QUANDO UN ROBOT NON BASTA: che cosa vuol dire trasformare le Operations

QUANDO UN ROBOT NON BASTA: cosa vuol dire, davvero,trasformare le Operations

Per anni trasformare un processo ha voluto dire una cosa sola: automatizzare!

Un passaggio alla volta, un task dopo l'altro, per ridurre tempi ed errori e consentire alle risorse interne di alleggerirsi da attività ripetitive e dedicarsi a compiti di maggior valore.

L'arrivo dell'Intelligenza Artificiale, all'inizio, sembrava poterne essere l'ultimo capitolo del percorso avviato con la robotica e con le tante automazioni costruite negli anni.

Le esperienze delle banche, però, stanno mettendo in luce un particolare importante. Nei processi operativi complessi, nessuna tecnologia (AI compresa) produce valore da sola: lo produce solo quando entra in una catena di processo governata, in cui sistemi e persone lavorano insieme in modo coordinato, sinergico, orchestrato.

Quest'anno l'Osservatorio Operations in Banca ha selezionato tre processi emblematici nel percorso di trasformazione operativa (Mutui, Pignoramenti e KYC/AML) e ha intervistato nove banche "Champion" che si sono distinte per aver realizzato alcune tra le esperienze di maggior successo nell'industrializzazione dei processi, anche attraverso l'AI. Sono emersi alcuni imperativi comuni: 

• Orchestra prima di automatizzare: prima di inserire l'AI o qualsiasi tecnologia innovativa nel processo, è importante dotarsi di un'infrastruttura gestionale che consenta di «vedere» il flusso operativo delle attività e governare stati, code ed eccezioni.
• Dai all’AI il documento, non la decisione: ogni valutazione che porti con sé rischio o discrezionalità resta sempre in capo all'operatore specialista, che interviene sempre sui casi dubbi o situazioni particolarmente delicate (logica human-by-exception).
• Fa in modo ogni output intermedio inizializzi la fase successiva del processo: ogni volta che uno strumento tecnologico produce un risultato (un dato estratto, un documento classificato, etc.) è importante attivare regole e meccanismi che traducono quell'output nel passo successivo del processo (far avanzare la pratica, aprire un alert, produrre un'escalation, etc.).
• Rendi le eccezioni un oggetto di governo: la scala dipende da quanto bene si assorbe la«coda lunga» dei casi rari e irregolari, non solo dalla gestione dei casistandard.
• Progetta il Run dal primo giorno: dopo il go-live, ogni soluzione va presidiata nel tempo con logiche di ownership, KPI monitorati, tuning continuo e regole di fallback, 
• Tratta l’adozione come parte del progetto: la tecnologia «entra davvero» solo se si integra nelle abitudini di chi lavora: servono formazione, comunicazione dei limiti oltre che dei benefici.

In sostanza, il punto non è quanta tecnologia si introduce, ma come la si compone. È qui che la trasformazione delle Operations cambia natura: dall'automazione del singolo task alla progettazione di un processo ibrido, in cui tool tecnologici, modelli di AI e competenze umane si distribuiscono lungo l'intero ciclo di vita della pratica.

In questo quadro, il tema della misurazione resta centrale, ma evolve: non conta solo la produttività di ogni task, ma il risultato del processo end-to-end. Non solo l'efficienza, ma anche le misure di valore equalità verso il cliente.