Nieudane projekty IT na dużą skalę: Dlaczego indywidualnie dopasowane rozwiązania IT z wykorzystaniem sztucznej inteligencji stają się coraz ważniejsze w przyszłości – Zdjęcie: Xpert.Digital
Klucz do transformacji cyfrowej: elastyczne i dostosowane rozwiązania AI
Dlaczego dostosowane rozwiązania AI ukształtują przyszłość przedsiębiorstw
Transformacja cyfrowa stawia przed firmami ogromne wyzwania. W ciągle zmieniającym się świecie, zdolność do szybkiej adaptacji i wdrażania innowacyjnych rozwiązań jest kluczowa dla sukcesu. Jednym z obszarów IT, w którym jest to szczególnie widoczne, jest wdrażanie systemów planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP). W przeszłości wiele firm miało bolesne doświadczenia z nieudanymi projektami ERP na dużą skalę. Te niepowodzenia podkreślają potrzebę ponownego przemyślenia tradycyjnych podejść i oparcia się na rozwiązaniach dostosowanych do indywidualnych potrzeb, opartych na sztucznej inteligencji (AI).
Nadaje się do:
Niepowodzenie gigantów ERP: Ostrzeżenie
Lista nieudanych projektów ERP na dużą skalę w Niemczech jest długa i bolesna. Firmy z różnych branż zainwestowały miliony, a mimo to nie osiągnęły swoich celów. Oto kilka najbardziej znanych przykładów:
Lidl
Sieć dyskontowa chciała wdrożyć spersonalizowany system zarządzania towarem o nazwie „Elwis”, który miał zrewolucjonizować jej procesy. Jednak po siedmiu latach i inwestycjach rzędu 500 milionów euro projekt został wstrzymany. Przyczyn było wiele: rosnące koszty, niewystarczające korzyści i ogromne problemy ze złożonością, które przekształciły projekt w niekontrolowanego potwora.
Haribo
Wprowadzenie nowego systemu SAP miało na celu optymalizację produkcji i zwiększenie wydajności. Zamiast tego pojawiły się poważne problemy, prowadzące do opóźnień w dostawach i utraty przychodów. Przejście okazało się znacznie bardziej złożone niż przewidywano, a firma początkowo zmagała się z trudnościami, które podważyły zaufanie do projektu.
Otto
Firma wysyłkowa planowała ujednolicić swoje środowisko IT, wdrażając strategię „Passion for Performance”. Projekt uznano za największe przedsięwzięcie IT w historii firmy, ale zakończył się niepowodzeniem z powodu ogromnej złożoności i wewnętrznego oporu.
Niemiecka poczta
Projekt „Nowe Środowisko Spedycyjne” miał na celu wprowadzenie nowego systemu informatycznego w celu zwiększenia efektywności procesów logistycznych. Po zainwestowaniu 345 milionów euro, projekt został anulowany w 2015 roku, ponieważ nie udało się osiągnąć założonych celów, a koszty wymknęły się spod kontroli.
Deutsche Bank
Projekt SAP „Magellan” mający na celu integrację Banku Pocztowego miał na celu stworzenie synergii i zwiększenie efektywności. Po poniesieniu kosztów w wysokości 1,6 mld euro, projekt został przerwany w 2015 roku, ponieważ cele strategiczne uległy zmianie, a wdrożenie okazało się zbyt skomplikowane, co doprowadziło do znacznych opóźnień i dodatkowych kosztów.
Liqui Moly
Wdrożenie Microsoft AX nie powiodło się z kilku powodów, w tym z powodu braku ekspertów ds. procesów i niewystarczającej przejrzystości projektu. Kierownictwo publicznie wyraziło swoje rozczarowanie nieudaną implementacją, która kosztowała firmę znaczne straty czasu i pieniędzy.
Te przykłady wyraźnie pokazują, że projekty ERP nie zawsze kończą się sukcesem. Ilustrują one ryzyko związane z wdrażaniem złożonych, monolitycznych systemów.
Nadaje się do:
Przyczyny niepowodzeń: typowe błędy w projektach ERP
Przyczyny niepowodzeń projektów ERP są zróżnicowane i powtarzają się w różnych branżach. Zrozumienie tych błędów jest kluczowe dla ich uniknięcia w przyszłych projektach
Słabe planowanie i niejasne cele
Projekt ERP bez jasno określonych celów jest jak statek bez kompasu. Brakujące lub nieprecyzyjne określenie celów prowadzi do nieporozumień, błędnych oczekiwań i ostatecznie do utraty kierunku projektu.
Niewystarczające zasoby i brak ekspertów procesowych
Projekty ERP wymagają interdyscyplinarnego zespołu ekspertów z różnych dziedzin. Często brakuje wykwalifikowanych użytkowników kluczowych i ekspertów procesowych lub są oni włączani do projektu zbyt późno, co prowadzi do błędnych decyzji i opóźnień.
złożoność
Zbyt wiele indywidualnych dostosowań zwiększa złożoność standardowego systemu, podnosi koszty i utrudnia konserwację. Ważne jest znalezienie równowagi między standardowymi funkcjonalnościami a indywidualnymi dostosowaniami.
Brak akceptacji i wsparcia
Wdrożenie nowego systemu ERP to proces zarządzania zmianą, który wymaga wsparcia wszystkich interesariuszy. Opór pracowników i brak wsparcia ze strony kierownictwa prowadzą do opóźnień, konfliktów, a ostatecznie do niepowodzenia projektu.
Brak przejrzystości i kontroli
Projekt ERP wymaga skutecznego systemu kontroli projektów, aby monitorować postępy, identyfikować ryzyka i wcześnie podejmować działania zaradcze. Brak kontroli projektów i niejasny podział obowiązków utrudniają zarządzanie projektem i zwiększają ryzyko niepowodzenia.
Przeciążenie techniczne i organizacyjne
Duże projekty ERP często przytłaczają organizację i przekraczają ograniczenia czasowe i budżetowe. Kluczowe jest realistyczne oszacowanie złożoności projektu i odpowiednie zaplanowanie zasobów.
Zmiana paradygmatu: Dlaczego indywidualnie dopasowane rozwiązania AI są odpowiedzią
Doświadczenia z nieudanych projektów ERP na dużą skalę pokazują, że klasyczne, monolityczne systemy są często zbyt sztywne i nieelastyczne, aby dotrzymać kroku dynamicznym wymaganiom współczesnych przedsiębiorstw. Właśnie tutaj coraz bardziej zyskują na znaczeniu konfigurowalne rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI). Rozwiązania te oferują firmom możliwość optymalizacji procesów biznesowych, zwiększenia efektywności i wzmocnienia konkurencyjności.
Automatyzacja i optymalizacja procesów
Sztuczna inteligencja może automatyzować rutynowe zadania, minimalizować błędy i usprawniać procesy. Na przykład, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w przetwarzaniu faktur do automatycznego ich rejestrowania, weryfikacji i księgowania. W zarządzaniu magazynem, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do optymalizacji poziomu zapasów, automatyzacji procesów kompletacji i skracania czasu dostaw.
Decyzje oparte na danych i predykcyjne
Systemy ERP oparte na sztucznej inteligencji analizują duże wolumeny danych w czasie rzeczywistym, identyfikują wzorce i dostarczają uzasadnione prognozy dotyczące produkcji, sprzedaży lub konserwacji. Na przykład, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przewidywania popytu na produkty, optymalizacji planów produkcji i proaktywnego planowania konserwacji.
Elastyczność i skalowalność
Nowoczesne, oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania ERP są modułowe i można je elastycznie dostosowywać do indywidualnych procesów biznesowych i wymagań branżowych. Dzięki temu firmy mogą dostosować system do swoich specyficznych potrzeb i rozbudowywać go lub ograniczać w zależności od potrzeb.
Ulepszone wrażenia użytkownika
Asystenci cyfrowi i chatboty umożliwiają bardziej intuicyjną obsługę, szybsze odpowiedzi i większą akceptację użytkowników. Pracownicy mogą na przykład używać chatbotów do zadawania pytań dotyczących procesów biznesowych, pobierania informacji lub wykonywania zadań.
Ciągła optymalizacja
Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie zdarzeń z przeszłości i stale dostosowuje procesy, umożliwiając ciągłe doskonalenie i adaptację do zmian rynkowych. Na przykład, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do optymalizacji kampanii marketingowych, dynamicznego dostosowywania cen lub opracowywania nowych produktów.
Spełnienie wymogów regulacyjnych
Sztuczna inteligencja wspiera zgodność z przepisami i wymogami ochrony danych poprzez automatyczne monitorowanie i dokumentowanie. Na przykład, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do wykrywania podejrzanych transakcji, zapobiegania naruszeniom danych lub przygotowywania się do audytów.
Nadaje się do:
Zalety sztucznej inteligencji w szczegółach
Oprócz punktów wymienionych powyżej, sztuczna inteligencja oferuje szereg innych korzyści:
personalizacja
Dzięki sztucznej inteligencji firmy mogą personalizować swoje produkty i usługi oraz dopasowywać je do indywidualnych potrzeb klientów.
innowacja
Sztuczna inteligencja może pomóc firmom w opracowywaniu nowych produktów i usług oraz wdrażaniu innowacyjnych modeli biznesowych.
konkurencyjność
Sztuczna inteligencja może pomóc firmom zwiększyć swoją konkurencyjność i wyróżnić się na tle konkurencji.
Zwiększona wydajność
Sztuczna inteligencja może pomóc firmom zwiększyć wydajność i obniżyć koszty.
Zarządzanie ryzykiem
Sztuczna inteligencja może pomóc firmom identyfikować, oceniać i minimalizować ryzyko.
Wyzwania wdrażania rozwiązań AI
Mimo że sztuczna inteligencja oferuje wiele korzyści, wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wiąże się również z pewnymi wyzwaniami:
Jakość danych
Systemy AI wymagają dużej ilości wysokiej jakości danych, aby działać efektywnie. Firmy muszą zadbać o to, aby ich dane były czyste, kompletne i aktualne.
wykwalifikowani pracownicy
Wdrażanie rozwiązań AI wymaga specjalistów posiadających specjalistyczną wiedzę i umiejętności. Firmy muszą inwestować w szkolenia i dokształcanie swoich pracowników lub angażować zewnętrznych ekspertów.
Koszt
Wdrażanie rozwiązań AI może być kosztowne. Firmy muszą dokładnie oszacować koszty i zapewnić sobie dodatni zwrot z inwestycji (ROI).
przyjęcie
Wprowadzanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI) może budzić opór ze strony pracowników. Firmy muszą angażować pracowników w ten proces już na wczesnym etapie i edukować ich o korzyściach płynących ze sztucznej inteligencji.
Przyszłość należy do inteligentnych rozwiązań szytych na miarę
Wysoki wskaźnik niepowodzeń dużych projektów ERP wyraźnie pokazuje, że tradycyjne podejście osiąga swoje granice. Spersonalizowane, oparte na sztucznej inteligencji systemy ERP oferują firmom elastyczność, wydajność i innowacyjność niezbędne do udanej transformacji cyfrowej i zrównoważonej konkurencyjności. Firmy, które wdrażają sztuczną inteligencję, mogą optymalizować swoje procesy biznesowe, lepiej obsługiwać klientów i zdobywać decydującą przewagę konkurencyjną. Przyszłość należy do inteligentnych, dopasowanych rozwiązań, które pomagają firmom prosperować w ciągle zmieniającym się świecie.
Należy podkreślić, że wdrażanie rozwiązań AI nie jest automatyczne. Firmy muszą starannie się przygotować, wybrać odpowiednich partnerów i aktywnie stawić czoła wyzwaniom. Dzięki temu będą mogły w pełni wykorzystać zalety AI i skutecznie zarządzać swoją transformacją cyfrową.
Nadaje się do:
Twoja transformacja AI, integracja AI i ekspert w branży platformy AI
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
