Mentre le imprese sono ancora concentrate sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nei processi operativi, si profila all’orizzonte un nuovo utilizzo di queste tecnologie: quello di advisor organizzativo.
Nell’articolo di seguito, Romeo Scaccabarozzi, Amministratore Delegato di Axiante, analizza questa potenziale evoluzione esplorando le aree di applicazione più promettenti, i requisiti tecnologici e il ruolo delle competenze umane.
Buona lettura!
AI, da strumento tecnologico ad advisor organizzativo
Le imprese sono ancora concentrate sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali, tuttavia si profila all’orizzonte un utilizzo più sofisticato di queste tecnologie: quello di analista organizzativo in grado di leggere in profondità l’operatività quotidiana e proporre modifiche strutturali basate sui dati reali, non sui processi formali.
Divario fra processi ufficiali e reali
Il punto di partenza di questa evoluzione è una realtà che molti CIO conoscono bene quando devono affrontare la Digital Transformation: questi progetti vengono pianificati sui processi aziendali ufficiali, ma lo svolgimento effettivo delle attività all’interno dell’organizzazione segue spesso percorsi diversi, dettati da necessità pratiche, urgenze operative o semplicemente abitudini consolidate.
L’intelligenza artificiale, attraverso l’analisi di pattern comportamentali e flussi di lavoro reali, può mappare queste discrepanze, assumendo così un ruolo diagnostico e consulenziale: analizzando volumi massivi di dati operativi può infatti rilevare divari tra procedure formali e pratiche effettive, trasformandosi non solo in uno specchio fedele dei flussi operativi ma soprattutto in un consulente organizzativo.
Tre direzioni di sviluppo
Va premesso che siamo di fronte a un utilizzo dell’intelligenza artificiale ai primi passi in cui si stanno esplorando principalmente tre modalità applicative. La prima riguarda la rilevazione dei gap organizzativi: l’Intelligenza Artificiale mappa i flussi di lavoro effettivi analizzando email, sistemi gestionali e interazioni digitali, evidenziando dove le procedure ufficiali divergono dalla realtà e facendo emergere esigenze, anche critiche, dei dipendenti ancora non formalizzate.
La seconda direzione è il raggruppamento intelligente delle attività: le tecnologie AI identificano correlazioni nascoste tra task apparentemente disconnessi, suggerendo coordinamenti basati su competenze condivise, successione temporale o complementarità di risorse per creare sinergie operative.
Infine, la scoperta di competenze latenti: attraverso l’analisi per esempio di chi risolve realmente i problemi e chi viene consultato, l’Intelligenza Artificiale può far emergere skill non formalizzate o indicare quelle necessarie per migliorare le performance aziendali.
L’infrastruttura tecnologica necessaria
Dal punto di vista tecnologico, questo scenario richiede un ecosistema sofisticato basato su tre pilastri, a partire dal Process Mining: attraverso algoritmi di machine learning e l’Intelligenza Artificiale, questa tecnologia analizza i log degli eventi digitali generati dai sistemi aziendali (ERP, CRM, database) per ricostruire automaticamente i processi reali, misurando performance, verificando la conformità rispetto ai modelli teorici e identificando deviazioni, inefficienze e colli di bottiglia che sarebbero impossibili da rilevare manualmente.
L’Organizational Network Analysis (ONA) costituisce il secondo pilastro, utilizzando algoritmi di AI per analizzare metadati di comunicazione (email, messaggistica, calendari) e mappare le reti di relazioni che si formano spontaneamente nell’organizzazione, identifica ruoli informali, esperti nascosti, ponti comunicativi tra team e competenze non documentate nelle job description ufficiali.
Il Natural Language Processing (NLP) funge invece da tecnologia abilitante trasversale: comprendendo e interpretando il linguaggio umano, estrae informazioni da testi non strutturati, classifica automaticamente comunicazioni e documenti, analizza sentiment e tono emotivo, identifica topic ricorrenti e rileva expertise dalle discussioni tecniche, utilizzando modelli avanzati per una comprensione sofisticata.
Tutto questo richiede ovviamente architetture data-driven capaci di integrare e processare in tempo reale volumi molto elevati di dati eterogenei e provenienti da fonti diverse, mantenendo standard rigorosi di sicurezza e privacy conformi al GDPR, cruciali per proteggere sia i dati strategici dell’organizzazione che le informazioni sensibili dei dipendenti, garantendo anonimato, controlli di accesso granulari e audit trail completi.
In questo ambito quindi l’Intelligenza Artificiale non si limita all’analisi storica ma abilita capacità predittive e prescrittive, prevedendo problemi futuri nei processi, suggerendo ottimizzazioni basate su evidenze, simulando scenari alternativi e apprendendo continuamente dai nuovi dati per trasformare le informazioni operative in intelligenza strategica azionabile.
Il fattore umano resta centrale
La preoccupazione che l’Intelligenza Artificiale possa “prendere il controllo” dei processi decisionali è legittima ma va evidenziato che l’obiettivo di questo impiego dell’AI non è delegare il giudizio e la decisione, bensì costruire un modello di collaborazione uomo–macchina nella direzione di potenziare la capacità analitica e decisionale delle persone, non di sostituirla.
In questo contesto, la supervisione umana diventa una componente imprescindibile: comitati interdisciplinari composti dai manager, professionisti IT e dal tema HR dovranno valutare sistematicamente gli insight generati dall’AI per distinguere le segnalazioni strategiche da quelle marginali o persino legate a dati parziali.
L’obiettivo non sarà tanto “seguire” i suggerimenti dell’Intelligenza Artificiale, quanto sfruttarne le potenzialità come catalizzatore di una più profonda consapevolezza organizzativa, capace di far emergere conoscenza tacita, migliorare la collaborazione e orientare il cambiamento su basi oggettive.
di Romeo Scaccabarozzi, Amministratore Delegato di Axiante
