Inserito da Celonis
L’85% delle aziende vorrebbe diventare un’agenzia entro tre anni, ma il 76% ammette che le proprie attività non possono sostenere una simile iniziativa. secondo Rapporto sull’ottimizzazione dei processi Celonis 2026Secondo un sondaggio condotto su oltre 1.600 leader aziendali globali, le organizzazioni stanno perseguendo in modo aggressivo la trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale. Ma molti riconoscono che il lavoro di base per semplificare i flussi di lavoro, ridurre gli attriti dei processi e creare flessibilità operativa non è ancora stato completato. L’ambizione è chiara. Non ci sono infrastrutture su cui lavorare.
Per agire in modo autonomo ed efficace, gli agenti AI necessitano di processi ottimizzati e pronti per l’intelligenza artificiale e di dati di processo e contesto operativo che provengono solo dall’intelligence dei processi. Senza questo, stanno indovinando. L’82% dei decisori ritiene che l’intelligenza artificiale non riuscirà a garantire il ritorno sull’investimento (ROI) se non comprende come funziona il business.
"La portata delle opportunità è davvero notevole: l’89% dei leader vede l’intelligenza artificiale come la più grande opportunità competitiva." afferma Patrick Thompson, vicepresidente senior globale per la trasformazione dei clienti. "Questo non è un dato marginale. Ciò che è interessante è il cambiamento nel quadro. I leader sono fiduciosi che l’intelligenza artificiale trasformerà le operazioni. La domanda ora è come alimentare i propri obiettivi con i giusti fornitori di intelligenza artificiale."
Spiegare il divario tra ambizione e realtà
Attualmente l’85% dei team utilizza strumenti IA generici per le attività quotidiane, quindi “funzionerà?” La questione è stata in gran parte risolta. La vera domanda è diventata: “Perché non funziona nel modo in cui ne abbiamo bisogno?” E questo è un problema molto più difficile perché strutturale. Squadre isolate. Sistemi che non comunicano tra loro. IA che sembra impressionante nella demo ma vacilla quando viene inserita in un ambiente aziendale reale. Questo è il muro contro cui si scontrano le aziende.
Pertanto, nonostante questa grande ambizione, solo il 19% delle organizzazioni oggi utilizza sistemi multi-agente. Thompson dice che tutto si riduce alla questione della prontezza operativa.
"Nove leader su dieci stanno già utilizzando o esplorando sistemi multi-agente, quindi la volontà c’è sicuramente, ma l’ambizione senza l’infrastruttura non porterà molto lontano." spiega.
Fino ad ora, il processo è stato in gran parte un problema “abbastanza buono” perché processi dispersi e disconnessi possono ancora produrre risultati inefficienti e opachi. Finché l’attività cresceva, non c’era il desiderio ardente di sistemarli. L’intelligenza artificiale ha cambiato i calcoli. Se l’82% dei leader ritiene che l’intelligenza artificiale possa garantire un ritorno sull’investimento solo in un contesto aziendale appropriato, allora i processi non ottimali non rappresentano solo un inconveniente operativo, ma ostacolano attivamente una strategia di intelligenza artificiale. All’improvviso l’ottimizzazione dei processi non è diventata un progetto IT di base, ma un prerequisito per la concorrenza.
"È qui che la modernizzazione strutturale diventa fondamentale." dice. "Le organizzazioni che investono nella modernizzazione dei propri dati, sistemi e processi si trovano in una posizione molto più forte per abilitare l’intelligenza artificiale su larga scala."
Un altro ostacolo all’intelligenza artificiale: la mancanza di contesto aziendale
Fino a quando non comprenderà il contesto operativo del business, l’intelligenza artificiale non sarà in grado di fornire il massimo ritorno sull’investimento possibile. Ciò include il modo in cui vengono definiti e calcolati i KPI, le politiche e le procedure interne uniche, il modo in cui è strutturata l’organizzazione e dove risiede la vera autorità decisionale.
Questa conoscenza è spesso intrappolata in diversi dipartimenti che sviluppano nel tempo i propri linguaggi e sistemi. Naturalmente, non condividono una comprensione comune. Portare l’intelligenza artificiale in questo ambiente è come introdurre qualcuno a una conversazione che va avanti da anni senza alcun background.
L’intelligenza dei processi diventa il livello di connessione, un linguaggio operativo comune su cui si basano le decisioni dell’intelligenza artificiale su come funziona effettivamente l’azienda.
Perché l’adozione dell’intelligenza artificiale è anche un problema di gestione del cambiamento?
Il problema dell’adozione dell’intelligenza artificiale è meno un problema tecnologico e meno un problema di gestione del cambiamento e di modello operativo di quanto molti leader vogliano ammettere, perché i problemi tecnologici sembrano più facili da risolvere. I dati mostrano che solo il 6% dei leader considera la resistenza al cambiamento come un ostacolo. I principali inibitori sono le squadre isolate (54%) e la mancanza di coordinamento tra i reparti (44%). Il 93% dei leader operativi e di processo afferma chiaramente che l’ottimizzazione dei processi riguarda tanto le persone e la cultura quanto gli strumenti e la tecnologia.
"Quando le aziende si rivolgono a noi alla ricerca di una soluzione tecnologica, parte del nostro lavoro è aiutarle a capire che il modello operativo deve evolversi così come i team." dice Thompson. "Non puoi collegare l’intelligenza artificiale a un processo interrotto e aspettarti che funzioni. La vera modernizzazione aziendale significa reinventare il modo in cui team, sistemi e decisioni si connettono e l’intelligenza artificiale funziona solo quando tale modernizzazione avviene per la prima volta."
Rendere l’ottimizzazione dei processi un vantaggio strategico
Come rendere l’ottimizzazione dei processi un vantaggio strategico piuttosto che un semplice progetto operativo? Collegalo direttamente ai risultati che interessano ai manager. Quando i processi funzionano, vanno oltre i parametri IT e hanno un impatto diretto sulle preoccupazioni a livello di consiglio di amministrazione. Il 63% dei leader utilizza l’ottimizzazione dei processi per gestire in modo proattivo i rischi, mentre il 58% vede un processo decisionale più rapido.
Inoltre, l’attuale contesto economico e geopolitico rende l’agilità una capacità di sopravvivenza. Basta guardare al settore della supply chain, dove il 66% considera già l’ottimizzazione dei processi un’iniziativa fondamentale a livello aziendale.
"Questo è il cambiamento di mentalità che stiamo cercando di catalizzare nel resto dell’organizzazione." dice Thompson. "Non sono lavori di manutenzione. Questo è ciò che ti permette di muoverti velocemente quando il mondo cambia, e in questo momento il mondo è in costante movimento."
Colmare il divario di preparazione nell’intelligenza artificiale degli agenti aziendali
Per avere successo e persino trionfare, afferma Thompson, le organizzazioni devono essere pronte a colmare il divario di preparazione ed essere oneste riguardo al punto di partenza.
"Il rischio più grande che vedo è che le aziende continuano a sovrapporre l’intelligenza artificiale a processi frammentati e opachi e poi si chiedono perché non ottengono risultati." dice. "Il passaggio da strumenti statici e tradizionali a una vera e propria process intelligence in cui puoi vedere dal vivo come vengono effettivamente eseguite le tue operazioni è il cambiamento fondamentale che rende praticabile l’intelligenza artificiale delle agenzie."
Senza questo, gli agenti vengono distribuiti nei posti sbagliati, non riescono a integrarsi con i sistemi esistenti e le organizzazioni si trovano ad affrontare progetti pilota costosi che non riescono a scalare. L’invito all’azione è chiaro: smettere di iniziare con gli strumenti e iniziare con la visibilità operativa.
"I leader che vinceranno nell’era dello spionaggio non dovranno necessariamente essere quelli dotati dell’intelligenza artificiale più avanzata." dice. "Sono loro che si impegnano molto per creare un quadro comune e accurato delle loro operazioni. L’intelligenza dei processi è il punto di partenza. Questo è ciò che rende praticamente possibile la modernizzazione aziendale creando la chiarezza operativa di cui l’intelligenza artificiale ha bisogno per fornire un reale ritorno sull’investimento. Padroneggia i tuoi processi, fornisci all’IA il contesto di cui ha bisogno e poi puoi distribuirla dove può effettivamente fornire risultati."
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