Guida pratica all’AI per migliorare l’efficienza operativa

Che cos’è l’AI per l’efficienza operativa (e perché è importante)?

Usare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza operativa significa applicare algoritmi intelligenti e machine learning ai processi aziendali per automatizzarli e renderli più efficaci. È molto più della semplice automazione. Anziché seguire istruzioni rigide, l’AI analizza i dati in ingresso, riconosce schemi complessi e prende decisioni intelligenti.

Il risultato sono flussi di lavoro che si ottimizzano da soli e una struttura operativa più solida ed efficiente per la tua azienda.

I risultati si possono misurare. Si tratta di trasformare i dati in azioni.

Non significa soltanto svolgere lo stesso lavoro più in fretta, ma ripensare alla radice il modo in cui viene svolto. Pensa alla catena di approvvigionamento: le inefficienze possono mettere in difficoltà un’azienda, causando scorte eccessive o, peggio ancora, esaurimenti che minano la fiducia dei clienti. Questi sistemi prevedono la domanda, migliorano i percorsi di consegna in tempo reale e individuano le interruzioni prima che si verifichino.

In definitiva, adottare l’AI è una questione di vantaggio competitivo. Non è una prospettiva futura riservata alle grandi aziende. Scegliere di non usare questi strumenti significa restare indietro.

Passaggio 1: costruisci il business case e valuta se l’azienda è pronta per l’AI

Costruisci un business case inattaccabile. Fallo prima di scrivere codice o abbonarti a uno strumento. Molti progetti AI falliscono già qui, perché partono da una tecnologia interessante invece che da un problema aziendale concreto.

L’obiettivo è collegare direttamente l’AI a un indicatore chiave di prestazione (KPI): costi più bassi, tempo risparmiato o meno errori.

Inizia individuando gli ostacoli.

Dove il lavoro manuale e ripetitivo rallenta i tuoi team? In quali attività si verificano più errori? Sono i candidati migliori per l’AI.

Per esempio, l’Intelligent Document Processing (IDP) può ridurre del 70-80% il lavoro di inserimento manuale dei dati per i team sommersi da fatture o moduli. È un dato concreto da usare per calcolare il ROI.

Un business case solido, però, richiede anche una valutazione realistica di quanto la tua azienda sia pronta: la tecnologia è solo una parte della soluzione. Servono anche dati, processi e persone adeguati. Dopo aver implementato queste soluzioni in decine di aziende di medie dimensioni, abbiamo constatato che l’ostacolo principale sono quasi sempre i dati disordinati e isolati nei diversi reparti.

Non i limiti tecnici.

Usa questa lista per valutare a che punto sei.

• Definizione del problema: Il problema che vuoi risolvere è specifico e misurabile? (per esempio, * Accessibilità dei dati: Riesci ad accedere facilmente ai dati necessari per far funzionare l’AI? Sono puliti e strutturati?
• Documentazione dei processi: Il flusso di lavoro attuale è descritto chiaramente? L’AI non può automatizzare un processo che nessuno comprende.
• Sostegno della dirigenza: La dirigenza considera questa iniziativa una priorità aziendale, e non soltanto un altro progetto IT?
• Competenze tecniche: Hai risorse interne o esterne pronte a gestire il progetto?

Infine, presenta i numeri. Collega questi parametri di settore ai tuoi dati operativi per costruire una stima del ROI che la dirigenza non possa ignorare.

Passaggio 2: avvia il tuo primo progetto di automazione AI (una guida per chi non programma)

Parti in piccolo. È il modo migliore per iniziare. Lascia perdere la creazione da zero di un modello AI personalizzato: il primo progetto deve produrre un risultato rapido, dimostrare il suo valore e dare slancio al lavoro futuro.

Punta a un’opportunità semplice da cogliere: un flusso di lavoro ripetitivo, basato su regole, che assorbe una quantità sorprendente di tempo del tuo team.

Un candidato ideale è un processo di assistenza interna. Non serve costruire un robot senziente: basta usare strumenti no-code già disponibili per leggere una richiesta, classificarne il contenuto e fornire una risposta standard oppure inoltrarla alla persona giusta. Semplice ed efficace.

Ecco un piano in quattro passaggi per avviare il progetto pilota:

1. Scegli un flusso di lavoro che crea molti ostacoli. Punta su un processo manuale, ripetitivo e frequente. Per esempio, lo smistamento delle richieste di assistenza, la gestione delle note spese o l’onboarding dei nuovi dipendenti. L’importante è che segua un percorso chiaro e prevedibile.
2. Mappa il processo attuale. Documenta ogni passaggio. Chi fa cosa? Quanto dura ciascuna attività? Quali software vengono usati? Non puoi automatizzare ciò che non conosci, quindi entra nei dettagli.
3. Scegli uno strumento no-code. Le piattaforme di automazione AI facili da usare sono aumentate enormemente. Permettono di collegare applicazioni, come email, fogli di calcolo e strumenti di gestione dei progetti, tramite un’interfaccia visiva drag-and-drop e di aggiungere logiche basate sull’AI senza scrivere codice. È qui che l’automazione robotica dei processi (RPA) dà il meglio.
4. Crea e testa l’automazione. Ricostruisci il flusso di lavoro nello strumento scelto. Parti da un evento semplice, come «Quando arriva una nuova email con una fattura allegata». Aggiungi poi azioni AI, per esempio «Estrai dal PDF il numero della fattura, l’importo e la data di scadenza». L’ultima azione potrebbe creare una nuova riga in Google Sheets con i dati estratti. Esegui dei test per scoprire dove il flusso si inceppa.

Ecco un confronto tra le piattaforme più diffuse per chi crea il suo primo flusso di lavoro AI senza programmare.

Supponiamo che tu voglia automatizzare l’analisi dei commenti dei clienti. Arriva una nuova risposta a un sondaggio tramite Typeform. Il tuo flusso no-code si attiva e invia il testo a un modello AI con un prompt semplice.

Ecco come potrebbero apparire i dati inviati all’endpoint API del servizio AI:

{
 "model": "claude-3-sonnet-20240229",
 "messages": [
 {
 "role": "user",
 "content": "Analyze the sentiment and categorize the following customer feedback into 'Pricing', 'Feature Request', or 'Bug Report'. Feedback: 'Your app is great, but it's way too expensive for small teams like ours.'"
 }
 ],
 "max_tokens": 100,
 "temperature": 0.5
}

La risposta dell’AI viene poi usata nel passaggio successivo, per esempio per aggiungere l’etichetta «Prezzi» al cliente nel CRM e avvisare il team di prodotto. L’intera sequenza non richiede una riga di codice. Puoi realizzarla in un pomeriggio.

Passaggio 3: prepara persone e dati all’integrazione dell’AI

Un’iniziativa AI efficace poggia su due pilastri: dati puliti e accessibili e persone preparate e coinvolte. La tecnologia è la parte facile. Gestire bene dati e persone è ciò che distingue un progetto riuscito da un costoso fallimento: dati scadenti comprometteranno l’AI e un team diffidente finirà per ostacolarla.

Partiamo dai dati. La governance dei dati non riguarda solo le grandi aziende: è una pratica fondamentale per chiunque voglia usare seriamente l’AI. Significa sapere quali dati possiedi, dove si trovano, chi può accedervi e assicurarti che siano corretti.

È indispensabile, soprattutto alla luce di normative come il GDPR.

Inizia con un semplice piano di governance dei dati:

1. Nomina un responsabile dei dati: Per ogni insieme di dati essenziale (per esempio, i dati dei clienti), assegna a una persona la responsabilità della qualità.
2. Crea un dizionario dei dati: Prepara un semplice foglio di calcolo che elenchi le principali fonti di dati, il loro contenuto e la loro posizione.
3. Stabilisci regole di accesso: Definisci chi deve poter accedere a quali dati per svolgere il proprio lavoro, secondo il principio del privilegio minimo.
4. Dai priorità alla pulizia dei dati: Inizia dai dati necessari al progetto pilota. Elimina i duplicati, correggi gli errori e uniforma i formati.

Pianifica anche il lavoro delle persone che gestiranno e controlleranno il flusso. Documenta quali attività cambieranno, quali decisioni resteranno al personale, quale formazione servirà e come misurerai il carico di lavoro dopo il lancio.

Presenta l’AI come uno strumento che elimina gli aspetti peggiori del loro lavoro.

Il compito di chi guida un team è creare le condizioni perché tutti possano lavorare al meglio. L’AI merita un posto solo se contribuisce a questo obiettivo, ampliando ciò che le persone possono fare invece di sostituirle.

Punta sullo sviluppo delle competenze. Offri formazione sui nuovi strumenti AI e, soprattutto, insegna a valutare con spirito critico i risultati prodotti da un sistema AI. Le persone più preziose saranno quelle capaci di lavorare insieme alla tecnologia, facendo da revisori, validatori e gestori delle eccezioni.

Una prospettiva controcorrente: perché la maggior parte dei progetti AI per l’efficienza non riesce a crescere

Si parla di AI ovunque. Ma dietro alle storie di successo ci sono innumerevoli progetti pilota che si spengono in silenzio, senza mai produrre un valore concreto. Perché queste iniziative falliscono? Capirlo è fondamentale.

La maggior parte dei progetti AI non fallisce perché la tecnologia non funziona. Fallisce per una strategia sbagliata.

L’errore più comune è la mancanza di corrispondenza tra problema e soluzione. Succede quando un team si innamora di una tecnologia, come l’AI generativa, e solo dopo va in cerca di un problema da risolvere. Il caso di Zume Pizza è emblematico: la startup raccolse centinaia di milioni per usare robot nella preparazione delle pizze.

Il problema non era che i robot non funzionassero. Era che preparare le pizze non rappresentava il costo principale né il collo di bottiglia delle consegne. Avevano ottimizzato una parte del processo che incideva poco.

Un’applicazione dell’AI nel punto sbagliato, con conseguenze fatali per il progetto.

Un altro ostacolo meno visibile è l’integrazione con i sistemi legacy. La tua attività si regge su un intreccio di vecchi database, software installati nei tuoi server e sistemi ERP ormai datati. Far dialogare un nuovo strumento AI con un sistema di contabilità di 20 anni fa può diventare un incubo.

Un progetto pilota può funzionare in un ambiente di test controllato, per poi bloccarsi davanti alla complessità della tua infrastruttura reale. È qui che molti progetti si arenano.

Infine, molti team ignorano i bias dei modelli AI finché non è troppo tardi. La qualità di un’AI dipende dai dati con cui viene addestrata. Se i dati storici riflettono pregiudizi del passato, l’AI li apprenderà e li amplificherà.

Per esempio, uno strumento addestrato sulle assunzioni precedenti potrebbe imparare a favorire candidati con determinati profili, anche senza una regola esplicita. Verificare la presenza di bias prima di mettere in produzione un modello non è facoltativo. È un’attività essenziale per gestire i rischi.

Come trasformerà l’AI le principali attività aziendali?

L’adozione dell’AI non è un unico cambiamento che investe tutta l’azienda. È una serie di miglioramenti mirati e ad alto impatto nei diversi reparti. Dalla produzione alla finanza, l’automazione intelligente riduce costi ed errori.

La strada più solida è intervenire su attività operative specifiche con soluzioni mirate: così i team possono lavorare con maggiore precisione e capacità di previsione, sia nelle attività quotidiane sia nella gestione di lungo periodo.

Ecco come l’AI sta cambiando alcune funzioni aziendali fondamentali:

• Supply chain e gestione delle scorte: Qui il potenziale è notevole. Analizzando dati di vendita, condizioni meteo e tendenze di mercato, l’AI può ridurre gli errori di previsione fino al 50% e le vendite perse per mancanza di scorte fino al 65%. Walmart ha usato l’ottimizzazione dei percorsi basata sull’AI per eliminare 30 milioni di miglia dalle sue consegne, con un enorme risparmio.
• Finanza e contabilità: L’AI automatizza le attività finanziarie più ripetitive. Elabora fatture, riconcilia conti e monitora le possibili frodi. JPMorgan Chase usa l’AI per analizzare le transazioni in tempo reale, evitando potenziali perdite per frode nell’ordine di milioni. Questo accelera le chiusure contabili e permette al team finanziario di concentrarsi sulla strategia.
• Servizio clienti: Oggi i chatbot basati sull’AI gestiscono fino all’80% delle domande più comuni dei clienti senza l’intervento di un operatore.

Gli operatori possono così dedicarsi ai casi più complessi e importanti, migliorando sia l’efficienza sia la soddisfazione dei clienti. * Sanità e diagnostica: Qui la posta in gioco è altissima, e i benefici possono essere considerevoli. Nella diagnostica medica, l’AI può ridurre gli errori del 30-40% analizzando immagini come le radiografie o individuando nei dati dei pazienti schemi che sfuggirebbero a una persona.

* Produzione: Negli stabilimenti, l’AI rende possibile la manutenzione predittiva. Installando sensori sui macchinari critici, i modelli AI possono prevedere quando è probabile che un componente si guasti. Questa applicazione può ridurre i fermi macchina imprevisti dal 20% al 50%, evitando costose interruzioni della produzione.

Questi esempi mostrano un elemento comune: le applicazioni più efficaci dell’AI per l’efficienza operativa intervengono su processi specifici, ricchi di dati, nei quali l’automazione produce risultati misurabili.