Anche il 30-50% degli strumenti di lavoro digitale inutilizzati negli strumenti di marketing e vendite-AI sono interessati oltre a CRM ed ERP

Il potenziale inutilizzato degli strumenti digitali: potenziale di automazione e affidabilità dei processi nelle aziende tedesche

La trasformazione digitale sta progredendo nelle aziende tedesche, ma rimane un paradosso: mentre i tassi di adozione per gli strumenti di lavoro digitali sono elevati, una parte significativa del loro potenziale, in particolare per quanto riguarda l'automazione e le funzioni di sicurezza, rimangono inutilizzati. La stima solo del 30-50% nella richiesta dell'utente probabilmente riflette l'uso di funzioni avanzate, non l'uso di base degli strumenti. Questa discrepanza tra possesso e creazione di valore effettivo rappresenta una possibilità significativa, spesso trascurata. Strumenti esistenti come CRM, sistemi ERP, piattaforme di collaborazione e soluzioni sempre più anche basate sull'intelligenza artificiale forniscono un notevole potenziale per aumentare l'efficienza del processo attraverso l'automazione e migliorare la resilienza organizzativa attraverso una maggiore affidabilità dei processi.

📊 Molte aziende utilizzano solo il 30-50 % dei loro strumenti digitali. Paradossalmente, gli strumenti di intelligenza artificiale rimangono spesso inutilizzati

L'analisi identifica le barriere centrali che ostacolano la completa esaurimento di questo potenziale. Soprattutto, ciò include lacune di qualificazione e misure di formazione inadeguate, resistenza ai cambiamenti nella forza lavoro, la complessità delle tecnologie stesse, le sfide nell'integrazione nei paesaggi IT esistenti, nonché la mancanza di attenzione strategica e un supporto coerente da parte della gestione.

Al fine di colmare questa lacuna e realizzare l'intero valore degli investimenti digitali, le aziende devono perseguire una strategia multidimensionale. I pilastri principali sono una gestione del cambiamento incentrato sull'uomo, l'istituzione di una cultura dell'apprendimento continuo, l'implementazione di solide strutture di governance dei dati, specialmente per le applicazioni di intelligenza artificiale, garantendo l'integrazione senza soluzione di continuità attraverso le API e un immutabile impegno per il livello di gestione per lo sviluppo digitale. Le seguenti raccomandazioni offrono alle aziende un quadro strategico per aumentare l'intensità dell'uso dei loro strumenti digitali e quindi fare progressi significativi nell'automazione e nell'affidabilità dei processi.

Adatto a:

• Piattaforme di intelligenza artificiale indipendenti come alternativa strategica per le aziende europee

Lo status quo: utilizzo degli strumenti digitali e AI nelle aziende

La penetrazione digitale del panorama aziendale tedesco è progredita bene, ma la pura disponibilità di strumenti afferma poco sulla loro effettiva profondità di utilizzo e sul valore aggiunto risultante. Uno sguardo più attento ai tassi di adozione rispetto all'uso effettivo rivela un divario significativo.

Adozione vs. uso effettivo: un inventario

L'adozione di base di uffici digitali e applicazioni aziendali affermate in Germania è incredibilmente alta. Secondo l'Indice Bitkom Digital Office 2024, quasi tutte le aziende (98%) utilizzano le applicazioni ERP (pianificazione delle risorse aziendali). Anche i sistemi CRM (gestione delle relazioni con i clienti) sono diffusi con il 91%, un aumento significativo rispetto al 77% nel 2022. Le soluzioni di gestione dei contenuti aziendali (ECM) sono disponibili nell'84% delle aziende (2022: 76%). Ogni azienda utilizza almeno una soluzione di ufficio digitale. Queste cifre mostrano che l'accesso a strumenti digitali standard nelle aziende tedesche viene dato a livello nazionale e non rappresenta l'ostacolo principale.

Al contrario, c'è l'adozione dell'intelligenza artificiale (AI). Sebbene l'interesse e la volontà di investire siano alti, il 40% delle aziende sta pianificando di utilizzare l'IA il prossimo anno e il 46% sta pianificando investimenti nei prossimi cinque anni - l'attuazione effettiva è persino significativamente più bassa e più eterogenea. Nel 2024, circa il 17% delle aziende tedesche utilizzava AI. Ciò mostra un chiaro divario tra settori e dimensioni aziendali: l'industria è un pioniere con un uso del 31% di intelligenza artificiale, mentre il settore dei servizi è in ritardo. La differenza tra grandi aziende (75% usa AI) e PMI (solo 16%) è particolarmente sorprendente. Confronti internazionali mostrano tendenze simili: gli studi statunitensi individuano l'adozione dell'IA a livello di società, a seconda della metodologia, tra il 5% e il 40%, ma indicano una rapida crescita. Global indica il 40% delle aziende per utilizzare l'IA, un altro 42% valuta l'uso. Secondo un sondaggio McKinsey, KI utilizza oltre tre quarti delle società in almeno una funzione aziendale. Ciò indica che l'adozione dell'intelligenza artificiale guadagna la guida, ma è ancora meno consolidata e significativamente più variabile rispetto agli strumenti digitali tradizionali.

Il reclamo di un tasso di utilizzo del solo 30-50% aumentato nella richiesta dell'utente deve essere considerata nel contesto di questi dati di adozione. È improbabile che questo numero si riferisca all'uso di base dei sistemi ERP o CRM diffusi. Piuttosto, l'evidenza indica che questa stima significa occupazione delle funzioni avanzate o l'esaurimento del pieno potenziale del software. Gartner sottolinea che le esperienze utente insufficienti con le applicazioni rendono necessario utilizzare Digital Adoption Solutions (DAS). Studi e report affermano che il potenziale dei media digitali non è spesso esaurito, specialmente nelle PMI. Uno studio di gruppo Muuuh ha dimostrato che il 73% degli utenti CRM non è sostenitore del proprio software, il che indica l'insoddisfazione, che è spesso correlata alla mancanza di usabilità o non arricchimento del beneficio atteso. La premessa iniziale della bassa capacità è quindi valida, ma molto probabilmente si riferisce alla profondità di utilizzo e all'attivazione di caratteristiche più preziose ma più complesse.

Anche la percezione della digitalizzazione nell'azienda ha una parte. Mentre quasi il 40% degli impiegati in Germania classifica la propria azienda in modo estremamente o molto digitale, un terzo del catch -up richiede l'organizzazione di lavoro digitale e il 64% delle aziende si considera uno Straggler. Ciò sottolinea la discrepanza tra la pura disponibilità di strumenti e il loro uso efficace e trasformativo. Anche una parte significativa dei dipendenti non sembra sufficiente per le necessarie competenze digitali.

Esistono schemi specifici quando si utilizza AI. I dipendenti utilizzano strumenti come Chatt più privatamente (54,3%) o misti (27,8%) come esclusivamente per il lavoro (17,9%). Le applicazioni più comuni nelle aziende sono il servizio clienti (56%), la sicurezza informatica (51%), gli assistenti digitali (47%), il CRM (46%) e la gestione dell'inventario (40%). Sebbene il 75% dei dipendenti ritenga che l'intelligenza artificiale generativa possa aumentare la loro produttività e che l'utilizzo cresca rapidamente, solo l'1% dei manager descrive l'uso dell'IA nella loro azienda come "maturo", cioè completamente integrato nei flussi di lavoro e offrire risultati aziendali significativi.

La perdita di valore: quantificazione delle opportunità mancate

La sottostruttura di strumenti digitali porta a una significativa perdita di valore e al ritorno sugli investimenti (ROI) per enormi spese nell'area della trasformazione digitale. Se le funzioni di automazione rimangono inutilizzate, i processi manuali e inefficienti persistono. Se le funzioni di sicurezza integrate non sono attivate o configurate, aumenta il rischio di incidenti di sicurezza e violazioni della conformità.

Il potenziale di produttività inutilizzato è considerevole. Gli studi indicano che la produttività misurabile aumenta attraverso l'uso di intelligenza artificiale, anche con il livello di utilizzo attuale, ancora basso (ad esempio una crescita dello 0,1-0,9% della produttività del lavoro). A lungo termine, il potenziale è stimato a 1,5 punti percentuali in dieci anni e aumenti del 43% sono stati misurati in compiti specifici. Il fornitore di soluzioni di adozione digitale come WhatFix segnala la produttività aumenta del 35% e una riduzione della formazione del 60% dalle loro piattaforme. Questi numeri illustrano il valore concreto che può essere aumentato dall'uso dello strumento più efficace.

Inoltre, la sottostruttura è un rischio competitivo strategico. Le aziende che esauriscono pienamente i loro strumenti digitali e i sistemi di intelligenza artificiale raggiungono una maggiore efficienza, agilità e forza innovativa. È possibile reagire più rapidamente ai cambiamenti del mercato e sviluppare nuovi modelli di business ("le aziende composti" sono più veloci dell'80% quando si implementano nuove funzionalità). Le aziende che rimangono nel rischio di utilizzo di base, il rischio di perdere la connessione e mettere in pericolo la loro posizione di mercato.

L'analisi dello status quo rivela quindi una "illusione di adozione": elevati tassi di implementazione di sistemi principali come ERP e CRM suggeriscono la maturità digitale, che tuttavia consuma una profonda sottostruttura di funzioni avanzate per l'automazione e la sicurezza. Questo divario tra presenza e competenza effettiva è il problema principale. Questo modello è rafforzato nelle tecnologie AI. L'adozione dell'IA cresce rapidamente e ospita un enorme potenziale, ma il divario di utilizzo è probabilmente ancora più pronunciato a causa di una maggiore complessità, dipendenza dai dati, preoccupazioni etiche e maggiori deficit di qualificazione rispetto agli strumenti tradizionali. La discrepanza tra PMI e grandi aziende è particolarmente chiara qui. Dopotutto, c'è spesso una discrepanza tra la percezione dei dipendenti per quanto riguarda la digitalizzazione della loro azienda e la propria capacità o l'uso effettivo di funzioni di strumento avanzate. Questo errore di giudizio può ostacolare gli sforzi per aumentare l'utilizzo, poiché la necessità potrebbe non essere riconosciuta.

Adatto a:

• Il paradosso delle vendite per la canalizzazione delle vendite: il percorso del cliente è AI, Automazione e CRM senza mancare!

Rilevare il potenziale di automazione attraverso un uso più profondo degli strumenti

Molte aziende hanno già investito in potenti strumenti digitali, ma spesso usano solo una frazione delle loro capacità di automazione. Il potenziale incolto nei sistemi CRM, ERP, piattaforme di collaborazione e strumenti di intelligenza artificiale è significativo e può essere sollevato dall'attivazione mirata delle funzioni esistenti.

Oltre le basi: funzioni di automazione del flusso di lavoro trascurate (CRM, ERP, piattaforme di collaborazione)

Automazione CRM

I moderni sistemi CRM offrono molto di più che una semplice gestione dei dati di contatto. Spesso le funzioni inutilizzate includono l'automazione delle attività (ad es. Memorie per i follow-up), la definizione delle regole del flusso di lavoro per l'assegnazione automatica dei lead o l'escalation dei casi di servizio, nonché la creazione automatizzata di rapporti sulle prestazioni delle vendite o sulla soddisfazione del cliente. L'automazione della comunicazione multicanale consente di indirizzare costantemente i clienti tramite vari canali (e-mail, social media). L'integrazione con altri sistemi, come ERP o strumenti di automazione del marketing, è spesso disponibile, ma non è completamente sfruttata per garantire un servizio clienti senza soluzione di continuità e il processo di vendita. Le ragioni del basso utilizzo sono spesso in scarsa implementazione, mancanza di adattamento a processi specifici o accettazione inadeguata tra gli utenti.

Automazione ERP

I sistemi ERP vengono spesso utilizzati principalmente per le funzioni di base come la contabilità finanziaria e la pianificazione delle risorse, mentre ulteriori opzioni di automazione sono inattive. Esempi di ciò sono l'istituzione dell'automazione del flusso di lavoro per i processi di approvazione, ad esempio per gli ordini (approvazioni degli ordini di acquisto), l'elaborazione automatizzata dei calcoli di input utilizzando OCR e l'assegnazione basata sulle regole o l'ottimizzazione della gestione dell'inventario delle azioni mediante suggerimenti di ordine automatizzato o messaggi di avviso a bassi azioni. L'integrazione del sistema ERP con altri sistemi operativi (CRM, gestione della catena di approvvigionamento) è cruciale per l'automazione e la trasparenza del processo continuo, ma è spesso trascurata. Un motivo comune per il fallimento dei progetti di automazione ERP è l'analisi e il illustrazione insufficienti dei processi aziendali sottostanti prima dell'implementazione.

Automazione in piattaforme di collaborazione (M365/Workspace)

Le principali suite di collaborazione come Microsoft 365 e Google Workspace contengono strumenti potenti ma spesso trascurati per l'automazione del flusso di lavoro:

• Google Workspace: Appsheet consente la creazione di applicazioni personalizzate e l'automazione dei flussi di lavoro senza conoscenze di programmazione. I moduli di Google possono essere utilizzati insieme a fogli di Google e script di app per processi di approvazione e semplici flussi di lavoro. Filtri e regole estese in Gmail possono automatizzare la gestione della posta elettronica e le funzioni basate sull'intelligenza artificiale nelle tela intelligenti (documenti, fogli, diapositive) offrono suggerimenti intelligenti e blocchi per aumentare l'efficienza.
• Microsoft 365: Power Automats (precedentemente Flow) è uno strumento potente per la creazione di flussi di lavoro automatizzati su varie applicazioni Microsoft e di terze parti. SharePoint offre anche funzioni integrate del flusso di lavoro e l'integrazione di automobili di potenza nei team consente l'automazione di notifiche, permessi e attività direttamente nell'hub di collaborazione. L'integrazione senza soluzione di continuità all'interno dell'ecosistema Microsoft è un vantaggio essenziale.

Nessun codice/piattaforme di codice basso

L'ascesa di piattaforme senza codice/a basso codice che sono spesso integrate nelle grandi suite o sono offerte come soluzioni indipendenti (ad es. FlowForma, Creatio, Kissflow, flussi di lavoro jotform, Appsheet, Power Automats), democratizza l'automazione. Consentono agli utenti specialistici di creare le proprie soluzioni di automazione senza una profonda conoscenza di programmazione. Ciò può accelerare gli sforzi di automazione, ma richiede linee guida chiare, corsi di formazione e una struttura di governance per evitare la crescita selvaggia e i rischi.

Utilizzare AI per l'automazione intelligente (analisi dei dati, supporto delle attività, ottimizzazione del processo)

L'intelligenza artificiale solleva l'automazione del flusso di lavoro tradizionale su una nuova fase portando abilità cognitive.

AI nell'automazione del flusso di lavoro

• Elaborazione dei documenti intelligenti (IDP): i modelli AI possono essere rilevanti da documenti non strutturati come fatture, documenti, contratti o e -mail estratti e classifica, che riducono drasticamente l'input di dati manuali.
• Abilità predittive: l'IA può riconoscere i modelli nei dati storici per prevedere eventi futuri. Esempi sono la manutenzione predittiva delle macchine (manutenzione predittiva), la previsione della domanda e dell'inventario o l'identificazione di promettenti opportunità di vendita in base al comportamento dei clienti.
• L'inoltro intelligente e la decisione: AI può analizzare il contenuto e l'umore (sentimento) delle richieste dei clienti al fine di inoltrarlo automaticamente al dipartimento corretto o al dipendente giusto. Può anche prendere decisioni più complesse all'interno di un processo automatizzato che va oltre le semplici regole if-then.

Ai Assistente e agenti AI

Assistenti di intelligenza artificiale integrati (come Microsoft Copilot, Google Gemini o CHATGPT Embeddeded Funzioni) possono automatizzare o supportare una varietà di attività: si generano progetti per e -mail, report o testi di marketing, riassumi insieme documenti lunghi o riunioni, rispondi a domande sui dipendenti su linee guida interne (HR, IT), aiuto per i dati di supporto. Quindi, la "AI agente", chiamata ", può eseguire ulteriori attività più complesse e multiple utilizzando diversi strumenti e fonti di informazione.

Robotic Process Automation (RPA) e Automation Intelligent

RPA indica robot software ("bot") che automatizzano le attività ripetitive basate sulle regole attraverso l'imitazione delle interazioni umane con le interfacce utente (ad esempio copiare i dati da un'applicazione a un'altra). Mentre l'RPA classico si basa su dati strutturati e regole chiare, la combinazione con AI (spesso indicata come automazione intelligente o iper -automazione) estende in modo significativo le possibilità. L'intelligenza artificiale consente ai robot RPA di elaborare dati non strutturati (ad es. Da e-mail o PDF), per prendere decisioni relative al contesto e di apprendere dall'esperienza. Esempi di applicazioni sono disponibili in quasi tutte le aree dell'azienda:

• Finanza: segnalazione automatizzata, confronto di conti, rilevamento delle frodi, elaborazione della fattura.
• Risorse umane: Onboarding/off -boarding dei dipendenti, fatturazione salariale, amministrazione di domande di vacanza.
• Servizio clienti: richieste standard di risposta automatizzate tramite chatbot, inoltro di casi complessi, aggiornamento dei dati dei clienti.
• Fornitore e logistica: gestione dell'inventario, elaborazione degli ordini, ottimizzazione delle rotte di consegna.
• Sanità: elaborazione di reclami assicurativi, programmazione, amministrazione dei dati dei pazienti.
• Produzione: elaborazione degli ordini, controllo di qualità, gestione dei fornitori.

Potenziale tavolo

La tabella seguente mostra un esempio della frequenza con cui le funzioni di automazione inutilizzate vengono assegnate processi aziendali specifici e quali vantaggi possono essere raggiunti.

Assegnazione di funzioni di automazione inutilizzate per i processi aziendali

Nel mondo degli affari digitali di oggi, ci sono numerose funzioni di automazione inutilizzate che possono essere assegnate strategicamente a vari processi aziendali al fine di ottenere aumenti significativi dell'efficienza. Le regole del flusso di lavoro come le regole di autorizzazione CRM per gli sconti possono accelerare il ciclo di vendita e garantire coerenza nei prezzi, per cui vengono utilizzate piattaforme come Salesforce, Microsoft Dynamics 365 o SAP CRM. Nessun codice/piattaforme a basso codice, come automati di alimentazione o appsheet per le spese di viaggio, ridurre lo sforzo amministrativo e consentire rimborsi più veloci attraverso l'integrazione con Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma o Creatio. L'IDP (Based Data Extraction (IDP) rivoluziona elaborazione automatica e documento, che porta a pagamenti più rapidi e meno errori di input implementabili nei sistemi ERP come SAP e Oracle o strumenti IDP specializzati con componenti RPA+AI. Nell'area dell'analisi predittiva, le soluzioni AI offrono avvertimenti di manutenzione predittivi per i sistemi di produzione, che minimizzano i tempi di inattività non pianificati e i costi di manutenzione possono essere ridotti, supportati da sistemi ERP/MES, piattaforme IoT e soluzioni AI specializzate. Infine, gli assistenti di intelligenza artificiale, le tecnologie AI e RPA agenti come Chatt/Copilot per progetti di posta elettronica o RPA per la manutenzione dei dati principali migliorano l'efficienza della comunicazione e riducono gli errori di input dei dati, implementabili con M365 Copilot, Google Gemini, UIPATH, Automation Ovunque o Blue Prism.

L'analisi del potenziale di automazione mostra che una parte significativa delle possibilità è già negli strumenti, per i quali le aziende hanno già pagato (CRM, ERP, M365/spazio di lavoro). La sfida principale spesso non è l'acquisto di nuovi strumenti, ma l'attivazione e l'uso delle funzioni esistenti, spesso potenti ma trascurate. Allo stesso tempo, la democratizzazione dell'automazione provoca un paradosso con nessun codice/strumenti a basso codice: può accelerare l'adattamento consentendo agli utenti specialistici, ma ospita anche notevoli rischi senza una governance adeguata, protocolli di sicurezza e standard di processo [vedere la sezione III e VI]. Infine, AI funge da livello di espansione: non solo automatizza le attività esistenti in modo più efficiente, ma consente anche forme completamente nuove di ottimizzazione di automazione e di processo attraverso l'elaborazione di dati non strutturati, previsioni e assistenza intelligente, che è un salto qualitativo nel potenziale di automazione.

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Piattaforma AI indipendente: integra tutte le fonti di dati aziendali pertinenti

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• La massima sicurezza dei dati: l'uso negli studi legali è l'evidenza sicura
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Sfide che la nostra piattaforma AI risolve

• Una mancanza di accuratezza delle soluzioni AI convenzionali
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Rafforzare l'affidabilità del processo attraverso le funzioni di strumento esteso

Oltre all'automazione, gli strumenti digitali e i sistemi di intelligenza artificiale offrono spesso funzioni inutilizzate per aumentare l'affidabilità dei processi. L'attivazione di queste abilità è fondamentale per ridurre al minimo i rischi, per garantire la conformità e rafforzare la resilienza dei processi aziendali.

Utilizzo di funzioni di controllo degli accessi estese e identità

Le moderne applicazioni e le piattaforme aziendali vanno ben oltre i semplici accessi di password e offrono meccanismi di controllo granulare, che spesso non sono completamente configurati o utilizzati. Ciò vale per sistemi principali come ERP e CRM, nonché per le suite di collaborazione (M365, Google Workspace) e sistemi di controllo degli accessi specializzati (Access Control Systems, ACS).

Controllo di accesso basato su ROL (RBAC)

Un principio fondamentale è la rigorosa definizione e l'applicazione delle linee guida RBAC. È necessario garantire che gli utenti possano accedere solo ai dati e alle funzioni essenziali per il loro ruolo specifico. Molti sistemi offrono strumenti per gestire questi ruoli, ma la configurazione iniziale e le cure in corso richiedono cure e pianificazione strategica. Strumenti come BetterCloud possono supportare la gestione delle autorizzazioni in ambienti cloud come Office 365.

Gestione del ciclo di vita dell'identità

Un aspetto critico, spesso trascurato della sicurezza, è l'automazione della gestione degli utenti, in particolare la confusione. Quando i dipendenti lasciano l'azienda o cambiano il loro ruolo, i loro diritti di accesso devono essere immediatamente ritirati. Gli strumenti integrati o le piattaforme di gestione delle identità possono automatizzare questo processo e ridurre al minimo il rischio di accesso non autorizzato attraverso account obsoleti. Questa è un'area in cui i processi manuali sono soggetti a errori e possono lasciare significative lacune di sicurezza.

Autenticazione a più fattori (MFA) e accesso relativo al contesto

Mentre l'MFA sta diventando sempre più standard, molte piattaforme offrono linee guida di accesso esteso e relative al contesto. Questi possono limitare l'accesso in base a fattori come la posizione dell'utente, la condizione del dispositivo utilizzato (salute del dispositivo) o l'ora del giorno e quindi creare un livello di sicurezza aggiuntivo. I metodi di verifica biometrica (impronta digitale, riconoscimento del viso) possono anche essere integrati per rafforzare l'esame di identità.

Specialized Access Control Systems (ACS)

Gli AC dedicati vengono spesso utilizzati per garantire posizioni fisiche e infrastrutture IT critiche. Questi sistemi offrono hardware (ad es. Lettore di schede, controller) e software per gestire l'accesso fisico e logico. Gli aspetti importanti ma a volte trascurati sono la scalabilità della soluzione al fine di tenere il passo con la crescita aziendale e la capacità di integrarsi con altri sistemi di sicurezza (ad esempio una videosorveglianza, sistemi di allarme) per la gestione della sicurezza uniforme.

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Utilizzo di strumenti integrati di conformità e monitoraggio

Molte piattaforme contengono strumenti che possono contribuire alla conformità alle normative e alle attività di monitoraggio, ma devono essere attivamente utilizzate e configurate.

Gestione delle licenze per la sicurezza

Il monitoraggio della licenza utilizza non solo il controllo dei costi, ma è anche un importante fattore di sicurezza. Gli account utente inattivi o le licenze non utilizzate rappresentano potenziali vettori di attacco. L'area di attacco può essere ridotta identificando e disattivando questi account. Strumenti specializzati possono aiutare con la gestione e l'ottimizzazione delle licenze.

Prevenzione delle perdite dei dati (DLP)

Piattaforme come Microsoft 365 e Google Workspace hanno funzioni DLP in grado di identificare e bloccare le parti non intenzionali o dannose di dati sensibili (ad esempio dati dei clienti, informazioni finanziarie, proprietà intellettuale) via e -mail o archiviazione cloud. Tuttavia, queste regole devono essere configurate specificamente per le esigenze e i rischi dell'azienda per essere efficaci.

Protocolli di audit e reporting

L'uso di protocolli di audit integrati è essenziale per comprendere le attività dell'utente, i cambiamenti di sistema e i modelli di accesso. Molti sistemi registrano questi eventi in dettaglio, ma i protocolli devono essere controllati regolarmente o, meglio ancora, inoltrati alle informazioni sulla sicurezza centrale e ai sistemi di gestione degli eventi (SIEM) per l'analisi automatizzata. La capacità di monitorare è essenziale per la conformità e gli studi forensi.

Funzioni di conformità

Gli strumenti possono avere certificazioni di conformità specifiche. Le piattaforme di governance come CoreView o Avepoint Cloud Governance aiutano a far rispettare e monitorare le linee guida di conformità all'interno di ambienti come Office 365.

Miglioramenti della sicurezza supportati dall'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale apre nuove opportunità per il riconoscimento proattivo e la difesa contro le minacce alla sicurezza.

Rilevamento anomalie

I sistemi di intelligenza artificiale possono apprendere quale sia il comportamento "normale" in un sistema o una rete e deviazioni (anomalie) che potrebbero indicare incidenti di sicurezza. Casi di applicazione specifici includono:

• Riconoscimento di frodi: identificazione di modelli di transazione insoliti (ad esempio quantità elevate, luoghi insoliti, frequenza rapida).
• Rilevamento delle intrusioni: riconoscimento del traffico di rete sorprendente (ad es. Exiltrazione di dati, attacchi DDOS), test di registrazione sospetti o comportamenti insoliti dell'utente.
• Sicurezza endpoint: rintracciare malware o attività non autorizzate su computer o dispositivi mobili.
• IMAM Improvement: allarme per richieste di accesso sospetto, espansioni insolite di autorizzazione o conti compromessi.

Intelligenza e previsione delle minacce

L'intelligenza artificiale può analizzare enormi quantità di dati sulle minacce (feed di minaccia) per dare priorità ai rischi pertinenti, a riconoscere i modelli di attacco (TTPS - tattiche, tecniche e procedure) e persino per prevedere attacchi futuri o per identificare i punti deboli. L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per monitorare la rete oscura sui dati di accesso rubato o gli attacchi pianificati.

Reazione automatizzata agli incidenti

L'intelligenza artificiale può automatizzare i primi passi per contenere un incidente di sicurezza, ad es. isolando i sistemi interessati, bloccando gli indirizzi IP maligni o disattivando account compromessi, che accorciano il tempo di risposta.

Potenziale tavolo

La tabella seguente collega spesso le funzioni di sicurezza inutilizzate con rischi specifici che è possibile affrontare.

Assegnazione di funzioni di sicurezza inutilizzate per la riduzione del rischio

L'assegnazione di funzioni di sicurezza non utilizzate per la riduzione del rischio include varie categorie funzionali, gli esempi specifici e le aree di applicazione per piattaforme e strumenti pertinenti possono essere presi in considerazione. Nell'area del controllo degli accessi, la configurazione granulare di RBAC offre un supporto nella prevenzione delle violazioni di accesso non autorizzate o protezione dei dati, che possono essere raggiunti, ad esempio, con AD M365/Azure, Google Workspace Admin o Impostazioni di sicurezza ERP/CRM. Oltre a questa misura, la deprovizzazione automatizzata dà anche un contributo decisivo alla minimizzazione delle autorizzazioni continue e al rischio insider associato, con sistemi IAM, integrazioni di sistema delle risorse umane, nonché soluzioni di spazio di lavoro M365 o Google.

Nella categoria di conformità e sorveglianza, le regole DLP configurate garantiscono la protezione rispetto al drenaggio dei dati sensibili, che è supportata da applicazioni come M365 Security & Conformance o Google Workspace Security Center. L'analisi del registro di audit attivo svolge anche un ruolo importante nella prevenzione delle violazioni della conformità o nella mancanza di tracciabilità dei processi. I sistemi SIEM come Splunk o QRADAR, nonché i dati di registro di M365 e Google Workspace sono strumenti preziosi qui.

Nell'area della sicurezza dell'IA, il riconoscimento di anomalia basato sull'intelligenza artificiale viene utilizzato come misura contro la promozione del conto e la penetrazione non autorizzata. Ciò si ottiene con l'aiuto di piattaforme di sicurezza AI specializzate o funzioni specifiche come la protezione dell'identità di Azure AD.

L'analisi delle funzioni di sicurezza chiarisce che un'affidabilità efficace del processo dipende in gran parte dalla corretta configurazione e dall'uso delle funzionalità incorporate nelle applicazioni aziendali standard (M365, spazio di lavoro, ERP, CRM). Sottrarre queste funzioni porta direttamente alle lacune di sicurezza, indipendentemente dagli investimenti in strumenti di sicurezza dedicati. Allo stesso tempo, l'automazione in entrambe le direzioni ha un impatto sulla sicurezza: può aumentare la sicurezza (ad es. In base alla privazione o patching automatizzata), ma gli strumenti di automazione scarsamente protetti (ad esempio robot RPA con diritti troppo alti, app a basso codice non regolamentate) possono diventare punti deboli. Ciò sottolinea la necessità di integrare gli aspetti di sicurezza direttamente nella strategia di automazione. Infine, l'efficacia degli strumenti di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale (rilevamento di anomali, previsioni sulle minacce) dipende fondamentalmente dalla qualità, dalla completezza e dalla governance dei dati sottostanti. La cattiva qualità dei dati porta inevitabilmente a risultati inaffidabili della sicurezza dell'intelligenza artificiale (falsi allarmi o minacce trascurate), che sottolinea il ruolo critico della governance dei dati (vedere la sezione VI).

Diagnosi del divario di utilizzo: principali barriere e sfide

Al fine di colmare il divario tra il potenziale degli strumenti digitali e il suo uso reale, è fondamentale comprendere gli ostacoli sottostanti. Questi possono essere approssimativamente divisi in fattori umani, tecnologici e organizzativi.

Il fattore umano: deficit di qualificazione, mancanza di allenamento e resistenza

Lacune e formazione delle qualifiche

La mancanza di competenze digitali e offerte di formazione inadeguate sono uno dei maggiori ostacoli. I dipendenti spesso mancano della conoscenza delle funzioni disponibili o della capacità di usarle in modo efficace. Quasi tre quarti dei dipendenti non si sentono sufficienti per le competenze digitali richieste sul lavoro. Le tecnologie AI stringono questo problema con una curva di apprendimento più ripida e la necessità di un know-how specializzato. I corsi di formazione esistenti sono spesso inadeguati, troppo corti e non offrono supporto continuo nel lavoro quotidiano.

Resistenza al cambiamento

Il timore dell'ignoto, le preoccupazioni sulla sicurezza del lavoro (specialmente nel contesto dell'IA e dell'automazione), la antipatia di rinunciare a routine stabilite e la mancanza di fiducia nei benefici di nuovi strumenti o processi guidano la resistenza. Questo è menzionato come una delle migliori barriere. La comunicazione inadeguata da parte della gestione aumenta spesso questi resistori.

Mancanza di integrazione degli utenti

Se vengono introdotti nuovi strumenti senza coinvolgere futuri utenti nel processo di selezione o implementazione, questo spesso porta a una cattiva vestibilità della soluzione e della bassa accettazione. Il significato e lo scopo ("perché?") Il cambiamento deve essere chiaramente trasmesso agli utenti. Le fasi di test di accettazione degli utenti (UAT) spesso non riescono a acquisire le esigenze effettive degli utenti se non sono attentamente pianificate e realizzate.

Sovraccarico cognitivo e complessità

I dipendenti devono affrontare un numero crescente di applicazioni, che possono portare a perdite di attrito e meno utilizzo. L'adattamento rende difficile o cambiare costantemente o funzioni. Il software stesso può essere intrinsecamente complesso, meno intuitivo o mal progettato, che inibisce l'accettazione.

Ostacoli tecnologici: complessità, problemi di integrazione e vecchi sistemi

Complessità degli strumenti

Il software stesso può utilizzare l'eccessiva complessità, l'interfaccia utente illogica o il design scadente. Gli strumenti AI hanno ulteriore complessità tecnica.

Sfide di integrazione

La mancanza di integrazione senza soluzione di continuità tra diversi strumenti porta a silos di dati, processi di lavoro interrotti e frustrazione tra gli utenti. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei paesaggi di sistema esistenti è una sfida speciale. La dipendenza dalle integrazioni di terze parti può nascondere ulteriori rischi. Le API sono cruciali per l'integrazione, ma richiedono un know-how specifico e spesso c'è una mancanza di standard uniformi.

ALTS Systems (Sistemi legacy)

L'infrastruttura IT obsoleta e le vecchie applicazioni ostacolano l'introduzione di moderni strumenti e freni di trasformazione digitale. La migrazione dei vecchi sistemi è spesso complessa e costosa.

Problemi di dati

Una mancanza di qualità dei dati, scarsa disponibilità di dati e governance dei dati inadeguata sono enormi ostacoli, in particolare per i progetti di intelligenza artificiale. La protezione dei dati e la sicurezza dei dati rappresentano anche notevoli barriere per l'adozione dell'IA.

Selezione di strumenti inadatti

La decisione per gli strumenti che non corrispondono ai requisiti o ai processi aziendali effettivi o alla scelta di un fornitore inadatto spesso porta al fallimento dell'iniziativa.

Fattori organizzativi: mancanza di strategia, mancanza di supporto alla leadership e carenza di risorse

Manca la visione e la strategia chiare

La mancanza di una chiara strategia per la trasformazione digitale, obiettivi poco chiari o una mancanza di orientamento verso gli obiettivi aziendali generali spesso portano al fallimento delle iniziative di digitalizzazione. Molte aziende hanno una strategia digitale su carta, ma falliscono a causa dell'implementazione. Una strategia di intelligenza artificiale specifica in particolare manca spesso.

Supporto di leadership inadeguato

La mancanza di impegno, la mancanza di supporto visibile (sponsorizzazione) e il sostegno inadeguato attraverso il livello di gestione minano gli sforzi di trasformazione. I manager potrebbero non essere all'altezza del comportamento desiderato o avere una comprensione inadeguata dei requisiti stessi.

Restrizioni delle risorse

Una mancanza di budget, tempo e personale, specialmente in specialisti qualificati e AI, è una barriera significativa.

Silos organizzativo

Una scarsa comunicazione e la mancanza di cooperazione tra diversi dipartimenti o team ostacolano l'uso integrato di strumenti e difficili processi di trasformazione generale.

Mancanza di misurazione del successo

Le difficoltà nella definizione e nella persecuzione delle cifre chiave (KPI) per misurare l'adozione dello strumento, l'aumento dell'efficienza o il ROI rendono più difficili gli investimenti e il controllo delle misure di miglioramento.

Aspetti culturali

La resistenza ai cambiamenti è spesso profondamente radicata nella cultura aziendale. Una mancanza di cultura dell'innovazione o un pensiero guidato da dati inadeguati può ostacolare l'introduzione dell'IA.

Potenziale tavolo

La tabella seguente riassume le barriere più comuni che si oppongono all'uso ottimale degli strumenti digitali e AI.

Barriere comuni per l'uso di strumenti digitali e AI

Le barriere comuni per l'uso di strumenti digitali e AI derivano da tre categorie principali: il fattore umano, gli ostacoli tecnologici e i fattori organizzativi. I deficit di qualificazione e la mancanza di allenamento svolgono un ruolo centrale nel fattore umano, che può portare a bassa competenza, adozione ed errori. Inoltre, la resistenza e la paura della perdita di lavoro inibiscono l'accettazione e ritardano il progresso. Gli ostacoli tecnologici includono la complessità e l'entità degli strumenti che causano frustrazione e inefficienza e quindi compromettono l'uso, nonché la mancanza di integrazione nei vecchi sistemi esistenti che causano silos di dati e interruzioni di processo e ostacolano l'efficienza. A livello organizzativo, mancano spesso strategie chiare, che vengono sprecate gli sforzi e le risorse mal indirizzati. C'è anche una mancanza di supporto di gestione, che può mettere in pericolo progetti perché mancano risorse e supporto. Dopotutto, restrizioni alle risorse come tempo, denaro o carenza di personale spesso portano a ritardi di progetto, sovraccarico o addirittura a demolire i progetti.

L'analisi delle barriere mostra che raramente sembrano isolati, ma formano un sistema complesso e ad incastro. Ad esempio, la mancanza di supporto gestionale porta spesso a una strategia poco chiara e al sottofondo delle misure di formazione. L'allenamento inadeguato a sua volta ha esacerbato le lacune di qualificazione e aumentano le paure e la resistenza. Strumenti complessi senza una formazione adeguata o una gestione del cambiamento portano inevitabilmente a una bassa accettazione. Problemi tecnologici come la mancanza di integrazione sono spesso sintomi di scarsa pianificazione e cooperazione incrociata inadeguata. Un approccio olistico è quindi essenziale.

Una ragione fondamentale per il basso utilizzo si trova spesso nel deficit del "perché": non è possibile comunicare chiaramente e dimostrare gli utenti finali il cui comportamento è cambiare il beneficio concreto e il valore aggiunto dei nuovi strumenti o processi. Se gli utenti non riconoscono come un nuovo strumento semplifica il proprio lavoro o migliora, l'incentivo a fare lo sforzo dell'apprendimento è carente, soprattutto se le vecchie routine funzionano "abbastanza bene".

Inoltre, l'introduzione di AI stringe i punti di rottura esistenti nell'adattamento degli strumenti digitali tradizionali. Le sfide nei settori delle qualifiche, della resistenza, dell'integrazione e della strategia sono aumentate dai livelli aggiuntivi di complessità dell'IA (requisiti di dati, etica, costi, talenti speciali). Le aziende che stanno già combattendo con l'adozione digitale di base troveranno l'attuazione dell'intelligenza artificiale ancora più difficile.

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Strategie per massimizzare il valore dello strumento: promozione di accettazione e competenza

Al fine di superare le barriere e sfruttare il pieno potenziale degli strumenti digitali, sono necessarie strategie mirate per sviluppare, supportare e supportare le capacità dei dipendenti e il cambiamento organizzativo.

Struttura delle competenze: formazione moderna, riqualificazione e apprendimento continuo

Vai oltre la formazione unica

Gli usi dello strumento di successo richiedono qualcosa di più di eventi introduttivi iniziali. Sono necessarie offerte di apprendimento relative al ruolo continue, specifiche del ruolo, che crescono con il software e le esigenze degli utenti.

Test di accettazione dell'utente (UAT) come possibilità di apprendimento

La fase UAT non dovrebbe essere considerata solo un test tecnico, ma come una prima opportunità per la formazione degli utenti, la raccolta di feedback e la promuovere l'accettazione. Gli utenti finali reali dovrebbero essere integrati in anticipo e adeguatamente preparato per le loro attività di test.

Metodi di allenamento efficaci

Un mix di diversi metodi è spesso il più efficace: corsi strutturati, moduli di autoapprendimento, approcci del treno, tutoraggio, database di conoscenza ben tenuta e FAQ, nonché aiuto sensibile al contesto direttamente nell'applicazione (vedi DAP). Nel caso della formazione AI, è particolarmente importante non solo trasmettere l'operazione ("Come?"), Ma anche per affrontare la comprensione di base ("Cosa è/Can/cosa no?"), Aspetti etici e limiti della tecnologia.

Concentrati su benefici e flusso di lavoro

La formazione dovrebbe concentrarsi su come gli strumenti risolvono i problemi concreti degli utenti e può essere sensibilmente integrato nei loro processi di lavoro quotidiani anziché solo le funzioni di elencare.

Strategia per lo sviluppo delle competenze

Le aziende devono affrontare il divario generale di qualificazione digitale attraverso programmi UPSKY e RECRIVRY mirati.

Adatto a:

• Intelligenza artificiale: il percorso delle soluzioni insulari alla strategia di intelligenza artificiale integrata utilizzando l'esempio di Otto nel commercio elettronico

Gestisci la pagina umana: gestione e comunicazione efficaci del cambiamento

Integrare presto la gestione del cambiamento

La gestione delle modifiche dovrebbe essere pianificata e realizzata dall'inizio di un progetto sulla gestione del progetto. I dati PROSCI mostrano che l'eccellente gestione del cambiamento aumenta drasticamente la probabilità di successo dei progetti.

Approccio strutturato (ad es. Prosci Adkar)

Modelli affermati come Adkar (consapevolezza, desiderio, conoscenza, abilità, ri -seguiti) offrono un framework per accompagnare sistematicamente le persone attraverso il processo di cambiamento.

Chiara strategia di comunicazione

Un piano di comunicazione globale è essenziale. Dovrebbe fornire informazioni regolari, aperte e trasparenti su diversi canali. Visione, obiettivi, giustificazione, programma ed effetti sui dipendenti devono essere chiaramente comunicati. La considerazione dovrebbe essere affrontata in modo proattivo. La comunicazione dovrebbe idealmente provenire da mittenti affidabili (ad esempio manager).

Minimizzare i disturbi

Gli effetti negativi sui dipendenti dovrebbero essere pianificati e ammortizzati. Ciò include la fornitura di risorse e supporto, nonché chiarezza su possibili ruoli.

Resistenza agli incontri in modo costruttivo

Le cause della resistenza devono essere comprese. L'obiettivo è convertirlo attraverso una comunicazione aperta, l'integrazione delle persone colpite e la dimostrazione dei vantaggi.

Accettazione sicura: supporto alla leadership e qualifiche dei dipendenti

Sponsorizzazione attiva e visibile

Il ruolo decisivo del livello di alto livello (C-Suite) non può essere enfatizzato abbastanza. Deve promuovere attivamente il cambiamento, comunicare la visione, fornire risorse e mostrare il comportamento desiderato. La sponsorizzazione attiva è il fattore di successo più importante per le iniziative di cambiamento.

Abilita i campioni

I cosiddetti campioni di cambiamento o super utenti all'interno dei team dovrebbero essere identificati e abilitati a supportare i colleghi, offrire una formazione informale e agire come moltiplicatori.

Integrazione e feedback dell'utente

Le parti interessate, in particolare gli utenti finali, devono essere integrati in anticipo e continuamente. Il feedback dovrebbe essere attivamente catturato e utilizzato per il miglioramento.

Centro utente

La progettazione e l'implementazione di nuovi strumenti e processi devono concentrarsi costantemente sulle esigenze effettive degli utenti e mirare a migliorare il loro lavoro quotidiano.

Supporto tecnologico: il ruolo delle piattaforme di adozione digitale (DAP)

Funzionalità di DAPS

I DAP sono soluzioni software (ad es. WhatFix, Utili, Pendo, Walkmen) che sono posti come livello aggiuntivo di applicazioni esistenti. Offrono istruzioni sensibili al contesto, procedimenti dettagliati interattivi, assistenza e supporto di onboarding direttamente all'interno del rispettivo software.

Vantaggi

I DAP possono accelerare l'onboarding, ridurre i tempi di formazione e i costi, ridurre il numero di richieste di supporto, aumentare la competenza delle applicazioni e fornire analisi di utilizzo. Gartner prevede che il 70% delle organizzazioni utilizzerà DAP entro il 2025.

Ruolo nella gestione del cambiamento

I DAP possono fungere da strumento tattico nella gestione del cambiamento facilitando l'acquisizione di conoscenze e abilità (conoscenza e abilità nel modello Adkar) e promuovendo l'ancoraggio (scopo) attraverso un supporto continuo.

Potenziale tavolo

La tabella seguente riassume pratiche comprovate per promuovere l'accettazione e la competenza dello strumento.

Best practice per promuovere l'accettazione e la competenza dello strumento

Le migliori pratiche per la promozione dell'accettazione e delle competenze degli strumenti includono diversi approcci strategici. Nell'area della struttura delle competenze, la formazione continua, specifica del ruolo è essenziale per aumentare e promuovere le capacità. Con la gestione delle modifiche, si consiglia la gestione delle modifiche precoci e integrata per ridurre al minimo la resistenza e le incertezze. La leadership e le qualifiche svolgono un ruolo centrale, con la sponsorizzazione esecutiva attiva garantisce che sia il supporto e le risorse necessarie. Allo stesso tempo, l'integrazione degli utenti è fondamentale per circuiti di feedback per promuovere la pertinenza e la responsabilità personale. A livello tecnologico, l'implementazione di piattaforme di adozione digitale (DAP) o un aiuto in-app supporta la fornitura di supporto on-demand e la misurazione dell'efficienza di utilizzo.

L'analisi delle strategie per il successo mostra che la promozione dell'uso dello strumento è un processo continuo non è un evento unico. Richiede sforzi continui in formazione, supporto, comunicazione e rinforzo, ben oltre l'implementazione iniziale. La leadership si cristallizza come un perno: la sponsorizzazione attiva e visibile attraverso la gestione dell'azienda è il fattore più potente che è più enfatizzato al fine di superare la resistenza e portare al successo. Senza questo impegno, altri sforzi si esauriscono facilmente. Dopotutto, tecnologie come DAP possono supportare l'adozione, ma non possono sostituire una strategia. Sono preziosi aiuti tattici a impartire conoscenze e competenze, ma è meglio lavorare in una strategia completa e ben pianificata per la gestione e la formazione del cambiamento.

Lay the Foundation: critical di successo fattori

Al fine di garantire in modo sostenibile l'uso avanzato di strumenti digitali e per aumentare il pieno potenziale di automazione e sicurezza, le aziende devono creare una solida base dall'integrazione tecnologica, dalla qualità dei dati e dalla capacità di cambiamento organizzativo.

Architettura di integrazione: l'importanza delle API e della connettività senza soluzione di continuità

Silos aperto

Uno dei maggiori ostacoli per processi efficienti e automatizzati sono silos organizzativi e tecnologici. Una mancanza di integrazione tra i sistemi porta a trasmissioni di dati manuali, licenziamenti e inefficienze. Una strategia di integrazione ben ponderata è quindi essenziale per consentire il flusso di dati senza soluzione di continuità e implementare l'automazione del processo end-to-end.

Il ruolo delle API

Le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) sono i ponti tecnologici che consentono a diversi sistemi software di comunicare tra loro e di sostituire automaticamente i dati. API ben documentate, sicure, affidabili e standardizzate sono cruciali per l'integrazione riuscita.

Vantaggi dell'integrazione

L'integrazione di successo offre numerosi vantaggi: i dati sono sincronizzati in tempo reale attraverso i confini del sistema, il che migliora la qualità e la coerenza dei dati. Espande le possibilità di automazione del flusso di lavoro, ad esempio collegando i sistemi di automazione CRM, ERP e marketing. In definitiva, una base di dati uniforme consente solide decisioni aziendali.

Strategia di integrazione

Le aziende hanno bisogno di un approccio strategico all'integrazione. Ciò include l'attenta selezione delle API giuste, la considerazione di fattori come costi, scalabilità, sicurezza e supporto del fornitore, nonché potenzialmente l'uso di piattaforme di integrazione (IPAA) o strumenti specifici come la SAP Integration Suite o APIX-Drive per semplificare la gestione delle interfacce. Il successo degli sforzi di integrazione può spesso essere misurato direttamente ai miglioramenti degli indicatori di automazione come la riduzione del tempo di ciclo e la minimizzazione degli errori.

Dati come combustibile: garantire la qualità dei dati e la governance per KI e automazione

I dati sono fondamentali

I dati sono l '"elisir della vita" dell'IA e la base per ogni automazione efficace. La cattiva qualità dei dati porta inevitabilmente a risultati negativi: il principio "Garbage In, Garbage Out" si applica in particolare.

Definizione di governance dei dati

La governance dei dati si riferisce al framework generale - costituito da linee guida, standard, processi e ruoli - per gestire i database. L'obiettivo è garantire la disponibilità, l'usabilità, l'integrità e la sicurezza dei dati in tutta l'azienda.

Significato per AI/Automazione

I dati di alta qualità e ben gestiti sono essenziali per:

• Modelli AI affidabili: riduzione delle distorsioni (pregiudizio), miglioramento dell'accuratezza e struttura della fiducia nei risultati.
• Automazione efficace: assicurarsi che i processi automatizzati siano basati su dati e funzionalità corretti come previsto.
• Conformità: conformità alle normative legali (ad es. GDPR/GDPR, CCPA).
• Sicurezza: protezione dei dati sensibili utilizzati per la formazione di modelli di intelligenza artificiale o nei flussi di lavoro automatizzati.

Importanti pratiche di governance

Le pratiche centrali includono la definizione di standard di qualità dei dati, il loro monitoraggio continuo e la creazione di processi per l'adeguamento dei dati. Sono anche importanti la gestione dei metadati (spesso supportati dai cataloghi dei dati), le regole di controllo dell'accesso chiare, la gestione del ciclo di vita dei dati, la definizione di responsabilità chiare (proprietà/gestione dei dati), il monitoraggio dell'origine e l'uso dei dati (lignaggio/provenienza dei dati), una gestione centrale di linee guida e garantire l'uso dei dati etici.

AI per la governance dei dati

È interessante notare che KI può essere utilizzato per migliorare la qualità e la governance dei dati, ad esempio automatizzando i test di regolazione, monitoraggio e conformità dei dati.

Sostenibilità sicura: gestione del cambiamento di ancoraggio nell'organizzazione

Cambiamento come stato permanente

La trasformazione digitale e l'introduzione di nuovi strumenti non sono progetti completati, ma un processo continuo. Pertanto, le aziende hanno bisogno di una capacità stabilita permanentemente di cambiare il cambiamento.

Sviluppare la maturità interna

Le organizzazioni dovrebbero valutare la propria maturità nel settore della gestione del cambiamento e svilupparle ulteriormente. Ciò include le capacità di costruzione, la creazione di processi standardizzati e la promozione di una cultura positiva sui cambiamenti.

Integrare la gestione del cambiamento

I principi di gestione del cambiamento dovrebbero essere saldamente integrati nei processi quotidiani, nei metodi di gestione dei progetti e nelle pratiche di gestione.

Loop di feedback e adattamento

È fondamentale stabilire circuiti di feedback continui al fine di monitorare l'accettazione, riconoscere nuove sfide in una fase iniziale e adattare le strategie nel tempo. Il successo dovrebbe essere misurato e monitorato usando metriche definite.

L'analisi dei fattori di successo rivela un triangolo fondamentale: l'uso avanzato e avanzato degli strumenti digitali e AI si basa sulla tre colonne dipendenti Integrazione, governance dei dati e gestione del cambiamento. I punti deboli in un'area minano la stabilità degli altri. L'automazione avanzata (sezione II) richiede spesso un flusso di dati del sistema incrociato, che richiede una solida integrazione. L'efficacia dell'IA (Sezione II, III) dipende in modo critico da dati affidabili e ben gestiti. L'implementazione di queste soluzioni tecniche e il loro adattamento di successo da parte degli utenti a loro volta richiede una forte gestione del cambiamento.

La governance dei dati non è negoziabile in particolare per il crescente utilizzo dell'IA al fine di creare fiducia. La natura "Black Box" di molti sistemi di intelligenza artificiale e la loro dipendenza da enormi quantità di dati creano rischi considerevoli (distorsione, violazioni della protezione dei dati, errori) se i dati non sono gestiti con cura. Una robusta governance dei dati è quindi essenziale per ridurre questi rischi e ottenere la fiducia degli utenti e delle parti interessate necessarie per l'accettazione e l'uso dei processi e delle conoscenze supportate dall'intelligenza artificiale.

Dopotutto, la capacità di cambiare si sviluppa in un vantaggio competitivo. Le organizzazioni che costruiscono una competenza di gestione delle modifiche mature e saldamente ancorate sono meglio equipaggiate per adattarsi continuamente al progresso tecnologico e per trarre valore sostenibile dai loro investimenti digitali. È possibile adattare nuovi strumenti, funzioni e processi più velocemente e più efficacemente dei concorrenti che falliscono le barriere di adozione descritte nella Sezione IV.

Adatto a:

• Integrazione AI di una piattaforma AI indipendente e incrociata per tutte le questioni aziendali

Potenziale degli strumenti digitali: come le aziende possono massimizzare l'automazione e la sicurezza

L'analisi ha dimostrato che, nonostante gli elevati tassi di adozione degli strumenti digitali nelle aziende tedesche, un notevole potenziale di automazione e affidabilità dei processi rimane inutilizzata. È probabile che il carico basso spesso citato del 30-50% si riferisca a funzioni avanzate, la cui attivazione promette significativi guadagni di efficienza e supporto al rischio. Le barriere sono diverse per questo e includono fattori umani come deficit di qualificazione e resistenza al cambiamento, ostacoli tecnologici come problemi di complessità e integrazione, nonché difetti organizzativi come la mancanza di strategie e la mancanza di supporto alla leadership.

Al fine di concludere questo divario e implementare l'intero valore degli investimenti digitali, tra cui AI, è richiesto un approccio strategico e olistico. Ciò deve combinare la struttura delle competenze dei dipendenti, la gestione del cambiamento professionale e la forte leadership con la creazione di basi tecniche e relative ai dati (integrazione, governance dei dati).

Raccomandazioni per l'azione per i manager

1. Mandato per un'analisi di utilizzo: commissionare una valutazione formale di come vengono effettivamente utilizzati gli strumenti digitali e AI centrali rispetto al loro potenziale. L'attenzione dovrebbe essere sull'automazione e sulle funzioni di sicurezza. Utilizzare strumenti di analisi o DAP per la raccolta dei dati ove possibile.
2. Priorità dell'attivazione della funzione Prima di acquistare una nuova acquisizione: in primo luogo, concentrati sulla massimizzazione del valore delle piattaforme esistenti attraverso la formazione mirata, le regolazioni del processo e la configurazione di funzioni non utilizzate prima che vengano effettuati ulteriori investimenti in nuovi strumenti.
3. Stabilire la gestione del cambiamento come una priorità strategica: investire nella struttura delle capacità di gestione dei cambiamenti interni e integrarle in tutte le iniziative digitali fin dall'inizio. Rendi sponsorizzazioni attive e visibili attraverso il livello di gestione per cambiamenti significativi.
4. Metti i programmi di apprendimento e supporto continuo: vai oltre la formazione unica e stabilisci percorsi di apprendimento continui specifici del ruolo. Se necessario, supporta questo da DAPS e concentrati sull'applicazione nel flusso di lavoro e sul beneficio concreto.
5. Stabilire una solida governance dei dati (in particolare per l'IA): implementa un chiaro frame di governance dei dati con ruoli, linee guida e standard di qualità definiti come requisito di base per il ridimensionamento affidabile ed etico delle iniziative di intelligenza artificiale.
6. Sviluppare la roadmap di integrazione strategica: investire in una chiara strategia API e potenzialmente in piattaforme di integrazione per abbattere i silos di dati e consentire il flusso di dati critico per l'automazione.
7. Promuovere la cultura del feedback e delle capacità degli utenti: creare meccanismi per il feedback continuo dagli utenti e includerli in una fase iniziale della definizione di bisogni e soluzioni di test (applica le migliori pratiche per UAT).
8. Misura ciò che conta: Definire chiari indicatori di prestazioni chiave (KPI) per l'uso dello strumento, guadagni di efficienza nei processi, miglioramenti della sicurezza, nonché per la competenza e la soddisfazione degli utenti per perseguire i progressi e dimostrare il ROI.

Implementando costantemente queste raccomandazioni, le aziende possono colmare il divario tra il potenziale dei loro strumenti digitali e il loro uso effettivo e quindi fare progressi significativi nell'automazione dei processi e rafforzando la loro sicurezza.

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