Ormai l’intelligenza artificiale è entrata nella vita quotidiana delle persone con l’obiettivo di potenziare le capacità individuali. Scrivere documenti, cercare informazioni, inviare email, effettuare traduzioni, correggere testi: attività che fino a pochi anni fa richiedevano tempo e attenzione possono oggi essere svolte in pochi secondi attraverso una semplice istruzione.
In altre parole, l’IA è entrata nelle aziende principalmente come strumento di supporto al singolo lavoratore, aumentandone la produttività e riducendo il tempo necessario per svolgere determinate attività.
Per questo motivo le aziende dovrebbero iniziare a introdurre una vera governance dell’intelligenza artificiale. Governare l’IA non significa limitarne l’utilizzo, ma definire regole, responsabilità e obiettivi. Occorre stabilire quali informazioni possano essere condivise con gli strumenti di IA, quali dati debbano rimanere all’interno dell’organizzazione e quali attività possano essere efficacemente supportate dall’automazione intelligente.
Prendiamo come esempio uno sviluppatore software. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare commenti al codice, creare documentazione tecnica o produrre componenti standard che non rappresentano un elemento distintivo del prodotto finale. In questi casi il valore aggiunto rimane nelle mani del professionista, mentre l’IA si occupa delle attività più ripetitive e meno strategiche.
Tuttavia, limitarsi a considerare l’IA come uno strumento di produttività individuale significa osservarne soltanto una parte del potenziale.
Andando oltre le singole capacità e oltre la continua comparsa di nuove tecnologie più o meno sponsorizzate sul web, la vera domanda che le imprese dovrebbero porsi è un’altra: in che modo l’intelligenza artificiale può migliorare lo scambio di informazioni all’interno dell’azienda?
Un’azienda, indipendentemente dal settore in cui opera, funziona come un sistema di flussi informativi. Che si tratti di un’impresa manifatturiera o di una società di servizi, ogni attività è il risultato di informazioni che vengono create, trasformate e trasferite tra persone, reparti e sistemi informatici.
Senza un corretto scambio di informazioni non è possibile vendere prodotti, erogare servizi, pianificare la produzione o gestire i clienti.
Pensiamo ad esempio al ciclo attivo. Un processo apparentemente semplice comprende diverse fasi: richiesta del cliente, emissione dell’offerta, ordine di vendita, preparazione della spedizione, consegna della merce, emissione della fattura e incasso del pagamento. Ogni fase genera informazioni che devono essere condivise tra differenti soggetti e applicazioni aziendali.
La competitività di un’impresa dipende in larga misura dalla qualità di questo flusso informativo. Più le informazioni circolano in modo corretto, tempestivo e coerente, maggiore sarà la capacità dell’azienda di rispondere alle esigenze del mercato.
Da molti anni esistono discipline e metodologie che consentono di analizzare questi fenomeni. L’analisi dei processi aziendali, l’analisi organizzativa, la modellazione dei flussi informativi e la misurazione delle performance permettono di individuare inefficienze, colli di bottiglia, attività ridondanti e punti di miglioramento.
Questo è uno dei compiti fondamentali dell’ingegneria del software a servizio delle imprese: comprendere il funzionamento dell’organizzazione e progettare sistemi informativi in grado di supportarne l’evoluzione.
A questo punto la domanda diventa inevitabile: l’intelligenza artificiale può migliorare e ottimizzare questo lavoro?
La risposta è certamente sì.
Uno dei primi esempi è il Process Mining. Attraverso l’analisi automatica dei dati registrati dai sistemi gestionali, l’intelligenza artificiale può ricostruire il reale funzionamento dei processi aziendali, evidenziando deviazioni rispetto alle procedure previste, ritardi, attività superflue e opportunità di miglioramento. Ciò che in passato richiedeva settimane di interviste e raccolta dati può oggi essere supportato da analisi automatiche basate sui dati effettivamente prodotti dall’organizzazione.
Un secondo ambito riguarda l’analisi organizzativa. Le tecniche di IA possono aiutare a comprendere come le informazioni si muovono tra uffici, reparti e persone, individuando sovrapposizioni di responsabilità, eccessive dipendenze da specifiche figure professionali o punti critici nella comunicazione aziendale.
L’intelligenza artificiale può inoltre supportare la classificazione documentale, l’estrazione di informazioni da documenti non strutturati, la gestione della conoscenza aziendale e la ricerca di informazioni all’interno di archivi spesso difficili da consultare.
In questo scenario l’IA non sostituisce l’ingegnere del software o il consulente organizzativo. Al contrario, ne amplifica le capacità di analisi e di progettazione. La tecnologia fornisce indicazioni, evidenzia correlazioni e suggerisce possibili interventi, ma resta fondamentale la capacità umana di comprendere il contesto aziendale, valutare gli impatti organizzativi e guidare il cambiamento. In questo modo, anche il flusso delle informazioni all’interno dell’organizzazione sarà più efficiente.
Ed è proprio da questi flussi informativi che dipende, oggi più che mai, la competitività delle imprese.
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