La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese ha portato le direzioni IT a cercare attività ripetitive da affidare agli algoritmi. Documenti da riassumere, richieste da classificare, informazioni da estrarre, ticket da smistare e decisioni da preparare rappresentano alcuni dei casi d’uso più immediati. Questa impostazione può produrre risparmi circoscritti, ma rischia di lasciare intatta la struttura che genera ritardi, duplicazioni ed errori.
Il rapporto tra AI e processi aziendali dovrebbe essere affrontato partendo dal risultato atteso: ridurre il tempo necessario per completare un ordine, aumentare l’accuratezza delle previsioni, accelerare la risposta a un cliente oppure migliorare la qualità di una decisione. Solo dopo aver chiarito l’obiettivo diventa possibile stabilire quali attività eliminare, quali semplificare, quali affidare a una macchina e quali mantenere sotto la responsabilità delle persone.
Applicare una tecnologia più veloce a una sequenza inefficiente può accelerarne l’esecuzione, lasciando irrisolte le cause della complessità. La trasformazione comincia quando l’organizzazione mette in discussione il modo in cui il lavoro è stato costruito.
Perché automatizzare un flusso inefficiente può peggiorare il problema
Molti procedimenti utilizzati oggi dalle aziende sono il risultato di una lunga stratificazione. Un’approvazione può essere stata introdotta dopo un audit, un controllo aggiunto durante un’acquisizione, un passaggio manuale mantenuto per collegare applicazioni che comunicano con difficoltà. Ogni scelta può aver risposto a un’esigenza reale nel momento in cui è stata presa. La loro somma genera però flussi frammentati, con responsabilità poco leggibili e tempi di attraversamento molto più lunghi rispetto a quelli richiesti dalle singole attività.
Un sistema di AI può leggere una richiesta di acquisto, verificarne alcuni dati, proporre una classificazione e inviarla automaticamente ai responsabili. Se il procedimento prevede sei autorizzazioni, la tecnologia può rendere più rapido il trasferimento da un approvatore al successivo.
La questione importante resta capire se quelle sei verifiche siano ancora necessarie e se debbano essere applicate allo stesso modo a operazioni con livelli di rischio differenti.
L’automazione può inoltre rendere più difficile individuare l’origine di un problema. Un’attività manuale inefficiente resta visibile alle persone che la svolgono, mentre una sequenza incorporata in un software può diventare parte dell’architettura applicativa e risultare più costosa da modificare. Automatizzare troppo presto significa cristallizzare regole, eccezioni e dipendenze che l’impresa avrebbe invece interesse a riesaminare.
Questo principio riguarda acquisti, amministrazione, supply chain, risorse umane e customer service. Un assistente può preparare una risposta al cliente, ma il beneficio rimane limitato se deve consultare archivi incoerenti o passare attraverso numerosi livelli di validazione.
Allo stesso modo, un modello può elaborare una previsione accurata, mentre la decisione continua a rallentare perché le funzioni coinvolte utilizzano metriche e responsabilità differenti.
La produttività va misurata sull’intero sistema
Una parte significativa delle sperimentazioni si concentra sul tempo risparmiato in un compito isolato. Si misura quanto velocemente un modello produce un testo, analizza un contratto o genera codice rispetto a una persona. È un dato utile, ma rappresenta soltanto una porzione del valore complessivo.
Spesso le attività che si svolgono all’interno di un’azienda sono interdipendenti. L’output di una fase diventa l’input della successiva e ogni passaggio può richiedere trasferimenti di dati, verifiche, attese o correzioni. Un guadagno di dieci minuti nella preparazione di un documento incide poco se il file rimane per due giorni nella coda di approvazione. Una classificazione automatica può aumentare la produttività di un ufficio e, contemporaneamente, trasferire errori o carichi aggiuntivi alla funzione che opera a valle.
Occorre quindi osservare come le attività vengono raggruppate e distribuite tra persone, applicazioni tradizionali e sistemi intelligenti. Più operazioni compatibili con l’automazione possono essere eseguite all’interno di una sequenza continua. La presenza di passaggi che richiedono interpretazione, autorizzazioni o dati indisponibili interrompe invece il flusso e moltiplica i costi di coordinamento.
Ogni trasferimento tra sistema e operatore comporta una presa in carico, una verifica e spesso una ricostruzione del contesto. Se questi passaggi sono numerosi, il tempo recuperato attraverso l’AI viene assorbito dalla supervisione. La progettazione deve quindi individuare blocchi coerenti di attività da assegnare alla tecnologia e punti precisi nei quali inserire il controllo umano.
L’unità di misura dell’innovazione diventa il flusso end-to-end, dal bisogno iniziale al risultato consegnato, anziché la prestazione di una singola funzione algoritmica. Questa prospettiva permette di valutare contemporaneamente velocità, qualità, costi, rischi e impatto sull’esperienza di dipendenti e clienti.
I 5 passaggi per ridisegnare un processo aziendale per l’AI
Il primo passaggio consiste nel definire il risultato che l’organizzazione vuole migliorare. Un progetto formulato come “introdurre un assistente AI nel servizio clienti” identifica una tecnologia, mentre “ridurre del 30% il tempo medio di risoluzione mantenendo invariata la soddisfazione degli utenti” indica un obiettivo verificabile.
Occorre poi rappresentare il procedimento reale. I manuali organizzativi descrivono spesso una versione ordinata che differisce dalle pratiche quotidiane. Gli operatori introducono scorciatoie, utilizzano fogli di calcolo, correggono dati ricevuti da altri reparti e gestiscono eccezioni attraverso email o conversazioni informali.
Per ricostruire il flusso bisogna seguire un caso dall’inizio alla fine, identificando chi interviene, quali informazioni vengono utilizzate, dove si accumulano le attese e quali verifiche producono effettivamente valore. I log applicativi e le tecniche di process mining possono offrire una base quantitativa, mentre il confronto con chi esegue le attività serve a far emergere regole implicite e dipendenze organizzative.
La mappa deve distinguere il tempo impiegato per lavorare da quello trascorso in attesa. In molti procedimenti la durata complessiva dipende soprattutto dalle code tra una fase e l’altra. Per questo la riduzione dei passaggi di consegna può generare vantaggi maggiori rispetto all’accelerazione delle singole operazioni.
Il terzo passaggio riguarda la rimozione delle attività superflue. Report inutilizzati, inserimenti ripetuti degli stessi dati, verifiche duplicate e autorizzazioni sproporzionate devono essere riesaminati prima di introdurre la tecnologia. Ogni attività dovrebbe avere uno scopo riconoscibile, un responsabile e un contributo misurabile al risultato finale. Qui entra in gioco anche la standardizzazione. Se unità aziendali diverse svolgono la stessa operazione secondo regole incompatibili, ogni soluzione richiederà personalizzazioni, set di dati separati e controlli specifici. La ricerca di un metodo comune facilita l’adozione su scala, purché tenga conto delle differenze realmente legate a clienti, mercati o normative.
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Redazione ZeroUno
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