На додаток до CRM та ERP також впливають 30-50% невикористаних цифрових робочих інструментів у маркетингових та продажах інструментів з продажу та AI, які також впливають

Невикористаний потенціал цифрових інструментів: потенціал для автоматизації та надійності процесів у німецьких компаніях

Цифрова трансформація в німецьких компаніях прогресує, але парадокс зберігається: хоча темпи впровадження цифрових робочих інструментів високі, значна частина їхнього потенціалу, особливо щодо функцій автоматизації та безпеки, залишається невикористаною. Оцінка використання, згідно з опитуванням користувачів, лише на 30-50%, ймовірно, відображає використання розширених функцій, а не базове використання інструментів. Ця невідповідність між володінням та фактичним створенням цінності являє собою значну, часто недооцінену можливість. Існуючі інструменти, такі як системи CRM та ERP, платформи для співпраці та все частіше рішення на основі штучного інтелекту, мають значний потенціал для підвищення ефективності процесів завдяки автоматизації та покращення організаційної стійкості завдяки посиленню безпеки процесів.

📊 Багато компаній повною мірою використовують лише 30-50% своїх цифрових інструментів. Як не парадоксально, саме інструменти штучного інтелекту часто залишаються невикористаними

В аналізі визначено ключові бар'єри, які перешкоджають повному використанню цього потенціалу. До них належать, перш за все, прогалини у кваліфікації та недостатні заходи з навчання, опір змінам серед робочої сили, складність самих технологій, проблеми з їх інтеграцією в існуючі ІТ-ландшафти, а також відсутність стратегічної спрямованості та послідовної управлінської підтримки.

Щоб подолати цей розрив і реалізувати повну цінність цифрових інвестицій, компанії повинні дотримуватися багатовимірної стратегії. Ключовими напрямками є управління змінами, орієнтоване на людину, створення культури безперервного навчання, впровадження надійних структур управління даними, особливо для застосувань штучного інтелекту, що забезпечують безперебійну інтеграцію інструментів через API, та однозначне зобов'язання вищого керівництва щодо цифрової трансформації. Наведені нижче рекомендації надають компаніям стратегічну основу для підвищення інтенсивності використання своїх цифрових інструментів і тим самим досягнення значного прогресу в автоматизації та надійності процесів.

Підходить для цього:

• Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Статус-кво: Використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту в компаніях

Цифровізація німецького бізнес-ландшафту добре просунута, але сама наявність інструментів мало що говорить про їх фактичну глибину використання та результуючу додану цінність. Більш детальний розгляд показників впровадження та фактичного використання виявляє значну різницю.

Впровадження проти фактичного використання: підсумок

Рівень впровадження усталених цифрових офісних та бізнес-додатків у Німеччині вражає високим. Згідно з індексом цифрових офісів Bitkom за 2024 рік, майже всі компанії (98%) використовують ERP (системи планування ресурсів підприємства). CRM (системи управління взаємовідносинами з клієнтами) також поширені на рівні 91%, що є значним зростанням порівняно з 77% у 2022 році. Рішення для управління корпоративним контентом (ECM) є у 84% компаній (2022: 76%). Кожна опитана компанія використовує принаймні одне рішення для цифрового офісу. Ці цифри демонструють, що доступ до стандартних цифрових інструментів широко поширений у німецьких компаніях і не є основною перешкодою.

На противагу цьому, впровадження штучного інтелекту (ШІ) – це інша історія. Хоча інтерес і готовність інвестувати високі – 40% компаній планують збільшити використання ШІ наступного року, а 46% планують інвестиції протягом наступних п'яти років – фактичне впровадження все ще значно нижче та більш неоднорідне. У 2024 році приблизно 17% німецьких компаній використовували ШІ. Спостерігається чіткий розрив між секторами та розмірами компаній: промисловий сектор лідирує з 31% впровадження ШІ, тоді як сектор послуг відстає. Різниця між великими компаніями (75% використовують ШІ) та малими та середніми підприємствами (лише 16%) особливо вражає. Міжнародні порівняння показують схожі тенденції: дослідження США оцінюють впровадження ШІ на рівні компаній від 5% до 40%, залежно від методології, але вказують на швидке зростання. У світовому масштабі 40% компаній повідомляють про використання ШІ, а ще 42% оцінюють його використання. Згідно з опитуванням McKinsey, понад три чверті компаній використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Це свідчить про те, що хоча впровадження штучного інтелекту набирає обертів, воно все ще менш усталене та значно більш мінливе, ніж традиційні цифрові інструменти.

Твердження в запиті користувачів про рівень використання лише 30-50% слід розглядати в контексті цих даних про впровадження. Малоймовірно, що ця цифра стосується базового використання широко впроваджених систем ERP або CRM. Швидше, дані свідчать про те, що ця оцінка стосується використання розширених функцій або реалізації повного потенціалу програмного забезпечення. Gartner зазначає, що недостатній користувацький досвід роботи з додатками вимагає використання рішень для цифрового впровадження (DAS). Дослідження та звіти стверджують, що потенціал цифрових медіа часто не повністю реалізується, особливо в малих і середніх підприємствах. Дослідження Muuuh Group показало, що 73% користувачів CRM не є прихильниками власного програмного забезпечення, що свідчить про невдоволення, часто пов'язане з недостатньою зручністю використання або нездатністю досягти очікуваних переваг. Таким чином, початкова передумова низького використання є справедливою, але, найімовірніше, стосується глибини використання та активації цінних, але більш складних функцій.

Сприйняття цифровізації в компаніях також значно різниться. Хоча майже 40% працюючих у Німеччині оцінюють свою компанію як надзвичайно або дуже цифрову, третина бачить потребу в покращенні цифрової організації роботи, а 64% компаній вважають себе відстаючими. Це підкреслює невідповідність між простою доступністю інструментів та їх ефективним, трансформаційним використанням. Крім того, значна частина працівників не відчуває себе достатньо підготовленою для набуття необхідних цифрових навичок.

У використанні ШІ спостерігаються певні закономірності. Працівники використовують такі інструменти, як ChatGPT, частіше для особистих (54,3%) або змішаних (27,8%) цілей, ніж виключно для роботи (17,9%). Найпоширенішими варіантами використання в компаніях є обслуговування клієнтів (56%), кібербезпека (51%), цифрові помічники (47%), CRM (46%) та управління запасами (40%). Хоча 75% співробітників вважають, що генеративний ШІ може підвищити їхню продуктивність, і його використання швидко зростає, лише 1% керівників описують впровадження ШІ у своїй компанії як «зріле», тобто повністю інтегроване в робочі процеси та таке, що забезпечує значні бізнес-результати.

Втрата вартості: кількісна оцінка втрачених можливостей

Недостатнє використання цифрових інструментів призводить до значної втрати цінності та неоптимальної рентабельності інвестицій (ROI) для величезних витрат на цифрову трансформацію. Коли функції автоматизації залишаються невикористаними, ручні, неефективні процеси зберігаються. Якщо інтегровані функції безпеки не активовані або не налаштовані, зростає ризик інцидентів безпеки та порушень відповідності.

Невикористаний потенціал продуктивності є значним. Дослідження вказують на вимірне підвищення продуктивності завдяки використанню штучного інтелекту, навіть за поточних, все ще низьких темпів впровадження (наприклад, зростання продуктивності праці на 0,1–0,9%). Довгостроковий потенціал оцінюється в 1,5 процентних пункти протягом десяти років, а для конкретних завдань було зафіксовано зростання на 43%. Постачальники рішень для цифрового впровадження, такі як Whatfix, повідомляють про підвищення продуктивності на 35% та скорочення часу навчання на 60% за допомогою своїх платформ. Ці цифри ілюструють відчутну цінність, яку можна розкрити завдяки більш ефективному використанню інструментів.

Крім того, недостатнє використання становить стратегічний конкурентний ризик. Компанії, які повністю використовують свої цифрові інструменти та системи штучного інтелекту, досягають більшої ефективності, гнучкості та інновацій. Вони можуть швидше реагувати на зміни ринку та розробляти нові бізнес-моделі (компонентні бізнеси на 80% швидше впроваджують нові функції). Компанії, які залишаються на базовому рівні використання, ризикують відстати та поставити під загрозу свої позиції на ринку.

Аналіз статус-кво виявляє «ілюзію впровадження»: високі показники впровадження основних систем, таких як ERP та CRM, свідчать про цифрову зрілість, але це маскує глибоке недовикористання передових функцій автоматизації та безпеки. Цей розрив між присутністю та фактичною компетентністю є основною проблемою. З технологіями штучного інтелекту ця закономірність посилюється. Хоча впровадження ШІ швидко зростає та має величезний потенціал, розрив у використанні, ймовірно, ще більш виражений, ніж у випадку з традиційними інструментами, через більшу складність, залежність від даних, етичні проблеми та більший дефіцит навичок. Розбіжність між малими та середніми підприємствами та великими підприємствами тут особливо вражає. Нарешті, часто існує невідповідність між сприйняттям співробітниками цифровізації своєї компанії та їхніми власними можливостями або фактичним використанням функцій передових інструментів. Ця неправильна оцінка може перешкоджати зусиллям щодо збільшення використання, оскільки потреба може залишитися невизнаною.

Підходить для цього:

• Парадокс продажів забиває воронку продажів: подорож клієнтом-це мертвий AI, автоматизація та CRM!

Розкрийте потенціал автоматизації завдяки глибшому використанню інструментів

Багато компаній вже інвестували в потужні цифрові інструменти, але часто використовують лише частину своїх можливостей автоматизації. Невикористаний потенціал систем CRM та ERP, платформ для співпраці та інструментів штучного інтелекту є значним і може бути розкритий шляхом стратегічної активації існуючих функцій.

Поза межами основ: недооцінені функції автоматизації робочих процесів (CRM, ERP, платформи для співпраці)

Автоматизація CRM

Сучасні CRM-системи пропонують набагато більше, ніж просто управління контактами. Часто недостатньо використовувані функції включають автоматизацію управління завданнями (наприклад, нагадування про подальші дії), визначення правил робочого процесу для автоматичного призначення потенційних клієнтів або ескалації запитів на обслуговування, а також автоматизовану генерацію звітів про ефективність продажів або задоволеність клієнтів. Автоматизація багатоканальної комунікації забезпечує послідовну взаємодію з клієнтами через різні канали (електронна пошта, соціальні мережі). Інтеграція з іншими системами, такими як ERP або інструменти автоматизації маркетингу, часто доступна, але не повністю використовується для забезпечення безперебійного обслуговування клієнтів та процесу продажів. Причини такого низького використання часто криються в неадекватному впровадженні, відсутності адаптації до конкретних процесів або недостатньому прийнятті користувачами.

Автоматизація ERP

Системи ERP часто використовуються переважно для основних функцій, таких як фінансовий облік та планування ресурсів, тоді як подальші можливості автоматизації залишаються невикористаними. Прикладами є налаштування автоматизації робочих процесів для процесів затвердження, таких як затвердження замовлень на придбання, автоматизована обробка вхідних рахунків-фактур за допомогою оптичного розпізнавання символів (OCR) та зіставлення на основі правил, або оптимізація управління запасами за допомогою автоматичних пропозицій замовлень або сповіщень про низький рівень запасів. Інтеграція системи ERP з іншими операційними системами (CRM, управління ланцюгами поставок) має вирішальне значення для комплексної автоматизації процесів та прозорості, але часто нехтується. Поширеною причиною невдачі проектів автоматизації ERP є недостатній аналіз та картування основних бізнес-процесів перед впровадженням.

Автоматизація на платформах для співпраці (M365/Workspace)

Провідні пакети для співпраці, такі як Microsoft 365 та Google Workspace, містять потужні, але часто недооцінені інструменти для автоматизації робочих процесів:

• Google Workspace: AppSheet дозволяє створювати власні програми та автоматизувати робочі процеси без будь-яких знань програмування. Google Forms можна використовувати разом із Google Таблицями та Apps Script для процесів затвердження та простих робочих процесів. Розширені фільтри та правила в Gmail можуть автоматизувати керування електронною поштою, а функції на базі штучного інтелекту в Smart Canvas (Документи, Таблиці, Презентації) пропонують інтелектуальні пропозиції та структуровані елементи для підвищення ефективності.
• Microsoft 365: Power Automate (раніше Flow) – це потужний інструмент для створення автоматизованих робочих процесів у різних програмах Microsoft та сторонніх розробників. SharePoint також пропонує вбудовані можливості робочих процесів, а інтеграція Power Automate з Teams дозволяє автоматизувати сповіщення, затвердження та завдання безпосередньо в центрі співпраці. Така безперешкодна інтеграція в екосистему Microsoft є значною перевагою.

Платформи без коду/з низьким кодом

Зростання популярності платформ без коду/з низьким рівнем коду, які часто інтегруються у великі комплекси програмного забезпечення або пропонуються як окремі рішення (наприклад, FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), демократизує автоматизацію. Вони дозволяють бізнес-користувачам без глибоких знань програмування створювати власні рішення для автоматизації. Це може пришвидшити зусилля з автоматизації, але вимагає чітких інструкцій, навчання та структури управління для запобігання неконтрольованому зростанню та ризикам.

Використання штучного інтелекту для інтелектуальної автоматизації (аналіз даних, підтримка завдань, оптимізація процесів)

Штучний інтелект виводить традиційну автоматизацію робочих процесів на новий рівень, інтегруючи когнітивні можливості.

Штучний інтелект в автоматизації робочих процесів

• Інтелектуальна обробка документів (IDP): моделі штучного інтелекту можуть витягувати та класифікувати відповідну інформацію з неструктурованих документів, таких як рахунки-фактури, квитанції, контракти чи електронні листи, що значно зменшує ручне введення даних.
• Можливості прогнозування: ШІ може розпізнавати закономірності в історичних даних для прогнозування майбутніх подій. Приклади включають прогнозне обслуговування обладнання, прогнозування попиту та рівня запасів або визначення перспективних можливостей продажу на основі поведінки клієнтів.
• Інтелектуальна маршрутизація та прийняття рішень: Штучний інтелект може аналізувати зміст та настрій запитів клієнтів, щоб автоматично спрямовувати їх до відповідного відділу або співробітника. Він також може приймати складніші рішення в рамках автоматизованого процесу, що виходить за рамки простих правил «якщо-тоді».

Асистенти та агенти зі штучним інтелектом

Інтегровані помічники на основі штучного інтелекту (такі як Microsoft Copilot, Google Gemini або функції, вбудовані в ChatGPT) можуть автоматизувати або підтримувати широкий спектр завдань: вони створюють чернетки електронних листів, звітів або маркетингових текстів; узагальнюють довгі документи або зустрічі; відповідають на запитання співробітників щодо внутрішніх політик (відділ кадрів, ІТ); допомагають з плануванням; або підтримують введення та аналіз даних. Так званий «агентський ШІ» йде ще далі та може автономно виконувати складніші, багатоетапні завдання, використовуючи різні інструменти та джерела інформації.

Роботизована автоматизація процесів (RPA) та інтелектуальна автоматизація

RPA стосується програмних роботів («ботів»), які автоматизують повторювані завдання на основі правил, імітуючи взаємодію людини з інтерфейсами користувача (наприклад, копіювання даних з однієї програми в іншу). У той час як традиційний RPA спирається на структуровані дані та чіткі правила, його поєднання зі штучним інтелектом (часто називають інтелектуальною автоматизацією або гіперавтоматизацією) значно розширює його можливості. Штучний інтелект дозволяє RPA-ботам обробляти неструктуровані дані (наприклад, з електронних листів або PDF-файлів), приймати контекстуальні рішення та навчатися на досвіді. Приклади застосування можна знайти практично в кожній сфері бізнесу

• Фінанси: Автоматизована звітність, звірка рахунків, виявлення шахрайства, обробка рахунків-фактур.
• Кадрові ресурси: адаптація/виведення співробітників з роботи, обробка заробітної плати, управління заявками на відпустки.
• Обслуговування клієнтів: Автоматизовані відповіді на стандартні запити через чат-ботів, переадресація складних справ, оновлення даних клієнтів.
• Ланцюг поставок та логістика: управління запасами, обробка замовлень, оптимізація маршрутів доставки.
• Охорона здоров'я: обробка страхових випадків, планування прийомів, управління даними пацієнтів.
• Виробництво: обробка замовлень, контроль якості, управління постачальниками.

Таблиця потенціалів

У наступній таблиці наведено приклади того, як часто невикористовувані функції автоматизації призначаються певним бізнес-процесам і яких переваг можна досягти в результаті.

Призначення невикористаних функцій автоматизації бізнес-процесам

Призначення невикористаних функцій автоматизації бізнес-процесам – Зображення: Xpert.Digital

У сучасному світі цифрового бізнесу існує безліч невикористаних можливостей автоматизації, які можна стратегічно призначити різним бізнес-процесам для досягнення значного підвищення ефективності. Правила робочих процесів, такі як правила затвердження знижок у CRM, можуть прискорити цикл продажів і забезпечити узгодженість ціноутворення, використовуючи такі платформи, як Salesforce, Microsoft Dynamics 365 або SAP CRM. Платформи без коду/з низьким кодом, такі як Power Automate або AppSheet для звітів про витрати на відрядження, зменшують адміністративні витрати та забезпечують швидше відшкодування завдяки інтеграції з Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma або Creatio. Обробка рахунків-фактур на базі штучного інтелекту (IDP) революціонізує автоматизовану обробку рахунків-фактур і квитанцій, що призводить до швидших платежів і меншої кількості помилок при введенні даних — це можливо реалізувати в ERP-системах, таких як SAP та Oracle, або спеціалізованих інструментах IDP з компонентами RPA+AI. У сфері прогнозної аналітики рішення на основі штучного інтелекту пропонують прогнозні сповіщення про технічне обслуговування виробничих об'єктів, мінімізуючи незаплановані простої та зменшуючи витрати на технічне обслуговування. Це підтримується системами ERP/MES, платформами Інтернету речей та спеціалізованими рішеннями на основі штучного інтелекту. Зрештою, помічники штучного інтелекту, агентний штучний інтелект та технології RPA, такі як ChatGPT/Copilot для створення електронних листів або RPA для управління основними даними, підвищують ефективність комунікації та зменшують помилки введення даних. Ці технології можна реалізувати за допомогою M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere або Blue Prism.

Аналіз потенціалу автоматизації показує, що значна частина можливостей вже криється в інструментах, за які компанії вже заплатили (CRM, ERP, M365/Workspace). Основна проблема часто полягає не в придбанні нових інструментів, а в активації та використанні існуючих, часто потужних, але недооцінених функцій. Водночас, демократизація автоматизації за допомогою інструментів без коду/з низьким кодом представляє парадокс: хоча вона може прискорити впровадження, надаючи бізнес-користувачам можливості, вона також створює значні ризики без належного управління, протоколів безпеки та стандартів процесів [див. розділи III та VI]. Нарешті, ШІ діє як рівень розширення: він не тільки ефективніше автоматизує існуючі завдання, але й завдяки обробці неструктурованих даних, прогнозам та інтелектуальній допомозі, він дозволяє створювати абсолютно нові форми автоматизації та оптимізації процесів, що представляє якісний стрибок у потенціалі автоматизації.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Підвищення надійності процесу завдяки розширеним функціям інструменту

Окрім автоматизації, цифрові інструменти та системи штучного інтелекту часто пропонують невикористані можливості для підвищення надійності процесів. Активація цих можливостей має вирішальне значення для мінімізації ризиків, забезпечення відповідності вимогам та посилення стійкості бізнес-процесів.

Використання розширених функцій контролю доступу та ідентифікації

Сучасні бізнес-додатки та платформи виходять далеко за рамки простого входу за паролем, пропонуючи детальні механізми контролю, які часто не повністю налаштовані або використовуються. Це стосується як основних систем, таких як ERP та CRM, так і пакетів програм для співпраці (M365, Google Workspace) та спеціалізованих систем контролю доступу (ACS).

Контроль доступу на основі ролей (RBAC)

Фундаментальним принципом є суворе визначення та дотримання політик RBAC. Необхідно забезпечити, щоб користувачі мали доступ лише до даних та функцій, необхідних для їхньої конкретної ролі. Багато систем пропонують інструменти для керування цими ролями, але початкове налаштування та постійне обслуговування вимагають ретельного та стратегічного планування. Такі інструменти, як BetterCloud, можуть підтримувати керування дозволами в хмарних середовищах, таких як Office 365.

Управління життєвим циклом ідентифікації

Критичним, але часто недооціненим аспектом безпеки є автоматизація управління користувачами, зокрема деініціалізація. Коли співробітники звільняються з компанії або змінюють посади, їхні права доступу мають бути негайно та повністю скасовані. Інтегровані інструменти або платформи управління ідентифікацією можуть автоматизувати цей процес і мінімізувати ризик несанкціонованого доступу через застарілі облікові записи. Це та сфера, де ручні процеси схильні до помилок і можуть залишати значні прогалини в безпеці.

Багатофакторна автентифікація (MFA) та контекстно-залежний доступ

Оскільки багатофакторна автентифікація (MFA) стає дедалі стандартнішою, багато платформ пропонують розширені, контекстно-залежні політики доступу. Вони можуть обмежувати доступ на основі таких факторів, як місцезнаходження користувача, стан пристрою або час доби, забезпечуючи таким чином додатковий рівень безпеки. Біометричні методи верифікації (відбитки пальців, розпізнавання обличчя) також можуть бути інтегровані для посилення верифікації особи.

Спеціалізовані системи контролю доступу (СКД)

Спеціалізовані системи контролю доступу (СКД) часто використовуються для захисту фізичних об'єктів та критично важливої ​​ІТ-інфраструктури. Ці системи пропонують апаратне забезпечення (наприклад, зчитувачі карт, контролери) та програмне забезпечення для керування фізичним та логічним доступом. Важливими, але іноді недооціненими аспектами є масштабованість рішення, що дозволяє йому йти в ногу зі зростанням бізнесу, та його здатність інтегруватися з іншими системами безпеки (наприклад, відеоспостереженням, сигналізацією) для єдиного управління безпекою.

Підходить для цього:

• AI для SEO-інструментів на базі SEO та генеративної оптимізації двигуна (GEO): Комплексні розробки, технології та практичні приклади

Використання інтегрованих інструментів для моніторингу та дотримання вимог

Багато платформ містять інструменти, які можуть допомогти з дотриманням вимог та моніторингом активності, але ці інструменти потрібно активно використовувати та налаштовувати.

Управління ліцензіями для безпеки

Моніторинг використання ліцензій не лише служить для контролю витрат, але й є вирішальним фактором безпеки. Неактивні облікові записи користувачів або невикористані ліцензії є потенційними векторами атаки. Виявлення та деактивація цих облікових записів зменшує поверхню атаки. Спеціалізовані інструменти можуть допомогти в управлінні ліцензіями та їх оптимізації.

Запобігання втраті даних (DLP)

Такі платформи, як Microsoft 365 та Google Workspace, мають функції DLP, які можуть виявляти та блокувати ненавмисне або зловмисне поширення конфіденційних даних (наприклад, даних клієнтів, фінансової інформації, інтелектуальної власності) через електронну пошту або хмарне сховище. Однак, щоб ці правила були ефективними, їх необхідно спеціально налаштувати відповідно до потреб та ризиків компанії.

Аудиторські записи та звітність

Використання інтегрованих журналів аудиту є важливим для відстеження активності користувачів, змін у системі та шаблонів доступу. Багато систем детально реєструють ці події, але журнали необхідно регулярно переглядати або, ще краще, пересилати до централізованих систем управління інформацією та подіями безпеки (SIEM) для автоматизованого аналізу. Здатність відстежувати ці події є життєво важливою для дотримання вимог та судово-медичних розслідувань.

Функції комплаєнсу

Інструменти можуть мати певні сертифікати відповідності. Платформи управління, такі як CoreView або AvePoint Cloud Governance, допомагають запроваджувати та контролювати політики відповідності в таких середовищах, як Office 365.

Покращення безпеки на базі штучного інтелекту

Штучний інтелект відкриває нові можливості для проактивного виявлення та захисту від загроз безпеці.

Виявлення аномалій

Системи штучного інтелекту можуть вивчати, що вважається «нормальною» поведінкою в системі чи мережі, та виявляти відхилення (аномалії), які можуть свідчити про інциденти безпеки. Конкретні випадки використання включають:

• Виявлення шахрайства: Виявлення незвичайних моделей транзакцій (наприклад, великі суми, незвичайні місця розташування, висока частота).
• Виявлення вторгнень: виявлення підозрілого мережевого трафіку (наприклад, витоку даних, DDoS-атаок), підозрілих спроб входу або незвичайної поведінки користувачів.
• Безпека кінцевих точок: виявлення шкідливого програмного забезпечення або несанкціонованої активності на комп’ютерах або мобільних пристроях.
• Покращення IAM: сповіщення про підозрілі запити на доступ, незвичайні розширення дозволів або скомпрометовані облікові записи.

Розвідка та прогнозування загроз

Штучний інтелект може аналізувати величезні обсяги даних про загрози (канали загроз), щоб визначити пріоритети відповідних ризиків, виявити моделі атак (TTP – тактики, методи та процедури) і навіть передбачити майбутні атаки або проактивно виявляти вразливості. Штучний інтелект також може використовуватися для моніторингу даркнету на наявність викрадених облікових даних або запланованих атак.

Автоматизоване реагування на інциденти

Штучний інтелект може автоматизувати початкові кроки для стримування інциденту безпеки, такі як ізоляція уражених систем, блокування шкідливих IP-адрес або відключення скомпрометованих облікових записів, тим самим скорочуючи час реагування.

Таблиця потенціалів

У наступній таблиці поєднані часто невикористовувані функції безпеки з конкретними ризиками, які вони можуть вирішити.

Розподіл невикористаних функцій безпеки для зниження ризиків

Розподіл невикористаних функцій безпеки для зниження ризиків – Зображення: Xpert.Digital

Розподіл невикористаних функцій безпеки для зменшення ризиків охоплює різні функціональні категорії, конкретні приклади та варіанти використання яких можна розглянути для відповідних платформ та інструментів. У сфері контролю доступу детальна конфігурація RBAC допомагає запобігти несанкціонованому доступу або витокам даних, чого можна досягти, наприклад, за допомогою налаштувань безпеки M365/Azure AD, Google Workspace Admin або ERP/CRM. Окрім цього заходу, автоматичне скасування доступу також відіграє вирішальну роль у мінімізації постійних дозволів та пов'язаного з ними внутрішнього ризику, часто використовуючи системи IAM, інтеграції систем управління персоналом та рішення M365 або Google Workspace.

У категорії відповідності та моніторингу налаштовані правила DLP захищають від витоку конфіденційних даних, що підтримуються такими програмами, як M365 Security & Compliance або Google Workspace Security Center. Активний аналіз журналів аудиту також відіграє вирішальну роль у запобіганні порушенням відповідності та забезпеченні відстеження процесів. Системи SIEM, такі як Splunk або QRadar, а також дані журналів з M365 та Google Workspace, є цінними інструментами в цьому відношенні.

У сфері безпеки на основі штучного інтелекту, виявлення аномалій на основі штучного інтелекту під час входу в систему використовується як засіб захисту від компрометації облікового запису та несанкціонованого доступу. Це досягається за допомогою спеціалізованих платформ безпеки на основі штучного інтелекту або певних функцій, таких як Azure AD Identity Protection.

Аналіз функцій безпеки чітко показує, що ефективна безпека процесів значною мірою залежить від правильної конфігурації та використання функцій, вбудованих у стандартні бізнес-додатки (M365, Workspace, ERP, CRM). Недостатнє використання цих функцій безпосередньо призводить до вразливостей безпеки, незалежно від інвестицій у спеціалізовані інструменти безпеки. Водночас автоматизація впливає на безпеку в обох напрямках: вона може підвищити безпеку (наприклад, шляхом автоматичного видалення ресурсів або встановлення виправлень), але погано захищені інструменти автоматизації (наприклад, RPA-боти з надмірними привілеями, нерегульовані low-code-додатки) самі можуть стати вразливостями. Це підкреслює необхідність інтеграції аспектів безпеки безпосередньо в стратегію автоматизації. Нарешті, ефективність інструментів безпеки на базі штучного інтелекту (виявлення аномалій, прогнозування загроз) принципово залежить від якості, повноти та управління базовими даними. Низька якість даних неминуче призводить до ненадійних результатів безпеки ШІ (хибні тривоги або пропущені загрози), що підкреслює критичну роль управління даними (див. Розділ VI).

Діагностика розриву у використанні: основні бар'єри та проблеми

Щоб подолати розрив між потенціалом цифрових інструментів та їх фактичним використанням, вкрай важливо зрозуміти основні перешкоди. Їх можна загалом розділити на людські, технологічні та організаційні фактори.

Людський фактор: дефіцит навичок, брак навчання та опір

Прогалини у навичках та навчання

Відсутність цифрових навичок та недостатні можливості для навчання є однією з найбільших перешкод. Працівникам часто бракує знань про доступні функції або вміння ефективно їх використовувати. Майже три чверті працівників не відчувають себе належним чином підготовленими до цифрових навичок, необхідних на робочому місці. Технології штучного інтелекту посилюють цю проблему через крутішу криву навчання та потребу в спеціалізованій експертизі. Існуючі навчальні програми часто є недостатніми, занадто короткостроковими та не пропонують постійної підтримки в щоденній роботі.

Опір змінам

Страх перед невідомим, занепокоєння щодо безпеки роботи (особливо в контексті штучного інтелекту та автоматизації), небажання відмовлятися від усталених процедур та брак віри в переваги нових інструментів чи процесів підживлюють опір. Це називають однією з головних перешкод. Недостатнє спілкування з боку керівництва часто посилює цей опір.

Відсутність залучення користувачів

Впровадження нових інструментів без залучення майбутніх користувачів до процесу вибору чи впровадження часто призводить до їх невідповідності та низького сприйняття користувачами. Користувачі повинні бути чітко проінформовані про мету та обґрунтування («Чому?») змін. Етапи тестування прийняття користувачами (UAT) також часто не враховують фактичні потреби користувачів, якщо вони не ретельно сплановані та не виконані.

Когнітивне перевантаження та складність

Працівники стикаються зі зростаючою кількістю програм, що може призвести до неефективності та зменшення їх використання. Постійно нові або змінені інструменти та функції ускладнюють адаптацію. Саме програмне забезпечення може бути за своєю суттю складним, неінтуїтивно зрозумілим або погано розробленим, що перешкоджає його впровадженню.

Технологічні перешкоди: складність, проблеми інтеграції та застарілі системи

Складність інструменту

Саме програмне забезпечення може бути складним у використанні через надмірну складність, нелогічний інтерфейс користувача або поганий дизайн. Інструменти штучного інтелекту вносять додаткову технічну складність.

Проблеми інтеграції

Відсутність безперебійної інтеграції між різними інструментами призводить до ізоляції даних, порушення робочих процесів та розчарування користувачів. Інтеграція штучного інтелекту в існуючі системні ландшафти створює особливі труднощі. Залежність від сторонніх інтеграцій може призвести до додаткових ризиків. Хоча API є критично важливими для інтеграції, вони вимагають певної експертизи, і часто бракує єдиних стандартів.

Застарілі системи

Застаріла ІТ-інфраструктура та застарілі програми перешкоджають впровадженню сучасних інструментів та уповільнюють ініціативи цифрової трансформації. Міграція застарілих систем часто є складною та дорогою.

Проблеми з даними

Низька якість даних, обмежена доступність даних та неадекватне управління даними є суттєвими перешкодами, особливо для проектів штучного інтелекту. Занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних також створюють суттєві перешкоди для впровадження ШІ.

Вибір невідповідних інструментів

Вибір інструментів, які не відповідають фактичним бізнес-вимогам чи процесам, або вибір невідповідного постачальника часто призводить до провалу ініціативи.

Організаційні фактори: відсутність стратегії, недостатня підтримка керівництва та дефіцит ресурсів

Відсутність чіткого бачення та стратегії

Відсутність чіткої стратегії цифрової трансформації, нечіткі цілі або недостатня узгодженість із загальними бізнес-цілями часто призводять до провалу ініціатив з цифровізації. Багато компаній мають цифрову стратегію на папері, але не впроваджують її. Зокрема, часто відсутня конкретна стратегія штучного інтелекту.

Недостатня підтримка керівництва

Відсутність відданості, недостатня видима підтримка (спонсорство) та неадекватне сприяння з боку вищого керівництва підривають зусилля щодо трансформації. Керівники можуть не бути взірцем бажаної поведінки або ж самі можуть не мати достатнього розуміння вимог.

Обмеження ресурсів

Брак бюджету, часу та персоналу, особливо кваліфікованих фахівців у галузі ІТ та штучного інтелекту, є суттєвою перешкодою.

Організаційні силоси

Погана комунікація та брак співпраці між різними відділами чи командами перешкоджають інтегрованому використанню інструментів та ускладнюють загальні процеси трансформації.

Відсутність вимірювання успіху

Труднощі у визначенні та відстеженні ключових показників ефективності (KPI) для вимірювання впровадження інструментів, підвищення ефективності або рентабельності інвестицій ускладнюють обґрунтування інвестицій та управління заходами з покращення.

Культурні аспекти

Опір змінам часто глибоко вкорінений у корпоративній культурі. Відсутність культури інновацій або недостатній підхід до даних може перешкоджати впровадженню штучного інтелекту.

Таблиця потенціалів

У наступній таблиці узагальнено найпоширеніші перешкоди для оптимального використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту.

Поширені перешкоди для використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту

Поширені перешкоди для використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту – Зображення: Xpert.Digital

Поширені перешкоди для використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту поділяються на три основні категорії: людський фактор, технологічні перешкоди та організаційні фактори. Щодо людського фактору, то прогалини в навичках та недостатня підготовка відіграють центральну роль, що може призвести до низької компетентності, впровадження та помилок. Крім того, опір та страх втратити роботу перешкоджають прийняттю та уповільнюють прогрес. Технологічні перешкоди включають складність та зручність використання інструментів, що викликає розчарування та неефективність, тим самим перешкоджаючи їх використанню, а також відсутність інтеграції з існуючими застарілими системами, що створює ізоляцію даних та збої в процесах, перешкоджаючи ефективності. На організаційному рівні часто бракує чітких стратегій, що призводить до неправильно спрямованих зусиль та марнування ресурсів. Аналогічно, відсутність підтримки керівництва може поставити під загрозу проекти через брак ресурсів та підтримки. Нарешті, обмеження ресурсів, такі як брак часу, грошей або персоналу, часто призводять до затримок проектів, перевантаження або навіть відмови від ініціатив.

Аналіз бар'єрів показує, що вони рідко виникають ізольовано, а радше утворюють складну, взаємопов'язану систему. Наприклад, відсутність підтримки керівництва часто призводить до нечіткої стратегії та недостатнього фінансування навчальних заходів. Недостатнє навчання, у свою чергу, посилює прогалини в навичках та збільшує тривожність і опір. Складні інструменти без належного навчання чи управління змінами неминуче призводять до низького сприйняття. Технологічні проблеми, такі як відсутність інтеграції, часто є симптомами поганого планування та недостатньої міжвідомчої співпраці. Тому цілісний підхід є важливим.

Фундаментальна причина низького рівня впровадження часто криється в дефіциті «чому»: кінцеві користувачі, чия поведінка має змінитися, не можуть чітко повідомити та продемонструвати конкретні переваги та додаткову цінність нових інструментів або процесів. Якщо користувачі не бачать, як новий інструмент спрощує або покращує їхню роботу, у них немає стимулу витрачати зусилля на навчання, особливо якщо старі процедури працюють «достатньо добре».

Крім того, впровадження штучного інтелекту загострює існуючі проблеми у впровадженні традиційних цифрових інструментів. Проблеми з навичками, опором, інтеграцією та стратегією посилюються додатковими рівнями складності, що вносяться штучним інтелектом (вимоги до даних, етика, витрати, спеціалізовані таланти). Компаніям, які вже мають труднощі з базовим впровадженням цифрових технологій, впровадження штучного інтелекту буде ще складнішим.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Стратегії максимізації цінності інструменту: сприяння прийняттю та компетентності

Подолання бар'єрів та розкриття повного потенціалу цифрових інструментів вимагає цілеспрямованих стратегій, які розвивають навички співробітників, а також активно формують та підтримують організаційні зміни.

Розвиток навичок: Сучасне навчання, перепідготовка та безперервне навчання

Вихід за рамки разових навчальних сесій

Успішне використання інструментів вимагає більше, ніж просто вступних сесій. Потрібні постійні, адаптовані до конкретних ролей та контексту можливості навчання, які зростають разом із програмним забезпеченням та потребами користувачів.

Тестування прийняття користувачами (UAT) як можливість навчання

Фазу UAT слід розглядати не лише як технічне тестування, але й як ранню можливість для навчання користувачів, збору відгуків та сприяння прийняттю. Реальні кінцеві користувачі повинні бути залучені на ранній стадії та належним чином підготовлені до своїх завдань тестування.

Ефективні методи навчання

Поєднання різних методів часто є найефективнішим: структуровані курси, модулі самостійного навчання, підходи «навчання тренерів», наставництво, добре підтримувані бази знань та поширені запитання, а також контекстна допомога безпосередньо в застосунку (див. Плани дій з використання штучного інтелекту). У навчанні роботі зі штучним інтелектом особливо важливо не лише навчити роботі («Як?»), але й розглянути фундаментальне розуміння («Що таке/може робити ШІ? Чого він не може робити?»), етичні аспекти та обмеження технології.

Зосередьтеся на перевагах та робочому процесі

Навчання має бути зосереджене на тому, як інструменти вирішують конкретні проблеми, з якими стикаються користувачі, і як їх можна змістовно інтегрувати в їхні щоденні робочі процеси, а не просто перераховувати функції.

Стратегія розвитку компетенцій

Компанії повинні вирішувати загальний дефіцит цифрових навичок за допомогою цілеспрямованих програм підвищення кваліфікації та перекваліфікації.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект: Шлях острівних рішень до інтегрованої цифрової стратегії AI за допомогою прикладу Отто в електронній комерції

Управління людським фактором: ефективне управління змінами та комунікація

Інтегруйте управління змінами на ранній стадії

Управління змінами слід планувати та впроваджувати паралельно з управлінням проектами з самого початку проекту. Дані Prosci показують, що відмінне управління змінами значно підвищує ймовірність успіху проекту.

Структурований підхід (наприклад, Prosci ADKAR)

Такі усталені моделі, як ADKAR (Усвідомлення, Бажання, Знання, Здібності, Підкріплення), забезпечують основу для систематичного керівництва людьми в процесі змін.

Чітка комунікаційна стратегія

Комплексний план комунікації є надзвичайно важливим. Він повинен забезпечувати регулярне, відкрите та прозоре інформування через різні канали. Бачення, цілі, обґрунтування, терміни та вплив на співробітників повинні бути чітко донесені. Занепокоєння слід вирішувати проактивно. В ідеалі, комунікація повинна надходити з надійних джерел (наприклад, від менеджерів).

Мінімізуйте перебої

Негативний вплив на працівників слід передбачати та пом’якшувати. Це включає надання ресурсів та підтримки, а також чітке пояснення щодо будь-яких потенційних змін у посадах.

Конструктивне вирішення проблеми опору

Причини опору необхідно зрозуміти. Мета полягає в тому, щоб перетворити цей опір на підтримку через відкрите спілкування, залучення постраждалих та висвітлення переваг.

Забезпечення прийняття: підтримка керівництва та розширення прав і можливостей співробітників

Активне та видиме спонсорство

Вирішальну роль вищого керівництва (C-suite) важко переоцінити. Вони повинні активно стимулювати зміни, доносити бачення, надавати ресурси та моделювати бажану поведінку. Активне спонсорство є найважливішим фактором успіху ініціатив щодо змін.

Чемпіони надають сили

Так званих «Чемпіонів змін» або «Суперкористувачів» у командах слід визначити та надати їм право підтримувати колег, пропонувати неформальне навчання та діяти як мультиплікатори.

Залучення користувачів та відгуки

Зацікавлені сторони, особливо кінцеві користувачі, повинні залучатися на ранній стадії та постійно. Зворотній зв'язок слід активно збирати та використовувати для покращення.

Орієнтація на користувача

Розробка та впровадження нових інструментів і процесів повинні бути послідовно орієнтовані на фактичні потреби користувачів та спрямовані на покращення їхньої щоденної роботи.

Технологічна підтримка: Роль платформ цифрового впровадження (DAP)

Як працюють DAP

Цифрові платформи додатків (DAP) – це програмні рішення (наприклад, Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe), які вбудовані поверх існуючих додатків. Вони пропонують контекстно-залежні інструкції, інтерактивні покрокові інструкції, довідку та підтримку адаптації безпосередньо в самому програмному забезпеченні.

Переваги

Цифрові платформи додатків (DAP) можуть пришвидшити адаптацію, скоротити час і витрати на навчання, зменшити кількість запитів на підтримку, підвищити кваліфікацію додатків і забезпечити аналітику використання. Gartner прогнозує, що 70% організацій використовуватимуть DAP до 2025 року.

Роль в управлінні змінами

Плани дій у сфері управління змінами (DAP) можуть слугувати тактичним інструментом в управлінні змінами, сприяючи отриманню знань та навичок (Знання, Здібності в моделі ADKAR) та сприяючи підкріпленню через постійну підтримку.

Таблиця потенціалів

У наступній таблиці наведено найкращі практики для сприяння прийняттю та компетентності інструментів.

Найкращі практики для сприяння прийняттю інструментів та їх компетентності

Найкращі практики для сприяння прийняттю інструментів та компетентності – Зображення: Xpert.Digital

Найкращі практики сприяння впровадженню інструментів та розвитку компетентності охоплюють кілька стратегічних підходів. З точки зору розвитку компетентності, безперервне, специфічне навчання є важливим для підвищення кваліфікації та зміцнення довіри. Для управління змінами рекомендується раннє та комплексне управління змінами, щоб мінімізувати опір та невизначеність. Лідерство та розширення прав і можливостей відіграють центральну роль, а активне спонсорство з боку керівництва забезпечує необхідну підтримку та ресурси. Одночасно, залучення користувачів через цикли зворотного зв'язку має вирішальне значення для підвищення актуальності та відповідальності. На технологічному рівні впровадження платформ цифрового впровадження (DAP) або довідки в додатку підтримує надання підтримки на вимогу та вимірювання ефективності використання.

Аналіз стратегій успіху показує, що просування впровадження інструментів – це безперервний процес, а не одноразова подія. Він вимагає постійних зусиль у навчанні, підтримці, комунікації та підкріпленні, що виходять далеко за рамки початкового впровадження. Лідерство виступає ключовим фактором: активне, помітне спонсорство з боку вищого керівництва постійно є найбільш наголошеним фактором успіху для подолання опору та просування ініціатив щодо змін до успіху. Без цієї відданості інші зусилля легко зазнають невдачі. Зрештою, такі технології, як DAP, можуть підтримувати впровадження, але не можуть замінити стратегію. Вони є цінними тактичними інструментами для передачі знань та навичок, але найкраще функціонують, коли вони вбудовані в комплексну, добре сплановану стратегію управління змінами та навчання.

Закладання фундаменту: критичні фактори успіху

Щоб сталого впровадження передового використання цифрових інструментів та розкриття їхнього повного потенціалу для автоматизації та безпеки, компанії повинні створити міцну основу технологічної інтеграції, якості даних та організаційної адаптивності.

Архітектура інтеграції: важливість API та безперебійного підключення

Розбити силоси

Однією з найбільших перешкод для ефективних автоматизованих процесів є організаційна та технологічна ізольованість. Відсутність інтеграції між системами призводить до ручного передавання даних, надмірностей та неефективності. Тому добре продумана стратегія інтеграції є важливою для забезпечення безперебійного потоку даних та досягнення комплексної автоматизації процесів.

Роль API

Інтерфейси прикладного програмування (API) – це технологічні мости, які дозволяють різним програмним системам взаємодіяти одна з одною та автоматично обмінюватися даними. Добре документовані, безпечні, надійні та стандартизовані API мають вирішальне значення для успішної інтеграції.

Переваги інтеграції

Успішна інтеграція пропонує численні переваги: ​​дані синхронізуються між системами в режимі реального часу, що покращує їх якість та узгодженість. Це розширює можливості автоматизації робочих процесів, наприклад, шляхом об'єднання систем CRM, ERP та автоматизації маркетингу. Зрештою, єдина основа даних дозволяє приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення.

Стратегія інтеграції

Компаніям потрібен стратегічний підхід до інтеграції. Це включає ретельний вибір правильних API, врахування таких факторів, як вартість, масштабованість, безпека та підтримка постачальників, а також потенційне використання інтеграційних платформ (iPaaS) або спеціальних інструментів, таких як SAP Integration Suite або ApiX-Drive, для спрощення управління інтерфейсом. Успіх інтеграційних зусиль часто можна безпосередньо виміряти покращенням показників автоматизації, таких як скорочення часу циклу та мінімізація помилок.

Дані як паливо: забезпечення якості даних та управління для штучного інтелекту та автоматизації

Дані є фундаментальними

Дані – це життєва сила ШІ та основа будь-якої ефективної автоматизації. Погана якість даних неминуче призводить до поганих результатів – принцип «сміття на вході – сміття на виході» тут застосовується особливо сильно.

Визначення управління даними

Управління даними стосується загальної системи управління даними, що складається з інструкцій, стандартів, процесів та ролей. Її метою є забезпечення доступності, зручності використання, цілісності та безпеки даних у всій організації.

Значення для ШІ/автоматизації

Високоякісні, добре керовані дані є важливими для:

• Надійні моделі штучного інтелекту: зменшення упередженості, підвищення точності та зміцнення довіри до результатів.
• Ефективна автоматизація: забезпечення того, щоб автоматизовані процеси базувалися на правильних даних та функціонували належним чином.
• Відповідність: Дотримання правових норм (наприклад, GDPR, CCPA).
• Безпека: Захист конфіденційних даних, що використовуються для навчання моделей штучного інтелекту або в автоматизованих робочих процесах.

Ключові практики управління

Ключові практики включають визначення стандартів якості даних, їх постійний моніторинг та встановлення процесів очищення даних. Не менш важливими є управління метаданими (часто підтримуване каталогами даних), чіткі правила контролю доступу, управління життєвим циклом даних, визначення чітких обов'язків (власність/управління даними), відстеження походження та визначення джерел даних, централізоване управління політиками та забезпечення етичного використання даних.

Штучний інтелект для управління даними

Цікаво, що сам штучний інтелект може бути використаний для покращення якості даних та управління ними, наприклад, шляхом автоматизації очищення, перевірки, моніторингу та перевірок відповідності даних.

Забезпечення сталого розвитку: закріплення управління змінами в організації

Зміна як постійний стан

Цифрова трансформація та впровадження нових інструментів – це не завершені проекти, а безперервний процес. Тому компаніям потрібен постійно сформований потенціал для управління змінами.

Розвиток внутрішньої зрілості

Організації повинні оцінити власний рівень зрілості в галузі управління змінами та цілеспрямовано розвивати його. Це включає розвиток компетенцій, встановлення стандартизованих процесів та сприяння культурі, яка сприймає зміни.

Інтеграція управління змінами

Принципи управління змінами повинні бути міцно інтегровані в щоденну діяльність, методології управління проектами та практику лідерства.

Зворотний зв'язок та адаптація

Вкрай важливо встановити безперервні цикли зворотного зв'язку для моніторингу впровадження, раннього виявлення нових проблем та адаптації стратегій з часом. Успіх слід вимірювати та відстежувати за допомогою визначених показників.

Аналіз факторів успіху виявляє фундаментальний трикутник: успішне, передове використання цифрових інструментів та інструментів штучного інтелекту базується на трьох взаємозалежних стовпах: інтеграція, управління даними та управління змінами. Слабкі сторони в одній галузі підривають стабільність інших. Передова автоматизація (Розділ II) часто вимагає міжсистемного потоку даних, що вимагає надійної інтеграції. Ефективність штучного інтелекту (Розділи II та III) критично залежить від надійних, добре керованих даних. Впровадження цих технічних рішень та їх успішне впровадження користувачами, у свою чергу, вимагає сильного управління змінами.

Особливо з огляду на зростаюче використання штучного інтелекту, управління даними є невід'ємною частиною процесу побудови довіри. Характер «чорної скриньки» багатьох систем штучного інтелекту та їхня залежність від величезних наборів даних створюють значні ризики (упередженість, витоки даних, помилки), якщо дані не управляються ретельно. Тому надійне управління даними є важливим для зменшення цих ризиків та завоювання довіри користувачів і зацікавлених сторін, що необхідно для прийняття та використання процесів і аналітичних даних на базі штучного інтелекту.

Зрештою, здатність до змін перетворюється на конкурентну перевагу. Організації, які розвивають зрілі, міцно встановлені можливості управління змінами, краще оснащені для постійної адаптації до технологічного прогресу та отримання сталої цінності від своїх цифрових інвестицій. Вони можуть впроваджувати нові інструменти, функції та процеси швидше та ефективніше, ніж конкуренти, які зазнають невдачі через бар'єри впровадження, описані в розділі IV.

Підходить для цього:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Потенціал цифрових інструментів: як компанії можуть максимізувати автоматизацію та безпеку

Аналіз показав, що, незважаючи на високі темпи впровадження цифрових інструментів у німецьких компаніях, значний потенціал для автоматизації та надійності процесів залишається невикористаним. Часто згадуваний низький рівень використання 30-50%, ймовірно, стосується розширених функцій, активація яких обіцяє значне підвищення ефективності та зниження ризиків. Перешкоди для цього численні та включають людські фактори, такі як дефіцит навичок та опір змінам, технологічні перешкоди, такі як складність та проблеми інтеграції, та організаційні недоліки, такі як відсутність стратегій та недостатня підтримка керівництва.

Щоб подолати цю прогалину та реалізувати повну цінність цифрових інвестицій, включаючи штучний інтелект, потрібен стратегічний, цілісний підхід. Він має поєднувати розвиток навичок співробітників, професійне управління змінами та сильне лідерство зі створенням технічної та пов'язаної з даними основи (інтеграція, управління даними).

Рекомендації для менеджерів

1. Вимога щодо аналізу використання: Замовити офіційну оцінку того, як ключові цифрові інструменти та інструменти штучного інтелекту фактично використовуються порівняно з їхнім потенціалом. Акцент має бути на функціях автоматизації та безпеки. По можливості використовуйте інструменти аналітики або DAP для збору даних.
2. Пріоритет активації функцій перед новими придбаннями: Зосередьтеся спочатку на максимізації цінності існуючих платформ шляхом цілеспрямованого навчання, коригування процесів та налаштування невикористаних функцій, перш ніж робити подальші інвестиції в нові інструменти.
3. Встановити управління змінами як стратегічний пріоритет: інвестувати у розвиток внутрішніх можливостей управління змінами та інтегрувати їх у всі цифрові ініціативи з самого початку. Забезпечити активну та видиму підтримку з боку вищого керівництва щодо значних змін.
4. Впроваджуйте програми безперервного навчання та підтримки: виходьте за рамки разових навчальних сесій та встановлюйте специфічні для кожної ролі шляхи безперервного навчання. Підтримуйте їх за допомогою профілів областей даних (DAP), де це доречно, та зосереджуйтесь на застосуванні в робочому процесі та конкретних перевагах.
5. Встановити надійне управління даними (особливо для ШІ): Впровадити чітку систему управління даними з визначеними ролями, інструкціями та стандартами якості як передумову для надійного та етичного масштабування ініціатив у сфері ШІ.
6. Розробіть стратегічну дорожню карту інтеграції: інвестуйте в чітку стратегію API та, можливо, в інтеграційні платформи, щоб зруйнувати ізольованість даних та забезпечити безперебійний потік даних, критично важливий для автоматизації.
7. Сприяти культурі зворотного зв'язку з користувачами та розширення їхніх можливостей: створювати механізми для постійного зворотного зв'язку з користувачами та залучати користувачів на ранніх етапах оцінки потреб і тестування рішень (застосовувати найкращі практики для UAT).
8. Вимірюйте те, що має значення: визначте чіткі ключові показники ефективності (KPI) для використання інструментів, підвищення ефективності процесів, покращення безпеки, а також компетентності та задоволеності користувачів, щоб відстежувати прогрес і демонструвати рентабельність інвестицій.

Послідовно впроваджуючи ці рекомендації, компанії можуть скоротити розрив між потенціалом своїх цифрових інструментів та їх фактичним використанням, тим самим досягаючи значного прогресу в автоматизації процесів та посиленні їхньої безпеки.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus