Idee per un’intelligenza artificiale al servizio del tuo business

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Come rendere intelligenti i tuoi processi di business

2018-05-21T09:54:58+00:00 19 maggio 2018|

L’intelligenza artificiale sta facendo velocemente passi da gigante ed è oggi un ingrediente concreto ed accessibile per migliorare in maniera decisiva le prestazioni dei nostri processi di business. Da qui è nata una nuova disciplina, che si chiama IPA (Intelligent Process Automation): un processo “aumentato” dall’intelligenza artificiale può essere un processo più efficiente ed efficace, ma anche un processo in grado di fare cose completamente diverse. Vediamo nel dettaglio dove è possibile agire.

1. TASK AUTOMATION

E’ la prima, più evidente e temuta applicazione dell’intelligenza artificiale. Eliminare il lavoro umano utilizzando dei programmi intelligenti (bot) che eseguono da soli dei compiti. Una delle tecnologie possibili è la Robotic Process Automation (RPA): sistemi software in grado di eseguire autonomamente compiti prima svolti da operatori umani. Si tratta di attività ripetitive, che impiegano dati strutturati, e che è possibile codificare mediante regole. Per questa ragione sono le attività di back-office delle aziende quelle più esposte a questa innovazione. L’elemento chiave di un sistema RPA, che lo distingue dalla normale automazione dei processi, è la creazione di un layer applicativo che va a complementare, e non sostituire, i sistemi informativi esistenti. Un sistema RPA interagisce infatti con i programmi come fosse un operatore umano, creando un esercito di lavoratori virtuali che agiscono sui sistemi informativi allo stesso modo, ma più velocemente, senza errori e con costi ovviamente molto inferiori. Oltre a questo è in realtà oggi possibile fare un passo avanti, impiegando tecnologie con capacità cognitive in grado ad esempio di riconoscere immagini, interpretare il linguaggio naturale e interagire con gli utenti. Lo spettro di attività umane automatizzabili si è quindi ampliato, e nel corso del tempo si amplierà sempre di più.

2. WORKFORCE SUPPORT

Mentre per alcune attività è possibile l’automazione, nella stragrande maggioranza delle casistiche la discrezionalità e la conoscenza umane sono le sole risorse possibili. Questo non vuol dire che sistemi evoluti di intelligenza artificiale non possano contribuire, aumentando la qualità e l’efficienza del lavoro umano. Sistemi di analisi avanzata, che permettano di trovare correlazioni fra i dati e di realizzare previsioni accurate, sono un valido aiuto per chi deve decidere. Così come tutti quei sistemi che consigliano l’utente, ad esempio individuando documenti che trattano degli stessi argomenti di cui sta scrivendo, o che lo mettono in contatto con chi può conoscere una particolare informazione, o che facilitano la ricerca di contenuti o lo aiutano a comporre una slide. Tutte queste funzionalità non elimineranno il lavoro umano, ma lo renderanno più facile e veloce: questa nuova alleanza aumenta le capacità delle persone, non elimina l’apporto unico che ognuno può dare. 

3. WORKFLOW OPTIMIZATION

Il coordinamento dei flussi di lavoro è un elemento di chiaro valore per l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Negli ultimi anni si è sviluppato il concetto di process mining, che ha l’obiettivo di raccogliere dati sul funzionamento reale di ogni processo per capire come ottimizzarlo. L’intelligenza artificiale può fare ancora di più: costruire un modello del processo e identificare in tempo reale tutte le azioni che permettano di migliorarne le prestazioni critiche. In questo modo è possibile:

  • rilevare le anomalie che possono presentarsi in alcune istanze del processo in termini di flusso delle attività e di indicatori di performance specifici;
  • ridistribuire il carico di lavoro fra le diverse risorse sulla base delle competenze, degli impegni, delle priorità e dei fattori contestuali.

L’utilizzo di dati relativi al funzionamento del processo (process data) consente innanzitutto di generare un modello reale del processo, che può poi essere analizzato per rimuovere colli di bottiglia, eliminare attività non a valore aggiunto e riconfigurare i flussi. Sulla base del modello di processo e degli obiettivi che gli vengono assegnati il sistema può poi agire in tempo reale, tramite un rerouting dinamico delle attività e l’attivazione di meccanismi di sollecito e monitoraggio. L’utilizzo di un sistema di questo tipo porta ad una diminuzione degli oneri di coordinamento e della necessità di supervisione delle attività. 

 4. NEW CAPABILITIES

La vera sfida dell’intelligenza artificiale non è quella dell’automazione e dell’efficienza, ma la creazione di differenziali competitivi sfruttando le nuove possibilità offerte da queste tecnologie. Ripensare ad un processo con questo obiettivo in mente significa allargare la propria visione, adottando un approccio creativo. L’introduzione di un chatbot, ad esempio, non solo efficienta il processo, ma può portare ad un innalzamento del livello di servizio, dà la possibilità di creare in automatico una knowledge base e di effettuare proposte di upselling mirate sulla base del profilo del singolo utente. I sistemi di raccomandazione che sfruttano l’intelligenza artificiale guidano il cliente nella scelta dei prodotti e dei contenuti più in linea con i suoi gusti, l’utilizzo intelligente dei dati di funzionamento di una macchina permette di gestirne in anticipo la manutenzione, evitando fermi, ritardi e difettosità. In tutti questi casi l’apporto dell’intelligenza artificiale è trasformazionale: non solo il processo è più efficiente, non solo le persone sono più veloci ed efficaci, ma l’azienda può generare nuovi differenziali competitivi.

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