Yayınlanan: 26 Nisan 2025 / Güncelleme: 26 Nisan 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Başarısız BT Büyük Projeler: Neden, AI ile ayrı ayrı uyarlanmış BT çözümleri gelecek resim için giderek daha önemli hale geliyor: xpert.digital
Dijital Dönüşümün Anahtarı: Uyarlanabilir ve bireysel AI çözümleri
Neden özel yapım AI çözümleri şirketlerin geleceğini şekillendirecek
Dijital dönüşüm şirketlere muazzam zorluklar sunuyor. Sürekli değişen bir dünyada, hızlı uyum sağlama ve yenilikçi çözümler uygulama yeteneği başarı için çok önemlidir. Bunun özellikle netleştiği bir BT alanı, Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemlerinin uygulanmasıdır. Geçmişte, birçok şirket başarısız ERP büyük projeleriyle acı verici deneyimler yaşadı. Bu başarısızlıklar, geleneksel yaklaşımları yeniden düşünme ihtiyacını vurgulamakta ve bunun yerine yapay zeka (AI) ile ayrı ayrı uyarlanmış çözümlere güvenmektedir.
İçin uygun:
ERP Devlerinin Başarısızlığı: Bir Uyarı
Almanya'daki başarısız ERP büyük projelerinin listesi uzun ve acı vericidir. Çok çeşitli endüstrilere sahip şirketler milyonlarca yatırım yaptı ve hala hedeflerini kaçırdı. En önemli örneklerden bazıları:
Kara
“Elwis” ile indirimci, süreçlerinde devrim yapmak için özel bir mal sistemi tanıtmak istedi. Ancak proje yedi yıl sonra durduruldu ve yaklaşık 500 milyon avro yatırım. Sebepler çeşitliydi: patlayan maliyetler, çok az fayda ve projeyi kontrol edilemeyen bir canavar haline getiren büyük karmaşıklık sorunları.
Haribo
Yeni bir SAP sisteminin tanıtımı üretimi optimize etmeli ve verimliliği artırmalıdır. Bunun yerine, teslimat başarısızlıklarına ve satış kaybına yol açan önemli sorunlar vardı. Değişikliğin beklenenden çok daha karmaşık olduğu ortaya çıktı ve şirket projeye olan güveni zayıflatan başlangıç zorluklarıyla savaştı.
Otto
“Performans Tutkusu” ile posta sipariş şirketi BT manzarasının standardizasyonunu planladı. Proje, şirket tarihinin en büyük BT projesi olarak kabul edildi, ancak şirket içindeki muazzam karmaşıklık ve direniş nedeniyle başarısız oldu.
Alman Posta Servisi
“Yeni yönlendirme ortamı” projesi ile lojistik süreçlerinin verimliliğini artırmak için yeni bir BT sistemi sunulmalıdır. Toplam 345 milyon Euro yatırım yaptıktan sonra, setin elde edilemediği ve maliyetler elden çıkmadığı için proje 2015 yılında iptal edildi.
Alman bankası
Postbank'ı entegre etmek için “Magellan” SAP projesi sinerjiler yaratmalı ve verimliliği artırmalıdır. 1,6 milyar avro maliyetlere göre, stratejik hedefler değiştiği ve uygulama çok karmaşık olduğu için proje 2015 yılında durduruldu, bu da önemli gecikmelere ve ek maliyetlere yol açtı.
Qui moly
Microsoft Ax'in tanıtımı, eksik süreç uzmanları ve proje şeffaflığı eksikliği nedeniyle diğer şeylerin yanı sıra başarısız oldu. Yönetim, şirketin çok fazla zaman ve paraya mal olduğu başarısız uygulama ile hayal kırıklığını açıkça dile getirdi.
Bu örnekler, ERP projelerinin her zaman başarıya yol açmadığını açıkça göstermektedir. Karmaşık, monolitik sistemlerin uygulanmasıyla ilişkili riskleri göstermektedirler.
İçin uygun:
Başarısızlığın Kökleri: ERP projelerinde tipik hatalar
ERP projelerinin başarısızlığının nedenleri çeşitlidir ve endüstriler arasında tekrarlanır. Gelecekteki projelerde bunlardan kaçınmak için bu hataları anlamak önemlidir:
Kötü planlama ve belirsiz hedefler
Net hedefleri olmayan bir ERP projesi, pusula olmayan bir gemi gibidir. Eksik veya kesin olmayan hedef tanımlar, yanlış anlamalara, yanlış beklentilere ve nihayetinde yönünü kaybeden bir projeye yol açar.
Yetersiz kaynaklar ve eksik süreç uzmanları
ERP projeleri, farklı alanlardan uzmanlara sahip disiplinlerarası bir ekip gerektirir. Nitelikli kilit kullanıcılar ve süreç uzmanları genellikle eksiktir veya projeye çok geç entegre edilir, bu da yanlış kararlara ve gecikmelere yol açar.
karmaşıklık
Çok fazla bireysel ayarlama standart sistemin karmaşıklığını artırır, maliyetleri artırmak ve bakımı daha zor hale getirmek. Standart işlevler ve bireysel ayarlamalar arasında bir denge bulmak önemlidir.
Kabul ve destek eksikliği
Yeni bir ERP sisteminin tanıtımı, ilgili herkesin desteğini gerektiren bir değişiklik yönetimi sürecidir. Çalışanların direnci ve yönetimden destek eksikliği gecikmelere, çatışmalara ve nihayetinde projenin başarısızlığına yol açar.
Şeffaflık ve kontrol eksikliği
Bir ERP projesi, ilerlemeyi izlemek, riskleri tanımlamak ve erken bir aşamada karşı önlemleri başlatmak için etkili bir proje kontrolü gerektirir. Proje kontrolü ve belirsiz sorumlulukların eksikliği, projeyi kontrol etmeyi ve başarısızlık riskini artırmayı zorlaştırır.
Teknik ve örgütsel ezici
Büyük ERP projeleri genellikle organizasyonu bunaltır ve zaman ve bütçeleri havaya uçurur. Projenin karmaşıklığını gerçekçi bir şekilde değerlendirmek ve kaynakları buna göre planlamak önemlidir.
Paradigma Değişimi: Neden ayrı ayrı uyarlanmış AI Çözümleri Cevap
Başarısız ERP büyük projelerinden elde edilen deneyimler, klasik, monolitik sistemlerin modern şirketlerin dinamik gereksinimlerine ayak uydurmak için genellikle çok katı ve esnek olmadığını göstermektedir. Burada yapay zeka (AI) ile ayrı ayrı özelleştirilebilir çözümler giderek daha fazla ön plana çıkıyor. Bu çözümler, şirketlere iş süreçlerini optimize etme, verimliliklerini artırma ve rekabet güçlerini güçlendirme fırsatı sunar.
Otomasyon ve Süreç Optimizasyonu
AI rutin görevleri otomatikleştirebilir, hata kaynaklarını en aza indirebilir ve süreçleri daha verimli hale getirebilir. Örneğin, AI faturaları otomatik olarak kaydetmek, doğrulamak ve kaydetmek için fatura işlemede kullanılabilir. Depo yönetiminde AI, envanteri optimize etmek, toplama işlemlerini otomatikleştirmek ve teslimat sürelerini kısaltmak için kullanılabilir.
Veri tabanlı ve ileri görünümlü kararlar
Yapay zeka tabanlı ERP sistemleri, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz eder, kalıpları tanır ve üretim, satış veya bakım için iyi kurulmuş tahminler sağlar. Örneğin, AI ürünlere olan talebi tahmin etmek, üretim planlarını optimize etmek ve öngörü ile bakım çalışmalarını planlamak için kullanılabilir.
Esneklik ve ölçeklenebilirlik
Modern, AI tabanlı ERP çözümleri modülerdir ve bireysel iş süreçlerine ve sektöre özgü gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlanabilir. Bu, şirketlerin sistemi özel ihtiyaçlarına uyarlamalarını ve gerekirse genişletmesini veya azaltmasını sağlar.
Geliştirilmiş kullanıcı deneyimi
Dijital asistanlar ve sohbet botları, kullanıcılar arasında daha sezgisel çalışma, daha hızlı cevaplar ve daha yüksek kabul sağlar. Örneğin, sohbet botlarının yardımıyla çalışanlar iş süreçleri hakkında sorular sorabilir, bilgi arayabilir veya görevler yapabilir.
Sürekli optimizasyon
AI, geçmiş olaylardan öğrenir ve sürekli iyileştirme ve pazar değişikliklerine uyum sağlayan süreçleri sürekli uyarlar. Örneğin, AI pazarlama kampanyalarını optimize etmek, fiyatları dinamik olarak ayarlamak veya yeni ürünler geliştirmek için kullanılabilir.
Düzenleyici gerekliliklerin yerine getirilmesi
AI, otomatik izleme ve belgelerle uyumluluk ve veri koruma gereksinimlerine uygun olarak desteklenmektedir. Örneğin, AI şüpheli işlemleri tanımak, veri koruma ihlallerini önlemek veya denetim hazırlamak için kullanılabilir.
İçin uygun:
AI'nın avantajları ayrıntılı olarak
Bahsedilen noktalara ek olarak, AI çeşitli diğer avantajlar sunar:
kişiselleştirme
AI, şirketlerin ürün ve hizmetlerini kişiselleştirmelerini ve müşterilerinin bireysel ihtiyaçlarını uyarlamalarını sağlar.
yenilik
AI, şirketlerin yeni ürün ve hizmetler geliştirmelerine ve yenilikçi iş modelleri oluşturmalarına yardımcı olabilir.
rekabetçilik
AI, şirketlerin rekabet güçlerini güçlendirmelerine ve rekabetten öne çıkmalarına yardımcı olabilir.
Verimliliği arttırmak
AI, şirketlerin verimliliklerini artırmasına ve maliyetleri azaltmasına yardımcı olabilir.
Risk yönetimi
AI, şirketlerin riskleri tanımlamasına, değerlendirmesine ve en aza indirmelerine yardımcı olabilir.
AI çözümlerinin uygulanmasındaki zorluklar
Her ne kadar AI birçok avantaj sunsa da, AI çözümleri uygularken zorluklar da vardır:
Veri kalitesi
AI sistemleri etkili bir şekilde çalışmak için büyük miktarda yüksek kaliteli veriye ihtiyaç duyar. Şirketler, verilerinin temiz, eksiksiz ve güncel olmasını sağlamalıdır.
Kalifiye işçiler
AI çözümlerinin uygulanması, özel bilgi ve becerilere sahip uzmanlar gerektirir. Şirketler, çalışanlarının eğitimine ve daha ileri eğitimine yatırım yapmalı veya dış uzmanlara danışmalıdır.
Maliyet
AI çözümlerinin uygulanması pahalı olabilir. Şirketler maliyetleri dikkatle hesaplamalı ve yatırım getirisinin (YG) olumlu olmasını sağlamalıdır.
kabul
AI çözümlerinin tanıtımı çalışanlara karşı direnç sağlayabilir. Şirketler, çalışanları sürece erken bir aşamada dahil etmeli ve AI'nın avantajları hakkında netleştirmelidir.
Gelecek, akıllı, özel çözümlere ait
Başarısız ERP büyük projelerinin yüksek kotası, klasik yaklaşımların sınırlarına ulaştığını göstermektedir. Bireysel olarak uyarlanmış AI tabanlı ERP sistemleri, şirketlere başarılı dijital dönüşüm ve sürdürülebilir rekabet gücü için gerekli olan esneklik, verimlilik ve yenilikçi güç sunar. AI'ya güvenen şirketler iş süreçlerini optimize edebilir, müşterilerini daha iyi kullanabilir ve belirleyici bir rekabet avantajı elde edebilir. Gelecek, şirketlerin sürekli değişen bir dünyada başarılı olmasına yardımcı olan akıllı, özel olarak yapılan çözümlere aittir.
AI çözümlerinin uygulanmasının kesin bir başarı olmadığını vurgulamak önemlidir. Şirketler dikkatli bir şekilde hazırlanmalı, doğru ortakları seçmeli ve zorlukları aktif olarak çözmelidir. Bunu yaparsanız, AI'nın avantajlarından tam olarak yararlanabilir ve dijital dönüşümünüzü başarıyla yapabilirsiniz.
İçin uygun:
AI dönüşümünüz, AI entegrasyonu ve AI platformu endüstri uzmanınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
