یاد بگیرید که ریسک را پیش بینی کنید و علائم مشکلات در حال ظهور را تشخیص دهید تا پروژه های تحول دیجیتال خود را از شکست دور نگه دارید. با این حال، مانند پروژه های دیگر، پروژه های تحول دیجیتال به طور معمول با خطراتی مواجه هستند. با آگاهی از منبع خطرات تحول دیجیتال، پروژه‌ها می‌توانند تأثیر آنها را با موارد زیر کاهش دهند:
- لیست ریسک های مرتبط با جزئیات پروژه برای آموزش ذینفعان.
- گنجاندن وظایف خاص در طرح پروژه برای جلوگیری یا به حداقل رساندن تأثیر مشکلات.
- انجام پروژه های موازی برای رسیدگی به این شرایط قبل از تبدیل شدن به فاجعه.
همچنین بخوانید : خطرات هوش مصنوعی در مهندسی چیست؟
در اینجا لیستی از رایج ترین مسائلی که باعث بروز فاجعه های تحول دیجیتال می شوند آورده شده است. پیش‌بینی این مسائل، پروژه شما را در مسیر موفقیت قرار می‌دهد و به سازمان این امکان را می‌دهد که ارزش بیشتری از داده‌های خود بگیرد.
1.مشکلات داده ای خیلی زیاد
مشکلات داده ای اغلب پروژه های تحول دیجیتال را تحت تأثیر قرار می دهد. برخی از مشکلات معمول داده ای عبارتند از:
- مقادیر از دست رفته مانند مشخصات اجزای ناقص یا عدم توضیحات محصول.
- مقادیر کلیدی ناسازگار برای ستون های داده، مانند کدهای مشتری و فروشنده در سراسر سیستم ها.
- داده های نادرست مانند کد مواد و تامین کننده، تاریخ و درصد تخفیف.
- عدم وجود سابقه تراکنش که در آن داده هایی مانند تاریخچه تغییرات مهندسی یا ادعاهای ضمانت برای تجزیه و تحلیل روندها ضروری است.
- عدم وجود استانداردهای کیفیت داده ها
تصحیح مشکلات داده ها به هزینه پروژه می افزاید و زمان بندی را افزایش می دهد و تلاش های تیم پروژه را تضعیف می کند. تلاش قابل توجهی که برای انجام اصلاحات لازم است، مدیریت را غافلگیر کرده و به طور بالقوه تعهد آنها به تحول دیجیتال را کاهش می دهد.
برای مدیریت مشکلات داده به روش هایی که برای پیشرفت تحول دیجیتال مفید است، مهندسان می توانند اقدامات زیر را انجام دهند:
1.خطر مسائل مربوط به داده ها را در پروژه برای تعیین انتظارات ذینفعان تشخیص دهید.
2. در طول مرحله امکان سنجی پروژه، مشخصات تمام منابع داده بالقوه را برای تعیین میزان مسائل مربوط به داده ها مشخص کنید.
3. مسائل مربوط به داده های شناسایی شده را با مباشران داده به اشتراک بگذارید و آنها را تشویق کنید تا برای انجام اصلاحات اقدام کنند.
4. پروژه را با تمرکز بر منابع داده ای که مشکلات داده کمتری را نشان می دهند، شروع کنید.
2.فقدان سواد اطلاعاتی
فقدان سواد اطلاعاتی کارکنان مانع از تحقق مزایای تحول دیجیتال می شود زیرا آنها از داده های دیجیتال موجود استفاده نمی کنند.
این فقدان سواد به این معنی است که مزایای برنامه ریزی شده تحول دیجیتال در سازمان واقعیت ندارند. عدم وجود مزایای قابل مشاهده، تعهد مدیریت به تحول دیجیتال را کاهش می دهد.
برای غلبه بر کمبود سواد داده ای کارکنان، تیم های پروژه می توانند اقدامات زیر را انجام دهند:
- کتابخانه ای از روال های تحلیل داده ایجاد کنید که کارکنان بتوانند آن را اجرا کرده و مطابق با نیازهای خود تغییر دهند.
- برای داده‌های موجود و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها، آموزش‌های داخلی را به رهبری مربی ارائه دهید.
- آموزش یک به یک برای کارمندان ارائه دهید.
- کارمندان را به ویدیوهای خاص راهنمایی کنید که مکالمه آنها را با ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های موجود بهبود می بخشد.
- کتابخانه ای از گزارش های درخواستی مکرر ایجاد کنید که کارمندان بتوانند داده ها را اجرا کرده و به اکسل صادر کنند.
3.مشاهده هوش مصنوعی مولد به عنوان یک گلوله نقره ای
انفجار هوش مصنوعی مولد طی دو سال گذشته باعث شده است که برخی به این فناوری فوق العاده توانا به عنوان یک گلوله نقره ای نگاه کنند که می تواند به راحتی برای بسیاری از مشکلات از جمله تحول دیجیتال اعمال شود.
بیشتر بخوانید : هوش مصنوعی مولد چیست؟
ارائه ویژگی های مولد هوش مصنوعی به عنوان بخشی از پروژه تحول دیجیتال بی اهمیت نیست و می تواند منجر به عواقب نامطلوب شود، از جمله:
- اعلان‌هایی با ساختار ضعیف که نتایج اشتباه و سپس توصیه‌های گمراه‌کننده ایجاد می‌کنند.
- نشت مالکیت معنوی حساس تجاری به دست دیگران.
- خطر نقض ناخواسته حق چاپ دیگران.
- سرمایه‌گذاری در بسته‌های نرم‌افزاری مولد هوش مصنوعی که باعث افزایش هزینه بیشتر از ارزش می‌شود.
- یک رویکرد منطقی تر برای استفاده از هوش مصنوعی مولد برای برنامه های مهندسی شامل اجرای این عناصر است:
- سازمان خود را بر روی قابلیت ها، خطرات و محدودیت های هوش مصنوعی مولد هدایت کنید.
- یک محیط داده و تجزیه و تحلیل را معمار کنید که شامل یک خانه داده برای مدیریت داده های ساختاریافته و بدون ساختار باشد.
- یک زیرساخت محاسباتی هوش مصنوعی، از جمله اجزای ابری طراحی کنید که کارآمد، مقیاس‌پذیر، به خوبی کنترل شده و حداقل تا حدودی آینده نگر باشد.
- بین استفاده از قابلیت‌های فروشنده که مزیت رقابتی کمی ایجاد می‌کنند و توسعه مدل‌های داخلی و نرم‌افزارهای مرتبط که پرهزینه هستند، تعادل برقرار کنید.
- محل استقرار فناوری‌های منبع باز و اختصاصی را انتخاب کنید.
- شناسایی کنید که کدام یک از موارد استفاده از هوش مصنوعی برای شرکت شما مناسب است و می تواند ارزش تجاری ملموسی را ارائه دهد.
- از طریق تأیید دقیق نتایج، به راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی اعتماد ایجاد کنید.
4.تعقیب آخرین تکنولوژی
برخی از تیم‌های پروژه تحول دیجیتال از آخرین اعلامیه های فروشنده در مورد پیشرفت‌های فناوری اطلاعات هیجان‌زده می‌شوند یا حتی به آنها توجه می‌کنند. مثالها عبارتند از:
- گنجاندن یک بسته نرم افزاری پیچیده درحالی که یک بسته ساده تر و ارزان تر کافی است ، از جمله قابلیت هوش مصنوعی مولد زمانی که برای تحول دیجیتال ارزش محدودی دارد.
- استفاده از یک DBMS نمودار زمانی که یک DBMS رابطه ای کافی است.
- معرفی یک محیط توسعه نرم افزار یکپارچه جدید که برای سازمان ناآشنا است.
- اغلب، تیم‌ها مزایای بالقوه فناوری اطلاعات جدید را بدون در نظر گرفتن اینکه چگونه فناوری نابالغ باعث افزایش هزینه، ایجاد تأخیر و ایجاد مشکلات کیفیت می‌شود، می‌بینند.
- تغییر فناوری‌ها یا افزودن فناوری‌های بیشتر و بیشتر در اواسط پروژه، پروژه‌های تحول دیجیتال را منحرف می‌کند و آنها را تحت تأثیر قرار می‌دهد. تأثیرات آن شامل بازکاری نرم افزار، آموزش کارکنان و ایجاد آشنایی با فناوری جدید خواهد بود.
مهندسان می‌توانند با انتخاب دقیق مجموعه‌ای از فناوری‌های اطلاعاتی در ابتدای کار و پایبندی به انتخاب‌ها برای مدت پروژه، رویکردی برتر داشته باشند. فناوری‌های اطلاعاتی آنقدر سریع پیشرفت نمی‌کنند که فناوری‌های قدیمی‌تر در وجود برنامه‌ریزی شده یک سیستم منسوخ شوند. مهندسان با موفقیت از بسته‌های نرم‌افزاری و ابزارهای توسعه اپلیکیشن استفاده می‌کنند که جدیدترین و بهترین نیستند.
5.پرونده تجاری فانتزی
برخی از شرکت ها پروژه های تحول دیجیتال را بر اساس یک مورد تجاری غیرواقعی تایید می کنند. یک مورد تجاری فانتزی شامل یک یا چند عنصر زیر می شود:
- افزایش درآمد تخمینی آتی که از روند تاریخی فراتر می رود.
- برآورد هزینه های عملیاتی آتی بیش از روند تاریخی کاهش خواهد یافت.
- برآورد هزینه پروژه به طور غیرواقعی پایین است، مبلغ احتمالی را شامل نمی شود و هزینه سفارشات احتمالی تغییر را شناسایی نمی کند.
- هیچ تخفیفی در ارزش مزایای آتی وجود ندارد.
- کمی کردن مزایای نامشهود مانند ارزش برند یا رضایت مشتری. مزایای نامشهود می تواند جنبه های اساسی پروژه های تحول دیجیتال باشد. با این حال، کمی کردن این مزایا واقع بینانه نیست.
مهندسان می توانند یک مورد تجاری معتبر را بر اساس مزایای ملموس و هزینه پروژه معقول تر ترویج دهند. در حالی که تحول دیجیتال مزایای بسیاری را به شرکت ها ارائه می دهد، این مزایا اغلب به طور غیرمستقیم از اهداف دیگری مانند کاهش هزینه های عملیاتی، فشرده شدن کار توسعه محصول یا افزایش سهم بازار پشتیبانی می کند.