30-50% ongebruikte digitale werktools in marketing- en verkoop-AI-tools worden ook beïnvloed naast CRM en ERP

Het ongebruikte potentieel van digitale tools: potentieel voor automatisering en procesbetrouwbaarheid in Duitse bedrijven

De digitale transformatie vordert in Duitse bedrijven, maar er blijft een paradox bestaan: hoewel de acceptatiegraad voor digitale werkhulpmiddelen hoog zijn, blijft een aanzienlijk deel van hun potentieel, vooral met betrekking tot automatisering en beveiligingsfuncties, ongebruikt. De schatting van slechts 30-50% in het gebruikersverzoek weerspiegelt waarschijnlijk het gebruik van geavanceerde functies, niet het basisgebruik van de tools. Deze discrepantie tussen bezit en werkelijke waardecreatie is een belangrijke, vaak over het hoofd geziene kans. Bestaande tools zoals CRM, ERP-systemen, samenwerkingsplatforms en in toenemende mate ook AI-gebaseerde oplossingen bieden een aanzienlijk potentieel om de procesefficiëntie door automatisering te vergroten en de veerkracht van de organisatie te verbeteren door verhoogde procesbetrouwbaarheid.

📊 Veel bedrijven gebruiken slechts 30-50 % van hun digitale tools. Paradoxaal genoeg blijven AI -tools vaak ongebruikt

De analyse identificeert centrale barrières die in de weg staan ​​van volledige uitputting van dit potentieel. Bovenal omvat dit kwalificatiekloven en onvoldoende trainingsmaatregelen, weerstand tegen veranderingen in het personeelsbestand, de complexiteit van de technologieën zelf, uitdagingen in integratie in bestaande IT -landschappen en een gebrek aan strategische focus en consistente ondersteuning van management.

Om deze kloof te dichten en de volledige waarde van digitale investeringen te realiseren, moeten bedrijven een multidimensionale strategie volgen. De kernpijlers zijn een mensgericht veranderingsbeheer, de oprichting van een cultuur van continu leren, de implementatie van robuuste gegevensbeheerstructuren-vooral voor AI-applicaties, die zorgt voor naadloze toolintegratie via API's en een onmiskenbare inzet voor het managementniveau voor digitale ontwikkeling. De volgende aanbevelingen bieden bedrijven een strategisch raamwerk om de intensiteit van het gebruik van hun digitale tools te vergroten en daarmee aanzienlijke vooruitgang te boeken in automatisering en procesbetrouwbaarheid.

Geschikt hiervoor:

• Onafhankelijke AI -platforms als een strategisch alternatief voor Europese bedrijven

De status quo: gebruik van digitale en AI -tools in bedrijven

De digitale penetratie van het Duitse bedrijfslandschap is goed gevorderd, maar de pure beschikbaarheid van tools zegt weinig over hun werkelijke diepte van gebruik en de resulterende toegevoegde waarde. Een nadere beschouwing van de adoptiepercentages versus daadwerkelijk gebruik onthult een aanzienlijke kloof.

Adoptie versus daadwerkelijk gebruik: een inventaris

De fundamentele acceptatie van gevestigde digitale kantoor- en zakelijke toepassingen in Duitsland is indrukwekkend hoog. Volgens de Bitkom Digital Office Index 2024 gebruiken bijna alle bedrijven (98%) ERP -applicaties (Enterprise Resource Planning). CRM -systemen (klantrelatiebeheer) zijn ook wijdverbreid met 91%, een significante toename vergeleken met 77% in 2022. ECM -oplossingen voor Enterprise Content Management (ECM) zijn te vinden in 84% van de bedrijven (2022: 76%). Elk bedrijf gebruikt ten minste één digitale kantooroplossing. Deze cijfers tonen aan dat toegang tot standaard digitale tools in Duitse bedrijven landelijk wordt gegeven en niet het primaire obstakel vertegenwoordigt.

Er is daarentegen de goedkeuring van kunstmatige intelligentie (AI). Hoewel rente en bereidheid om te beleggen hoog zijn - 40% van de bedrijven is van plan om volgend jaar AI te gebruiken, en 46% plant investeringen in de komende vijf jaar - de werkelijke implementatie is zelfs aanzienlijk lager en meer heterogeen. In 2024 gebruikte ongeveer 17% van de Duitse bedrijven AI. Dit toont een duidelijke kloof tussen sectoren en bedrijfsgroottes: de industrie is een pionier met 31% AI -gebruik, terwijl de servicesector achterblijft. Het verschil tussen grote bedrijven (75% gebruikt AI) en MKB (slechts 16%) is bijzonder opvallend. Internationale vergelijkingen tonen vergelijkbare trends: Amerikaanse studies vinden de AI -acceptatie op bedrijfsniveau, afhankelijk van de methodologie, tussen 5% en 40%, maar duiden op een snelle groei. Global geeft aan dat 40% van de bedrijven AI gebruiken, nog eens 42% evalueert het gebruik. Volgens een McKinsey -enquête gebruikt KI meer dan driekwart van de bedrijven in ten minste één bedrijfsfunctie. Dit geeft aan dat AI -adoptiestation wint, maar nog minder vastgesteld en aanzienlijk variabeler is dan met traditionele digitale tools.

De claim van een gebruikspercentage van slechts 30-50% verhoogd in het gebruikersverzoek moet worden overwogen in de context van deze adoptiegegevens. Het is onwaarschijnlijk dat dit aantal betrekking heeft op het basisgebruik van de wijdverbreide ERP- of CRM -systemen. Het bewijs geeft eerder aan dat deze schatting de bezetting van geavanceerde functies of de uitputting van het volledige potentieel van de software betekent. Gartner wijst erop dat onvoldoende gebruikerservaringen met applicaties het noodzakelijk maken om Digital Adoption Solutions (DAS) te gebruiken. Studies en rapporten stellen dat het potentieel van digitale media vaak niet is uitgeput, vooral bij het MKB. Een Muuuh-groepsonderzoek toonde aan dat 73% van de CRM-gebruikers geen aanhangers van hun eigen software zijn, wat duidt op ontevredenheid, die vaak verband houdt met het gebrek aan bruikbaarheid of niet-vermoeiende van het verwachte voordeel. Het initiële uitgangspunt van de lage capaciteit is daarom geldig, maar verwijst hoogstwaarschijnlijk naar de diepte van het gebruik en de activering van meer waardevolle maar complexere functies.

De perceptie van digitalisering in het bedrijf heeft ook een deel. Terwijl bijna 40% van de werkzaamheden in Duitsland hun bedrijf als extreem of zeer digitaal classificeren, vereist een derde van de catch -UP de digitale werkorganisatie en 64% van de bedrijven ziet zichzelf als een achterstand. Dit onderstreept de discrepantie tussen de pure beschikbaarheid van tools en hun effectieve, transformerende gebruik. Een aanzienlijk deel van de werknemers voelt ook niet voldoende voor de noodzakelijke digitale vaardigheden.

Er zijn specifieke patronen bij het gebruik van AI. Werknemers gebruiken hulpmiddelen zoals Chatt meer privé (54,3%) of gemengd (27,8%) als exclusief voor werk (17,9%). De meest voorkomende applicaties in bedrijven zijn klantenservice (56%), cyberbeveiliging (51%), digitale assistenten (47%), CRM (46%) en voorraadbeheer (40%). Hoewel 75% van de werknemers gelooft dat generatieve AI hun productiviteit kan verhogen en dat het gebruik snel groeit, beschrijft slechts 1% van de managers het gebruik van AI in hun bedrijf als "volwassen", dwz volledig geïntegreerd in workflows en aanzienlijke bedrijfsresultaten leveren.

Het verlies van waarde: kwantificering van de gemiste kansen

De substructuur van digitale tools leidt tot een aanzienlijk verlies van waarde en suboptimaal rendement op investering (ROI) voor massale kosten op het gebied van digitale transformatie. Als automatiseringsfuncties ongebruikt blijven, handmatig, blijven inefficiënte processen bestaan. Als geïntegreerde veiligheidsfuncties niet worden geactiveerd of geconfigureerd, neemt het risico op beveiligingsincidenten en nalevingsovertredingen toe.

Het ongebruikte productiviteitspotentieel is aanzienlijk. Studies geven aan dat de meetbare productiviteitstoename toeneemt door AI-gebruik, zelfs met het huidige, nog steeds lage gebruiksniveau (bijvoorbeeld 0,1-0,9% groei van de arbeidsproductiviteit). Op de lange termijn wordt het potentieel geschat op 1,5 procentpunten over tien jaar en werden de stijgingen van 43% gemeten in specifieke taken. Leverancier van oplossingen voor digitale acceptatie zoals WhatFix Report Productivity stijgt met 35% en een vermindering van de training met 60% door hun platforms. Deze getallen illustreren de concrete waarde die kan worden verhoogd door effectiever gereedschapsgebruik.

Bovendien is substructuur een strategisch concurrentierisico. Bedrijven die hun digitale tools en AI -systemen volledig uitputten, bereiken een hogere efficiëntie, behendigheid en innovatieve kracht. U kunt sneller reageren op marktwijzigingen en nieuwe bedrijfsmodellen ontwikkelen ("Composeerbare bedrijven" zijn 80% sneller bij het implementeren van nieuwe functies). Bedrijven die in het fundamentele gebruik van risico blijven, het risico lopen de verbinding te verliezen en hun marktpositie in gevaar te brengen.

De analyse van de status -quo onthult dus een "adoptie -illusie": hoge implementatiepercentages van kernsystemen zoals ERP en CRM suggereren digitale volwassenheid, die echter een diepgaande substructuur van geavanceerde functies voor automatisering en veiligheid verslijt. Deze kloof tussen aanwezigheid en werkelijke competentie is het kernprobleem. Dit patroon wordt versterkt in AI -technologieën. De AI -adoptie groeit snel en herbergt een enorm potentieel, maar de gebruikskloof is waarschijnlijk nog meer uitgesproken vanwege hogere complexiteit, gegevensafhankelijkheid, ethische zorgen en grotere kwalificatietekorten dan met traditionele tools. De discrepantie tussen MKB -bedrijven en grote bedrijven is hier bijzonder duidelijk. Er is tenslotte vaak een discrepantie tussen de perceptie van werknemers met betrekking tot de digitalisering van hun bedrijf en hun eigen vermogen of het daadwerkelijke gebruik van geavanceerde toolfuncties. Deze verkeerde inschatting kan de inspanningen om het gebruik te verhogen belemmeren, omdat de behoefte mogelijk niet wordt herkend.

Geschikt hiervoor:

• De verkoopparadox-vergeet de verkooptrechter: de Customer Journey is dode-ondanks AI, Automation en CRM!

Detecteren automatiseringspotentieel door diepere gereedschapsgebruik

Veel bedrijven hebben al geïnvesteerd in krachtige digitale tools, maar gebruiken vaak slechts een fractie van hun automatiseringsvaardigheden. Het braakpotentieel in CRM, ERP -systemen, samenwerkingsplatforms en AI -tools is aanzienlijk en kan worden opgeheven door gerichte activering van bestaande functies.

Beyond the Basics: over het hoofd geziene werkflowautomatiseringsfuncties (CRM, ERP, samenwerkingsplatforms)

CRM -automatisering

Moderne CRM -systemen bieden veel meer dan alleen contact opnemen met gegevensbeheer. Vaak omvatten ongebruikte functies de automatisering van taken (bijv. Herinneringen voor follow-ups), de definitie van workflowregels voor de automatische toewijzing van leads of de escalatie van servicevallen en het geautomatiseerde creëren van rapporten over verkoopprestaties of klanttevredenheid. Multi-channel communicatieautomatisering maakt het mogelijk om klanten consequent aan te spreken via verschillende kanalen (e-mail, sociale media). Integratie met andere systemen, zoals ERP- of marketingautomatiseringstools, is vaak beschikbaar, maar wordt niet volledig benut om naadloze klantenservice en verkoopproces te garanderen. De redenen voor het lage gebruik zijn vaak in een slechte implementatie, gebrek aan aanpassing aan specifieke processen of onvoldoende acceptatie bij gebruikers.

ERP -automatisering

ERP -systemen worden vaak voornamelijk gebruikt voor kernfuncties zoals financiële boekhouding en planning van hulpbronnen, terwijl verdere automatiseringsopties inactief zijn. Voorbeelden hiervan zijn de oprichting van workflowautomatisering voor goedkeuringsprocessen, bijvoorbeeld voor bestellingen (goedkeuringen van inkooporder), de geautomatiseerde verwerking van invoerberekeningen met behulp van OCR en op regels gebaseerde toewijzing of de optimalisatie van het stockvoorraadbeheer door geautomatiseerde ordersuggesties of waarschuwingsberichten bij lage aandelen. De integratie van het ERP -systeem met andere operationele systemen (CRM, supply chain management) is cruciaal voor continue procesautomatisering en transparantie, maar wordt vaak verwaarloosd. Een veel voorkomende reden voor het falen van ERP -automatiseringsprojecten is de onvoldoende analyse en illustratie van de onderliggende bedrijfsprocessen vóór de implementatie.

Automatisering in samenwerkingsplatforms (M365/Workspace)

Toonaangevende samenwerkingssuites zoals Microsoft 365 en Google Workspace bevatten krachtige maar vaak over het hoofd geziene tools voor workflowautomatisering:

• Google WorkSpace: AppSheet maakt het maken van aangepaste applicaties en de automatisering van workflows zonder programmeerkennis mogelijk. Google -formulieren kunnen worden gebruikt in combinatie met Google Sheets and Apps Script voor goedkeuringsprocessen en eenvoudige workflows. Uitgebreide filters en regels in Gmail kunnen e-mailbeheer en AI-gebaseerde functies in slimme canvas (documenten, bladen, dia's) automatiseren, bieden intelligente suggesties en bouwstenen om de efficiëntie te vergroten.
• Microsoft 365: Power Automats (voorheen Flow) is een krachtig hulpmiddel voor het maken van geautomatiseerde workflows in verschillende Microsoft- en derdentoepassingen. SharePoint biedt ook geïntegreerde workflowfuncties en de integratie van stroomautomaten in teams maakt automatisering van meldingen, vergunningen en taken rechtstreeks in de samenwerkingshub mogelijk. De naadloze integratie binnen het Microsoft -ecosysteem is een essentieel voordeel.

Geen code/lage codeplatforms

De opkomst van no-code/low-code platforms die vaak worden geïntegreerd in de grote suites of worden aangeboden als onafhankelijke oplossingen (bijv. Flowforma, Creatio, KissFlow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automats), democratiseert automatisering. Ze stellen gespecialiseerde gebruikers in staat om hun eigen automatiseringsoplossingen te maken zonder diepe programmeerkennis. Dit kan de automatiseringsinspanningen versnellen, maar vereist duidelijke richtlijnen, trainingscursussen en een bestuursstructuur om wilde groei en risico's te voorkomen.

Gebruik AI voor intelligente automatisering (gegevensanalyse, ondersteuning van taken, procesoptimalisatie)

Kunstmatige intelligentie verhoogt traditionele workflowautomatisering naar een nieuw stadium door cognitieve vaardigheden te brengen.

AI in de workflowautomatisering

• Intelligente documentverwerking (IDP): AI -modellen kunnen relevant zijn uit ongestructureerde documenten zoals facturen, documenten, contracten of e -mails extraheren en classificeren, wat de handmatige gegevensinvoer drastisch vermindert.
• Voorspellende vaardigheden: AI kan patronen in historische gegevens herkennen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Voorbeelden zijn het voorspellende onderhoud van machines (voorspellend onderhoud), de voorspelling van vraag en inventaris of de identificatie van veelbelovende verkoopkansen op basis van klantgedrag.
• Intelligent doorsturen en besluitvorming: AI kan de inhoud en stemming (sentiment) van vragen van klanten analyseren om deze automatisch door te sturen naar de juiste afdeling of de juiste werknemer. Het kan ook complexere beslissingen nemen binnen een geautomatiseerd proces dat verder gaat dan eenvoudige als-dan-dan-regels.

AI Assistant & Agents

Geïntegreerde AI -assistenten (zoals Microsoft Copilot, Google Gemini of ChatGPT ingebedde functies) kunnen verschillende taken automatiseren of ondersteunen: u genereert ontwerpen voor e -mails, rapporten of marketingteksten, vat lange documenten of vergaderingen samen, beantwoord vragen van werknemers over interne richtlijnen (HR, IT), help bij planning of ondersteunende gegevens. Dus -"Agentic AI" gaat nog een stap verder en kan meer complexe, multi -stage -taken uitvoeren door verschillende tools en informatiebronnen te gebruiken.

Robotic Process Automation (RPA) en intelligente automatisering

RPA geeft software-robots aan ("bots") die op regels gebaseerde, repetitieve taken automatiseren door de imitatie van menselijke interacties met gebruikersinterfaces (bijvoorbeeld gegevens van de ene applicatie naar de andere te kopiëren). Terwijl klassieke RPA afhankelijk is van gestructureerde gegevens en duidelijke regels, breidt de combinatie met AI (vaak aangeduid als intelligente automatisering of hyper -automatisering) de mogelijkheden aanzienlijk uit. AI stelt RPA-bots in staat om ongestructureerde gegevens te verwerken (bijvoorbeeld uit e-mails of PDF's), om contextgerelateerde beslissingen te nemen en te leren van ervaring. Toepassingsvoorbeelden zijn te vinden op bijna alle gebieden van het bedrijf:

• Financiën: geautomatiseerde rapportage, vergelijking van rekeningen, fraudedetectie, factuurverwerking.
• Human Resources: medewerker Onboarding/offboarding, salaris facturering, administratie van vakantietoepassingen.
• Klantenservice: geautomatiseerde antwoordnormvragen via chatbots, doorsturen van complexe cases, het bijwerken van klantgegevens.
• Leverancier en logistiek: voorraadbeheer, orderverwerking, optimalisatie van leveringsroutes.
• Gezondheidszorg: verwerking van verzekeringsclaims, planning, administratie van patiëntgegevens.
• Productie: orderverwerking, kwaliteitscontrole, leveranciersbeheer.

Potentiële tabel

De volgende tabel toont een voorbeeld van hoe vaak ongebruikte automatiseringsfuncties specifieke bedrijfsprocessen toewijzen en welke voordelen kunnen worden bereikt.

Toewijzing van ongebruikte automatiseringsfuncties voor bedrijfsprocessen

Toewijzing van ongebruikte automatiseringsfuncties voor bedrijfsprocessen - Afbeelding: Xpert.Digital

In de huidige digitale zakelijke wereld zijn er tal van ongebruikte automatiseringsfuncties die strategisch kunnen worden toegewezen aan verschillende bedrijfsprocessen om een ​​aanzienlijke toename van de efficiëntie te bereiken. Workflowregels zoals CRM -vergunningsregels voor kortingen kunnen de verkoopcyclus versnellen en zorgen voor consistentie in prijzen, waarbij platforms zoals Salesforce, Microsoft Dynamics 365 of SAP CRM worden gebruikt. Geen code/lage codeplatforms, zoals Power Automates of AppSheet voor reiskosten, verminderen de administratieve inspanningen en maken snellere vergoedingen mogelijk door integratie met Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma of Creatio. De AI-gebaseerde data-extractie (IDP) maakt een revolutie teweeg in geautomatiseerde boekhoud- en documentverwerking, wat leidt tot snellere betalingen en minder invoerfouten die worden geïmplementeerd in ERP-systemen zoals SAP en Oracle of gespecialiseerde IDP-tools met RPA+AI-componenten. Op het gebied van voorspellende analyse bieden AI -oplossingen voorspellende onderhoudswaarschuwingen voor productiesystemen, die niet -geplande uitvalstijden en onderhoudskosten minimaliseren, kunnen worden verlaagd, ondersteund door ERP/MES -systemen, IoT -platforms en gespecialiseerde AI -oplossingen. Ten slotte verbeteren AI -assistenten, Agentic AI en RPA -technologieën zoals Chatt/Copilot voor e -mailontwerpen of RPA voor mastergegevensonderhoud de communicatie -efficiëntie en verminderen ze de fouten van gegevensinvoer, implementeerbaar met M365 Copilot, Google Gemini, Uipath, Automation overal of blauw prism.

De analyse van het automatiseringspotentieel toont aan dat een aanzienlijk deel van de mogelijkheden al in de tools zit, waarvoor bedrijven al hebben betaald (CRM, ERP, M365/Workspace). De primaire uitdaging is vaak niet de aankoop van nieuwe tools, maar de activering en het gebruik van de bestaande, vaak krachtige maar over het hoofd geziene functies. Tegelijkertijd veroorzaakt de democratisering van automatisering een paradox zonder code/low-code tools: het kan de aanpassing versnellen door gespecialiseerde gebruikers mogelijk te maken, maar ook aanzienlijke risico's herbergt zonder voldoende bestuur, veiligheidsprotocollen en procesnormen [zie sectie III en VI]. Ten slotte fungeert AI als een expansielaag: het automatiseert niet alleen bestaande taken efficiënter, maar maakt ook volledig nieuwe vormen van automatisering en procesoptimalisatie mogelijk door de verwerking van ongestructureerde gegevens, voorspellingen en intelligente hulp, een kwalitatieve sprong in automatiseringspotentieel.

Integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken-afbeelding: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Dit AI -platform werkt samen met alle specifieke gegevensbronnen
  • Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en vele andere gegevensbeheersystemen
• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Uitdagingen die ons AI -platform oplost

• Een gebrek aan nauwkeurigheid van conventionele AI -oplossingen
• Gegevensbescherming en beveiligd beheer van gevoelige gegevens
• Hoge kosten en complexiteit van individuele AI -ontwikkeling
• Gebrek aan gekwalificeerde AI
• Integratie van AI in bestaande IT -systemen

Meer hierover hier:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

Het versterken van het procesbetrouwbaarheid door uitgebreide gereedschapsfuncties

Naast automatisering bieden digitale tools en AI -systemen vaak ongebruikte functies om de procesbetrouwbaarheid te vergroten. De activering van deze vaardigheden is cruciaal om risico's te minimaliseren, om de naleving te waarborgen en de veerkracht van bedrijfsprocessen te versterken.

Gebruik van uitgebreide toegangscontrole en identiteitsfuncties

Moderne zakelijke applicaties en platforms gaan veel verder dan eenvoudige wachtwoordaanmeldingen en bieden granulaire besturingsmechanismen, die vaak niet volledig zijn geconfigureerd of gebruikt. Dit is van toepassing op kernsystemen zoals ERP en CRM, evenals voor samenwerkingssuites (M365, Google Workspace) en gespecialiseerde toegangscontrolesystemen (Access Control Systems, ACS).

Rol -gebaseerde toegangscontrole (RBAC)

Een fundamenteel principe is de strikte definitie en handhaving van RBAC -richtlijnen. Er moet ervoor worden gezorgd dat gebruikers alleen toegang hebben tot de gegevens en functies die essentieel zijn voor hun specifieke rol. Veel systemen bieden hulpmiddelen om deze rollen te beheren, maar de eerste configuratie en voortdurende zorg vereisen zorg en strategische planning. Tools zoals BetterCloud kunnen het beheer van autorisaties in cloudomgevingen zoals Office 365 ondersteunen.

Identity Life Cycle Management

Een cruciaal, vaak verwaarloosd aspect van beveiliging is de automatisering van het gebruikersbeheer, met name het ontnemen. Wanneer werknemers het bedrijf verlaten of hun rol veranderen, moeten hun toegangsrechten onmiddellijk en volledig worden ingetrokken. Geïntegreerde tools of platforms voor identiteitsbeheer kunnen dit proces automatiseren en het risico van ongeautoriseerde toegang minimaliseren via verouderde accounts. Dit is een gebied waarin handmatige processen vatbaar zijn voor fouten en aanzienlijke beveiligingslacunes kunnen achterlaten.

Multi-factor authenticatie (MFA) & context-gerelateerde toegang

Hoewel MFA steeds meer standaard wordt, bieden veel platforms uitgebreide, contextgerelateerde toegangsrichtlijnen. Deze kunnen de toegang beperken op basis van factoren zoals de locatie van de gebruiker, de toestand van het gebruikte apparaat (apparaatgezondheid) of het tijdstip van de dag en dus een extra beveiligingsniveau creëren. Biometrische verificatiemethoden (vingerafdruk, gezichtsherkenning) kunnen ook worden geïntegreerd om het identiteitsonderzoek te versterken.

Specialized Access Control Systems (ACS)

Toegewijde AC's worden vaak gebruikt om fysieke locaties en kritieke IT -infrastructuur te beveiligen. Deze systemen bieden hardware (bijv. Kaartlezer, controller) en software om fysieke en logische toegang te beheren. Belangrijk maar soms over het hoofd gezien aspecten zijn de schaalbaarheid van de oplossing om de bedrijfsgroei bij te houden en de mogelijkheid om te integreren met andere veiligheidssystemen (bijv. Video -bewaking, alarmsystemen) voor uniform beveiligingsbeheer.

Geschikt hiervoor:

• AI voor SEO-AI-gebaseerde SEO-tools en generatieve motoroptimalisatie (GEO): uitgebreide ontwikkelingen, technologieën en praktische voorbeelden

Gebruik van geïntegreerde compliance- en monitoringtools

Veel platforms bevatten tools die kunnen bijdragen aan de naleving van voorschriften en monitoringactiviteiten, maar moeten actief worden gebruikt en geconfigureerd.

Licentiebeheer voor beveiliging

Het monitoren van licentie -gebruik dient niet alleen kostencontrole, maar is ook een belangrijke veiligheidsfactor. Inactieve gebruikersaccounts of niet -gebruikte licenties vertegenwoordigen potentiële aanvalsvectoren. Het aanvalsgebied kan worden verminderd door deze accounts te identificeren en te deactiveren. Gespecialiseerde tools kunnen helpen bij het beheer en de optimalisatie van licenties.

Gegevensverliespreventie (DLP)

Platforms zoals Microsoft 365 en Google Workspace hebben DLP -functies die de onbedoelde of kwaadaardige onderdelen van gevoelige gegevens (bijv. Klantgegevens, financiële informatie, intellectueel eigendom) kunnen identificeren en blokkeren via e -mail of cloudopslag. Deze regels moeten echter specifiek worden geconfigureerd voor de behoeften en risico's van het bedrijf om effectief te zijn.

Auditprotocollen en rapportage

Het gebruik van geïntegreerde auditprotocollen is essentieel om gebruikersactiviteiten, systeemwijzigingen en toegangspatronen te begrijpen. Veel systemen registreren deze gebeurtenissen in detail, maar de protocollen moeten regelmatig worden gecontroleerd of, beter nog, doorgestuurd naar centrale beveiligingsinformatie en evenementenbeheersystemen (SIEM) voor geautomatiseerde analyse. Het vermogen om te volgen is essentieel voor naleving en forensische studies.

Nalevingsfuncties

Tools kunnen specifieke nalevingscertificeringen hebben. Governance -platforms zoals CoreView of AvePoint Cloud Governance helpen bij het handhaven en volgen van de richtlijnen van de compliance in omgevingen zoals Office 365.

AI-ondersteunde beveiligingsverbeteringen

Kunstmatige intelligentie opent nieuwe kansen voor proactieve erkenning en verdediging tegen beveiligingsbedreigingen.

Anomali -detectie

AI -systemen kunnen leren welk "normaal" gedrag zich in een systeem of netwerk bevindt, en afwijkingen (afwijkingen) die kunnen duiden op veiligheidsincidenten. Specifieke toepassingsgevallen zijn onder meer:

• Fraudeherkenning: identificatie van ongebruikelijke transactiepatronen (bijv. Hoge hoeveelheden, ongebruikelijke plaatsen, snelle frequentie).
• Intrusiedetectie: herkenning van opvallend netwerkverkeer (bijv. Data -exiltratie, DDOS -aanvallen), verdachte registratietests of ongebruikelijk gebruikersgedrag.
• Eindpuntbeveiliging: het opsporen van malware of niet -geautoriseerde activiteiten op computers of mobiele apparaten.
• IAM -verbetering: alarm voor verdachte toegangsverzoeken, ongebruikelijke autorisatie -uitbreidingen of gecompromitteerde accounts.

Dreiging intelligentie en voorspelling

AI kan enorme hoeveelheden bedreigingsgegevens (bedreigingsfeeds) analyseren om prioriteit te geven aan relevante risico's, om aanvalspatronen (TTPS - tactieken, technieken en procedures) te herkennen en zelfs om toekomstige aanvallen te voorspellen of zwakke punten te identificeren. AI kan ook worden gebruikt om het donkere web op gestolen toegangsgegevens of geplande aanvallen te controleren.

Geautomatiseerde reactie op incidenten

AI kan de eerste stappen automatiseren die een veiligheidsincident bevatten, b.v. Door getroffen systemen te isoleren, het blokkeren van kwaadaardige IP -adressen of gecompromitteerde rekeningen deactiveren, die de responstijd verkorten.

Potentiële tabel

De volgende tabel koppelt vaak ongebruikte beveiligingsfuncties met specifieke risico's die u kunt aanpakken.

Toewijzing van ongebruikte beveiligingsfuncties voor risicoreductie

Toewijzing van ongebruikte beveiligingsfuncties voor risicoreductie - Afbeelding: Xpert.Digital

De toewijzing van ongebruikte beveiligingsfuncties voor risicoreductie omvat verschillende functionele categorieën, de specifieke voorbeelden en toepassingsgebieden voor relevante platforms en tools kunnen rekening worden gehouden. Op het gebied van toegangscontrole biedt een gedetailleerde RBAC -configuratie ondersteuning bij het voorkomen van ongeautoriseerde toegang of overtredingen van gegevensbescherming, die kunnen worden bereikt, bijvoorbeeld met M365/Azure AD, Google Workspace Admin of ERP/CRM -beveiligingsinstellingen. Naast deze maatregel levert geautomatiseerde verdorvenheid ook een beslissende bijdrage aan het minimaliseren van voortdurende machtigingen en het bijbehorende insider -risico, met IAM -systemen, HR -systeemintegraties en M365- of Google -werkruimteoplossingen.

In de categorie Compliance en Surveillance zorgen ze geconfigureerd voor de geconfigureerde DLP -regels bescherming tegen de afwatering van gevoelige gegevens, die wordt ondersteund door applicaties zoals M365 Security & Compliance of het Google Workspace Security Center. Actieve auditlogboekanalyse speelt ook een belangrijke rol bij het voorkomen van nalevingsovertredingen of een gebrek aan traceerbaarheid van processen. Siem -systemen zoals Splunk of QRadar, evenals de loggegevens van M365 en Google Workspace zijn hier waardevolle tools.

Op het gebied van AI-beveiliging wordt AI-gebaseerde anomalieherkenning gebruikt als een maatregel tegen accountpromotie en ongeautoriseerde penetratie. Dit wordt bereikt met behulp van gespecialiseerde AI -beveiligingsplatforms of specifieke functies zoals Azure AD -identiteitsbescherming.

De analyse van de veiligheidsfuncties maakt duidelijk dat effectieve procesbetrouwbaarheid grotendeels afhankelijk is van de juiste configuratie en het gebruik van de functies ingebed in standaard zakelijke toepassingen (M365, Workspace, ERP, CRM). Het aftrekken van deze functies leidt rechtstreeks op beveiligingskloven, ongeacht investeringen in speciale beveiligingstools. Tegelijkertijd heeft automatisering in beide richtingen een impact op de veiligheid: het kan de beveiliging vergroten (bijvoorbeeld door geautomatiseerde verdorvenheid of patching), maar slecht beveiligde automatiseringstools (bijv. RPA-bots met te hoge rechten, niet-gereguleerde low-code apps) kunnen zelf zwakke punten worden. Dit onderstreept de noodzaak om veiligheidsaspecten rechtstreeks in de automatiseringsstrategie te integreren. Ten slotte is de effectiviteit van AI-gebaseerde beveiligingstools (Anomali-detectie, dreigingsvoorspelling) fundamenteel afhankelijk van de kwaliteit, volledigheid en governance van de onderliggende gegevens. Slechte gegevenskwaliteit leidt onvermijdelijk tot onbetrouwbare AI -beveiligingsresultaten (valse alarmen of over het hoofd geziene bedreigingen), die de cruciale rol van gegevensbeheer onderstrepen (zie sectie VI).

Diagnose van de gebruikskloof: hoofdbarrières en uitdagingen

Om de kloof te overbruggen tussen het potentieel van digitale hulpmiddelen en het daadwerkelijke gebruik ervan, is het cruciaal om de onderliggende obstakels te begrijpen. Deze kunnen grofweg worden onderverdeeld in menselijke, technologische en organisatorische factoren.

De menselijke factor: kwalificatietekorten, gebrek aan training en weerstand

Kwalificatiekloven en training

Een gebrek aan digitale vaardigheden en onvoldoende trainingsaanbiedingen zijn een van de grootste hindernissen. Werknemers missen vaak de kennis van beschikbare functies of de mogelijkheid om ze effectief te gebruiken. Bijna driekwart van de werknemers voelen zich niet voldoende voor de digitale vaardigheden die nodig zijn op het werk. AI-technologieën versterken dit probleem met een steilere leercurve en de behoefte aan gespecialiseerde knowhow. Bestaande trainingscursussen zijn vaak ontoereikend, te korte termijn en bieden geen continue ondersteuning in het dagelijks werk.

Weerstand tegen veranderingen

De angst voor het onbekende, zorgen over werkzekerheid (vooral in de context van AI en Automation), de afkeer van het opgeven van gevestigde routines en een gebrek aan overtuiging in de voordelen van nieuwe tools of processen stimuleren de weerstand. Dit wordt genoemd als een van de topbarrières. Onvoldoende communicatie van de kant van het management verhoogt deze weerstanden vaak.

Gebrek aan gebruikersintegratie

Als nieuwe tools worden geïntroduceerd zonder toekomstige gebruikers bij het selectie- of implementatieproces te betrekken, leidt dit vaak tot een slechte pasvorm van de oplossing en lage acceptatie. De betekenis en het doel ("Waarom?") De verandering moet duidelijk worden overgedragen aan gebruikers. Fasen van de gebruikersacceptatietests (UAT) kunnen vaak niet de werkelijke behoeften van de gebruikers vastleggen als ze niet zorgvuldig worden gepland en uitgevoerd.

Cognitieve overbelasting en complexiteit

Werknemers worden geconfronteerd met een groeiend aantal toepassingen, wat kan leiden tot wrijvingsverliezen en minder gebruik. De aanpassing maakt het moeilijk om constant tools en functies te wijzigen of te wijzigen. De software zelf kan inherent complex zijn, minder intuïtief of slecht ontworpen, wat de acceptatie remt.

Technologische hindernissen: complexiteit, integratieproblemen en oude systemen

Gereedschapscomplexiteit

De software zelf kan gebruik maken van overmatige complexiteit, een onlogische gebruikersinterface of slecht ontwerp. AI -tools hebben extra technische complexiteit.

Integratie -uitdagingen

Het ontbreken van naadloze integratie tussen verschillende tools leidt tot gegevenssilo's, onderbroken werkprocessen en frustratie tussen gebruikers. De integratie van AI in bestaande systeemlandschappen is een speciale uitdaging. De afhankelijkheid van integraties van derden kan extra risico's verbergen. API's zijn cruciaal voor integratie, maar vereisen een specifieke knowhow en er is vaak een gebrek aan uniforme normen.

ALTS Systems (Legacy Systems)

Verouderde IT -infrastructuur en oude toepassingen belemmeren de introductie van moderne tools en remmen digitale transformatie -initiatieven. De migratie van oude systemen is vaak complex en duur.

Gegevensproblemen

Een gebrek aan gegevenskwaliteit, slechte beschikbaarheid van gegevens en onvoldoende gegevensbeheer zijn enorme obstakels, vooral voor AI -projecten. Gegevensbescherming en gegevensbeveiliging vormen ook aanzienlijke barrières voor de AI -acceptatie.

Selectie van ongeschikte tools

De beslissing voor tools die niet overeenkomen met de werkelijke zakelijke vereisten of processen of de keuze van een ongeschikte provider leidt vaak tot het falen van het initiatief.

Organisatorische factoren: gebrek aan strategie, gebrek aan leiderschapsondersteuning en tekort aan hulpbronnen

Duidelijke visie en strategie missen

Het ontbreken van een duidelijke strategie voor digitale transformatie, onduidelijke doelstellingen of een gebrek aan oriëntatie op de overkoepelende bedrijfsdoelstellingen leidt vaak tot het falen van digitaliseringsinitiatieven. Veel bedrijven hebben een digitale strategie op papier, maar falen vanwege de implementatie. Vooral een specifieke AI -strategie ontbreekt vaak.

Onvoldoende ondersteuning van leiderschap

Een gebrek aan toewijding, gebrek aan zichtbare ondersteuning (sponsoring) en onvoldoende steun door het managementniveau ondermijnen de transformatie -inspanningen. Managers mogen het gewenste gedrag niet waarmaken of hebben een onvoldoende begrip van de vereisten zelf.

Resource -beperkingen

Een gebrek aan budget, tijd en personeel- vooral in gekwalificeerde IT- en AI-specialisten- is een belangrijke barrière.

Organisatorische silo's

Slechte communicatie en gebrek aan samenwerking tussen verschillende afdelingen of teams belemmeren het geïntegreerde gebruik van tools en moeilijke overkoepelende transformatieprocessen.

Gebrek aan succesmeting

Moeilijkheden in de definitie en vervolging van sleutelcijfers (KPI's) om de goedkeuring van het gereedschap, de toename van de efficiëntie of de ROI te meten, maakt investeringen moeilijker en controlemaatregelen voor controle.

Culturele aspecten

Weerstand tegen veranderingen is vaak diep geworteld in de bedrijfscultuur. Een gebrek aan innovatiecultuur of onvoldoende gegevensgestuurd denken kan de introductie van AI belemmeren.

Potentiële tabel

De volgende tabel vat de meest voorkomende barrières samen die zich verzetten tegen optimaal gebruik van digitale en AI -tools.

Veel voorkomende barrières voor het gebruik van digitale en AI -tools

Gemeenschappelijke barrières voor het gebruik van digitale en AI Tools-Image: Xpert.Digital

Veel voorkomende barrières voor het gebruik van digitale en AI -tools zijn het gevolg van drie hoofdcategorieën: de menselijke factor, technologische hindernissen en organisatorische factoren. Kwalificatietekorten en gebrek aan training spelen een centrale rol in de menselijke factor, wat kan leiden tot lage competentie, adoptie en fouten. Bovendien belemmeren weerstand en angst voor verlies van baan acceptatie en vertragen de voortgang. Technologische hindernissen omvatten de complexiteit en onvriendelijkheid van tools die frustratie en inefficiëntie veroorzaken en dus het gebruik beïnvloeden, evenals het gebrek aan integratie in bestaande oude systemen die gegevenssilo's en procesonderbrekingen veroorzaken en de efficiëntie belemmeren. Op organisatieniveau ontbreken duidelijke strategieën vaak, wat verkeerd gerichte inspanningen en middelen worden verspild. Er is ook een gebrek aan managementondersteuning, die projecten in gevaar kan brengen omdat middelen en ondersteuning ontbreken. Resource -beperkingen zoals tijd, geld of personeelstekorten leiden immers vaak tot projectvertragingen, overbelastingen of zelfs om projecten te slopen.

De analyse van de barrières laat zien dat ze zelden geïsoleerd lijken, maar een complex, in elkaar grijpende systeem vormen. Een gebrek aan managementondersteuning leidt bijvoorbeeld vaak tot een onduidelijke strategie en onderfinanciering van trainingsmaatregelen. Ontoereikende training verergerde op zijn beurt de kwalificatiekloven en verhoogde angsten en weerstand. Complexe tools zonder adequate training of verandermanagement leiden onvermijdelijk tot lage acceptatie. Technologische problemen zoals gebrek aan integratie zijn vaak symptomen van slechte planning en onvoldoende kruisafdeling samenwerking. Een holistische benadering is daarom essentieel.

Een fundamentele reden voor het lage gebruik ligt vaak in het "waarom" tekort: het is niet mogelijk om duidelijk te communiceren en de eindgebruikers aan te tonen wiens gedrag is om het concrete voordeel en de toegevoegde waarde van de nieuwe tools of processen te veranderen. Als gebruikers niet herkennen hoe een nieuwe tool hun werk gemakkelijker maakt of verbetert, ontbreekt de stimulans om de moeite van het leren te doen, vooral als de oude routines "goed genoeg" werken.

Bovendien maakt de introductie van AI de bestaande breekpunten aan bij het aanpassing van traditionele digitale tools. Uitdagingen op het gebied van kwalificaties, weerstand, integratie en strategie worden verhoogd door de extra complexiteitsniveaus van AI (gegevensvereisten, ethiek, kosten, speciale talenten). Bedrijven die al vechten met de Digital Adoption Fundamentele adoptie zullen AI -implementatie nog moeilijker vinden.

AI & XR-3D-renderingmachine: vijf keer expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket, R&D XR, PR & SEM-beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Strategieën om de toolwaarde te maximaliseren: promotie van acceptatie en competentie

Om de barrières te overwinnen en het volledige potentieel van digitale tools te benutten, zijn gerichte strategieën vereist die de vaardigheden van werknemers en organisatorische verandering ontwikkelen en ondersteunen en ondersteunen.

Competentiestructuur: moderne training, omscholing en continu leren

Ga verder dan unieke training

Succesvolle tool -gebruik vereist meer dan alleen initiële inleidende gebeurtenissen. Continue, rolspecifieke en context -gerelateerde leeraanbiedingen zijn noodzakelijk, die groeien met de software en behoeften van gebruikers.

Gebruikersacceptatietests (UAT) als een leerkans

De UAT -fase moet niet alleen worden beschouwd als een technische test, maar ook als een vroege kans voor gebruikerstraining, feedbackverzameling en om acceptatie te bevorderen. Echte eindgebruikers moeten vroeg worden geïntegreerd en voldoende voorbereid zijn op hun testtaken.

Effectieve trainingsmethoden

Een mix van verschillende methoden is vaak het meest effectief: gestructureerde cursussen, zelflerenmodules, trein-de-trainer benaderingen, mentoring, goed onderhouden kennisdatabases en veelgestelde vragen en contextgevoelige hulp rechtstreeks in de toepassing (zie DAP's). In het geval van AI -training is het vooral niet alleen belangrijk om de operatie over te brengen ("hoe?"), Maar ook om basiskennis aan te pakken ("wat is/kan/wat niet?"), Ethische aspecten en limieten van technologie.

Focus op voordelen en workflow

Training moet zich concentreren op hoe de tools concrete problemen van de gebruikers oplossen en verstandig kunnen worden geïntegreerd in hun dagelijkse werkprocessen in plaats van alleen noteringsfuncties.

Strategie voor competentieontwikkeling

Bedrijven moeten de algemene digitale kwalificatiekloof aanpakken via gerichte UPSKY- en reservelprogramma's.

Geschikt hiervoor:

• Kunstmatige intelligentie: The Path of Island Solutions to the Integrated Digital AI-strategie met behulp van het voorbeeld van Otto in e-commerce

Beheer de menselijke pagina: effectief veranderingsbeheer en communicatie

Veranderingsbeheer vroegtijdig integreren

Veranderingsbeheer moet worden gepland en uitgevoerd vanaf het begin van een project over projectmanagement. Prosci -gegevens tonen aan dat uitstekend verandermanagement de kans op succes van projecten drastisch verhoogt.

Gestructureerde benadering (bijv. Prosci Adkar)

Gevestigde modellen zoals Adkar (bewustzijn, verlangen, kennis, bekwaamheid, opnieuw volgen) bieden een raamwerk om individuen systematisch te vergezellen door het veranderingsproces.

Duidelijke communicatiestrategie

Een uitgebreid communicatieplan is essentieel. Het moet regelmatige, open, transparante informatie over verschillende kanalen bieden. Visie, doelen, rechtvaardiging, planning en effecten op de werknemers moeten duidelijk worden gecommuniceerd. Overweging moet proactief worden aangepakt. De communicatie moet idealiter afkomstig zijn van betrouwbare afzenders (bijvoorbeeld managers).

Minimaliseer aandoeningen

Negatieve effecten op werknemers moeten worden gepland en gedempt. Dit omvat het verstrekken van middelen en ondersteuning, evenals duidelijkheid over mogelijke rollen.

Constructief weerstand tegenkomen

De oorzaken van weerstand moeten worden begrepen. Het doel is om dit te converteren door middel van open communicatie, integratie van de getroffen degenen en het tonen van voordelen.

Veilige acceptatie: leiderschapsondersteuning en kwalificaties van medewerkers

Actief en zichtbare sponsoring

De beslissende rol van het topmanagementniveau (C-suite) kan niet genoeg worden benadrukt. Het moet de verandering actief bevorderen, de visie communiceren, middelen bieden en het gewenste gedrag tonen. Actieve sponsoring is de belangrijkste succesfactor voor veranderingsinitiatieven.

Schakel kampioenen in

Zogenaamde wijzigingskampioenen of supergebruikers binnen de teams moeten worden geïdentificeerd en in staat om collega's te ondersteunen, informele training te bieden en als multiplicatoren te fungeren.

Gebruikersintegratie en feedback

Stakeholders, met name de eindgebruikers, moeten vroeg en continu worden geïntegreerd. Feedback moet actief worden ingehaald en worden gebruikt voor verbetering.

Gebruikerscentrum

Ontwerp en implementatie van nieuwe tools en processen moet zich consequent concentreren op de werkelijke behoeften van gebruikers en zijn gericht op het verbeteren van hun dagelijkse werk.

Technologische ondersteuning: de rol van digitale adoptieplatforms (DAP's)

Functionaliteit van DAP's

DAP's zijn softwareoplossingen (bijv. Whatfix, nuttig, pendo, walkmen) die worden gelegd als een extra laag bestaande applicaties. Ze bieden contextgevoelige instructies, interactieve walkthroughs, hulp en onboarding-ondersteuning rechtstreeks binnen de respectieve software.

Voordelen

DAP's kunnen onboarding versnellen, trainingstijden en kosten verminderen, het aantal ondersteunende vragen verminderen, de toepassingscompetentie verhogen en gebruiksanalyses bieden. Gartner voorspelt dat 70% van de organisaties DAP's tegen 2025 zullen gebruiken.

Rol in verandermanagement

DAP's kunnen dienen als een tactisch hulpmiddel in veranderingsbeheer door de verwerving van kennis en vaardigheden (kennis en bekwaamheid in het Adkar -model) te vergemakkelijken en verankering (purforcement) te bevorderen door continue ondersteuning.

Potentiële tabel

De volgende tabel vat de bewezen praktijken samen om de acceptatie en competentie van tools te bevorderen.

Best practices om toolacceptatie en competentie te bevorderen

Best practices om toolacceptatie en competentie-beeld te bevorderen: xpert.digital

Best practices voor het bevorderen van de acceptatie en competentie van tools omvatten verschillende strategische benaderingen. Op het gebied van competentiestructuur is continue, rol -specifieke training essentieel om vaardigheden te vergroten en te bevorderen. Met verandermanagement wordt vroeg en geïntegreerd veranderingsbeheer aanbevolen om weerstand en onzekerheden te minimaliseren. Leiderschap en kwalificatie spelen een centrale rol, met actieve executive sponsoring zorgt ervoor dat zowel de nodige ondersteuning als de middelen zijn gegarandeerd. Tegelijkertijd is de integratie van gebruikers cruciaal door feedbacklussen om relevantie en persoonlijke verantwoordelijkheid te bevorderen. Op technologisch niveau ondersteunt de implementatie van digitale acceptatieplatforms (DAP) of in-APS-hulp de levering van ondersteuning op aanvraag en het meten van gebruiksefficiëntie.

De analyse van de strategieën voor succes toont aan dat het promoten van gereedschapsgebruik een continu proces is, is geen eenmalige gebeurtenis. Het vereist voortdurende inspanningen in training, ondersteuning, communicatie en versterking, ver buiten de eerste implementatie. Het leiderschap kristalliseert als een spil: actieve, zichtbare sponsoring door het bedrijfsmanagement is de krachtigste factor die het meest wordt benadrukt om weerstand te overwinnen en tot succes te leiden. Zonder deze toewijding bruisen andere inspanningen gemakkelijk. Technologieën zoals DAP's kunnen immers de acceptatie ondersteunen, maar kunnen een strategie niet vervangen. Het zijn waardevolle tactische hulpmiddelen om kennis en vaardigheden te geven, maar het is het beste om te werken in een uitgebreide, goed geplande veranderingsbeheer- en trainingsstrategie.

Leg de basis: kritische succesfactoren

Om het geavanceerde gebruik van digitale tools duurzaam te garanderen en hun volledige potentieel voor automatisering en beveiliging te verhogen, moeten bedrijven een solide basis leggen van technologische integratie, gegevenskwaliteit en organisatorische veranderingen.

Integratiearchitectuur: het belang van API's en naadloze connectiviteit

Silo's open

Een van de grootste hindernissen voor efficiënte, geautomatiseerde processen zijn organisatorische en technologische silo's. Een gebrek aan integratie tussen systemen leidt tot handmatige gegevensoverdracht, ontslagen en inefficiënties. Een goed doordachte integratiestrategie is daarom essentieel om naadloze gegevensstroom mogelijk te maken en om end-to-end-end-procesautomatisering te implementeren.

De rol van API's

Toepassingsprogrammeerinterfaces (API's) zijn de technologische bruggen waarmee verschillende softwaresystemen met elkaar kunnen communiceren en gegevens automatisch kunnen vervangen. Welnu -gedocumenteerde, veilige, betrouwbare en gestandaardiseerde API's zijn cruciaal voor succesvolle integratie.

Voordelen van integratie

Succesvolle integratie biedt tal van voordelen: gegevens worden in realtime gesynchroniseerd over systeemgrenzen, wat de gegevenskwaliteit en consistentie verbetert. Het breidt de mogelijkheden van workflowautomatisering uit, bijvoorbeeld door CRM-, ERP- en marketingautomatiseringssystemen te koppelen. Uiteindelijk maakt een uniforme gegevensbasis goede zakelijke beslissingen mogelijk.

Integratiestrategie

Bedrijven hebben een strategische benadering van integratie nodig. Dit omvat de zorgvuldige selectie van de juiste API's, de overweging van factoren zoals kosten, schaalbaarheid, beveiliging en providerondersteuning, evenals het gebruik van integratieplatforms (IPAA's) of specifieke tools zoals de SAP Integration Suite of Apix-Drive om het beheer van de interfaces te vereenvoudigen. Het succes van integratie -inspanningen kan vaak direct worden gemeten aan verbeteringen in automatiseringsindicatoren zoals cyclustijdvermindering en foutminimalisatie.

Gegevens als brandstof: zorgen voor gegevenskwaliteit en governance voor KI & Automation

Gegevens zijn fundamenteel

Gegevens zijn het "Life Elixir" van de AI en de basis voor elke effectieve automatisering. Slechte gegevenskwaliteit leidt onvermijdelijk tot slechte resultaten - het principe "afval in, Garbage Out" is in een bepaalde mate van toepassing.

Definitie van gegevensbeheer

Gegevensbeheer verwijst naar het overkoepelende raamwerk - bestaande uit richtlijnen, normen, processen en rollen - om databases te beheren. Het doel is om de beschikbaarheid, bruikbaarheid, integriteit en veiligheid van de gegevens in het hele bedrijf te waarborgen.

Betekenis voor AI/Automatisering

Gegevens van hoge kwaliteit zijn essentieel voor:

• Betrouwbare AI -modellen: reductie van vervormingen (bias), verbetering van de nauwkeurigheid en vertrouwensstructuur in de resultaten.
• Effectieve automatisering: zorg ervoor dat geautomatiseerde processen zijn gebaseerd op correcte gegevens en functie zoals bedoeld.
• Naleving: naleving van wettelijke voorschriften (bijv. GDPR/GDPR, CCPA).
• Beveiliging: bescherming van gevoelige gegevens die worden gebruikt voor het trainen van AI -modellen of in geautomatiseerde workflows.

Belangrijke bestuurspraktijken

Centrale praktijken omvatten de definitie van normen voor gegevenskwaliteit, hun continue monitoring en het opzetten van processen voor gegevensaanpassing. Ook belangrijk zijn het beheer van metagegevens (vaak ondersteund door datacatalogi), Clear Access Control Rules, het beheer van de gegevenslevenscyclus, de definitie van duidelijke verantwoordelijkheden (gegevensbezit/rentmeesterschap), het volgen van de gegevensoorsprong en -gebruik (data lineage/Provance), een centraal beheer van richtlijnen en het waarborgen van ethisch gegevensgebruik.

AI voor gegevensbeheer

Interessant is dat KI kan worden gebruikt om de gegevenskwaliteit en het bestuur te verbeteren, bijvoorbeeld door gegevensaanpassing, validatie, monitoring- en compliance -tests te automatiseren.

Veilige duurzaamheid: Anchor Change Management in de organisatie

Verandering als een permanente staat

Digitale transformatie en de introductie van nieuwe tools zijn niet voltooide projecten, maar een continu proces. Daarom hebben bedrijven permanent vastgesteld vermogen nodig om verandering te veranderen.

Interne volwassenheid ontwikkelen

Organisaties moeten hun eigen volwassenheid op het gebied van verandermanagement evalueren en verder ontwikkelen. Dit omvat het bouwen van vaardigheden, het opzetten van gestandaardiseerde processen en het bevorderen van een cultuur die positief is over veranderingen.

Veranderingsbeheer integreren

Principes van verandermanagement moeten stevig worden geïntegreerd in de dagelijkse processen, in projectmanagementmethoden en in de managementpraktijken.

Feedbackslussen en aanpassing

Het is cruciaal om continue feedbacklussen op te zetten om de acceptatie te controleren, om in een vroeg stadium nieuwe uitdagingen te herkennen en de strategieën in de loop van de tijd aan te passen. Succes moet worden gemeten en gevolgd met behulp van gedefinieerde statistieken.

De analyse van de succesfactoren onthult een fundamentele driehoek: het succesvolle, geavanceerde gebruik van digitale en AI -tools is gebaseerd op de drie afhankelijke kolommen integratie, gegevensbeheer en veranderingsbeheer. Zwakke punten in één gebied ondermijnen de stabiliteit van anderen. Geavanceerde automatisering (sectie II) vereist vaak kruissysteemgegevensstroom, wat een robuuste integratie vereist. De effectiviteit van AI (sectie II, III) hangt kritisch af van betrouwbare, goed beheerde gegevens. De implementatie van deze technische oplossingen en hun succesvolle aanpassing door gebruikers vereist op hun beurt een sterk verandermanagement.

Gegevensbeheer is met name niet bespreekbaar voor het toenemende gebruik van AI om vertrouwen op te bouwen. De 'black box' -aard van veel AI -systemen en hun afhankelijkheid van enorme hoeveelheden gegevens creëren aanzienlijke risico's (vooringenomenheid, overtredingen van gegevensbescherming, fouten) als de gegevens niet zorgvuldig worden beheerd. Robuuste gegevensbeheer is daarom essentieel om deze risico's te verminderen en om het vertrouwen van gebruikers en belanghebbenden te winnen die nodig is voor de acceptatie en het gebruik van door AI ondersteunde processen en kennis.

Het vermogen om te veranderen ontwikkelt zich immers tot een concurrentievoordeel. Organisaties die een volwassen, stevig verankerde competentie voor verandermanagement bouwen, zijn beter uitgerust om zich continu aan te passen aan technologische vooruitgang en om duurzame waarde te halen uit hun digitale investeringen. U kunt nieuwe tools, functies en processen sneller en effectiever aanpassen dan concurrenten die falen op de in sectie IV beschreven adoptiebarrières.

Geschikt hiervoor:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

Potentieel van digitale tools: hoe bedrijven automatisering en beveiliging kunnen maximaliseren

De analyse heeft aangetoond dat, ondanks de hoge acceptatiegraad van digitale tools in Duitse bedrijven, een aanzienlijk potentieel voor automatisering en procesbetrouwbaarheid ongebruikt blijft. De vaak geciteerde lage belasting van 30-50% verwijst waarschijnlijk naar geavanceerde functies, waarvan de activering significante efficiëntiewinsten en risicovolle ondersteuning belooft. De barrières zijn hiervoor divers en omvatten menselijke factoren zoals kwalificatietekorten en veranderingsweerstand, technologische hindernissen zoals complexiteit en integratieproblemen, evenals organisatorische defecten zoals een gebrek aan strategieën en gebrek aan leiderschapsondersteuning.

Om deze kloof te sluiten en de volledige waarde van digitale investeringen, inclusief AI, te implementeren, is een strategische, holistische aanpak vereist. Dit moet de competentiestructuur van werknemers, professioneel verandermanagement en sterk leiderschap combineren met het creëren van technische en gegevensgerelateerde basisprincipes (integratie, gegevensbeheer).

Aanbevelingen voor actie voor managers

1. Mandaat voor een gebruiksanalyse: commissie Een formele evaluatie van hoe centrale digitale en AI -tools daadwerkelijk worden gebruikt in vergelijking met hun potentieel. De focus moet liggen op automatisering en beveiligingsfuncties. Gebruik waar mogelijk analysetools of DAP's voor gegevensverzameling.
2. Prioritering van functieactivering voordat u een nieuwe acquisitie koopt: richt u eerst op het maximaliseren van de waarde van bestaande platforms door middel van gerichte training, procesaanpassingen en de configuratie van ongebruikte functies voordat verdere investeringen in nieuwe tools worden gedaan.
3. Stel verandermanagement op als een strategische prioriteit: investeer in de structuur van interne veranderingsbeheervaardigheden en integreer deze vanaf het begin in alle digitale initiatieven. Maak actieve, zichtbare sponsoring via het managementniveau voor belangrijke veranderingen.
4. Zet continu leer- en ondersteuningsprogramma's op: ga verder dan unieke training en stel rolspecifieke, continue leerpaden op. Ondersteun dit indien nodig door DAP's en concentreer je op de toepassing in de workflow en het concrete voordeel.
5. Stel robuuste gegevensbeheer op (met name voor AI): implementeer een duidelijk kader voor gegevensbeheer met gedefinieerde rollen, richtlijnen en kwaliteitsnormen als een basisvereiste voor de betrouwbare en ethische schaling van AI -initiatieven.
6. Ontwikkel strategische integratie Roadmap: investeer in een duidelijke API -strategie en mogelijk in integratieplatforms om datasilo's af te breken en de gegevensstroom van cruciaal belang voor automatisering mogelijk te maken.
7. Bevorder de cultuur van gebruikersfeedback en vaardigheden: maak mechanismen voor continue feedback van gebruikers en neem ze op een vroeg stadium op in de definitie van behoeften en testoplossingen (toepassing van best practice voor UAT).
8. Meet wat belangrijk is: Definieer duidelijke belangrijke prestatie -indicatoren (KPI's) voor gereedschapsgebruik, efficiëntiewinst in processen, verbeteringen in beveiliging en voor de competentie en tevredenheid van de gebruikers om vooruitgang na te streven en de ROI te bewijzen.

Door deze aanbevelingen consequent te implementeren, kunnen bedrijven de kloof dichten tussen het potentieel van hun digitale tools en hun werkelijke gebruik en dus aanzienlijke vooruitgang boeken in de automatisering van processen en het versterken van hun beveiliging.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus