Una catena è diversa da un compito. In un compito, qualcuno, o qualcosa, esegue un'azione e produce un risultato. In una catena, un passaggio segue logicamente l'altro: il risultato del primo passaggio è l'input del secondo, e un errore che nasce lì viaggia con tutto ciò che segue. Un'offerta che parte da un dato del cliente inserito male, un dossier che raggiunge il reparto successivo nello stato sbagliato, un segnale non seguito prima che si aggravi. Le catene sono ovunque in un'organizzazione, e raramente sono attribuibili a un solo reparto o a un solo sistema.
Questo rende le catene al tempo stesso interessanti e difficili per l'IA. Interessanti, perché la promessa dell'automazione risiede proprio nel collegare passaggi che oggi vengono trasferiti manualmente. Difficili, perché una catena funziona solo se ogni anello è sufficientemente affidabile e il passaggio tra gli anelli è definito chiaramente. Un solo anello debole, e la catena si rompe — spesso visibile solo qualche passaggio più avanti, quando nessuno sa più dove sia andato storto.
Una finestra di chat mostra una singola interazione: una domanda, una risposta. Una catena si svolge nello strato sottostante, dove i sistemi trasmettono dati, modificano stati e le decisioni innescano il passaggio successivo. Per far funzionare una catena, quello strato deve essere in grado di fare alcune cose.
Innanzitutto, deve essere chiaro quando un passaggio è completato e il successivo può iniziare. Sembra ovvio, ma in molte organizzazioni questo non è fissato da nessuna parte — risiede nella testa del collaboratore che sa quando un dossier è "completo a sufficienza" per essere inviato avanti. In secondo luogo, deve esistere qualcosa che comunichi un errore del secondo passaggio al primo, invece di lasciare che l'errore viaggi silenziosamente fino al terzo. In terzo luogo, deve esistere una forma di responsabilità sull'intera catena, non solo sui singoli passaggi — qualcuno o qualcosa responsabile del complesso, non solo della propria parte.
Questi tre punti sono molto vicini a ciò che altrove viene trattato separatamente. Il coordinamento tra reparti riguarda il passaggio stesso: chi trasmette cosa a chi, e cosa può perdersi in quel momento. Il monitoraggio e la segnalazione riguardano il momento in cui deve diventare chiaro che un passaggio è concluso o, al contrario, bloccato. Una catena riunisce questi elementi separati in un unico insieme, e per questo è più vulnerabile della somma delle sue parti.
Per affidare una catena all'IA, o una sua parte, deve prima essere chiaro un altro elemento: la catena deve esistere come processo descritto, non solo come abitudine. Finché il passaggio tra il secondo e il terzo passaggio esiste solo perché due colleghi si conoscono da anni e sanno cosa aspettarsi l'uno dall'altro, non c'è nulla che un sistema possa rilevare. L'organizzazione deve rendere esplicito ciò che ora è implicito.
Ciò richiede una gestione dei dati che va oltre la semplice archiviazione delle informazioni. Si tratta di punti di passaggio riconoscibili e coerenti: gli stessi campi, gli stessi stati, la stessa definizione di "pronto" a ogni anello. Senza questa coerenza, una catena funziona solo finché ci sono le persone che tengono a mente le eccezioni — ed è esattamente questa la fragilità che ostacola un progetto pilota. Una catena che nell'ambiente di test funziona perfettamente, inciampa nella pratica sul dossier compilato in modo leggermente diverso da quanto previsto, o sul reparto che adotta una propria interpretazione di uno stato.
C'è anche un aspetto organizzativo. Chi è responsabile di un processo che attraversa tre reparti? Chi decide cosa succede quando un passaggio si blocca: restituirlo, farlo escalare, o qualcos'altro? Queste domande esistono già prima che l'IA entri in scena, ma le catene che si svolgono in modo parzialmente o interamente automatizzato le rendono inevitabili. Un sistema non improvvisa se mancano le regole; si arresta, oppure procede sulla base di un'assunzione che nessuno ha verificato.
Due temi che spesso si nascondono nelle catene meritano attenzione a parte: leggere e riassumere documenti come passaggio spesso ricorrente all'interno di una catena più ampia, e registrare e seguire le conversazioni come l'anello da cui molte catene iniziano concretamente — una telefonata, un'intake, una segnalazione che avvia il resto.
Una catena difficilmente si presta a essere colta in un piccolo progetto pilota, proprio perché il suo valore risiede nel collegamento tra passaggi che di solito appartengono a team diversi. Un pilota che guarda solo al secondo passaggio, senza includere il passaggio dal primo e verso il terzo, testa qualcosa di diverso da ciò che deve accadere nella pratica. Il motivo per cui un pilota che funziona solo nel suo angolino non produce nulla è approfondito in questa pagina, e vale forse ancora più fortemente per le catene che per i compiti singoli.
Prima che un'organizzazione possa valutare se è pronta ad affidare catene all'IA, è utile sapere quanto è matura l'organizzazione sulle dimensioni fondamentali: organizzazione, infrastruttura IT e gestione dei dati vengono prima, perché una catena che si basa su dati instabili o responsabilità poco chiare non diventa più solida facendovi passare attraverso un sistema. La misurazione della maturità di hybridresourcing.com rileva questo aspetto su cinque livelli e sette dimensioni, con un ciclo di valutazione in cui più persone attribuiscono punteggi separatamente, in modo da rendere visibile dove le percezioni all'interno dell'organizzazione divergono. Lo strumento è in fase di costruzione; chi desidera iniziare a lavorarci può iscriversi alla lista d'attesa.
Mentre questa pagina riguarda la domanda se l'organizzazione può sostenere una catena, la scansione del lavoro di FTE TO AI riguarda qualcos'altro: calcola per ogni compito quale parte del lavoro può essere rilevata dall'IA. Questa distinzione diventa rilevante non appena sapete quali catene la vostra organizzazione conosce — la scansione del lavoro mostra, passaggio per passaggio in quella catena, dove si trova il potenziale di ripresa, senza dire nulla sul fatto che l'organizzazione sia già pronta per questo.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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