Невидљиви паралелни свет сенчене ИТ и сенчене вештачке интелигенције у немачкој индустрији

Невидљива Ексел економија: Како сивена ИТ заправо контролише немачке компаније

Од Ексел макроа до темпиране бомбе са вештачком интелигенцијом: Пузајући губитак контроле у ​​немачким малим и средњим предузећима

У скоро свакој немачкој индустријској компанији, невидљива темпирана бомба откуцава: ИТ у сенци. Пошто су званични ИТ процеси често превише крути, преспори или хронично недовољно финансирани, мотивисани стручњаци узимају ствар у своје руке. Они граде сложене Ексел макрое, конструишу сопствене базе података или тајно користе генеративне алате за вештачку интелигенцију попут ChatGPT-а за управљање својим свакодневним послом. Оно што на први поглед делује као прагматично решење и често одржава компанију у функцији, у стварности крије огромне ризике. Са строгим прописима новог Закона ЕУ о вештачкој интелигенцији и претњом казни GDPR-а које износе милионе, ово неконтролисано ширење постаје егзистенцијална претња. Али строге ИТ забране су погрешан приступ. Завирите иза кулиса ове тајне дигитализације и откријте зашто су „побуњеници“ из специјализованих одељења заправо ваши најбољи извиђачи за иновације – и како можете каналисати ову драгоцену енергију у безбедну, регулисану и високо продуктивну будућност кроз концепте попут „Управљане вештачке интелигенције“ и „Развоја грађана“.

Када се најпаметнија решења појављују у тајности, а највећи ризик није технологија, већ тишина која је окружује

У скоро свакој индустријској компанији постоји паралелни дигитални свет који се не појављује ни у једном ИТ инвентару, није забележен ни у једној организационој шеми, а ипак одржава операције у току. То су самостално изграђени Excel макрои у набавци, импровизоване Access базе података у осигурању квалитета и ручно писани Python скриптови у логистици. Њих није развило, документовало нити одобрило ИТ одељење. Па ипак, често функционишу боље од званичних система. Оно што на први поглед изгледа као проблем управљања, након детаљнијег прегледа открива фундаменталну слабост у начину на који немачке компаније организују своју дигитализацију. Овај феномен није маргинално питање. То је структурна карактеристика немачког индустријског пејзажа која је достигла потпуно нову димензију са порастом генеративне вештачке интелигенције. Питање више није да ли компаније треба да се позабаве овим, већ колико брзо могу да реагују пре него што ситуација постане неконтролисана.

Скривена Ексел економија као одраз неуспеле дигитализације

ИТ технологије у сенци у немачким компанијама нису нова појава, али се њихов утицај систематски потцењује. Према аналитичкој фирми Гартнер, преко 40 процената запослених у компанијама већ користи технологије којима не управљају њихова ИТ одељења. Очекује се да ће ова бројка порасти на 75 процената до 2027. године. Иза ових бројки крије се екосистем самостално изграђених решења чија ће сложеност и распрострањеност вероватно изненадити већину ИТ менаџера.

Ово откриће је подједнако уобичајено колико и отрежњујуће у индустријској пракси. У контроли производње постоје табле за планирање засноване на Екселу које су првобитно биле замишљене само као привремено решење, али сада годинама контролишу планирање производње целих одељења. У набавци, самостално написани макрои упоређују време испоруке из различитих извора јер ERP систем не нуди ову функцију са потребном прецизношћу. У логистици, алат направљен по мери прати бројеве пошиљки јер званични интерфејс ка шпедитеру никада није правилно имплементиран. У управљању квалитетом користе се Access базе података које мапирају регулаторно релевантне процесе, а да ИТ одељење тога није свесно.

Разлози за то су вишеструки, али се образац понавља: ​​специјализована одељења су под временским притиском, ИТ одељење нема ни буџет ни капацитет за наизглед мање захтеве, а постојећи системи компаније су превише крути или преспори да би се прилагодили. У овом јазу између оперативних потреба и институционалне реакције, настаје паралелни свет, који стварају сами запослени, који свакодневно доживљавају проблем за својим столовима.

Немачка мала и средња предузећа су посебно погођена овим. У компанијама са 10 до 200 запослених, ИТ одељења су често мала, често се састоје од само једног администратора са скраћеним радним временом или екстерног пружаоца услуга који је првенствено одговоран за свакодневне операције. Када су званични процеси преспори или недостају одговарајућа решења, тимови се организују. А ИТ у тајности тихо расте заједно са њима.

Невидљиви мотор иновација у ходнику

Оно што чини сенчене ИТ системе тако парадоксалним јесте чињеница да су истовремено симптом проблема и израз вештина решавања проблема. Запослени који граде ове импровизоване алате нису бунтовници. Они су високо мотивисани професионалци који добро познају своје процесе и надокнађују недостатке званичних система сопственом иницијативом. Они не делују из злобе, већ из прагматичне мотивације.

Ово запажање има стратешку димензију коју многе компаније превиђају. Shadow IT открива са хируршком прецизношћу где лежи прави потенцијал аутоматизације. Ако запослени у набавци напише макро који аутоматски упоређује бројеве поруџбина, то је зато што је овај процес очигледно превише сложен, склон грешкама и дуготрајан да би се обављао ручно. Ако неко у планирању производње креира сопствену таблу за планирање у Екселу, то је јасан сигнал да званични систем планирања не испуњава оперативне захтеве.

У индустријској пракси, исте области се стално појављују тамо где се јављају „shadow IT“-ови: набавка и поређење добављача, планирање производње и припрема рада, логистика и праћење пошиљки, управљање квалитетом и документација, као и извештавање и припрема података за управљање. Сва ова подручја имају заједничко то што се налазе на граници између свакодневних операција и постојећих ИТ система, где је јаз између онога што је потребно и онога што је доступно највећи.

Компаније попут Боша препознале су овај феномен и стратешки су се позабавиле њим. Технолошка група је приметила да појединачне пословне јединице, фрустриране дугим временима чекања од централног ИТ-а, развијају апликације самостално. ИТ је редовно прибегавао импровизованим решењима, укључујући огромне Ексел датотеке пуне макроа без икакве структуре одржавања. Одговор није био забрана, већ увођење платформе са ниским кодом која је пословним јединицама дала аутономију, а истовремено обезбедила централно управљање. За четири године, ово је резултирало са преко 500 продуктивних апликација са више од 400 активних програмера и 24.000 крајњих корисника.

Ризик од усамљених носилаца знања

Колико год продуктивни били ови креатори решења у шанци, они стварају системски ризик познат у литератури о менаџменту као фактор аутобуса. Овај термин описује број људи који би могли бити одсутни пре него што се критични процес заустави. За многа решења у шанци, овај фактор је један. Једна особа је направила алат, једна особа га разуме, једна особа може да га одржава. Ако та особа напусти компанију, оде на одмор или се разболи, пола одељења остаје да буљи у празан екран.

Овај ризик није хипотетички. Последице су редовно видљиве у пракси. Производна компанија која је снабдевала фармацеутску индустрију изградила је цео свој систем управљања квалитетом користећи Ексел и Ацесс. Систем је функционисао годинама, континуирано се развијао и прилагођавао регулаторним захтевима. Када је одговорни запослени напустио компанију, систем је наставио да се користи, али током миграције рачунара, део Ацесс базе података је оштећен, а подаци су изгубљени. Даљи развој је био немогућ јер нико није разумео структуру система. За компанију која подлеже регулаторним захтевима, ово је потенцијално егзистенцијална претња.

Недостатак документације, контроле верзија и структурираних процеса предаје претвара свако ИТ решење у „shadow“ режим, темпирану бомбу. Неконтролисано ширење верзија доводи до необјашњивих грешака у месечним извештајима, недостајући потписи и дневници промена стварају ризике ревизије, а ослањање на појединачне путање и конфигурације чини сваку миграцију авантуром. Све се ово дешава испод радара званичне ИТ управе, која често није свесна постојања ових система.

Тихи покретач трошкова у сенци

Финансијски утицај „shadow IT“ система је значајан, чак и ако се ретко појављује као посебна ставка у билансу стања. Директни трошкови укључују дуплиране лиценце, неефикасне процесе и губитак података. Индиректни трошкови настају због безбедносних инцидената, који, према подацима IBM-а, у просеку износе 4,45 милиона долара по кршењу података. Казне за GDPR могу достићи и до четири процента годишњег прихода, а губици продуктивности због различитих, некомпатибилних система временом се сабирају у значајне износе.

У Немачкој, органи за заштиту података су последњих година све чешће изрицали високе казне. Казне у милионима више нису неуобичајене када се лични подаци обрађују без довољног правног основа или су неадекватно заштићени. Решења за информационе технологије у шанци (shadow IT), која чувају осетљиве податке у неконтролисаним Ексел датотекама или приватном складишту у облаку, посебно су рањива на кршење Опште уредбе о заштити података (GDPR).

Приближно 70 процената организација је доживело безбедносне инциденте директно повезане са неовлашћеном технологијом. Употреба „shadow IT“ система повећана је за 59 процената од широког усвајања рада на даљину, а 54 процента ИТ тимова описује своје организације као знатно рањивије на кршење безбедности података него раније. Скоро половина свих сајбер напада сада је повезана са „shadow IT“ системом, а просечни трошкови санирања ових кршења прелазе 4,2 милиона долара.

Међутим, трошкови не настају само због безбедносних инцидената. Ако ИТ одељења немају преглед стварног ИТ окружења, долази до вишкова, некомпатибилности и постепеног пада квалитета података. Свако „шарено“ ИТ решење које чува податке у свом сопственом силосу поткопава способност компаније да доноси информисане одлуке на основу доследних информација.

Од Ексел макроа до вештачке интелигенције у сенци: Нова димензија губитка контроле

Оно што је већ био озбиљан проблем са традиционалним ИТ решењима у сенци достигло је потпуно нови ниво појавом генеративних вештачких интелигенција (AI). AI у сенци, што значи неовлашћено коришћење AI апликација од стране запослених без знања или надзора ИТ одељења, шири се брзином која је алармантна чак и за искусне ИТ менаџере.

Подаци за Немачку су јасни. Репрезентативно истраживање компаније Битком, спроведено међу 604 компаније са 20 или више запослених, показује да је у осам процената компанија приватна употреба вештачке интелигенције у професионалне сврхе већ широко распрострањена, што је двоструко више него претходне године. Седамнаест процената има изоловане случајеве, а додатних 17 процената сумња на њену употребу, али не може то да докаже. Удео компанија које категорички искључују „скрину“ вештачку интелигенцију пао је са 37 на 29 процената. Компанија Software AG је у својој студији открила да преко половине свих радника знања у САД, Великој Британији и Немачкој користи алате вештачке интелигенције које нису обезбедиле њихове компаније. Седамдесет пет процената већ користи вештачку интелигенцију, а студија предвиђа да ће се ова бројка попети на 90 процената.

Ситуација је посебно критична у јавном сектору. Анкета коју је наручио Мајкрософт, а спровела компанија Civey, открила је да на савезном нивоу скоро половина свих запослених у политици и администрацији (45 одсто) користи алате вештачке интелигенције које њихова сопствена организација није прегледала и сматрала безбедним. На општинском нивоу, ова бројка је 36 одсто, а на државном нивоу 19 одсто.

Разлика између традиционалне информационе технологије у сенци и вештачке интелигенције у сенци лежи у природи ризика. Док Ексел табела постоји локално на рачунару, коришћење екстерних вештачких интелигенција значи да подаци компаније теку у системе трећих страна. Када контролор користи Ексел Копилот за поверљиве прогнозе, када маркетиншки одељак унесе рекламни текст који садржи поверљиве информације о производу у ChatGPT или када програмери унесу власнички код у GitHub Копилот, осетљиви подаци компаније напуштају контролисано окружење. Подаци се могу користити за обуку вештачких интелигенција и потенцијално су неповратни. Количина података компаније која мигрира у јавне вештачке интелигенције повећала се за 485 процената у року од годину дана. Деведесет процената ИТ менаџера страхује од инцидената у вези са приватношћу података или безбедношћу због ове неконтролисане употребе.

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Управљана AI платформа

Регулаторно минско поље: Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији и GDPR као двоструки терет

Регулаторни оквир додатно погоршава озбиљност вештачке интелигенције у сенци. Законом ЕУ о вештачкој интелигенцији, Европска унија је створила свој први обавезујући правни оквир за вештачку интелигенцију, који је на снази од августа 2024. године. Од фебруара 2025. године, одређене праксе вештачке интелигенције су забрањене, укључујући биометријску категоризацију засновану на осетљивим карактеристикама и препознавање емоција на радном месту. Од августа 2026. године, већина правила за системе вештачке интелигенције високог ризика постаће обавезна, укључујући свеобухватне захтеве за управљање ризицима, транспарентност и људски надзор.

Ово представља двоструки изазов за компаније. С једне стране, морају да се придржавају захтева GDPR-а приликом руковања личним подацима, који се редовно крше када се алати вештачке интелигенције користе без одговарајућег надзора. С друге стране, морају да обезбеде да сви системи вештачке интелигенције који се користе у компанији буду у складу са Законом о вештачкој интелигенцији. Ако запослени користе алате вештачке интелигенције чије постојање ИТ одељење није ни свесно, употреба у складу са прописима је, по дефиницији, немогућа.

Обавезни захтев за компетенцијом за вештачку интелигенцију унутар компанија, који је на снази од фебруара 2025. године, додатно погоршава ситуацију. Компаније морају да покажу да су запослени који користе вештачку интелигенцију одговарајуће обучени. Ова обука, наравно, недостаје у случају „shadow“ вештачке интелигенције. Закон ЕУ о вештачкој интелигенцији такође захтева инвентар вештачке интелигенције свих система који се користе у компанији. „Shadow“ вештачка интелигенција чини овај инвентар фарсом.

Истовремено, само 23 одсто немачких компанија је успоставило правила за коришћење алата вештачке интелигенције, иако ова бројка представља значајно повећање у односу на 15 одсто прошле године. Додатних 31 одсто планира да то учини. Међутим, 16 одсто намерава да настави да се уздржава од њихове употребе, а 24 одсто још увек није решило ово питање. У свету где регулаторни захтеви експоненцијално расту, ова пасивност је опасна игра.

Јаз у вештинама као катализатор сиве економије

Разлози за ширење „shadow IT“ и „shadow AI“ нису искључиво последица инерције ИТ одељења. Они су дубоко укорењени у структурним недостацима немачке дигитализације. Студија о вештачкој интелигенцији из 2025. године приказује отрежњујућу слику: 68% анкетираних средњих компанија нема добро развијену стратегију за вештачку интелигенцију. 82% пријављује огроман недостатак вештина у области вештачке интелигенције, док само 21% има структурирани програм обуке за вештачку интелигенцију. 76% се бори са недовољним квалитетом података и изолацијом података између система, а 83% нема свеобухватну стратегију за податке.

МекКинзи потврђује ове налазе на ширем нивоу. Само 28 одсто испитаника у Немачкој наводи да редовно користи вештачку интелигенцију, у поређењу са 76 одсто у САД. 33 одсто запослених нема потребне вештине за своју тренутну улогу, а 44 одсто запослених није посветило ниједан дан обуци или стручном усавршавању у прошлој години. Потражња за вештинама вештачке интелигенције се седам пута повећала за две године и сада се сматра најбрже растућом вештином.

Овај јаз у вештинама ствара зачарани круг. Пошто су званичне структуре превише споре, запослени помажу сами себи. Пошто помажу сами себи, нема довољно притиска на организацију да пружи званична решења. Пошто се не развијају званична решења, „shadow IT“ наставља да расте. Студија KfW-а о дигитализацији у малим и средњим предузећима показује да, иако је 35 процената компанија имплементирало пројекте дигитализације у року од три године – што је повећање од једне трећине – овај напредак је изузетно неравномерно распоређен. Пружаоци услуга заснованих на знању, међународно оперативне компаније и покретачи истраживања и развоја улажу велика средства, док мала и регионално оперативна предузећа заостају. Јаз у дигитализацији се шири, и управо у том јазу „shadow IT“ напредује.

Дигитална зависност као фундаментални структурни проблем

Проблем „сивих“ ИТ технологија и „сивих“ вештачких интелигенција је уткано у шири контекст дигиталне зависности која погађа целу немачку економију. Према студији Биткома, 89 одсто компанија које увозе дигиталну робу или услуге зависе од њих, а 51 одсто је у великој мери зависно. Деведесет пет одсто наводи да би могли да опстану само кратко време ако би се увоз дигиталних услуга или технологија зауставио. Више од 80 одсто компанија се осећа зависним од неевропских добављача у најмање једној технолошкој области, посебно у софтверу, хардверу, инфраструктури и генеративној вештачкој интелигенцији.

Ова зависност утиче на проблем „скриве ИТ“ технологије на два нивоа. Прво, запослени претежно користе сервисе са седиштем у САД, попут ChatGPT-а, Google Gemini-ја или Microsoft Copilot-а, за неконтролисано коришћење вештачке интелигенције, што повећава проток података ка јурисдикцијама ван Европе. Друго, недостају европске алтернативе које би омогућиле компанијама да својим запосленима обезбеде алате за вештачку интелигенцију који су у складу са прописима о заштити података. Компаније су оцениле мере немачке владе за повећање дигиталног суверенитета оценом 5,1 (на скали где је 1 најбоља, а 6 најгора). 55% очекује да ће се ова зависност даље повећавати у наредних пет година.

За индустријске компаније, то значи да је одлука између вештачке интелигенције у сенци и управљане вештачке интелигенције такође питање технолошког суверенитета. Они који не обезбеде својим запосленима контролисане алате вештачке интелигенције ризикују да поверљиви подаци компаније и купаца доспеју у руке добављача чије се праксе заштите података и геополитичке везе све више испитују.

Управљана вештачка интелигенција као стратешки одговор на анархију у сенци

Повратите контролу без гушења креативности својих тимова

Решење проблема сенчених ИТ технологија и сенчених вештачких интелигенција не лежи у забранама. Сваки покушај да се спречи употреба неовлашћених алата путем забране осуђен је на неуспех јер се не бави узроком проблема. Запослени не користе ове алате из ината, већ зато што решавају стварне проблеме. Кључ лежи у концепту који се све више помиње под термином Управљана вештачка интелигенција, а који се заснива на идеји усмеравања иновативне енергије радне снаге уместо њеног сузбијања.

Управљана вештачка интелигенција представља систематски приступ где се решења вештачке интелигенције не имплементирају као монолитни, велики пројекти, већ се пружају као модуларни, контролисани алати који се могу директно применити на месту употребе. Кључна разлика у односу на решења у сенци лежи у управљању: решења су одобрена, документована, у складу са GDPR-ом и интегрисана у постојећу ИТ архитектуру, без жртвовања агилности и близине проблему који чине решења у сенци тако ефикасним.

Овај приступ нуди неколико предности истовремено. Прво, стручност у решавању проблема остаје тамо где јој је место: у одељењима која најбоље разумеју потребе. Уместо да захтеви лутају кроз бескрајне каскаде састанака и системе за издавање карата док коначно не стигну до екстерног програмера који никада није видео стварни процес, решења се развијају директно на радном месту. Друго, безбедносни ризици и ризици усклађености се систематски решавају јер се сви алати централно управљају и прате. Треће, знање о решењима је документовано и институционализовано, повећавајући фактор „аутобуса“ са један на робуснију основу.

Компаније које улажу у аутоматизацију и управљану вештачку интелигенцију виде просечно смањење оперативних трошкова од 22 процента. Повраћај инвестиције за роботску аутоматизацију процеса може достићи 30 до 200 процената само у првој години. Компаније које систематски оптимизују квалитет својих података пријављују побољшање тачностиsegenза 34,8 процената и брже рано откривање финансијских аномалија за 41,2 процента.

Грађанин програмер: Формализација неформалног генија

Концепт грађанских програмера допуњује приступ управљане вештачке интелигенције на нивоу особља. Грађански програмери нису обучени програмери софтвера, већ стручњаци из различитих пословних области који креирају сопствена дигитална решења користећи једноставне платформе са ниским кодом и без кода. Они су у суштини формализовани наследници ИТ мајстора у сенци, осим што се њихов рад сада одвија на одобреним платформама, документован је и интегрисан у ИТ управљање компаније.

Тржиште платформи са ниским и непотпуним кодом одражава динамику овог развоја. Од 21,8 милијарди долара у 2022. години, пројектовано је да ће порасти на процењених 187 милијарди долара до 2030. године. Гартнер предвиђа да ће до 2026. године најмање 80 процената корисника са ниским кодом долазити из пословних одељења, тј. изван традиционалне ИТ организације. Већ данас, преко 70 процената компанија користи технологије са ниским или непотпуним кодом за развој нових апликација.

Кључна предност овог модела лежи у демократизацији развоја софтвера уз очување управљања. Пословна одељења добијају аутономију да брзо реагују на оперативне захтеве, док ИТ одељење контролише платформу, безбедносне политике и интеграцију података. Компаније могу остварити значајне користи: трошкови развоја смањују се и до 60 процената, а време потребно за пласман на тржиште скраћује се за 50 до 90 процената.

Приступ грађанског програмера такође се бави недостатком ИТ вештина, што посебно тешко погађа многе средње компаније. Уместо да траже програмере на већ исцрпљеном тржишту рада, компаније оснажују своје постојеће стручњаке да сами дизајнирају дигиталне алате. Крива учења је драстично смањена, а резултати су често ближи стварним потребама него код екстерно развијених решења.

Економски прорачун: Колико заправо кошта нечињење

Трошкови неактивности сада се могу прилично прецизно квантификовати. С једне стране, постоје директни губици од „shadow IT“ система: безбедносни инциденти који коштају у просеку 4,45 милиона долара по кршењу, казне за неусклађеност које могу достићи и до четири процента годишњег прихода и губици продуктивности због фрагментираних података. С друге стране, постоје и трошкови прилике: компаније које систематски користе вештачку интелигенцију постижу повећање продуктивности од 18 до 35 процената. Водеће компаније показују 2,4 пута већу продуктивност од оних које заостају.

Економске користи од управљане вештачке интелигенције већ су документоване у индустријској пракси. Компаније пријављују бољу расподелу ресурса за 5,7 одсто и смањење трошкова за 8,3 одсто кроз систематску оптимизацију података. Предиктивно одржавање засновано на интегрисаним системима вештачке интелигенције драстично смањује непланиране застоје, а контрола квалитета коју подржава вештачка интелигенција коришћењем рачунарског вида гарантује конзистентан квалитет у свим сменама и производним циклусима. У ланцу снабдевања, вештачка интелигенција омогућава прецизније прогнозе потражње, узимајући у обзир сезонске флуктуације, тржишне трендове и спољне факторе који су недостижни традиционалним методама.

Насупрот томе, WirtschaftsWoche извештава да су многа немачка мала и средња предузећа потрошила знатно мање на примене вештачке интелигенције у 2025. години него у претходној години. Ниво дигитализације у немачкој економији остаје на 2,8, а 43 одсто малих и средњих предузећа и даље нема конкретну стратегију за вештачку интелигенцију. Ово није плато; то је ризичан застој у убрзаном свету.

План од пет тачака: Од сенке до светлости

Компанијама које желе да пређу са неконтролисаног информационог система у сенци на управљани екосистем вештачке интелигенције потребан је структуриран, али прагматичан приступ. Пет кључних области деловања појављују се као кључне.

Први корак је правити инвентар. Пре него што компанија може да се позабави својим „скритим“ ИТ-ом, мора да зна шта постоји. То значи искрен, некажњив инвентар свих незваничних алата, макроа, база података и апликација вештачке интелигенције. Овај корак захтева корпоративну културу где се откривање ових решења не кажњава, већ се вреднује као вредан показатељ потенцијала за оптимизацију.

Друга област деловања тиче се обезбеђивања званичних алата за вештачку интелигенцију. Само 26 одсто немачких компанија тренутно пружа својим запосленима приступ генеративној вештачкој интелигенцији. Ова бројка пада на 23 одсто за мање компаније са 20 до 99 запослених, на 36 одсто за средње компаније и на 43 одсто за веће компаније. Обезбеђивање алата за вештачку интелигенцију који су у складу са GDPR-ом је најефикаснија полуга против „скрите“ вештачке интелигенције јер се бави узроком, а не само симптомом.

Трећа област деловања подразумева увођење структура управљања. Јасна правила за коришћење вештачке интелигенције, смернице за руковање подацима компаније у системима вештачке интелигенције и дефинисане одговорности стварају оквир у којем иновације могу да напредују без угрожавања компаније. Чињеница да је проценат компанија са правилима вештачке интелигенције порастао са 15 на 23 процента показује да је промена у размишљању почела, али темпо је далеко од довољног.

Четврто подручје деловања је развој вештина. 82 одсто малих и средњих предузећа пријављује недостатак вештина у области вештачке интелигенције. Овај недостатак се неће сам од себе затворити. Структурирани програми обуке, успостављање заговорника вештачке интелигенције унутар специјализованих одељења и оснаживање грађанских програмера нису опциони додаци, већ виталне инвестиције у будућу одрживост компаније.

Коначно, пета област деловања тиче се интеграције и скалирања. Успешна решења за информационе технологије у сенци не би требало једноставно угасити, већ би требало да се третирају као прототипови за званичне апликације. Она показују где лежи потреба и како би решење могло да изгледа. Управљане платформе за вештачку интелигенцију омогућавају трансформацију ових прототипова у контролисане, скалабилне и одрживе системе без уклањања решавања проблема од људи који најбоље разумеју проблем.

Будућност припада контролисаној аутономији

Историја информационих технологија у сенци у немачким индустријским компанијама је у крајњој линији прича о сукобу између две легитимне потребе: потребе организације за контролом, безбедношћу и усклађеношћу са једне стране, и потребе запослених за ефикасним, лако доступним алатима са друге стране. Деценијама је овај сукоб решаван у корист контроле, а запослени су се тихо опирали својим решењима у сенци. Резултат је ситуација у којој обе стране губе: ИТ нема стварну контролу јер не зна шта постоји у сенци, а запослени раде са крхким, недокументованим алатима који могу да се покваре у било ком тренутку.

Управљана вештачка интелигенција и развој грађана нуде излаз из ове дилеме јер решавају сукоб не кроз победу једне стране, већ кроз синтезу која истовремено задовољава обе потребе. Пословна одељења добијају аутономију која им је потребна за брзо и ефикасно решавање оперативних проблема. ИТ задржава управљање које јој је потребно да би се осигурала безбедност, усклађеност и интегритет система. А компанија у целини има користи јер се иновативна енергија њене радне снаге више не троши, већ се каналише на контролисан начин.

ИТ мајстори у сенци у пословним одељењима нису узрок проблема. Они су највреднији извиђачи за иновације које компанија може имати. Са сваким самостално написаним макроом и сваком тајно коришћеном вештачком интелигенцијом, они тачно показују где треба да почне следећи талас аутоматизације и дигитализације. Компаније које ово препознају и усмере ову енергију у структуриране процесе победиће у конкуренцији у наредним годинама. Остали ће наставити да се питају зашто су њихови скупи званични системи тако недовољно искоришћени док се прави посао одвија у сенци.

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

на wolfenstein∂xpert.digital контактирати

Само ме позовите на +49 7348 4088 965 .

ЛинкедИн