Guida alla scelta del primo progetto
Per scegliere un processo da automatizzare con l’AI, valuta frequenza, tempo assorbito, qualità dei dati, numero di eccezioni e conseguenze degli errori. Parti da un’attività circoscritta con un responsabile e un risultato verificabile. Confronta sempre l’AI con un’automazione a regole e misura il lavoro di controllo che rimane alle persone.
A cura di Seika Innovation · Pubblicato il · Aggiornato il
La scelta dipende dall’attività. Questa tabella è un orientamento operativo di Seika Innovation: il progetto va verificato sui dati e sulle eccezioni della singola impresa.
| Situazione | Approccio da valutare | Verifica prima di partire |
|---|---|---|
| Dati strutturati e regole stabili | Automazione a regole o integrazione fra sistemi | Le eccezioni sono note e gestibili? |
| Testi o documenti variabili da interpretare | AI con validazione degli output | Esiste un campione rappresentativo con risposte corrette? |
| Report ripetitivi da fonti già disponibili | Modello dati e business intelligence | KPI, fonti e aggiornamenti sono definiti? |
| Attese e passaggi poco chiari | Mappatura del processo; process mining se esistono log adeguati | Sappiamo dove nasce il ritardo? |
01
Quanti casi vengono gestiti ogni settimana? Raccogli volumi effettivi e picchi, distinguendo attività ricorrenti e occasionali.
02
Quanto lavoro attivo richiede un caso? Separa lavorazione, attesa, verifica e correzione: automatizzare un passaggio può non ridurre l’attesa complessiva.
03
Dove sono gli input e chi può autorizzarne l’uso? Verifica completezza, formati, accessibilità e disponibilità di esempi rappresentativi.
04
Quali casi escono dal flusso normale? Includili nella prova e definisci quando il sistema deve passare il lavoro a una persona.
05
Chi verifica gli output e cosa succede se sono sbagliati? Definisci criteri di accettazione, responsabilità e possibilità di ripristinare il processo precedente.
06
Chi è il referente operativo? Coinvolgi gli utilizzatori, prevedi formazione e verifica che il nuovo flusso venga effettivamente utilizzato.
Confronta un campione del processo attuale con un campione rappresentativo del nuovo flusso, usando lo stesso perimetro. Registra tempo di lavorazione, tempo di controllo, correzioni, errori e casi completati. Le ore liberate indicano capacità disponibile: non equivalgono automaticamente a una riduzione di costo.
Esempio illustrativo, non un risultato cliente: 100 documenti richiedono 8 minuti ciascuno nel flusso attuale, cioè 800 minuti. Se il nuovo flusso richiede 3 minuti di verifica per documento e 60 minuti complessivi di correzioni, il lavoro residuo è 360 minuti. La differenza è 440 minuti sul campione. Occorre ancora valutare integrazione, licenze, manutenzione e qualità degli output.
Rimanda il pilota se manca un referente, gli input non sono accessibili o non esiste un modo affidabile per verificare gli output. Se le regole del processo cambiano continuamente, può essere più utile chiarire prima ruoli e passaggi.
Per i rischi legati all’AI, il NIST AI Risk Management Framework offre un riferimento volontario per considerare affidabilità e gestione dei rischi durante progettazione, utilizzo e valutazione. La checklist di questa guida è un orientamento operativo, non una certificazione NIST.
Parti da interviste agli operatori, osservazione del lavoro e un campione di casi. Quando i sistemi registrano gli eventi del processo, il process mining può aiutare a ricostruire i flussi reali, individuare inefficienze e monitorare i KPI: è il tipo di analisi descritto nella documentazione Microsoft citata sotto.
Prima di un confronto con Seika, prepara una descrizione dell’attività, i sistemi coinvolti, i volumi indicativi, le principali eccezioni e il risultato desiderato. Nel form basta il contesto: gli eventuali documenti riservati si condividono successivamente tramite un canale concordato.
Riferimento volontario per integrare affidabilità e gestione dei rischi nel ciclo di vita dei sistemi AI.
Uso dei dati evento per comprendere i processi reali, individuare inefficienze e monitorare KPI.
FAQ
01
Un’attività frequente e circoscritta, con input accessibili, eccezioni note e output verificabili. La priorità dipende dal problema aziendale e dal lavoro residuo di controllo, non dalla popolarità dello strumento.
02
No. Con dati strutturati e regole stabili può bastare un’integrazione o un’automazione a regole. L’AI va valutata quando è necessario interpretare input variabili, verificandone accuratezza e conseguenze degli errori.
03
Descrizione del processo, sistemi coinvolti, volumi indicativi, tempi di lavoro, eccezioni e obiettivo. Per discutere il perimetro non occorre inserire documenti riservati nel form.
04
Non automaticamente. Il tempo liberato può diventare maggiore capacità operativa; il beneficio economico dipende dal suo utilizzo e dai costi complessivi del progetto.
Seika Innovation
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