PA e intelligenza artificiale: perché dovremmo partire dall’automazione

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L’intelligenza artificiale può portare enormi benefici alle organizzazioni, ma solo se viene implementata su una base solida di automazione e gestione dati efficace. Le aziende e le pubbliche amministrazioni devono concentrarsi prima di tutto sull’ottimizzazione dei processi, sull’integrazione dei sistemi e sulla pulizia dei dati. Solo dopo aver completato questi passaggi, l’IA potrà davvero esprimere il suo potenziale, portando innovazione e valore aggiunto. In un mondo sempre più digitalizzato, non è la tecnologia in sé a fare la differenza, ma la capacità di utilizzarla nel modo giusto

17 Gennaio 2025

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Andrea Tironi

Project manager Digital Transformation, Consorzio.IT

Foto di Josh Redd su Unsplash - https://unsplash.com/it/foto/tessuto-in-pelle-oro-e-nero-u_RiRTA_TtY

Negli ultimi anni, si parla sempre più spesso di intelligenza artificiale (IA) come elemento rivoluzionario per il mondo del lavoro e della gestione aziendale. Tuttavia, c’è un aspetto fondamentale che spesso viene trascurato: l’IA, da sola, non basta. Prima di poter implementare soluzioni avanzate basate sull’intelligenza artificiale, è essenziale costruire solide fondamenta attraverso l’automazione dei processi e l’interoperabilità dei sistemi. Senza questi elementi, qualsiasi tentativo di innovazione rischia di essere inefficace o addirittura controproducente. Parlare di IA senza parlare di automazione è un po’ come voler guidare senza la patente, potrebbe quindi essere proprio “Automazione” la parola d’ordine per la PA nel 2025. Forse è uno dei principi che manca nel piano triennale: #automazionefirst

L’importanza dell’automazione e della gestione dei dati

L’automazione di processo digitale, nota anche come Digital Process Automation (DPA), rappresenta un passaggio cruciale per migliorare l’efficienza operativa delle organizzazioni. Si tratta di un approccio che mira a ottimizzare e snellire i flussi di lavoro, riducendo la necessità di intervento umano nelle attività ripetitive e migliorando la qualità complessiva del lavoro svolto.

In un contesto sempre più complesso, dove le aziende e le pubbliche amministrazioni si trovano a gestire volumi enormi di dati, la priorità non deve essere solo quella di adottare tecnologie IA, ma piuttosto di mettere ordine nei propri processi e rendere interoperabili i sistemi. La pulizia e l’organizzazione dei dati rappresentano il prerequisito essenziale per sfruttare al meglio le potenzialità dell’IA. Senza una solida base di dati affidabili e accessibili, qualsiasi sistema intelligente rischia di produrre risultati errati o inefficaci.

Perché l’automazione è imprescindibile

Un altro aspetto fondamentale riguarda la necessità di automazione dovuta alla riduzione della forza lavoro. Le organizzazioni stanno affrontando un calo del personale disponibile, dovuto a fattori demografici e alla crescente complessità delle operazioni quotidiane. In questo scenario, l’automazione diventa una soluzione indispensabile per garantire la continuità operativa e migliorare l’efficienza senza dover necessariamente aumentare il numero di dipendenti.

Ma come si può fare automazione in modo efficace?

I passi per un’automazione efficace

  1. Analisi del processo: prima di qualsiasi intervento tecnologico, è fondamentale mappare i processi esistenti, individuando inefficienze, ridondanze e colli di bottiglia. Questo passaggio consente di comprendere quali attività possano essere automatizzate e con quali benefici.
  2. Business Process Management (BPM): l’adozione di metodologie BPM permette di gestire e migliorare continuamente i processi aziendali. Un buon BPM aiuta a stabilire flussi di lavoro chiari, che possono essere poi automatizzati con strumenti digitali.
  3. Integrazione dei sistemi: l’interoperabilità tra le piattaforme è essenziale per un’automazione efficace. Le informazioni devono poter fluire tra i diversi sistemi senza barriere, riducendo la necessità di intervento manuale.
  4. Adozione di tecnologie RPA e AI: una volta che i processi sono stati ottimizzati e i dati sono stati organizzati correttamente, si può procedere con l’implementazione di strumenti di Robotic Process Automation (RPA) laddove le attività sono definite e discrete e, successivamente, con soluzioni IA per gestire compiti più complessi definiti anche come fuzzy.
  5. Monitoraggio e miglioramento continuo: l’automazione non è un processo statico, ma deve essere monitorata costantemente per identificare eventuali problemi e migliorare ulteriormente l’efficienza.

Analisi del processo

L’analisi del processo è un passaggio cruciale per ottimizzare le operazioni aziendali e prepararle all’automazione. Questo processo implica una mappatura dettagliata dei flussi di lavoro esistenti, con l’obiettivo di individuare inefficienze, ridondanze e colli di bottiglia. Una rappresentazione visiva, come una mappa di processo, facilita la comprensione delle sequenze operative e delle interazioni tra diverse attività. Strumenti come i diagrammi di flusso o le notazioni BPMN (Business Process Model and Notation) sono comunemente utilizzati a questo scopo.

Un’analisi efficace deve coinvolgere tutti gli stakeholder pertinenti, ossia individui o gruppi che hanno un interesse o un’influenza sul processo in esame. Il loro coinvolgimento è fondamentale per identificare punti critici, comprendere le esigenze operative e definire obiettivi chiari per l’automazione. Una mappa degli stakeholder può aiutare a comprendere chi ha un impatto significativo sul progetto e chi ha un interesse elevato nel lavoro svolto, facilitando una comunicazione efficace e una gestione appropriata delle aspettative.

La mappatura dei processi aziendali offre numerosi vantaggi, tra cui:

  • Individuazione delle inefficienze: aiuta a identificare colli di bottiglia, lacune e altri problemi in un flusso di processo.
  • Semplificazione delle idee: suddivide idee complesse in passaggi più piccoli, rendendo più agevole la comprensione e l’implementazione.
  • Riduzione dei costi: minimizza le spese di gestione attraverso l’ottimizzazione delle operazioni.
  • Risparmio di tempo: semplifica le operazioni ricorrenti e velocizza le fasi.
  • Riduzione degli errori umani: garantisce maggiore precisione nelle attività svolte.

L’analisi del processo è un’attività fondamentale per comprendere lo stato attuale delle operazioni dell’ente e pianificare interventi di automazione mirati ed efficaci. Coinvolgere gli stakeholder e utilizzare strumenti adeguati per la mappatura dei processi sono passi essenziali per garantire il successo di iniziative di miglioramento e innovazione.

Business Process Management

Il Business Process Management è un approccio strategico che consente alle organizzazioni di gestire e migliorare continuamente i propri processi aziendali. Attraverso l’adozione di metodologie BPM, le aziende possono modellare, eseguire, monitorare e ottimizzare i processi, garantendo flussi di lavoro chiari e strutturati, pronti per essere automatizzati con strumenti digitali.

Implementazione del BPM

Per implementare efficacemente il BPM, è consigliabile seguire questi passaggi:

  1. Analisi dei processi esistenti: mappare i processi attuali per identificare inefficienze e aree di miglioramento.
  2. Definizione degli obiettivi: stabilire chiaramente gli obiettivi che si intendono raggiungere con l’implementazione del BPM.
  3. Selezione degli strumenti adeguati: scegliere il software BPM più adatto alle esigenze specifiche dell’organizzazione.
  4. Formazione del personale: assicurarsi che i dipendenti siano adeguatamente formati sull’utilizzo degli strumenti BPM e sulla nuova struttura dei processi.
  5. Monitoraggio e miglioramento continuo: valutare regolarmente le performance dei processi e apportare le modifiche necessarie per garantire un miglioramento costante.

L’adozione del BPM rappresenta un passo fondamentale per le organizzazioni che desiderano migliorare l’efficienza operativa, la qualità dei servizi e la soddisfazione dei clienti, creando una base solida per l’automazione e l’innovazione futura.

Interoperabilità tra i sistemi

L’interoperabilità tra le piattaforme è essenziale per un’automazione efficace. Le informazioni devono poter fluire tra i diversi sistemi senza barriere, riducendo la necessità di intervento manuale. L’integrazione può essere realizzata tramite API, middleware e soluzioni cloud, consentendo una gestione centralizzata e coerente delle informazioni. Tra gli strumenti più utilizzati per l’integrazione troviamo gli Enterprise Service Bus (ESB), i connettori API e i sistemi di orchestrazione dei processi. La standardizzazione dei formati di dati e l’adozione di protocolli comuni come REST e SOAP sono pratiche fondamentali per garantire un’integrazione fluida e sicura tra i diversi sistemi aziendali.

Adozione di tecnologie RPA e IA

Una volta ottimizzati i processi e organizzati i dati, l’implementazione di tecnologie come la Robotic Process Automation e l’intelligenza artificiale può significativamente migliorare l’efficienza operativa.

Robotic Process Automation

L’RPA utilizza software, spesso denominati “bot”, per automatizzare attività ripetitive e basate su regole che tradizionalmente richiedono l’intervento umano. Queste attività includono l’inserimento di dati, la gestione delle email e l’elaborazione di documenti strutturati. L’adozione dell’RPA consente alle aziende di liberare il personale da compiti monotoni, permettendo loro di concentrarsi su attività più strategiche che richiedono creatività e giudizio umano.

Intelligenza artificiale

L’IA amplia le capacità dell’automazione, permettendo di affrontare compiti più complessi che richiedono intuizione, capacità di giudizio e problem solving, laddove la soluzione non è deterministica.

Integrazione di RPA e IA

L’unione di RPA e IA, spesso denominata “Intelligent Process Automation” (IPA), rappresenta un’evoluzione significativa nell’automazione dei processi aziendali. Questa integrazione consente di automatizzare processi end-to-end, migliorando l’efficienza operativa e riducendo gli errori. L’IPA permette alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, mantenendo al contempo elevati standard di qualità e compliance normativa.

Monitoraggio e miglioramento continuo

L’automazione non è un processo statico, ma deve essere monitorata costantemente per identificare eventuali problemi e migliorare ulteriormente l’efficienza. Il monitoraggio avviene attraverso dashboard analitiche, strumenti di business intelligence e metriche di performance come KPI e SLA.

  • Analisi delle prestazioni: l’uso di strumenti di monitoraggio consente di raccogliere dati operativi in tempo reale e individuare inefficienze.
  • Feedback continuo: coinvolgere gli utenti finali e i dipendenti nel processo di miglioramento aiuta a identificare aree critiche e opportunità di ottimizzazione.
  • Manutenzione predittiva: l’integrazione di tecniche IA per la manutenzione predittiva permette di rilevare anomalie nei processi automatizzati prima che si trasformino in problemi concreti.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale può portare enormi benefici alle organizzazioni, ma solo se viene implementata su una base solida di automazione e gestione dati efficace. Le aziende e le pubbliche amministrazioni devono concentrarsi prima di tutto sull’ottimizzazione dei processi, sull’integrazione dei sistemi e sulla pulizia dei dati. Solo dopo aver completato questi passaggi, l’IA potrà davvero esprimere il suo potenziale, portando innovazione e valore aggiunto. In un mondo sempre più digitalizzato, non è la tecnologia in sé a fare la differenza, ma la capacità di utilizzarla nel modo giusto.

#automazionefirst

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