Reingegnerizzazione dei processi e nuove tecnologie

Solo alcuni anni fa la reingegnerizzazione dei processi era considerata un modo radicale per cambiare e migliorare i processi aziendali.

Oggi, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale (AI), le aziende possono fare tutto questo in modo più innovativo e con minor rischio di errori.

Ad esempio, le organizzazioni che usano strumenti di intelligenza artificiale nell’analisi dei big data, in cui gli algoritmi migliorano le loro prestazioni testando le proprie previsioni sui dati e imparando costantemente dai dati generati dalle previsioni e dalle intuizioni, risultano decisamente avvantaggiate nelle decisioni riguardanti l’innovazioni dei processi.

Il risultato?

Quasi i due terzi delle aziende che hanno adottato queste nuove tecnologie stanno accelerando o migliorando le performances di processo fino a 5 volte.

Lo sviluppo dei nuovi prodotti, le vendite, il marketing, l’erogazione dei servizi e la gestione dei rischi sono solo alcuni dei processi che ne stanno beneficiando.

Gli analisti che sviluppano modelli di processo e reportistica integrata, adottando Intelligenza Artificiale e Machine Learning riescono a produrre risultati in una frazione del tempo una volta necessario.

Ciò influisce anche sui modelli di business trasformandoli e consentendo così alle aziende di essere più flessibili, adattive e produttive prendendo in considerazione valutazioni difficilmente ottenibili altrimenti.

Punti di attenzione

Naturalmente, l’introduzione di queste nuove tecnologie per la reingegnerizzazione dei processi comporta cambiamenti significativi che, se non opportunamente gestiti, possono risultare problematici.

Ad esempio, i dipendenti potrebbero affidarsi troppo agli algoritmi per prendere decisioni.

Questo significa che nella selezione e formazione del personale devono essere ricercate e costruite nuove competenze che favoriscano una interazione “intelligente” e non passiva con le nuove tecnologie.

Inoltre occorre procedere in via sperimentale nelle fasi di introduzione delle nuove tecnologie per la reingegnerizzazione dei processi.

Ciò al fine di aggiustare gli algoritmi previsionali sulla base dei risultati ottenuti individuando in questo modo i gap di apprendimento: la differenza tra la capacità di un algoritmo e quella di un essere umano di apprendere nel contesto dei big data.

Che cosa può imparare una macchina che può aiutare le persone a migliorare le prestazioni? E in che modo un esperto di processo o un dipendente può migliorare la performance degli algoritmi previsionali?

Più che mai, il management dovrebbe creare un ambiente che consenta cambiamenti basati sui dati. In una cultura così analitica, ci si aspetta che i dipendenti sfidino, aumentino o diminuiscano l’influenza degli algoritmi.

Questo approccio nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale consente di individuare e risolvere problemi di processo più velocemente identificando i modelli che le persone non riescono a vedere da sole.

Per chi prende le decisioni, c’è un trade-off che deve valutare il valore creato dalla reingegnerizzazione dei processi basata sulle nuove tecnologie in rapporto ai costi di investimento ed alle aree in cui le esigenze dei clienti e le condizioni della concorrenza richiedono un cambio di processo più rapido.

In definitiva, il management deve considerare quali sono gli obiettivi della trasformazione: l’ottimizzazione dei processi o il cambiamento del modello di business? Oppure testare un processo che potrebbe davvero sconvolgere l’industria e creare nuovi vantaggi competitivi?