Automazione dei processi aziendali: da dove iniziare

L’automazione dei processi aziendali consiste nell’uso di tecnologie per eseguire e coordinare in modo automatico attività, scambi di dati e passaggi di un flusso operativo, riducendo il lavoro manuale e rendendo il processo più efficiente e controllabile.

A seconda del problema affrontato, l’automazione può produrre effetti diversi, riconducibili a quattro aree principali.

• Efficienza operativa: riduce il tempo assorbito dalle attività ripetitive e dagli interventi manuali, liberando risorse che possono essere dedicate ad attività a maggiore valore.
• Scalabilità: consente di gestire volumi maggiori di pratiche, richieste o transazioni senza aumentare in modo proporzionale il carico di lavoro e le risorse necessarie.
• Qualità e affidabilità: limita rilavorazioni, errori di trasferimento e passaggi ridondanti, rendendo più fluido lo scambio di informazioni tra sistemi e fasi del processo.
• Visibilità e controllo: rende più semplice monitorare tempi, volumi ed eccezioni, individuare i punti che rallentano il flusso e verificare nel tempo i risultati ottenuti.

Rappresentano anche le dimensioni da cui partire per capire dove l’automazione può produrre un impatto concreto.

Il primo passo per implementare l’automazione dei processi è individuare le attività che presentano un reale potenziale di miglioramento. I segnali più evidenti emergono spesso nell’operatività quotidiana: compiti ripetitivi, passaggi manuali tra sistemi, controlli ricorrenti o volumi che richiedono un impegno crescente.

Una volta individuato un possibile ambito di intervento, è importante osservarlo nel contesto dell’intero workflow. Prendiamo la classificazione di un documento: da quale sistema arriva? Quali informazioni contiene? Dove devono essere registrati i dati estratti? Quale attività viene attivata successivamente? Quali casi richiedono una verifica?

La stessa logica vale per un’email, una pratica amministrativa, un aggiornamento CRM o l’elaborazione di un ordine. Analizzare il flusso end-to-end aiuta a capire dove intervenire, quali dipendenze considerare e se l’automazione risolve davvero l’inefficienza oppure la sposta in un altro punto del workflow. Per ricostruirlo è utile coinvolgere chi esegue il processo ogni giorno, perché conosce eccezioni e passaggi non documentati, e, quando i volumi lo giustificano, analizzare i log dei sistemi (process mining) per osservare il flusso reale, che spesso differisce da quello descritto nelle procedure. Se emergono passaggi ridondanti, conviene semplificarli prima di automatizzarli: automatizzare un processo inefficiente significa soltanto renderlo inefficiente più velocemente.

Dopo aver individuato le attività che mostrano un maggiore potenziale di miglioramento, occorre comprendere quali prioritizzare. Per un primo progetto è preferibile scegliere un’attività rilevante, circoscritta e sufficientemente definita da poterne valutare fattibilità e risultati. Quattro riflessioni aiutano a restringere il campo.

Il volume giustifica l’intervento?
Un’attività frequente può assorbire molto tempo anche se ogni singola esecuzione richiede pochi minuti. Vanno quindi considerati frequenza, tempo impiegato, persone coinvolte e rilavorazioni: un’attività eseguita poche volte al mese resta una priorità bassa anche se singolarmente onerosa, mentre un’attività breve ma eseguita centinaia di volte può assorbire più risorse di quanto sembri a un primo sguardo.

La logica del flusso è chiara?
Più sono comprensibili passaggi, decisioni ed eccezioni, più è semplice individuare cosa automatizzare e con quale approccio. Quando il flusso è ancora poco definito, ricostruirlo con chiarezza è già un passo necessario del progetto, prima ancora di scegliere una tecnologia.

I dati sono disponibili?
Occorre verificare dove si trovano le informazioni necessarie, in quale formato e quanto sono accessibili. Qualità e disponibilità dei dati incidono direttamente sulla fattibilità: un’informazione che esiste ma è distribuita tra sistemi diversi o richiede passaggi manuali per essere recuperata può rendere il progetto più complesso di quanto sembri.

È possibile monitorare risultati ed eccezioni?
Per una prima iniziativa è utile scegliere un ambito in cui risultati ed eventuali eccezioni possano essere monitorati con chiarezza, mantenendo dove serve la supervisione umana, soprattutto nei passaggi più delicati o a maggiore impatto.

Un buon punto di partenza combina quindi impatto operativo, fattibilità e capacità di controllo.

Una volta selezionato il processo, si può definire l’approccio tecnologico più coerente con la struttura del workflow, i sistemi coinvolti e il livello di variabilità delle attività. Gli approcci descritti di seguito non sono alternativi: nella maggior parte dei progetti vengono combinati.

• Integrazioni applicative, API e componenti di orchestrazione: collegano sistemi, dati e applicazioni affinché possano scambiarsi informazioni e attivare azioni in modo coordinato. Sono utili quando il processo attraversa più strumenti e occorre evitare passaggi manuali tra un sistema e l’altro.
• Workflow engine: gestiscono la sequenza delle attività di un processo, definendo regole, approvazioni, responsabilità ed eccezioni. Sono particolarmente utili nei flussi che coinvolgono più persone o più fasi operative.
• Robotic Process Automation (RPA): automatizza attività ripetitive e basate su regole, replicando operazioni che una persona eseguirebbe su applicazioni e interfacce esistenti. Può essere utile soprattutto quando i sistemi non sono facilmente integrabili tramite API. Poiché lavora sulle interfacce, è però più sensibile alle loro modifiche e richiede manutenzione: quando un’integrazione via API è possibile, è in genere la scelta più robusta.
• Intelligenza Artificiale: estende l’automazione nei passaggi che richiedono di interpretare, classificare o analizzare informazioni meno strutturate. Nello smistamento delle email, per esempio, una regola può gestire messaggi identificati da codici o campi definiti; quando invece l’instradamento dipende dal significato della richiesta, l’AI può interpretarne il contenuto e supportarne la classificazione. Poiché l’output di un modello è probabilistico, è buona pratica definire soglie di confidenza: sopra la soglia il caso procede in automatico, sotto viene indirizzato a una verifica umana.
• Agenti AI: sistemi basati su modelli linguistici che, dato un obiettivo, pianificano ed eseguono più passaggi in autonomia, interrogando applicazioni e dati tramite API e strumenti dedicati. Sono indicati per attività articolate e variabili, come la gestione end-to-end di una richiesta, ma richiedono regole chiare su cosa possono fare, tracciabilità delle azioni e punti di controllo umano.

Quando l’AI entra stabilmente nell’operatività, diventa importante progettare sistemi AI integrati nei processi aziendali, collegati ai dati e alle applicazioni che alimentano il flusso di lavoro.

Scelta la tecnologia, occorre inserire l’automazione nel flusso operativo esistente, progettando una corretta integrazione tra sistemi e applicazioni. L’automazione deve dialogare con applicazioni, sistemi e passaggi già in uso, evitando di creare soluzioni isolate.

Se, ad esempio, un sistema classifica una richiesta o estrae informazioni da un documento, il risultato deve alimentare correttamente l’attività successiva: aggiornare un gestionale, attivare un workflow, generare una notifica o avviare un controllo.
L’integrazione è quindi parte della progettazione del caso d’uso: input, elaborazione e output devono funzionare come componenti dello stesso processo.

Fanno parte della progettazione anche gli aspetti di governance: chi è responsabile dell’automazione una volta in produzione, come vengono tracciate le operazioni eseguite, come vengono trattati i dati personali nel rispetto del GDPR e, per le componenti di AI, quali requisiti derivano dall’AI Act. Un’automazione senza un responsabile e senza manutenzione tende a perdere efficacia nel tempo, man mano che cambiano sistemi, regole e dati.

Prima di avviare il progetto è necessario stabilire quale risultato si vuole ottenere e con quali KPI verrà misurato, idealmente riprendendo proprio le aree di beneficio individuate all’inizio: tempo, capacità operativa, qualità/affidabilità o controllo del flusso.

Il punto di partenza è una baseline, cioè una situazione di riferimento che consenta di confrontare il prima e il dopo. A seconda del caso, possono essere considerati tempi di gestione, volumi lavorati, attività manuale richiesta, rilavorazioni, rispetto degli SLA o numero di casi gestiti a parità di risorse. Nei progetti che utilizzano AI possono aggiungersi indicatori specifici, come l’accuratezza delle classificazioni, la qualità dell’output o la quota di casi che richiede una verifica.Conviene infine procedere per fasi: un progetto pilota su un perimetro limitato, con criteri di successo definiti in anticipo, permette di verificare i risultati rispetto alla baseline e di coinvolgere gradualmente le persone, prima di estendere l’automazione ad altri volumi o processi.

Quanto descritto in questo articolo è il percorso che consente di trasformare un’esigenza operativa in un primo progetto con obiettivi e perimetro chiari, ma quando il progetto prevede l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, diventa importante capire anche se l’azienda ha le condizioni per introdurla nei propri processi e portare il caso d’uso oltre la sperimentazione.

È il tema che abbiamo approfondito nel webinar “AI nelle imprese italiane: chi ci sta riuscendo, cosa ha fatto prima?”, in cui abbiamo visto come individuare le iniziative con maggiore potenziale, quali fattori incidono sul passaggio dalla sperimentazione alla produzione e quali condizioni verificare prima di investire in un progetto AI. L’obiettivo è concentrare risorse e attenzione sui casi d’uso più sostenibili e con maggiori possibilità di generare risultati operativi.

Se stai valutando come introdurre l’AI nei processi aziendali e vuoi capire da dove partire, guarda il webinar.