CRM ve ERP'ye ek olarak pazarlama ve satış-ai araçlarında% 30-50 kullanılmayan dijital çalışma araçları da etkilenir

Dijital araçların kullanılmayan potansiyeli: Alman şirketlerinde otomasyon ve süreç güvenilirliği potansiyeli

Dijital dönüşüm Alman şirketlerinde ilerliyor, ancak bir paradoks devam ediyor: dijital çalışma araçlarının benimsenme oranları yüksek olsa da, özellikle otomasyon ve güvenlik işlevleri açısından potansiyellerinin önemli bir kısmı kullanılmıyor. Kullanıcı talebinde yalnızca% 30-50 tahmini, muhtemelen araçların temel kullanımını değil, gelişmiş işlevlerin kullanımını yansıtır. Mülkiyet ve gerçek değer yaratma arasındaki bu tutarsızlık, önemli, sıklıkla gözden kaçan bir şansı temsil eder. CRM, ERP sistemleri, işbirliği platformları ve giderek artan bir şekilde yapay zeka tabanlı çözümler gibi mevcut araçlar, otomasyon yoluyla süreç verimliliğini artırmak ve artan süreç güvenilirliği yoluyla organizasyonel dayanıklılığı artırmak için önemli bir potansiyel sunmaktadır.

📊 Birçok şirket dijital araçlarının sadece % 30-50'si kullanıyor. Paradoksal olarak, AI araçları genellikle kullanılmadı

Analiz, bu potansiyelin tamamen tükenmesine dayanan merkezi engelleri tanımlar. Her şeyden önce bu, yeterlilik boşlukları ve yetersiz eğitim önlemleri, işgücündeki değişikliklere karşı direnç, teknolojilerin karmaşıklığı, mevcut BT manzaralarına entegrasyonda zorluklar ve stratejik odak eksikliği ve yönetimden tutarlı destek içerir.

Bu boşluğu kapatmak ve dijital yatırımların tam değerini gerçekleştirmek için şirketler çok boyutlu bir strateji izlemek zorundadır. Temel sütunlar, insan merkezli bir değişim yönetimi, sürekli öğrenme kültürünün oluşturulması, özellikle AI uygulamaları için sağlam veri yönetişim yapılarının uygulanmasıdır-API'ler aracılığıyla sorunsuz araç entegrasyonu ve dijital gelişim için yönetim seviyesine açık bir bağlılık sağlar. Aşağıdaki öneriler, şirketlere dijital araçlarının kullanım yoğunluğunu artırmak ve böylece otomasyon ve süreç güvenilirliğinde önemli ilerleme kaydetmek için stratejik bir çerçeve sunmaktadır.

İçin uygun:

• Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Statüko: Şirketlerde dijital ve AI araçlarının kullanımı

Alman kurumsal manzarasının dijital penetrasyonu iyi ilerledi, ancak araçların saf kullanılabilirliği, gerçek kullanım derinlikleri ve sonuçta ortaya çıkan katma değer hakkında çok az şey söylüyor. Evlat edinme oranlarına gerçek kullanıma karşı daha yakından bakmak önemli bir boşluk ortaya koymaktadır.

Evlat edinme ve gerçek kullanım: bir envanter

Almanya'da yerleşik dijital ofis ve iş uygulamalarının temel olarak benimsenmesi etkileyici bir şekilde yüksektir. Bitkom Dijital Ofis Endeksi 2024'e göre, neredeyse tüm şirketler (%98) ERP uygulamalarını (kurumsal kaynak planlaması) kullanmaktadır. CRM sistemleri (müşteri ilişkileri yönetimi) de% 91 ile yaygındır, bu da 2022'de% 77'ye kıyasla önemli bir artıştır. Şirketlerin% 84'ünde (2022:% 76) kurumsal içerik yönetimi (ECM) çözümleri bulunabilir. Her şirket en az bir dijital ofis çözümü kullanır. Bu rakamlar, Alman şirketlerinde standart dijital araçlara erişimin ülke çapında verildiğini ve birincil engelleri temsil etmediğini göstermektedir.

Buna karşılık, yapay zekanın (AI) benimsenmesi vardır. Her ne kadar faiz ve yatırım isteği yüksek olsa da, şirketlerin% 40'ı gelecek yıl yapay zekayı kullanmayı planlıyor ve% 46'sı önümüzdeki beş yıl içinde yatırım planlıyor - gerçek uygulama önemli ölçüde daha düşük ve daha heterojen. 2024'te Alman şirketlerinin yaklaşık% 17'si AI kullandı. Bu, sektörler ve kurumsal boyutlar arasında açık bir boşluk gösterir: endüstri,% 31 AI kullanımı ile öncüdür, hizmet sektörü ise geride kalır. Büyük şirketler (% 75'i AI kullanıyor) ve KOBİ (sadece% 16) arasındaki fark özellikle çarpıcıdır. Uluslararası karşılaştırmalar benzer eğilimleri göstermektedir: ABD çalışmaları, Metodolojiye bağlı olarak% 5 ila% 40 arasında AI benimsemesini şirket düzeyinde bulur, ancak hızlı büyümeyi gösterir. Global, şirketlerin% 40'ını yapay zeka kullanacak şekilde gösteriyor,% 42'si kullanımı değerlendiriyor. Bir McKinsey anketine göre, KI şirketlerin dörtte üçünden fazlasını en az bir iş işlevinde kullanıyor. Bu, AI benimsemenin sürüş kazandığını, ancak geleneksel dijital araçlardan daha az belirlenmiş ve daha az değişken olduğunu gösterir.

Kullanıcı talebinde sadece% 30-50'lik bir kullanım oranı iddiası, bu evlat edinme verileri bağlamında dikkate alınmalıdır. Bu sayının yaygın ERP veya CRM sistemlerinin temel kullanımı ile ilgili olması olası değildir. Daha ziyade, kanıtlar bu tahminin gelişmiş işlevlerin doluluğu veya yazılımın tam potansiyelinin tükenmesi anlamına geldiğini göstermektedir. Gartner, uygulamalarla ilgili yetersiz kullanıcı deneyimlerinin Dijital Evlat Edinme Çözümlerini (DAS) kullanmayı gerekli kıldığına dikkat çekiyor. Çalışmalar ve raporlar, dijital medya potansiyelinin, özellikle KOBİ'lerde genellikle tükenmediğini belirtmektedir. Bir MUUUH grup çalışması, CRM kullanıcılarının% 73'ünün kendi yazılımlarının destekçileri olmadığını gösterdi, bu da genellikle beklenen faydanın kullanılabilirliği veya zenginleştirilmemesi ile ilgili olan memnuniyetsizliği gösteriyor. Bu nedenle düşük kapasitenin ilk öncüsü geçerlidir, ancak büyük olasılıkla daha değerli ancak daha karmaşık özelliklerin kullanım derinliğini ve aktivasyonunu ifade eder.

Şirkette sayısallaştırma algısının da bir rolü vardır. Almanya'da istihdam edilenlerin neredeyse% 40'ı şirketlerini son derece ya da çok dijital olarak sınıflandırırken, yakalama -up'ın üçte biri dijital çalışma organizasyonunu gerektiriyor ve şirketlerin% 64'ü kendilerini bir straggler olarak görüyor. Bu, araçların saf mevcudiyeti ile etkili, dönüştürücü kullanımları arasındaki tutarsızlığın altını çizmektedir. Çalışanların önemli bir kısmı da gerekli dijital beceriler için yeterli hissetmez.

Yapay zeka kullanırken belirli kalıplar vardır. Çalışanlar Chatt gibi araçları sadece iş için (%17.9) daha özel (%54.3) veya karışık (%27.8) kullanırlar. Şirketlerdeki en yaygın başvurular müşteri hizmetleri (%56), siber güvenlik (%51), dijital asistanlar (%47), CRM (%46) ve envanter yönetimi (%40). Her ne kadar çalışanların% 75'i üretken AI'nın verimliliklerini artırabileceğine ve kullanımın hızlı bir şekilde arttığına inansa da, yöneticilerin sadece% 1'i şirketlerinde AI kullanımını “olgun” olarak tanımlamaktadır, yani tamamen iş akışlarına entegre edilmiş ve önemli iş sonuçları sunmaktadır.

Değer Kaybı: Kaçırılan Fırsatların Nicelendirilmesi

Dijital araçların alt yapısı, dijital dönüşüm alanındaki büyük masraflar için önemli bir değer kaybına ve yatırım getirisinin (ROI) önemli bir kaybına yol açar. Otomasyon işlevleri kullanılmadı, manuel, verimsiz süreçler devam eder. Entegre güvenlik işlevleri etkinleştirilmez veya yapılandırılmamışsa, güvenlik olayları ve uyum ihlalleri riski artar.

Kullanılmayan verimlilik potansiyeli dikkate değerdir. Çalışmalar, mevcut, hala düşük kullanım seviyesinde bile yapay zeka kullanımı yoluyla ölçülebilir üretkenlik artışlarını göstermektedir (örn. İşçi verimliliğinin% 0.1-0.9 büyümesi). Uzun vadede, potansiyel on yıl boyunca yüzde 1,5 puan olarak tahmin edilmektedir ve belirli görevlerde% 43'lük artış ölçülmüştür. WhatFix Rapor Verimliliği gibi dijital evlat edinme çözümleri sağlayıcısı% 35 artmaktadır ve platformları tarafından eğitimde% 60 oranında azalmaktadır. Bu sayılar, daha etkili takım kullanımı ile yükseltilebilecek somut değeri göstermektedir.

Buna ek olarak, alt yapı stratejik bir rekabetçi risktir. Dijital araçlarını ve AI sistemlerini tamamen tüketen şirketler daha yüksek verimlilik, çeviklik ve yenilikçi güç elde etmektedir. Pazar değişikliklerine daha hızlı tepki verebilir ve yeni iş modelleri geliştirebilirsiniz (yeni özellikler uygularken “birleştirilebilir işletmeler”% 80 daha hızlıdır). Temel kullanım riskinde kalan şirketler, bağlantıyı kaybetme ve pazar pozisyonlarını tehlikeye atan şirketler.

Dolayısıyla statükonun analizi bir “benimseme yanılsaması” ortaya koymaktadır: ERP ve CRM gibi çekirdek sistemlerin yüksek uygulama oranları, ancak otomasyon ve güvenlik için gelişmiş fonksiyonların derin alt yapısını yıpratan dijital olgunluk önermektedir. Varlık ve gerçek yeterlilik arasındaki bu boşluk temel sorundur. Bu model AI teknolojilerinde güçlendirilmiştir. Yapay zeka benimsemesi hızla büyür ve muazzam bir potansiyele sahiptir, ancak daha yüksek karmaşıklık, veri bağımlılığı, etik kaygılar ve geleneksel araçlardan daha fazla yeterlilik eksikliği nedeniyle kullanım boşluğu muhtemelen daha da belirgindir. KOBİ'ler ve büyük şirketler arasındaki tutarsızlık burada özellikle açıktır. Sonuçta, çalışanların şirketlerinin dijitalleştirilmesi ile kendi yetenekleri veya gelişmiş araç işlevlerinin gerçek kullanımı konusunda genellikle bir tutarsızlık vardır. Bu yanlış yargı, ihtiyaç tanınamayabileceğinden, kullanımı artırma çabalarını engelleyebilir.

İçin uygun:

• Satış Paradoksu Satış Hunisi: Müşteri Yolculuğu Ölümcül AI, Otomasyon ve CRM!

Daha derin takım kullanımı yoluyla otomasyon potansiyelini tespit edin

Birçok şirket zaten güçlü dijital araçlara yatırım yaptı, ancak genellikle otomasyon becerilerinin sadece bir kısmını kullanıyor. CRM, ERP sistemleri, işbirliği platformları ve AI araçlarındaki nadas potansiyeli önemlidir ve mevcut işlevlerin hedefli aktivasyonu ile kaldırılabilir.

Temel bilgilerin ötesinde: gözden kaçan iş akışı otomasyon işlevleri (CRM, ERP, işbirliği platformları)

CRM Otomasyonu

Modern CRM sistemleri, iletişim veri yönetiminden çok daha fazlasını sunar. Genellikle kullanılmayan işlevler arasında görevlerin otomasyonu (örn. Takipler için anılar), potansiyel müşterilerin otomatik olarak atanması veya hizmet vakalarının yükseltilmesi için iş akışı kurallarının tanımı ve satış performansı veya müşteri memnuniyeti ile ilgili raporların otomatik olarak oluşturulmasını içerir. Çok kanallı iletişim otomasyonu, müşterilerin çeşitli kanallar (e-posta, sosyal medya) aracılığıyla tutarlı bir şekilde hitap etmeyi mümkün kılar. ERP veya pazarlama otomasyon araçları gibi diğer sistemlerle entegrasyon genellikle mevcuttur, ancak sorunsuz müşteri hizmetleri ve satış süreci sağlamak için tam olarak kullanılmaz. Düşük kullanımın nedenleri genellikle kötü uygulama, belirli süreçlere uyum eksikliği veya kullanıcılar arasında yetersiz kabul edilmiştir.

ERP Otomasyonu

ERP sistemleri genellikle öncelikle finansal muhasebe ve kaynak planlaması gibi temel işlevler için kullanılırken, diğer otomasyon seçenekleri boştur. Bunun örnekleri, onay süreçleri için iş akışı otomasyonunun oluşturulması, örneğin siparişler (satın alma siparişi onayları), OCR ve kural tabanlı atama kullanılarak giriş hesaplamalarının otomatik olarak işlenmesi veya hisse senedi envanter yönetiminin düşük stoklarda otomatik sipariş önerileri veya uyarı mesajları ile optimizasyonudur. ERP sisteminin diğer operasyonel sistemlerle (CRM, tedarik zinciri yönetimi) entegrasyonu, sürekli proses otomasyonu ve şeffaflık için çok önemlidir, ancak genellikle ihmal edilir. ERP otomasyon projelerinin başarısız olmasının yaygın bir nedeni, uygulanmadan önce altta yatan iş süreçlerinin yetersiz analizi ve gösterimidir.

İşbirliği Platformlarında Otomasyon (M365/Workspace)

Microsoft 365 ve Google Workspace gibi önde gelen işbirliği süitleri, iş akışı otomasyonu için güçlü ancak genellikle gözden kaçan araçlar içerir:

• Google Workspace: Appsheet, programlama bilgisi olmadan özel uygulamaların ve iş akışlarının otomasyonunun oluşturulmasını sağlar. Google Forms, onay işlemleri ve basit iş akışları için Google sayfaları ve uygulamalar komut dosyası ile birlikte kullanılabilir. Gmail'deki genişletilmiş filtreler ve kurallar, akıllı tuvaldeki (dokümanlar, tabakalar, slaytlar) e-posta yönetimini ve AI tabanlı işlevleri otomatikleştirebilir. Verimliliği artırmak için akıllı öneriler ve yapı taşları sunar.
• Microsoft 365: Power Automats (eski adıyla Flow), çeşitli Microsoft ve üçüncü taraf uygulamalarında otomatik iş akışları oluşturmak için güçlü bir araçtır. SharePoint ayrıca entegre iş akışı işlevleri sunar ve güç otomatlarının ekiplere entegrasyonu, doğrudan işbirliği merkezinde bildirim, izin ve görevlerin otomasyonunu sağlar. Microsoft ekosistemindeki kesintisiz entegrasyon önemli bir avantajdır.

Kod/düşük kod platformu yok

Genellikle büyük süitlere entegre edilen veya bağımsız çözümler (örn. Akış, Kissflow, Jotform iş akışları, appsheet, güç otomatları) olarak sunulan kodsuz/düşük kod platformlarının yükselişi otomasyonu demokratikleştirir. Uzman kullanıcılarının derin programlama bilgisi olmadan kendi otomasyon çözümlerini oluşturmalarını sağlarlar. Bu, otomasyon çabalarını hızlandırabilir, ancak vahşi büyüme ve risklerden kaçınmak için açık yönergeler, eğitim kursları ve bir yönetişim yapısı gerektirir.

Akıllı otomasyon için AI kullanın (veri analizi, görev desteği, süreç optimizasyonu)

Yapay Zeka, bilişsel beceriler getirerek geleneksel iş akışı otomasyonunu yeni bir aşamaya yükseltir.

İş akışı otomasyonunda AI

• Akıllı Belge İşleme (IDP): AI modelleri, manuel veri girişini büyük ölçüde azaltan faturalar, belgeler, sözleşmeler veya e -postalar gibi yapılandırılmamış belgelerden alakalı olabilir.
• Öngörücü beceriler: AI, gelecekteki olayları tahmin etmek için tarihsel verilerdeki kalıpları tanıyabilir. Örnekler, makinelerin öngörücü bakımı (öngörücü bakım), talep ve envanter tahmini veya müşteri davranışlarına dayalı umut verici satış fırsatlarının tanımlanmasıdır.
• Akıllı yönlendirme ve karar verme: AI, otomatik olarak doğru departmana veya doğru çalışana iletmek için müşteri sorularının içeriğini ve ruh halini (duygu) analiz edebilir. Ayrıca, basit if-then kurallarının ötesine geçen otomatik bir süreçte daha karmaşık kararlar verebilir.

AI Asistanı ve Temsilcileri

Entegre AI asistanları (Microsoft Copilot, Google Gemini veya ChatGPT gömülü işlevler gibi) çeşitli görevleri otomatikleştirebilir veya destekleyebilir: e -postalar, raporlar veya pazarlama metinleri için tasarımlar oluşturur, uzun belgeleri veya toplantıları birlikte özetler, çalışan sorularını dahili yönergeler (İK, IT), programlama veya destekleme verilerine yardımcı olur. Bu nedenle, “Ajanik AI” olarak adlandırılan bir adım daha ileri gider ve farklı araçlar ve bilgi kaynakları kullanarak daha karmaşık, çok aşamalı görevler yapabilir.

Robotik Proses Otomasyonu (RPA) ve Akıllı Otomasyon

RPA, kullanıcı arayüzleri ile insan etkileşimlerinin taklit edilmesi yoluyla kural tabanlı, tekrarlayan görevleri otomatikleştiren yazılım robotlarını (“botlar”) belirtir (örneğin, verileri bir uygulamadan diğerine kopyalayın). Klasik RPA yapılandırılmış verilere ve net kurallara dayanırken, AI ile kombinasyon (genellikle akıllı otomasyon veya hiper -otomasyon olarak adlandırılır) olanakları önemli ölçüde genişletir. AI, RPA botlarının yapılandırılmamış verileri (örneğin e-postalardan veya PDF'lerden) işlemesini, bağlamla ilgili kararlar almasını ve deneyimlerden öğrenmesini sağlar. Uygulama örnekleri şirketin hemen hemen tüm alanlarında bulunabilir:

• Finans: Otomatik raporlama, hesapların karşılaştırılması, sahtekarlık tespiti, fatura işleme.
• İnsan Kaynakları: Çalışan İşe Alma/Offting, Maaş Faturalandırma, Tatil Uygulamalarının Yönetimi.
• Müşteri Hizmetleri: Standart sorular aracılığıyla otomatik yanıtlama, karmaşık durumların yönlendirilmesi, müşteri verilerinin güncellenmesi.
• Tedarikçi ve lojistik: Envanter yönetimi, sipariş işleme, teslimat yollarının optimizasyonu.
• Sağlık Hizmetleri: Sigorta taleplerinin işlenmesi, planlanması, hasta verilerinin yönetimi.
• Üretim: Sipariş işleme, kalite kontrolü, tedarikçi yönetimi.

Potansiyel masa

Aşağıdaki tabloda, kullanılmayan otomasyon işlevlerinin ne sıklıkta belirli iş süreçlerinin atadığı ve hangi avantajlara ulaşılabileceğine dair bir örnek göstermektedir.

İş süreçleri için kullanılmayan otomasyon işlevlerinin atanması

İş Süreçleri İçin Kullanılmayan Otomasyon İşlevlerinin Atanması - Resim: Xpert.digital

Günümüzün dijital iş dünyasında, verimlilikte önemli artışlar elde etmek için çeşitli iş süreçlerine stratejik olarak atanabilecek çok sayıda kullanılmayan otomasyon işlevi vardır. İndirimler için CRM izin kuralları gibi iş akışı kuralları, satış döngüsünü hızlandırabilir ve Salesforce, Microsoft Dynamics 365 veya SAP CRM gibi platformların kullanıldığı fiyatlandırmada tutarlılığı sağlayabilir. Seyahat masrafları için güç otomatları veya uygulama gibi kod/düşük kod platformu yok, idari çabayı azaltın ve Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma veya Creatio ile entegrasyon yoluyla daha hızlı geri ödemeleri sağlayın. AI tabanlı veri çıkarma (IDP), SAP ve Oracle gibi ERP sistemlerinde veya RPA+AI bileşenlerine sahip özel IDP araçlarında daha hızlı ödemelere ve daha az giriş hatalarına yol açan otomatik muhasebe ve belge işlemede devrim yaratır. Öngörücü analiz alanında, AI çözümleri, planlanmamış aşağı zamanları en aza indiren üretim sistemleri için öngörücü bakım uyarıları sunar ve bakım maliyetleri, ERP/MES sistemleri, IoT platformları ve uzmanlaşmış AI çözümleri tarafından desteklenebilir. Son olarak, e -posta tasarımları için chatt/copilot veya ana veri bakımı için RPA gibi AI asistanları, ajan AI ve RPA teknolojileri, M365 Copilot, Google Gemini, UIPATH, otomasyonla herhangi bir yerde veya mavi prizma ile uygulanabilen iletişim verimliliğini artırır ve veri giriş hatalarını azaltır.

Otomasyon potansiyelinin analizi, olasılıkların önemli bir kısmının zaten şirketlerin zaten ödediği araçlarda olduğunu göstermektedir (CRM, ERP, M365/Workspace). Birincil zorluk genellikle yeni araçların satın alınması değil, mevcut, genellikle güçlü ancak gözden kaçan işlevlerin aktivasyonu ve kullanımıdır. Aynı zamanda, otomasyonun demokratikleşmesi hiçbir kod/düşük kod araçları olmadan bir paradoks neden olur: uzman kullanıcılara olanak sağlayarak uyarlamayı hızlandırabilir, ancak aynı zamanda yeterli yönetişim, güvenlik protokolleri ve süreç standartları olmadan önemli riskler taşır [bkz. Bölüm III ve VI]. Son olarak, AI bir genişleme katmanı olarak hareket eder: sadece mevcut görevleri daha verimli bir şekilde otomatikleştirmekle kalmaz, aynı zamanda otomasyon potansiyelinde nitel bir sıçrama olan yapılandırılmamış verilerin, tahminlerin ve akıllı yardımın işlenmesi yoluyla tamamen yeni otomasyon ve süreç optimizasyonu biçimlerini sağlar.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Genişletilmiş takım işlevleri aracılığıyla süreç güvenilirliğini güçlendirme

Otomasyona ek olarak, dijital araçlar ve AI sistemleri genellikle süreç güvenilirliğini artırmak için kullanılmayan işlevler sunar. Bu becerilerin aktivasyonu, riskleri en aza indirmek, uyum sağlamak ve iş süreçlerinin esnekliğini güçlendirmek için çok önemlidir.

Genişletilmiş erişim kontrolü ve kimlik işlevlerinin kullanımı

Modern iş uygulamaları ve platformları basit şifre girişlerinin çok ötesine geçer ve genellikle tam olarak yapılandırılmayan veya kullanılmayan ayrıntılı kontrol mekanizmaları sunar. Bu, ERP ve CRM gibi çekirdek sistemlerin yanı sıra işbirliği süitleri (M365, Google çalışma alanı) ve özel erişim kontrol sistemleri (erişim kontrol sistemleri, ACS) için geçerlidir.

ROL tabanlı erişim kontrolü (RBAC)

Temel bir ilke, RBAC yönergelerinin katı tanımı ve uygulanmasıdır. Kullanıcıların yalnızca özel rolleri için gerekli olan verilere ve işlevlere erişebilmeleri sağlanmalıdır. Birçok sistem bu rolleri yönetmek için araçlar sunar, ancak ilk yapılandırma ve sürekli bakım bakım ve stratejik planlama gerektirir. BetterCloud gibi araçlar, Office 365 gibi bulut ortamlarında yetkilerin yönetimini destekleyebilir.

Kimlik Yaşam Döngüsü Yönetimi

Güvenliğin kritik, sıklıkla ihmal edilen bir yönü, kullanıcı yönetiminin otomasyonu, özellikle de yoksun kaldı. Çalışanlar şirketten ayrıldıklarında veya rollerini değiştirdiklerinde, erişim hakları hemen ve tamamen geri çekilmelidir. Entegre araçlar veya kimlik yönetimi platformları bu işlemi otomatikleştirebilir ve modası geçmiş hesaplar aracılığıyla yetkisiz erişim riskini en aza indirebilir. Bu, manuel işlemlerin hatalara yatkın olduğu ve önemli güvenlik boşlukları bırakabileceği bir alandır.

Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve bağlamla ilgili erişim

MFA giderek daha standart hale gelirken, birçok platform genişletilmiş, bağlamla ilgili erişim yönergeleri sunar. Bunlar, kullanıcının yeri, kullanılan cihazın durumu (cihaz sağlığı) veya günün saati gibi faktörlere göre erişimi kısıtlayabilir ve böylece ek bir güvenlik seviyesi oluşturabilir. Kimlik muayenesini güçlendirmek için biyometrik doğrulama yöntemleri (parmak izi, yüz tanıma) da entegre edilebilir.

Özel Erişim Kontrol Sistemleri (ACS)

Özel AC'ler genellikle fiziksel yerleri ve kritik BT altyapısını güvence altına almak için kullanılır. Bu sistemler, fiziksel ve mantıksal erişimi yönetmek için donanım (örn. Kart okuyucu, denetleyici) ve yazılım sunar. Önemli fakat bazen gözden kaçan yönler, kurumsal büyümeye ayak uydurmak için çözümün ölçeklenebilirliği ve tek tip güvenlik yönetimi için diğer güvenlik sistemleriyle (örneğin video gözetim, alarm sistemleri) entegre etme yeteneğidir.

İçin uygun:

• SEO-AI tabanlı SEO araçları ve üretken motor optimizasyonu (GEO) için AI: Kapsamlı gelişmeler, teknolojiler ve pratik örnekler

Entegre uyumluluk ve izleme araçlarının kullanımı

Birçok platform, düzenlemelere ve izleme faaliyetlerine uygunluğa katkıda bulunabilecek araçlar içerir, ancak aktif olarak kullanılması ve yapılandırılması gerekir.

Güvenlik için Lisans Yönetimi

Lisans kullanımlarının izlenmesi sadece maliyet kontrolüne hizmet etmekle kalmaz, aynı zamanda önemli bir güvenlik faktörüdür. Etkin olmayan kullanıcı hesapları veya kullanılmayan lisanslar potansiyel saldırı vektörlerini temsil eder. Saldırı alanı, bu hesapları tanımlayarak ve devre dışı bırakarak azaltılabilir. Özel araçlar, lisansların yönetimi ve optimizasyonuna yardımcı olabilir.

Veri Kaybı Önleme (DLP)

Microsoft 365 ve Google Workspace gibi platformlar, e -posta veya bulut depolama yoluyla hassas verilerin istenmeyen veya kötü niyetli bölümlerini (örn. Müşteri verileri, finansal bilgiler, fikri mülkiyet) tanımlayabilen ve engelleyebilen DLP işlevlerine sahiptir. Ancak, bu kurallar, etkili olabilmek için şirketin ihtiyaçları ve riskleri için özel olarak yapılandırılmalıdır.

Denetim Protokolleri ve Raporlama

Entegre denetim protokollerinin kullanımı, kullanıcı etkinliklerini, sistem değişikliklerini ve erişim modellerini anlamak için gereklidir. Birçok sistem bu olayları ayrıntılı olarak kaydeder, ancak protokollerin otomatik analiz için düzenli olarak kontrol edilmesi veya daha da iyisi, Merkezi Güvenlik Bilgileri ve Etkinlik Yönetim Sistemleri'ne (SIEM) yönlendirilmelidir. İzleme yeteneği, uyum ve adli çalışmalar için gereklidir.

Uyum işlevleri

Araçlar belirli uyum sertifikalarına sahip olabilir. CoreView veya AvePoint Cloud yönetişim gibi yönetişim platformları, Office 365 gibi ortamlarda uyumluluk yönergelerini uygulamaya ve izlemeye yardımcı olur.

AI destekli güvenlik iyileştirmeleri

Yapay zeka, güvenlik tehditlerine karşı proaktif tanıma ve savunma için yeni fırsatlar açıyor.

Anormallik tespiti

AI sistemleri bir sistemde veya ağda “normal” davranışın ne olduğunu ve güvenlik olaylarını gösterebilecek sapmalar (anomaliler) öğrenebilir. Özel uygulama durumları şunları içerir:

• Sahtekarlık tanıma: olağandışı işlem modellerinin tanımlanması (örneğin yüksek miktarlar, olağandışı yerler, hızlı frekans).
• İzinsiz giriş tespiti: çarpıcı ağ trafiğinin tanınması (örn. Veri zarfı, DDOS saldırıları), şüpheli kayıt testleri veya olağandışı kullanıcı davranışları.
• Son nokta güvenliği: Bilgisayarlarda veya mobil cihazlarda kötü amaçlı yazılımları veya yetkisiz etkinlikleri izlemek.
• IAM İyileştirme: Şüpheli erişim istekleri için alarm, olağandışı izin genişletme veya tehlikeye atılan hesaplar.

Tehdit İstihbaratı ve Tahmin

Yapay zeka, ilgili risklere öncelik vermek, saldırı modellerini (TTP'ler - taktikler, teknikler ve prosedürler) tanımak ve hatta gelecekteki saldırıları tahmin etmek veya zayıflıkları tanımlamak için çok miktarda tehdit verisini (tehdit beslemeleri) analiz edebilir. AI, çalınan erişim verileri veya planlanan saldırılarda karanlık web'i izlemek için de kullanılabilir.

Olaylara otomatik tepki

AI, bir güvenlik olayı içermek için ilk adımları otomatikleştirebilir, ör. Etkilenen sistemleri izole ederek, malign IP adreslerini bloke ederek veya tepki süresini kısaltan uzlaşılmış hesapları devre dışı bırakarak.

Potansiyel masa

Aşağıdaki tablo genellikle kullanılmayan güvenlik işlevlerini ele alabileceğiniz belirli risklerle ilişkilendirir.

Risk azaltma için kullanılmayan güvenlik işlevlerinin atanması

Risk azaltma için kullanılmayan güvenlik işlevlerinin atanması - Resim: Xpert.digital

Risk azaltma için kullanılmayan güvenlik işlevlerinin atanması, çeşitli fonksiyonel kategorileri içerir, ilgili platformlar ve araçlar için özel örnekler ve uygulama alanları dikkate alınabilir. Erişim kontrolü alanında, granüler RBAC yapılandırması, örneğin M365/Azure AD, Google çalışma alanı yöneticisi veya ERP/CRM güvenlik ayarları ile ulaşılabilen yetkisiz erişim veya veri koruma ihlallerinin önlenmesinde destek sunar. Bu önlemin yanı sıra, otomatik deproisasyon, IAM sistemleri, İK sistem entegrasyonları ve M365 veya Google çalışma alanı çözümleri ile devam eden izinleri ve ilişkili içeriden gelen riskini en aza indirmek için belirleyici bir katkı sağlar.

Uyum ve gözetim kategorisinde, yapılandırılmış DLP kuralları, M365 Güvenlik ve Uyum veya Google Workspace Güvenlik Merkezi gibi uygulamalar tarafından desteklenen hassas verilerin drenajına karşı korunmayı sağlar. Aktif denetim günlüğü analizi, uyum ihlallerinin önlenmesinde veya süreçlerin izlenebilirliğinin olmamasında da önemli bir rol oynamaktadır. Splunk veya Qradar gibi SIEM sistemleri ile M365 ve Google çalışma alanının günlük verileri burada değerli araçlardır.

AI güvenliği alanında, AI tabanlı anomali tanıma, hesap tanıtımına ve yetkisiz penetrasyona karşı bir önlem olarak kullanılır. Bu, uzmanlaşmış AI güvenlik platformları veya Azure AD kimlik koruması gibi belirli işlevler yardımıyla elde edilir.

Güvenlik fonksiyonlarının analizi, etkili süreç güvenilirliğinin büyük ölçüde standart iş uygulamalarına (M365, Workspace, ERP, CRM) gömülü özelliklerin doğru yapılandırılmasına ve kullanımına bağlı olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. Bu işlevlerin çıkarılması, özel güvenlik araçlarındaki yatırımlardan bağımsız olarak doğrudan güvenlik boşluklarına yol açar. Aynı zamanda, her iki yöndeki otomasyonun da güvenlik üzerinde bir etkisi vardır: güvenliği artırabilir (örn. Otomatik depresyon veya yama ile), ancak zayıf güvenli otomasyon araçları (örn. Çok yüksek haklara sahip RPA botları, düzensiz düşük kod uygulamaları) zayıf noktalar haline gelebilir. Bu, güvenlik yönlerini doğrudan otomasyon stratejisine entegre etme ihtiyacının altını çizmektedir. Son olarak, AI tabanlı güvenlik araçlarının etkinliği (Anomali tespiti, tehdit tahmini) temelde temel verilerin kalitesine, bütünlüğüne ve yönetişimine bağlıdır. Kötü veri kalitesi kaçınılmaz olarak veri yönetişiminin kritik rolünün altını çizen güvenilir olmayan AI güvenlik sonuçlarına (yanlış alarmlar veya gözden kaçan tehditler) yol açar (bkz. Bölüm VI).

Kullanım boşluğunun teşhisi: ana engeller ve zorluklar

Dijital araçların potansiyeli ile gerçek kullanımı arasındaki boşluğu kapatmak için, altta yatan engelleri anlamak çok önemlidir. Bunlar kabaca insan, teknolojik ve örgütsel faktörlere ayrılabilir.

İnsan Faktörü: Yeterlilik Açıkları, Eğitim Eksikliği ve Direniş

Yeterlilik Boşlukları ve Eğitimi

Dijital becerilerin eksikliği ve yetersiz eğitim teklifleri en büyük engellerden biridir. Çalışanlar genellikle mevcut işlevler hakkında bilgi sahibi değildir veya bunları etkili bir şekilde kullanma yeteneğinden yoksundur. Çalışanların neredeyse dörtte üçü, işte gerekli dijital beceriler için yeterli hissetmiyor. AI teknolojileri bu sorunu daha dik bir öğrenme eğrisi ve özel know-how ihtiyacı ile sıkılaştırır. Mevcut eğitim kursları genellikle yetersiz, çok kısa vadelidir ve günlük işlerde sürekli destek sunmaz.

Değişime direnç

Bilinmeyen korkusu, iş güvenliği (özellikle yapay zeka ve otomasyon bağlamında), yerleşik rutinlerden vazgeçmekten hoşlanmaması ve yeni araçların veya süreçlerin faydalarına inanç eksikliği direnişi yönlendiriyor. Bu en büyük engellerden biri olarak belirtilmiştir. Yönetim tarafındaki yetersiz iletişim genellikle bu dirençleri arttırır.

Kullanıcı entegrasyonu eksikliği

Seçim veya uygulama sürecine gelecekteki kullanıcıları dahil etmeden yeni araçlar tanıtılırsa, bu genellikle çözümün zayıf bir şekilde uymasına ve düşük kabul görmesine yol açar. Anlam ve amaç (“Neden?”) Değişiklik kullanıcılara açıkça aktarılmalıdır. Kullanıcı Kabul Testi (UAT) fazları, dikkatlice planlanmadıkları ve gerçekleştirilmedikleri takdirde kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını yakalayamaz.

Bilişsel aşırı yük ve karmaşıklık

Çalışanlar, sürtünme kayıplarına ve daha az kullanıma yol açabilecek artan sayıda uygulama ile karşı karşıyadır. Uyarlama, sürekli olarak veya araç ve işlevleri değiştirmeyi zorlaştırır. Yazılımın kendisi, kabulü engelleyen doğal olarak karmaşık, daha az sezgisel veya kötü tasarlanmış olabilir.

Teknolojik engeller: karmaşıklık, entegrasyon sorunları ve eski sistemler

Araç karmaşıklığı

Yazılımın kendisi aşırı karmaşıklık, mantıksız kullanıcı arayüzü veya kötü tasarımdan yararlanabilir. AI araçları ek teknik karmaşıklığa sahiptir.

Entegrasyon zorlukları

Farklı araçlar arasında eksik kesintisiz entegrasyon, veri silolarına, kesintiye uğramış iş süreçlerine ve kullanıcılar arasında hayal kırıklığına yol açar. AI'nın mevcut sistem manzaralarına entegrasyonu özel bir zorluktur. Üçüncü taraf entegrasyonlara bağımlılık ek riskleri gizleyebilir. API'ler entegrasyon için çok önemlidir, ancak belirli bir know-how gerektirir ve genellikle tek tip standartların eksikliği vardır.

Alts Systems (Eski Sistemler)

Eski BT altyapısı ve eski uygulamalar, modern araçların ve frenlerin dijital dönüşüm girişimlerinin tanıtılmasını engelliyor. Eski sistemlerin göçü genellikle karmaşık ve pahalıdır.

Veri sorunları

Veri kalitesi eksikliği, zayıf veri kullanılabilirliği ve yetersiz veri yönetişimi, özellikle AI projeleri için büyük engellerdir. Veri koruma ve veri güvenliği, AI benimseme için de önemli engelleri temsil etmektedir.

Uygun olmayan araçların seçimi

Gerçek iş gereksinimlerine veya süreçlerine uymayan araçların kararı veya uygun olmayan bir sağlayıcının seçimi genellikle inisiyatifin başarısız olmasına yol açar.

Örgütsel faktörler: strateji eksikliği, liderlik desteği eksikliği ve kaynak kıtlığı

Eksik net görme ve strateji

Dijital dönüşüm için net bir stratejinin olmaması, belirsiz hedefler veya kapsayıcı iş hedeflerine yönelik oryantasyon eksikliği genellikle dijitalleştirme girişimlerinin başarısızlığına yol açar. Birçok şirketin kağıt üzerinde dijital bir stratejisi vardır, ancak uygulama nedeniyle başarısız olur. Özellikle belirli bir AI stratejisi genellikle eksiktir.

Yetersiz liderlik desteği

Taahhüt eksikliği, görünür destek eksikliği (sponsorluk) ve yönetim düzeyinde yetersiz destek dönüşüm çabalarını zayıflatır. Yöneticiler istenen davranışları karşılayamayabilir veya gereksinimlerin kendilerini yetersiz anlamaya sahip olmayabilir.

Kaynak kısıtlamaları

Bütçe, zaman ve personel eksikliği- özellikle nitelikli BT ve AI uzmanlarında- önemli bir engeldir.

Örgütsel silolar

Kötü iletişim ve farklı departmanlar veya ekipler arasında işbirliği eksikliği, araçların entegre kullanımını ve zor kapsayıcı dönüşüm süreçlerini engeller.

Başarı ölçümü eksikliği

Anahtar rakamların (KPI) tanımlanması ve zulmedeki zorluklar, aracın benimsenmesini ölçmek, verimlilik veya ROI artışı yatırımları daha zor hale getirir ve iyileştirme önlemlerini kontrol eder.

Kültürel yönler

Değişikliklere karşı direnç genellikle kurum kültürüne dayanmaktadır. İnovasyon kültürü veya yetersiz veri eksikliği, AI'nın tanıtımını engelleyebilir.

Potansiyel masa

Aşağıdaki tablo, dijital ve AI araçlarının optimal kullanımına karşı çıkan en yaygın engelleri özetlemektedir.

Dijital ve AI araçlarının kullanımı için ortak engeller

Dijital ve AI araçlarının kullanımı için ortak engeller-image: xpert.digital

Dijital ve AI araçlarının kullanımı için ortak engeller üç ana kategoriden kaynaklanır: insan faktörü, teknolojik engeller ve organizasyonel faktörler. Yeterlilik açıkları ve eğitim eksikliği, insan faktöründe düşük yetkinlik, benimsenme ve hatalara yol açabilecek merkezi bir rol oynar. Buna ek olarak, direnç ve iş kaybı korkusu kabulü engeller ve gecikme ilerlemesini. Teknolojik engeller, hayal kırıklığı ve verimsizliğe neden olan araçların karmaşıklığı ve arkadaşlığı ve bu nedenle kullanımını engellemenin yanı sıra veri silolarına ve süreç kesintilerine neden olan ve verimliliği engelleyen mevcut eski sistemlere entegrasyon eksikliği içerir. Örgütsel düzeyde, yanlış stratejiler eksiktir, bu da yanlış yönlendirilmiş çabalar ve kaynaklar boşa gider. Ayrıca, kaynaklar ve destek eksik olduğu için projeleri tehlikeye atabilecek yönetim desteği eksikliği de vardır. Sonuçta, zaman, para veya personel kıtlığı gibi kaynak kısıtlamaları genellikle proje gecikmelerine, aşırı yüklere veya hatta projeleri yıkmaya yol açar.

Bariyerlerin analizi nadiren izole göründüklerini, ancak karmaşık, birbirine kenetlenen bir sistem oluşturduklarını gösterir. Örneğin, yönetim desteği eksikliği genellikle belirsiz bir stratejiye ve eğitim önlemlerinin yetersiz finanse edilmesine yol açar. Yetersiz eğitim, yetersiz kalifikasyon boşluklarını daha da kötüleştirdi ve korkuları ve direnişi artırdı. Yeterli eğitim veya değişim yönetimi olmayan karmaşık araçlar kaçınılmaz olarak düşük kabul görmeye yol açar. Entegrasyon eksikliği gibi teknolojik problemler genellikle kötü planlama belirtileri ve yetersiz çapraz bölümsel işbirliğidir. Bu nedenle bütüncül bir yaklaşım esastır.

Düşük kullanımın temel bir nedeni genellikle “neden” açıkta yatmaktadır: davranışı yeni araçların veya süreçlerin somut faydasını ve katma değerini değiştirmek olan son kullanıcıları net bir şekilde iletişim kurmak ve göstermek mümkün değildir. Kullanıcılar yeni bir aracın işlerini nasıl kolaylaştırdığını veya iyileştirdiğini fark etmezse, özellikle eski rutinler “yeterince iyi” çalışıyorsa, öğrenme çabasını alma teşviki eksiktir.

Buna ek olarak, AI'nın tanıtımı, geleneksel dijital araçların uyarlanmasında mevcut kırılma noktalarını sıkılaştırır. Nitelikler, direnç, entegrasyon ve strateji alanlarındaki zorluklar, AI'nın ek karmaşıklık seviyeleri (veri gereksinimleri, etik, maliyetler, özel yetenekler) ile artırılır. Zaten temel dijital evlat edinme ile mücadele eden şirketler AI uygulamasını daha da zor bulacaktır.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Araç değerini en üst düzeye çıkarmak için stratejiler: Kabul ve yetkinliğin teşviki

Engellerin üstesinden gelmek ve dijital araçların tam potansiyelinden yararlanmak için, çalışanların becerilerini ve organizasyonel değişimi geliştiren ve destekleyen hedefli stratejiler gerekmektedir.

Yetkinlik Yapısı: Modern Eğitim, Yeniden Eğitim ve Sürekli Öğrenme

Eşsiz eğitimin ötesine geçin

Başarılı araç kullanımları, ilk tanıtım olaylarından daha fazlasını gerektirir. Kullanıcıların yazılımı ve ihtiyaçları ile büyüyen sürekli, role özgü ve bağlamla ilgili öğrenme teklifleri gereklidir.

Öğrenme şansı olarak kullanıcı kabul testi (UAT)

UAT aşaması sadece teknik bir test olarak değil, aynı zamanda kullanıcı eğitimi, geri bildirim toplama ve kabulü teşvik etmek için erken bir fırsat olarak kabul edilmelidir. Gerçek son kullanıcılar erken entegre edilmeli ve test görevleri için yeterince hazırlanmalıdır.

Etkili Eğitim Yöntemleri

Farklı yöntemlerin bir karışımı genellikle en etkilidir: yapılandırılmış kurslar, kendi kendine öğrenme modülleri, eğitici tren yaklaşımları, mentorluk, bakımlı bilgi veritabanları ve SSS'lerin yanı sıra doğrudan uygulamada bağlama duyarlı yardım (bkz. DAPS). Yapay zeka eğitimi durumunda, sadece operasyonu iletmek değil (“nasıl?”) Değil, aynı zamanda temel anlayışı (“NE/CAN/NE NEDİR?”), Etik yönlerini ve teknolojinin sınırlarını ele almak önemlidir.

Faydalara ve iş akışına odaklanın

Eğitim, araçların kullanıcıların somut problemlerini nasıl çözdüğüne odaklanmalı ve yalnızca listeleme işlevleri yerine günlük çalışma süreçlerine mantıklı bir şekilde entegre edilebilir.

Yetkinlik geliştirme stratejisi

Şirketler, hedeflenen Upsky ve Recillilling programları aracılığıyla genel dijital yeterlilik boşluğunu ele almalıdır.

İçin uygun:

• Yapay Zeka: E-ticarette Otto örneğini kullanarak entegre dijital AI stratejisine ada çözümlerinin yolu

İnsan Sayfasını Yönetin: Etkili Değişim Yönetimi ve İletişim

Değişim yönetimini erken entegre et

Değişim yönetimi, proje yönetimi üzerine bir projenin başlangıcından itibaren planlanmalı ve yapılmalıdır. Prosci verileri, mükemmel değişim yönetiminin projelerin başarı olasılığını büyük ölçüde artırdığını göstermektedir.

Yapılandırılmış Yaklaşım (örn. Prosci Adkar)

Adkar (farkındalık, arzu, bilgi, yetenek, yeniden takip edilen) gibi yerleşik modeller, değişim süreci boyunca bireylere sistematik olarak eşlik etmek için bir çerçeve sunar.

Net iletişim stratejisi

Kapsamlı bir iletişim planı esastır. Farklı kanallar hakkında düzenli, açık, şeffaf bilgi sağlamalıdır. Vizyon, hedefler, gerekçe, program ve çalışanlar üzerindeki etkileri açıkça iletilmelidir. Düşünme proaktif olarak ele alınmalıdır. İletişim ideal olarak güvenilir gönderenlerden (örneğin yöneticiler) gelmelidir.

Bozuklukları en aza indirin

Çalışanlar üzerindeki olumsuz etkiler planlanmalı ve yastıklanmalıdır. Bu, kaynakların ve desteğin sağlanmasını ve olası roller hakkında netlik içerir.

Direniş ile yapıcı bir şekilde karşılaşır

Direnişin nedenleri anlaşılmalıdır. Amaç bunu açık iletişim, etkilenenlerin entegrasyonu ve avantajların gösterilmesi yoluyla dönüştürmektir.

Güvenli Kabul: Liderlik Desteği ve Çalışan Nitelikleri

Aktif ve görünür sponsorluk

Üst yönetim seviyesinin (C-suite) belirleyici rolü yeterince vurgulanamaz. Değişikliği aktif olarak teşvik etmeli, vizyonu iletmeli, kaynak sağlamalı ve istenen davranışı göstermelidir. Aktif sponsorluk, değişim girişimleri için en önemli başarı faktörüdür.

Şampiyonları Etkinleştir

Takımlar içindeki değişim şampiyonları veya süper kullanıcılar, meslektaşlarını desteklemek, gayri resmi eğitim sunmak ve çarpan olarak hareket etmek için tanımlanmalı ve etkinleştirilmelidir.

Kullanıcı Entegrasyonu ve Geri Bildirim

Paydaşlar, özellikle son kullanıcılar erken ve sürekli olarak entegre edilmelidir. Geri bildirim aktif olarak yakalanmalı ve iyileştirme için kullanılmalıdır.

Kullanıcı merkezleme

Yeni araç ve süreçlerin tasarımı ve uygulanması, kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarına sürekli olarak odaklanmalı ve günlük çalışmalarını geliştirmeyi amaçlamalıdır.

Teknolojik Destek: Dijital Evlat Edinme Platformlarının Rolü (DAPS)

DAP'ların işlevselliği

DAPS, mevcut uygulamaların ek bir katmanı olarak atılan yazılım çözümleridir (örn. Doğrudan ilgili yazılım içinde bağlama duyarlı talimatlar, etkileşimli yol izleri, yardım ve yerleşik destek sunarlar.

Avantajları

DAP'lar işe alım hızlandırabilir, eğitim sürelerini ve maliyetlerini azaltabilir, destek sorgularının sayısını azaltabilir, uygulama yeterliliğini artırabilir ve kullanım analizleri sağlayabilir. Gartner, kuruluşların% 70'inin 2025 yılına kadar DAPS kullanacağını öngörüyor.

Değişim yönetiminde rol

DAPS, bilgi ve beceri edinilmesini (Adkar modelinde bilgi ve yetenek) kolaylaştırarak ve sürekli destek yoluyla ankrajı (arıtma) teşvik ederek değişim yönetiminde taktik bir araç olarak hizmet edebilir.

Potansiyel masa

Aşağıdaki tablo, araç kabulünü ve yeterliliğini teşvik etmek için kanıtlanmış uygulamaları özetlemektedir.

Araç kabul ve yetkinliğini teşvik etmek için en iyi uygulamalar

Araç kabulünü ve yetkinliği teşvik etmek için en iyi uygulamalar: xpert.digital

Aracı kabul ve yeterliliğini teşvik etmek için en iyi uygulamalar çeşitli stratejik yaklaşımları içerir. Yetkinlik yapısı alanında, becerileri artırmak ve teşvik etmek için sürekli, role özgü eğitim şarttır. Değişim yönetimi ile direnç ve belirsizlikleri en aza indirmek için erken ve entegre değişim yönetimi önerilir. Liderlik ve yeterlilik merkezi bir rol oynar ve aktif yönetici sponsorluğu hem gerekli desteğin hem de kaynakların garanti edilmesini sağlar. Aynı zamanda, kullanıcıların entegrasyonu, alaka düzeyini ve kişisel sorumluluğu teşvik etmek için geri bildirim döngüleri tarafından çok önemlidir. Teknolojik düzeyde, dijital evlat edinme platformlarının (DAP) veya uygulama içi yardımın uygulanması, isteğe bağlı desteğin sağlanmasını ve kullanım verimliliğinin ölçülmesini desteklemektedir.

Başarı stratejilerinin analizi, araç kullanımının teşvik edilmesinin sürekli bir süreç olduğunu göstermektedir. İlk uygulamanın çok ötesinde eğitim, destek, iletişim ve takviye konusunda sürekli çaba gerektirir. Liderlik bir linchpin olarak kristalleşir: Şirket yönetimi aracılığıyla aktif, görünür sponsorluk, direncin üstesinden gelmek ve başarıya yol açmak için en çok vurgulanan en güçlü faktördür. Bu taahhüt olmadan, diğer çabalar kolayca ortaya çıkıyor. Sonuçta, DAPS gibi teknolojiler evlat edinmeyi destekleyebilir, ancak bir stratejinin yerini alamaz. Bilgi ve beceriler vermek için değerli taktik yardımlardır, ancak kapsamlı, iyi planlanmış bir değişim yönetimi ve eğitim stratejisinde çalışmak en iyisidir.

Vakfı döşeme: Kritik başarı faktörleri

Dijital araçların gelişmiş kullanımını sürdürülebilir bir şekilde sağlamak ve otomasyon ve güvenlik için tüm potansiyellerini yükseltmek için şirketler teknolojik entegrasyon, veri kalitesi ve organizasyonel değişim yeteneğinden sağlam bir temel oluşturmalıdır.

Entegrasyon mimarisi: API'lerin ve sorunsuz bağlantıların önemi

Silolar

Verimli, otomatik süreçler için en büyük engellerden biri organizasyonel ve teknolojik silolardır. Sistemler arasında entegrasyon eksikliği, manuel veri aktarımlarına, fazlalıklara ve verimsizliklere yol açar. Bu nedenle, kesintisiz veri akışını sağlamak ve uçtan uca süreç otomasyonunu uygulamak için iyi düşünülmüş bir entegrasyon stratejisi gereklidir.

API'lerin rolü

Uygulama Programlama Arabirimleri (API'lar), farklı yazılım sistemlerinin birbirleriyle iletişim kurmasını ve verileri otomatik olarak değiştirmesini sağlayan teknolojik köprülerdir. İyi belgelenmiş, güvenli, güvenilir ve standartlaştırılmış API'ler başarılı entegrasyon için çok önemlidir.

Entegrasyonun avantajları

Başarılı entegrasyon çok sayıda avantaj sunar: Veriler, veri kalitesini ve tutarlılığını artıran sistem sınırları arasında gerçek zamanlı olarak senkronize edilir. Örneğin CRM, ERP ve pazarlama otomasyon sistemlerini birbirine bağlayarak iş akışı otomasyonunun olanaklarını genişletir. Nihayetinde, tek tip bir veri temelini sağlamlaştırır.

Entegrasyon stratejisi

Şirketlerin entegrasyon için stratejik bir yaklaşıma ihtiyacı vardır. Bu, doğru API'lerin dikkatli seçilmesini, maliyetler, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve sağlayıcı desteği gibi faktörlerin dikkate alınmasının yanı sıra, entegrasyon platformlarının (IPAA'ların) veya arayüzlerin yönetimini basitleştirmek için SAP entegrasyon paketi veya APIX-drive gibi belirli araçları içerir. Entegrasyon çabalarının başarısı genellikle, döngü süresi azaltma ve hata minimizasyonu gibi otomasyon göstergelerindeki iyileştirmelere doğrudan ölçülebilir.

Yakıt Olarak Veriler: KI & Otomasyon için Veri Kalitesi ve Yönetişimini Sağlamak

Veriler temeldir

Veriler, AI'nın “yaşam iksiri” ve her etkili otomasyonun temelidir. Kötü veri kalitesi kaçınılmaz olarak kötü sonuçlara yol açar - “çöp, çöp çıkışı” ilkesi belirli bir derece için geçerlidir.

Veri Yönetişiminin Tanımı

Veri yönetişimi, veritabanlarını yönetmek için yönergeler, standartlar, süreçler ve rollerden oluşan kapsayıcı çerçeveyi ifade eder. Amaç, şirket genelinde verilerin kullanılabilirliğini, kullanılabilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlamaktır.

AI/otomasyon için anlam

Yüksek kaliteli, iyi yönetilen veriler aşağıdakiler için gereklidir:

• Güvenilir AI modelleri: Bozulmaların azaltılması (önyargı), sonuçlarda doğruluk ve güven yapısının iyileştirilmesi.
• Etkili Otomasyon: Otomatik işlemlerin doğru verilere ve amaçlandığı gibi işlevlere dayandığından emin olun.
• Uyum: Yasal düzenlemelere uyum (örn. GDPR/GDPR, CCPA).
• Güvenlik: AI modellerinde veya otomatik iş akışlarında kullanılan hassas verilerin korunması.

Önemli yönetişim uygulamaları

Merkezi uygulamalar, veri kalitesi standartlarının tanımı, sürekli izleme ve veri ayarlaması için süreçlerin oluşturulmasını içerir. Ayrıca, meta verilerin yönetimi (genellikle veri katalogları tarafından desteklenir), net erişim kontrol kuralları, veri yaşam döngüsünün yönetimi, net sorumlulukların tanımı (veri sahipliği/yönetim), veri oranı ve kullanımının izlenmesi (veri soyu/provenance), yönergelerin merkezi bir yönetimi ve etik veri kullanımını sağlamaktır.

Veri yönetişimi için AI

İlginç bir şekilde, KI veri ayarını, doğrulama, izleme ve uyumluluk testlerini otomatikleştirerek veri kalitesini ve yönetişimi iyileştirmek için kullanılabilir.

Güvenli Sürdürülebilirlik: Organizasyonda Çapa Değişim Yönetimi

Kalıcı bir durum olarak değişin

Dijital dönüşüm ve yeni araçların tanıtımı tamamlanmış projeler değil, sürekli bir süreç. Bu nedenle, şirketlerin değişimi değiştirme yeteneğine kalıcı olarak yer alması gerekir.

İç olgunluk geliştirin

Kuruluşlar, değişim yönetimi alanındaki kendi olgunluklarını değerlendirmeli ve daha da geliştirmelidir. Bu, bina becerileri, standart süreçler oluşturmayı ve değişiklikler hakkında olumlu bir kültürün teşvik edilmesini içerir.

Değişim yönetimini entegre et

Değişim yönetimi ilkeleri günlük süreçlere, proje yönetim yöntemlerine ve yönetim uygulamalarına sıkıca entegre edilmelidir.

Geri bildirim döngüleri ve uyarlaması

Kabulü izlemek, erken bir aşamada yeni zorlukları tanımak ve stratejileri zamanla uyarlamak için sürekli geri bildirim döngüleri oluşturmak çok önemlidir. Başarı, tanımlanmış metrikler kullanılarak ölçülmeli ve izlenmelidir.

Başarı faktörlerinin analizi temel bir üçgen ortaya çıkarır: Dijital ve AI araçlarının başarılı ve ileri düzey kullanımı, üç bağımlı sütun entegrasyonu, veri yönetişimi ve değişim yönetimine dayanmaktadır. Bir alandaki zayıflıklar başkalarının istikrarını zayıflatır. Gelişmiş otomasyon (Bölüm II) genellikle sağlam entegrasyon gerektiren çapraz sistem veri akışı gerektirir. AI'nın etkinliği (Bölüm II, III) kritik olarak güvenilir, iyi yönetilen verilere bağlıdır. Bu teknik çözümlerin uygulanması ve kullanıcılar tarafından başarılı bir şekilde uyarlanması güçlü bir değişim yönetimi gerektirir.

Veri yönetişimi, güven oluşturmak için özellikle AI'nın artan kullanımı için pazarlık yapılmaz. Birçok AI sisteminin “kara kutu” doğası ve büyük miktarlarda verilere bağımlılığı, veriler dikkatle yönetilmezse önemli riskler (önyargı, veri koruma ihlalleri, hatalar) yaratır. Bu nedenle, bu riskleri azaltmak ve AI destekli süreçlerin ve bilginin kabulü ve kullanımı için gerekli olan kullanıcıların ve paydaşların güvenini kazanmak için sağlam veri yönetişimi gereklidir.

Sonuçta, değiştirme yeteneği rekabet avantajına dönüşür. Olgun, sıkı bir şekilde sabit bir değişim yönetimi yeterliliği oluşturan kuruluşlar, teknolojik ilerlemeye sürekli olarak uyum sağlamak ve dijital yatırımlarından sürdürülebilir değer çekmek için daha donanımlıdır. Yeni araçları, işlevleri ve süreçleri, Bölüm IV'te açıklanan evlat edinme engellerinde başarısız olan rakiplerden daha hızlı ve daha etkili bir şekilde uyarlayabilirsiniz.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Dijital Araçların Potansiyeli: Şirketler otomasyonu ve güvenliği nasıl en üst düzeye çıkarabilir?

Analiz, Alman şirketlerinde dijital araçların yüksek benimsenme oranlarına rağmen, otomasyon ve süreç güvenilirliği için önemli bir potansiyelin kullanılmadığını göstermiştir. Genellikle% 30-50'lik düşük yükün, aktivasyonu önemli verimlilik kazanımları ve risk desteği vaat eden gelişmiş fonksiyonlara atıfta bulunması muhtemeldir. Engeller bunun için çeşitlidir ve nitelik açıkları ve değişim direnci gibi insan faktörlerini, karmaşıklık ve entegrasyon problemleri gibi teknolojik engellerin yanı sıra stratejilerin eksikliği ve liderlik desteği eksikliği gibi örgütsel kusurları içerir.

Bu boşluğu sonuçlandırmak ve AI dahil olmak üzere dijital yatırımların tam değerini uygulamak için stratejik, bütünsel bir yaklaşım gereklidir. Bu, çalışanların yetkinlik yapısını, mesleki değişim yönetimi ve güçlü liderliği teknik ve veri ile ilgili temel bilgilerin (entegrasyon, veri yönetişimi) oluşturulmasıyla birleştirmelidir.

Yöneticiler için eylem önerileri

1. Kullanım analizi için yetkilendirme: Merkezi dijital ve AI araçlarının potansiyellerine kıyasla nasıl kullanıldığına dair resmi bir değerlendirme. Odak noktası otomasyon ve güvenlik işlevleri olmalıdır. Mümkün olduğunca veri toplama için analiz araçlarını veya DAP'ları kullanın.
2. Yeni bir edinim satın almadan önce fonksiyon aktivasyonunun önceliklendirilmesi: Birincisi, yeni araçlarda daha ileri yatırımlar yapılmadan önce hedeflenen eğitim, süreç ayarlamaları ve kullanılmayan işlevlerin yapılandırılması yoluyla mevcut platformların değerini en üst düzeye çıkarmaya odaklanın.
3. Stratejik bir öncelik olarak değişim yönetimini oluşturun: İç değişim yönetimi becerilerinin yapısına yatırım yapın ve bunları en başından beri tüm dijital girişimlere entegre edin. Önemli değişiklikler için yönetim düzeyi boyunca aktif, görünür sponsorluk yapın.
4. Sürekli öğrenme ve destek programları koyun: Benzersiz eğitimin ötesine geçin ve role özgü, sürekli öğrenme yolları oluşturun. Gerekirse, bunu DAPS tarafından destekleyin ve iş akışındaki uygulamaya ve somut fayda üzerine odaklanın.
5. Sağlam veri yönetişimi (özellikle AI için) oluşturun: AI girişimlerinin güvenilir ve etik ölçeklendirilmesi için temel bir gereklilik olarak tanımlanmış rolleri, yönergeleri ve kalite standartlarına sahip açık bir veri yönetişim çerçevesi uygulayın.
6. Stratejik entegrasyon yol haritası geliştirin: Veri silolarını parçalamak ve otomasyon için kritik veri akışını sağlamak için açık bir API stratejisine ve potansiyel olarak entegrasyon platformlarına yatırım yapın.
7. Kullanıcı geri bildirimi ve yetenek kültürünü tanıtın: Kullanıcılardan sürekli geri bildirim için mekanizmalar oluşturun ve bunları ihtiyaç ve test çözümlerinin tanımında erken bir aşamaya dahil edin (UAT için en iyi uygulamayı uygulayın).
8. Neyin önemli olduğunu ölçün: Araç kullanımı, süreçlerdeki verimlilik kazanımları, güvenlikteki iyileştirmeler ve kullanıcıların ilerlemeyi sürdürme ve YG'yi kanıtlama yeterliliği ve memnuniyeti için açık temel performans göstergelerini (KPI) tanımlayın.

Şirketler, bu önerileri sürekli olarak uygulayarak, dijital araçlarının potansiyeli ile gerçek kullanımları arasındaki boşluğu kapatabilir ve böylece süreçlerin otomasyonunda ve güvenliklerini güçlendirmede önemli ilerleme kaydedebilir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus