Köszönjük, hogy regisztrált a Digitális Transzformáció Mesterkurzusra! Most már teljes hozzáférése van a 7 részes online tanfolyamunkhoz, amely segít megérteni, hogyan építheti fel vállalatát az AI és digitális megoldások révén. Vágjunk is bele!
Kedves Érdeklődő,
Matematika-biológia szakon tanultam és végeztem a Debreceni Egyetemen (DE), ahol már az első években magával ragadott a tudományos kutatás: a matematikai játékelmélet alkalmazását vizsgáltam biológiai rendszerekben, amelyhez kontextust egy etológiai kísérlet adott. És bár a kutatási eredményeket sikeresnek ítélték és publikálták, nem éreztem azt, hogy ez valóban komoly eredmény lenne. Így olyan “vizeket” kerestem, ahol a matematikai elméletek alkalmazását elsőként, de legalábbis az elsők között tudom kipróbálni. Diplomamunkámban a differenciálgeometria Finsler tereit alkalmaztam a sejtfelszíni fehérjék vizsgálatában. Ez egyenes út volt a DE Orvosi Kar Biofizikai Intézetébe, ahol viszont nem volt lehetőségem az elméleti kutatás további folytatására, a gyakorlati mérésekhez és ezek kiértékeléséhez pedig nekem nem volt kedvem.
Ekkor talált meg egy külső lehetőség, ahol a feladat egy gyártó vállalat működésének modellezése és szoftveres támogatása volt, amiben az elemzés mellett a szoftver megalkotása is rendkívül vonzott, és persze az üzleti vénám is bizsergett. Belevágtunk, és így született meg a mai Dyntell elődje.
A vállalatok digitális transzformációja számos kihívást jelent, különösen a kis- és középvállalkozások számára, ahol a fő cél a folyamatos növekedés. Amikor egy vállalat hosszabb időn át nem képes növelni a bevételt vagy a profitot, az a „szervezettségi plafon” elérésének jele lehet. Ennek áttörése gyakran a vezető szemléletmódjának változtatását igényli. A válságok idején különösen fontos a fejlesztés, mivel a következő fellendülési időszak csak így kezelhető megfelelően.
Ichak Adizes gazdasági szakember a vállalatok fejlődési szakaszait az emberi életkorhoz hasonlítja, és úgy véli, hogy a szervezet optimális működését a „felnőttkorban” éri el, amikor képes hatékony szabályokat kialakítani és rugalmasan reagálni a változásokra. Verne Harnish a „halál völgyeit” említi, ahol sok vállalat nem képes áttörni a növekedési fázisokon, ha nem sikerül változtatni a gondolkodásmódon és a folyamatokon.
A digitális transzformáció alapja az információ hatékony kezelése és a termelékenység növelése, amelynek négy oszlopa az információtechnológiára épül. A digitalizáció kulcsfontosságú elem a mai gyorsan változó világban, és a megfelelő technológiai megoldások kiválasztása kritikus fontosságú, mert egy rossz döntés visszalépést eredményezhet.
A digitális transzformáció célja, hogy a vállalatokat az új technológiák, mint például a mesterséges intelligencia, big data, IoT és robotok révén alakítsa át. A vezetőknek a stratégiájukba kell beépíteniük ezeket az új technológiákat, és módosítaniuk kell a céges kultúrán, a folyamatokon és a menedzsment módszerein. Az ERP rendszerek is változás előtt állnak, mivel a mesterséges intelligencia egyre inkább automatizálni fogja a döntéshozatali folyamatokat, a globalizáció változásai pedig rugalmasabb üzleti szoftvereket követelnek meg.
A fejezet bemutatja, hogyan lehet meghatározni egy vállalat komplexitási, termelékenységi és digitalizációs szintjét, hogy egy szervezet pontosan tudja, hol tart jelenleg, és hová szeretne eljutni. A komplexitási szint elsősorban a munkavállalók létszámától függ, négy szintet határoz meg (A-D), ahol az „A” szint a legkisebb, néhány fős vállalkozásokat jellemzi, míg a „D” szint már 300 fő feletti nagyvállalatokra utal.
A termelékenység számítására az Effectsys-módszert javasoljuk, amely az egy főre jutó termelékenységet vizsgálja, és ez alapján kategorizálja a vállalatokat (𝛿, 𝛄, 𝛽, 𝛂). Magyarországon a munkatermelékenység az európai átlag alatt van, és a kis- és középvállalatok produktivitása is jelentősen elmarad a nagyvállalatokétól.
Az ERP rendszerek bevezetéséről is írunk, ami különösen a B vagy annál magasabb komplexitási szintű vállalatok számára lehet fontos. A digitalizáció szintjének meghatározásához további részletes adatok szükségesek, és egy erre létrehozott weboldalon keresztül lehet pontosabb képet kapni a vállalat jelenlegi helyzetéről. A megfelelő digitalizációval a cégek hatékonyabban támogathatják növekedésüket.
Ez a fejezet az ERP rendszerek beszerzésére és bevezetésére fókuszál, hangsúlyozva, hogy a gyorsan változó világban még azoknak a vállalatoknak is érdemes megfontolni a rendszerük fejlesztését, akik jelenleg elégedettek vele. Az ERP rendszerek bevezetését mindig projektként kell kezelni, amely alapos tervezést igényel. Az ERP szállítók kezdetben indikatív ajánlatot adnak, amelynek pontosságát a részletes felmérést követően kell tisztázni.
A fejezet foglalkozik az „ERP csapda” jelenséggel is, amely azt jelenti, hogy a vállalatok gyakran megrekednek egy kezdeti szinten, és félnek a további digitalizációs lépésektől, mert költségesek és nehéznek tűnnek. Ez hosszú távon problémát okoz a profitabilitásban, mivel a további fejlesztések nélkül a rendszer csak arra lesz elég, hogy fenntartsa a működést.
Az ERP bevezetése komoly ellenállást válthat ki a dolgozók körében, de a vezetés elkötelezettsége, a megfelelő kommunikáció és motiváció segíthet ezen átlendülni. A Deloitte tanulmánya alapján a vállalatoknak évente IT büdzséjük növelésére van szükségük a globális versenyképesség fenntartásához. Az emberekbe történő befektetés, különösen a digitális szakértők képzése, kulcsfontosságú a sikeres ERP bevezetéshez.
Az ERP rendszerek kiválasztásánál figyelembe kell venni a vállalat egyedi igényeit és folyamatait. Különböző iparágakban eltérő ERP megoldások szükségesek, például a kereskedelem, a szolgáltatások és a gyártás területén. A gyártóknál a termelési folyamatok különbségei miatt speciális rendszerekre van szükség, míg a szolgáltatásoknál az idő- és költségkövetés kritikus. A megfelelő ERP rendszer segíthet a hatékonyság és a profit növelésében. Az ERP rendszerek fejlődése lehetőséget nyújt az automatizálásra, a munkafolyamatok optimalizálására, és hozzájárul a versenyképesség növeléséhez a különböző iparágakban.
Az üzleti intelligencia (BI) rendszerek alapvető célja, hogy feldolgozzák és értelmezhető formában mutassák be a vállalat különböző területeiről származó adatokat. Ezek az adatok különböző forrásokból származhatnak, például ERP rendszerekből, beléptető rendszerekből, webes szoftverekből vagy Excel fájlokból. A BI rendszer ezeket az adatokat egyesíti, majd vizuálisan átlátható formában jeleníti meg grafikonok, műszerfalak vagy jelentések formájában. A vállalatvezetők így könnyebben hozhatnak stratégiai döntéseket, hiszen részletes és gyors adatelemzést kapnak.
A kisebb cégek gyakran még Excelt használnak hasonló célokra, azonban ez nem alkalmas nagy adatmennyiségek kezelésére, adatbiztonságra vagy valós idejű elemzésre. Az Excel egy bizonyos méretig működhet, de nagyobb cégeknél gátolja a hatékony adatfeldolgozást.
Az ERP rendszerek elsősorban a tranzakciókat kezelik, és az adatok tárolására vannak optimalizálva, de nem alkalmasak ad-hoc lekérdezésekre és rugalmas adatelemzésre. Erre a célra a BI rendszerek a megfelelőek, amelyek „adatkockákban” tárolják az adatokat, optimalizálva az elemzési folyamatokat. Ezek a rendszerek képesek valós időben is gyors adatlekéréseket biztosítani. A modern BI rendszerek ERP-rendszerekhez kapcsolódva dolgoznak, de az adatok feldolgozását külön végzik.
A BI rendszerek legnagyobb előnye, hogy a felhasználók gyakran programozói segítség nélkül is könnyen készíthetnek kimutatásokat, ami gyorsabb és költséghatékonyabb megoldás az ERP alapú egyedi fejlesztésekkel szemben. Az új BI rendszerek nem csak elemzést nyújtanak, hanem riasztásokkal, előrejelzésekkel és valós idejű kontrollal is segítik a vállalati működést. A jövőben a BI rendszerek és az ERP rendszerek egyre inkább összeolvadnak, ezzel átfogó, valós idejű adatalapú döntéshozást biztosítva.
Az Ipar 4.0 korszakát a dolgok internetje (IoT), az automatizáció és az eszközök egymás közti kapcsolódása jellemezte, de a valódi forradalmat a mesterséges intelligencia (AI) robbanása hozta el. Az ipari forradalmak kapcsán a technológia terjedésének egyre gyorsabb üteme figyelhető meg, ami azt jelenti, hogy az új technológiák egyre rövidebb idő alatt válnak elengedhetetlenné a versenyképesség megőrzéséhez. Míg az első ipari forradalom után évszázadok kellettek a technológiai elterjedéshez, ma a digitális transzformáció és az AI használata mindössze 7-10 évet vesz igénybe. Ez az időkeret szorítja a cégeket, hiszen a versenyből való kiesés veszélye gyorsan fenyegeti azokat, akik nem követik a fejlődést.
A mesterséges intelligencia integrációja a vállalatok életébe jelentős átalakulásokat eredményezhet, hasonlóan ahhoz, ahogy a biológiai idegrendszer működik. A vállalat minden területéről begyűjtött adatokból az AI rendszerek képesek lesznek valós idejű döntéseket hozni, növelve a hatékonyságot és irányítva a vállalat működését a megadott prioritások szerint. Az AI beépülése a vállalati rendszerekbe egy új digitális idegrendszert hoz létre, amely valós idejű adattárolással és feldolgozással, valamint a döntéshozatal automatizálásával új korszakot nyit a vállalatirányításban.
Azonban nem elég egyszerűen megvásárolni a technológiát – komoly belső edukáció, új módon gondolkodó vezetők és stakeholderek szükségesek ahhoz, hogy sikeresen alkalmazzák az új technológiákat, mint a digitális transzformáció és az AI.
A Vállalati Digitális Idegrendszer célja az üzleti folyamatok hatékony menedzselése és automatizálása mesterséges intelligencia (AI) és modern technológiák segítségével. A cégvezetés hagyományos feladatai, mint a stratégiaalkotás, a munkatársak és pénzügyi folyamatok kontrollja, automatizálhatók, így az AI érzelemmentesen és pontosan képes döntéseket hozni. A microservice technológia és a felhőalapú rendszerek lehetővé teszik a rugalmas, dinamikus működést és valós idejű adatelérést, ami elengedhetetlen a vállalatok versenyképességéhez.
Az AI a valós idejű adatok felhasználásával képes gyors és pontos döntéseket hozni, ami jelentős előnyt biztosít az olyan területeken, mint például az energiagazdálkodás vagy a gyártás. Az energiafogyasztás optimalizálásánál az AI figyeli az időjárás előrejelzést, a termelési folyamatokat és más befolyásoló tényezőket, így előre jelezheti a hatékonyabb működéshez szükséges változtatásokat. Az AI rendszerek nemcsak a múltbeli adatokat elemzik, hanem valós időben reagálnak a változásokra.
Az evolúcióból tanulva, a vállalati rendszerek fejlődésének egyik kulcsa az alkalmazkodóképesség. A biológiai idegrendszerhez hasonlóan a vállalati digitális idegrendszer is érzékel, elemzi, döntéseket hoz és cselekvéseket indít el. A különböző rétegek, mint az adatok gyűjtése, elemzése, döntéshozatal és végrehajtás együttműködve biztosítják a folyamatok zökkenőmentes működését. Az AI öntanuló képessége révén a rendszer folyamatosan fejlődik, egyre pontosabb és hatékonyabb döntéseket hozva.
A jövő vállalati rendszereinek elengedhetetlen része lesz a valós idejű adatelemzés, amely SingleStore technológiával valósulhat meg. Ez lehetővé teszi, hogy az AI azonnal reagáljon az üzleti folyamatokban bekövetkező változásokra, növelve ezzel a hatékonyságot. A mesterséges intelligencia a vállalati digitális idegrendszer központi eleme, amely az üzleti folyamatok automatizálását, döntéshozatalát és optimalizálását irányítja.
A rendszer továbbfejlődése érdekében fontos, hogy az AI technológiák integrálódjanak a vállalati rendszerekbe, amelyek az adatokat egy központi adatbázisban tárolják, valós idejű elemzéseket biztosítva. A jövő vállalati rendszerei rugalmasak lesznek, képesek a változó környezethez igazodni és folyamatosan javítani a teljesítményüket az AI-alapú elemzések segítségével.
A VUCA modell egy olyan keretrendszer, amely a modern világ bizonytalanságait írja le, és a COVID-19 járvány, valamint az orosz-ukrán háború következményei különösen rávilágítottak annak relevanciájára. A VUCA négy tényezőt foglal magában: Változékonyság (Volatility), Bizonytalanság (Uncertainty), Komplexitás (Complexity) és Kétértelműség (Ambiguity). Ezek a jellemzők olyan világot festenek le, amely gyors döntéshozatalt és nagyfokú rugalmasságot követel meg a vállalatoktól.
Ebben a környezetben a hagyományos, statikus rendszerek nem működnek hatékonyan. A korábbi, stabil beszállítói láncok összeomlottak, az infláció és a kamatemelések pedig további nehézségeket okoznak a vállalatok számára. A VUCA világban az információk egyre komplexebbé válnak, és a helyes döntések meghozatala egyre nehezebb. A modellel kapcsolatban az egyik legfontosabb tanulság, hogy csak rugalmas, adaptív rendszerekkel lehet sikeresnek lenni, amelyek gyorsan alkalmazkodnak a változó környezethez.
Az IT világában is megfigyelhető ez a dinamizmus, ahol a fejlődés lépcsőzetesen halad előre, és azok a vállalatok, amelyek képesek a technológiai ugrásra, nagy előnyre tehetnek szert. A Composable filozófia egy ilyen adaptív megközelítés, amely lehetővé teszi, hogy a rendszerek modulárisan épüljenek fel, így könnyen bővíthetők és alakíthatók a változó igényekhez. Ez a módszer különösen hasznos a technológiai lépcsőmodell alkalmazásában, ahol a vállalatok kihagyhatnak közbenső technológiai szinteket, és gyorsabban fejlődhetnek.
A Composable ERP rendszerek a moduláris, API-alapú fejlesztésre épülnek, és felhőben működnek, ami lehetővé teszi az elemek rugalmas összeállítását és a hatékony működést. Az ilyen rendszerek gyorsabb elemzési ciklusokat és azonnali visszacsatolást biztosítanak, ami kulcsfontosságú a VUCA világban való sikeres navigáláshoz. Ezzel a megközelítéssel a vállalatok képesek lesznek kihasználni a legújabb technológiák előnyeit, miközben minimalizálják a változtatásokkal járó kockázatokat.
A Vállalati Digitális Idegrendszer felépítése nehéz és költséges, azonban a vállalatok összefogása jelentős előnyt kínálhat. A hasonló gondolkodású cégek közös digitális tudásbázist építhetnek, megoszthatják adataikat, és közösen csökkenthetik a digitális transzformáció költségeit. Ezáltal könnyebben ugorhatnak szintet a modern technológiák használatában, megelőzve a versenytársakat. Az összefogás, a közös tanulás és erőforrás-megosztás segíthet hatékonyabban kihasználni a mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket.