A marketing és értékesítés digitális munkaeszközeinek 30-50%-a kihasználatlan marad – a CRM és ERP rendszerek mellett a mesterséges intelligencia eszközeit is érinti a probléma.

A digitális eszközök kiaknázatlan lehetőségei: Az automatizálás és a folyamatbiztonság lehetőségei a német vállalatoknál

A digitális átalakulás folyamatban van a német vállalatoknál, de egy paradoxon továbbra is fennáll: Míg a digitális munkaeszközök elterjedési aránya magas, a bennük rejlő lehetőségek jelentős része, különösen az automatizálás és a biztonsági funkciók tekintetében, továbbra is kiaknázatlan. A felhasználói felmérésben becsült mindössze 30-50%-os kihasználtság valószínűleg a fejlett funkciók használatát tükrözi, nem pedig az eszközök alapvető használatát. Ez az eltérés a tulajdonlás és a tényleges értékteremtés között jelentős, gyakran figyelmen kívül hagyott lehetőséget jelent. A meglévő eszközök, mint például a CRM és ERP rendszerek, az együttműködési platformok és egyre inkább a mesterséges intelligencia alapú megoldások, jelentős potenciállal rendelkeznek a folyamatok hatékonyságának növelésére az automatizálás révén, valamint a szervezeti ellenálló képesség javítására a fokozott folyamatbiztonság révén.

📊 Sok vállalat digitális eszközeinek csak 30-50%-át használja ki teljes mértékben. Paradox módon, különösen a mesterséges intelligencia eszközei maradnak gyakran kihasználatlanul.

Az elemzés azonosítja azokat a főbb akadályokat, amelyek megakadályozzák e potenciál teljes kiaknázását. Ezek közé tartoznak mindenekelőtt a készséghiányok és a nem megfelelő képzési intézkedések, a munkaerő változással szembeni ellenállása, maguknak a technológiáknak a bonyolultsága, a meglévő informatikai környezetbe való integrációjuk kihívásai, valamint a stratégiai fókusz és a következetes vezetői támogatás hiánya.

Ennek a szakadéknak a megszüntetése és a digitális beruházások teljes értékének kiaknázása érdekében a vállalatoknak többdimenziós stratégiát kell követniük. A fő pillérek közé tartozik az emberközpontú változásmenedzsment, a folyamatos tanulás kultúrájának kialakítása, a robusztus adatkezelési struktúrák bevezetése – különösen a mesterséges intelligencia alkalmazásai esetében –, amelyek biztosítják a zökkenőmentes eszközintegrációt API-kon keresztül, valamint a felső vezetés egyértelmű elkötelezettsége a digitális átalakulás iránt. A következő ajánlások stratégiai keretet biztosítanak a vállalatok számára, hogy növeljék digitális eszközeik használati intenzitását, és ezáltal jelentős előrelépést érjenek el az automatizálás és a folyamatok megbízhatósága terén.

Alkalmas:

• Független AI platformok mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

A jelenlegi helyzet: Digitális és mesterséges intelligencia alapú eszközök használata a vállalatoknál

A német üzleti környezet digitalizációja jól előrehaladott, de az eszközök puszta elérhetősége keveset mond a tényleges használatuk mélységéről és az ebből adódó hozzáadott értékről. Az alkalmazási arányok és a tényleges használat közelebbi vizsgálata jelentős különbséget mutat.

Örökbefogadás vs. tényleges használat: Összefoglalás

A bevett digitális irodai és üzleti alkalmazások elterjedési aránya Németországban lenyűgözően magas. A Bitkom 2024-es digitális irodai indexe szerint szinte minden vállalat (98%) használ ERP (vállalati erőforrás-tervezési) alkalmazásokat. A CRM (ügyfélkapcsolat-kezelési) rendszerek is elterjedtek, 91%-ban, ami jelentős növekedés a 2022-es 77%-hoz képest. A vállalati tartalomkezelési (ECM) megoldások a vállalatok 84%-ánál találhatók meg (2022: 76%). Minden megkérdezett vállalat használ legalább egy digitális irodai megoldást. Ezek az adatok azt mutatják, hogy a szabványos digitális eszközökhöz való hozzáférés széles körben elterjedt a német vállalatoknál, és nem ez az elsődleges akadály.

Ezzel szemben a mesterséges intelligencia (MI) bevezetése más tészta. Bár az érdeklődés és a befektetési hajlandóság magas – a vállalatok 40%-a tervezi a MI használatának növelését a következő évben, és 46%-uk tervez beruházásokat a következő öt évben –, a tényleges megvalósítás még mindig jelentősen alacsonyabb és heterogénebb. 2024-ben a német vállalatok körülbelül 17%-a használt MI-t. Egyértelmű különbség mutatkozik az ágazatok és a vállalatméret között: az ipari szektor vezeti a példát 31%-os MI-elfogadással, míg a szolgáltatási szektor lemarad. Különösen szembetűnő a különbség a nagyvállalatok (75% használ MI-t) és a kkv-k (mindössze 16%) között. A nemzetközi összehasonlítások hasonló trendeket mutatnak: az amerikai tanulmányok a MI vállalati szintű bevezetését a módszertantól függően 5% és 40% közé helyezik, de gyors növekedést jeleznek. Globálisan a vállalatok 40%-a számol be MI használatáról, további 42%-uk pedig értékeli annak használatát. Egy McKinsey-felmérés szerint a vállalatok több mint háromnegyede legalább egy üzleti funkcióban használ MI-t. Ez arra utal, hogy bár a mesterséges intelligencia elterjedése lendületet vesz, még mindig kevésbé megalapozott és jelentősen változatosabb, mint a hagyományos digitális eszközök.

A felhasználói megkeresésben szereplő, mindössze 30-50%-os használati arányra vonatkozó állítást ezen adaptációs adatok kontextusában kell figyelembe venni. Nem valószínű, hogy ez a szám a széles körben elterjedt ERP vagy CRM rendszerek alapvető használatára utal. A bizonyítékok inkább arra utalnak, hogy ez a becslés a fejlett funkciók kihasználására vagy a szoftver teljes potenciáljának kiaknázására vonatkozik. A Gartner rámutat, hogy az alkalmazásokkal kapcsolatos nem megfelelő felhasználói élmény szükségessé teszi a digitális adaptációs megoldások (DAS) használatát. Tanulmányok és jelentések szerint a digitális média lehetőségei gyakran nincsenek teljesen kihasználva, különösen a kkv-knál. Egy Muuuh Group tanulmány szerint a CRM-felhasználók 73%-a nem híve saját szoftverének, ami az elégedetlenségre utal, amely gyakran a használhatóság hiányával vagy a várt előnyök el nem érésével függ össze. Így az alacsony kihasználtság kezdeti feltételezése érvényes, de valószínűleg a használat mélységére és az értékes, mégis összetettebb funkciók aktiválására utal.

A digitalizáció vállalatokon belüli megítélése is jelentősen eltér. Míg Németországban a foglalkoztatottak közel 40%-a rendkívül vagy nagyon digitálisnak minősíti vállalatát, a harmaduk szerint szükség van a digitális munkaszervezés fejlesztésére, és a vállalatok 64%-a lemaradónak tartja magát. Ez rávilágít az eszközök puszta elérhetősége és hatékony, transzformatív használatuk közötti ellentmondásra. Továbbá a munkavállalók jelentős része nem érzi magát megfelelően felkészültnek a szükséges digitális készségek elsajátításához.

Sajátos mintázatok bontakoznak ki a mesterséges intelligencia használatában. Az alkalmazottak gyakrabban használnak olyan eszközöket, mint a ChatGPT, személyes (54,3%) vagy vegyes (27,8%) célokra, mint kizárólag munkára (17,9%). A vállalatoknál a leggyakoribb felhasználási esetek az ügyfélszolgálat (56%), a kiberbiztonság (51%), a digitális asszisztensek (47%), a CRM (46%) és a készletgazdálkodás (40%). Bár az alkalmazottak 75%-a úgy véli, hogy a generatív mesterséges intelligencia növelheti a termelékenységüket, és használata gyorsan növekszik, a vezetőknek csak 1%-a írja le a mesterséges intelligencia bevezetését vállalatánál „érettnek”, ami azt jelenti, hogy teljes mértékben integrálva van a munkafolyamatokba, és jelentős üzleti eredményeket hoz.

Az értékvesztés: Az elszalasztott lehetőségek számszerűsítése

A digitális eszközök kihasználatlansága jelentős értékvesztéshez és a digitális átalakulásra fordított hatalmas kiadások optimálisnál alacsonyabb megtérüléséhez (ROI) vezet. Amikor az automatizálási funkciók kihasználatlanok maradnak, manuális, nem hatékony folyamatok maradnak fenn. Ha az integrált biztonsági funkciók nincsenek aktiválva vagy konfigurálva, megnő a biztonsági incidensek és a megfelelőségi jogsértések kockázata.

A kiaknázatlan termelékenységi potenciál jelentős. Tanulmányok mérhető termelékenységnövekedést mutatnak a mesterséges intelligencia használatával, még a jelenlegi, még mindig alacsony adaptációs arányok mellett is (pl. 0,1–0,9%-os növekedés a munkatermelékenységben). A hosszú távú potenciált tíz év alatt 1,5 százalékpontra becsülik, és egyes feladatok esetében 43%-os növekedést mértek. A digitális adaptációs megoldásokat kínáló szolgáltatók, mint például a Whatfix, 35%-os termelékenységnövekedésről és a betanítási idő 60%-os csökkenéséről számolnak be platformjaikon keresztül. Ezek a számok jól szemléltetik a kézzelfogható értéket, amelyet a hatékonyabb eszközhasználat révén lehet felszabadítani.

Továbbá az alulkihasználtság stratégiai versenykockázatot jelent. Azok a vállalatok, amelyek teljes mértékben kihasználják digitális eszközeiket és mesterséges intelligencia rendszereiket, nagyobb hatékonyságot, agilitást és innovációt érnek el. Gyorsabban tudnak reagálni a piaci változásokra és új üzleti modelleket tudnak kidolgozni (a komponálható vállalkozások 80%-kal gyorsabban implementálják az új funkciókat). Azok a vállalatok, amelyek az alapvető használati szinten maradnak, kockáztatják a lemaradást és veszélyeztetik piaci pozíciójukat.

A jelenlegi helyzet elemzése egy „adaptációs illúziót” tár fel: Az olyan alapvető rendszerek, mint az ERP és a CRM magas bevezetési aránya digitális érettségre utal, de ez elfedi a fejlett automatizálási és biztonsági funkciók jelentős kihasználatlanságát. Ez a jelenlét és a tényleges kompetencia közötti szakadék a fő probléma. A mesterséges intelligencia technológiáival ez a minta felerősödik. Míg a mesterséges intelligencia alkalmazása gyorsan növekszik és hatalmas potenciállal rendelkezik, a használatbeli különbség valószínűleg még hangsúlyosabb, mint a hagyományos eszközök esetében a nagyobb komplexitás, az adatfüggőség, az etikai aggályok és a nagyobb készséghiány miatt. A kkv-k és a nagyvállalatok közötti eltérés itt különösen szembetűnő. Végül gyakran eltérés van az alkalmazottak vállalatuk digitalizációjáról alkotott képe és a fejlett eszközfunkciók saját képességei vagy tényleges használata között. Ez a téves megítélés akadályozhatja a használat növelésére irányuló erőfeszítéseket, mivel az igény felismerhetetlen maradhat.

Alkalmas:

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

Az automatizálási potenciál felszabadítása mélyebb eszközkihasználás révén

Sok vállalat már beruházott hatékony digitális eszközökbe, de gyakran csak töredékét használják ki automatizálási képességeiknek. A CRM és ERP rendszerekben, az együttműködési platformokban és a mesterséges intelligencia eszközeiben rejlő kiaknázatlan potenciál jelentős, és a meglévő funkciók stratégiai aktiválásával felszabadítható.

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

CRM automatizálás

A modern CRM-rendszerek sokkal többet kínálnak, mint pusztán a kapcsolattartást. A gyakran kihasználatlan funkciók közé tartozik a feladatkezelés automatizálása (pl. emlékeztetők a nyomon követésekre), a munkafolyamat-szabályok meghatározása az érdeklődők automatikus hozzárendeléséhez vagy a szolgáltatási esetek eszkalálásához, valamint az értékesítési teljesítmény vagy ügyfél-elégedettségi jelentések automatizált generálása. A többcsatornás kommunikáció automatizálása lehetővé teszi a következetes ügyfélkapcsolatot különböző csatornákon (e-mail, közösségi média). Az integráció más rendszerekkel, például az ERP-vel vagy a marketingautomatizáló eszközökkel gyakran elérhető, de nem teljes mértékben kihasználva biztosítja a zökkenőmentes ügyfélszolgálatot és értékesítési folyamatot. Ennek az alacsony használatnak az okai gyakran a nem megfelelő megvalósításban, az adott folyamatokhoz való alkalmazkodás hiányában vagy a felhasználói elfogadottság hiányában rejlenek.

ERP automatizálás

Az ERP rendszereket gyakran elsősorban olyan alapvető funkciókhoz használják, mint a pénzügyi számvitel és az erőforrás-tervezés, miközben a további automatizálási lehetőségek továbbra is kiaknázatlanok. Ilyen például a munkafolyamat-automatizálás beállítása jóváhagyási folyamatokhoz, például a megrendelések jóváhagyásához, a bejövő számlák automatizált feldolgozása OCR és szabályalapú egyeztetés segítségével, vagy a készletgazdálkodás optimalizálása automatizált rendelési javaslatok vagy alacsony készletszintű riasztások segítségével. Az ERP rendszer más operatív rendszerekkel (CRM, ellátási lánc menedzsment) való integrálása kulcsfontosságú a teljes folyamatautomatizálás és az átláthatóság szempontjából, de gyakran elhanyagolják. Az ERP automatizálási projektek kudarcának gyakori oka az alapul szolgáló üzleti folyamatok nem megfelelő elemzése és feltérképezése a bevezetés előtt.

Automatizálás együttműködési platformokon (M365/Workspace)

A vezető együttműködési csomagok, mint például a Microsoft 365 és a Google Workspace, hatékony, de gyakran figyelmen kívül hagyott eszközöket tartalmaznak a munkafolyamatok automatizálásához:

• Google Workspace: Az AppSheet lehetővé teszi egyéni alkalmazások létrehozását és munkafolyamatok automatizálását kódolási ismeretek nélkül. A Google Forms a Google Táblázatokkal és az Apps Scripttel együtt használható jóváhagyási folyamatokhoz és egyszerű munkafolyamatokhoz. A Gmailben található speciális szűrők és szabályok automatizálhatják az e-mail-kezelést, a Smart Canvas (Dokumentumok, Táblázatok, Diák) mesterséges intelligenciával vezérelt funkciói pedig intelligens javaslatokat és építőelemeket kínálnak a hatékonyság növelése érdekében.
• Microsoft 365: A Power Automate (korábban Flow) egy hatékony eszköz automatizált munkafolyamatok létrehozásához különféle Microsoft és harmadik féltől származó alkalmazásokban. A SharePoint beépített munkafolyamat-funkciókat is kínál, és a Power Automate Teams-szel való integrációja lehetővé teszi az értesítések, jóváhagyások és feladatok automatizálását közvetlenül az együttműködési központon belül. Ez a zökkenőmentes integráció a Microsoft ökoszisztémáján belül jelentős előnyt jelent.

Kód nélküli/alacsony kódú platformok

A kód nélküli/alacsony kódú platformok térnyerése, amelyeket gyakran nagy csomagokba integrálnak, vagy önálló megoldásként kínálnak (pl. FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), demokratizálja az automatizálást. Lehetővé teszik az üzleti felhasználók számára, akik nem rendelkeznek mélyreható programozási ismeretekkel, hogy saját automatizálási megoldásokat építsenek. Ez felgyorsíthatja az automatizálási erőfeszítéseket, de egyértelmű irányelveket, képzést és irányítási struktúrát igényel az ellenőrizetlen növekedés és kockázatok megelőzése érdekében.

Intelligens automatizálás mesterséges intelligencia használatával (adatelemzés, feladattámogatás, folyamatoptimalizálás)

A mesterséges intelligencia a kognitív képességek beépítésével új szintre emeli a hagyományos munkafolyamatok automatizálását.

MI a munkafolyamat-automatizálásban

• Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP): A mesterséges intelligencia modelljei képesek kinyerni és osztályozni a releváns információkat strukturálatlan dokumentumokból, például számlákból, nyugtákból, szerződésekből vagy e-mailekből, drasztikusan csökkentve a manuális adatbevitelt.
• Prediktív képességek: A mesterséges intelligencia képes felismerni a historikus adatok mintázatait a jövőbeli események előrejelzése érdekében. Ilyen például a gépek prediktív karbantartása, a kereslet és a készletszintek előrejelzése, vagy az ígéretes értékesítési lehetőségek azonosítása az ügyfelek viselkedése alapján.
• Intelligens irányítás és döntéshozatal: A mesterséges intelligencia elemezheti az ügyfelek kérdéseinek tartalmát és hangulatát, hogy automatikusan a megfelelő osztályhoz vagy alkalmazotthoz irányítsa azokat. Emellett összetettebb döntéseket is hozhat egy automatizált folyamaton belül, amely túlmutat az egyszerű „ha-akkor” szabályokon.

MI asszisztensek és ügynökök

Az integrált mesterséges intelligencia asszisztensek (mint például a Microsoft Copilot, a Google Gemini vagy a ChatGPT-be ágyazott funkciók) számos feladatot automatizálhatnak vagy támogathatnak: Vázlatokat generálhatnak e-mailekhez, jelentésekhez vagy marketingszövegekhez; összefoglalhatják a hosszú dokumentumokat vagy megbeszéléseket; megválaszolhatják az alkalmazottak belső szabályzatokkal (HR, IT) kapcsolatos kérdéseit; segítik az ütemezést; vagy támogatják az adatbevitelt és -elemzést. Az úgynevezett „ügynöki mesterséges intelligencia” egy lépéssel tovább megy, és különféle eszközök és információforrások felhasználásával önállóan képes összetettebb, többlépcsős feladatokat elvégezni.

Robotizált folyamatautomatizálás (RPA) és intelligens automatizálás

Az RPA olyan szoftverrobotokra („botokra”) utal, amelyek szabályalapú, ismétlődő feladatokat automatizálnak azáltal, hogy utánozzák az emberi interakciókat a felhasználói felületekkel (pl. adatok másolása egyik alkalmazásból a másikba). Míg a hagyományos RPA strukturált adatokra és egyértelmű szabályokra támaszkodik, a mesterséges intelligenciával (MI) való kombinálása (gyakran intelligens automatizálásnak vagy hiperautomatizálásnak nevezik) jelentősen kibővíti a képességeit. A MI lehetővé teszi az RPA botok számára, hogy strukturálatlan adatokat dolgozzanak fel (pl. e-mailekből vagy PDF-ekből), kontextuális döntéseket hozzanak és a tapasztalatokból tanuljanak. Alkalmazási példák gyakorlatilag az üzleti élet minden területén megtalálhatók.

• Pénzügy: Automatizált jelentéskészítés, számlaegyeztetés, csalásészlelés, számlák feldolgozása.
• Emberi erőforrások: Alkalmazottak felvétele/leiratkozása, bérszámfejtés, szabadságkérelmek kezelése.
• Ügyfélszolgálat: Standard kérdések automatizált megválaszolása chatbotokon keresztül, összetett esetek továbbítása, ügyféladatok frissítése.
• Ellátási lánc és logisztika: Készletgazdálkodás, rendelésfeldolgozás, szállítási útvonalak optimalizálása.
• Egészségügy: Biztosítási igények feldolgozása, időpontok egyeztetése, betegadatok kezelése.
• Termelés: Rendelésfeldolgozás, minőségellenőrzés, beszállítók kezelése.

Potenciális táblázat

Az alábbi táblázat példákat mutat be arra, hogy milyen gyakran rendelnek nem használt automatizálási funkciókat adott üzleti folyamatokhoz, és milyen előnyök érhetők el ennek eredményeként.

Nem használt automatizálási funkciók hozzárendelése üzleti folyamatokhoz

Nem használt automatizálási funkciók hozzárendelése üzleti folyamatokhoz – Kép: Xpert.Digital

A mai digitális üzleti világban számos kiaknázatlan automatizálási lehetőség létezik, amelyek stratégiailag hozzárendelhetők a különböző üzleti folyamatokhoz a jelentős hatékonyságnövekedés elérése érdekében. A munkafolyamat-szabályok, mint például a CRM jóváhagyási szabályai a kedvezményekhez, felgyorsíthatják az értékesítési ciklust és biztosíthatják az árképzés konzisztenciáját, kihasználva olyan platformokat, mint a Salesforce, a Microsoft Dynamics 365 vagy az SAP CRM. A kód nélküli/alacsony kódú platformok, mint például a Power Automate vagy az AppSheet az utazási költségjelentésekhez, csökkentik az adminisztratív terheket és lehetővé teszik a gyorsabb költségtérítéseket a Microsoft 365, a Google Workspace, a FlowForma vagy a Creatio integrációján keresztül. A mesterséges intelligencia által vezérelt számlafeldolgozás (IDP) forradalmasítja az automatizált számlák és nyugták feldolgozását, ami gyorsabb kifizetéseket és kevesebb adatbeviteli hibát eredményez – megvalósítható ERP-rendszerekben, mint az SAP és az Oracle, vagy speciális IDP-eszközökben RPA+AI komponensekkel. A prediktív elemzés területén a mesterséges intelligencia által nyújtott megoldások prediktív karbantartási riasztásokat kínálnak a termelési létesítmények számára, minimalizálva a nem tervezett állásidőt és csökkentve a karbantartási költségeket. Ezt támogatják az ERP/MES rendszerek, az IoT platformok és a speciális mesterséges intelligencia által nyújtott megoldások. Végül, a mesterséges intelligencia asszisztensek, az ügynöki mesterséges intelligencia és az RPA-technológiák, mint például a ChatGPT/Copilot az e-mailek szerkesztéséhez vagy az RPA a törzsadatok kezeléséhez, javítják a kommunikáció hatékonyságát és csökkentik az adatbeviteli hibákat. Ezek a technológiák az M365 Copilot, a Google Gemini, az UiPath, az Automation Anywhere vagy a Blue Prism segítségével valósíthatók meg.

Az automatizálási potenciál elemzése azt mutatja, hogy a lehetőségek jelentős része már azokban az eszközökben rejlik, amelyekért a vállalatok már fizettek (CRM, ERP, M365/Workspace). Az elsődleges kihívás gyakran nem új eszközök beszerzése, hanem a meglévő, gyakran hatékony, mégis figyelmen kívül hagyott funkciók aktiválása és kihasználása. Ugyanakkor az automatizálás demokratizálása a kód nélküli/alacsony kódú eszközökön keresztül paradoxont ​​mutat: bár felgyorsíthatja az elterjedést az üzleti felhasználók felhatalmazásával, jelentős kockázatokat is jelent megfelelő irányítás, biztonsági protokollok és folyamatszabványok nélkül [lásd a III. és VI. szakaszt]. Végül a mesterséges intelligencia kiterjesztési rétegként működik: nemcsak hatékonyabban automatizálja a meglévő feladatokat, hanem a strukturálatlan adatok feldolgozásán, az előrejelzéseken és az intelligens segítségnyújtáson keresztül teljesen új automatizálási és folyamatoptimalizálási formákat tesz lehetővé, ami minőségi ugrást jelent az automatizálási potenciálban.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: xpert.digital

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 folyamatbiztonság erősítése kibővített eszközfunkciókkal

Az automatizáláson túl a digitális eszközök és a mesterséges intelligencia rendszerek gyakran kiaknázatlan lehetőségeket kínálnak a folyamatok megbízhatóságának növelésére. Ezen képességek aktiválása kulcsfontosságú a kockázatok minimalizálása, a megfelelőség biztosítása és az üzleti folyamatok ellenálló képességének erősítése érdekében.

Fejlett hozzáférés-vezérlési és azonosítási funkciók használata

A modern üzleti alkalmazások és platformok messze túlmutatnak az egyszerű jelszavas bejelentkezéseken, olyan részletes vezérlési mechanizmusokat kínálva, amelyek gyakran nincsenek teljesen konfigurálva vagy kihasználva. Ez vonatkozik az olyan alapvető rendszerekre, mint az ERP és CRM, valamint az együttműködési csomagokra (M365, Google Workspace) és a speciális hozzáférés-vezérlő rendszerekre (ACS).

Szerepköralapú hozzáférés-vezérlés (RBAC)

Alapelv az RBAC-szabályzatok szigorú meghatározása és betartatása. Biztosítani kell, hogy a felhasználók csak az adott szerepkörükhöz elengedhetetlen adatokhoz és funkciókhoz férhessenek hozzá. Számos rendszer kínál eszközöket ezen szerepkörök kezelésére, de a kezdeti konfiguráció és a folyamatos karbantartás körültekintést és stratégiai tervezést igényel. Az olyan eszközök, mint a BetterCloud, támogathatják az engedélyek kezelését felhőalapú környezetekben, például az Office 365-ben.

Identitás életciklus-kezelés

A biztonság egy kritikus, mégis gyakran figyelmen kívül hagyott aspektusa a felhasználókezelés automatizálása, különösen a jogosultságok megszüntetése. Amikor az alkalmazottak elhagyják a vállalatot vagy szerepet váltanak, hozzáférési jogaikat haladéktalanul és teljes mértékben vissza kell vonni. Az integrált eszközök vagy az identitáskezelési platformok automatizálhatják ezt a folyamatot, és minimalizálhatják az elavult fiókokon keresztüli jogosulatlan hozzáférés kockázatát. Ez egy olyan terület, ahol a manuális folyamatok hajlamosak a hibákra, és jelentős biztonsági réseket hagyhatnak maguk után.

Többtényezős hitelesítés (MFA) és kontextusfüggő hozzáférés

Ahogy az MFA egyre inkább szabványossá válik, számos platform kínál továbbfejlesztett, kontextus-érzékeny hozzáférési szabályzatokat. Ezek korlátozhatják a hozzáférést olyan tényezők alapján, mint a felhasználó tartózkodási helye, az eszköz állapota vagy a napszak, így további biztonsági réteget biztosítva. A biometrikus ellenőrzési módszerek (ujjlenyomat, arcfelismerés) is integrálhatók a személyazonosság-ellenőrzés megerősítése érdekében.

Speciális hozzáférés-vezérlő rendszerek (ACS)

A dedikált hozzáférés-vezérlő rendszereket (ACS) gyakran használják fizikai helyszínek és kritikus informatikai infrastruktúra biztosítására. Ezek a rendszerek hardvert (pl. kártyaolvasókat, vezérlőket) és szoftvert kínálnak a fizikai és logikai hozzáférések kezeléséhez. Fontos, de néha figyelmen kívül hagyott szempontok közé tartozik a megoldás skálázhatósága, hogy lépést tartson az üzleti növekedéssel, valamint a más biztonsági rendszerekkel (pl. videomegfigyelő, riasztórendszerek) való integrálhatósága az egységes biztonságkezelés érdekében.

Alkalmas:

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

Integrált megfelelőségi és monitoring eszközök használata

Sok platform tartalmaz olyan eszközöket, amelyek segíthetnek a megfelelőségben és a tevékenységek monitorozásában, de ezeket az eszközöket aktívan kell használni és konfigurálni.

Licenckezelés a biztonság érdekében

A licenchasználat monitorozása nemcsak a költségek ellenőrzését szolgálja, hanem kulcsfontosságú biztonsági tényező is. Az inaktív felhasználói fiókok vagy a fel nem használt licencek potenciális támadási vektorokat jelentenek. Ezen fiókok azonosítása és inaktiválása csökkenti a támadási felületet. A speciális eszközök segíthetnek a licencek kezelésében és optimalizálásában.

Adatvesztés-megelőzés (DLP)

Az olyan platformok, mint a Microsoft 365 és a Google Workspace, olyan DLP-funkciókkal rendelkeznek, amelyek képesek észlelni és blokkolni a bizalmas adatok (pl. ügyféladatok, pénzügyi információk, szellemi tulajdon) nem szándékos vagy rosszindulatú megosztását e-mailben vagy felhőalapú tárhelyen keresztül. Ezeket a szabályokat azonban kifejezetten a vállalat igényeinek és kockázatainak megfelelően kell konfigurálni ahhoz, hogy hatékonyak legyenek.

Auditnyilvántartások és jelentések

Az integrált auditnaplók használata elengedhetetlen a felhasználói tevékenységek, a rendszerváltozások és a hozzáférési minták nyomon követéséhez. Sok rendszer részletesen naplózza ezeket az eseményeket, de a naplókat rendszeresen felül kell vizsgálni, vagy még jobb, ha továbbítjuk őket a központi biztonsági információs és eseménykezelő (SIEM) rendszerekbe automatizált elemzés céljából. Az események nyomon követésének képessége létfontosságú a megfelelőségi és a kriminalisztikai vizsgálatok szempontjából.

Megfelelőségi funkciók

Az eszközök rendelkezhetnek speciális megfelelőségi tanúsítványokkal. Az olyan irányítási platformok, mint a CoreView vagy az AvePoint Cloud Governance, segítenek a megfelelőségi szabályzatok betartatásában és ellenőrzésében olyan környezetekben, mint az Office 365.

Mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági fejlesztések

A mesterséges intelligencia új lehetőségeket nyit a biztonsági fenyegetések proaktív észlelésében és elleni védekezésben.

Anomáliaészlelés

A mesterséges intelligencia rendszerek képesek megtanulni, hogy mi minősül „normális” viselkedésnek egy rendszerben vagy hálózatban, és képesek észlelni az eltéréseket (anomáliákat), amelyek biztonsági incidensekre utalhatnak. Konkrét felhasználási esetek:

• Csalásészlelés: Szokatlan tranzakciós minták azonosítása (pl. nagy összegek, szokatlan helyszínek, nagy gyakoriság).
• Behatolásészlelés: Gyanús hálózati forgalom (pl. adatlopás, DDoS-támadások), gyanús bejelentkezési kísérletek vagy szokatlan felhasználói viselkedés észlelése.
• Végpontbiztonság: Kártevők vagy jogosulatlan tevékenységek észlelése számítógépeken vagy mobileszközökön.
• IAM fejlesztés: Riasztások gyanús hozzáférési kérelmekről, szokatlan engedélykiterjesztésekről vagy feltört fiókokról.

Fenyegetésfelderítés és előrejelzés

A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű fenyegetési adatot (fenyegetéshírcsatornákat) képes elemezni a releváns kockázatok rangsorolása, a támadási minták (TTP-k – taktikák, technikák és eljárások) azonosítása, sőt a jövőbeni támadások előrejelzése vagy a sebezhetőségek proaktív azonosítása érdekében. A mesterséges intelligencia a sötét web monitorozására is használható ellopott hitelesítő adatok vagy tervezett támadások után kutatva.

Automatizált incidensreagálás

A mesterséges incidensek elszigetelésére irányuló kezdeti lépéseket automatizálni lehet, például az érintett rendszerek elkülönítését, a rosszindulatú IP-címek blokkolását vagy a feltört fiókok letiltását, ezáltal csökkentve a válaszidőt.

Potenciális táblázat

A következő táblázat a gyakran nem használt biztonsági funkciókat összekapcsolja az általuk kezelhető konkrét kockázatokkal.

A kockázatcsökkentés érdekében a fel nem használt biztonsági funkciók kiosztása

A kockázatcsökkentés érdekében fel nem használt biztonsági funkciók kiosztása – Kép: Xpert.Digital

A kockázatcsökkentés céljából a fel nem használt biztonsági funkciók kiosztása különféle funkcionális kategóriákat ölel fel, amelyek konkrét példái és használati esetei figyelembe vehetők a releváns platformok és eszközök esetében. A hozzáférés-vezérlés területén a részletes RBAC-konfiguráció segít megelőzni a jogosulatlan hozzáférést vagy az adatvédelmi incidenseket, ami például az M365/Azure AD, a Google Workspace Admin vagy az ERP/CRM biztonsági beállításaival érhető el. Ezen intézkedés mellett az automatikus deprovisioning is kulcsszerepet játszik az állandó engedélyek és a kapcsolódó belső kockázat minimalizálásában, gyakran IAM-rendszerek, HR-rendszerintegrációk, valamint M365 vagy Google Workspace megoldások felhasználásával.

A megfelelőség és monitorozás kategóriájában a konfigurált DLP-szabályok védelmet nyújtanak az érzékeny adatok kiszivárgása ellen, amelyeket olyan alkalmazások támogatnak, mint az M365 Security & Compliance vagy a Google Workspace Security Center. Az aktív auditnapló-elemzés szintén kulcsszerepet játszik a megfelelőségi szabálysértések megelőzésében és a folyamatok nyomon követhetőségének biztosításában. Az olyan SIEM-rendszerek, mint a Splunk vagy a QRadar, valamint az M365 és a Google Workspace naplóadatai értékes eszközök ebben a tekintetben.

A mesterséges intelligencia biztonsága terén a bejelentkezések során alkalmazott mesterséges intelligencia alapú anomáliadetektálást a fiókok feltörése és a jogosulatlan hozzáférés elleni védekezésként alkalmazzák. Ezt speciális mesterséges intelligencia biztonsági platformok vagy olyan speciális funkciók segítségével érik el, mint az Azure AD Identity Protection.

A biztonsági funkciók elemzése egyértelművé teszi, hogy a hatékony folyamatbiztonság jelentősen függ a standard üzleti alkalmazásokba (M365, Workspace, ERP, CRM) beágyazott funkciók helyes konfigurációjától és használatától. Ezen funkciók kihasználatlansága közvetlenül biztonsági sebezhetőségekhez vezet, függetlenül attól, hogy beruházásokat eszközöltek-e a dedikált biztonsági eszközökbe. Ugyanakkor az automatizálás mindkét irányban hatással van a biztonságra: növelheti a biztonságot (pl. automatizált deprovisionálás vagy javítások révén), de a rosszul biztosított automatizálási eszközök (pl. túlzott jogosultságokkal rendelkező RPA botok, szabályozatlan alacsony kódú alkalmazások) maguk is sebezhetőségekké válhatnak. Ez hangsúlyozza annak szükségességét, hogy a biztonsági szempontokat közvetlenül integrálják az automatizálási stratégiába. Végül a mesterséges intelligencia által vezérelt biztonsági eszközök (anomaliaészlelés, fenyegetéselőrejelzés) hatékonysága alapvetően az alapul szolgáló adatok minőségétől, teljességétől és irányításától függ. A rossz adatminőség elkerülhetetlenül megbízhatatlan mesterséges intelligencia biztonsági eredményekhez vezet (téves riasztások vagy kihagyott fenyegetések), ami kiemeli az adatirányítás kritikus szerepét (lásd a VI. szakaszt).

A használati szakadék diagnosztizálása: Fő akadályok és kihívások

A digitális eszközökben rejlő lehetőségek és azok tényleges használata közötti szakadék áthidalásához elengedhetetlen a mögöttes akadályok megértése. Ezek nagyjából emberi, technológiai és szervezeti tényezőkre oszthatók.

Az emberi tényező: készséghiány, képzés hiánya és ellenállás.

Képességhiány és képzés

A digitális készségek hiánya és a nem megfelelő képzési lehetőségek jelentik az egyik legnagyobb akadályt. Az alkalmazottak gyakran nem rendelkeznek az elérhető funkciók ismeretével, vagy nem képesek azokat hatékonyan használni. A munkavállalók közel háromnegyede úgy érzi, hogy nincs megfelelően felkészülve a munkahelyen szükséges digitális készségekre. A mesterséges intelligencia technológiái súlyosbítják ezt a problémát a meredekebb tanulási görbével és a speciális szakértelem iránti igényével. A meglévő képzési programok gyakran elégtelenek, túl rövid távúak, és nem nyújtanak folyamatos támogatást a napi munkában.

Ellenállás a változással szemben

Az ismeretlentől való félelem, a munkahely biztonságával kapcsolatos aggodalmak (különösen a mesterséges intelligencia és az automatizálás kontextusában), a bevett rutinok elhagyásával kapcsolatos vonakodás, valamint az új eszközök vagy folyamatok előnyeibe vetett hit hiánya ellenállást váltanak ki. Ezt említik az egyik legfőbb akadályként. A vezetőség részéről a nem megfelelő kommunikáció gyakran súlyosbítja ezt az ellenállást.

A felhasználói bevonódás hiánya

Az új eszközök bevezetése a jövőbeli felhasználók kiválasztási vagy megvalósítási folyamatba való bevonása nélkül gyakran nem megfelelő illeszkedéshez és alacsony felhasználói elfogadottsághoz vezet. A felhasználókat világosan tájékoztatni kell a változás céljáról és indoklásáról („Miért?”). A felhasználói elfogadási tesztelés (UAT) fázisai gyakran nem ragadják meg a felhasználók tényleges igényeit, ha nem gondosan tervezik meg és hajtják végre őket.

Kognitív túlterhelés és komplexitás

Az alkalmazottak egyre több alkalmazással szembesülnek, ami hatékonyságvesztéshez és csökkent használathoz vezethet. Az állandóan új vagy módosított eszközök és funkciók megnehezítik az alkalmazkodást. Maga a szoftver is lehet eredendően összetett, nem intuitív vagy rosszul megtervezett, ami akadályozza az elterjedést.

Technológiai akadályok: komplexitás, integrációs problémák és elavult rendszerek

Szerszám bonyolultsága

Maga a szoftver nehezen használható lehet a túlzott bonyolultság, a logikátlan felhasználói felület vagy a rossz tervezés miatt. A mesterséges intelligencia eszközei további technikai bonyolultságot okoznak.

Integrációs kihívások

A különböző eszközök közötti zökkenőmentes integráció hiánya adatsilókhoz, a munkafolyamatok megszakadásához és a felhasználók frusztrációjához vezet. A mesterséges intelligencia integrálása a meglévő rendszerkörnyezetbe különösen nagy kihívást jelent. A harmadik féltől származó integrációkra való támaszkodás további kockázatokat hordozhat magában. Bár az API-k kulcsfontosságúak az integrációhoz, speciális szakértelmet igényelnek, és gyakran hiányoznak az egységes szabványok.

Régi rendszerek

Az elavult informatikai infrastruktúra és a régi alkalmazások akadályozzák a modern eszközök bevezetését és lassítják a digitális átalakulási kezdeményezéseket. A régi rendszerek migrálása gyakran bonyolult és költséges.

Adatproblémák

A gyenge adatminőség, a korlátozott adatelérhetőség és a nem megfelelő adatkezelés jelentős akadályt jelentenek, különösen a mesterséges intelligencia projektek esetében. Az adatvédelemmel és az adatbiztonsággal kapcsolatos aggodalmak szintén jelentős akadályt gördítenek a mesterséges intelligencia elterjedése elé.

Nem megfelelő eszközök kiválasztása

Az olyan eszközök kiválasztása, amelyek nem illeszkednek a tényleges üzleti követelményekhez vagy folyamatokhoz, vagy egy nem megfelelő szállító kiválasztása gyakran a kezdeményezés kudarcához vezet.

Szervezeti tényezők: Stratégia hiánya, elégtelen vezetői támogatás és erőforrás-szűkösség.

Világos jövőkép és stratégia hiánya

A digitalizációs kezdeményezések kudarcához gyakran vezet a világos digitális átalakulási stratégia hiánya, a nem egyértelmű célok, vagy az átfogó üzleti célokkal való elégtelen összhang. Sok vállalatnak van papíron digitális stratégiája, de nem valósítja meg azt. Különösen gyakran hiányzik egy konkrét mesterséges intelligencia stratégia.

Nem megfelelő vezetői támogatás

Az elkötelezettség hiánya, a nem megfelelő látható támogatás (szponzoráció) és a felső vezetés elégtelen támogatása aláássa az átalakítási erőfeszítéseket. Előfordulhat, hogy a vezetők nem a kívánt viselkedésmintát követik, vagy maguk sem értik kellőképpen a követelményeket.

Erőforrás-korlátozások

A költségvetés, az idő és a személyzet – különösen a képzett informatikai és mesterséges intelligencia szakemberek – hiánya jelentős akadályt jelent.

Szervezeti silók

A különböző részlegek vagy csapatok közötti rossz kommunikáció és együttműködés hiánya akadályozza az eszközök integrált használatát, és bonyolítja az átfogó átalakítási folyamatokat.

A siker mérésének hiánya

Az eszközök bevezetésének, a hatékonyságnövekedésnek vagy a befektetés megtérülésének mérésére szolgáló fő teljesítménymutatók (KPI-k) meghatározásának és nyomon követésének nehézségei megnehezítik a beruházások igazolását és a fejlesztési intézkedések kezelését.

Kulturális szempontok

A változással szembeni ellenállás gyakran mélyen gyökerezik a vállalati kultúrában. Az innovációs kultúra hiánya vagy a nem kellően adatvezérelt gondolkodásmód akadályozhatja a mesterséges intelligencia bevezetését.

Potenciális táblázat

Az alábbi táblázat összefoglalja a digitális és mesterséges intelligencia eszközök optimális használatának leggyakoribb akadályait.

A digitális és mesterséges intelligencia eszközök használatának gyakori akadályai

A digitális és mesterséges intelligencia eszközök használatának gyakori akadályai – Kép: Xpert.Digital

A digitális és mesterséges intelligencia eszközök használatának gyakori akadályai három fő kategóriába sorolhatók: az emberi tényező, a technológiai akadályok és a szervezeti tényezők. Az emberi tényező tekintetében a készséghiány és a nem megfelelő képzés központi szerepet játszik, ami alacsony kompetenciához, adaptációhoz és hibákhoz vezethet. Továbbá az ellenállás és a munkahely elvesztésétől való félelem gátolja az elfogadást és késlelteti a fejlődést. A technológiai akadályok közé tartozik az eszközök összetettsége és felhasználóbarát jellege, ami frusztrációt és hatékonyságvesztést okoz, ezáltal akadályozva használatukat, valamint a meglévő régi rendszerekkel való integráció hiánya, ami adatsilókat és folyamatzavarokat hoz létre, akadályozva a hatékonyságot. Szervezeti szinten gyakran hiányoznak a világos stratégiák, ami rosszul irányított erőfeszítésekhez és pazarolt erőforrásokhoz vezet. Hasonlóképpen, a vezetői támogatás hiánya veszélyeztetheti a projekteket az erőforrások és a támogatás hiánya miatt. Végül az erőforrás-korlátok, mint például az idő-, pénz- vagy személyzethiány, gyakran projektkésésekhez, túlterheléshez vagy akár kezdeményezések felhagyásához vezetnek.

Az akadályok elemzése azt mutatja, hogy ezek ritkán fordulnak elő önmagukban, hanem összetett, összekapcsolódó rendszert alkotnak. Például a vezetői támogatás hiánya gyakran nem egyértelmű stratégiához és a képzési intézkedések alulfinanszírozásához vezet. A nem megfelelő képzés viszont súlyosbítja a készségbeli hiányosságokat, és növeli a szorongást és az ellenállást. A megfelelő képzés vagy változásmenedzsment nélküli komplex eszközök elkerülhetetlenül alacsony elfogadottsághoz vezetnek. A technológiai problémák, mint például az integráció hiánya, gyakran a rossz tervezés és a részlegek közötti elégtelen együttműködés tünetei. Ezért elengedhetetlen a holisztikus megközelítés.

Az alacsony szintű elterjedés egyik alapvető oka gyakran a „miért” deficitben rejlik: A végfelhasználók, akiknek a viselkedését meg kellene változtatni, nem tudják világosan kommunikálni és bemutatni az új eszközök vagy folyamatok konkrét előnyeit és hozzáadott értékét. Ha a felhasználók nem látják, hogyan egyszerűsíti vagy javítja egy új eszköz a munkájukat, akkor hiányzik az ösztönzőjük arra, hogy energiát fektessenek a tanulásba, különösen akkor, ha a régi rutinok „elég jól” működnek.

Továbbá a mesterséges intelligencia bevezetése súlyosbítja a hagyományos digitális eszközök adaptálásában meglévő kihívásokat. A készségek, az ellenállás, az integráció és a stratégia terén felmerülő kihívásokat tovább súlyosbítják a mesterséges intelligencia által bevezetett további komplexitási rétegek (adatkövetelmények, etika, költségek, specializált tehetségek). Azok a vállalatok, amelyek már most is küzdenek az alapvető digitális adaptációval, még nehezebbnek fogják találni a mesterséges intelligencia bevezetését.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

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

Stratégiák az eszközök értékének maximalizálására: Az elfogadottság és a kompetencia előmozdítása

A digitális eszközökben rejlő akadályok leküzdéséhez és a benne rejlő teljes potenciál kiaknázásához célzott stratégiákra van szükség, amelyek egyrészt fejlesztik az alkalmazottak készségeit, másrészt aktívan alakítják és támogatják a szervezeti változásokat.

Képességfejlesztés: Modern képzés, átképzés és folyamatos tanulás

Túllépünk az egyszeri képzéseken

A sikeres eszközhasználathoz több kell, mint a kezdeti bevezető foglalkozások. Folyamatos, szerepspecifikus és kontextushoz kapcsolódó tanulási lehetőségekre van szükség, amelyek a szoftverrel és a felhasználók igényeivel együtt fejlődnek.

Felhasználói Elfogadási Tesztelés (UAT), mint tanulási lehetőség

Az UAT fázist nemcsak technikai tesztként kell tekinteni, hanem a felhasználók képzésének, a visszajelzések gyűjtésének és az elfogadás elősegítésének korai lehetőségének is. A valódi végfelhasználókat már korán be kell vonni, és megfelelően fel kell készíteni a tesztelési feladatokra.

Hatékony képzési módszerek

A különböző módszerek keveréke gyakran a leghatékonyabb: strukturált tanfolyamok, önálló tanulási modulok, oktatóképzési megközelítések, mentorálás, jól karbantartott tudásbázisok és GYIK, valamint kontextusérzékeny súgó közvetlenül az alkalmazáson belül (lásd DAP-ok). A mesterséges intelligencia képzésében különösen fontos nemcsak a működés tanítása („Hogyan?”), hanem az alapvető ismeretek („Mit tud/mit tud a mesterséges intelligencia? Mit nem tud?”), az etikai szempontok és a technológia korlátainak ismertetése is.

Összpontosítson az előnyökre és a munkafolyamatra

A képzésnek arra kell összpontosítania, hogy az eszközök hogyan oldják meg a felhasználók által tapasztalt konkrét problémákat, és hogyan integrálhatók értelmesen a napi munkafolyamataikba, ahelyett, hogy egyszerűen csak felsorolnák a funkciókat.

Kompetenciafejlesztési stratégia

A vállalatoknak célzott továbbképzési és átképzési programok révén kell kezelniük az általános digitális készséghiányt.

Alkalmas:

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

Az emberi oldal kezelése: Hatékony változásmenedzsment és kommunikáció

Változásmenedzsment integrálása korán

A változásmenedzsmentet a projektmenedzsmenttel párhuzamosan kell megtervezni és megvalósítani a projekt kezdetétől fogva. A Prosci adatai azt mutatják, hogy a kiváló változásmenedzsment drámaian növeli a projekt sikerének valószínűségét.

Strukturált megközelítés (pl. Prosci ADKAR)

Az olyan bevett modellek, mint az ADKAR (Tudatosság, Vágy, Tudás, Képesség, Megerősítés), keretet biztosítanak az egyének szisztematikus vezetéséhez a változási folyamaton keresztül.

Világos kommunikációs stratégia

Egy átfogó kommunikációs terv elengedhetetlen. Rendszeres, nyílt és átlátható információkat kell biztosítania különböző csatornákon keresztül. A jövőképet, a célokat, az indokokat, az ütemtervet és a munkavállalókra gyakorolt ​​hatást világosan kommunikálni kell. Az aggályokat proaktívan kell kezelni. Ideális esetben a kommunikációnak megbízható forrásokból (pl. vezetőktől) kell származnia.

Minimalizálja a zavarokat

A munkavállalókra gyakorolt ​​negatív hatásokat előre kell látni és mérsékelni kell. Ez magában foglalja az erőforrások és támogatás biztosítását, valamint a lehetséges szerepkör-változásokkal kapcsolatos egyértelmű tájékoztatást.

Az ellenállás konstruktív kezelése

Meg kell érteni az ellenállás okait. A cél az, hogy ezt az ellenállást támogatássá alakítsuk át a nyílt kommunikáció, az érintettek bevonása és az előnyök kiemelése révén.

Elfogadás biztosítása: Vezetői támogatás és alkalmazotti felhatalmazás

Aktív és látható szponzoráció

A felsővezetés (C-suite) kulcsfontosságú szerepét nem lehet eléggé hangsúlyozni. Aktívan kell ösztönözniük a változást, kommunikálniuk a jövőképet, biztosítaniuk kell az erőforrásokat, és példát kell mutatniuk a kívánt viselkedésre. Az aktív támogatás a változáskezdeményezések legfontosabb sikertényezője.

Bajnokok hatalmat adnak

A csapatokon belül azonosítani kell az úgynevezett változásbajnokokat vagy szuperfelhasználókat, és fel kell hatalmazni őket arra, hogy támogassák a kollégákat, informális képzéseket tartsanak, és multiplikátorként működjenek.

Felhasználói elköteleződés és visszajelzés

Az érdekelt feleket, különösen a végfelhasználókat, korán és folyamatosan be kell vonni. A visszajelzéseket aktívan kell kérni és felhasználni a fejlesztéshez.

Felhasználóközpontúság

Az új eszközök és folyamatok tervezésének és megvalósításának következetesen a felhasználók tényleges igényeihez kell igazodnia, és a mindennapi munkájuk javítását kell céloznia.

Technológiai támogatás: A digitális örökbefogadási platformok (DAP-ok) szerepe

Hogyan működnek a DAP-ok

A digitális alkalmazásplatformok (DAP-ok) olyan szoftvermegoldások (pl. Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe), amelyek a meglévő alkalmazásokra épülnek. Kontextusérzékeny utasításokat, interaktív útmutatókat, súgót és bevezetési támogatást kínálnak közvetlenül a szoftveren belül.

Előnyök

A digitális alkalmazásplatformok (DAP-ok) felgyorsíthatják a bevezetést, csökkenthetik a betanítási időt és költségeket, a támogatási kérelmek számát, növelhetik az alkalmazások jártasságát, és használati elemzéseket biztosíthatnak. A Gartner előrejelzése szerint 2025-re a szervezetek 70%-a fog DAP-okat használni.

Szerep a változásmenedzsmentben

A DAP-ok taktikai eszközként szolgálhatnak a változásmenedzsmentben azáltal, hogy elősegítik a tudás és készségek (Tudás, Képesség az ADKAR modellben) elsajátítását, és folyamatos támogatás révén elősegítik a megerősítést.

Potenciális táblázat

Az alábbi táblázat összefoglalja az eszközök elfogadásának és hozzáértésének előmozdítására vonatkozó legjobb gyakorlatokat.

Bevált gyakorlatok az eszközök elfogadásának és kompetenciájának előmozdítására

Bevált gyakorlatok az eszközök elfogadásának és kompetenciájának előmozdítására – Kép: Xpert.Digital

Az eszközök bevezetésének és a kompetencia előmozdításának legjobb gyakorlatai számos stratégiai megközelítést foglalnak magukban. A kompetenciaépítés tekintetében a folyamatos, szerepkör-specifikus képzés elengedhetetlen a készségek fejlesztéséhez és a bizalom erősítéséhez. A változásmenedzsment esetében a korai és integrált változásmenedzsment ajánlott az ellenállás és a bizonytalanság minimalizálása érdekében. A vezetés és a felhatalmazás központi szerepet játszik, az aktív vezetői szponzoráció pedig biztosítja a szükséges támogatást és erőforrásokat. Ezzel egyidejűleg a felhasználók visszacsatolási hurkokon keresztüli bevonása kulcsfontosságú a relevancia és a felelősségvállalás előmozdításához. Technológiai szinten a digitális adaptációs platformok (DAP-ok) vagy az alkalmazáson belüli segítségnyújtás megvalósítása támogatja az igény szerinti támogatás nyújtását és a használati hatékonyság mérését.

A sikerstratégiák elemzése azt mutatja, hogy az eszközök bevezetésének elősegítése egy folyamatos folyamat, nem egyszeri esemény. Folyamatos erőfeszítéseket igényel a képzés, a támogatás, a kommunikáció és a megerősítés terén, amelyek jóval túlmutatnak a kezdeti megvalósításon. A vezetés kiemelkedik a kulcstényezőként: a felső vezetés aktív, látható támogatása következetesen a leginkább hangsúlyozott sikertényező az ellenállás leküzdésében és a változáskezdeményezések sikerre vitelében. Enélkül az elkötelezettség nélkül más erőfeszítések könnyen elbuknak. Végül, az olyan technológiák, mint a DAP-ok, támogathatják az alkalmazást, de nem helyettesíthetik a stratégiát. Értékes taktikai eszközök a tudás és készségek átadására, de a legjobban akkor működnek, ha egy átfogó, jól megtervezett változásmenedzsment és képzési stratégiába ágyazódnak.

Az alapok lerakása: Kritikus sikertényezők

A digitális eszközök fejlett használatának fenntartható beágyazása és az automatizálás és biztonság terén rejlő teljes potenciál kiaknázása érdekében a vállalatoknak szilárd alapot kell teremteniük a technológiai integráció, az adatminőség és a szervezeti alkalmazkodóképesség terén.

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

Bontsd le a silókat

A hatékony, automatizált folyamatok egyik legnagyobb akadálya a szervezeti és technológiai silók. A rendszerek közötti integráció hiánya manuális adatátvitelhez, redundanciákhoz és hatékonyságvesztéshez vezet. Ezért elengedhetetlen egy jól átgondolt integrációs stratégia a zökkenőmentes adatáramlás lehetővé tételéhez és a teljes folyamatautomatizálás eléréséhez.

Az API-k szerepe

Az alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) olyan technológiai hidak, amelyek lehetővé teszik a különböző szoftverrendszerek közötti kommunikációt és az automatikus adatcserét. A jól dokumentált, biztonságos, megbízható és szabványosított API-k elengedhetetlenek a sikeres integrációhoz.

Az integráció előnyei

A sikeres integráció számos előnnyel jár: Az adatok valós időben szinkronizálódnak a rendszerhatárokon keresztül, javítva az adatok minőségét és konzisztenciáját. Bővíti a munkafolyamatok automatizálásának lehetőségeit például a CRM, ERP és marketingautomatizálási rendszerek összekapcsolásával. Végső soron egy egységes adatbázis megalapozottabb üzleti döntéseket tesz lehetővé.

Integrációs stratégia

A vállalatoknak stratégiai megközelítésre van szükségük az integrációhoz. Ez magában foglalja a megfelelő API-k gondos kiválasztását, olyan tényezők figyelembevételét, mint a költség, a skálázhatóság, a biztonság és a szállítói támogatás, valamint integrációs platformok (iPaaS) vagy speciális eszközök, például az SAP Integration Suite vagy az ApiX-Drive használatát az interfészkezelés egyszerűsítése érdekében. Az integrációs erőfeszítések sikere gyakran közvetlenül mérhető az automatizálási mutatók, például a ciklusidő csökkentése és a hibaminimalizálás javulásával.

Adatok, mint üzemanyag: Adatminőség és -irányítás biztosítása a mesterséges intelligenciához és az automatizáláshoz

Az adatok alapvető fontosságúak

Az adat a mesterséges intelligencia éltető eleme és minden hatékony automatizálás alapja. A rossz adatminőség elkerülhetetlenül rossz eredményekhez vezet – a „garbage in, garbage out” elve itt különösen erősen érvényesül.

Az adatkezelés fogalma

Az adatgazdálkodás az adatvagyon kezelésére szolgáló átfogó keretrendszerre utal, amely irányelvekből, szabványokból, folyamatokból és szerepkörökből áll. Célja az adatok elérhetőségének, használhatóságának, integritásának és biztonságának biztosítása a teljes szervezetben.

Jelentőség a mesterséges intelligencia/automatizálás számára

A kiváló minőségű, jól kezelt adatok elengedhetetlenek a következőkhöz:

• Megbízható MI-modellek: Az elfogultság csökkentése, a pontosság javítása és az eredményekbe vetett bizalom kiépítése.
• Hatékony automatizálás: Annak biztosítása, hogy az automatizált folyamatok helyes adatokon alapuljanak és a tervek szerint működjenek.
• Megfelelőség: Jogi előírások betartása (pl. GDPR, CCPA).
• Biztonság: A mesterséges intelligencia modellek betanításához vagy automatizált munkafolyamatokban használt érzékeny adatok védelme.

Kulcsfontosságú irányítási gyakorlatok

A kulcsfontosságú gyakorlatok közé tartozik az adatminőségi szabványok meghatározása, folyamatos ellenőrzése és az adattisztítási folyamatok létrehozása. Ugyanilyen fontos a metaadat-kezelés (gyakran adatkatalógusok támogatásával), az egyértelmű hozzáférés-vezérlési szabályok, az adatok életciklus-kezelése, a felelősségi körök egyértelmű meghatározása (adatok tulajdonjoga/felügyelése), az adatok származásának és eredetének nyomon követése, a központosított szabályzatkezelés, valamint az etikus adatfelhasználás biztosítása.

MI az adatkezeléshez

Érdekes módon maga a mesterséges intelligencia is felhasználható az adatminőség és -irányítás javítására, például az adattisztítás, -érvényesítés, -monitorozás és -megfelelőségi ellenőrzések automatizálásával.

A fenntarthatóság biztosítása: A változásmenedzsment beépítése a szervezetbe

A változás mint állandó állapot

A digitális átalakulás és az új eszközök bevezetése nem befejezett projektek, hanem folyamatos folyamatok. Ezért a vállalatoknak állandó jellegű változáskezelési kapacitásra van szükségük.

Belső érettség fejlesztése

A szervezeteknek fel kell mérniük saját érettségüket a változásmenedzsment területén, és célzottan kell továbbfejleszteniük azt. Ez magában foglalja a kompetenciák fejlesztését, a szabványosított folyamatok kialakítását és a változást befogadó kultúra kialakítását.

Változásmenedzsment integrálása

A változásmenedzsment elveit szilárdan integrálni kell a napi működésbe, a projektmenedzsment módszertanokba és a vezetési gyakorlatokba.

Visszacsatolási hurkok és alkalmazkodás

Kulcsfontosságú a folyamatos visszacsatolási hurkok létrehozása az adaptáció nyomon követése, a felmerülő kihívások korai azonosítása és a stratégiák időbeli adaptálása érdekében. A sikert meghatározott mérőszámok segítségével kell mérni és nyomon követni.

A sikertényezők elemzése egy alapvető háromszöget tár fel: A digitális és mesterséges intelligencia eszközök sikeres és fejlett használata három egymástól függő pilléren alapul: integráción, adatkezelésen és változásmenedzsmenten. Az egyik területen mutatkozó gyengeségek aláássák a többi stabilitását. A fejlett automatizálás (II. szakasz) gyakran rendszerek közötti adatáramlást igényel, ami robusztus integrációt tesz szükségessé. A mesterséges intelligencia (II. és III. szakasz) hatékonysága kritikusan függ a megbízható, jól kezelt adatoktól. Ezen technikai megoldások megvalósítása és a felhasználók általi sikeres alkalmazása viszont erős változásmenedzsmentet igényel.

Különösen a mesterséges intelligencia egyre növekvő használatával az adatkezelés nem képezheti vita tárgyát a bizalomépítés szempontjából. Számos mesterséges intelligenciarendszer „fekete doboz” jellege és a hatalmas adathalmazokra való támaszkodásuk jelentős kockázatokat (elfogultság, adatvédelmi incidensek, hibák) teremt, ha az adatokat nem kezelik gondosan. Ezért a robusztus adatkezelés elengedhetetlen e kockázatok mérsékléséhez, valamint a felhasználók és az érdekelt felek bizalmának elnyeréséhez, ami a mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatok és információk elfogadásához és használatához szükséges.

Végső soron a változásra való képesség versenyelőnnyé fejlődik. Azok a szervezetek, amelyek érett, szilárdan megalapozott változásmenedzsment képességeket fejlesztenek ki, jobban felkészültek arra, hogy folyamatosan alkalmazkodjanak a technológiai fejlődéshez, és fenntartható értéket nyerjenek digitális beruházásaikból. Gyorsabban és hatékonyabban tudják bevezetni az új eszközöket, funkciókat és folyamatokat, mint azok a versenytársaik, akik a IV. szakaszban leírt adaptációs akadályok miatt kudarcot vallanak.

Alkalmas:

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

A digitális eszközökben rejlő lehetőségek: Hogyan maximalizálhatják a vállalatok az automatizálást és a biztonságot?

Az elemzésből kiderült, hogy a digitális eszközök magas németországi bevezetési aránya ellenére az automatizálás és a folyamatbiztonság jelentős potenciálja továbbra is kiaknázatlan. A gyakran emlegetett alacsony, 30-50%-os kihasználtsági arány valószínűleg fejlett funkciókra utal, amelyek aktiválása jelentős hatékonyságnövekedést és kockázatcsökkentést ígér. Ennek akadályai sokrétűek, és magukban foglalják az olyan emberi tényezőket, mint a készséghiány és a változásokkal szembeni ellenállás, a technológiai akadályokat, mint a komplexitás és az integrációs problémák, valamint a szervezeti hiányosságokat, mint a stratégiák hiánya és az elégtelen vezetői támogatás.

Ennek a szakadéknak a megszüntetéséhez és a digitális beruházások, beleértve a mesterséges intelligenciát is, teljes értékének kiaknázásához stratégiai, holisztikus megközelítésre van szükség. Ennek ötvöznie kell a munkavállalói készségek fejlesztését, a professzionális változásmenedzsmentet és az erős vezetést a technikai és adatalapú alapok (integráció, adatirányítás) megteremtésével.

Javaslatok a vezetők számára a cselekvésre

1. Használatelemzésre vonatkozó megbízás: Rendeljen hivatalos értékelést arról, hogy a kulcsfontosságú digitális és mesterséges intelligencia eszközök hogyan használják valójában a bennük rejlő lehetőségeket. A hangsúlyt az automatizálási és biztonsági funkciókon kell helyezni. Adatgyűjtéshez lehetőség szerint analitikai eszközöket vagy DAP-okat kell használni.
2. Új eszközök vásárlása előtt a funkciók aktiválásának prioritása: Először a meglévő platformok értékének maximalizálására összpontosítson célzott képzések, folyamatmódosítások és a nem használt funkciók konfigurálása révén, mielőtt további befektetéseket eszközölne új eszközökbe.
3. A változásmenedzsment stratégiai prioritásként való meghatározása: Fektessen be a belső változásmenedzsment képességek kiépítésébe, és integrálja azokat minden digitális kezdeményezésbe a kezdetektől fogva. Biztosítsa a felsővezetés aktív, látható támogatását a jelentős változásokhoz.
4. Folyamatos tanulási és támogatási programok bevezetése: Lépjen túl az egyszeri képzéseken, és alakítson ki szerepkör-specifikus, folyamatos tanulási útvonalakat. Ezeket adott esetben adatterület-profilokkal (DAP) támogassa, és összpontosítson a munkafolyamatban való alkalmazásra és a konkrét előnyökre.
5. Robusztus adatkezelési keretrendszer létrehozása (különösen a mesterséges intelligencia esetében): A mesterséges intelligencia kezdeményezések megbízható és etikus skálázásának előfeltételeként egyértelmű adatkezelési keretrendszert kell bevezetni, amely meghatározott szerepköröket, irányelveket és minőségi szabványokat tartalmaz.
6. Stratégiai integrációs ütemterv kidolgozása: Fektessen be egy egyértelmű API-stratégiába és potenciálisan integrációs platformokba az adatsilók lebontása és az automatizáláshoz elengedhetetlen zökkenőmentes adatáramlás lehetővé tétele érdekében.
7. A felhasználói visszajelzés és az önrendelkezés kultúrájának előmozdítása: Hozzon létre mechanizmusokat a folyamatos felhasználói visszajelzéshez, és vonja be a felhasználókat az igényfelmérés és a megoldások tesztelésének folyamatának korai szakaszába (alkalmazza a bevált gyakorlatokat az UAT-ra vonatkozóan).
8. Mérje, ami számít: Határozzon meg egyértelmű teljesítménymutatókat (KPI-kat) az eszközhasználatra, a folyamatok hatékonyságnövekedésére, a biztonság javítására, valamint a felhasználói kompetenciára és elégedettségre vonatkozóan a haladás nyomon követése és a befektetés megtérülésének bemutatása érdekében.

Ezen ajánlások következetes végrehajtásával a vállalatok áthidalhatják a digitális eszközeikben rejlő potenciál és azok tényleges használata közötti szakadékot, ezáltal jelentős előrelépést érhetnek el a folyamatok automatizálásában és biztonságuk megerősítésében.

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

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

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