30-50% Ferramentas de trabalho digital não utilizadas em ferramentas de marketing e vendas-AI também são afetadas, além do CRM e ERP

O potencial não utilizado das ferramentas digitais: potencial para automação e confiabilidade do processo em empresas alemãs

A transformação digital está progredindo nas empresas alemãs, mas um paradoxo permanece: embora as taxas de adoção para ferramentas de trabalho digital sejam altas, uma parte significativa de seu potencial, especialmente no que diz respeito às funções de automação e segurança, permanece sem uso. A estimativa de apenas 30-50% na solicitação do usuário provavelmente reflete o uso de funções avançadas, não o uso básico das ferramentas. Essa discrepância entre posse e criação de valor real representa uma chance significativa, muitas vezes negligenciada. Ferramentas existentes, como CRM, sistemas de ERP, plataformas de colaboração e cada vez mais, também as soluções baseadas em IA fornecem um potencial considerável para aumentar a eficiência do processo por meio da automação e melhorar a resiliência organizacional por meio do aumento da confiabilidade do processo.

📊 Muitas empresas usam apenas 30-50 % de suas ferramentas digitais. Paradoxalmente, as ferramentas de IA geralmente permanecem não utilizadas

A análise identifica barreiras centrais que impedem a exaustão completa desse potencial. Acima de tudo, isso inclui lacunas de qualificação e medidas de treinamento inadequadas, resistência a mudanças na força de trabalho, a complexidade das próprias tecnologias, desafios na integração nas paisagens de TI existentes, bem como a falta de foco estratégico e o apoio consistente da gestão.

Para fechar essa lacuna e perceber o valor total dos investimentos digitais, as empresas precisam buscar uma estratégia multidimensional. Os principais pilares são um gerenciamento de mudanças centradas no ser humano, o estabelecimento de uma cultura de aprendizado contínuo, a implementação de estruturas robustas de governança de dados-especialmente para aplicações de IA, garantindo integração perfeita de ferramentas via APIs e um compromisso inconfundível com o nível de gerenciamento para o desenvolvimento digital. As recomendações a seguir oferecem às empresas uma estrutura estratégica para aumentar a intensidade do uso de suas ferramentas digitais e, assim, fazer um progresso significativo na automação e na confiabilidade do processo.

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O status quo: uso de ferramentas digitais e de IA em empresas

A penetração digital do cenário corporativo alemão progrediu bem, mas a pura disponibilidade de ferramentas diz pouco sobre sua profundidade de uso real e o valor agregado resultante. Uma olhada mais detalhada sobre as taxas de adoção versus o uso real revela uma lacuna significativa.

Adoção vs. uso real: um inventário

A adoção básica de escritórios digitais estabelecidos e aplicativos de negócios na Alemanha é impressionantemente alta. De acordo com o Index 2024 do Bitkom Digital Office 2024, quase todas as empresas (98%) usam aplicativos ERP (Enterprise Resource Planning). Os sistemas de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) também são generalizados com 91%, um aumento significativo em comparação com 77% em 2022. As soluções de gerenciamento de conteúdo corporativo (ECM) podem ser encontradas em 84% das empresas (2022: 76%). Cada empresa usa pelo menos uma solução de escritório digital. Esses números mostram que o acesso a ferramentas digitais padrão nas empresas alemãs recebe em todo o país e não representa o principal obstáculo.

Por outro lado, há a adoção da inteligência artificial (AI). Embora o interesse e a disposição de investir sejam altos - 40% das empresas planejam usar a IA no próximo ano, e 46% estão planejando investimentos nos próximos cinco anos - a implementação real é significativamente menor e mais heterogênea. Em 2024, cerca de 17% das empresas alemãs usaram a IA. Isso mostra uma clara lacuna entre setores e tamanhos corporativos: a indústria é pioneira com uso de 31% de IA, enquanto o setor de serviços fica para trás. A diferença entre grandes empresas (75% usam IA) e PME (apenas 16%) é particularmente impressionante. As comparações internacionais mostram tendências semelhantes: os estudos dos EUA localizam a adoção de IA no nível da empresa, dependendo da metodologia, entre 5% e 40%, mas indicam um rápido crescimento. Global indica 40% das empresas para usar a IA, outros 42% avaliam o uso. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, a KI usa mais de três quartos das empresas em pelo menos uma função de negócios. Isso indica que a adoção da IA ​​ganha a direção, mas é ainda menos estabelecida e significativamente mais variável do que com as ferramentas digitais tradicionais.

A reivindicação de uma taxa de uso de apenas 30-50% aumentada na solicitação do usuário deve ser considerada no contexto desses dados de adoção. É improvável que esse número esteja relacionado ao uso básico dos sistemas de ERP ou CRM generalizados. Em vez disso, as evidências indicam que essa estimativa significa a ocupação de funções avançadas ou a exaustão de todo o potencial do software. O Gartner ressalta que experiências insuficientes do usuário com aplicativos tornam necessário o uso de soluções de adoção digital (DAS). Estudos e relatórios afirmam que o potencial da mídia digital geralmente não se esgota, especialmente nas PME. Um estudo do grupo MUUUH mostrou que 73% dos usuários de CRM não são apoiadores de seu próprio software, o que indica insatisfação, o que geralmente está relacionado à falta de usabilidade ou não enriquecimento do benefício esperado. A premissa inicial da baixa capacidade é, portanto, válida, mas provavelmente refere -se à profundidade do uso e à ativação de recursos mais valiosos, mas mais complexos.

A percepção de digitalização na empresa também tem uma parte. Enquanto quase 40% dos empregados na Alemanha classificam sua empresa como extremamente ou muito digitalmente, um terço da captura -up exige a organização do trabalho digital e 64% das empresas se vêem como um retardador. Isso destaca a discrepância entre a pura disponibilidade de ferramentas e seu uso eficaz e transformador. Uma parte significativa dos funcionários também não parece suficiente para as habilidades digitais necessárias.

Existem padrões específicos ao usar a IA. Os funcionários usam ferramentas como Chatt mais em particular (54,3%) ou misto (27,8%) como exclusivamente para o trabalho (17,9%). As aplicações mais comuns nas empresas são atendimento ao cliente (56%), segurança cibernética (51%), assistentes digitais (47%), CRM (46%) e gerenciamento de inventário (40%). Embora 75% dos funcionários acreditem que a IA generativa pode aumentar sua produtividade e que o uso cresça rapidamente, apenas 1% dos gerentes descreve o uso da IA ​​em sua empresa como "maduro", ou seja, completamente integrado aos fluxos de trabalho e fornecem resultados significativos de negócios.

A perda de valor: quantificação das oportunidades perdidas

A subestrutura das ferramentas digitais leva a uma perda significativa de valor e retorno subótimo do investimento (ROI) para despesas maciças na área de transformação digital. Se as funções de automação permanecerem não utilizadas, os processos manuais e ineficientes persistem. Se as funções de segurança integradas não forem ativadas ou configuradas, o risco de incidentes de segurança e violações de conformidade aumenta.

O potencial de produtividade não utilizado é considerável. Estudos indicam que a produtividade mensurável aumenta através do uso de IA, mesmo com o nível de uso atual e ainda baixo (por exemplo, 0,1-0,9% de crescimento da produtividade do trabalho). A longo prazo, o potencial é estimado em 1,5 pontos percentuais em dez anos e aumentos de 43% foram medidos em tarefas específicas. O fornecedor de soluções de adoção digital, como a produtividade do relatório WhatFix, aumenta em 35% e uma redução no treinamento em 60% por suas plataformas. Esses números ilustram o valor do concreto que pode ser aumentado pelo uso mais eficaz da ferramenta.

Além disso, a subestrutura é um risco competitivo estratégico. As empresas que esgotam totalmente suas ferramentas digitais e sistemas de IA alcançam maior eficiência, agilidade e força inovadora. Você pode reagir mais rapidamente às mudanças no mercado e desenvolver novos modelos de negócios (“empresas compositáveis” são 80% mais rápidas ao implementar novos recursos). As empresas que permanecem no risco de uso básico, correm o risco de perder a conexão e colocam em risco sua posição de mercado.

A análise do status quo revela, portanto, uma “ilusão de adoção”: altas taxas de implementação de sistemas principais, como ERP e CRM, sugerem a maturidade digital, que, no entanto, usa uma subestrutura profunda de funções avançadas para automação e segurança. Essa lacuna entre presença e competência real é o problema principal. Esse padrão é reforçado nas tecnologias de IA. A adoção da IA ​​cresce rapidamente e abre um enorme potencial, mas a lacuna de uso é provavelmente ainda mais pronunciada devido à maior complexidade, dependência de dados, preocupações éticas e maiores déficits de qualificação do que com as ferramentas tradicionais. A discrepância entre PME e grandes empresas é particularmente clara aqui. Afinal, muitas vezes há uma discrepância entre a percepção dos funcionários sobre a digitalização de sua empresa e sua própria capacidade ou o uso real de funções avançadas de ferramentas. Esse erro de julgamento pode dificultar os esforços para aumentar o uso, pois a necessidade pode não ser reconhecida.

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Detecte o potencial de automação através do uso mais profundo da ferramenta

Muitas empresas já investiram em poderosas ferramentas digitais, mas geralmente usam apenas uma fração de suas habilidades de automação. O potencial de pousio em CRM, sistemas ERP, plataformas de colaboração e ferramentas de IA é significativo e pode ser levantado pela ativação direcionada das funções existentes.

Além do básico: funções de automação de fluxo de trabalho negligenciadas (CRM, ERP, plataformas de colaboração)

Automação de CRM

Os sistemas modernos de CRM oferecem muito mais do que apenas gerenciamento de dados de contato. Freqüentemente, as funções não utilizadas incluem a automação de tarefas (por exemplo, memórias para acompanhamentos), a definição de regras de fluxo de trabalho para a atribuição automática de leads ou a escalada de casos de serviço, bem como a criação automatizada de relatórios sobre o desempenho das vendas ou a satisfação do cliente. A automação de comunicação multicanal permite abordar consistentemente os clientes por meio de vários canais (email, mídia social). A integração com outros sistemas, como ERP ou ferramentas de automação de marketing, geralmente está disponível, mas não é totalmente explorada para garantir um processo contínuo de atendimento ao cliente e vendas. As razões para o baixo uso geralmente estão em baixa implementação, falta de adaptação a processos específicos ou aceitação inadequada entre os usuários.

Automação ERP

Os sistemas ERP são frequentemente usados ​​principalmente para funções principais, como contabilidade financeira e planejamento de recursos, enquanto outras opções de automação estão ociosas. Exemplos disso são o estabelecimento da automação do fluxo de trabalho para processos de aprovação, por exemplo, para pedidos (aprovações de pedidos de compra), o processamento automatizado de cálculos de entrada usando OCR e atribuição baseada em regras ou a otimização do gerenciamento de estoque de ações por sugestões automatizadas de pedidos ou mensagens de alerta em ações baixas. A integração do sistema ERP com outros sistemas operacionais (CRM, gerenciamento da cadeia de suprimentos) é crucial para a automação e transparência contínuas dos processos, mas é frequentemente negligenciada. Um motivo comum para a falha dos projetos de automação de ERP é a análise e ilustração insuficiente dos processos de negócios subjacentes antes da implementação.

Automação em plataformas de colaboração (M365/Workspace)

Os principais suítes de colaboração, como Microsoft 365 e Google Workspace, contêm ferramentas poderosas, mas muitas vezes ignoradas para a automação do fluxo de trabalho:

• Google Workspace: AppSheet permite a criação de aplicativos personalizados e a automação de fluxos de trabalho sem conhecimento de programação. Os formulários do Google podem ser usados ​​em conjunto com o script do Google Sheets and Apps para processos de aprovação e fluxos de trabalho simples. Filtros e regras estendidos no Gmail podem automatizar o gerenciamento de e-mails e as funções baseadas em IA em tela inteligente (documentos, folhas, slides) oferecem sugestões inteligentes e blocos de construção para aumentar a eficiência.
• Microsoft 365: Power Automats (anteriormente Flow) é uma ferramenta poderosa para criar fluxos de trabalho automatizados em vários aplicativos da Microsoft e de terceiros. O SharePoint também oferece funções integradas de fluxo de trabalho, e a integração de autômatos de energia nas equipes permite a automação de notificações, licenças e tarefas diretamente no hub de colaboração. A integração perfeita no ecossistema da Microsoft é uma vantagem essencial.

Sem Código/Plataformas de Código Baixo

A ascensão de plataformas sem código/baixo código que geralmente são integradas às grandes suítes ou são oferecidas como soluções independentes (por exemplo, Flowforma, Creativio, Kissflow, Jotform Worklows, AppSheet, Power Automats), democratiza a automação. Eles permitem que os usuários especializados criem suas próprias soluções de automação sem conhecimento profundo da programação. Isso pode acelerar os esforços de automação, mas requer diretrizes claras, cursos de treinamento e uma estrutura de governança para evitar crescimento e riscos selvagens.

Use a IA para automação inteligente (análise de dados, suporte de tarefas, otimização de processos)

A inteligência artificial eleva a automação tradicional do fluxo de trabalho para um novo estágio, trazendo habilidades cognitivas.

AI na automação do fluxo de trabalho

• Processamento de documentos inteligentes (IDP): Os modelos de IA podem ser relevantes a partir de documentos não estruturados, como faturas, documentos, contratos ou e -mails, extraem e classificam, o que reduz drasticamente a entrada de dados manuais.
• Habilidades preditivas: a IA pode reconhecer padrões em dados históricos para prever eventos futuros. Exemplos são a manutenção preditiva de máquinas (manutenção preditiva), a previsão de demanda e inventário ou a identificação de oportunidades promissoras de vendas com base no comportamento do cliente.
• Encaminhamento inteligente e tomada de decisão: a IA pode analisar o conteúdo e o humor (sentimento) das consultas do cliente, a fim de encaminhá -lo automaticamente ao departamento correto ou ao funcionário certo. Também pode tomar decisões mais complexas dentro de um processo automatizado que vai além das regras simples de If-then.

Assistente de IA e agentes

Assistentes de IA integrados (como Microsoft Copilot, Google Gemini ou Funções incorporadas ChatGPT) podem automatizar ou suportar uma variedade de tarefas: você gera designs para e -mails, relatórios ou textos de marketing, resumindo documentos longos ou reuniões juntos, responde a perguntas dos funcionários sobre diretrizes internas (RH, TI), ajuda com dados de agendamento ou apoio. Então -chamado “AIG AI” vai um passo adiante e pode executar tarefas mais complexas e multi -estágios usando diferentes ferramentas e fontes de informação.

Automação de processo robótico (RPA) e automação inteligente

O RPA denota robôs de software ("bots") que automatizam tarefas repetitivas baseadas em regras através da imitação de interações humanas com interfaces de usuário (por exemplo, copiar dados de um aplicativo para outro). Enquanto o RPA clássico depende de dados estruturados e regras claras, a combinação com IA (geralmente chamada de automação ou hiper -automação inteligente) estende significativamente as possibilidades. A IA permite que os bots RPA processem dados não estruturados (por exemplo, em e-mails ou PDFs), para tomar decisões relacionadas ao contexto e aprender com a experiência. Exemplos de aplicativos podem ser encontrados em quase todas as áreas da empresa:

• Finanças: Relatórios automatizados, comparação de contas, detecção de fraude, processamento de faturas.
• Recursos Humanos: Empregados a integração/offboard, cobrança salarial, administração de aplicativos de férias.
• Atendimento ao cliente: Responda automatizada de perguntas padrão via chatbots, encaminhamento de casos complexos, atualizando os dados do cliente.
• Fornecedor e logística: Gerenciamento de inventário, processamento de pedidos, otimização de rotas de entrega.
• Saúde: Processamento de reivindicações de seguro, agendamento, administração de dados do paciente.
• Produção: processamento de pedidos, controle de qualidade, gerenciamento de fornecedores.

Tabela potencial

A tabela a seguir mostra um exemplo da frequência com que os processos de negócios específicos de automação não utilizados atribuem e quais vantagens podem ser alcançadas.

Atribuição de funções de automação não utilizadas para processos de negócios

No mundo dos negócios digitais de hoje, existem inúmeras funções de automação não utilizadas que podem ser estrategicamente atribuídas a vários processos de negócios, a fim de obter aumentos significativos de eficiência. Regras de fluxo de trabalho, como regras de permissão de CRM, para descontos podem acelerar o ciclo de vendas e garantir a consistência nos preços, em que plataformas como Salesforce, Microsoft Dynamics 365 ou SAP CRM são usadas. Nenhuma plataforma de código/baixo código, como o Power Automating ou AppSheet para despesas de viagem, reduz o esforço administrativo e permita reembolsos mais rápidos por meio da integração com o Microsoft 365, o Google Workspace, Flowforma ou Creatio. A extração de dados baseada em IA (IDP) revoluciona a contabilidade automatizada e o processamento de documentos, o que leva a pagamentos mais rápidos e menos erros de entrada implementáveis ​​em sistemas de ERP, como SAP e Oracle ou ferramentas especializadas em IDP com componentes RPA+AI. Na área de análise preditiva, as soluções de IA oferecem avisos de manutenção preditiva para sistemas de produção, o que minimiza os tempos de inatividade não planejados e os custos de manutenção podem ser reduzidos, suportados por sistemas ERP/MES, plataformas de IoT e soluções especializadas de IA. Finalmente, os assistentes de IA, as tecnologias Agentic AI e RPA, como Chatt/Copilot, para designs de email ou RPA para manutenção de dados mestre, melhoram a eficiência da comunicação e reduzem os erros de entrada de dados, implementáveis ​​com o M365 Copilot, Google Gemini, Uipath, Automation em qualquer lugar ou Prisma azul.

A análise do potencial de automação mostra que uma parte significativa das possibilidades já está nas ferramentas, para as quais as empresas já pagaram (CRM, ERP, M365/Workspace). O principal desafio geralmente não é a compra de novas ferramentas, mas a ativação e o uso das funções existentes, muitas vezes poderosas, mas esquecidas. Ao mesmo tempo, a democratização da automação causa um paradoxo por nenhum código/ferramentas de baixo código: pode acelerar a adaptação permitir que usuários especializados, mas também abriga riscos consideráveis ​​sem governança adequada, protocolos de segurança e padrões de processo [ver seção III e VI]. Finalmente, a IA atua como uma camada de expansão: não apenas automatiza as tarefas existentes com mais eficiência, mas também permite formas completamente novas de automação e otimização de processos através do processamento de dados não estruturados, previsões e assistência inteligente, o que é um salto qualitativo no potencial de automação.

Ki-Gamechanger: as soluções mais flexíveis de AI em plataforma que reduzem os custos, melhoram suas decisões e aumentam a eficiência

Plataforma AI independente: integra todas as fontes de dados da empresa relevantes

• Esta plataforma de IA interage com todas as fontes de dados específicas
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e muitos outros sistemas de gerenciamento de dados
• Integração rápida da IA: soluções de IA personalizadas para empresas em horas ou dias em vez de meses
• Infraestrutura flexível: baseada em nuvem ou hospedagem em seu próprio data center (Alemanha, Europa, escolha livre de localização)

• Segurança de dados mais alta: o uso em escritórios de advocacia é a evidência segura
• Use em uma ampla variedade de fontes de dados da empresa
• Escolha de seus modelos de IA ou vários ou vários modelos (UE, EUA, CN)

Desafios que nossa plataforma de IA resolve

• Falta de precisão das soluções de IA convencionais
• Proteção de dados e gerenciamento seguro de dados sensíveis
• Altos custos e complexidade do desenvolvimento individual de IA
• Falta de IA qualificada
• Integração da IA ​​nos sistemas de TI existentes

Mais sobre isso aqui:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Fortalecimento do processo de confiabilidade através de funções de ferramentas estendidas

Além da automação, as ferramentas digitais e os sistemas de IA geralmente oferecem funções não utilizadas para aumentar a confiabilidade do processo. A ativação dessas habilidades é crucial para minimizar os riscos, garantir a conformidade e fortalecer a resiliência dos processos de negócios.

Uso de funções de controle de acesso e identidade estendidas

Os aplicativos e plataformas de negócios modernos vão muito além dos logins simples de senha e oferecem mecanismos de controle granular, que geralmente não são totalmente configurados ou usados. Isso se aplica a sistemas principais, como ERP e CRM, bem como a suítes de colaboração (M365, Google Workspace) e sistemas especializados de controle de acesso (Sistemas de Controle de Acesso, ACS).

Controle de acesso à base de Rol (RBAC)

Um princípio fundamental é a definição estrita e a aplicação das diretrizes do RBAC. Deve -se garantir que os usuários possam acessar apenas os dados e funções essenciais para sua função específica. Muitos sistemas oferecem ferramentas para gerenciar essas funções, mas a configuração inicial e os cuidados contínuos exigem cuidados e planejamento estratégico. Ferramentas como o BetterCloud podem apoiar o gerenciamento de autorizações em ambientes em nuvem, como o Office 365.

Gerenciamento do ciclo de vida de identidade

Um aspecto crítico e frequentemente negligenciado da segurança é a automação do gerenciamento de usuários, em particular a privação. Quando os funcionários deixam a empresa ou mudam de papel, seus direitos de acesso devem ser imediatamente e totalmente retirados. Ferramentas integradas ou plataformas de gerenciamento de identidade podem automatizar esse processo e minimizar o risco de acesso não autorizado por meio de contas desatualizadas. Esta é uma área na qual os processos manuais são propensos a erros e podem deixar lacunas de segurança significativas.

Autenticação multifatorial (MFA) e acesso relacionado ao contexto

Enquanto o MFA está se tornando cada vez mais padrão, muitas plataformas oferecem diretrizes de acesso estendidas e relacionadas ao contexto. Eles podem restringir o acesso com base em fatores como a localização do usuário, a condição do dispositivo utilizado (saúde do dispositivo) ou a hora do dia e, assim, criar um nível de segurança adicional. Os métodos de verificação biométrica (impressão digital, reconhecimento de rosto) também podem ser integrados para fortalecer o exame de identidade.

Sistemas especializados de controle de acesso (ACS)

Os ACs dedicados são frequentemente usados ​​para proteger locais físicos e infraestrutura crítica de TI. Esses sistemas oferecem hardware (por exemplo, leitor de cartões, controlador) e software para gerenciar o acesso físico e lógico. Os aspectos importantes, mas às vezes esquecidos, são a escalabilidade da solução para acompanhar o crescimento corporativo e a capacidade de se integrar a outros sistemas de segurança (por exemplo, vigilância por vídeo, sistemas de alarme) para gerenciamento uniforme de segurança.

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Uso de ferramentas integradas de conformidade e monitoramento

Muitas plataformas contêm ferramentas que podem contribuir para a conformidade com os regulamentos e atividades de monitoramento, mas devem ser usados ​​e configurados ativamente.

Gerenciamento de licença para segurança

O monitoramento do uso da licença não apenas serve controle de custos, mas também é um importante fator de segurança. Contas de usuário inativas ou licenças não usadas representam possíveis vetores de ataque. A área de ataque pode ser reduzida identificando e desativando essas contas. Ferramentas especializadas podem ajudar no gerenciamento e otimização das licenças.

Prevenção de perda de dados (DLP)

Plataformas como Microsoft 365 e Google Workspace possuem funções DLP que podem identificar e bloquear as partes não intencionais ou maliciosas de dados confidenciais (por exemplo, dados do cliente, informações financeiras, propriedade intelectual) por e -mail ou armazenamento em nuvem. No entanto, essas regras devem ser configuradas especificamente para as necessidades e riscos da empresa para serem eficazes.

Protocolos de auditoria e relatórios

O uso de protocolos de auditoria integrados é essencial para entender as atividades do usuário, as alterações do sistema e os padrões de acesso. Muitos sistemas registram esses eventos em detalhes, mas os protocolos precisam ser verificados regularmente ou, melhor ainda, encaminhados para informações centrais de segurança e sistemas de gerenciamento de eventos (SIEM) para análise automatizada. A capacidade de rastrear é essencial para a conformidade e estudos forenses.

Funções de conformidade

As ferramentas podem ter certificações de conformidade específicas. Plataformas de governança, como Coreview ou AvePoint Cloud Governança, ajudam a aplicar e monitorar as diretrizes de conformidade em ambientes como o Office 365.

Melhorias de segurança apoiadas pela IA

A inteligência artificial abre novas oportunidades para reconhecimento proativo e defesa contra ameaças de segurança.

Detecção de anomalias

Os sistemas de IA podem aprender o que o comportamento "normal" está em um sistema ou rede e desvios (anomalias) que podem indicar incidentes de segurança. Casos de aplicação específicos incluem:

• Reconhecimento de fraudes: identificação de padrões incomuns de transação (por exemplo, quantidades altas, locais incomuns, frequência rápida).
• Detecção de intrusões: reconhecimento do tráfego de rede (por exemplo, exiltração de dados, ataques de DDoS), testes de registro suspeitos ou comportamento incomum do usuário.
• Segurança do endpoint: rastreando malware ou atividades não autorizadas em computadores ou dispositivos móveis.
• Melhoria do IAM: alarme para solicitações de acesso suspeito, expansões incomuns de autorização ou contas comprometidas.

Inteligência e previsão de ameaças

A IA pode analisar enormes quantidades de dados de ameaças (feeds de ameaças) para priorizar riscos relevantes, reconhecer padrões de ataque (TTPs - táticas, técnicas e procedimentos) e até para prever ataques futuros ou identificar fraquezas. A IA também pode ser usada para monitorar a Web Dark em dados de acesso roubado ou ataques planejados.

Reação automatizada a incidentes

A IA pode automatizar as primeiras etapas para conter um incidente de segurança, por exemplo, Isolando sistemas afetados, bloqueando endereços IP malignos ou desativando contas comprometidas, que reduz o tempo de resposta.

Tabela potencial

A tabela a seguir geralmente vincula as funções de segurança não utilizadas a riscos específicos que você pode abordar.

Atribuição de funções de segurança não utilizadas para redução de risco

A atribuição de funções de segurança não utilizadas para redução de risco inclui várias categorias funcionais, os exemplos e áreas específicos de aplicação para plataformas e ferramentas relevantes podem ser levadas em consideração. Na área de controle de acesso, a configuração granular do RBAC oferece suporte na prevenção de violações de acesso não autorizado ou proteção de dados, que podem ser alcançadas, por exemplo, com as configurações de segurança M365/Azure, administrador do espaço de trabalho do Google ou ERP/CRM. Além dessa medida, o desprovisionamento automatizado também faz uma contribuição decisiva para minimizar as permissões contínuas e o risco de insider associado, com sistemas IAM, integrações do sistema de RH, bem como soluções de espaço de trabalho M365 ou Google.

Na categoria de conformidade e vigilância, as regras de DLP configuradas garantem proteção contra a drenagem de dados sensíveis, que são suportados por aplicativos como M365 Security & Conforment ou o Google Workspace Security Center. A análise do log de auditoria ativa também desempenha um papel importante na prevenção de violações de conformidade ou a falta de rastreabilidade dos processos. Os sistemas SIEM, como Splunk ou Qradar, bem como os dados de log do M365 e o espaço de trabalho do Google são ferramentas valiosas aqui.

Na área de segurança da IA, o reconhecimento de anomalia baseado em IA é usado como uma medida contra a promoção de contas e a penetração não autorizada. Isso é alcançado com a ajuda de plataformas de segurança especializadas de IA ou funções específicas, como o Azure AD Identity Protection.

A análise das funções de segurança deixa claro que a confiabilidade eficaz do processo depende em grande parte da configuração e uso corretos dos recursos incorporados em aplicativos de negócios padrão (M365, espaço de trabalho, ERP, CRM). Subtrair essas funções leva diretamente a lacunas de segurança, independentemente dos investimentos em ferramentas de segurança dedicadas. Ao mesmo tempo, a automação em ambas as direções tem um impacto na segurança: pode aumentar a segurança (por exemplo, por privação automatizada ou patches), mas ferramentas de automação mal protegidas (por exemplo, bots RPA com aplicativos de baixo código de baixo codificador muito altos e regulamentados) podem se tornar pontos fracos. Isso destaca a necessidade de integrar aspectos de segurança diretamente na estratégia de automação. Finalmente, a eficácia das ferramentas de segurança baseadas em IA (detecção de anomali, previsão de ameaças) depende fundamentalmente da qualidade, integridade e governança dos dados subjacentes. A qualidade de dados ruim inevitavelmente leva a resultados de segurança de IA não confiáveis ​​(alarmes falsos ou ameaças negligenciadas), que sublinha o papel crítico da governança de dados (consulte a Seção VI).

Diagnóstico da lacuna de uso: principais barreiras e desafios

Para preencher a lacuna entre o potencial das ferramentas digitais e seu uso real, é crucial entender os obstáculos subjacentes. Estes podem ser divididos aproximadamente em fatores humanos, tecnológicos e organizacionais.

O fator humano: déficits de qualificação, falta de treinamento e resistência

Lacunas de qualificação e treinamento

A falta de habilidades digitais e ofertas de treinamento inadequadas são um dos maiores obstáculos. Os funcionários geralmente não têm o conhecimento das funções disponíveis ou da capacidade de usá -las de maneira eficaz. Quase três quartos dos funcionários não se sentem suficientes para as habilidades digitais necessárias no trabalho. A IA Technologies aperta esse problema com uma curva de aprendizado mais acentuada e a necessidade de know-how especializado. Os cursos de treinamento existentes geralmente são inadequados, muito curtos e não oferecem suporte contínuo no trabalho cotidiano.

Resistência à mudança

O medo do desconhecido, preocupações com a segurança no emprego (especialmente no contexto de IA e automação), a aversão de desistir de rotinas estabelecidas e falta de crença nos benefícios de novas ferramentas ou processos impulsionam a resistência. Isso é mencionado como uma das principais barreiras. A comunicação inadequada por parte da administração geralmente aumenta esses resistores.

Falta de integração do usuário

Se novas ferramentas forem introduzidas sem envolver futuros usuários no processo de seleção ou implementação, isso geralmente leva a um ajuste ruim da solução e baixa aceitação. O significado e o objetivo ("Por quê?") A mudança deve ser transmitida claramente aos usuários. As fases de teste de aceitação do usuário (UAT) geralmente deixam de capturar as necessidades reais dos usuários se não forem planejados e realizados cuidadosamente.

Sobrecarga cognitiva e complexidade

Os funcionários enfrentam um número crescente de aplicativos, o que pode levar a perdas de atrito e menos uso. A adaptação dificulta constantemente ou alterar ferramentas e funções. O software em si pode ser inerentemente complexo, menos intuitivo ou mal projetado, o que inibe a aceitação.

Rupros tecnológicos: complexidade, problemas de integração e sistemas antigos

Complexidade da ferramenta

O software em si pode usar a complexidade excessiva, a interface do usuário ilógica ou o design ruim. As ferramentas de IA têm complexidade técnica adicional.

Desafios de integração

A falta de integração perfeita entre diferentes ferramentas leva a silos de dados, processos de trabalho interrompidos e frustração entre os usuários. A integração da IA ​​nas paisagens do sistema existente é um desafio especial. A dependência de integrações de terceiros pode ocultar riscos adicionais. As APIs são cruciais para a integração, mas requerem conhecimento específico, e muitas vezes há uma falta de padrões uniformes.

Sistemas ALTS (Sistemas Legados)

Infraestrutura de TI desatualizada e aplicativos antigos dificultam a introdução de ferramentas modernas e freios iniciativas de transformação digital. A migração de sistemas antigos é frequentemente complexa e cara.

Problemas de dados

A falta de qualidade dos dados, baixa disponibilidade de dados e governança de dados inadequados são obstáculos maciços, especialmente para projetos de IA. A proteção e a segurança dos dados também representam barreiras consideráveis ​​para a adoção da IA.

Seleção de ferramentas inadequadas

A decisão de ferramentas que não correspondem aos requisitos ou processos comerciais reais ou a escolha de um provedor inadequado geralmente leva à falha da iniciativa.

Fatores organizacionais: falta de estratégia, falta de apoio à liderança e escassez de recursos

Faltando visão clara e estratégia

A falta de uma estratégia clara para transformação digital, objetivos pouco claros ou falta de orientação para os objetivos de negócios abrangentes geralmente levam ao fracasso das iniciativas de digitalização. Muitas empresas têm uma estratégia digital no papel, mas falham por causa da implementação. Uma estratégia específica de IA em particular geralmente está faltando.

Apoio inadequado da liderança

Falta de comprometimento, falta de apoio visível (patrocínio) e apoio inadequado através dos esforços de transformação do nível de gerenciamento. Os gerentes podem não cumprir o comportamento desejado ou ter uma compreensão inadequada dos próprios requisitos.

Restrições de recursos

A falta de orçamento, tempo e equipe- especialmente nos especialistas em qualificação e IA- é uma barreira significativa.

Silos organizacional

A má comunicação e a falta de cooperação entre diferentes departamentos ou equipes dificultam o uso integrado de ferramentas e os difíceis processos de transformação abrangentes.

Falta de medição de sucesso

Dificuldades na definição e perseguição das figuras -chave (KPIs) para medir a adoção da ferramenta, o aumento da eficiência ou o ROI tornam os investimentos mais difíceis e controlam medidas de melhoria.

Aspectos culturais

A resistência a mudanças geralmente está profundamente enraizada na cultura corporativa. A falta de cultura de inovação ou o pensamento inadequado -acionado por dados pode dificultar a introdução da IA.

Tabela potencial

A tabela a seguir resume as barreiras mais comuns que se opõem ao uso ideal das ferramentas digitais e de IA.

Barreiras comuns para o uso de ferramentas digitais e ai

Barreiras comuns para o uso de ferramentas digitais e de IA resultam de três categorias principais: o fator humano, obstáculos tecnológicos e fatores organizacionais. Os déficits de qualificação e a falta de treinamento desempenham um papel central no fator humano, que pode levar a baixa competência, adoção e erros. Além disso, resistência e medo de perda de emprego inibem a aceitação e atraso o progresso. Os obstáculos tecnológicos incluem a complexidade e a hostilidade das ferramentas que causam frustração e ineficiência e, portanto, prejudicam o uso, bem como a falta de integração nos sistemas antigos existentes que causam silos de dados e interrupções de processo e dificultam a eficiência. No nível organizacional, estão faltando estratégias claras, quais são desperdiçados esforços e recursos mal direcionados. Há também uma falta de suporte gerencial, que pode pôr em risco os projetos porque falta recursos e suporte. Afinal, restrições de recursos como tempo, dinheiro ou escassez de pessoal geralmente levam a atrasos no projeto, sobrecarga ou mesmo a demolir projetos.

A análise das barreiras mostra que elas raramente parecem isoladas, mas formam um sistema complexo e interligado. Por exemplo, a falta de apoio da gestão geralmente leva a uma estratégia pouco clara e subfinanciamento de medidas de treinamento. Treinamento inadequado, por sua vez, exacerbou lacunas de qualificação e aumenta os medos e a resistência. Ferramentas complexas sem treinamento adequado ou gerenciamento de mudanças inevitavelmente levam a baixa aceitação. Problemas tecnológicos, como a falta de integração, geralmente são sintomas de planejamento fraco e cooperação cruzada inadequada. Uma abordagem holística é, portanto, essencial.

Uma razão fundamental para o baixo uso geralmente está no déficit de "porquê": não é possível comunicar e demonstrar claramente os usuários finais cujo comportamento é alterar o benefício concreto e o valor agregado das novas ferramentas ou processos. Se os usuários não reconhecerem como uma nova ferramenta facilita ou melhora seu trabalho, o incentivo para se esforçar para aprender, especialmente se as rotinas antigas funcionarem "boas o suficiente".

Além disso, a introdução da IA ​​aperta os pontos de ruptura existentes na adaptação das ferramentas digitais tradicionais. Os desafios nas áreas de qualificações, resistência, integração e estratégia são aumentadas pelos níveis adicionais de complexidade de IA (requisitos de dados, ética, custos, talentos especiais). As empresas que já estão lutando com a adoção digital básica acharão a implementação da IA ​​ainda mais difícil.

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Estratégias para maximizar o valor da ferramenta: Promoção de aceitação e competência

Para superar as barreiras e explorar todo o potencial das ferramentas digitais, são necessárias estratégias direcionadas que desenvolvam e apóiem ​​e apoiem as habilidades dos funcionários, bem como mudanças organizacionais.

Estrutura de competência: treinamento moderno, reciclagem e aprendizado contínuo

Vá além do treinamento exclusivo

Os usos de ferramentas bem -sucedidos requerem mais do que apenas eventos introdutórios iniciais. As ofertas contínuas, específicas e específicas de contexto são necessárias, que crescem com o software e as necessidades dos usuários.

Teste de aceitação do usuário (UAT) como uma chance de aprendizado

A fase UAT não deve ser considerada apenas como um teste técnico, mas como uma oportunidade precoce para treinamento do usuário, coleta de feedback e promover a aceitação. Os usuários finais reais devem ser integrados precocemente e preparados adequadamente para suas tarefas de teste.

Métodos de treinamento eficazes

Uma mistura de métodos diferentes é frequentemente o mais eficaz: cursos estruturados, módulos de auto-aprendizagem, abordagens de treinar o trainer, orientação, bancos de dados e perguntas frequentes do conhecimento bem cuidados, bem como ajuda sensível ao contexto diretamente no aplicativo (consulte DAPS). No caso do treinamento de IA, é particularmente importante não apenas transmitir a operação (“Como?”), Mas também abordar o entendimento básico (“O que é/pode/o que não é?”), Aspectos éticos e limites da tecnologia.

Concentre -se em benefícios e fluxo de trabalho

O treinamento deve se concentrar em como as ferramentas resolvem problemas concretos dos usuários e podem ser sensivelmente integrados em seus processos diários de trabalho, em vez de apenas listar as funções.

Estratégia para o desenvolvimento da competência

As empresas devem abordar a lacuna geral de qualificação digital por meio de programas direcionados da UPSKY e de revisões.

Adequado para:

• Inteligência artificial: o caminho das soluções da ilha para a estratégia de IA digital integrada usando o exemplo de Otto no comércio eletrônico

Gerencie a página humana: gerenciamento de mudanças eficazes e comunicação

Integrar o gerenciamento de mudanças antecipadamente

O gerenciamento de mudanças deve ser planejado e realizado desde o início de um projeto sobre gerenciamento de projetos. Os dados do Prosci mostram que o excelente gerenciamento de mudanças aumenta drasticamente a probabilidade de sucesso dos projetos.

Abordagem estruturada (por exemplo, Prosci Adkar)

Modelos estabelecidos, como Adkar (consciência, desejo, conhecimento, habilidade, re -seguidos), oferecem uma estrutura para acompanhar sistematicamente os indivíduos através do processo de mudança.

Estratégia de comunicação clara

Um plano de comunicação abrangente é essencial. Ele deve fornecer informações regulares, abertas e transparentes sobre diferentes canais. Visão, metas, justificativa, cronograma e efeitos sobre os funcionários devem ser claramente comunicados. A consideração deve ser abordada proativa. Idealmente, a comunicação deve vir de remetentes confiáveis ​​(por exemplo, gerentes).

Minimizar distúrbios

Efeitos negativos nos funcionários devem ser planejados e almofadados. Isso inclui o fornecimento de recursos e suporte, bem como clareza sobre possíveis funções.

Encontrar resistência construtivamente

As causas da resistência devem ser entendidas. O objetivo é converter isso através de comunicação aberta, integração das pessoas afetadas e a exibição de vantagens.

Aceitação segura: suporte de liderança e qualificações de funcionários

Patrocínio ativo e visível

O papel decisivo do nível de alta gerência (C-suite) não pode ser enfatizado o suficiente. Deve promover ativamente a mudança, comunicar a visão, fornecer recursos e mostrar o comportamento desejado. O patrocínio ativo é o fator de sucesso mais importante para iniciativas de mudança.

Ativar campeões

Os chamados campeões de mudança ou super usuários dentro das equipes devem ser identificados e habilitados para apoiar colegas, oferecer treinamento informal e atuar como multiplicadores.

Integração e feedback do usuário

As partes interessadas, especialmente os usuários finais, devem ser integrados precocemente e continuamente. O feedback deve ser ativamente envolvido e usado para melhorar.

Centro de usuário

O design e a implementação de novas ferramentas e processos devem se concentrar consistentemente nas necessidades reais dos usuários e buscar melhorar seu trabalho diário.

Suporte tecnológico: o papel das plataformas de adoção digital (DAPS)

Funcionalidade de DAPS

DAPS são soluções de software (por exemplo, Whatfix, útil, Pendo, Walkmen) que são colocadas como uma camada adicional de aplicativos existentes. Eles oferecem instruções sensíveis ao contexto, orientações interativas, ajuda e suporte de integração diretamente no respectivo software.

Vantagens

Os DAPs podem acelerar a integração, reduzir os tempos e custos de treinamento, reduzir o número de consultas de suporte, aumentar a competência de aplicativos e fornecer análises de uso. O Gartner prevê que 70% das organizações usarão DAPS até 2025.

Papel no gerenciamento de mudanças

Os DAPs podem servir como uma ferramenta tática no gerenciamento de mudanças, facilitando a aquisição de conhecimentos e habilidades (conhecimento e habilidade no modelo Adkar) e promovendo a ancoragem (purforcement) por meio de suporte contínuo.

Tabela potencial

A tabela a seguir resume as práticas comprovadas para promover a aceitação e competência da ferramenta.

Melhores práticas para promover a aceitação e competência da ferramenta

As práticas recomendadas para promover a aceitação e competência da ferramenta incluem várias abordagens estratégicas. Na área de estrutura de competência, o treinamento contínuo e específico de função é essencial para aumentar e promover habilidades. Com o gerenciamento de mudanças, recomenda -se o gerenciamento de mudanças precoces e integradas para minimizar a resistência e as incertezas. A liderança e a qualificação desempenham um papel central, com o patrocínio executivo ativo garante que o apoio e os recursos necessários sejam garantidos. Ao mesmo tempo, a integração dos usuários é crucial por loops de feedback para promover relevância e responsabilidade pessoal. No nível tecnológico, a implementação de plataformas de adoção digital (DAP) ou ajuda no aplicativo apóia o fornecimento de suporte sob demanda e a medição da eficiência do uso.

A análise das estratégias para o sucesso mostra que a promoção do uso de ferramentas é um processo contínuo não é um evento único. Requer esforços contínuos em treinamento, suporte, comunicação e reforço, muito além da implementação inicial. A liderança se cristaliza como um linchpin: patrocínio ativo e visível por meio do gerenciamento da empresa é o fator mais poderoso que é mais enfatizado para superar a resistência e levar ao sucesso. Sem esse compromisso, outros esforços fracassam facilmente. Afinal, tecnologias como DAPs podem apoiar a adoção, mas não podem substituir uma estratégia. São auxílios táticos valiosos para transmitir conhecimentos e habilidades, mas é melhor trabalhar em uma estratégia abrangente e bem planejada de gerenciamento e treinamento.

Coloque a fundação: fatores críticos de sucesso

Para garantir o uso avançado de ferramentas digitais de forma sustentável e aumentar seu potencial total de automação e segurança, as empresas precisam criar uma base sólida a partir da integração tecnológica, qualidade dos dados e capacidade de mudança organizacional.

Arquitetura de integração: a importância das APIs e conectividade sem costura

Silos abrem

Um dos maiores obstáculos para processos eficientes e automatizados são os silos organizacionais e tecnológicos. A falta de integração entre os sistemas leva a transmissões manuais de dados, redundâncias e ineficiências. Uma estratégia de integração bem pensada é, portanto, essencial para ativar o fluxo de dados contínuo e implementar a automação de ponta a ponta.

O papel das APIs

As interfaces de programação de aplicativos (APIs) são as pontes tecnológicas que permitem que diferentes sistemas de software se comuniquem e substituam automaticamente os dados. APIs bem documentadas, seguras, confiáveis ​​e padronizadas são cruciais para a integração bem -sucedida.

Vantagens da integração

A integração bem -sucedida oferece inúmeras vantagens: os dados são sincronizados em tempo real entre os limites do sistema, o que melhora a qualidade e a consistência dos dados. Ele expande as possibilidades da automação do fluxo de trabalho, por exemplo, vinculando sistemas de CRM, ERP e automação de marketing. Por fim, uma base de dados uniforme permite decisões de negócios sólidas.

Estratégia de integração

As empresas precisam de uma abordagem estratégica para a integração. Isso inclui a seleção cuidadosa das APIs corretas, a consideração de fatores como custos, escalabilidade, segurança e suporte ao provedor, bem como potencialmente o uso de plataformas de integração (IPAAs) ou ferramentas específicas, como o conjunto de integração SAP ou o Apix-Drive para simplificar o gerenciamento das interfaces. O sucesso dos esforços de integração geralmente pode ser medido diretamente para melhorias nos indicadores de automação, como redução do tempo do ciclo e minimização de erros.

Dados como combustível: garantindo a qualidade e a governança dos dados para KI e automação

Os dados são fundamentais

Os dados são o "elixir da vida" da IA ​​e a base para cada automação eficaz. A qualidade de dados ruim inevitavelmente leva a maus resultados - o princípio "lixo, lixo" se aplica a um grau específico.

Definição de governança de dados

A governança de dados refere -se à estrutura abrangente - consistindo em diretrizes, padrões, processos e funções - para gerenciar bancos de dados. O objetivo é garantir a disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados em toda a empresa.

Significado para ai/automação

Dados de alta qualidade e bem gerenciados são essenciais para:

• Modelos confiáveis ​​de IA: redução de distorções (viés), melhoria da precisão e estrutura de confiança nos resultados.
• Automação eficaz: verifique se os processos automatizados são baseados nos dados e funcionam corretos conforme o pretendido.
• Conformidade: conformidade com regulamentos legais (por exemplo, GDPR/GDPR, CCPA).
• Segurança: Proteção de dados sensíveis usados ​​para treinar modelos de IA ou em fluxos de trabalho automatizados.

Práticas importantes de governança

As práticas centrais incluem a definição de padrões de qualidade de dados, seu monitoramento contínuo e o estabelecimento de processos para ajuste de dados. Também são importantes o gerenciamento de metadados (geralmente suportados pelos catálogos de dados), regras claras de controle de acesso, gerenciamento do ciclo de vida dos dados, a definição de responsabilidades claras (Propriedade/administração de dados), o rastreamento da origem e uso dos dados (linhagem de dados/proveniência), um gerenciamento central de linhas de orientação e o uso ético dos dados.

AI para governança de dados

Curiosamente, o KI pode ser usado para melhorar a qualidade e a governança dos dados, por exemplo, automatizando testes de ajuste, validação, monitoramento e conformidade de dados.

Sustentabilidade segura: gerenciamento de mudanças de âncora na organização

Mudança como um estado permanente

A transformação digital e a introdução de novas ferramentas não são projetos concluídos, mas um processo contínuo. Portanto, as empresas precisam de capacidade permanentemente estabelecida para mudar de mudança.

Desenvolver maturidade interna

As organizações devem avaliar sua própria maturidade na área de gerenciamento de mudanças e desenvolvê -las ainda mais. Isso inclui habilidades de construção, estabelecimento de processos padronizados e promoção de uma cultura positiva sobre mudanças.

Integrar o gerenciamento de mudanças

Os princípios de gerenciamento de mudanças devem ser firmemente integrados aos processos diários, nos métodos de gerenciamento de projetos e nas práticas de gerenciamento.

Loops de feedback e adaptação

É crucial estabelecer loops de feedback contínuos para monitorar a aceitação, reconhecer novos desafios em um estágio inicial e adaptar as estratégias ao longo do tempo. O sucesso deve ser medido e rastreado usando métricas definidas.

A análise dos fatores de sucesso revela um triângulo fundamental: o uso avançado e bem -sucedido das ferramentas digitais e de IA é baseado na integração de três colunas dependentes, governança de dados e gerenciamento de mudanças. As fraquezas em uma área minam a estabilidade dos outros. A automação avançada (seção II) geralmente requer fluxo de dados do sistema cruzado, que requer integração robusta. A eficácia da IA ​​(Seção II, III) depende criticamente de dados confiáveis ​​e bem gerenciados. A implementação dessas soluções técnicas e sua adaptação bem -sucedida pelos usuários, por sua vez, exigem um forte gerenciamento de mudanças.

A governança de dados não é negociável, em particular, para o crescente uso da IA, a fim de construir confiança. A natureza “Black Box” de muitos sistemas de IA e sua dependência de grandes quantidades de dados criam riscos consideráveis ​​(viés, violações de proteção de dados, erros) se os dados não forem gerenciados cuidadosamente. A governança robusta de dados é, portanto, essencial para reduzir esses riscos e obter a confiança de usuários e partes interessadas necessárias para a aceitação e uso de processos e conhecimentos apoiados pela IA.

Afinal, a capacidade de mudar se transforma em uma vantagem competitiva. As organizações que constroem uma competência de gerenciamento de mudanças maduras e firmemente ancoradas estão melhor equipadas para se adaptarem continuamente ao progresso tecnológico e a atrair valor sustentável de seus investimentos digitais. Você pode adaptar novas ferramentas, funções e processos mais rápidos e efetivamente do que os concorrentes que falham nas barreiras de adoção descritas na Seção IV.

Adequado para:

• Integração de IA de uma plataforma de IA independente e entre dados de dados para todos os assuntos da empresa

Potencial das ferramentas digitais: como as empresas podem maximizar a automação e a segurança

A análise mostrou que, apesar das altas taxas de adoção de ferramentas digitais em empresas alemãs, um potencial considerável de automação e confiabilidade do processo permanece sem uso. É provável que a carga baixa frequentemente citada de 30 a 50% se refere a funções avançadas, cuja ativação promete ganhos significativos de eficiência e suporte de risco. As barreiras são diversas para isso e incluem fatores humanos, como déficits de qualificação e resistência à mudança, obstáculos tecnológicos, como complexidade e problemas de integração, bem como defeitos organizacionais, como falta de estratégias e falta de apoio à liderança.

Para concluir essa lacuna e implementar o valor total dos investimentos digitais, incluindo IA, é necessária uma abordagem estratégica e holística. Isso deve combinar a estrutura de competência dos funcionários, gerenciamento de mudanças profissionais e forte liderança com a criação de princípios básicos relacionados a dados técnicos e de dados (integração, governança de dados).

Recomendações para ação para gerentes

1. Mandato para uma análise de uso: comissione uma avaliação formal de como as ferramentas centrais digitais e de IA são realmente usadas em comparação com seu potencial. O foco deve estar nas funções de automação e segurança. Use ferramentas de análise ou DAPs para coleta de dados sempre que possível.
2. Priorização da ativação da função Antes de comprar uma nova aquisição: primeiro, concentre -se em maximizar o valor das plataformas existentes por meio de treinamento direcionado, ajustes de processo e a configuração das funções não utilizadas antes que investimentos adicionais sejam feitos em novas ferramentas.
3. Estabeleça o gerenciamento de mudanças como uma prioridade estratégica: invista na estrutura das habilidades internas de gerenciamento de mudanças e as integra a todas as iniciativas digitais desde o início. Torne o patrocínio ativo e visível através do nível de gerenciamento para mudanças significativas.
4. Coloque os programas contínuos de aprendizado e suporte: vá além do treinamento exclusivo e estabeleça caminhos de aprendizado contínuo e específico de função. Se necessário, suporte isso por DAPS e concentre -se no aplicativo no fluxo de trabalho e no benefício concreto.
5. Estabeleça governança robusta de dados (especialmente para IA): implemente um quadro de governança de dados claro com funções, diretrizes e padrões de qualidade definidos como um requisito básico para a escala ética e confiável das iniciativas de IA.
6. Desenvolva o Roteiro de Integração Estratégica: Invista em uma estratégia de API clara e potencialmente em plataformas de integração para quebrar os silos de dados e permitir o fluxo de dados crítico para a automação.
7. Promova a cultura de feedback e habilidade do usuário: crie mecanismos para feedback contínuo dos usuários e inclua -os em um estágio inicial na definição de necessidades e soluções de teste (aplique as melhores práticas para o UAT).
8. Meça o que importa: defina indicadores de desempenho principais claros (KPIs) para uso de ferramentas, ganhos de eficiência nos processos, melhorias na segurança e para a competência e satisfação dos usuários para buscar progresso e provar o ROI.

Ao implementar consistentemente essas recomendações, as empresas podem fechar a lacuna entre o potencial de suas ferramentas digitais e seu uso real e, assim, progredir significativamente na automação de processos e fortalecer sua segurança.

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