Che cos'è l'orchestrazione dei workflow?

L'automazione del workflow si concentra sull'automazione delle singole attività. Al contrario, l'orchestrazione dei workflow crea un framework connesso in cui questi compiti automatizzati interagiscono in modo efficiente, seguono una sequenza logica e si integrano con altri sistemi per ottenere un processo aziendale end-to-end. Coordinando le attività, tra cui trattamento dei dati, notifiche, approvazioni e aggiornamenti di sistema, una corretta orchestrazione del workflow riduce gli errori e ottimizza le operazioni.

I moderni strumenti di orchestrazione, come le piattaforme di workflow e le soluzioni software, utilizzano tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), il machine learning (ML) e strumenti a uso limitato di codice. Queste tecnologie semplificano la creazione del workflow, mantengono la coerenza, definiscono le sequenze di attività e si integrano con sistemi esterni come la gestione delle relazioni con il cliente (CRM), la pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e i servizi cloud.

L'agentic AI viene sempre più applicata all'orchestrazione dei flussi di lavoro, consentendo ai sistemi di agire con maggiore autonomia. Il termine "agentic" (agente) si riferisce alla capacità di questi modelli di agire in modo indipendente, esercitare il giudizio, avviare workflow e adattare i processi in modo dinamico senza un intervento umano costante.

Oltre alla gestione dell'esecuzione, l'orchestrazione del workflow permette di osservare le prestazioni dei processi, consentendo alle organizzazioni di monitorare i workflow in tempo reale, individuare i colli di bottiglia e apportare modifiche basate sui dati. Inoltre, l'orchestrazione del workflow supporta la scalabilità, consentendo alle aziende di gestire i processi sempre più complessi legati alla crescita, riducendo al contempo l'impegno manuale e mantenendo l'eccellenza operativa.

L'orchestrazione del workflow è essenziale per semplificare le operazioni, ridurre i costi e sostenere una crescita scalabile in settori come l'IT, il marketing, la finanza e l'assistenza sanitaria. Il 92% dei dirigenti intervistati in uno studio del 2023 dell'IBM® Institute for Business Value ritiene che entro il 2025 i flussi di lavoro della loro organizzazione saranno digitalizzati. Questi workflow dovevano anche utilizzare l'automazione basata sull'AI.¹

Le organizzazioni si affidano a diverse applicazioni e tecnologie per gestire differenti operazioni. L'organizzazione del workflow consente di coordinare senza problemi workflow complessi tra strumenti, sistemi e team. Automatizzando l'esecuzione delle attività e gestendo le dipendenze, aiuta a supportare la collaborazione tra applicazioni eterogenee in modo efficiente.  

Anche la visibilità e il controllo vengono migliorati, consentendo il monitoraggio dei processi in tempo reale. Questa supervisione aiuta le organizzazioni a individuare i problemi, mantenere standard ad alte prestazioni e supportare la conformità normativa. Integrando le pipeline di dati da più fonti e promuovendo la collaborazione interdipartimentale, l'orchestrazione del workflow supporta anche la scalabilità e l'adattabilità man mano che le esigenze aziendali si evolvono.

L'orchestrazione del workflow è un elemento fondamentale della trasformazione digitale. Aumenta la produttività automatizzando i compiti di routine e aiuta a fare sì che i processi strategici, come l'onboarding dei clienti, la gestione della catena di fornitura o le operazioni IT, funzionino senza intoppi. Riducendo l'intervento manuale e migliorando l'affidabilità, aiuta le aziende a ottenere risultati migliori.

L'orchestrazione del workflow è correlata e spesso confusa con diverse altre pratiche come l'automazione del workflow, l'orchestrazione dei processi e l'orchestrazione dei dati. Ecco una breve spiegazione di ciascun processo:

L'orchestrazione del workflow si concentra sul coordinamento e la gestione di una serie di attività, sistemi e strumenti interconnessi per ottenere un risultato specifico. Sottolinea l'esecuzione end-to-end e l'integrazione dei workflow in diversi ambienti, aiutando a svolgere le attività nell'ordine corretto e a soddisfare le dipendenze.

L'automazione del workflow è l'uso della tecnologia per eseguire specifici compiti o processi con un intervento umano minimo. Ha un ambito più ristretto rispetto all'orchestrazione del workflow e si concentra sull'automazione delle singole attività. Al contrario, l'orchestrazione del workflow consiste nel gestire la sequenza e l'interazione di queste attività automatizzate per creare un processo workflow coeso.

L'orchestrazione dei dati si occupa specificamente della gestione del movimento, della trasformazione e dell'integrazione dei dati tra i sistemi, inclusi i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) e i data lake. Il suo obiettivo è garantire che i dati fluiscano in modo fluido e accurato tra sorgenti, storage e app, supportando sia i workflow che il processo decisionale.

L'orchestrazione dei processi si riferisce alla gestione e all'integrazione di più processi aziendali, che spesso coinvolgono workflow, persone e sistemi. Adotta una visione più ampia rispetto all'orchestrazione dei workflow, concentrandosi sul coordinamento end-to-end di interi processi aziendali, promuovendo l'allineamento con gli obiettivi organizzativi.

Un'orchestrazione del workflow di successo include spesso i seguenti passaggi:

– Definizione degli obiettivi
– Progettazione della struttura del workflow
– Selezione di strumenti e tecnologia
– Implementazione e integrazione
– Definizione di monitoraggio e gestione degli errori
– Test e convalida dei workflow
– Distribuzione e ottimizzazione

Identifica le attività chiave, le dipendenze e i risultati attesi. Comprendi le inefficienze dei processi esistenti per determinare dove l'automazione e l'ottimizzazione possono aggiungere valore.

Mappa un workflow strutturato, delineando la sequenza di attività, dipendenze e punti decisionali. Questa fase può comportare la creazione di rappresentazioni visive, come diagrammi di processo o grafi aciclici diretti (DAG) per supportare il flusso logico e la chiarezza nell'esecuzione.

La scelta degli strumenti di orchestrazione giusti è fondamentale per un'automazione di successo. Le piattaforme cloud e open source aiutano a gestire i workflow in modo efficiente, mentre le integrazioni di application programming interface (API) e le connessioni ai database aiutano a garantire una comunicazione senza interruzioni tra i sistemi. Il processo di selezione dipende dalle esigenze di scalabilità, dalla compatibilità dell'infrastruttura e dalla complessità del workflow. Ad esempio, molti team si affidano agli script Python per creare connettori personalizzati e automatizzare la logica delle attività all'interno dei framework di orchestrazione.

Dopo che il progetto e gli strumenti sono stati realizzati, automatizza l'esecuzione delle attività attraverso script, API e trigger basati sugli eventi. Stabilisci connessioni tra diverse applicazioni e sistemi per un flusso di dati senza interruzioni.

Incorpora il monitoraggio in tempo reale per tracciare l'esecuzione, rilevare errori e individuare i colli di bottiglia delle prestazioni. Implementa meccanismi di registrazione e sistemi di avviso per notificare ai team i problemi. Automatizza le strategie di ripristino, come nuovi tentativi o azioni alternative, per contribuire a mantenere la stabilità.

Prima dell'implementazione completa, testa i workflow per individuare errori, inefficienze o configurazioni errate. Esegui casi di test per contribuire a garantire che le dipendenze siano gestite correttamente e che l'automazione funzioni come previsto. L'analisi delle prestazioni durante questa fase aiuta a perfezionare la sequenza di esecuzione per raggiungere la massima efficienza.

Quando il workflow è attivo, monitoralo e ottimizzalo continuamente per mantenere l'efficienza. Analizza i dati di esecuzione per mettere a punto l'allocazione delle risorse, modificare le regole di automazione e migliorare le prestazioni. I continui miglioramenti aiutano a garantire che il workflow si evolva con le mutevoli esigenze aziendali e i progressi tecnologici. Un'orchestrazione efficace supporta l'intero ciclo di vita del workflow, dalla distribuzione iniziale al monitoraggio, scalabilità ed eventuale interruzione dell'utilizzo.

L'orchestrazione del workflow offre diversi vantaggi fondamentali che migliorano le operazioni:

Incremento dell'efficienza: l'orchestrazione del workflow automatizza e gestisce processi complessi, consentendo ai team di creare, distribuire e monitorare rapidamente le attività. Migliora l'efficienza operativa gestendo operazioni che sarebbero troppo complesse o dispendiose in termini di tempo per essere gestite manualmente o in base alle necessità da un ingegnere.

Migliore affidabilità: l'orchestrazione del workflow aiuta a garantire che le attività vengano eseguite nell'ordine corretto e gestisce le dipendenze tra le attività, riducendo la probabilità di errori e aumentando l'affidabilità dei processi.

Migliore osservabilità: con un'osservabilità elevata, grazie all'orchestrazione del workflow è possibile osservare tutte le attività all'interno di un workflow, dall'inizio alla fine e questo consente agli utenti di reagire e riprovare se necessario.

Scalabilità: l'orchestrazione del workflow consente la scalabilità in modo che l'organizzazione possa stare al passo con la domanda senza compromettere la qualità o la precisione.

Adattabilità: l'orchestrazione del workflow consente la versatilità nei trigger e nell'infrastruttura, consentendo alle organizzazioni di adattarsi a diversi casi d'uso e requisiti in evoluzione.

La tecnologia svolge un ruolo centrale nell'orchestrazione del workflow automatizzando le attività di routine, consentendo un processo decisionale intelligente e garantendo una perfetta integrazione tra i sistemi. Utilizzando questi progressi, le organizzazioni possono raggiungere una maggiore efficienza, un migliore utilizzo delle risorse e un'agilità superiore nelle loro operazioni.

Strumenti e piattaforme di automazione del workflow: l'orchestrazione moderna si basa su piattaforme di gestione del workflow, inclusi strumenti a uso limitato di codice e no-code e software di orchestrazione dedicati, per progettare e automatizzare i workflow. Le piattaforme basate sul cloud, come Amazon Web Services (AWS), IBM watsonx Orchestrate e Microsoft, consentono agli utenti di mappare i processi, definire le regole e integrarsi con altri sistemi senza una vasta esperienza di codifica.

Le piattaforme open source, come Apache Airflow, Prefect e Kubernetes, offrono funzionalità simili per progettare e automatizzare i workflow. I connettori integrati unificano più applicazioni e consentono il provisioning automatico di risorse cloud e on-premise.

Collegando applicazioni quali CRM, ERP e sistemi di e-mail, la configurazione è efficiente e si mantiene la corretta sequenza di passaggi. Inoltre, si agevola l'integrazione con API, database e sistemi esterni per un flusso di dati fluido.

AI e machine learning: AI e apprendimento automatico (ML) migliorano l'orchestrazione del workflow, in particolare per i workload dei big data, aiutando a prevedere i guasti e ottimizzare i workflow in modo dinamico. L'AI migliora l'orchestrazione del workflow consentendo processi decisionali intelligenti e flussi di lavoro adattivi. Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) analizzano i dati dei workflow per rilevare modelli, prevedere i risultati e consigliare miglioramenti.

L'AI può anche indirizzare dinamicamente le attività in base a regole predefinite o input in tempo reale, come attribuire priorità alle richieste urgenti dei clienti o riallocare le risorse per risolvere i colli di bottiglia. Nei workflow del servizio clienti, ad esempio, l'AI può analizzare i ticket in arrivo per classificarli in base alla priorità, assegnarli all'agente più adatto e suggerire soluzioni sulla base di dati storici.

Agentic AI: l'agentic AI estende le funzionalità dell'AI tradizionale offrendo alle piattaforme di orchestrazione un grado di autonomia più elevato. A differenza dei modelli standard di automazione o predittivi, gli agenti AI possono avviare proattivamente workflow, modificare priorità e riconfigurare i processi in base a condizioni o obiettivi organizzativi in evoluzione. In un sistema multiagente, ogni agente esegue un'attività secondaria specifica necessaria per raggiungere l'obiettivo e i loro sforzi sono coordinati attraverso l'orchestrazione dell'AI.

Ad esempio, un sistema di agentic AI potrebbe avviare automaticamente nuovi flussi di lavoro di supporto clienti durante i picchi di traffico o riprioritizzare le attività della catena di approvvigionamento in risposta a interruzioni, senza aspettare istruzioni umane esplicite.

In un sondaggio condotto su 750 dirigenti operativi di vari settori in sei paesi, più dell'80% ha indicato l'automazione dei servizi aziendali globali come un imperativo strategico fondamentale. L'86% ha indicato che l'automazione dei processi e la reinvenzione del workflow stanno diventando più efficaci grazie agli agenti AI.²

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e chatbot: l'NLP basata sull'AI consente ai sistemi di orchestrazione dei workflow di interagire con gli utenti in linguaggio naturale, migliorando l'accessibilità e riducendo la complessità. I chatbot possono attivare workflow in base agli input degli utenti, come l'elaborazione delle richieste di ferie o la generazione di report. Un chatbot integrato in un sistema HR potrebbe avviare un workflow di onboarding quando un manager assume un nuovo dipendente, automatizzando passaggi come la configurazione degli account e la pianificazione dell'orientamento.

Robotic Process Automation (RPA): l'RPA è spesso integrata nel workflow per gestire attività ripetitive e basate su regole, come l'immissione dei dati, la generazione di report o gli aggiornamenti di sistema. I bot RPA funzionano insieme alle piattaforme di orchestrazione per eseguire attività su sistemi o applicazioni legacy che non dispongono di API o funzionalità di automazione integrate. L'RPA migliora la precisione e la velocità nel completamento di attività ad alto volume, consentendo ai lavoratori umani di concentrarsi su attività più strategiche.

Tecnologie di integrazione e orchestrazione dei dati: le piattaforme di orchestrazione utilizzano tecnologie di integrazione dei dati per garantire che i flussi di lavoro abbiano accesso a dati accurati e in tempo reale. L'AI ottimizza ulteriormente l'orchestrazione dei dati trasformando, pulendo e analizzando i dati e garantendo che i workflow siano alimentati da insight affidabili. L'orchestrazione dei dati basata sull'AI potrebbe aggregare i dati di vendita da più piattaforme, fornendo informazioni aggiornate per workflow di fatturazione automatizzati o dashboard di vendita in tempo reale.

Monitoraggio e analytics: gli strumenti di analytics basati sull'AI aiutano il workflow a funzionare senza intoppi offrendo visibilità in tempo reale. Questi strumenti di workflow generano insight sui tassi di completamento delle attività, sui colli di bottiglia e sull'utilizzo delle risorse, consentendo un'ottimizzazione continua. L'analytics predittiva può prevedere potenziali ritardi o guasti, consentendo aggiustamenti proattivi. L'AI migliora anche l'efficienza individuando opportunità di ottimizzazione, come la riassegnazione delle attività o la riconfigurazione dei workflow, per evitare errori ripetuti.

Le best practice chiave per l'orchestrazione del workflow includono:

• Analisi e comprensione di workflow correnti
• Definizione chiara di traguardi e obiettivi
• Integrazione di dati senza soluzione di continuità
• Progettazione per scalabilità e flessibilità 
• Implementazione di logica condizionale e gestione degli errori
• Coinvolgimento e formazione degli utenti
• Test e verifiche approfondite
• Monitoraggio e ottimizzazione continui 

Inizia mappando e valutando i workflow già in uso per individuare inefficienze, ridondanze e aree di miglioramento. Questa base stabilisce un punto di partenza chiaro.

Individua i risultati desiderati per i tuoi workflow, come la riduzione dei costi, il miglioramento dell'efficienza o il miglioramento della collaborazione. Questi obiettivi favoriscono l'allineamento con le priorità aziendali.

Una solida integrazione dei dati aiuta a garantire che i workflow accedano a dati accurati e in tempo reale da tutti i sistemi connessi. Un data fabric unificato fornisce insight completi e consente operazioni senza intoppi.

Crea workflow tenendo conto della crescita futura e di esigenze mutevoli. I design modulari e le regole dinamiche consentono ai workflow di adattarsi senza richiedere una revisione completa.

Integra regole per diversi scenari e crea solidi meccanismi di gestione degli errori per prevenire interruzioni e mantenere la continuità del workflow.

Forma i membri del team e gli stakeholder sui workflow. Aiutali a comprendere chiaramente i loro ruoli, lo scopo del workflow e come gestire i problemi comuni.

Convalida i workflow tramite test rigorosi in ambienti controllati. Simula le condizioni del mondo reale per migliorare l'efficienza e risolvere i problemi prima della distribuzione.

Utilizza gli strumenti di monitoraggio per tenere traccia delle prestazioni del workflow. Analizza regolarmente le metriche per individuare strozzature, inefficienze e aree di miglioramento.

L'orchestrazione del workflow semplifica i processi complessi in vari settori attraverso l'automazione delle attività e il coordinamento tra sistemi e team. Ecco alcuni casi studio e casi d'uso importanti:

I sistemi IT producono molti avvisi originati da infrastrutture, applicazioni, microservizi e strumenti di sicurezza. La gestione manuale può essere lenta e comportare tempi di inattività o rischi per la sicurezza. L'orchestrazione del workflow aiuta ad attribuire priorità agli avvisi, ad automatizzare le correzioni e a indirizzare i problemi non risolti ai team giusti.

Le pipeline di integrazione continua e implementazione continua (CI/CD) sono essenziali per lo sviluppo di software moderno, contribuendo a garantire un'iterazione rapida e rilasci di alta qualità. L'orchestrazione del workflow migliora l'efficienza DevOps automatizzando i processi di compilazione, eseguendo test, gestendo le dipendenze e distribuendo senza soluzione di continuità gli aggiornamenti in tutti gli ambienti. Coordinando queste attività complesse, l'orchestrazione riduce gli errori umani e accelera la distribuzione del software.

Le supply chain coinvolgono più stakeholder, dai produttori e magazzini ai distributori e ai rivenditori. La gestione manuale di processi complessi della supply chain è inefficiente. L'orchestrazione del workflow aiuta automatizzando il monitoraggio dell'inventario e la pianificazione delle spedizioni integrandosi con i data lake per una migliore previsione. Ad esempio, un workflow orchestrato può adattare automaticamente la logistica in base alle interruzioni meteorologiche, reindirizzando le spedizioni per evitare ritardi.

L'onboarding dei clienti è un processo in più fasi che spesso richiede la verifica di documenti, la ricezione di approvazioni, l'impostazione dell'account e la configurazione personalizzata del servizio. Con l'orchestrazione dei workflow, le aziende possono automatizzare i workflow di onboarding integrando connettori tra sistemi CRM e piattaforme di conformità, consentendo un'esperienza cliente fluida e sicura. Ad esempio, nei servizi finanziari, un workflow orchestrato può verificare l'identità di un nuovo cliente, eseguire controlli di conformità e concedere automaticamente l'accesso all'account.

I sistemi cloud adattano la potenza di calcolo in base alle necessità per garantire il corretto funzionamento delle attività ed evitare costi inutili. Le piattaforme di orchestrazione su AWS e altre infrastrutture basate su cloud aiutano ad allocare dinamicamente le risorse di calcolo per l'addestramento dei modelli AI.