Cos'è l'automazione dei workflow AI? 

Il workflow di intelligenza artificiale (AI) è il processo di utilizzo di tecnologie e prodotti basati sull’AI per automatizzare le attività e ottimizzare i processi all’interno di un’organizzazione. In queste sequenze strutturate, i sistemi di AI eseguono, coordinano o migliorano processi, sia in modo autonomo che in collaborazione con operatori umani.

Il concetto si applica su un ampio spettro. Un semplice workflow AI potrebbe includere un modello linguistico che classifica i ticket di supporto in arrivo, mentre un workflow multi-agente potrebbe coordinare ricerca, stesura e revisione attraverso un processo di generazione di contenuti.

I recenti progressi a livello di app, strumenti e modelli AI hanno creato nuove opportunità per le aziende di migliorare il modo in cui gestiscono i workflow. Via via che le organizzazioni adottano la trasformazione digitale, i workflow basati su AI, potenziati da piattaforme di automazione e modelli avanzati, eliminano le inefficienze causate dalle attività manuali e migliorano l'esperienza di partner, dipendenti e clienti.

Sempre più spesso, i sistemi intelligenti autonomi che utilizzano agenti AI consentono alle organizzazioni di creare workflow complessi con più agenti dall'inizio alla fine. Questi sistemi sono in grado di gestire diversi processi interconnessi con un intervento minimo. Una recente ricerca dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che l'82% dei dirigenti operativi in diversi settori prevede che l’automazione dei processi e la reinvenzione dei workflow saranno più efficaci grazie agli agenti AI entro il 2027.

Adottare i workflow basati su AI come spina dorsale di una trasformazione digitale può permettere alle aziende di ottenere un reale valore dall'AI. Secondo McKinsey, gli high-performer dell'AI tendono a dichiarare di puntare all'innovazione trasformativa utilizzando l'AI, anche riprogettando i workflow e scalando più velocemente. In breve, l'automazione dei workflow AI, in particolare tramite l'automazione agentica, dovrebbe diventare una parte fondamentale per migliorare le operazioni aziendali chiave e aumentare l'efficienza operativa in diversi settori. 

Gli agenti AI sono sistemi software autonomi basati su regole che, a differenza dell'automazione, percepiscono i loro ambienti e agiscono per raggiungere un obiettivo definito—spesso attraverso più fasi e strumenti. A differenza dei modelli più statici che rispondono a singoli input, l'agentic AI può pianificare una sequenza di azioni e chiamare API esterne per eseguire obiettivi specifici.

Nel contesto dell'automazione dei workflow, gli agenti AI fungono da esecutori attivi di compiti complessi e a più fasi. Ad esempio, un singolo agente potrebbe ricercare e redigere un documento informativo effettuando ricerche di dati, sintetizzando i risultati e producendo un output.

Nell'automazione dei workflow AI, le architetture multi-agente utilizzano più agenti specializzati che collaborano tra loro, ciascuno operando in modo simultaneo sotto la supervisione di un agente orchestratore.

Le API, o interfacce di programmazione delle applicazioni, sono insiemi di regole o protocolli che consentono alle applicazioni software di comunicare tra loro per scambiare dati, caratteristiche e funzioni. Le API sono un componente chiave dei workflow AI, poiché consentono di connettere i servizi. Ad esempio, la connessione da un sito web al conto bancario per acquistare qualcosa online è un esempio di connessione API in uso.

L'automazione dei processi aziendali (BPA) è una strategia che utilizza il software per automatizzare processi aziendali complessi e ripetitivi. In genere viene utilizzata per automatizzare compiti semplici, come l'elaborazione degli ordini o la gestione dei conti dei clienti, che sono parte integrante della gestione dell'azienda ma che sono meglio gestiti dall'automazione piuttosto che dai dipendenti. La BPA può gestire facilmente l'onboarding dei dipendenti, le buste paga e altre attività manuali.

Un sottoinsieme della BPA è la Robotic Process Automation (RPA). L'RPA utilizza tecnologie di automazione intelligente per eseguire attività d'ufficio ripetitive. Consente inoltre di estrarre dati, compilare moduli, spostare file e molto altro.

La gen AI è un tipo di AI che crea contenuti originali (testo, immagini, video, audio o codice software) in risposta a un prompt o a una richiesta dell'utente. Le tecnologie di AI generativa come ChatGPT possono aiutare le aziende a individuare modi per migliorare i workflow e ottenere i risultati giusti. Può rispondere ai prompt o alle richieste degli utenti per creare contenuti come testi, immagini, video, audio o codice software.

Nell'automazione dei workflow, l'AI generativa consente la sintesi, la generazione di contenuti e l'analisi dei dati, fornendo output in linguaggio naturale che i dipendenti possono esaminare. Ad esempio, la gen AI potrebbe automatizzare le risposte di follow-up per le e-mail o selezionare processi di generazione del codice.

L'automazione intelligente è un punto focale di qualsiasi workflow basato sull'AI. Implica l'uso di tecnologie di automazione per semplificare e scalare il processo decisionale all'interno delle organizzazioni. Ad esempio, una compagnia assicurativa può utilizzare l'automazione intelligente per calcolare i pagamenti, stimare le tariffe e soddisfare le esigenze di conformità.

Il machine learning (ML) è un ramo dell'informatica che utilizza dati e algoritmi per consentire all'AI di imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorando gradualmente la sua precisione. Un sottoinsieme del machine learning è il deep learning, che utilizza reti neurali a più livelli per simulare il complesso potere decisionale del cervello umano.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un tipo di AI che utilizza il machine learning per consentire ai computer di comprendere e comunicare con il linguaggio umano. Le organizzazioni di servizi finanziari, ad esempio, possono utilizzare l'NLP per analizzare le informazioni da lunghi rendiconti finanziari e altri set di dati, al fine di prendere decisioni più intelligenti riguardo agli investimenti.

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), noto anche come riconoscimento del testo, utilizza l'estrazione automatica dei dati per convertire rapidamente le immagini di testo in un formato leggibile dalla macchina. Può aiutare le organizzazioni a prendere informazioni legacy, come libri, presentazioni e altri materiali stampati, e digitalizzarle per alimentare i loro moderni sistemi di gestione della conoscenza. Il ruolo dell'OCR nell'elaborazione dei documenti consente ai team IT di trasformare in modo rapido ed efficace le conoscenze interne in dati non strutturati facilmente digeribili.

Poiché l’AI agentica multi-sistema è diventata la tecnologia all’avanguardia utilizzata per l’automazione di flussi di lavoro complessi, i livelli di orchestrazione sono diventati più critici. Questi strumenti agiscono come una sorta di direttore d’orchestra per agenti AI, API e pipeline di dati, gestendo le sequenze dei workflow e instradando i processi per stabilire quali strumenti eseguire, quando e in quali circostanze.

I workflow AI possono eliminare la necessità per i dipendenti di concentrarsi su attività dispendiose in termini di tempo, che invece è meglio automatizzare. L’AI consente ai lavoratori umani di dedicare più tempo ai clienti o ai partner, oltre a orientare maggiormente i ruoli verso attività basate sul servizio o sulle relazioni. Recentemente, ad esempio, IBM ha triplicato il numero di posizioni entry-level aperte, pianificando di formare i lavoratori a inizio carriera in competenze più intuitive e specificamente umane.

Le organizzazioni che utilizzano workflow AI possono evitare che i dipendenti perdano tempo in attività manuali non necessarie. Quegli stessi dipendenti possono concentrarsi su progetti e attività ad alto valore che generano maggiori ricavi. Inoltre, si riducono attriti e inefficienze nella condivisione delle informazioni, creando un’organizzazione più intelligente e capace di prendere decisioni più rapidamente.

I membri del team possono commettere errori, soprattutto nello svolgimento di attività complesse. Per quelle attività che è meglio automatizzare, le tecnologie di AI possono eseguirle più rapidamente e con un livello di accuratezza più elevato. 

L'AI può eliminare i colli di bottiglia agendo senza bisogno dell'intervento umano. Può eseguire analisi dati in tempo reale che influenzano diverse unità di business. Ad esempio, i responsabili del marketing possono utilizzare workflow AI per ottimizzare automaticamente le campagne pubblicitarie. 

I workflow AI possono anche ottimizzare i finanziamenti dando priorità ai segmenti o ai contenuti social con le migliori prestazioni. In molti ecosistemi di AI, l'uso di dashboard aiuta gli stakeholder a monitorare in tempo reale le metriche chiave, consentendo reazioni rapide a eventi imprevisti. 

Le organizzazioni che hanno creato workflow automatizzati e basati su AI saranno probabilmente più efficienti di quelle che si affidano a processi più manuali. Le organizzazioni possono utilizzare l'AI per creare chatbot avanzati e assistenti virtuali che semplificano il supporto clienti per assistere meglio i clienti quando hanno problemi.

Per alcuni clienti, un workflow basato su AI che fornisce strumenti intuitivi aiuta a fornire risposte senza la necessità di parlare con un essere umano, migliorando la velocità di risoluzione e la soddisfazione del cliente. Ad esempio, Avid Solutions, un'azienda di ricerca e sviluppo, ha ridotto il tempo necessario per l'acquisizione di nuovi clienti del 25% utilizzando l'agentic AI.

Il software di automazione basato su AI può gestire facilmente molti processi da cui dipende un'organizzazione. Le organizzazioni vogliono scalabilità ed efficienza nei loro workflow per migliorare l'esperienza utente. I workflow AI possono indirizzare facilmente le informazioni e i processi in tutta l'organizzazione, in modo che i dirigenti e i dipendenti dispongano di informazioni in tempo reale, ovunque sia necessario accedervi. Laddove la crescita tradizionale richiede un aumento proporzionale del personale, i workflow AI consentono alle organizzazioni di aumentare i volumi con un investimento aggiuntivo minimo.

Esistono diversi strumenti e piattaforme di automazione dei workflow di rilievo che utilizzano l’AI per creare workflow avanzati e automatizzati. I più popolari includono:

Questo prodotto aiuta le organizzazioni a identificare i lead e trasformarli in vendite attraverso workflow di coinvolgimento basati sull'AI. Ha diversi caso d'uso, tra cui l'ottimizzazione delle entrate, il coinvolgimento delle vendite e i miglioramenti del CRM.

Creato da OpenAI, ChatGPT è un chatbot ampiamente riconosciuto per avere dato avvio alla rivoluzione dell’AI generativa. La versione base è gratuita per qualsiasi utente e Open AI offre anche versioni avanzate a pagamento.

Claude è un altro ai chatbot di Anthropic AI in grado di riassumere le informazioni contenute in documenti più lunghi, aiutare nella creazione di contenuti, tradurre le lingue e scrivere codice. Claude ha lanciato recentemente Claude Cowork, che permette agli utenti di delegare compiti all'agentic AI.

Gemini è un altro assistente basato sulla gen AI che può essere utilizzato da solo. È integrato in strumenti Google come Gmail, Docs, Sheets e altri, creando ancora più opportunità di workflow. 

Questa suite di tecnologie IBM aiuta le organizzazioni a creare, adattare e implementare applicazioni AI personalizzate. Inoltre, queste tecnologie aiutano le aziende a gestire le fonti di dati e ad accelerare i workflow di AI generativa responsabile. Esistono diversi casi d’uso per watsonx, tra cui l’estrazione di insight dai dati aziendali, l’implementazione di chatbot e agenti vocali oppure la codifica più efficiente.

IBM watsonx Orchestrate aiuta le organizzazioni a creare agenti AI personalizzati per automatizzare e accelerare il proprio lavoro, oltre a fornire un sistema per orchestrare workflow complessi. Include un catalogo di agenti e strumenti predefiniti, oltre a un builder di agenti e strumenti, per progettare ecosistemi scalabili e integrati. 

Microsoft Copilot è un chatbot di gen AI che risponde alle domande degli utenti. Copilot è disponibile come app autonoma ed è anche integrato in Microsoft Teams, Outlook e PowerPoint.

Zapier è uno strumento di workflow che utilizza l'AI per alimentare molti tipi di workflow. Collega inoltre una vasta gamma di servizi, consentendo la rapida condivisione di informazioni e contenuti tra essi. Il software aiuta i team non tecnici a creare agenti AI e workflow con azioni trigger.

Esistono diversi casi d'uso standard per i workflow basati su AI. Tra i più comuni:

Le organizzazioni possono utilizzare i workflow AI per gestire meglio il processo del cliente, dall'onboarding di nuovi clienti all'invio di informazioni sul loro acquisto. Possono anche utilizzare questo workflow per gestire le richieste di servizio in entrata in modo più efficiente. Può liberare gli addetti del servizio clienti, consentendo loro di lavorare con i clienti su problemi di livello più elevato.

Ad esempio, una importante banca ha recentemente introdotto un assistente virtuale basato su AI per analizzare i contenuti durante le chiamate dei clienti e suggerire agli operatori dei contact center la “prossima domanda migliore”. Il risultato è stato una riduzione del 6% dei tempi medi di gestione, unitamente a minori esigenze di addestramento.

Gli strumenti di customer relationship management (CRM) aiutano le organizzazioni a tenere d'occhio i loro clienti più importanti. I workflow AI alimentano sempre più questi strumenti, creando opportunità reali per le organizzazioni di ricavare maggiori insight dai propri database.

L'AI può unire più istanze dello stesso cliente, aggiungere informazioni da fonti esterne e incorporare dati sugli acquisti, creando insight fruibili. Può anche analizzare quei dati, aiutando le organizzazioni a capire quali clienti potrebbero essere a rischio di abbandono e quali invece potrebbero essere aperti a opportunità di upselling.

L'automazione basata su AI permette alle organizzazioni di raccogliere ed esaminare set di dati in più formati, organizzarli e mostrarli affinché le persone possano analizzarli. Può rimuovere le imprecisioni ed elaborare i dati in formati che altri algoritmi di AI possono comprendere e analizzare.

I workflow AI possono riconoscere modelli in quantità complicate e voluminose di dati, trovando insight che gli esseri umani farebbero fatica a identificare. I workflow possono anche identificare potenziali errori di dati e segnalarli agli operatori umani o correggerli automaticamente. Possono anche estrarre dati da fonti esterne e organizzarli in modo ordinato nei sistemi interni dell’organizzazione, creando potenti capacità di elaborazione dei dati che gli esseri umani non sarebbero in grado di svolgere da soli.

Le organizzazioni possono utilizzare i workflow AI per automatizzare la loro strategia di prezzi. Ad esempio, i prezzi di Uber e Lyft sono variabili e dipendono da diversi fattori, tra cui domanda e offerta, eventi speciali e condizioni meteorologiche. Un numero crescente di attività (come compagnie aeree e supermercati) utilizza strategie selezionate di prezzo dinamico.

Esistono diversi casi d'uso dell'AI per i servizi finanziari. Le organizzazioni possono automatizzare le attività di fatturazione e contabilità passiva. Possono anche utilizzare l'AI per identificare potenziali casi di frode o cattiva gestione finanziaria che altrimenti potrebbero passare inosservati.

Uno studio dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che i dirigenti prevedono che l'AI generativa migliorerà la loro capacità di prevedere le anomalie, spiegare le variazioni, generare scenari e creare report.

I workflow AI possono gestire una serie di attività di gestione delle conoscenze. Possono trascrivere le chiamate telefoniche e riassumere gli appunti delle riunioni, così che i partecipanti possano concentrarsi sull’incontro sapendo che i punti chiave saranno disponibili in seguito. Possono semplificare il modo in cui le informazioni vengono condivise con l'intera organizzazione o con singole parti. I dipendenti possono anche utilizzare assistenti AI e chatbot per trovare e analizzare le informazioni aziendali, acquisendole quasi in tempo reale.

I workflow AI possono aiutare le organizzazioni a semplificare molti processi operativi, dall'ottimizzazione dell'inventario e della supply chain al monitoraggio e al controllo qualità. Ad esempio, i workflow AI possono identificare quando è probabile che un prodotto si esaurisca a causa della domanda e degli attuali livelli di fornitura. Possono quindi contattare il fornitore per ordinarne di più senza bisogno di intervento umano.

I workflow AI possono inoltre potenziare le funzioni di analytics predittiva. Gli algoritmi di machine learning analizzano dati storici e fattori esterni e prevedono cosa accadrà in futuro. Ad esempio, un rivenditore può impostare dei workflow automatizzati per ordinare più bevande per quando si prevede un aumento della temperatura.

I workflow AI aiutano i team di manutenzione predittiva a monitorare i dati sulle prestazioni delle attrezzature per prevedere quando è probabile che le macchine abbiano problemi o si guastino. Di conseguenza, le organizzazioni possono ottimizzare i programmi di manutenzione effettuando la manutenzione delle macchine quando ha il minore impatto sull’attività.

Ad esempio, IBM ha aiutato Toyota a utilizzare l'AI per migliorare le sue capacità di manutenzione predittiva. Questo ha portato a una riduzione del 50% dei tempi di inattività e dell'80% dei guasti.

L'AI può aiutare le organizzazioni a migliorare il modo in cui trovano e assumono dipendenti. Possono utilizzare software di soluzioni AI per analizzare i curriculum e trovare i candidati giusti, e software per programmare automaticamente chiamate conoscitive con i candidati. Possono anche usare workflow AI per l'onboarding e la formazione per i dipendenti assunti.

Corning ha collaborato con IBM per ridurre i costi dell'HR e migliorare al contempo l'esperienza dei suoi 45.000 dipendenti. Sapeva che i millennial rappresentavano una percentuale crescente della forza lavoro di Corning e desideravano più strumenti self-service basati sulla tecnologia.

Ha poi introdotto portali HR self-service, pre-popolati con i dati di ciascun dipendente, per rendere più facile trovare le informazioni o i servizi di cui hanno bisogno. La piattaforma basata sul cloud riceve ora oltre 10.000 visite giornaliere da parte di dipendenti e manager alla ricerca delle informazioni e della formazione di cui hanno bisogno.

I team di vendita possono utilizzare workflow AI per identificare e mantenere attivi i potenziali clienti più promettenti. Può aiutare i rappresentanti di vendita a identificare quali potenziali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare, in base al lead scoring. Inoltre, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come l'AI generativa possono aiutare i professionisti delle vendite a spiegare in modo più incisivo ai potenziali clienti perché dovrebbero acquistare i servizi di un'azienda.

Esistono anche diverse sfide che le organizzazioni devono superare quando implementano l’AI per i workflow critici. Le più comuni includono:

I dipendenti potrebbero sentirsi preoccupati quando le aziende introducono l’AI nei processi, soprattutto quando questa sostituisce il lavoro manuale svolto da una persona. Le organizzazioni possono affrontare queste preoccupazioni in modo diretto e spiegare che l’AI è pensata per essere complementare al lavoro delle persone. Hanno la possibilità di istruire i dipendenti su come la rimozione di tali attività manuali dai loro workload permetta di svolgere lavori più importanti. Con una comunicazione coerente e trasparente e un piano di trasformazione solido, i leader possono aiutare i dipendenti a vedere l'AI come una forza positiva.

Come per l'introduzione di altri sistemi, la configurazione dei workflow AI richiede un po' di lavoro iniziale. È necessario che le organizzazioni analizzino i sistemi esistenti, i processi attuali, identifichino le aree in cui i workflow AI migliorerebbero i processi e determinino cosa devono cambiare per implementare i nuovi workflow. Questo processo richiede pazienza e una mentalità strategica. Tuttavia, i benefici di questo impegno iniziale in termini di tempo superano di gran lunga i costi quando i workflow AI sono ottimizzati per produrre valore.

Sebbene molti usi dell'AI possano aiutare le organizzazioni a evitare l'errore umano, non sono ancora infallibili. L'AI può commettere errori, motivo per cui le organizzazioni devono controllare i dati prodotti dall'AI. Ciò dimostra ulteriormente l'importanza dei dipendenti e delle loro conoscenze basate sull'esperienza come fattore determinante per i risultati dei workflow AI.

Sebbene molti workflow AI possano funzionare senza cambiare il modo in cui lavorano i dipendenti, alcuni creano una curva di apprendimento. Di conseguenza, i principali stakeholder devono investire in corsi di formazione per insegnare ai dipendenti a utilizzare l’AI oppure acquisire in licenza tali strumenti di formazione da terzi. Questa riqualificazione offre diversi benefici, in quanto i dipendenti apprendono competenze preziose. Inoltre, producono un lavoro migliore e più efficiente, aiutando al contempo i lavoratori a prepararsi a un futuro in cui i workflow AI saranno la norma.