30-50% дигиталних алата за рад у маркетингу и продаји остаје неискоришћено – погођени су и алати вештачке интелигенције, поред CRM и ERP система

Неискоришћени потенцијал дигиталних алата: Потенцијал за аутоматизацију и поузданост процеса у немачким компанијама

Дигитална трансформација напредује у немачким компанијама, али парадокс и даље постоји: Иако су стопе усвајања дигиталних алата за рад високе, значајан део њиховог потенцијала, посебно у погледу аутоматизације и безбедносних функција, остаје неискоришћен. Процена корисника о искоришћености од само 30-50% вероватно одражава употребу напредних функција, а не основну употребу алата. Ова разлика између власништва и стварног стварања вредности представља значајну, често занемарену прилику. Постојећи алати као што су CRM и ERP системи, платформе за сарадњу и све више решења заснована на вештачкој интелигенцији, имају значајан потенцијал за повећање ефикасности процеса кроз аутоматизацију и побољшање организационе отпорности кроз побољшану безбедност процеса.

📊 Многе компаније у потпуности користе само 30-50% својих дигиталних алата. Парадоксално, алати вештачке интелигенције посебно често остају неискоришћени

Анализа идентификује кључне препреке које спречавају пуно искоришћавање овог потенцијала. То укључује, пре свега, недостатке вештина и недовољне мере обуке, отпор променама унутар радне снаге, сложеност самих технологија, изазове у њиховој интеграцији у постојеће ИТ пејзаже и недостатак стратешког фокуса и доследне подршке менаџмента.

Да би се премостио овај јаз и остварила пуна вредност дигиталних инвестиција, компаније морају да следе вишедимензионалну стратегију. Кључни стубови укључују управљање променама усмерено на човека, успостављање културе континуираног учења, имплементацију робусних структура управљања подацима – посебно за апликације вештачке интелигенције – обезбеђујући беспрекорну интеграцију алата путем API-ја, и недвосмислену посвећеност вишег менаџмента дигиталној трансформацији. Следеће препоруке пружају компанијама стратешки оквир за повећање интензитета коришћења њихових дигиталних алата и тиме постизање значајног напретка у аутоматизацији и поузданости процеса.

У вези са овим:

• Независне платформе за вештачку интелигенцију као стратешка алтернатива за европске компаније

Статус кво: Употреба дигиталних и вештачке интелигенције алата у компанијама

Дигитализација немачког пословног пејзажа је добро напредовала, али сама доступност алата мало говори о њиховој стварној дубини употребе и резултујућој додатној вредности. Пажљивији поглед на стопе усвајања у односу на стварну употребу открива значајан јаз.

Усвајање наспрам стварне употребе: Преглед

Стопа усвајања успостављених дигиталних канцеларијских и пословних апликација у Немачкој је импресивно висока. Према Биткомовом индексу дигиталних канцеларија за 2024. годину, скоро све компаније (98%) користе ЕРП (планирање пословних ресурса) апликације. ЦРМ (управљање односима са клијентима) системи су такође широко распрострањени са 91%, што је значајно повећање у поређењу са 77% у 2022. години. Решења за управљање пословним садржајем (ЕЦМ) налазе се у 84% компанија (2022: 76%). Свака анкетирана компанија користи барем једно дигитално канцеларијско решење. Ове бројке показују да је приступ стандардним дигиталним алатима широко распрострањен у немачким компанијама и да није примарна препрека.

Насупрот томе, усвајање вештачке интелигенције (ВИ) је друга прича. Иако су интересовање и спремност за улагање високи – 40% компанија планира да повећа употребу ВИ у наредној години, а 46% планира инвестиције у наредних пет година – стварна имплементација је и даље знатно нижа и хетерогенија. У 2024. години, приближно 17% немачких компанија је користило ВИ. Јасан јаз се јавља између сектора и величина компанија: индустријски сектор предњачи са 31% усвајања ВИ, док сектор услуга заостаје. Разлика између великих компанија (75% користи ВИ) и малих и средњих предузећа (само 16%) је посебно упечатљива. Међународна поређења показују сличне трендове: америчке студије сврставају усвајање ВИ на нивоу компаније између 5% и 40%, у зависности од методологије, али указују на брз раст. Глобално, 40% компанија извештава да користи ВИ, а додатних 42% процењује њену употребу. Према истраживању компаније McKinsey, преко три четвртине компанија користи ВИ у најмање једној пословној функцији. Ово указује на то да, иако усвајање вештачке интелигенције добија на замаху, оно је још увек мање успостављено и знатно варијабилније од традиционалних дигиталних алата.

Тврдња у корисничком упиту о стопи коришћења од само 30-50% мора се размотрити у контексту ових података о усвајању. Мало је вероватно да се ова бројка односи на основну употребу широко усвојених ERP или CRM система. Уместо тога, докази указују на то да се ова процена односи на коришћење напредних функција или реализацију пуног потенцијала софтвера. Гартнер истиче да неадекватна корисничка искуства са апликацијама захтевају употребу дигиталних решења за усвајање (DAS). Студије и извештаји наводе да потенцијал дигиталних медија често није у потпуности реализован, посебно у малим и средњим предузећима. Студија групе Муух је открила да 73% корисника CRM-а нису заговорници сопственог софтвера, што указује на незадовољство често повезано са недостатком употребљивости или неуспехом у постизању очекиваних користи. Дакле, почетна премиса о ниској искоришћености је валидна, али се највероватније односи на дубину коришћења и активацију вредних, али сложенијих функција.

Перцепција дигитализације унутар компанија такође значајно варира. Док скоро 40% запослених у Немачкој оцењује своју компанију као изузетно или веома дигиталну, трећина види потребу за побољшањем дигиталне организације рада, а 64% компанија сматра да заостају. Ово наглашава несклад између пуке доступности алата и њихове ефикасне, трансформативне употребе. Штавише, значајан део запослених се не осећа адекватно опремљеним за стицање потребних дигиталних вештина.

Појављују се специфични обрасци у коришћењу вештачке интелигенције. Запослени користе алате попут ChatGPT-а чешће за личне (54,3%) или мешовите (27,8%) сврхе него искључиво за посао (17,9%). Најчешћи случајеви употребе у компанијама су корисничка служба (56%), сајбер безбедност (51%), дигитални асистенти (47%), CRM (46%) и управљање залихама (40%). Иако 75% запослених верује да генеративна вештачка интелигенција може повећати њихову продуктивност и да њена употреба брзо расте, само 1% руководилаца описује усвајање вештачке интелигенције у својој компанији као „зрело“, што значи да је потпуно интегрисано у токове рада и да доноси значајне пословне резултате.

Губитак вредности: Квантификација пропуштених прилика

Недовољно коришћење дигиталних алата доводи до значајног губитка вредности и неоптималног поврата инвестиције (ROI) за огромне издатке у дигиталној трансформацији. Када функције аутоматизације остану неискоришћене, ручни, неефикасни процеси се настављају. Ако интегрисане безбедносне функције нису активиране или конфигурисане, повећава се ризик од безбедносних инцидената и кршења прописа.

Неискоришћени потенцијал продуктивности је значајан. Студије указују на мерљиве добитке продуктивности кроз употребу вештачке интелигенције, чак и са тренутним, још увек ниским стопама усвајања (нпр. раст продуктивности рада од 0,1–0,9%). Дугорочни потенцијал се процењује на 1,5 процентних поена током десет година, а за одређене задатке измерено је повећање од 43%. Пружаоци дигиталних решења за усвајање, попут Whatfix-а, извештавају о повећању продуктивности од 35% и смањењу времена обуке од 60% путем својих платформи. Ове бројке илуструју опипљиву вредност која се може откључати ефикаснијим коришћењем алата.

Штавише, недовољна искоришћеност представља стратешки конкурентски ризик. Компаније које у потпуности користе своје дигиталне алате и системе вештачке интелигенције постижу већу ефикасност, агилност и иновативност. Могу брже реаговати на промене на тржишту и развијати нове пословне моделе (композибилна предузећа су 80% бржа у имплементацији нових функција). Компаније које остају на основном нивоу коришћења ризикују да заостану и угрозе своју тржишну позицију.

Анализа статуса кво открива „илузију усвајања“: Високе стопе имплементације основних система попут ЕРП-а и ЦРМ-а указују на дигиталну зрелост, али то прикрива дубоко недовољно коришћење напредних функција аутоматизације и безбедности. Овај јаз између присуства и стварне компетенције је кључни проблем. Са технологијама вештачке интелигенције, овај образац се појачава. Иако усвајање вештачке интелигенције брзо расте и има огроман потенцијал, јаз у коришћењу је вероватно још израженији него код традиционалних алата због веће сложености, зависности од података, етичких проблема и већег дефицита вештина. Разлика између малих и средњих предузећа и великих предузећа је овде посебно упечатљива. Коначно, често постоји несклад између перцепције запослених о дигитализацији њихове компаније и њихове сопствене способности или стварног коришћења функција напредних алата. Ова погрешна процена може ометати напоре да се повећа употреба, јер потреба може остати непрепозната.

У вези са овим:

• Парадокс продаје – Заборавите продајни левак: Путовање купца је мртво – упркос вештачкој интелигенцији, аутоматизацији и CRM-у!

Ослободите потенцијал аутоматизације кроз дубље коришћење алата

Многе компаније су већ инвестирале у моћне дигиталне алате, али често користе само делић својих могућности аутоматизације. Неискоришћени потенцијал CRM и ERP система, платформи за сарадњу и AI алата је значајан и може се откључати стратешким активирањем постојећих функција.

Више од основа: Занемарене функције аутоматизације радног процеса (CRM, ERP, платформе за сарадњу)

CRM аутоматизација

Модерни CRM системи нуде много више од самог управљања контактима. Често недовољно искоришћене функције укључују аутоматизацију управљања задацима (нпр. подсетнике за праћење), дефинисање правила тока посла за аутоматско додељивање потенцијалних клијената или ескалацију случајева услуге и аутоматизовано генерисање извештаја о продајном учинку или задовољству купаца. Аутоматизација вишеканалне комуникације омогућава доследно ангажовање купаца преко различитих канала (е-пошта, друштвене мреже). Интеграција са другим системима, као што су ERP или алати за аутоматизацију маркетинга, често је доступна, али се не користи у потпуности како би се осигурао беспрекоран процес услуге купцима и продаје. Разлози за ову ниску употребу често леже у неадекватној имплементацији, недостатку прилагођавања специфичним процесима или недовољном прихватању од стране корисника.

Аутоматизација ЕРП-а

ERP системи се често првенствено користе за основне функције као што су финансијско рачуноводство и планирање ресурса, док даље могућности аутоматизације остају неискоришћене. Примери укључују подешавање аутоматизације тока посла за процесе одобравања, као што су одобравања поруџбеница, аутоматизовану обраду пријемних фактура помоћу OCR-а и упаривања заснованог на правилима или оптимизацију управљања залихама путем аутоматизованих предлога поруџбина или упозорења о ниском нивоу залиха. Интеграција ERP система са другим оперативним системима (CRM, управљање ланцем снабдевања) је кључна за аутоматизацију и транспарентност процеса од почетка до краја, али се често занемарује. Уобичајени разлог за неуспех ERP пројеката аутоматизације је неадекватна анализа и мапирање основних пословних процеса пре имплементације.

Аутоматизација у платформама за сарадњу (M365/Workspace)

Водећи пакети за сарадњу попут Microsoft 365 и Google Workspace укључују моћне, али често занемарене алате за аутоматизацију радног процеса:

• Google Workspace: AppSheet вам омогућава да креирате прилагођене апликације и аутоматизујете радне процесе без икаквог знања кодирања. Google Forms се може користити заједно са Google Sheets и Apps Script за процесе одобравања и једноставне радне процесе. Напредни филтери и правила у Gmail-у могу аутоматизовати управљање имејловима, а функције засноване на вештачкој интелигенцији у Smart Canvas-у (Документи, Табеле, Презентације) нуде интелигентне предлоге и градивне блокове за повећање ефикасности.
• Microsoft 365: Power Automate (раније Flow) је моћан алат за креирање аутоматизованих токова посла у различитим Microsoft и апликацијама трећих страна. SharePoint такође нуди уграђене могућности тока посла, а интеграција Power Automate са Teams омогућава аутоматизацију обавештења, одобрења и задатака директно унутар центра за сарадњу. Ова беспрекорна интеграција унутар Microsoft екосистема је значајна предност.

Платформе без кода/са ниским кодом

Пораст платформи које захтевају програмирање без кода/са мало кода, често интегрисаних у велике пакете или понуђених као самостална решења (нпр. FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), демократизује аутоматизацију. Оне омогућавају пословним корисницима без дубинског знања програмирања да изграде сопствена решења за аутоматизацију. Ово може убрзати напоре аутоматизације, али захтева јасне смернице, обуку и структуру управљања како би се спречили неконтролисани раст и ризици.

Коришћење вештачке интелигенције за интелигентну аутоматизацију (анализа података, подршка задацима, оптимизација процеса)

Вештачка интелигенција подиже традиционалну аутоматизацију радних процеса на нови ниво укључивањем когнитивних способности.

Вештачка интелигенција у аутоматизацији радног процеса

• Интелигентна обрада докумената (IDP): Модели вештачке интелигенције могу да издвоје и класификују релевантне информације из неструктурираних докумената као што су фактуре, признанице, уговори или имејлови, драстично смањујући ручни унос података.
• Предиктивне могућности: Вештачка интелигенција може да препозна обрасце у историјским подацима како би предвидела будуће догађаје. Примери укључују предиктивно одржавање машина, предвиђање потражње и нивоа залиха или идентификовање обећавајућих продајних могућности на основу понашања купаца.
• Интелигентно усмеравање и доношење одлука: Вештачка интелигенција може да анализира садржај и расположење упита купаца како би их аутоматски усмерила ка одговарајућем одељењу или запосленом. Такође може да доноси сложеније одлуке у оквиру аутоматизованог процеса који превазилази једноставна правила „ако-онда“.

Асистенти и агенти са вештачком интелигенцијом

Интегрисани вештачки интелигентни асистенти (као што су Microsoft Copilot, Google Gemini или функције уграђене у ChatGPT) могу аутоматизовати или подржати широк спектар задатака: генеришу нацрте за имејлове, извештаје или маркетиншке текстове; сумирају дугачке документе или састанке; одговарају на питања запослених о интерним политикама (HR, IT); помажу у заказивању; или подржавају унос и анализу података. Такозвана „агентска вештачка интелигенција“ иде корак даље и може аутономно обављати сложеније, вишестепене задатке користећи различите алате и изворе информација.

Роботска аутоматизација процеса (RPA) и интелигентна аутоматизација

RPA се односи на софтверске роботе („ботове“) који аутоматизују задатке засноване на правилима, понављајуће задатке опонашајући људске интеракције са корисничким интерфејсима (нпр. копирање података из једне апликације у другу). Док се традиционални RPA ослања на структуриране податке и јасна правила, његово комбиновање са вештачком интелигенцијом (често називаном интелигентном аутоматизацијом или хипераутоматизацијом) значајно проширује његове могућности. Вештачка интелигенција омогућава RPA ботовима да обрађују неструктуриране податке (нпр. из имејлова или PDF-ова), доносе контекстуалне одлуке и уче из искуства. Примери примене могу се наћи у готово свакој области пословања

• Финансије: Аутоматизовано извештавање, усклађивање рачуна, откривање превара, обрада фактура.
• Људски ресурси: Увођење/искључивање запослених, обрада плата, управљање захтевима за одмор.
• Кориснички сервис: Аутоматизовано одговарање на стандардне упите путем четботова, прослеђивање сложених случајева, ажурирање података о клијентима.
• Ланац снабдевања и логистика: Управљање залихама, обрада поруџбина, оптимизација рута испоруке.
• Здравство: Обрада осигуравајућих захтева, заказивање прегледа, управљање подацима о пацијентима.
• Производња: Обрада поруџбина, контрола квалитета, управљање добављачима.

Табела потенцијала

Следећа табела приказује примере колико често се некоришћене функције аутоматизације додељују одређеним пословним процесима и које се предности могу постићи као резултат тога.

Додељивање некоришћених функција аутоматизације пословним процесима

Додељивање некоришћених функција аутоматизације пословним процесима – Слика: Xpert.Digital

У данашњем дигиталном пословном свету постоје бројне неискоришћене могућности аутоматизације које се могу стратешки доделити различитим пословним процесима како би се постигла значајна повећања ефикасности. Правила тока посла, као што су правила одобравања CRM-а за попусте, могу убрзати циклус продаје и осигурати доследност цена, користећи платформе попут Salesforce-а, Microsoft Dynamics 365 или SAP CRM-а. Платформе без кода/са ниским кодом, као што су Power Automate или AppSheet за извештаје о путним трошковима, смањују административне трошкове и омогућавају брже надокнаде трошкова кроз интеграцију са Microsoft 365, Google Workspace-ом, FlowForma-ом или Creatio-ом. Обрада фактура (IDP) заснована на вештачкој интелигенцији револуционише аутоматизовану обраду фактура и пријема, што резултира бржим плаћањима и мањим бројем грешака при уносу података – имплементира се у ERP системима као што су SAP и Oracle или специјализованим IDP алатима са RPA+AI компонентама. У области предиктивне аналитике, AI решења нуде предиктивна упозорења о одржавању за производне погоне, минимизирајући непланиране застоје и смањујући трошкове одржавања. Ово је подржано ERP/MES системима, IoT платформама и специјализованим AI решењима. Коначно, AI асистенти, агентска AI и RPA технологије као што су ChatGPT/Copilot за писање имејлова или RPA за управљање главним подацима побољшавају ефикасност комуникације и смањују грешке при уносу података. Ове технологије се могу имплементирати помоћу M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere или Blue Prism.

Анализа потенцијала аутоматизације открива да значајан део могућности већ лежи у алатима за које су компаније већ платиле (CRM, ERP, M365/Workspace). Примарни изазов често није стицање нових алата, већ активирање и коришћење постојећих, често моћних, али занемарених функционалности. Истовремено, демократизација аутоматизације путем алата без кода/са ниским потребама за кодом представља парадокс: иако може убрзати усвајање оснаживањем пословних корисника, она такође представља значајне ризике без адекватног управљања, безбедносних протокола и процесних стандарда [видети одељке III и VI]. Коначно, вештачка интелигенција делује као слој проширења: не само да ефикасније аутоматизује постојеће задатке, већ кроз обраду неструктурираних података, предвиђања и интелигентну помоћ омогућава потпуно нове облике аутоматизације и оптимизације процеса, што представља квалитативни скок у потенцијалу аутоматизације.

Интеграција независне и унакрсне AI платформе за све пословне потребе - Слика: Xpert.Digital

AI мењач правила игре: Најфлексибилнија AI платформа - Решења по мери која смањују трошкове, побољшавају ваше одлуке и повећавају ефикасност

Независна AI платформа: Интегрише све релевантне изворе података компаније

• Ова AI платформа интерагује са свим специфичним изворима података
  • Од SAP-а, Microsoft-а, Jira-е, Confluence-а, Salesforce-а, Zoom-а, Dropbox-а и многих других система за управљање подацима
• Брза интеграција вештачке интелигенције: Прилагођена решења за вештачку интелигенцију за предузећа за сате или дане, уместо месеци
• Флексибилна инфраструктура: базирана на облаку или хостинг у вашем сопственом дата центру (Немачка, Европа, слободан избор локације)

• Максимална безбедност података: његова употреба у адвокатским канцеларијама је непобитан доказ
• Примена у широком спектру извора података предузећа
• Избор сопствених или различитих AI модела (Немачка, ЕУ, САД, Кина)

Изазови које наша вештачка интелигенција решава

• Недостатак компатибилности конвенционалних вештачких интелигенција
• Заштита података и безбедно управљање осетљивим подацима
• Високи трошкови и сложеност индивидуалног развоја вештачке интелигенције
• Недостатак квалификованих стручњака за вештачку интелигенцију
• Интеграција вештачке интелигенције у постојеће ИТ системе

Више информација овде:

• Интеграција независне и међусобно повезане платформе за све пословне потребе засноване на вештачкој интелигенцији

Јачање поузданости процеса кроз проширене функције алата

Поред аутоматизације, дигитални алати и системи вештачке интелигенције често нуде неискоришћене могућности за повећање поузданости процеса. Активирање ових могућности је кључно за минимизирање ризика, обезбеђивање усклађености и јачање отпорности пословних процеса.

Коришћење напредних функција контроле приступа и идентитета

Модерне пословне апликације и платформе иду далеко даље од једноставног пријављивања лозинком, нудећи прецизне механизме контроле који често нису у потпуности конфигурисани или коришћени. Ово се односи на основне системе попут ERP и CRM, као и на пакете за сарадњу (M365, Google Workspace) и специјализоване системе за контролу приступа (ACS).

Контрола приступа заснована на улогама (RBAC)

Основни принцип је строга дефиниција и спровођење RBAC политика. Мора се осигурати да корисници могу приступити само подацима и функцијама које су неопходне за њихову специфичну улогу. Многи системи нуде алате за управљање овим улогама, али почетна конфигурација и текуће одржавање захтевају пажњу и стратешко планирање. Алати попут BetterCloud-а могу подржати управљање дозволама у cloud окружењима као што је Office 365.

Управљање животним циклусом идентитета

Критичан, али често занемарен, аспект безбедности је аутоматизација управљања корисницима, посебно депровизије. Када запослени напусте компанију или промене улоге, њихова права приступа морају бити брзо и потпуно опозвана. Интегрисани алати или платформе за управљање идентитетом могу аутоматизовати овај процес и минимизирати ризик од неовлашћеног приступа путем застарелих налога. Ово је област где су ручни процеси склони грешкама и могу оставити значајне безбедносне празнине.

Вишефакторска аутентификација (MFA) и приступ свестан контекста

Како вишеструка офтабилна аутентификација (MFA) постаје све стандарднија, многе платформе нуде побољшане, контекстуално свесне политике приступа. Оне могу ограничити приступ на основу фактора као што су локација корисника, стање уређаја или доба дана, чиме се пружа додатни слој безбедности. Биометријске методе верификације (отисак прста, препознавање лица) такође се могу интегрисати ради јачања верификације идентитета.

Специјализовани системи контроле приступа (ACS)

Наменски системи контроле приступа (ACS) се често користе за обезбеђивање физичких локација и критичне ИТ инфраструктуре. Ови системи нуде хардвер (нпр. читаче картица, контролере) и софтвер за управљање физичким и логичким приступом. Важни, али понекад занемарени, аспекти укључују скалабилност решења како би се пратио раст пословања и његову способност интеграције са другим безбедносним системима (нпр. видео надзор, алармни системи) за обједињено управљање безбедношћу.

У вези са овим:

• Вештачка интелигенција за SEO – SEO алати засновани на вештачкој интелигенцији и генеративна оптимизација претраживача (GEO): Свеобухватни развој, технологије и практични примери

Коришћење интегрисаних алата за усклађеност и праћење

Многе платформе укључују алате који могу помоћи у праћењу усклађености и активности, али ове алате је потребно активно користити и конфигурисати.

Управљање лиценцама за безбедност

Праћење коришћења лиценци не служи само контроли трошкова, већ је и кључни фактор безбедности. Неактивни кориснички налози или некоришћене лиценце представљају потенцијалне векторе напада. Идентификација и деактивација ових налога смањује површину напада. Специјализовани алати могу помоћи у управљању и оптимизацији лиценци.

Спречавање губитка података (DLP)

Платформе попут Microsoft 365 и Google Workspace имају DLP функције које могу да открију и блокирају ненамерно или злонамерно дељење осетљивих података (нпр. података о клијентима, финансијских информација, интелектуалне својине) путем е-поште или складишта у облаку. Међутим, ова правила морају бити посебно конфигурисана како би задовољила потребе и ризике компаније како би била ефикасна.

Ревизорски записи и извештавање

Употреба интегрисаних дневника ревизије је неопходна за праћење активности корисника, промена система и образаца приступа. Многи системи детаљно евидентирају ове догађаје, али дневници се морају редовно прегледати или, још боље, прослеђивати централним системима за управљање безбедносним информацијама и догађајима (SIEM) ради аутоматизоване анализе. Могућност праћења ових догађаја је од виталног значаја за усклађеност и форензичке истраге.

Функције усклађености

Алати могу имати посебне сертификате за усклађеност. Платформе за управљање као што су CoreView или AvePoint Cloud Governance помажу у спровођењу и праћењу политика усклађености у окружењима као што је Office 365.

Побољшања безбедности заснована на вештачкој интелигенцији

Вештачка интелигенција отвара нове могућности за проактивно откривање и одбрану од безбедносних претњи.

Детекција аномалија

Системи вештачке интелигенције могу да науче шта представља „нормално“ понашање у систему или мрежи и да открију одступања (аномалије) која би могла да указују на безбедносне инциденте. Конкретни случајеви употребе укључују:

• Откривање преваре: Идентификација необичних образаца трансакција (нпр. велики износи, необичне локације, велика учесталост).
• Детекција упада: Детекција сумњивог мрежног саобраћаја (нпр. крађа података, DDoS напади), сумњиви покушаји пријављивања или необично понашање корисника.
• Безбедност крајњих тачака: Откривање злонамерног софтвера или неовлашћених активности на рачунарима или мобилним уређајима.
• Побољшање IAM-а: Упозорења о сумњивим захтевима за приступ, неуобичајеним проширењима дозвола или угроженим налозима.

Обавештајни подаци и предвиђање претњи

Вештачка интелигенција може да анализира огромне количине података о претњама (претње) како би одредила приоритет релевантних ризика, идентификовала обрасце напада (ТТП – тактике, технике и процедуре), па чак и предвидела будуће нападе или проактивно идентификовала рањивости. Вештачка интелигенција се такође може користити за праћење дарк веба у потрази за украденим акредитивима или планираним нападима.

Аутоматизовани одговор на инциденте

Вештачка интелигенција може аутоматизовати почетне кораке за сузбијање безбедносног инцидента, као што је изоловање погођених система, блокирање злонамерних ИП адреса или онемогућавање угрожених налога, чиме се смањује време одзива.

Табела потенцијала

Следећа табела повезује често некоришћене безбедносне функције са специфичним ризицима које оне могу да реше.

Додела неискоришћених безбедносних функција ради смањења ризика

Додела неискоришћених безбедносних функција ради смањења ризика – Слика: Xpert.Digital

Додела неискоришћених безбедносних функција за ублажавање ризика обухвата различите функционалне категорије, чији се специфични примери и случајеви употребе могу размотрити за релевантне платформе и алате. У области контроле приступа, детаљна RBAC конфигурација помаже у спречавању неовлашћеног приступа или кршења података, што се може постићи, на пример, помоћу безбедносних подешавања M365/Azure AD, Google Workspace Admin или ERP/CRM. Поред ове мере, аутоматизовано одузимање дозвола такође игра кључну улогу у минимизирању трајних дозвола и повезаног инсајдерског ризика, често користећи IAM системе, интеграције HR система и M365 или Google Workspace решења.

У категорији усклађености и праћења, конфигурисана DLP правила штите од цурења осетљивих података, а подржавају их апликације као што су M365 Security & Compliance или Google Workspace Security Center. Активна анализа дневника ревизије такође игра кључну улогу у спречавању кршења усклађености и обезбеђивању праћења процеса. SIEM системи попут Splunk или QRadar, као и подаци дневника из M365 и Google Workspace-а, су вредни алати у том погледу.

У области безбедности вештачке интелигенције, откривање аномалија засновано на вештачкој интелигенцији током пријављивања користи се као мера против компромитовања налога и неовлашћеног приступа. Ово се постиже коришћењем специјализованих платформи за безбедност вештачке интелигенције или специфичних функција као што је Azure AD Identity Protection.

Анализа безбедносних карактеристика јасно показује да ефикасна безбедност процеса значајно зависи од исправне конфигурације и коришћења функција уграђених у стандардне пословне апликације (M365, Workspace, ERP, CRM). Недовољно коришћење ових функција директно доводи до безбедносних рањивости, без обзира на улагања у наменске безбедносне алате. Истовремено, аутоматизација утиче на безбедност у оба смера: може повећати безбедност (нпр. кроз аутоматско уклањање дозвола или закрпавање), али лоше обезбеђени алати за аутоматизацију (нпр. RPA ботови са прекомерним привилегијама, нерегулисане апликације са ниским кодом) могу сами постати рањивости. Ово наглашава потребу за директном интеграцијом безбедносних аспеката у стратегију аутоматизације. Коначно, ефикасност безбедносних алата заснованих на вештачкој интелигенцији (детекција аномалија, предвиђање претњи) фундаментално зависи од квалитета, потпуности и управљања основним подацима. Лош квалитет података неизбежно доводи до непоузданих резултата безбедности вештачке интелигенције (лажни аларми или пропуштене претње), што наглашава критичну улогу управљања подацима (видети Одељак VI).

Дијагноза јаза у коришћењу: Главне препреке и изазови

Да би се премостио јаз између потенцијала дигиталних алата и њихове стварне употребе, кључно је разумети основне препреке. Оне се могу грубо категорисати у људске, технолошке и организационе факторе.

Људски фактор: недостатак вештина, недостатак обуке и отпор

Недостаци у вештинама и обука

Недостатак дигиталних вештина и неадекватне могућности за обуку представљају једну од највећих препрека. Запосленима често недостаје знање о доступним функцијама или способност да их ефикасно користе. Скоро три четвртине радника се не осећају адекватно опремљеним за дигиталне вештине потребне на радном месту. Технологије вештачке интелигенције погоршавају овај проблем стрмијом кривом учења и потребом за специјализованом експертизом. Постојећи програми обуке су често недовољни, прекраткорочни и не пружају континуирану подршку у свакодневном раду.

Отпор променама

Страх од непознатог, забринутост због сигурности посла (посебно у контексту вештачке интелигенције и аутоматизације), невољност да се напусте устаљене рутине и недостатак вере у предности нових алата или процеса подстичу отпор. Ово се наводи као једна од главних препрека. Неадекватна комуникација од стране менаџмента често погоршава овај отпор.

Недостатак ангажовања корисника

Увођење нових алата без укључивања будућих корисника у процес избора или имплементације често доводи до лошег прилагођавања и слабог прихватања од стране корисника. Корисници морају бити јасно обавештени о сврси и образложењу („Зашто?“) промене. Фазе тестирања прихватања корисника (UAT) такође често не успевају да ухвате стварне потребе корисника ако нису пажљиво планиране и извршене.

Когнитивно преоптерећење и сложеност

Запослени се суочавају са све већим бројем апликација, што може довести до неефикасности и смањеног коришћења. Стално нови или промењени алати и функције отежавају прилагођавање. Сам софтвер може бити инхерентно сложен, неинтуитиван или лоше дизајниран, што омета усвајање.

Технолошке препреке: сложеност, проблеми интеграције и застарели системи

Сложеност алата

Сам софтвер може бити тежак за коришћење због прекомерне сложености, нелогичног корисничког интерфејса или лошег дизајна. Алати вештачке интелигенције уносе додатну техничку сложеност.

Изазови интеграције

Недостатак беспрекорне интеграције између различитих алата доводи до изолације података, поремећених радних процеса и фрустрације корисника. Интеграција вештачке интелигенције у постојеће системске пејзаже представља посебан изазов. Ослањање на интеграције трећих страна може увести додатне ризике. Иако су АПИ-ји кључни за интеграцију, они захтевају специфичну стручност и често недостају јединствени стандарди.

Застарели системи

Застарела ИТ инфраструктура и застареле апликације ометају усвајање модерних алата и успоравају иницијативе за дигиталну трансформацију. Миграција застарелих система је често сложена и скупа.

Проблеми са подацима

Лош квалитет података, ограничена доступност података и неадекватно управљање подацима су значајне препреке, посебно за пројекте вештачке интелигенције. Забринутост у вези са приватношћу и безбедношћу података такође представља значајне препреке за усвајање вештачке интелигенције.

Избор неодговарајућих алата

Избор алата који не одговарају стварним пословним захтевима или процесима, или избор неодговарајућег добављача, често доводи до неуспеха иницијативе.

Организациони фактори: Недостатак стратегије, недовољна подршка руководства и недостатак ресурса

Недостатак јасне визије и стратегије

Недостатак јасне стратегије дигиталне трансформације, нејасни циљеви или недовољна усклађеност са свеобухватним пословним циљевима често доводе до неуспеха иницијатива за дигитализацију. Многе компаније имају дигиталну стратегију на папиру, али је не спроводе. Посебно често недостаје специфична стратегија за вештачку интелигенцију.

Неадекватна подршка руководства

Недостатак посвећености, недовољна видљива подршка (спонзорство) и неадекватна подршка вишег менаџмента поткопавају напоре трансформације. Лидери можда не моделирају жељено понашање или можда сами немају довољно разумевања захтева.

Ограничења ресурса

Недостатак буџета, времена и особља – посебно квалификованих ИТ и стручњака за вештачку интелигенцију – представља значајну препреку.

Организациони силоси

Лоша комуникација и недостатак сарадње између различитих одељења или тимова ометају интегрисано коришћење алата и компликују свеобухватне процесе трансформације.

Недостатак мерења успеха

Тешкоће у дефинисању и праћењу кључних индикатора учинка (KPI) за мерење усвајања алата, побољшања ефикасности или повраћаја улагања отежавају оправдање инвестиција и управљање мерама побољшања.

Културни аспекти

Отпор променама је често дубоко укорењен у корпоративној култури. Недостатак културе иновација или недовољан начин размишљања заснован на подацима могу ометати усвајање вештачке интелигенције.

Табела потенцијала

Следећа табела сумира најчешће препреке за оптимално коришћење дигиталних и вештачке интелигенције алата.

Уобичајене препреке за коришћење дигиталних и вештачке интелигенције алата

Уобичајене препреке за коришћење дигиталних и вештачке интелигенције алата – Слика: Xpert.Digital

Уобичајене препреке за коришћење дигиталних и вештачких алата спадају у три главне категорије: људски фактор, технолошке препреке и организациони фактори. Што се тиче људског фактора, недостатак вештина и недовољна обука играју централну улогу, што може довести до ниске компетенције, усвајања и грешака. Штавише, отпор и страх од губитка посла спречавају прихватање и одлажу напредак. Технолошке препреке укључују сложеност и једноставност коришћења алата, што изазива фрустрацију и неефикасност, чиме отежава њихову употребу, као и недостатак интеграције са постојећим наслеђеним системима, што ствара силосе података и поремећаје процеса, ометајући ефикасност. На организационом нивоу, често недостају јасне стратегије, што доводи до погрешно усмерених напора и расипања ресурса. Слично томе, недостатак подршке лидерства може угрозити пројекте због недостатка ресурса и подршке. Коначно, ограничења ресурса, као што су недостатак времена, новца или особља, често доводе до кашњења пројеката, преоптерећења или чак напуштања иницијатива.

Анализа препрека открива да се оне ретко јављају изоловано, већ формирају сложен, међусобно повезан систем. На пример, недостатак подршке руководства често доводи до нејасне стратегије и недовољног финансирања мера обуке. Неадекватна обука, заузврат, погоршава недостатак вештина и повећава анксиозност и отпор. Сложени алати без адекватне обуке или управљања променама неизбежно доводе до слабог прихватања. Технолошки проблеми, попут недостатка интеграције, често су симптоми лошег планирања и недовољне међуодељењске сарадње. Стога је холистички приступ неопходан.

Основни разлог за ниску примену често лежи у дефициту „зашто“: Крајњи корисници, чије би понашање требало да се промени, не успевају јасно да комуницирају и демонстрирају конкретне користи и додатну вредност нових алата или процеса. Ако корисници не виде како нови алат поједностављује или побољшава њихов рад, недостаје им подстицај да уложе труд у учење, посебно ако старе рутине функционишу „довољно добро“.

Штавише, увођење вештачке интелигенције погоршава постојеће изазове у усвајању традиционалних дигиталних алата. Изазови у вештинама, отпору, интеграцији и стратегији су погоршани додатним слојевима сложености које уводи вештачка интелигенција (захтеви за подацима, етика, трошкови, специјализовани таленат). Компаније које се већ боре са основним дигиталним усвајањем ће имати још већу имплементацију вештачке интелигенције.

Искористите предности Xpert.Digital-овог опсежног, петоструког стручног знања у свеобухватном пакету услуга | Истраживање и развој, XR, односи с јавношћу и оптимизација дигиталне видљивости - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно

Стратегије за максимизирање вредности алата: Промовисање прихватања и компетентности

Превазилажење баријера и откључавање пуног потенцијала дигиталних алата захтева циљане стратегије које развијају вештине запослених и активно обликују и подржавају организационе промене.

Развој вештина: Модерна обука, преквалификација и континуирано учење

Превазилажење једнократних обука

Успешно коришћење алата захтева више од само почетних уводних сесија. Потребне су континуиране, прилике за учење специфичне за улогу и контекст, које расту заједно са софтвером и потребама корисника.

Тестирање прихватања корисника (UAT) као прилика за учење

Фаза UAT не треба да се посматра само као технички тест, већ и као рана прилика за обуку корисника, прикупљање повратних информација и неговање прихватања. Прави крајњи корисници треба да буду укључени рано и адекватно припремљени за своје задатке тестирања.

Ефикасне методе обуке

Комбинација различитих метода је често најефикаснија: структурирани курсеви, модули за самостално учење, приступи обуке тренера, менторство, добро одржаване базе знања и често постављана питања, као и контекстуална помоћ директно у апликацији (видети DAP-ове). У обуци за вештачку интелигенцију, посебно је важно не само научити руковање („Како?“) већ и бавити се фундаменталним разумевањем („Шта је/може ли вештачка интелигенција да уради? Шта не може да уради?“), етичким аспектима и ограничењима технологије.

Фокусирајте се на предности и ток рада

Обука треба да се фокусира на то како алати решавају специфичне проблеме са којима се корисници суочавају и како се могу смислено интегрисати у њихове свакодневне токове рада, уместо да се само набрајају функције.

Стратегија за развој компетенција

Компаније морају да се позабаве општим недостатком дигиталних вештина кроз циљане програме усавршавања и преквалификације.

У вези са овим:

• Вештачка интелигенција: Пут од изолованих решења до интегрисане дигиталне стратегије вештачке интелигенције, користећи Ото у е-трговини као пример

Управљање људском страном: Ефикасно управљање променама и комуникација

Интегришите управљање променама рано

Управљање променама треба планирати и спроводити паралелно са управљањем пројектима од самог почетка пројекта. Подаци из Prosci-ја показују да одлично управљање променама драматично повећава вероватноћу успеха пројекта.

Структурирани приступ (нпр. Prosci ADKAR)

Успостављени модели као што је ADKAR (Свест, Жеља, Знање, Способност, Поткрепљење) пружају оквир за систематско вођење појединаца кроз процес промене.

Јасна комуникациона стратегија

Свеобухватан план комуникације је неопходан. Требало би да пружа редовне, отворене и транспарентне информације путем различитих канала. Визија, циљеви, образложење, временски оквир и утицај на запослене морају бити јасно саопштени. Забринутости треба решавати проактивно. Идеално би било да комуникација потиче из поузданих извора (нпр. менаџера).

Минимизирајте поремећаје

Негативне утицаје на запослене треба предвидети и ублажити. То укључује обезбеђивање ресурса и подршке, као и јасноћу у вези са свим потенцијалним променама улога.

Конструктивно решавање отпора

Разлози за отпор морају се разумети. Циљ је трансформисати овај отпор у подршку кроз отворену комуникацију, укључивање оних који су погођени и истицање користи.

Обезбеђивање прихватања: Подршка лидера и оснаживање запослених

Активно и видљиво спонзорство

Кључна улога највишег менаџмента (C-suite) не може се преценити. Они морају активно покретати промене, комуницирати визију, обезбедити ресурсе и моделирати жељено понашање. Активно спонзорство је најважнији фактор успеха иницијатива за промене.

Шампиони оснажују

Такозвани Шампиони промена или Супер-корисници унутар тимова требало би да буду идентификовани и овлашћени да подржавају колеге, нуде неформалну обуку и делују као мултипликатори.

Ангажовање корисника и повратне информације

Заинтересоване стране, посебно крајњи корисници, морају бити укључене рано и континуирано. Повратне информације треба активно тражити и користити за побољшање.

Усмереност на корисника

Дизајн и имплементација нових алата и процеса морају бити доследно усмерени ка стварним потребама корисника и циљати на побољшање њиховог свакодневног рада.

Технолошка подршка: Улога платформи за дигитално усвајање (DAP)

Како функционишу DAP-ови

Дигиталне апликацијске платформе (DAP) су софтверска решења (нпр. Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe) која се надограђују преко постојећих апликација. Оне нуде контекстуална упутства, интерактивне водиче, помоћ и подршку за увођење директно у самом софтверу.

Предности

Дигиталне апликацијске платформе (DAP) могу убрзати увођење у систем, смањити време и трошкове обуке, смањити број захтева за подршку, повећати стручност апликација и пружити аналитику коришћења. Gartner предвиђа да ће 70% организација користити DAP до 2025. године.

Улога у управљању променама

DAP-ови могу послужити као тактички алат у управљању променама олакшавајући стицање знања и вештина (Знање, Способност у ADKAR моделу) и промовишући појачање кроз континуирану подршку.

Табела потенцијала

Следећа табела сумира најбоље праксе за промоцију прихватања и компетентности алата.

Најбоље праксе за промоцију прихватања алата и компетентности

Најбоље праксе за промоцију прихватања алата и компетентности – Слика: Xpert.Digital

Најбоље праксе за промоцију усвајања алата и компетенција обухватају неколико стратешких приступа. Када је у питању изградња компетенција, континуирана обука специфична за улогу је неопходна за унапређење вештина и неговање поверења. За управљање променама, препоручује се рано и интегрисано управљање променама како би се минимизирали отпор и неизвесност. Лидерство и оснаживање играју централну улогу, уз активно спонзорство извршне власти које обезбеђује неопходну подршку и ресурсе. Истовремено, ангажовање корисника путем повратних информација је кључно за промоцију релевантности и одговорности. На технолошком нивоу, имплементација платформи за дигитално усвајање (DAP) или помоћи у апликацији подржава пружање подршке на захтев и мерење ефикасности коришћења.

Анализа стратегија успеха открива да је промовисање усвајања алата континуирани процес, а не једнократни догађај. Захтева континуиране напоре у обуци, подршци, комуникацији и јачању, који се протежу далеко и након почетне имплементације. Лидерство се појављује као кључни фактор: активно, видљиво спонзорство од стране вишег менаџмента је константно најистакнутији фактор успеха за превазилажење отпора и вођење иницијатива за промене ка успеху. Без ове посвећености, други напори лако пропадају. Коначно, технологије попут DAP-ова могу подржати усвајање, али не могу заменити стратегију. Оне су вредни тактички алати за преношење знања и вештина, али најбоље функционишу када су уграђене у свеобухватну, добро испланирану стратегију управљања променама и обуке.

Постављање темеља: Кључни фактори успеха

Да би одрживо уградиле напредну употребу дигиталних алата и откључале њихов пуни потенцијал за аутоматизацију и безбедност, компаније морају да створе чврсту основу технолошке интеграције, квалитета података и организационе прилагодљивости.

Архитектура интеграције: Значај API-ја и беспрекорне повезаности

Разбијте силосе

Једна од највећих препрека ефикасним, аутоматизованим процесима су организациони и технолошки силоси. Недостатак интеграције између система доводи до ручног преноса података, редундантности и неефикасности. Добро осмишљена стратегија интеграције је стога неопходна како би се омогућио беспрекоран проток података и постигла аутоматизација процеса од почетка до краја.

Улога API-ја

Апликациони програмски интерфејси (API) су технолошки мостови који омогућавају различитим софтверским системима да међусобно комуницирају и аутоматски размењују податке. Добро документовани, безбедни, поуздани и стандардизовани API-ји су кључни за успешну интеграцију.

Предности интеграције

Успешна интеграција нуди бројне предности: Подаци се синхронизују преко системских граница у реалном времену, побољшавајући квалитет података и конзистентност. Проширује могућности за аутоматизацију радног процеса, на пример, повезивањем CRM, ERP и система за аутоматизацију маркетинга. На крају крајева, обједињена база података омогућава доношење информисанијих пословних одлука.

Стратегија интеграције

Компанијама је потребан стратешки приступ интеграцији. То укључује пажљив избор правих API-ја, узимајући у обзир факторе као што су трошкови, скалабилност, безбедност и подршка добављача, и потенцијално коришћење интеграционих платформи (iPaaS) или специфичних алата попут SAP Integration Suite-а или ApiX-Drive-а за поједностављивање управљања интерфејсом. Успех интеграционих напора често се може директно мерити побољшањима метрика аутоматизације као што су смањење времена циклуса и минимизирање грешака.

Подаци као гориво: Обезбеђивање квалитета података и управљање за вештачку интелигенцију и аутоматизацију

Подаци су фундаментални

Подаци су крвоток вештачке интелигенције и темељ сваке ефикасне аутоматизације. Лош квалитет података неизбежно доводи до лоших резултата – принцип „смеће унутра, смеће напоље“ овде се посебно снажно примењује.

Дефиниција управљања подацима

Управљање подацима односи се на свеобухватни оквир – који се састоји од смерница, стандарда, процеса и улога – за управљање подацима. Његов циљ је да обезбеди доступност, употребљивост, интегритет и безбедност података у целој организацији.

Значај за вештачку интелигенцију/аутоматизацију

Висококвалитетни, добро управљани подаци су неопходни за:

• Поуздани модели вештачке интелигенције: смањење пристрасности, побољшање тачности и изградња поверења у резултате.
• Ефикасна аутоматизација: Осигуравање да су аутоматизовани процеси засновани на тачним подацима и да функционишу како је предвиђено.
• Усклађеност: Поштовање законских прописа (нпр. GDPR, CCPA).
• Безбедност: Заштита осетљивих података који се користе за обуку вештачке интелигенције или у аутоматизованим токовима рада.

Кључне праксе управљања

Кључне праксе укључују дефинисање стандарда квалитета података, њихово континуирано праћење и успостављање процеса чишћења података. Подједнако важни су управљање метаподацима (често подржано каталозима података), јасна правила контроле приступа, управљање животним циклусом података, дефинисање јасних одговорности (власништво/старатељство над подацима), праћење порекла и извора података, централизовано управљање политикама и обезбеђивање етичког коришћења података.

Вештачка интелигенција за управљање подацима

Занимљиво је да се сама вештачка интелигенција може користити за побољшање квалитета података и управљања, на пример аутоматизацијом чишћења података, валидације, праћења и провера усклађености.

Обезбеђивање одрживости: Учвршћивање управљања променама у организацији

Промена као трајно стање

Дигитална трансформација и увођење нових алата нису завршени пројекти, већ континуирани процес. Стога је компанијама потребан трајно успостављен капацитет за управљање променама.

Развијање унутрашње зрелости

Организације би требало да процене сопствену зрелост у области управљања променама и да је даље развијају на циљани начин. То укључује изградњу компетенција, успостављање стандардизованих процеса и неговање културе која прихвата промене.

Интегришите управљање променама

Принципи управљања променама треба да буду чврсто интегрисани у свакодневно пословање, методологије управљања пројектима и праксе лидерства.

Повратне петље и адаптација

Кључно је успоставити континуиране повратне информације како би се пратило усвајање, рано идентификовали нови изазови и прилагодиле стратегије током времена. Успех треба мерити и пратити коришћењем дефинисаних метрика.

Анализа фактора успеха открива фундаментални троугао: Успешна, напредна употреба дигиталних и вештачке интелигенције алата заснива се на три међусобно зависна стуба: интеграцији, управљању подацима и управљању променама. Слабости у једној области поткопавају стабилност других. Напредна аутоматизација (Одељак II) често захтева проток података између система, што захтева робусну интеграцију. Ефикасност вештачке интелигенције (Одељци II и III) критично зависи од поузданих, добро управљаних података. Имплементација ових техничких решења и њихово успешно усвајање од стране корисника, заузврат, захтева снажно управљање променама.

Посебно са све већом употребом вештачке интелигенције, управљање подацима је неопходан фактор за изградњу поверења. Природа „црне кутије“ многих система вештачке интелигенције и њихово ослањање на огромне скупове података стварају значајне ризике (пристрасност, кршење података, грешке) ако се подаци не управљају пажљиво. Робусно управљање подацима је стога неопходно за ублажавање ових ризика и стицање поверења корисника и заинтересованих страна, што је неопходно за прихватање и коришћење процеса и увида заснованих на вештачкој интелигенцији.

На крају крајева, способност промена се развија у конкурентску предност. Организације које развијају зреле, чврсто успостављене способности управљања променама су боље опремљене да се континуирано прилагођавају технолошком напретку и извлаче одрживу вредност из својих дигиталних инвестиција. Оне могу брже и ефикасније да усвоје нове алате, функције и процесе од конкурената који не успевају због препрека усвајања описаних у Одељку IV.

У вези са овим:

• Интеграција независне и међусобно повезане платформе за све пословне потребе засноване на вештачкој интелигенцији

Потенцијал дигиталних алата: Како компаније могу максимизирати аутоматизацију и безбедност

Анализа је показала да, упркос високој стопи усвајања дигиталних алата у немачким компанијама, значајан потенцијал за аутоматизацију и поузданост процеса остаје неискоришћен. Често помињана ниска стопа искоришћења од 30-50% вероватно се односи на напредне функције, чија активација обећава значајно повећање ефикасности и смањење ризика. Препреке за ово су вишеструке и укључују људске факторе као што су недостаци вештина и отпор променама, технолошке препреке као што су сложеност и проблеми интеграције, и организационе недостатке као што су недостатак стратегија и недовољна подршка руководства.

Да би се премостио овај јаз и остварила пуна вредност дигиталних инвестиција, укључујући вештачку интелигенцију, потребан је стратешки, холистички приступ. Ово мора да комбинује развој вештина запослених, професионално управљање променама и снажно лидерство са стварањем техничких и темеља везаних за податке (интеграција, управљање подацима).

Препоруке за менаџере

1. Мандат за анализу коришћења: Наручити формалну процену како се кључни дигитални и вештачки алати заправо користе у поређењу са њиховим потенцијалом. Фокус треба да буде на аутоматизацији и безбедносним функцијама. Користите аналитичке алате или DAP-ове за прикупљање података где је то могуће.
2. Дајте приоритет активацији функција пре нових аквизиција: Прво се фокусирајте на максимизирање вредности постојећих платформи кроз циљану обуку, прилагођавање процеса и конфигурацију некоришћених функција пре него што извршите даља улагања у нове алате.
3. Успоставити управљање променама као стратешки приоритет: Улагати у изградњу интерних капацитета за управљање променама и интегрисати их у све дигиталне иницијативе од самог почетка. Обезбедити активно, видљиво спонзорство од стране вишег менаџмента за значајне промене.
4. Имплементирајте програме континуираног учења и подршке: Идите даље од једнократних сесија обуке и успоставите континуиране путеве учења специфичне за улогу. Подржите их DAP-овима (Профилима области података) где је то прикладно и фокусирајте се на примену у радном току и конкретне користи.
5. Успоставити робусно управљање подацима (посебно за вештачку интелигенцију): Имплементирати јасан оквир за управљање подацима са дефинисаним улогама, смерницама и стандардима квалитета као предуслов за поуздано и етичко скалирање иницијатива за вештачку интелигенцију.
6. Развити стратешку мапу пута за интеграцију: Инвестирати у јасну API стратегију и потенцијално у интеграционе платформе како би се разбили силоси података и омогућио беспрекоран проток података који је кључан за аутоматизацију.
7. Промовисати културу повратних информација и оснаживања корисника: Креирати механизме за континуиране повратне информације корисника и укључити кориснике рано у процес процене потреба и тестирања решења (применити најбоље праксе за UAT).
8. Мерите оно што је важно: Дефинишите јасне кључне индикаторе учинка (KPI) за коришћење алата, повећање ефикасности процеса, побољшања безбедности и компетентност и задовољство корисника како бисте пратили напредак и демонстрирали повраћај улагања.

Доследном применом ових препорука, компаније могу смањити јаз између потенцијала својих дигиталних алата и њихове стварне употребе, чиме ће постићи значајан напредак у аутоматизацији процеса и јачању своје безбедности.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или преусмеравање стратегије вештачке интелигенције

☑️ Пионирски развој пословања

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме испод или ме једноставно позовите на +49 89 89 674 804 (Минхен) .

Радујем се нашем заједничком пројекту.

Xpert.Digital је центар за индустрију фокусиран на дигитализацију, машинство, логистику/интралогистику и фотонапонске системе.

Са нашим решењем за развој пословања од 360°, пружамо подршку реномираним компанијама, од нових пословања до постпродајних услуга.

Тржишна интелигенција, маркетиншки маркетинг, маркетиншка аутоматизација, развој садржаја, односи с јавношћу, мејлинг кампање, персонализоване друштвене мреже и неговање потенцијалних клијената су део наших дигиталних алата.

Више информација можете пронаћи на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus