Proyek TI skala besar yang gagal: Mengapa solusi TI yang disesuaikan secara individual dengan AI menjadi semakin penting untuk masa depan – Gambar: Xpert.Digital
Kunci transformasi digital: Solusi AI yang adaptif dan sesuai kebutuhan
Mengapa solusi AI yang disesuaikan akan membentuk masa depan bisnis?
Transformasi digital menghadirkan tantangan besar bagi perusahaan. Di dunia yang terus berubah, kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat dan menerapkan solusi inovatif sangat penting untuk kesuksesan. Salah satu bidang TI di mana hal ini sangat terlihat adalah implementasi sistem Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP). Di masa lalu, banyak perusahaan memiliki pengalaman pahit dengan proyek ERP skala besar yang gagal. Kegagalan ini menyoroti perlunya memikirkan kembali pendekatan tradisional dan sebagai gantinya mengandalkan solusi khusus yang didukung oleh kecerdasan buatan (AI).
Cocok untuk:
Kegagalan Raksasa ERP: Sebuah Peringatan
Daftar proyek ERP skala besar yang gagal di Jerman sangat panjang dan menyakitkan. Perusahaan dari berbagai industri telah menginvestasikan jutaan dan tetap gagal mencapai target mereka. Beberapa contoh yang paling menonjol adalah:
Lidl
Peritel diskon tersebut ingin menerapkan sistem manajemen barang dagangan yang disesuaikan bernama "Elwis," yang dimaksudkan untuk merevolusi prosesnya. Namun, setelah tujuh tahun dan investasi sekitar €500 juta, proyek tersebut dihentikan. Alasannya bermacam-macam: biaya yang membengkak, manfaat yang tidak memadai, dan masalah kompleksitas besar yang mengubah proyek tersebut menjadi monster yang tidak terkendali.
Haribo
Pengenalan sistem SAP baru dimaksudkan untuk mengoptimalkan produksi dan meningkatkan efisiensi. Namun, yang terjadi justru masalah signifikan, yang menyebabkan kegagalan pengiriman dan hilangnya pendapatan. Transisi tersebut terbukti jauh lebih kompleks daripada yang diperkirakan, dan perusahaan bergumul dengan kesulitan awal yang merusak kepercayaan pada proyek tersebut.
Otto
Perusahaan penjualan melalui pos tersebut berencana untuk menstandarisasi lanskap TI-nya dengan "Passion for Performance". Proyek ini dianggap sebagai proyek TI terbesar dalam sejarah perusahaan, tetapi gagal karena kompleksitasnya yang sangat besar dan penolakan internal.
Layanan pos Jerman
Proyek “Lingkungan Pengiriman Baru” bertujuan untuk memperkenalkan sistem TI baru guna meningkatkan efisiensi proses logistik. Setelah total investasi sebesar €345 juta, proyek tersebut dibatalkan pada tahun 2015 karena tujuan yang ditetapkan tidak dapat dicapai dan biaya membengkak di luar kendali.
Bank Jerman
Proyek SAP “Magellan” untuk integrasi Postbank dimaksudkan untuk menciptakan sinergi dan meningkatkan efisiensi. Setelah menghabiskan biaya €1,6 miliar, proyek tersebut dihentikan pada tahun 2015 karena tujuan strategis berubah dan implementasinya terbukti terlalu kompleks, yang menyebabkan penundaan signifikan dan biaya tambahan.
Liqui Moly
Implementasi Microsoft AX gagal karena beberapa faktor, termasuk kurangnya ahli proses dan kurangnya transparansi proyek. Manajemen secara terbuka menyatakan kekecewaan mereka atas kegagalan implementasi tersebut, yang telah menghabiskan banyak waktu dan uang perusahaan.
Contoh-contoh ini dengan jelas menunjukkan bahwa proyek ERP tidak selalu berujung pada kesuksesan. Contoh-contoh ini menggambarkan risiko yang terkait dengan implementasi sistem yang kompleks dan monolitik.
Cocok untuk:
Akar Kegagalan: Kesalahan Umum dalam Proyek ERP
Penyebab kegagalan proyek ERP sangat beragam dan berulang di berbagai industri. Memahami kesalahan-kesalahan ini sangat penting untuk menghindarinya di proyek-proyek mendatang
Perencanaan yang buruk dan tujuan yang tidak jelas
Proyek ERP tanpa tujuan yang jelas ibarat kapal tanpa kompas. Definisi tujuan yang hilang atau tidak tepat akan menyebabkan kesalahpahaman, harapan palsu, dan pada akhirnya proyek yang kehilangan arah.
Sumber daya yang tidak mencukupi dan kurangnya ahli proses
Proyek ERP membutuhkan tim multidisiplin dengan para ahli dari berbagai bidang. Seringkali, pengguna kunci dan pakar proses yang berkualitas kurang, atau mereka dilibatkan dalam proyek terlalu terlambat, yang menyebabkan pengambilan keputusan yang buruk dan penundaan.
kompleksitas
Terlalu banyak kustomisasi individual akan meningkatkan kompleksitas sistem standar, menaikkan biaya, dan mempersulit pemeliharaan. Penting untuk menemukan keseimbangan antara fungsionalitas standar dan kustomisasi individual.
Kurangnya penerimaan dan dukungan
Implementasi sistem ERP baru merupakan proses manajemen perubahan yang membutuhkan dukungan dari semua pemangku kepentingan. Penolakan karyawan dan kurangnya dukungan dari manajemen menyebabkan penundaan, konflik, dan pada akhirnya, kegagalan proyek.
Kurangnya transparansi dan kontrol
Proyek ERP membutuhkan pengendalian proyek yang efektif untuk memantau kemajuan, mengidentifikasi risiko, dan memulai tindakan penanggulangan sejak dini. Kurangnya pengendalian proyek dan tanggung jawab yang tidak jelas membuat pengelolaan proyek menjadi lebih sulit dan meningkatkan risiko kegagalan.
Beban kerja teknis dan organisasi yang berlebihan
Proyek ERP berskala besar seringkali membebani organisasi dan melampaui batasan waktu dan anggaran. Sangat penting untuk menilai kompleksitas proyek secara realistis dan merencanakan sumber daya sesuai dengan kebutuhan.
Pergeseran paradigma: Mengapa solusi AI yang disesuaikan secara individual adalah jawabannya
Pengalaman dari proyek ERP skala besar yang gagal menunjukkan bahwa sistem monolitik klasik seringkali terlalu kaku dan tidak fleksibel untuk mengikuti tuntutan dinamis bisnis modern. Di sinilah solusi yang dapat disesuaikan dengan kecerdasan buatan (AI) semakin menonjol. Solusi ini menawarkan perusahaan kesempatan untuk mengoptimalkan proses bisnis mereka, meningkatkan efisiensi, dan memperkuat daya saing mereka.
Otomatisasi dan optimasi proses
AI dapat mengotomatiskan tugas-tugas rutin, meminimalkan kesalahan, dan membuat proses lebih efisien. Misalnya, AI dapat digunakan dalam pemrosesan faktur untuk secara otomatis mencatat, memvalidasi, dan memposting faktur. Dalam manajemen gudang, AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan tingkat persediaan, mengotomatiskan proses pengambilan barang, dan mengurangi waktu pengiriman.
Pengambilan keputusan berbasis data dan prediktif
Sistem ERP berbasis AI menganalisis data dalam jumlah besar secara real-time, mengidentifikasi pola, dan memberikan perkiraan yang akurat untuk produksi, penjualan, atau pemeliharaan. Misalnya, AI dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk, mengoptimalkan rencana produksi, dan menjadwalkan pemeliharaan secara proaktif.
Fleksibilitas dan skalabilitas
Solusi ERP modern berbasis AI bersifat modular dan dapat diadaptasi secara fleksibel terhadap proses bisnis individual dan persyaratan khusus industri. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan sistem dengan kebutuhan spesifik mereka dan memperluas atau menguranginya sesuai kebutuhan.
Pengalaman pengguna yang lebih baik
Asisten digital dan chatbot memungkinkan pengoperasian yang lebih intuitif, respons yang lebih cepat, dan penerimaan pengguna yang lebih besar. Misalnya, karyawan dapat menggunakan chatbot untuk mengajukan pertanyaan tentang proses bisnis, mengambil informasi, atau menyelesaikan tugas.
Optimalisasi berkelanjutan
AI belajar dari peristiwa masa lalu dan terus menerus menyesuaikan proses, memungkinkan peningkatan dan adaptasi yang berkelanjutan terhadap perubahan pasar. Misalnya, AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran, menyesuaikan harga secara dinamis, atau mengembangkan produk baru.
Pemenuhan persyaratan peraturan
AI mendukung kepatuhan terhadap peraturan dan persyaratan perlindungan data melalui pemantauan dan dokumentasi otomatis. Misalnya, AI dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan, mencegah pelanggaran data, atau mempersiapkan audit.
Cocok untuk:
Keunggulan AI secara detail
Selain poin-poin yang disebutkan di atas, AI menawarkan banyak keuntungan lainnya:
personalisasi
AI memungkinkan perusahaan untuk mempersonalisasi produk dan layanan mereka serta menyesuaikannya dengan kebutuhan individu pelanggan mereka.
inovasi
AI dapat membantu perusahaan mengembangkan produk dan layanan baru serta membangun model bisnis yang inovatif.
daya saing
AI dapat membantu perusahaan memperkuat daya saing mereka dan menonjol dari para pesaing.
Peningkatan efisiensi
AI dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.
Manajemen risiko
AI dapat membantu perusahaan mengidentifikasi, menilai, dan meminimalkan risiko.
Tantangan dalam mengimplementasikan solusi AI
Meskipun AI menawarkan banyak keuntungan, terdapat juga tantangan dalam mengimplementasikan solusi AI:
Kualitas data
Sistem AI membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi agar dapat berfungsi secara efektif. Perusahaan harus memastikan bahwa data mereka bersih, lengkap, dan mutakhir.
pekerja terampil
Menerapkan solusi AI membutuhkan spesialis dengan pengetahuan dan keterampilan khusus. Perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan dan pendidikan lanjutan karyawan mereka atau mendatangkan ahli eksternal.
Biaya
Menerapkan solusi AI bisa mahal. Perusahaan harus menghitung biaya dengan cermat dan memastikan pengembalian investasi (ROI) yang positif.
penerimaan
Penerapan solusi AI dapat menimbulkan penolakan dari karyawan. Perusahaan perlu melibatkan karyawan dalam proses tersebut sejak dini dan mendidik mereka tentang manfaat AI.
Masa depan adalah milik solusi cerdas dan yang dirancang khusus
Tingkat kegagalan yang tinggi pada proyek ERP skala besar jelas menunjukkan bahwa pendekatan tradisional telah mencapai batasnya. Sistem ERP yang disesuaikan dan didukung AI menawarkan perusahaan fleksibilitas, efisiensi, dan kekuatan inovatif yang dibutuhkan untuk transformasi digital yang sukses dan daya saing yang berkelanjutan. Perusahaan yang merangkul AI dapat mengoptimalkan proses bisnis mereka, melayani pelanggan dengan lebih baik, dan memperoleh keunggulan kompetitif yang menentukan. Masa depan adalah milik solusi cerdas dan sesuai kebutuhan yang membantu perusahaan berkembang di dunia yang terus berubah.
Penting untuk ditekankan bahwa implementasi solusi AI bukanlah hal yang otomatis. Perusahaan harus mempersiapkan diri dengan cermat, memilih mitra yang tepat, dan secara aktif mengatasi tantangan yang ada. Jika mereka melakukannya, mereka dapat sepenuhnya memanfaatkan manfaat AI dan berhasil mengelola transformasi digital mereka.
Cocok untuk:
Transformasi AI Anda, Integrasi AI dan Pakar Industri Platform AI
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
