30-50% цифровых инструментов для работы в маркетинге и продажах остаются неиспользованными – это касается не только CRM и ERP-систем, но и инструментов искусственного интеллекта

Нераскрытый потенциал цифровых инструментов: потенциал автоматизации и повышения надежности процессов в немецких компаниях

В немецких компаниях идет прогресс в области цифровой трансформации, но сохраняется парадокс: несмотря на высокий уровень внедрения цифровых инструментов для работы, значительная часть их потенциала, особенно в отношении автоматизации и функций безопасности, остается неиспользованной. Оценка пользователей, составляющая всего 30-50% использования, вероятно, отражает использование расширенных функций, а не базовое использование инструментов. Это несоответствие между владением и реальным созданием ценности представляет собой значительную, часто упускаемую из виду возможность. Существующие инструменты, такие как CRM и ERP-системы, платформы для совместной работы и, все чаще, решения на основе искусственного интеллекта, обладают значительным потенциалом для повышения эффективности процессов за счет автоматизации и повышения организационной устойчивости за счет повышения безопасности процессов.

📊 Многие компании используют в полной мере лишь 30-50% своих цифровых инструментов. Парадоксально, но инструменты искусственного интеллекта, в частности, часто остаются неиспользованными

Анализ выявляет ключевые барьеры, препятствующие полному раскрытию этого потенциала. К ним относятся, прежде всего, нехватка квалифицированных кадров и недостаточные меры по обучению, сопротивление изменениям со стороны рабочей силы, сложность самих технологий, трудности с их интеграцией в существующие ИТ-инфраструктуры, а также отсутствие стратегической направленности и последовательной поддержки со стороны руководства.

Для преодоления этого разрыва и реализации всей ценности цифровых инвестиций компаниям необходимо проводить многомерную стратегию. Ключевые элементы включают в себя управление изменениями, ориентированное на человека, создание культуры непрерывного обучения, внедрение надежных структур управления данными — особенно для приложений ИИ — обеспечение бесшовной интеграции инструментов через API, а также безоговорочную приверженность высшего руководства цифровой трансформации. Следующие рекомендации предоставляют компаниям стратегическую основу для повышения интенсивности использования цифровых инструментов и, таким образом, достижения значительного прогресса в автоматизации и надежности процессов.

В связи с этим:

• Независимые платформы искусственного интеллекта как стратегическая альтернатива для европейских компаний

Текущее положение дел: использование цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта в компаниях

Цифровизация немецкого бизнес-ландшафта находится на продвинутой стадии, но само наличие инструментов мало что говорит об их реальной глубине использования и получаемой от них добавленной ценности. Более детальный анализ темпов внедрения по сравнению с фактическим использованием выявляет существенный разрыв.

Внедрение против фактического использования: подведение итогов

Уровень внедрения существующих цифровых офисных и бизнес-приложений в Германии впечатляюще высок. Согласно индексу Bitkom Digital Office Index 2024, почти все компании (98%) используют приложения ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия). Системы CRM (Customer Relationship Management — управление взаимоотношениями с клиентами) также широко распространены — 91%, что значительно больше по сравнению с 77% в 2022 году. Решения для управления корпоративным контентом (ECM) используются в 84% компаний (2022 год: 76%). Каждая опрошенная компания использует как минимум одно цифровое офисное решение. Эти цифры показывают, что доступ к стандартным цифровым инструментам широко распространен в немецких компаниях и не является основным препятствием.

В отличие от этого, внедрение искусственного интеллекта (ИИ) — совсем другая история. Хотя интерес и готовность к инвестициям высоки — 40% компаний планируют увеличить использование ИИ в следующем году, а 46% планируют инвестиции в течение следующих пяти лет — фактическое внедрение по-прежнему значительно ниже и более неоднородно. В 2024 году ИИ использовали примерно 17% немецких компаний. Выявляется явный разрыв между секторами и размерами компаний: промышленный сектор лидирует с 31% внедрения ИИ, в то время как сектор услуг отстает. Особенно поразительна разница между крупными компаниями (75% используют ИИ) и малыми и средними предприятиями (только 16%). Международные сравнения показывают схожие тенденции: исследования в США оценивают внедрение ИИ на уровне компаний от 5% до 40% в зависимости от методологии, но указывают на быстрый рост. В глобальном масштабе 40% компаний сообщают об использовании ИИ, а еще 42% оценивают его применение. Согласно опросу McKinsey, более трех четвертей компаний используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции. Это говорит о том, что, хотя внедрение ИИ набирает обороты, оно все еще менее устоялось и значительно более изменчиво, чем традиционные цифровые инструменты.

Утверждение в опросе пользователей о показателе использования всего в 30-50% следует рассматривать в контексте данных о внедрении. Маловероятно, что эта цифра относится к базовому использованию широко распространенных ERP или CRM-систем. Скорее, имеющиеся данные свидетельствуют о том, что эта оценка относится к использованию расширенных функций или реализации полного потенциала программного обеспечения. Gartner отмечает, что неудовлетворительный пользовательский опыт работы с приложениями требует использования решений по цифровому внедрению (DAS). Исследования и отчеты показывают, что потенциал цифровых медиа часто не реализуется в полной мере, особенно в малых и средних предприятиях. Исследование Muuuh Group показало, что 73% пользователей CRM не являются сторонниками своего собственного программного обеспечения, что указывает на неудовлетворенность, часто связанную с недостаточной удобностью использования или неспособностью получить ожидаемые преимущества. Таким образом, исходное предположение о низком уровне использования является обоснованным, но, скорее всего, относится к глубине использования и активации ценных, но более сложных функций.

Представления о цифровизации внутри компаний также значительно различаются. В то время как почти 40% работающих в Германии оценивают свою компанию как чрезвычайно или очень цифровую, треть видят необходимость улучшения организации цифровой работы, а 64% компаний считают себя отстающими. Это подчеркивает несоответствие между простой доступностью инструментов и их эффективным, преобразующим использованием. Кроме того, значительная часть сотрудников не чувствует себя достаточно подготовленной для приобретения необходимых цифровых навыков.

В использовании ИИ выявляются определенные закономерности. Сотрудники чаще используют такие инструменты, как ChatGPT, в личных (54,3%) или смешанных (27,8%) целях, чем исключительно для работы (17,9%). Наиболее распространенные сценарии использования в компаниях — это обслуживание клиентов (56%), кибербезопасность (51%), цифровые помощники (47%), CRM (46%) и управление запасами (40%). Хотя 75% сотрудников считают, что генеративный ИИ может повысить их производительность, и его использование быстро растет, только 1% руководителей описывают внедрение ИИ в своей компании как «зрелое», то есть полностью интегрированное в рабочие процессы и обеспечивающее значительные бизнес-результаты.

Потеря ценности: количественная оценка упущенных возможностей

Недостаточное использование цифровых инструментов приводит к значительной потере ценности и неоптимальной окупаемости инвестиций (ROI) в масштабные затраты на цифровую трансформацию. Когда функции автоматизации остаются неиспользованными, сохраняются ручные, неэффективные процессы. Если интегрированные функции безопасности не активированы или не настроены, возрастает риск инцидентов безопасности и нарушений требований соответствия.

Нераскрытый потенциал повышения производительности значителен. Исследования показывают измеримое повышение производительности труда благодаря использованию ИИ, даже при нынешних, все еще низких темпах внедрения (например, рост производительности труда на 0,1–0,9%). Долгосрочный потенциал оценивается в 1,5 процентных пункта в течение десяти лет, а для конкретных задач зафиксировано увеличение на 43%. Поставщики решений для внедрения цифровых технологий, такие как Whatfix, сообщают о повышении производительности на 35% и сокращении времени обучения на 60% благодаря своим платформам. Эти цифры иллюстрируют ощутимую ценность, которую можно раскрыть за счет более эффективного использования инструментов.

Кроме того, недостаточное использование представляет собой стратегический конкурентный риск. Компании, которые в полной мере используют свои цифровые инструменты и системы искусственного интеллекта, достигают большей эффективности, гибкости и инновационности. Они могут быстрее реагировать на изменения рынка и разрабатывать новые бизнес-модели (композитные компании внедряют новые функции на 80% быстрее). Компании, остающиеся на базовом уровне использования, рискуют отстать и поставить под угрозу свои рыночные позиции.

Анализ текущего положения дел выявляет «иллюзию внедрения»: высокие темпы внедрения основных систем, таких как ERP и CRM, свидетельствуют о цифровой зрелости, но это скрывает глубокое недоиспользование передовых функций автоматизации и безопасности. Этот разрыв между присутствием и реальной компетентностью является основной проблемой. С технологиями ИИ эта тенденция усиливается. Хотя внедрение ИИ быстро растет и обладает огромным потенциалом, разрыв в использовании, вероятно, еще более выражен, чем с традиционными инструментами, из-за большей сложности, зависимости от данных, этических проблем и большего дефицита навыков. Несоответствие между малыми и средними предприятиями и крупными компаниями здесь особенно поразительно. Наконец, часто наблюдается несоответствие между восприятием сотрудниками цифровизации своей компании и их собственными способностями или фактическим использованием передовых функций инструментов. Эта ошибочная оценка может препятствовать усилиям по расширению использования, поскольку потребность может остаться незамеченной.

В связи с этим:

• Парадокс продаж – забудьте о воронке продаж: путь клиента мертв – несмотря на ИИ, автоматизацию и CRM!

Раскройте потенциал автоматизации за счет более глубокого использования инструментов

Многие компании уже инвестировали в мощные цифровые инструменты, но часто используют лишь малую часть их возможностей автоматизации. Нераскрытый потенциал CRM и ERP-систем, платформ для совместной работы и инструментов искусственного интеллекта значителен и может быть раскрыт путем стратегической активации существующих функций.

Помимо базовых функций: упущенные из виду возможности автоматизации рабочих процессов (CRM, ERP, платформы для совместной работы)

Автоматизация CRM

Современные CRM-системы предлагают гораздо больше, чем просто управление контактами. К часто недоиспользуемым функциям относятся автоматизация управления задачами (например, напоминания о последующих действиях), определение правил рабочего процесса для автоматического назначения лидов или эскалации обращений в службу поддержки, а также автоматическое создание отчетов о продажах или удовлетворенности клиентов. Автоматизация многоканальной коммуникации обеспечивает стабильное взаимодействие с клиентами по различным каналам (электронная почта, социальные сети). Интеграция с другими системами, такими как ERP или инструменты автоматизации маркетинга, часто доступна, но не используется в полной мере для обеспечения бесперебойного процесса обслуживания клиентов и продаж. Причины низкого уровня использования часто кроются в неадекватной реализации, недостаточной адаптации к конкретным процессам или недостаточном уровне принятия пользователями.

Автоматизация ERP

Системы ERP часто используются в основном для основных функций, таких как финансовый учет и планирование ресурсов, в то время как возможности дальнейшей автоматизации остаются неиспользованными. Примерами могут служить настройка автоматизации рабочих процессов для процедур утверждения, таких как утверждение заказов на покупку, автоматизированная обработка входящих счетов-фактур с использованием OCR и сопоставления на основе правил, или оптимизация управления запасами с помощью автоматизированных предложений по заказам или оповещений о низком уровне запасов. Интеграция системы ERP с другими операционными системами (CRM, управление цепочками поставок) имеет решающее значение для сквозной автоматизации процессов и прозрачности, но часто этому пренебрегается. Распространенной причиной провала проектов автоматизации ERP является неадекватный анализ и сопоставление базовых бизнес-процессов до начала внедрения.

Автоматизация в платформах для совместной работы (M365/Workspace)

Ведущие пакеты для совместной работы, такие как Microsoft 365 и Google Workspace, включают в себя мощные, но часто упускаемые из виду инструменты для автоматизации рабочих процессов:

• Google Workspace: AppSheet позволяет создавать пользовательские приложения и автоматизировать рабочие процессы без каких-либо знаний в области программирования. Google Forms можно использовать совместно с Google Sheets и Apps Script для процессов утверждения и простых рабочих процессов. Расширенные фильтры и правила в Gmail позволяют автоматизировать управление электронной почтой, а функции Smart Canvas (Docs, Sheets, Slides) на основе искусственного интеллекта предлагают интеллектуальные подсказки и строительные блоки для повышения эффективности.
• Microsoft 365: Power Automate (ранее Flow) — это мощный инструмент для создания автоматизированных рабочих процессов в различных приложениях Microsoft и сторонних разработчиков. SharePoint также предлагает встроенные возможности для создания рабочих процессов, а интеграция Power Automate с Teams позволяет автоматизировать уведомления, согласования и задачи непосредственно в центре совместной работы. Эта бесшовная интеграция в экосистему Microsoft является существенным преимуществом.

Платформы без кода/с минимальным количеством кода

Распространение платформ без кода/с минимальным кодированием, часто интегрированных в крупные пакеты программного обеспечения или предлагаемых в качестве автономных решений (например, FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), демократизирует автоматизацию. Они позволяют бизнес-пользователям без глубоких знаний в программировании создавать собственные решения для автоматизации. Это может ускорить процесс автоматизации, но требует четких руководств, обучения и структуры управления для предотвращения неконтролируемого роста и рисков.

Использование ИИ для интеллектуальной автоматизации (анализ данных, поддержка задач, оптимизация процессов)

Искусственный интеллект выводит традиционную автоматизацию рабочих процессов на новый уровень, интегрируя в нее когнитивные возможности.

Искусственный интеллект в автоматизации рабочих процессов

• Интеллектуальная обработка документов (IDP): модели искусственного интеллекта могут извлекать и классифицировать релевантную информацию из неструктурированных документов, таких как счета-фактуры, квитанции, договоры или электронные письма, что значительно сокращает ручной ввод данных.
• Возможности прогнозирования: ИИ способен распознавать закономерности в исторических данных для прогнозирования будущих событий. Примеры включают прогнозирование технического обслуживания оборудования, прогнозирование спроса и уровня запасов, а также выявление перспективных возможностей продаж на основе поведения клиентов.
• Интеллектуальная маршрутизация и принятие решений: ИИ может анализировать содержание и эмоциональный настрой запросов клиентов, чтобы автоматически направлять их в соответствующий отдел или к нужному сотруднику. Он также может принимать более сложные решения в рамках автоматизированного процесса, выходящие за рамки простых правил типа «если-то».

Искусственный интеллект: помощники и агенты

Интегрированные ИИ-помощники (такие как Microsoft Copilot, Google Gemini или функции, встроенные в ChatGPT) могут автоматизировать или поддерживать широкий спектр задач: они создают черновики электронных писем, отчетов или маркетинговых текстов; подводят итоги длинных документов или совещаний; отвечают на вопросы сотрудников о внутренней политике (HR, IT); помогают с планированием; или поддерживают ввод и анализ данных. Так называемый «агентный ИИ» идет еще дальше и может автономно выполнять более сложные многоэтапные задачи, используя различные инструменты и источники информации.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и интеллектуальная автоматизация

RPA (роботизированная автоматизация процессов) — это программные роботы («боты»), которые автоматизируют повторяющиеся задачи, основанные на правилах, имитируя взаимодействие человека с пользовательскими интерфейсами (например, копирование данных из одного приложения в другое). В то время как традиционная RPA опирается на структурированные данные и четкие правила, ее сочетание с искусственным интеллектом (часто называемым интеллектуальной автоматизацией или гиперавтоматизацией) значительно расширяет ее возможности. ИИ позволяет ботам RPA обрабатывать неструктурированные данные (например, из электронных писем или PDF-файлов), принимать контекстные решения и учиться на собственном опыте. Примеры применения можно найти практически во всех областях бизнеса

• Финансы: автоматизированная отчетность, сверка счетов, выявление мошенничества, обработка счетов-фактур.
• Отдел кадров: прием и увольнение сотрудников, обработка заработной платы, управление запросами на отпуск.
• Обслуживание клиентов: автоматическое реагирование на стандартные запросы через чат-боты, переадресация сложных случаев, обновление данных клиентов.
• Управление цепочками поставок и логистика: управление запасами, обработка заказов, оптимизация маршрутов доставки.
• Здравоохранение: обработка страховых претензий, запись на прием, управление данными пациентов.
• Производство: обработка заказов, контроль качества, управление поставщиками.

Таблица потенциальных возможностей

В таблице ниже приведены примеры того, как часто неиспользуемые функции автоматизации назначаются конкретным бизнес-процессам и какие преимущества это может принести.

Назначение неиспользуемых функций автоматизации бизнес-процессам

Назначение неиспользуемых функций автоматизации бизнес-процессам – Изображение: Xpert.Digital

В современном цифровом мире бизнеса существует множество неиспользованных возможностей автоматизации, которые можно стратегически применять к различным бизнес-процессам для достижения значительного повышения эффективности. Правила рабочих процессов, такие как правила утверждения скидок в CRM, могут ускорить цикл продаж и обеспечить согласованность ценообразования, используя такие платформы, как Salesforce, Microsoft Dynamics 365 или SAP CRM. Платформы без кода/с минимальным кодом, такие как Power Automate или AppSheet для отчетов о командировочных расходах, сокращают административные издержки и обеспечивают более быстрое возмещение расходов благодаря интеграции с Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma или Creatio. Обработка счетов-фактур на основе ИИ (IDP) революционизирует автоматизированную обработку счетов и квитанций, что приводит к более быстрым платежам и меньшему количеству ошибок ввода данных — ее можно реализовать в ERP-системах, таких как SAP и Oracle, или в специализированных инструментах IDP с компонентами RPA+AI. В области прогнозной аналитики решения на основе ИИ предлагают оповещения о плановом техническом обслуживании производственных объектов, минимизируя незапланированные простои и снижая затраты на техническое обслуживание. Это обеспечивается системами ERP/MES, платформами IoT и специализированными решениями на основе искусственного интеллекта. Наконец, ИИ-помощники, агентный ИИ и технологии RPA, такие как ChatGPT/Copilot для составления электронных писем или RPA для управления основными данными, повышают эффективность коммуникации и снижают количество ошибок при вводе данных. Эти технологии могут быть реализованы с помощью M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere или Blue Prism.

Анализ потенциала автоматизации показывает, что значительная часть возможностей уже заложена в инструментах, за которые компании уже заплатили (CRM, ERP, M365/Workspace). Основная проблема часто заключается не в приобретении новых инструментов, а в активации и использовании существующих, зачастую мощных, но часто игнорируемых функций. В то же время демократизация автоматизации с помощью инструментов без кода/с минимальным кодом представляет собой парадокс: хотя она может ускорить внедрение, расширяя возможности бизнес-пользователей, она также сопряжена со значительными рисками без надлежащего управления, протоколов безопасности и стандартов процессов [см. разделы III и VI]. Наконец, ИИ выступает в качестве дополнительного уровня: он не только более эффективно автоматизирует существующие задачи, но и, благодаря обработке неструктурированных данных, прогнозированию и интеллектуальной помощи, позволяет создавать совершенно новые формы автоматизации и оптимизации процессов, представляя собой качественный скачок в потенциале автоматизации.

Интеграция независимой платформы искусственного интеллекта, использующей данные из разных источников, для удовлетворения всех бизнес-потребностей. — Изображение: Xpert.Digital

Искусственный интеллект меняет правила игры: самая гибкая платформа ИИ — индивидуальные решения, которые снижают затраты, улучшают качество принимаемых решений и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа искусственного интеллекта взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция ИИ: индивидуальные решения на основе ИИ для бизнеса, разрабатываемые за считанные часы или дни, а не месяцы
• Гибкая инфраструктура: облачные решения или размещение в собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Максимальная защита данных: неопровержимое доказательство ее эффективности в юридических фирмах
• Развертывание в самых разнообразных корпоративных источниках данных
• Выбор собственной или различных моделей ИИ (Германия, ЕС, США, Китай)

Задачи, которые решает наша платформа искусственного интеллекта

• Несоответствие традиционных решений в области искусственного интеллекта требованиям рынка
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность разработки отдельных систем искусственного интеллекта
• Нехватка квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта
• Интеграция ИИ в существующие ИТ-системы

Более подробная информация здесь:

• Интеграция ИИ в независимую платформу, использующую данные из разных источников, для удовлетворения всех бизнес-потребностей

Повышение надежности процесса за счет расширения функциональных возможностей инструмента

Помимо автоматизации, цифровые инструменты и системы искусственного интеллекта часто обладают неиспользованными возможностями для повышения надежности процессов. Активация этих возможностей имеет решающее значение для минимизации рисков, обеспечения соответствия требованиям и повышения устойчивости бизнес-процессов.

Использование расширенных функций контроля доступа и идентификации

Современные бизнес-приложения и платформы выходят далеко за рамки простого входа по паролю, предлагая механизмы детального управления, которые зачастую не полностью настроены или используются. Это относится к основным системам, таким как ERP и CRM, а также к пакетам для совместной работы (M365, Google Workspace) и специализированным системам контроля доступа (ACS).

Управление доступом на основе ролей (RBAC)

Фундаментальный принцип — это строгое определение и соблюдение политик RBAC. Необходимо гарантировать, что пользователи могут получать доступ только к тем данным и функциям, которые необходимы для их конкретной роли. Многие системы предлагают инструменты для управления этими ролями, но первоначальная настройка и текущее обслуживание требуют тщательного подхода и стратегического планирования. Такие инструменты, как BetterCloud, могут поддерживать управление разрешениями в облачных средах, таких как Office 365.

Управление жизненным циклом идентификационных данных

Критически важным, но часто упускаемым из виду аспектом безопасности является автоматизация управления пользователями, особенно отзыва прав доступа. Когда сотрудники увольняются из компании или меняют должности, их права доступа должны быть незамедлительно и полностью отозваны. Интегрированные инструменты или платформы управления идентификацией могут автоматизировать этот процесс и минимизировать риск несанкционированного доступа через устаревшие учетные записи. В этой области ручные процессы подвержены ошибкам и могут оставлять существенные пробелы в безопасности.

Многофакторная аутентификация (МФА) и доступ с учетом контекста

Поскольку многофакторная аутентификация (MFA) становится все более распространенной, многие платформы предлагают расширенные, контекстно-зависимые политики доступа. Они могут ограничивать доступ на основе таких факторов, как местоположение пользователя, состояние устройства или время суток, обеспечивая тем самым дополнительный уровень безопасности. Для усиления проверки личности также могут быть интегрированы методы биометрической верификации (отпечатки пальцев, распознавание лиц).

Специализированные системы контроля доступа (СКД)

Специализированные системы контроля доступа (СКД) часто используются для обеспечения безопасности физических объектов и критически важной ИТ-инфраструктуры. Эти системы предлагают аппаратное обеспечение (например, считыватели карт, контроллеры) и программное обеспечение для управления физическим и логическим доступом. Важными, но иногда упускаемыми из виду аспектами являются масштабируемость решения, позволяющая ему соответствовать росту бизнеса, и его способность интегрироваться с другими системами безопасности (например, системами видеонаблюдения, системами сигнализации) для унифицированного управления безопасностью.

В связи с этим:

• Искусственный интеллект для SEO – Инструменты SEO на основе ИИ и генеративная оптимизация (GEO): Комплексные разработки, технологии и практические примеры

Использование интегрированных инструментов обеспечения соответствия и мониторинга

Многие платформы включают инструменты, которые могут помочь в обеспечении соответствия требованиям и мониторинге активности, но эти инструменты необходимо активно использовать и настраивать.

Управление лицензиями для обеспечения безопасности

Мониторинг использования лицензий не только помогает контролировать расходы, но и является важнейшим фактором безопасности. Неактивные учетные записи пользователей или неиспользуемые лицензии представляют собой потенциальные векторы атак. Выявление и деактивация таких учетных записей уменьшает поверхность атаки. Специализированные инструменты могут помочь в управлении и оптимизации лицензий.

Предотвращение потери данных (DLP)

Такие платформы, как Microsoft 365 и Google Workspace, обладают функциями DLP (предотвращение утечки данных), которые могут обнаруживать и блокировать непреднамеренную или злонамеренную передачу конфиденциальных данных (например, данных клиентов, финансовой информации, интеллектуальной собственности) по электронной почте или в облачное хранилище. Однако для эффективной работы эти правила должны быть специально настроены с учетом потребностей и рисков компании.

Аудиторская документация и отчетность

Использование интегрированных журналов аудита имеет важное значение для отслеживания активности пользователей, изменений в системе и моделей доступа. Многие системы подробно регистрируют эти события, но журналы необходимо регулярно просматривать или, что еще лучше, передавать в центральные системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM) для автоматизированного анализа. Возможность отслеживать эти события жизненно важна для обеспечения соответствия нормативным требованиям и проведения криминалистических расследований.

Функции обеспечения соответствия

Инструменты могут иметь специальные сертификаты соответствия. Платформы управления, такие как CoreView или AvePoint Cloud Governance, помогают обеспечивать соблюдение и контролировать политики соответствия в таких средах, как Office 365.

Улучшения безопасности на основе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект открывает новые возможности для упреждающего обнаружения угроз безопасности и защиты от них.

Обнаружение аномалий

Системы искусственного интеллекта способны определять, что считается «нормальным» поведением в системе или сети, и выявлять отклонения (аномалии), которые могут указывать на инциденты безопасности. Конкретные примеры использования включают:

• Выявление мошенничества: идентификация необычных моделей транзакций (например, крупные суммы, необычные места, высокая частота).
• Обнаружение вторжений: выявление подозрительного сетевого трафика (например, утечка данных, DDoS-атаки), подозрительных попыток входа в систему или необычного поведения пользователей.
• Защита конечных точек: обнаружение вредоносного ПО или несанкционированной активности на компьютерах или мобильных устройствах.
• Улучшение IAM: оповещения о подозрительных запросах доступа, необычных расширениях разрешений или скомпрометированных учетных записях.

Анализ и прогнозирование угроз

Искусственный интеллект способен анализировать огромные массивы данных об угрозах (информационные потоки об угрозах), чтобы расставлять приоритеты в отношении соответствующих рисков, выявлять схемы атак (ТТП — тактика, методы и процедуры) и даже прогнозировать будущие атаки или заблаговременно выявлять уязвимости. ИИ также может использоваться для мониторинга даркнета на предмет кражи учетных данных или планирования атак.

Автоматизированное реагирование на инциденты

Искусственный интеллект может автоматизировать начальные шаги по локализации инцидента безопасности, такие как изоляция затронутых систем, блокировка вредоносных IP-адресов или отключение скомпрометированных учетных записей, тем самым сокращая время реагирования.

Таблица потенциальных возможностей

В приведенной ниже таблице указаны взаимосвязи между часто неиспользуемыми функциями безопасности и конкретными рисками, которые они могут предотвратить.

Перераспределение неиспользуемых функций безопасности для снижения рисков

Распределение неиспользуемых функций безопасности для снижения рисков – Изображение: Xpert.Digital

Распределение неиспользуемых функций безопасности для снижения рисков охватывает различные функциональные категории, конкретные примеры и сценарии использования которых могут быть рассмотрены для соответствующих платформ и инструментов. В области контроля доступа детальная настройка RBAC помогает предотвратить несанкционированный доступ или утечки данных, чего можно достичь, например, с помощью M365/Azure AD, Google Workspace Admin или настроек безопасности ERP/CRM. В дополнение к этой мере, автоматическое удаление прав доступа также играет решающую роль в минимизации постоянных разрешений и связанного с ними риска со стороны инсайдеров, часто с использованием систем IAM, интеграции с системами управления персоналом и решений M365 или Google Workspace.

В категории соответствия требованиям и мониторинга настроенные правила DLP защищают от утечки конфиденциальных данных, что поддерживается такими приложениями, как M365 Security & Compliance или Google Workspace Security Center. Активный анализ журналов аудита также играет решающую роль в предотвращении нарушений соответствия требованиям и обеспечении отслеживаемости процессов. Системы SIEM, такие как Splunk или QRadar, а также данные журналов из M365 и Google Workspace являются ценными инструментами в этом отношении.

В области безопасности на основе ИИ обнаружение аномалий во время входа в систему используется в качестве меры против компрометации учетных записей и несанкционированного доступа. Это достигается с помощью специализированных платформ безопасности на основе ИИ или определенных функций, таких как Azure AD Identity Protection.

Анализ функций безопасности ясно показывает, что эффективная защита процессов в значительной степени зависит от правильной настройки и использования функций, встроенных в стандартные бизнес-приложения (M365, Workspace, ERP, CRM). Недостаточное использование этих функций напрямую приводит к уязвимостям в системе безопасности, независимо от инвестиций в специализированные инструменты безопасности. В то же время автоматизация влияет на безопасность в обоих направлениях: она может повысить безопасность (например, за счет автоматического удаления ресурсов или установки исправлений), но плохо защищенные инструменты автоматизации (например, RPA-боты с чрезмерными привилегиями, нерегулируемые приложения с низким уровнем кодирования) сами могут стать уязвимостями. Это подчеркивает необходимость интеграции аспектов безопасности непосредственно в стратегию автоматизации. Наконец, эффективность инструментов безопасности на основе ИИ (обнаружение аномалий, прогнозирование угроз) в корне зависит от качества, полноты и управления базовыми данными. Низкое качество данных неизбежно приводит к ненадежным результатам безопасности ИИ (ложные срабатывания или пропущенные угрозы), что подчеркивает критическую роль управления данными (см. раздел VI).

Диагностика пробела в использовании: основные барьеры и проблемы

Для преодоления разрыва между потенциалом цифровых инструментов и их реальным использованием крайне важно понимать лежащие в их основе препятствия. Их можно условно разделить на человеческие, технологические и организационные факторы.

Человеческий фактор: недостаток навыков, отсутствие обучения и сопротивление

Недостаток навыков и обучение

Отсутствие цифровых навыков и недостаточные возможности для обучения представляют собой одну из самых больших проблем. Сотрудники часто не обладают достаточными знаниями о доступных функциях или не умеют эффективно их использовать. Почти три четверти работников не чувствуют себя достаточно подготовленными к цифровым навыкам, необходимым на рабочем месте. Технологии искусственного интеллекта усугубляют эту проблему, требуя более крутой кривой обучения и специализированных знаний. Существующие программы обучения часто недостаточны, слишком краткосрочны и не обеспечивают постоянной поддержки в повседневной работе.

Сопротивление переменам

Сопротивление подпитывается страхом перед неизвестным, опасениями по поводу стабильности рабочего места (особенно в контексте ИИ и автоматизации), нежеланием отказываться от устоявшихся рутинных действий и отсутствием веры в преимущества новых инструментов или процессов. Это называется одним из главных барьеров. Недостаточная коммуникация со стороны руководства часто усугубляет это сопротивление.

Отсутствие вовлеченности пользователей

Внедрение новых инструментов без вовлечения будущих пользователей в процесс выбора или реализации часто приводит к плохому соответствию и низкой степени принятия пользователями. Пользователи должны быть четко проинформированы о цели и обосновании («Почему?») изменений. Этапы пользовательского приемочного тестирования (UAT) также часто не позволяют выявить реальные потребности пользователей, если они не спланированы и не выполнены тщательно.

Когнитивная перегрузка и сложность

Сотрудники сталкиваются с постоянно растущим числом приложений, что может приводить к неэффективности и снижению их использования. Постоянно появляющиеся или изменяющиеся инструменты и функции затрудняют адаптацию. Само программное обеспечение может быть по своей природе сложным, неинтуитивным или плохо спроектированным, что препятствует его внедрению.

Технологические препятствия: сложность, проблемы интеграции и устаревшие системы

Сложность инструмента

Само программное обеспечение может быть сложным в использовании из-за чрезмерной сложности, нелогичного пользовательского интерфейса или плохого дизайна. Инструменты искусственного интеллекта вносят дополнительную техническую сложность.

Проблемы интеграции

Отсутствие бесшовной интеграции между различными инструментами приводит к разрозненности данных, нарушению рабочих процессов и недовольству пользователей. Интеграция ИИ в существующие системные ландшафты представляет собой особую проблему. Зависимость от сторонних интеграций может создавать дополнительные риски. Хотя API имеют решающее значение для интеграции, они требуют специальных знаний, и часто отсутствуют единые стандарты.

Устаревшие системы

Устаревшая ИТ-инфраструктура и устаревшие приложения препятствуют внедрению современных инструментов и замедляют инициативы по цифровой трансформации. Миграция устаревших систем часто является сложным и дорогостоящим процессом.

Проблемы с данными

Низкое качество данных, ограниченная доступность данных и неадекватное управление данными являются серьезными препятствиями, особенно для проектов в области искусственного интеллекта. Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных также создают существенные барьеры для внедрения ИИ.

Выбор неподходящих инструментов

Выбор инструментов, не соответствующих реальным бизнес-требованиям или процессам, или выбор неподходящего поставщика часто приводит к провалу инициативы.

Организационные факторы: отсутствие стратегии, недостаточная поддержка со стороны руководства и дефицит ресурсов

Отсутствие четкого видения и стратегии

Отсутствие четкой стратегии цифровой трансформации, неясные цели или недостаточное соответствие общим бизнес-целям часто приводят к провалу инициатив по цифровизации. Многие компании имеют цифровую стратегию на бумаге, но не реализуют ее на практике. В частности, часто отсутствует конкретная стратегия в области искусственного интеллекта.

Недостаточная поддержка со стороны руководства

Отсутствие приверженности, недостаточная видимая поддержка (спонсорство) и неадекватная поддержка со стороны высшего руководства подрывают усилия по трансформации. Лидеры могут не демонстрировать желаемое поведение или сами недостаточно понимать требования.

Ограничения ресурсов

Нехватка бюджета, времени и персонала, особенно квалифицированных специалистов в области информационных технологий и искусственного интеллекта, представляет собой серьезное препятствие.

Организационные барьеры

Плохая коммуникация и отсутствие сотрудничества между различными отделами или командами препятствуют комплексному использованию инструментов и усложняют общие процессы трансформации.

Отсутствие оценки успеха

Трудности в определении и отслеживании ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки внедрения инструментов, повышения эффективности или рентабельности инвестиций затрудняют обоснование инвестиций и управление мерами по улучшению.

Культурные аспекты

Сопротивление переменам часто глубоко укоренено в корпоративной культуре. Отсутствие культуры инноваций или недостаточно ориентированный на данные подход могут препятствовать внедрению ИИ.

Таблица потенциальных возможностей

В приведенной ниже таблице обобщены наиболее распространенные препятствия на пути к оптимальному использованию цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта.

Распространенные препятствия для использования цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта

Распространенные препятствия для использования цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта – Изображение: Xpert.Digital

Распространенные препятствия на пути использования цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта делятся на три основные категории: человеческий фактор, технологические барьеры и организационные факторы. Что касается человеческого фактора, то центральную роль играют пробелы в навыках и недостаточное обучение, что может привести к низкой компетентности, трудностям с внедрением и ошибкам. Кроме того, сопротивление и страх потери работы препятствуют принятию и замедляют прогресс. Технологические барьеры включают сложность и удобство использования инструментов, что вызывает разочарование и неэффективность, тем самым препятствуя их применению, а также отсутствие интеграции с существующими устаревшими системами, что создает информационные разрозненные хранилища и сбои в процессах, снижая эффективность. На организационном уровне часто отсутствуют четкие стратегии, что приводит к неэффективному направлению усилий и растрате ресурсов. Аналогично, отсутствие поддержки со стороны руководства может поставить под угрозу проекты из-за нехватки ресурсов и поддержки. Наконец, ограничения ресурсов, такие как нехватка времени, денег или персонала, часто приводят к задержкам проектов, перегрузкам или даже отказу от инициатив.

Анализ барьеров показывает, что они редко возникают изолированно, а скорее образуют сложную, взаимосвязанную систему. Например, недостаточная поддержка со стороны руководства часто приводит к нечеткой стратегии и недостаточному финансированию мероприятий по обучению. Неадекватное обучение, в свою очередь, усугубляет пробелы в навыках и повышает тревожность и сопротивление. Сложные инструменты без надлежащего обучения или управления изменениями неизбежно приводят к низкой степени принятия. Технологические проблемы, такие как недостаточная интеграция, часто являются симптомами плохого планирования и недостаточного межведомственного сотрудничества. Поэтому необходим целостный подход.

Основная причина низкого уровня внедрения часто кроется в отсутствии понимания «почему»: конечные пользователи, чье поведение должно измениться, не могут четко объяснить и продемонстрировать конкретные преимущества и дополнительную ценность новых инструментов или процессов. Если пользователи не видят, как новый инструмент упрощает или улучшает их работу, у них отсутствует стимул вкладывать усилия в его изучение, особенно если старые методы работают «достаточно хорошо».

Кроме того, внедрение ИИ усугубляет существующие проблемы с освоением традиционных цифровых инструментов. Проблемы с квалификацией, сопротивлением, интеграцией и стратегией усугубляются дополнительными уровнями сложности, которые вносит ИИ (требования к данным, этические аспекты, затраты, специализированные кадры). Компаниям, уже испытывающим трудности с базовым внедрением цифровых технологий, внедрение ИИ покажется еще более сложным.

Воспользуйтесь обширным пятисторонним опытом Xpert.Digital в рамках комплексного пакета услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости - Изображение: Xpert.Digital

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц

Стратегии максимизации ценности инструмента: содействие принятию и повышению компетентности

Для преодоления барьеров и раскрытия всего потенциала цифровых инструментов необходимы целенаправленные стратегии, которые не только развивают навыки сотрудников, но и активно формируют и поддерживают организационные изменения.

Развитие навыков: современное обучение, переподготовка и непрерывное повышение квалификации

Выходя за рамки разовых тренировок

Для успешного использования инструмента требуется нечто большее, чем просто вводные занятия. Необходимы непрерывные, специализированные и контекстно-ориентированные возможности обучения, которые развиваются вместе с программным обеспечением и потребностями пользователей.

Пользовательское приемочное тестирование (UAT) как возможность для обучения

Этап пользовательского приемочного тестирования (UAT) следует рассматривать не только как техническое тестирование, но и как возможность на раннем этапе обучить пользователей, собрать отзывы и способствовать принятию продукта. Реальных конечных пользователей следует привлекать к тестированию на ранних этапах и должным образом готовить к выполнению поставленных задач.

Эффективные методы обучения

Зачастую наиболее эффективным оказывается сочетание различных методов: структурированные курсы, модули для самостоятельного обучения, подходы «обучение инструкторов», наставничество, хорошо поддерживаемые базы знаний и часто задаваемые вопросы, а также контекстно-зависимая помощь непосредственно в приложении (см. DAP). В обучении работе с ИИ особенно важно не только обучать принципам работы («Как?»), но и затрагивать фундаментальные аспекты («Что такое ИИ/что он может делать? Чего он не может делать?»), этические аспекты и ограничения технологии.

Сосредоточьтесь на преимуществах и рабочем процессе

Обучение должно быть сосредоточено на том, как инструменты решают конкретные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, и могут быть эффективно интегрированы в их повседневную работу, а не просто на перечислении функций.

Стратегия развития компетенций

Компаниям необходимо устранить общий дефицит цифровых навыков посредством целенаправленных программ повышения квалификации и переподготовки.

В связи с этим:

• Искусственный интеллект: путь от разрозненных решений к интегрированной цифровой стратегии в области ИИ на примере компании Otto в сфере электронной коммерции

Управление человеческим фактором: эффективное управление изменениями и коммуникация

Внедрите управление изменениями на ранних этапах

Управление изменениями следует планировать и осуществлять параллельно с управлением проектом с самого начала проекта. Данные Prosci показывают, что эффективное управление изменениями значительно повышает вероятность успеха проекта.

Структурированный подход (например, Prosci ADKAR)

Устоявшиеся модели, такие как ADKAR (Осознание, Желание, Знание, Способность, Подкрепление), предоставляют основу для систематического сопровождения людей в процессе изменений.

Четкая коммуникационная стратегия

Комплексный план коммуникации имеет важное значение. Он должен обеспечивать регулярное, открытое и прозрачное информирование по различным каналам. Видение, цели, обоснование, сроки и влияние на сотрудников должны быть четко донесены. Проблемы следует решать заблаговременно. В идеале, коммуникация должна исходить из надежных источников (например, от руководителей).

Свести к минимуму сбои

Негативное воздействие на сотрудников следует предвидеть и минимизировать. Это включает в себя предоставление ресурсов и поддержки, а также разъяснение любых потенциальных изменений в должностных обязанностях.

Конструктивное решение проблемы сопротивления

Необходимо понять причины сопротивления. Цель состоит в том, чтобы преобразовать это сопротивление в поддержку посредством открытой коммуникации, вовлечения заинтересованных сторон и подчеркивания преимуществ.

Обеспечение принятия: поддержка руководства и расширение прав и возможностей сотрудников

Активное и заметное спонсорство

Невозможно переоценить решающую роль высшего руководства (C-suite). Они должны активно продвигать изменения, доносить видение, предоставлять ресурсы и демонстрировать желаемое поведение. Активная поддержка является важнейшим фактором успеха инициатив по внедрению изменений.

Чемпионы дают силы

В командах следует выявлять и наделять полномочиями так называемых «чемпионов перемен» или «суперпользователей», которые будут оказывать поддержку коллегам, проводить неформальное обучение и выступать в качестве распространителей изменений.

Взаимодействие с пользователями и обратная связь

Заинтересованные стороны, особенно конечные пользователи, должны быть вовлечены на ранних этапах и постоянно. Необходимо активно запрашивать обратную связь и использовать ее для улучшения.

Ориентация на пользователя

Разработка и внедрение новых инструментов и процессов должны последовательно ориентироваться на реальные потребности пользователей и быть направлены на улучшение их повседневной работы.

Технологическая поддержка: роль платформ цифровой адаптации (DAP)

Как работают цифровые аудиоплееры

Цифровые платформы приложений (DAP) — это программные решения (например, Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe), которые устанавливаются поверх существующих приложений. Они предлагают контекстно-зависимые инструкции, интерактивные пошаговые руководства, справку и поддержку при начале работы непосредственно в самом программном обеспечении.

Преимущества

Цифровые платформы приложений (DAP) могут ускорить процесс внедрения, сократить время и затраты на обучение, уменьшить количество запросов в службу поддержки, повысить уровень владения приложениями и предоставить аналитику использования. По прогнозам Gartner, к 2025 году 70% организаций будут использовать DAP.

Роль в управлении изменениями

Программы развития навыков могут служить тактическим инструментом в управлении изменениями, способствуя приобретению знаний и навыков (Знания, Способности в модели ADKAR) и обеспечивая их закрепление посредством постоянной поддержки.

Таблица потенциальных возможностей

В приведенной ниже таблице обобщены лучшие практики содействия принятию инструментов и повышению компетентности пользователей.

Передовые методы повышения уровня принятия инструментов и компетентности пользователей

Передовые методы повышения уровня принятия инструментов и компетентности – Изображение: Xpert.Digital

Передовые методы содействия внедрению инструментов и повышению компетентности включают в себя несколько стратегических подходов. В плане развития компетенций крайне важно непрерывное обучение, ориентированное на конкретную роль, для повышения квалификации и укрепления доверия. Для управления изменениями рекомендуется раннее и комплексное управление изменениями, чтобы минимизировать сопротивление и неопределенность. Лидерство и расширение прав и возможностей играют центральную роль, а активная поддержка со стороны руководства обеспечивает необходимую поддержку и ресурсы. Одновременно с этим, вовлечение пользователей посредством обратной связи имеет решающее значение для повышения актуальности и чувства причастности. На технологическом уровне внедрение цифровых платформ внедрения (DAP) или встроенной справки в приложениях поддерживает предоставление поддержки по запросу и измерение эффективности использования.

Анализ стратегий успеха показывает, что продвижение внедрения инструментов — это непрерывный процесс, а не разовое событие. Он требует постоянных усилий в области обучения, поддержки, коммуникации и закрепления знаний, выходящих далеко за рамки первоначального внедрения. Лидерство выступает в качестве ключевого фактора: активная и видимая поддержка со стороны высшего руководства неизменно является наиболее важным фактором успеха в преодолении сопротивления и успешном продвижении инициатив по изменениям. Без этой поддержки другие усилия легко сходят на нет. Наконец, такие технологии, как DAP, могут способствовать внедрению, но не могут заменить стратегию. Они являются ценными тактическими инструментами для передачи знаний и навыков, но наиболее эффективно работают, когда интегрированы в комплексную, хорошо спланированную стратегию управления изменениями и обучения.

Закладка фундамента: ключевые факторы успеха

Для устойчивого внедрения передовых цифровых инструментов и раскрытия их полного потенциала в области автоматизации и безопасности компаниям необходимо создать прочную основу, включающую технологическую интеграцию, качество данных и организационную адаптивность.

Архитектура интеграции: важность API и бесперебойной связи

Разрушьте барьеры между подразделениями

Одной из главных преград на пути к эффективным автоматизированным процессам являются организационные и технологические разрозненные системы. Отсутствие интеграции между системами приводит к ручной передаче данных, избыточности и неэффективности. Поэтому хорошо продуманная стратегия интеграции имеет решающее значение для обеспечения бесперебойного потока данных и достижения сквозной автоматизации процессов.

Роль API

Программные интерфейсы приложений (API) — это технологические мосты, позволяющие различным программным системам взаимодействовать друг с другом и автоматически обмениваться данными. Хорошо документированные, безопасные, надежные и стандартизированные API имеют решающее значение для успешной интеграции.

Преимущества интеграции

Успешная интеграция предоставляет множество преимуществ: данные синхронизируются между системами в режиме реального времени, что повышает качество и согласованность данных. Она расширяет возможности автоматизации рабочих процессов, например, за счет интеграции CRM, ERP и систем автоматизации маркетинга. В конечном итоге, единая база данных позволяет принимать более обоснованные бизнес-решения.

Стратегия интеграции

Компаниям необходим стратегический подход к интеграции. Это включает в себя тщательный выбор подходящих API, учет таких факторов, как стоимость, масштабируемость, безопасность и поддержка поставщиков, а также, возможно, использование интеграционных платформ (iPaaS) или специализированных инструментов, таких как SAP Integration Suite или ApiX-Drive, для упрощения управления интерфейсами. Успех интеграционных проектов часто можно напрямую измерить улучшением показателей автоматизации, таких как сокращение времени цикла и минимизация ошибок.

Данные как топливо: обеспечение качества и управления данными для ИИ и автоматизации

Данные имеют основополагающее значение

Данные — это жизненная сила ИИ и основа любой эффективной автоматизации. Низкое качество данных неизбежно приводит к плохим результатам — здесь особенно ярко проявляется принцип «мусор на входе — мусор на выходе».

Определение управления данными

Управление данными — это всеобъемлющая структура, включающая руководящие принципы, стандарты, процессы и роли, для управления информационными активами. Ее цель — обеспечить доступность, удобство использования, целостность и безопасность данных во всей организации.

Значение для ИИ/автоматизации

Высококачественные, хорошо организованные данные необходимы для:

• Надежные модели ИИ: снижение предвзятости, повышение точности и укрепление доверия к результатам.
• Эффективная автоматизация: обеспечение того, чтобы автоматизированные процессы основывались на корректных данных и функционировали должным образом.
• Соответствие требованиям: Соблюдение правовых норм (например, GDPR, CCPA).
• Безопасность: защита конфиденциальных данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта или в автоматизированных рабочих процессах.

Ключевые практики управления

Ключевые практики включают определение стандартов качества данных, их непрерывный мониторинг и внедрение процессов очистки данных. Не менее важны управление метаданными (часто поддерживаемое каталогами данных), четкие правила контроля доступа, управление жизненным циклом данных, определение четких обязанностей (владение данными/управление ими), отслеживание происхождения и происхождения данных, централизованное управление политиками и обеспечение этичного использования данных.

Искусственный интеллект для управления данными

Интересно, что сам ИИ может быть использован для улучшения качества данных и управления ими, например, путем автоматизации очистки данных, проверки достоверности, мониторинга и проверок на соответствие требованиям.

Обеспечение устойчивости: внедрение управления изменениями в организацию

Изменение как необратимое состояние

Цифровая трансформация и внедрение новых инструментов — это не завершенные проекты, а непрерывный процесс. Поэтому компаниям необходима постоянно сформированная способность к управлению изменениями.

Развитие внутренней зрелости

Организациям следует оценить свой уровень зрелости в области управления изменениями и целенаправленно развивать его дальше. Это включает в себя наращивание компетенций, создание стандартизированных процессов и формирование культуры, которая приветствует изменения.

Интегрировать управление изменениями

Принципы управления изменениями должны быть прочно интегрированы в повседневную деятельность, методологии управления проектами и практику лидерства.

Обратная связь и адаптация

Крайне важно создать непрерывные механизмы обратной связи для мониторинга внедрения, раннего выявления возникающих проблем и адаптации стратегий с течением времени. Успех следует измерять и отслеживать с помощью определенных показателей.

Анализ факторов успеха выявляет фундаментальный треугольник: успешное и передовое использование цифровых инструментов и инструментов искусственного интеллекта основано на трех взаимозависимых столпах: интеграции, управлении данными и управлении изменениями. Слабости в одной области подрывают стабильность других. Передовая автоматизация (раздел II) часто требует межсистемного потока данных, что обуславливает необходимость надежной интеграции. Эффективность ИИ (разделы II и III) критически зависит от надежных и хорошо управляемых данных. Внедрение этих технических решений и их успешное освоение пользователями, в свою очередь, требует эффективного управления изменениями.

В условиях растущего использования ИИ управление данными становится обязательным условием для укрепления доверия. «Черный ящик» многих систем ИИ и их зависимость от огромных массивов данных создают значительные риски (предвзятость, утечки данных, ошибки), если данные не управляются должным образом. Поэтому надежное управление данными имеет важное значение для снижения этих рисков и завоевания доверия пользователей и заинтересованных сторон, необходимого для принятия и использования процессов и аналитических данных, основанных на ИИ.

В конечном итоге, способность к изменениям превращается в конкурентное преимущество. Организации, которые развивают зрелые, прочно устоявшиеся возможности управления изменениями, лучше подготовлены к постоянной адаптации к технологическому прогрессу и получают устойчивую выгоду от своих цифровых инвестиций. Они могут внедрять новые инструменты, функции и процессы быстрее и эффективнее, чем конкуренты, которые терпят неудачу из-за барьеров внедрения, описанных в разделе IV.

В связи с этим:

• Интеграция ИИ в независимую платформу, использующую данные из разных источников, для удовлетворения всех бизнес-потребностей

Потенциал цифровых инструментов: как компании могут максимально повысить уровень автоматизации и безопасности

Анализ показал, что, несмотря на высокие темпы внедрения цифровых инструментов в немецких компаниях, значительный потенциал автоматизации и повышения надежности процессов остается неиспользованным. Часто упоминаемый низкий уровень использования (30-50%) вероятно относится к продвинутым функциям, активация которых обещает значительное повышение эффективности и снижение рисков. Препятствия на этом пути многочисленны и включают в себя человеческий фактор, такой как нехватка квалифицированных кадров и сопротивление изменениям, технологические препятствия, такие как сложность и проблемы интеграции, а также организационные недостатки, такие как отсутствие стратегий и недостаточная поддержка со стороны руководства.

Для преодоления этого разрыва и реализации всей ценности цифровых инвестиций, включая ИИ, необходим стратегический, целостный подход. Он должен сочетать развитие навыков сотрудников, профессиональное управление изменениями и сильное лидерство с созданием технической и информационной базы (интеграция, управление данными).

Рекомендации для менеджеров

1. Задача анализа использования: Заказать формальную оценку того, как ключевые цифровые инструменты и инструменты искусственного интеллекта фактически используются по сравнению с их потенциалом. Основное внимание следует уделить функциям автоматизации и безопасности. По возможности использовать аналитические инструменты или DAP для сбора данных.
2. В первую очередь следует активировать новые функции, прежде чем приобретать новые: сосредоточьтесь на максимизации ценности существующих платформ за счет целевого обучения, корректировки процессов и настройки неиспользуемых функций, прежде чем вкладывать средства в новые инструменты.
3. Сделайте управление изменениями стратегическим приоритетом: инвестируйте в развитие внутренних возможностей по управлению изменениями и интегрируйте их во все цифровые инициативы с самого начала. Обеспечьте активную и заметную поддержку со стороны высшего руководства для существенных изменений.
4. Внедрите программы непрерывного обучения и поддержки: выйдите за рамки разовых тренингов и создайте специализированные программы непрерывного обучения для каждой должности. При необходимости подкрепите их профилями областей данных (DAP) и сосредоточьтесь на применении полученных знаний в рабочем процессе и конкретных преимуществах.
5. Создайте надежную систему управления данными (особенно для ИИ): Внедрите четкую структуру управления данными с определенными ролями, руководящими принципами и стандартами качества в качестве необходимого условия для надежного и этичного масштабирования инициатив в области ИИ.
6. Разработайте стратегическую дорожную карту интеграции: инвестируйте в четкую стратегию API и, возможно, в интеграционные платформы, чтобы устранить разрозненность данных и обеспечить бесперебойный поток данных, критически важный для автоматизации.
7. Способствуйте формированию культуры обратной связи и расширения прав и возможностей пользователей: создавайте механизмы для непрерывной обратной связи от пользователей и вовлекайте их на ранних этапах оценки потребностей и тестирования решений (применяйте лучшие практики пользовательского приемочного тестирования).
8. Измеряйте то, что действительно важно: определите четкие ключевые показатели эффективности (KPI) для использования инструментов, повышения эффективности процессов, улучшения безопасности, а также компетентности и удовлетворенности пользователей, чтобы отслеживать прогресс и демонстрировать рентабельность инвестиций.

Последовательное внедрение этих рекомендаций позволит компаниям сократить разрыв между потенциалом своих цифровых инструментов и их фактическим использованием, тем самым добившись значительного прогресса в автоматизации процессов и повышении уровня безопасности.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Создание или корректировка стратегии в области ИИ

☑️ Развитие новаторского бизнеса

Konrad Wolfenstein

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив форму обратной связи ниже, или просто позвонить мне по номеру +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это центр для предприятий, специализирующийся на цифровизации, машиностроении, логистике/внутрипроизводственной логистике и фотовольтаике.

С помощью нашего комплексного решения для развития бизнеса мы поддерживаем известные компании на всех этапах, от привлечения новых клиентов до послепродажного обслуживания.

Анализ рынка, маркетинговый маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые рассылки, персонализированные кампании в социальных сетях и работа с потенциальными клиентами — все это входит в число наших цифровых инструментов.

Более подробную информацию можно найти по ссылкам: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus