Varick guida trasformazioni basate sull’IA, aiutando le aziende a ottenere guadagni di efficienza a nove cifre riprogettando il modo in cui il lavoro viene svolto. Alla fine di questo articolo, dovresti capire come un’azienda dovrebbe essere ricostruita da zero attorno all’IA per liberare valore a questa scala.
Imparerai a identificare quali flussi di lavoro nella tua azienda vale la pena automatizzare e come riprogettarli senza interrompere le operazioni.
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Introduzione alle Trasformazioni
Non trasformerai la tua azienda senza ricostruire le operazioni da zero.
La rivoluzione industriale ci ha insegnato che i guadagni di produttività non si manifestano se non lo fai. Per trent’anni, le fabbriche hanno sostituito il motore a vapore con motori elettrici e hanno visto scarsi benefici finanziari. Le vecchie fabbriche erano costruite attorno a un unico motore a vapore centrale nel seminterrato, che alimentava ogni macchina dell’edificio.
Quando arrivò l’elettricità, le fabbriche si limitarono a sostituire quel motore con un motore elettrico senza cambiare nient’altro. Mantennero lo stesso edificio, la stessa disposizione e continuarono a lavorare allo stesso modo.
Ciò che fece davvero la differenza fu una riprogettazione operativa completa da zero attorno all’elettricità. La vera svolta fu che i motori elettrici potevano essere piccoli ed economici, così ogni macchina poté avere il proprio. Questo significò che le fabbriche non dovevano più essere costruite attorno a un’unica fonte di energia, ed era possibile distribuirle e disporre le macchine nell’ordine in cui il lavoro fluiva realmente. Questo portò alla catena di montaggio, che creò enormi guadagni di produttività.
Henry Ford capì che bisognava ricostruire attorno alla tecnologia per creare valore all’inizio del Novecento, e oggi utilizziamo lo stesso schema di riprogettazione operativa.
Comprare software non basta
Il che ci riporta a oggi. La maggior parte delle aziende che cercano di trasformarsi con l’IA spera di acquistare la soluzione sostituendo il proprio stack SaaS con strumenti di IA. Licenze per software agentico, abbonamenti a Copilot e builder di workflow senza codice raramente fanno la differenza da soli, perché la trasformazione non è un software che si possa comprare. È un cambiamento strutturale nel modo in cui l’azienda opera, e comincia dalle persone e dai processi che la gestiscono.
Se l’IA non comprende il processo sottostante, non creerà valore significativo. E se le persone che possiedono quel processo non vengono coinvolte, l’adozione sarà scarsa anche se la tecnologia funziona.
Ecco perché devi passare alcune settimane con i team di tutta l’azienda – dalla contabilità fornitori, agli approvvigionamenti, alle operations – e capire come il loro lavoro viene realmente svolto dall’inizio alla fine.
Dovresti mappare ogni flusso di lavoro, calcolare il ROI di un agente per ciascun flusso specifico e come affrontarlo dal punto di vista ingegneristico, quindi scegliere dove implementare gli agenti dove sono più adatti (cosa che vedremo più avanti).
Da lì, cattura il contesto aziendale (conoscenza tacita) e convertilo in regole, istruzioni e logiche decisionali che gli agenti possano seguire.
Farlo con ogni team è l’unico modo per ottenere il contesto necessario a riprogettare l’azienda attorno all’IA, e il consenso necessario affinché la trasformazione sia duratura.
La Ri-progettazione Operativa
Una volta mappato ogni processo dall’inizio alla fine, il passo successivo è decidere quali flussi di lavoro dovrebbero essere effettivamente riprogettati attorno all’IA. Questa è la riprogettazione operativa.
Prendilo da un’azienda che lavora con gli agenti: per favore, non inserire agenti in ogni flusso di lavoro. C’è un punto oltre il quale gli agenti creano più problemi di quanti ne risolvano.
In questa sezione, vedremo come creare valore da una trasformazione basata sull’IA e come non interrompere l’azienda mentre lo si fa.
Come creare valore
Una trasformazione consiste nel riprogettare ogni flusso di lavoro in modo che il lavoro deterministico venga automatizzato, il lavoro di giudizio venga gestito dall’IA dove appropriato, e le decisioni ad alto rischio e alto giudizio rimangano agli umani.
Fatto correttamente, questo va oltre il semplice taglio dei costi. Gli agenti dovrebbero fornire alle persone un contesto migliore, e un contesto migliore aiuta le persone a prendere decisioni migliori e più velocemente. Decisioni costantemente migliori liberano crescita dei ricavi. Ciò significa che una trasformazione corretta dovrebbe generare sia crescita del fatturato che guadagni di efficienza.
Lo abbiamo visto chiaramente in una trasformazione delle vendite per un’azienda software enterprise con ricavi multi-miliardari. Troppa parte del processo di vendita era bloccata in lavoro amministrativo, e le grandi trattative coinvolgevano sei team in undici punti di passaggio. Così abbiamo eseguito l’intero processo descritto in questo articolo, trovato i flussi di lavoro giusti da automatizzare (con agenti o con script), e ottenuto 25 milioni di dollari di valore nel primo anno grazie all’espansione del margine (crescita dei ricavi + risparmi). Una trasformazione vera non è solo un’iniziativa di riduzione dei costi.
Come scegliere il flusso di lavoro giusto
Una delle parti più importanti di una trasformazione basata sull’IA è scegliere il flusso di lavoro giusto da riprogettare per primo. Non tutti i processi vale la pena automatizzare, e non tutti sono adatti agli agenti.
I flussi di lavoro migliori di solito hanno alcune cose in comune: alto volume, molto lavoro manuale, sistemi frammentati, passaggi ripetuti, conoscenza tacita e un chiaro impatto finanziario.
Stai cercando i punti in cui il lavoro viene già svolto ripetutamente, ma il processo è abbastanza disordinato che l’automazione tradizionale non lo ha risolto. Pensa ai dati che si muovono attraverso email, Slack, fogli di calcolo, portali e sistemi ERP.
Un buon flusso di lavoro da riprogettare ha di solito quattro caratteristiche:
- Si verifica abbastanza spesso da essere rilevante. Il processo deve funzionare centinaia o migliaia di volte al mese, o toccare abbastanza fatturato o costi da rendere il miglioramento un vero valore.
- Ha decisioni ripetibili. Il lavoro non deve essere identico ogni volta, ma deve seguire schemi. Gli agenti sono più utili quando possono imparare dalle decisioni passate, applicare regole aziendali e instradare le eccezioni.
- Dipende da un contesto disperso tra sistemi. Più gli umani cercano informazioni tra strumenti diversi, più un agente può essere utile. L’IA è particolarmente utile quando il lavoro richiede di estrarre contesto da contratti, email, registrazioni CRM, ERP, documenti e regole interne.
- Ha un dolore misurabile. Devi poter misurare il costo attuale del flusso di lavoro (tempo di ciclo, tasso di errore, ore manuali, ricavi ritardati, pagamenti duplicati, ritardi nelle approvazioni, ecc.) prima e dopo l’implementazione.
L’obiettivo è separare il lavoro in tre categorie: ciò che può essere gestito con automazione deterministica, ciò che dovrebbe essere gestito dagli agenti e ciò che deve rimanere agli umani.
Gli agenti devono auto-migliorarsi
Assicurati di inserire fin dall’inizio un feedback human-in-the-loop nel sistema. Durante l’addestramento e la modalità shadow, gli umani possono approvare, rifiutare o correggere le azioni di un agente. Registra sempre l’output dell’agente, la risposta umana e il contesto circostante in modo che il sistema possa migliorare nel tempo.
Questo rende gli agenti significativamente più accurati dopo l’implementazione. Nello stesso caso di vendita, l’accuratezza è aumentata del 10% entro poche settimane, e il risultato è stato un aumento del lavoro che gli agenti possono gestire autonomamente, portando a un maggiore valore netto creato.
Come non interrompere l’azienda durante la trasformazione
Devi assicurarti che la trasformazione non crei complicazioni e sia il più possibile economica. Ecco alcuni passaggi che seguiamo:
Non forzare migrazioni massive. La maggior parte delle aziende ha già passato anni a trasferirsi su sistemi come Salesforce e NetSuite. Obbligare le aziende a strappare e sostituire il proprio software solo per adottare l’IA rallenta la trasformazione e costringe i team a reimparare il software da cui dipendono. In Varick, consigliamo vivamente di costruire sopra i sistemi già in uso, sia tramite API che con agenti di uso del computer. Questo evita costose migrazioni di dati, mantiene i flussi di lavoro su cui l’azienda già opera e permette alla riprogettazione operativa di sopravvivere anche se il software sottostante cambia in futuro.
Conosci i dati e mantienili separati. Nella maggior parte dei flussi di lavoro, i dati che alimentano la trasformazione rientrano in quattro categorie: il sistema di registrazione, le regole aziendali, i dati grezzi in ingresso e il feedback o la memoria che l’agente accumula nel tempo. Mantenere questi strati separati è molto importante. Significa che una persona delle operations può aggiornare una regola senza chiamare un ingegnere, e rende il sistema più facile da mantenere e scalare dopo l’implementazione. Il tuo obiettivo è progettare una trasformazione che possa continuare a funzionare senza intoppi con un intervento minimo dopo l’implementazione.
Col tempo, l’organizzazione si rimodella attorno all’IA
Nelle prime settimane dopo l’implementazione, gli agenti funzionano in sandbox, poi in modalità shadow insieme agli umani, e solo successivamente in casi d’uso di produzione supervisionati. Con l’aumentare della fiducia, i flussi di lavoro non vengono solo automatizzati, ma spesso riprogettati e migliorati.
L’obiettivo è riprogettare le operazioni dove aiutano l’azienda a muoversi più velocemente e creare più valore.
Quando iniziamo con una nuova azienda, i primi flussi di lavoro che valutiamo sono tipicamente:
- Contabilità fornitori — Automazione delle fatture, codifica GL, abbinamento degli ordini di acquisto, ecc.
- Approvvigionamenti — Onboarding dei fornitori, scorecard dei fornitori, conformità contrattuale, ecc.
- Vendite — Instradamento del deal desk, arricchimento CRM, intelligence delle previsioni, calcolo delle commissioni, ecc.
- Operations — Rilevamento e instradamento delle eccezioni, ottimizzazione delle allocazioni, disposizione dei resi, ecc.
L’azienda si abitua a delegare il lavoro amministrativo all’IA e a possedere il lavoro reale, e i guadagni di efficienza iniziano a comparire sul conto economico nel giro di settimane.
Ecco come dovrebbe apparire il risultato della tua trasformazione, se fatta correttamente. Il processo richiede tempo perché è il fondamento per diventare un’azienda nativa dell’IA, ma quando ciò accade, il miglioramento finanziario si manifesta abbastanza rapidamente. Assicurati di costruire la tua strada flusso dopo flusso, funzione dopo funzione. Ci vorrà del tempo, ma le buone trasformazioni valgono l’investimento.
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