Per anni abbiamo sentito ripetere da analisti e vendor che i dati sono il “nuovo petrolio” e oggi, anche se la metafora è ormai consumata, questo è ancor più vero grazie ai molti strumenti di intelligenza artificiale (generativa e “tradizionale”) disponibili sul mercato. Strumenti apparentemente facili da adottare, almeno se non si pretendono grandi personalizzazioni e si opta per funzionalità già integrate in soluzioni Erp, Crm, software di analytics, controllo della produzione, gestione delle risorse umane e chi più ne ha più ne metta. Più difficile è, tuttavia, adottare l’intelligenza artificiale su larga scala all’interno di un’azienda o “scalare” come si suol dire.

Se i dati sono il nuovo petrolio, qual è il “motore” che li fa circolare, li trasforma in energia e in movimento? Sono i processi. Internamente alle aziende, nella supply chain, nel mondo esterno, i processi sono ovunque: scambi di comunicazione, iter di approvazione, merci in transito, procedure amministrative, di pagamento e fatturazione, decisioni riguardanti gli acquisti, gli inventari, la produzione, il marketing, le vendite, le risorse umane, il servizio clienti, l’IT, la cybersicurezza. Secondo la definizione di Tom Davenport, ricercatore e autore esperto di analytics e AI, i processi sono “le strutture con cui un’organizzazione fa ciò che è necessario per creare valore per i propri clienti”.

Ma i processi, e non solo i prodotti che ne derivano, sono essi stessi potenzialmente un valore. Basata su tecnologie di digital twin, integrazione dati, gestione e automazione dei workflow, la Process Intelligence permette alle aziende di avere una visibilità estesa su ciò che accade al proprio interno e soprattutto su come accade, con quali tempistiche, passaggi, eventuali colli di bottiglia o errori. Uno dei suoi componenti è il process mining, ovvero l’analisi dei processi di un’azienda (o di più aziende legate tra loro) basata sui log degli eventi. Importante è anche il process modeling, cioè la rappresentazione simbolica, in forma grafica, dei flussi e delle interazioni rilevanti di un’azienda.

Se ne è parlato recentemente a Monaco, dove è andata in scena l’ultima edizione di “Celosphere”, evento organizzato dalla multinazionale tedesco-statunitense Celonis. Ospite sul palco, Mamta Lamba, senior vice president of Global Transformation and Process Excellence  di PepsiCo, ha raccontato il percorso di modernizzazione del colosso del beverage, che sta investendo nella standardizzazione dei processi per ottenere efficienza e ridurre il time-to-market. “Non potremmo utilizzare l’intelligenza artificiale su larga scala senza prima aver standardizzato i processi”, ha spiegato Lamba. “Solo con la standardizzazione possiamo avere un miglioramento continuo, iterativo dei processi”.

Oltre a consentire di correggere e ottimizzare i processi che non funzionano al meglio, la Process Intelligence può diventare una fonte di conoscenza per le applicazioni di intelligenza artificiale. “Comprendere le complessità dei processi e le loro interdipendenze è fondamentale per raggiungere una trasformazione digitale efficace guidata dall’AI”, ha detto Maureen Fleming, vicepresidente del programma per l’Intelligent Process Automation di Idc. “Senza dati di processo e un contesto aziendale, le organizzazioni faticano a implementare soluzioni AI che offrano un ritorno sugli investimenti significativo e miglioramenti operativi”.

Poiché la Process Intelligence è un concetto che racchiude un insieme di tecnologie, delineare le dimensioni del fenomeno non è facile, ma ci sono chiari indicatori di crescita.

Secondo le stime di MarketsandMarkets, il giro d’affari mondiale della Intelligent Process Automation ha superato nel 2022 la soglia dei 13,6 miliardi di dollari e si appresta a raggiungere un valore di oltre 25,9 miliardi nel 2027. La vendita di software di process mining, invece, secondo Fortune Business Insight smuoveva nel 2022 soltanto 1,13 miliardi di dollari, saliti poi modestamente a 1,66 miliardi nel 2023, ma con una previsione di crescita importante nei prossimi anni: il giro d’affari arriverà a 27,27 miliardi nel 2030. A detta di Gartner, otto aziende su dieci adotteranno soluzioni di process mining in almeno il 10% delle proprie attività, spinte soprattutto da obiettivi di efficienza e taglio dei costi.