La maggior parte delle aziende si sta affrettando ad adottare l’intelligenza artificiale (AI), ma l’85% delle imprese punta all'”intelligenza artificiale” entro tre anni, mentre il 76% riconosce che le proprie operazioni attuali non possono supportarla. Un nuovo rapporto Celonis rivela una lacuna critica: mentre l’ambizione per una trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale è elevata, il lavoro fondamentale di modernizzazione dei flussi di lavoro e di costruzione della resilienza operativa rimane in gran parte incompiuto. Questa non è solo una sfida tecnica; si tratta di una discrepanza fondamentale tra aspirazione e infrastruttura.
Il problema del ROI dell’IA: il contesto è fondamentale
Per funzionare in modo efficace, gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di processi ottimizzati e di un contesto operativo chiaro. Senza ciò, l’intelligenza artificiale è essenzialmente basata su ipotesi e l’82% dei decisori ritiene che l’intelligenza artificiale non riuscirà a garantire il ritorno sull’investimento (ROI) se non comprende come funziona effettivamente l’azienda. L’attenzione si è spostata dal se l’intelligenza artificiale funziona al perché non funziona come previsto. La causa principale è strutturale: team isolati, sistemi disconnessi e un’intelligenza artificiale che funziona bene nelle demo ma vacilla nell’implementazione nel mondo reale.
Oggi solo il 19% delle organizzazioni utilizza sistemi multi-agente, evidenziando il problema della prontezza operativa. Le aziende hanno a lungo tollerato processi disordinati e inefficienti perché la crescita ha mascherato i problemi sottostanti. L’intelligenza artificiale cambia questo calcolo; i processi non ottimali ora bloccano attivamente la strategia dell’intelligenza artificiale.
L’anello mancante: visibilità operativa
L’intelligenza artificiale ha bisogno del contesto aziendale per massimizzare il ROI. Ciò include la comprensione di come vengono definiti gli indicatori chiave di prestazione (KPI), le politiche interne, la struttura organizzativa e l’autorità decisionale. Questa conoscenza è spesso intrappolata in silos dipartimentali con sistemi incompatibili. Introdurre l’intelligenza artificiale in questo ambiente è come coinvolgere qualcuno in una conversazione lunga anni senza alcun background.
L’intelligenza dei processi fornisce il livello connettivo, un linguaggio operativo condiviso che fonda le decisioni basate sull’intelligenza artificiale sulla realtà. Non si tratta solo di strumenti; si tratta di creare una comprensione comune all’interno dell’organizzazione.
Gestione del cambiamento: il vero ostacolo
La sfida relativa all’adozione dell’intelligenza artificiale non è principalmente tecnica; è un problema di gestione del cambiamento e di modello operativo. Anche se solo il 6% dei leader cita la resistenza al cambiamento, i veri ostacoli sono i team isolati (54% ) e la mancanza di coordinamento interdipartimentale (44% ). Il 93% dei leader di processi e operazioni concorda sul fatto che l’ottimizzazione richiede tanto cambiamento culturale quanto investimento tecnologico.
Integrare l’intelligenza artificiale nei processi interrotti non funzionerà. La vera modernizzazione significa riprogettare il modo in cui team, sistemi e decisioni si collegano. L’intelligenza artificiale funziona solo quando questo lavoro fondamentale viene svolto prima.
Vantaggio strategico: collegare i processi ai risultati
L’ottimizzazione dei processi diventa un vantaggio strategico quando direttamente collegata alle preoccupazioni del livello esecutivo. Il 63% dei leader lo utilizza per gestire in modo proattivo i rischi, mentre il 58% segnala un processo decisionale più rapido. In un ambiente volatile, l’agilità è fondamentale, come evidenziato dal 66% del settore della supply chain che già considera l’ottimizzazione dei processi come un imperativo a livello aziendale.
Colmare il divario: la visibilità prima di tutto
Per avere successo con l’intelligenza artificiale, le organizzazioni devono essere oneste riguardo al loro stato attuale e colmare il divario di preparazione. Il rischio maggiore è stratificare l’intelligenza artificiale su processi frammentati e aspettarsi risultati. Il passaggio deve avvenire da strumenti statici a intelligence di processo in tempo reale, che offra visibilità in tempo reale sulle operazioni. Senza di essa, gli agenti IA verranno impiegati in modo errato, non saranno in grado di integrarsi con i sistemi esistenti e il ROI rimarrà sfuggente.
I leader che prospereranno non saranno necessariamente quelli dotati dell’intelligenza artificiale più avanzata; sono coloro che hanno investito in un quadro chiaro e accurato delle loro attività. Padroneggia i tuoi processi, fornisci all’IA il contesto necessario e poi potrai implementarlo in modo efficace.
