30-50% 마케팅 및 Sales-AI 도구에서 사용되지 않은 디지털 작업 도구는 CRM 및 ERP 외에도 영향을받습니다.

디지털 도구의 사용하지 않는 잠재력 : 독일 기업의 자동화 및 프로세스 신뢰성

독일 기업에서는 디지털 혁신이 진행되고 있지만 역설은 여전히 ​​남아 있습니다. 디지털 작업 도구의 채택률은 높지만, 특히 자동화 및 보안 기능과 관련하여 잠재력의 상당 부분은 사용되지 않습니다. 사용자 요청에서 30-50%의 추정치는 도구의 기본 사용이 아니라 고급 기능의 사용을 반영 할 수 있습니다. 소유와 실제 가치 창출 사이의 불일치는 종종 간과되는 기회를 나타냅니다. CRM, ERP 시스템, 협업 플랫폼 및 AI 기반 솔루션과 같은 기존 도구는 자동화를 통해 프로세스 효율성을 높이고 프로세스 신뢰성 향상을 통해 조직의 탄력성을 향상시킬 수있는 상당한 잠재력을 제공합니다.

📊 많은 회사가 디지털 도구의 30-50 % 만 사용합니다. 역설적으로 AI 도구는 종종 사용되지 않은 채 남아 있습니다

이 분석은이 잠재력을 완전히 소진시키는 방식으로 서있는 중심 장벽을 식별합니다. 무엇보다도 여기에는 자격 격차 및 부적절한 교육 조치, 인력 변화에 대한 저항, 기술 자체의 복잡성, 기존 IT 환경에 통합하는 데있어 전략적 초점이 부족하고 경영진의 일관된 지원이 포함됩니다.

이러한 격차를 해소하고 디지털 투자의 전체 가치를 실현하기 위해 기업은 다차원 전략을 추구해야합니다. 핵심 기둥은 인간 중심의 변화 관리, 지속적인 학습 문화 설립, 특히 AI 애플리케이션을위한 강력한 데이터 거버넌스 구조의 구현, API를 통한 원활한 도구 통합 및 디지털 개발을위한 관리 수준에 대한 틀림없이 약속을 보장합니다. 다음 권장 사항은 회사에 디지털 도구의 사용 강도를 높이고 자동화 및 프로세스 신뢰성을 크게 발전시키는 전략적 프레임 워크를 제공합니다.

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현 상태 : 회사에서 디지털 및 AI 도구 사용

독일 기업 환경의 디지털 침투는 잘 진행되었지만, 도구의 순수한 가용성은 실제 사용 깊이와 그에 따른 부가 가치에 대해 거의 언급하지 않습니다. 채택률과 실제 사용에 대한 자세한 내용은 상당한 차이를 보여줍니다.

채택 대 실제 사용 : 인벤토리

독일에 설립 된 디지털 사무실 및 비즈니스 애플리케이션의 기본 채택은 인상적으로 높습니다. Bitkom Digital Office Index 2024에 따르면 거의 모든 회사 (98%)는 ERP 응용 프로그램 (Enterprise Resource Planning)을 사용합니다. CRM 시스템 (고객 관계 관리)은 또한 91%로 널리 퍼져 있으며 2022 년 77%에 비해 크게 증가했습니다. ECM (Enterprise Content Management) 솔루션은 회사의 84% (2022 : 76%)에서 찾을 수 있습니다. 각 회사는 하나 이상의 디지털 사무실 솔루션을 사용합니다. 이 수치는 독일 기업의 표준 디지털 도구에 대한 액세스가 전국적으로 제공되며 주요 장애물을 나타내지 않는다는 것을 보여줍니다.

대조적으로, 인공 지능 (AI)의 채택이있다. 비록 투자에 대한 관심과 의지가 높지만, 내년에 40%가 AI를 사용할 계획이며 46%는 향후 5 년간 투자를 계획하고 있습니다. 실제 구현은 훨씬 더 낮고 이질적입니다. 2024 년에 독일 회사의 약 17%가 AI를 사용했습니다. 이것은 부문과 기업 규모 사이의 명확한 차이를 보여줍니다. 산업은 31% AI 사용을 가진 선구자이며 서비스 부문은 뒤쳐져 있습니다. 대기업 (75% 사용 AI)과 중소기업 (16% 만)의 차이는 특히 인상적입니다. 국제 비교는 비슷한 추세를 보여줍니다. 미국 연구는 방법론에 따라 5%에서 40% 사이의 회사 수준에서 AI 채택을 찾지 만 급속한 성장을 나타냅니다. 글로벌은 회사의 40%가 AI를 사용하는 것을 나타냅니다. 또 다른 42%는 사용을 평가합니다. McKinsey 설문 조사에 따르면 KI는 최소한 하나의 비즈니스 기능에서 회사의 3/4 이상을 사용합니다. 이는 AI 채택이 이익을 얻지 만 기존의 디지털 도구보다 훨씬 덜 확립되고 훨씬 더 가변적임을 나타냅니다.

사용자 요청에서 제기 된 30-50%의 사용률 주장은 이러한 채택 데이터의 맥락에서 고려해야합니다. 이 숫자가 광범위한 ERP 또는 CRM 시스템의 기본 사용과 관련이있을 것 같지 않습니다. 오히려, 증거는이 추정치가 고급 기능의 점유 또는 소프트웨어의 전체 잠재력의 소진을 의미한다는 것을 나타냅니다. Gartner는 애플리케이션에 대한 사용자 경험이 충분하지 않으면 DAS (Digital Inciption Solutions)를 사용해야한다고 지적합니다. 연구와 보고서에 따르면 디지털 미디어의 잠재력은 종종 특히 중소기업에서 소진되지 않습니다. Muuuh Group 연구에 따르면 CRM 사용자의 73%가 자체 소프트웨어의 지지자가 아니며, 이는 불만을 나타내며, 이는 종종 예상되는 이익의 유용성 부족 또는 비 방해와 관련이 있습니다. 따라서 저용량의 초기 전제는 유효하지만 대부분 사용 깊이와 더 가치 있고 더 복잡한 기능의 활성화를 나타냅니다.

회사의 디지털화에 대한 인식도 일부가 있습니다. 독일에서 고용 된 거의 40%가 회사를 매우 또는 디지털 방식으로 분류하지만 Catch -UP의 3 분의 1은 디지털 작업 조직이 필요하며 회사의 64%는 자신을 Straggler로 간주합니다. 이것은 순수한 도구의 가용성과 효과적이고 혁신적인 사용 사이의 불일치를 강조합니다. 직원의 상당 부분은 또한 필요한 디지털 기술에 충분하지 않습니다.

AI를 사용할 때 특정 패턴이 있습니다. 직원들은 Chatt와 같은 도구를 더 개인적으로 (54.3%) 또는 혼합 (27.8%)보다 직장 (17.9%)으로 사용합니다. 회사에서 가장 일반적인 응용 프로그램은 고객 서비스 (56%), 사이버 보안 (51%), 디지털 어시스턴트 (47%), CRM (46%) 및 재고 관리 (40%)입니다. 직원의 75%가 생성 AI가 생산성을 높일 수 있고 사용량이 빠르게 증가한다고 생각하지만 관리자의 1%만이 회사의 AI 사용을 "성숙한"것으로 설명하고 즉, 워크 플로에 완전히 통합되어 상당한 비즈니스 결과를 제공합니다.

가치 상실 : 누락 된 기회의 정량화

디지털 도구의 하위 구조는 디지털 혁신 분야의 막대한 비용으로 상당한 가치 손실과 최적의 투자 수익 (ROI)으로 이어집니다. 자동화 기능이 사용되지 않으면 수동으로 비효율적 인 프로세스가 지속됩니다. 통합 안전 기능이 활성화되거나 구성되지 않으면 보안 사고 및 준수 위반의 위험이 증가합니다.

사용하지 않는 생산성 잠재력은 상당합니다. 연구에 따르면 AI 사용을 통해 측정 가능한 생산성이 증가함에 따라, 현재는 여전히 낮은 사용 수준 (예 : 노동 생산성의 0.1-0.9%). 장기적으로, 잠재력은 10 년에 걸쳐 1.5% 포인트로 추정되며 특정 작업에서 43% 증가가 측정되었습니다. WhatFix 보고서 생산성과 같은 디지털 채택 솔루션 제공 업체는 35% 증가하고 플랫폼에서 교육의 60% 감소. 이 숫자는보다 효과적인 도구 사용으로 높을 수있는 구체적인 값을 보여줍니다.

또한 하위 구조는 전략적 경쟁 위험입니다. 디지털 도구와 AI 시스템을 완전히 소진시키는 회사는 더 높은 효율성, 민첩성 및 혁신적인 강점을 달성합니다. 시장 변화에 더 빠르게 반응하고 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다 (새로운 기능을 구현할 때 "Composable Business"는 80% 빠릅니다). 기본 사용 위험을 유지하고 위험을 잃고 시장 위치를 ​​위험에 빠뜨리는 회사.

따라서 현 상태의 분석은“채택 환상”을 보여줍니다. ERP 및 CRM과 같은 핵심 시스템의 높은 구현 속도는 디지털 성숙도를 암시하지만, 이는 자동화 및 안전을위한 고급 기능의 심오한 하위 구조를 마모합니다. 존재와 실제 역량 사이의 이러한 격차는 핵심 문제입니다. 이 패턴은 AI 기술에서 강화됩니다. AI 채택은 빠르게 성장하고 거대한 잠재력을 가지고 있지만, 사용 차이는 아마도 전통적인 도구보다 더 높은 복잡성, 데이터 의존성, 윤리적 문제 및 자격 부족으로 인해 더욱 두드러 질 것입니다. 중소기업과 대기업의 불일치는 특히 분명합니다. 결국, 회사의 디지털화와 자신의 능력 또는 고급 도구 기능의 실제 사용에 관한 직원의 인식 사이에는 종종 불일치가 있습니다. 이 잘못 판단은 필요를 인식하지 못할 수 있으므로 사용량을 늘리려는 노력을 방해 할 수 있습니다.

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더 깊은 공구 사용을 통해 자동화 전위를 감지하십시오

많은 회사들이 이미 강력한 디지털 도구에 투자했지만 종종 자동화 기술의 일부만 사용합니다. CRM, ERP 시스템, 협업 플랫폼 및 AI 도구의 휴양 전위는 중요하며 기존 기능의 대상 활성화를 통해 들어 올릴 수 있습니다.

기본 이외 : 간과 된 워크 플로 자동화 기능 (CRM, ERP, 협업 플랫폼)

CRM 자동화

최신 CRM 시스템은 연락처 데이터 관리 이상의 것을 제공합니다. 사용되지 않는 기능에는 종종 작업 자동화 (예 : 후속 조치 기억), 리드 자동 할당을위한 워크 플로 규칙의 정의 또는 서비스 사례의 에스컬레이션 및 판매 성과 또는 고객 만족에 대한 보고서의 자동 작성이 포함됩니다. 멀티 채널 커뮤니케이션 자동화를 통해 다양한 채널 (이메일, 소셜 미디어)을 통해 고객을 지속적으로 해결할 수 있습니다. ERP 또는 마케팅 자동화 도구와 같은 다른 시스템과의 통합을 종종 사용할 수 있지만 원활한 고객 서비스 및 영업 프로세스를 보장하기 위해 완전히 활용되지 않았습니다. 사용이 적은 이유는 종종 구현 불량, 특정 프로세스에 대한 적응 부족 또는 사용자 간의 부적절한 수용에 있습니다.

ERP 자동화

ERP 시스템은 종종 재무 회계 및 자원 계획과 같은 핵심 기능에 주로 사용되며 추가 자동화 옵션은 유휴 상태입니다. 이 예는 승인 프로세스를위한 워크 플로 자동화 (예 : 주문 승인), OCR 및 규칙 기반 할당을 사용한 입력 계산의 자동화 된 처리 또는 자동화 된 주문 제안 또는 낮은 주식의 경고 메시지를위한 입력 계산의 자동화 된 처리를위한 워크 플로 자동화의 설정입니다. ERP 시스템을 다른 운영 체제 (CRM, 공급망 관리)와 통합하는 것은 지속적인 프로세스 자동화 및 투명성에 중요하지만 종종 무시됩니다. ERP 자동화 프로젝트의 실패의 일반적인 이유는 구현 전의 기본 비즈니스 프로세스의 불충분 한 분석 및 예시 때문입니다.

협업 플랫폼의 자동화 (M365/Workspace)

Microsoft 365 및 Google Workspace와 같은 주요 협업 제품군에는 강력하지만 종종 워크 플로 자동화 도구가 포함되어 있습니다.

• Google Workspace : AppSheet을 사용하면 프로그래밍 지식없이 사용자 정의 응용 프로그램 및 워크 플로우 자동화를 가능하게합니다. Google 양식은 승인 프로세스 및 간단한 워크 플로를 위해 Google 시트 및 Apps 스크립트와 함께 사용할 수 있습니다. Gmail의 확장 된 필터 및 규칙은 스마트 캔버스 (문서, 시트, 슬라이드)의 전자 메일 관리 및 AI 기반 기능을 자동화 할 수 있습니다.
• Microsoft 365 : Power Automats (이전의 Flow)는 다양한 Microsoft 및 타사 응용 프로그램에서 자동화 된 워크 플로를 만드는 강력한 도구입니다. SharePoint는 또한 통합 워크 플로 기능을 제공하며, 팀에 전원 오토마톤을 통합하면 협업 허브에서 알림, 허가 및 작업을 자동화 할 수 있습니다. Microsoft Ecosystem 내의 원활한 통합은 필수 이점입니다.

코드/낮은 코드 플랫폼이 없습니다

종종 대형 스위트에 통합되거나 독립적 인 솔루션 (예 : Flowforma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, Appsheet, Power Automats)으로 제공되는 No-Code/Low-Code 플랫폼의 상승은 자동화를 민주화합니다. 전문가 사용자는 깊은 프로그래밍 지식없이 자체 자동화 솔루션을 만들 수 있습니다. 이는 자동화 노력을 가속화 할 수 있지만 야생 성장과 위험을 피하기 위해 명확한 지침, 교육 과정 및 거버넌스 구조가 필요합니다.

지능형 자동화에 AI를 사용합니다 (데이터 분석, 작업 지원, 프로세스 최적화)

인공 지능은인지 기술을 제공함으로써 전통적인 워크 플로 자동화를 새로운 단계로 제기합니다.

워크 플로 자동화의 AI

• 지능형 문서 처리 (IDP) : AI 모델은 송장, 문서, 계약 또는 이메일 추출 및 분류와 같은 구조화되지 않은 문서와 관련이있어 수동 데이터 입력이 크게 줄어 듭니다.
• 예측 기술 : AI는 미래의 사건을 예측하기 위해 역사적 데이터의 패턴을 인식 할 수 있습니다. 예를 들어 기계의 예측 유지 보수 (예측 유지 보수), 수요 및 재고 예측 또는 고객 행동에 기초한 유망한 판매 기회의 식별이 있습니다.
• 지능형 전달 및 결정 -제작 : AI는 고객 문의의 내용과 분위기 (정서)를 분석하여 올바른 부서 또는 올바른 직원에게 자동으로 전달할 수 있습니다. 또한 간단한 if-then 규칙을 넘어서는 자동화 된 프로세스 내에서보다 복잡한 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 보조 및 에이전트

통합 된 AI 어시스턴트 (예 : Microsoft Copilot, Google Gemini 또는 Chatgpt 임베디드 기능)는 다양한 작업을 자동화하거나 지원할 수 있습니다. 이메일, 보고서 또는 마케팅 텍스트에 대한 디자인을 생성하고 긴 문서 또는 회의를 함께 요약하고 내부 지침 (HR, IT)에 대한 직원 질문에 답변하고 데이터 예약 또는 지원에 도움을줍니다. 따라서 "에이전트 AI"가 한 단계 더 나아가 다른 도구와 정보 소스를 사용하여보다 복잡한 다중 단계 작업을 수행 할 수 있습니다.

로봇 프로세스 자동화 (RPA) 및 지능형 자동화

RPA는 사용자 인터페이스와의 인간 상호 작용을 모방하여 규칙 기반의 반복적 인 작업을 자동화하는 소프트웨어 로봇 ( "봇")을 나타냅니다 (예 : 한 응용 프로그램에서 다른 응용 프로그램으로 데이터 복사). 고전적인 RPA는 구조화 된 데이터와 명확한 규칙에 의존하지만 AI (종종 지능형 자동화 또는 하이퍼 -자동화라고도 함)와의 조합은 가능성을 크게 확장합니다. AI를 사용하면 RPA 봇이 구조화되지 않은 데이터 (예 : 전자 메일 또는 PDF)를 처리하고 상황 관련 결정을 내리고 경험을 통해 학습 할 수 있습니다. 응용 프로그램 예제는 회사의 거의 모든 영역에서 찾을 수 있습니다.

• 금융 : 자동보고, 계정 비교, 사기 탐지, 송장 처리.
• 인사 : 직원의 온 보딩/오프 보딩, 급여 청구, 휴가 신청 관리.
• 고객 서비스 : 챗봇을 통한 자동 응답 표준 문의, 복잡한 사례 전달, 고객 데이터 업데이트.
• 공급 업체 및 물류 : 재고 관리, 주문 처리, 배송 경로 최적화.
• 건강 관리 : 보험 청구 처리, 예약, 환자 데이터 관리.
• 생산 : 주문 처리, 품질 관리, 공급 업체 관리.

잠재적 인 테이블

다음 표는 미사용 자동화 기능 특정 비즈니스 프로세스 할당과 어떤 장점을 달성 할 수 있는지에 대한 예를 보여줍니다.

비즈니스 프로세스를위한 사용하지 않는 자동화 기능 할당

오늘날의 디지털 비즈니스 세계에는 크게 효율성을 높이기 위해 다양한 비즈니스 프로세스에 전략적으로 할당 할 수있는 수많은 미사용 자동화 기능이 있습니다. 할인에 대한 CRM 허가 규칙과 같은 워크 플로 규칙은 판매주기를 가속화하고 가격 책정의 일관성을 보장 할 수 있으며, 여기서 Salesforce, Microsoft Dynamics 365 또는 SAP CRM과 같은 플랫폼이 사용됩니다. 전력 자동화 또는 여행 경비를위한 앱 시트와 같은 코드/저 코드 플랫폼은 Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma 또는 Creatio와의 통합을 통해 관리 노력을 줄이고 더 빠른 상환을 가능하게합니다. AI 기반 데이터 추출 (IDP)은 자동화 된 회계 및 문서 처리에 혁명을 일으켜 SAP 및 Oracle과 같은 ERP 시스템에서 RPA+AI 구성 요소가있는 특수 IDP 도구에서 더 빠른 지불과 입력 오류가 구현 될 수 있습니다. 예측 분석 분야에서 AI 솔루션은 생산 시스템에 대한 예측 유지 보수 경고를 제공하며, 계획되지 않은 다운 타임을 최소화하고 유지 보수 비용을 최소화하여 ERP/MES 시스템, IoT 플랫폼 및 전문 AI 솔루션에서 지원할 수 있습니다. 마지막으로, AI 어시스턴트, 에이전트 AI 및 RPA 기술은 전자 메일 디자인을위한 Chatt/Copilot 또는 마스터 데이터 유지 보수를위한 RPA와 같은 RPA 기술과 같은 통신 효율성을 향상시키고 데이터 입력 오류를 줄이고 M365 Copilot, Google Gemini, UIPATH, Automation Aloysly 또는 Blue Prism을 사용하여 구현할 수 있습니다.

자동화 전위의 분석은 가능성의 상당 부분이 이미 도구에 있으며 회사가 이미 지불 한 도구 (CRM, ERP, M365/Workspace)를 보여줍니다. 주요 과제는 종종 새로운 도구를 구매하는 것이 아니라 기존의 강력하지만 간과 된 기능의 활성화 및 사용입니다. 동시에, 자동화의 민주화는 코드/로우 코드 도구에 의해 역설을 일으킨다. 전문가 사용자를 가능하게함으로써 적응을 가속화 할 수 있지만 적절한 거버넌스, 안전 프로토콜 및 프로세스 표준없이 상당한 위험을 품고있다 [섹션 III 및 VI 참조]. 마지막으로 AI는 확장 계층 역할을합니다. 기존 작업을보다 효율적으로 자동화 할뿐만 아니라 구조화되지 않은 데이터, 예측 및 지능형 지원의 처리를 통해 완전히 새로운 형태의 자동화 및 프로세스 최적화를 가능하게합니다.

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확장 된 도구 기능을 통한 프로세스 신뢰성 강화

자동화 외에도 디지털 도구 및 AI 시스템은 종종 사용되지 않은 기능을 제공하여 프로세스 신뢰성을 높입니다. 이러한 기술의 활성화는 위험을 최소화하고 규정 준수를 보장하며 비즈니스 프로세스의 탄력성을 강화하는 데 중요합니다.

확장 된 액세스 제어 및 아이덴티티 기능 사용

최신 비즈니스 응용 프로그램 및 플랫폼은 간단한 비밀번호 로그인을 넘어서서 세분화 된 제어 메커니즘을 제공하며 종종 완전히 구성되거나 사용되지 않습니다. 이는 ERP 및 CRM과 같은 핵심 시스템과 협업 스위트 (M365, Google Workspace) 및 특수 액세스 제어 시스템 (Access Control Systems, ACS)에 적용됩니다.

Rol- 기반 액세스 제어 (RBAC)

기본 원칙은 RBAC 지침의 엄격한 정의와 시행입니다. 사용자는 특정 역할에 필수적인 데이터 및 기능에만 액세스 할 수 있어야합니다. 많은 시스템은 이러한 역할을 관리하는 도구를 제공하지만 초기 구성과 지속적인 치료에는 치료 및 전략 계획이 필요합니다. BetterCloud와 같은 도구는 Office 365와 같은 클라우드 환경에서 승인 관리를 지원할 수 있습니다.

신원 수명주기 관리

보안의 비판적이고 소홀히하는 측면은 특히 사용자 관리의 자동화, 특히 부패하는 것입니다. 직원이 회사를 떠나거나 역할을 변경하면 액세스 권한이 즉시 그리고 완전히 철회되어야합니다. 통합 도구 또는 ID 관리 플랫폼은이 프로세스를 자동화하고 오래된 계정을 통해 무단 액세스의 위험을 최소화 할 수 있습니다. 이것은 수동 프로세스가 오류가 발생하기 쉬우 며 상당한 보안 격차를 남길 수있는 영역입니다.

MFA (Multi-Factor Authentication) 및 컨텍스트 관련 액세스

MFA가 점점 표준이되고 있지만 많은 플랫폼은 확장 된 컨텍스트 관련 액세스 지침을 제공합니다. 이는 사용자의 위치, 사용 된 장치의 상태 (장치 건강) 및 시간의 시간과 같은 요소에 따라 액세스를 제한 할 수 있으므로 추가 보안 수준을 만듭니다. 생체 검증 방법 (지문, 얼굴 인식)을 통합하여 신원 검사를 강화할 수도 있습니다.

특수 액세스 제어 시스템 (ACS)

전용 AC는 종종 물리적 위치와 중요한 IT 인프라를 확보하는 데 사용됩니다. 이 시스템은 하드웨어 (예 : 카드 리더, 컨트롤러) 및 소프트웨어를 제공하여 물리적 및 논리적 액세스를 관리합니다. 중요하지만 때로는 간과되는 측면은 기업 성장에 따라 솔루션의 확장 성과 균일 한 보안 관리를위한 다른 안전 시스템 (예 : 비디오 감시, 경보 시스템)과 통합 할 수있는 능력입니다.

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통합 준수 및 모니터링 도구 사용

많은 플랫폼에는 규정 및 모니터링 활동을 준수하는 데 기여할 수있는 도구가 포함되어 있지만 적극적으로 사용하고 구성해야합니다.

보안을위한 라이센스 관리

라이센스 모니터링은 비용 관리뿐만 아니라 중요한 안전 요소이기도합니다. 비활성 사용자 계정 또는 비 사용 라이센스는 잠재적 공격 벡터를 나타냅니다. 이러한 계정을 식별하고 비활성화하여 공격 영역을 줄일 수 있습니다. 특수 도구는 라이센스의 관리 및 최적화에 도움이 될 수 있습니다.

데이터 손실 예방 (DLP)

Microsoft 365 및 Google Workspace와 같은 플랫폼에는 이메일 또는 클라우드 스토리지를 통해 의도하지 않은 민감한 데이터 (예 : 고객 데이터, 재무 정보, 지적 자산)를 식별하고 차단할 수있는 DLP 기능이 있습니다. 그러나 이러한 규칙은 효과적이기 위해 회사의 요구와 위험에 대해 특별히 구성되어야합니다.

감사 프로토콜 및보고

사용자 활동, 시스템 변경 및 액세스 패턴을 이해하려면 통합 감사 프로토콜을 사용하는 것이 필수적입니다. 많은 시스템에서 이러한 이벤트를 자세히 기록하지만 프로토콜은 자동화 된 분석을 위해 정기적으로 또는 더 나은 중앙 보안 정보 및 이벤트 관리 시스템 (SIEM)으로 전달해야합니다. 추적 능력은 규정 준수 및 법의학 연구에 필수적입니다.

준수 기능

도구에는 특정 규정 준수 인증이있을 수 있습니다. Coreview 또는 Avepoint Cloud Governance와 같은 거버넌스 플랫폼은 Office 365와 같은 환경 내에서 준수 지침을 시행하고 모니터링하는 데 도움이됩니다.

AI 지원 보안 개선

인공 지능은 능동적 인 인정과 보안 위협에 대한 방어를위한 새로운 기회를 열어줍니다.

이상 탐지

AI 시스템은 시스템이나 네트워크에 "정상적인"동작이 무엇인지, 안전 사고를 나타낼 수있는 편차 (변칙)를 배울 수 있습니다. 특정 신청 사례는 다음과 같습니다.

• 사기 인식 : 비정상적인 거래 패턴의 식별 (예 : 높은 양, 비정상적인 장소, 빠른 빈도).
• 침입 탐지 : 눈에 띄는 네트워크 트래픽의 인식 (예 : 데이터 추방, DDOS 공격), 의심스러운 등록 테스트 또는 비정상적인 사용자 행동.
• 엔드 포인트 보안 : 컴퓨터 또는 모바일 장치에서 맬웨어 또는 비 승인 활동을 추적합니다.
• IAM 개선 : 의심스러운 액세스 요청에 대한 경보, 비정상적인 승인 확장 또는 손상된 계정.

위협 지능 및 예측

AI는 막대한 양의 위협 데이터 (위협 피드)를 분석하여 관련 위험을 우선시하고 공격 패턴 (TTP- 전술, 기술 및 절차)을 인식하고 미래의 공격을 예측하거나 약점을 식별 할 수 있습니다. AI는 도난당한 액세스 데이터 또는 계획된 공격에 대한 다크 웹을 모니터링하는 데 사용될 수도 있습니다.

사건에 대한 자동 반응

AI는 안전 사고를 포함하기 위해 첫 번째 단계를 자동화 할 수 있습니다 (예 : 영향을받는 시스템을 분리하여 악성 IP 주소를 차단하거나 손상된 계정을 비활성화하여 응답 시간이 단축됩니다.

잠재적 인 테이블

다음 표는 종종 사용되지 않은 보안 기능을 해결할 수있는 특정 위험과 연결합니다.

위험 감소를위한 사용하지 않는 보안 기능 할당

위험 감소를위한 사용하지 않는 보안 기능의 할당에는 다양한 기능 범주, 관련 플랫폼 및 도구를위한 구체적인 예제 및 응용 프로그램 영역이 포함됩니다. 액세스 제어 영역에서 세분화 된 RBAC 구성은 예를 들어 M365/Azure AD, Google Workspace Admin 또는 ERP/CRM 보안 설정을 통해 승인되지 않은 액세스 또는 데이터 보호 위반을 방지하는 데 지원을 제공합니다. 이 측정 외에도 자동 분비물은 IAM Systems, HR 시스템 통합 및 M365 또는 Google Work Space Solutions를 통해 지속적인 권한 및 관련 내부 위험을 최소화하는 데 결정적인 기여를합니다.

규정 준수 및 감시 범주에서 구성된 DLP 규칙은 M365 Security & Compliance 또는 Google Workspace Security Center와 같은 응용 프로그램에서 지원되는 민감한 데이터의 배수에 대한 보호를 보장합니다. 활성 감사 로그 분석은 또한 준수 위반 또는 프로세스 추적 성이 부족한 것을 방지하는 데 중요한 역할을합니다. Splunk 또는 Qradar와 같은 SIEM 시스템 및 M365 및 Google Workspace의 로그 데이터는 여기에서 유용한 도구입니다.

AI 보안 영역에서 AI 기반 이상 인식은 계정 프로모션 및 무단 침투에 대한 척도로 사용됩니다. 이는 전문화 된 AI 보안 플랫폼 또는 Azure AD Identity Protection과 같은 특정 기능의 도움으로 달성됩니다.

안전 기능 분석을 통해 효과적인 프로세스 신뢰성은 표준 비즈니스 응용 프로그램 (M365, Workspace, ERP, CRM)에 포함 된 기능의 올바른 구성 및 사용에 크게 의존합니다. 이러한 기능을 빼면 전용 보안 도구에 대한 투자에 관계없이 보안 격차로 직접 연결됩니다. 동시에, 양방향으로 자동화는 안전에 영향을 미칩니다. 보안 (예 : 자동 부패 또는 패치를 통해 보안을 증가시킬 수 있지만 자동화 된 자동화 도구 (예 : 너무 높은 권한이있는 RPA 봇)는 약점 자체가 될 수 있습니다. 이는 안전 측면을 자동화 전략에 직접 통합해야 할 필요성을 강조합니다. 마지막으로, AI 기반 보안 도구 (Anomali Detection, Threat Prevest)의 효과는 근본적인 데이터의 품질, 완전성 및 거버넌스에 근본적으로 달라집니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 불가피하게 데이터 거버넌스의 중요한 역할을 강조하는 신뢰할 수없는 AI 보안 결과 (허위 경보 또는 간과 된 위협)로 이어집니다 (섹션 VI 참조).

사용 차이 진단 : 주요 장벽과 도전

디지털 도구의 잠재력과 실제 사용 사이의 격차를 해소하기 위해서는 근본적인 장애물을 이해하는 것이 중요합니다. 이것들은 대략 인간, 기술 및 조직적 요인으로 나눌 수 있습니다.

인적 요소 : 자격 부족, 훈련 부족 및 저항

자격 격차 및 훈련

디지털 기술이 부족하고 교육 제공이 부적절한 것은 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 직원들은 종종 가용 기능에 대한 지식이나 효과적으로 사용하는 능력이 부족합니다. 직원의 거의 3/4 직원은 직장에서 필요한 디지털 기술에 충분하지 않습니다. AI Technologies는 더 가파른 학습 곡선과 특수 노하우가 필요하다면이 문제를 강화합니다. 기존 교육 과정은 종종 부적절하고 너무 단기적이며 일상 업무에서 지속적인 지원을 제공하지 않습니다.

변화에 대한 저항

미지의 두려움, 직업 안보에 대한 우려 (특히 AI 및 자동화의 맥락에서), 확립 된 루틴을 포기하지 않는 것을 싫어하고, 새로운 도구 또는 프로세스의 이점에 대한 믿음이 부족하면 저항을 유발합니다. 이것은 최고 장벽 중 하나로 언급됩니다. 경영진의 부적절한 의사 소통은 종종 이러한 저항을 증가시킵니다.

사용자 통합 부족

선택 또는 구현 프로세스에 미래의 사용자가 참여하지 않고 새로운 도구가 도입되면 종종 솔루션에 적합하지 않고 수용이 적게됩니다. 의미와 목적 ( "왜?") 변경 사항은 사용자에게 명확하게 전달되어야합니다. UAT (사용자 수락 테스트) 단계는 종종 신중하게 계획되고 수행되지 않은 경우 사용자의 실제 요구를 포착하지 못합니다.

인지 과부하 및 복잡성

직원들은 점점 더 많은 응용 프로그램에 직면하여 마찰 손실과 사용이 줄어들 수 있습니다. 적응은 끊임없이 도구와 기능을 변경하기가 어렵거나 변경하기가 어렵습니다. 소프트웨어 자체는 본질적으로 복잡하거나 덜 직관적이거나 제대로 설계되지 않아 수용을 억제 할 수 있습니다.

기술 장애물 : 복잡성, 통합 문제 및 기존 시스템

도구 복잡성

소프트웨어 자체는 과도한 복잡성, 비논리적 인 사용자 인터페이스 또는 열악한 설계를 사용할 수 있습니다. AI 도구에는 추가적인 기술적 복잡성이 있습니다.

통합 문제

다른 도구간에 원활한 통합이 없으면 데이터 사일로, 중단 된 작업 프로세스 및 사용자 간의 좌절이 발생합니다. AI를 기존 시스템 환경에 통합하는 것은 특별한 도전입니다. 타사 통합에 대한 의존성은 추가 위험을 숨길 수 있습니다. API는 통합에 중요하지만 특정 노하우가 필요하며 종종 균일 표준이 부족합니다.

ALTS 시스템 (레거시 시스템)

구식 IT 인프라 및 기존 응용 프로그램은 최신 도구 및 브레이크 디지털 혁신 이니셔티브의 도입을 방해합니다. 오래된 시스템의 마이그레이션은 종종 복잡하고 비싸다.

데이터 문제

데이터 품질 부족, 데이터 가용성이 좋지 않으며 부적절한 데이터 거버넌스는 특히 AI 프로젝트에 큰 장애물입니다. 데이터 보호 및 데이터 보안은 또한 AI 채택에 대한 상당한 장벽을 나타냅니다.

부적합한 도구 선택

실제 비즈니스 요구 사항이나 프로세스와 일치하지 않는 도구에 대한 결정 또는 부적합한 공급자의 선택은 종종 이니셔티브의 실패로 이어집니다.

조직 요인 : 전략 부족, 리더십 지원 부족 및 자원 부족

명확한 비전 및 전략이 누락되었습니다

디지털 혁신에 대한 명확한 전략, 불분명 한 목표 또는 중요한 비즈니스 목표에 대한 방향이 부족하면 종종 디지털화 이니셔티브의 실패로 이어집니다. 많은 회사들이 종이에 디지털 전략을 가지고 있지만 구현으로 인해 실패합니다. 특히 특정 AI 전략은 종종 누락됩니다.

부적절한 리더십 지원

헌신 부족, 가시적 지원 부족 (후원) 및 관리 수준을 통한 부적절한 후원은 변화 노력을 약화시킵니다. 관리자는 원하는 행동에 부응하거나 요구 사항 자체에 대한 이해가 부적절하지 않을 수 있습니다.

자원 제한

예산, 시간 및 직원, 특히 자격을 갖춘 IT 및 AI 전문가의 부족은 중요한 장벽입니다.

조직 사일로

다른 부서 나 팀 간의 의사 소통과 협력 부족은 도구의 통합 사용과 어려운 전반적인 변형 프로세스를 방해합니다.

성공 측정 부족

툴 채택을 측정하기위한 주요 수치 (KPI)의 정의 및 박해에 어려움이있어 효율성 증가 또는 ROI는 투자를 더욱 어렵고 통제 개선 조치로 만듭니다.

문화적 측면

변화에 대한 저항은 종종 기업 문화에 뿌리를두고 있습니다. 혁신 문화가 부족하거나 부적절한 데이터를 부수는 사고로 인해 AI의 도입을 방해 할 수 있습니다.

잠재적 인 테이블

다음 표는 디지털 및 AI 도구의 최적 사용에 반대하는 가장 일반적인 장벽을 요약합니다.

디지털 및 AI 도구 사용을위한 일반적인 장벽

디지털 및 AI 도구 사용에 대한 일반적인 장벽은 인적 요소, 기술 장애물 및 조직 요인의 세 가지 주요 범주에서 비롯됩니다. 자격 부족과 훈련 부족은 인적 요소에서 중심적인 역할을하며, 이는 역량, 입양 및 실수로 이어질 수 있습니다. 또한, 직업 상실에 대한 저항과 두려움은 수용 및 지연 진전을 억제합니다. 기술적 장애물에는 좌절과 비 효율성을 유발하고 사용 손상을주는 도구의 복잡성과 불쾌감이 포함되어 있으며, 기존 기존 시스템으로의 통합 부족이 포함되어 데이터 사일로와 프로세스 중단을 유발하고 효율성을 방해합니다. 조직 차원에서, 명확한 전략은 종종 누락되어 오해의 노력과 자원이 낭비됩니다. 또한 관리 지원이 부족하여 리소스와 지원이 누락되어 프로젝트를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 결국, 시간, 돈 또는 인력 부족과 같은 자원 제한은 종종 프로젝트 지연, 과부하 또는 프로젝트를 철거하기도합니다.

장벽의 분석은 거의 분리되지 않은 것처럼 보이지만 복잡한 연동 시스템을 형성한다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 관리 지원 부족은 종종 분명한 전략과 교육 조치의 자금 조달로 이어집니다. 부적절한 훈련은 악화 된 자격 격차를 악화시키고 두려움과 저항을 증가시킵니다. 적절한 교육 또는 변경 관리가없는 복잡한 도구는 필연적으로 수용이 적습니다. 통합 부족과 같은 기술적 문제는 종종 계획이 좋지 않은 증상이며 부적절한 교차 협력이 부적절합니다. 따라서 전체적인 접근 방식이 필수적입니다.

낮은 사용의 근본적인 이유는 종종 "왜"적자에 있습니다. 새로운 도구 또는 프로세스의 구체적인 이점과 부가 가치를 바꾸는 행동을하는 최종 사용자를 명확하게 전달하고 입증 할 수는 없습니다. 사용자가 새로운 도구가 자신의 작업을 더 쉽게 만들거나 향상시키는 방법을 인식하지 못하면 학습 노력을 취하는 인센티브는 부족합니다.

또한 AI의 도입은 기존 디지털 도구의 적응에서 기존의 브레이킹 포인트를 강화합니다. 자격, 저항, 통합 및 전략 분야의 도전은 AI의 추가 복잡성 수준 (데이터 요구 사항, 윤리, 비용, 특별 재능)에 의해 증가합니다. 이미 기본 디지털 채택과 싸우고있는 회사는 AI 구현이 훨씬 더 어려울 것입니다.

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도구 가치를 극대화하기위한 전략 : 수용 및 역량 촉진

장벽을 극복하고 디지털 도구의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 직원의 기술과 조직 변화를 지원하고 지원하는 대상 전략이 필요합니다.

역량 구조 : 현대 훈련, 재교육 및 지속적인 학습

독특한 훈련을 넘어서십시오

성공적인 도구 사용은 초기 입문 이벤트 이상의 것이 필요합니다. 지속적인 역할 -특이 적 및 상황 관련 학습 제공이 필요하며, 이는 사용자의 소프트웨어 및 요구에 따라 증가합니다.

학습 기회로서 사용자 수락 테스트 (UAT)

UAT 단계는 기술 테스트로 간주 될뿐만 아니라 사용자 교육, 피드백 수집 및 수락 촉진을위한 초기 기회로 간주되어야합니다. 실제 최종 사용자는 조기에 통합되어 테스트 작업을 적절하게 준비해야합니다.

효과적인 훈련 방법

구조화 된 과정, 자체 학습 모듈, 트레인 트레이너 접근, 멘토링, 잘 관리 된 지식 데이터베이스 및 FAQ뿐만 아니라 응용 프로그램의 상황에 관계없이 직접 도움이되는 다양한 방법의 혼합이 종종 가장 효과적입니다 (DAP 참조). AI 훈련의 경우, 작전 (“어떻게?”)를 전달할뿐만 아니라 기본적인 이해 (“무엇입니까/할 수있는/무엇입니까?”), 윤리적 측면 및 기술의 한계를 다루는 것이 특히 중요합니다.

혜택과 워크 플로에 중점을 둡니다

교육은 도구가 사용자의 구체적인 문제를 해결하는 방법에 중점을두고 목록 기능 만 대신 일일 작업 프로세스에 현명하게 통합 될 수 있어야합니다.

역량 개발 전략

기업은 대상 업 스키 및리스 킹 프로그램을 통해 일반적인 디지털 자격 격차를 해결해야합니다.

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인간 페이지 관리 : 효과적인 변화 관리 및 커뮤니케이션

변경 관리를 일찍 통합합니다

프로젝트 관리에 관한 프로젝트의 시작부터 변경 관리를 계획하고 수행해야합니다. PROSCI 데이터에 따르면 우수한 변화 관리가 프로젝트의 성공 가능성을 크게 증가시킵니다.

구조화 된 접근법 (예 : Prosci Adkar)

Adkar (인식, 욕망, 지식, 능력, 다시 팔로워)와 같은 확립 된 모델은 변화 과정을 통해 개인과 체계적으로 동반 할 수있는 프레임 워크를 제공합니다.

명확한 의사 소통 전략

포괄적 인 커뮤니케이션 계획이 필수적입니다. 다른 채널에 대한 정기적이고 개방적이고 투명한 정보를 제공해야합니다. 직원에 대한 비전, 목표, 정당화, 일정 및 영향을 명확하게 전달해야합니다. 고려 사항은 사전에 해결되어야합니다. 커뮤니케이션은 이상적으로 신뢰할 수있는 발신자 (예 : 관리자)로부터 나와야합니다.

장애를 최소화하십시오

직원에 대한 부정적인 영향을 계획하고 쿠션해야합니다. 여기에는 자원 제공 및 지원 제공 및 가능한 역할에 대한 명확성이 포함됩니다.

건설적으로 저항을 만듭니다

저항의 원인을 이해해야합니다. 목표는 공개 커뮤니케이션, 영향을받는 사람들의 통합 및 장점을 보여주는 것을 통해이를 전환하는 것입니다.

안전한 수락 : 리더십 지원 및 직원 자격

적극적이고 가시적 인 후원

최고 경영 수준 (C-Suite)의 결정적인 역할은 충분히 강조 될 수 없습니다. 그것은 변화를 적극적으로 홍보하고, 비전을 전달하고, 자원을 제공하며, 원하는 행동을 보여 주어야합니다. 적극적인 후원은 변화 이니셔티브의 가장 중요한 성공 요인입니다.

챔피언을 활성화하십시오

팀 내의 소위 변경 챔피언 또는 슈퍼 사용자는 동료를 지원하고 비공식 교육을 제공하며 승수로 행동 할 수 있도록 식별하고 가능해야합니다.

사용자 통합 및 피드백

이해 관계자, 특히 최종 사용자는 조기 및 지속적으로 통합되어야합니다. 피드백은 적극적으로 잡고 개선에 사용해야합니다.

사용자 센터링

새로운 도구 및 프로세스의 설계 및 구현은 사용자의 실제 요구에 지속적으로 초점을 맞추고 일상 업무를 개선하는 것을 목표로해야합니다.

기술 지원 : 디지털 채택 플랫폼 (DAP)의 역할

DAP의 기능

DAP는 기존 애플리케이션의 추가 계층으로 배치 된 소프트웨어 솔루션 (예 : WhatFix, ut aution, pendo, walkmen)입니다. 그들은 컨텍스트에 민감한 지침, 대화식 연습, 도움 및 각 소프트웨어 내에서 직접 온 보딩 지원을 제공합니다.

장점

DAP는 온 보딩을 가속화하고, 교육 시간과 비용을 줄이고, 지원 문의 횟수를 줄이고, 응용 프로그램 역량을 높이고, 사용 분석을 제공 할 수 있습니다. Gartner는 조직의 70%가 2025 년까지 DAP를 사용할 것이라고 예측합니다.

변화 관리의 역할

DAP는 지식과 기술 (Adkar 모델의 지식 및 능력)을 습득하고 지속적인 지원을 통해 고정 (직무) 홍보를 촉진함으로써 변화 관리의 전술 도구 역할을 할 수 있습니다.

잠재적 인 테이블

다음 표는 도구 수용 및 역량을 촉진하기위한 입증 된 관행을 요약합니다.

도구 수용 및 역량을 촉진하기위한 모범 사례

도구 수용 및 역량을 홍보하기위한 모범 사례에는 몇 가지 전략적 접근 방식이 포함됩니다. 역량 구조의 영역에서, 기술을 높이고 홍보하는 데 지속적이고 역할 특이 적 훈련이 필수적입니다. 변경 관리를 통해 저항과 불확실성을 최소화하기 위해 조기 및 통합 변경 관리가 권장됩니다. 리더십과 자격은 중심적인 역할을하며, 적극적인 경영진 후원은 필요한 지원과 자원이 모두 보장되도록합니다. 동시에, 피드백 루프에 의해 사용자의 통합이 중요하며 관련성과 개인적인 책임을 촉진합니다. 기술적 인 수준에서 DAP (Digital Bubly Platforms) 또는 인앱 보조금 구현은 주문형 지원 제공 및 사용 효율 측정을 지원합니다.

성공 전략 분석은 도구 사용을 촉진하는 것이 지속적인 프로세스라는 것을 보여줍니다. 초기 구현을 넘어서는 교육, 지원, 의사 소통 및 강화에 지속적인 노력이 필요합니다. 리더십은 Linchpin으로 결정화됩니다. 회사 경영을 통한 적극적이고 가시적 인 후원은 저항을 극복하고 성공으로 이어지기 위해 가장 강조되는 가장 강력한 요소입니다. 이 약속 없이는 다른 노력이 쉽게 어울립니다. 결국 DAP와 같은 기술은 채택을 지원할 수 있지만 전략을 대체 할 수는 없습니다. 그들은 지식과 기술을 부여하기 위해 귀중한 전술 보조제이지만, 포괄적이고 잘 계획된 변화 관리 및 교육 전략에서 일하는 것이 가장 좋습니다.

기초를 마련하십시오 : 중요한 성공 요인

기업은 디지털 도구의 고급 사용을 지속적으로 사용하고 자동화 및 보안의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 기술 통합, 데이터 품질 및 조직 변화 능력을 통해 견고한 기반을 만들어야합니다.

통합 아키텍처 : API 및 원활한 연결성의 중요성

사일로 오픈

효율적이고 자동화 된 프로세스를위한 가장 큰 장애물 중 하나는 조직 및 기술 사일로입니다. 시스템 간의 통합 부족은 수동 데이터 전송, 중복 및 비 효율성으로 이어집니다. 따라서 원활한 데이터 흐름을 가능하게하고 엔드 투 엔드-엔드 프로세스 자동화를 구현하기 위해서는 잘 생각 된 통합 전략이 필수적입니다.

API의 역할

APIS (Application Programming Interfaces)는 서로 다른 소프트웨어 시스템이 서로 통신하고 데이터를 자동으로 교체 할 수있는 기술적 브릿지입니다. 잘 문서화되고 안전하며 신뢰할 수 있으며 표준화 된 API는 성공적인 통합을 위해 중요합니다.

통합의 장점

성공적인 통합은 수많은 장점을 제공합니다. 데이터는 시스템 경계에서 실시간으로 동기화되어 데이터 품질과 일관성을 향상시킵니다. 예를 들어 CRM, ERP 및 마케팅 자동화 시스템을 연결하여 워크 플로 자동화의 가능성을 확장합니다. 궁극적으로 균일 한 데이터 기반은 건전한 비즈니스 결정을 가능하게합니다.

통합 전략

회사는 통합에 대한 전략적 접근이 필요합니다. 여기에는 올바른 API의 신중한 선택, 비용, 확장 성, 보안 및 공급자 지원과 같은 요소를 고려할뿐만 아니라 IPAAS (Integration Platforms) 또는 SAP Integration Suite 또는 APIX-Drive와 같은 특정 도구를 사용하여 인터페이스 관리를 단순화하는 것이 포함됩니다. 통합 노력의 성공은 종종주기 시간 감소 및 오류 최소화와 같은 자동화 지표의 개선으로 직접 측정 할 수 있습니다.

연료로서의 데이터 : KI 및 자동화를위한 데이터 품질 및 거버넌스 보장

데이터는 기본입니다

데이터는 AI의 "생명 엘릭서"이며 모든 효과적인 자동화의 기초입니다. 데이터 품질이 불가피하게 불가피하게 나쁜 결과로 이어집니다.“쓰레기, 쓰레기 아웃”원칙은 특정 정도에 적용됩니다.

데이터 거버넌스의 정의

데이터 거버넌스는 데이터베이스를 관리하기 위해 지침, 표준, 프로세스 및 역할로 구성된 가장 중요한 프레임 워크를 나타냅니다. 목표는 회사 전체의 데이터의 가용성, 유용성, 무결성 및 안전을 보장하는 것입니다.

AI/자동화의 의미

고품질의 잘 관리되는 데이터는 다음에 필수적입니다.

• 신뢰할 수있는 AI 모델 : 왜곡 감소 (바이어스), 결과에 대한 정확도 및 신뢰 구조 개선.
• 효과적인 자동화 : 자동화 된 프로세스가 올바른 데이터를 기반으로하고 의도 한대로 작동하는지 확인하십시오.
• 준수 : 법적 규정 준수 (예 : GDPR/GDPR, CCPA).
• 보안 : AI 모델을 교육하거나 자동화 된 워크 플로우에 사용되는 민감한 데이터 보호.

중요한 거버넌스 관행

중심 관행에는 데이터 품질 표준의 정의, 지속적인 모니터링 및 데이터 조정 프로세스 설정이 포함됩니다. 또한 메타 데이터 관리 (데이터 카탈로그에 의해 종종 지원됨), 명확한 액세스 제어 규칙, 데이터 수명주기 관리, 명확한 책임의 정의 (데이터 소유권/청지기 직분), 데이터 원산지 및 사용 추적 (데이터 계보/프로방스), 지침의 중심 관리 및 윤리적 데이터 사용 보장도 중요합니다.

데이터 거버넌스를위한 AI

흥미롭게도 KI는 데이터 조정, 검증, 모니터링 및 준수 테스트를 자동화하여 데이터 품질 및 거버넌스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

보안 지속 가능성 : 조직의 앵커 변경 관리

영구 상태로 변경하십시오

디지털 혁신과 새로운 도구의 도입은 완료된 프로젝트가 아니라 지속적인 프로세스입니다. 따라서 회사는 변화를 변화시키는 능력이 영구적으로 확립되어 있어야합니다.

내부 성숙도를 개발하십시오

조직은 변화 관리 분야에서 자신의 성숙도를 평가하고 더 발전시켜야합니다. 여기에는 구축 기술, 표준화 된 프로세스 구축 및 변화에 긍정적 인 문화 촉진이 포함됩니다.

변경 관리를 통합합니다

변화 관리 원칙은 일일 프로세스, 프로젝트 관리 방법 및 관리 관행에 확실하게 통합되어야합니다.

피드백 루프 및 적응

수락을 모니터링하고 초기 단계에서 새로운 도전을 인식하고 시간이 지남에 따라 전략을 조정하기 위해 지속적인 피드백 루프를 설정하는 것이 중요합니다. 정의 된 메트릭을 사용하여 성공을 측정하고 추적해야합니다.

성공 요인에 대한 분석은 기본 삼각형을 보여줍니다. 디지털 및 AI 도구의 성공적인 고급 사용은 세 가지 종속 열 통합, 데이터 거버넌스 및 변경 관리를 기반으로합니다. 한 영역의 약점은 다른 영역의 안정성을 손상시킵니다. Advanced Automation (섹션 II)은 종종 교차 시스템 데이터 흐름이 필요하며, 이는 강력한 통합이 필요합니다. AI (섹션 II, III)의 효과는 신뢰할 수 있고 잘 관리되는 데이터에 비판적으로 의존합니다. 이러한 기술 솔루션의 구현과 사용자의 성공적인 적응에는 강력한 변화 관리가 필요합니다.

신뢰를 구축하기 위해 AI의 사용이 증가하는 데 데이터 거버넌스는 특히 협상 할 수 없습니다. 많은 AI 시스템의 "블랙 박스"특성과 막대한 양의 데이터에 대한 의존성은 데이터를 신중하게 관리하지 않으면 상당한 위험 (편향, 데이터 보호 위반, 오류)을 만듭니다. 따라서 이러한 위험을 줄이고 AI 지원 프로세스 및 지식의 수용 및 사용에 필요한 사용자 및 이해 관계자의 신뢰를 얻는 데 강력한 데이터 거버넌스가 필수적입니다.

결국, 변화 능력은 경쟁 우위로 발전합니다. 성숙하고 확고하게 고정 된 변화 관리 능력을 구축하는 조직은 기술 진보에 지속적으로 적응하고 디지털 투자로부터 지속 가능한 가치를 끌어들이는 데 더 잘 갖추어져 있습니다. 섹션 IV에 설명 된 채택 장벽에 실패한 경쟁 업체보다 새로운 도구, 기능 및 프로세스를 더 빠르고 효과적으로 조정할 수 있습니다.

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디지털 도구의 잠재력 : 회사가 자동화 및 보안을 극대화하는 방법

분석에 따르면 독일 기업의 디지털 도구의 높은 채택률에도 불구하고 자동화 및 프로세스 신뢰성에 대한 상당한 잠재력은 사용되지 않습니다. 자주 인용되는 30-50%의 낮은 부하는 활성화가 상당한 효율성 이득과 위험 지원을 약속하는 고급 기능을 언급 할 가능성이 높습니다. 장벽은 다양하며 자격 부족 및 변화 저항과 같은 인적 요소, 복잡성 및 통합 문제와 같은 기술 장애물뿐만 아니라 전략 부족 및 리더십 지원 부족과 같은 조직의 결함을 포함합니다.

이러한 격차를 마치고 AI를 포함한 디지털 투자의 전체 가치를 구현하려면 전략적이고 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 이는 직원의 역량 구조, 전문 변화 관리 및 강력한 리더십을 기술 및 데이터 관련 기본 사항 (통합, 데이터 거버넌스)의 생성과 결합해야합니다.

관리자를위한 조치 권장 사항

1. 사용 분석에 대한 의무 : 중앙 디지털 및 AI 도구가 실제로 잠재력에 비해 실제로 어떻게 사용되는지에 대한 공식적인 평가를 위반합니다. 초점은 자동화 및 보안 기능에 있어야합니다. 가능한 경우 데이터 수집에 분석 도구 또는 DAP를 사용하십시오.
2. 새로운 획득을 구매하기 전에 기능 활성화 우선 순위 : 먼저, 새로운 도구에 대한 추가 투자가 이루어지기 전에 대상 교육, 프로세스 조정 및 미사용 기능 구성을 통해 기존 플랫폼의 가치를 극대화하는 데 중점을 둡니다.
3. 변화 관리를 전략적 우선 순위로 설정 : 내부 변화 관리 기술의 구조에 투자하고 처음부터 모든 디지털 이니셔티브에 통합하십시오. 중대한 변화를 위해 관리 수준을 통해 적극적이고 가시적 인 후원을하십시오.
4. 지속적인 학습 및 지원 프로그램을 작성하십시오 : 독특한 교육을 넘어서 역할 특정 학습 경로를 확립하십시오. 필요한 경우 DAP로이를 지원하고 워크 플로의 응용 프로그램 및 구체적인 이점에 중점을 둡니다.
5. 강력한 데이터 거버넌스 설정 (특히 AI의 경우) : AI 이니셔티브의 신뢰할 수 있고 윤리적 인 스케일링을위한 기본 요구 사항으로 정의 된 역할, 지침 및 품질 표준을 갖춘 명확한 데이터 거버넌스 프레임을 구현하십시오.
6. 전략적 통합로드 맵 개발 : 명확한 API 전략 및 잠재적으로 통합 플랫폼에 투자하여 데이터 사일로를 분해하고 자동화에 데이터 흐름이 중요합니다.
7. 사용자 피드백 및 능력의 문화 홍보 : 사용자의 지속적인 피드백을위한 메커니즘을 만들고 필요 및 테스트 솔루션의 정의에서 초기 단계에 포함 시키십시오 (UAT에 대한 모범 사례 적용).
8. 중요한 요소 측정 : 공구 사용, 프로세스의 효율성 이득, 보안 개선 및 사용자의 진도를 추구하고 ROI를 증명할 수있는 사용자의 역량 및 만족도를 정의하십시오.

이러한 권장 사항을 지속적으로 구현함으로써 회사는 디지털 도구의 잠재력과 실제 사용 간의 격차를 해소하여 프로세스 자동화 및 보안 강화에 중대한 진전을 이룰 수 있습니다.

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