L’intelligenza artificiale (IA) promette guadagni enormi in termini di efficienza aziendale. Inoltre, poiché le organizzazioni vivono o muoiono grazie ai loro processi, l'integrazione dell'IA nel quadro attraverso l'ottimizzazione dei processi dell'IA può contribuire a incrementare il ROI con l’automazione dei processi end-to-end ed i miglioramenti.
In questo blog vengono analizzati cinque modi con cui si può utilizzare l'IA per migliorare e ottimizzare l'efficienza dei processi. Ma prima spieghiamo cosa significa ottimizzare i processi di IA.
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Che cos'è l'ottimizzazione dei processi di IA?
L'ottimizzazione dei processi di IA si riferisce all'utilizzo di tecnologie di IA e di machine learning per migliorare la gestione dei processi aziendali, supportare le strategie organizzative e raggiungere gli obiettivi: dall'analisi dei dati all'automazione di attività ripetitive, fino all'aiuto ai membri del team per prendere decisioni migliori. L'obiettivo è ridurre gli errori, aumentare la produttività e migliorare l'efficienza operativa.
È importante ricordare che l'ottimizzazione dei processi in sé è più ampia della sola IA. Una combinazione efficace prevede l'utilizzo di strumenti di process mining per misurare le prestazioni dei processi, rilevare le aree di miglioramento dei processi e scoprire le aree di applicazione dell'IA. Il process mining utilizza i dati dei registri di sistema per ottenere approfondimenti sulle prestazioni del flusso di lavoro e sui potenziali colli di bottiglia nel mondo reale. Spesso questo esercizio mette in evidenza i punti in cui l'IA può essere applicata. Ad esempio, il process mining potrebbe mostrare che i dipendenti inseriscono manualmente un elevato volume di dati dagli ordini di acquisto in arrivo. Questo sarebbe un ottimo esempio di un'area in cui l’elaborazione dei documenti guidata dall'intelligenza artificiale potrebbe essere d'aiuto.
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In che modo l'ottimizzazione dei processi dell’IA migliora l'efficienza aziendale?
1. Automatizzare le attività di routine
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per completare rapidamente attività di routine e ad alto volume è in testa all'elenco dei principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale.
Anche se altre tecnologie devono entrare in gioco per formare una strategia di automazione più completa, l'IA aiuta realmente a eliminare alcune delle attività manuali che i dipendenti devono solitamente svolgere. In questo modo si riducono gli errori e si possono ottenere maggiori risultati.
Facciamo riferimento all'esempio già citato dell'elaborazione dei documenti. Le aziende ricevono una quantità elevata di documenti cartacei ed elettronici. Spesso i dipendenti devono elaborare queste informazioni attraverso l'inserimento manuale dei dati in sistemi software come le soluzioni di ticketing, oppure estrarre i dati dalle fatture per inserirli nei sistemi di fatturazione. L’intelligent document processing (IDP) può utilizzare l'intelligenza artificiale per elaborare questi documenti e trasformarli in dati utilizzabili senza intervento manuale.
2. Migliorare il processo decisionale
I responsabili hanno bisogno di dati solidi per prendere decisioni obiettive. Tuttavia, l'intelligenza artificiale può aiutare fornendo raccomandazioni predittive basate su modelli all'interno di un determinato set di dati. Ad esempio, gli analisti aziendali potrebbero utilizzare modelli predittivi per generare simulazioni e prevedere come le diverse variazioni di prezzo potrebbero influire sulla redditività complessiva, senza dover lanciare i loro prezzi nel mondo reale e sperare per il meglio. Ciò consente loro di fissare prezzi ottimali senza allontanare i clienti o sottrarre profitti. Un altro esempio: l'intelligenza artificiale svolge un ruolo nel prestito di denaro. L'intelligenza artificiale aiuta i funzionari addetti ai prestiti ad analizzare i dati in diverse dimensioni per garantire l'erogazione di fondi solo a coloro che adottano pratiche finanziarie corrette. In questo modo si riduce la quantità di tempo necessaria per prendere decisioni e si possono fare scelte migliori.
3. Applicazione della predictive analytics
L'intelligenza artificiale offre la capacità di prevedere gli scenari prima che si verifichino. La predictive analytics consente al team di costruire modelli di rischio e di pianificare gli scenari peggiori. Ad esempio, un'azienda di trasporti potrebbe essere in grado di utilizzare la modellazione predittiva per capire quali saranno gli effetti di catastrofi naturali o di modelli meteorologici, per poi decidere il modo migliore per assegnare il personale e per instradare le consegne in modo da prevenire interruzioni della catena di fornitura.
Queste informazioni sono direttamente collegate all'efficienza. Quando si verificano i disastri, si crea confusione. Se hai svolto una buona pianificazione, i tuoi team sapranno cosa fare e come eseguirla in modo efficace. Nell'esempio dei trasporti, le aziende potrebbero riorientare rapidamente gli autisti in modo che possano continuare a effettuare le consegne con un'interruzione minima.
4. Miglioramento del servizio clienti
L'intelligenza artificiale ha ampie applicazioni per i reparti di servizio clienti. Dai chatbot in grado di gestire le richieste di base all'analisi dei feedback dei clienti per individuare le aree di miglioramento, l'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante nell'ottimizzazione della customer experience. Ad esempio, l'intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per analizzare le richieste dei clienti in arrivo, estrarre le informazioni più importanti e quindi inserirle in un sistema di ticketing per essere gestite da un umano.
5. Razionalizzazione dei processi end-to-end per migliorare la velocità
Tuttavia, l'intelligenza artificiale è solo uno strumento di un kit più ampio. Abbiamo già menzionato il process mining, ma ci sono altre tecnologie, comprese quelle di automazione, che possono aumentare l'IA. Ad esempio, la Robotic Process Automation(RPA) può compilare moduli e inserire dati estratti da un documento tramite l'elaborazione di documenti IA.
L’intelligenza artificiale è uno strumento inestimabile, ma per rivedere veramente un processo end-to-end, hai bisogno di più frecce nella tua faretra. Prendiamo un esempio di catena di fornitura. Un modello di intelligenza artificiale potrebbe analizzare i dati di acquisto in tempo reale per trovare anomalie, come ad esempio una corsa all’acquisto di un determinato prodotto. L'acquirente del negozio al dettaglio potrebbe essere avvisato del problema tramite la logica aziendale e decidere se agire in base all'avviso. Se decide di agire, può inserire la quantità di prodotto desiderata in un'applicazione in cui un bot RPA si collega al sistema del fornitore e ordina una quantità maggiore. Questo potrebbe far risparmiare un'incredibile quantità di tempo.
Ottimizzazione dei processi di IA nelle aziende: un vantaggio competitivo
L'ottimizzazione dei processi di IA sarà fondamentale per consentire alle aziende di sbloccare i processi e i team, ridurre gli errori, evitare i rischi e, in definitiva, aumentare la produttività e l'efficienza operativa. Questo aiuta le aziende a rimanere competitive ed a superare le altre organizzazioni del loro settore.
Questi cinque esempi sono solo una piccola parte di come l'IA può aiutare le aziende. Sei curioso di sapere in che modo l'IA e le altre tecnologie di automazione possono aiutare la tua organizzazione? Richiedi l’eBook: 200 idee di casi d’uso per RPA e IDP.
