Automazione del flusso di lavoro basata sull'IA: come aumentare l'efficienza operativa con flussi di lavoro intelligenti

L'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA utilizza l'intelligenza artificiale per gestire processi complessi e dinamici che vanno oltre le capacità dell'automazione basata su regole. Invece di affidarsi alle rigide regole if-then, l'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati, riconoscere i modelli e migliorare continuamente nel tempo. 

Questo consente ai sistemi di prendere decisioni intelligenti sulla base di modelli nei dati e ottenere al contempo più flessibilità, precisione e scalabilità nelle operazioni. Le implementazioni più sofisticate, note come flussi di lavoro basati sugli agenti di IA, possono operare con un intervento umano minimo mentre prendono decisioni complesse su più sistemi.

Qual è la differenza fra l'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA e le altre automazioni?

La principale differenza tra l'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA e le automazioni tradizionali è la capacità dell'IA di elaborare dati non strutturati, comprendere il contesto e imparare dai risultati. Questo significa che l'IA è in grado di gestire task con diverse sfumature, come interpretare il sentiment dei clienti, classificare i ticket di supporto in base all'urgenza o indirizzare i ticket al membro del team più qualificato.

Tutto questo è diverso da ciò che fanno le semplici automazioni basate su regole.

Le organizzazioni adottano l'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA perché affronta sfide fondamentali che i processi manuali non possono risolvere su larga scala. La tecnologia offre miglioramenti misurabili in termini di produttività, precisione e velocità decisionale, creando vantaggi competitivi che crescono nel tempo.

Considera un team di sviluppo software che gestisce centinaia di segnalazioni di bug ogni settimana. La valutazione manuale potrebbe richiedere ore e portare a un'assegnazione delle priorità incoerente. 

L'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA può analizzare all'istante ogni report, classificare i ticket in base alla gravità, assegnarli ai membri del team appropriati in base alle competenze e prevedere anche i tempi di risoluzione in base ai ticket passati.

L'automazione del flusso di lavoro basata sull'IA elimina i task manuali che richiedono tempo e riducono la produttività del team. Invece di dedicare ore all'inserimento dei dati, all'instradamento dei ticket o alla pianificazione, i dipendenti possono concentrarsi su lavori di maggior valore che richiedono la creatività umana e il pensiero strategico.

La tecnologia eccelle nella gestione di task ripetitivi che seguono gli schemi, ma richiedono un certo livello di processo decisionale. Ad esempio, l'IA può classificare automaticamente le richieste dei clienti in arrivo, estrarre informazioni chiave dai documenti o pianificare riunioni in base alla disponibilità e alle preferenze dei partecipanti. 

Questi miglioramenti liberano molto tempo che i team possono reindirizzare verso iniziative di innovazione e crescita.

Riduce gli errori e aumenta la velocità operativa per risultati più rapidi 

L'errore umano è inevitabile nei processi manuali. L'automazione del flusso di lavoro basato sull'IA riduce questi errori attraverso l'applicazione di una logica coerente e sfruttando il riconoscimento dei modelli per prendere decisioni accurate ogni volta. 

La tecnologia non si stanca, non si distrae o non viene sopraffatta da carichi di lavoro elevati. Altrettanto importanti sono i miglioramenti in termini di velocità. 

L'IA può elaborare informazioni ed eseguire task in pochi secondi invece che minuti o ore. Questa accelerazione crea un effetto a catena in tutta l'organizzazione. Un'esecuzione più rapida dei task, infatti, migliora la velocità operativa complessiva, consentendo una consegna più rapida del progetto e tempi di risposta più brevi per i clienti.

Migliora il processo decisionale con l'analisi dei dati in tempo reale

La capacità dell'IA di analizzare in maniera immediata set di dati di grandi dimensioni aiuta le organizzazioni a prendere decisioni migliori e più rapide. I team possono accedere a informazioni in tempo reale che consentono un'azione immediata. 

L'IA è in grado di identificare tendenze, anomalie e opportunità che potrebbero sfuggire all'attenzione umana, in particolare quando si tratta di dati complessi o ad alto volume.

L'automazione dei flussi di lavoro IA offre valore praticamente in ogni reparto e settore. La tecnologia si adatta a diversi contesti e allo stesso tempo offre vantaggi costanti: riduzione del lavoro manuale, maggiore precisione ed esecuzione più rapida. Queste applicazioni reali dimostrano come le organizzazioni possono utilizzare l'IA per risolvere specifiche sfide del flusso di lavoro.

Flussi di lavoro IA per l'assistenza clienti

La moderna assistenza clienti si affida in gran parte a chatbot IA, routing automatico e analisi del sentiment per gestire l'aumento dei volumi di ticket e garantire una qualità del servizio inalterata. I chatbot intelligenti gestiscono immediatamente le richieste di routine, mentre il routing basato sull'IA garantisce che problemi complessi vengano indirizzati subito agli specialisti giusti. L'analisi del sentiment aiuta a dare priorità ai casi urgenti e a identificare i clienti a rischio di abbandono.

La valutazione automatica dei ticket di Jira Service Management è solo un esempio di come l'IA migliora i flussi di lavoro di supporto. Il sistema è in grado di analizzare automaticamente i ticket in arrivo, classificarli in base a urgenza e tipo, assegnarli al team appropriato a seconda del contenuto e delle competenze e persino elaborare una stima dei tempi di risoluzione basandosi su casi storici simili. Questo approccio riduce drasticamente i tempi di risposta garantendo al contempo una qualità del servizio costante in tutte le interazioni con i clienti.

Flussi di lavoro IA per team di marketing e creativi

I team di marketing utilizzano l'IA per personalizzare le esperienze dei clienti su larga scala. I principali algoritmi di assegnazione dei voti analizzano il comportamento dei potenziali clienti per identificare le opportunità più promettenti, mentre la distribuzione automatica dei contenuti garantisce che i clienti ricevano i prodotti e i messaggi giusti nel momento più indicato.

I flussi di lavoro di marketing basati sull'IA possono regolare automaticamente la spesa pubblicitaria in base alle metriche delle prestazioni, segmentare il pubblico in base a modelli comportamentali e attivare sequenze e-mail personalizzate in base alle azioni dei clienti. Queste funzionalità consentono ai team di marketing di operare in modo più efficiente e al contempo fornire risultati migliori.

Flussi di lavoro IA per le Risorse umane

I flussi di lavoro delle Risorse umane traggono notevoli vantaggi dall'automazione basata sull'IA, in particolare in aree come il reclutamento e l'onboarding dei dipendenti. L'IA può scremare i curricula in base ai requisiti di lavoro, pianificare i colloqui in base alla disponibilità e persino condurre le valutazioni iniziali dei candidati tramite interazioni con i chatbot.

Grazie all'IA, che gestisce l'elaborazione dei documenti, il provisioning degli accessi e il coordinamento dei programmi di formazione, i flussi di lavoro di onboarding dei dipendenti diventano più fluidi. Questa automazione garantisce esperienze coerenti per i nuovi assunti e al contempo riduce gli oneri amministrativi per i team delle Risorse umane.

Flussi di lavoro IA per i team IT e operativi

I team IT utilizzano l'automazione dei flussi di lavoro IA per monitorare il sistema in modo proattivo, rispondere automaticamente agli imprevisti e semplificare i processi di distribuzione. L'IA è in grado di rilevare anomalie nelle prestazioni del sistema, creare automaticamente ticket per potenziali problemi e persino eseguire script per correggere problemi comuni senza l'intervento umano.

I flussi di lavoro di distribuzione traggono vantaggio dalla capacità dell'IA di analizzare le modifiche al codice, prevedere potenziali conflitti e ottimizzare i programmi di rilascio in base al carico del sistema e alla disponibilità del team. Questa intelligenza previene possibili tempi di inattività accelerando al contempo i cicli di distribuzione del software.

Flussi di lavoro IA per i team finanziari e di contabilità

I flussi di lavoro per le finanze introducono miglioramenti significativi grazie all'automazione IA dell'elaborazione delle fatture, della categorizzazione delle spese e del rilevamento delle frodi. L'IA può estrarre dati dalle fatture, confrontarli con gli ordini di acquisto e indirizzare le approvazioni ai manager appropriati in base alle policy aziendali.

L'IA può migliorare anche le previsioni di budget, perché analizza i modelli di spesa, le tendenze del mercato e i dati storici per prevedere le esigenze finanziarie future. Queste informazioni automatizzate aiutano i team finanziari a prendere decisioni più informate e riducono i tempi legati alle analisi manuali.

Per implementare con successo il software di automazione del flusso di lavoro basato sull'IA, devi bilanciare l'ambizione con la praticità. Le organizzazioni che iniziano in piccolo, scelgono gli strumenti giusti e misurano attentamente i risultati tendono a ottenere risultati migliori rispetto a quelle che seguono immediatamente la strada delle trasformazioni su larga scala.

Fase 1. Identifica i task ripetitivi e basati su regole adatti all'automazione

Valuta quali task del flusso di lavoro richiedono molto tempo, ma seguono schemi prevedibili. Questi task spesso includono:

• Inserimento di dati

• Instradamento dei ticket

• Aggiornamenti di stato

• Elaborazione dei documenti

Questi processi ad alto volume e dispendiosi in termini di tempo sono punti di partenza ideali perché offrono chiare opportunità di automazione con un basso rischio di implementazione. Concentrati prima su flussi di lavoro prevedibili per costruire la fiducia organizzativa prima di affrontare casi d'uso più complessi.

Per implementare l'IA in modo efficace nei flussi di lavoro, dai la priorità alle funzionalità IA che riducono direttamente lo sforzo manuale e migliorano la pianificazione. Ad esempio, la Creazione del lavoro con l'IA di Jira genera automaticamente task da pagine Confluence, thread di chat e e-mail, riducendo le voci ripetute.

La Ripartizione del lavoro con l'IA scompone grandi progetti in task utilizzabili nelle visualizzazioni elenco e timeline, aiutando a pianificare risultati finali, milestone e capacità. Rovo Chat fornisce un'interfaccia conversazionale per scrivere, rivedere o creare ticket.

Aiuta a configurare le transizioni del flusso di lavoro utilizzando il linguaggio naturale, in modo che i flussi di lavoro siano più veloci, efficaci e allineati.

Anche gli strumenti di IA più avanzati non saranno efficaci se il tuo team non ti segue. Un'adozione di successo inizia dimostrando ai membri del team come funziona l'IA, quali problemi risolve e come può semplificare il lavoro. 

Coinvolgi fin dall'inizio i membri del team e i responsabili di reparto per garantire che le soluzioni di IA rispondano alle reali esigenze aziendali. Il coinvolgimento già nelle prime fasi aiuta a identificare le criticità del flusso di lavoro, riduce la resistenza al cambiamento e crea promotori in grado di supportare un'adozione più ampia in tutta l'organizzazione.

Anche la comunicazione aperta è un elemento chiave. Invita i membri del team a porre domande, ascolta le loro preoccupazioni e affronta eventuali paure che potrebbero avere. Festeggia le prime vittorie e condividi storie di successo per costruire fiducia. 

Più il tuo team comprende e si fida dell'IA, più lavorerà in modo efficace per migliorare i flussi di lavoro e incrementare la produttività.

Stabilisci KPI chiari sin dall'inizio, concentrandoti su risultati misurabili come tempo risparmiato, tassi di completamento dei task, riduzione degli errori e punteggi di soddisfazione degli utenti. Il monitoraggio regolare rivela opportunità di miglioramento e aiuta a capire quando i modelli devono essere formati nuovamente o adattati in base alle mutevoli esigenze aziendali. 

Implementa controlli regolari e cicli di feedback che consentano al tuo sistema IA di imparare dagli errori e diventare sempre più preciso nel tempo.

Sebbene l'IA offra vantaggi significativi, le organizzazioni devono affrontare preoccupazioni legittime per quanto riguarda la sicurezza dei dati, i pregiudizi sugli algoritmi e l'adozione da parte degli utenti. Per un'implementazione di successo, occorre riconoscere queste sfide in anticipo e adottare protezioni per mitigare i rischi e allo stesso tempo preservare i vantaggi dell'automazione.

La privacy e la sicurezza dei dati richiedono particolare attenzione, soprattutto quando l'IA elabora informazioni sensibili. Adotta rigidi controlli di accesso, crittografia e audit trail per proteggere i dati riservati abilitando al contempo la funzionalità dell'IA. Prendi in considerazione la possibilità di mantenere la supervisione umana in caso di decisioni che hanno un impatto significativo su clienti o dipendenti.

I flussi di lavoro in Jira possono utilizzare l'IA per trasformare il modo in cui i team gestiscono i progetti e monitorano il lavoro durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo. Le funzionalità di automazione intelligenti aiutano i team a valutare automaticamente i ticket in base al contenuto e al contesto.

In questo modo, puoi semplificare il backlog grooming identificando user story simili e generando report approfonditi che mettono in evidenza i modelli nelle prestazioni dei team. I team possono utilizzare modelli di flusso di lavoro predefiniti per iniziare rapidamente e personalizzare le regole di automazione in base alle loro esigenze specifiche.

Il tutto è reso ancora più efficace da Rovo, la piattaforma IA di Atlassian, che riunisce un sistema di ricerca basato sull'IA in grado di trovare immediatamente informazioni pertinenti in tutti gli strumenti Atlassian.

Questa interfaccia di chat intelligente è in grado di rispondere a domande su progetti e processi, mentre gli agenti Rovo autonomi possono eseguire flussi di lavoro complessi per tuo conto. I team possono ottenere funzionalità IA di classe enterprise senza strumenti aggiuntivi o ulteriori complessità.