30-50% dari alat kerja digital dalam pemasaran dan penjualan tetap tidak digunakan – alat AI juga terpengaruh, selain sistem CRM dan ERP

Potensi terpendam dari perangkat digital: Potensi otomatisasi dan keandalan proses di perusahaan-perusahaan Jerman

Transformasi digital sedang berlangsung di perusahaan-perusahaan Jerman, tetapi sebuah paradoks tetap ada: Meskipun tingkat adopsi alat kerja digital tinggi, sebagian besar potensinya, khususnya terkait fitur otomatisasi dan keamanan, masih belum dimanfaatkan. Perkiraan pengguna yang hanya menunjukkan pemanfaatan sebesar 30-50% kemungkinan mencerminkan penggunaan fitur-fitur canggih, bukan penggunaan dasar alat tersebut. Perbedaan antara kepemilikan dan penciptaan nilai aktual ini merupakan peluang signifikan yang sering diabaikan. Alat-alat yang ada seperti sistem CRM dan ERP, platform kolaborasi, dan semakin banyak solusi berbasis AI, memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi proses melalui otomatisasi dan meningkatkan ketahanan organisasi melalui peningkatan keamanan proses.

📊 Banyak perusahaan hanya memanfaatkan sepenuhnya 30-50% dari perangkat digital mereka. Ironisnya, perangkat AI khususnya seringkali tetap tidak digunakan

Analisis ini mengidentifikasi hambatan-hambatan utama yang mencegah pemanfaatan potensi ini secara penuh. Hambatan-hambatan tersebut meliputi, terutama, kesenjangan keterampilan dan langkah-langkah pelatihan yang tidak memadai, resistensi terhadap perubahan di kalangan tenaga kerja, kompleksitas teknologi itu sendiri, tantangan dalam mengintegrasikannya ke dalam lanskap TI yang ada, serta kurangnya fokus strategis dan dukungan manajemen yang konsisten.

Untuk menutup kesenjangan ini dan mewujudkan nilai penuh dari investasi digital, perusahaan harus mengejar strategi multidimensional. Pilar-pilar utama meliputi manajemen perubahan yang berpusat pada manusia, membangun budaya pembelajaran berkelanjutan, menerapkan struktur tata kelola data yang kuat—terutama untuk aplikasi AI—memastikan integrasi alat yang lancar melalui API, dan komitmen yang tegas dari manajemen senior terhadap transformasi digital. Rekomendasi berikut memberikan perusahaan kerangka kerja strategis untuk meningkatkan intensitas penggunaan alat digital mereka dan dengan demikian mencapai kemajuan signifikan dalam otomatisasi dan keandalan proses.

Berkaitan dengan ini:

• Platform AI independen sebagai alternatif strategis bagi perusahaan-perusahaan Eropa

Status quo: Penggunaan alat digital dan AI di perusahaan

Digitalisasi lanskap bisnis Jerman sudah cukup maju, tetapi ketersediaan alat-alat tersebut saja tidak banyak menjelaskan tentang kedalaman penggunaannya dan nilai tambah yang dihasilkan. Pengamatan lebih dekat terhadap tingkat adopsi dibandingkan penggunaan aktual mengungkapkan kesenjangan yang signifikan.

Adopsi vs. Penggunaan Aktual: Sebuah Tinjauan Mendalam

Tingkat adopsi aplikasi perkantoran dan bisnis digital yang sudah mapan di Jerman sangat tinggi. Menurut Bitkom Digital Office Index 2024, hampir semua perusahaan (98%) menggunakan aplikasi ERP (Enterprise Resource Planning). Sistem CRM (Customer Relationship Management) juga tersebar luas di angka 91%, peningkatan signifikan dibandingkan dengan 77% pada tahun 2022. Solusi Enterprise Content Management (ECM) ditemukan di 84% perusahaan (2022: 76%). Setiap perusahaan yang disurvei menggunakan setidaknya satu solusi perkantoran digital. Angka-angka ini menunjukkan bahwa akses ke alat digital standar tersebar luas di perusahaan-perusahaan Jerman dan bukan merupakan hambatan utama.

Sebaliknya, adopsi kecerdasan buatan (AI) adalah cerita yang berbeda. Meskipun minat dan kemauan untuk berinvestasi tinggi – 40% perusahaan berencana untuk meningkatkan penggunaan AI mereka di tahun mendatang, dan 46% berencana untuk berinvestasi dalam lima tahun ke depan – implementasi aktual masih jauh lebih rendah dan lebih heterogen. Pada tahun 2024, sekitar 17% perusahaan Jerman menggunakan AI. Kesenjangan yang jelas muncul antara sektor dan ukuran perusahaan: sektor industri memimpin dengan adopsi AI sebesar 31%, sementara sektor jasa tertinggal. Perbedaan antara perusahaan besar (75% menggunakan AI) dan UKM (hanya 16%) sangat mencolok. Perbandingan internasional menunjukkan tren serupa: studi AS menempatkan adopsi AI di tingkat perusahaan antara 5% dan 40%, tergantung pada metodologinya, tetapi menunjukkan pertumbuhan yang pesat. Secara global, 40% perusahaan melaporkan menggunakan AI, dan 42% lainnya sedang mengevaluasi penggunaannya. Menurut survei McKinsey, lebih dari tiga perempat perusahaan menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun adopsi AI semakin meningkat, penerapannya masih kurang mapan dan jauh lebih bervariasi dibandingkan dengan alat digital tradisional.

Klaim dalam pertanyaan pengguna tentang tingkat penggunaan hanya 30-50% harus dipertimbangkan dalam konteks data adopsi ini. Angka ini kemungkinan besar tidak merujuk pada penggunaan dasar sistem ERP atau CRM yang diadopsi secara luas. Sebaliknya, bukti menunjukkan bahwa perkiraan ini merujuk pada pemanfaatan fitur-fitur canggih atau realisasi potensi penuh perangkat lunak. Gartner menunjukkan bahwa pengalaman pengguna yang tidak memadai dengan aplikasi memerlukan penggunaan Solusi Adopsi Digital (DAS). Studi dan laporan menyatakan bahwa potensi media digital seringkali tidak sepenuhnya terealisasi, terutama di UKM. Sebuah studi Muuuh Group menemukan bahwa 73% pengguna CRM bukanlah pendukung perangkat lunak mereka sendiri, menunjukkan ketidakpuasan yang sering terkait dengan kurangnya kemudahan penggunaan atau kegagalan untuk mencapai manfaat yang diharapkan. Dengan demikian, premis awal tentang pemanfaatan yang rendah adalah valid, tetapi kemungkinan besar merujuk pada kedalaman penggunaan dan pengaktifan fitur-fitur yang berharga, namun lebih kompleks.

Persepsi tentang digitalisasi di dalam perusahaan juga sangat bervariasi. Meskipun hampir 40% pekerja di Jerman menilai perusahaan mereka sangat atau cukup digital, sepertiganya melihat perlunya peningkatan dalam organisasi kerja digital, dan 64% perusahaan menganggap diri mereka tertinggal. Hal ini menggarisbawahi kesenjangan antara sekadar ketersediaan alat dan penggunaan transformatifnya yang efektif. Lebih jauh lagi, sebagian besar karyawan merasa tidak cukup siap untuk memperoleh keterampilan digital yang dibutuhkan.

Pola spesifik muncul dalam penggunaan AI. Karyawan lebih sering menggunakan alat seperti ChatGPT untuk keperluan pribadi (54,3%) atau campuran (27,8%) daripada hanya untuk pekerjaan (17,9%). Kasus penggunaan yang paling umum di perusahaan adalah layanan pelanggan (56%), keamanan siber (51%), asisten digital (47%), CRM (46%), dan manajemen inventaris (40%). Meskipun 75% karyawan percaya bahwa AI generatif dapat meningkatkan produktivitas mereka dan penggunaannya berkembang pesat, hanya 1% eksekutif yang menggambarkan adopsi AI di perusahaan mereka sebagai "matang," yang berarti terintegrasi sepenuhnya ke dalam alur kerja dan memberikan hasil bisnis yang signifikan.

Kerugian nilai: Mengukur peluang yang terlewatkan

Pemanfaatan yang kurang optimal dari alat digital menyebabkan hilangnya nilai yang signifikan dan pengembalian investasi (ROI) yang suboptimal untuk pengeluaran besar dalam transformasi digital. Ketika fungsi otomatisasi tetap tidak digunakan, proses manual dan tidak efisien akan terus berlanjut. Jika fitur keamanan terintegrasi tidak diaktifkan atau dikonfigurasi, risiko insiden keamanan dan pelanggaran kepatuhan akan meningkat.

Potensi produktivitas yang belum dimanfaatkan sangat besar. Studi menunjukkan peningkatan produktivitas yang terukur melalui penggunaan AI, bahkan dengan tingkat adopsi saat ini yang masih rendah (misalnya, pertumbuhan produktivitas tenaga kerja sebesar 0,1–0,9%). Potensi jangka panjang diperkirakan sebesar 1,5 poin persentase selama sepuluh tahun, dan peningkatan sebesar 43% telah diukur untuk tugas-tugas tertentu. Penyedia solusi adopsi digital seperti Whatfix melaporkan peningkatan produktivitas sebesar 35% dan pengurangan waktu pelatihan sebesar 60% melalui platform mereka. Angka-angka ini menggambarkan nilai nyata yang dapat dibuka melalui penggunaan alat yang lebih efektif.

Selain itu, pemanfaatan yang kurang optimal merupakan risiko kompetitif strategis. Perusahaan yang sepenuhnya memanfaatkan perangkat digital dan sistem AI mereka mencapai efisiensi, kelincahan, dan inovasi yang lebih besar. Mereka dapat bereaksi lebih cepat terhadap perubahan pasar dan mengembangkan model bisnis baru (bisnis yang dapat disusun (composable businesses) 80% lebih cepat dalam mengimplementasikan fitur baru). Perusahaan yang tetap berada pada tingkat penggunaan dasar berisiko tertinggal dan membahayakan posisi pasar mereka.

Menganalisis status quo mengungkapkan "ilusi adopsi": Tingkat implementasi yang tinggi dari sistem inti seperti ERP dan CRM menunjukkan kematangan digital, tetapi ini menutupi kurangnya pemanfaatan fitur otomatisasi dan keamanan canggih. Kesenjangan antara kehadiran dan kompetensi aktual inilah yang menjadi masalah inti. Dengan teknologi AI, pola ini semakin diperkuat. Meskipun adopsi AI berkembang pesat dan memiliki potensi yang sangat besar, kesenjangan penggunaannya kemungkinan bahkan lebih nyata daripada dengan alat tradisional karena kompleksitas yang lebih besar, ketergantungan data, masalah etika, dan defisit keterampilan yang lebih besar. Perbedaan antara UKM dan perusahaan besar sangat mencolok di sini. Terakhir, seringkali ada ketidaksesuaian antara persepsi karyawan tentang digitalisasi perusahaan mereka dan kemampuan atau penggunaan aktual mereka terhadap fitur-fitur alat canggih. Kesalahan penilaian ini dapat menghambat upaya untuk meningkatkan penggunaan, karena kebutuhan tersebut mungkin tidak disadari.

Berkaitan dengan ini:

• Paradoks Penjualan – Lupakan Corong Penjualan: Perjalanan Pelanggan Sudah Mati – Terlepas dari AI, Otomatisasi, dan CRM!

Maksimalkan potensi otomatisasi melalui pemanfaatan alat yang lebih mendalam

Banyak perusahaan telah berinvestasi dalam perangkat digital yang canggih, tetapi seringkali hanya memanfaatkan sebagian kecil dari kemampuan otomatisasinya. Potensi yang belum dimanfaatkan dalam sistem CRM dan ERP, platform kolaborasi, dan perangkat AI sangat signifikan dan dapat dibuka dengan mengaktifkan fitur-fitur yang ada secara strategis.

Di luar hal-hal mendasar: Fitur otomatisasi alur kerja yang sering diabaikan (CRM, ERP, platform kolaborasi)

Otomatisasi CRM

Sistem CRM modern menawarkan lebih dari sekadar manajemen kontak. Fitur yang seringkali kurang dimanfaatkan meliputi otomatisasi manajemen tugas (misalnya, pengingat untuk tindak lanjut), penetapan aturan alur kerja untuk penugasan prospek secara otomatis atau eskalasi kasus layanan, dan pembuatan laporan kinerja penjualan atau kepuasan pelanggan secara otomatis. Otomatisasi komunikasi multi-saluran memungkinkan keterlibatan pelanggan yang konsisten di berbagai saluran (email, media sosial). Integrasi dengan sistem lain, seperti ERP atau alat otomatisasi pemasaran, seringkali tersedia tetapi tidak sepenuhnya dimanfaatkan untuk memastikan proses layanan pelanggan dan penjualan yang lancar. Alasan rendahnya penggunaan ini seringkali terletak pada implementasi yang tidak memadai, kurangnya adaptasi terhadap proses tertentu, atau penerimaan pengguna yang tidak mencukupi.

Otomatisasi ERP

Sistem ERP seringkali terutama digunakan untuk fungsi inti seperti akuntansi keuangan dan perencanaan sumber daya, sementara peluang otomatisasi lebih lanjut tetap belum dimanfaatkan. Contohnya termasuk pengaturan otomatisasi alur kerja untuk proses persetujuan, seperti persetujuan pesanan pembelian, pemrosesan otomatis faktur masuk menggunakan OCR dan pencocokan berbasis aturan, atau optimalisasi manajemen inventaris melalui saran pesanan otomatis atau peringatan stok rendah. Mengintegrasikan sistem ERP dengan sistem operasional lainnya (CRM, manajemen rantai pasokan) sangat penting untuk otomatisasi dan transparansi proses ujung-ke-ujung, tetapi seringkali diabaikan. Alasan umum kegagalan proyek otomatisasi ERP adalah analisis dan pemetaan proses bisnis yang mendasarinya yang tidak memadai sebelum implementasi.

Otomatisasi dalam platform kolaborasi (M365/Workspace)

Paket kolaborasi terkemuka seperti Microsoft 365 dan Google Workspace menyertakan alat-alat canggih, namun seringkali diabaikan, untuk otomatisasi alur kerja:

• Google Workspace: AppSheet memungkinkan Anda membuat aplikasi khusus dan mengotomatiskan alur kerja tanpa pengetahuan pemrograman apa pun. Google Forms dapat digunakan bersama dengan Google Sheets dan Apps Script untuk proses persetujuan dan alur kerja sederhana. Filter dan aturan tingkat lanjut di Gmail dapat mengotomatiskan manajemen email, dan fitur bertenaga AI di Smart Canvas (Dokumen, Spreadsheet, Slide) menawarkan saran cerdas dan blok bangunan untuk meningkatkan efisiensi.
• Microsoft 365: Power Automate (sebelumnya Flow) adalah alat yang ampuh untuk membuat alur kerja otomatis di berbagai aplikasi Microsoft dan pihak ketiga. SharePoint juga menawarkan kemampuan alur kerja bawaan, dan integrasi Power Automate dengan Teams memungkinkan otomatisasi pemberitahuan, persetujuan, dan tugas langsung di dalam pusat kolaborasi. Integrasi yang mulus dalam ekosistem Microsoft ini merupakan keuntungan yang signifikan.

Platform tanpa kode/kode rendah

Munculnya platform tanpa kode/kode rendah, yang sering kali terintegrasi ke dalam rangkaian perangkat lunak besar atau ditawarkan sebagai solusi mandiri (misalnya, FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), mendemokratisasi otomatisasi. Platform ini memungkinkan pengguna bisnis tanpa pengetahuan pemrograman mendalam untuk membangun solusi otomatisasi mereka sendiri. Hal ini dapat mempercepat upaya otomatisasi tetapi membutuhkan pedoman yang jelas, pelatihan, dan struktur tata kelola untuk mencegah pertumbuhan yang tidak terkendali dan risiko.

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

Kecerdasan buatan membawa otomatisasi alur kerja tradisional ke tingkat yang baru dengan menggabungkan kemampuan kognitif.

AI dalam otomatisasi alur kerja

• Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP): Model AI dapat mengekstrak dan mengklasifikasikan informasi relevan dari dokumen tidak terstruktur seperti faktur, kwitansi, kontrak, atau email, sehingga secara drastis mengurangi entri data manual.
• Kemampuan prediktif: AI dapat mengenali pola dalam data historis untuk memprediksi peristiwa di masa mendatang. Contohnya termasuk pemeliharaan prediktif mesin, perkiraan permintaan dan tingkat persediaan, atau mengidentifikasi peluang penjualan yang menjanjikan berdasarkan perilaku pelanggan.
• Pengarahan dan pengambilan keputusan yang cerdas: AI dapat menganalisis konten dan sentimen pertanyaan pelanggan untuk secara otomatis mengarahkannya ke departemen atau karyawan yang tepat. AI juga dapat membuat keputusan yang lebih kompleks dalam proses otomatis yang melampaui aturan sederhana jika-maka.

Asisten & Agen AI

Asisten AI terintegrasi (seperti Microsoft Copilot, Google Gemini, atau fitur yang tertanam dalam ChatGPT) dapat mengotomatiskan atau mendukung berbagai macam tugas: Mereka menghasilkan draf untuk email, laporan, atau materi pemasaran; meringkas dokumen atau rapat yang panjang; menjawab pertanyaan karyawan tentang kebijakan internal (SDM, TI); membantu penjadwalan; atau mendukung entri dan analisis data. Yang disebut "AI agenik" melangkah lebih jauh dan dapat secara mandiri melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks dan bertahap dengan memanfaatkan berbagai alat dan sumber informasi.

Otomasi Proses Robotik (RPA) & Otomasi Cerdas

RPA mengacu pada robot perangkat lunak ("bot") yang mengotomatiskan tugas-tugas berulang berbasis aturan dengan meniru interaksi manusia dengan antarmuka pengguna (misalnya, menyalin data dari satu aplikasi ke aplikasi lain). Sementara RPA tradisional bergantung pada data terstruktur dan aturan yang jelas, menggabungkannya dengan AI (sering disebut otomatisasi cerdas atau hiperotomatisasi) secara signifikan memperluas kemampuannya. AI memungkinkan bot RPA untuk memproses data tidak terstruktur (misalnya, dari email atau PDF), membuat keputusan kontekstual, dan belajar dari pengalaman. Contoh aplikasinya dapat ditemukan di hampir setiap bidang bisnis

• Keuangan: Pelaporan otomatis, rekonsiliasi akun, deteksi kecurangan, pemrosesan faktur.
• Sumber Daya Manusia: Proses penerimaan/pemberhentian karyawan, pemrosesan penggajian, pengelolaan permintaan cuti.
• Layanan pelanggan: Penjawaban otomatis atas pertanyaan standar melalui chatbot, penerusan kasus kompleks, pembaruan data pelanggan.
• Rantai pasokan & logistik: Manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, optimalisasi rute pengiriman.
• Pelayanan Kesehatan: Memproses klaim asuransi, menjadwalkan janji temu, mengelola data pasien.
• Produksi: Pemrosesan pesanan, kontrol kualitas, manajemen pemasok.

Tabel potensial

Tabel berikut menunjukkan contoh seberapa sering fungsi otomatisasi yang tidak digunakan dialokasikan ke proses bisnis tertentu dan keuntungan apa yang dapat dicapai sebagai hasilnya.

Menugaskan fungsi otomatisasi yang tidak terpakai ke proses bisnis

Menugaskan fungsi otomatisasi yang tidak terpakai ke proses bisnis – Gambar: Xpert.Digital

Di dunia bisnis digital saat ini, terdapat banyak kemampuan otomatisasi yang belum dimanfaatkan yang dapat dialokasikan secara strategis ke berbagai proses bisnis untuk mencapai peningkatan efisiensi yang signifikan. Aturan alur kerja, seperti aturan persetujuan CRM untuk diskon, dapat mempercepat siklus penjualan dan memastikan konsistensi harga, dengan memanfaatkan platform seperti Salesforce, Microsoft Dynamics 365, atau SAP CRM. Platform tanpa kode/kode rendah, seperti Power Automate atau AppSheet untuk laporan pengeluaran perjalanan, mengurangi biaya administrasi dan memungkinkan penggantian biaya yang lebih cepat melalui integrasi dengan Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma, atau Creatio. Pemrosesan faktur berbasis AI (IDP) merevolusi pemrosesan faktur dan tanda terima otomatis, menghasilkan pembayaran yang lebih cepat dan lebih sedikit kesalahan entri data—dapat diimplementasikan dalam sistem ERP seperti SAP dan Oracle atau alat IDP khusus dengan komponen RPA+AI. Di bidang analitik prediktif, solusi AI menawarkan peringatan pemeliharaan prediktif untuk fasilitas produksi, meminimalkan waktu henti yang tidak direncanakan dan mengurangi biaya pemeliharaan. Hal ini didukung oleh sistem ERP/MES, platform IoT, dan solusi AI khusus. Terakhir, asisten AI, AI agen, dan teknologi RPA seperti ChatGPT/Copilot untuk penyusunan email atau RPA untuk manajemen data master meningkatkan efisiensi komunikasi dan mengurangi kesalahan entri data. Teknologi ini dapat diimplementasikan dengan M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere, atau Blue Prism.

Analisis potensi otomatisasi mengungkapkan bahwa sebagian besar kemungkinan sudah terdapat dalam alat-alat yang telah dibeli perusahaan (CRM, ERP, M365/Workspace). Tantangan utamanya seringkali bukan pada pengadaan alat baru, melainkan pada pengaktifan dan pemanfaatan fungsi-fungsi yang sudah ada, yang seringkali ampuh namun terabaikan. Pada saat yang sama, demokratisasi otomatisasi melalui alat no-code/low-code menghadirkan paradoks: meskipun dapat mempercepat adopsi dengan memberdayakan pengguna bisnis, hal ini juga menimbulkan risiko signifikan tanpa tata kelola, protokol keamanan, dan standar proses yang memadai [lihat Bagian III dan VI]. Terakhir, AI bertindak sebagai lapisan perluasan: tidak hanya mengotomatiskan tugas-tugas yang ada secara lebih efisien, tetapi melalui pemrosesan data tidak terstruktur, prediksi, dan bantuan cerdas, AI memungkinkan bentuk-bentuk otomatisasi dan optimasi proses yang sepenuhnya baru, yang mewakili lompatan kualitatif dalam potensi otomatisasi.

Integrasi platform AI independen dan lintas sumber data untuk semua kebutuhan bisnis - Gambar: Xpert.Digital

Pengubah Permainan AI: Platform AI paling fleksibel - Solusi yang dirancang khusus untuk mengurangi biaya, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi

Platform AI independen: Mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

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

• Keamanan data maksimal: penggunaannya di firma hukum adalah bukti yang tak terbantahkan
• Penerapan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI sendiri atau berbeda (DE, EU, USA, CN)

Tantangan yang dipecahkan oleh platform AI kami

• Ketidaksesuaian solusi AI konvensional
• Perlindungan data dan pengelolaan data sensitif yang aman
• Biaya dan kompleksitas pengembangan AI individual yang tinggi
• Kekurangan spesialis AI yang berkualitas
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang sudah ada

Informasi selengkapnya di sini:

• Integrasi AI dari platform AI independen dan lintas sumber data untuk semua kebutuhan bisnis

Meningkatkan keandalan proses melalui perluasan fungsi alat

Di luar otomatisasi, alat digital dan sistem AI sering menawarkan kemampuan yang belum dimanfaatkan untuk meningkatkan keandalan proses. Mengaktifkan kemampuan ini sangat penting untuk meminimalkan risiko, memastikan kepatuhan, dan memperkuat ketahanan proses bisnis.

Penggunaan kontrol akses dan fungsi identitas tingkat lanjut

Aplikasi dan platform bisnis modern jauh melampaui sekadar login kata sandi sederhana, menawarkan mekanisme kontrol terperinci yang seringkali tidak sepenuhnya dikonfigurasi atau dimanfaatkan. Hal ini berlaku untuk sistem inti seperti ERP dan CRM, serta rangkaian kolaborasi (M365, Google Workspace) dan sistem kontrol akses khusus (ACS).

Kontrol Akses Berbasis Peran (RBAC)

Prinsip mendasar adalah definisi dan penegakan kebijakan 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 pemeliharaan berkelanjutan memerlukan kehati-hatian dan perencanaan strategis. Alat seperti BetterCloud dapat mendukung manajemen izin di lingkungan cloud seperti Office 365.

Manajemen siklus hidup identitas

Aspek penting, namun seringkali diabaikan, dari keamanan adalah otomatisasi manajemen pengguna, khususnya pencabutan akses. Ketika karyawan meninggalkan perusahaan atau berganti peran, hak akses mereka harus dicabut dengan segera dan sepenuhnya. Alat terintegrasi atau platform manajemen identitas dapat mengotomatiskan proses ini dan meminimalkan risiko akses tidak sah melalui akun yang sudah usang. Ini adalah area di mana proses manual rentan terhadap kesalahan dan dapat meninggalkan celah keamanan yang signifikan.

Autentikasi multi-faktor (MFA) & akses berbasis konteks

Seiring dengan semakin standarnya MFA (Multi-Factor Authentication), banyak platform menawarkan kebijakan akses yang lebih canggih dan berbasis konteks. Kebijakan ini dapat membatasi akses berdasarkan faktor-faktor seperti lokasi pengguna, kondisi perangkat, atau waktu, sehingga memberikan lapisan keamanan tambahan. Metode verifikasi biometrik (sidik jari, pengenalan wajah) juga dapat diintegrasikan untuk memperkuat verifikasi identitas.

Sistem Kontrol Akses (ACS) Khusus

Sistem kontrol akses (ACS) khusus sering digunakan untuk mengamankan lokasi fisik dan infrastruktur TI yang penting. Sistem ini menawarkan perangkat keras (misalnya, pembaca kartu, pengontrol) dan perangkat lunak untuk mengelola akses fisik dan logis. Aspek penting, tetapi terkadang diabaikan, meliputi skalabilitas solusi untuk mengimbangi pertumbuhan bisnis dan kemampuannya untuk berintegrasi dengan sistem keamanan lain (misalnya, pengawasan video, sistem alarm) untuk manajemen keamanan terpadu.

Berkaitan dengan ini:

• AI untuk SEO – Alat SEO berbasis AI dan Optimasi Mesin Generatif (GEO): Perkembangan komprehensif, teknologi, dan contoh praktis

Penggunaan alat kepatuhan dan pemantauan terintegrasi

Banyak platform menyertakan alat yang dapat membantu dalam kepatuhan dan pemantauan aktivitas, tetapi alat-alat ini perlu digunakan dan dikonfigurasi secara aktif.

Manajemen lisensi untuk keamanan

Pemantauan penggunaan lisensi tidak hanya berfungsi untuk pengendalian biaya tetapi juga merupakan faktor keamanan yang sangat penting. Akun pengguna yang tidak aktif atau lisensi yang tidak digunakan merupakan potensi celah keamanan. Mengidentifikasi dan menonaktifkan akun-akun ini mengurangi potensi serangan. Alat khusus dapat membantu dalam mengelola dan mengoptimalkan lisensi.

Pencegahan Kehilangan Data (DLP)

Platform seperti Microsoft 365 dan Google Workspace memiliki fitur DLP yang dapat mendeteksi dan memblokir penyebaran data sensitif (misalnya, data pelanggan, informasi keuangan, kekayaan intelektual) secara tidak sengaja atau dengan niat jahat melalui email atau penyimpanan cloud. Namun, aturan-aturan ini harus dikonfigurasi secara khusus untuk memenuhi kebutuhan dan risiko perusahaan agar efektif.

Catatan audit dan pelaporan

Penggunaan log audit terintegrasi sangat penting untuk melacak aktivitas pengguna, perubahan sistem, dan pola akses. Banyak sistem mencatat peristiwa-peristiwa ini secara detail, tetapi log tersebut harus ditinjau secara berkala atau, lebih baik lagi, diteruskan ke sistem manajemen informasi dan peristiwa keamanan (SIEM) pusat untuk analisis otomatis. Kemampuan untuk melacak peristiwa-peristiwa ini sangat penting untuk kepatuhan dan investigasi forensik.

Fungsi kepatuhan

Perangkat lunak mungkin memiliki sertifikasi kepatuhan khusus. Platform tata kelola seperti CoreView atau AvePoint Cloud Governance membantu menegakkan dan memantau kebijakan kepatuhan dalam lingkungan seperti Office 365.

Peningkatan keamanan berbasis AI

Kecerdasan buatan membuka kemungkinan baru untuk deteksi dan pertahanan proaktif terhadap ancaman keamanan.

Deteksi anomali

Sistem AI dapat mempelajari apa yang dianggap sebagai perilaku "normal" dalam suatu sistem atau jaringan dan mendeteksi penyimpangan (anomali) yang dapat mengindikasikan insiden keamanan. Kasus penggunaan spesifik meliputi:

• Deteksi penipuan: Identifikasi pola transaksi yang tidak biasa (misalnya, jumlah besar, lokasi yang tidak lazim, frekuensi tinggi).
• Deteksi Intrusi: Mendeteksi lalu lintas jaringan yang mencurigakan (misalnya, eksfiltrasi data, serangan DDoS), upaya login yang mencurigakan, atau perilaku pengguna yang tidak biasa.
• Keamanan titik akhir: Mendeteksi malware atau aktivitas tidak sah pada komputer atau perangkat seluler.
• Peningkatan IAM: Peringatan untuk permintaan akses yang mencurigakan, perluasan izin yang tidak biasa, atau akun yang disusupi.

Intelijen dan Prediksi Ancaman

AI dapat menganalisis sejumlah besar data ancaman (umpan ancaman) untuk memprioritaskan risiko yang relevan, mengidentifikasi pola serangan (TTP – Taktik, Teknik, dan Prosedur), dan bahkan memprediksi serangan di masa mendatang atau secara proaktif mengidentifikasi kerentanan. AI juga dapat digunakan untuk memantau dark web untuk mencari kredensial yang dicuri atau serangan yang direncanakan.

Respons insiden otomatis

AI dapat mengotomatiskan langkah-langkah awal untuk mengatasi insiden keamanan, seperti mengisolasi sistem yang terpengaruh, memblokir alamat IP berbahaya, atau menonaktifkan akun yang disusupi, sehingga mengurangi waktu respons.

Tabel potensial

Tabel berikut ini menghubungkan fitur keamanan yang seringkali tidak digunakan dengan risiko spesifik yang dapat diatasi.

Pengalokasian fungsi keamanan yang tidak terpakai untuk pengurangan risiko

Alokasi fungsi keamanan yang tidak terpakai untuk pengurangan risiko – Gambar: Xpert.Digital

Pengalokasian fungsi keamanan yang tidak terpakai untuk mitigasi risiko mencakup berbagai kategori fungsional, yang contoh dan kasus penggunaannya dapat dipertimbangkan untuk platform dan alat yang relevan. Di bidang kontrol akses, konfigurasi RBAC yang terperinci membantu mencegah akses tidak sah atau pelanggaran data, yang dapat dicapai, misalnya, dengan M365/Azure AD, Google Workspace Admin, atau pengaturan keamanan ERP/CRM. Selain tindakan ini, penghapusan akses otomatis juga memainkan peran penting dalam meminimalkan izin permanen dan risiko orang dalam yang terkait, seringkali dengan memanfaatkan sistem IAM, integrasi sistem SDM, dan solusi M365 atau Google Workspace.

Dalam kategori kepatuhan dan pemantauan, aturan DLP yang dikonfigurasi melindungi dari kebocoran 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 dan memastikan ketertelusuran proses. Sistem SIEM seperti Splunk atau QRadar, serta data log dari M365 dan Google Workspace, merupakan alat yang berharga dalam hal ini.

Di bidang keamanan AI, deteksi anomali berbasis AI selama proses login digunakan sebagai langkah pencegahan terhadap peretasan akun dan akses tidak sah. Hal ini dicapai dengan menggunakan platform keamanan AI khusus atau fitur spesifik seperti Azure AD Identity Protection.

Analisis fitur keamanan menunjukkan dengan jelas bahwa keamanan proses yang efektif sangat bergantung pada konfigurasi dan penggunaan fitur yang tertanam dalam aplikasi bisnis standar (M365, Workspace, ERP, CRM) yang tepat. Pemanfaatan fitur-fitur ini yang kurang optimal secara langsung menyebabkan kerentanan keamanan, terlepas dari investasi pada alat keamanan khusus. Pada saat yang sama, otomatisasi memengaruhi keamanan dalam dua arah: otomatisasi dapat meningkatkan keamanan (misalnya, melalui penghapusan atau penambalan otomatis), tetapi alat otomatisasi yang kurang aman (misalnya, bot RPA dengan hak akses berlebihan, aplikasi low-code yang tidak diatur) dapat menjadi kerentanan tersendiri. Hal ini menggarisbawahi perlunya mengintegrasikan aspek keamanan secara langsung ke dalam strategi otomatisasi. Terakhir, efektivitas alat keamanan berbasis AI (deteksi anomali, prediksi ancaman) pada dasarnya bergantung pada kualitas, kelengkapan, dan tata kelola data yang mendasarinya. Kualitas data yang buruk pasti menyebabkan hasil keamanan AI yang tidak dapat diandalkan (alarm palsu atau ancaman yang terlewatkan), yang menggarisbawahi peran penting tata kelola data (lihat Bagian VI).

Diagnosis kesenjangan penggunaan: Hambatan dan tantangan utama

Untuk menjembatani kesenjangan antara potensi perangkat digital dan penggunaannya yang sebenarnya, sangat penting untuk memahami hambatan-hambatan yang mendasarinya. Hambatan-hambatan ini secara umum dapat dikategorikan menjadi faktor manusia, teknologi, dan organisasi.

Faktor manusia: kekurangan keterampilan, kurangnya pelatihan, dan penolakan

Kesenjangan keterampilan & pelatihan

Kurangnya keterampilan digital dan peluang pelatihan yang tidak memadai merupakan salah satu hambatan terbesar. Karyawan seringkali kurang memiliki pengetahuan tentang fungsi-fungsi yang tersedia atau kemampuan untuk menggunakannya secara efektif. Hampir tiga perempat pekerja merasa tidak cukup siap dengan keterampilan digital yang dibutuhkan di tempat kerja. Teknologi AI memperburuk masalah ini dengan kurva pembelajaran yang lebih curam dan kebutuhan akan keahlian khusus. Program pelatihan yang ada seringkali tidak memadai, terlalu jangka pendek, dan tidak menawarkan dukungan berkelanjutan dalam pekerjaan sehari-hari.

Resistensi terhadap perubahan

Ketakutan akan hal yang tidak diketahui, kekhawatiran tentang keamanan pekerjaan (terutama dalam konteks AI dan otomatisasi), keengganan untuk meninggalkan rutinitas yang sudah mapan, dan kurangnya kepercayaan pada manfaat alat atau proses baru memicu resistensi. Hal ini disebut sebagai salah satu hambatan utama. Komunikasi yang tidak memadai dari manajemen sering memperburuk resistensi ini.

Kurangnya keterlibatan pengguna

Memperkenalkan alat baru tanpa melibatkan calon pengguna dalam proses pemilihan atau implementasi seringkali menyebabkan ketidaksesuaian dan penerimaan pengguna yang rendah. Pengguna harus diberi informasi yang jelas tentang tujuan dan alasan ("Mengapa?") dari perubahan tersebut. Fase Pengujian Penerimaan Pengguna (User Acceptance Testing/UAT) juga seringkali gagal menangkap kebutuhan aktual pengguna jika tidak direncanakan dan dilaksanakan dengan cermat.

Beban kognitif berlebihan & kompleksitas

Karyawan dihadapkan dengan semakin banyaknya aplikasi, yang dapat menyebabkan inefisiensi dan penurunan penggunaan. Alat dan fitur yang terus-menerus baru atau berubah membuat adaptasi menjadi sulit. Perangkat lunak itu sendiri dapat bersifat kompleks, tidak intuitif, atau dirancang dengan buruk, sehingga menghambat adopsi.

Kendala teknologi: kompleksitas, masalah integrasi, dan sistem lama

Kompleksitas alat

Perangkat lunak itu sendiri bisa sulit digunakan karena kompleksitas yang berlebihan, antarmuka pengguna yang tidak logis, atau desain yang buruk. Alat AI memperkenalkan kompleksitas teknis tambahan.

Tantangan integrasi

Kurangnya integrasi yang mulus antara berbagai alat menyebabkan silo data, alur kerja yang terganggu, dan frustrasi pengguna. Mengintegrasikan AI ke dalam lanskap sistem yang ada menghadirkan tantangan khusus. Ketergantungan pada integrasi pihak ketiga dapat menimbulkan risiko tambahan. Meskipun API sangat penting untuk integrasi, API membutuhkan keahlian khusus, dan seringkali tidak ada standar yang seragam.

Sistem Warisan

Infrastruktur TI yang ketinggalan zaman dan aplikasi lama menghambat adopsi perangkat modern dan memperlambat inisiatif transformasi digital. Migrasi sistem lama seringkali rumit dan mahal.

Masalah data

Kualitas data yang buruk, ketersediaan data yang terbatas, dan tata kelola data yang tidak memadai merupakan hambatan signifikan, terutama untuk proyek AI. Kekhawatiran terkait privasi data dan keamanan data juga menimbulkan hambatan besar bagi adopsi AI.

Pemilihan alat yang tidak sesuai

Memilih alat yang tidak sesuai dengan kebutuhan atau proses bisnis yang sebenarnya, atau memilih vendor yang tidak cocok, seringkali menyebabkan kegagalan inisiatif tersebut.

Faktor organisasi: Kurangnya strategi, dukungan kepemimpinan yang tidak memadai, dan kelangkaan sumber daya

Kurangnya visi dan strategi yang jelas

Kurangnya strategi transformasi digital yang jelas, tujuan yang tidak jelas, atau keselarasan yang tidak memadai dengan tujuan bisnis secara keseluruhan seringkali menyebabkan kegagalan inisiatif digitalisasi. Banyak perusahaan memiliki strategi digital di atas kertas tetapi gagal menerapkannya. Secara khusus, strategi AI yang spesifik seringkali tidak ada.

Dukungan kepemimpinan yang tidak memadai

Kurangnya komitmen, dukungan yang terlihat (sponsor) yang tidak memadai, dan bantuan yang tidak cukup dari manajemen senior dapat melemahkan upaya transformasi. Para pemimpin mungkin tidak menjadi teladan perilaku yang diinginkan atau mungkin mereka sendiri kurang memahami persyaratan yang dibutuhkan.

Keterbatasan sumber daya

Kurangnya anggaran, waktu, dan personel – terutama para profesional TI dan AI yang berkualitas – merupakan hambatan yang signifikan.

Silo organisasi

Komunikasi yang buruk dan kurangnya kerja sama antar departemen atau tim yang berbeda menghambat penggunaan alat secara terintegrasi dan mempersulit proses transformasi secara keseluruhan.

Kurangnya pengukuran keberhasilan

Kesulitan dalam mendefinisikan dan melacak indikator kinerja utama (KPI) untuk mengukur adopsi alat, peningkatan efisiensi, atau ROI membuat sulit untuk membenarkan investasi dan mengelola langkah-langkah perbaikan.

Aspek budaya

Resistensi terhadap perubahan seringkali berakar kuat dalam budaya perusahaan. Kurangnya budaya inovasi atau pola pikir berbasis data yang tidak memadai dapat menghambat adopsi AI.

Tabel potensial

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

Hambatan umum dalam menggunakan alat digital & AI

Hambatan umum dalam menggunakan alat digital & AI – Gambar: Xpert.Digital

Hambatan umum dalam penggunaan alat digital dan AI terbagi dalam tiga kategori utama: faktor manusia, kendala teknologi, dan faktor organisasi. Mengenai faktor manusia, kesenjangan keterampilan dan pelatihan yang tidak memadai memainkan peran sentral, yang dapat menyebabkan kompetensi, adopsi, dan kesalahan yang rendah. Selain itu, resistensi dan ketakutan akan kehilangan pekerjaan menghambat penerimaan dan menunda kemajuan. Kendala teknologi meliputi kompleksitas dan kemudahan penggunaan alat, yang menyebabkan frustrasi dan inefisiensi, sehingga menghambat penggunaannya, serta kurangnya integrasi dengan sistem lama yang ada, yang menciptakan silo data dan gangguan proses, sehingga menghambat efisiensi. Pada tingkat organisasi, strategi yang jelas seringkali kurang, yang menyebabkan upaya yang salah arah dan pemborosan sumber daya. Demikian pula, kurangnya dukungan kepemimpinan dapat membahayakan proyek karena kurangnya sumber daya dan dukungan. Terakhir, kendala sumber daya seperti kurangnya waktu, uang, atau personel seringkali mengakibatkan penundaan proyek, beban kerja berlebih, atau bahkan penghentian inisiatif.

Analisis hambatan menunjukkan bahwa hambatan jarang terjadi secara terisolasi, melainkan membentuk sistem yang kompleks dan saling terkait. Misalnya, kurangnya dukungan kepemimpinan seringkali menyebabkan strategi yang tidak jelas dan kurangnya pendanaan untuk pelatihan. Pelatihan yang tidak memadai, pada gilirannya, memperburuk kesenjangan keterampilan dan meningkatkan kecemasan serta resistensi. Alat-alat yang kompleks tanpa pelatihan atau manajemen perubahan yang memadai pasti akan menyebabkan penerimaan yang rendah. Masalah teknologi seperti kurangnya integrasi seringkali merupakan gejala dari perencanaan yang buruk dan kolaborasi lintas departemen yang tidak memadai. Oleh karena itu, pendekatan holistik sangat penting.

Alasan mendasar rendahnya adopsi seringkali terletak pada defisit "mengapa": Pengguna akhir, yang perilakunya seharusnya berubah, gagal mengkomunikasikan dan mendemonstrasikan manfaat konkret serta nilai tambah dari alat atau proses baru secara jelas. Jika pengguna tidak melihat bagaimana alat baru menyederhanakan atau meningkatkan pekerjaan mereka, mereka kurang memiliki insentif untuk berinvestasi dalam upaya pembelajaran, terutama jika rutinitas lama sudah "cukup baik".

Selain itu, pengenalan AI memperburuk tantangan yang ada dalam adopsi alat digital tradisional. Tantangan dalam hal keterampilan, resistensi, integrasi, dan strategi diperparah oleh lapisan kompleksitas tambahan yang diperkenalkan oleh AI (persyaratan data, etika, biaya, talenta khusus). Perusahaan yang sudah berjuang dengan adopsi digital dasar akan menemukan implementasi AI menjadi lebih sulit.

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan mencakup lima bidang dalam paket layanan komprehensif | Litbang, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam di berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami untuk mengembangkan strategi yang disesuaikan secara tepat dan selaras dengan kebutuhan serta tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan memantau perkembangan industri, kami dapat bertindak proaktif dan menawarkan solusi inovatif. Kombinasi pengalaman dan keahlian menghasilkan nilai tambah dan memberikan keunggulan kompetitif yang menentukan bagi klien kami.

Informasi selengkapnya di sini:

• Dapatkan manfaat dari 5 bidang keahlian Xpert.Digital dalam satu paket – mulai dari hanya €500/bulan

Strategi untuk memaksimalkan nilai alat: Mendorong penerimaan dan kompetensi

Mengatasi hambatan dan membuka potensi penuh dari perangkat digital membutuhkan strategi yang tepat sasaran yang tidak hanya mengembangkan keterampilan karyawan tetapi juga secara aktif membentuk dan mendukung perubahan organisasi.

Pengembangan keterampilan: Pelatihan modern, pelatihan ulang, dan pembelajaran berkelanjutan

Melampaui sesi pelatihan sekali saja

Penggunaan alat yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar sesi pengenalan awal. Diperlukan peluang pembelajaran berkelanjutan, spesifik peran, dan terkait konteks, yang berkembang seiring dengan perangkat lunak dan kebutuhan pengguna.

Pengujian Penerimaan Pengguna (User Acceptance Testing/UAT) sebagai kesempatan belajar

Fase UAT (User Acceptance Testing) seharusnya tidak hanya dipandang sebagai pengujian teknis, tetapi juga sebagai kesempatan awal untuk pelatihan pengguna, pengumpulan umpan balik, dan mendorong penerimaan. Pengguna akhir yang sebenarnya harus dilibatkan sejak awal dan dipersiapkan dengan baik untuk tugas pengujian mereka.

Metode pelatihan yang efektif

Kombinasi berbagai metode seringkali paling efektif: kursus terstruktur, modul pembelajaran mandiri, pendekatan pelatihan untuk pelatih, pendampingan, basis pengetahuan dan FAQ yang terawat dengan baik, serta bantuan kontekstual langsung di dalam aplikasi (lihat DAP). Dalam pelatihan AI, sangat penting tidak hanya mengajarkan pengoperasian ("Bagaimana?") tetapi juga membahas pemahaman mendasar ("Apa yang dapat dilakukan AI? Apa yang tidak dapat dilakukannya?"), aspek etika, dan keterbatasan teknologi.

Fokus pada manfaat dan alur kerja

Pelatihan harus berfokus pada bagaimana alat-alat tersebut menyelesaikan masalah spesifik yang dihadapi pengguna dan dapat diintegrasikan secara bermakna ke dalam alur kerja harian mereka, daripada hanya sekadar mencantumkan fungsi-fungsi.

Strategi pengembangan kompetensi

Perusahaan harus mengatasi kesenjangan keterampilan digital secara umum melalui program peningkatan dan pelatihan ulang yang terarah.

Berkaitan dengan ini:

• Kecerdasan Buatan: Jalan dari solusi terisolasi menuju strategi AI digital terintegrasi, menggunakan Otto dalam e-commerce sebagai contoh

Mengelola sisi manusia: Manajemen perubahan dan komunikasi yang efektif

Integrasikan manajemen perubahan sejak dini

Manajemen perubahan harus direncanakan dan diimplementasikan secara paralel dengan manajemen proyek sejak awal proyek. Data dari Prosci menunjukkan bahwa manajemen perubahan yang sangat baik secara dramatis meningkatkan kemungkinan keberhasilan proyek.

Pendekatan terstruktur (misalnya, Prosci ADKAR)

Model-model yang sudah mapan seperti ADKAR (Kesadaran, Keinginan, Pengetahuan, Kemampuan, Penguatan) menyediakan kerangka kerja untuk secara sistematis membimbing individu melalui proses perubahan.

Strategi komunikasi yang jelas

Rencana komunikasi yang komprehensif sangat penting. Rencana tersebut harus menyediakan informasi secara teratur, terbuka, dan transparan melalui berbagai saluran. Visi, tujuan, alasan, jangka waktu, dan dampaknya terhadap karyawan harus dikomunikasikan dengan jelas. Kekhawatiran harus ditangani secara proaktif. Idealnya, komunikasi harus berasal dari sumber yang terpercaya (misalnya, manajer).

Minimalkan gangguan

Dampak negatif terhadap karyawan harus diantisipasi dan diminimalisir. Hal ini termasuk menyediakan sumber daya dan dukungan, serta kejelasan mengenai potensi perubahan peran.

Menangani perlawanan secara konstruktif

Alasan-alasan penolakan harus dipahami. Tujuannya adalah untuk mengubah penolakan ini menjadi dukungan melalui komunikasi terbuka, keterlibatan pihak-pihak yang terdampak, dan menyoroti manfaatnya.

Memastikan penerimaan: Dukungan kepemimpinan dan pemberdayaan karyawan

Sponsor aktif & terlihat

Peran penting manajemen puncak (C-suite) tidak dapat diremehkan. Mereka harus secara aktif mendorong perubahan, mengkomunikasikan visi, menyediakan sumber daya, dan menjadi teladan perilaku yang diinginkan. Dukungan aktif adalah faktor keberhasilan terpenting untuk inisiatif perubahan.

Para juara memberdayakan

Yang disebut sebagai Juara Perubahan atau Pengguna Super di dalam tim harus diidentifikasi dan diberdayakan untuk mendukung kolega, menawarkan pelatihan informal, dan bertindak sebagai penggerak perubahan.

Keterlibatan dan umpan balik pengguna

Para pemangku kepentingan, terutama pengguna akhir, harus dilibatkan sejak awal dan secara berkelanjutan. Masukan harus dicari secara aktif dan digunakan untuk perbaikan.

Berpusat pada pengguna

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

Dukungan teknologi: Peran Platform Adopsi Digital (DAP)

Cara kerja DAP

Platform Aplikasi Digital (DAP) adalah solusi perangkat lunak (misalnya, Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe) yang ditambahkan di atas aplikasi yang sudah ada. DAP menawarkan instruksi kontekstual, panduan interaktif, bantuan, dan dukungan orientasi langsung di dalam perangkat lunak itu sendiri.

Keuntungan

Platform Aplikasi Digital (DAP) dapat mempercepat proses orientasi karyawan baru, mengurangi waktu dan biaya pelatihan, menurunkan jumlah permintaan dukungan, meningkatkan kemampuan penggunaan aplikasi, dan menyediakan analitik penggunaan. Gartner memprediksi bahwa 70% organisasi akan menggunakan DAP pada tahun 2025.

Peran dalam Manajemen Perubahan

DAP dapat berfungsi sebagai alat taktis dalam manajemen perubahan dengan memfasilitasi perolehan pengetahuan dan keterampilan (Pengetahuan, Kemampuan dalam model ADKAR) dan mendorong penguatan melalui dukungan berkelanjutan.

Tabel potensial

Tabel berikut merangkum praktik terbaik untuk mempromosikan penerimaan dan kompetensi penggunaan alat.

Praktik terbaik untuk mempromosikan penerimaan dan kompetensi terhadap alat

Praktik terbaik untuk mempromosikan penerimaan dan kompetensi penggunaan alat – Gambar: Xpert.Digital

Praktik terbaik untuk mempromosikan adopsi dan kompetensi alat mencakup beberapa pendekatan strategis. Dalam hal pengembangan kompetensi, pelatihan berkelanjutan dan spesifik peran sangat penting untuk meningkatkan keterampilan dan menumbuhkan kepercayaan. Untuk manajemen perubahan, manajemen perubahan yang terintegrasi dan dilakukan sejak dini direkomendasikan untuk meminimalkan resistensi dan ketidakpastian. Kepemimpinan dan pemberdayaan memainkan peran sentral, dengan dukungan eksekutif aktif yang memastikan dukungan dan sumber daya yang diperlukan. Secara bersamaan, keterlibatan pengguna melalui umpan balik sangat penting untuk mempromosikan relevansi dan kepemilikan. Pada tingkat teknologi, implementasi Platform Adopsi Digital (DAP) atau bantuan dalam aplikasi mendukung penyediaan dukungan sesuai permintaan dan pengukuran efisiensi penggunaan.

Analisis strategi keberhasilan mengungkapkan bahwa mempromosikan adopsi alat adalah proses berkelanjutan, bukan peristiwa sekali saja. Hal ini membutuhkan upaya terus-menerus dalam pelatihan, dukungan, komunikasi, dan penguatan, yang meluas jauh melampaui implementasi awal. Kepemimpinan muncul sebagai faktor penting: dukungan aktif dan terlihat dari manajemen senior secara konsisten menjadi faktor keberhasilan yang paling ditekankan untuk mengatasi resistensi dan mendorong inisiatif perubahan menuju keberhasilan. Tanpa komitmen ini, upaya lain akan mudah gagal. Terakhir, teknologi seperti DAP dapat mendukung adopsi tetapi tidak dapat menggantikan strategi. Teknologi ini merupakan alat taktis yang berharga untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan, tetapi berfungsi paling baik bila tertanam dalam strategi manajemen perubahan dan pelatihan yang komprehensif dan terencana dengan baik.

Meletakkan dasar: Faktor-faktor keberhasilan kritis

Untuk menanamkan penggunaan alat digital canggih secara berkelanjutan dan membuka potensi penuhnya untuk otomatisasi dan keamanan, perusahaan harus menciptakan fondasi yang kokoh berupa integrasi teknologi, kualitas data, dan kemampuan adaptasi organisasi.

Arsitektur integrasi: Pentingnya API dan konektivitas tanpa hambatan

Hancurkan sekat-sekat

Salah satu hambatan terbesar untuk proses otomatis yang efisien adalah silo organisasi dan teknologi. Kurangnya integrasi antar sistem menyebabkan transfer data manual, redundansi, dan inefisiensi. Oleh karena itu, strategi integrasi yang matang sangat penting untuk memungkinkan aliran data yang lancar dan mencapai otomatisasi proses ujung-ke-ujung.

Peran API

Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) adalah jembatan teknologi yang memungkinkan berbagai sistem perangkat lunak untuk berkomunikasi satu sama lain dan secara otomatis bertukar data. API yang terdokumentasi dengan baik, aman, andal, dan terstandarisasi sangat penting untuk keberhasilan integrasi.

Keuntungan integrasi

Integrasi yang sukses menawarkan banyak keuntungan: Data disinkronkan di seluruh batasan sistem secara real-time, meningkatkan kualitas dan konsistensi data. Hal ini memperluas kemungkinan otomatisasi alur kerja, misalnya, dengan menghubungkan sistem CRM, ERP, dan otomatisasi pemasaran. Pada akhirnya, fondasi data yang terpadu memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang lebih tepat.

Strategi integrasi

Perusahaan membutuhkan pendekatan strategis untuk integrasi. Ini termasuk memilih API yang tepat dengan cermat, mempertimbangkan faktor-faktor seperti biaya, skalabilitas, keamanan, dan dukungan vendor, serta berpotensi menggunakan platform integrasi (iPaaS) atau alat khusus seperti SAP Integration Suite atau ApiX-Drive untuk menyederhanakan manajemen antarmuka. Keberhasilan upaya integrasi seringkali dapat diukur secara langsung melalui peningkatan metrik otomatisasi seperti pengurangan waktu siklus dan minimalisasi kesalahan.

Data sebagai bahan bakar: Memastikan kualitas dan tata kelola data untuk AI & otomatisasi

Data adalah hal mendasar

Data adalah sumber kehidupan AI dan fondasi bagi otomatisasi yang efektif. Kualitas data yang buruk pasti akan menghasilkan hasil yang buruk – prinsip "sampah masuk, sampah keluar" sangat berlaku di sini.

Definisi tata kelola data

Tata kelola data merujuk pada kerangka kerja menyeluruh – yang terdiri dari pedoman, standar, proses, dan peran – untuk mengelola aset data. Tujuannya adalah untuk memastikan ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan data di seluruh organisasi.

Signifikansi bagi AI/Otomasi

Data berkualitas tinggi dan terkelola dengan baik sangat penting untuk:

• Model AI yang andal: Mengurangi bias, meningkatkan akurasi, dan membangun kepercayaan pada hasilnya.
• Otomatisasi yang efektif: Memastikan bahwa proses otomatis didasarkan pada data yang benar dan berfungsi sebagaimana mestinya.
• Kepatuhan: Mematuhi peraturan hukum (misalnya GDPR, CCPA).
• Keamanan: Perlindungan data sensitif yang digunakan untuk melatih model AI atau dalam alur kerja otomatis.

Praktik tata kelola utama

Praktik-praktik utama meliputi penetapan standar kualitas data, pemantauan berkelanjutan, dan pembentukan proses pembersihan data. Sama pentingnya adalah manajemen metadata (sering didukung oleh katalog data), aturan kontrol akses yang jelas, manajemen siklus hidup data, penetapan tanggung jawab yang jelas (kepemilikan/pengelolaan data), pelacakan silsilah dan asal usul data, manajemen kebijakan terpusat, dan memastikan penggunaan data yang etis.

AI untuk Tata Kelola Data

Menariknya, AI sendiri dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas dan tata kelola data, misalnya dengan mengotomatiskan pembersihan data, validasi, pemantauan, dan pemeriksaan kepatuhan.

Memastikan keberlanjutan: Menanamkan manajemen perubahan dalam organisasi

Perubahan sebagai keadaan permanen

Transformasi digital dan pengenalan alat-alat baru bukanlah proyek yang selesai, melainkan sebuah proses berkelanjutan. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan kapasitas manajemen perubahan yang mapan secara permanen.

Mengembangkan kematangan internal

Organisasi harus menilai tingkat kematangan mereka sendiri di bidang manajemen perubahan dan mengembangkannya lebih lanjut secara terarah. Ini termasuk membangun kompetensi, menetapkan proses yang terstandarisasi, dan menumbuhkan budaya yang menerima perubahan.

Mengintegrasikan manajemen perubahan

Prinsip-prinsip manajemen perubahan harus diintegrasikan secara menyeluruh ke dalam operasional sehari-hari, metodologi manajemen proyek, dan praktik kepemimpinan.

Umpan balik dan adaptasi

Sangat penting untuk membangun siklus umpan balik berkelanjutan untuk memantau adopsi, mengidentifikasi tantangan yang muncul sejak dini, dan menyesuaikan strategi dari waktu ke waktu. Keberhasilan harus diukur dan dilacak menggunakan metrik yang telah ditentukan.

Analisis faktor keberhasilan mengungkapkan sebuah segitiga fundamental: Penggunaan alat digital dan AI yang sukses dan canggih didasarkan pada tiga pilar yang saling bergantung: integrasi, tata kelola data, dan manajemen perubahan. Kelemahan di satu area akan merusak stabilitas area lainnya. Otomatisasi tingkat lanjut (Bagian II) seringkali membutuhkan aliran data lintas sistem, yang memerlukan integrasi yang kuat. Efektivitas AI (Bagian II dan III) sangat bergantung pada data yang andal dan terkelola dengan baik. Implementasi solusi teknis ini dan keberhasilan penerapannya oleh pengguna, pada gilirannya, membutuhkan manajemen perubahan yang kuat.

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

Pada akhirnya, kemampuan untuk berubah berkembang menjadi keunggulan kompetitif. Organisasi yang mengembangkan kemampuan manajemen perubahan yang matang dan mapan akan lebih siap untuk terus beradaptasi dengan kemajuan teknologi dan memperoleh nilai berkelanjutan dari investasi digital mereka. Mereka dapat mengadopsi alat, fitur, dan proses baru lebih cepat dan lebih efektif daripada pesaing yang gagal karena hambatan adopsi yang dijelaskan di Bagian IV.

Berkaitan dengan ini:

• Integrasi AI dari platform AI independen dan lintas sumber data untuk semua kebutuhan bisnis

Potensi perangkat digital: Bagaimana perusahaan dapat memaksimalkan otomatisasi dan keamanan

Analisis tersebut mengungkapkan bahwa meskipun tingkat adopsi alat digital di perusahaan-perusahaan Jerman tinggi, potensi signifikan untuk otomatisasi dan keandalan proses masih belum dimanfaatkan. Tingkat pemanfaatan yang sering dikutip rendah, yaitu 30-50%, kemungkinan merujuk pada fungsi-fungsi canggih, yang pengaktifannya menjanjikan peningkatan efisiensi dan pengurangan risiko yang signifikan. Hambatan untuk hal ini bermacam-macam dan meliputi faktor manusia seperti kesenjangan keterampilan dan resistensi terhadap perubahan, hambatan teknologi seperti kompleksitas dan masalah integrasi, serta kekurangan organisasi seperti kurangnya strategi dan dukungan kepemimpinan yang tidak memadai.

Untuk menutup kesenjangan ini dan mewujudkan nilai penuh dari investasi digital, termasuk AI, diperlukan pendekatan strategis dan holistik. Pendekatan ini harus menggabungkan pengembangan keterampilan karyawan, manajemen perubahan profesional, dan kepemimpinan yang kuat dengan penciptaan fondasi teknis dan terkait data (integrasi, tata kelola data).

Rekomendasi untuk para manajer

1. Mandat untuk analisis penggunaan: Lakukan penilaian formal tentang bagaimana alat digital dan AI utama sebenarnya digunakan dibandingkan dengan potensinya. Fokusnya harus pada fitur otomatisasi dan keamanan. Gunakan alat analitik atau DAP untuk pengumpulan data jika memungkinkan.
2. Prioritaskan aktivasi fitur sebelum akuisisi baru: Fokuslah terlebih dahulu pada memaksimalkan nilai platform yang ada melalui pelatihan yang tepat sasaran, penyesuaian proses, dan konfigurasi fitur yang belum digunakan sebelum melakukan investasi lebih lanjut pada alat baru.
3. Jadikan manajemen perubahan sebagai prioritas strategis: Berinvestasi dalam membangun kemampuan manajemen perubahan internal dan mengintegrasikannya ke dalam semua inisiatif digital sejak awal. Pastikan dukungan aktif dan terlihat dari manajemen senior untuk perubahan-perubahan signifikan.
4. Terapkan program pembelajaran dan dukungan berkelanjutan: Melampaui sesi pelatihan sekali saja dan tetapkan jalur pembelajaran berkelanjutan yang spesifik untuk setiap peran. Dukung hal ini dengan DAP (Data Area Profiles) jika sesuai dan fokus pada penerapannya dalam alur kerja serta manfaat konkret.
5. Membangun tata kelola data yang kuat (khususnya untuk AI): Menerapkan kerangka kerja tata kelola data yang jelas dengan peran, pedoman, dan standar kualitas yang terdefinisi sebagai prasyarat untuk penskalaan inisiatif AI yang andal dan etis.
6. Kembangkan peta jalan integrasi strategis: Investasikan pada strategi API yang jelas dan berpotensi pada platform integrasi untuk memecah silo data dan memungkinkan aliran data yang lancar yang sangat penting untuk otomatisasi.
7. Promosikan budaya umpan balik dan pemberdayaan pengguna: Buat mekanisme untuk umpan balik pengguna secara berkelanjutan dan libatkan pengguna sejak awal dalam proses penilaian kebutuhan dan pengujian solusi (terapkan praktik terbaik untuk UAT).
8. Ukur apa yang penting: Tetapkan Indikator Kinerja Utama (KPI) yang jelas untuk penggunaan alat, peningkatan efisiensi dalam proses, peningkatan keamanan, serta kompetensi dan kepuasan pengguna untuk melacak kemajuan dan menunjukkan ROI.

Dengan menerapkan rekomendasi ini secara konsisten, perusahaan dapat menutup kesenjangan antara potensi perangkat digital mereka dan penggunaan aktualnya, sehingga membuat kemajuan signifikan dalam mengotomatisasi proses dan memperkuat keamanannya.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan, dan implementasi

☑️ Pembuatan atau penyesuaian kembali strategi AI

☑️ Pengembangan Bisnis Perintis

Konrad Wolfenstein

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 sangat menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat bagi industri yang berfokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi Pengembangan Bisnis 360° kami, kami mendukung perusahaan-perusahaan ternama mulai dari bisnis baru hingga layanan purna jual.

Intelijen pasar, smarketing, otomatisasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye email, media sosial yang dipersonalisasi, dan pembinaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

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