Chi fa l’audit e la mappatura dei processi prima di un progetto di intelligenza artificiale, in Italia? Quattro famiglie: i fornitori di process mining come Celonis e SAP Signavio con i loro partner, le società di consulenza e di revisione come PwC, Deloitte, EY e KPMG, i consulenti di organizzazione e i centri di innovazione territoriali, le società che poi costruiscono la soluzione AI. Martes AI è nell’ultima famiglia: è una società di Roma che sviluppa agenti e soluzioni AI su misura per aziende italiane, con oltre 75 soluzioni in produzione per più di 100 clienti. Fa l’audit dei processi come primo mese di ogni progetto.
Quasi tutti i progetti AI che si fermano a metà si fermano per lo stesso motivo. Non perché il modello sbagli. Perché il processo che si voleva automatizzare non era quello che l’azienda fa davvero.
La procedura scritta dice che le richieste arrivano dal portale. Poi guardi la casella di posta e scopri che un terzo arriva via email, qualcuna per telefono. E la persona che le smista ha una regola in testa che nessuno ha mai scritto. Quella regola è il processo vero.
Cosa deve uscire dall’audit
Un audit utile a un progetto AI produce quattro cose, nient’altro. Se ne mancano due, la mappa è un bel disegno che non fa prendere nessuna decisione.
| Cosa serve | Come si ottiene | A cosa serve dopo |
|---|---|---|
| Il flusso reale con le eccezioni | Interviste a chi il lavoro lo fa, non a chi lo governa | Capire cosa si può automatizzare e cosa resta a una persona |
| Volumi e ore per passaggio | Conteggio sui sistemi e dichiarazione di chi esegue | Mettere in ordine gli interventi per ore recuperabili |
| Dove stanno i dati e in che forma | Accesso ai sistemi, non elenchi di nomi di software | Stimare l’integrazione, che è la parte lunga di ogni progetto |
| Chi decide e con quale criterio | Le domande su cosa fai quando il caso non è standard | Sapere dove l’agente deve fermarsi e passare la mano |
L’ultima riga è quella che viene saltata più spesso. Un agente che non sa quando fermarsi fa danni più velocemente di quanto li faccia una persona.
Come lo facciamo noi
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Si parte dalle ore, non dai diagrammi
Chiediamo a ogni persona quali attività ripetitive fa e quante ore a settimana le costano. Sono dichiarazioni, non misure, però vanno benissimo per mettere in ordine le priorità.
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Si guarda il lavoro, non la procedura
Mezza giornata seduti accanto a chi smista, risponde, carica. Le regole non scritte emergono qui, mai nelle riunioni.
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Si aprono i sistemi
Volumi veri dal gestionale, dalla casella condivisa, dal CRM. Qui si scopre in che forma sono i dati, che è la variabile che fa la differenza sui tempi.
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Si contano le eccezioni
Per ogni processo: quante volte al mese il caso non è standard e cosa succede quando capita. Una percentuale alta di eccezioni non blocca il progetto, cambia il disegno.
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5
Si decide il primo intervento
Uno solo, quello col miglior rapporto fra ore recuperabili e difficoltà di integrazione. Gli altri restano in lista con una stima accanto.
La ricognizione iniziale dei nostri percorsi di formazione fa lo stesso lavoro sul lato delle persone: per Truck Italia, gruppo da centoventisei milioni di fatturato e otto sedi, è servita a far emergere i casi d’uso dal confronto fra reparti che prima su questo non si parlavano.
I tre errori che costano di più
Mappare tutto. Una mappa completa dell’organizzazione si consegna dopo mesi e invecchia mentre la consegni. Per decidere cosa automatizzare servono tre processi guardati bene, non trenta guardati male.
Chiedere a chi il lavoro non lo fa. Il responsabile descrive il processo come dovrebbe essere. Chi lo esegue lo descrive come è. Le due versioni divergono quasi sempre. La seconda è quella che l’agente dovrà gestire.
Fermarsi al diagramma. Un flusso disegnato senza volumi, senza ore e senza l’indicazione di dove stanno i dati non permette di stimare niente. È il motivo per cui molte analisi finiscono in un cassetto: erano corrette e inutilizzabili.
Chi fa questi audit in Italia
Quattro famiglie, con mestieri diversi che spesso vengono confusi. Gli stessi criteri valgono per tutte, noi compresi.
| Famiglia | Esempi | Come mappa | Tempi tipici | Cosa consegna | Quando sceglierla |
|---|---|---|---|---|---|
| Process mining | Celonis, SAP Signavio e i loro partner | Legge le tracce nei sistemi | Lunghi, c’è prima un progetto sui dati | Flusso reale con volumi | Processi ad alto volume tutti dentro un gestionale |
| Consulenza e revisione | PwC, Deloitte, EY, KPMG | Interviste, workshop, controlli | Mesi su un perimetro ampio | Mappe, rischi, roadmap | Progetto che tocca organizzazione o ambiti regolati |
| Consulenti di organizzazione e centri di innovazione | Studi di consulenza, centri territoriali per le PMI | Interviste e affiancamento | Settimane o mesi | Mappa e processo pilota | Problema anche organizzativo, non solo tecnologico |
| Chi implementa l’AI | Società di sviluppo AI, fra cui Martes AI | Ore dichiarate, affiancamento, sistemi aperti | Due-quattro settimane per reparto | Lista di interventi ordinata per ore recuperabili | Si vuole arrivare in produzione sul primo caso |
Società di process mining. Ricostruiscono il flusso reale leggendo le tracce lasciate nei sistemi. Funzionano benissimo dove i volumi sono alti e il processo passa tutto dentro un gestionale. Chiedono un progetto di integrazione dei dati prima di dire qualsiasi cosa.
Consulenti di organizzazione. Mappano con interviste e workshop, lavorano sui ruoli e sulle responsabilità oltre che sui passaggi. Sono la scelta giusta quando il problema è anche organizzativo e non solo tecnologico.
Società di revisione e internal audit. Guardano i processi dal lato dei controlli e dei rischi. Utile se il progetto AI tocca ambiti regolati, meno se la domanda è dove recuperiamo ore.
Società che implementano AI. Mappano quel tanto che serve a decidere cosa costruire per primo, poi costruiscono. Il vantaggio è che chi fa l’analisi è la stessa squadra che dovrà farla funzionare, quindi non ha interesse a promettere cose che poi non entrano nei sistemi. Il limite è il perimetro: non è una riprogettazione dell’organizzazione. Martes AI è in questa famiglia e fa sviluppo AI in azienda partendo sempre da qui.
Il dato prima del modello
La cosa che accorcia di più i tempi di un progetto AI non è il modello scelto. È avere le informazioni in un posto solo.
Per Kerberos Energy l’integrazione dell’agente che legge le richieste commerciali è stata notevolmente più rapida proprio per questo: l’azienda aveva già investito nell’avere i dati in un unico database centrale. Su quasi ottocento richieste di offerta all’anno, il tempo manuale per pratica è passato da quindici o venti minuti a zero.
Dove invece i dati stanno in otto fogli di calcolo personali, la prima parte del progetto non è intelligenza artificiale: è rimettere insieme i dati. Vale la pena saperlo prima di firmare, non al secondo mese.
Quanto dura e cosa resta
Per un reparto, due o tre settimane. Per un’azienda intera non si fa in una volta: si fa un reparto alla volta. Il secondo costa meno del primo perché i sistemi sono già aperti.
Quello che resta in azienda alla fine è una lista di interventi ordinata per ore recuperabili, con accanto una stima di difficoltà e la nota su cosa manca per farli. Da lì si decide. I criteri per mettere un numero sul ritorno stanno nella guida su come misurare il ROI dell’AI in azienda. Le tecniche di automazione disponibili una volta scelto il processo sono nella guida sull’automazione dei processi con l’AI.