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Ogni organizzazione, per stare al passo con le dinamiche del mercato e la concorrenza, è alle prese con la trasformazione digitale delle proprie attività. 

Interi processi, o anche solo parte di essi, devono essere digitalizzati per poter raggiungere con più semplicità gli obiettivi previsti.

Per ottenere risultati è possibile lavorare su 3 aspetti, finalizzati a modellare la propria impresa.

Cambiamento operativo

Per cambiamento operativo si intende fare ciò che viene sempre fatto, ma in modo migliore, più veloce ed economico. 

Come esempio di cambiamento operativo possiamo introdurre sistemi di RPA (Robotic Process Automation), i quali semplificano le attività di back-office grazie a veri e propri robot.

Se l’attività non richiede interventi manuali, può anche essere sufficiente utilizzare “tools” che automatizzano un procedimento che è già digitale.

Innovazione del modello di business

Per innovazione del modello di business si intende fare ciò che viene sempre fatto, ma in modo diverso.

Un caso di studio molto interessante è quello di Netflix, che nacque come azienda di noleggio DVD.

Dopo un avvio complicato come concorrente diretta del colosso Blockbuster, l’azienda ha deciso di puntare tutto sullo streaming, diventando leader mondiale nell’industria dell’intrattenimento.

Qui puoi trovare un mio articolo ”Casi di studio scienza dei dati: industria dell’intrattenimento” dove ho preso in esame tra gli altri proprio la storia di Netflix.

Espansione del dominio

Per espansione del dominio si intende creare nuovi affari oltre i mercati serviti e cambiare l’essenza stessa dell’organizzazione.

Il passaggio di Amazon dall’e-commerce al cloud computing è uno di questi esempi di successo, che hanno permesso all’azienda di diventare un colosso mondiale.

In questo caso specifico, Amazon – dopo lo sviluppo del proprio e-commerce su server proprietari, e avendo creato un’infrastruttura interna molto forte – ha deciso di riguadagnare quanto investito rimettendo queste competenze al servizio di altre aziende.


È possibile anche guadagnare con la vendita di dati raccolti dai sistemi digitali o da sensori IoT, ad esempio.

Dobbiamo pensare ormai ai dati come merce di valore che può interessare altre imprese, le quali sono disposte a pagare ingenti somme pur di accedere alle informazioni

Ci sono 5 iniziative finalizzate ad accelerare e raggiungere la trasformazione digitale in azienda

  1. Trasformazione dei processi
  2. Trasformazione digitale
  3. Trasformazione gestionale
  4. Trasformazione organizzativa
  5. Trasformazione culturale

1. Trasformazione dei processi

Questa iniziativa si concentra sul “come” le cose vengono fatte, inclusa l’ottimizzazione e l’automazione.

Automatizzare è la parola che dobbiamo tenere presente nella nostra trasformazione.

Tutto quello che è ripetitivo va automatizzato!

Ciò spesso implica il passaggio da un approccio verticale, orientato alle funzioni, a un approccio trasversale, orientato al business

In molte organizzazioni, soprattutto in quelle più grandi, si lavora a compartimenti stagni (silos), che impediscono un flusso armonioso dei processi aziendali.

Tradizionalmente, i team che affrontano la trasformazione dei processi devono modificare il proprio approccio, mappandoli e utilizzando metodologie come Lean Six Sigma.

Con l’Intelligenza Artificiale possiamo aggiungere un asset tecnologico che automatizza le decisioni (ad esempio l’approvazione di un prestito, la manutenzione delle macchine tramite un’analisi predittiva, il riordino dell’inventario, la selezione dei fornitori e molto altro). 

Questa tecnologia ha un netto vantaggio su quanto fatto finora, ed è molto diversa dall’automazione basata su regole, in cui è necessario dire esplicitamente al sistema cosa fare. 

L’Intelligenza Artificiale può personalizzare l’automazione, imparando dagli esempi precedenti e fornendo previsioni accurate

Può anche capire cosa guida le metriche di processo (ad esempio il tempo di ciclo, la qualità e i costi), e come gli input e guidano gli output, per capire a quali dare priorità per ottenere i migliori risultati.

2. Trasformazione digitale

Le iniziative digitali implicano l’aggregazione e la condivisione dei dati in modi nuovi, più significativi ed efficienti

Spesso sono focalizzati sul miglioramento dell’esperienza del cliente o del dipendente, sulla creazione o sull’ottimizzazione dei prodotti, o sulla generazione di nuove offerte

Esempio di un approccio non basato sull’Intelligenza Artificiale è il sistema di interazione diretta con i clienti per effettuare un “upsell” o un “cross-sell” personalizzato”, che tuttavia implica un enorme dispendio di risorse ed energie.

Con l’AI le organizzazioni possono migliorare le esperienze di un gran numero di clienti attraverso livelli più precisi e accurati, personalizzazione, riduzione del tasso di abbandono, analisi del sentiment e prezzi dinamici.

3. Trasformazione gestionale

Qui ci riferiamo al miglioramento del processo decisionale, spingendo la capacità di prendere decisioni migliori – perché più informate – da parte delle persone che lavorano in azienda, le quali hanno bisogno di accedere a informazioni quanto più possibile trasparenti per bilanciare le esigenze dei clienti e gli obiettivi dell’organizzazione

Prima dell’Intelligenza Artificiale, le aziende si concentravano sulle iniziative di gestione attraverso l’intervallo di controllo e la strutturazione delle divisioni

Con l’AI, attraverso la stratificazione del rischio, possono invece prevedere quali clienti probabilmente cambieranno fornitore, e capire allo stesso tempo qual è la proposta che potrebbe trattenerli.

4. Trasformazione organizzativa

La trasformazione organizzativa implica la valutazione del personale e della struttura del dipartimento.

È di fondamentale importanza abbattere i silos aziendali per raggiungere qualsiasi obiettivo.

Senza l’Intelligenza Artificiale i team hanno sempre eseguito iniziative organizzative tramite interviste agli stakeholder e benchmarking

Con l’AI possono invece prevedere il successo e la fidelizzazione del personale

L’Intelligenza Artificiale può anche fornire raccomandazioni sulla struttura da creare, considerando le capacità dei lavoratori, la loro istruzione, i progetti in corso, la composizione organizzativa, le dimensioni dell’impresa e la geografia.

5. Trasformazione culturale

Ultimo aspetto, ma non meno importante, riguarda le iniziative che implicano il cambiamento della cultura aziendale per soddisfare gli obiettivi.

Questo implica convincere le persone a partecipare (cioè fornire convinzione al cambiamento) e dimostrare che aspetto ha un buon comportamento

Senza l’Intelligenza Artificiale i team hanno sempre fatto un’attività di “team building”, con l’inserimento di agenti di cambiamento, affinché le persone seguissero gli esempi forniti.

Con l’AI i team possono invece comprendere e identificare quali fattori e tipi di comportamento guidano gli obiettivi che desiderano, e quantificare l’impatto del comportamento del personale sui risultati, per concentrarsi su quelli che contano di più.

Creare una cultura aziendale affinché le automazioni, i cambiamenti e le modifiche introdotte siano finalizzate al benessere comune è un aspetto di vitale importanza per determinare il successo o il fallimento di un’impresa.


Con l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale le sfide diventano più semplici da vincere.

Ci sono però 3 ostacoli che le organizzazioni devono tenere ben presenti quando si parla di trasformazione digitale, vediamoli insieme.

Esigenze aziendali in continua evoluzione

Da un lato i clienti sono in continua “evoluzione”, dall’altro l’azienda cerca di stare al passo con le loro richieste. 

L’Intelligenza Artificiale può aiutare ad affrontare questa sfida valutando i clienti (ad esempio attraverso attributi che definiscono e classificano segmenti e opinioni), comprendendo le loro probabili azioni, e prevedendone comportamenti e risultati

Inoltre, in termini di processi aziendali inefficienti, le soluzioni abilitate all’Intelligenza Artificiale possono essere utilizzate per scoprire e aggiornare rapidamente le regole dell’organizzazione, comprese quelle non esplicitamente definite.

Rischio e sperimentazione

Molte aziende sono avverse al rischio e, pur magari essendo disposte a sperimentare, non hanno la capacità o le basi per farlo in maniera rapida. 

L’Intelligenza Artificiale è in grado di ridurre il rischio, prevedendo i risultati e generando in modo trasparente approfondimenti e analisi causa-effetto su come i fattori situazionali li guidano.

Per quanto riguarda la sperimentazione più rapida, i team possono implementare modelli predittivi per identificare gli esperimenti più promettenti e puntare su quelli per primi.

Mancanza di collaborazione e di risorse

Ci sono diverse sfide che ogni organizzazione deve affrontare per risolvere questa mancanza.

Le persone sono al centro del cambiamento e questa trasformazione non fa eccezione.

Il reparto IT e gli admin aziendali devono continuamente confrontarsi in maniera iterativa sui progetti, condividendo i progressi e i risultati con tutto il personale.

Informare l’azienda in maniera puntuale fa sì che il cambiamento avvenga in maniera più naturale e informata, evitando inutili momenti di tensione interna.

Un altro aspetto che complica non poco il successo di questa trasformazione sono i vincoli di budget.

Non analizzare quali effettivamente sono i benefici nel medio/lungo periodo, molto spesso fa sì che non si investa adeguatamente nel cambiamento, arenando il percorso.

I dati sono la nostra fonte di successo, ed è da essi che dobbiamo partire per prendere le migliori decisioni.

Molte organizzazioni non sanno quali dati hanno realmente a disposizione e quali sono le fonti che li alimentano.

Non conoscere la propria infrastruttura di dati è un fattore bloccante per avviare un progetto di Intelligenza Artificiale.

Conclusioni

È proprio da quest’ultimo punto che occorre partire.

Mappare, documentare e chiarire quali dati abbiamo e come li trattiamo è il primo passo da fare.

Ti invito quindi a leggere questo mio altro articolo sulla “Data governance di che si tratta e perché è necessaria

Sicuramente già tutte le aziende hanno avviato la transizione digitale e introdotto sistemi più snelli nei propri processi.

Con una Data Governance metodologica e un’analisi dei dati scientifica la trasformazione digitale sarà molto più agevole.

Come abbiamo visto, ci sono diversi aspetti da tenere in considerazione, ma nessuno di essi è irraggiungibile, anzi sono tutti facilmente gestibili.

Se vuoi avviare un processo di trasformazione digitale guidato dai dati contattaci per organizzare un incontro online o in presenza!

Ecco come si svolgerà:

  1. Analizzeremo il tuo problema

    Per comprendere meglio cosa possiamo fare per te dobbiamo conoscere qual è il problema della tua organizzazione.
  1. Comprenderemo quanto ti manca

    Per poter capire se hai tutte le informazioni necessarie per raggiungere l’obiettivo, dobbiamo sapere quanto la tua azienda è digitalizzata e quante informazioni possiedi.
  1. Studieremo le basi del progetto

    Stabiliremo insieme le basi del progetto. Non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro o pensare di avere già tutte le informazioni necessarie, saremo noi a porti le domande giuste per mettere a fuoco i passi successivi!

Prima si diventa Data Driven, prima si ottengono risultati mai visti!

Non aspettare ancora