30-50% alat kerja digital yang tidak digunakan dalam alat pemasaran dan penjualan-AI juga terpengaruh selain CRM dan ERP

Potensi Alat Digital yang Tidak Digunakan: Potensi Keandalan Otomatisasi dan Proses di Perusahaan Jerman

Transformasi digital berkembang di perusahaan Jerman, tetapi paradoks tetap: sementara tingkat adopsi untuk alat kerja digital tinggi, bagian penting dari potensi mereka, terutama yang berkaitan dengan fungsi otomatisasi dan keamanan, tetap tidak digunakan. Perkiraan hanya 30-50% dalam permintaan pengguna mungkin mencerminkan penggunaan fungsi lanjutan, bukan penggunaan dasar alat. Perbedaan antara kepemilikan dan penciptaan nilai aktual ini merupakan peluang yang signifikan dan sering diabaikan. Alat yang ada seperti CRM, sistem ERP, platform kolaborasi dan semakin banyak solusi berbasis AI memberikan potensi yang cukup besar untuk meningkatkan efisiensi proses melalui otomatisasi dan meningkatkan ketahanan organisasi melalui peningkatan keandalan proses.

📊 Banyak perusahaan hanya menggunakan 30-50 % alat digital mereka. Secara paradoks, alat AI sering tetap tidak digunakan

Analisis ini mengidentifikasi hambatan sentral yang menghalangi kelelahan total potensi ini. Di atas segalanya, ini termasuk kesenjangan kualifikasi dan langkah -langkah pelatihan yang tidak memadai, resistensi terhadap perubahan dalam tenaga kerja, kompleksitas teknologi itu sendiri, tantangan dalam integrasi ke lanskap TI yang ada serta kurangnya fokus strategis dan dukungan yang konsisten dari manajemen.

Untuk menutup kesenjangan ini dan mewujudkan nilai penuh dari investasi digital, perusahaan harus mengejar strategi multidimensi. Pilar inti adalah manajemen perubahan yang berpusat pada manusia, pembentukan budaya pembelajaran berkelanjutan, implementasi struktur tata kelola data yang kuat-terutama untuk aplikasi AI-, memastikan integrasi alat yang mulus melalui API dan komitmen yang tidak salah lagi pada tingkat manajemen untuk pengembangan digital. Rekomendasi berikut menawarkan kepada perusahaan kerangka kerja strategis untuk meningkatkan intensitas penggunaan alat digital mereka dan dengan demikian membuat kemajuan yang signifikan dalam otomatisasi dan keandalan proses.

Cocok untuk:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis untuk perusahaan Eropa

Status quo: Penggunaan alat digital dan AI di perusahaan

Penetrasi digital lanskap perusahaan Jerman telah berkembang dengan baik, tetapi ketersediaan alat murni tidak banyak bicara tentang kedalaman penggunaan aktual dan nilai tambah yang dihasilkan. Pandangan yang lebih dekat pada tingkat adopsi versus penggunaan aktual mengungkapkan kesenjangan yang signifikan.

Adopsi vs. Penggunaan Aktual: Inventarisasi

Adopsi dasar aplikasi kantor digital dan bisnis yang mapan di Jerman sangat tinggi. Menurut Bitkom Digital Office Index 2024, hampir semua perusahaan (98%) menggunakan aplikasi ERP (Perencanaan Sumber Daya Perusahaan). Sistem CRM (Manajemen Hubungan Pelanggan) juga tersebar luas dengan 91%, peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan 77% pada tahun 2022. Solusi manajemen konten perusahaan (ECM) dapat ditemukan di 84% perusahaan (2022: 76%). Setiap perusahaan menggunakan setidaknya satu solusi kantor digital. Angka -angka ini menunjukkan bahwa akses ke alat digital standar di perusahaan Jerman diberikan secara nasional dan tidak mewakili hambatan utama.

Sebaliknya, ada adopsi kecerdasan buatan (AI). Meskipun minat dan kemauan untuk berinvestasi tinggi - 40% perusahaan berencana untuk menggunakan AI tahun depan, dan 46% merencanakan investasi dalam lima tahun ke depan - implementasi aktual bahkan secara signifikan lebih rendah dan lebih heterogen. Pada tahun 2024, sekitar 17% perusahaan Jerman menggunakan AI. Ini menunjukkan kesenjangan yang jelas antara sektor dan ukuran perusahaan: industri adalah pelopor dengan penggunaan AI 31%, sedangkan sektor jasa tertinggal. Perbedaan antara perusahaan besar (75% menggunakan AI) dan UKM (hanya 16%) yang sangat mencolok. Perbandingan internasional menunjukkan tren yang sama: Studi AS menemukan adopsi AI di tingkat perusahaan, tergantung pada metodologi, antara 5% dan 40%, tetapi menunjukkan pertumbuhan yang cepat. Global menunjukkan 40% perusahaan untuk menggunakan AI, 42% lainnya mengevaluasi penggunaannya. Menurut survei McKinsey, KI menggunakan lebih dari tiga perempat perusahaan dalam setidaknya satu fungsi bisnis. Ini menunjukkan bahwa adopsi AI mendapatkan mengemudi, tetapi bahkan kurang mapan dan secara signifikan lebih bervariasi daripada dengan alat digital tradisional.

Klaim tingkat penggunaan hanya 30-50% yang diangkat dalam permintaan pengguna harus dipertimbangkan dalam konteks data adopsi ini. Tidak mungkin bahwa nomor ini berkaitan dengan penggunaan dasar sistem ERP atau CRM yang meluas. Sebaliknya, bukti menunjukkan bahwa estimasi ini berarti hunian fungsi -fungsi lanjutan atau kelelahan dari potensi penuh perangkat lunak. Gartner menunjukkan bahwa pengalaman pengguna yang tidak mencukupi dengan aplikasi membuatnya perlu untuk menggunakan Digital Adoption Solutions (DAS). Studi dan laporan menyatakan bahwa potensi media digital sering tidak habis, terutama di UKM. Sebuah studi kelompok MUUUH menunjukkan bahwa 73% pengguna CRM bukan pendukung perangkat lunak mereka sendiri, yang menunjukkan ketidakpuasan, yang seringkali terkait dengan kurangnya kegunaan atau non-pengayaan dari manfaat yang diharapkan. Premis awal dari kapasitas rendah karena itu valid, tetapi kemungkinan besar mengacu pada kedalaman penggunaan dan aktivasi fitur yang lebih berharga tetapi lebih kompleks.

Persepsi digitalisasi di perusahaan juga memiliki bagian. Sementara hampir 40% dari yang dipekerjakan di Jerman mengklasifikasikan perusahaan mereka sebagai sangat atau sangat digital, sepertiga dari tangkapan -UP membutuhkan organisasi kerja digital, dan 64% perusahaan melihat diri mereka sebagai orang yang beruntung. Ini menggarisbawahi perbedaan antara ketersediaan alat murni dan penggunaannya yang efektif dan transformatif. Sebagian besar karyawan juga tidak merasa cukup untuk keterampilan digital yang diperlukan.

Ada pola spesifik saat menggunakan AI. Karyawan menggunakan alat seperti Chatt secara lebih pribadi (54,3%) atau campuran (27,8%) secara eksklusif untuk bekerja (17,9%). Aplikasi yang paling umum di perusahaan adalah layanan pelanggan (56%), keamanan dunia maya (51%), asisten digital (47%), CRM (46%) dan manajemen inventaris (40%). Meskipun 75% karyawan percaya bahwa AI generatif dapat meningkatkan produktivitas mereka dan bahwa penggunaan tumbuh dengan cepat, hanya 1% manajer yang menggambarkan penggunaan AI di perusahaan mereka sebagai "dewasa", IE sepenuhnya terintegrasi ke dalam alur kerja dan memberikan hasil bisnis yang signifikan.

Hilangnya nilai: Kuantifikasi peluang yang terlewat

Substruktur alat digital menyebabkan hilangnya nilai yang signifikan dan pengembalian investasi (ROI) suboptimal untuk biaya besar -besaran di bidang transformasi digital. Jika fungsi otomatisasi tetap tidak digunakan, proses manual, tidak efisien tetap ada. Jika fungsi keselamatan terintegrasi tidak diaktifkan atau dikonfigurasi, risiko insiden keamanan dan pelanggaran kepatuhan meningkat.

Potensi produktivitas yang tidak digunakan cukup besar. Studi menunjukkan peningkatan produktivitas yang terukur melalui penggunaan AI, bahkan dengan tingkat penggunaan yang masih rendah (mis. 0,1-0,9% pertumbuhan produktivitas tenaga kerja). Dalam jangka panjang, potensi diperkirakan 1,5 poin persentase selama sepuluh tahun, dan peningkatan 43% diukur dalam tugas -tugas tertentu. Penyedia solusi adopsi digital seperti WhatFix melaporkan produktivitas meningkat sebesar 35% dan pengurangan pelatihan sebesar 60% oleh platform mereka. Angka -angka ini menggambarkan nilai konkret yang dapat dinaikkan dengan penggunaan alat yang lebih efektif.

Selain itu, substruktur adalah risiko kompetitif strategis. Perusahaan yang sepenuhnya menghabiskan alat digital dan sistem AI mereka mencapai efisiensi, kelincahan, dan kekuatan inovatif yang lebih tinggi. Anda dapat bereaksi lebih cepat terhadap perubahan pasar dan mengembangkan model bisnis baru ("bisnis yang dapat dikomposisi" adalah 80% lebih cepat saat menerapkan fitur baru). Perusahaan yang tetap dalam risiko penggunaan dasar, risiko kehilangan koneksi dan membahayakan posisi pasar mereka.

Analisis status quo dengan demikian mengungkapkan "ilusi adopsi": tingkat implementasi yang tinggi dari sistem inti seperti ERP dan CRM menyarankan kematangan digital, yang, bagaimanapun, mengeluarkan substruktur mendalam dari fungsi -fungsi canggih untuk otomatisasi dan keamanan. Kesenjangan antara kehadiran dan kompetensi aktual ini adalah masalah inti. Pola ini diperkuat dalam teknologi AI. Adopsi AI tumbuh dengan cepat dan memiliki potensi yang sangat besar, tetapi kesenjangan penggunaan mungkin bahkan lebih jelas karena kompleksitas yang lebih tinggi, ketergantungan data, masalah etika dan defisit kualifikasi yang lebih besar daripada dengan alat tradisional. Perbedaan antara UKM dan perusahaan besar sangat jelas di sini. Lagi pula, sering ada perbedaan antara persepsi karyawan mengenai digitalisasi perusahaan mereka dan kemampuan mereka sendiri atau penggunaan aktual fungsi alat canggih. Kesalahan penilaian ini dapat menghambat upaya untuk meningkatkan penggunaan, karena kebutuhan mungkin tidak diakui.

Cocok untuk:

• Paradoks Penjualan-Forget Corong Penjualan: Perjalanan Pelanggan adalah AI, Otomasi, dan CRM!

Mendeteksi potensi otomatisasi melalui penggunaan alat yang lebih dalam

Banyak perusahaan telah berinvestasi dalam alat digital yang kuat, tetapi seringkali hanya menggunakan sebagian kecil dari keterampilan otomatisasi mereka. Potensi bera dalam CRM, sistem ERP, platform kolaborasi dan alat AI adalah signifikan dan dapat diangkat dengan aktivasi yang ditargetkan dari fungsi yang ada.

Beyond the Basics: Fungsi Otomasi Alur Kerja yang Diabaikan (CRM, ERP, Platform Kolaborasi)

Otomatisasi CRM

Sistem CRM modern menawarkan lebih dari sekadar kontak manajemen data. Fungsi yang sering tidak digunakan termasuk otomatisasi tugas (mis. Kenangan untuk tindak lanjut), definisi aturan alur kerja untuk penugasan otomatis arahan atau eskalasi kasus layanan serta penciptaan otomatis laporan tentang kinerja penjualan atau kepuasan pelanggan. Otomasi komunikasi multi-channel memungkinkan untuk secara konsisten menangani pelanggan melalui berbagai saluran (email, media sosial). Integrasi dengan sistem lain, seperti ERP atau alat otomatisasi pemasaran, sering tersedia, tetapi tidak sepenuhnya dieksploitasi untuk memastikan layanan pelanggan dan proses penjualan yang mulus. Alasan penggunaan rendah sering dalam implementasi yang buruk, kurangnya adaptasi terhadap proses tertentu atau penerimaan yang tidak memadai di antara pengguna.

Otomatisasi ERP

Sistem ERP sering digunakan terutama untuk fungsi inti seperti akuntansi keuangan dan perencanaan sumber daya, sementara opsi otomatisasi lebih lanjut menganggur. Contohnya adalah penetapan otomatisasi alur kerja untuk proses persetujuan, misalnya untuk pesanan (persetujuan pesanan pembelian), pemrosesan otomatis perhitungan input menggunakan OCR dan penugasan berbasis aturan, atau optimalisasi manajemen inventaris saham dengan saran pesanan otomatis atau pesan peringatan pada stok rendah. Integrasi sistem ERP dengan sistem operasional lainnya (CRM, manajemen rantai pasokan) sangat penting untuk otomatisasi proses dan transparansi yang berkelanjutan, tetapi sering diabaikan. Alasan umum untuk kegagalan proyek otomasi ERP adalah analisis dan ilustrasi yang tidak memadai dari proses bisnis yang mendasarinya sebelum implementasi.

Otomasi dalam platform kolaborasi (M365/Workspace)

Suite kolaborasi terkemuka seperti Microsoft 365 dan Google Workspace berisi alat yang kuat tetapi sering diabaikan untuk otomatisasi alur kerja:

• Google Workspace: AppSheet memungkinkan pembuatan aplikasi khusus dan otomatisasi alur kerja tanpa pengetahuan pemrograman. Formulir Google dapat digunakan bersama dengan skrip Google Sheets and Apps untuk proses persetujuan dan alur kerja sederhana. Filter dan aturan yang diperluas di Gmail dapat mengotomatisasi manajemen email dan fungsi berbasis AI di Canvas pintar (dokumen, lembaran, slide) menawarkan saran yang cerdas dan blok bangunan untuk meningkatkan efisiensi.
• Microsoft 365: Power Automat (sebelumnya Flow) adalah alat yang ampuh untuk membuat alur kerja otomatis di berbagai aplikasi Microsoft dan pihak ketiga. SharePoint juga menawarkan fungsi alur kerja terintegrasi, dan integrasi otomat daya dalam tim memungkinkan otomatisasi pemberitahuan, izin, dan tugas langsung di pusat kolaborasi. Integrasi yang mulus dalam ekosistem Microsoft adalah keuntungan penting.

Tidak ada kode/platform kode rendah

Munculnya platform no-kode/kode rendah yang sering diintegrasikan ke dalam suite besar atau ditawarkan sebagai solusi independen (mis. Flowforma, Creatio, Kissflow, alur kerja jotform, lembar aplikasi, otomat daya), mendemokratisasi otomatisasi. Mereka memungkinkan pengguna spesialis untuk membuat solusi otomatisasi mereka sendiri tanpa pengetahuan pemrograman yang mendalam. Ini dapat mempercepat upaya otomatisasi, tetapi membutuhkan pedoman yang jelas, kursus pelatihan dan struktur tata kelola untuk menghindari pertumbuhan dan risiko liar.

Gunakan AI untuk otomatisasi cerdas (analisis data, dukungan tugas, optimasi proses)

Kecerdasan buatan meningkatkan otomatisasi alur kerja tradisional ke tahap baru dengan membawa keterampilan kognitif.

AI dalam otomatisasi alur kerja

• Intelligent Document Processing (IDP): Model AI dapat relevan dari dokumen yang tidak terstruktur seperti faktur, dokumen, kontrak atau email ekstrak dan mengklasifikasikan, yang secara drastis mengurangi input data manual.
• Keterampilan Prediktif: AI dapat mengenali pola dalam data historis untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Contohnya adalah pemeliharaan prediktif mesin (pemeliharaan prediktif), perkiraan permintaan dan inventaris atau identifikasi peluang penjualan yang menjanjikan berdasarkan perilaku pelanggan.
• Penerusan dan Pengambilan Keputusan yang cerdas: AI dapat menganalisis konten dan suasana hati (sentimen) pertanyaan pelanggan untuk secara otomatis meneruskannya ke departemen yang benar atau karyawan yang tepat. Ini juga dapat membuat keputusan yang lebih kompleks dalam proses otomatis yang melampaui aturan If-Then sederhana.

AI Assistant & Agents

Asisten AI terintegrasi (seperti Microsoft Copilot, Google Gemini atau fungsi tertanam chatgpt) dapat mengotomatisasi atau mendukung berbagai tugas: Anda menghasilkan desain untuk email, laporan atau teks pemasaran, merangkum dokumen atau pertemuan panjang, menjawab pertanyaan karyawan tentang pedoman internal (HR, It), membantu dengan jadwal atau data dukungan. Jadi -yang disebut "AI Agentik" melangkah lebih jauh dan dapat melakukan tugas yang lebih kompleks dan multi -panggung dengan menggunakan berbagai alat dan sumber informasi.

Otomasi Proses Robot (RPA) & Otomatisasi Cerdas

RPA menunjukkan robot perangkat lunak ("bot") yang mengotomatiskan tugas-tugas berulang-ulang berbasis aturan melalui imitasi interaksi manusia dengan antarmuka pengguna (mis. Salin data dari satu aplikasi ke aplikasi lain). Sementara RPA klasik bergantung pada data terstruktur dan aturan yang jelas, kombinasi dengan AI (sering disebut otomatisasi cerdas atau hiper -otomasi) memperluas kemungkinan secara signifikan. AI memungkinkan bot RPA untuk memproses data yang tidak terstruktur (mis. Dari email atau PDF), untuk membuat keputusan terkait konteks dan belajar dari pengalaman. Contoh aplikasi dapat ditemukan di hampir semua area perusahaan:

• Keuangan: Pelaporan otomatis, perbandingan akun, deteksi penipuan, pemrosesan faktur.
• Sumber Daya Manusia: Onboarding/offboarding karyawan, penagihan gaji, administrasi aplikasi liburan.
• Layanan Pelanggan: Antomated menjawab pertanyaan standar melalui chatbots, penerusan kasus kompleks, memperbarui data pelanggan.
• Pemasok & Logistik: Manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, optimalisasi rute pengiriman.
• Kesehatan: Pemrosesan klaim asuransi, penjadwalan, pemberian data pasien.
• Produksi: Pemrosesan pesanan, kontrol kualitas, manajemen pemasok.

Tabel potensial

Tabel berikut menunjukkan contoh seberapa sering otomatisasi yang tidak digunakan berfungsi sebagai proses bisnis spesifik dan keuntungan apa yang dapat dicapai.

Penugasan fungsi otomatisasi yang tidak digunakan untuk proses bisnis

Di dunia bisnis digital saat ini, ada banyak fungsi otomatisasi yang tidak digunakan yang dapat ditugaskan secara strategis untuk berbagai proses bisnis untuk mencapai peningkatan efisiensi yang signifikan. Aturan alur kerja seperti aturan izin CRM untuk diskon dapat mempercepat siklus penjualan dan memastikan konsistensi dalam penetapan harga, di mana platform seperti Salesforce, Microsoft Dynamics 365 atau SAP CRM digunakan. Tidak ada kode/platform kode rendah, seperti Power Automate atau Appsheet untuk biaya perjalanan, mengurangi upaya administrasi dan mengaktifkan penggantian yang lebih cepat melalui integrasi dengan Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma atau Creatio. Ekstraksi data berbasis AI (IDP) merevolusi akuntansi otomatis dan pemrosesan dokumen, yang mengarah pada pembayaran yang lebih cepat dan lebih sedikit kesalahan input yang dapat diimplementasikan dalam sistem ERP seperti SAP dan Oracle atau alat IDP khusus dengan komponen RPA+AI. Di bidang analisis prediktif, solusi AI menawarkan peringatan pemeliharaan prediktif untuk sistem produksi, yang meminimalkan waktu henti yang tidak direncanakan dan biaya pemeliharaan dapat dikurangi, didukung oleh sistem ERP/MES, platform IoT dan solusi AI khusus. Akhirnya, asisten AI, teknologi AI dan RPA agen seperti CHATT/COPILOT untuk desain email atau RPA untuk pemeliharaan data master meningkatkan efisiensi komunikasi dan mengurangi kesalahan input data, dapat diimplementasikan dengan M365 Copilot, Google Gemini, UIPath, Otomasi di mana saja atau prisma biru.

Analisis potensial otomatisasi menunjukkan bahwa sebagian besar kemungkinan sudah ada dalam alat, yang telah dibayar perusahaan (CRM, ERP, M365/Workspace). Tantangan utama seringkali bukan pembelian alat baru, tetapi aktivasi dan penggunaan fungsi yang ada, seringkali kuat tetapi diabaikan. Pada saat yang sama, demokratisasi otomatisasi menyebabkan paradoks dengan tidak ada kode/alat kode rendah: ia dapat mempercepat adaptasi dengan memungkinkan pengguna spesialis, tetapi juga memiliki risiko yang cukup besar tanpa tata kelola yang memadai, protokol keselamatan dan standar proses [lihat Bagian III dan VI]. Akhirnya, AI bertindak sebagai lapisan ekspansi: tidak hanya mengotomatiskan tugas yang ada secara lebih efisien, tetapi juga memungkinkan bentuk otomatisasi dan optimasi proses yang sama sekali baru melalui pemrosesan data, prediksi, dan bantuan cerdas yang tidak terstruktur, yang merupakan lompatan kualitatif dalam potensi otomatisasi.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Platform AI ini berinteraksi dengan semua sumber data tertentu
  • Dari SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox dan banyak sistem manajemen data lainnya
• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Menantang yang dipecahkan platform AI kami

• Kurangnya akurasi solusi AI konvensional
• Perlindungan Data dan Manajemen Data Sensitif yang Aman
• Biaya tinggi dan kompleksitas pengembangan AI individu
• Kurangnya AI yang memenuhi syarat
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang ada

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Memperkuat keandalan proses melalui fungsi alat yang diperluas

Selain otomatisasi, alat digital dan sistem AI sering menawarkan fungsi yang tidak digunakan untuk meningkatkan keandalan proses. Aktivasi keterampilan ini sangat penting untuk meminimalkan risiko, untuk memastikan kepatuhan dan untuk memperkuat ketahanan proses bisnis.

Penggunaan fungsi kontrol akses dan identitas yang diperluas

Aplikasi dan platform bisnis modern jauh melampaui login kata sandi sederhana dan menawarkan mekanisme kontrol granular, yang seringkali tidak sepenuhnya dikonfigurasi atau digunakan. Ini berlaku untuk sistem inti seperti ERP dan CRM serta suite kolaborasi (M365, Google Workspace) dan sistem kontrol akses khusus (Sistem Kontrol Akses, ACS).

Kontrol Akses Berbasis ROL (RBAC)

Prinsip mendasar adalah definisi dan penegakan pedoman RBAC yang ketat. Harus dipastikan bahwa pengguna hanya dapat mengakses data dan fungsi yang penting untuk peran spesifik mereka. Banyak sistem menawarkan alat untuk mengelola peran ini, tetapi konfigurasi awal dan perawatan berkelanjutan membutuhkan perawatan dan perencanaan strategis. Alat seperti BetterCloud dapat mendukung manajemen otorisasi di lingkungan cloud seperti Office 365.

Manajemen Siklus Hidup Identitas

Aspek keamanan yang kritis dan sering diabaikan adalah otomatisasi manajemen pengguna, khususnya deprising. Ketika karyawan meninggalkan perusahaan atau mengubah peran mereka, hak akses mereka harus segera dan sepenuhnya ditarik. Alat terintegrasi atau platform manajemen identitas dapat mengotomatisasi proses ini dan meminimalkan risiko akses yang tidak sah melalui akun yang sudah ketinggalan zaman. Ini adalah area di mana proses manual rentan terhadap kesalahan dan dapat meninggalkan kesenjangan keamanan yang signifikan.

Otentikasi Multi-Faktor (MFA) & Akses Terkait Konteks

Sementara MFA semakin menjadi standar, banyak platform menawarkan pedoman akses yang diperluas dan terkait konteks. Ini dapat membatasi akses berdasarkan faktor -faktor seperti lokasi pengguna, kondisi perangkat yang digunakan (kesehatan perangkat) atau waktu hari dan dengan demikian menciptakan tingkat keamanan tambahan. Metode verifikasi biometrik (sidik jari, pengenalan wajah) juga dapat diintegrasikan untuk memperkuat pemeriksaan identitas.

Sistem Kontrol Akses Khusus (ACS)

AC khusus sering digunakan untuk mengamankan lokasi fisik dan infrastruktur TI yang kritis. Sistem ini menawarkan perangkat keras (mis. Pembaca kartu, pengontrol) dan perangkat lunak untuk mengelola akses fisik dan logis. Aspek -aspek penting tetapi terkadang diabaikan adalah skalabilitas solusi untuk mengimbangi pertumbuhan perusahaan, dan kemampuan untuk berintegrasi dengan sistem keselamatan lainnya (mis. Pengawasan video, sistem alarm) untuk manajemen keamanan yang seragam.

Cocok untuk:

• AI untuk Alat SEO berbasis SEO dan Optimalisasi Mesin Generatif (GEO): Perkembangan Komprehensif, Teknologi, dan Contoh Praktis

Penggunaan alat kepatuhan dan pemantauan terintegrasi

Banyak platform berisi alat yang dapat berkontribusi terhadap kepatuhan dengan peraturan dan kegiatan pemantauan, tetapi harus secara aktif digunakan dan dikonfigurasi.

Manajemen Lisensi untuk Keamanan

Pemantauan lisensi menggunakan tidak hanya melayani kontrol biaya, tetapi juga merupakan faktor keamanan yang penting. Akun pengguna yang tidak aktif atau lisensi yang tidak digunakan mewakili vektor serangan potensial. Area serangan dapat dikurangi dengan mengidentifikasi dan menonaktifkan akun -akun ini. Alat khusus dapat membantu manajemen dan optimalisasi lisensi.

Pencegahan Kehilangan Data (DLP)

Platform seperti Microsoft 365 dan Google Workspace memiliki fungsi DLP yang dapat mengidentifikasi dan memblokir bagian data sensitif yang tidak diinginkan atau berbahaya (mis. Data pelanggan, informasi keuangan, kekayaan intelektual) melalui email atau penyimpanan cloud. Namun, aturan ini harus dikonfigurasi secara khusus untuk kebutuhan dan risiko perusahaan agar efektif.

Protokol dan pelaporan audit

Penggunaan protokol audit terintegrasi sangat penting untuk memahami aktivitas pengguna, perubahan sistem, dan pola akses. Banyak sistem mencatat peristiwa ini secara rinci, tetapi protokol harus diperiksa secara teratur atau, lebih baik lagi, diteruskan ke informasi keamanan pusat dan sistem manajemen acara (SIEM) untuk analisis otomatis. Kemampuan untuk melacak sangat penting untuk studi kepatuhan dan forensik.

Fungsi kepatuhan

Alat dapat memiliki sertifikasi kepatuhan khusus. Platform tata kelola seperti Coreview atau AvePoint Cloud Governance membantu menegakkan dan memantau pedoman kepatuhan di dalam lingkungan seperti Office 365.

Perbaikan keamanan yang didukung AI

Kecerdasan buatan membuka peluang baru untuk pengakuan proaktif dan pertahanan terhadap ancaman keamanan.

Deteksi anomali

Sistem AI dapat mempelajari apa perilaku "normal" dalam suatu sistem atau jaringan, dan penyimpangan (anomali) yang dapat menunjukkan insiden keamanan. Kasus aplikasi spesifik meliputi:

• Pengenalan penipuan: Identifikasi pola transaksi yang tidak biasa (mis. Jumlah tinggi, tempat yang tidak biasa, frekuensi cepat).
• Deteksi intrusi: Pengakuan lalu lintas jaringan yang mencolok (mis. Pengasingan data, serangan DDOS), tes pendaftaran yang mencurigakan atau perilaku pengguna yang tidak biasa.
• Keamanan Endpoint: Melacak malware atau aktivitas yang tidak sah di komputer atau perangkat seluler.
• IAM Improvement: Alarm untuk permintaan akses yang mencurigakan, ekspansi otorisasi yang tidak biasa atau akun yang dikompromikan.

Ancaman Intelijen & Prediksi

AI dapat menganalisis sejumlah besar data ancaman (feed ancaman) untuk memprioritaskan risiko yang relevan, untuk mengenali pola serangan (TTP - taktik, teknik, dan prosedur) dan bahkan untuk memprediksi serangan di masa depan atau untuk mengidentifikasi kelemahan. AI juga dapat digunakan untuk memantau web gelap pada data akses curian atau serangan yang direncanakan.

Reaksi otomatis terhadap insiden

AI dapat mengotomatiskan langkah -langkah pertama untuk menahan insiden keselamatan, mis. Dengan mengisolasi sistem yang terkena, memblokir alamat IP ganas atau menonaktifkan akun yang dikompromikan, yang memperpendek waktu respons.

Tabel potensial

Tabel berikut sering menghubungkan fungsi keamanan yang tidak digunakan dengan risiko spesifik yang dapat Anda atasi.

Penugasan fungsi keamanan yang tidak digunakan untuk pengurangan risiko

Penugasan fungsi keamanan yang tidak digunakan untuk pengurangan risiko mencakup berbagai kategori fungsional, contoh spesifik dan bidang aplikasi untuk platform dan alat yang relevan dapat dipertimbangkan. Di bidang kontrol akses, konfigurasi RBAC granular menawarkan dukungan dalam mencegah akses yang tidak sah atau pelanggaran perlindungan data, yang dapat dicapai, misalnya, dengan AD M365/Azure, Google Workspace Admin atau pengaturan keamanan ERP/CRM. Selain ukuran ini, deprovisioning otomatis juga memberikan kontribusi yang menentukan untuk meminimalkan izin berkelanjutan dan risiko orang dalam yang terkait, dengan sistem IAM, integrasi sistem SDM serta solusi ruang M365 atau Google Work.

Dalam kategori kepatuhan dan pengawasan, aturan DLP yang dikonfigurasi memastikan perlindungan terhadap drainase data sensitif, yang didukung oleh aplikasi seperti M365 Security & Compliance atau Google Workspace Security Center. Analisis log audit aktif juga memainkan peran penting dalam mencegah pelanggaran kepatuhan atau kurangnya keterlacakan proses. Sistem SIEM seperti Splunk atau Qradar serta data log M365 dan Google Workspace adalah alat yang berharga di sini.

Di bidang keamanan AI, pengakuan anomali berbasis AI digunakan sebagai tindakan terhadap promosi akun dan penetrasi yang tidak sah. Ini dicapai dengan bantuan platform keamanan AI khusus atau fungsi spesifik seperti perlindungan identitas iklan Azure.

Analisis fungsi keamanan memperjelas bahwa keandalan proses yang efektif sangat tergantung pada konfigurasi yang benar dan penggunaan fitur yang tertanam dalam aplikasi bisnis standar (M365, Workspace, ERP, CRM). Mengurangi fungsi -fungsi ini mengarah langsung ke kesenjangan keamanan, terlepas dari investasi dalam alat keamanan khusus. Pada saat yang sama, otomatisasi di kedua arah memiliki dampak pada keselamatan: ia dapat meningkatkan keamanan (mis. Dengan deprising atau penambalan otomatis), tetapi alat otomatisasi yang tidak diamankan (mis. RPA bot dengan hak yang terlalu tinggi, aplikasi kode rendah yang tidak diatur) dapat menjadi titik lemah itu sendiri. Ini menggarisbawahi kebutuhan untuk mengintegrasikan aspek keselamatan secara langsung ke dalam strategi otomatisasi. Akhirnya, efektivitas alat keamanan berbasis AI (deteksi anomali, ramalan ancaman) secara fundamental tergantung pada kualitas, kelengkapan, dan tata kelola data yang mendasarinya. Kualitas data yang buruk mau tidak mau mengarah pada hasil keamanan AI yang tidak dapat diandalkan (alarm palsu atau ancaman yang diabaikan), yang menggarisbawahi peran penting dari tata kelola data (lihat Bagian VI).

Diagnosis Kesenjangan Penggunaan: Hambatan dan Tantangan Utama

Untuk menjembatani kesenjangan antara potensi alat digital dan penggunaan aktualnya, sangat penting untuk memahami hambatan yang mendasarinya. Ini dapat dibagi secara kasar menjadi faktor manusia, teknologi dan organisasi.

Faktor manusia: defisit kualifikasi, kurangnya pelatihan dan perlawanan

Kesenjangan & Pelatihan Kualifikasi

Kurangnya keterampilan digital dan penawaran pelatihan yang tidak memadai adalah salah satu rintangan terbesar. Karyawan sering tidak memiliki pengetahuan tentang fungsi yang tersedia atau kemampuan untuk menggunakannya secara efektif. Hampir tiga perempat karyawan tidak merasa cukup untuk keterampilan digital yang diperlukan di tempat kerja. AI Technologies memperketat masalah ini dengan kurva belajar yang lebih curam dan kebutuhan akan pengetahuan khusus. Kursus pelatihan yang ada seringkali tidak memadai, terlalu pendek dan tidak menawarkan dukungan berkelanjutan dalam pekerjaan sehari -hari.

Resistensi terhadap perubahan

Ketakutan akan hal yang tidak diketahui, kekhawatiran tentang keamanan kerja (terutama dalam konteks AI dan otomatisasi), ketidaksukaan menyerah rutinitas yang sudah ada, dan kurangnya kepercayaan pada manfaat alat atau proses baru yang mendorong perlawanan. Ini disebutkan sebagai salah satu hambatan teratas. Komunikasi yang tidak memadai pada bagian manajemen sering meningkatkan resistor ini.

Kurangnya integrasi pengguna

Jika alat baru diperkenalkan tanpa melibatkan pengguna di masa depan dalam proses seleksi atau implementasi, ini sering mengarah pada solusi yang buruk dan penerimaan yang rendah. Makna dan Tujuan (“Mengapa?”) Perubahan harus disampaikan dengan jelas kepada pengguna. Fase Pengujian Penerimaan Pengguna (UAT) sering gagal untuk menangkap kebutuhan aktual pengguna jika tidak direncanakan dan dilakukan dengan cermat.

Kelebihan & kompleksitas kognitif

Karyawan dihadapkan dengan semakin banyak aplikasi, yang dapat menyebabkan kerugian gesekan dan lebih sedikit penggunaan. Adaptasi membuatnya sulit untuk secara konstan atau mengubah alat dan fungsi. Perangkat lunak itu sendiri dapat secara inheren kompleks, kurang intuitif atau dirancang dengan buruk, yang menghambat penerimaan.

Rintangan Teknologi: Kompleksitas, Masalah Integrasi dan Sistem Lama

Kompleksitas alat

Perangkat lunak itu sendiri dapat menggunakan kompleksitas yang berlebihan, antarmuka pengguna yang tidak logis atau desain yang buruk. Alat AI memiliki kompleksitas teknis tambahan.

Tantangan integrasi

Integrasi mulus yang hilang antara berbagai alat menyebabkan silo data, proses kerja yang terganggu dan frustrasi di antara pengguna. Integrasi AI ke dalam lanskap sistem yang ada adalah tantangan khusus. Ketergantungan pada integrasi pihak ketiga dapat menyembunyikan risiko tambahan. API sangat penting untuk integrasi, tetapi membutuhkan pengetahuan khusus, dan seringkali ada kurangnya standar yang seragam.

Sistem ALTS (Sistem Legacy)

Infrastruktur TI yang sudah ketinggalan zaman dan aplikasi lama menghambat pengenalan alat modern dan rem inisiatif transformasi digital. Migrasi sistem lama seringkali kompleks dan mahal.

Masalah data

Kurangnya kualitas data, ketersediaan data yang buruk dan tata kelola data yang tidak memadai adalah hambatan besar, terutama untuk proyek AI. Perlindungan data dan keamanan data juga merupakan hambatan yang cukup besar untuk adopsi AI.

Pilihan alat yang tidak cocok

Keputusan untuk alat yang tidak cocok dengan persyaratan atau proses bisnis yang sebenarnya atau pilihan penyedia yang tidak sesuai sering mengarah pada kegagalan inisiatif.

Faktor organisasi: kurangnya strategi, kurangnya dukungan kepemimpinan dan kekurangan sumber daya

Kehilangan visi & strategi yang jelas

Kurangnya strategi yang jelas untuk transformasi digital, tujuan yang tidak jelas atau kurangnya orientasi terhadap tujuan bisnis yang menyeluruh sering mengarah pada kegagalan inisiatif digitalisasi. Banyak perusahaan memiliki strategi digital di atas kertas, tetapi gagal karena implementasinya. Strategi AI spesifik khususnya sering hilang.

Dukungan kepemimpinan yang tidak memadai

Kurangnya komitmen, kurangnya dukungan yang terlihat (sponsor) dan dukungan yang tidak memadai melalui tingkat manajemen merusak upaya transformasi. Manajer mungkin tidak memenuhi perilaku yang diinginkan atau memiliki pemahaman yang tidak memadai tentang persyaratan itu sendiri.

Pembatasan sumber daya

Kurangnya anggaran, waktu, dan staf- terutama di TI yang memenuhi syarat dan spesialis AI- adalah penghalang yang signifikan.

Silo organisasi

Komunikasi yang buruk dan kurangnya kerja sama antara berbagai departemen atau tim menghalangi penggunaan alat yang terintegrasi dan proses transformasi menyeluruh yang sulit.

Kurangnya Pengukuran Keberhasilan

Kesulitan dalam definisi dan penganiayaan terhadap angka -angka kunci (KPI) untuk mengukur adopsi alat, peningkatan efisiensi atau ROI membuat investasi lebih sulit dan mengontrol langkah -langkah peningkatan.

Aspek budaya

Perlawanan terhadap perubahan seringkali berakar dalam dalam budaya perusahaan. Kurangnya budaya inovasi atau pemikiran yang didorong data yang tidak memadai dapat menghambat pengenalan AI.

Tabel potensial

Tabel berikut merangkum hambatan paling umum yang menentang penggunaan optimal alat digital dan AI.

Hambatan Umum untuk Penggunaan Alat Digital & AI

Hambatan umum untuk penggunaan alat digital dan AI dihasilkan dari tiga kategori utama: faktor manusia, rintangan teknologi dan faktor organisasi. Defisit kualifikasi dan kurangnya pelatihan memainkan peran sentral dalam faktor manusia, yang dapat menyebabkan kompetensi, adopsi, dan kesalahan yang rendah. Selain itu, perlawanan dan ketakutan akan kehilangan pekerjaan menghambat penerimaan dan penundaan kemajuan. Rintangan teknologi meliputi kompleksitas dan ketidaksukaan alat yang menyebabkan frustrasi dan inefisiensi dan dengan demikian mengganggu penggunaan, serta kurangnya integrasi ke dalam sistem lama yang ada yang menyebabkan silo data dan gangguan proses dan menghambat efisiensi. Di tingkat organisasi, strategi yang jelas sering hilang, yang salah arah upaya dan sumber daya salah sia -sia. Ada juga kurangnya dukungan manajemen, yang dapat membahayakan proyek karena sumber daya dan dukungan tidak ada. Lagi pula, pembatasan sumber daya seperti waktu, uang atau kekurangan personel sering menyebabkan penundaan proyek, kelebihan beban atau bahkan untuk menghancurkan proyek.

Analisis hambatan menunjukkan bahwa mereka jarang tampak terisolasi, tetapi membentuk sistem yang kompleks dan saling terkait. Misalnya, kurangnya dukungan manajemen sering kali mengarah pada strategi yang tidak jelas dan kekurangan dana langkah -langkah pelatihan. Pelatihan yang tidak memadai pada gilirannya memperburuk kesenjangan kualifikasi dan meningkatkan ketakutan dan perlawanan. Alat yang kompleks tanpa pelatihan yang memadai atau manajemen perubahan pasti menyebabkan penerimaan rendah. Masalah teknologi seperti kurangnya integrasi seringkali merupakan gejala perencanaan yang buruk dan kerja sama silang -departemen yang tidak memadai. Oleh karena itu pendekatan holistik sangat penting.

Alasan mendasar untuk penggunaan rendah sering terletak pada defisit "mengapa": tidak mungkin untuk berkomunikasi dengan jelas dan menunjukkan pengguna akhir yang perilakunya mengubah manfaat konkret dan nilai tambah dari alat atau proses baru. Jika pengguna tidak mengenali bagaimana alat baru membuat pekerjaan mereka lebih mudah atau meningkat, insentif untuk mengambil upaya belajar kurang, terutama jika rutinitas lama bekerja "cukup baik".

Selain itu, pengenalan AI mengencangkan titik puncak yang ada dalam adaptasi alat digital tradisional. Tantangan di bidang kualifikasi, resistensi, integrasi dan strategi meningkat dengan tingkat kompleksitas tambahan AI (persyaratan data, etika, biaya, bakat khusus). Perusahaan yang sudah bertarung dengan adopsi digital dasar akan menemukan implementasi AI bahkan lebih sulit.

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Strategi untuk memaksimalkan nilai alat: promosi penerimaan dan kompetensi

Untuk mengatasi hambatan dan mengeksploitasi potensi penuh alat digital, strategi yang ditargetkan diperlukan yang mengembangkan dan mendukung dan mendukung keterampilan karyawan serta perubahan organisasi.

Struktur kompetensi: Pelatihan modern, pelatihan ulang dan pembelajaran berkelanjutan

Melampaui Pelatihan Unik

Penggunaan alat yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar acara pengantar awal. Diperlukan penawaran pembelajaran yang berkesinambungan, spesifik dan konteks yang terkait, yang tumbuh dengan perangkat lunak dan kebutuhan pengguna.

Pengujian Penerimaan Pengguna (UAT) sebagai kesempatan belajar

Fase UAT tidak hanya dianggap sebagai tes teknis, tetapi sebagai peluang awal untuk pelatihan pengguna, pengumpulan umpan balik dan untuk mempromosikan penerimaan. Pengguna akhir nyata harus diintegrasikan lebih awal dan cukup siap untuk tugas pengujian mereka.

Metode pelatihan yang efektif

Campuran metode yang berbeda sering kali merupakan yang paling efektif: kursus terstruktur, modul belajar mandiri, pendekatan kereta-pelatihan, bimbingan, database pengetahuan dan FAQ yang dijaga dengan baik serta bantuan yang sensitif terhadap konteks secara langsung dalam aplikasi (lihat DAP). Dalam kasus pelatihan AI, sangat penting tidak hanya untuk menyampaikan operasi ("Bagaimana?"), Tetapi juga untuk mengatasi pemahaman dasar ("Apa itu/bisa/apa yang tidak?"), Aspek etika dan batasan teknologi.

Fokus pada manfaat dan alur kerja

Pelatihan harus berkonsentrasi pada bagaimana alat memecahkan masalah konkret pengguna dan dapat diintegrasikan secara masuk akal ke dalam proses kerja harian mereka alih -alih hanya fungsi daftar.

Strategi untuk Pengembangan Kompetensi

Perusahaan harus membahas kesenjangan kualifikasi digital umum melalui program Upsky dan penyelamatan yang ditargetkan.

Cocok untuk:

• Kecerdasan Buatan: Jalur Solusi Pulau menuju Strategi AI Digital Terpadu Menggunakan Contoh Otto dalam E-Commerce

Kelola Halaman Manusia: Manajemen dan Komunikasi Perubahan yang Efektif

Mengintegrasikan manajemen perubahan lebih awal

Manajemen perubahan harus direncanakan dan dilakukan dari awal proyek manajemen proyek. Data Prosci menunjukkan bahwa manajemen perubahan yang sangat baik secara drastis meningkatkan kemungkinan keberhasilan proyek.

Pendekatan terstruktur (mis. Prosci Adkar)

Model yang mapan seperti Adkar (kesadaran, keinginan, pengetahuan, kemampuan, diikuti kembali) menawarkan kerangka kerja untuk secara sistematis menemani individu melalui proses perubahan.

Strategi komunikasi yang jelas

Rencana komunikasi yang komprehensif sangat penting. Ini harus memberikan informasi yang teratur, terbuka, dan transparan tentang berbagai saluran. Visi, tujuan, pembenaran, jadwal dan efek pada karyawan harus dikomunikasikan dengan jelas. Pertimbangan harus ditangani secara proaktif. Komunikasi idealnya berasal dari pengirim yang dapat dipercaya (mis. Manajer).

Meminimalkan gangguan

Efek negatif pada karyawan harus direncanakan dan empuk. Ini termasuk penyediaan sumber daya dan dukungan serta kejelasan tentang kemungkinan peran.

Menghadapi resistensi secara konstruktif

Penyebab resistensi harus dipahami. Tujuannya adalah untuk mengonversi ini melalui komunikasi terbuka, integrasi mereka yang terkena dampak dan menunjukkan keunggulan.

Penerimaan Aman: Dukungan Kepemimpinan dan Kualifikasi Karyawan

Sponsor Aktif & Terlihat

Peran yang menentukan dari tingkat manajemen puncak (C-suite) tidak dapat cukup ditekankan. Itu harus secara aktif mempromosikan perubahan, mengomunikasikan visi, menyediakan sumber daya dan menunjukkan perilaku yang diinginkan. Sponsor aktif adalah faktor keberhasilan terpenting untuk inisiatif perubahan.

Aktifkan juara

Yang disebut juara perubahan atau pengguna super dalam tim harus diidentifikasi dan diaktifkan untuk mendukung kolega, menawarkan pelatihan informal dan bertindak sebagai pengganda.

Integrasi & Umpan Balik Pengguna

Pemangku kepentingan, terutama pengguna akhir, harus diintegrasikan lebih awal dan terus menerus. Umpan balik harus secara aktif ditangkap dan digunakan untuk perbaikan.

Pusat Pengguna

Desain dan implementasi alat dan proses baru harus secara konsisten fokus pada kebutuhan aktual pengguna dan bertujuan untuk meningkatkan pekerjaan sehari -hari mereka.

Dukungan Teknologi: Peran Platform Adopsi Digital (DAP)

Fungsi DAP

DAPS adalah solusi perangkat lunak (mis. Whatfix, berguna, dendo, walkmen) yang diletakkan sebagai lapisan tambahan aplikasi yang ada. Mereka menawarkan instruksi yang sensitif terhadap konteks, panduan interaktif, bantuan dan dukungan orientasi langsung dalam perangkat lunak masing-masing.

Keuntungan

DAP dapat mempercepat orientasi, mengurangi waktu pelatihan dan biaya, mengurangi jumlah pertanyaan dukungan, meningkatkan kompetensi aplikasi dan memberikan analisis penggunaan. Gartner memperkirakan bahwa 70% dari organisasi akan menggunakan DAPS pada tahun 2025.

Peran dalam Manajemen Perubahan

DAPS dapat berfungsi sebagai alat taktis dalam manajemen perubahan dengan memfasilitasi perolehan pengetahuan dan keterampilan (pengetahuan dan kemampuan dalam model Adkar) dan mempromosikan penahan (purforcement) melalui dukungan berkelanjutan.

Tabel potensial

Tabel berikut merangkum praktik yang terbukti untuk mempromosikan penerimaan dan kompetensi alat.

Praktik terbaik untuk mempromosikan penerimaan & kompetensi alat

Praktik terbaik untuk mempromosikan penerimaan alat dan kompetensi mencakup beberapa pendekatan strategis. Di bidang struktur kompetensi, pelatihan spesifik peran yang berkelanjutan sangat penting untuk meningkatkan dan mempromosikan keterampilan. Dengan manajemen perubahan, manajemen perubahan awal dan terintegrasi direkomendasikan untuk meminimalkan resistensi dan ketidakpastian. Kepemimpinan dan kualifikasi memainkan peran sentral, dengan sponsor eksekutif aktif memastikan bahwa dukungan dan sumber daya yang diperlukan dijamin. Pada saat yang sama, integrasi pengguna sangat penting oleh loop umpan balik untuk mempromosikan relevansi dan tanggung jawab pribadi. Pada tingkat teknologi, implementasi platform adopsi digital (DAP) atau bantuan dalam aplikasi mendukung penyediaan dukungan sesuai permintaan dan pengukuran efisiensi penggunaan.

Analisis strategi untuk sukses menunjukkan bahwa mempromosikan penggunaan alat adalah proses yang berkelanjutan bukanlah peristiwa sekali saja. Ini membutuhkan upaya berkelanjutan dalam pelatihan, dukungan, komunikasi dan penguatan, jauh melampaui implementasi awal. Kepemimpinan mengkristal sebagai lINCHPIN: sponsor aktif dan terlihat melalui manajemen perusahaan adalah faktor paling kuat yang paling ditekankan untuk mengatasi resistensi dan mengarah pada keberhasilan. Tanpa komitmen ini, upaya lain mudah gagal. Bagaimanapun, teknologi seperti DAP dapat mendukung adopsi, tetapi tidak dapat menggantikan strategi. Mereka adalah alat bantu taktis yang berharga untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan, tetapi yang terbaik adalah bekerja dalam manajemen perubahan dan strategi pelatihan yang komprehensif dan terencana dengan baik.

Letakkan fondasi: Faktor Sukses Kritis

Untuk memastikan penggunaan alat digital secara berkelanjutan secara berkelanjutan dan untuk meningkatkan potensi penuh mereka untuk otomatisasi dan keamanan, perusahaan harus menciptakan fondasi yang kuat dari integrasi teknologi, kualitas data, dan kemampuan perubahan organisasi.

Arsitektur Integrasi: Pentingnya Konektivitas API dan Seamless

Silo terbuka

Salah satu rintangan terbesar untuk proses yang efisien dan otomatis adalah silo organisasi dan teknologi. Kurangnya integrasi antara sistem menyebabkan transmisi data manual, redudansi dan inefisiensi. Oleh karena itu, strategi integrasi yang dipikirkan dengan baik sangat penting untuk memungkinkan aliran data yang mulus dan untuk mengimplementasikan otomatisasi proses-end-end-end-end.

Peran API

Aplikasi Pemrograman Antarmuka (API) adalah jembatan teknologi yang memungkinkan sistem perangkat lunak yang berbeda untuk berkomunikasi satu sama lain dan secara otomatis mengganti data. API yang didokumentasikan dengan baik, aman, andal dan standar sangat penting untuk integrasi yang berhasil.

Keuntungan integrasi

Integrasi yang berhasil menawarkan banyak keunggulan: Data disinkronkan secara real time melintasi batas -batas sistem, yang meningkatkan kualitas dan konsistensi data. Ini memperluas kemungkinan otomatisasi alur kerja, misalnya dengan menghubungkan Sistem Otomasi CRM, ERP dan pemasaran. Pada akhirnya, basis data yang seragam memungkinkan keputusan bisnis yang baik.

Strategi integrasi

Perusahaan membutuhkan pendekatan strategis untuk integrasi. Ini termasuk pemilihan API yang tepat, pertimbangan faktor-faktor seperti biaya, skalabilitas, keamanan dan dukungan penyedia serta berpotensi penggunaan platform integrasi (IPAAs) atau alat spesifik seperti SAP Integration Suite atau APIX-drive untuk menyederhanakan pengelolaan antarmuka. Keberhasilan upaya integrasi seringkali dapat diukur secara langsung ke peningkatan indikator otomatisasi seperti pengurangan waktu siklus dan minimalisasi kesalahan.

Data sebagai Bahan Bakar: Memastikan Kualitas Data dan Tata Kelola untuk KI & Otomasi

Data sangat mendasar

Data adalah "elixir kehidupan" dari AI dan dasar untuk setiap otomatisasi yang efektif. Kualitas data yang buruk mau tidak mau mengarah pada hasil yang buruk - prinsip “sampah masuk, sampah” berlaku untuk tingkat tertentu.

Definisi Tata Kelola Data

Tata kelola data mengacu pada kerangka kerja menyeluruh - terdiri dari pedoman, standar, proses, dan peran - untuk mengelola database. Tujuannya adalah untuk memastikan ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan data di seluruh perusahaan.

Artinya untuk AI/otomatisasi

Data berkualitas tinggi, dikelola dengan baik sangat penting untuk:

• Model AI yang andal: Pengurangan distorsi (bias), peningkatan akurasi dan struktur kepercayaan dalam hasil.
• Otomatisasi yang efektif: Pastikan proses otomatis didasarkan pada data dan fungsi yang benar sebagaimana dimaksud.
• Kepatuhan: Kepatuhan terhadap peraturan hukum (mis. GDPR/GDPR, CCPA).
• Keamanan: Perlindungan data sensitif yang digunakan untuk melatih model AI atau dalam alur kerja otomatis.

Praktik tata kelola yang penting

Praktik pusat meliputi definisi standar kualitas data, pemantauan berkelanjutannya dan pembentukan proses untuk penyesuaian data. Yang juga penting adalah pengelolaan metadata (sering didukung oleh katalog data), aturan kontrol akses yang jelas, pengelolaan siklus hidup data, definisi tanggung jawab yang jelas (kepemilikan data/pengelolaan), pelacakan asal dan penggunaan data (garis keturunan/asal -usul), pengelolaan utama pedoman dan memastikan penggunaan data etis.

AI untuk tata kelola data

Menariknya, KI dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas data dan tata kelola, misalnya dengan mengotomatiskan penyesuaian data, validasi, pemantauan dan tes kepatuhan.

Saman Keberlanjutan: Manajemen Perubahan Jangkar di Organisasi

Berubah sebagai negara permanen

Transformasi digital dan pengenalan alat baru bukan proyek yang diselesaikan, tetapi proses yang berkelanjutan. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan kemampuan yang mapan secara permanen untuk mengubah perubahan.

Kembangkan kedewasaan internal

Organisasi harus mengevaluasi kematangan mereka sendiri di bidang manajemen perubahan dan mengembangkannya lebih lanjut. Ini termasuk membangun keterampilan, membangun proses standar dan mempromosikan budaya yang positif tentang perubahan.

Mengintegrasikan manajemen perubahan

Prinsip -prinsip manajemen perubahan harus diintegrasikan dengan kuat ke dalam proses harian, dalam metode manajemen proyek dan ke dalam praktik manajemen.

Loop & Adaptasi Umpan Balik

Sangat penting untuk menetapkan loop umpan balik yang berkelanjutan untuk memantau penerimaan, untuk mengenali tantangan baru pada tahap awal dan menyesuaikan strategi dari waktu ke waktu. Keberhasilan harus diukur dan dilacak menggunakan metrik yang ditentukan.

Analisis faktor -faktor keberhasilan mengungkapkan segitiga fundamental: penggunaan alat digital dan AI yang berhasil didasarkan pada tiga kolom integrasi, tata kelola data dan manajemen perubahan. Kelemahan di satu area merusak stabilitas orang lain. Otomasi Lanjutan (Bagian II) sering membutuhkan aliran data silang -sistem, yang membutuhkan integrasi yang kuat. Efektivitas AI (Bagian II, III) sangat tergantung pada data yang andal dan dikelola dengan baik. Implementasi solusi teknis ini dan adaptasi yang berhasil oleh pengguna pada gilirannya membutuhkan manajemen perubahan yang kuat.

Tata kelola data tidak dapat dinegosiasikan khususnya untuk meningkatnya penggunaan AI untuk membangun kepercayaan. Sifat "kotak hitam" dari banyak sistem AI dan ketergantungannya pada sejumlah besar data menciptakan risiko yang cukup besar (bias, pelanggaran perlindungan data, kesalahan) jika data tidak dikelola dengan cermat. Oleh karena itu, tata kelola data yang kuat sangat penting untuk mengurangi risiko ini dan untuk mendapatkan kepercayaan dari pengguna dan pemangku kepentingan yang diperlukan untuk penerimaan dan penggunaan proses dan pengetahuan yang didukung AI.

Lagi pula, kemampuan untuk berubah berkembang menjadi keunggulan kompetitif. Organisasi yang membangun kompetensi manajemen perubahan yang matang dan jangkar dengan kuat lebih siap untuk terus beradaptasi dengan kemajuan teknologi dan untuk menarik nilai berkelanjutan dari investasi digital mereka. Anda dapat mengadaptasi alat, fungsi, dan proses baru lebih cepat dan lebih efektif daripada pesaing yang gagal pada hambatan adopsi yang dijelaskan dalam Bagian IV.

Cocok untuk:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Potensi alat digital: Bagaimana perusahaan dapat memaksimalkan otomatisasi dan keamanan

Analisis ini telah menunjukkan bahwa meskipun tingkat adopsi alat digital yang tinggi di perusahaan Jerman, potensi yang cukup besar untuk otomatisasi dan keandalan proses tetap tidak digunakan. Beban rendah yang sering dikutip sebesar 30-50% cenderung merujuk pada fungsi-fungsi lanjutan, yang aktivasinya menjanjikan keuntungan efisiensi yang signifikan dan dukungan risiko. Hambatan beragam untuk ini dan termasuk faktor manusia seperti defisit kualifikasi dan perubahan resistensi, rintangan teknologi seperti kompleksitas dan masalah integrasi serta cacat organisasi seperti kurangnya strategi dan kurangnya dukungan kepemimpinan.

Untuk menyimpulkan kesenjangan ini dan untuk mengimplementasikan nilai penuh dari investasi digital, termasuk AI, diperlukan pendekatan holistik yang strategis. Ini harus menggabungkan struktur kompetensi karyawan, manajemen perubahan profesional dan kepemimpinan yang kuat dengan penciptaan dasar -dasar yang terkait teknis dan data (integrasi, tata kelola data).

Rekomendasi untuk tindakan untuk manajer

1. Mandat untuk analisis penggunaan: Komisi evaluasi formal tentang bagaimana alat digital dan AI sentral sebenarnya digunakan dibandingkan dengan potensi mereka. Fokusnya harus pada fungsi otomatisasi dan keamanan. Gunakan alat analisis atau DAP untuk pengumpulan data jika memungkinkan.
2. Prioritas aktivasi fungsi sebelum membeli akuisisi baru: Pertama, fokuslah pada memaksimalkan nilai platform yang ada melalui pelatihan yang ditargetkan, penyesuaian proses dan konfigurasi fungsi yang tidak digunakan sebelum investasi lebih lanjut dilakukan pada alat baru.
3. Menetapkan manajemen perubahan sebagai prioritas strategis: berinvestasi dalam struktur keterampilan manajemen perubahan internal dan mengintegrasikannya ke dalam semua inisiatif digital sejak awal. Buat sponsor yang aktif dan terlihat melalui tingkat manajemen untuk perubahan signifikan.
4. Pakai program pembelajaran dan dukungan yang berkelanjutan: Melampaui pelatihan unik dan membangun jalur pembelajaran yang spesifik dan berkesinambungan. Jika perlu, dukung ini dengan daps dan fokus pada aplikasi dalam alur kerja dan manfaat konkret.
5. Menetapkan tata kelola data yang kuat (terutama untuk AI): Menerapkan bingkai tata kelola data yang jelas dengan peran, pedoman, dan standar kualitas yang jelas sebagai persyaratan dasar untuk penskalaan inisiatif AI yang andal dan etis.
6. Kembangkan peta jalan integrasi strategis: Investasikan dalam strategi API yang jelas dan berpotensi dalam platform integrasi untuk memecah silo data dan memungkinkan aliran data yang penting untuk otomatisasi.
7. Promosikan budaya umpan balik dan kemampuan pengguna: Buat mekanisme untuk umpan balik berkelanjutan dari pengguna dan sertakan pada tahap awal dalam definisi kebutuhan dan solusi pengujian (terapkan praktik terbaik untuk UAT).
8. Ukur apa yang penting: Tentukan indikator kinerja utama yang jelas (KPI) untuk penggunaan alat, peningkatan efisiensi dalam proses, peningkatan keamanan serta untuk kompetensi dan kepuasan pengguna untuk mengejar kemajuan dan membuktikan ROI.

Dengan secara konsisten menerapkan rekomendasi ini, perusahaan dapat menutup kesenjangan antara potensi alat digital mereka dan penggunaan aktualnya dan dengan demikian membuat kemajuan yang signifikan dalam otomatisasi proses dan memperkuat keamanan mereka.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus