאות.
אוטומציה אפקטיבית: וודא כי תהליכים אוטומטיים מבוססים על נתונים נכונים ופונקציה כמתוכנן.
ציות: עמידה בתקנות משפטיות (למשל GDPR/GDPR, CCPA).
אבטחה: הגנה על נתונים רגישים המשמשים לאימוני מודלים AI או בזרימות עבודה אוטומטיות.

נוהלי ממשל חשובים

פרקטיקות מרכזיות כוללות את ההגדרה של תקני איכות נתונים, המעקב הרציף שלהם והקמת תהליכים להתאמת נתונים. חשוב גם ניהול מטא נתונים (נתמכים לעתים קרובות על ידי קטלוגי נתונים), כללי בקרת גישה ברורים, ניהול מחזור חיי הנתונים, הגדרת האחריות הברורה (בעלות על נתונים/דיילות), מעקב אחר מקור הנתונים והשימוש (שושלת נתונים/מקור), ניהול מרכזי של הנחיות והבטחת שימוש בנתונים אתיים.

AI לממשל נתונים

מעניין לציין כי ניתן להשתמש ב- KI כדי לשפר את איכות הנתונים והממשל, למשל על ידי אוטומציה של התאמת נתונים, אימות, ניטור ותאימות.

קיימות מאובטחת: ניהול שינויי עוגן בארגון

לשנות כמדינה קבועה

טרנספורמציה דיגיטלית והכנסת כלים חדשים אינם פרויקטים שהושלמו, אלא תהליך רציף. לכן, חברות זקוקות ליכולת מבוססת לצמיתות לשנות שינוי.

פיתוח בגרות פנימית

על ארגונים להעריך את הבגרות שלהם בתחום ניהול השינויים ולפתח אותם עוד יותר. זה כולל מיומנויות בנייה, הקמת תהליכים סטנדרטיים וקידום תרבות חיובית לגבי שינויים.

שילוב ניהול שינויים

יש לשלב היטב את עקרונות ניהול השינויים בתהליכים היומיים, בשיטות ניהול פרויקטים ובנהלי הניהול.

לולאות משוב והסתגלות

חשוב לבסס לולאות משוב רציפות על מנת לפקח על קבלה, להכיר באתגרים חדשים בשלב מוקדם ולהתאים את האסטרטגיות לאורך זמן. יש למדוד ולעקוב אחר הצלחה באמצעות מדדים מוגדרים.

הניתוח של גורמי ההצלחה מגלה משולש בסיסי: השימוש המוצלח והמתקדם בכלים דיגיטליים ו- AI מבוסס על שלושת השילוב של העמודות התלויות, ממשל נתונים וניהול שינויים. חולשות באזור אחד מערערות את יציבותם של אחרים. אוטומציה מתקדמת (סעיף II) דורשת לעתים קרובות זרימת נתונים של מערכת המערכת, הדורשת שילוב חזק. האפקטיביות של AI (סעיף II, iii) תלויה באופן ביקורתי בנתונים אמינים ומנוהלים היטב. יישום פתרונות טכניים אלה וההתאמה המוצלחת שלהם על ידי המשתמשים בתורם דורש ניהול שינויים חזק.

ממשל נתונים אינו ניתן למשא ומתן במיוחד לשימוש הולך וגובר ב- AI על מנת לבנות אמון. אופי "התיבה השחורה" של מערכות AI רבות והתלות שלהם בכמויות עצומות של נתונים יוצרים סיכונים ניכרים (הטיה, הפרות הגנת נתונים, שגיאות) אם הנתונים לא מנוהלים בקפידה. לכן ממשל נתונים חזק חיוני כדי להפחית את הסיכונים הללו וכדי להשיג אמון של משתמשים ובעלי עניין הנחוצים לקבלת קבלת ושימוש בתהליכים וידע הנתמכים ב- AI.

אחרי הכל, היכולת לשנות מתפתחת ליתרון תחרותי. ארגונים הבונים יכולת בוגרת ומעוגנת היטב בניהול שינויים מצוידים טוב יותר להסתגל ברציפות להתקדמות טכנולוגית ולמשוך ערך בר -קיימא מההשקעות הדיגיטליות שלהם. אתה יכול להתאים כלים חדשים, פונקציות ותהליכים מהר יותר ויעיל יותר מאשר מתחרים שנכשלים בחסמי האימוץ המתוארים בסעיף IV.

מתאים לכך:

שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

פוטנציאל של כלים דיגיטליים: כיצד חברות יכולות למקסם את האוטומציה ואת האבטחה

הניתוח הראה כי למרות שיעורי האימוץ הגבוהים של כלים דיגיטליים בחברות גרמניות, פוטנציאל ניכר לאוטומציה ואמינות תהליכים נותר ללא שימוש. העומס הנמוך המובא לעיתים קרובות של 30-50% עשוי להתייחס לפונקציות מתקדמות, שהפעלתן מבטיחה רווחי יעילות משמעותיים ותמיכה בסיכון. המחסומים מגוונים לכך וכוללים גורמים אנושיים כמו ליקויים בהסמכה ועמידות לשינוי, מכשולים טכנולוגיים כמו מורכבות ובעיות אינטגרציה וכן ליקויים ארגוניים כמו חוסר אסטרטגיות וחוסר תמיכה במנהיגות.

על מנת לסיים פער זה וליישם את מלוא הערך של השקעות דיגיטליות, כולל AI, יש צורך בגישה אסטרטגית והוליסטית. זה חייב לשלב את מבנה היכולת של עובדים, ניהול שינויים מקצועיים ומנהיגות חזקה עם יצירת יסודות טכניים ונתונים הקשורים לנתונים (אינטגרציה, ממשל נתונים).

המלצות לפעולה למנהלים

המנדט לניתוח שימוש: עמלה הערכה רשמית של אופן השימוש בכלי הדיגיטלי וה- AI המרכזי בפועל בהשוואה לפוטנציאל שלהם. המיקוד צריך להיות בפונקציות אוטומציה ואבטחה. השתמש בכלי ניתוח או DAPS לאיסוף נתונים במידת האפשר.
סדרי עדיפויות של הפעלת פונקציות לפני קניית רכישה חדשה: ראשית, התמקדו במקסום הערך של הפלטפורמות הקיימות באמצעות הכשרה ממוקדת, התאמות תהליכים ותצורת פונקציות שאינן בשימוש לפני ביצוע השקעות נוספות בכלים חדשים.
קבע את ניהול השינויים בעדיפות אסטרטגית: השקיע במבנה של כישורי ניהול שינויים פנימיים ושילב אותם בכל היוזמות הדיגיטליות כבר מההתחלה. הפוך חסות פעילה ונראית לעין דרך רמת הניהול לשינויים משמעותיים.
שים על תוכניות למידה ותמיכה רציפות: מעבר לאימונים ייחודיים וקבע מסלולי למידה ספציפיים לתפקיד. במידת הצורך, תמכו בכך על ידי DAPS והתמקדו ביישום בזרימת העבודה ובתועלת הקונקרטית.
קבע ממשל נתונים חזק (במיוחד עבור AI): יישום מסגרת ממשלת נתונים ברורה עם תפקידים, הנחיות ותקני איכות מוגדרים כדרישה בסיסית לקנה מידה אמין ואתי של יוזמות AI.
פיתוח מפת דרכים אינטגרציה אסטרטגית: השקיעו באסטרטגיית API ברורה ועלולה להיות בפלטפורמות אינטגרציה כדי לפרק ממגורות נתונים ולאפשר את זרימת הנתונים קריטית לאוטומציה.
קדם את התרבות של משוב ויכולת משתמשים: צור מנגנונים למשוב רציף מהמשתמשים וכולל אותם בשלב מוקדם בהגדרת הצרכים והפתרונות הבדיקה (החל את השיטה הטובה ביותר עבור UAT).
מדוד את מה שחשוב: הגדר מדדי ביצועי מפתח ברורים (KPIs) לשימוש בכלי, רווחי יעילות בתהליכים, שיפורים באבטחה כמו גם על יכולתם וסיפוק המשתמשים להמשיך בהתקדמות ולהוכיח את ההחזר על ההשקעה.

על ידי יישום עקבי של המלצות אלה, חברות יכולות לסגור את הפער בין הפוטנציאל של הכלים הדיגיטליים שלהן לבין השימוש בפועל ובכך להתקדם משמעותית באוטומציה של תהליכים וחיזוק האבטחה שלהם.

אנחנו שם בשבילך - ייעוץ - תכנון - יישום - ניהול פרויקטים