30-50% неиспользованные цифровые рабочие инструменты в маркетинге и инструментах по продажам также затронуты в дополнение к CRM и ERP

Неиспользованный потенциал цифровых инструментов: потенциал для автоматизации и надежности процессов в немецких компаниях

Цифровая трансформация прогрессирует в немецких компаниях, но остается парадокс: хотя показатели принятия цифровых рабочих инструментов высоки, значительная часть их потенциала, особенно в отношении функций автоматизации и безопасности, остается неиспользованным. Оценка всего 30-50% в запросе пользователя, вероятно, отражает использование расширенных функций, а не основное использование инструментов. Это несоответствие между владением и фактическим созданием стоимости представляет собой значительную, часто упускаемой из виду шанс. Существующие инструменты, такие как CRM, ERP-системы, платформы для совместной работы и все чаще решений на основе искусственного интеллекта, предоставляют значительный потенциал для повышения эффективности процесса за счет автоматизации и повышения устойчивости организации за счет повышенной надежности процесса.

📊 Многие компании используют только 30-50 % своих цифровых инструментов. Как это ни парадоксально, инструменты ИИ часто остаются неиспользованными

Анализ идентифицирует центральные барьеры, которые стоят на пути полного истощения этого потенциала. Прежде всего, это включает в себя квалификационные пробелы и неадекватные учебные меры, сопротивление изменениям в рабочей силе, сложность самой технологий, проблемы в интеграции в существующие ИТ -ландшафты, а также отсутствие стратегического направления и последовательной поддержки со стороны управления.

Чтобы сократить этот пробел и реализовать полную ценность цифровых инвестиций, компании должны выполнять многомерную стратегию. Основными столбами являются управление изменениями, ориентированное на человека, создание культуры непрерывного обучения, реализация надежных структур управления данными, особенно для приложений искусственного интеллекта, обеспечивающего бесшовную интеграцию инструментов посредством API и безошибочную приверженность уровню управления цифровым развитием. Следующие рекомендации предлагают компаниям стратегическую структуру для повышения интенсивности использования своих цифровых инструментов и тем самым добиться значительного прогресса в автоматизации и надежности процесса.

Подходит для:

• Независимые платформы ИИ в качестве стратегической альтернативы для европейских компаний

Статус -кво: использование цифровых и ИИ инструментов в компаниях

Цифровое проникновение немецкого корпоративного ландшафта хорошо прогрессировало, но чистая доступность инструментов мало говорит об их фактической глубине использования и полученной дополнительной стоимости. Более пристальный взгляд на показатели принятия по сравнению с фактическим использованием выявляет значительный пробел.

Усыновление против фактического использования: инвентарь

Основное принятие устоявшихся цифровых офисных и бизнес -приложений в Германии впечатляюще высокое. Согласно индексу Bitkom Digital Office 2024, почти все компании (98%) используют приложения ERP (планирование ресурсов предприятия). Системы CRM (управление взаимоотношениями с клиентами) также широко распространены с 91%, что значительное увеличение по сравнению с 77% в 2022 году. Решения управления контентом предприятия (ECM) могут быть обнаружены в 84% компаний (2022: 76%). Каждая компания использует хотя бы одно решение цифрового офиса. Эти цифры показывают, что доступ к стандартным цифровым инструментам в немецких компаниях предоставляется по всей стране и не представляет основного препятствия.

Напротив, существует принятие искусственного интеллекта (ИИ). Хотя проценты и готовность инвестировать высокие - 40% компаний планируют использовать ИИ в следующем году, а 46% планируют инвестиции в течение следующих пяти лет - фактическая реализация даже значительно ниже и более разнородна. В 2024 году около 17% немецких компаний использовали ИИ. Это показывает явный разрыв между секторами и корпоративными размерами: промышленность является пионером с 31% использования ИИ, в то время как сектор услуг отстает. Разница между крупными компаниями (75% использует ИИ) и МСП (только 16%), особенно поразительна. Международные сравнения показывают аналогичные тенденции: исследования США определяют внедрение искусственного интеллекта на уровне компании, в зависимости от методологии, от 5% до 40%, но указывают на быстрый рост. Global указывает на 40% компаний использовать ИИ, еще 42% оценивают использование. Согласно опросу McKinsey, KI использует более трех четвертей компаний по крайней мере в одной бизнес -функции. Это указывает на то, что принятие ИИ получает вождение, но еще менее установлено и значительно более переменным, чем с традиционными цифровыми инструментами.

Претензия о ставке использования всего 30-50%, повышенной в запросе пользователя, должна рассматриваться в контексте этих данных о принятии. Маловероятно, что это число относится к основному использованию широко распространенных систем ERP или CRM. Скорее, доказательства указывают на то, что эта оценка означает занятость передовых функций или истощение полного потенциала программного обеспечения. Gartner указывает, что недостаточный опыт пользователей с приложениями делает необходимым для использования решений для внедрения цифровых технологий (DAS). Исследования и отчеты утверждают, что потенциал цифровых средств массовой информации часто не исчерпана, особенно в МСП. Исследование Muuuh Group показало, что 73% пользователей CRM не являются сторонниками своего собственного программного обеспечения, что указывает на неудовлетворенность, которая часто связана с отсутствием юзабилити или нераствования ожидаемой выгоды. Поэтому первоначальная предпосылка низкой емкости действительна, но, скорее всего, относится к глубине использования и активации более ценных, но более сложных функций.

Восприятие оцифровки в компании также участвует. В то время как почти 40% занятых в Германии классифицируют свою компанию как чрезвычайно или очень в цифровом виде, треть отлова требует организации цифровой работы, а 64% компаний считают себя Straggler. Это подчеркивает расхождение между чистой доступностью инструментов и их эффективным, преобразующим использованием. Значительная часть сотрудников также не чувствует себя достаточной для необходимых цифровых навыков.

При использовании ИИ есть определенные шаблоны. Сотрудники используют такие инструменты, как CHATT, более частные (54,3%) или смешанные (27,8%) в качестве исключительно для работы (17,9%). Наиболее распространенными приложениями в компаниях являются 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 что использование быстро растет, только 1% менеджеров описывают использование ИИ в своей компании как «зрелые», то есть полностью интегрированные в рабочие процессы и обеспечивают значительные результаты бизнеса.

Потеря стоимости: количественная оценка упущенных возможностей

Подструктура цифровых инструментов приводит к значительной потере стоимости и неоптимальной отдаче инвестиций (ROI) для массовых расходов в области цифрового преобразования. Если функции автоматизации остаются неиспользованными, ручные, неэффективные процессы сохраняются. Если интегрированные функции безопасности не активированы и не настроены, риск инцидентов безопасности и нарушения соответствия увеличивается.

Неиспользуемый потенциал производительности значительна. Исследования показывают, что измеримое производительность увеличивается за счет использования ИИ, даже при током, все еще низком уровне использования (например, 0,1-0,9% роста производительности труда). В долгосрочной перспективе потенциал оценивается в 1,5 процентных пункта в течение десяти лет, и увеличение 43% было измерено в определенных задачах. Поставщик решений для усыновления цифровых технологий, таких как производительность WhatsFix, увеличивается на 35% и снижение обучения на 60% по их платформам. Эти цифры иллюстрируют конкретное значение, которое может быть поднято с помощью более эффективного использования инструмента.

Кроме того, субструктура является стратегическим конкурентным риском. Компании, которые полностью исчерпают свои цифровые инструменты и системы искусственного интеллекта, достигают более высокой эффективности, гибкости и инновационной силы. Вы можете быстрее отреагировать на рыночные изменения и разрабатывать новые бизнес -модели («композиционные предприятия» на 80% быстрее при внедрении новых функций). Компании, которые остаются в базовом риске использования, рискуют потерять связь и угрожать своей позиции на рынке.

Таким образом, анализ статус -кво выявляет «иллюзию принятия»: высокие показатели внедрения основных систем, таких как ERP и CRM, предполагают цифровую зрелость, которая, однако, изнашивает глубокую субструктуру передовых функций для автоматизации и безопасности. Этот разрыв между присутствием и фактической компетенцией является основной проблемой. Этот шаблон усиливается в технологиях искусственного интеллекта. Внедрение ИИ быстро растет и имеет огромный потенциал, но разрыв использования, вероятно, еще более выражен из -за более высокой сложности, зависимости данных, этических проблем и большего дефицита квалификации, чем с традиционными инструментами. Расхождение между МСП и крупными компаниями здесь особенно ясно. В конце концов, часто существует расхождение между восприятием сотрудников в отношении оцифровки их компании и их собственных способностей или фактического использования передовых функций инструмента. Это неправильное суждение может препятствовать усилиям по увеличению использования, поскольку необходимость не может быть признана.

Подходит для:

• Парадокс-парадокс.

Обнаружить потенциал автоматизации с помощью более глубокого использования инструмента

Многие компании уже инвестировали в мощные цифровые инструменты, но часто используют лишь часть своих навыков автоматизации. Потенциал запуска в CRM, ERP -системах, платформах для совместной работы и инструментах искусственного интеллекта является значительным и может быть поднят путем целевой активации существующих функций.

Помимо оснований: упущенные функции автоматизации рабочих процессов (CRM, ERP, платформы для совместной работы)

CRM Automation

Современные системы CRM предлагают гораздо больше, чем просто контактное управление данными. Часто неиспользованные функции включают автоматизацию задач (например, воспоминания о последующих наблюдениях), определение правил рабочего процесса для автоматического назначения потенциальных клиентов или эскалации случаев обслуживания, а также автоматизированное создание отчетов о производительности продаж или удовлетворенности клиентов. Многоканальная автоматизация связи позволяет последовательно обращаться к клиентам по различным каналам (электронная почта, социальные сети). Интеграция с другими системами, такими как ERP или инструменты автоматизации маркетинга, часто доступна, но не полностью эксплуатируется для обеспечения бесшовного обслуживания клиентов и процесса продаж. Причины низкого использования часто заключаются в плохой реализации, отсутствии адаптации к конкретным процессам или неадекватному признанию среди пользователей.

ERP Автоматизация

Системы ERP часто используются в основном для основных функций, таких как финансовый учет и планирование ресурсов, в то время как дальнейшие варианты автоматизации простаивают. Примерами этого являются создание автоматизации рабочих процессов для процессов утверждения, например, для заказов (утверждения заказа на покупку), автоматическую обработку расчетов входных данных с использованием OCR и назначения на основе правил или оптимизации управления запасами акций путем автоматических предложений за заказ или сообщений о предупреждении на низких акциях. Интеграция системы ERP с другими операционными системами (CRM, управление цепочками поставок) имеет решающее значение для непрерывной автоматизации и прозрачности процессов, но часто пренебрегают. Общей причиной отказа проектов автоматизации ERP является недостаточный анализ и иллюстрация базовых бизнес -процессов перед внедрением.

Автоматизация на платформах сотрудничества (M365/Workspace)

Ведущие наборы сотрудничества, такие как Microsoft 365 и Google Workspace, содержат мощные, но часто упускаемые из виду инструменты для автоматизации рабочего процесса:

• Google Workspace: AppSheet позволяет создавать пользовательские приложения и автоматизацию рабочих процессов без знаний по программированию. Формы Google можно использовать в сочетании со скриптом Google Sheets и Apps для процессов утверждения и простыми рабочими процессами. Расширенные фильтры и правила в Gmail могут автоматизировать управление электронной почтой, а функции на основе искусственного интеллекта в Smart Canvas (Docs, листы, слайды) предлагают интеллектуальные предложения и строительные блоки для повышения эффективности.
• Microsoft 365: Power Automats (ранее Flow) является мощным инструментом для создания автоматических рабочих процессов в различных приложениях Microsoft и сторонних приложениях. SharePoint также предлагает интегрированные функции рабочего процесса, а интеграция автоматов питания в командах позволяет автоматизировать уведомления, разрешения и задачи непосредственно в центре сотрудничества. Безусловная интеграция в экосистеме Microsoft является важным преимуществом.

Без кодовых/низких кодовых платформ

Рост платформ без кода/низкокодировки, которые часто интегрируются в большие люксы или предлагаются в качестве независимых решений (например, Flowforma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, Appsheet, Power Automats), демократизируют автоматизацию. Они позволяют пользователям специалистов создавать свои собственные решения для автоматизации без глубоких знаний по программированию. Это может ускорить усилия по автоматизации, но требует четких руководств, учебных курсов и структуры управления, чтобы избежать дикого роста и рисков.

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

Искусственный интеллект повышает традиционную автоматизацию рабочих процессов на новом этапе, принося когнитивные навыки.

ИИ в автоматизации рабочего процесса

• Интеллектуальная обработка документов (IDP): модели ИИ могут иметь отношение к неструктурированным документам, таким как счеты, документы, контракты или электронные письма. Извлечение и классификация, которые резко уменьшают ввод данных ручного.
• Прогнозирующие навыки: ИИ может распознавать закономерности в исторических данных для прогнозирования будущих событий. Примерами являются прогнозное обслуживание машин (прогнозное обслуживание), прогноз спроса и запасов или определение перспективных возможностей продаж на основе поведения клиентов.
• Интеллектуальная пересылка и принятие решений: ИИ может проанализировать содержание и настроение (настроение) запросов клиентов, чтобы автоматически пересылать его в правильный отдел или подходящего сотрудника. Он также может принять более сложные решения в рамках автоматизированного процесса, который выходит за рамки простых правил if-then.

Помощник ИИ и агенты

Интегрированные помощники искусственного интеллекта (такие как Microsoft Copilot, Google Gemini или встроенные функции CHATGPT) могут автоматизировать или поддерживать различные задачи: вы генерируете проекты для электронных писем, отчетов или маркетинговых текстов, суммировать длинные документы или встречи вместе, отвечать на вопросы сотрудников на внутренних рекомендациях (HR, IT), помогают в расписании или поддержке данных. Таким образом, «Agentic AI» идет еще на один шаг вперед и может выполнять более сложные многоэтажные задачи, используя различные инструменты и источники информации.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и интеллектуальная автоматизация

RPA обозначает программные роботы («боты»), которые автоматизируют повторяющиеся задачи, основанные на правилах посредством имитации человеческих взаимодействий с пользовательскими интерфейсами (например, копировать данные из одного приложения в другое). В то время как классический RPA полагается на структурированные данные и четкие правила, комбинация с ИИ (часто называемой интеллектуальной автоматизацией или гипер -автомацией) значительно расширяет возможности. AI позволяет RPA-ботам обрабатывать неструктурированные данные (например, из электронных писем или PDF), принимать решения, связанные с контекстом, и учиться на опыте. Примеры применения можно найти практически во всех областях компании:

• Финансы: автоматическая отчетность, сравнение счетов, обнаружение мошенничества, обработка счетов.
• Человеческие ресурсы: адаптация/переборка сотрудников, выставление счетов за зарплату, администрирование приложений для отдыха.
• Обслуживание клиентов: автоматическое ответное стандартное запросы через чат -боты, пересылка сложных случаев, обновление данных клиентов.
• Поставщик и логистика: управление запасами, обработка заказов, оптимизация маршрутов доставки.
• Здравоохранение: обработка страховых претензий, расписание, администрирование данных пациентов.
• Производство: обработка заказов, контроль качества, управление поставщиками.

Потенциальная таблица

В следующей таблице показан пример того, как часто назначаются неиспользованные функции автоматизации, и какие преимущества могут быть достигнуты.

Назначение неиспользованных функций автоматизации для бизнес -процессов

В современном мире цифрового бизнеса существует множество неиспользованных функций автоматизации, которые могут быть стратегически назначены для различных бизнес -процессов для достижения значительного повышения эффективности. Правила рабочего процесса, такие как правила разрешений CRM для скидок, могут ускорить цикл продаж и обеспечить согласованность в ценах, в результате чего используются такие платформы, как Salesforce, Microsoft Dynamics 365 или SAP CRM. Нет кодовых/низкододовых платформ, таких как автоматизация питания или приложение для расходов на поездки, сокращение административных усилий и обеспечивает более быстрое возмещение посредством интеграции с Microsoft 365, Google Workspace, Flowforma или Creatio. Извлечение данных на основе искусственного интеллекта (IDP) революционизирует автоматизированную бухгалтерскую обработку и обработку документов, что приводит к более быстрым платежам и меньшему количеству ошибок ввода, способных к системам ERP, таким как SAP и Oracle или специализированные инструменты IDP с компонентами RPA+AI. В области прогнозного анализа решения ИИ предлагают предупреждения о предсказательном обслуживании для производственных систем, что сводит к минимуму незапланированные затраты на понижение, а затраты на обслуживание могут быть сокращены, поддерживаемые системами ERP/MES, платформами IoT и специализированными решениями искусственного интеллекта. Наконец, помощники искусственного интеллекта, агентские технологии ИИ и RPA, такие как CHATT/Copilot для проектирования электронной почты или RPA для обслуживания основных данных, повышают эффективность связи и уменьшают ошибки ввода данных, реализуемые с помощью M365 Copilot, Google Gemini, UIPATH, автоматизации в любом месте или синей Prism.

Анализ потенциала автоматизации показывает, что значительная часть возможностей уже находится в инструментах, за которые компании уже оплатили (CRM, ERP, M365/Workspace). Основная задача часто заключается не в покупке новых инструментов, а активацией и использованием существующих, часто мощных, но пропускаемых функций. В то же время демократизация автоматизации вызывает парадокс без инструментов CODE/Low-Code: она может ускорить адаптацию, позволяя пользователям специалистов, но также несет значительные риски без адекватного управления, протоколов безопасности и стандартов процесса [см. Раздел III и VI]. Наконец, ИИ действует как уровень расширения: он не только более эффективно автоматизирует существующие задачи, но и обеспечивает совершенно новые формы автоматизации и оптимизации процессов посредством обработки неструктурированных данных, прогнозов и интеллектуальной помощи, что является качественным скачком в потенциале автоматизации.

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Укрепление надежности процесса с помощью расширенных функций инструмента

В дополнение к автоматизации цифровые инструменты и системы ИИ часто предлагают неиспользованные функции для повышения надежности процесса. Активация этих навыков имеет решающее значение для минимизации рисков, для обеспечения соответствия и укрепления устойчивости бизнес -процессов.

Использование расширенных функций управления доступа и идентификации

Современные бизнес -приложения и платформы выходят далеко за рамки простых входов паролей и предлагают детальные механизмы управления, которые часто не полностью настроены или используются. Это относится к основным системам, таким как ERP и CRM, а также к совместным наборам (M365, Google Workspace) и специализированные системы управления доступа (системы управления доступом, ACS).

ROL на основе контроля доступа (RBAC)

Основным принципом является строгое определение и соблюдение руководящих принципов RBAC. Следует обеспечить, чтобы пользователи могли получить доступ только к данным и функциям, которые необходимы для их конкретной роли. Многие системы предлагают инструменты для управления этими ролями, но первоначальная конфигурация и постоянная помощь требуют ухода и стратегического планирования. Такие инструменты, как BetterCloud, могут поддерживать управление разрешениями в облачных средах, таких как Office 365.

Управление жизненным циклом идентичности

Критическим, часто пренебрегаемым аспектом безопасности является автоматизация управления пользователями, в частности, ухудшение. Когда сотрудники покидают компанию или изменяют свою роль, их права доступа должны быть немедленно и полностью отозваны. Интегрированные инструменты или платформы управления идентификацией могут автоматизировать этот процесс и минимизировать риск несанкционированного доступа с помощью устаревших учетных записей. Это область, в которой ручные процессы подвержены ошибкам и могут оставить значительные пробелы в безопасности.

Многофакторная аутентификация (MFA) и контекст, связанный с контекстом

В то время как MFA все больше становится стандартным, многие платформы предлагают расширенные рекомендации по контексту, связанные с контекстом. Они могут ограничить доступ на основе таких факторов, как местоположение пользователя, условие используемого устройства (Health Device) или время суток, и, таким образом, создают дополнительный уровень безопасности. Методы биометрической проверки (отпечаток пальца, распознавание лица) также могут быть интегрированы для укрепления исследования идентификации.

Специализированные системы управления доступом (ACS)

Выделенные AC часто используются для обеспечения физических мест и критической ИТ -инфраструктуры. Эти системы предлагают аппаратное обеспечение (например, чтения карт, контроллер) и программное обеспечение для управления физическим и логическим доступом. Важными, но иногда игнорируемыми аспектами являются масштабируемость решения для того, чтобы не отставать от корпоративного роста и способность интегрироваться с другими системами безопасности (например, видео наблюдения, системы тревоги) для единого управления безопасностью.

Подходит для:

• AI для SEO-AI на базе SEO инструментов SEO и генеративной оптимизации двигателя (GEO): комплексные разработки, технологии и практические примеры

Использование интегрированных инструментов соответствия и мониторинга

Многие платформы содержат инструменты, которые могут способствовать соблюдению правил и мониторинга, но должны активно использовать и настроить.

Управление лицензией для обеспечения безопасности

Мониторинг лицензии использует не только контроль затрат, но также является важным коэффициентом безопасности. Неактивные учетные записи пользователей или не используемые лицензии представляют потенциальные векторы атаки. Область атаки может быть уменьшена путем выявления и деактивирования этих счетов. Специализированные инструменты могут помочь с управлением и оптимизацией лицензий.

Профилактика потери данных (DLP)

Платформы, такие как Microsoft 365 и Google Workspace, имеют функции DLP, которые могут идентифицировать и блокировать непреднамеренные или злонамеренные части конфиденциальных данных (например, данные о клиентах, финансовая информация, интеллектуальная собственность) по электронной почте или облачному хранилищу. Однако эти правила должны быть настроены специально для потребностей и рисков компании, чтобы быть эффективным.

Протоколы аудита и отчеты

Использование интегрированных протоколов аудита имеет важное значение для понимания деятельности пользователей, системных изменений и шаблонов доступа. Многие системы подробно записывают эти события, но протоколы должны регулярно проверять или, что еще лучше, направлено в центральную информацию о безопасности и системы управления событиями (SIEM) для автоматического анализа. Способность отслеживать необходима для соответствия и судебно -медицинской экспертизы.

Функции соответствия

Инструменты могут иметь конкретные сертификаты соответствия. Платформы управления, такие как Coreview или Avepoint Cloud, помогают обеспечить соблюдение и мониторинг руководящих принципов соответствия в условиях, таких как Office 365.

Улучшения безопасности, поддерживаемые AI

Искусственный интеллект открывает новые возможности для проактивного признания и защиты от угроз безопасности.

Обнаружение аномалий

Системы ИИ могут узнать, какое «нормальное» поведение находится в системе или сети, и отклонения (аномалии), которые могут указывать на инциденты безопасности. Конкретные случаи применения включают в себя:

• Распознавание мошенничества: идентификация необычных паттернов транзакций (например, высокие суммы, необычные места, быстрая частота).
• Обнаружение вторжения: распознавание поразительного сетевого трафика (например, измерение данных, атаки DDOS), подозрительные регистрационные тесты или необычное поведение пользователя.
• Безопасность конечной точки: отслеживание вредоносных программ или неавторизованных действий на компьютерах или мобильных устройствах.
• Улучшение IAM: тревога для подозрительных запросов на доступ, необычное расширение разрешения или скомпрометированные счета.

Интеллект угроз и прогноз

ИИ может проанализировать огромные объемы данных об угрозах (подачи угроз) для определения приоритетов соответствующих рисков, распознавания моделей атаки (TTPS - тактика, методы и процедуры) и даже предсказать будущие атаки или выявление недостатков. ИИ также можно использовать для мониторинга темной паутины на похищенных данных доступа или запланированных атак.

Автоматизированная реакция на инциденты

ИИ может автоматизировать первые шаги, чтобы содержать инцидент с безопасностью, например, Изоляция пораженных систем, блокируя злокачественные IP -адреса или деактивирующие скомпрометированные учетные записи, что сокращает время отклика.

Потенциальная таблица

Следующая таблица часто связывает неиспользованные функции безопасности с конкретными рисками, которые вы можете обратиться.

Назначение неиспользованных функций безопасности для снижения риска

Назначение неиспользованных функций безопасности для снижения риска включает в себя различные функциональные категории, можно учитывать конкретные примеры и области приложения для соответствующих платформ и инструментов. В области контроля доступа конфигурация гранулярного RBAC предлагает поддержку в предотвращении несанкционированного доступа или нарушений защиты данных, которые можно достичь, например, с помощью M365/Azure AD, Google Workspace Admin или ERP/CRM Security. В дополнение к этой мере, автоматизированное депрессирование также вносит решающий вклад в минимизацию продолжающихся разрешений и связанного с этим инсайдерским риском, с IAM Systems, системными интеграциями HR, а также решениями M365 или Google Work Space.

В категории соответствия и наблюдения настроенные правила DLP обеспечивают защиту от дренажа конфиденциальных данных, которые поддерживаются такими приложениями, как M365 Security & Completrics или Центр безопасности Google Security. Анализ активного аудита также играет важную роль в предотвращении нарушений соответствия или отсутствию отслеживания процессов. Системы SIEM, такие как Splunk или Qradar, а также данные журнала M365 и Google Workspace, являются ценными инструментами здесь.

В области безопасности ИИ распознавание аномалий на основе ИИ используется в качестве меры против продвижения по службе и несанкционированного проникновения. Это достигается с помощью специализированных платформ безопасности ИИ или конкретных функций, таких как Azure Ad Protection.

Анализ функций безопасности показывает, что эффективная надежность процесса в значительной степени зависит от правильной конфигурации и использования функций, встроенных в стандартные бизнес -приложения (M365, Workspace, ERP, CRM). Вычитание этих функций приводит непосредственно к пробелам в безопасности, независимо от инвестиций в выделенные инструменты безопасности. В то же время, автоматизация в обоих направлениях оказывает влияние на безопасность: она может повысить безопасность (например, путем автоматического депрессии или исправления), но плохо защищенные инструменты автоматизации (например, боты RPA с слишком высокими правами, нерегулируемые приложения с низким кодом) могут сами стать слабыми пунктами. Это подчеркивает необходимость интеграции аспектов безопасности непосредственно в стратегию автоматизации. Наконец, эффективность инструментов безопасности на основе искусственного интеллекта (обнаружение аномали, прогноз угроз) в основном зависит от качества, полноты и управления базовыми данными. Плохое качество данных неизбежно приводит к ненадежным результатам безопасности ИИ (ложные тревоги или упускаемые из виду угрозы), что подчеркивает критическую роль управления данными (см. Раздел VI).

Диагноз разрыва в использовании: основные барьеры и проблемы

Чтобы преодолеть разрыв между потенциалом цифровых инструментов и его фактическим использованием, крайне важно понять основные препятствия. Они могут быть примерно разделены на человеческие, технологические и организационные факторы.

Человеческий фактор: дефицит квалификации, отсутствие тренировок и сопротивления

Квалификационные пробелы и обучение

Отсутствие цифровых навыков и неадекватных предложений обучения - одно из величайших препятствий. Сотрудникам часто не хватает знаний о доступных функциях или возможности эффективно их использовать. Почти три четверти сотрудников не чувствуют себя достаточными для цифровых навыков, необходимых на работе. Технологии ИИ ужесточают эту проблему с более крутой кривой обучения и необходимостью в специализированных ноу-хау. Существующие учебные курсы часто являются неадекватными, слишком короткими и не предлагают постоянную поддержку в повседневной работе.

Сопротивление переменам

Страх неизвестного, обеспокоенность по поводу безопасности работы (особенно в контексте ИИ и автоматизации), неприязнь отказаться от установленных процедур и отсутствие веры в преимущества новых инструментов или процессов стимулирует сопротивление. Это упоминается как один из лучших барьеров. Неадекватное общение со стороны управления часто увеличивает эти резисторы.

Отсутствие интеграции пользователей

Если новые инструменты вводятся без участия будущих пользователей в процесс выбора или реализации, это часто приводит к плохому соответствию решения и низкому признанию. Значение и цель («Почему?») Изменение должно быть четко передано пользователям. Пользовательские фазы принятия пользователя (UAT) часто не могут охватить фактические потребности пользователей, если они не будут тщательно спланированы и выполнены.

Когнитивная перегрузка и сложность

Сотрудники сталкиваются с растущим числом приложений, что может привести к потере трения и меньшему использованию. Адаптация затрудняет постоянное или изменение инструментов и функций. Само программное обеспечение может быть по своей природе сложным, менее интуитивно понятным или плохо спроектированным, что препятствует принятию.

Технологические препятствия: сложность, проблемы интеграции и старые системы

Сложность инструмента

Само программное обеспечение может использовать чрезмерную сложность, нелогичный пользовательский интерфейс или плохой дизайн. Инструменты ИИ имеют дополнительную техническую сложность.

Проблемы интеграции

Отсутствие бесшовной интеграции между различными инструментами приводит к силосам данных, прерванным рабочим процессам и разочарованию среди пользователей. Интеграция ИИ в существующие системы ландшафтов является особой проблемой. Зависимость от сторонних интеграций может скрыть дополнительные риски. API имеют решающее значение для интеграции, но требуют конкретных ноу-хау, и часто отсутствует единообразные стандарты.

Alts Systems (устаревшие системы)

Устаревшая ИТ -инфраструктура и старые приложения препятствуют внедрению современных инструментов и тормозных инициатив цифровых преобразований. Миграция старых систем часто является сложной и дорогой.

Проблемы с данными

Отсутствие качества данных, плохая доступность данных и неадекватное управление данными являются огромными препятствиями, особенно для проектов искусственного интеллекта. Защита данных и безопасность данных также представляют значительные препятствия для принятия ИИ.

Выбор неподходящих инструментов

Решение о инструментах, которые не соответствуют реальным бизнес -требованиям или процессам или выбору неподходящего поставщика, часто приводит к провалу инициативы.

Организационные факторы: отсутствие стратегии, отсутствие поддержки лидерства и нехватка ресурсов

Отсутствует четкое видение и стратегия

Отсутствие четкой стратегии цифровой трансформации, неясных целей или отсутствия ориентации на всеобъемлющие бизнес -цели часто приводят к провалу инициатив оцифровки. Многие компании имеют цифровую стратегию на бумаге, но терпят неудачу из -за реализации. В частности, конкретная стратегия ИИ часто отсутствует.

Неадекватная лидерская поддержка

Отсутствие приверженности, отсутствие видимой поддержки (спонсорство) и неадекватная поддержка через уровень управления подрывают усилия по трансформации. Менеджеры могут не соответствовать желаемому поведению или иметь неадекватное понимание самих требований.

Ограничения ресурсов

Отсутствие бюджета, времени и персонала- особенно в квалифицированных ИТ и специалистах по ИИ- является значительным барьером.

Организационные силосы

Плохое общение и отсутствие сотрудничества между различными департаментами или командами препятствуют интегрированному использованию инструментов и сложных процессов преобразования.

Отсутствие измерения успеха

Трудности в определении и преследовании ключевых цифр (KPI) для измерения принятия инструмента, повышения эффективности или рентабельности инвестиций делают инвестиции более сложными и контролируют меры по улучшению.

Культурные аспекты

Сопротивление к изменениям часто глубоко укоренилось в корпоративной культуре. Отсутствие инновационной культуры или неадекватного мышления, вызванного данными, может помешать внедрению ИИ.

Потенциальная таблица

В следующей таблице приведены наиболее распространенные барьеры, которые выступают против оптимального использования цифровых и ИИ инструментов.

Общие барьеры для использования инструментов Digital & AI

Общие барьеры для использования цифровых и инструментов ИИ являются результатом трех основных категорий: человеческий фактор, технологические препятствия и организационные факторы. Дефицит квалификации и отсутствие обучения играют центральную роль в человеческом факторе, что может привести к низкой компетентности, усыновлению и ошибкам. Кроме того, сопротивление и страх потери работы препятствуют принятию и задержке прогресса. Технологические препятствия включают сложность и недружественность инструментов, которые вызывают разочарование и неэффективность и, следовательно, нарушают использование, а также отсутствие интеграции в существующие старые системы, которые вызывают силосы данных и прерывания процессов и препятствуют эффективности. На организационном уровне часто отсутствуют четкие стратегии, которые неверно направляли усилия и ресурсы. Существует также отсутствие поддержки управления, которая может поставить под угрозу проекты, потому что ресурсы и поддержка отсутствуют. В конце концов, ограничения ресурсов, такие как время, деньги или нехватка персонала, часто приводят к задержкам проекта, перегрузке или даже к сносу проектов.

Анализ барьеров показывает, что они редко кажутся изолированными, но образуют сложную, взаимодействующую систему. Например, отсутствие управленческой поддержки часто приводит к неясной стратегии и недофинансированию мер обучения. Неадекватное обучение в свою очередь усугубляет пробелы в квалификации и повышает опасения и сопротивление. Сложные инструменты без адекватного обучения или управления изменениями неизбежно приводят к низкому признанию. Технологические проблемы, такие как отсутствие интеграции, часто являются симптомами плохого планирования и неадекватного перекрестного сотрудничества. Поэтому целостный подход имеет важное значение.

Основная причина низкого использования, часто заключается в дефиците «почему»: невозможно четко общаться и продемонстрировать конечных пользователей, поведение которых состоит в том, чтобы изменить конкретную выгоду и добавленную стоимость новых инструментов или процессов. Если пользователи не узнают, как новый инструмент облегчает работу или улучшается, стимул для принятия усилий обучения отсутствует, особенно если старые процедуры работают «достаточно хороши».

Кроме того, внедрение AI ужесточает существующие разрывные точки в адаптации традиционных цифровых инструментов. Проблемы в областях квалификации, сопротивления, интеграции и стратегии повышаются за счет дополнительных уровней ИИ (требования к данным, этика, затраты, специальные таланты). Компании, которые уже борются с основным цифровым внедрением, найдут реализацию ИИ еще более сложной.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Стратегии для максимизации инструмента: продвижение принятия и компетентности

Чтобы преодолеть барьеры и использовать весь потенциал цифровых инструментов, необходимы целевые стратегии, которые развивают и поддерживают и поддерживают навыки сотрудников, а также организационные изменения.

Структура компетентности: современное обучение, переподготовка и непрерывное обучение

Выходить за рамки уникального обучения

Успешное использование инструмента требует не только начальных вступительных событий. Непрерывные, роль, специфичные для роли и связанные с контекстом предложения обучения, необходимы, которые растут с помощью программного обеспечения и потребностей пользователей.

Приемное тестирование пользователя (UAT) как шанс обучения

Фаза UAT следует рассматривать не только как технический тест, но и как ранняя возможность для обучения пользователей, сбора обратной связи и содействия принятию. Реальные конечные пользователи должны быть интегрированы рано и адекватно подготовлены к своим тестовым задачам.

Эффективные методы обучения

Сочетание различных методов часто является наиболее эффективным: структурированные курсы, модули самообучения, подходы к тренировку, наставничество, хорошо сборы базы данных знаний и часто задаваемые вопросы, а также контекстно-чувствительная помощь непосредственно в приложении (см. DAPS). В случае обучения ИИ особенно важно не только передать операцию («Как?»), Но и для решения основного понимания («Что такое/может/что нет?»), Этические аспекты и ограничения технологии.

Сосредоточьтесь на преимуществах и рабочих процессах

Обучение должно сконцентрироваться на том, как инструменты решают конкретные проблемы пользователей и могут быть разумно интегрированы в свои ежедневные рабочие процессы вместо того, чтобы только перечислять функции.

Стратегия развития компетентности

Компании должны устранить общий разрыв в цифровой квалификации с помощью целевых программ UPSKY и Rescurity.

Подходит для:

• Искусственный интеллект: путь островных решений для интегрированной цифровой стратегии ИИ с использованием примера Отто в электронной коммерции

Управление человеческой страницей: эффективное управление изменениями и общение

Интегрировать управление изменениями рано

Управление изменениями должно быть запланировано и осуществлено с самого начала проекта по управлению проектами. Данные Prosci показывают, что превосходное управление изменениями значительно увеличивает вероятность успеха проектов.

Структурированный подход (например, Prosci Adkar)

Установленные модели, такие как Adkar (осведомленность, желание, знания, способность, переосмысленные), предлагают основу для систематического сопровождения людей в процессе изменения.

Четкая коммуникационная стратегия

Комплексный план коммуникации имеет важное значение. Он должен предоставлять регулярную, открытую, прозрачную информацию о различных каналах. Видение, цели, оправдание, график и последствия для сотрудников должны быть четко сообщены. Рассмотрение должно быть рассмотрено активно. Коммуникация в идеале должно быть от надежных отправителей (например, менеджеров).

Минимизировать расстройства

Негативное влияние на сотрудников должно быть запланировано и смягчено. Это включает в себя предоставление ресурсов и поддержки, а также ясность о возможных ролях.

Сопротивление встречи конструктивно

Причины сопротивления должны быть поняты. Цель состоит в том, чтобы преобразовать это посредством открытой общения, интеграции пострадавших и демонстрации преимуществ.

Безопасное принятие: поддержка лидерства и квалификация сотрудников

Активное и видимое спонсорство

Решающая роль высшего уровня управления (C-suite) не может быть подчеркнута достаточно. Он должен активно способствовать изменению, сообщать о видении, предоставлять ресурсы и показывать желаемое поведение. Активное спонсорство является наиболее важным фактором успеха для инициатив изменений.

Включить чемпионов

Так называемые Champions или суперпользователи в командах должны быть идентифицированы и разрешены для поддержки коллег, предлагают неформальное обучение и выступать в качестве множителя.

Интеграция пользователя и обратная связь

Заинтересованные стороны, особенно конечные пользователи, должны быть интегрированы рано и непрерывно. Обратная связь должна быть активно заинтересована и использована для улучшения.

Пользовательский центрирование

Разработка и реализация новых инструментов и процессов должны последовательно сосредоточиться на фактических потребностях пользователей и стремиться к улучшению их повседневной работы.

Технологическая поддержка: роль платформ цифрового внедрения (DAPS)

Функциональность DAPS

DAPS - это программные решения (например, WhatFix, полезно, Pendo, Walkmen), которые проложены в качестве дополнительного уровня существующих приложений. Они предлагают контекстно-чувствительные инструкции, интерактивные пошаговые руководства, помощь и поддержку в адаптировании непосредственно в соответствующем программном обеспечении.

Преимущества

DAP могут ускорить внедрение, сокращать время обучения и затраты, сократить количество запросов на поддержку, повысить компетентность приложения и обеспечивать анализ использования. Gartner предсказывает, что 70% организаций будут использовать DAPS к 2025 году.

Роль в управлении изменениями

DAP могут служить тактическим инструментом в управлении изменениями, облегчая приобретение знаний и навыков (знания и способности в модели ADKAR) и продвижения привязки (чистка) посредством постоянной поддержки.

Потенциальная таблица

В следующей таблице приведены проверенные практики для содействия принятию и компетентности инструмента.

Лучшие практики для содействия принятию и компетентности инструмента

Лучшие практики для содействия принятию и компетентности инструмента включают несколько стратегических подходов. В области структуры компетентности непрерывное, специфическое обучение ролей необходимо для увеличения и содействия навыкам. Благодаря управлению изменениями раннее и интегрированное управление изменениями рекомендуется для минимизации сопротивления и неопределенности. Лидерство и квалификация играют центральную роль, а активное исполнительное спонсорство гарантирует, что как необходимая поддержка, так и ресурсы гарантированы. В то же время интеграция пользователей имеет решающее значение благодаря обратной связи для продвижения актуальности и личной ответственности. На технологическом уровне реализация платформ цифрового усыновления (DAP) или помощи в приложении поддерживает предоставление поддержки по требованию и измерения эффективности использования.

Анализ стратегий успеха показывает, что продвижение использования инструментов является непрерывным процессом не является единственным событием. Это требует постоянных усилий по обучению, поддержке, общению и подкреплению, далеко за пределами первоначальной реализации. Лидерство кристаллизуется как линчпин: активное, видимое спонсорство с помощью управления компании является наиболее мощным фактором, который наиболее подчеркивается для преодоления сопротивления и привести к успеху. Без этого обязательства другие усилия легко выходят из себя. В конце концов, такие технологии, как DAP, могут поддерживать усыновление, но не могут заменить стратегию. Они являются ценными тактическими средствами для передачи знаний и навыков, но лучше всего работать в комплексной, хорошо спланированной стратегии управления изменениями и обучения.

Заложить фундамент: критические факторы успеха

Чтобы обеспечить устойчивое использование цифровых инструментов и полностью повысить свой потенциал для автоматизации и безопасности, компании должны создать прочную основу из технологической интеграции, качества данных и способности организационных изменений.

Архитектура интеграции: важность API и беспроблемной связи

Силос открыты

Одним из самых больших препятствий для эффективных, автоматизированных процессов являются организационные и технологические бункеры. Отсутствие интеграции между системами приводит к ручной передаче данных, избыточности и неэффективности. Следовательно, хорошо продуманная стратегия интеграции необходима для обеспечения бесшовного потока данных и для реализации автоматизации сквозного конца.

Роль APIS

Интерфейсы прикладного программирования (API) - это технологические мосты, которые позволяют различным программным системам общаться друг с другом и автоматически заменять данные. Хорошо -документированные, безопасные, надежные и стандартизированные API имеют решающее значение для успешной интеграции.

Преимущества интеграции

Успешная интеграция предлагает многочисленные преимущества: данные синхронизируются в режиме реального времени по границам систем, что улучшает качество и согласованность данных. Он расширяет возможности автоматизации рабочих процессов, например, путем связывания систем автоматизации CRM, ERP и маркетинга. В конечном счете, единообразная база данных позволяет разумным бизнес -решениям.

Стратегия интеграции

Компании нужен стратегический подход к интеграции. Это включает в себя тщательный выбор правильных API, рассмотрение таких факторов, как затраты, масштабируемость, безопасность и поддержка поставщиков, а также потенциально использование платформ интеграции (IPAAS) или конкретные инструменты, такие как комплекс SAP Integration или Apix-Drive, для упрощения управления интерфейсами. Успех усилий по интеграции часто может быть измерен непосредственно с улучшением индикаторов автоматизации, таких как сокращение времени цикла и минимизация ошибок.

Данные как топливо: обеспечение качества данных и управления для KI & Automation

Данные являются фундаментальными

Данные - это «жизненный эликсир» ИИ и основа для каждой эффективной автоматизации. Плохое качество данных неизбежно приводит к плохим результатам - принцип «мусор, мусор» применим к определенной степени.

Определение управления данными

Управление данными относится к всеобъемлющей структуре, состоящей из руководящих принципов, стандартов, процессов и ролей, для управления базами данных. Цель состоит в том, чтобы обеспечить доступность, удобство использования, целостность и безопасность данных по всей компании.

Значение для AI/Automation

Высококачественные, хорошо -управляемые данные необходимы для:

• Надежные модели ИИ: уменьшение искажений (смещение), повышение точности и структуры доверия к результатам.
• Эффективная автоматизация: убедитесь, что автоматизированные процессы основаны на правильных данных и функции, как предполагалось.
• Соответствие: соблюдение юридических норм (например, GDPR/GDPR, CCPA).
• Безопасность: защита конфиденциальных данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта или в автоматических рабочих процессах.

Важная практика управления

Центральные практики включают определение стандартов качества данных, их непрерывный мониторинг и создание процессов для корректировки данных. Также важны управление метаданным (часто поддерживаемыми каталогами данных), четкие правила контроля доступа, управление жизненным циклом данных, определение четких обязанностей (владение данными/управление), отслеживание источника и использования данных (линия данных/происхождение), центральное управление руководящими принципами и обеспечение использования этических данных.

ИИ для управления данными

Интересно, что KI может использоваться для улучшения качества и управления данными, например, путем автоматизации корректировки, проверки, проверки, мониторинга и соответствия данных.

Безопасная устойчивость: управление изменениями якоря в организации

Изменить как постоянное состояние

Цифровое преобразование и введение новых инструментов не являются завершенными проектами, а непрерывным процессом. Поэтому компаниям необходима постоянно установленная способность менять изменения.

Развивать внутреннюю зрелость

Организации должны оценить свою собственную зрелость в области управления изменениями и развивать их дальше. Это включает в себя навыки построения, создание стандартизированных процессов и содействие культуре, которая позитивна в отношении изменений.

Интегрировать управление изменениями

Принципы управления изменениями должны быть надежно интегрированы в ежедневные процессы, в методах управления проектами и в практику управления.

Петли обратной связи и адаптация

Крайне важно установить непрерывные петли обратной связи, чтобы контролировать принятие, распознавать новые проблемы на ранней стадии и адаптировать стратегии с течением времени. Успех должен быть измерен и отслеживается с использованием определенных метрик.

Анализ факторов успеха выявляет фундаментальный треугольник: успешное, расширенное использование инструментов цифровых и ИИ основано на трех зависимых колонн интеграции, управлении данными и управления изменениями. Слабые стороны в одной области подрывают стабильность других. Усовершенствованная автоматизация (раздел II) часто требует поток данных перекрестного системы, который требует надежной интеграции. Эффективность ИИ (раздел II, III) зависит от надежных, хорошо управляемых данных. Реализация этих технических решений и их успешная адаптация пользователями, в свою очередь, требует сильного управления изменениями.

Управление данными не подлежит обсуждению, в частности, для растущего использования ИИ для укрепления доверия. Характер «черного ящика» многих систем ИИ и их зависимость от огромных объемов данных создают значительные риски (смещение, нарушения защиты данных, ошибки), если данные не управляются тщательно. Таким образом, надежное управление данными имеет важное значение для снижения этих рисков и для того, чтобы получить доверие пользователей и заинтересованных сторон, которое необходимо для принятия и использования процессов и знаний, поддерживаемых AI.

В конце концов, способность менять превращается в конкурентное преимущество. Организации, которые создают зрелую, прочно закрепленную компетентностью управления изменениями, лучше оснащены для постоянной адаптации к технологическому прогрессу и привлекать устойчивую ценность из своих цифровых инвестиций. Вы можете адаптировать новые инструменты, функции и процессы быстрее и эффективнее, чем конкуренты, которые терпят неудачу на барьеры принятия, описанные в разделе IV.

Подходит для:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Потенциал цифровых инструментов: как компании могут максимизировать автоматизацию и безопасность

Анализ показал, что, несмотря на высокие показатели внедрения цифровых инструментов в немецких компаниях, значительный потенциал для автоматизации и надежности процесса остается неиспользованным. Часто цитируемая низкая нагрузка 30-50%, вероятно, будет относиться к расширенным функциям, активация которых обещает значительный повышение эффективности и поддержку риска. Барьеры для этого разнообразны и включают человеческие факторы, такие как квалификационный дефицит и сопротивление изменений, технологические препятствия, такие как проблемы сложности и интеграции, а также организационные дефекты, такие как отсутствие стратегий и отсутствие поддержки лидерства.

Чтобы завершить этот пробел и внедрить полную ценность цифровых инвестиций, включая ИИ, требуется стратегический, целостный подход. Это должно сочетать структуру компетентности сотрудников, управление профессиональными изменениями и сильное лидерство с созданием технических и связанных с данными основами (интеграция, управление данными).

Рекомендации по действиям для менеджеров

1. Мандат для анализа использования: Комиссия Официальная оценка того, как центральные цифровые инструменты и инструменты AI фактически используются по сравнению с их потенциалом. Основное внимание должно быть сосредоточено на функциях автоматизации и безопасности. Используйте инструменты анализа или DAP для сбора данных, где это возможно.
2. Приоритизация активации функции перед покупкой нового приобретения: во -первых, сосредоточиться на максимизации значения существующих платформ посредством целенаправленного обучения, корректировки процессов и конфигурации неиспользованных функций до того, как в новых инструментах будут сделаны дальнейшие инвестиции.
3. Установить управление изменениями как стратегическое приоритет: инвестируйте в структуру внутренних навыков управления изменениями и интегрируйте их во все цифровые инициативы с самого начала. Сделайте активное, видимое спонсорство через уровень управления значительными изменениями.
4. Положите программы непрерывного обучения и поддержки: выходить за рамки уникального обучения и установить конкретные непрерывные пути обучения. При необходимости поддержите это DAPS и сосредоточьтесь на применении в рабочем процессе и конкретной выгоде.
5. Установить надежное управление данными (особенно для ИИ): реализовать четкую структуру управления данными с определенными ролями, руководящими принципами и стандартами качества в качестве основного требования для надежного и этического масштабирования инициатив ИИ.
6. Разработайте дорожную карту стратегической интеграции: инвестируйте в четкую стратегию API и потенциально в платформы интеграции, чтобы разбить силосы данных и обеспечить критический поток данных для автоматизации.
7. Продвигайте культуру обратной связи и способности пользователей: создайте механизмы для непрерывной обратной связи от пользователей и включите их на ранней стадии в определение потребностей и решений для тестирования (примените наилучшую практику для UAT).
8. Измерить то, что важно: определите четкие ключевые показатели эффективности (KPI) для использования инструмента, повышение эффективности в процессах, улучшения безопасности, а также для компетентности и удовлетворенности пользователей для достижения прогресса и доказать рентабельность инвестиций.

Постоянно реализуя эти рекомендации, компании могут сократить разрыв между потенциалом своих цифровых инструментов и фактическим использованием и, таким образом, добиться значительного прогресса в автоматизации процессов и укрепления их безопасности.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

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

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus