Automazione del flusso di lavoro con l’IA: 5 migliori pratiche & esempi semplici

I flussi di lavoro abilitati dall’IA possono apprendere dai modelli dei dati e dalle decisioni prese in precedenza per automatizzare i processi decisionali ripetitivi, gestire i flussi di dati e fornire analisi in tempo reale. Durante la pianificazione, i team spesso utilizzano un diagramma di flusso decisionale per mappare i percorsi condizionali che l’IA seguirà in base a diversi input o trigger.

L’IA è uno strumento eccellente quando le domande sono abbastanza prevedibili e le risposte sono conosciute. In pratica, questo significa utilizzare l’IA per svolgere compiti semplici o moderatamente complessi che altrimenti dovrebbe svolgere un essere umano, oppure per suggerire cosa dovrebbe fare una persona in una determinata situazione. 

Perché Hai Bisogno dell’Automazione dei Flussi di Lavoro con l’IA?

L’utilizzo dell’IA nei flussi di lavoro rappresenta il futuro dell’automazione operativa. Ciò che una volta veniva svolto da una persona ora può essere gestito da una IA ben addestrata, permettendo ai membri del tuo team di progetto di concentrarsi su lavori più complessi, creativi e innovativi. 

Anche se ciò può sembrare inquietante, se implementato correttamente, ci sono molti vantaggi nello sfruttare i flussi di lavoro automatizzati in diversi settori. 

• Ridurre le attività ripetitive: L'IA nell'automazione dei flussi di lavoro permette alle persone di evitare compiti ripetitivi e che richiedono tempo, concentrandosi sulle attività che necessitano di decisioni complesse e innovazione (cioè le cose che l’IA non può processare o creare). L’IA svolge quelle attività che altrimenti sottrarrebbero tempo ed energie ai compiti strategici più importanti. Questo riduce anche i costi nell’esecuzione di attività ripetitive.
• Aumentare la precisione: I flussi di lavoro alimentati dall’IA possono anche contribuire ad aumentare la precisione nell’automatizzazione dei processi seguendo regole predefinite e insight basati sui dati, riducendo il rischio di errori umani nelle attività di routine. L’elaborazione tramite IA è attualmente in forte crescita, specialmente in settori ad alta intensità di dati come la finanza, la sanità e il servizio clienti, dove la precisione è fondamentale per evitare rifacimenti. 
• Scalare i processi: Ovunque gli input siano abbastanza coerenti (facili da comprendere per un modello linguistico), i flussi di lavoro basati su IA possono integrare il lavoro umano, consentendo di scalare le operazioni in modo agevole. Ad esempio, le corsie drive-through possono usare l’IA per prendere gli ordini e inviarli al ristorante, riducendo i tempi di attesa e permettendo ai dipendenti del ristorante di concentrarsi sulla preparazione dei cibi anziché prendere ordini. 
• Migliora la pianificazione e la progettazione dei progetti: L’IA può essere utilizzata per analizzare dati storici, prevedere la domanda di risorse e gestire grandi quantità di dati come input. Dal lato dell’implementazione, project manager e analisti aziendali possono progettare risultati di progetto e processi di business che sfruttano l’IA per offrire capacità operative e servizi su larga scala. 
• Aumenta l’adattabilità: Anche dopo che l’IA è stata addestrata a svolgere il compito richiesto, puoi comunque aggiornarla facilmente per assicurarti che si adatti man mano che i tuoi processi evolvono. Ciò che richiederebbe tempo di formazione dedicato per le persone può essere aggiornato in un flusso di lavoro automatizzato con IA in pochi minuti. Gli esempi includono l’introduzione di una nuova policy nelle operazioni di servizio clienti o l’aggiunta di voci al menù per gli ordini dei clienti. 

Consiglio dell’esperto

Ogni volta che mi trovo di fronte a un’attività complessa che richiederà anche solo un po’ di ripetizione, rifletto su come l’IA possa aiutarmi, e a volte chiedo perfino a ChatGPT qualche suggerimento sul problema che sto affrontando per vedere cosa sia capace di proporre. Puoi sempre chiedere all’IA come affrontare la questione che hai di fronte, così da scoprire se potrà esserti utile!

Esempi di Flussi di Lavoro con l’IA

Ora che l’adozione dell’IA si è diffusa in diverse industrie e casi d’uso, esistono alcuni esempi notevoli e tangibili di flussi di lavoro basati sull’IA nella gestione dei progetti con cui possiamo interagire. 

Flussi di Lavoro Automatizzati per l’Assistenza con IA

Aziende come Zendesk, Atlassian e HubSpot hanno messo a disposizione dei clienti chatbot basati su IA e intelligenza artificiale conversazionale per automatizzare i flussi di lavoro dell’assistenza clienti.

Questi chatbot gestiscono le richieste comuni dei clienti, come la gestione degli account o la risoluzione di problemi tecnici, analizzando le domande in arrivo e rispondendo con informazioni pertinenti o indirizzando gli utenti alle risorse appropriate. 

Questo riduce i tempi di attesa dei clienti e minimizza il carico sugli operatori umani, che così possono concentrarsi su domande e bisogni più complessi dei clienti. Raccogliendo e analizzando i dati delle chat, l’IA migliora continuamente le sue risposte e arricchisce l’esperienza del cliente. 

Manutenzione Predittiva Automatizzata con l’IA nel Settore Manifatturiero

General Electric (GE) utilizza l’automazione dei processi tramite IA per la manutenzione predittiva dei suoi macchinari industriali. I sensori raccolgono dati dalle macchine e i modelli di IA analizzano questi dati per prevedere i guasti delle attrezzature prima che si verifichino. 

I flussi di lavoro automatizzati (una funzione spesso disponibile nei software di gestione progetti per le strutture) programmano quindi gli interventi di manutenzione e ordinano i pezzi necessari, garantendo la disponibilità dei tecnici e delle risorse giuste. Questo riduce i tempi di inattività, aumenta la durata delle attrezzature e minimizza i costi di manutenzione.

Automazione dell’Elaborazione delle Fatture con l’IA nella Finanza

I reparti contabilità fornitori in aziende come IBM hanno adottato l’automazione tramite IA per semplificare il processo di gestione delle fatture. In questi flussi di lavoro, i software di automazione delle fatture possono utilizzare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre i dati dalle fatture, mentre gli algoritmi di IA confrontano queste informazioni con ordini di acquisto e contratti.

Una volta verificate, il sistema avvia il pagamento e aggiorna automaticamente i registri contabili. Le eccezioni e le discrepanze vengono segnalate per la verifica umana. Questa automazione ha velocizzato i processi di approvazione delle fatture, ridotto gli errori e diminuito il carico amministrativo per i team finanziari.

Trova altri esempi di flussi di lavoro qui.

Svantaggi dei flussi di lavoro con l’IA

Ci sono alcuni aspetti da considerare nella progettazione di flussi di lavoro automatizzati con l’IA che potrebbero rappresentare degli svantaggi in alcune organizzazioni e settori. 

• Costi di implementazione: Impostare workflow basati sull’IA richiede spesso un investimento iniziale significativo in termini di personale qualificato, infrastrutture, software e formazione. Le organizzazioni più piccole con budget limitati possono trovare questi costi proibitivi. Tuttavia, un numero crescente di aziende e fornitori di software di gestione dei workflow sta integrando funzionalità IA nei propri strumenti esistenti, quindi cerca funzionalità di automazione IA nei tuoi attuali strumenti di automazione dei processi.
• Gestione delle eccezioni poco efficace: I workflow basati sull’IA possono avere difficoltà con casi limite o situazioni insolite che non seguono schemi prevedibili. Ad esempio, se un reclamo di un cliente esce dai tipici input che un chatbot IA è programmato a gestire, il sistema può fraintendere il problema o fornire consigli irrilevanti. Serve l’intervento umano per garantire che le eccezioni siano gestite correttamente e per adattare e ottimizzare il workflow per casi futuri.
• Percezione che l’IA sia impersonale: Le risposte dell’intelligenza artificiale possono mancare di empatia e delle sfumature necessarie in situazioni delicate. Questo è particolarmente evidente nel servizio clienti, dove messaggi automatizzati possono sembrare robotici o freddi, lasciando i clienti insoddisfatti o, nel peggiore dei casi, esasperati nel dover interagire con l’IA. Bilanciare automazione e interazione umana è una sfida delicata nella progettazione dei workflow automatizzati dall’IA.
• Problemi di sicurezza e privacy: Molte organizzazioni dispongono di dati e informazioni sensibili che non possono essere condivisi con strumenti abilitati all’IA. Potresti essere limitato nell’utilizzo dell’IA per quanto riguarda l’automazione dei workflow aziendali all’interno della tua organizzazione. Se stai pensando di implementare l’IA nella tua azienda, consulta i tuoi esperti di sicurezza e legali e cerca ambienti IA privati che possano offrire le funzionalità di cui hai bisogno mantenendo i tuoi dati al sicuro.
• Bias e questioni etiche: I modelli IA possono, anche involontariamente, rafforzare pregiudizi presenti nei dati di addestramento, portando a decisioni ingiuste o discriminatorie. Questi bias possono influenzare assunzioni, servizio clienti e altri workflow se non vengono gestiti con attenzione. Per questo motivo, occorre anche prestare particolare attenzione alle attività che si chiedono di svolgere all’IA, specialmente quelle relative a HR o gestione del personale.
• Reazioni dei dipendenti riguardo a un possibile rischio per l’occupazione: Man mano che l’automazione si fa carico di compiti ripetitivi, alcuni dipendenti potrebbero temere di essere sostituiti o risultare in esubero, portando allo spostamento della forza lavoro. Gestire questo cambiamento richiede opportunità proattive affinché i dipendenti possano formarsi per nuovi lavori diversi, in linea con le esigenze dell’organizzazione e i limiti dei workflow automatizzati dall’IA.

Strumenti per workflow IA

Se sei pronto a iniziare a usare l’IA per automatizzare i tuoi workflow, il primo passo è comprendere il workflow prima dell’intervento dell’IA.

Una volta che hai familiarità con la diagrammazione dei workflow, è il momento di considerare come l’IA può supportare l’automazione dei workflow, eliminando i passaggi manuali e delegandoli in modo efficace a un assistente IA.

Inoltre, le seguenti piattaforme di IA generativa possono aiutare ad automatizzare i tuoi workflow:

• ChatGPT di OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude di Anthropic

Se non finisci per utilizzare uno degli strumenti sopra indicati, probabilmente userai funzionalità basate su IA di software di automazione dei workflow per questo scopo. Quando valuti in che modo software di automazione dei workflow basati su IA può aiutarti, cerca attività ripetitive che comportano domande e risposte o l’acquisizione di dati per arrivare a un risultato o soluzione prevedibile: questi sono ottimi candidati per l’inclusione dell’IA nell’automazione dei workflow.

Best practice per workflow IA

Aggiungere l’IA ai processi di automazione può sembrare un compito impegnativo, ma ecco alcuni suggerimenti e trucchi che ti aiuteranno a iniziare senza rischiare di farti sopraffare.

Prova questi suggerimenti quando implementi l’IA nei tuoi workflow:

1. Inizia in piccolo, esegui solo l’esperimento: Avvia i tuoi sforzi di implementazione dell’AI cercando di automatizzare un flusso di lavoro piccolo e non critico. Esistono molte app no-code/low-code che ti aiutano a iniziare. Parti da una funzionalità AI in una app per i flussi di lavoro che già utilizzi e procedi da lì. Inoltre, monitora i tuoi esperimenti di automazione dei flussi di lavoro con AI. L’AI ha ancora bisogno di supervisione e intervento umano: non lasciarla funzionare senza controllo.
2. Punta alle aree ad alto impatto: Dai priorità ai flussi di lavoro che offrono il maggior ritorno sull’investimento di tempo e tecnologia. Considera i compiti ripetitivi che richiedono tempo o che sono soggetti a errori umani. Automatizzare queste aree con l’AI porterà benefici immediati e creerà inoltre un valido argomento per ulteriori investimenti nell’AI quando i risultati sono positivi.
3. Parti da dati puliti: I modelli di AI sono validi solo quanto lo sono le fonti di dati e l’addestramento, quindi all’inizio concentrati dove i dati sono puliti e coerenti per prevenire errori nell’elaborazione dell’AI e ridurre il numero di eccezioni che l’AI dovrà sottoporre a un umano.
4. Progetta con attenzione a sicurezza e conformità: Coinvolgi il tuo legale e i responsabili della sicurezza e assicurati che siano d’accordo con l’implementazione degli strumenti di AI prima di andare fino in fondo. Presta attenzione alle normative sulla privacy dei dati che si applicano sia a te che ai tuoi clienti e costruisci flussi di lavoro che soddisfino tali requisiti. 
5. Investi in formazione e gestione del cambiamento: Supporta i dipendenti offrendo formazione sui nuovi flussi di lavoro e chiarendo in che modo l’AI migliorerà il loro ruolo invece di toglierne valore. Un piano di gestione del cambiamento ben pensato aiuterà a gestire le inevitabili preoccupazioni sulla perdita di posti di lavoro, oltre a favorire l’adozione della tecnologia AI.

Tendenze future nell’automazione dei flussi di lavoro con l’AI

Come per qualsiasi altra tecnologia dirompente, l’AI è qui per restare. Se guardiamo indietro al 2024, è stato un anno che è iniziato con strani video di Will Smith che mangia spaghetti e si è concluso con funzionalità AI che alcuni potevano appena immaginare.

È anche l’anno in cui molti strumenti di project management hanno sviluppato funzionalità AI per aiutare ad accelerare attività noiose come la creazione di verbali delle riunioni, la sintesi di documenti e la generazione di checklist basate sui titoli delle attività.

Il 2025 sarà probabilmente l’anno in cui vedremo molte più integrazioni tra strumenti di gestione dei flussi di lavoro e modelli predittivi di AI, dato che questi ultimi stanno aumentando esponenzialmente le loro funzionalità. Così, proprio come un iPhone può usare ChatGPT per identificare gli oggetti visti attraverso la fotocamera, gli strumenti si interfacceranno con le grandi aziende di AI per scambiarsi informazioni e aiutare i team a ottimizzare il lavoro.

Non sorprenderti se vedrai una versione Beta di uno strumento di workflow a basso intervento, in cui le persone coinvolte in un progetto forniscono input molto specifici a un’AI che gestirà l’intero processo operativo.

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