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Le aziende stanno introducendo l'intelligenza artificiale senza aver definito obiettivi, processi e risultati attesi. Prima di automatizzare il lavoro, occorre identificare i reali colli di bottiglia, analizzare i flussi operativi e coinvolgere i dipendenti. Senza una strategia basata sui dati, l'AI rischia di peggiorare ciò che dovrebbe migliorare.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nei processi aziendali sta diventando un tema sempre più discusso. Tuttavia, spesso viene trattato in modo superficiale.
Un esempio recente riguarda un’azienda che sviluppa prodotti client-server, che ha richiesto un piano per l’implementazione pratica dell’AI nei processi di sviluppo e manutenzione. La richiesta includeva una serie di linee guida sull’uso delle reti neurali, prompt predefiniti, competenze iniziali (Skills), nonché requisiti specifici per manager, sviluppatori e responsabili DevOps.
Tuttavia, il problema fondamentale è emerso rapidamente. È che non sono definiti obiettivi chiari. Senza una risposta alla domanda “A cosa serve esattamente l’AI?”, qualsiasi iniziativa successiva procederà senza una meta chiara.
Questo approccio ricorda un errore comune nel campo dell’ingegneria: avviare la produzione senza completare i test, lo sviluppo e la creazione della documentazione tecnica. L’AI non è una soluzione magica per ogni problema. È uno strumento da integrare nei processi esistenti, che può migliorare ma anche peggiorare le operazioni.
Senza informazioni, qualsiasi cambiamento sarà solo un’ipotesi. Senza dati, non possiamo determinare dove introdurre gli strumenti o misurare i miglioramenti risultanti. Nell’implementazione del cambiamento, le persone sono sempre tra due forze: la pressione della direzione per ottenere risultati e la resistenza dei dipendenti che vedono il cambiamento come una minaccia.
La chiave del successo è allineare gli interessi dell’azienda con quelli dei dipendenti. Ad esempio, se la direzione promette chiaramente un bonus per l’intero team al raggiungimento di determinati obiettivi di redditività, i dipendenti vedranno l’AI come un alleato che supporta il loro lavoro, non come un nemico.
Un altro aspetto importante è identificare i colli di bottiglia nei processi aziendali. Anche se un passaggio viene ottimizzato, se il carico di lavoro di altri passaggi non aumenta, quel passaggio potrebbe non essere il vero collo di bottiglia.
In alcuni casi, l’automazione può portare a riduzioni del personale, aumentando la resistenza dei dipendenti. Per evitare questa situazione, è essenziale comunicare chiaramente e onestamente i benefici individuali e di squadra derivanti dal cambiamento.
L’approccio corretto inizia con una comprensione accurata del flusso di lavoro attuale, documentandolo senza idealizzarlo. Non bisogna rappresentare la situazione attuale meglio di quanto sia in realtà o descriverla come un processo ideale.
Solo dopo aver identificato i problemi chiave e chiarito gli indicatori correlati, si può procedere ad una analisi per comprendere in che modo le AI possono entrare nel processo e fornire un reale valore.
Senza queste basi, qualsiasi sforzo potrebbe non portare a risultati e, in alcuni casi, potrebbe addirittura avere effetti negativi.
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