除CRM和ERP外，营销和销售工具的30-50％未使用的数字工作工具还受到影响

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发表于：2025年4月15日 /更新：2025年4月15日 - 作者： Konrad Wolfenstein

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从50％到100％：更好地利用数字资源的策略（阅读时间：31分钟 /无广告 /无付费墙）

数字工具的未使用潜力：德国公司的自动化和过程可靠性的潜力

在德国公司中，数字化转型正在进行中，但仍然存在悖论：虽然数字工作工具的采用率很高，但其潜力的很大一部分，尤其是在自动化和安全功能方面，但仍然没有使用。用户请求中仅30-50％的估计可能反映了高级功能的使用，而不是工具的基本用途。拥有和实际价值创造之间的这种差异代表了一个重要的，常常被忽视的机会。现有工具，例如CRM，ERP系统，协作平台以及越来越多的基于AI的解决方案，可以通过自动化提高过程效率并通过提高过程可靠性来提高组织弹性。

📊许多公司仅使用30-50％的数字工具。矛盾的是，人工智能工具通常仍然没有使用

该分析确定了完全耗尽这种潜力的中心障碍。最重要的是，这包括资格差距和不足的培训措施，对劳动力变化的抵抗力，技术本身的复杂性，融入现有IT景观的挑战以及缺乏战略重点以及管理层的一致支持。

为了缩小这一差距并实现数字投资的全部价值，公司必须采取多维策略。核心支柱是以人为中心的变更管理，建立一种持续学习的文化，强大的数据治理结构的实施 - 尤其是对于AI应用程序 - 可确保通过API进行无缝的工具集成以及对数字开发管理级别的明确承诺。以下建议为公司提供了一个战略框架，以增加其数字工具的使用强度，从而在自动化和过程可靠性方面取得了重大进展。

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现状：在公司中使用数字和AI工具

德国公司格局的数字渗透率进展顺利，但工具的纯粹可用性几乎没有说明其实际使用深度和由此产生的附加值。仔细观察采用率与实际使用率的差距很大。

采用与实际用途：库存

德国已建立的数字办公室和业务应用的基本采用令人印象深刻。根据Bitkom Digital Office指数2024的数据，几乎所有公司（98％）使用ERP应用程序（企业资源计划）。 CRM Systems（客户关系管理）也以91％的速度普遍存在，而在2022年为77％。企业内容管理（ECM）解决方案可在84％的公司（2022：76％）中找到。每个公司使用至少一个数字办公解决方案。这些数字表明，在全国范围内给予了德国公司中标准数字工具的访问，并不代表主要障碍。

相反，人工智能（AI）的采用。尽管利息和投资意愿很高 - 有40％的公司计划在明年使用AI，而46％的公司计划在未来五年内投资 - 实际实施甚至明显较低且更加异质。 2024年，约有17％的德国公司使用了AI。这表明了行业和公司规模之间的明显差距：行业是AI使用31％的先驱，而服务部门则落后。大型公司（75％使用AI）和中小型企业（只有16％）之间的差异特别引人注目。国际比较显示了类似的趋势：美国研究将AI的采用定位在公司一级，具体取决于方法论，在5％至40％之间，但表明快速增长。全球表明40％的公司使用AI，另有42％的公司评估了使用。根据麦肯锡的一项调查，KI将超过四分之三的公司在至少一个业务职能中使用。这表明AI的采用获得了驾驶，但与传统数字工具相比，AI采用率甚至更少，并且可变得多。

在这些采用数据的背景下，必须考虑在用户请求中仅提高30-50％的使用率的索赔。这个数字不太可能与广泛的ERP或CRM系统的基本使用有关。相反，证据表明该估计是指高级功能的占用或软件全部潜力的耗尽。 Gartner指出，应用程序的用户体验不足，因此有必要使用数字采用解决方案（DAS）。研究和报告指出，数字媒体的潜力通常不会耗尽，尤其是在中小型企业中。 Muuuh小组的一项研究表明，有73％的CRM用户不是他们自己软件的支持者，这表明不满意，这通常与缺乏可用性或不补充预期收益有关。因此，低容量的初始前提是有效的，但很可能是指使用深度以及更有价值但更复杂的功能的激活。

公司对数字化的看法也有一部分。尽管在德国受雇的几乎40％的人将其公司归类为极其或非常数字化的，但三分之一的收集需要数字工作组织，而有64％的公司将自己视为Straggler。这强调了工具的纯粹可用性及其有效，变革性的使用之间的差异。在必要的数字技能上，很大一部分员工也不足够。

使用AI时有特定的模式。员工将诸如Chatt之类的工具（54.3％）或混合（27.8％）（仅用于工作）（17.9％）。公司最常见的应用是客户服务（56％），网络安全（51％），数字助理（47％），CRM（46％）和库存管理（40％）。尽管有75％的员工认为生成的AI可以提高其生产率，并且使用量迅速增长，但只有1％的管理人员将AI在公司中的使用描述为“成熟”，IE已完全集成到工作流程中并提供了重要的业务成果。

价值损失：量化错过的机会

数字工具的子结构导致数字转换领域的巨额支出造成的价值损失和次优投资回报率（ROI）。如果自动化功能保持未使用，则手动效率低下的过程持续存在。如果没有激活或配置集成的安全功能，则安全事件的风险和违规行为会增加。

未使用的生产力潜力很大。研究表明，即使在当前的使用水平较低的情况下，可测量的生产率也会提高（例如，劳动生产率的增长率为0.1-0.9％）。从长远来看，估计潜力在十年内为1.5个百分点，在特定任务中测量了43％的增加。 WhatFix等数字收养解决方案提供商的生产率提高了35％，其平台将培训减少了60％。这些数字说明了通过更有效的工具使用可以提高的具体价值。

此外，子结构是一种战略竞争风险。充分耗尽其数字工具和AI系统的公司实现了更高的效率，敏捷性和创新力量。您可以更快地对市场变化做出反应并开发新的业务模型（实施新功能时，“可组合业务”更快80％）。仍然处于基本使用风险，风险失去联系并危害其市场地位的公司。

因此，对现状的分析揭示了“采用幻觉”：ERP和CRM等核心系统的高实施率表明了数字成熟度，但是，该数字成熟度具有深刻的高级功能以实现自动化和安全性。存在与实际能力之间的差距是核心问题。这种模式在AI技术中得到了加强。 AI的采用迅速增长，并且具有巨大的潜力，但是由于复杂性，数据依赖性，道德问题和资格缺陷，使用差距可能更为明显。中小企业和大公司之间的差异在这里特别明显。毕竟，员工对公司数字化的看法与他们自己的能力或实际使用高级工具功能之间通常存在差异。这种错误判断可能会阻碍增加用法的努力，因为可能无法确认需求。

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销售悖论销售渠道：尽管AI，Automation和CRM，客户之旅还是DEAD DED DED DEADEN！

通过更深的工具使用检测自动化潜力

许多公司已经投资了强大的数字工具，但通常只使用其自动化技能的一小部分。 CRM，ERP系统，协作平台和AI工具的休耕潜力很重要，可以通过针对现有功能的目标激活来提高。

超越基本知识：被忽视的工作流程自动化功能（CRM，ERP，协作平台）

CRM自动化

现代CRM系统不仅提供联系数据管理。通常，未使用的功能包括任务的自动化（例如，后续记忆），自动分配潜在客户的工作流规则的定义或服务案例的升级以及自动创建有关销售绩效或客户满意度的报告。多通道通信自动化使通过各种渠道（电子邮件，社交媒体）始终如一地向客户介绍。与其他系统（例如ERP或营销自动化工具）的集成通常可以使用，但并未完全利用以确保无缝的客户服务和销售流程。低使用的原因通常是实施不佳，缺乏对特定流程的适应性或在用户中接受不足。

ERP自动化

ERP系统通常主要用于诸如财务会计和资源计划之类的核心功能，而进一步的自动化选项是空闲的。这样的示例是建立用于批准流程的工作流程自动化，例如订单（采购订单批准），使用基于OCR和基于规则的任务对输入计算的自动处理，或通过自动订单建议对股票库存管理进行优化，或者是在低股票上进行警告。 ERP系统与其他操作系统（CRM，供应链管理）的集成对于持续的过程自动化和透明度至关重要，但经常被忽略。 ERP自动化项目失败的一个常见原因是对实施之前的基础业务流程的分析和说明不足。

协作平台中的自动化（M365/Workspace）

Microsoft 365和Google Workspace等领先的协作套件包含功能强大但经常被忽视的工作流动性工具：

Google Workspace：AppSheet可以在没有编程知识的情况下创建自定义应用程序和工作流程自动化。 Google表单可以与Google表和应用程序脚本结合使用，以进行批准过程和简单的工作流程。 Gmail中的扩展过滤器和规则可以自动化电子邮件管理和基于AI的功能（文档，床单，幻灯片）提供智能建议和构建块，以提高效率。
Microsoft 365：Power Automats（以前流动）是在各种Microsoft和第三方应用程序中创建自动化工作流的强大工具。 SharePoint还提供集成的工作流功能，并且在团队中的电源自动机的集成可以直接在协作中心中自动化通知，许可证和任务。 Microsoft生态系统中的无缝集成是重要的优势。

没有代码/低代码平台

通常集成到大型套房或作为独立解决方案（例如Flowforma，Creatio，Kissflow，Jotform工作流程，Appsheet，Power Automats）的无代码/低代码平台的兴起，使自动化民主。它们使专业用户能够在没有深层编程知识的情况下创建自己的自动化解决方案。这可以加速自动化工作，但需要明确的指导方针，培训课程和治理结构，以避免野生的增长和风险。

使用AI进行智能自动化（数据分析，任务支持，流程优化）

人工智能通过带来认知技能将传统的工作流程自动化提高到新阶段。

Work Flow自动化中的AI

智能文档处理（IDP）：AI模型可以与非结构化文档相关，例如发票，文档，合同或电子邮件提取和分类，从而大大降低了手动数据输入。
预测技能：AI可以识别历史数据中的模式以预测未来的事件。示例是机器的预测维护（预测性维护），需求和库存的预测或根据客户行为确定有希望的销售机会。
智能转发和决策：AI可以分析客户查询的内容和心情（情绪），以便将其自动转发给正确的部门或合适的员工。它还可以在自动化过程中做出更复杂的决策，这超出了简单的规则。

人工智能助理和代理商

集成的AI助手（例如Microsoft Copilot，Google Gemini或Chatgpt嵌入式功能）可以自动化或支持各种任务：您为电子邮件，报告或营销文本生成设计，将长期文档或会议汇总在一起，回答员工的内部准则问题（HR，IT，IT），帮助安排或支持数据。因此，称为“代理AI”更进一步，可以使用不同的工具和信息来源执行更复杂的多阶段任务。

机器人过程自动化（RPA）和智能自动化

RPA表示软件机器人（“ bot”），通过模仿人类与用户界面的互动（例如，将数据从一个应用程序复制到另一个应用程序）来自动化基于规则的重复任务。尽管经典的RPA依靠结构化数据和明确的规则，但与AI（通常称为智能自动化或超级自动化）的组合大大扩展了可能性。 AI使RPA机器人可以处理非结构化数据（例如，从电子邮件或PDFS）做出与上下文相关的决策并从经验中学习。申请示例可以在公司的几乎所有领域找到：

财务：自动报告，帐户比较，欺诈检测，发票处理。
人力资源：员工入职/校准，工资计费，度假申请的管理。
客户服务：通过聊天机器人自动回答标准查询，转发复杂案例，更新客户数据。
供应商和物流：库存管理，订单处理，交付路线的优化。
医疗保健：处理保险索赔，调度，患者数据的管理。
生产：订单处理，质量控制，供应商管理。

潜在表

下表显示了一个示例，说明未使用的自动化函数特定的业务流程分配的频率以及可以实现哪些优势。

为业务流程的未使用自动化功能分配

为业务流程的未使用自动化功能的分配 - 图像：XPERT.DIGITAL

在当今的数字商业世界中，有许多未使用的自动化功能可以在战略上分配给各种业务流程，以实现效率的显着提高。诸如CRM允许折扣规则之类的工作流规则可以加速销售周期并确保定价的一致性，从而使用Salesforce，Microsoft Dynamics 365或SAP CRM等平台。没有代码/低代码平台，例如电源自动化或APPSHEET进行旅行费用，减少管理工作，并通过与Microsoft 365，Google Workspace，Flowforma或Creatio集成来更快地报销。基于AI的数据提取（IDP）彻底改变了自动化的会计和文档处理，这会导致付款更快，并且在ERP系统（例如SAP和Oracle）或带有RPA+AI组件的专业IDP工具中可以实现更少的输入错误。在预测分析的领域，AI解决方案为生产系统提供了预测维护警告，该警告可最大程度地减少计划外的下降和维护成本，并得到ERP/MES系统，IoT平台和专业AI解决方案的支持。最后，AI助手，代理AI和RPA技术，例如用于电子邮件设计的CHATT/COPILOT或用于主数据维护的RPA提高通信效率并减少数据输入错误，可通过M365 Copilot，Google Gemini，Uipath，Uipath，Uipath，Uipath，Automation，Automation，Automation或Blue Prism实现。

对自动化潜力的分析表明，可能性的很大一部分已经存在于公司已经支付的工具中（CRM，ERP，M365/Workspace）。主要的挑战通常不是购买新工具，而是现有的，通常功能强大但被忽略的功能的激活和使用。同时，自动化的民主化会导致无守则/低编码工具的悖论：它可以通过使专业用户能够加速适应，但也可以在没有充分治理，安全协议和过程标准的情况下危险[请参阅第三和VI]。最后，AI充当扩展层：它不仅可以更有效地自动化现有任务，而且还可以通过处理非结构化数据，预测和智能帮助来实现全新形式的自动化和过程优化，这是自动化潜力的质量增长。

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通过AI和数字工具最大化流程可靠性

通过扩展的工具功能增强过程可靠性

除了自动化之外，数字工具和AI系统通常提供未使用的功能以提高过程可靠性。这些技能的激活对于最大程度地降低风险，确保合规性和增强业务流程的弹性至关重要。

使用扩展访问控制和身份功能

现代业务应用程序和平台远远超出了简单的密码登录，并提供颗粒状控制机制，这些机制通常不完全配置或使用。这适用于ERP和CRM等核心系统以及协作套房（M365，Google Workspace）和专用访问控制系统（访问控制系统，ACS）。

基于ROL的访问控制（RBAC）

一个基本原则是RBAC准则的严格定义和执行。必须确保用户只能访问对其特定角色至关重要的数据和功能。许多系统提供了管理这些角色的工具，但是初始配置和持续的护理需要护理和战略计划。诸如BetterCloud之类的工具可以支持Office 365等云环境中授权的管理。

身份生命周期管理

安全性的一个关键，通常被忽视的方面是用户管理的自动化，特别是剥夺了。当员工离开公司或改变角色时，他们的访问权利必须立即并完全撤回。集成工具或身份管理平台可以自动化此过程，并最大程度地减少未经授权访问的风险。在这个领域中，手动流程容易出现错误，并且可以留下很大的安全差距。

多因素身份验证（MFA）和上下文相关访问

尽管MFA越来越成为标准的标准，但许多平台提供了扩展的与上下文相关的访问指南。这些可以根据因素，例如用户的位置，所使用的设备（设备健康）或一天中的时间限制访问权限，从而创建了额外的安全级别。还可以整合生物识别验证方法（指纹，面部识别）以加强身份检查。

专业访问控制系统（ACS）

专用的AC通常用于确保物理位置和关键的IT基础架构。这些系统提供硬件（例如，读取器，控制器）和软件来管理物理和逻辑访问。重要但有时被忽视的方面是解决方案的可扩展性，以跟上公司的增长，以及与其他安全系统（例如，视频监视，警报系统）集成的能力。

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使用集成的合规性和监控工具

许多平台都包含可以有助于遵守法规和监视活动的工具，但必须积极使用和配置。

安全许可管理

许可证的监视不仅可以提供成本控制，而且是重要的安全因素。非活动用户帐户或未使用的许可表示潜在的攻击向量。可以通过识别和停用这些帐户来减少攻击区域。专业工具可以帮助管理和优化许可。

数据丢失预防（DLP）

Microsoft 365和Google Workspace等平台具有DLP功能，可以通过电子邮件或云存储来识别和阻止敏感数据的意外或恶意部分（例如，客户数据，财务信息，知识产权）。但是，必须专门为公司的需求和风险配置这些规则才能有效。

审核协议和报告

使用集成审核协议的使用对于了解用户活动，系统更改和访问模式至关重要。许多系统详细记录了这些事件，但是必须定期检查协议，或者更好地将其转发到中央安全信息和事件管理系统（SIEM）进行自动分析。跟踪的能力对于合规性和法医研究至关重要。

合规功能

工具可以具有特定的合规认证。 Coreview或Avepoint Cloud Conficmance等治理平台有助于在Office 365等环境中执行和监视合规指南。

AI支持的安全性改进

人工智能为积极认可和防御安全威胁打开了新的机会。

异常检测

人工智能系统可以了解系统或网络中的“正常”行为，以及可能指示安全事件的偏差（异常）。特定的申请案例包括：

欺诈识别：识别异常交易模式（例如，高量，不寻常的位置，快速频率）。
入侵检测：识别引人注目的网络流量（例如，数据浸润，DDOS攻击），可疑的注册测试或异常用户行为。
端点安全性：在计算机或移动设备上追踪恶意软件或非授权活动。
IAM改进：可疑访问请求，不寻常的授权扩展或折衷帐户的警报。

威胁情报与预测

AI可以分析大量威胁数据（威胁要提要），以优先考虑相关风险，以识别攻击模式（TTPS-战术，技术和程序），甚至可以预测未来的攻击或识别弱点。 AI还可以用于监视被盗访问数据或计划攻击的暗网。

对事件的自动反应

AI可以自动化包含安全事件的第一步，例如通过隔离受影响的系统，阻止恶性IP地址或停用受损帐户，从而缩短了响应时间。

潜在表

下表通常将未使用的安全功能与您可以解决的特定风险链接。

分配未使用的安全功能以降低风险

降低风险的未使用安全功能的分配 - 图像：XPERT.DIGITAL

降低风险的未使用的安全功能的分配包括各种功能类别，可以考虑相关平台和工具的特定示例和申请领域。在访问控制领域，颗粒RBAC配置为防止未经授权的访问或数据保护违规提供了支持，例如，使用M365/Azure AD，Google Workspace Admin或ERP/CRM安全设置可以实现。除了这项措施外，自动剥夺还为最大程度地减少持续权限和相关内部风险做出了决定性的贡献，IAM系统，HR系统集成以及M365或Google Work Space Solutions。

在合规性和监视类别中，配置的DLP规则可确保防止敏感数据引流，该应用程序由M365 Security＆Cromeciance或Google Workspace Security Center等应用程序提供支持。主动审计日志分析在防止违规行为或缺乏过程可追溯性方面也起着重要作用。 SIEM系统（例如Splunk或Qradar）以及M365和Google Workspace的日志数据是有价值的工具。

在AI安全性领域，基于AI的异常识别被用作衡量帐户促进和未经授权的渗透率的措施。这是在专门的AI安全平台或特定功能（例如Azure AD身份保护）的帮助下实现的。

对安全功能的分析表明，有效的过程可靠性在很大程度上取决于正确的配置和使用标准业务应用程序中嵌入的功能（M365，Workspace，ERP，CRM）。减去这些功能直接导致安全差距，而不论专用安全工具的投资如何。同时，两个方向上的自动化都会影响安全性：它可以提高安全性（例如，通过自动化或补丁自动化），但是安全性较差的自动化工具（例如，具有过高权利的RPA机器人，不受管制的低代码应用程序）本身可以成为弱点。这强调了将安全方面直接整合到自动化策略中的必要性。最后，基于AI的安全工具（异常检测，威胁预测）的有效性从根本上取决于基础数据的质量，完整性和治理。不良数据质量不可避免地会导致不可靠的AI安全结果（错误警报或被忽视的威胁），这强调了数据治理的关键作用（请参阅第六节）。

使用差距的诊断：主要障碍和挑战

为了弥合数字工具的潜力与实际使用之间的差距，了解基本障碍至关重要。这些可以大致分为人类，技术和组织因素。

人为因素：资格缺陷，缺乏训练和抵抗力

资格差距和培训

缺乏数字技能和不足的培训优惠是最大的障碍之一。员工通常缺乏有关可用功能的知识或有效使用它们的能力。几乎四分之三的员工对工作所需的数字技能不足。 AI技术通过更陡峭的学习曲线和对专业知识的需求来解决这个问题。现有的培训课程通常不足，太短期了，并且在日常工作中不提供持续的支持。

抵制变革

对未知的恐惧，对工作安全的担忧（尤其是在人工智能和自动化的背景下），不喜欢放弃既定的日常工作，以及对新工具或过程的好处的信念不足。这被称为顶级障碍之一。管理部门的沟通不足通常会增加这些电阻。

缺乏用户集成

如果引入新工具而没有让未来的用户参与选择或实施过程，则通常会导致解决方案的拟合度和较低的接受度。含义和目的（“为什么？”）必须明确传达给用户。如果用户接受测试（UAT）阶段（如果没有仔细计划和执行），通常无法捕获用户的实际需求。

认知超负荷和复杂性

员工面临越来越多的申请，这可能导致摩擦损失和使用量更少。适应使很难不断或更改工具和功能。该软件本身可以固有地复杂，直观或设计较差，从而抑制接受。

技术障碍：复杂性，整合问题和旧系统

工具复杂性

该软件本身可以利用过度复杂性，不合逻辑的用户界面或设计差。 AI工具具有其他技术复杂性。

整合挑战

缺少不同工具之间的无缝集成会导致数据孤岛，用户之间的中断和挫败感。将AI集成到现有系统景观中是一个特别的挑战。对第三方集成的依赖可以隐藏其他风险。 API对于整合至关重要，但需要特定的专业知识，并且通常缺乏统一的标准。

Alts系统（传统系统）

过时的IT基础架构和旧应用程序阻碍了现代工具和制动器数字化转型计划的引入。旧系统的迁移通常很复杂且昂贵。

数据问题

缺乏数据质量，数据可用性差和数据治理不足是巨大的障碍，尤其是对于AI项目。数据保护和数据安全也代表了AI采用的障碍。

选择不合适的工具

不符合实际业务要求或流程或选择不合适的提供商的工具的决定通常会导致该计划的失败。

组织因素：缺乏战略，缺乏领导支持和资源短缺

缺少明确的愿景和策略

缺乏明确的数字转型策略，不清楚的目标或缺乏对总体业务目标的取向，通常会导致数字化计划的失败。许多公司在纸上有数字策略，但由于实施而失败。特别是特定的AI策略通常缺少。

领导支持不足

缺乏承诺，缺乏可见的支持（赞助）和在管理层面的支持不足破坏了转型工作。经理可能不会辜负所需的行为，也可能对要求本身的理解不足。

资源限制

缺乏预算，时间和员工 - 尤其是在合格的IT和AI专家中，这是一个重大障碍。

组织孤岛

沟通不善，不同部门或团队之间缺乏合作，阻碍了工具的综合使用和困难的总体转型过程。

缺乏成功测量

关键数字的定义和迫害（KPI）衡量工具采用，提高效率或投资回报率的困难使投资更加困难和控制改进措施。

文化方面

对变革的抵抗通常根深蒂固于企业文化。缺乏创新文化或数据驱动的思维不足可能会阻碍AI的引入。

潜在表

下表总结了反对数字和AI工具最佳使用的最常见障碍。

使用数字和AI工具的常见障碍

使用数字和AI工具图像的常见障碍：xpert.digital

使用数字和AI工具的常见障碍来自三个主要类别：人为因素，技术障碍和组织因素。资格缺陷和缺乏培训在人为因素中起着核心作用，这可能导致能力低下，采用和错误。此外，抵抗和对失业的恐惧会抑制接受和延迟进展。技术障碍包括引起挫败感和效率低下的工具的复杂性和不友善性，从而损害了使用，以及缺乏集成到现有的旧系统中，从而导致数据孤岛和过程中断和阻碍效率。在组织层面上，通常缺少明确的策略，这些策略被浪费了误导的努力和资源。还缺乏管理支持，因为资源和支持缺失，可能会危害项目。毕竟，时间，金钱或人员短缺等资源限制通常会导致项目延迟，超负荷甚至拆除项目。

对屏障的分析表明，它们很少出现孤立，但形成了一个复杂的互锁系统。例如，缺乏管理支持通常会导致不清楚的策略和培训措施资金不足。培训不足反过来加剧了资格差距，增加了恐惧和抵抗。没有足够培训或变更管理的复杂工具不可避免地会导致较低的接受度。诸如缺乏整合的技术问题通常是计划不良和跨部门合作不足的症状。因此，整体方法至关重要。

低使用的基本原因通常在于“为什么”赤字：不可能清楚地交流并证明其行为是改变新工具或过程的具体收益和附加值的最终用户。如果用户不认识新工具如何使他们的工作更轻松或改进，那么缺乏学习努力的动机，尤其是如果旧例程“足够好”。

此外，引入AI还可以收紧传统数字工具适应现有的断点。资格，抵抗，整合和策略领域的挑战通过AI（数据要求，道德，成本，特殊才能）的额外复杂性水平增加。已经与基本数字采用斗争的公司发现AI实施更加困难。

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能力结构|变更管理：成功数字化转型的关键

最大化工具价值的策略：促进接受和能力

为了克服障碍并利用数字工具的全部潜力，需要采取有针对性的策略来发展和支持员工的技能以及组织变革。

能力结构：现代培训，再培训和持续学习

超越独特的训练

成功的工具用途不仅需要初始介绍事件。连续，特定和上下文相关的学习优惠是必要的，它们随用户的软件和需求而增长。

用户接受测试（UAT）作为学习机会

UAT阶段不仅应被视为技术测试，而且应该是用户培训，反馈收集和促进接受的早期机会。真正的最终用户应尽早集成并为其测试任务做好准备。

有效的培训方法

混合不同方法通常是最有效的：结构化课程，自学模块，训练方法，指导，保存良好的知识数据库和FAQ以及上下文敏感的帮助直接在应用程序中（请参阅DAPS）。在AI培训的情况下，不仅要传达操作（“如何？”）特别重要，还要解决基本理解（“什么是/可以/什么不是？”），技术的道德方面和限制。

专注于利益和工作流程

培训应集中于工具如何解决用户的具体问题，并可以将其明智地集成到他们的日常工作过程中，而不仅仅是清单功能。

能力发展策略

公司必须通过有针对性的UPSKY和恢复计划来解决一般的数字资格差距。

适合：

人工智能：使用电子商务中的Otto示例到综合数字AI策略的岛屿解决方案的道路

管理人类页面：有效的变更管理和沟通

尽早整合变更管理

从项目管理项目的开头，应计划和进行变更管理。 POSCI数据表明，出色的变更管理大大增加了项目成功的可能性。

结构化方法（例如Prosci Adkar）

建立的模型，例如Adkar（意识，欲望，知识，能力，重新遵循），为通过变更过程系统地陪同个人提供了一个框架。

清晰的沟通策略

全面的沟通计划至关重要。它应提供有关不同渠道的常规，开放，透明的信息。必须清楚地传达远见，目标，正当性，时间表和对员工的影响。应考虑考虑。理想情况下，沟通应来自值得信赖的发件人（例如经理）。

最小化疾病

应计划和缓冲员工的负面影响。这包括提供资源和支持以及有关可能角色的清晰度。

建设性地遇到抵抗

必须理解抵抗的原因。目的是通过公开沟通，受影响的人的整合以及优势的表现来转化这一点。

确保接受：领导支持和员工资格

主动和可见赞助

高层管理级别（C-Suite）的决定性作用不能足够强调。它必须积极促进变化，传达愿景，提供资源并展示所需的行为。主动赞助是变革计划的最重要成功因素。

启用冠军

应识别并允许团队内的所谓变更冠军或超级用户支持同事，提供非正式培训并充当乘数。

用户集成和反馈

利益相关者，尤其是最终用户，必须及时及时整合。反馈应积极捕获并用于改进。

用户中心

新工具和流程的设计和实施必须始终如一地关注用户的实际需求，并旨在改善其日常工作。

技术支持：数字采用平台（DAPS）的作用

DAPS的功能

DAPS是软件解决方案（例如WhatFix，有用，Pendo，Walkmen），它们是现有应用程序的附加层。他们提供上下文敏感的说明，交互式演练，帮助和直接在相应软件中的登机支持。

优点

DAPS可以加速入职，减少培训时间和成本，减少支持查询的数量，提高应用程序能力并提供使用分析。 Gartner预测，到2025年，有70％的组织将使用DAPS。

在变革管理中的作用

DAPS可以通过促进知识和技能（ADKAR模型中的知识和能力）并通过持续支持来促进锚定（PUR POORNEVE）来作为变革管理的战术工具。

潜在表

下表总结了促进工具接受和能力的经过验证的实践。

促进工具接受和能力的最佳实践

促进工具接受和能力图像的最佳实践：xpert.digital

促进工具接受和能力的最佳实践包括几种战略方法。在能力结构领域，连续，特定角色训练对于提高和促进技能至关重要。通过变更管理，建议使用早期和综合变更管理，以最大程度地减少抵抗力和不确定性。领导力和资格发挥了核心作用，主管执行赞助可以确保保证必要的支持和资源。同时，通过反馈循环，用户的整合至关重要，以促进相关性和个人责任。在技术层面上，数字采用平台（DAP）或应用内辅助工具的实施支持提供按需支持和使用效率的测量。

对成功策略的分析表明，促进工具使用是连续过程不是一次性事件。它需要在培训，支持，沟通和强化方面进行持续的努力，这远远超出了最初的实施。领导能力以关键的形式结晶：通过公司管理层积极，可见的赞助是最有力的因素，以克服抵抗并带来成功。没有这一承诺，其他努力很容易消失。毕竟，诸如DAPS之类的技术可以支持采用，但不能取代策略。它们是赋予知识和技能的宝贵战术辅助工具，但最好制定全面，精心计划的变更管理和培训策略。

奠定基础：关键成功因素

为了确保可持续的数字工具的高级使用并提高其自动化和安全性的全部潜力，公司必须从技术整合，数据质量和组织变革能力中创造坚实的基础。

集成体系结构：API和无缝连接的重要性

筒仓打开

高效，自动化过程的最大障碍之一是组织和技术孤岛。系统之间缺乏整合会导致手动数据传输，冗余和效率低下。因此，经过深思熟虑的集成策略对于启用无缝数据流并实施端到端过程自动化至关重要。

API的角色

应用程序编程接口（API）是使不同的软件系统互相通信并自动替换数据的技术桥梁。备受证明的，安全，可靠和标准化的API对于成功整合至关重要。

整合优势

成功的集成提供了许多优势：数据在系统边界之间实时同步，从而提高了数据质量和一致性。它扩大了工作流程自动化的可能性，例如通过链接CRM，ERP和营销自动化系统。最终，统一的数据基础实现了合理的业务决策。

集成策略

公司需要一种战略性的整合方法。这包括仔细选择正确的API，考虑成本，可伸缩性，安全性和提供商支持等因素，以及可能使用集成平台（IPAA）或特定工具，例如SAP Integration Suite或Apix-Drive来简化接口的管理。集成工作的成功通常可以直接衡量，以改善自动化指标，例如循环时间缩短和误差最小化。

数据作为燃料：确保Ki＆Automation的数据质量和治理

数据是基本的

数据是AI的“生命长生不老药”，也是每个有效自动化的基础。不可避免的数据质量不可避免地会导致不良结果 - “垃圾，垃圾”的原则适用于特定程度。

数据治理的定义

数据治理是指管理数据库的总体框架 - 由指南，标准，流程和角色组成。目的是确保整个公司数据的可用性，可用性，完整性和安全性。

AI/自动化的含义

高质量，管理良好的数据对于：

可靠的AI模型：减少扭曲（偏见），结果的准确性和结构的改善。
有效的自动化：确保自动化过程基于预期的正确数据和功能。
合规：遵守法律法规（例如GDPR/GDPR，CCPA）。
安全性：保护用于培训AI模型或自动化工作流程的敏感数据。

重要的治理实践

中心实践包括数据质量标准的定义，它们的持续监控以及建立数据调整的过程。同样重要的是元数据的管理（通常由数据目录支持），清晰的访问控制规则，数据生命周期的管理，清晰责任的定义（数据所有权/管理人员），数据来源和使用的跟踪（数据谱系/出处），指南中心管理和确保道德数据的使用。

AI用于数据治理

有趣的是，KI可用于改善数据质量和治理，例如通过自动化数据调整，验证，监视和合规性测试。

确保可持续性：组织中的锚定改变管理

作为永久状态变化

数字转换和新工具的引入不是完成的项目，而是一个连续的过程。因此，公司需要永久建立变革的能力。

发展内部成熟度

组织应评估自己在变更管理领域的成熟度，并进一步发展。这包括建筑技能，建立标准化的流程以及促进对变化持积极态度的文化。

整合变更管理

变更管理原则应牢固地集成到日常流程，项目管理方法和管理实践中。

反馈循环和适应

建立持续反馈循环以监控接受，认识到早期的新挑战并随着时间的推移适应策略至关重要。应使用定义的指标来测量和跟踪成功。

对成功因素的分析揭示了一个基本的三角形：数字和AI工具的成功，先进的使用是基于三个依赖列集成，数据治理和变更管理。一个区域的弱点破坏了他人的稳定性。高级自动化（第二节）通常需要跨系统数据流，这需要鲁棒的集成。 AI（第二节，III）的有效性取决于可靠，管理良好的数据。这些技术解决方案的实施及其成功的改编又需要强大的变化管理。

对于增加AI的使用以建立信任，数据治理是不可商量的。如果数据未仔细管理，许多AI系统的“黑匣子”性质及其对大量数据的依赖会造成很大的风险（偏见，违反数据保护，错误，错误）。因此，强大的数据治理对于降低这些风险并获得用户和利益相关者的信任至关重要，这对于接受和使用AI支持的过程和知识是必不可少的。

毕竟，改变的能力发展为竞争优势。建立成熟，稳固的变革管理能力的组织可以不断适应技术进步并从数字投资中汲取可持续价值。您可以比第四节中所述的采用障碍失败的竞争对手更快，更有效地调整新工具，功能和过程。

适合：

AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

数字工具的潜力：公司如何最大化自动化和安全性

分析表明，尽管德国公司的数字工具的采用率很高，但自动化和过程可靠性的巨大潜力仍然没有使用。经常引用的低负载30-50％可能是指高级功能，其激活有望获得效率的显着提高和风险支持。为此，障碍是多种多样的，包括资格缺陷和变化抵抗力，诸如复杂性和整合问题等技术障碍以及组织缺陷等技术障碍，例如缺乏策略和缺乏领导力支持等组织缺陷。

为了结论这一差距并实施包括AI在内的数字投资的全部价值，需要一种战略性的整体方法。这必须将员工的能力结构，专业变革管理和强大的领导力与创建与技术和数据相关的基础知识（集成，数据治理）结合在一起。