मार्केटिंग और सेल्स-एआई टूल्स में 30-50% अप्रयुक्त डिजिटल वर्क टूल भी सीआरएम और ईआरपी के अलावा प्रभावित होते हैं

डिजिटल उपकरणों की अप्रयुक्त क्षमता: जर्मन कंपनियों में स्वचालन और प्रक्रिया विश्वसनीयता के लिए संभावित

डिजिटल परिवर्तन जर्मन कंपनियों में प्रगति कर रहा है, लेकिन एक विरोधाभास बना हुआ है: जबकि डिजिटल कार्य उपकरणों के लिए गोद लेने की दर अधिक है, उनकी क्षमता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा, विशेष रूप से स्वचालन और सुरक्षा कार्यों के संबंध में, अप्रयुक्त रहता है। उपयोगकर्ता अनुरोध में केवल 30-50% का अनुमान संभवतः उन्नत कार्यों के उपयोग को दर्शाता है, न कि उपकरणों के मूल उपयोग से। कब्जे और वास्तविक मूल्य निर्माण के बीच यह विसंगति एक महत्वपूर्ण, अक्सर अनदेखी मौका का प्रतिनिधित्व करती है। सीआरएम, ईआरपी सिस्टम, सहयोग प्लेटफार्मों और तेजी से एआई-आधारित समाधान जैसे मौजूदा उपकरण स्वचालन के माध्यम से प्रक्रिया दक्षता बढ़ाने और बढ़ी हुई प्रक्रिया विश्वसनीयता के माध्यम से संगठनात्मक लचीलापन में सुधार करने के लिए काफी क्षमता प्रदान करते हैं।

📊 कई कंपनियां केवल अपने डिजिटल टूल के 30-50 % का उपयोग करती हैं। विरोधाभासी रूप से, एआई उपकरण अक्सर अप्रयुक्त रहते हैं

विश्लेषण केंद्रीय बाधाओं की पहचान करता है जो इस क्षमता की पूर्ण थकावट के रास्ते में खड़े हैं। इन सबसे ऊपर, इसमें योग्यता अंतराल और अपर्याप्त प्रशिक्षण उपाय, कार्यबल में परिवर्तन के लिए प्रतिरोध, प्रौद्योगिकियों की जटिलता, स्वयं, मौजूदा आईटी परिदृश्य में एकीकरण में चुनौतियों के साथ -साथ रणनीतिक ध्यान की कमी और प्रबंधन से लगातार समर्थन शामिल है।

इस अंतर को बंद करने और डिजिटल निवेशों के पूर्ण मूल्य को महसूस करने के लिए, कंपनियों को एक बहुआयामी रणनीति को आगे बढ़ाना होगा। मुख्य स्तंभ एक मानव-केंद्रित परिवर्तन प्रबंधन, निरंतर सीखने की संस्कृति की स्थापना, मजबूत डेटा शासन संरचनाओं का कार्यान्वयन-विशेष रूप से एआई अनुप्रयोगों के लिए- एपीआई के माध्यम से सहज उपकरण एकीकरण सुनिश्चित करने और डिजिटल विकास के लिए प्रबंधन स्तर के लिए एक अचूक प्रतिबद्धता सुनिश्चित करना है। निम्नलिखित सिफारिशें कंपनियों को अपने डिजिटल टूल के उपयोग की तीव्रता को बढ़ाने के लिए एक रणनीतिक ढांचा प्रदान करती हैं और इस तरह स्वचालन और प्रक्रिया विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण प्रगति करती हैं।

के लिए उपयुक्त:

• यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफार्म

यथास्थिति: कंपनियों में डिजिटल और एआई टूल का उपयोग

जर्मन कॉर्पोरेट परिदृश्य की डिजिटल पैठ अच्छी तरह से आगे बढ़ी है, लेकिन उपकरणों की शुद्ध उपलब्धता उनके उपयोग की वास्तविक गहराई और परिणामस्वरूप अतिरिक्त मूल्य के बारे में बहुत कम कहती है। गोद लेने की दर बनाम वास्तविक उपयोग पर एक करीबी नज़र एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है।

दत्तक ग्रहण बनाम वास्तविक उपयोग: एक इन्वेंट्री

जर्मनी में स्थापित डिजिटल कार्यालय और व्यावसायिक अनुप्रयोगों का मूल गोद लेना प्रभावशाली रूप से उच्च है। बिटकॉम डिजिटल ऑफिस इंडेक्स 2024 के अनुसार, लगभग सभी कंपनियां (98%) ईआरपी एप्लिकेशन (एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग) का उपयोग करती हैं। सीआरएम सिस्टम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) भी 91% के साथ व्यापक हैं, 2022 में 77% की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि। उद्यम सामग्री प्रबंधन (ईसीएम) समाधान 84% कंपनियों (2022: 76%) में पाया जा सकता है। प्रत्येक कंपनी कम से कम एक डिजिटल कार्यालय समाधान का उपयोग करती है। ये आंकड़े बताते हैं कि जर्मन कंपनियों में मानक डिजिटल टूल तक पहुंच राष्ट्रव्यापी दी गई है और प्राथमिक बाधा का प्रतिनिधित्व नहीं करती है।

इसके विपरीत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को अपनाना है। यद्यपि ब्याज और निवेश करने की इच्छा उच्च है - 40% कंपनियां अगले साल एआई का उपयोग करने की योजना बना रही हैं, और 46% अगले पांच वर्षों में निवेश की योजना बना रहे हैं - वास्तविक कार्यान्वयन और भी काफी कम और अधिक विषम है। 2024 में, लगभग 17% जर्मन कंपनियों ने एआई का उपयोग किया। यह क्षेत्रों और कॉर्पोरेट आकारों के बीच एक स्पष्ट अंतर दिखाता है: उद्योग 31% एआई के उपयोग के साथ एक अग्रणी है, जबकि सेवा क्षेत्र पीछे है। बड़ी कंपनियों (75% उपयोग एआई) और एसएमई (केवल 16%) के बीच का अंतर विशेष रूप से हड़ताली है। अंतर्राष्ट्रीय तुलना इसी तरह के रुझानों को दिखाती है: अमेरिकी अध्ययन कंपनी के स्तर पर एआई गोद लेने का पता लगाते हैं, जो कार्यप्रणाली के आधार पर, 5% और 40% के बीच, लेकिन तेजी से विकास का संकेत देते हैं। ग्लोबल एआई का उपयोग करने के लिए 40% कंपनियों को इंगित करता है, एक और 42% उपयोग का मूल्यांकन करता है। मैकिन्से सर्वेक्षण के अनुसार, KI कम से कम एक व्यावसायिक समारोह में कंपनियों के तीन चौथाई से अधिक का उपयोग करता है। यह इंगित करता है कि एआई गोद लेने से ड्राइविंग ड्राइविंग है, लेकिन पारंपरिक डिजिटल टूल्स की तुलना में भी कम स्थापित और काफी अधिक परिवर्तनशील है।

उपयोगकर्ता अनुरोध में केवल 30-50% की उपयोग दर के दावे को इन गोद लेने के आंकड़ों के संदर्भ में माना जाना चाहिए। यह संभावना नहीं है कि यह संख्या व्यापक ईआरपी या सीआरएम सिस्टम के बुनियादी उपयोग से संबंधित है। इसके बजाय, सबूत इंगित करते हैं कि इस अनुमान का अर्थ है उन्नत कार्यों का अधिभोग या सॉफ्टवेयर की पूरी क्षमता की थकावट। गार्टनर बताते हैं कि अनुप्रयोगों के साथ अपर्याप्त उपयोगकर्ता अनुभव डिजिटल गोद लेने के समाधान (डीएएस) का उपयोग करना आवश्यक बनाते हैं। अध्ययन और रिपोर्ट में कहा गया है कि डिजिटल मीडिया की क्षमता अक्सर समाप्त नहीं होती है, खासकर एसएमई में। MUUUH समूह के एक अध्ययन से पता चला है कि 73% CRM उपयोगकर्ता अपने स्वयं के सॉफ़्टवेयर के समर्थक नहीं हैं, जो असंतोष को इंगित करता है, जो अक्सर प्रयोज्य की कमी या अपेक्षित लाभ के गैर-संवर्धन से संबंधित होता है। कम क्षमता का प्रारंभिक आधार इसलिए मान्य है, लेकिन सबसे अधिक संभावना उपयोग की गहराई और अधिक मूल्यवान लेकिन अधिक जटिल सुविधाओं की सक्रियता को संदर्भित करती है।

कंपनी में डिजिटलीकरण की धारणा का भी हिस्सा है। जबकि जर्मनी में नियोजित लगभग 40% अपनी कंपनी को बेहद या बहुत डिजिटल रूप से वर्गीकृत करते हैं, कैच -अप के एक तिहाई को डिजिटल कार्य संगठन की आवश्यकता होती है, और 64% कंपनियां खुद को एक स्ट्रैगलर के रूप में देखती हैं। यह उपकरणों की शुद्ध उपलब्धता और उनके प्रभावी, परिवर्तनकारी उपयोग के बीच विसंगति को रेखांकित करता है। कर्मचारियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा भी आवश्यक डिजिटल कौशल के लिए पर्याप्त महसूस नहीं करता है।

AI का उपयोग करते समय विशिष्ट पैटर्न होते हैं। कर्मचारी विशेष रूप से काम (17.9%) के रूप में विशेष रूप से (54.3%) या मिश्रित (27.8%) जैसे चट जैसे उपकरणों का उपयोग करते हैं। कंपनियों में सबसे आम अनुप्रयोग ग्राहक सेवा (56%), साइबर सुरक्षा (51%), डिजिटल सहायक (47%), सीआरएम (46%) और इन्वेंट्री प्रबंधन (40%) हैं। हालांकि 75% कर्मचारियों का मानना ​​है कि जनरेटिव एआई अपनी उत्पादकता बढ़ा सकता है और यह उपयोग जल्दी से बढ़ता है, केवल 1% प्रबंधक अपनी कंपनी में एआई के उपयोग को "परिपक्व" के रूप में वर्णित करते हैं, यानी पूरी तरह से वर्कफ़्लो में एकीकृत और महत्वपूर्ण व्यावसायिक परिणाम प्रदान करते हैं।

मूल्य का नुकसान: मिस्ड अवसरों की मात्रा का ठहराव

डिजिटल टूल्स के सबस्ट्रक्चर से डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन के क्षेत्र में बड़े पैमाने पर खर्चों के लिए इन्वेस्टमेंट (ROI) पर मूल्य और सबप्टिमल रिटर्न का एक महत्वपूर्ण नुकसान होता है। यदि स्वचालन कार्य अप्रयुक्त रहते हैं, मैनुअल, अक्षम प्रक्रियाएं बनी रहती हैं। यदि एकीकृत सुरक्षा कार्यों को सक्रिय या कॉन्फ़िगर नहीं किया जाता है, तो सुरक्षा घटनाओं और अनुपालन उल्लंघनों का जोखिम बढ़ जाता है।

अप्रयुक्त उत्पादकता क्षमता काफी है। अध्ययन से संकेत मिलता है कि एआई के उपयोग के माध्यम से औसत दर्जे की उत्पादकता बढ़ जाती है, यहां तक ​​कि वर्तमान, अभी भी निम्न स्तर के उपयोग के साथ (जैसे कि श्रम उत्पादकता का 0.1-0.9% वृद्धि)। लंबी अवधि में, क्षमता का अनुमान दस वर्षों में 1.5 प्रतिशत अंक है, और 43% की वृद्धि को विशिष्ट कार्यों में मापा गया था। डिजिटल गोद लेने के समाधान के प्रदाता जैसे कि व्हाट्सएप रिपोर्ट उत्पादकता में 35% की वृद्धि होती है और उनके प्लेटफार्मों द्वारा प्रशिक्षण में 60% की कमी होती है। ये संख्याएं ठोस मूल्य को दर्शाती हैं जिन्हें अधिक प्रभावी उपकरण उपयोग द्वारा उठाया जा सकता है।

इसके अलावा, सबस्ट्रक्चर एक रणनीतिक प्रतिस्पर्धी जोखिम है। जो कंपनियां अपने डिजिटल टूल्स और एआई सिस्टम को पूरी तरह से समाप्त करती हैं, वे उच्च दक्षता, चपलता और अभिनव शक्ति प्राप्त करती हैं। आप बाजार परिवर्तनों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं और नए व्यवसाय मॉडल विकसित कर सकते हैं (नई सुविधाओं को लागू करते समय "कंपोजेबल व्यवसाय" 80% तेज हैं)। जो कंपनियां बुनियादी उपयोग के जोखिम में रहती हैं, कनेक्शन खोने और उनके बाजार की स्थिति को खतरे में डालती हैं।

इस प्रकार यथास्थिति के विश्लेषण से "गोद लेने का भ्रम" पता चलता है: ईआरपी और सीआरएम जैसे कोर सिस्टम की उच्च कार्यान्वयन दर डिजिटल परिपक्वता का सुझाव देती है, जो, हालांकि, स्वचालन और सुरक्षा के लिए उन्नत कार्यों के गहन सबस्ट्रक्चर को पहनती है। उपस्थिति और वास्तविक क्षमता के बीच यह अंतर मुख्य समस्या है। यह पैटर्न एआई प्रौद्योगिकियों में प्रबलित है। एआई गोद लेना तेजी से बढ़ता है और भारी क्षमता को बढ़ाता है, लेकिन उपयोग की खाई संभवतः उच्च जटिलता, डेटा निर्भरता, नैतिक चिंताओं और पारंपरिक उपकरणों की तुलना में अधिक योग्यता घाटे के कारण और भी अधिक स्पष्ट है। एसएमई और बड़ी कंपनियों के बीच विसंगति विशेष रूप से यहां स्पष्ट है। आखिरकार, अक्सर उनकी कंपनी के डिजिटलीकरण और उनकी अपनी क्षमता या उन्नत उपकरण कार्यों के वास्तविक उपयोग के बारे में कर्मचारियों की धारणा के बीच एक विसंगति होती है। यह गलतफहमी उपयोग बढ़ाने के प्रयासों में बाधा डाल सकती है, क्योंकि आवश्यकता को मान्यता नहीं दी जा सकती है।

के लिए उपयुक्त:

• बिक्री विरोधाभास-फॉरगेट द सेल्स फ़नल: ग्राहक यात्रा मृत-दोष एआई, ऑटोमेशन और सीआरएम है!

गहरे उपकरण उपयोग के माध्यम से स्वचालन क्षमता का पता लगाएं

कई कंपनियों ने पहले से ही शक्तिशाली डिजिटल टूल्स में निवेश किया है, लेकिन अक्सर केवल अपने स्वचालन कौशल के एक अंश का उपयोग करते हैं। सीआरएम, ईआरपी सिस्टम, सहयोग प्लेटफार्मों और एआई उपकरण में परती क्षमता महत्वपूर्ण है और इसे मौजूदा कार्यों के लक्षित सक्रियण द्वारा उठाया जा सकता है।

मूल बातें से परे: वर्कफ़्लो ऑटोमेशन फ़ंक्शंस की अनदेखी

सीआरएम स्वचालन

आधुनिक सीआरएम सिस्टम केवल डेटा प्रबंधन से संपर्क करने की तुलना में बहुत अधिक प्रदान करते हैं। अक्सर अप्रयुक्त कार्यों में कार्यों का स्वचालन (जैसे फॉलो-अप के लिए यादें), लीड के स्वचालित असाइनमेंट के लिए वर्कफ़्लो नियमों की परिभाषा या सेवा मामलों के साथ-साथ बिक्री प्रदर्शन या ग्राहक संतुष्टि पर रिपोर्टों के स्वचालित निर्माण के लिए भी शामिल हैं। मल्टी-चैनल संचार स्वचालन विभिन्न चैनलों (ईमेल, सोशल मीडिया) के माध्यम से ग्राहकों को लगातार संबोधित करना संभव बनाता है। ईआरपी या मार्केटिंग ऑटोमेशन टूल जैसे अन्य प्रणालियों के साथ एकीकरण, अक्सर उपलब्ध होता है, लेकिन सहज ग्राहक सेवा और बिक्री प्रक्रिया को सुनिश्चित करने के लिए पूरी तरह से शोषण नहीं किया जाता है। कम उपयोग के कारण अक्सर खराब कार्यान्वयन, विशिष्ट प्रक्रियाओं के अनुकूलन की कमी या उपयोगकर्ताओं के बीच अपर्याप्त स्वीकृति में होते हैं।

ईआरपी स्वचालन

ईआरपी सिस्टम का उपयोग अक्सर मुख्य रूप से वित्तीय लेखांकन और संसाधन नियोजन जैसे मुख्य कार्यों के लिए किया जाता है, जबकि आगे स्वचालन विकल्प निष्क्रिय हैं। इसके उदाहरण अनुमोदन प्रक्रियाओं के लिए वर्कफ़्लो ऑटोमेशन की स्थापना हैं, उदाहरण के लिए ऑर्डर (खरीद आदेश अनुमोदन) के लिए, ओसीआर और नियम-आधारित असाइनमेंट का उपयोग करके इनपुट गणना के स्वचालित प्रसंस्करण, या कम स्टॉक में स्वचालित ऑर्डर सुझावों या चेतावनी संदेशों द्वारा स्टॉक इन्वेंट्री प्रबंधन का अनुकूलन। अन्य परिचालन प्रणालियों (सीआरएम, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन) के साथ ईआरपी प्रणाली का एकीकरण निरंतर प्रक्रिया स्वचालन और पारदर्शिता के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन अक्सर उपेक्षित होता है। ईआरपी स्वचालन परियोजनाओं की विफलता का एक सामान्य कारण कार्यान्वयन से पहले अंतर्निहित व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अपर्याप्त विश्लेषण और चित्रण है।

सहयोग प्लेटफार्मों में स्वचालन (M365/कार्यक्षेत्र)

Microsoft 365 और Google कार्यक्षेत्र जैसे अग्रणी सहयोग सूट में वर्कफ़्लो स्वचालन के लिए शक्तिशाली लेकिन अक्सर अनदेखी उपकरण होते हैं:

• Google कार्यक्षेत्र: AppSheet कस्टम एप्लिकेशन के निर्माण और प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना वर्कफ़्लो के स्वचालन को सक्षम बनाता है। Google फॉर्म का उपयोग Google शीट और एप्लिकेशन स्क्रिप्ट के साथ अनुमोदन प्रक्रियाओं और सरल वर्कफ़्लोज़ के साथ किया जा सकता है। जीमेल में विस्तारित फिल्टर और नियम ई-मेल प्रबंधन और एआई-आधारित कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं और स्मार्ट कैनवास (डॉक्स, शीट, स्लाइड) में एआई-आधारित कार्यों को दक्षता बढ़ाने के लिए बुद्धिमान सुझाव और निर्माण ब्लॉक प्रदान करते हैं।
• Microsoft 365: पावर ऑटोमैट्स (पूर्व में प्रवाह) विभिन्न Microsoft और तृतीय-पक्ष अनुप्रयोगों में स्वचालित वर्कफ़्लो बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। SharePoint एकीकृत वर्कफ़्लो फ़ंक्शन भी प्रदान करता है, और टीमों में पावर ऑटोमेटन का एकीकरण सहयोग हब में सीधे सूचनाओं, परमिट और कार्यों के स्वचालन को सक्षम बनाता है। Microsoft पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर सहज एकीकरण एक आवश्यक लाभ है।

कोई कोड/कम कोड प्लेटफ़ॉर्म नहीं

नो-कोड/लो-कोड प्लेटफार्मों का उदय जो अक्सर बड़े सुइट्स में एकीकृत होते हैं या उन्हें स्वतंत्र समाधान (जैसे फ्लोफ़ॉर्म, क्रिएटियो, किसफ्लो, जोटफॉर्म वर्कफ़्लो, एपशीट, पावर ऑटोमैट्स) के रूप में पेश किया जाता है, स्वचालन का लोकतंत्रीकरण करता है। वे विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं को गहरी प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना अपने स्वयं के स्वचालन समाधान बनाने में सक्षम बनाते हैं। यह स्वचालन के प्रयासों में तेजी ला सकता है, लेकिन जंगली विकास और जोखिमों से बचने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश, प्रशिक्षण पाठ्यक्रम और एक शासन संरचना की आवश्यकता होती है।

बुद्धिमान स्वचालन के लिए AI का उपयोग करें (डेटा विश्लेषण, कार्य समर्थन, प्रक्रिया अनुकूलन)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पारंपरिक वर्कफ़्लो ऑटोमेशन को संज्ञानात्मक कौशल लाकर एक नए चरण में बढ़ाता है।

वर्कफ़्लो स्वचालन में एआई

• इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग (IDP): AI मॉडल चालान, दस्तावेज़, अनुबंध या ईमेल निकालने और वर्गीकृत जैसे असंरचित दस्तावेजों से प्रासंगिक हो सकते हैं, जो मैनुअल डेटा इनपुट को काफी कम कर देता है।
• भविष्य कहनेवाला कौशल: एआई भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न को पहचान सकता है। उदाहरण मशीनों का अनुमानित रखरखाव (भविष्य कहनेवाला रखरखाव), मांग और इन्वेंट्री का पूर्वानुमान या ग्राहक व्यवहार के आधार पर होनहार बिक्री के अवसरों की पहचान है।
• इंटेलिजेंट फ़ॉरवर्डिंग और डिसीजन -मेकिंग: एआई ग्राहक पूछताछ की सामग्री और मूड (भावना) का विश्लेषण कर सकता है ताकि इसे सही विभाग या सही कर्मचारी को स्वचालित रूप से अग्रेषित किया जा सके। यह एक स्वचालित प्रक्रिया के भीतर अधिक जटिल निर्णय भी कर सकता है जो सरल IF-SALUES नियमों से परे है।

एआई सहायक और एजेंट

एकीकृत एआई सहायकों (जैसे कि Microsoft Copilot, Google Gemini या CHATGPT एम्बेडेड फ़ंक्शन) विभिन्न प्रकार के कार्यों को स्वचालित या समर्थन कर सकते हैं: आप ईमेल, रिपोर्ट या विपणन ग्रंथों के लिए डिज़ाइन उत्पन्न करते हैं, लंबे दस्तावेज़ों या बैठकों को एक साथ संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं, आंतरिक दिशानिर्देशों (HR, IT) पर कर्मचारी प्रश्नों का उत्तर देते हैं, डेटा शेड्यूलिंग या समर्थन करने में मदद करते हैं। तो -"एजेंटिक एआई" एक कदम आगे जाता है और विभिन्न उपकरणों और सूचनाओं के स्रोतों का उपयोग करके अधिक जटिल, बहु -स्टेज कार्यों का प्रदर्शन कर सकता है।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए) और इंटेलिजेंट ऑटोमेशन

आरपीए सॉफ्टवेयर रोबोट ("बॉट्स") को दर्शाता है जो उपयोगकर्ता इंटरफेस के साथ मानव इंटरैक्शन की नकल के माध्यम से नियम-आधारित, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है (जैसे कि एक एप्लिकेशन से दूसरे एप्लिकेशन से डेटा कॉपी करें)। जबकि क्लासिक आरपीए संरचित डेटा और स्पष्ट नियमों पर निर्भर करता है, एआई के साथ संयोजन (अक्सर बुद्धिमान स्वचालन या हाइपर -ऑटोमेशन के रूप में संदर्भित) संभावनाओं को काफी बढ़ाता है। एआई आरपीए बॉट्स को असंरचित डेटा (जैसे ईमेल या पीडीएफ से) को संसाधित करने में सक्षम बनाता है, संदर्भ-संबंधित निर्णय लेने और अनुभव से सीखने के लिए। आवेदन उदाहरण कंपनी के लगभग सभी क्षेत्रों में पाए जा सकते हैं:

• वित्त: स्वचालित रिपोर्टिंग, खातों की तुलना, धोखाधड़ी का पता लगाना, चालान प्रसंस्करण।
• मानव संसाधन: कर्मचारी ऑनबोर्डिंग/ऑफबोर्डिंग, वेतन बिलिंग, छुट्टी अनुप्रयोगों का प्रशासन।
• ग्राहक सेवा: चैटबॉट्स के माध्यम से मानक पूछताछ का स्वचालित उत्तर, जटिल मामलों को अग्रेषित करना, ग्राहक डेटा को अपडेट करना।
• आपूर्तिकर्ता और रसद: इन्वेंटरी प्रबंधन, आदेश प्रसंस्करण, वितरण मार्गों का अनुकूलन।
• हेल्थकेयर: बीमा दावों का प्रसंस्करण, शेड्यूलिंग, रोगी डेटा का प्रशासन।
• उत्पादन: आदेश प्रसंस्करण, गुणवत्ता नियंत्रण, आपूर्तिकर्ता प्रबंधन।

संभावित सारणी

निम्न तालिका इस बात का एक उदाहरण दिखाती है कि कितनी बार अप्रयुक्त स्वचालन कार्य करता है विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाएं असाइन करती हैं और क्या फायदे प्राप्त किए जा सकते हैं।

व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए अप्रयुक्त स्वचालन कार्यों का असाइनमेंट

आज की डिजिटल व्यवसाय की दुनिया में, कई अप्रयुक्त स्वचालन कार्य हैं जिन्हें दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि प्राप्त करने के लिए रणनीतिक रूप से विभिन्न व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सौंपा जा सकता है। वर्कफ़्लो नियम जैसे कि सीआरएम परमिट नियम छूट के लिए नियम बिक्री चक्र में तेजी ला सकते हैं और मूल्य निर्धारण में स्थिरता सुनिश्चित कर सकते हैं, जिससे सेल्सफोर्स, माइक्रोसॉफ्ट डायनेमिक्स 365 या एसएपी सीआरएम जैसे प्लेटफार्मों का उपयोग किया जाता है। कोई कोड/कम कोड प्लेटफ़ॉर्म, जैसे कि पावर स्वचालित या यात्रा खर्च के लिए ऐपशीट, प्रशासनिक प्रयास को कम करें और Microsoft 365, Google कार्यक्षेत्र, FlowForma या Creatio के साथ एकीकरण के माध्यम से तेजी से प्रतिपूर्ति को सक्षम करें। एआई-आधारित डेटा निष्कर्षण (आईडीपी) स्वचालित लेखांकन और दस्तावेज़ प्रसंस्करण में क्रांति ला देता है, जो एसएपी और ओरेकल या आरपीए+एआई घटकों के साथ एसएपी और ओरेकल या विशेष आईडीपी टूल जैसे ईआरपी सिस्टम में तेजी से भुगतान और कम इनपुट त्रुटियों को लागू करता है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के क्षेत्र में, एआई समाधान उत्पादन प्रणालियों के लिए भविष्य कहनेवाला रखरखाव चेतावनी प्रदान करते हैं, जो अनियोजित डाउनटाइम्स को कम करता है और रखरखाव की लागत को कम किया जा सकता है, ईआरपी/एमईएस सिस्टम, आईओटी प्लेटफार्मों और विशेष एआई समाधानों द्वारा समर्थित है। अंत में, एआई सहायक, एजेंटिक एआई और आरपीए प्रौद्योगिकियां जैसे कि ईमेल डिज़ाइन के लिए चैट/कोपिलॉट या मास्टर डेटा रखरखाव के लिए आरपीए संचार दक्षता में सुधार करते हैं और डेटा इनपुट त्रुटियों को कम करते हैं, M365 कोपिलॉट, Google GEMINI, UIPATH, ऑटोमेशन के साथ कार्यान्वयन योग्य या ब्लू प्रिज्म।

स्वचालन क्षमता के विश्लेषण से पता चलता है कि संभावनाओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा पहले से ही उपकरणों में है, जिसके लिए कंपनियों ने पहले ही भुगतान किया है (सीआरएम, ईआरपी, एम 365/कार्यक्षेत्र)। प्राथमिक चुनौती अक्सर नए उपकरणों की खरीद नहीं होती है, लेकिन मौजूदा, अक्सर शक्तिशाली लेकिन अनदेखी कार्यों की सक्रियता और उपयोग। इसी समय, स्वचालन का लोकतंत्रीकरण कोई कोड/कम-कोड टूल द्वारा एक विरोधाभास का कारण बनता है: यह विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं को सक्षम करके अनुकूलन में तेजी ला सकता है, लेकिन पर्याप्त शासन, सुरक्षा प्रोटोकॉल और प्रक्रिया मानकों के बिना काफी जोखिमों को भी परेशान करता है [धारा III और VI देखें]। अंत में, एआई एक विस्तार परत के रूप में कार्य करता है: यह न केवल मौजूदा कार्यों को अधिक कुशलता से स्वचालित करता है, बल्कि असंरचित डेटा, भविष्यवाणियों और बुद्धिमान सहायता के प्रसंस्करण के माध्यम से स्वचालन और प्रक्रिया अनुकूलन के पूरी तरह से नए रूपों को सक्षम करता है, जो कि स्वचालन क्षमता में एक गुणात्मक कूद है।

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स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
  • SAP, Microsoft, JIRA, CONFLUENCE, SALESFORCE, ZOOM, ड्रॉपबॉक्स और कई अन्य डेटा मैनेजमेंट सिस्टम
• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
• व्यक्तिगत एआई विकास की उच्च लागत और जटिलता
• योग्य एआई की कमी
• मौजूदा आईटी सिस्टम में एआई का एकीकरण

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

विस्तारित उपकरण कार्यों के माध्यम से प्रक्रिया विश्वसनीयता को मजबूत करना

स्वचालन के अलावा, डिजिटल टूल और एआई सिस्टम अक्सर प्रक्रिया विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए अप्रयुक्त कार्यों की पेशकश करते हैं। इन कौशल की सक्रियता जोखिम को कम करने, अनुपालन सुनिश्चित करने और व्यावसायिक प्रक्रियाओं की लचीलापन को मजबूत करने के लिए महत्वपूर्ण है।

विस्तारित अभिगम नियंत्रण और पहचान कार्यों का उपयोग

आधुनिक व्यावसायिक अनुप्रयोग और प्लेटफ़ॉर्म सरल पासवर्ड लॉगिन से बहुत आगे जाते हैं और दानेदार नियंत्रण तंत्र प्रदान करते हैं, जो अक्सर पूरी तरह से कॉन्फ़िगर या उपयोग नहीं किए जाते हैं। यह ईआरपी और सीआरएम के साथ -साथ सहयोग सूट (M365, Google कार्यक्षेत्र) और विशेष एक्सेस कंट्रोल सिस्टम (एक्सेस कंट्रोल सिस्टम, ACS) जैसे कोर सिस्टम पर लागू होता है।

आरओएल -आधारित एक्सेस कंट्रोल (आरबीएसी)

एक मौलिक सिद्धांत आरबीएसी दिशानिर्देशों की सख्त परिभाषा और प्रवर्तन है। यह सुनिश्चित किया जाना चाहिए कि उपयोगकर्ता केवल उन डेटा और कार्यों तक पहुंच सकते हैं जो उनकी विशिष्ट भूमिका के लिए आवश्यक हैं। कई सिस्टम इन भूमिकाओं को प्रबंधित करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं, लेकिन प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन और चल रही देखभाल के लिए देखभाल और रणनीतिक योजना की आवश्यकता होती है। बेटरक्लाउड जैसे उपकरण क्लाउड वातावरण में प्राधिकरणों के प्रबंधन का समर्थन कर सकते हैं जैसे कि Office 365।

पहचान जीवन चक्र प्रबंधन

सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण, अक्सर उपेक्षित पहलू उपयोगकर्ता प्रबंधन का स्वचालन है, विशेष रूप से वंचित। जब कर्मचारी कंपनी छोड़ देते हैं या अपनी भूमिका बदलते हैं, तो उनके पहुंच अधिकार तुरंत और पूरी तरह से वापस आ जाते हैं। एकीकृत उपकरण या पहचान प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म इस प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं और पुराने खातों के माध्यम से अनधिकृत पहुंच के जोखिम को कम कर सकते हैं। यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें मैनुअल प्रक्रियाएं त्रुटियों से ग्रस्त हैं और महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल छोड़ सकती हैं।

बहु-कारक प्रमाणीकरण (एमएफए) और संदर्भ-संबंधित पहुंच

जबकि एमएफए तेजी से मानक बन रहा है, कई प्लेटफॉर्म विस्तारित, संदर्भ -संबंधित एक्सेस दिशानिर्देशों की पेशकश करते हैं। ये उपयोगकर्ता के स्थान, उपयोग किए गए डिवाइस की स्थिति (डिवाइस स्वास्थ्य) या दिन के समय जैसे कारकों के आधार पर पहुंच को प्रतिबंधित कर सकते हैं और इस प्रकार एक अतिरिक्त सुरक्षा स्तर बनाते हैं। बायोमेट्रिक सत्यापन विधियों (फिंगरप्रिंट, फेस रिकग्निशन) को भी पहचान परीक्षा को मजबूत करने के लिए एकीकृत किया जा सकता है।

विशेष अभिगम नियंत्रण प्रणाली (एसीएस)

समर्पित एसी का उपयोग अक्सर भौतिक स्थानों और महत्वपूर्ण आईटी बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करने के लिए किया जाता है। ये सिस्टम भौतिक और तार्किक पहुंच का प्रबंधन करने के लिए हार्डवेयर (जैसे कार्ड रीडर, कंट्रोलर) और सॉफ्टवेयर प्रदान करते हैं। महत्वपूर्ण लेकिन कभी -कभी अनदेखा किए गए पहलू कॉर्पोरेट विकास के साथ बनाए रखने के लिए समाधान की स्केलेबिलिटी हैं, और वर्दी सुरक्षा प्रबंधन के लिए अन्य सुरक्षा प्रणालियों (जैसे वीडियो निगरानी, ​​अलार्म सिस्टम) के साथ एकीकृत करने की क्षमता।

के लिए उपयुक्त:

• एसईओ-एआई-आधारित एसईओ टूल्स और जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (जीओ) के लिए एआई: व्यापक विकास, प्रौद्योगिकियां और व्यावहारिक उदाहरण

एकीकृत अनुपालन और निगरानी उपकरणों का उपयोग

कई प्लेटफार्मों में ऐसे उपकरण होते हैं जो नियमों और निगरानी गतिविधियों के अनुपालन में योगदान कर सकते हैं, लेकिन सक्रिय रूप से उपयोग और कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।

सुरक्षा के लिए लाइसेंस प्रबंधन

लाइसेंस की निगरानी न केवल लागत नियंत्रण का उपयोग करती है, बल्कि एक महत्वपूर्ण सुरक्षा कारक भी है। निष्क्रिय उपयोगकर्ता खाते या गैर -उपयोग किए गए लाइसेंस संभावित हमले वैक्टर का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन खातों की पहचान और निष्क्रिय करके हमले के क्षेत्र को कम किया जा सकता है। विशेष उपकरण लाइसेंस के प्रबंधन और अनुकूलन के साथ मदद कर सकते हैं।

डेटा हानि निवारण

Microsoft 365 और Google कार्यक्षेत्र जैसे प्लेटफार्मों में DLP फ़ंक्शन हैं जो ईमेल या क्लाउड स्टोरेज के माध्यम से संवेदनशील डेटा (जैसे ग्राहक डेटा, वित्तीय जानकारी, बौद्धिक संपदा) के अनपेक्षित या दुर्भावनापूर्ण भागों की पहचान और अवरुद्ध कर सकते हैं। हालाँकि, इन नियमों को विशेष रूप से कंपनी की जरूरतों और जोखिमों के लिए प्रभावी होने के लिए कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।

लेखापरीक्षा प्रोटोकॉल और रिपोर्टिंग

उपयोगकर्ता गतिविधियों, सिस्टम परिवर्तन और पहुंच पैटर्न को समझने के लिए एकीकृत ऑडिट प्रोटोकॉल का उपयोग आवश्यक है। कई सिस्टम इन घटनाओं को विस्तार से रिकॉर्ड करते हैं, लेकिन स्वचालित विश्लेषण के लिए प्रोटोकॉल को नियमित रूप से या बेहतर अभी भी चेक किया जाना चाहिए, जो केंद्रीय सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन प्रणालियों (SIEM) को अग्रेषित किया जाता है। अनुपालन और फोरेंसिक अध्ययन के लिए ट्रैक करने की क्षमता आवश्यक है।

अनुपालन कार्य

उपकरण में विशिष्ट अनुपालन प्रमाणपत्र हो सकते हैं। गवर्नेंस प्लेटफॉर्म जैसे कि कोरव्यू या एवीपॉइंट क्लाउड गवर्नेंस ऑफिस 365 जैसे वातावरण के भीतर अनुपालन दिशानिर्देशों को लागू करने और निगरानी करने में मदद करता है।

एआई-समर्थित सुरक्षा सुधार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने सुरक्षा खतरों के खिलाफ सक्रिय मान्यता और रक्षा के लिए नए अवसरों को खोल दिया।

विसंगति का पता लगाना

एआई सिस्टम सीख सकते हैं कि एक प्रणाली या नेटवर्क में "सामान्य" व्यवहार क्या है, और विचलन (विसंगतियाँ) जो सुरक्षा घटनाओं को इंगित कर सकते हैं। विशिष्ट अनुप्रयोग मामलों में शामिल हैं:

• धोखाधड़ी मान्यता: असामान्य लेनदेन पैटर्न की पहचान (जैसे उच्च मात्रा, असामान्य स्थान, त्वरित आवृत्ति)।
• घुसपैठ का पता लगाना: हड़ताली नेटवर्क ट्रैफ़िक (जैसे डेटा निर्वासन, डीडीओएस हमले), संदिग्ध पंजीकरण परीक्षण या असामान्य उपयोगकर्ता व्यवहार की मान्यता।
• एंडपॉइंट सिक्योरिटी: कंप्यूटर या मोबाइल डिवाइस पर मैलवेयर या गैर -अयोग्य गतिविधियों को ट्रैक करना।
• IAM सुधार: संदिग्ध एक्सेस अनुरोधों के लिए अलार्म, असामान्य प्राधिकरण विस्तार या समझौता किए गए खातों।

धमकी बुद्धि और भविष्यवाणी

एआई प्रासंगिक जोखिमों को प्राथमिकता देने के लिए, हमले के पैटर्न (टीटीपी - रणनीति, तकनीक और प्रक्रियाओं) को पहचानने और यहां तक ​​कि भविष्य के हमलों की भविष्यवाणी करने या कमजोरियों की पहचान करने के लिए भारी मात्रा में खतरे के डेटा (खतरे की फीड) का विश्लेषण कर सकता है। एआई का उपयोग चोरी के एक्सेस डेटा या नियोजित हमलों पर डार्क वेब की निगरानी के लिए भी किया जा सकता है।

घटनाओं के लिए स्वचालित प्रतिक्रिया

एआई सुरक्षा घटना को समाहित करने के लिए पहले चरणों को स्वचालित कर सकता है, उदा। प्रभावित प्रणालियों को अलग करके, घातक आईपी पते को अवरुद्ध करना या समझौता किए गए खातों को निष्क्रिय करना, जो प्रतिक्रिया समय को छोटा करता है।

संभावित सारणी

निम्न तालिका अक्सर अप्रयुक्त सुरक्षा कार्यों को विशिष्ट जोखिमों के साथ जोड़ती है जिन्हें आप संबोधित कर सकते हैं।

जोखिम में कमी के लिए अप्रयुक्त सुरक्षा कार्यों का असाइनमेंट

जोखिम में कमी के लिए अप्रयुक्त सुरक्षा कार्यों के असाइनमेंट में विभिन्न कार्यात्मक श्रेणियां शामिल हैं, प्रासंगिक प्लेटफार्मों और उपकरणों के लिए विशिष्ट उदाहरण और आवेदन के क्षेत्रों को ध्यान में रखा जा सकता है। एक्सेस कंट्रोल के क्षेत्र में, दानेदार आरबीएसी कॉन्फ़िगरेशन अनधिकृत पहुंच या डेटा सुरक्षा उल्लंघनों को रोकने में समर्थन प्रदान करता है, जिसे प्राप्त किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, M365/Azure AD, Google कार्यक्षेत्र व्यवस्थापक या ERP/CRM सुरक्षा सेटिंग्स के साथ। इस उपाय के अलावा, स्वचालित डिपोविज़निंग भी IAM सिस्टम, HR सिस्टम इंटीग्रेशन के साथ -साथ M365 या Google वर्क स्पेस सॉल्यूशंस के साथ निरंतर अनुमतियों और संबंधित इनसाइडर जोखिम को कम करने के लिए एक निर्णायक योगदान देता है।

अनुपालन और निगरानी श्रेणी में, कॉन्फ़िगर किए गए DLP नियम संवेदनशील डेटा की जल निकासी के खिलाफ सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं, जो M365 सुरक्षा और अनुपालन या Google कार्यक्षेत्र सुरक्षा केंद्र जैसे अनुप्रयोगों द्वारा समर्थित है। सक्रिय ऑडिट लॉग विश्लेषण अनुपालन उल्लंघनों या प्रक्रियाओं की ट्रेसबिलिटी की कमी को रोकने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। SIEM Systems जैसे Splunk या QRADAR के साथ -साथ M365 और Google कार्यक्षेत्र का लॉग डेटा यहां मूल्यवान उपकरण हैं।

एआई सुरक्षा के क्षेत्र में, एआई-आधारित विसंगति मान्यता का उपयोग खाता पदोन्नति और अनधिकृत पैठ के खिलाफ एक उपाय के रूप में किया जाता है। यह विशेष AI सुरक्षा प्लेटफार्मों या विशिष्ट कार्यों जैसे कि Azure AD पहचान संरक्षण की मदद से प्राप्त किया जाता है।

सुरक्षा कार्यों का विश्लेषण यह स्पष्ट करता है कि प्रभावी प्रक्रिया विश्वसनीयता काफी हद तक मानक व्यापार अनुप्रयोगों (M365, कार्यक्षेत्र, ईआरपी, सीआरएम) में एम्बेडेड सुविधाओं के सही कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग पर निर्भर करती है। इन कार्यों को घटाने से समर्पित सुरक्षा उपकरणों में निवेश की परवाह किए बिना सीधे सुरक्षा अंतराल की ओर जाता है। इसी समय, दोनों दिशाओं में स्वचालन से सुरक्षा पर प्रभाव पड़ता है: यह सुरक्षा को बढ़ा सकता है (जैसे कि स्वचालित वंचित या पैचिंग द्वारा), लेकिन खराब तरीके से सुरक्षित स्वचालन उपकरण (जैसे कि बहुत उच्च अधिकारों के साथ आरपीए बॉट्स, अनियमित कम-कोड ऐप्स) स्वयं कमजोर अंक बन सकते हैं। यह सुरक्षा पहलुओं को सीधे स्वचालन रणनीति में एकीकृत करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है। अंत में, एआई-आधारित सुरक्षा उपकरणों (एनोमाली का पता लगाने, खतरे का पूर्वानुमान) की प्रभावशीलता मौलिक रूप से अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता, पूर्णता और शासन पर निर्भर है। खराब डेटा गुणवत्ता अनिवार्य रूप से अविश्वसनीय एआई सुरक्षा परिणामों (झूठे अलार्म या अनदेखी खतरों) की ओर ले जाती है, जो डेटा शासन की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करती है (खंड VI देखें)।

उपयोग गैप का निदान: मुख्य बाधाएं और चुनौतियां

डिजिटल उपकरणों की क्षमता और इसके वास्तविक उपयोग के बीच की खाई को पाटने के लिए, अंतर्निहित बाधाओं को समझना महत्वपूर्ण है। इन्हें मोटे तौर पर मानव, तकनीकी और संगठनात्मक कारकों में विभाजित किया जा सकता है।

मानव कारक: योग्यता की कमी, प्रशिक्षण और प्रतिरोध की कमी

योग्यता अंतराल और प्रशिक्षण

डिजिटल कौशल और अपर्याप्त प्रशिक्षण ऑफ़र की कमी सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। कर्मचारियों को अक्सर उपलब्ध कार्यों के ज्ञान या उन्हें प्रभावी ढंग से उपयोग करने की क्षमता की कमी होती है। लगभग तीन चौथाई कर्मचारी काम पर आवश्यक डिजिटल कौशल के लिए पर्याप्त महसूस नहीं करते हैं। एआई टेक्नोलॉजीज इस समस्या को एक स्टेटर लर्निंग कर्व और विशेष जानकारी की आवश्यकता के साथ कसती है। मौजूदा प्रशिक्षण पाठ्यक्रम अक्सर अपर्याप्त होते हैं, बहुत कम -छोटे होते हैं और रोजमर्रा के काम में निरंतर समर्थन की पेशकश नहीं करते हैं।

परिवर्तन का विरोध

अज्ञात का डर, नौकरी की सुरक्षा के बारे में चिंता (विशेष रूप से एआई और स्वचालन के संदर्भ में), स्थापित दिनचर्या को छोड़ने की नापसंदगी, और नए उपकरणों या प्रक्रियाओं के लाभों में विश्वास की कमी प्रतिरोध को चलाती है। यह शीर्ष बाधाओं में से एक के रूप में उल्लेख किया गया है। प्रबंधन की ओर से अपर्याप्त संचार अक्सर इन प्रतिरोधों को बढ़ाता है।

उपयोगकर्ता एकीकरण का अभाव

यदि चयन या कार्यान्वयन प्रक्रिया में भविष्य के उपयोगकर्ताओं को शामिल किए बिना नए उपकरण पेश किए जाते हैं, तो यह अक्सर समाधान और कम स्वीकृति के खराब फिट की ओर जाता है। अर्थ और उद्देश्य ("क्यों?") परिवर्तन को स्पष्ट रूप से उपयोगकर्ताओं को अवगत कराया जाना चाहिए। उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण (UAT) चरण अक्सर उपयोगकर्ताओं की वास्तविक आवश्यकताओं को पकड़ने में विफल होते हैं यदि वे सावधानीपूर्वक योजना नहीं बनाते हैं और किए जाते हैं।

संज्ञानात्मक अधिभार और जटिलता

कर्मचारियों को बढ़ती संख्या में अनुप्रयोगों का सामना करना पड़ता है, जिससे घर्षण घाटे और कम उपयोग हो सकते हैं। अनुकूलन से उपकरण और कार्यों को लगातार या बदलना मुश्किल हो जाता है। सॉफ्टवेयर स्वयं स्वाभाविक रूप से जटिल हो सकता है, कम सहज या खराब रूप से डिज़ाइन किया गया है, जो स्वीकृति को रोकता है।

तकनीकी बाधाएं: जटिलता, एकीकरण समस्याएं और पुरानी प्रणाली

उपकरण जटिलता

सॉफ्टवेयर स्वयं अत्यधिक जटिलता, अतार्किक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस या खराब डिजाइन का उपयोग कर सकता है। AI टूल में अतिरिक्त तकनीकी जटिलता है।

एकीकरण चुनौतियां

अलग -अलग टूल्स के बीच सीमलेस एकीकरण को लापता करना डेटा सिलोस, बाधित कार्य प्रक्रियाओं और उपयोगकर्ताओं के बीच निराशा की ओर जाता है। मौजूदा सिस्टम परिदृश्य में एआई का एकीकरण एक विशेष चुनौती है। तृतीय-पक्ष एकीकरण पर निर्भरता अतिरिक्त जोखिमों को छिपा सकती है। एपीआई एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन विशिष्ट जानकारी की आवश्यकता होती है, और अक्सर समान मानकों की कमी होती है।

ALTS सिस्टम (विरासत प्रणाली)

पुराने आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर और पुराने एप्लिकेशन आधुनिक उपकरणों की शुरूआत में बाधा डालते हैं और डिजिटल परिवर्तन पहल को ब्रेक देते हैं। पुरानी प्रणालियों का प्रवास अक्सर जटिल और महंगा होता है।

डेटा समस्याएँ

डेटा गुणवत्ता, खराब डेटा उपलब्धता और अपर्याप्त डेटा शासन की कमी बड़े पैमाने पर बाधाएं हैं, विशेष रूप से एआई परियोजनाओं के लिए। डेटा सुरक्षा और डेटा सुरक्षा भी एआई गोद लेने के लिए काफी बाधाओं का प्रतिनिधित्व करती है।

अनुपयुक्त साधनों का चयन

उन उपकरणों के लिए निर्णय जो वास्तविक व्यावसायिक आवश्यकताओं या प्रक्रियाओं से मेल नहीं खाते हैं या एक अनुपयुक्त प्रदाता की पसंद से अक्सर पहल की विफलता की ओर जाता है।

संगठनात्मक कारक: रणनीति की कमी, नेतृत्व समर्थन की कमी और संसाधन की कमी

गुम स्पष्ट दृष्टि और रणनीति

डिजिटल परिवर्तन, अस्पष्ट उद्देश्यों या ओवररचिंग व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए अभिविन्यास की कमी के लिए एक स्पष्ट रणनीति की कमी अक्सर डिजिटलीकरण पहल की विफलता की ओर ले जाती है। कई कंपनियों के पास कागज पर एक डिजिटल रणनीति होती है, लेकिन कार्यान्वयन के कारण विफल हो जाती है। विशेष रूप से एक विशिष्ट एआई रणनीति अक्सर गायब है।

अपर्याप्त नेतृत्व समर्थन

प्रतिबद्धता की कमी, दृश्य समर्थन की कमी (प्रायोजन) और प्रबंधन स्तर के माध्यम से अपर्याप्त समर्थन परिवर्तन के प्रयासों को कम करते हैं। प्रबंधक वांछित व्यवहार तक नहीं रह सकते हैं या स्वयं आवश्यकताओं की अपर्याप्त समझ नहीं हो सकती हैं।

संसाधन प्रतिबंध

बजट, समय और कर्मचारियों की कमी- विशेष रूप से योग्य आईटी और एआई विशेषज्ञों में- एक महत्वपूर्ण बाधा है।

संगठनात्मक सिलोस

गरीब संचार और विभिन्न विभागों या टीमों के बीच सहयोग की कमी उपकरणों के एकीकृत उपयोग और कठिन व्यापक परिवर्तन प्रक्रियाओं में बाधा डालती है।

सफलता माप का अभाव

उपकरण गोद लेने, दक्षता या आरओआई में वृद्धि को मापने के लिए प्रमुख आंकड़ों (KPI) की परिभाषा और उत्पीड़न में कठिनाइयाँ निवेश को अधिक कठिन बनाती हैं और सुधार के उपायों को नियंत्रित करती हैं।

सांस्कृतिक पहलू

परिवर्तनों का प्रतिरोध अक्सर कॉर्पोरेट संस्कृति में गहराई से निहित होता है। नवाचार संस्कृति या अपर्याप्त डेटा की कमी -डी -थिंकिंग एआई की शुरूआत में बाधा डाल सकती है।

संभावित सारणी

निम्न तालिका सबसे आम बाधाओं को सारांशित करती है जो डिजिटल और एआई टूल के इष्टतम उपयोग का विरोध करती है।

डिजिटल और एआई टूल के उपयोग के लिए सामान्य बाधाएं

डिजिटल और एआई टूल के उपयोग के लिए सामान्य बाधाएं तीन मुख्य श्रेणियों से उत्पन्न होती हैं: मानव कारक, तकनीकी बाधाएं और संगठनात्मक कारक। योग्यता की कमी और प्रशिक्षण की कमी मानव कारक में एक केंद्रीय भूमिका निभाती है, जिससे कम क्षमता, गोद लेने और गलतियाँ हो सकती हैं। इसके अलावा, प्रतिरोध और नौकरी के नुकसान का डर स्वीकृति और देरी की प्रगति को बाधित करता है। तकनीकी बाधाओं में उन उपकरणों की जटिलता और अवहेलना शामिल है जो निराशा और अक्षमता का कारण बनती हैं और इस प्रकार हानि का उपयोग करते हैं, साथ ही मौजूदा पुरानी प्रणालियों में एकीकरण की कमी भी होती है जो डेटा सिलोस का कारण बनती हैं और रुकावट और बाधा दक्षता में बाधा डालती हैं। संगठनात्मक स्तर पर, स्पष्ट रणनीतियाँ अक्सर गायब होती हैं, जो गलत प्रयासों और संसाधनों को बर्बाद कर देती हैं। प्रबंधन समर्थन की कमी भी है, जो परियोजनाओं को खतरे में डाल सकती है क्योंकि संसाधन और समर्थन गायब हैं। आखिरकार, संसाधन प्रतिबंध जैसे समय, धन या कर्मियों की कमी अक्सर परियोजना में देरी, अधिभार या यहां तक ​​कि परियोजनाओं को ध्वस्त करने के लिए नेतृत्व करती है।

बाधाओं के विश्लेषण से पता चलता है कि वे शायद ही कभी अलग -थलग दिखाई देते हैं, लेकिन एक जटिल, इंटरलॉकिंग सिस्टम बनाते हैं। उदाहरण के लिए, प्रबंधन समर्थन की कमी अक्सर एक अस्पष्ट रणनीति और प्रशिक्षण उपायों को कम करती है। बदले में अपर्याप्त प्रशिक्षण ने योग्यता अंतराल को बढ़ा दिया और भय और प्रतिरोध को बढ़ाया। पर्याप्त प्रशिक्षण या परिवर्तन प्रबंधन के बिना जटिल उपकरण अनिवार्य रूप से कम स्वीकृति के लिए नेतृत्व करते हैं। एकीकरण की कमी जैसी तकनीकी समस्याएं अक्सर खराब नियोजन और अपर्याप्त क्रॉस -डेपॉर्टमेंटल सहयोग के लक्षण होते हैं। एक समग्र दृष्टिकोण इसलिए आवश्यक है।

कम उपयोग का एक मूल कारण अक्सर "क्यों" घाटे में होता है: यह स्पष्ट रूप से संवाद करना और अंतिम उपयोगकर्ताओं को प्रदर्शित करना संभव नहीं है, जिनका व्यवहार नए उपकरणों या प्रक्रियाओं के ठोस लाभ और अतिरिक्त मूल्य को बदलना है। यदि उपयोगकर्ता यह नहीं पहचानते हैं कि एक नया उपकरण उनके काम को आसान कैसे बनाता है या सुधारता है, तो सीखने के प्रयास को लेने के लिए प्रोत्साहन की कमी है, खासकर अगर पुरानी दिनचर्या "काफी अच्छा" काम करती है।

इसके अलावा, एआई की शुरूआत पारंपरिक डिजिटल टूल के अनुकूलन में मौजूदा ब्रेकिंग पॉइंट को कसती है। योग्यता, प्रतिरोध, एकीकरण और रणनीति के क्षेत्रों में चुनौतियों को AI (डेटा आवश्यकताओं, नैतिकता, लागत, विशेष प्रतिभाओं) के अतिरिक्त जटिलता स्तरों द्वारा बढ़ाया जाता है। जो कंपनियां पहले से ही बुनियादी डिजिटल गोद लेने के साथ लड़ रही हैं, वे एआई कार्यान्वयन को और भी कठिन पाएंगे।

एक्सपर्ट.डिजिटल को विभिन्न उद्योगों का गहन ज्ञान है। यह हमें ऐसी अनुकूलित रणनीतियाँ विकसित करने की अनुमति देता है जो आपके विशिष्ट बाज़ार खंड की आवश्यकताओं और चुनौतियों के अनुरूप होती हैं। बाजार के रुझानों का लगातार विश्लेषण करके और उद्योग के विकास का अनुसरण करके, हम दूरदर्शिता के साथ कार्य कर सकते हैं और नवीन समाधान पेश कर सकते हैं। अनुभव और ज्ञान के संयोजन के माध्यम से, हम अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न करते हैं और अपने ग्राहकों को निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ देते हैं।

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उपकरण मूल्य को अधिकतम करने के लिए रणनीतियाँ: स्वीकृति और क्षमता को बढ़ावा देना

बाधाओं को दूर करने और डिजिटल उपकरणों की पूरी क्षमता का फायदा उठाने के लिए, लक्षित रणनीतियों की आवश्यकता होती है जो कर्मचारियों के कौशल के साथ -साथ संगठनात्मक परिवर्तन को विकसित और समर्थन और समर्थन करते हैं।

सक्षमता संरचना: आधुनिक प्रशिक्षण, पीछे हटने और निरंतर शिक्षा

अद्वितीय प्रशिक्षण से परे जाओ

सफल उपकरण उपयोगों को केवल प्रारंभिक परिचयात्मक घटनाओं से अधिक की आवश्यकता होती है। निरंतर, भूमिका -विशिष्ट और संदर्भ -संबंधित सीखने के प्रस्ताव आवश्यक हैं, जो उपयोगकर्ताओं के सॉफ़्टवेयर और आवश्यकताओं के साथ बढ़ते हैं।

सीखने की संभावना के रूप में उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण (UAT)

यूएटी चरण को न केवल एक तकनीकी परीक्षण के रूप में माना जाना चाहिए, बल्कि उपयोगकर्ता प्रशिक्षण, प्रतिक्रिया संग्रह और स्वीकृति को बढ़ावा देने के लिए एक प्रारंभिक अवसर के रूप में। वास्तविक अंत उपयोगकर्ताओं को अपने परीक्षण कार्यों के लिए जल्दी और पर्याप्त रूप से तैयार किया जाना चाहिए।

प्रभावी प्रशिक्षण विधियाँ

विभिन्न तरीकों का मिश्रण अक्सर सबसे प्रभावी होता है: संरचित पाठ्यक्रम, स्व-शिक्षण मॉड्यूल, ट्रेन-द-ट्रेनर दृष्टिकोण, सलाह, अच्छी तरह से ज्ञान डेटाबेस और एफएक्यू के साथ-साथ संदर्भ-संवेदनशील सहायता सीधे एप्लिकेशन में सीधे (डीएपीएस देखें)। एआई प्रशिक्षण के मामले में, यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि न केवल ऑपरेशन ("कैसे?") को व्यक्त करना, बल्कि बुनियादी समझ को संबोधित करने के लिए ("क्या है/क्या नहीं है?"), नैतिक पहलू और प्रौद्योगिकी की सीमाएं।

लाभ और वर्कफ़्लो पर ध्यान दें

प्रशिक्षण को इस बात पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए कि उपकरण उपयोगकर्ताओं की ठोस समस्याओं को कैसे हल करते हैं और केवल लिस्टिंग फ़ंक्शन के बजाय समझदारी से उनकी दैनिक कार्य प्रक्रियाओं में एकीकृत किया जा सकता है।

सक्षमता विकास के लिए रणनीति

कंपनियों को लक्षित UPSKY और RESCLING कार्यक्रमों के माध्यम से सामान्य डिजिटल योग्यता अंतर को संबोधित करना चाहिए।

के लिए उपयुक्त:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ई-कॉमर्स में ओटो के उदाहरण का उपयोग करके एकीकृत डिजिटल एआई रणनीति के लिए द्वीप समाधान का मार्ग

मानव पृष्ठ का प्रबंधन करें: प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन और संचार

परिवर्तन प्रबंधन को एकीकृत करें

परिवर्तन प्रबंधन की योजना बनाई जानी चाहिए और परियोजना प्रबंधन पर एक परियोजना की शुरुआत से किया जाना चाहिए। PROSCI डेटा से पता चलता है कि उत्कृष्ट परिवर्तन प्रबंधन परियोजनाओं की सफलता की संभावना को काफी बढ़ाता है।

संरचित दृष्टिकोण (जैसे प्रोसि एडकर)

ADKAR (जागरूकता, इच्छा, ज्ञान, क्षमता, फिर से किए गए) जैसे स्थापित मॉडल परिवर्तन प्रक्रिया के माध्यम से व्यक्तियों के साथ व्यवस्थित रूप से एक रूपरेखा प्रदान करते हैं।

स्पष्ट संचार रणनीति

एक व्यापक संचार योजना आवश्यक है। इसे विभिन्न चैनलों के बारे में नियमित, खुली, पारदर्शी जानकारी प्रदान करनी चाहिए। कर्मचारियों पर दृष्टि, लक्ष्य, औचित्य, अनुसूची और प्रभाव स्पष्ट रूप से संवाद किया जाना चाहिए। विचार को लगातार संबोधित किया जाना चाहिए। संचार आदर्श रूप से भरोसेमंद प्रेषकों (जैसे प्रबंधकों) से आना चाहिए।

विकारों को कम करना

कर्मचारियों पर नकारात्मक प्रभाव की योजना बनाई जानी चाहिए और कुशन किया जाना चाहिए। इसमें संसाधनों का प्रावधान और समर्थन के साथ -साथ संभावित भूमिकाओं के बारे में स्पष्टता भी शामिल है।

रचनात्मक रूप से प्रतिरोध का मुठभेड़

प्रतिरोध के कारणों को समझा जाना चाहिए। उद्देश्य इसे खुले संचार, प्रभावित लोगों के एकीकरण और फायदे दिखाने के माध्यम से परिवर्तित करना है।

सुरक्षित स्वीकृति: नेतृत्व समर्थन और कर्मचारी योग्यता

सक्रिय और दृश्यमान प्रायोजन

शीर्ष प्रबंधन स्तर (सी-सूट) की निर्णायक भूमिका पर पर्याप्त जोर नहीं दिया जा सकता है। यह परिवर्तन को सक्रिय रूप से बढ़ावा देना चाहिए, दृष्टि को संवाद करना चाहिए, संसाधन प्रदान करना और वांछित व्यवहार दिखाना चाहिए। परिवर्तन पहल के लिए सक्रिय प्रायोजन सबसे महत्वपूर्ण सफलता कारक है।

चैंपियन सक्षम करें

टीमों के भीतर तथाकथित परिवर्तन चैंपियन या सुपर उपयोगकर्ताओं को पहचानने और सहकर्मियों का समर्थन करने, अनौपचारिक प्रशिक्षण प्रदान करने और गुणक के रूप में कार्य करने में सक्षम होना चाहिए।

उपयोगकर्ता एकीकरण और प्रतिक्रिया

हितधारकों, विशेष रूप से अंतिम उपयोगकर्ताओं को, जल्दी और लगातार एकीकृत किया जाना चाहिए। प्रतिक्रिया को सक्रिय रूप से पकड़ा जाना चाहिए और सुधार के लिए उपयोग किया जाना चाहिए।

उपयोगकर्ता केंद्र

नए उपकरणों और प्रक्रियाओं के डिजाइन और कार्यान्वयन को लगातार उपयोगकर्ताओं की वास्तविक आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए और उनके रोजमर्रा के काम में सुधार करना चाहिए।

तकनीकी समर्थन: डिजिटल गोद लेने के प्लेटफार्मों की भूमिका (डीएपी)

डीएपी की कार्यक्षमता

डीएपी सॉफ्टवेयर समाधान हैं (जैसे कि व्हाट्सएप, उपयोगी, पेंडो, वॉकमैन) जो मौजूदा अनुप्रयोगों की एक अतिरिक्त परत के रूप में रखे गए हैं। वे संदर्भ-संवेदनशील निर्देश, इंटरैक्टिव वॉकथ्रू, मदद और ऑनबोर्डिंग समर्थन प्रदान करते हैं जो सीधे संबंधित सॉफ़्टवेयर के भीतर हैं।

लाभ

डीएपी ऑनबोर्डिंग में तेजी ला सकते हैं, प्रशिक्षण के समय और लागत को कम कर सकते हैं, समर्थन पूछताछ की संख्या को कम कर सकते हैं, आवेदन क्षमता बढ़ा सकते हैं और उपयोग विश्लेषण प्रदान कर सकते हैं। गार्टनर ने भविष्यवाणी की कि 70% संगठन 2025 तक डीएपी का उपयोग करेंगे।

परिवर्तन प्रबंधन में भूमिका

डीएपी ज्ञान और कौशल (एडकर मॉडल में ज्ञान और क्षमता) के अधिग्रहण की सुविधा और निरंतर समर्थन के माध्यम से एंकरिंग (शुद्धिकरण) को बढ़ावा देकर परिवर्तन प्रबंधन में एक सामरिक उपकरण के रूप में काम कर सकते हैं।

संभावित सारणी

निम्न तालिका उपकरण स्वीकृति और क्षमता को बढ़ावा देने के लिए सिद्ध प्रथाओं को सारांशित करती है।

उपकरण स्वीकृति और क्षमता को बढ़ावा देने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

उपकरण स्वीकृति और क्षमता को बढ़ावा देने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं में कई रणनीतिक दृष्टिकोण शामिल हैं। क्षमता संरचना के क्षेत्र में, कौशल को बढ़ाने और बढ़ावा देने के लिए निरंतर, भूमिका -विशेष प्रशिक्षण आवश्यक है। परिवर्तन प्रबंधन के साथ, प्रतिरोध और अनिश्चितताओं को कम करने के लिए प्रारंभिक और एकीकृत परिवर्तन प्रबंधन की सिफारिश की जाती है। नेतृत्व और योग्यता एक केंद्रीय भूमिका निभाती है, सक्रिय कार्यकारी प्रायोजन के साथ यह सुनिश्चित करता है कि आवश्यक समर्थन और संसाधनों दोनों की गारंटी है। इसी समय, प्रासंगिकता और व्यक्तिगत जिम्मेदारी को बढ़ावा देने के लिए फीडबैक लूप द्वारा उपयोगकर्ताओं का एकीकरण महत्वपूर्ण है। तकनीकी स्तर पर, डिजिटल गोद लेने के प्लेटफार्मों (डीएपी) या इन-ऐप एड का कार्यान्वयन ऑन-डिमांड समर्थन के प्रावधान और उपयोग दक्षता के मापन का समर्थन करता है।

सफलता के लिए रणनीतियों के विश्लेषण से पता चलता है कि टूल के उपयोग को बढ़ावा देना एक सतत प्रक्रिया है, यह एक बार की घटना नहीं है। प्रारंभिक कार्यान्वयन से परे प्रशिक्षण, समर्थन, संचार और सुदृढीकरण में निरंतर प्रयासों की आवश्यकता है। नेतृत्व एक लिंचपिन के रूप में क्रिस्टलीकृत करता है: कंपनी प्रबंधन के माध्यम से सक्रिय, दृश्यमान प्रायोजन सबसे शक्तिशाली कारक है जो प्रतिरोध को दूर करने और सफलता की ओर ले जाने के लिए सबसे अधिक जोर दिया जाता है। इस प्रतिबद्धता के बिना, अन्य प्रयास आसानी से बाहर निकलते हैं। आखिरकार, डीएपी जैसी तकनीकें अपनाने का समर्थन कर सकती हैं, लेकिन एक रणनीति को प्रतिस्थापित नहीं कर सकती हैं। वे ज्ञान और कौशल प्रदान करने के लिए मूल्यवान सामरिक एड्स हैं, लेकिन एक व्यापक, अच्छी तरह से नियोजित परिवर्तन प्रबंधन और प्रशिक्षण रणनीति में काम करना सबसे अच्छा है।

नींव रखना: महत्वपूर्ण सफलता कारक

डिजिटल टूल के उन्नत उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए और स्वचालन और सुरक्षा के लिए अपनी पूरी क्षमता बढ़ाने के लिए, कंपनियों को तकनीकी एकीकरण, डेटा गुणवत्ता और संगठनात्मक परिवर्तन क्षमता से एक ठोस आधार बनाना होगा।

एकीकरण वास्तुकला: एपीआई और निर्बाध कनेक्टिविटी का महत्व

सिलोस ओपन

कुशल, स्वचालित प्रक्रियाओं के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक संगठनात्मक और तकनीकी साइलो हैं। सिस्टम के बीच एकीकरण की कमी से मैनुअल डेटा ट्रांसमिशन, अतिरेक और अक्षमताएं होती हैं। एक अच्छी तरह से विचार-आउट एकीकरण रणनीति इसलिए सहज डेटा प्रवाह को सक्षम करने और एंड-टू-एंड-एंड-प्रोसेस ऑटोमेशन को लागू करने के लिए आवश्यक है।

एपीआई की भूमिका

एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) तकनीकी पुल हैं जो विभिन्न सॉफ्टवेयर सिस्टम को एक दूसरे के साथ संवाद करने और स्वचालित रूप से डेटा को बदलने में सक्षम बनाते हैं। सफल एकीकरण के लिए अच्छी तरह से, सुरक्षित, विश्वसनीय और मानकीकृत एपीआई महत्वपूर्ण हैं।

एकीकरण के लाभ

सफल एकीकरण कई फायदे प्रदान करता है: डेटा को सिस्टम सीमाओं के दौरान वास्तविक समय में सिंक्रनाइज़ किया जाता है, जो डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता में सुधार करता है। यह वर्कफ़्लो स्वचालन की संभावनाओं को विस्तारित करता है, उदाहरण के लिए सीआरएम, ईआरपी और मार्केटिंग ऑटोमेशन सिस्टम को जोड़कर। अंततः, एक समान डेटा आधार ध्वनि व्यावसायिक निर्णयों को सक्षम करता है।

एकीकरण रणनीति

कंपनियों को एकीकरण के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। इसमें सही एपीआई का सावधानीपूर्वक चयन, लागत, स्केलेबिलिटी, सुरक्षा और प्रदाता समर्थन जैसे कारकों पर विचार करने के साथ-साथ एकीकरण प्लेटफार्मों (IPAAS) या विशिष्ट उपकरणों जैसे कि SAP एकीकरण सूट या APIX- ड्राइव का उपयोग शामिल है जो इंटरफेस के प्रबंधन को सरल बनाता है। एकीकरण के प्रयासों की सफलता को अक्सर ऑटोमेशन संकेतकों में सुधार के लिए सीधे मापा जा सकता है जैसे कि चक्र समय में कमी और त्रुटि न्यूनतमकरण।

ईंधन के रूप में डेटा: की और स्वचालन के लिए डेटा गुणवत्ता और शासन सुनिश्चित करना

डेटा मौलिक हैं

डेटा एआई का "जीवन अमृत" और प्रत्येक प्रभावी स्वचालन के लिए आधार है। खराब डेटा गुणवत्ता अनिवार्य रूप से खराब परिणामों की ओर ले जाती है - सिद्धांत "कचरा इन, कचरा बाहर" एक विशेष डिग्री पर लागू होता है।

डेटा शासन की परिभाषा

डेटा गवर्नेंस ओवररचिंग फ्रेमवर्क को संदर्भित करता है - जिसमें दिशानिर्देश, मानकों, प्रक्रियाओं और भूमिकाओं से युक्त - डेटाबेस का प्रबंधन करने के लिए। इसका उद्देश्य कंपनी में डेटा की उपलब्धता, प्रयोज्य, अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित करना है।

एआई/स्वचालन के लिए अर्थ

उच्च गुणवत्ता, अच्छी तरह से डेटा के लिए आवश्यक हैं:

• विश्वसनीय एआई मॉडल: विकृतियों में कमी (पूर्वाग्रह), सटीकता में सुधार और परिणामों में विश्वास की संरचना।
• प्रभावी स्वचालन: सुनिश्चित करें कि स्वचालित प्रक्रियाएं सही डेटा और फ़ंक्शन पर आधारित हैं जैसा कि इरादा है।
• अनुपालन: कानूनी नियमों का अनुपालन (जैसे GDPR/GDPR, CCPA)।
• सुरक्षा: एआई मॉडल या स्वचालित वर्कफ़्लो में प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले संवेदनशील डेटा की सुरक्षा।

महत्वपूर्ण शासन प्रथाएँ

केंद्रीय प्रथाओं में डेटा गुणवत्ता मानकों की परिभाषा, उनकी निरंतर निगरानी और डेटा समायोजन के लिए प्रक्रियाओं की स्थापना शामिल है। इसके अलावा महत्वपूर्ण मेटाडेटा का प्रबंधन (अक्सर डेटा कैटलॉग द्वारा समर्थित), स्पष्ट पहुंच नियंत्रण नियम, डेटा जीवन चक्र का प्रबंधन, स्पष्ट जिम्मेदारियों की परिभाषा (डेटा स्वामित्व/स्टीवर्डशिप), डेटा मूल की ट्रैकिंग और उपयोग (डेटा वंश/सिद्धता), गाइडलाइंस का एक केंद्रीय प्रबंधन और नैतिक डेटा उपयोग सुनिश्चित करना।

डेटा शासन के लिए ऐ

दिलचस्प बात यह है कि KI का उपयोग डेटा गुणवत्ता और शासन में सुधार करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए डेटा समायोजन, सत्यापन, निगरानी और अनुपालन परीक्षणों को स्वचालित करके।

सुरक्षित स्थिरता: संगठन में लंगर परिवर्तन प्रबंधन

एक स्थायी स्थिति के रूप में बदलें

डिजिटल परिवर्तन और नए उपकरणों की शुरूआत पूरी परियोजनाएं नहीं हैं, बल्कि एक निरंतर प्रक्रिया है। इसलिए, कंपनियों को परिवर्तन को बदलने के लिए स्थायी रूप से स्थापित क्षमता की आवश्यकता है।

आंतरिक परिपक्वता विकसित करें

संगठनों को परिवर्तन प्रबंधन के क्षेत्र में अपनी स्वयं की परिपक्वता का मूल्यांकन करना चाहिए और उन्हें और विकसित करना चाहिए। इसमें निर्माण कौशल, मानकीकृत प्रक्रियाओं की स्थापना और एक संस्कृति को बढ़ावा देना शामिल है जो परिवर्तनों के बारे में सकारात्मक है।

परिवर्तन प्रबंधन को एकीकृत करें

परिवर्तन प्रबंधन के सिद्धांतों को दैनिक प्रक्रियाओं में, परियोजना प्रबंधन विधियों में और प्रबंधन प्रथाओं में दृढ़ता से एकीकृत किया जाना चाहिए।

प्रतिक्रिया छोरों और अनुकूलन

स्वीकृति की निगरानी करने के लिए, प्रारंभिक चरण में नई चुनौतियों को पहचानने और समय के साथ रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए निरंतर प्रतिक्रिया छोरों को स्थापित करना महत्वपूर्ण है। परिभाषित मैट्रिक्स का उपयोग करके सफलता को मापा और ट्रैक किया जाना चाहिए।

सफलता कारकों के विश्लेषण से एक मौलिक त्रिकोण का पता चलता है: डिजिटल और एआई टूल का सफल, उन्नत उपयोग तीन आश्रित कॉलम एकीकरण, डेटा शासन और परिवर्तन प्रबंधन पर आधारित है। एक क्षेत्र में कमजोरियां दूसरों की स्थिरता को कम करती हैं। उन्नत स्वचालन (खंड II) को अक्सर क्रॉस -सिस्टम डेटा प्रवाह की आवश्यकता होती है, जिसे मजबूत एकीकरण की आवश्यकता होती है। AI (धारा II, III) की प्रभावशीलता गंभीर रूप से विश्वसनीय, अच्छी तरह से -मानवीय डेटा पर निर्भर करती है। इन तकनीकी समाधानों के कार्यान्वयन और उपयोगकर्ताओं द्वारा उनके सफल अनुकूलन को बदले में मजबूत परिवर्तन प्रबंधन की आवश्यकता होती है।

ट्रस्ट बनाने के लिए एआई के बढ़ते उपयोग के लिए विशेष रूप से डेटा शासन परक्राम्य नहीं है। कई एआई प्रणालियों की "ब्लैक बॉक्स" प्रकृति और बड़ी मात्रा में डेटा पर उनकी निर्भरता काफी जोखिम (पूर्वाग्रह, डेटा सुरक्षा उल्लंघन, त्रुटियां) बनाती है यदि डेटा सावधानी से प्रबंधित नहीं किया जाता है। इसलिए इन जोखिमों को कम करने और उपयोगकर्ताओं और हितधारकों का विश्वास हासिल करने के लिए मजबूत डेटा शासन आवश्यक है जो एआई-समर्थित प्रक्रियाओं और ज्ञान की स्वीकृति और उपयोग के लिए आवश्यक है।

आखिरकार, बदलने की क्षमता एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में विकसित होती है। एक परिपक्व, मजबूती से लंगर वाले परिवर्तन प्रबंधन क्षमता का निर्माण करने वाले संगठन तकनीकी प्रगति के लिए लगातार अनुकूल होने और अपने डिजिटल निवेशों से स्थायी मूल्य आकर्षित करने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित हैं। आप नए उपकरणों, कार्यों और प्रक्रियाओं को तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से प्रतियोगियों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से अनुकूलित कर सकते हैं जो धारा IV में वर्णित गोद लेने की बाधाओं पर विफल होते हैं।

के लिए उपयुक्त:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

डिजिटल टूल्स की क्षमता: कैसे कंपनियां स्वचालन और सुरक्षा को अधिकतम कर सकती हैं

विश्लेषण से पता चला है कि जर्मन कंपनियों में डिजिटल उपकरणों की उच्च गोद लेने की दरों के बावजूद, स्वचालन और प्रक्रिया की विश्वसनीयता के लिए काफी संभावनाएं अप्रयुक्त रहती हैं। अक्सर 30-50% के कम लोड का हवाला देते हुए उन्नत कार्यों को संदर्भित करने की संभावना है, जिनकी सक्रियता महत्वपूर्ण दक्षता लाभ और जोखिम समर्थन का वादा करती है। बाधाएं इसके लिए विविध हैं और इसमें मानव कारक जैसे योग्यता की कमी और परिवर्तन प्रतिरोध, तकनीकी बाधाएं जैसे जटिलता और एकीकरण समस्याओं के साथ -साथ संगठनात्मक दोष जैसे रणनीतियों की कमी और नेतृत्व समर्थन की कमी जैसे संगठनात्मक दोष शामिल हैं।

इस अंतर को समाप्त करने और AI सहित डिजिटल निवेशों के पूर्ण मूल्य को लागू करने के लिए, एक रणनीतिक, समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता है। यह तकनीकी और डेटा -संबंधित मूल बातें (एकीकरण, डेटा शासन) के निर्माण के साथ कर्मचारियों की क्षमता संरचना, पेशेवर परिवर्तन प्रबंधन और मजबूत नेतृत्व को संयोजित करना चाहिए।

प्रबंधकों के लिए कार्रवाई के लिए सिफारिशें

1. एक उपयोग विश्लेषण के लिए जनादेश: कमीशन एक औपचारिक मूल्यांकन कि कैसे केंद्रीय डिजिटल और एआई उपकरण वास्तव में उनकी क्षमता की तुलना में उपयोग किए जाते हैं। फोकस स्वचालन और सुरक्षा कार्यों पर होना चाहिए। जहां संभव हो डेटा संग्रह के लिए विश्लेषण उपकरण या डीएपी का उपयोग करें।
2. एक नया अधिग्रहण खरीदने से पहले फ़ंक्शन सक्रियण की प्राथमिकता: सबसे पहले, नए टूल में निवेश किए जाने से पहले लक्षित प्रशिक्षण, प्रक्रिया समायोजन और अप्रयुक्त कार्यों के कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से मौजूदा प्लेटफार्मों के मूल्य को अधिकतम करने पर ध्यान केंद्रित करें।
3. एक रणनीतिक प्राथमिकता के रूप में परिवर्तन प्रबंधन की स्थापना करें: आंतरिक परिवर्तन प्रबंधन कौशल की संरचना में निवेश करें और उन्हें शुरू से ही सभी डिजिटल पहलों में एकीकृत करें। महत्वपूर्ण परिवर्तनों के लिए प्रबंधन स्तर के माध्यम से सक्रिय, दृश्यमान प्रायोजन करें।
4. निरंतर सीखने और समर्थन कार्यक्रमों पर रखें: अद्वितीय प्रशिक्षण से परे जाएं और भूमिका-विशिष्ट, निरंतर सीखने के रास्ते स्थापित करें। यदि आवश्यक हो, तो डीएपी द्वारा इसका समर्थन करें और वर्कफ़्लो में आवेदन पर ध्यान केंद्रित करें और ठोस लाभ।
5. मजबूत डेटा शासन स्थापित करें (विशेष रूप से एआई के लिए): एआई पहल के विश्वसनीय और नैतिक स्केलिंग के लिए एक बुनियादी आवश्यकता के रूप में परिभाषित भूमिकाओं, दिशानिर्देशों और गुणवत्ता मानकों के साथ एक स्पष्ट डेटा शासन फ्रेम को लागू करें।
6. रणनीतिक एकीकरण रोडमैप विकसित करें: डेटा सिलोस को तोड़ने और स्वचालन के लिए महत्वपूर्ण डेटा प्रवाह को सक्षम करने के लिए एक स्पष्ट एपीआई रणनीति और संभावित रूप से एकीकरण प्लेटफार्मों में निवेश करें।
7. उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और क्षमता की संस्कृति को बढ़ावा दें: उपयोगकर्ताओं से निरंतर प्रतिक्रिया के लिए तंत्र बनाएं और उन्हें आवश्यकताओं और परीक्षण समाधानों की परिभाषा में एक प्रारंभिक चरण में शामिल करें (यूएटी के लिए सर्वोत्तम अभ्यास लागू करें)।
8. मापें कि क्या मायने रखता है: उपकरण के उपयोग के लिए स्पष्ट कुंजी प्रदर्शन संकेतक (KPI) को परिभाषित करें, प्रक्रियाओं में दक्षता लाभ, सुरक्षा में सुधार के साथ -साथ प्रगति को आगे बढ़ाने और ROI साबित करने के लिए उपयोगकर्ताओं की क्षमता और संतुष्टि के लिए।

इन सिफारिशों को लगातार लागू करके, कंपनियां अपने डिजिटल टूल्स और उनके वास्तविक उपयोग की क्षमता के बीच अंतर को बंद कर सकती हैं और इस प्रकार प्रक्रियाओं के स्वचालन में महत्वपूर्ण प्रगति कर सकती हैं और उनकी सुरक्षा को मजबूत कर सकती हैं।

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