30-50% din instrumentele digitale de lucru din marketing și vânzări rămân neutilizate – pe lângă sistemele CRM și ERP, sunt afectate și instrumentele de inteligență artificială

Potențialul neexploatat al instrumentelor digitale: Potențialul de automatizare și fiabilitate a proceselor în companiile germane

Transformarea digitală progresează în companiile germane, dar persistă un paradox: deși ratele de adoptare a instrumentelor de lucru digitale sunt ridicate, o parte semnificativă a potențialului lor, în special în ceea ce privește automatizarea și funcțiile de securitate, rămâne neexploatată. Estimarea din sondajul utilizatorilor, de doar 30-50%, privind utilizarea reflectă probabil utilizarea funcțiilor avansate, nu utilizarea de bază a instrumentelor. Această discrepanță între proprietate și crearea reală de valoare reprezintă o oportunitate semnificativă, adesea trecută cu vederea. Instrumentele existente, cum ar fi sistemele CRM și ERP, platformele de colaborare și, din ce în ce mai mult, soluțiile bazate pe inteligență artificială, au un potențial considerabil pentru creșterea eficienței proceselor prin automatizare și îmbunătățirea rezilienței organizaționale printr-o securitate sporită a proceselor.

📊 Multe companii utilizează la maximum doar 30-50% din instrumentele lor digitale. Paradoxal, în special instrumentele de inteligență artificială rămân adesea neutilizate

Analiza identifică barierele cheie care împiedică exploatarea deplină a acestui potențial. Acestea includ, mai presus de toate, lacunele în materie de competențe și măsurile insuficiente de formare, rezistența la schimbare în cadrul forței de muncă, complexitatea tehnologiilor în sine, dificultățile în integrarea lor în peisajele IT existente și lipsa unei orientări strategice și a unui sprijin managerial consecvent.

Pentru a elimina acest decalaj și a valorifica pe deplin investițiile digitale, companiile trebuie să adopte o strategie multidimensională. Pilonii cheie includ managementul schimbării centrat pe om, stabilirea unei culturi de învățare continuă, implementarea unor structuri robuste de guvernanță a datelor - în special pentru aplicațiile de inteligență artificială - asigurând o integrare perfectă a instrumentelor prin intermediul API-urilor și un angajament neechivoc din partea conducerii superioare față de transformarea digitală. Următoarele recomandări oferă companiilor un cadru strategic pentru a crește intensitatea utilizării instrumentelor lor digitale și, prin urmare, pentru a realiza progrese semnificative în automatizare și fiabilitatea proceselor.

Legat de asta:

• Platforme independente de inteligență artificială ca alternativă strategică pentru companiile europene

Status quo-ul: Utilizarea instrumentelor digitale și de inteligență artificială în companii

Digitalizarea peisajului de afaceri german este bine avansată, dar simpla disponibilitate a instrumentelor spune puțin despre amploarea reală a utilizării lor și despre valoarea adăugată rezultată. O analiză mai atentă a ratelor de adopție față de utilizarea reală relevă o diferență semnificativă.

Adopție vs. utilizare reală: o evaluare

Rata de adoptare a aplicațiilor digitale de birou și de afaceri consacrate în Germania este impresionant de mare. Conform Bitkom Digital Office Index 2024, aproape toate companiile (98%) utilizează aplicații ERP (Enterprise Resource Planning). Sistemele CRM (Customer Relationship Management) sunt, de asemenea, răspândite, la 91%, o creștere semnificativă față de 77% în 2022. Soluțiile de Enterprise Content Management (ECM) se găsesc în 84% dintre companii (2022: 76%). Fiecare companie chestionată utilizează cel puțin o soluție digitală de birou. Aceste cifre demonstrează că accesul la instrumente digitale standard este răspândit în companiile germane și nu reprezintă principalul obstacol.

În schimb, adoptarea inteligenței artificiale (IA) este o poveste diferită. Deși interesul și dorința de a investi sunt ridicate – 40% dintre companii intenționează să își intensifice utilizarea IA în anul următor, iar 46% planifică investiții în următorii cinci ani – implementarea efectivă este încă semnificativ mai scăzută și mai eterogenă. În 2024, aproximativ 17% dintre companiile germane utilizau IA. Apare o diferență clară între sectoare și dimensiunile companiilor: sectorul industrial este în frunte, cu o adopție a IA de 31%, în timp ce sectorul serviciilor este în urmă. Diferența dintre companiile mari (75% utilizează IA) și IMM-uri (doar 16%) este deosebit de izbitoare. Comparațiile internaționale arată tendințe similare: studiile din SUA plasează adoptarea IA la nivel de companie între 5% și 40%, în funcție de metodologie, dar indică o creștere rapidă. La nivel global, 40% dintre companii raportează că utilizează IA, iar alte 42% evaluează utilizarea acesteia. Conform unui sondaj McKinsey, peste trei sferturi dintre companii utilizează IA în cel puțin o funcție de afaceri. Acest lucru sugerează că, deși adoptarea inteligenței artificiale câștigă teren, aceasta este încă mai puțin consolidată și semnificativ mai variabilă decât instrumentele digitale tradiționale.

Afirmația din solicitarea utilizatorului privind o rată de utilizare de doar 30-50% trebuie luată în considerare în contextul acestor date privind adoptarea. Este puțin probabil ca această cifră să se refere la utilizarea de bază a sistemelor ERP sau CRM adoptate pe scară largă. Mai degrabă, dovezile sugerează că această estimare se referă la utilizarea funcțiilor avansate sau la realizarea întregului potențial al software-ului. Gartner subliniază că experiențele inadecvate ale utilizatorilor cu aplicațiile necesită utilizarea Soluțiilor de Adopție Digitală (DAS). Studiile și rapoartele afirmă că potențialul media digitale nu este adesea realizat pe deplin, în special în IMM-uri. Un studiu al Muuuh Group a constatat că 73% dintre utilizatorii CRM nu sunt susținători ai propriului software, indicând o nemulțumire adesea legată de lipsa de utilizabilitate sau de incapacitatea de a obține beneficiile scontate. Astfel, premisa inițială a utilizării scăzute este validă, dar cel mai probabil se referă la profunzimea utilizării și la activarea unor funcții valoroase, dar mai complexe.

Percepția digitalizării în cadrul companiilor variază, de asemenea, considerabil. În timp ce aproape 40% dintre angajații din Germania își evaluează compania ca fiind extrem sau foarte digitală, o treime consideră că este nevoie de îmbunătățiri în organizarea digitală a muncii, iar 64% dintre companii consideră că sunt în urmă. Acest lucru subliniază discrepanța dintre simpla disponibilitate a instrumentelor și utilizarea lor eficientă și transformatoare. În plus, o proporție semnificativă dintre angajați nu se simt echipați corespunzător pentru a dobândi competențele digitale necesare.

Apar tipare specifice în utilizarea IA. Angajații folosesc instrumente precum ChatGPT mai des în scopuri personale (54,3%) sau mixte (27,8%) decât exclusiv pentru muncă (17,9%). Cele mai frecvente cazuri de utilizare în companii sunt serviciul clienți (56%), securitatea cibernetică (51%), asistenții digitali (47%), CRM (46%) și gestionarea stocurilor (40%). Deși 75% dintre angajați consideră că IA generativă le poate crește productivitatea, iar utilizarea acesteia este în creștere rapidă, doar 1% dintre directori descriu adoptarea IA în compania lor ca fiind „matură”, adică complet integrată în fluxurile de lucru și oferind rezultate semnificative pentru afaceri.

Pierderea de valoare: Cuantificarea oportunităților ratate

Subutilizarea instrumentelor digitale duce la o pierdere semnificativă de valoare și la un randament al investiției (ROI) suboptimal pentru cheltuielile masive în transformarea digitală. Atunci când funcțiile de automatizare rămân neutilizate, procesele manuale și ineficiente persistă. Dacă funcțiile de securitate integrate nu sunt activate sau configurate, riscul incidentelor de securitate și al încălcărilor conformității crește.

Potențialul de productivitate neexploatat este considerabil. Studiile indică câștiguri de productivitate măsurabile prin utilizarea inteligenței artificiale, chiar și cu ratele actuale de adopție, încă scăzute (de exemplu, o creștere a productivității muncii de 0,1-0,9%). Potențialul pe termen lung este estimat la 1,5 puncte procentuale pe parcursul a zece ani, iar pentru sarcini specifice au fost măsurate creșteri de 43%. Furnizorii de soluții de adopție digitală, precum Whatfix, raportează câștiguri de productivitate de 35% și o reducere cu 60% a timpului de instruire prin intermediul platformelor lor. Aceste cifre ilustrează valoarea tangibilă care poate fi deblocată printr-o utilizare mai eficientă a instrumentelor.

În plus, subutilizarea reprezintă un risc competitiv strategic. Companiile care își valorifică pe deplin instrumentele digitale și sistemele de inteligență artificială obțin o eficiență, agilitate și inovație sporite. Acestea pot reacționa mai rapid la schimbările pieței și pot dezvolta noi modele de afaceri (întreprinderile compozabile sunt cu 80% mai rapide la implementarea de noi funcționalități). Companiile care rămân la nivelul de utilizare de bază riscă să rămână în urmă și să își pună în pericol poziția pe piață.

Analizarea status quo-ului dezvăluie o „iluzie a adoptării”: Ratele ridicate de implementare a sistemelor de bază precum ERP și CRM sugerează maturitate digitală, dar acest lucru maschează o subutilizare profundă a funcțiilor avansate de automatizare și securitate. Această diferență între prezență și competența reală este problema principală. În cazul tehnologiilor de inteligență artificială, acest model este amplificat. Deși adoptarea inteligenței artificiale crește rapid și are un potențial enorm, diferența de utilizare este probabil chiar mai pronunțată decât în ​​cazul instrumentelor tradiționale, din cauza complexității mai mari, a dependenței de date, a preocupărilor etice și a deficitelor mai mari de competențe. Discrepanța dintre IMM-uri și întreprinderile mari este deosebit de izbitoare aici. În cele din urmă, există adesea o nepotrivire între percepțiile angajaților asupra digitalizării companiei lor și propria lor capacitate sau utilizarea reală a funcțiilor avansate ale instrumentelor. Această judecată greșită poate împiedica eforturile de creștere a utilizării, deoarece nevoia poate trece nerecunoscută.

Legat de asta:

• Paradoxul vânzărilor – Uitați de pâlnia de vânzări: Călătoria clientului este moartă – în ciuda inteligenței artificiale, automatizării și CRM-ului!

Deblocați potențialul de automatizare printr-o utilizare mai profundă a instrumentelor

Multe companii au investit deja în instrumente digitale puternice, dar adesea utilizează doar o fracțiune din capacitățile lor de automatizare. Potențialul neexploatat al sistemelor CRM și ERP, al platformelor de colaborare și al instrumentelor de inteligență artificială este semnificativ și poate fi deblocat prin activarea strategică a funcțiilor existente.

Dincolo de elementele de bază: Funcții de automatizare a fluxului de lucru trecute cu vederea (CRM, ERP, platforme de colaborare)

Automatizare CRM

Sistemele CRM moderne oferă mult mai mult decât simpla gestionare a contactelor. Printre funcțiile frecvent subutilizate se numără automatizarea gestionării sarcinilor (de exemplu, mementouri pentru urmărire), definirea regulilor de flux de lucru pentru alocarea automată a clienților potențiali sau escaladarea cazurilor de service și generarea automată de rapoarte de performanță a vânzărilor sau de satisfacție a clienților. Automatizarea comunicării multicanal permite o implicare consistentă a clienților pe diverse canale (e-mail, rețele sociale). Integrarea cu alte sisteme, cum ar fi ERP sau instrumentele de automatizare a marketingului, este adesea disponibilă, dar nu este utilizată pe deplin pentru a asigura un proces de vânzări și servicii pentru clienți fără probleme. Motivele acestei utilizări scăzute constă adesea în implementarea inadecvată, lipsa de adaptare la procese specifice sau acceptarea insuficientă din partea utilizatorilor.

Automatizare ERP

Sistemele ERP sunt adesea utilizate în principal pentru funcții de bază, cum ar fi contabilitatea financiară și planificarea resurselor, în timp ce oportunități suplimentare de automatizare rămân neexploatate. Exemplele includ configurarea automatizării fluxului de lucru pentru procesele de aprobare, cum ar fi aprobările comenzilor de achiziție, procesarea automată a facturilor primite folosind OCR și potrivirea bazată pe reguli sau optimizarea managementului stocurilor prin sugestii automate de comenzi sau alerte de stoc scăzut. Integrarea sistemului ERP cu alte sisteme operaționale (CRM, managementul lanțului de aprovizionare) este crucială pentru automatizarea și transparența proceselor end-to-end, dar este adesea neglijată. Un motiv comun pentru eșecul proiectelor de automatizare ERP este analiza și cartografierea inadecvată a proceselor de afaceri subiacente înainte de implementare.

Automatizare în platformele de colaborare (M365/Workspace)

Suitele de colaborare de top, precum Microsoft 365 și Google Workspace, includ instrumente puternice, dar adesea trecute cu vederea, pentru automatizarea fluxului de lucru:

• Google Workspace: AppSheet vă permite să creați aplicații personalizate și să automatizați fluxuri de lucru fără cunoștințe de programare. Google Forms poate fi utilizat împreună cu Google Sheets și Apps Script pentru procese de aprobare și fluxuri de lucru simple. Filtrele și regulile avansate din Gmail pot automatiza gestionarea e-mailurilor, iar funcțiile bazate pe inteligență artificială din Smart Canvas (Documente, Foi de calcul, Prezentări) oferă sugestii inteligente și elemente constitutive pentru a spori eficiența.
• Microsoft 365: Power Automate (anterior Flow) este un instrument puternic pentru crearea de fluxuri de lucru automatizate în diverse aplicații Microsoft și terțe. SharePoint oferă, de asemenea, capabilități de flux de lucru încorporate, iar integrarea Power Automate cu Teams permite automatizarea notificărilor, aprobărilor și activităților direct în centrul de colaborare. Această integrare perfectă în ecosistemul Microsoft este un avantaj semnificativ.

Platforme fără cod/cu cod redus

Creșterea platformelor no-code/low-code, adesea integrate în suite mari sau oferite ca soluții independente (de exemplu, FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), democratizează automatizarea. Acestea permit utilizatorilor de business fără cunoștințe aprofundate de programare să își construiască propriile soluții de automatizare. Acest lucru poate accelera eforturile de automatizare, dar necesită îndrumări clare, instruire și o structură de guvernanță pentru a preveni creșterea necontrolată și riscurile.

Utilizarea inteligenței artificiale pentru automatizare inteligentă (analiza datelor, asistență pentru sarcini, optimizarea proceselor)

Inteligența artificială duce automatizarea tradițională a fluxurilor de lucru la un nou nivel prin încorporarea capacităților cognitive.

IA în automatizarea fluxului de lucru

• Prelucrarea inteligentă a documentelor (IDP): Modelele de inteligență artificială pot extrage și clasifica informații relevante din documente nestructurate, cum ar fi facturi, chitanțe, contracte sau e-mailuri, reducând drastic introducerea manuală a datelor.
• Capacități predictive: IA poate recunoaște tipare în datele istorice pentru a prezice evenimente viitoare. Exemplele includ mentenanța predictivă a utilajelor, prognozarea cererii și a nivelurilor stocurilor sau identificarea oportunităților de vânzări promițătoare pe baza comportamentului clienților.
• Rutare și luare a deciziilor inteligente: IA poate analiza conținutul și sentimentele solicitărilor clienților pentru a le direcționa automat către departamentul sau angajatul corespunzător. De asemenea, poate lua decizii mai complexe în cadrul unui proces automat care depășește regulile simple de tip „dacă-atunci”.

Asistenți și agenți AI

Asistenții integrați cu inteligență artificială (cum ar fi Microsoft Copilot, Google Gemini sau funcțiile încorporate în ChatGPT) pot automatiza sau susține o gamă largă de sarcini: generează schițe pentru e-mailuri, rapoarte sau texte de marketing; rezumă documente lungi sau întâlniri; răspund la întrebările angajaților despre politicile interne (HR, IT); ajută la programare; sau sprijină introducerea și analiza datelor. Așa-numita „inteligență artificială agentică” merge cu un pas mai departe și poate efectua autonom sarcini mai complexe, în mai multe etape, utilizând diverse instrumente și surse de informații.

Automatizarea Robotică a Proceselor (RPA) și Automatizarea Inteligentă

RPA se referă la roboți software („boți”) care automatizează sarcini repetitive bazate pe reguli, imitând interacțiunile umane cu interfețele utilizator (de exemplu, copierea datelor dintr-o aplicație în alta). În timp ce RPA tradițional se bazează pe date structurate și reguli clare, combinarea acesteia cu IA (adesea numită automatizare inteligentă sau hiperautomatizare) îi extinde semnificativ capacitățile. IA permite boților RPA să proceseze date nestructurate (de exemplu, din e-mailuri sau PDF-uri), să ia decizii contextuale și să învețe din experiență. Exemple de aplicații pot fi găsite în practic fiecare domeniu de afaceri

• Finanțe: Raportare automată, reconciliere conturi, detectare fraude, procesare facturi.
• Resurse umane: Integrarea/încheierea angajaților, procesarea salarizării, gestionarea cererilor de concediu.
• Serviciu clienți: Răspuns automat la solicitări standard prin intermediul chatbot-urilor, redirecționarea cazurilor complexe, actualizarea datelor clienților.
• Lanț de aprovizionare și logistică: Gestionarea stocurilor, procesarea comenzilor, optimizarea rutelor de livrare.
• Sănătate: Procesarea cererilor de despăgubire, programarea consultațiilor, gestionarea datelor pacienților.
• Producție: Procesarea comenzilor, controlul calității, managementul furnizorilor.

Tabelul potențial

Următorul tabel prezintă exemple despre cât de des funcțiile de automatizare neutilizate sunt atribuite unor procese de business specifice și ce avantaje pot fi obținute ca urmare.

Atribuirea funcțiilor de automatizare neutilizate proceselor de business

Atribuirea funcțiilor de automatizare neutilizate proceselor de business – Imagine: Xpert.Digital

În lumea afacerilor digitale de astăzi, există numeroase capabilități de automatizare neexploatate care pot fi atribuite strategic diverselor procese de business pentru a obține câștiguri semnificative de eficiență. Regulile de flux de lucru, cum ar fi regulile de aprobare CRM pentru reduceri, pot accelera ciclul de vânzări și pot asigura consecvența prețurilor, utilizând platforme precum Salesforce, Microsoft Dynamics 365 sau SAP CRM. Platformele no-code/low-code, cum ar fi Power Automate sau AppSheet pentru rapoartele de cheltuieli de călătorie, reduc cheltuielile administrative și permit rambursări mai rapide prin integrarea cu Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma sau Creatio. Procesarea facturilor (IDP) bazată pe inteligență artificială revoluționează procesarea automată a facturilor și chitanțelor, rezultând plăți mai rapide și mai puține erori de introducere a datelor - implementabile în sisteme ERP precum SAP și Oracle sau instrumente IDP specializate cu componente RPA+AI. În domeniul analizei predictive, soluțiile AI oferă alerte de întreținere predictivă pentru instalațiile de producție, minimizând timpii de nefuncționare neplanificați și reducând costurile de întreținere. Acest lucru este susținut de sistemele ERP/MES, platformele IoT și soluțiile AI specializate. În cele din urmă, asistenții AI, AI-ul agentic și tehnologiile RPA, cum ar fi ChatGPT/Copilot pentru redactarea e-mailurilor sau RPA pentru gestionarea datelor master, îmbunătățesc eficiența comunicării și reduc erorile de introducere a datelor. Aceste tehnologii pot fi implementate cu M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere sau Blue Prism.

Analiza potențialului de automatizare relevă faptul că o parte semnificativă a posibilităților se află deja în instrumentele pentru care companiile au plătit deja (CRM, ERP, M365/Workspace). Principala provocare adesea nu constă în achiziționarea de noi instrumente, ci mai degrabă în activarea și utilizarea funcționalităților existente, adesea puternice, dar trecute cu vederea. În același timp, democratizarea automatizării prin intermediul instrumentelor no-code/low-code prezintă un paradox: deși poate accelera adoptarea prin responsabilizarea utilizatorilor de business, aceasta prezintă și riscuri semnificative fără o guvernanță adecvată, protocoale de securitate și standarde de proces [a se vedea secțiunile III și VI]. În cele din urmă, IA acționează ca un strat de extensie: nu numai că automatizează sarcinile existente mai eficient, dar, prin procesarea datelor nestructurate, predicții și asistență inteligentă, permite forme complet noi de automatizare și optimizare a proceselor, reprezentând un salt calitativ în potențialul de automatizare.

Integrarea unei platforme de inteligență artificială independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii - Imagine: Xpert.Digital

AI Game Changer: Cea mai flexibilă platformă AI - Soluții personalizate care reduc costurile, îmbunătățesc deciziile și cresc eficiența

Platformă independentă de inteligență artificială: Integrează toate sursele de date relevante ale companiei

• Această platformă de inteligență artificială interacționează cu toate sursele de date specifice
  • Din SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox și multe alte sisteme de gestionare a datelor
• Integrare rapidă cu inteligență artificială: Soluții de inteligență artificială personalizate pentru companii în câteva ore sau zile, în loc de luni
• Infrastructură flexibilă: Bazată pe cloud sau găzduire în propriul centru de date (Germania, Europa, alegere liberă a locației)

• Securitate maximă a datelor: utilizarea sa în firmele de avocatură este o dovadă incontestabilă
• Implementare într-o gamă largă de surse de date ale întreprinderii
• Alegerea propriilor modele de IA sau a unor modele diferite (DE, UE, SUA, CN)

Provocări pe care le rezolvă platforma noastră de inteligență artificială

• Lipsa de compatibilitate a soluțiilor convenționale de inteligență artificială
• Protecția datelor și gestionarea securizată a datelor sensibile
• Costuri ridicate și complexitate a dezvoltării individuale de inteligență artificială
• Lipsa specialiștilor calificați în inteligență artificială
• Integrarea inteligenței artificiale în sistemele IT existente

Mai multe informații aici:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Consolidarea fiabilității procesului prin funcții extinse ale instrumentelor

Dincolo de automatizare, instrumentele digitale și sistemele de inteligență artificială oferă adesea capacități neexploatate pentru creșterea fiabilității proceselor. Activarea acestor capacități este crucială pentru minimizarea riscurilor, asigurarea conformității și consolidarea rezilienței proceselor de afaceri.

Utilizarea funcțiilor avansate de control al accesului și de identificare

Aplicațiile și platformele moderne de business depășesc cu mult simplele autentificări prin parolă, oferind mecanisme de control granulare care adesea nu sunt complet configurate sau utilizate. Acest lucru se aplică sistemelor de bază precum ERP și CRM, precum și suitelor de colaborare (M365, Google Workspace) și sistemelor specializate de control al accesului (ACS).

Controlul accesului bazat pe roluri (RBAC)

Un principiu fundamental este definirea și aplicarea strictă a politicilor RBAC. Trebuie să se asigure că utilizatorii pot accesa doar datele și funcțiile esențiale pentru rolul lor specific. Multe sisteme oferă instrumente pentru gestionarea acestor roluri, dar configurarea inițială și întreținerea continuă necesită atenție și planificare strategică. Instrumente precum BetterCloud pot sprijini gestionarea permisiunilor în medii cloud, cum ar fi Office 365.

Gestionarea ciclului de viață al identității

Un aspect critic, dar adesea trecut cu vederea, al securității este automatizarea gestionării utilizatorilor, în special a deprovisioning-ului. Atunci când angajații părăsesc compania sau își schimbă rolurile, drepturile lor de acces trebuie revocate prompt și complet. Instrumentele integrate sau platformele de gestionare a identităților pot automatiza acest proces și pot minimiza riscul accesului neautorizat prin conturi învechite. Acesta este un domeniu în care procesele manuale sunt predispuse la erori și pot lăsa lacune semnificative în securitate.

Autentificare multi-factor (MFA) și acces contextual

Pe măsură ce MFA devine din ce în ce mai standard, multe platforme oferă politici de acces îmbunătățite, sensibile la context. Acestea pot restricționa accesul în funcție de factori precum locația utilizatorului, starea dispozitivului sau ora din zi, oferind astfel un nivel suplimentar de securitate. Metodele de verificare biometrică (amprentă digitală, recunoaștere facială) pot fi, de asemenea, integrate pentru a consolida verificarea identității.

Sisteme specializate de control al accesului (ACS)

Sistemele dedicate de control al accesului (ACS) sunt adesea utilizate pentru a securiza locațiile fizice și infrastructura IT critică. Aceste sisteme oferă hardware (de exemplu, cititoare de carduri, controlere) și software pentru gestionarea accesului fizic și logic. Printre aspectele importante, dar uneori trecute cu vederea, se numără scalabilitatea soluției pentru a ține pasul cu creșterea afacerii și capacitatea sa de a se integra cu alte sisteme de securitate (de exemplu, supraveghere video, sisteme de alarmă) pentru o gestionare unificată a securității.

Legat de asta:

• AI pentru SEO – Instrumente SEO bazate pe AI și Generative Engine Optimization (GEO): Dezvoltări complete, tehnologii și exemple practice

Utilizarea instrumentelor integrate de conformitate și monitorizare

Multe platforme includ instrumente care pot ajuta la monitorizarea conformității și a activității, dar aceste instrumente trebuie utilizate și configurate în mod activ.

Gestionarea licențelor pentru securitate

Monitorizarea utilizării licențelor nu numai că servește la controlul costurilor, ci este și un factor crucial de securitate. Conturile de utilizator inactive sau licențele neutilizate reprezintă vectori de atac potențiali. Identificarea și dezactivarea acestor conturi reduce suprafața de atac. Instrumentele specializate pot ajuta la gestionarea și optimizarea licențelor.

Prevenirea pierderii de date (DLP)

Platforme precum Microsoft 365 și Google Workspace au funcții DLP care pot detecta și bloca partajarea neintenționată sau rău intenționată a datelor sensibile (de exemplu, date despre clienți, informații financiare, proprietate intelectuală) prin e-mail sau stocare în cloud. Cu toate acestea, aceste reguli trebuie configurate special pentru a satisface nevoile și riscurile companiei pentru a fi eficiente.

Înregistrări și raportări de audit

Utilizarea jurnalelor de audit integrate este esențială pentru urmărirea activității utilizatorilor, a modificărilor de sistem și a modelelor de acces. Multe sisteme înregistrează aceste evenimente în detaliu, dar jurnalele trebuie revizuite în mod regulat sau, și mai bine, transmise către sistemele centrale de gestionare a informațiilor și evenimentelor de securitate (SIEM) pentru analiză automată. Capacitatea de a urmări aceste evenimente este vitală pentru investigațiile de conformitate și criminalistice.

Funcții de conformitate

Instrumentele pot avea certificări de conformitate specifice. Platformele de guvernanță precum CoreView sau AvePoint Cloud Governance ajută la aplicarea și monitorizarea politicilor de conformitate în medii precum Office 365.

Îmbunătățiri de securitate bazate pe inteligență artificială

Inteligența artificială deschide noi posibilități pentru detectarea proactivă și apărarea împotriva amenințărilor la adresa securității.

Detectarea anomaliilor

Sistemele de inteligență artificială pot învăța ce constituie un comportament „normal” într-un sistem sau o rețea și pot detecta abateri (anomalii) care ar putea indica incidente de securitate. Cazurile specifice de utilizare includ:

• Detectarea fraudelor: Identificarea tiparelor neobișnuite de tranzacții (de exemplu, sume mari, locații neobișnuite, frecvență ridicată).
• Detectarea intruziunilor: Detectarea traficului de rețea suspect (de exemplu, exfiltrarea de date, atacuri DDoS), a încercărilor suspecte de conectare sau a comportamentului neobișnuit al utilizatorilor.
• Securitatea endpoint-urilor: Detectarea programelor malware sau a activității neautorizate pe computere sau dispozitive mobile.
• Îmbunătățire IAM: Alerte pentru solicitări de acces suspecte, extensii de permisiuni neobișnuite sau conturi compromise.

Informații și predicție privind amenințările

Inteligența artificială poate analiza cantități uriașe de date despre amenințări (fluxuri de amenințări) pentru a prioritiza riscurile relevante, a identifica modele de atac (TTP - Tactici, Tehnici și Proceduri) și chiar a prezice atacuri viitoare sau a identifica proactiv vulnerabilități. Inteligența artificială poate fi, de asemenea, utilizată pentru a monitoriza dark web-ul pentru a identifica acreditări furate sau atacuri planificate.

Răspuns automat la incidente

Inteligența artificială poate automatiza pașii inițiali pentru a limita un incident de securitate, cum ar fi izolarea sistemelor afectate, blocarea adreselor IP malițioase sau dezactivarea conturilor compromise, reducând astfel timpul de răspuns.

Tabelul potențial

Următorul tabel leagă caracteristicile de securitate adesea neutilizate de riscurile specifice pe care le pot aborda.

Alocarea funcțiilor de securitate neutilizate pentru reducerea riscurilor

Alocarea funcțiilor de securitate neutilizate pentru reducerea riscurilor – Imagine: Xpert.Digital

Alocarea funcțiilor de securitate neutilizate pentru atenuarea riscurilor cuprinde diverse categorii funcționale, ale căror exemple specifice și cazuri de utilizare pot fi luate în considerare pentru platformele și instrumentele relevante. În domeniul controlului accesului, configurarea granulară RBAC ajută la prevenirea accesului neautorizat sau a încălcărilor de date, ceea ce poate fi realizat, de exemplu, cu setările de securitate M365/Azure AD, Google Workspace Admin sau ERP/CRM. Pe lângă această măsură, deprovisioning-ul automat joacă, de asemenea, un rol crucial în minimizarea permisiunilor persistente și a riscului asociat pentru persoanele interne, utilizând adesea sisteme IAM, integrări de sisteme HR și soluții M365 sau Google Workspace.

În categoria de conformitate și monitorizare, regulile DLP configurate protejează împotriva scurgerilor de date sensibile, fiind susținute de aplicații precum M365 Security & Compliance sau Google Workspace Security Center. Analiza activă a jurnalelor de audit joacă, de asemenea, un rol crucial în prevenirea încălcărilor conformității și asigurarea trasabilității proceselor. Sistemele SIEM precum Splunk sau QRadar, precum și datele din jurnalele de la M365 și Google Workspace, sunt instrumente valoroase în acest sens.

În domeniul securității inteligenței artificiale, detectarea anomaliilor bazată pe inteligență artificială în timpul conectărilor este utilizată ca măsură împotriva compromiterii contului și a accesului neautorizat. Acest lucru se realizează folosind platforme specializate de securitate bazate pe inteligență artificială sau funcții specifice, cum ar fi Azure AD Identity Protection.

Analiza caracteristicilor de securitate arată clar că securitatea eficientă a proceselor depinde semnificativ de configurarea și utilizarea corectă a caracteristicilor încorporate în aplicațiile standard de business (M365, Workspace, ERP, CRM). Subutilizarea acestor caracteristici duce direct la vulnerabilități de securitate, indiferent de investițiile în instrumente de securitate dedicate. În același timp, automatizarea are impact asupra securității în ambele direcții: poate crește securitatea (de exemplu, prin deprovisioning automat sau prin aplicarea de patch-uri), dar instrumentele de automatizare slab securizate (de exemplu, boți RPA cu privilegii excesive, aplicații low-code nereglementate) pot deveni ele însele vulnerabilități. Acest lucru subliniază necesitatea integrării aspectelor de securitate direct în strategia de automatizare. În cele din urmă, eficacitatea instrumentelor de securitate bazate pe inteligență artificială (detectarea anomaliilor, predicția amenințărilor) depinde fundamental de calitatea, caracterul complet și guvernanța datelor subiacente. Calitatea slabă a datelor duce inevitabil la rezultate de securitate nesigure ale inteligenței artificiale (alarme false sau amenințări ratate), ceea ce subliniază rolul critic al guvernanței datelor (a se vedea Secțiunea VI).

Diagnosticarea decalajului de utilizare: Principalele bariere și provocări

Pentru a reduce decalajul dintre potențialul instrumentelor digitale și utilizarea lor reală, este esențial să înțelegem obstacolele care stau la baza acestora. Acestea pot fi clasificate, în linii mari, în factori umani, tehnologici și organizaționali.

Factorul uman: deficite de competențe, lipsa de instruire și rezistență

Lacune în competențe și formare

Lipsa competențelor digitale și oportunitățile inadecvate de formare reprezintă unul dintre cele mai mari obstacole. Angajații adesea nu au cunoștințele despre funcțiile disponibile sau capacitatea de a le utiliza eficient. Aproape trei sferturi dintre lucrători nu se simt echipați corespunzător pentru competențele digitale necesare la locul de muncă. Tehnologiile IA exacerbează această problemă printr-o curbă de învățare mai abruptă și prin nevoia de expertiză specializată. Programele de formare existente sunt adesea insuficiente, prea scurte și nu oferă sprijin continuu în munca zilnică.

Rezistența la schimbare

Teama de necunoscut, îngrijorările legate de siguranța locului de muncă (în special în contextul inteligenței artificiale și al automatizării), reticența de a abandona rutinele stabilite și lipsa de încredere în beneficiile noilor instrumente sau procese alimentează rezistența. Aceasta este citată ca fiind una dintre principalele bariere. Comunicarea inadecvată din partea conducerii exacerbează adesea această rezistență.

Lipsa implicării utilizatorilor

Introducerea de noi instrumente fără implicarea viitorilor utilizatori în procesul de selecție sau implementare duce adesea la o potrivire deficitară și la o acceptare scăzută din partea utilizatorilor. Utilizatorii trebuie să fie clar informați cu privire la scopul și rațiunea („De ce?”) schimbării. Fazele de testare a acceptării utilizatorilor (UAT) nu reușesc adesea să surprindă nevoile reale ale utilizatorilor dacă nu sunt planificate și executate cu atenție.

Suprasolicitare cognitivă și complexitate

Angajații se confruntă cu un număr tot mai mare de aplicații, ceea ce poate duce la ineficiențe și la o utilizare redusă. Instrumentele și funcțiile constant noi sau modificate îngreunează adaptarea. Software-ul în sine poate fi inerent complex, neintuitiv sau prost conceput, împiedicând adoptarea.

Obstacole tehnologice: complexitate, probleme de integrare și sisteme vechi

Complexitatea instrumentelor

Software-ul în sine poate fi dificil de utilizat din cauza complexității excesive, a unei interfețe utilizator ilogice sau a designului deficitar. Instrumentele de inteligență artificială introduc o complexitate tehnică suplimentară.

Provocări de integrare

Lipsa unei integrări perfecte între diferite instrumente duce la compartimentarea datelor, la perturbarea fluxurilor de lucru și la frustrarea utilizatorilor. Integrarea inteligenței artificiale în peisajele de sisteme existente prezintă o provocare deosebită. Dependența de integrări cu terți poate introduce riscuri suplimentare. Deși API-urile sunt cruciale pentru integrare, acestea necesită expertiză specifică și există adesea o lipsă de standarde uniforme.

Sisteme vechi

Infrastructura IT învechită și aplicațiile vechi împiedică adoptarea instrumentelor moderne și încetinesc inițiativele de transformare digitală. Migrarea sistemelor vechi este adesea complexă și costisitoare.

Probleme legate de date

Calitatea slabă a datelor, disponibilitatea limitată a datelor și guvernanța inadecvată a datelor reprezintă obstacole semnificative, în special pentru proiectele de inteligență artificială. Preocupările legate de confidențialitatea datelor și securitatea datelor reprezintă, de asemenea, bariere substanțiale în calea adoptării inteligenței artificiale.

Selectarea instrumentelor nepotrivite

Alegerea de instrumente care nu se potrivesc cerințelor sau proceselor reale ale afacerii sau selectarea unui furnizor nepotrivit duce adesea la eșecul inițiativei.

Factori organizaționali: Lipsa strategiei, sprijin insuficient din partea conducerii și deficit de resurse

Lipsa unei viziuni și strategii clare

Lipsa unei strategii clare de transformare digitală, obiectivele neclare sau alinierea insuficientă cu obiectivele generale de afaceri duc adesea la eșecul inițiativelor de digitalizare. Multe companii au o strategie digitală pe hârtie, dar nu reușesc să o implementeze. În special, lipsește frecvent o strategie specifică de inteligență artificială.

Sprijin insuficient din partea conducerii

Lipsa de angajament, sprijinul vizibil insuficient (sponsorizare) și sprijinul inadecvat din partea conducerii superioare subminează eforturile de transformare. Liderii pot să nu modeleze comportamentele dorite sau pot să nu înțeleagă suficient cerințele.

Limitări de resurse

Lipsa bugetului, a timpului și a personalului – în special a profesioniștilor calificați în IT și inteligență artificială – reprezintă un obstacol semnificativ.

Silozuri organizaționale

Comunicarea deficitară și lipsa de cooperare între diferite departamente sau echipe împiedică utilizarea integrată a instrumentelor și complică procesele generale de transformare.

Lipsa măsurării succesului

Dificultățile în definirea și urmărirea indicatorilor cheie de performanță (KPI) pentru a măsura adoptarea instrumentelor, îmbunătățirile de eficiență sau rentabilitatea investiției îngreunează justificarea investițiilor și gestionarea măsurilor de îmbunătățire.

Aspecte culturale

Rezistența la schimbare este adesea adânc înrădăcinată în cultura corporativă. Lipsa unei culturi a inovației sau o mentalitate insuficient bazată pe date pot împiedica adoptarea inteligenței artificiale.

Tabelul potențial

Următorul tabel prezintă pe scurt cele mai frecvente bariere în calea utilizării optime a instrumentelor digitale și de inteligență artificială.

Bariere comune în utilizarea instrumentelor digitale și de inteligență artificială

Bariere comune în utilizarea instrumentelor digitale și de inteligență artificială – Imagine: Xpert.Digital

Barierele comune în calea utilizării instrumentelor digitale și de inteligență artificială se împart în trei categorii principale: factorul uman, obstacolele tehnologice și factorii organizaționali. În ceea ce privește factorul uman, lacunele în competențe și instruirea insuficientă joacă un rol central, ceea ce poate duce la competență scăzută, la adoptarea și la erori. În plus, rezistența și teama de pierderea locului de muncă inhibă acceptarea și întârzie progresul. Obstacolele tehnologice includ complexitatea și ușurința în utilizare a instrumentelor, ceea ce provoacă frustrare și ineficiență, împiedicând astfel utilizarea lor, precum și lipsa de integrare cu sistemele existente, ceea ce creează silozuri de date și perturbări ale proceselor, împiedicând eficiența. La nivel organizațional, adesea lipsesc strategii clare, ceea ce duce la eforturi greșit direcționate și la risipa de resurse. În mod similar, lipsa sprijinului din partea conducerii poate pune în pericol proiectele din cauza lipsei de resurse și sprijin. În cele din urmă, constrângerile de resurse, cum ar fi lipsa de timp, bani sau personal, duc frecvent la întârzieri ale proiectelor, supraîncărcări sau chiar abandonarea inițiativelor.

Analiza barierelor arată că acestea apar rareori izolat, ci formează mai degrabă un sistem complex, interconectat. De exemplu, lipsa sprijinului din partea conducerii duce adesea la o strategie neclară și la subfinanțarea măsurilor de formare. La rândul său, formarea inadecvată exacerbează lacunele în materie de competențe și crește anxietatea și rezistența. Instrumentele complexe, fără o formare adecvată sau un management al schimbării, duc inevitabil la o acceptare scăzută. Problemele tehnologice, cum ar fi lipsa integrării, sunt frecvent simptome ale unei planificări deficitare și ale unei colaborări interdepartamentale insuficiente. Prin urmare, o abordare holistică este esențială.

Un motiv fundamental pentru adoptarea scăzută constă adesea în deficitul de „de ce”: utilizatorii finali, al căror comportament ar trebui să se schimbe, nu reușesc să comunice și să demonstreze clar beneficiile concrete și valoarea adăugată a noilor instrumente sau procese. Dacă utilizatorii nu văd cum un nou instrument le simplifică sau le îmbunătățește munca, le lipsește stimulentul de a investi efortul de învățare, mai ales dacă vechile rutine funcționează „destul de bine”.

În plus, introducerea inteligenței artificiale exacerbează provocările existente în adoptarea instrumentelor digitale tradiționale. Provocările legate de competențe, rezistență, integrare și strategie sunt amplificate de nivelurile suplimentare de complexitate introduse de inteligența artificială (cerințe privind datele, etică, costuri, talente specializate). Companiile care se confruntă deja cu dificultăți în adoptarea tehnologiei digitale de bază vor întâmpina dificultăți în implementarea inteligenței artificiale.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

Strategii pentru maximizarea valorii instrumentului: Promovarea acceptării și a competenței

Depășirea barierelor și valorificarea întregului potențial al instrumentelor digitale necesită strategii specifice care să dezvolte atât abilitățile angajaților, cât și să modeleze și să sprijine în mod activ schimbarea organizațională.

Dezvoltarea competențelor: Formare modernă, recalificare și învățare continuă

Depășirea sesiunilor de instruire unice

Utilizarea cu succes a instrumentului necesită mai mult decât simple sesiuni introductive inițiale. Sunt necesare oportunități de învățare continuă, specifice rolului și legate de context, care cresc odată cu software-ul și nevoile utilizatorilor.

Testarea de acceptare a utilizatorilor (UAT) ca oportunitate de învățare

Faza UAT nu ar trebui privită doar ca un test tehnic, ci și ca o oportunitate timpurie pentru instruirea utilizatorilor, colectarea de feedback și promovarea acceptării. Utilizatorii finali reali ar trebui implicați din timp și pregătiți în mod adecvat pentru sarcinile lor de testare.

Metode eficiente de antrenament

O combinație de metode diferite este adesea cea mai eficientă: cursuri structurate, module de auto-învățare, abordări de tip „formare a formatorilor”, mentorat, baze de cunoștințe și întrebări frecvente bine întreținute, precum și ajutor contextual direct în cadrul aplicației (a se vedea DAP-urile). În instruirea în domeniul IA, este deosebit de important nu doar să se predea funcționarea („Cum?”), ci și să se abordeze înțelegerea fundamentală („Ce este/poate face IA? Ce nu poate face?”), aspectele etice și limitele tehnologiei.

Concentrați-vă pe beneficii și fluxul de lucru

Instruirea ar trebui să se concentreze pe modul în care instrumentele rezolvă probleme specifice cu care se confruntă utilizatorii și pot fi integrate în mod semnificativ în fluxurile lor de lucru zilnice, mai degrabă decât să se limiteze la o listă de funcții.

Strategie pentru dezvoltarea competențelor

Companiile trebuie să abordeze decalajul general de competențe digitale prin programe specifice de perfecționare și recalificare.

Legat de asta:

• Inteligența artificială: Calea de la soluții izolate la o strategie integrată de inteligență artificială digitală, folosind ca exemplu Otto în comerțul electronic

Gestionarea laturii umane: Managementul eficient al schimbării și comunicarea

Integrați managementul schimbării din timp

Managementul schimbării ar trebui planificat și implementat în paralel cu managementul de proiect încă de la începutul unui proiect. Datele de la Prosci arată că un management excelent al schimbării crește dramatic probabilitatea de succes a proiectului.

Abordare structurată (de exemplu, Prosci ADKAR)

Modele consacrate, cum ar fi ADKAR (Conștientizare, Dorință, Cunoaștere, Abilitate, Consolidare), oferă un cadru pentru a ghida sistematic indivizii prin procesul de schimbare.

Strategie clară de comunicare

Un plan de comunicare cuprinzător este esențial. Acesta ar trebui să ofere informații regulate, deschise și transparente prin diverse canale. Viziunea, obiectivele, rațiunea, calendarul și impactul asupra angajaților trebuie comunicate clar. Preocupările ar trebui abordate proactiv. În mod ideal, comunicarea ar trebui să provină din surse de încredere (de exemplu, manageri).

Minimizează întreruperile

Impactul negativ asupra angajaților ar trebui anticipat și atenuat. Aceasta include furnizarea de resurse și sprijin, precum și clarificarea oricăror potențiale schimbări de rol.

Abordarea constructivă a rezistenței

Trebuie înțelese motivele rezistenței. Scopul este de a transforma această rezistență în sprijin prin comunicare deschisă, implicarea celor afectați și evidențierea beneficiilor.

Asigurarea acceptării: Sprijinul conducerii și responsabilizarea angajaților

Sponsorizare activă și vizibilă

Rolul crucial al managementului de top (C-suite) nu poate fi supraestimat. Aceștia trebuie să impulsioneze activ schimbarea, să comunice viziunea, să ofere resurse și să modeleze comportamentul dorit. Sponsorizarea activă este cel mai important factor de succes pentru inițiativele de schimbare.

Campionii împuternicesc

Așa-numiții Campioni ai Schimbării sau Super-Utilizatori din cadrul echipelor ar trebui identificați și împuterniciți să sprijine colegii, să ofere instruire informală și să acționeze ca multiplicatori.

Implicarea și feedback-ul utilizatorilor

Părțile interesate, în special utilizatorii finali, trebuie implicate din timp și continuu. Feedback-ul ar trebui solicitat în mod activ și utilizat pentru îmbunătățire.

Centrare pe utilizator

Proiectarea și implementarea de noi instrumente și procese trebuie să fie orientate în mod constant către nevoile reale ale utilizatorilor și să vizeze îmbunătățirea muncii lor zilnice.

Suport tehnologic: Rolul platformelor de adopție digitală (DAP)

Cum funcționează DAP-urile

Platformele de aplicații digitale (DAP) sunt soluții software (de exemplu, Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe) care sunt suprapuse peste aplicațiile existente. Acestea oferă instrucțiuni contextuale, ghiduri interactive, ajutor și asistență pentru integrare direct în cadrul software-ului.

Avantaje

Platformele de aplicații digitale (DAP) pot accelera integrarea, pot reduce timpul și costurile de instruire, pot diminua numărul de solicitări de asistență, pot crește competența aplicațiilor și pot oferi analize de utilizare. Gartner preconizează că 70% dintre organizații vor utiliza DAP până în 2025.

Rol în managementul schimbării

Planurile de acțiune digitală (DAP) pot servi ca instrument tactic în managementul schimbării, facilitând dobândirea de cunoștințe și abilități (Cunoștințe, Abilități în modelul ADKAR) și promovând consolidarea prin sprijin continuu.

Tabelul potențial

Următorul tabel prezintă un rezumat al celor mai bune practici pentru promovarea acceptării și competenței instrumentelor.

Cele mai bune practici pentru promovarea acceptării și competenței instrumentelor

Cele mai bune practici pentru promovarea acceptării și competenței în utilizarea instrumentelor – Imagine: Xpert.Digital

Cele mai bune practici pentru promovarea adoptării instrumentelor și a competențelor cuprind mai multe abordări strategice. În ceea ce privește dezvoltarea competențelor, instruirea continuă, specifică rolului, este esențială pentru a îmbunătăți abilitățile și a încuraja încrederea. Pentru managementul schimbării, se recomandă gestionarea timpurie și integrată a schimbării pentru a minimiza rezistența și incertitudinea. Leadershipul și responsabilizarea joacă un rol central, sponsorizarea executivă activă asigurând sprijinul și resursele necesare. Simultan, implicarea utilizatorilor prin bucle de feedback este crucială pentru a promova relevanța și asumarea responsabilității. La nivel tehnologic, implementarea Platformelor de Adopție Digitală (DAP) sau a asistenței în aplicație susține furnizarea de asistență la cerere și măsurarea eficienței utilizării.

Analiza strategiilor de succes relevă faptul că promovarea adoptării instrumentelor este un proces continuu, nu un eveniment singular. Necesită eforturi continue de instruire, sprijin, comunicare și consolidare, care se extind mult dincolo de implementarea inițială. Leadershipul apare ca factorul esențial: sponsorizarea activă și vizibilă din partea conducerii superioare este în mod constant factorul de succes cel mai important pentru depășirea rezistenței și conducerea inițiativelor de schimbare spre succes. Fără acest angajament, alte eforturi eșuează cu ușurință. În cele din urmă, tehnologii precum DAP-urile pot sprijini adoptarea, dar nu pot înlocui strategia. Sunt instrumente tactice valoroase pentru transmiterea de cunoștințe și abilități, dar funcționează cel mai bine atunci când sunt integrate într-o strategie cuprinzătoare și bine planificată de gestionare a schimbării și de instruire.

Punerea bazelor: Factorii critici de succes

Pentru a integra în mod sustenabil utilizarea avansată a instrumentelor digitale și a le debloca întregul potențial de automatizare și securitate, companiile trebuie să creeze o bază solidă de integrare tehnologică, calitate a datelor și adaptabilitate organizațională.

Arhitectura integrării: Importanța API-urilor și a conectivității fără întreruperi

Dezasamblați silozurile

Unul dintre cele mai mari obstacole în calea proceselor eficiente și automatizate îl reprezintă compartimentarea organizațională și tehnologică. Lipsa integrării între sisteme duce la transferuri manuale de date, redundanțe și ineficiențe. Prin urmare, o strategie de integrare bine gândită este esențială pentru a permite un flux de date fără probleme și a realiza automatizarea completă a proceselor.

Rolul API-urilor

Interfețele de programare a aplicațiilor (API-urile) sunt punți tehnologice care permit diferitelor sisteme software să comunice între ele și să facă schimb automat de date. API-urile bine documentate, sigure, fiabile și standardizate sunt cruciale pentru o integrare reușită.

Avantajele integrării

Integrarea reușită oferă numeroase avantaje: Datele sunt sincronizate în timp real peste limitele sistemului, îmbunătățind calitatea și consecvența datelor. Extinde posibilitățile de automatizare a fluxului de lucru, de exemplu, prin conectarea sistemelor CRM, ERP și de automatizare a marketingului. În cele din urmă, o bază de date unificată permite luarea unor decizii de afaceri mai informate.

Strategia de integrare

Companiile au nevoie de o abordare strategică a integrării. Aceasta include selectarea atentă a API-urilor potrivite, luarea în considerare a unor factori precum costul, scalabilitatea, securitatea și asistența furnizorilor și, eventual, utilizarea platformelor de integrare (iPaaS) sau a unor instrumente specifice, cum ar fi SAP Integration Suite sau ApiX-Drive, pentru a simplifica gestionarea interfeței. Succesul eforturilor de integrare poate fi adesea măsurat direct prin îmbunătățiri ale indicatorilor de automatizare, cum ar fi reducerea timpului de ciclu și minimizarea erorilor.

Datele ca și combustibil: Asigurarea calității datelor și a guvernanței pentru inteligență artificială și automatizare

Datele sunt fundamentale

Datele sunt forța vitală a inteligenței artificiale și fundamentul oricărei automatizări eficiente. Calitatea slabă a datelor duce inevitabil la rezultate slabe – principiul „ceea ce intră, ce iese” se aplică în mod special aici.

Definiția guvernanței datelor

Guvernanța datelor se referă la cadrul general – format din linii directoare, standarde, procese și roluri – pentru gestionarea activelor de date. Scopul său este de a asigura disponibilitatea, utilizabilitatea, integritatea și securitatea datelor în întreaga organizație.

Importanța pentru IA/Automatizare

Datele de înaltă calitate și bine gestionate sunt esențiale pentru:

• Modele de inteligență artificială fiabile: reducerea erorilor, îmbunătățirea preciziei și consolidarea încrederii în rezultate.
• Automatizare eficientă: Asigurarea faptului că procesele automatizate se bazează pe date corecte și funcționează conform așteptărilor.
• Conformitate: Respectarea reglementărilor legale (de exemplu, GDPR, CCPA).
• Securitate: Protecția datelor sensibile utilizate pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială sau în fluxurile de lucru automatizate.

Practici cheie de guvernanță

Practicile cheie includ definirea standardelor de calitate a datelor, monitorizarea continuă a acestora și stabilirea unor procese de curățare a datelor. La fel de importante sunt gestionarea metadatelor (adesea susținută de cataloage de date), reguli clare de control al accesului, gestionarea ciclului de viață al datelor, definirea unor responsabilități clare (proprietatea/administrarea datelor), urmărirea originii și provenienței datelor, gestionarea centralizată a politicilor și asigurarea utilizării etice a datelor.

Inteligența artificială pentru guvernanța datelor

Interesant este că însăși inteligența artificială poate fi utilizată pentru a îmbunătăți calitatea datelor și guvernanța, de exemplu prin automatizarea curățării, validării, monitorizării și verificărilor de conformitate ale datelor.

Asigurarea sustenabilității: Ancorarea managementului schimbării în organizație

Schimbarea ca stare permanentă

Transformarea digitală și introducerea de noi instrumente nu sunt proiecte finalizate, ci un proces continuu. Prin urmare, companiile au nevoie de o capacitate permanentă de gestionare a schimbării.

Dezvoltarea maturității interne

Organizațiile ar trebui să își evalueze propria maturitate în domeniul managementului schimbării și să o dezvolte în continuare într-un mod țintit. Aceasta include dezvoltarea competențelor, stabilirea unor procese standardizate și promovarea unei culturi care să accepte schimbarea.

Integrarea managementului schimbării

Principiile managementului schimbării ar trebui să fie ferm integrate în operațiunile zilnice, metodologiile de management de proiect și practicile de leadership.

Bucle de feedback și adaptare

Este crucial să se stabilească bucle continue de feedback pentru a monitoriza adoptarea, a identifica din timp provocările emergente și a adapta strategiile în timp. Succesul ar trebui măsurat și urmărit folosind indicatori definiți.

Analiza factorilor de succes relevă un triunghi fundamental: utilizarea avansată și cu succes a instrumentelor digitale și de inteligență artificială se bazează pe trei piloni interdependenți: integrarea, guvernanța datelor și gestionarea schimbării. Punctele slabe dintr-un domeniu subminează stabilitatea celorlalte. Automatizarea avansată (Secțiunea II) necesită adesea un flux de date între sisteme, ceea ce impune o integrare robustă. Eficacitatea inteligenței artificiale (Secțiunile II și III) depinde în mod critic de date fiabile și bine gestionate. Implementarea acestor soluții tehnice și adoptarea lor cu succes de către utilizatori necesită, la rândul lor, o gestionare solidă a schimbării.

Mai ales odată cu utilizarea tot mai mare a inteligenței artificiale, guvernanța datelor este indispensabilă pentru construirea încrederii. Natura de „cutie neagră” a multor sisteme de inteligență artificială și dependența lor de seturi de date masive creează riscuri semnificative (prejudecăți, încălcări de date, erori) dacă datele nu sunt gestionate cu atenție. Prin urmare, o guvernanță robustă a datelor este esențială pentru a atenua aceste riscuri și pentru a câștiga încrederea utilizatorilor și a părților interesate, necesară pentru acceptarea și utilizarea proceselor și informațiilor bazate pe inteligență artificială.

În cele din urmă, capacitatea de schimbare se transformă într-un avantaj competitiv. Organizațiile care dezvoltă capacități mature și ferm stabilite de gestionare a schimbării sunt mai bine echipate pentru a se adapta continuu la progresele tehnologice și pentru a obține valoare durabilă din investițiile lor digitale. Acestea pot adopta noi instrumente, caracteristici și procese mai rapid și mai eficient decât concurenții care eșuează din cauza barierelor în calea adopției descrise în Secțiunea IV.

Legat de asta:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Potențialul instrumentelor digitale: Cum pot companiile să maximizeze automatizarea și securitatea

Analiza a arătat că, în ciuda ratelor ridicate de adoptare a instrumentelor digitale în companiile germane, un potențial semnificativ pentru automatizare și fiabilitatea proceselor rămâne neexploatat. Rata scăzută de utilizare, adesea menționată, de 30-50%, se referă probabil la funcții avansate, a căror activare promite câștiguri semnificative de eficiență și reduceri de riscuri. Barierele în calea acestui lucru sunt multiple și includ factori umani, cum ar fi lacunele în competențe și rezistența la schimbare, obstacole tehnologice, cum ar fi complexitatea și problemele de integrare, și deficiențe organizaționale, cum ar fi lipsa strategiilor și sprijinul insuficient din partea conducerii.

Pentru a elimina acest decalaj și a valorifica pe deplin investițiile digitale, inclusiv inteligența artificială, este necesară o abordare strategică și holistică. Aceasta trebuie să combine dezvoltarea competențelor angajaților, managementul schimbării profesionale și o conducere puternică cu crearea unor fundații tehnice și legate de date (integrare, guvernanță a datelor).

Recomandări pentru manageri

1. Mandatul pentru o analiză a utilizării: Comandați o evaluare formală a modului în care instrumentele digitale și de inteligență artificială cheie sunt utilizate efectiv în comparație cu potențialul lor. Accentul ar trebui pus pe automatizare și funcții de securitate. Utilizați instrumente de analiză sau DAP-uri pentru colectarea datelor, acolo unde este posibil.
2. Prioritizați activarea funcțiilor înainte de noile achiziții: Concentrați-vă mai întâi pe maximizarea valorii platformelor existente prin instruire specifică, ajustări ale proceselor și configurarea funcțiilor neutilizate înainte de a face investiții suplimentare în instrumente noi.
3. Stabilirea managementului schimbării ca prioritate strategică: Investiți în dezvoltarea capacităților interne de management al schimbării și integrați-le în toate inițiativele digitale încă de la început. Asigurați un sponsorizare activă și vizibilă din partea conducerii superioare pentru schimbările semnificative.
4. Implementați programe continue de învățare și asistență: Depășiți sesiunile de instruire unice și stabiliți căi de învățare continuă specifice fiecărui rol. Sprijiniți-le cu DAP-uri (Profile de zonă de date) acolo unde este cazul și concentrați-vă pe aplicarea în fluxul de lucru și pe beneficiile concrete.
5. Stabilirea unei guvernanțe robuste a datelor (în special pentru IA): Implementarea unui cadru clar de guvernanță a datelor, cu roluri, linii directoare și standarde de calitate definite, ca o condiție prealabilă pentru scalarea fiabilă și etică a inițiativelor de IA.
6. Dezvoltați o foaie de parcurs strategică pentru integrare: Investiți într-o strategie API clară și, eventual, în platforme de integrare pentru a elimina compartimentele de date și a permite fluxul de date fără întreruperi, esențial pentru automatizare.
7. Promovați o cultură a feedback-ului și a responsabilizării utilizatorilor: Creați mecanisme pentru feedback continuu din partea utilizatorilor și implicați-i devreme în procesul de evaluare a nevoilor și de testare a soluțiilor (aplicați cele mai bune practici pentru UAT).
8. Măsurați ce contează: Definiți indicatori cheie de performanță (KPI) clari pentru utilizarea instrumentelor, creșterea eficienței proceselor, îmbunătățirea securității și competența și satisfacția utilizatorilor pentru a urmări progresul și a demonstra rentabilitatea investiției.

Prin implementarea consecventă a acestor recomandări, companiile pot reduce decalajul dintre potențialul instrumentelor lor digitale și utilizarea lor reală, realizând astfel progrese semnificative în automatizarea proceselor și consolidarea securității lor.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus