Molti processi aziendali comportano un livello di complessità che non può essere gestito completamente con i soli flussi di lavoro tradizionali basati su regole. L’automazione dei flussi di lavoro con IA aiuta le organizzazioni a semplificare questi processi, supportando al contempo il processo decisionale umano su larga scala.
Abbiamo parlato con esperti per creare una guida destinata a chiunque stia valutando piattaforme di automazione dei flussi di lavoro con IA o stia cercando di implementare un generatore di flussi di lavoro con IA in un’organizzazione. Esaminiamo le tecnologie alla base, i casi d’uso e le pratiche di governance di cui avrai bisogno per implementare con successo l’automazione dei flussi di lavoro con IA.
Punti chiave
- Molte organizzazioni investono più nelle funzionalità di IA che nella qualità dei dati su cui si basano quei sistemi di IA. Tuttavia, il successo di qualsiasi automazione dei flussi di lavoro con IA dipende in larga misura dalla preparazione dei dati. Qualsiasi iniziativa di IA richiede dati aggiornati e ricchi di contesto.
- I flussi di lavoro con IA dovrebbero ridurre al minimo l’impegno manuale presentando risultati utili entro una o due interazioni. Anziché aggiungere altre funzionalità o capacità, dai priorità alla riduzione del time-to-first-value per i dipendenti. Più rapidamente gli utenti sperimentano il valore dell’automazione basata sull’IA, più è probabile che la utilizzino nel tempo.
- L’IA agentica è più efficace quando integra, anziché sostituire, l’automazione esistente. Un approccio per fasi offre un percorso più scalabile per l’adozione aziendale.
- L’automazione dei flussi di lavoro basata sull’IA introduce una nuova sfida in termini di governance; a differenza dell’automazione tradizionale, che spesso non riesce e genera un errore visibile, l’IA può produrre output plausibili ma non corretti senza segnalare alcun problema. Di conseguenza, le organizzazioni devono destinare risorse umane alla convalida degli output.
Cos’è l’automazione dei flussi di lavoro con IA?
L’automazione dei flussi di lavoro con IA consiste nell’uso dell’intelligenza artificiale (IA) per automatizzare i processi aziendali. A differenza dell’automazione tradizionale, che segue regole fisse, l’automazione dei flussi di lavoro con IA prevede flussi di lavoro in grado di interpretare i dati, usare il contesto per prendere decisioni e adattare le proprie azioni. I membri del team restano coinvolti ogni volta che sono necessari revisioni, approvazioni o giudizio umano.
In che modo l’automazione dei flussi di lavoro con IA differisce dall’automazione tradizionale
La differenza principale tra l’automazione tradizionale e l’automazione dei flussi di lavoro con IA è che l’automazione tradizionale segue istruzioni, mentre l’automazione dei flussi di lavoro con IA interpreta contesto e informazioni.
L’automazione tradizionale dei flussi di lavoro si basa su regole predefinite per spostare il lavoro da una fase alla successiva. Ad esempio, una nota spese potrebbe essere inviata automaticamente a un manager una volta che l’importo totale delle spese supera un livello stabilito.
L’automazione dei flussi di lavoro con IA, invece, aggiunge la capacità di interpretare il contesto e supportare le decisioni quando un processo non può essere ridotto a una semplice logica “se-allora”. Può anche lavorare con informazioni non strutturate, come contratti, immagini, note di riunione ed e-mail. Ad esempio, un’automazione potrebbe analizzare il contenuto di un’e-mail in arrivo da un cliente, determinare l’urgenza e l’intento della richiesta, indirizzarla al team giusto e preparare una bozza di risposta suggerita.
Ecco una panoramica delle differenze tra l’automazione tradizionale e l’automazione dei flussi di lavoro con IA.
Automazione tradizionale dei flussi di lavoro… | Automazione dei flussi di lavoro con IA… |
Segue regole e condizioni predefinite | Usa modelli per interpretare il contesto e selezionare azioni |
Funziona meglio con input prevedibili e strutturati | Può elaborare testo, documenti, immagini e altri input non strutturati |
Richiede aggiornamenti manuali delle regole | Può usare schemi, feedback o output aggiornati dei modelli per migliorare le decisioni |
Invia i casi imprevisti a una persona o a una coda di errori | Può classificare alcune eccezioni e indirizzarle in modo appropriato |
Produce risultati in larga misura deterministici (ovvero lo stesso input genera sempre esattamente lo stesso output) | Può produrre risultati probabilistici (ovvero risultati basati sulla probabilità anziché su regole fisse) |
Questi due approcci non si escludono a vicenda. La maggior parte dei team li usa insieme. Scopri in questa guida il modo migliore per affrontare l’automazione dei flussi di lavoro.
Tecnologie fondamentali alla base dei flussi di lavoro con IA
I flussi di lavoro con IA sono costituiti da diversi tipi di tecnologia che aiutano il software a comprendere le informazioni, prendere decisioni ed eseguire azioni.
Ecco le tecnologie fondamentali alla base dei flussi di lavoro con IA:
- Machine learning e modelli predittivi: questi sistemi individuano schemi nei dati e li usano per fare previsioni. Ad esempio, possono segnalare progetti a rischio di ritardo o identificare richieste dei clienti che potrebbero essere urgenti.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): l’NLP aiuta il software a comprendere il linguaggio umano e a lavorare con esso. Può identificare l’argomento di un’e-mail, estrarre dettagli chiave da un documento, tradurre testo o rilevare se un messaggio è positivo o negativo.
- Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): gli LLM possono comprendere e generare testo. Strumenti come ChatGPT e Claude usano gli LLM per riassumere documenti, redigere contenuti e interpretare richieste complesse.
- IA generativa: l’IA generativa crea nuovi contenuti, tra cui testo, immagini, audio, video e codice. Gli LLM sono un tipo di IA generativa perché generano testo.
- Orchestrazione dei flussi di lavoro e integrazioni: queste tecnologie collegano gli strumenti di IA alle app, ai sistemi e ai dati che un’azienda usa già. Possono anche attivare altri strumenti di automazione, inclusi i bot di automazione robotica dei processi (RPA), per completare azioni predefinite, come creare un’attività dall’invio di un modulo o richiedere un’approvazione.
- Agenti IA: le aziende possono collegare ai flussi di lavoro agenti IA basati su LLM. Questi agenti possono interpretare un obiettivo, decidere quali passaggi intraprendere e usare le integrazioni per eseguire azioni. Ad esempio, un agente potrebbe esaminare una richiesta, decidere quale team debba gestirla, raccogliere informazioni da diversi sistemi e redigere una risposta da approvare.
“Un chatbot risponde quando gli viene inviata una richiesta”, afferma Lauren Stein, fractional chief of staff che offre consulenza ad aziende in fase iniziale sulla crescita delle startup e sulla trasformazione con IA. “Un agente IA è più proattivo: può monitorare un evento, avviare un flusso di lavoro ed eseguire passaggi senza aspettare che una persona gli dia ogni volta un comando.”
Cosa sono i flussi di lavoro agentici e in che modo differiscono dalla RPA?
I flussi di lavoro agentici utilizzano agenti IA per raggiungere un obiettivo attraverso più passaggi. A differenza di robotic process automation (RPA), che segue una serie fissa di regole e passaggi, i flussi di lavoro agentici possono regolare le loro azioni in base al contesto, a nuove informazioni e ai risultati dei passaggi precedenti.
Ad esempio, un robot RPA potrebbe copiare i dati approvati da un sistema all'altro. Un agente IA potrebbe esaminare una richiesta più complessa, raccogliere le informazioni mancanti, decidere a chi indirizzarla e inviarla alla persona appropriata per l’approvazione.
“Il vecchio modello gestiva l’80% dei casi simili tra loro”, afferma Meryll Dindin, VP of Product and Engineering presso Parallel Learning. “Gli agenti finalmente si fanno carico del 20% che prima veniva subito rimandato a una persona.”
Le due tecnologie possono anche operare insieme. Un agente IA può interpretare una richiesta e decidere cosa deve accadere, mentre RPA completa un'azione di routine.
Come gli agenti IA prendono decisioni
Anche se gli agenti IA sembrano prendere decisioni, non utilizzano il giudizio umano o non comprendono le conseguenze allo stesso modo delle persone. Analizzano invece le informazioni a loro disposizione e utilizzano un LLM, regole aziendali e istruzioni predefinite per determinare come agire adeguatamente in seguito. Possono quindi utilizzare strumenti connessi per eseguire quell’azione e continuare il flusso di lavoro o chiedere a una persona di intervenire.
“L’automazione tradizionale segue un percorso definito in anticipo”, afferma Dindin. “I flussi di lavoro agentici ragionano in condizioni di ambiguità, invece di bloccarsi quando la realtà non corrisponde più al diagramma di flusso.”
Ad esempio, un agente IA che gestisce una richiesta di un cliente potrebbe leggere il messaggio, controllare l’account del cliente, identificare il problema e redigere una risposta. Se la richiesta raggiunge un punto che richiede l’approvazione o non rientra nelle azioni consentite all’agente, può sospendere il flusso di lavoro e inviare il caso a una persona per la revisione.
Perché i team aziendali stanno passando dalla RPA all’automazione agentica
I team aziendali stanno passando all’automazione agentica perché molti processi aziendali sono troppo variabili per essere gestiti solo con regole fisse. L’automazione robotica dei processi (RPA, Robotic Process Automation) funziona bene quando un’attività segue ogni volta gli stessi passaggi, ma può avere difficoltà quando un flusso di lavoro comporta informazioni non strutturate o eccezioni.
I flussi di lavoro agentici possono farsi carico di una parte maggiore di quel lavoro variabile. Questo li rende utili per processi che interessano diversi strumenti o reparti e che altrimenti richiederebbero frequenti passaggi di consegne tra persone.
L’interesse per l’automazione agentica è elevato, ma l’adozione a livello aziendale è ancora in fase di sviluppo. In un sondaggio del 2025 dell’IBM Institute for Business Value, i ricercatori hanno rilevato che l’86% dei dirigenti operativi intervistati si aspettava che gli agenti IA migliorassero l’automazione dei processi e la reinvenzione dei flussi di lavoro entro il 2027.
Come funziona l’automazione dei flussi di lavoro con IA
A livello generale, l’automazione dei flussi di lavoro con IA segue lo stesso schema di base. Innanzitutto, qualcosa attiva il flusso di lavoro. Successivamente, l’IA raccoglie le informazioni di cui ha bisogno e decide quale azione intraprendere. Infine, completa l’attività oppure la indirizza alla persona appropriata in base ai controlli di approvazione predefiniti.
Sebbene ogni flusso di lavoro sia diverso, la maggior parte segue questa stessa sequenza di passaggi:
Trigger, decisioni e azioni
Un flusso di lavoro con IA inizia con un trigger, ad esempio un modulo inviato, un’e-mail in arrivo o una modifica dello stato del progetto. Il flusso di lavoro recupera quindi le informazioni rilevanti dai sistemi connessi, come un CRM o una piattaforma di gestione dei progetti. Utilizzando tale contesto, insieme alle proprie istruzioni e alle regole aziendali, l’IA determina l’azione successiva. Questa azione potrebbe includere la redazione di una risposta, l’aggiornamento di un record o la generazione di un report.
Supervisione umana e controlli di approvazione
I flussi di lavoro IA aziendali utilizzano controlli di approvazione per determinare quando una persona deve rivedere o autorizzare un’azione. Queste misure di sicurezza aiutano le organizzazioni a bilanciare velocità, accuratezza e responsabilità.
“Un’automazione tradizionale fallisce in modo evidente e genera un errore che puoi vedere, mentre un agente fallisce silenziosamente e con sicurezza, fornendoti una risposta plausibile ma sbagliata senza segnalare nulla”, afferma Dindin. “Il lavoro passa dal verificare che sia stato eseguito al verificare che sia corretto.”
“L’IA può portarti al 95% del risultato, il che alleggerisce notevolmente il carico di lavoro delle persone. Ma richiede comunque una revisione umana per assicurarsi che l’output finale sia accurato, appropriato e rispecchi il tono dell’organizzazione.”
–Lauren Stein, chief of staff frazionale
Ad esempio, un agente IA potrebbe essere in grado di classificare automaticamente le richieste di assistenza o redigere bozze di aggiornamenti sul progetto, ma potrebbe non essere autorizzato a emettere un rimborso di importo elevato, modificare un budget, aggiornare dati sensibili dei dipendenti o inviare comunicazioni esterne senza approvazione. Le organizzazioni possono anche impostare misure di salvaguardia come autorizzazioni basate sui ruoli, soglie di spesa, requisiti di affidabilità ed escalation automatica per richieste insolite o ad alto rischio.
“Non permetterei a un agente IA di pubblicare contenuti, contattare un cliente o inviare qualcosa a un partner senza che prima una persona lo riveda”, afferma Stein. “La tecnologia aiuta i team a muoversi molto più rapidamente, ma le persone devono comunque occuparsi dell’ultimo livello di giudizio.”
Come l’IA impara dai dati dei flussi di lavoro esistenti
Le piattaforme di flussi di lavoro con IA di solito non “imparano” dai dati dei flussi di lavoro nello stesso modo in cui una persona impara dall’esperienza. Utilizzano invece i dati e il contesto disponibili per comprendere una richiesta e scegliere l’azione successiva. Man mano che le organizzazioni collegano dati dei flussi di lavoro più pertinenti, l’IA dispone di un contesto più ricco per ogni decisione. Produce quindi raccomandazioni e azioni più pertinenti.
Esempi di contesto includono record CRM, piani di progetto, e-mail, ticket di assistenza, knowledge base o policy aziendali. Ad esempio, un flusso di lavoro con IA che gestisce una richiesta di assistenza potrebbe esaminare l’account del cliente, le conversazioni precedenti e la documentazione del prodotto prima di redigere una risposta da sottoporre a revisione.
La maggior parte delle piattaforme non migliora automaticamente dopo ogni attività. I team migliorano le prestazioni nel tempo perfezionando le istruzioni, aggiornando i flussi di lavoro, collegando origini dati migliori e integrando il feedback degli utenti. Consulta la libreria di prompt MCP di Smartsheet per esempi di prompt che supportano attività comuni di gestione dei progetti e automazione dei flussi di lavoro.
Principali vantaggi dell’automazione dei flussi di lavoro con IA per i team aziendali
I principali vantaggi dell’automazione dei flussi di lavoro con IA per i team aziendali includono meno coordinamento manuale, lavoro più rapido tra sistemi connessi e processi più coerenti su larga scala. L’automazione dei flussi di lavoro con IA può accelerare attività di routine come l’instradamento di informazioni e approvazioni, dando ai dipendenti più tempo per il lavoro che richiede giudizio, collaborazione e interazione con i clienti.
Riduzione dei passaggi di consegne manuali e dei solleciti sullo stato
L’automazione dei flussi di lavoro con IA riduce la necessità per i dipendenti di instradare manualmente il lavoro, sollecitare le approvazioni o aggiornare gli stati. Può assegnare attività, inviare notifiche, aggiornare record e altro ancora in base a regole predefinite e al contesto in tempo reale.
Ad esempio, quando un membro del team invia una richiesta di progetto, il flusso di lavoro può identificare il proprietario appropriato, raccogliere informazioni di supporto, inviare richieste di approvazione e aggiornare automaticamente il piano di progetto. Ciò consente al team di dedicare meno tempo al coordinamento e riduce la probabilità che le attività vengano trascurate. Il risultato è un’esecuzione complessivamente più rapida.
Coordinamento del lavoro tra sistemi
Il lavoro aziendale raramente si svolge in un’unica applicazione. Invece di chiedere ai dipendenti di copiare informazioni tra sistemi o di passare da un’applicazione all’altra, l’automazione dei flussi di lavoro con IA collega informazioni e azioni tra gli strumenti già utilizzati dai team. Questi possono includere piattaforme CRM, software di gestione dei progetti, app di collaborazione o repository di documenti.
Ad esempio, la chiusura di un’opportunità di vendita in un CRM potrebbe generare un progetto, avvisare il team di implementazione, creare attività di onboarding e aggiornare le dashboard di reporting senza richiedere coordinamento manuale.
Questi tipi di applicazioni rappresentano una delle maggiori aree di opportunità nell’IA aziendale. I singoli sistemi, come Salesforce o ServiceNow, possono integrare funzionalità di IA, ma le aziende devono comunque lavorare su più sistemi di registrazione. La capacità di comprendere che cosa accade tra un sistema e l’altro è il punto in cui l’intelligence dei flussi di lavoro diventa particolarmente preziosa.
Riducendo i processi disconnessi e il lavoro duplicato, le organizzazioni possono trasferire le informazioni in modo più efficiente, offrendo al contempo ai dipendenti una visione più completa del lavoro in corso. Inoltre, con i generatori di flussi di lavoro low-code e no-code, i team possono configurare molte di queste integrazioni senza sviluppo personalizzato.
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Miglioramento della coerenza e della governance su larga scala
L’automazione dei flussi di lavoro con IA aiuta le organizzazioni ad applicare le stesse regole, gli stessi percorsi di approvazione e gli stessi standard operativi tra i team. Invece di affidarsi ai dipendenti per interpretare ogni richiesta in modo indipendente, i flussi di lavoro possono standardizzare il modo in cui il lavoro viene classificato, instradato, documentato e inoltrato ai livelli superiori.
Questa coerenza diventa particolarmente importante man mano che l’IA si espande in un’azienda. Nel report State of AI 2025 di McKinsey, i ricercatori hanno rilevato che il 57% delle organizzazioni che utilizzano l’IA centralizza completamente rischio e conformità, mentre il 46% centralizza completamente la governance dei dati per l’IA, rendendo questi i due elementi più centralizzati della distribuzione dell’IA.
È importante notare, tuttavia, che l’automazione dei flussi di lavoro con IA comporta dei rischi. La standardizzazione deve essere abbinata a un monitoraggio continuo. Altrimenti, una regola errata o un output dell’IA potrebbero essere applicati in modo uniforme su larga scala.
Sfide e considerazioni per l'adozione aziendale
Le maggiori sfide per l’adozione aziendale dell’automazione dei flussi di lavoro con IA includono la preparazione di dati pronti per l’IA, la gestione del cambiamento organizzativo, la definizione di controlli di governance e conformità e la riprogettazione dei flussi di lavoro per scalare oltre i progetti pilota. Le organizzazioni che considerano fin dall’inizio queste basi operative e tecniche hanno maggiori probabilità di adottare con successo l’IA e di ottenere valore a lungo termine.
La preparazione dei dati è l’ostacolo più comune
L’automazione dei flussi di lavoro con IA è efficace solo quanto i dati e i sistemi su cui si basa. “Le aziende spesso si concentrano sull’introduzione di strumenti di IA prima di aver predisposto le basi adeguate”, afferma Stein. “Se i dati sono disorganizzati o i sistemi non si collegano correttamente, aggiungere un agente al di sopra non risolverà il problema.”
Molte organizzazioni non hanno ancora imparato questa lezione. Gartner prevede che, fino al 2026, le organizzazioni abbandoneranno il 60% dei progetti di IA non supportati da dati pronti per l’IA. Questo dato è coerente con l’esperienza di Dindin. “La maggior parte dei team investe troppo nell’agente e troppo poco nei dati sottostanti”, afferma. “Un agente è efficace solo quanto il contesto a cui può accedere.”
La preparazione all’automazione dei flussi di lavoro con IA dovrebbe iniziare dal miglioramento della qualità dei dati e dalla creazione di sistemi per raccogliere e mantenere tali dati.
La gestione del cambiamento favorisce l’adozione
I dipendenti sono più propensi ad adottare l’automazione dei flussi di lavoro con IA quando comprendono in che modo influirà sul loro lavoro. Quando le organizzazioni introducono l’IA senza spiegarne il ruolo, i lavoratori possono preoccuparsi per la sicurezza del posto di lavoro, per i cambiamenti nelle loro responsabilità o per il modo in cui verranno utilizzate le decisioni generate dall’IA. Queste preoccupazioni possono rallentare l’adozione, anche quando la tecnologia è in grado di migliorare la produttività.
La gestione del cambiamento aiuta le organizzazioni ad affrontare questa incertezza prima che si trasformi in resistenza. I leader dovrebbero spiegare quali attività verranno automatizzate dall’IA, dove i dipendenti continueranno a essere responsabili e come i ruoli potranno evolversi. “Le aziende non dovrebbero dire ai dipendenti che l’IA farà il lavoro al posto loro”, raccomanda Stein. “Dovrebbero spiegare che lavorerà con loro. L’obiettivo è il potenziamento, non semplicemente l’esternalizzazione.”
Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum ha rilevato che molti datori di lavoro si aspettano che l’IA ridefinisca i posti di lavoro e aumenti la domanda di nuove competenze, sottolineando l’importanza della riqualificazione e della transizione della forza lavoro man mano che l’adozione dell’IA si espande. Le organizzazioni hanno maggiori probabilità di adottare in modo duraturo l’automazione dei flussi di lavoro con IA quando comunicano in modo trasparente, offrono ai dipendenti formazione specifica per ruolo e forniscono opportunità per sviluppare nuove competenze.
Rischi di governance e conformità
L’automazione dei flussi di lavoro con IA può aiutare le organizzazioni a procedere più rapidamente, ma introduce anche nuove responsabilità in materia di governance e gestione dei rischi di conformità. I flussi di lavoro che possono accedere a dati sensibili, o che prendono decisioni con effetti su clienti o dipendenti, richiedono controlli di governance, soprattutto a livello aziendale.
Nel suo report di fine anno 2024 sull’IA generativa aziendale, Deloitte ha rilevato che regolamentazione e rischio erano diventati un ostacolo principale allo sviluppo e all’implementazione dell’IA generativa. La quota di organizzazioni che segnalavano preoccupazioni in materia di regolamentazione e rischio è salita dal 28% al 38% nel corso dell’anno. Piuttosto che suggerire alle organizzazioni di rallentare l’adozione dell’IA, questa tendenza sottolinea l’importanza di integrare la governance nelle iniziative di IA fin dall’inizio.
Il primo passo consiste nel comprendere il livello di rischio associato a ciascun flusso di lavoro che l’organizzazione desidera automatizzare con l’IA. Prima di implementare qualsiasi strumento di IA, dovrebbero essere in vigore policy formali per l’accesso ai dati, le autorizzazioni degli utenti, la registrazione degli audit, la gestione dei fornitori e la conformità normativa. I flussi di lavoro a rischio più elevato possono richiedere ulteriori misure di protezione, come la revisione umana o controlli degli accessi più rigorosi.
Scalare l’IA attraverso la progettazione dei flussi di lavoro
Molte organizzazioni ottengono risultati promettenti dal loro primo progetto pilota di IA, ma faticano a scalare questi strumenti con successo in tutta l’azienda. McKinsey ha rilevato che solo circa un terzo delle organizzazioni stava scalando le iniziative di IA a livello aziendale. Nel suo report del 2026, Deloitte ha rilevato analogamente che, sebbene l’accesso autorizzato dei dipendenti all’IA fosse aumentato notevolmente nel 2025, meno del 60% dei dipendenti con accesso utilizzava questi strumenti nei propri flussi di lavoro quotidiani.
Per molte aziende, scalare richiede più che distribuire l’IA a team aggiuntivi. Richiede anche la riprogettazione dei flussi di lavoro affinché l’IA si integri con team e sistemi, anziché funzionare come strumento di produttività isolato.
Gran parte del modo in cui un’azienda opera effettivamente si trova negli spazi tra i suoi sistemi di riferimento. L’IA integrata nelle singole applicazioni può migliorare la produttività all’interno di tali sistemi, ma le organizzazioni possono spesso ottenere un maggiore valore aziendale quando l’IA supporta flussi di lavoro interfunzionali che li attraversano.
La progettazione dei flussi di lavoro è altrettanto importante dal punto di vista dei dipendenti. “I flussi di lavoro con IA vengono adottati quando l’utente finale può ottenere valore in uno o due passaggi”, afferma Stein. "Se le persone devono fare troppo lavoro prima di vedere un risultato utile, il flusso di lavoro verrà abbandonato. Questo lavoro deve avvenire prima che il flusso di lavoro raggiunga l'utente. Al momento della distribuzione, dovrebbe essere abbastanza semplice da consentire a qualcuno di ottenere valore in uno o due passaggi."
In definitiva, scalare l'IA significa meno distribuire più modelli e più riprogettare il modo in cui viene svolto il lavoro.
Casi d'uso ad alto impatto dell'automazione dei flussi di lavoro IA per i team aziendali
I team aziendali utilizzano l'automazione dei flussi di lavoro basata sull'IA per semplificare la gestione dei progetti, le operazioni IT, il marketing, l'assistenza clienti, la finanza, le risorse umane e altri processi aziendali interfunzionali. I casi d'uso comuni includono l'instradamento del lavoro, la generazione di riepiloghi, il coordinamento delle approvazioni, l'aggiornamento dei record tra sistemi e la riduzione delle attività amministrative manuali.
Gli esempi seguenti illustrano alcuni dei casi d'uso più comuni dell'automazione dei flussi di lavoro IA in azienda e come possono migliorare il coordinamento e l'esecuzione. Puoi anche scoprire di più sull' IA per la gestione dei progetti.
Gestione dei progetti e PMO
I team di gestione dei progetti utilizzano l'automazione dei flussi di lavoro IA per ridurre il coordinamento manuale e mantenere il lavoro in movimento tra persone, progetti e sistemi.
Ecco alcuni casi d'uso comuni dell'automazione dei flussi di lavoro IA:
- Riepilogare gli aggiornamenti sullo stato del progetto da riunioni, e-mail e strumenti di collaborazione
- Identificare rischi di pianificazione, attività bloccate e lavoro in ritardo
- Generare report di stato per i dirigenti e riepiloghi di progetto
- Creare attività e assegnare responsabili a partire da note di riunione o azioni da intraprendere
- Aggiornare i piani di progetto e sincronizzare le informazioni tra i sistemi aziendali connessi
Flusso di lavoro di esempio: Dopo una riunione settimanale di progetto, l'IA riepiloga la discussione, identifica nuove azioni da intraprendere, crea attività per ciascun responsabile, aggiorna il piano di progetto, redige un report di stato per la leadership e inoltra eventuali modifiche al budget o all'ambito all'approvatore appropriato. Una volta completate le approvazioni, il flusso di lavoro IA avvisa automaticamente gli stakeholder e aggiorna i record del progetto.
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Gestione dei servizi IT e operazioni
I team IT utilizzano l'automazione dei flussi di lavoro IA per migliorare l'erogazione dei servizi, ridurre la gestione manuale dei ticket e accelerare i processi operativi di routine.
Questi casi d'uso esemplificativi mostrano come i team IT e operativi potrebbero utilizzare flussi di lavoro IA automatizzati:
- Classificare, assegnare priorità e indirizzare le richieste di servizio in entrata
- Riepilogare i dettagli degli incidenti e consigliare passaggi per la risoluzione dei problemi
- Automatizzare le attività di onboarding e offboarding dei dipendenti
- Coordinare il provisioning del software e le richieste di accesso
- Generare documentazione da incidenti risolti e ticket di assistenza
- Instradare richieste di modifica ed escalation attraverso flussi di lavoro di approvazione
Flusso di lavoro di esempio: Un nuovo dipendente entra in azienda e invia una richiesta di onboarding. L'IA verifica la richiesta, crea attività di onboarding, effettua il provisioning del software standard e dell'accesso ai sistemi, inoltra eventuali richieste di autorizzazioni elevate ai responsabili IT per l'approvazione, avvisa il dipendente al completamento di ogni passaggio e aggiorna i record.
Operazioni di marketing e contenuti
I team di marketing utilizzano l'automazione dei flussi di lavoro IA per semplificare la pianificazione delle campagne, la produzione di contenuti e la collaborazione creativa. "Un agente IA può trasformare note di riunione, specifiche tecniche e documenti di prodotto in bozze di materiali di vendita, risorse per il successo dei clienti e FAQ", afferma Stein. "Invece di dedicare settimane alla creazione di un singolo asset, il team può esaminarne e perfezionarne diversi in un periodo molto più breve."
Ecco altri casi d'uso dell'automazione dei flussi di lavoro IA nelle operazioni di marketing e contenuti:
- Generare brief creativi, piani di campagna e scalette dei contenuti
- Instradare contenuti e asset creativi attraverso flussi di lavoro di revisione e approvazione
- Riepilogare il feedback dei revisori e consigliare revisioni
- Riutilizzare i contenuti approvati per canali e destinatari diversi
- Pianificare la pubblicazione dei contenuti e aggiornare i record delle campagne nei sistemi di marketing connessi
Flusso di lavoro di esempio: Un marketing manager invia un brief di campagna per il lancio di un nuovo prodotto. L'IA redige il piano di progetto e il brief creativo, assegna il lavoro a copywriter e designer, inoltra i contenuti alle revisioni legali e del brand, riepiloga il feedback dei revisori per il team dei contenuti, pianifica la pubblicazione degli asset approvati e aggiorna lo stato del progetto nella dashboard della campagna.
Cosa cercare nelle piattaforme di automazione dei flussi di lavoro con IA
Quando valutano una piattaforma aziendale di automazione dei flussi di lavoro IA, le organizzazioni dovrebbero cercare sicurezza e governance di livello enterprise, accessibilità low-code con personalizzazione per sviluppatori, integrazioni con i sistemi aziendali esistenti, progettazione dei flussi di lavoro e funzionalità IA. La piattaforma giusta dovrebbe adattarsi ai flussi di lavoro, ai dati e alla strategia di automazione a lungo termine dell'organizzazione.
Scopri in che modo il software di automazione dei flussi di lavoro può contribuire a promuovere la produttività all'interno della tua organizzazione.
Ecco i principali fattori da tenere a mente quando si sceglie una soluzione di automazione dei flussi di lavoro IA per la propria organizzazione:
1. Sicurezza e governance di livello enterprise
Le piattaforme aziendali di automazione dei flussi di lavoro IA spesso elaborano informazioni aziendali sensibili, tra cui dati dei clienti, record finanziari e documenti proprietari. Prima di scegliere una piattaforma di automazione dei flussi di lavoro IA, le organizzazioni devono verificare che soddisfi i loro requisiti di sicurezza e governance.
"Prima di valutare cosa può fare uno strumento di IA, verifico se supera il test di sicurezza", afferma Stein. "Esamino la documentazione sulla sicurezza, le pratiche relative ai dati e i controlli. Se il fornitore non ha svolto questo lavoro fondamentale, non introduco lo strumento in azienda."
Cerca funzionalità come controlli di accesso basati sui ruoli, crittografia, log di audit, certificazioni di conformità, controlli di conservazione dei dati e supervisione amministrativa per garantire che i flussi di lavoro IA siano in linea con le policy e gli obblighi normativi dell'organizzazione.
2. Accessibilità low-code e personalizzazione per sviluppatori
Sia gli utenti aziendali sia gli sviluppatori dovrebbero essere in grado di utilizzare la piattaforma di automazione dei flussi di lavoro IA e automatizzare i flussi di lavoro. Gli strumenti low-code consentono agli utenti non tecnici di creare e gestire flussi di lavoro tramite interfacce visive, mentre le funzionalità pro-code consentono agli sviluppatori di estendere i flussi di lavoro con integrazioni personalizzate, API, logica aziendale e applicazioni specializzate. L'obiettivo è aiutare le organizzazioni a scalare l'automazione senza creare colli di bottiglia tra i team aziendali e l'IT.
Quando valuti una piattaforma, cerca strumenti visivi per la creazione di flussi di lavoro che semplifichino l'automazione dei processi comuni. Le piattaforme low-code più efficaci consentono alle organizzazioni di bilanciare velocità, governance ed estensibilità, ovvero la capacità di espandere o personalizzare una piattaforma software oltre le sue funzionalità integrate, man mano che i requisiti evolvono.
3. Ecosistema di integrazione e scalabilità
La capacità di connettersi ai sistemi aziendali esistenti è una delle considerazioni più importanti quando si valuta una piattaforma di automazione dei flussi di lavoro IA. Ciò include strumenti di gestione dei progetti, piattaforme CRM ed ERP, software di collaborazione, repository di documenti, sistemi di identità e applicazioni specifiche del settore.
La piattaforma dovrebbe supportare volumi crescenti di flussi di lavoro, ulteriori utenti e reparti, amministrazione centralizzata, monitoraggio dell'utilizzo e governance coerente man mano che l'adozione si espande. Durante il colloquio con un fornitore, conferma che i flussi di lavoro possano essere riutilizzati, standardizzati e gestiti in tutta l'azienda senza creare complessità inutili o perdere visibilità su come vengono prese le decisioni automatizzate.
Le piattaforme più solide consentono di iniziare con un caso d'uso mirato e di espandersi nel tempo senza ricostruire l'architettura dei flussi di lavoro sottostante.
4. Progettazione dei flussi di lavoro e funzionalità IA
Prima di confrontare le piattaforme di automazione dei flussi di lavoro IA, le organizzazioni dovrebbero identificare i processi aziendali che desiderano migliorare. Mappare il modo in cui il lavoro si muove tra persone, sistemi e decisioni aiuta i team a dare priorità ai casi d'uso di alto valore e a determinare se una piattaforma può supportare la complessità dei loro flussi di lavoro.
La consapevolezza e la conoscenza del caso d'uso sono entrambe importanti. Le organizzazioni dovrebbero comprendere e mappare i propri flussi di lavoro prima di valutare i fornitori, quindi considerare se le funzionalità di workflow, l'architettura dei dati e l'ecosistema di integrazione di una piattaforma siano in linea con i loro processi e obiettivi aziendali specifici.
Oltre alle singole funzionalità di IA, valuta in che modo la piattaforma orchestra i flussi di lavoro end-to-end. Cerca funzionalità come logica condizionale, gestione delle eccezioni e supporto decisionale basato sull’IA. La piattaforma dovrebbe anche essere in grado di automatizzare i flussi di lavoro tra più sistemi aziendali, anziché all'interno di una singola applicazione.
Come iniziare con l’automazione dei flussi di lavoro con IA
Per iniziare con l'automazione dei flussi di lavoro con IA, individua innanzitutto un processo aziendale ben definito che preveda lavoro manuale ripetitivo e risultati misurabili. Quindi, mappa il flusso di lavoro esistente, valuta la qualità dei dati e testa l’IA in un caso d’uso a basso rischio. Misura i risultati rispetto agli obiettivi aziendali e perfeziona il flusso di lavoro prima di estendere l’automazione con IA ad altri processi.
Creare il tuo primo flusso di lavoro basato sull’IA
Un’automazione dei flussi di lavoro con IA efficace inizia con la comprensione del lavoro stesso. “Inizio sempre con un audit”, afferma Stein. “Dove si trovano i colli di bottiglia? Dove perdono tempo le persone? Cosa deve essere velocizzato? Poi stabilisco se ha senso usare l’IA in quel processo già ora o se l’organizzazione debba prima risolvere qualcos’altro.”
Dopo aver identificato i colli di bottiglia, scegli un flusso di lavoro con un chiaro valore aziendale e risultati misurabili. I candidati ideali sono processi ad alto volume e basati su regole che richiedono ai dipendenti di raccogliere informazioni, indirizzare richieste o coordinare il lavoro tra sistemi. Invece di riprogettare ogni processo contemporaneamente, testa l’IA in un unico flusso di lavoro e raccogli il feedback degli utenti finali.
Misurazione dell’impatto e iterazione
Le organizzazioni dovrebbero misurare il successo di un flusso di lavoro basato sull’IA in base al suo impatto sui risultati aziendali, non alla frequenza di utilizzo. Stabilisci le prestazioni di riferimento prima dell'implementazione, monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) dopo la distribuzione e perfeziona regolarmente i flussi di lavoro in base ai dati sulle prestazioni e al feedback degli utenti.
“Il successo dipende dall'obiettivo”, afferma Stein. “La domanda da porsi è se il team può raggiungere quell’obiettivo in modo più rapido ed efficiente combinando il software con le persone.”
I parametri rilevanti variano in base al flusso di lavoro e alla funzione. I team possono misurare il tempo di ciclo, il tempo di risposta, il throughput, i tassi di errore, la conformità agli SLA, la soddisfazione dei clienti o la produttività dei dipendenti, a seconda del problema che il flusso di lavoro è stato progettato per risolvere. “Per l'ingegneria, ciò può significare rilasciare più rapidamente”, spiega Stein. “Per le vendite, può significare migliorare la partecipazione alle riunioni o rispondere più rapidamente ai potenziali clienti. Il parametro deve corrispondere al problema per cui il flusso di lavoro è stato creato.”
Invece di considerare la distribuzione come il punto di arrivo, le organizzazioni possono riesaminare continuamente le prestazioni del flusso di lavoro, incorporare il feedback degli utenti e perfezionare prompt, regole aziendali, approvazioni e integrazioni per migliorare i risultati nel tempo.