ドイツの産業界におけるシャドーITとシャドーAIの見えない並行世界

見えないExcel経済：シャドーITがドイツ企業を実際に支配する方法

ExcelマクロからAI時限爆弾まで：ドイツの中小企業における忍び寄る制御喪失

ドイツのほぼすべての産業企業において、目に見えない時限爆弾が刻々と迫っています。それがシャドーITです。公式のITプロセスは往々にして硬直的すぎたり、遅すぎたり、慢性的に資金不足に陥ったりするため、意欲的な専門家たちは自ら問題に取り組んでいます。彼らは複雑なExcelマクロを作成し、独自のデータベースを構築したり、ChatGPTのような生成AIツールを密かに使用して日々の業務を管理しています。一見すると実用的な解決策のように見え、企業を支えているように見えるこの方法は、実際には大きなリスクを孕んでいます。EUの新しいAI法の厳格な規制と、数百万ドルに上るGDPR違反の罰金の脅威により、この制御不能な拡散は企業存亡の危機となっています。しかし、厳格なIT規制は誤ったアプローチです。この秘密裏に行われるデジタル化の舞台裏を覗き込み、専門部門の「反逆者」たちが実は最高のイノベーションスカウトである理由を探りましょう。そして、「マネージドAI」や「市民開発」といったコンセプトを通して、この貴重なエネルギーを安全で規制された、生産性の高い未来へとどのように繋げることができるのかを探ります。.

最も賢い解決策が秘密裏に現れ、最大のリスクはテクノロジーではなく、それを取り巻く沈黙です。

ほぼすべての産業企業には、ITインベントリにも組織図にも記載されていないものの、業務を円滑に進めるパラレルデジタルワールドが存在します。購買部門で自作したExcelマクロ、品質保証部門で間に合わせのAccessデータベース、物流部門で手作りされたPythonスクリプトなどです。これらはIT部門によって開発、文書化、承認されたものではありません。しかし、公式システムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが少なくありません。一見するとガバナンスの問題に見えるものも、詳しく検証すると、ドイツ企業のデジタル化の組織化における根本的な弱点が露呈します。この現象は単なる周縁的な問題ではありません。これはドイツの産業構造における構造的な特徴であり、生成AIの台頭によって全く新しい次元に到達しました。問題はもはや、企業がこれに対処する必要があるかどうかではなく、状況が制御不能になる前にどれだけ迅速に対応できるかです。.

デジタル化の失敗を反映した隠れたエクセル経済

ドイツ企業におけるシャドーITは目新しい現象ではないものの、その影響は体系的に過小評価されています。調査会社ガートナーによると、企業の従業員の40%以上が、IT部門が管理していないテクノロジーを既に使用しています。この数字は2027年までに75%に増加すると予想されています。これらの数字の背後には、多くのITマネージャーを驚かせるほどの、自社開発ソリューションのエコシステムがあります。.

この発見は、産業界の実務においては当たり前であると同時に、同時に考えさせられるものです。生産管理においては、当初は一時的な解決策としてのみ意図されていたExcelベースの計画ボードが、今では何年もの間、部門全体の生産計画を管理しています。購買においては、ERPシステムが必要な粒度でこの機能を提供していないため、自作のマクロを使って様々な情報源からの配送時間を比較しています。物流においては、貨物運送業者との公式インターフェースが適切に実装されていなかったため、特注ツールで出荷数を追跡しています。品質管理においては、IT部門が認識しないまま、規制関連プロセスをマッピングするAccessデータベースが使用されています。.

理由は多岐にわたりますが、あるパターンが繰り返されます。専門部門は時間的プレッシャーにさらされており、IT部門には一見些細な要求に対応できる予算も余裕もなく、既存の社内システムは硬直的すぎるか、適応が遅すぎるのです。業務上のニーズと組織の対応力の間にあるこのギャップに、従業員自身が日々自分のデスクで問題に直面しているパラレルワールドが生まれます。.

ドイツの中小企業は特にこの影響を受けています。従業員数10人から200人の企業では、IT部門は小規模であることが多く、パートタイムの管理者が1人いるか、日常業務を主に外部のサービスプロバイダーに委託しているケースがほとんどです。正式なプロセスが遅すぎたり、適切なソリューションが不足したりすると、チームは自主的に組織化されます。そして、シャドーITはそれとともに静かに成長していきます。.

廊下に潜むイノベーションの見えないエンジン

シャドーITが極めて矛盾しているのは、それが問題の兆候であると同時に、問題解決能力の表れでもあるという事実です。こうした即席のツールを構築する従業員は反逆者ではありません。彼らは高いモチベーションを持つプロフェッショナルであり、プロセスを熟知し、公式システムの欠陥を自らのイニシアチブで補っています。彼らは悪意からではなく、現実的な動機から行動しているのです。.

この観察には、多くの企業が見落としている戦略的な側面があります。シャドーITは、真の自動化の可能性がどこにあるのかを、極めて正確に明らかにします。購買担当者が注文番号を自動的に比較するマクロを作成している場合、それは明らかに、このプロセスが手作業では複雑すぎてエラーが発生しやすく、時間がかかりすぎるためです。生産計画担当者がExcelで独自の計画ボードを作成している場合、それは正式な計画システムが運用要件を満たしていないことを明確に示しています。.

産業界の実務においては、調達とサプライヤーの比較、生産計画と作業準備、物流と出荷追跡、品質管理と文書管理、そして経営のための報告とデータ準備といった、同じ領域でシャドーITが繰り返し発生します。これらの領域に共通するのは、日常業務と既存のITシステムのインターフェースに位置し、必要なものと利用可能なもののギャップが最も大きい点です。.

ボッシュのような企業はこの現象を認識し、戦略的に対処しました。技術グループは、中央IT部門からの長い待ち時間に不満を抱いた個々の事業部門が、独自にアプリケーションを開発していることに気づきました。IT部門は、メンテナンス体制のないマクロだらけの巨大なExcelファイルなど、間に合わせのソリューションに頼ることが常でした。解決策は、開発を禁止することではなく、事業部門に自律性を与えつつ中央ガバナンスを確保するローコードプラットフォームの導入でした。その結果、4年間で500を超える生産性の高いアプリケーションが開発され、400人以上のアクティブな開発者と24,000人のエンドユーザーが利用しています。.

孤独な知識保有者のリスク

シャドーITソリューション構築者がどれほど生産性が高くても、経営学の文献で「バスファクター」として知られるシステムリスクを生み出します。この用語は、重要なプロセスが停止する前に何人の人が欠勤しなければならないかを表します。多くのシャドーITソリューションでは、このファクターは1つです。ツールを構築し、それを理解し、保守できるのはたった1人です。その人が退職したり、休暇を取ったり、病気になったりすると、部門の半分の人が真っ白な画面を見つめることになります。.

このリスクは仮説ではありません。その影響は現実に頻繁に現れています。製薬業界に製品を供給するある製造会社は、品質管理システム全体をExcelとAccessで構築していました。このシステムは長年にわたり稼働し、継続的に開発され、規制要件にも適応してきました。担当者が退職した後もシステムは引き続き使用されていましたが、コンピュータの移行中にAccessデータベースの一部が破損し、データが失われました。システムの構造を誰も理解していなかったため、それ以上の開発は不可能でした。規制要件の対象となる企業にとって、これは潜在的に存続に関わる脅威です。.

ドキュメント、バージョン管理、そして体系的な引き継ぎプロセスの欠如は、あらゆるシャドーITソリューションを時限爆弾と化させます。制御不能なバージョンの増殖は月次レポートに不可解なエラーをもたらし、署名や変更履歴の欠落は監査リスクを生み出し、個別のパスと構成への依存はあらゆる移行を冒険へと導きます。これらすべては、これらのシステムの存在を認識できないことが多い、公式のITガバナンスの監視下で行われます。.

影に隠れた静かなコストドライバー

シャドーITは、たとえ貸借対照表上で独立した項目として計上されることが稀であっても、財務的な影響は甚大です。直接的なコストには、ライセンスの重複、非効率なプロセス、データ損失などが含まれます。間接的なコストはセキュリティインシデントによって発生し、IBMによると、データ侵害1件あたり平均445万ドルに上ります。GDPRに基づく罰金は年間売上高の最大4%に達する可能性があり、互換性のない異種システムによる生産性損失は、時間の経過とともに莫大な額に上ります。.

ドイツでは近年、データ保護当局による高額な罰金がますます厳しくなっています。十分な法的根拠なしに個人データが処理されたり、適切に保護されなかったりした場合、数百万ドル規模の罰金が科されることも珍しくありません。機密データを管理されていないExcelファイルやプライベートクラウドストレージに保存するシャドーITソリューションは、一般データ保護規則（GDPR）違反に対して特に脆弱です。.

約70%の組織が、不正なテクノロジーに直接関連するセキュリティインシデントを経験しています。リモートワークの普及以降、シャドーITの利用は59%増加し、ITチームの54%が、自社のデータ侵害に対する脆弱性が以前よりも大幅に高まったと述べています。現在、サイバー攻撃のほぼ半数がシャドーITに関連しており、これらの侵害の修復にかかる平均コストは420万ドルを超えています。.

しかし、コストはセキュリティインシデントからのみ発生するわけではありません。IT部門がIT環境の現状を把握していない場合、冗長性、非互換性、そしてデータ品質の段階的な低下が生じます。データをサイロ化した状態に保持するシャドーITソリューションは、一貫性のある情報に基づいた意思決定を行う企業の能力を損ないます。.

ExcelマクロからシャドーAIまで：制御不能の新たな次元

従来のシャドーITソリューションで既に深刻な問題となっていたものが、生成AIツールの登場により全く新たなレベルに達しました。シャドーAIとは、IT部門の承認や監督なしに従業員がAIアプリケーションを不正に使用することを意味し、経験豊富なITマネージャーでさえ警戒を強めるほどのスピードで蔓延しています。.

ドイツのデータは明確です。従業員20人以上の企業604社を対象としたBitkomの代表的な調査によると、8%の企業で業務目的でのAIの私的利用が既に広く行われており、これは前年比で倍増しています。17%は散発的な事例があり、さらに17%は利用を疑っているものの証明できていません。シャドーAIを断固として否定する企業の割合は、37%から29%に減少しました。Software AGの調査によると、米国、英国、ドイツの知識労働者の半数以上が、企業から提供されていないAIツールを使用していることがわかりました。75%が既にAIを使用しており、この数字は今後90%に増加すると予測されています。.

状況は特に公共部門で深刻です。マイクロソフトの委託を受けCiveyが実施した調査によると、連邦レベルでは、政治・行政部門の職員のほぼ半数（45%）が、所属組織による審査を受けておらず、安全性も確認されていないAIツールを使用していることが明らかになりました。市町村レベルでは36%、州レベルでは19%です。.

従来のシャドーITとシャドーAIの違いは、リスクの性質にあります。Excelスプレッドシートはコンピュータ上にローカルに存在しますが、外部のAIサービスを利用するということは、企業データがサードパーティのシステムに流出することを意味します。コントローラーが機密予測のためにExcel Copilotを使用したり、マーケティング部門が機密製品情報を含む広告文をChatGPTに入力したり、開発者が独自コードをGitHub Copilotに入力したりすると、機密性の高い企業データが管理環境から流出します。これらのデータはAIモデルの学習に使用され、回復不能になる可能性があります。パブリックAIサービスに移行する企業データの量は、1年以内に485%増加しました。ITマネージャーの90%は、このような管理されていない利用によるデータプライバシーやセキュリティインシデントの発生を懸念しています。.

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規制の地雷原：EU AI法とGDPRは二重の負担

規制枠組みはシャドーAIの深刻さをさらに悪化させています。EUは、EU AI法により、人工知能に関する初の拘束力のある法的枠組みを構築し、2024年8月から施行されています。2025年2月以降、職場における繊細な特性に基づく生体認証による分類や感情認識など、特定のAI活用が禁止されています。2026年8月以降、高リスクAIシステムに関するほとんどの規則が義務化され、リスク管理、透明性、人間による監視に関する包括的な要件が含まれます。.

これは企業にとって二重の課題となります。一つには、個人データの取り扱いにおいてGDPRの要件を遵守する必要があることです。適切な監視なしにAIツールを使用すると、GDPRの要件に違反するケースが頻繁に発生します。もう一つは、社内で使用されているすべてのAIシステムがAI法に準拠していることを確認する必要があることです。IT部門が存在すら認識していないAIツールを従業員が使用している場合、コンプライアンスを遵守した使用は当然不可能です。.

2025年2月から施行されている企業におけるAI能力の義務化は、状況をさらに悪化させています。企業は、AIを利用する従業員が適切な訓練を受けていることを証明しなければなりません。シャドーAIの場合、当然ながらこの訓練は不十分です。EU AI法では、企業内で使用されているすべてのシステムのAIインベントリを作成することも義務付けられています。シャドーAIは、このインベントリを茶番劇に変えてしまいます。.

一方、AIツールの利用に関するルールを策定しているドイツ企業はわずか23%にとどまっていますが、これは昨年の15%から大幅に増加しています。さらに31%が策定を計画しています。しかし、16%は引き続きAIツールの利用を控える意向であり、24%はまだ対応していません。規制要件が飛躍的に増加する世界において、このような消極的な姿勢は危険な賭けと言えるでしょう。.

スキルギャップが影の経済の触媒となる

シャドーITとシャドーAIの蔓延の原因は、IT部門の惰性だけではありません。ドイツのデジタル化における構造的な欠陥に深く根ざしています。2025年のAI調査は、厳しい現実を浮き彫りにしています。調査対象となった中規模企業の68%は、十分に策定されたAI戦略を欠いています。82%がAIスキルに大きなギャップがあると報告している一方で、体系的なAIトレーニングプログラムを備えているのはわずか21%です。76%がデータ品質の不足とシステム間のデータサイロに悩まされており、83%が包括的なデータ戦略を欠いています。.

マッキンゼーは、これらの調査結果をより広範囲に検証しています。ドイツでは、AIを定期的に使用していると回答した回答者はわずか28%であるのに対し、米国では76%でした。従業員の33%は現在の仕事に必要なスキルを欠いており、44%の従業員は過去1年間に研修や専門能力開発に1日も費やしていません。AIスキルの需要は2年間で7倍に増加し、現在最も急速に成長しているスキルと考えられています。.

このスキルギャップは悪循環を生み出します。公式の体制が遅すぎるため、従業員は自力で対応しようとします。自力で対応しようとするため、組織に公式の解決策を提供する圧力が十分にかかりません。公式の解決策が開発されていないため、シャドーITは拡大し続けています。KfW（ドイツ復興金融公社）による中小企業のデジタル化に関する調査によると、3年以内にデジタル化プロジェクトを実施した企業は35%（前年比3分の1増加）に上りますが、その進捗状況は極めて不均一です。知識ベースサービスプロバイダー、国際的に事業を展開する企業、研究開発主導の企業は多額の投資を行っている一方で、中小企業や地域密着型の企業は後れを取っています。デジタル化のギャップは拡大しており、まさにこのギャップの中でシャドーITが蔓延しているのです。.

根本的な構造的問題としてのデジタル依存

シャドーITとシャドーAIの問題は、ドイツ経済全体に影響を及ぼすデジタル依存というより広範な文脈に深く根ざしています。Bitkomの調査によると、デジタル製品やサービスを輸入する企業の89%がそれらに依存しており、そのうち51%は高度に依存しています。95%の企業は、デジタルサービスや技術の輸入が停止した場合、短期間しか存続できないと述べています。80%以上の企業が、少なくとも1つの技術分野、特にソフトウェア、ハードウェア、インフラ、生成AIにおいて、欧州以外のプロバイダーに依存していると感じています。.

この依存は、シャドーIT問題に2つのレベルで影響を及ぼしています。第一に、従業員はAIを制御不能に利用するために、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotといった米国ベースのサービスを主に利用しており、これが欧州以外の地域へのデータフローの増加につながっています。第二に、企業が従業員にデータ保護に準拠したAIツールを提供できるような、欧州には代替となるサービスが不足しています。ドイツ政府のデジタル主権強化策は、企業によって5.1（1が最高、6が最低）と評価されています。回答者の55%は、今後5年間でこの依存がさらに高まると予想しています。.

産業企業にとって、これはシャドーAIとマネージドAIのどちらを選ぶかという決定が、技術主権の問題でもあることを意味します。従業員に管理されたAIツールを提供しない企業は、企業や顧客の機密データが、データ保護の慣行や地政学的関係がますます厳しく精査されるプロバイダーの手に渡るリスクを負うことになります。.

影の無秩序に対する戦略的対応としての管理AI

チームの創造性を抑制せずにコントロールを取り戻します。

シャドーITとシャドーAIの問題の解決策は、禁止措置にあるのではありません。禁止措置によって不正ツールの使用を防ごうとする試みは、根本的な原因に対処していないため、必ず失敗するでしょう。従業員がこれらのツールを使用するのは、悪意からではなく、真の問題を解決するためです。鍵となるのは、「マネージドAI」という用語でますます議論が深まっている概念です。これは、従業員の革新的なエネルギーを抑制するのではなく、それを方向づけるという考えに基づいています。.

マネージドAIは、AIソリューションをモノリシックな大規模プロジェクトとして実装するのではなく、モジュール化された管理されたツールとして提供し、利用現場で直接導入できる体系的なアプローチです。シャドーAIとの決定的な違いはガバナンスにあります。ソリューションは承認され、文書化され、GDPRに準拠し、既存のITアーキテクチャに統合されます。シャドーAIの有効性を高める俊敏性と問題への対応力は損なわれることなく実現されます。.

このアプローチには、複数のメリットが同時に存在します。第一に、問題解決の専門知識は、本来あるべき場所、つまりニーズを最もよく理解している部門に留まります。要件定義が延々と続く会議やチケットシステムを経て、最終的に実際のプロセスを見たこともない外部の開発者に渡ってしまうのではなく、ソリューションは現場で直接開発されます。第二に、すべてのツールが一元管理・監視されているため、セキュリティとコンプライアンスのリスクが体系的に解決されます。第三に、ソリューションに関する知識が文書化・体系化されるため、バスファクターが1つからより強固な基盤へと強化されます。.

自動化とマネージドAIに投資している企業は、運用コストを平均22%削減しています。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の投資収益率は、初年度だけで30～200%に達する可能性があります。データ品質を体系的に最適化している企業は、segen精度が34.8%向上し、財務異常の早期検出が41.2%迅速化していると報告しています。.

市民開発者：非公式な天才の公式化

シチズン・デベロッパーというコンセプトは、マネージドAIアプローチを人員レベルで補完するものです。シチズン・デベロッパーは、訓練を受けたソフトウェア開発者ではなく、様々な事業分野の専門家であり、ユーザーフレンドリーなローコードおよびノー​​コード・プラットフォームを用いて独自のデジタルソリューションを構築します。彼らは、シャドーITのエンジニアの正式な後継者と言えるでしょう。ただし、彼らの作業は承認されたプラットフォーム上で行われ、文書化され、企業のITガバナンスに統合されている点が異なります。.

ローコードおよびノー​​コードプラットフォーム市場は、この発展のダイナミクスを反映しています。2022年の218億ドルから、2030年には推定1,870億ドルに成長すると予測されています。ガートナーは、2026年までにローコードユーザーの少なくとも80%がビジネス部門、つまり従来のIT組織外から来ると予測しています。すでに70%以上の企業が、新規アプリケーションの開発にローコードまたはノーコードテクノロジーを活用しています。.

このモデルの主な利点は、ガバナンスを維持しながらソフトウェア開発を民主化できることにあります。ビジネス部門は運用要件に迅速に対応するための自律性を獲得し、IT部門はプラットフォーム、セキュリティポリシー、データ統合を管理します。企業は大きなメリットを実現できます。開発コストは最大60%削減され、市場投入までの時間は50～90%短縮されます。.

シチズンデベロッパーのアプローチは、多くの中規模企業に特に深刻な打撃を与えているITスキル不足にも対処します。企業は、既に枯渇している求人市場でソフトウェア開発者を探すのではなく、既存の専門家にデジタルツールの設計を委ねます。これにより学習曲線が大幅に短縮され、外部で開発されたソリューションよりも実際のニーズに近い結果が得られることが多いのです。.

経済計算：何もしないことで実際にどれだけのコストがかかるのか

行動を起こさないことのコストは、今や非常に正確に定量化できます。シャドーITによる直接的な損失としては、セキュリティインシデントによる侵害1件あたり平均445万ドルの損失、年間収益の最大4%に達するコンプライアンス違反金、そして断片化されたデータ環境による生産性の低下などが挙げられます。一方、機会費用も存在します。AIを体系的に活用している企業は、生産性を18～35%向上させています。先進企業は、後進企業に比べて2.4倍の生産性を示しています。.

マネージドAIの経済的メリットは、既に産業界の実務で実証されています。企業は、体系的なデータ最適化により、リソース配分が5.7%改善され、コストが8.3%削減されたと報告しています。統合AIシステムに基づく予測保守は、計画外のダウンタイムを大幅に削減し、コンピュータービジョンを用いたAI支援の品質管理は、すべてのシフトと生産工程で一貫した品質を保証します。サプライチェーンにおいて、AIは季節変動、市場動向、そして従来の方法では達成できない外部要因を考慮し、より正確な需要予測を可能にします。.

対照的に、WirtschaftsWoche誌は、多くのドイツの中小企業が2025年にAIアプリケーションへの支出を前年比で大幅に減少させたと報告しています。ドイツ経済のデジタル化レベルは依然として2.8にとどまっており、中小企業の43%が依然として具体的なAI戦略を策定していません。これは停滞ではなく、加速する世界におけるリスクの高い停滞状態です。.

5つのポイント：影から光へ

管理されていないシャドーITから管理されたAIエコシステムへの移行を目指す企業には、体系的かつ実践的なアプローチが必要です。特に重要な5つの行動領域が浮かび上がります。.

最初のステップは棚卸しです。企業がシャドーITに対処する前に、何が存在しているかを把握する必要があります。これは、すべての非公式ツール、マクロ、データベース、AIアプリケーションについて、正直で懲罰的ではない棚卸しを行うことを意味します。このステップでは、これらのソリューションを公開することが罰せられることなく、むしろ最適化の可能性を示す貴重な指標として評価される企業文化が必要です。.

2つ目の対策は、公式AIツールの提供です。現在、従業員に生成型AIへのアクセスを提供しているドイツ企業はわずか26%です。この数字は、従業員数20～99人の小規模企業では23%、中規模企業では36%、大規模企業では43%に低下します。GDPRに準拠したAIツールの提供は、症状だけでなく根本原因にも対処するため、シャドーAI対策として最も効果的です。.

3つ目の行動領域は、ガバナンス構造の導入です。AIの利用に関する明確なルール、AIシステムにおける企業データの取り扱いに関するガイドライン、そして明確な責任体制を整備することで、企業にリスクを与えることなくイノベーションを促進できる枠組みが構築されます。AIに関するルールを整備している企業の割合が15%から23%に増加していることは、意識改革が始まっていることを示していますが、そのペースはまだ十分とは言えません。.

4つ目の行動領域はスキル開発です。中小企業の82%がAIに関するスキルギャップを抱えていると報告しています。このギャップは自然に埋まるものではありません。体系的な研修プログラム、専門部門におけるAI推進者の設置、そしてシチズンデベロッパーのエンパワーメントは、単なるオプションではなく、企業の将来の存続にとって不可欠な投資です。.

最後に、5つ目のアクション領域は統合と拡張性に関するものです。成功したシャドーITソリューションは、単に廃止するのではなく、正式なアプリケーションのプロトタイプとして扱うべきです。これらのプロトタイプは、ニーズがどこにあるのか、そしてソリューションがどのようなものになるのかを示すものです。マネージドAIプラットフォームは、問題を最もよく理解している人々から問題解決の権限を奪うことなく、これらのプロトタイプを、制御可能で拡張性が高く、保守性の高いシステムへと変換することを可能にします。.

未来は制御された自律性に属します。

ドイツの製造業におけるシャドーITの歴史は、突き詰めれば二つの正当なニーズの衝突の歴史です。一つは、組織の管理、セキュリティ、コンプライアンスに対するニーズ。もう一つは、従業員が効果的ですぐに利用できるツールを求めるニーズです。何十年にもわたって、この衝突は管理を優先する方向に進み、従業員はシャドーITソリューションで黙って抵抗してきました。その結果、双方が損をする状況が生まれています。IT部門はシャドーITに何が潜んでいるかを把握できないため、真の管理は不可能であり、従業員はいつ故障するかわからない脆弱で文書化されていないツールで作業することになります。.

マネージドAIと市民開発は、このジレンマを打開する道を提供します。なぜなら、どちらか一方が勝利するのではなく、双方のニーズを同時に満たす統合によって対立を解決するからです。ビジネス部門は、運用上の問題を迅速かつ効果的に解決するために必要な自律性を獲得します。IT部門は、セキュリティ、コンプライアンス、システムの整合性を確保するために必要なガバナンスを維持します。そして、従業員の革新的なエネルギーが無駄にならず、制御された方法で発揮されるため、企業全体にメリットがもたらされます。.

業務部門のシャドーIT技術者は問題の原因ではありません。彼らは企業にとって最も貴重なイノベーション・スカウトです。独自に作成したマクロや密かに活用されているAI一つ一つを通して、彼らは自動化とデジタル化の次の波がどこから始まるべきかを正確に示します。このことを認識し、そのエネルギーを構造化されたプロセスに注ぎ込む企業が、今後の競争で勝利を収めるでしょう。そうでない企業は、真の仕事が影で行われているにもかかわらず、なぜ高価な公式システムがこれほど活用されていないのかと疑問に思い続けるでしょう。.

Konrad Wolfenstein

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