Oltre a costituire un valido strumento per il controllo dei workflow e l'ottimizzazione dei processi, il Process Mining rappresenta un approccio davvero efficace per le aziende che vogliono accelerare lungo il percorso della trasformazione digitale. Un percorso tortuoso, non lineare, spesso a salti, anche molto rischiosi. Imbeccare la giusta direzione, spiccare il balzo con sufficiente sicurezza di non riportare danni quando si tocca il suolo, senza mai rallentare e soprattutto mantenendo costanti i risultati di business non è cosa da poco.

 

Comprendere l'impatto della RPA nel percorso di digital transformation

Del resto qualsiasi programma di digital transformation presuppone il concetto di “fail fast”, ovvero la capacità di comprendere in tempi rapidi se una scelta o un progetto si riveleranno un successo o meno, con la facoltà di intervenire in corsa per apportare le dovute modifiche o addirittura di interrompere il prima possibile un'implementazione che, secondo le previsioni, risulterà inefficace o persino dannosa. Si rende per questo necessario uno strato analitico che permetta ai decisori di business e a chi architetta i processi di comprendere in tempi ragionevoli quali effetti sortiranno sull'organizzazione le linee, le funzioni e i ruoli che caratterizzeranno la nuova operatività.

Il Process Mining in questo senso può funzionare come cartina al tornasole per la validazione dei processi introdotti a sostegno delle nuove attività, così come per la selezione dei sottoprocessi che possono essere automatizzati. Si identifica così il modo in cui si possono snellire le fasi che consentono a un input di diventare un output, al fine di devolvere tempo ed energie dei collaboratori su task a maggiore valore aggiunto.

Parte integrante della digital transformation è infatti la Robotic Process Automation (RPA), ovvero l'applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e di algoritmi di machine learning alla gestione di compiti semplici e ripetitivi normalmente assolti da operatori umani. La valutazione di ciascun task deve però essere condotta con la massima accuratezza, ricostruendo attraverso modelli analitici – meglio ancora se predittivi – non soltanto quali sono, nel dettaglio, le operazioni candidate all'automazione, ma anche e soprattutto l'impatto che l'automazione avrà sui processi coinvolti e sui risultati di business in generale. Una verifica che includa dunque gli effetti immediati lungo la filiera coinvolta dal processo di trasformazione e le conseguenze che genererà la riallocazione delle risorse umane all'interno dell'ecosistema aziendale.

 

Digital twin e simulazioni su ogni intervento: il Process Mining al servizio del fail fast

Una piattaforma di Process Mining è in grado di fare tutto ciò, estrapolando dai dati già presenti nei sistemi aziendali le informazioni necessarie a costruire modelli predittivi estremamente accurati. Negli ultimi anni, la progressiva digitalizzazione dei processi basata su dematerializzazione e introduzione di soluzioni informatiche per la gestione documentale ha infatti portato qualsiasi impresa – anche quelle di dimensioni minori – a generare volumi di dati sufficienti a descriverne nei minimi dettagli l'intero funzionamento della macchina operativa. Tutto sta a raccoglierli, contestualizzarli, elaborarli e trasformarli in insight utili a costruire un digital twin dell'organizzazione, un'astrazione digitale dell'azienda che funga da laboratorio virtuale per lo studio degli interventi che possono essere apportati ai processi, specialmente in chiave RPA. Con gli strumenti di Process Mining, di fatto, diventa possibile estrapolare questi input e utilizzarli per simulare, caso per caso e applicazione per applicazione, l'impatto che la trasformazione digitale e l'automazione avranno sull'efficienza operativa. Opportunità, margini di miglioramento, ma anche rallentamenti e potenziali colli di bottiglia vengono evidenziati, di volta in volta e in tempo reale, nel momento in cui si applicano le modifiche ai modelli digitali dei processi.

Naturalmente, effettuando le simulazioni in fieri, durante cioè il roll out di progetti pilota e in presenza di dati freschi, le proiezioni diventano ancora più verosimili e particolareggiate, consentendo alle imprese di adottare quell'approccio fail fast imprescindibile per affrontare in modo corretto il percorso della digital transformation.

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