Oprócz CRM i ERP mają również 30-50% niewykorzystanych narzędzi do pracy w marketingu i sprzedaży-AI

Niewykorzystany potencjał narzędzi cyfrowych: potencjał automatyzacji i niezawodności procesu w niemieckich firmach

Cyfrowa transformacja rozwija się w niemieckich firmach, ale pozostaje paradoks: podczas gdy wskaźniki adopcji cyfrowych narzędzi pracy są wysokie, znaczna część ich potencjału, szczególnie w odniesieniu do funkcji automatyzacji i bezpieczeństwa, pozostaje nieużywana. Oszacowanie tylko 30-50% w żądaniu użytkownika prawdopodobnie odzwierciedla użycie zaawansowanych funkcji, a nie podstawowe użycie narzędzi. Ta rozbieżność między posiadaniem a faktyczną tworzeniem wartości stanowi znaczącą, często pomijaną szansę. Istniejące narzędzia, takie jak CRM, systemy ERP, platformy współpracy i coraz częściej również rozwiązania oparte na AI, zapewniają znaczny potencjał do zwiększenia wydajności procesu poprzez automatyzację i poprawę odporności organizacyjnej poprzez zwiększoną niezawodność procesu.

📊 Wiele firm używa tylko 30-50 % swoich narzędzi cyfrowych. Paradoksalnie narzędzia AI często pozostają nieużywane

Analiza identyfikuje centralne bariery, które stoją na drodze do całkowitego wyczerpania tego potencjału. Przede wszystkim obejmuje to luki kwalifikacyjne i nieodpowiednie środki szkoleniowe, odporność na zmiany siły roboczej, złożoność samych technologii, wyzwania w integracji z istniejącymi krajobrazami IT, a także brak strategicznego skupienia i spójne wsparcie ze strony zarządzania.

Aby zlikwidować tę lukę i zrealizować pełną wartość inwestycji cyfrowych, firmy muszą realizować strategię wielowymiarową. Podstawowe filary to zarządzanie zmianami skoncentrowanymi na człowieku, ustanowienie kultury ciągłego uczenia się, wdrożenie solidnych struktur zarządzania danymi-szczególnie dla aplikacji AI-zapewniająca bezproblemową integrację narzędzi za pośrednictwem interfejsów API i niepowtarzalne zaangażowanie w poziom zarządzania w rozwoju cyfrowym. Poniższe zalecenia oferują firmom strategiczne ramy w celu zwiększenia intensywności korzystania z ich narzędzi cyfrowych, a tym samym osiągnięcia znacznego postępu w automatyzacji i niezawodności procesu.

Nadaje się do:

• Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Status quo: użycie narzędzi cyfrowych i sztucznej inteligencji w firmach

Cyfrowa penetracja niemieckiego krajobrazu korporacyjnego dobrze się rozwijała, ale czysta dostępność narzędzi niewiele mówi o ich faktycznej głębokości użytkowania i wynikającej z tego wartości dodanej. Bliższe spojrzenie na wskaźniki adopcyjne w porównaniu z faktycznym użyciem ujawnia znaczną lukę.

Adopcja a faktyczne użycie: zapasy

Podstawowe przyjęcie ustalonych cyfrowych aplikacji biurowych i biznesowych w Niemczech jest imponująco wysokie. Według BitKom Digital Office Index 2024 prawie wszystkie firmy (98%) korzystają z aplikacji ERP (planowanie zasobów korporacyjnych). Systemy CRM (zarządzanie relacjami z klientami) są również szeroko rozpowszechnione z 91%, co stanowi znaczący wzrost w porównaniu z 77% w 2022 r. Rozwiązania zarządzania treścią korporacyjną (ECM) można znaleźć w 84% firm (2022: 76%). Każda firma używa co najmniej jednego cyfrowego rozwiązania biurowego. Liczby te pokazują, że dostęp do standardowych narzędzi cyfrowych w niemieckich firmach jest podawany w całym kraju i nie stanowi głównej przeszkody.

Natomiast istnieje przyjęcie sztucznej inteligencji (AI). Chociaż odsetki i gotowość do inwestowania są wysokie - 40% firm planuje korzystać z AI w przyszłym roku, a 46% planuje inwestycje w ciągu najbliższych pięciu lat - faktyczne wdrożenie jest nawet znacznie niższe i bardziej heterogeniczne. W 2024 r. Około 17% niemieckich firm korzystało z AI. Pokazuje to wyraźną lukę między sektorami i wielkościami korporacyjnymi: przemysł jest pionierem z 31% AI, podczas gdy sektor serwisowy pozostaje w tyle. Różnica między dużymi firmami (75% AI) a MŚP (tylko 16%) jest szczególnie uderzająca. Porównania międzynarodowe wykazują podobne trendy: badania USA lokalizują przyjęcie AI na poziomie firmy, w zależności od metodologii, od 5% do 40%, ale wskazują na szybki wzrost. Global wskazuje 40% firm do korzystania z AI, kolejne 42% ocenia stosowanie. Według ankiety McKinseya KI wykorzystuje ponad trzy czwarte firm w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Wskazuje to, że adopcja AI zyskuje jazdę, ale jest jeszcze mniej ustalona i znacznie bardziej zmienna niż w przypadku tradycyjnych narzędzi cyfrowych.

Roszczenie o wskaźniku użytkowania wynoszące tylko 30-50% podniesione w żądaniu użytkownika należy rozważyć w kontekście tych danych adopcyjnych. Jest mało prawdopodobne, aby liczba ta dotyczyła podstawowego zastosowania powszechnych systemów ERP lub CRM. Dowody wskazują raczej, że oszacowanie to oznacza obłożenie zaawansowanych funkcji lub wyczerpanie pełnego potencjału oprogramowania. Gartner wskazuje, że niewystarczające doświadczenia użytkownika z aplikacjami powodują korzystanie z cyfrowych rozwiązań adopcyjnych (DAS). Badania i doniesienia stwierdzają, że potencjał mediów cyfrowych często nie jest wyczerpany, szczególnie w MŚP. Badanie grupy MUUUH wykazało, że 73% użytkowników CRM nie jest zwolennikami własnego oprogramowania, co wskazuje na niezadowolenie, które często jest związane z brakiem użyteczności lub braku wzajemnego zapisania oczekiwanej korzyści. Początkowa przesłanka niskiej pojemności jest zatem ważna, ale najprawdopodobniej odnosi się do głębokości użytkowania i aktywacji bardziej cennych, ale bardziej złożonych cech.

Postrzeganie digitalizacji w firmie ma również część. Podczas gdy prawie 40% zatrudnionych w Niemczech klasyfikuje swoją firmę jako wyjątkowo lub bardzo cyfrowo, jedna trzecia połowów wymaga cyfrowej organizacji pracy, a 64% firm uważa się za marudera. Podkreśla to rozbieżność między czystą dostępnością narzędzi a ich skutecznym, transformacyjnym użyciem. Znaczna część pracowników nie wydaje się wystarczająca do niezbędnych umiejętności cyfrowych.

Istnieją specyficzne wzorce podczas korzystania z AI. Pracownicy używają narzędzi takich jak Chatt bardziej prywatnie (54,3%) lub mieszani (27,8%) jako wyłącznie do pracy (17,9%). Najczęstszymi aplikacjami w firmach są obsługa klienta (56%), bezpieczeństwo cybernetyczne (51%), asystenci cyfrowi (47%), CRM (46%) i zarządzanie zapasami (40%). Chociaż 75% pracowników uważa, że ​​generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć ich wydajność i że użycie szybko rośnie, tylko 1% menedżerów opisuje wykorzystanie AI w swojej firmie jako „dojrzałe”, IE całkowicie zintegrowało się z przepływami pracy i zapewnia znaczące wyniki biznesowe.

Utrata wartości: kwantyfikacja pominiętych możliwości

Podbudowa narzędzi cyfrowych prowadzi do znacznej utraty wartości i nieoptymalnego zwrotu z inwestycji (ROI) z powodu ogromnych wydatków w obszarze transformacji cyfrowej. Jeśli funkcje automatyzacji pozostają nieużywane, ręczne, nieefektywne procesy utrzymują się. Jeśli zintegrowane funkcje bezpieczeństwa nie są aktywowane ani skonfigurowane, wzrasta ryzyko incydentów bezpieczeństwa i naruszenia zgodności.

Niewykorzystany potencjał wydajności jest znaczny. Badania wskazują, że mierzalny wzrost wydajności dzięki zastosowaniu AI, nawet przy obecnym, nadal niskim poziomie stosowania (np. 0,1-0,9% wzrost wydajności pracy). W dłuższej perspektywie potencjał szacuje się na 1,5 punktu procentowego w ciągu dziesięciu lat, a wzrost o 43% mierzono w określonych zadaniach. Dostawca rozwiązań adopcyjnych cyfrowych, takich jak Whatfix Report Productivity wzrasta o 35% i zmniejszenie szkolenia o 60% przez swoje platformy. Liczby te ilustrują wartość konkretną, którą można podnieść za pomocą bardziej efektywnego użycia narzędzia.

Ponadto podbudowa jest strategicznym ryzykiem konkurencyjnym. Firmy, które w pełni wyczerpują swoje cyfrowe narzędzia i systemy AI, osiągają wyższą wydajność, zwinność i innowacyjną siłę. Możesz reagować szybciej na zmiany rynku i opracować nowe modele biznesowe („firmy kompozytowe” są 80% szybsze przy wdrażaniu nowych funkcji). Firmy, które pozostają w podstawowym ryzyku, ryzykują, że tracą związek i zagrażają swojej pozycji rynkowej.

Analiza status quo ujawnia zatem „iluzję adopcyjną”: wysokie wdrażanie systemów podstawowych, takich jak ERP i CRM, sugerują cyfrowe dojrzałość, która jednak zużywa głęboką podstrukturę zaawansowanych funkcji dla automatyzacji i bezpieczeństwa. Ta luka między obecnością a faktyczną kompetencją jest podstawowym problemem. Ten wzór jest wzmocniony w technologiach AI. Adopcja AI rośnie szybko i zawiera ogromny potencjał, ale luka w użyciu jest prawdopodobnie jeszcze bardziej wyraźna ze względu na większą złożoność, uzależnienie od danych, obawy etyczne i większe deficyty kwalifikacyjne niż w przypadku tradycyjnych narzędzi. Rozbieżność między MŚP a dużymi firmami jest tutaj szczególnie jasna. W końcu często występuje rozbieżność między postrzeganiem pracowników dotyczących digitalizacji ich firmy a własnymi zdolnościami lub faktycznym korzystaniem z zaawansowanych funkcji narzędzi. To błędne osądy może utrudniać wysiłki na rzecz zwiększenia użytkowania, ponieważ potrzeba może nie zostać rozpoznana.

Nadaje się do:

• Paradoks sprzedażowy Surnel Sprzedaży: Podróż klienta jest martwa AI, Automation i CRM!

Wykryć potencjał automatyzacji za pomocą głębszego użycia narzędzia

Wiele firm już zainwestowało w potężne narzędzia cyfrowe, ale często używa tylko ułamka swoich umiejętności automatyzacji. Potencjał odłogowy w CRM, systemach ERP, platformach współpracy i narzędzi AI jest znacząca i może być podnoszona przez ukierunkowaną aktywację istniejących funkcji.

Poza podstawami: Ocenione funkcje automatyzacji przepływu pracy (CRM, ERP, platformy współpracy)

Automatyzacja CRM

Nowoczesne systemy CRM oferują znacznie więcej niż tylko zarządzanie danymi kontaktowymi. Często nieużywane funkcje obejmują automatyzację zadań (np. Wspomnienia dotyczące działań kontrolnych), definicję zasad przepływu pracy dotyczące automatycznego przypisania potencjalnych klientów lub eskalacja przypadków usług, a także zautomatyzowane tworzenie raportów na temat wyników sprzedaży lub zadowolenia klienta. Automatyzacja komunikacji wielokanałowej umożliwia konsekwentne zwracanie się do klientów za pośrednictwem różnych kanałów (e-mail, media społecznościowe). Integracja z innymi systemami, takimi jak ERP lub narzędzia automatyzacji marketingu, jest często dostępna, ale nie jest w pełni wykorzystana, aby zapewnić bezproblemową obsługę klienta i proces sprzedaży. Przyczyną niskiego użytku są często wdrażanie, brak adaptacji do określonych procesów lub nieodpowiednia akceptacja wśród użytkowników.

Automatyzacja ERP

Systemy ERP są często używane przede wszystkim do podstawowych funkcji, takich jak rachunkowość finansowa i planowanie zasobów, podczas gdy dalsze opcje automatyzacji są bezczynne. Przykładami tego są ustanowienie automatyzacji przepływu pracy do procesów zatwierdzenia, na przykład dla zamówień (zatwierdzenia zamówienia zakupu), zautomatyzowane przetwarzanie obliczeń wejściowych za pomocą OCR i przypisania opartego na regułach lub optymalizację zarządzania zapasami zapasów za pomocą sugestii zautomatyzowanych zamówień lub komunikatów ostrzegawczych w niskich zapasach. Integracja systemu ERP z innymi systemami operacyjnymi (CRM, zarządzanie łańcuchem dostaw) ma kluczowe znaczenie dla ciągłej automatyzacji procesów i przejrzystości, ale jest często zaniedbywana. Powszechnym powodem niepowodzenia projektów automatyzacji ERP jest niewystarczająca analiza i ilustracja podstawowych procesów biznesowych przed wdrożeniem.

Automatyzacja na platformach współpracy (M365/Workspace)

Wiodące apartamenty współpracy, takie jak Microsoft 365 i Google Workspace, zawierają potężne, ale często pomijane narzędzia do automatyzacji przepływu pracy:

• Google Workspace: AppSheet umożliwia tworzenie niestandardowych aplikacji i automatyzację przepływów pracy bez wiedzy na temat programowania. Formularze Google mogą być używane w połączeniu z arkuszami Google i skryptem aplikacji do procesów zatwierdzania i prostych przepływów pracy. Rozszerzone filtry i zasady w Gmailu mogą automatyzować zarządzanie e-mail i funkcje oparte na sztucznej inteligencji w inteligentnych płótnach (dokumenty, arkusze, slajdy) oferują inteligentne sugestie i elementy konstrukcyjne w celu zwiększenia wydajności.
• Microsoft 365: Power Automats (wcześniej Flow) to potężne narzędzie do tworzenia automatycznych przepływów pracy w różnych aplikacjach Microsoft i innych firm. SharePoint oferuje również zintegrowane funkcje przepływu pracy, a integracja automatów mocy w zespołach umożliwia automatyzację powiadomień, zezwoleń i zadań bezpośrednio w centrum współpracy. Bezproblemowa integracja w ekosystemie Microsoft jest istotną zaletą.

Brak platform kodowych/niskich kodów

Wzrost platform bez kodu/kodu, które są często zintegrowane z dużymi apartamentami lub są oferowane jako niezależne rozwiązania (np. Flowforma, Creatio, Kissflow, Jotform Flows, AppSheet, Power Automats), demokratyzuje automatyzację. Umożliwiają specjalistom użytkownikom tworzenie własnych rozwiązań automatyki bez głębokiej wiedzy programowania. Może to przyspieszyć wysiłki automatyzacji, ale wymaga jasnych wytycznych, szkoleń i struktury zarządzania, aby uniknąć dzikiego wzrostu i ryzyka.

Użyj sztucznej inteligencji do inteligentnej automatyzacji (analiza danych, obsługa zadań, optymalizacja procesu)

Sztuczna inteligencja podnosi tradycyjną automatyzację przepływu pracy na nowym etapie, wprowadzając umiejętności poznawcze.

AI w automatyzacji przepływu pracy

• Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP): Modele AI mogą być istotne z nieustrukturyzowanych dokumentów, takich jak faktury, dokumenty, umowy lub e -maile wyodrębniają i klasyfikują, co drastycznie zmniejsza wprowadzanie danych ręcznych.
• Umiejętności predykcyjne: AI może rozpoznać wzorce danych historycznych w celu przewidywania przyszłych wydarzeń. Przykładami są predykcyjne utrzymanie maszyn (konserwacja predykcyjna), prognoza popytu i zapasów lub identyfikacja obiecujących możliwości sprzedaży w oparciu o zachowanie klientów.
• Inteligentne przekazywanie i podejmowanie decyzji: sztuczna inteligencja może analizować treść i nastrój (sentyment) zapytań klientów w celu automatycznego przekazania go do odpowiedniego działu lub odpowiedniego pracownika. Może również podejmować bardziej złożone decyzje w ramach zautomatyzowanego procesu, który wykracza poza proste reguły IF-Then.

Asystent i agenci AI

Zintegrowani asystenci AI (tacy jak Microsoft Copilot, Google Gemini lub Chatgpt Funkcje wbudowane) mogą zautomatyzować lub obsługiwać różne zadania: generujesz projekty e -maili, raportów lub tekstów marketingowych, podsumowujesz długie dokumenty lub spotkania razem, odpowiadać na pytania dotyczące pracowników dotyczących wewnętrznych wytycznych (HR, IT), pomocy w harmonogramie lub wspieraniu danych. Zatem „Agentic AI” idzie o krok dalej i może wykonywać bardziej złożone zadania wielofunkcyjne za pomocą różnych narzędzi i źródeł informacji.

Automatyzacja procesów robotycznych (RPA) i inteligentna automatyzacja

RPA oznacza roboty oprogramowania („boty”), które automatyzują powtarzające się zadania oparte na regułach poprzez naśladowanie interakcji człowieka z interfejsami użytkownika (np. Kopiuj dane z jednej aplikacji do drugiej). Podczas gdy klasyczny RPA opiera się na danych ustrukturyzowanych i jasnych regułach, połączenie z AI (często określane jako inteligentna automatyzacja lub hiper -antomacja) znacznie rozszerza możliwości. AI umożliwia botom RPA przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych (np. Z e-maili lub PDF), podejmowanie decyzji związanych z kontekstem i uczenie się z doświadczenia. Przykłady aplikacji można znaleźć w prawie wszystkich obszarach firmy:

• Finanse: Zautomatyzowane raportowanie, porównanie kont, wykrywanie oszustw, przetwarzanie faktury.
• Zasoby ludzkie: Pracownicy wdrażania/wycofywania, rozliczenie wynagrodzeń, administracja aplikacji wakacyjnych.
• Obsługa klienta: Zautomatyzowane standardowe zapytania za pośrednictwem chatbotów, przekazywanie złożonych przypadków, aktualizacja danych klienta.
• Dostawca i logistyka: Zarządzanie zapasami, przetwarzanie zamówień, optymalizacja tras dostawy.
• Opieka zdrowotna: przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych, harmonogram, podawanie danych pacjentów.
• Produkcja: przetwarzanie zamówień, kontrola jakości, zarządzanie dostawcami.

Potencjalny stół

Poniższa tabela pokazuje przykład, jak często niewykorzystane funkcje automatyzacji są określone procesy biznesowe i jakie korzyści można osiągnąć.

Przypisanie niewykorzystanych funkcji automatyzacji dla procesów biznesowych

W dzisiejszym cyfrowym świecie biznesu istnieje wiele niewykorzystanych funkcji automatyzacji, które można strategicznie przypisać do różnych procesów biznesowych w celu osiągnięcia znacznego wzrostu wydajności. Zasady przepływu pracy, takie jak zasady zezwolenia na CRM dotyczące rabatów, mogą przyspieszyć cykl sprzedaży i zapewnić spójność w cenach, w których użyte są platformy takie jak Salesforce, Microsoft Dynamics 365 lub SAP CRM. Brak platform kodowych/niskich kodów, takich jak automatyczne zasilanie lub arkusz aplikacji do wydatków podróży, zmniejszają wysiłek administracyjny i włączają szybsze refundacje poprzez integrację z Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma lub Creatio. Ekstrakcja danych oparta na AI (IDP) rewolucjonizuje zautomatyzowaną rachunkowość i przetwarzanie dokumentów, co prowadzi do szybszych płatności i mniej błędów wejściowych-w systemach ERP, takich jak SAP i Oracle lub wyspecjalizowane narzędzia IDP z komponentami RPA+AI. W obszarze analizy predykcyjnej rozwiązania AI oferują predykcyjne ostrzeżenia konserwacyjne dla systemów produkcyjnych, które minimalizują nieplanowane przestoje i koszty konserwacji można zmniejszyć, obsługiwane przez systemy ERP/MES, platformy IoT i wyspecjalizowane rozwiązania AI. Wreszcie, asystenci AI, Agentic AI i RPA, takie jak Chatt/Copilot do projektów e -mail lub RPA do konserwacji danych głównych, poprawiają wydajność komunikacji i zmniejszają błędy wprowadzania danych, zaimplementowane z M365 Copilot, Google Gemini, UIPath, Automation w dowolnym miejscu lub niebieskim prism.

Analiza potencjału automatyzacji pokazuje, że znaczna część możliwości jest już w narzędziach, za które firmy już zapłaciły (CRM, ERP, M365/Workspace). Podstawowym wyzwaniem często nie jest zakup nowych narzędzi, ale aktywacja i użycie istniejących, często potężnych, ale pomijanych funkcji. Jednocześnie demokratyzacja automatyzacji powoduje paradoks bez narzędzi kodowych/niskiego kodu: może przyspieszyć adaptację, umożliwiając specjalistom użytkownikom, ale także zawiera znaczne ryzyko bez odpowiedniego zarządzania, protokołów bezpieczeństwa i standardów procesu [patrz sekcja III i VI]. Wreszcie, AI działa jako warstwa rozszerzeń: nie tylko automatyzuje istniejące zadania bardziej wydajnie, ale także umożliwia całkowicie nowe formy automatyzacji i optymalizacji procesu poprzez przetwarzanie nieustrukturyzowanych danych, prognoz i inteligentnej pomocy, co jest jakościowym skokiem potencjału automatyzacji.

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Wzmocnienie niezawodności procesu poprzez rozszerzone funkcje narzędzi

Oprócz automatyzacji narzędzia cyfrowe i systemy AI często oferują niewykorzystane funkcje w celu zwiększenia niezawodności procesu. Aktywacja tych umiejętności ma kluczowe znaczenie dla zminimalizowania ryzyka, w celu zapewnienia zgodności i wzmocnienia odporności procesów biznesowych.

Korzystanie z rozszerzonej kontroli dostępu i funkcji tożsamości

Nowoczesne aplikacje biznesowe i platformy wykraczają daleko poza proste logowanie haseł i oferują szczegółowe mechanizmy sterowania, które często nie są w pełni skonfigurowane ani używane. Dotyczy to podstawowych systemów, takich jak ERP i CRM, a także do pakietów współpracy (M365, Google Workspace) i specjalistycznych systemów kontroli dostępu (systemy kontroli dostępu, ACS).

Kontrola dostępu oparta na ROL (RBAC)

Podstawową zasadą jest ścisła definicja i egzekwowanie wytycznych RBAC. Należy zapewnić, że użytkownicy mogą uzyskać dostęp tylko do danych i funkcji, które są niezbędne dla ich konkretnej roli. Wiele systemów oferuje narzędzia do zarządzania tymi ról, ale początkowa konfiguracja i ciągła opieka wymagają opieki i planowania strategicznego. Narzędzia takie jak BetterCloud mogą wspierać zarządzanie autoryzacjami w środowiskach chmurowych, takich jak Office 365.

Zarządzanie cyklem życia tożsamości

Krytycznym, często zaniedbanym aspektem bezpieczeństwa jest automatyzacja zarządzania użytkownikami, w szczególności depresji. Gdy pracownicy opuszczają firmę lub zmieniają swoją rolę, ich prawa do dostępu muszą zostać natychmiast i w pełni wycofane. Zintegrowane narzędzia lub platformy zarządzania tożsamością mogą zautomatyzować ten proces i minimalizować ryzyko nieautoryzowanego dostępu za pośrednictwem przestarzałych kont. Jest to obszar, w którym procesy ręczne są podatne na błędy i mogą pozostawić znaczne luki w zakresie bezpieczeństwa.

Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) i dostęp do kontekstu

Podczas gdy MFA staje się coraz bardziej standardowa, wiele platform oferuje rozszerzone, kontekstowe wytyczne dotyczące dostępu. Mogą one ograniczyć dostęp na podstawie takich czynników, jak lokalizacja użytkownika, stan używanego urządzenia (zdrowie urządzenia) lub pora dnia, a tym samym tworzyć dodatkowy poziom bezpieczeństwa. Metody weryfikacji biometrycznej (odcisk palca, rozpoznawanie twarzy) można również zintegrować w celu wzmocnienia badania tożsamości.

Specjalistyczne systemy kontroli dostępu (ACS)

Dedykowane ACS są często używane do zabezpieczenia fizycznych lokalizacji i krytycznej infrastruktury IT. Systemy te oferują sprzęt (np. Czytnik kart, kontroler) i oprogramowanie do zarządzania dostępem fizycznym i logicznym. Ważne, ale czasem pomijane aspekty to skalowalność rozwiązania w celu nadążania za wzrostem korporacyjnym oraz możliwość integracji z innymi systemami bezpieczeństwa (np. Nadzór wideo, systemy alarmowe) w celu jednolitego zarządzania bezpieczeństwem.

Nadaje się do:

• AI dla SEO narzędzi SEO i optymalizacji silnika generatywnego (GEO): kompleksowe osiągnięcia, technologie i praktyczne przykłady

Korzystanie z zintegrowanych narzędzi zgodności i monitorowania

Wiele platform zawiera narzędzia, które mogą przyczynić się do zgodności z przepisami i działaniami monitorującymi, ale muszą być aktywnie używane i skonfigurowane.

Zarządzanie licencją na bezpieczeństwo

Monitorowanie licencji używa nie tylko kontroli kosztów, ale jest również ważnym czynnikiem bezpieczeństwa. Nieaktywne konta użytkowników lub licencje nie używane reprezentują potencjalne wektory ataku. Obszar ataku można zmniejszyć poprzez identyfikację i dezaktywację tych kont. Specjalistyczne narzędzia mogą pomóc w zarządzaniu i optymalizacji licencji.

Zapobieganie utracie danych (DLP)

Platformy takie jak Microsoft 365 i Google Workspace mają funkcje DLP, które mogą zidentyfikować i blokować niezamierzone lub złośliwe części poufnych danych (np. Dane klienta, informacje finansowe, własność intelektualna) za pośrednictwem poczty elektronicznej lub przechowywania w chmurze. Jednak reguły te należy skonfigurować specjalnie dla potrzeb i ryzyka firmy, aby być skutecznym.

Protokoły audytu i raportowanie

Zastosowanie zintegrowanych protokołów audytu jest niezbędne do zrozumienia działań użytkownika, zmian systemu i wzorców dostępu. Wiele systemów rejestruje te zdarzenia szczegółowo, ale protokoły muszą być regularnie sprawdzane lub, lepiej, przekazywane do centralnych informacji o bezpieczeństwie i systemach zarządzania zdarzeniami (SIEM) w celu automatycznej analizy. Zdolność do śledzenia jest niezbędna do zgodności i badań kryminalistycznych.

Funkcje zgodności

Narzędzia mogą mieć określone certyfikaty zgodności. Platformy zarządzania, takie jak Coreview lub AvePoint Cloud Runation, pomagają egzekwować i monitorować wytyczne dotyczące zgodności w środowiskach takich jak Office 365.

Ulepszenia bezpieczeństwa wspierane przez AI

Sztuczna inteligencja otwiera nowe możliwości proaktywnego uznania i obrony przed zagrożeniami bezpieczeństwa.

Wykrywanie anomalii

Systemy AI mogą dowiedzieć się, jakie jest „normalne” zachowanie w systemie lub sieci oraz odchylenia (anomalie), które mogą wskazywać na incydenty bezpieczeństwa. Szczególne przypadki aplikacji obejmują:

• Rozpoznawanie oszustw: Identyfikacja nietypowych wzorców transakcji (np. Wysokie ilości, niezwykłe miejsca, szybka częstotliwość).
• Wykrywanie włamań: rozpoznawanie uderzającego ruchu sieciowego (np. Exiltracja danych, ataki DDOS), podejrzane testy rejestracyjne lub niezwykłe zachowanie użytkownika.
• Bezpieczeństwo punktu końcowego: śledzenie złośliwego oprogramowania lub nieautoryzowanych działań na komputerach lub urządzeniach mobilnych.
• Ulepszenie IAM: alarm dla podejrzanych żądań dostępu, nietypowe rozszerzenia autoryzacji lub zagrożone konta.

Inteligencja i przewidywanie zagrożeń

AI może analizować ogromne ilości danych dotyczących zagrożenia (kanały zagrożeń) w celu ustalenia priorytetów odpowiedniego ryzyka, rozpoznawania wzorców ataku (taktyki TTPS, techniki i procedury), a nawet przewidywać przyszłe ataki lub zidentyfikować słabości. AI można również użyć do monitorowania ciemnej sieci na skradzionych danych dostępu lub planowanych atakach.

Zautomatyzowana reakcja na incydenty

AI może zautomatyzować pierwsze kroki zawierające incydent bezpieczeństwa, np. poprzez izolowanie dotkniętych systemów, blokowanie złośliwych adresów IP lub dezaktywacja naruszenia konta, co skraca czas odpowiedzi.

Potencjalny stół

Poniższa tabela często łączy nieużywane funkcje bezpieczeństwa z określonym ryzykiem, które możesz rozwiązać.

Przypisanie niewykorzystanych funkcji bezpieczeństwa w celu zmniejszenia ryzyka

Przypisanie nieużywanych funkcji bezpieczeństwa do redukcji ryzyka obejmuje różne kategorie funkcjonalne, można wziąć pod uwagę konkretne przykłady i obszary aplikacji dla odpowiednich platform i narzędzi. W obszarze kontroli dostępu ziarnista konfiguracja RBAC oferuje obsługę w zapobieganiu nieautoryzowanym dostępowi lub naruszeniom ochrony danych, które można osiągnąć, na przykład dzięki ustawieniom zabezpieczeń M365/Azure AD, Google Workspace lub ERP/CRM. Oprócz tego środka, zautomatyzowane deprovisioning wnosi również decydujący wkład w minimalizację ciągłych uprawnień i związanego z tym ryzyka poufnych, z systemami IAM, integracją systemu HR, a także M365 lub rozwiązaniami w przestrzeni roboczej Google.

W kategorii zgodności i nadzoru skonfigurowane reguły DLP zapewniają ochronę przed drenażem poufnych danych, które są obsługiwane przez aplikacje takie jak Security & Compliance M365 lub Centrum Bezpieczeństwa przestrzeni roboczej Google. Analiza aktywnego dziennika audytu odgrywa również ważną rolę w zapobieganiu naruszeniom zgodności lub brakowi identyfikowalności procesów. Systemy SIEM, takie jak Splunk lub Qradar, a także dane dziennika M365 i Google Workspace, są tutaj cennymi narzędziami.

W obszarze bezpieczeństwa AI rozpoznawanie anomalii oparte na sztucznej inteligencji jest wykorzystywane jako środek przeciw promocji rachunku i nieautoryzowanej penetracji. Osiąga się to za pomocą wyspecjalizowanych platform bezpieczeństwa AI lub określonych funkcji, takich jak Azure AD Identity Ochrona.

Analiza funkcji bezpieczeństwa wyjaśnia, że ​​skuteczna niezawodność procesu zależy w dużej mierze od prawidłowej konfiguracji i wykorzystania funkcji osadzonych w standardowych aplikacjach biznesowych (M365, Workspace, ERP, CRM). Odejmowanie tych funkcji prowadzi bezpośrednio do luk bezpieczeństwa, niezależnie od inwestycji w dedykowane narzędzia bezpieczeństwa. Jednocześnie automatyzacja w obu kierunkach ma wpływ na bezpieczeństwo: może zwiększyć bezpieczeństwo (np. Poprzez zautomatyzowane depresję lub łatanie), ale słabo zabezpieczone narzędzia automatyzacji (np. Boty RPA o zbyt wysokich prawach, nieuregulowane aplikacje o niskim kodzie) mogą same stać się słabymi punktami. Podkreśla to potrzebę integracji aspektów bezpieczeństwa bezpośrednio ze strategią automatyzacji. Wreszcie skuteczność narzędzi bezpieczeństwa opartych na sztucznej inteligencji (wykrywanie anomalii, prognoza zagrożenia) jest zasadniczo zależna od jakości, kompletności i zarządzania danych podstawowych. Zła jakość danych nieuchronnie prowadzi do niewiarygodnych wyników bezpieczeństwa AI (fałszywe alarmy lub pomijane zagrożenia), co podkreśla kluczową rolę zarządzania danymi (patrz sekcja VI).

Diagnoza luki użytkowania: główne bariery i wyzwania

Aby wypełnić lukę między potencjałem narzędzi cyfrowych a jego faktycznym użyciem, kluczowe jest zrozumienie podstawowych przeszkód. Można je z grubsza podzielić na czynniki ludzkie, technologiczne i organizacyjne.

Czynnik ludzki: deficyty kwalifikacyjne, brak treningu i opór

Luki kwalifikacyjne i szkolenie

Brak umiejętności cyfrowych i nieodpowiednich ofert szkoleń to jedna z największych przeszkód. Pracownicy często nie mają wiedzy na temat dostępnych funkcji lub możliwości skutecznego wykorzystywania ich. Prawie trzy czwarte pracowników nie czują się wystarczające do umiejętności cyfrowych wymaganych w pracy. Technologie AI napinają ten problem dzięki bardziej stromej krzywej uczenia się i potrzebą specjalistycznej wiedzy. Istniejące kursy szkoleniowe są często nieodpowiednie, zbyt krótkoterminowe i nie oferują ciągłego wsparcia w codziennej pracy.

Opór wobec zmian

Strach przed nieznanym obawy związany z bezpieczeństwem pracy (szczególnie w kontekście sztucznej inteligencji i automatyzacji), niechęć do rezygnacji z ustalonych rutyn oraz brak wiary w korzyści z nowych narzędzi lub procesów powodują opór. Jest to wspomniane jako jedna z najlepszych barier. Niewystarczająca komunikacja ze strony zarządzania często zwiększa te rezystory.

Brak integracji użytkowników

Jeśli nowe narzędzia zostaną wprowadzone bez angażowania przyszłych użytkowników w proces wyboru lub wdrażania, często prowadzi to do złego dopasowania rozwiązania i niskiej akceptacji. Znaczenie i cel („dlaczego?”) Zmiana musi być wyraźnie przekazana użytkownikom. Fazy ​​testowania akceptacji użytkowników (UAT) często nie rejestrują rzeczywistych potrzeb użytkowników, jeśli nie są starannie zaplanowane i przeprowadzone.

Przeciążenie poznawcze i złożoność

Pracownicy mają do czynienia z rosnącą liczbą aplikacji, które mogą prowadzić do strat tarcia i mniejszego użytkowania. Adaptacja utrudnia ciągłe lub zmienianie narzędzi i funkcji. Samo oprogramowanie może być z natury złożone, mniej intuicyjne lub słabo zaprojektowane, co hamuje akceptację.

Przeszkody technologiczne: złożoność, problemy z integracją i stare systemy

Złożoność narzędzia

Samo oprogramowanie może wykorzystać nadmierną złożoność, nielogiczny interfejs użytkownika lub słaby projekt. Narzędzia AI mają dodatkową złożoność techniczną.

Wyzwania związane z integracją

Brak bezproblemowej integracji różnych narzędzi prowadzi do silosów danych, przerwanych procesów pracy i frustracji wśród użytkowników. Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi krajobrazami systemowymi jest szczególnym wyzwaniem. Zależność od integracji stron trzecich może ukryć dodatkowe ryzyko. API są kluczowe dla integracji, ale wymagają konkretnej wiedzy i często brakuje jednolitych standardów.

Systemy Alts (Legacy Systems)

Przestarzała infrastruktura IT i stare aplikacje utrudniają wprowadzenie nowoczesnych narzędzi i hamulców cyfrowe inicjatywy transformacji. Migracja starych systemów jest często złożona i droga.

Problemy z danymi

Brak jakości danych, słaba dostępność danych i nieodpowiednie zarządzanie danymi są ogromnymi przeszkodami, szczególnie w przypadku projektów AI. Ochrona danych i bezpieczeństwo danych stanowią również znaczne bariery dla przyjęcia AI.

Wybór nieodpowiednich narzędzi

Decyzja o narzędziach, które nie odpowiadają rzeczywistych wymagań lub procesów biznesowych lub wyboru nieodpowiedniego dostawcy, często prowadzi do niepowodzenia inicjatywy.

Czynniki organizacyjne: brak strategii, brak wsparcia przywódczego i brak zasobów

Brak wyraźnej wizji i strategii

Brak jasnej strategii transformacji cyfrowej, niejasnych celów lub braku orientacji w stosunku do nadrzędnych celów biznesowych często prowadzi do niepowodzenia inicjatyw digitalizacji. Wiele firm ma cyfrową strategię na papierze, ale zawodzi z powodu wdrożenia. Często brakuje w szczególności konkretnej strategii AI.

Nieodpowiednie wsparcie przywódcze

Brak zaangażowania, brak widocznego wsparcia (sponsoring) i nieodpowiednie wsparcie poprzez poziom zarządzania podważają wysiłki transformacyjne. Menedżerowie nie mogą sprostać pożądanym zachowaniu ani mieć nieodpowiednie zrozumienie samych wymagań.

Ograniczenia zasobów

Brak budżetu, czasu i personelu- szczególnie w zakresie kwalifikowanych i specjalistów ds. AI- jest znaczącą barierą.

Silosy organizacyjne

Słaba komunikacja i brak współpracy między różnymi działami lub zespołami utrudniają zintegrowane użycie narzędzi i trudne nadrzędne procesy transformacji.

Brak pomiaru sukcesu

Trudności w definicji i prześladowaniu kluczowych liczb (KPI) w celu pomiaru przyjęcia narzędzia, wzrost wydajności lub ROI utrudniają inwestycje i kontrola.

Aspekty kulturowe

Odporność na zmiany jest często głęboko zakorzeniona w kulturze korporacyjnej. Brak kultury innowacji lub nieodpowiednie myślenie oparte na danych może utrudnić wprowadzenie AI.

Potencjalny stół

Poniższa tabela podsumowuje najczęstsze bariery, które sprzeciwiają się optymalnemu użyciu narzędzi cyfrowych i AI.

Wspólne bariery dla korzystania z narzędzi cyfrowych i AI

Wspólne bariery dla korzystania z narzędzi cyfrowych i AI wynikają z trzech głównych kategorii: czynnik ludzki, przeszkody technologiczne i czynniki organizacyjne. Deficyty kwalifikacyjne i brak szkolenia odgrywają kluczową rolę w czynniku ludzkim, co może prowadzić do niskich kompetencji, adopcji i błędów. Ponadto opór i strach przed utratą pracy hamują akceptację i opóźnienie postępu. Przeszkody technologiczne obejmują złożoność i nieprzyjazność narzędzi, które powodują frustrację i nieefektywność, a tym samym upośledzające użycie, a także brak integracji z istniejącymi starymi systemami, które powodują silosy danych oraz przerwę procesową oraz wydajność utrudniającą. Na poziomie organizacyjnym często brakuje jasnych strategii, których błędnie skierowane wysiłki i zasoby są marnowane. Brakuje również wsparcia zarządzania, które może zagrozić projektom, ponieważ brakuje zasobów i wsparcia. W końcu ograniczenia zasobów, takie jak czas, pieniądze lub niedobory personelu, często prowadzą do opóźnień projektowych, przeciążeń, a nawet rozbiórki projektów.

Analiza barier pokazuje, że rzadko wydają się one izolowane, ale tworzą złożony, blokujący system. Na przykład brak wsparcia zarządzania często prowadzi do niejasnej strategii i niedofinansowania środków szkoleniowych. Z kolei nieodpowiednie szkolenie zaostrzone luki kwalifikacyjne i zwiększają obawy i opór. Złożone narzędzia bez odpowiedniego szkolenia lub zarządzania zmianami nieuchronnie prowadzą do niskiej akceptacji. Problemy technologiczne, takie jak brak integracji, są często objawami złego planowania i nieodpowiedniej współpracy krzyżowej. Dlatego całościowe podejście jest niezbędne.

Podstawowym powodem niskiego użytku często polega na deficycie „dlaczego”: nie jest możliwe jasne komunikowanie się i wykazanie użytkowników końcowych, których zachowaniem jest zmiana konkretnej korzyści i wartości dodanej nowych narzędzi lub procesów. Jeśli użytkownicy nie rozpoznają, w jaki sposób nowe narzędzie ułatwia lub poprawia ich pracę, brakuje zachęty do podjęcia wysiłku nauki, szczególnie jeśli stare rutyny działają „wystarczająco dobre”.

Ponadto wprowadzenie AI zaostrza istniejące punkty zrywania w adaptacji tradycyjnych narzędzi cyfrowych. Wyzwania w dziedzinie kwalifikacji, oporu, integracji i strategii są zwiększone przez dodatkowe poziomy złożoności AI (wymagania danych, etyka, koszty, specjalne talenty). Firmy, które już walczą z podstawową adopcją cyfrową, sprawią, że wdrożenie AI będą jeszcze trudniejsze.

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Strategie maksymalizacji wartości narzędzia: promocja akceptacji i kompetencji

Aby przezwyciężyć bariery i wykorzystać pełny potencjał narzędzi cyfrowych, wymagane są ukierunkowane strategie, które rozwijają się, wspierają i wspierają umiejętności pracowników, a także zmiany organizacyjne.

Struktura kompetencji: współczesne szkolenie, przekwalifikowanie i ciągłe uczenie się

Wyjdź poza unikalny trening

Udane zastosowania narzędzia wymagają czegoś więcej niż tylko wstępnych zdarzeń wprowadzających. Konieczne są ciągłe, specyficzne dla roli i kontekstowe oferty uczenia się, które rosną wraz z oprogramowaniem i potrzebami użytkowników.

Testowanie akceptacji użytkowników (UAT) jako szansa na uczeniu się

Fazę UAT należy uważać nie tylko jako test techniczny, ale jako wczesną okazję do szkolenia użytkowników, zbierania informacji zwrotnych i promowania akceptacji. Prawdziwi użytkownicy końcowi powinni być wcześnie zintegrowani i odpowiednio przygotowani do zadań testowych.

Skuteczne metody szkolenia

Mieszanka różnych metod jest często najskuteczniejsza: kursy ustrukturyzowane, moduły samo-uczenia się, podejścia do treningu, mentoring, dobrze wytrzymane bazy danych i FAQ, a także pomoc kontekstową bezpośrednio w aplikacji (patrz DAPS). W przypadku szkolenia AI szczególnie ważne jest nie tylko przekazanie operacji („jak?”), Ale także rozwiązanie podstawowego zrozumienia („co to jest/can/co nie?”), Etyczne aspekty i granice technologii.

Skoncentruj się na korzyściach i przepływie pracy

Szkolenie powinno skoncentrować się na tym, w jaki sposób narzędzia rozwiązują konkretne problemy użytkowników i mogą być rozsądnie zintegrowane z ich codziennymi procesami pracy zamiast tylko funkcjami wymieniania.

Strategia rozwoju kompetencji

Firmy muszą zająć się ogólną luką kwalifikacyjną cyfrową za pośrednictwem ukierunkowanych programów Upsky i Rating.

Nadaje się do:

• Sztuczna inteligencja: ścieżka wysp rozwiązań zintegrowanej cyfrowej strategii AI, wykorzystując przykład OTTO w e-commerce

Zarządzaj ludzką stroną: Skuteczne zarządzanie zmianami i komunikacja

Wczesne zintegruj zarządzanie zmianami

Zarządzanie zmianami powinno być planowane i przeprowadzane od początku projektu dotyczące zarządzania projektami. Dane prosci pokazują, że doskonałe zarządzanie zmianami drastycznie zwiększa prawdopodobieństwo sukcesu projektów.

Podejście ustrukturyzowane (np. Prosci Adkar)

Ustanowione modele, takie jak Adkar (świadomość, pożądanie, wiedza, zdolność, ponowne opanowane) oferują ramy dla systematycznego towarzyszenia jednostkom poprzez proces zmiany.

Jasna strategia komunikacji

Kompleksowy plan komunikacji jest niezbędny. Powinien zapewniać regularne, otwarte, przejrzyste informacje o różnych kanałach. Wizja, cele, uzasadnienie, harmonogram i skutki dla pracowników muszą być wyraźnie przekazane. Rozważanie należy zająć się proaktywnie. Komunikacja powinna idealnie pochodzić od godnych zaufania nadawców (np. Menedżerów).

Zminimalizować zaburzenia

Należy zaplanować negatywne skutki dla pracowników. Obejmuje to zapewnienie zasobów i wsparcia, a także przejrzystość na temat możliwych ról.

Konstruktywnie napotkaj opór

Przyczyny oporu należy zrozumieć. Celem jest konwersja tego poprzez otwartą komunikację, integrację osób dotkniętych i pokazaniem korzyści.

Bezpieczna akceptacja: wsparcie przywódcze i kwalifikacje pracowników

Aktywne i widoczne sponsoring

Nie można wystarczająco podkreślić decydującej roli najwyższego poziomu zarządzania (Suite). Musi aktywnie promować zmianę, przekazywać wizję, zapewnić zasoby i pokazać pożądane zachowanie. Aktywne sponsorowanie jest najważniejszym czynnikiem sukcesu inicjatyw zmian.

Włącz mistrzów

Tak zwani mistrzowie zmian lub super użytkownicy w zespołach powinni być zidentyfikowani i umożliwiani wspieranie kolegów, oferowania nieformalnych szkoleń i działań jako mnożniki.

Integracja użytkowników i opinie

Zainteresowane strony, zwłaszcza użytkownicy końcowi, muszą być wcześnie i ciągle. Informacje zwrotne powinny być aktywnie dogonowane i wykorzystywane do poprawy.

Centrowanie użytkowników

Projektowanie i wdrażanie nowych narzędzi i procesów musi konsekwentnie koncentrować się na faktycznych potrzebach użytkowników i dążyć do poprawy ich codziennej pracy.

Wsparcie technologiczne: rola cyfrowych platform adopcyjnych (DAPS)

Funkcjonalność DAPS

DAPS to rozwiązania oprogramowania (np. Whatfix, przydatne, Pendo, Walkmen), które są ułożone jako dodatkowa warstwa istniejących aplikacji. Oferują instrukcje wrażliwe na kontekst, interaktywne instrukcje, pomoc i wsparcie w pokładzie bezpośrednio w odpowiednim oprogramowaniu.

Zalety

DAPS może przyspieszyć wdrażanie, skrócić czas i koszty szkolenia, zmniejszyć liczbę zapytań wsparcia, zwiększyć kompetencje aplikacji i zapewnić analizy użytkowania. Gartner przewiduje, że 70% organizacji użyje DAPS do 2025 r.

Rola w zarządzaniu zmianami

DAPS może służyć jako narzędzie taktyczne w zarządzaniu zmianami poprzez ułatwianie pozyskiwania wiedzy i umiejętności (wiedza i umiejętności w modelu ADkar) i promowanie zakotwiczenia (Purforcet) poprzez ciągłe wsparcie.

Potencjalny stół

Poniższa tabela podsumowuje sprawdzone praktyki promujące akceptację narzędzi i kompetencje.

Najlepsze praktyki w celu promowania akceptacji i kompetencji narzędzi

Najlepsze praktyki promowania akceptacji narzędzi i kompetencji obejmują kilka podejść strategicznych. W obszarze struktury kompetencji ciągłe, trening specyficzny dla roli jest niezbędny do zwiększenia i promowania umiejętności. W przypadku zarządzania zmianami zaleca się wczesne i zintegrowane zarządzanie zmianami w celu zminimalizowania oporu i niepewności. Przywództwo i kwalifikacje odgrywają centralną rolę, a aktywny sponsoring wykonawczy zapewnia, że ​​zarówno niezbędne wsparcie, jak i zasoby są gwarantowane. Jednocześnie integracja użytkowników ma kluczowe znaczenie dla pętli sprzężenia zwrotnego w celu promowania trafności i osobistej odpowiedzialności. Na poziomie technologicznym wdrożenie cyfrowych platform adopcyjnych (DAP) lub pomocy w aplikacji wspiera zapewnienie wsparcia na żądanie i pomiar wydajności użytkowania.

Analiza strategii sukcesu pokazuje, że promowanie używania narzędzi jest procesem ciągłym nie jest zdarzeniem jednorazowym. Wymaga ciągłych wysiłków w zakresie szkolenia, wsparcia, komunikacji i wzmocnienia, daleko poza początkową wdrożeniem. Przywództwo krystalizuje się jako Linchpin: aktywny, widoczny sponsoring poprzez zarządzanie firmą jest najpotężniejszym czynnikiem, który jest najbardziej podkreślany w celu przezwyciężenia oporu i prowadzenia do sukcesu. Bez tego zobowiązania inne wysiłki łatwo się wypływają. W końcu technologie takie jak DAPS mogą wspierać adopcję, ale nie mogą zastąpić strategii. Są cennymi pomokami taktycznymi w zakresie przekazywania wiedzy i umiejętności, ale najlepiej jest pracować w kompleksowej, dobrze zaplanowanej strategii zarządzania zmianami i szkolenia.

Lay the Foundation: Krytyczne czynniki sukcesu

Aby zapewnić zaawansowane korzystanie z narzędzi cyfrowych zrównoważone i zwiększyć swój pełny potencjał automatyzacji i bezpieczeństwa, firmy muszą stworzyć solidne podstawy z integracji technologicznej, jakości danych i zdolności zmiany organizacyjnej.

Architektura integracji: znaczenie interfejsów API i płynnej łączności

Silosy otwarte

Jedną z największych przeszkód na wydajne, zautomatyzowane procesy są silosy organizacyjne i technologiczne. Brak integracji między systemami prowadzi do ręcznych transmisji danych, redundancji i nieefektywności. Dobrze przemyślana strategia integracji jest zatem niezbędna do umożliwienia płynnego przepływu danych i wdrożenia automatyzacji przetwarzania na koniec do końca.

Rola API

Interfejsy programowania aplikacji (interfejsy API) to mosty technologiczne, które umożliwiają różne systemy oprogramowania komunikować się ze sobą i automatycznie zastępować dane. Dobrze udokumentowane, bezpieczne, niezawodne i znormalizowane interfejsy API mają kluczowe znaczenie dla pomyślnej integracji.

Zalety integracji

Udana integracja oferuje wiele zalet: dane są synchronizowane w czasie rzeczywistym między granicami systemu, co poprawia jakość danych i spójność. Rozszerza możliwości automatyzacji przepływu pracy, na przykład poprzez łączenie CRM, ERP i systemów automatyzacji marketingu. Ostatecznie jednolita podstawa danych umożliwia rozsądne decyzje biznesowe.

Strategia integracji

Firmy potrzebują strategicznego podejścia do integracji. Obejmuje to staranne wybór odpowiednich interfejsów API, uwzględnienie takich czynników, jak koszty, skalowalność, bezpieczeństwo i wsparcie dostawcy, a także potencjalnie korzystanie z platform integracyjnych (IPAAS) lub określonych narzędzi, takich jak SAP Integracja Suite lub Drive APIX w celu uproszczenia zarządzania interfejsami. Sukces wysiłków integracji można często zmierzyć bezpośrednio w celu ulepszeń wskaźników automatyzacji, takich jak redukcja czasu cyklu i minimalizacja błędów.

Dane jako paliwo: Zapewnienie jakości danych i zarządzania KI i automatyzacji

Dane są fundamentalne

Dane są „eliksirem życia” AI i podstawą każdej skutecznej automatyzacji. Zła jakość danych nieuchronnie prowadzi do złych wyników - zasada „śmieci w, śmieci” dotyczy w szczególności.

Definicja zarządzania danymi

Zarządzanie danymi odnosi się do nadrzędnych ram - składających się z wytycznych, standardów, procesów i ról - do zarządzania bazami danych. Celem jest zapewnienie dostępności, użyteczności, integralności i bezpieczeństwa danych w całej firmie.

Znaczenie AI/Automation

Dane wysokiej jakości, dobrze zarządzane, są niezbędne dla:

• Niezawodne modele AI: zmniejszenie zniekształceń (stronniczość), poprawa dokładności i struktury zaufania do wyników.
• Skuteczna automatyzacja: Upewnij się, że zautomatyzowane procesy są oparte na prawidłowych danych i funkcji zgodnie z przeznaczeniem.
• Zgodność: zgodność z przepisami prawnymi (np. RODO/RODO, CCPA).
• Bezpieczeństwo: Ochrona wrażliwych danych wykorzystywanych do szkolenia modeli AI lub w zautomatyzowanych przepływach pracy.

Ważne praktyki zarządzania

Praktyki centralne obejmują definicję standardów jakości danych, ich ciągłe monitorowanie i ustanowienie procesów dostosowania danych. Ważne są również zarządzanie metadanami (często obsługiwane przez katalogi danych), wyczyść reguły kontroli dostępu, zarządzanie cyklem życia danych, definicję jasnych obowiązków (własność danych/zarządzanie), śledzenie pochodzenia i wykorzystania danych (linia danych/pochodzenie), centralne zarządzanie wytycznymi i zapewnienie etycznego wykorzystania danych.

AI do zarządzania danymi

Co ciekawe, KI można wykorzystać do poprawy jakości danych i zarządzania, na przykład poprzez automatyzację regulacji danych, sprawdzania poprawności, monitorowania i zgodności.

Bezpieczny zrównoważony rozwój: Zarządzanie zmianami zakotwiczenia w organizacji

Zmień się jako stan stały

Cyfrowa transformacja i wprowadzenie nowych narzędzi nie są ukończonymi projektami, ale procesem ciągłym. Dlatego firmy potrzebują trwale ustalonej zdolności do zmiany.

Rozwijaj wewnętrzną dojrzałość

Organizacje powinny ocenić własną dojrzałość w dziedzinie zarządzania zmianami i rozwijać je dalej. Obejmuje to budowanie umiejętności, ustanowienie znormalizowanych procesów i promowanie kultury, która jest pozytywna w zakresie zmian.

Zintegruj zarządzanie zmianami

Zasady zarządzania zmianami powinny być mocno zintegrowane z codziennymi procesami, metodami zarządzania projektami i praktykami zarządzania.

Pętle zwrotne i adaptacja

Ważne jest, aby ustanowić ciągłe pętle sprzężenia zwrotnego w celu monitorowania akceptacji, rozpoznawanie nowych wyzwań na wczesnym etapie i dostosowywanie strategii z czasem. Sukces należy mierzyć i śledzić za pomocą zdefiniowanych wskaźników.

Analiza czynników sukcesu ujawnia fundamentalny trójkąt: udane, zaawansowane wykorzystanie narzędzi cyfrowych i AI oparte jest na trzech zależnych kolumnach integracji, zarządzaniu danymi i zarządzaniu zmianami. Słabości w jednym obszarze podważają stabilność innych. Zaawansowana automatyzacja (sekcja II) często wymaga przepływu danych krzyżowych, który wymaga solidnej integracji. Skuteczność AI (sekcja II, III) zależy krytycznie od wiarygodnych, dobrze zarządzanych danych. Wdrożenie tych rozwiązań technicznych i ich udana adaptacja przez użytkowników z kolei wymaga silnego zarządzania zmianami.

Zarządzanie danymi nie podlega negocjacjom w szczególności w przypadku rosnącego wykorzystania sztucznej inteligencji w celu budowania zaufania. „Czarna skrzynka” wielu systemów AI i ich zależność od ogromnych ilości danych stanowią znaczne ryzyko (stronniczość, naruszenia ochrony danych, błędy), jeśli dane nie są starannie zarządzane. Solidne zarządzanie danymi jest zatem niezbędne, aby zmniejszyć te ryzyko i zdobyć zaufanie użytkowników i interesariuszy, które są niezbędne do przyjęcia i wykorzystania procesów i wiedzy wspieranych przez AI.

W końcu zdolność do zmiany przekształca się w przewagę konkurencyjną. Organizacje, które budują dojrzałe, mocno zakotwiczone kompetencje zarządzania zmianami, są lepiej przygotowane do ciągłego dostosowywania się do postępu technologicznego i czerpania zrównoważonej wartości z ich inwestycji cyfrowych. Możesz dostosowywać nowe narzędzia, funkcje i procesy szybciej i skuteczniej niż konkurenci, którzy zawodzą w barierach adopcyjnych opisanych w sekcji IV.

Nadaje się do:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Potencjał narzędzi cyfrowych: w jaki sposób firmy mogą zmaksymalizować automatyzację i bezpieczeństwo

Analiza wykazała, że ​​pomimo wysokich wskaźników przyjęcia narzędzi cyfrowych w niemieckich firmach znaczny potencjał automatyzacji i niezawodności procesu pozostaje nieużywany. Często cytowane niskie obciążenie 30-50% prawdopodobnie odnosi się do zaawansowanych funkcji, których aktywacja obiecuje znaczne przyrost wydajności i wsparcie ryzyka. Bariery są zróżnicowane i obejmują czynniki ludzkie, takie jak deficyty kwalifikacyjne i odporność na zmiany, przeszkody technologiczne, takie jak problemy złożoności i integracyjne, a także wady organizacyjne, takie jak brak strategii i brak wsparcia przywódczego.

Aby zakończyć tę lukę i wdrożyć pełną wartość inwestycji cyfrowych, w tym AI, wymagane jest strategiczne, holistyczne podejście. Musi to połączyć strukturę kompetencji pracowników, profesjonalne zarządzanie zmianami i silne przywództwo z tworzeniem podstaw technicznych i związanych z danymi (integracja, zarządzanie danymi).

Zalecenia dotyczące działań dla menedżerów

1. Mandat do analizy użytkowania: zlecenie formalnej oceny tego, w jaki sposób narzędzia Central Digital i AI są faktycznie wykorzystywane w porównaniu z ich potencjałem. Należy skupić się na funkcjach automatyzacji i bezpieczeństwa. W miarę możliwości użyj narzędzi do analizy lub DAPS do gromadzenia danych.
2. Priorytetyzacja aktywacji funkcji przed zakupem nowego przejęcia: Po pierwsze, skup się na maksymalizacji wartości istniejących platform poprzez ukierunkowane szkolenie, korekty procesów i konfigurację nieużywanych funkcji przed dokonywaniem kolejnych inwestycji w nowe narzędzia.
3. Ustal zarządzanie zmianami jako priorytet strategiczny: zainwestuj w strukturę umiejętności zarządzania zmianami i zintegruj je ze wszystkimi inicjatywami cyfrowymi od samego początku. Uczyń aktywny, widoczny sponsoring poprzez poziom zarządzania w celu uzyskania znaczących zmian.
4. Umieszczaj programy ciągłego uczenia się i wsparcia: Wyjdź poza unikalne szkolenie i ustal specyficzne dla roli, ciągłe ścieżki uczenia się. W razie potrzeby wspieraj to przez DAPS i skup się na aplikacji w przepływie pracy i konkretnej korzyści.
5. Ustal solidne zarządzanie danymi (szczególnie dla AI): wdrożyć wyraźną ramkę zarządzania danymi z określonymi ról, wytycznymi i standardami jakości jako podstawowym wymogiem wiarygodnego i etycznego skalowania inicjatyw AI.
6. Opracuj mapę drogową strategiczną: zainwestuj w wyraźną strategię API i potencjalnie w platformy integracyjne, aby rozbić silosy danych i umożliwić przepływ danych krytyczny dla automatyzacji.
7. Promuj kulturę sprzężenia zwrotnego i zdolności użytkowników: Stwórz mechanizmy ciągłego informacji zwrotnej od użytkowników i uwzględnij je na wczesnym etapie definicji potrzeb i rozwiązań testowych (zastosuj najlepsze praktyki dla UAT).
8. Zmierz, co ma znaczenie: Zdefiniuj wyraźne kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) w celu użycia narzędzia, wzrost wydajności w procesach, ulepszenia bezpieczeństwa, a także kompetencje i zadowolenie użytkowników w celu realizacji postępów i udowodnienia ROI.

Konsekwentnie wdrażając te zalecenia, firmy mogą wypełnić lukę między potencjałem swoich narzędzi cyfrowych a faktycznym użyciem, a tym samym osiągnąć znaczny postęp w automatyzacji procesów i wzmacnianiu ich bezpieczeństwa.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus