Опубликовано: 26 апреля 2025 г. / Обновлено: 26 апреля 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Неудачные крупномасштабные ИТ-проекты: почему индивидуально разработанные ИТ-решения с использованием ИИ приобретают все большее значение в будущем – Изображение: Xpert.Digital
Ключ к цифровой трансформации: адаптируемые и персонализированные решения на основе искусственного интеллекта
Почему индивидуально разработанные решения на основе искусственного интеллекта определят будущее бизнеса
Цифровая трансформация ставит перед компаниями огромные задачи. В постоянно меняющемся мире способность быстро адаптироваться и внедрять инновационные решения имеет решающее значение для успеха. Одной из областей ИТ, где это особенно очевидно, является внедрение систем планирования ресурсов предприятия (ERP). В прошлом многие компании имели болезненный опыт неудачных крупномасштабных проектов ERP. Эти неудачи подчеркивают необходимость переосмысления традиционных подходов и вместо этого опоры на индивидуальные решения, основанные на искусственном интеллекте (ИИ).
Подходит для:
Крах гигантов в сфере ERP-систем: предупреждение
Список провалившихся крупномасштабных ERP-проектов в Германии длинный и печальный. Компании из самых разных отраслей вложили миллионы и всё равно не достигли поставленных целей. Вот некоторые из наиболее ярких примеров:
Лидл
Сеть дисконтных магазинов хотела внедрить специализированную систему управления товарами под названием «Elwis», которая должна была революционизировать ее процессы. Однако после семи лет и инвестиций в размере около 500 миллионов евро проект был остановлен. Причины были многочисленны: стремительный рост затрат, недостаточная отдача и огромные проблемы со сложностью, превратившие проект в неуправляемого монстра.
Харибо
Внедрение новой системы SAP должно было оптимизировать производство и повысить эффективность. Вместо этого возникли серьезные проблемы, приведшие к сбоям в поставках и потере прибыли. Переход оказался значительно сложнее, чем ожидалось, и компания столкнулась с первоначальными трудностями, которые подорвали доверие к проекту.
Отто
Компания, занимающаяся почтовой торговлей, планировала стандартизировать свою ИТ-инфраструктуру с помощью концепции «Страсть к производительности». Этот проект считался крупнейшим ИТ-проектом в истории компании, но провалился из-за своей огромной сложности и внутреннего сопротивления.
Немецкая почтовая служба
Проект «Новая среда экспедирования» был направлен на внедрение новой ИТ-системы для повышения эффективности логистических процессов. После общих инвестиций в размере 345 миллионов евро проект был отменен в 2015 году, поскольку поставленные цели не были достигнуты, а расходы вышли из-под контроля.
Deutsche Bank
Проект SAP «Magellan» по интеграции Postbank был призван создать синергию и повысить эффективность. После затрат в размере 1,6 миллиарда евро проект был прекращен в 2015 году, поскольку стратегические цели изменились, а реализация оказалась слишком сложной, что привело к значительным задержкам и дополнительным расходам.
Лики Моли
Внедрение Microsoft AX провалилось из-за ряда факторов, включая нехватку экспертов по процессам и недостаточную прозрачность проекта. Руководство публично выразило свое разочарование неудачным внедрением, которое обошлось компании в значительное время и деньги.
Эти примеры наглядно демонстрируют, что проекты ERP не всегда приводят к успеху. Они иллюстрируют риски, связанные с внедрением сложных, монолитных систем.
Подходит для:
Причины неудач: типичные ошибки в проектах по внедрению ERP-систем
Причины провала проектов ERP разнообразны и повторяются в разных отраслях. Понимание этих ошибок имеет решающее значение для их предотвращения в будущих проектах
Плохое планирование и нечеткие цели
Проект внедрения ERP-системы без четких целей подобен кораблю без компаса. Отсутствие или неточность в определении целей приводят к недопониманию, ложным ожиданиям и, в конечном итоге, к проекту, который сбивается с пути.
Недостаток ресурсов и нехватка экспертов по процессам
Для реализации проектов ERP требуется междисциплинарная команда, состоящая из экспертов из различных областей. Зачастую квалифицированных ключевых пользователей и специалистов по процессам не хватает, или же их привлекают к проекту слишком поздно, что приводит к неверным решениям и задержкам.
сложность
Слишком большое количество индивидуальных настроек усложняет стандартную систему, увеличивает затраты и затрудняет техническое обслуживание. Важно найти баланс между стандартными функциями и индивидуальными настройками.
Отсутствие принятия и поддержки
Внедрение новой ERP-системы — это процесс управления изменениями, требующий поддержки всех заинтересованных сторон. Сопротивление сотрудников и отсутствие поддержки со стороны руководства приводят к задержкам, конфликтам и, в конечном итоге, к провалу проекта.
Отсутствие прозрачности и контроля
Для успешного внедрения ERP-системы необходим эффективный контроль проекта, позволяющий отслеживать ход работ, выявлять риски и заблаговременно принимать контрмеры. Отсутствие контроля проекта и нечеткое распределение обязанностей затрудняют управление проектом и повышают риск неудачи.
Техническая и организационная перегрузка
Крупные проекты по внедрению ERP-систем часто оказываются непосильными для организации и выходят за рамки временных и бюджетных ограничений. Крайне важно реалистично оценить сложность проекта и соответствующим образом спланировать ресурсы.
Смена парадигмы: почему индивидуально разработанные решения на основе искусственного интеллекта — это ответ
Опыт неудачных крупномасштабных проектов по внедрению ERP-систем показывает, что классические монолитные системы часто оказываются слишком жесткими и негибкими, чтобы соответствовать динамичным требованиям современного бизнеса. Именно здесь на первый план выходят настраиваемые решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Эти решения предоставляют компаниям возможность оптимизировать свои бизнес-процессы, повысить эффективность и укрепить конкурентоспособность.
Автоматизация и оптимизация процессов
Искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, минимизировать ошибки и повысить эффективность процессов. Например, ИИ можно использовать в обработке счетов-фактур для автоматического сбора, проверки и проводки счетов. В управлении складом ИИ можно использовать для оптимизации уровня запасов, автоматизации процессов комплектации заказов и сокращения времени доставки.
Принятие решений на основе данных и прогнозирование
Системы ERP на базе искусственного интеллекта анализируют большие объемы данных в режиме реального времени, выявляют закономерности и предоставляют обоснованные прогнозы для производства, продаж или технического обслуживания. Например, ИИ можно использовать для прогнозирования спроса на продукцию, оптимизации производственных планов и заблаговременного планирования технического обслуживания.
Гибкость и масштабируемость
Современные ERP-решения на основе искусственного интеллекта являются модульными и могут гибко адаптироваться к отдельным бизнес-процессам и отраслевым требованиям. Это позволяет компаниям настраивать систему под свои конкретные потребности и расширять или сокращать ее по мере необходимости.
Улучшенный пользовательский опыт
Цифровые помощники и чат-боты обеспечивают более интуитивно понятное управление, более быстрые ответы и большее признание со стороны пользователей. Например, сотрудники могут использовать чат-боты для того, чтобы задавать вопросы о бизнес-процессах, получать информацию или выполнять задачи.
Непрерывная оптимизация
Искусственный интеллект учится на прошлых событиях и постоянно адаптирует процессы, обеспечивая непрерывное совершенствование и соответствие изменениям рынка. Например, ИИ можно использовать для оптимизации маркетинговых кампаний, динамической корректировки цен или разработки новых продуктов.
Выполнение нормативных требований
Искусственный интеллект помогает соблюдать нормативные требования и требования по защите данных посредством автоматизированного мониторинга и документирования. Например, ИИ может использоваться для выявления подозрительных транзакций, предотвращения утечек данных или подготовки к аудитам.
Подходит для:
Преимущества ИИ в деталях
Помимо вышеперечисленных пунктов, ИИ предлагает множество других преимуществ:
персонализация
Искусственный интеллект позволяет компаниям персонализировать свои продукты и услуги и адаптировать их к индивидуальным потребностям клиентов.
инновации
Искусственный интеллект может помочь компаниям разрабатывать новые продукты и услуги, а также создавать инновационные бизнес-модели.
конкурентоспособность
Искусственный интеллект может помочь компаниям укрепить свою конкурентоспособность и выделиться среди конкурентов.
Повышенная эффективность
Искусственный интеллект может помочь компаниям повысить эффективность и снизить затраты.
Управление рисками
Искусственный интеллект может помочь компаниям выявлять, оценивать и минимизировать риски.
Проблемы внедрения решений на основе искусственного интеллекта
Несмотря на множество преимуществ, искусственный интеллект предлагает и ряд проблем при внедрении решений на его основе:
Качество данных
Для эффективного функционирования систем искусственного интеллекта требуются большие объемы высококачественных данных. Компании должны гарантировать, что их данные являются чистыми, полными и актуальными.
квалифицированные рабочие
Внедрение решений на основе искусственного интеллекта требует специалистов со специфическими знаниями и навыками. Компаниям необходимо инвестировать в обучение и повышение квалификации своих сотрудников или привлекать внешних экспертов.
Расходы
Внедрение решений на основе искусственного интеллекта может быть дорогостоящим. Компаниям необходимо тщательно рассчитать затраты и обеспечить положительную окупаемость инвестиций (ROI).
принятие
Внедрение решений на основе искусственного интеллекта может вызвать сопротивление со стороны сотрудников. Компаниям необходимо вовлекать сотрудников в этот процесс на ранних этапах и рассказывать им о преимуществах ИИ.
Будущее принадлежит интеллектуальным, индивидуально разработанным решениям
Высокий процент неудач крупномасштабных проектов ERP наглядно демонстрирует, что традиционные подходы достигают своих пределов. Индивидуально разработанные ERP-системы на базе ИИ предоставляют компаниям гибкость, эффективность и инновационный потенциал, необходимые для успешной цифровой трансформации и устойчивой конкурентоспособности. Компании, внедряющие ИИ, могут оптимизировать свои бизнес-процессы, лучше обслуживать клиентов и получить решающее конкурентное преимущество. Будущее принадлежит интеллектуальным, индивидуально разработанным решениям, которые помогают компаниям процветать в постоянно меняющемся мире.
Важно подчеркнуть, что внедрение решений на основе ИИ не происходит автоматически. Компаниям необходимо тщательно подготовиться, выбрать правильных партнеров и активно решать возникающие проблемы. В этом случае они смогут в полной мере использовать преимущества ИИ и успешно управлять своей цифровой трансформацией.
Подходит для:
Ваша трансформация искусственного интеллекта, интеграция ИИ и эксперт по индустрии платформ AI
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
