Digital transformation & Robot Process Automation

Ci sono 70 probabilità su 100 che abbiate aperto questa newsletter utilizzando una applicazione per la posta elettronica realizzata da Microsoft e ci sono ancora altissime probabilità che questa sia l’applicazione che utilizzate con maggiore frequenza assieme a MS Word e MS Excel.

Questo comportamento è spesso viziato dal fatto che tendiamo a sfruttare una minima parte delle potenzialità di queste applicazioni, perché già il non dover spedire fax – per non parlare di buste – o usare la gomma del cancellare o ancora la calcolatrice ci sembrano appaganti segni di un indiscutibile progresso. Ed è vero che di progresso ce ne è stato, ma siamo solo agli inizi.

Una dei capisaldi della DT è quella branca della informatica che prende il nome di Robot Process Automation, o RPA. Si tratta in pratica di programmi (BOT) che in maniera automatica o su richiesta possono svolgere sequenze di funzioni ripetitive in maniera veloce ed efficace, 365 giorni l’anno e 24 ore su 24. Non entreremo nel dettaglio della RPA, ma vogliamo portare alcuni esempi di come essa possa aumentare l’efficienza e migliorare al tempo stesso la qualità di alcune delle più frequenti procedure d’ufficio.

Gli allegati

Quanti ne spedite? Quanti ne ricevete? Quanti ne ritornate con modifiche e commenti? Quanti ne inoltrate? Se la risposta ad una di queste domande è “più di due al giorno”, pensate a come sarebbe tutto più semplice se gli allegati si trovassero in un repository condiviso OneDrive ed invece di inviarli come allegati e scaricarli per modificarli, li riceveste come semplici link a cui accedere con un click in maniera sicura perché intrinsecamente protetti dai virus. E così porreste anche fine alla moltiplicazione delle versioni che generano spesso errori o almeno dubbi.

Tutto questo risparmiando tempo, banda di trasmissione e spazio su disco. Con un semplice BOT è possibile spostare gli allegati su OneDrive ed inviarli come link senza cambiare il modo di lavorare, ma portando all’organizzazione tutti i benefici connessi. Moltiplicate questo per il numero di persone che lavorano nella Vostra organizzazione e considerate l’impatto economico di una simile tecnologia.

Sostenibilità? Si, 3 email generano la stessa CO2 prodotta percorrendo 1km in auto e un server produce ogni anno da 1 a 5 tonnellate di CO2.

I modelli

Richiedete informazioni ai Vostri Clienti, definite politiche di scontistica commerciale, approvate note spese? I modelli, o forms, sono uno strumento eccezionale perché consentono di strutturare le informazioni in maniera tale che possano essere gestite da processi automatizzati. Pensate ad una richiesta di sconto che invece di essere espressa in un testo libero sia categorizzata in un form con quattro opzioni “10%”, “15%”, “20%” e “NO”.

Potreste rispondere con un solo click che invierebbe automaticamente una mail di autorizzazione modificando il documento di offerta inviando la proposta aggiornata al destinatario. I vantaggi sono evidenti ed aumenterebbero ulteriormente integrando nel processo l’analisi delle informazioni sul Cliente (è un buon pagatore?) o sul venditore (è in linea con gli obiettivi?).

I meeting

La pandemia ha dato grande impulso al lavoro da remoto e reso protagonisti applicazioni come Teams. Ora, quanti passaggi dovete compiere per organizzare una riunione? Oppure, quando uno scambio di email diventa evidentemente improduttivo e serve una call, quali sono gli step?

Di nuovo, azioni come chiamare su Teams la persona che ci ha inviato la email che abbiamo aperta sullo schermo, convocare una riunione di un gruppo di lavoro condividendo in anticipo i documenti che andranno esaminati, registrare le presenze e tenere una contabilità del tempo trascorso in call sono solo alcuni esempi di task che si possono automatizzare con semplici BOT.

La partnership con Automation Anywhere

Per la creazione dei BOT Grant Thornton in Italia ha stretto una partnership con Automation Anywere, che ha realizzato uno dei software dell’automazione più adottati, collocata anche da Gartner tra i top leader mondiali del settore. Innanzitutto, Automation Anywhere fornisce una piattaforma software completa di tutto, dall’ambiente di sviluppo all’ambiente di runtime, on premise o in cloud. Inoltre, ha diverse componenti. Il workplace consente di automatizzare, innovare e trasformare qualsiasiattività digitale ripetitiva in BOT.

L’IQ BOT consente di acquisire e trasformare i dati non strutturati, anche attraverso algoritmi di intelligenza artificiale e di machine learning (riesce ad interpretare anche la scrittura umana). Infine, BOT Insight fornisce una soluzione di data analytics che consente la riclassificazione e la presentazione dei dati.

Un ulteriore aspetto interessante della piattaforma di Automation Anywhere consiste nella soluzione Discovery BOT. Attraverso questa funzionalità l’individuazione dei processi da automatizzare viene svolta da uno specifico BOT, evitando elevate spese di consulenza. In questo modo si accelera il processo di individuazione dei processi automatizzabili e della implementazione dei BOT. È possibile, infatti, registrare le attività degli utenti, documentare i processi di business, supportare l’analisi dei processi per identificare le opportunità di automazione, generare i blueprint dei BOT e automatizzarli.

Con un po’ di dimestichezza gli utenti stessi saranno in grado di automatizzare le proprie attività, semplicemente attivando funzioni di registrazione delle azioni compiute.

Data Driven Company

Nel 2006 il matematico Clive Humby disse “Data is the new Oil”: i dati sono la nuova più importante materia prima. Riteniamo avesse ragione, così come chi nel seguito ha espanso il concetto indicando che, così come il petrolio, anche i dati non servono a nulla se non vengono raffinati e trasformati in qualcosa di utilizzabile.

Altrettanto ragione aveva chi ha poi chiarito che i dati raffinati sono inutili se non inseriti all’interno di un processo di Data Driven Decision Making (DDDM). Aderiamo completamente a questa visione e pertanto definiamo come Data Driven quelle aziende in cui i dati vengono raccolti, classificati, analizzati e quindi utilizzati per prendere decisioni di business in tutti i settori aziendali.

Non è quindi un approccio tecnologico, ma richiede l’impiego di tecnologia, soprattutto perché nelle aziende troviamo piattaforme differenti, a diversi stadi di maturità e spesso non completamente integrate. Partiamo dai sistemi di Enterprise Resource Planning (ERP) utilizzati nei processi core come la contabilità e la gestione del magazzino per arrivare ai Siti web e ai canali social passando per piattaforme più moderne come il Customer Relationship Management (CRM) e il Master Data Management (MDM).

In base ai sistemi ed ai processi aziendali è necessario definire una strategia di raccolta dati ed una piattaforma di aggregazione, cioè il data lake dove i dati sono grezzi ed il data warehouse dove i dati sono strutturati e pronti per essere utilizzati per un fine specifico. In realtà, non è necessaria una separazione fisica tra i due, ma una netta distinzione logica in un unico repository per il quale la collocazione ideale è il Cloud.

Rifacendoci all’incipit, il passaggio fondamentale è quello della raffinazione per il quale è necessario determinare i Key Performance Indicator (KPI) che rappresentano e comunicano nella maniera più efficace la missione aziendale e l’andamento in funzione di essa.

Se è vero per esempio che ricavi e margine sono due KPI sempre validi, indicarne la priorità ha un effetto immediato sugli obiettivi dell’attività dei singoli: dobbiamo vendere di più o aumentare il margine? Riducendo il margine venderemmo di più? Con il margine attuale, quanto dobbiamo vendere per realizzare i profitti attesi? E se invece portassimo i termini di pagamento da 60 a 90 gg che impatto avremmo sulle vendite e sui flussi di cassa?

La raffinazione dei dati e la presentazion (data visualization) dei KPI in maniera semplice, correlata e di facile comprensione è affidata agli strumenti di business intelligence. L’offerta è ampia e non la riteniamo strategica, ciò che conta è strutturare le dashboard in maniera efficace.

Tre sono gli aspetti fondamentali:

1. Sintesi: i KPI devono essere visibili in una sola schermata, a colpo d’occhio usando i colori per evidenziare gli andamenti
2. Raggruppamento: per ciascun KPI, una schermata di approfondimento deve visualizzare tutti gli elementi correlati
3. Drill-down: su richiesta e per livelli successivi scendiamo ad un maggior livello di dettaglio.

Quanto visto fin qui è la Fase 1 del processo di trasformazione di una azienda in una Data Driven Company, è la base per passare ad un utilizzo più intelligente e remunerativo dei dati che definiamo predittivo. Cioè l’utilizzo dei dati storici per prevedere gli andamenti futuri e poter quindi determinare come influenzarli.

Nella costruzione di modelli predittivi gioca un ruolo fondamentale l’Intelligenza Artificiale (AI) con gli algoritmi di Machine Learning: ciò che dobbiamo sapere è che l’efficacia di questi algoritmi è direttamente proporzionale alla quantità dei dati disponibili, che chiude il cerchio con l’importanza di una raccolta dati estesa e di data lake altamente performanti.