È la situazione più frequente: un'azienda sa che dovrebbe «fare qualcosa con l'IA» senza sapere cosa. Di solito si aspetta che le venga proposto uno strumento. Noi cominciamo dal lato opposto: guardiamo come si svolge oggi il lavoro.

Non è una precauzione da consulente. È l'unico modo di evitare lo scenario classico, quello in cui si automatizza brillantemente un compito che non costava nulla mentre il vero collo di bottiglia resta intatto.

Primo passo: la mappa dei processi

Elenchiamo i processi che attraversano l'azienda, dal primo contatto commerciale fino alla fatturazione e al servizio post vendita. Di ciascuno ci interessano tre cose: che cosa lo innesca, la sequenza reale delle fasi e che cosa ne esce.

«Reale» è la parola importante. Il processo descritto in una procedura e il processo eseguito il martedì pomeriggio da una persona di fretta sono raramente identici. È il secondo che va automatizzato, o corretto prima.

Secondo passo: i colloqui

Parliamo con le persone che fanno il lavoro, non solo con quelle che lo organizzano. Le domande sono semplici: che cosa vi porta via più tempo, che cosa rifate più volte, che cosa vi obbliga ad aspettare qualcun altro, dove avete paura di sbagliare.

Questi colloqui fanno emergere due categorie di temi. I compiti ripetitivi e visibili, che tutti citano. E gli attriti invisibili: ricopiare un'informazione da uno strumento all'altro, cercare un documento, il sollecito che si dimentica. La seconda categoria costa spesso più della prima.

Terzo passo: i numeri

Un processo senza numeri non si può ordinare per priorità. Ne misuriamo quattro per ciascuno:

  • Il volume. Quante volte alla settimana o al mese, con quali picchi stagionali.
  • Il tempo. Il tempo umano reale per singolo caso, attese comprese.
  • Il costo. Quel tempo moltiplicato per un costo orario pieno, più il costo degli errori constatati.
  • Il rischio. Che cosa succede se la fase viene svolta in ritardo, male o per niente.

Questi quattro numeri risolvono la maggior parte delle discussioni. Un compito faticoso ma raro scende nella lista. Un compito banale ripetuto duecento volte al mese risale subito.

Quarto passo: lo stato degli strumenti e della materia

Guardiamo poi ciò su cui un'automazione potrà appoggiarsi: gli strumenti in uso, ciò che sanno esporre, la qualità dei dati e l'esistenza o meno di un testo di riferimento per ogni regola aziendale. Un'azienda i cui listini vivono in tre file diversi non ha un problema di IA, ha un problema di fonte unica. Ed è un problema da risolvere prima, non durante.

Un'automazione non corregge un'informazione sbagliata. La diffonde più in fretta.

Quinto passo: le priorità

Incrociamo tre assi: impatto, fattibilità e rischio. L'impatto viene dai numeri. La fattibilità dipende dagli accessi tecnici, dalla stabilità delle regole e dalla disponibilità della materia. Il rischio misura quanto costerebbe un errore, il che determina il posto della convalida umana.

Da quell'incrocio esce una lista breve e ordinata, con per ogni riga un guadagno stimato, un carico stimato e la modalità di funzionamento scelta. È l'unico risultato che conta a questo stadio: un ordine di marcia, non una lista dei desideri.

Che cosa significa in pratica

In UNYX questa fase ha un nome e un formato: l'audit di maturità digitale, che produce una fotografia quantificata, poi l'inquadramento, che trasforma quella fotografia in una tabella di marcia datata. Dura da qualche giorno a tre settimane a seconda della dimensione dell'azienda. Si conclude con una decisione, compresa quella di non automatizzare nulla per ora se i numeri non lo giustificano.

Il segnale da cogliere è semplice. Se un fornitore propone un'architettura prima di aver visto i vostri volumi e i vostri costi, non vende una soluzione al vostro problema: vende il suo catalogo.