A CRM és az ERP mellett a 30-50% -os fel nem használt digitális munkaeszközök a marketing és az értékesítés-AI eszközökben is befolyásolják

A digitális eszközök fel nem használt potenciálja: az automatizálás és a folyamat megbízhatóságának lehetősége a német vállalatokban

A digitális átalakulás fejlődik a német vállalatokban, de a paradoxon továbbra is fennáll: míg a digitális munkaeszközök elfogadási aránya magas, potenciáljuk jelentős része, különös tekintettel az automatizálásra és a biztonsági funkciókra, továbbra sem használt. A felhasználói kérés csak 30-50% -os becslése valószínűleg tükrözi a fejlett funkciók használatát, nem pedig az eszközök alapvető használatát. Ez a birtoklás és a tényleges értékteremtés közötti eltérés jelentős, gyakran figyelmen kívül hagyott esélyt jelent. A meglévő eszközök, mint például a CRM, az ERP rendszerek, az együttműködési platformok és az AI-alapú megoldások egyre inkább, jelentős potenciált biztosítanak a folyamat hatékonyságának növelésére az automatizálás révén, és javítják a szervezeti ellenálló képességet a fokozott folyamat megbízhatóságával.

📊 Sok vállalat csak a digitális eszközök 30-50 % -át használja. Paradox módon az AI eszközök gyakran nem használják fel

Az elemzés azon központi akadályokat azonosítja, amelyek akadályozzák ezt a potenciál teljes kimerülését. Mindenekelőtt ez magában foglalja a képesítési hiányosságokat és a nem megfelelő képzési intézkedéseket, a munkaerő változásaival szembeni ellenállást, maga a technológiák összetettségét, a meglévő informatikai tájakba való integráció kihívásait, valamint a stratégiai fókusz hiányát és a menedzsment következetes támogatását.

Annak érdekében, hogy megszüntessék ezt a rést, és megvalósítsák a digitális befektetések teljes értékét, a vállalatoknak többdimenziós stratégiát kell folytatniuk. Az alapvető oszlopok az emberközpontú változáskezelés, a folyamatos tanulás kultúrájának létrehozása, a robusztus adatkezelési struktúrák végrehajtása-különösen az AI alkalmazásokhoz-, biztosítva a zökkenőmentes eszköz integrációját az API-k segítségével és a digitális fejlesztés kezelési szintjének félreérthetetlen elkötelezettségét. A következő ajánlások stratégiai keretet kínálnak a vállalatoknak a digitális eszközök használatának intenzitásának növelésére, és ezáltal jelentős előrelépés az automatizálás és a folyamat megbízhatóságában.

Alkalmas:

• Független AI platformok mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

A status quo: A digitális és AI eszközök használata vállalatokban

A német vállalati táj digitális penetrációja jól fejlődött, de az eszközök tiszta rendelkezésre állása kevés a tényleges felhasználási mélységükről és az ebből fakadó hozzáadott értékről. Az örökbefogadási arányok és a tényleges felhasználás közelebbi áttekintése jelentős rést mutat.

Örökbefogadás vs. tényleges használat: Leltár

A Németországban a bevált digitális iroda- és üzleti alkalmazások alapvető elfogadása lenyűgözően magas. A Bitkom Digital Office Index 2024 szerint szinte minden vállalat (98%) ERP alkalmazásokat (vállalati erőforrás -tervezés) használ. A CRM Systems (ügyfélkapcsolat -menedzsment) szintén elterjedt 91% -kal, ami szignifikáns növekedés, szemben a 2022 -es 77% -kal. A vállalati tartalomkezelési (ECM) megoldások a vállalatok 84% -ában találhatók (2022: 76%). Minden vállalat legalább egy digitális irodai megoldást használ. Ezek az adatok azt mutatják, hogy a német vállalatok standard digitális eszközökhöz való hozzáférés országszerte kapható, és nem képviseli az elsődleges akadályt.

Ezzel szemben a mesterséges intelligencia (AI) elfogadása van. Noha az érdeklődés és a befektetési hajlandóság magas - a vállalatok 40% -a tervezi az AI használatát jövőre, 46% -uk pedig a következő öt évben tervezi a befektetéseket - a tényleges végrehajtás még lényegesen alacsonyabb és heterogénebb. 2024 -ben a német vállalatok mintegy 17% -a használt AI -t. Ez egyértelmű szakadékot mutat az ágazatok és a vállalati méret között: az ipar egy úttörő, 31% AI -használattal, míg a szolgáltatási szektor elmarad. Különösen feltűnő a különbség a nagyvállalatok között (75% AI -t használ) és kkv -k (csak 16%) között. A nemzetközi összehasonlítások hasonló tendenciákat mutatnak: az amerikai tanulmányok a módszertantól függően, a módszertantól függően, 5% és 40% között találják meg, de a gyors növekedést jelzik. A globális a vállalatok 40% -át jelzi, hogy az AI -t használja, további 42% -uk értékeli a felhasználást. A McKinsey felmérés szerint a KI legalább egy üzleti funkcióban a vállalatok több mint háromnegyedét használja fel. Ez azt jelzi, hogy az AI örökbefogadás vezetést nyer, de még kevésbé megállapított és szignifikánsan változóbb, mint a hagyományos digitális eszközöknél.

Az elfogadási adatok összefüggésében csak a felhasználói kérelemben felvetett 30-50% -os felhasználási ráta állítását kell figyelembe venni. Nem valószínű, hogy ez a szám a széles körben elterjedt ERP vagy CRM rendszerek alapvető felhasználására vonatkozik. A bizonyítékok inkább azt jelzik, hogy ez a becslés a fejlett funkciók kihasználtságát vagy a szoftver teljes potenciáljának kimerülését jelenti. Gartner rámutat arra, hogy az alkalmazásokkal kapcsolatos nem megfelelő felhasználói tapasztalatok szükségessé teszik a Digital Adoption Solutions (DAS) használatát. A tanulmányok és a jelentések szerint a digitális média potenciálja gyakran nem kimerült, különösen a kkv -kban. Egy Muuuh csoportos tanulmány kimutatta, hogy a CRM-felhasználók 73% -a nem támogatja a saját szoftverét, ami azt jelzi, hogy az elégedetlenség, ami gyakran kapcsolódik a várt haszon használhatóságának vagy nem dúsításának hiányához. Az alacsony kapacitás kezdeti előfeltétele tehát érvényes, de valószínűleg az értékesebb, de összetettebb tulajdonságok használatának mélységére és aktiválására utal.

A digitalizálás észlelése a társaságban is van. Míg a Németországban foglalkoztatott munkavállalók csaknem 40% -a besorolja a vállalatát rendkívül vagy nagyon digitálisan, a Catch -up egyharmada megköveteli a digitális munkaszervezetet, és a vállalatok 64% -a sztrájkolónak tekinti magát. Ez hangsúlyozza az eszközök tiszta rendelkezésre állása és hatékony, transzformáló felhasználásuk közötti eltérést. A munkavállalók jelentős része szintén nem érzi magát elegendőnek a szükséges digitális készségekhez.

Az AI használatakor vannak speciális minták. A munkavállalók olyan eszközöket használnak, mint a Chatt magántulajdonban (54,3%) vagy vegyes (27,8%), mint kizárólag a munkához (17,9%). A vállalatokban a leggyakoribb alkalmazások az ügyfélszolgálat (56%), a kiberbiztonság (51%), a digitális asszisztensek (47%), a CRM (46%) és a készletgazdálkodás (40%). Noha a munkavállalók 75% -a úgy gondolja, hogy a generációs AI növeli termelékenységét, és hogy a használat gyorsan növekszik, a vezetőknek csak 1% -a írja le az AI használatát a vállalatban „érettnek”, azaz teljesen integrálva a munkafolyamatokba, és jelentős üzleti eredményeket hoz.

Az érték elvesztése: a kihagyott lehetőségek számszerűsítése

A digitális eszközök alszerkezete jelentős értékvesztést és a beruházás szuboptimális megtérülését (ROI) vezet a digitális átalakulás területén felmerülő hatalmas költségekhez. Ha az automatizálási funkciók nem használják fel, a kézi, nem hatékony folyamatok továbbra is fennállnak. Ha az integrált biztonsági funkciókat nem aktiválják vagy konfigurálják, akkor a biztonsági események és a megfelelés megsértésének kockázata növekszik.

A fel nem használt termelékenységi potenciál jelentős. A vizsgálatok azt mutatják, hogy a mérhető termelékenység növekszik az AI-felhasználás révén, még akkor is, ha az aktuális, még mindig alacsony a felhasználás (például 0,1–0,9% -os növekedési termelékenység növekedése). Hosszú távon a potenciált becslések szerint 1,5 százalékpontra becsüljük meg tíz év alatt, és a 43% -os növekedést meghatározzuk meghatározott feladatokban. A digitális örökbefogadási megoldások szolgáltatója, mint például a WhatFix jelentése, a termelékenység 35% -kal, a képzés 60% -kal történő csökkentése platformonként növekszik. Ezek a számok szemléltetik a konkrét értéket, amelyet a hatékonyabb szerszámhasználat felvehet.

Ezenkívül a szubstruktúra stratégiai versenykockázat. Azok a vállalatok, amelyek teljes mértékben kimerítik a digitális eszközöket és az AI rendszereket, nagyobb hatékonyságot, agilitást és innovatív erőt érnek el. Gyorsabban reagálhat a piaci változásokra, és új üzleti modelleket fejleszthet ki (a „kompozit vállalkozások” 80% -kal gyorsabbak az új funkciók bevezetésekor). Azok a vállalatok, amelyek továbbra is alapvető felhasználási kockázatot jelentenek, kockáztatják a kapcsolatot és veszélyeztetik piaci pozíciójukat.

A status quo elemzése tehát egy „örökbefogadási illúziót” mutat: az olyan alaprendszerek magas megvalósítási aránya, mint az ERP és a CRM, a digitális érettségre utal, amely azonban az automatizálás és a biztonság szempontjából a fejlett funkciók mély alszerkezetét elhárítja. Ez a különbség a jelenlét és a tényleges kompetencia között az alapvető probléma. Ezt a mintát megerősítik az AI technológiákban. Az AI örökbefogadása gyorsan növekszik, és óriási potenciállal rendelkezik, de a felhasználási rés valószínűleg még jobban kiemelt a nagyobb bonyolultság, az adatok függősége, az etikai aggályok és a nagyobb minősítési hiányok miatt, mint a hagyományos eszközökkel. A kkv -k és a nagyvállalatok közötti eltérés itt különösen egyértelmű. Végül is gyakran eltérés van a munkavállalók felfogása között a vállalat digitalizálásával és a saját képességükkel kapcsolatban, vagy a fejlett szerszámfunkciók tényleges használata között. Ez a téves ítélet akadályozhatja a felhasználás növelésére irányuló erőfeszítéseket, mivel a szükségletet nem lehet felismerni.

Alkalmas:

• Az értékesítési paradoxon-erdei az értékesítési csatornán: Az ügyfél utazása az AI, az Automation és a CRM holttestének ellenére!

Az automatizálási potenciál észlelése mélyebb szerszámhasználat révén

Sok vállalat már befektetett a nagy teljesítményű digitális eszközökbe, de gyakran csak az automatizálási képességeik töredékét használja. A CRM, az ERP rendszerek, az együttműködési platformok és az AI eszközök dámpotenciálja jelentős, és a meglévő funkciók célzott aktiválásával fel lehet emelni.

Az alapokon túl: figyelmen kívül hagyott munkafolyamat -automatizálási funkciók (CRM, ERP, együttműködési platformok)

CRM automatizálás

A modern CRM rendszerek sokkal többet kínálnak, mint a kapcsolatfelvételi adatkezelés. A fel nem használt funkciók gyakran magukban foglalják a feladatok automatizálását (például a nyomon követés emlékei), a munkafolyamat-szabályok meghatározása az ólom automatikus hozzárendelésére vagy a szolgáltatási esetek fokozódására, valamint az értékesítési teljesítményre vagy az ügyfelek elégedettségére vonatkozó jelentések automatizált létrehozására. A többcsatornás kommunikációs automatizálás lehetővé teszi az ügyfelek következetes kezelését különböző csatornákon (e-mail, közösségi média). Az integráció más rendszerekkel, például az ERP -vel vagy a marketing automatizálási eszközökkel, gyakran rendelkezésre áll, de nem teljes mértékben kihasználják a zökkenőmentes ügyfélszolgálat és az értékesítési folyamat biztosítása érdekében. Az alacsony felhasználás okai gyakran a rossz végrehajtás, a speciális folyamatokhoz való alkalmazkodás hiánya vagy a felhasználók nem megfelelő elfogadása.

ERP automatizálás

Az ERP rendszereket gyakran elsősorban olyan alapvető funkciókhoz használják, mint például a pénzügyi számvitel és az erőforrás -tervezés, míg a további automatizálási lehetőségek alapjáraton vannak. Példák erre a munkafolyamat-automatizálás létrehozása a jóváhagyási folyamatokhoz, például megrendelésekhez (megrendelés-jóváhagyások), a bemeneti számítások automatizált feldolgozása az OCR és a szabályalapú hozzárendelés felhasználásával, vagy a részvénykészlet-kezelés optimalizálása automatizált rendelési javaslatokkal vagy figyelmeztető üzenetekkel alacsony részvényeken. Az ERP rendszer más operációs rendszerekkel (CRM, ellátási lánc menedzsmentje) integrálása elengedhetetlen a folyamatos folyamat automatizálásához és átláthatóságához, de gyakran elhanyagolják. Az ERP automatizálási projektek kudarcának általános oka a mögöttes üzleti folyamatok nem megfelelő elemzése és illusztrációja a végrehajtás előtt.

Az automatizálás az együttműködési platformon (M365/Workspace)

A vezető együttműködési lakosztályok, például a Microsoft 365 és a Google Workspace erőteljes, de gyakran figyelmen kívül hagyott eszközöket tartalmaznak a munkafolyamat -automatizáláshoz:

• A Google Workspace: Az AppSheet lehetővé teszi az egyedi alkalmazások létrehozását és a munkafolyamatok automatizálását programozási ismeretek nélkül. A Google űrlapok használhatók a Google Sheets és az Apps Script segítségével a jóváhagyási folyamatokhoz és az egyszerű munkafolyamatokhoz. A Gmail kibővített szűrők és szabályok automatizálhatják az e-mail kezelést, és az AI-alapú funkciókat intelligens vászonban (DOCS, Lapok, diák) intelligens javaslatokat és építőelemeket kínálnak a hatékonyság növelése érdekében.
• A Microsoft 365: A Power Automats (korábban Flow) egy hatékony eszköz az automatizált munkafolyamatok létrehozásához a különböző Microsoft és harmadik fél alkalmazásain keresztül. A SharePoint integrált munkafolyamat -funkciókat is kínál, és a Power Automatonok integrációja a csapatokba lehetővé teszi az értesítések, engedélyek és feladatok automatizálását közvetlenül az együttműködési központban. A Microsoft ökoszisztémáján belüli zökkenőmentes integráció alapvető előnye.

Nincs kód/alacsony kódplatformok

A No-kód/alacsony kódexű platformok növekedése, amelyeket gyakran integrálnak a nagy lakosztályokba, vagy független megoldásokként kínálnak (például FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automats), demokratizálják az automatizálást. Ezek lehetővé teszik a speciális felhasználók számára, hogy saját automatizálási megoldásokat hozzanak létre mély programozási ismeretek nélkül. Ez felgyorsíthatja az automatizálási erőfeszítéseket, de egyértelmű iránymutatásokat, képzéseket és irányítási struktúrát igényel a vad növekedés és a kockázatok elkerülése érdekében.

Használja az AI -t az intelligens automatizáláshoz (adatelemzés, feladatok támogatása, folyamat optimalizálás)

A mesterséges intelligencia a hagyományos munkafolyamat -automatizálást új szakaszba növeli a kognitív készségek létrehozásával.

AI a munkafolyamat -automatizálásban

• Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP): Az AI modellek relevánsak lehetnek olyan strukturálatlan dokumentumokból, mint például számlák, dokumentumok, szerződések vagy e -mailek kivonása és osztályozása, amelyek drasztikusan csökkentik a kézi adatbevitelt.
• Prediktív készségek: Az AI felismeri a történelmi adatok mintáit a jövőbeli események előrejelzése érdekében. Példa erre a gépek prediktív karbantartása (prediktív karbantartás), a kereslet és a leltár előrejelzése vagy az ígéretes értékesítési lehetőségek azonosítása az ügyfelek viselkedése alapján.
• Intelligens továbbítás és döntéshozatal: Az AI elemezheti az ügyfelek érdeklődésének tartalmát és hangulatát (érzelmeit) annak érdekében, hogy automatikusan továbbítsa a megfelelő osztályhoz vagy a megfelelő alkalmazotthoz. Bonyolultabb döntéseket hozhat egy automatizált folyamaton belül, amely meghaladja az egyszerű IF-akkori szabályokat.

AI asszisztens és ügynökök

Az integrált AI asszisztensek (például a Microsoft Copilot, a Google Gemini vagy a CHATGPT beágyazott funkciók) automatizálhatják vagy támogathatják a különféle feladatokat: E -mailek, jelentések vagy marketingszövegek tervezését készíthetik, a hosszú dokumentumokat vagy találkozókat összefoglalják, a munkavállalók kérdéseinek megválaszolása a belső iránymutatásokkal (HR, IT), segítséget nyújtanak az adatok ütemezésében vagy támogatásában. Tehát -az úgynevezett „Agentic AI” egy lépéssel tovább megy, és különféle eszközök és források felhasználásával bonyolultabb, többlépcsős feladatokat végezhet.

Robotfolyamat -automatizálás (RPA) és intelligens automatizálás

Az RPA olyan szoftverrobotokat („botok”) jelöl, amelyek automatizálják a szabályalapú, ismétlődő feladatokat az emberi interakciók utáni utánzásával (például az adatok másolása az egyik alkalmazásból a másikba). Míg a klasszikus RPA a strukturált adatokra és az egyértelmű szabályokra támaszkodik, az AI -vel való kombináció (gyakran intelligens automatizálás vagy hiper -automáció) jelentősen kiterjeszti a lehetőségeket. Az AI lehetővé teszi az RPA botok számára a strukturálatlan adatok feldolgozását (például e-mailekből vagy PDF-ekből), a kontextushoz kapcsolódó döntések meghozatalát és a tapasztalatokból való tanulást. A jelentkezési példák megtalálhatók a vállalat szinte minden területén:

• Pénzügy: automatizált jelentéstétel, a számlák összehasonlítása, csalások észlelése, számlafeldolgozás.
• Emberi erőforrások: A munkavállalók beépítése/kikapcsolódása, fizetés számlázása, nyaralási kérelmek adminisztrációja.
• Ügyfélszolgálat: A szokásos vizsgálatok automatizált megválaszolása chatbotokon keresztül, összetett esetek továbbítása, az ügyfelek adatainak frissítése.
• Szállító és logisztika: Készletkezelés, megrendelés feldolgozása, a szállítási útvonalak optimalizálása.
• Egészségügy: A biztosítási igények feldolgozása, az ütemezés, a betegek adatainak adminisztrációja.
• Termelés: Megrendelés feldolgozása, minőség -ellenőrzés, beszállítói menedzsment.

Potenciális asztal

Az alábbi táblázat egy példát mutat be arra, hogy a nem használt automatizálási funkciók milyen gyakran rendelnek az egyes üzleti folyamatokhoz, és milyen előnyöket lehet elérni.

A fel nem használt automatizálási funkciók hozzárendelése az üzleti folyamatokhoz

A mai digitális üzleti világban számos fel nem használt automatizálási funkció létezik, amelyeket stratégiailag hozzá lehet rendelni a különféle üzleti folyamatokhoz annak érdekében, hogy a hatékonyság jelentős növekedése legyen. A munkafolyamat -szabályok, például a kedvezményekre vonatkozó CRM engedélyezési szabályok felgyorsíthatják az értékesítési ciklust, és biztosíthatják az árazás konzisztenciáját, amelyben olyan platformokat használnak, mint például a Salesforce, a Microsoft Dynamics 365 vagy az SAP CRM. Nincs olyan kód/alacsony kódplatform, mint például a Power Automate vagy az AppSheet az utazási költségekhez, csökkentik az adminisztratív erőfeszítéseket, és lehetővé teszik a gyorsabb visszatérítéseket a Microsoft 365, a Google Workspace, a FlowForma vagy a Creatio -val való integráció révén. Az AI-alapú Data Extraction (IDP) forradalmasítja az automatizált számviteli és a dokumentumfeldolgozást, ami gyorsabb fizetésekhez és kevesebb bemeneti hibához vezet, például az ERP rendszerekben, például az SAP és az Oracle vagy az RPA+AI komponensekkel rendelkező speciális IDP eszközökben. A prediktív elemzés területén az AI Solutions prediktív karbantartási figyelmeztetéseket kínál a termelési rendszerek számára, amely minimalizálja a nem tervezett lemondási időket, és a karbantartási költségek csökkenthetők, az ERP/MES rendszerek, az IoT platformok és a speciális AI megoldások támogatásával. Végül, az AI asszisztensek, az Agentic AI és az RPA technológiák, például a Chatt/Copilot e -mail tervekhez vagy az RPA -hoz a mesteradatok karbantartásához javítják a kommunikáció hatékonyságát és csökkentik az adatbeviteli hibákat, megvalósíthatók az M365 Copilot, a Google Gemini, az UIPath, az automatizálás bárhol vagy a kék prizmával.

Az automatizálási potenciál elemzése azt mutatja, hogy a lehetőségek jelentős része már azokban az eszközökben található, amelyekért a vállalatok már fizettek (CRM, ERP, M365/Workspace). Az elsődleges kihívás gyakran nem új eszközök vásárlása, hanem a meglévő, gyakran hatékony, de figyelmen kívül hagyott funkciók aktiválása és használata. Ugyanakkor az automatizálás demokratizálódása a paradoxonot okozza nem kód/alacsony kódú eszközökkel: felgyorsíthatja az adaptációt azáltal, hogy lehetővé teszi a speciális felhasználók számára, de jelentős kockázatot jelent a megfelelő irányítás, a biztonsági protokollok és a folyamatstandardok nélkül [lásd a III. Szakaszt]. Végül, az AI tágulási rétegként működik: nemcsak a meglévő feladatokat hatékonyabban automatizálja, hanem lehetővé teszi az automatizálás és a folyamat optimalizálásának teljesen új formáit a nem strukturált adatok, előrejelzések és intelligens segítség feldolgozásával, amely az automatizálás potenciáljának kvalitatív ugrása.

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

A folyamat megbízhatóságának megerősítése kibővített szerszámfunkciókon keresztül

Az automatizálás mellett a digitális eszközök és az AI rendszerek gyakran fel nem használt funkciókat kínálnak a folyamat megbízhatóságának növelésére. Ezen készségek aktiválása elengedhetetlen a kockázatok minimalizálása, a megfelelés biztosítása és az üzleti folyamatok ellenálló képességének megerősítése érdekében.

Bővített hozzáférés -vezérlési és identitási funkciók használata

A modern üzleti alkalmazások és platformok messze túlmutatnak az egyszerű jelszó bejelentkezésen, és olyan szemcsés vezérlési mechanizmusokat kínálnak, amelyeket gyakran nem konfigurálnak vagy használnak. Ez vonatkozik az olyan alapvető rendszerekre, mint az ERP és a CRM, valamint az együttműködési lakosztályokra (M365, Google Workspace) és a speciális hozzáférési vezérlő rendszerekre (Access Control Systems, ACS).

ROL -alapú hozzáférés -vezérlés (RBAC)

Alapvető elv az RBAC iránymutatásainak szigorú meghatározása és végrehajtása. Gondoskodni kell arról, hogy a felhasználók csak azokhoz az adatokhoz és funkciókhoz férhessenek hozzá, amelyek nélkülözhetetlenek a konkrét szerepükhöz. Számos rendszer eszközöket kínál ezeknek a szerepeknek a kezelésére, de a kezdeti konfiguráció és a folyamatos gondozás gondozást és stratégiai tervezést igényel. Az olyan eszközök, mint a BetterCloud, támogathatják az engedélyek kezelését olyan felhő környezetben, mint például az Office 365.

Identitás életciklus -menedzsment

A biztonság kritikus, gyakran elhanyagolt aspektusa a felhasználói menedzsment automatizálása, különösen a lemondás. Amikor az alkalmazottak elhagyják a társaságot, vagy megváltoztatják szerepüket, akkor hozzáférési jogaikat azonnal és teljes mértékben vissza kell vonni. Az integrált eszközök vagy az identitáskezelő platformok automatizálhatják ezt a folyamatot, és minimalizálhatják a jogosulatlan hozzáférés kockázatát az elavult számlákon keresztül. Ez egy olyan terület, ahol a kézi folyamatok hajlamosak a hibákra, és jelentős biztonsági hiányosságokat hagyhatnak.

Többtényezős hitelesítés (MFA) és a kontextushoz kapcsolódó hozzáférés

Míg az MFA egyre inkább szabványossá válik, sok platform kiterjesztett, kontextushoz kapcsolódó hozzáférési irányelveket kínál. Ezek korlátozhatják a hozzáférést olyan tényezők alapján, mint például a felhasználó helye, a használt eszköz (eszköz egészsége) vagy a napszak állapota, és így további biztonsági szintet hoznak létre. A biometrikus ellenőrzési módszerek (ujjlenyomat, arcfelismerés) szintén integrálhatók az identitásvizsgálat megerősítésére.

Speciális hozzáférési vezérlő rendszerek (ACS)

A dedikált AC -ket gyakran használják a fizikai helyek és a kritikus informatikai infrastruktúra biztosítására. Ezek a rendszerek hardvert (például kártyaolvasó, vezérlő) és szoftvert kínálnak a fizikai és logikai hozzáférés kezelésére. Fontos, de néha figyelmen kívül hagyott szempontok a megoldás skálázhatósága a vállalati növekedéssel való lépést és a más biztonsági rendszerekbe való integráció képességét (például videofelvétel, riasztórendszerek) az egységes biztonságkezeléshez.

Alkalmas:

• AI SEO-AI-alapú SEO eszközök és generatív motor optimalizáláshoz (GEO): Átfogó fejlesztések, technológiák és gyakorlati példák

Az integrált megfelelési és megfigyelő eszközök használata

Számos platform olyan eszközöket tartalmaz, amelyek hozzájárulhatnak a szabályozások és a megfigyelési tevékenységek betartásához, de aktívan kell használni és konfigurálni.

Licencgazdálkodás a biztonság érdekében

A licencfelfigyelés nemcsak a költségszabályozást szolgálja, hanem fontos biztonsági tényező is. Az inaktív felhasználói fiókok vagy a nem használt licencek a potenciális támadási vektorokat képviselik. A támadási terület csökkenthető e számlák azonosításával és deaktiválásával. A speciális eszközök segíthetnek az engedélyek kezelésében és optimalizálásában.

Adatvesztés -megelőzés (DLP)

Az olyan platformok, mint a Microsoft 365 és a Google Workspace, olyan DLP -funkciókkal rendelkeznek, amelyek e -mailben vagy felhőalapú tároláson keresztül azonosíthatják és blokkolhatják az érzékeny adatok (például ügyféladatok, pénzügyi információk, szellemi tulajdon) nem szándékos vagy rosszindulatú részeit. Ezeket a szabályokat azonban kifejezetten a vállalat igényeinek és kockázatainak a hatékonyság érdekében kell konfigurálni.

Ellenőrzési protokollok és jelentések

Az integrált ellenőrzési protokollok használata elengedhetetlen a felhasználói tevékenységek, a rendszerváltozások és a hozzáférési minták megértéséhez. Számos rendszer ezeket az eseményeket részletesen rögzíti, de a protokollokat rendszeresen ellenőrizni kell, vagy még jobb, ha tovább kell továbbadni a Központi Biztonsági Információkhoz és az Eseménykezelő Rendszerekhez (SIEM) az automatizált elemzéshez. A nyomon követési képesség elengedhetetlen a megfelelés és a kriminalisztikai tanulmányokhoz.

Megfelelési funkciók

Az eszközöknek konkrét megfelelési tanúsítással rendelkezhetnek. Az olyan irányítási platformok, mint például a CoreView vagy az AVoint Cloud Courtance, elősegítik a megfelelőségi irányelvek végrehajtását és nyomon követését olyan környezetben, mint az Office 365.

AI által támogatott biztonsági javítások

A mesterséges intelligencia új lehetőségeket kínál a proaktív elismerésre és a biztonsági fenyegetések elleni védelemre.

Anomália észlelése

Az AI rendszerek megtanulhatják, hogy mi van a „normál” viselkedés egy rendszerben vagy hálózatban, és az eltéréseket (rendellenességeket), amelyek jelezhetik a biztonsági eseményeket. A konkrét alkalmazási esetek a következők:

• Csalások felismerése: A szokatlan tranzakciós minták azonosítása (például nagy mennyiség, szokatlan helyek, gyors frekvencia).
• Behatolás észlelése: A sztrájkoló hálózati forgalom felismerése (például adatok exiltrációja, DDOS támadások), gyanús regisztrációs tesztek vagy szokatlan felhasználói viselkedés.
• Végpont biztonsága: A rosszindulatú programok vagy a nem engedélyezett tevékenységek nyomon követése számítógépeken vagy mobil eszközökön.
• IAM fejlesztése: riasztás a gyanús hozzáférési kérelmek, a szokatlan engedélyezési bővítések vagy a veszélyeztetett számlák számára.

Fenyegető intelligencia és előrejelzés

Az AI hatalmas mennyiségű fenyegetés adatot (fenyegetés -takarmányok) elemezhet a releváns kockázatok rangsorolására, a támadási szokások felismerésére (TTP -k - taktika, technikák és eljárások), sőt a jövőbeli támadások előrejelzésére vagy a gyengeségek azonosítására. Az AI felhasználható a sötét háló megfigyelésére az ellopott hozzáférési adatok vagy a tervezett támadások alapján.

Automatizált reakció az eseményekre

Az AI automatizálhatja az első lépéseket egy biztonsági esemény, pl. Az érintett rendszerek elkülönítésével, a rosszindulatú IP -címek blokkolásával vagy a sérült fiókok deaktiválásával, amely lerövidíti a válaszidőt.

Potenciális asztal

Az alábbi táblázat gyakran összekapcsolja a fel nem használt biztonsági funkciókat a kezelhető konkrét kockázatokkal.

A nem használt biztonsági funkciók hozzárendelése a kockázatcsökkentéshez

A kockázatcsökkentéshez nem használt biztonsági funkciók hozzárendelése különféle funkcionális kategóriákat tartalmaz, a releváns platformok és eszközök alkalmazási területeit és az alkalmazási területeket figyelembe lehet venni. A hozzáférés -vezérlés területén a granulált RBAC konfiguráció támogatást nyújt a jogosulatlan hozzáférés vagy az adatvédelmi megsértések megelőzésében, amelyeket például az M365/Azure AD, a Google Workspace admin vagy az ERP/CRM biztonsági beállításaival lehet elérni. Ezen intézkedés mellett az automatizált visszaszorítás döntő hozzájárulást nyújt a folyamatos engedélyek és a kapcsolódó bennfentes kockázatok minimalizálásához, az IAM rendszerekkel, a HR rendszer integrációival, valamint az M365 vagy a Google munkaterület -megoldásokkal.

A megfelelési és megfigyelési kategóriában a konfigurált DLP -szabályok biztosítják az érzékeny adatok vízelvezetése elleni védelmet, amelyet olyan alkalmazások támogatnak, mint például az M365 Security és a megfelelés vagy a Google Workspace Biztonsági Központ. Az aktív ellenőrzési naplóelemzés fontos szerepet játszik a megfelelés megsértésének megelőzésében vagy a folyamatok nyomon követhetőségének hiányában. A SIEM rendszerek, például a Splunk vagy a QRadar, valamint az M365 és a Google Workspace naplóadatainak értékes eszközei itt.

Az AI biztonság területén az AI-alapú anomáliák felismerését használják a számla-promóció és az illetéktelen penetráció elleni intézkedésként. Ezt speciális AI biztonsági platformok vagy olyan speciális funkciók, például az Azure AD identitás védelmével érik el.

A biztonsági funkciók elemzése világossá teszi, hogy a hatékony folyamat megbízhatósága nagymértékben függ a szokásos üzleti alkalmazásokba beágyazott szolgáltatások helyes konfigurációjától és használatától (M365, Workspace, ERP, CRM). Ezeknek a funkcióknak a kivonása közvetlenül a biztonsági hiányosságokhoz vezet, függetlenül a dedikált biztonsági eszközökbe történő beruházásoktól. Ugyanakkor az automatizálás mindkét irányban hatással van a biztonságra: növelheti a biztonságot (például automatizált depreszis vagy javítással), de a rosszul rögzített automatizálási eszközök (például a túl magas jogú RPA robotok, a szabályozatlan alacsony kódú alkalmazások) gyenge pontokká válhatnak. Ez hangsúlyozza annak szükségességét, hogy a biztonsági szempontokat közvetlenül az automatizálási stratégiába integráljuk. Végül, az AI-alapú biztonsági eszközök (anomali észlelése, fenyegetés előrejelzése) hatékonysága alapvetően az alapul szolgáló adatok minőségétől, teljességétől és irányításától függ. A rossz adatminőség elkerülhetetlenül megbízhatatlan AI biztonsági eredményekhez vezet (hamis riasztások vagy figyelmen kívül hagyott fenyegetések), amelyek hangsúlyozzák az adatkezelés kritikus szerepét (lásd a VI. Szakaszt).

A használati rés diagnosztizálása: Fő akadályok és kihívások

Annak érdekében, hogy áthidaljuk a rést a digitális eszközök potenciálja és annak tényleges felhasználása között, elengedhetetlen a mögöttes akadályok megértése. Ezeket nagyjából meg lehet osztani az emberi, technológiai és szervezeti tényezőkre.

Az emberi tényező: minősítési hiány, képzés és ellenállás hiánya

Képesítési hiányosságok és képzés

A digitális készségek és a nem megfelelő képzési ajánlatok hiánya az egyik legnagyobb akadály. A munkavállalóknak gyakran hiányzik a rendelkezésre álló funkciók ismerete vagy a hatékony felhasználás képessége. A munkavállalók csaknem háromnegyede nem érzi magát elegendőnek a munka során szükséges digitális készségekhez. Az AI technológiák szigorítják ezt a problémát egy meredekebb tanulási görbével és a speciális know-how-hoz való szükségességgel. A meglévő képzési tanfolyamok gyakran nem megfelelőek, túl rövidek, és nem nyújtanak folyamatos támogatást a mindennapi munkában.

A változással szembeni ellenállás

Az ismeretlen félelem, a munkahelyi biztonsággal kapcsolatos aggodalmak (különösen az AI és az automatizálás összefüggésében), az új eszközök vagy folyamatok előnyeibe vetett hit hiánya az ellenállást. Ezt megemlítik az egyik legfontosabb akadálynak. A menedzsment nem megfelelő kommunikációja gyakran növeli ezeket az ellenállásokat.

A felhasználói integráció hiánya

Ha új eszközöket vezetnek be anélkül, hogy bevonják a jövőbeli felhasználókat a kiválasztási vagy megvalósítási folyamatba, ez gyakran a megoldás rossz illeszkedéséhez és az alacsony elfogadáshoz vezet. A jelentést és célt („miért?”) A változást egyértelműen el kell továbbítani a felhasználók számára. A felhasználói elfogadási tesztelési (UAT) fázisok gyakran nem tudják megragadni a felhasználók tényleges igényeit, ha ezeket nem gondosan megtervezik és végrehajtják.

Kognitív túlterhelés és összetettség

A munkavállalók egyre több alkalmazással szembesülnek, ami súrlódási veszteségekhez és kevesebb felhasználáshoz vezethet. Az adaptáció megnehezíti az eszközök és funkciók folyamatos vagy megváltoztatását. Maga a szoftver lehet eredendően összetett, kevésbé intuitív vagy rosszul megtervezett, ami gátolja az elfogadást.

Technológiai akadályok: Komplexitás, integrációs problémák és régi rendszerek

Szerszám bonyolultsága

Maga a szoftver felhasználhatja a túlzott bonyolultságot, a logikátlan felhasználói felületet vagy a rossz formatervezést. Az AI eszközök további technikai bonyolultsággal rendelkeznek.

Integrációs kihívások

A különféle eszközök közötti zökkenőmentes integráció hiánya az adat silókhoz, a megszakított munkafolyamatokhoz és a felhasználók frusztrációjához vezet. Az AI integrálása a meglévő rendszer tájakba különleges kihívás. A harmadik fél integrációitól való függőség elrejtheti a további kockázatokat. Az API-k döntő fontosságúak az integráció szempontjából, de speciális know-how-t igényelnek, és gyakran hiányzik az egységes szabványok.

Alts Systems (Legacy Systems)

Az elavult informatikai infrastruktúra és a régi alkalmazások akadályozzák a modern eszközök és a fékek digitális átalakítási kezdeményezéseinek bevezetését. A régi rendszerek migrációja gyakran összetett és drága.

Adatproblémák

Az adatminőség hiánya, a rossz adatok rendelkezésre állása és a nem megfelelő adatkezelés hatalmas akadályok, különösen az AI projektek esetében. Az adatvédelem és az adatok biztonsága szintén jelentős akadályokat jelent az AI elfogadásában.

A nem megfelelő eszközök kiválasztása

Az olyan eszközök döntése, amelyek nem felelnek meg a tényleges üzleti követelményeknek vagy folyamatoknak, vagy egy nem megfelelő szolgáltató megválasztásának, gyakran a kezdeményezés kudarcához vezet.

Szervezeti tényezők: A stratégia hiánya, a vezetési támogatás hiánya és az erőforráshiány

Hiányzik a tiszta látás és stratégia

A digitális átalakulás, a nem egyértelmű célkitűzések vagy az átfogó üzleti célok felé irányuló tájékozódás hiánya gyakran a digitalizációs kezdeményezések kudarcához vezet. Sok vállalatnak van digitális stratégiája papíron, de a végrehajtás miatt kudarcot vall. Különösen egy speciális AI -stratégia hiányzik.

Nem megfelelő vezetési támogatás

Az elkötelezettség hiánya, a látható támogatás hiánya (szponzorálás) és a menedzsment szintjén keresztüli nem megfelelő támogatás aláássa az átalakulási erőfeszítéseket. Lehet, hogy a vezetők nem felelnek meg a kívánt magatartásnak, vagy maguknak a követelményeknek nem értik meg.

Erőforrás -korlátozások

A költségvetés, az idő és a személyzet hiánya- különösen a minősített IT és az AI szakemberek- jelentős akadály.

Szervezeti silók

A rossz kommunikáció és az együttműködés hiánya a különböző osztályok vagy csapatok között akadályozza az eszközök integrált használatát és a nehéz átfogó átalakítási folyamatokot.

A siker mérésének hiánya

A kulcsfontosságú adatok (KPI) meghatározásának és üldözésének nehézségei az eszköz elfogadásának mérése, a hatékonyság növekedése vagy a ROI megnehezítik a beruházásokat és az ellenőrzési javítási intézkedéseket.

Kulturális szempontok

A változásokkal szembeni ellenállás gyakran mélyen gyökerezik a vállalati kultúrában. Az innovációs kultúra vagy a nem megfelelő adat -vezérelt gondolkodás hiánya akadályozhatja az AI bevezetését.

Potenciális asztal

Az alábbi táblázat összefoglalja a leggyakoribb akadályokat, amelyek ellenzik a digitális és AI eszközök optimális használatát.

A digitális és AI eszközök használatának általános akadályai

A digitális és AI eszközök használatának általános akadályai három fő kategóriából származnak: az emberi tényező, a technológiai akadályok és a szervezeti tényezők. A képesítési hiány és a képzés hiánya központi szerepet játszik az emberi tényezőben, ami alacsony kompetenciához, örökbefogadáshoz és hibákhoz vezethet. Ezenkívül az ellenállás és a munka elvesztésétől való félelem gátolja az elfogadást és a késleltetést. A technológiai akadályok magukban foglalják az olyan eszközök bonyolultságát és barátságtalanságát, amelyek frusztrációt és hatékonyságot okoznak, és így rontják a felhasználást, valamint a meglévő régi rendszerekbe történő integráció hiányát, amelyek adat silókat okoznak, és a folyamat megszakításokat okoznak, és akadályozzák a hatékonyságot. Szervezeti szinten gyakran hiányoznak egyértelmű stratégiák, amelyek tévesen irányították az erőfeszítéseket és az erőforrásokat. Hiányzik a menedzsment támogatás is, amely veszélyeztetheti a projekteket, mivel hiányoznak az erőforrások és a támogatás. Végül is az olyan erőforrás -korlátozások, mint az idő, az idő, a pénz vagy a személyi hiány, gyakran a projektek késleltetéséhez, túlterheléshez vagy akár a projektek lebontásához vezetnek.

Az akadályok elemzése azt mutatja, hogy ritkán jelennek meg izoláltak, de összetett, összekapcsoló rendszert alkotnak. Például a vezetési támogatás hiánya gyakran egyértelmű stratégiához és a képzési intézkedések alulfinanszírozásához vezet. A nem megfelelő képzés viszont súlyosbította a képesítési hiányosságokat, és növeli a félelmeket és az ellenállást. A komplex eszközök megfelelő képzés vagy változáskezelés nélkül elkerülhetetlenül alacsony elfogadáshoz vezetnek. A technológiai problémák, például az integráció hiánya, gyakran a rossz tervezés és a nem megfelelő kereszteződéses együttműködés tünetei. Ezért a holisztikus megközelítés elengedhetetlen.

Az alacsony használat alapvető oka gyakran a „miért” hiányban rejlik: nem lehet egyértelműen kommunikálni és bemutatni a végfelhasználókat, akiknek a viselkedése az, hogy megváltoztassa az új eszközök vagy folyamatok konkrét előnyeit és hozzáadott értékét. Ha a felhasználók nem ismerik fel, hogy egy új eszköz miként megkönnyíti vagy javítja munkájukat, akkor hiányzik a tanulás erőfeszítéseinek ösztönzése, különösen, ha a régi rutinok „elég jó” működnek.

Ezenkívül az AI bevezetése meghúzza a hagyományos digitális eszközök alkalmazkodásának meglévő törési pontjait. A képesítések, az ellenállás, az integráció és a stratégia területén felmerülő kihívások növelik az AI kiegészítő összetettségi szintjeit (adatkövetelmények, etika, költségek, speciális tehetségek). Azok a vállalatok, amelyek már harcolnak az alapvető digitális örökbefogadással, az AI végrehajtását még nehezebbnek találják.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Az eszköz értékének maximalizálására szolgáló stratégiák: Az elfogadás és a kompetencia előmozdítása

Az akadályok leküzdése és a digitális eszközök teljes potenciáljának kiaknázása érdekében célzott stratégiákra van szükség, amelyek kidolgozzák és támogassák és támogassák az alkalmazottak készségeit, valamint a szervezeti változásokat.

Kompetenciaszerkezet: Modern képzés, átképzés és folyamatos tanulás

Menj túl az egyedi edzésen

A sikeres eszközhasználat nem csupán a kezdeti bevezető eseményeket igényli. Folyamatos, szerep -specifikus és kontextushoz kapcsolódó tanulási ajánlatokra van szükség, amelyek a felhasználók szoftverével és igényeivel növekednek.

Felhasználói elfogadási tesztelés (UAT) tanulási esélyként

Az UAT fázist nemcsak műszaki tesztnek kell tekinteni, hanem a felhasználói képzés, a visszacsatolás gyűjtésének és az elfogadás előmozdításának korai lehetőségének. A valódi végfelhasználókat korán be kell integrálni, és megfelelően fel kell készülni a tesztfeladatokra.

Hatékony képzési módszerek

A különféle módszerek keveréke gyakran a leghatékonyabb: strukturált tanfolyamok, öntanulás modulok, vonat-edzői megközelítések, mentorálás, gondozott tudás-adatbázisok és GYIK, valamint a kontextus-érzékeny segítség közvetlenül az alkalmazásban (lásd a DAPS). Az AI képzés esetén különösen fontos nemcsak a művelet („Hogyan?”) Átadása, hanem az alapvető megértés („Mi az/tud/mi nem?”), Az etikai szempontok és a technológia határainak kezelése.

Összpontosítson az előnyökre és a munkafolyamatra

A képzésnek arra kell összpontosítania, hogy az eszközök hogyan oldják meg a felhasználók konkrét problémáit, és ésszerűen beépíthetők a napi munkavégzésbe, ahelyett, hogy csak a felsorolási funkciókat sorolnák fel.

A kompetencia fejlesztésének stratégiája

A vállalatoknak a célzott UPSKY és a megmentési programok révén kell foglalkozniuk az általános digitális képesítési réssel.

Alkalmas:

• Mesterséges intelligencia: A szigeti megoldások útja az integrált digitális AI stratégiához az Otto példájának felhasználásával az e-kereskedelemben

Az emberi oldal kezelése: Hatékony változáskezelés és kommunikáció

Integrálja a változáskezelést korán

A változáskezelést meg kell tervezni, és a projektmenedzsmentről szóló projekt kezdetétől kell végrehajtani. A Prosci -adatok azt mutatják, hogy a kiváló változáskezelés drasztikusan növeli a projektek sikerének valószínűségét.

Strukturált megközelítés (például prosci adkar)

Az olyan megalapozott modellek, mint az Adkar (tudatosság, vágy, tudás, képesség, re -követés), keretet kínálnak az egyének szisztematikus kísérésére a változási folyamat révén.

Egyértelmű kommunikációs stratégia

Az átfogó kommunikációs terv elengedhetetlen. Rendszeres, nyitott, átlátható információkat kell biztosítania a különböző csatornákról. A jövőképet, a célokat, az igazolást, az ütemtervet és a munkavállalókra gyakorolt ​​hatásokat egyértelműen közölni kell. A megfontolást proaktív módon kell kezelni. A kommunikációnak ideális esetben a megbízható küldőktől (például a menedzserek) kell lennie.

Minimalizálja a rendellenességeket

A munkavállalókra gyakorolt ​​negatív hatásokat meg kell tervezni és párnázni. Ez magában foglalja az erőforrások és a támogatás biztosítását, valamint a lehetséges szerepek egyértelműségét.

Konstruktív módon találkozni az ellenállással

Meg kell érteni az ellenállás okait. A cél az, hogy ezt nyílt kommunikáció, az érintettek integrációja és az előnyök bemutatása révén konvertáljuk.

Biztonságos elfogadás: Vezetési támogatás és munkavállalói képesítések

Aktív és látható szponzorálás

A felső vezetési szint (C-Suite) döntő szerepét nem lehet elég hangsúlyozni. Aktívan elő kell mozdítania a változást, kommunikálnia kell a jövőképet, biztosítania kell az erőforrásokat és meg kell mutatnia a kívánt viselkedést. Az aktív szponzorálás a változási kezdeményezések legfontosabb sikertényezője.

Engedélyezze a bajnokokat

Az úgynevezett változási bajnokokat vagy a csapatok szuperhasználóit azonosítani kell és lehetővé kell tenni a kollégák támogatását, informális képzést és szorzóként való alkalmazást.

Felhasználói integráció és visszajelzés

Az érdekelt feleket, különösen a végfelhasználókat, korán és folyamatosan integrálni kell. A visszajelzést aktívan fel kell ragadni és javításra kell használni.

Felhasználói központosítás

Az új eszközök és folyamatok megtervezésének és megvalósításának következetesen a felhasználók tényleges igényeire kell összpontosítania, és célja a mindennapi munkájuk javítása.

Technológiai támogatás: A digitális örökbefogadási platformok (DAPS) szerepe

A DAPS funkcionalitása

A DAPS szoftvermegoldások (például Whatfix, Hasznos, Pendo, Walkmen), amelyeket a meglévő alkalmazások további rétegeként állítanak elő. Kontextus-érzékeny utasításokat, interaktív áttekintéseket, segítséget és fedélzeti támogatást kínálnak közvetlenül a megfelelő szoftveren belül.

Előnyök

A DAPS felgyorsíthatja a fedélzeti beépítést, csökkentheti az edzési időket és a költségeket, csökkentheti a támogatási vizsgálatok számát, növelheti az alkalmazási kompetenciát és biztosíthatja a felhasználási elemzéseket. Gartner azt jósolja, hogy a szervezetek 70% -a fogja használni a DAPS -t 2025 -ig.

Szerepe a változáskezelésben

A DAPS taktikai eszközként szolgálhat a változáskezelésben azáltal, hogy megkönnyíti a tudás és készségek (tudás és képessége az ADKAR modellben) elsajátítását, és folyamatos támogatás révén elősegíti a horgonyzást (tisztítást).

Potenciális asztal

Az alábbi táblázat összefoglalja az eszköz elfogadásának és kompetenciájának előmozdításának bizonyított gyakorlatait.

Bevált gyakorlatok az eszköz elfogadásának és kompetenciájának előmozdításához

Az eszköz elfogadásának és kompetenciájának előmozdításának bevált gyakorlatai számos stratégiai megközelítést tartalmaznak. A kompetenciaszerkezet területén a folyamatos, szerep -specifikus képzés elengedhetetlen a készségek növeléséhez és előmozdításához. A változáskezeléssel a korai és az integrált változáskezelés ajánlott az ellenállás és a bizonytalanság minimalizálása érdekében. A vezetés és a képesítés központi szerepet játszik, az aktív vezetői szponzorálás biztosítja, hogy mind a szükséges támogatást, mind az erőforrásokat garantálják. Ugyanakkor a felhasználók integrációja döntő jelentőségű a visszacsatolási hurkokkal a relevancia és a személyes felelősség előmozdítása érdekében. Technológiai szinten a digitális örökbefogadási platformok (DAP) vagy az alkalmazáson belüli támogatás végrehajtása támogatja az igény szerinti támogatást és a felhasználási hatékonyság mérését.

A siker stratégiáinak elemzése azt mutatja, hogy az eszközhasználat előmozdítása folyamatos folyamat nem egyszeri esemény. Folyamatos erőfeszítéseket igényel a képzés, a támogatás, a kommunikáció és a megerősítés terén, messze túl a kezdeti végrehajtáson. A vezetés linchpinként kristályosodik: a vállalat menedzsmentjén keresztüli aktív, látható szponzorálás a legerősebb tényező, amelyet a legjobban hangsúlyoznak az ellenállás leküzdése és a sikerhez vezetve. E elkötelezettség nélkül más erőfeszítések könnyedén kiszivárognak. Végül is a technológiák, például a DAPS támogathatják az elfogadást, de nem helyettesíthetik a stratégiát. Értékes taktikai segédeszközök az ismeretek és készségek átadása érdekében, de a legjobb, ha átfogó, jól megtervezett változáskezelési és képzési stratégiában dolgoznak.

Fektesse az alapot: Kritikus sikertényezők

Annak érdekében, hogy a digitális eszközök fejlesztése fenntartható legyen, és hogy teljes mértékben növelje az automatizálás és a biztonság lehetőségét, a vállalatoknak szilárd alapot kell létrehozniuk a technológiai integrációból, az adatminőségből és a szervezeti változások képességéből.

Integrációs architektúra: Az API -k és a zökkenőmentes kapcsolat fontossága

A silók kinyílnak

A hatékony, automatizált folyamatok egyik legnagyobb akadálya a szervezeti és technológiai silók. A rendszerek közötti integráció hiánya a kézi adatátvitelhez, az elbocsátáshoz és a hatékonysághoz vezet. Ezért a jól átgondolt integrációs stratégia elengedhetetlen a zökkenőmentes adatáramlás lehetővé tételéhez és a végpontok közötti folyamatok automatizálásához.

Az API -k szerepe

Az alkalmazásprogramozási interfészek (API -k) azok a technológiai hidak, amelyek lehetővé teszik a különböző szoftverrendszerek kommunikációját és az adatok automatikus cseréjét. A nos -dokumentált, biztonságos, megbízható és szabványosított API -k elengedhetetlenek a sikeres integrációhoz.

Az integráció előnyei

A sikeres integráció számos előnyt kínál: Az adatok valós időben szinkronizálódnak a rendszerhatárok között, ami javítja az adatminőséget és a következetességet. Bővíti a munkafolyamat -automatizálás lehetőségeit, például a CRM, az ERP és a marketing automatizálási rendszerek összekapcsolásával. Végül az egységes adat alap lehetővé teszi a megalapozott üzleti döntéseket.

Integrációs stratégia

A vállalatoknak stratégiai megközelítésre van szükségük az integrációhoz. Ez magában foglalja a jobb API-k gondos kiválasztását, a tényezők, például a költségek, a méretezhetőség, a biztonság és a szolgáltató támogatását, valamint az integrációs platformok (IPAAS) vagy az SAP Integration Suite vagy az APIX-Drive potenciális használatát az interfészek kezelésének egyszerűsítése érdekében. Az integrációs erőfeszítések sikere gyakran közvetlenül mérhető az automatizálási mutatók fejlesztéseivel, például a ciklusidő csökkentésére és a hiba minimalizálására.

Adatok üzemanyagként: Az adatminőség és a kormányzás biztosítása a KI és az automatizáláshoz

Az adatok alapvetőek

Az adatok az AI „Life Elixir” és minden hatékony automatizálás alapja. A rossz adatminőség elkerülhetetlenül rossz eredményekhez vezet - a „szemétbe, a szemét ki” alapelve egy adott fokozatra vonatkozik.

Az adatkezelés meghatározása

Az adatkezelés az átfogó keretre utal - amely iránymutatásokból, szabványokból, folyamatokból és szerepekből áll - az adatbázisok kezelésére. A cél az adatok elérhetőségének, használhatóságának, integritásának és biztonságának biztosítása a vállalat egész területén.

Jelentése az AI/automatizáláshoz

A kiváló minőségű, jól kezelt adatok nélkülözhetetlenek:

• Megbízható AI modellek: A torzulások csökkentése (torzítás), a pontosság javítása és az eredményekbe vetett bizalom felépítése.
• Hatékony automatizálás: Győződjön meg arról, hogy az automatizált folyamatok a helyes adatokon és a kívánt funkción alapulnak.
• Megfelelőség: A jogi előírások betartása (például GDPR/GDPR, CCPA).
• Biztonság: Az AI modellek képzéséhez vagy automatizált munkafolyamatokban felhasznált érzékeny adatok védelme.

Fontos irányítási gyakorlatok

A központi gyakorlatok magukban foglalják az adatminőségi előírások meghatározását, azok folyamatos megfigyelését és az adatok beállításának folyamatainak létrehozását. Fontos a metaadatok kezelése (amelyet gyakran az adatkatalógusok támogatnak), az egyértelmű hozzáférés -ellenőrzési szabályok, az adatok életciklusának kezelése, az egyértelmű felelősségek meghatározása (adattulajdon/irányítás), az adatok származásának és felhasználásának nyomon követése (adatcsalád/származási hely), az iránymutatások központi kezelése és az etikus adatok felhasználása biztosítása.

AI az adatkezeléshez

Érdekes módon a KI felhasználható az adatminőség és az irányítás javítására, például az adatok beállításának, validálásának, monitorozásának és megfelelési teszteinek automatizálásával.

Biztonságos fenntarthatóság: horgonyváltozás menedzsment a szervezetben

Változtasson állandó állapotként

A digitális átalakulás és az új eszközök bevezetése nem a projektek, hanem a folyamatos folyamat. Ezért a vállalatoknak állandóan megállapított képességre van szükségük a változás megváltoztatásához.

Fejlessze a belső érettséget

A szervezeteknek ki kell értékelniük saját érettségüket a változáskezelés területén, és tovább kell fejleszteniük őket. Ez magában foglalja a készségek építését, a szabványosított folyamatok létrehozását és a változások szempontjából pozitív kultúra előmozdítását.

Integrálja a változáskezelést

A változáskezelés alapelveit szilárdan be kell építeni a napi folyamatokba, a projektmenedzsment módszerekbe és a vezetési gyakorlatokba.

Visszajelzés hurkok és adaptáció

Alapvető fontosságú a folyamatos visszacsatolási hurkok létrehozása az elfogadás nyomon követése, az új kihívások korai szakaszában történő felismerése és a stratégiák idővel történő adaptálása érdekében. A sikert meg kell mérni és nyomon követni a meghatározott mutatókkal.

A sikertényezők elemzése egy alapvető háromszöget tárt fel: a digitális és AI eszközök sikeres, fejlett használata a három függő oszlop integrációján, az adatkezelésen és a változáskezelésen alapul. Az egyik terület gyengeségei aláássák mások stabilitását. A fejlett automatizálás (II. Szakasz) gyakran kereszt -rendszer -adatáramlást igényel, amely robusztus integrációt igényel. Az AI (II., III. Szakasz) hatékonysága kritikusan függ a megbízható, jól kezelt adatoktól. Ezeknek a műszaki megoldásoknak és a felhasználók általi sikeres adaptációnak az erős változáskezelést igényelnek.

Az adatkezelés nem tárgyalható különösen az AI növekvő felhasználására a bizalom kialakítása érdekében. Számos AI rendszer „fekete doboz” jellege és a hatalmas mennyiségű adattól való függőségük jelentős kockázatokat (torzítás, adatvédelmi megsértés, hibák) jelent, ha az adatokat nem gondosan kezelik. Ezért a robusztus adatkezelés elengedhetetlen e kockázatok csökkentéséhez, valamint a felhasználók és az érdekelt felek bizalmának megszerzéséhez, amely az AI által támogatott folyamatok és ismeretek elfogadásához és használatához szükséges.

Végül is a változás képessége versenyelőnyké alakul. Az érett, határozottan lehorgonyzott változáskezelési kompetenciát építő szervezetek jobban felkészültek arra, hogy folyamatosan alkalmazkodjanak a technológiai fejlődéshez és fenntartható értéket vonjanak be digitális befektetéseikből. Az új eszközöket, funkciókat és folyamatokat gyorsabban és hatékonyabban adaptálhatja, mint a versenytársak, amelyek kudarcot vallnak a IV. Szakaszban leírt örökbefogadási akadályoknál.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

A digitális eszközök potenciálja: Hogyan lehet a vállalatok maximalizálni az automatizálást és a biztonságot

Az elemzés kimutatta, hogy a digitális eszközök magas elfogadási aránya ellenére a német vállalatokban jelentős automatizálás és a folyamat megbízhatóságának lehetősége továbbra sem használt. A gyakran idézett alacsony, 30-50% -os terhelés valószínűleg fejlett funkciókra utal, amelyek aktiválása jelentős hatékonysági nyereséget és kockázati támogatást ígér. Az akadályok sokszínűek erre, és olyan emberi tényezőket foglalnak magukban, mint például a képesítési hiányok és a változás ellenállás, a technológiai akadályok, például a bonyolultság és az integrációs problémák, valamint a szervezeti hibák, például a stratégiák hiánya és a vezetői támogatás hiánya.

A rés befejezéséhez és a digitális beruházások teljes értékének megvalósításához, beleértve az AI -t, stratégiai, holisztikus megközelítést igényel. Ennek kombinálnia kell a munkavállalók kompetenciaszerkezetét, a szakmai változáskezelést és az erőteljes vezetést a műszaki és adatokkal kapcsolatos alapok létrehozásával (integráció, adatkezelés).

Ajánlások a menedzserek számára

1. Használati elemzés mandátuma: Bizottság hivatalos értékelése arról, hogy a központi digitális és az AI eszközöket hogyan használják fel a potenciáljukhoz képest. A hangsúly az automatizálás és a biztonsági funkciókra kell összpontosítania. Használja az elemző eszközöket vagy a DAP -kat az adatgyűjtéshez, ahol lehetséges.
2. A funkció aktiválásának prioritása az új akvizíció megvásárlása előtt: Először összpontosítson a meglévő platformok értékének maximalizálására a célzott képzés, a folyamat kiigazításai és a fel nem használt funkciók konfigurációja révén, mielőtt a további beruházások új eszközökbe kerülnek.
3. Hozzon létre stratégiai prioritásként a változáskezelést: fektessen be a belső változáskezelési készségek felépítéséhez, és a kezdetektől fogva integrálja őket az összes digitális kezdeményezésbe. Tegyen aktív, látható szponzorálást a menedzsment szintjén keresztül a jelentős változások érdekében.
4. Folytassa a folyamatos tanulási és támogatási programokat: Menj túl az egyedi képzésen, és hozzon létre szerep-specifikus, folyamatos tanulási útvonalakat. Ha szükséges, támogassa ezt a DAPS segítségével, és összpontosítson a munkafolyamat alkalmazására és a konkrét előnyre.
5. Hozzon létre robusztus adatkezelést (különösen az AI -hez): Végezzen el egy világos adatkezelési keretet meghatározott szerepekkel, iránymutatásokkal és minőségi előírásokkal, mint alapvető követelmény az AI kezdeményezések megbízható és etikai méretezésének alapvető követelményeként.
6. A stratégiai integrációs ütemterv kidolgozása: Fektessen be egy világos API -stratégiába és potenciálisan az integrációs platformokba, hogy lebontja az adatok silóit, és lehetővé tegye az automatizálás szempontjából kritikus adatáramlást.
7. Növelje a felhasználói visszajelzések és képességek kultúráját: Hozzon létre mechanizmusokat a felhasználók folyamatos visszajelzéseihez, és vegye be azokat a korai szakaszba az igények és a tesztelési megoldások meghatározásába (alkalmazza az UAT legjobb gyakorlatát).
8. Mérje meg, mi a kérdés: Határozza meg a Clear Beyn Performance Indicators (KPI -k) eszközhasználatát, a folyamatok hatékonyságának növekedését, a biztonság javulását, valamint a felhasználók kompetenciáját és elégedettségét az előrehaladás elérése és a ROI bizonyítása érdekében.

Ezen ajánlások következetes végrehajtásával a vállalatok megszüntethetik a rést a digitális eszközök potenciálja és a tényleges felhasználásuk között, és ezáltal jelentős előrelépést nyújthatnak a folyamatok automatizálásában és a biztonság megerősítésében.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus