Workflow mining: sfruttare l'AI per ottimizzare i processi organizzativi
Nell’odierno panorama aziendale competitivo, le organizzazioni sono costantemente alla ricerca di modi per semplificare le operazioni, ridurre i costi e migliorare l’efficienza. Un approccio potente che sta guadagnando terreno è il workflow mining, una metodologia basata sui dati che aiuta le aziende a scoprire, analizzare e ottimizzare i propri processi utilizzando l’intelligenza artificiale. Estraendo informazioni dai registri di sistema e identificando i modelli, il workflow mining fornisce una visione obiettiva e basata sui fatti di come il lavoro fluisce effettivamente attraverso un’organizzazione, rivelando spesso sorprendenti inefficienze e opportunità di miglioramento.
Questa guida completa esplora i fondamenti del workflow mining, come l’AI ne migliora le capacità e i passaggi pratici per implementare questa potente tecnologia nella tua organizzazione.
Cos'è il workflow mining?
Il workflow mining (a volte indicato come process mining) è una disciplina analitica specializzata che utilizza i dati dei registri degli eventi per scoprire, monitorare e migliorare i processi effettivi all’interno di un’organizzazione. A differenza della tradizionale analisi dei processi aziendali che si basa su interviste, workshop e osservazione manuale, il workflow mining estrae informazioni direttamente dai sistemi IT per fornire una visione obiettiva di come i processi operano realmente.
Analizzando le impronte digitali lasciate nei sistemi aziendali, il workflow mining crea rappresentazioni visive dei flussi di processo, identifica le variazioni ed evidenzia le inefficienze, il tutto basato su dati concreti piuttosto che su presupposti su come le cose dovrebbero funzionare.
Workflow mining vs. Process mining
Sebbene i termini “workflow mining” e “process mining” siano spesso usati in modo intercambiabile, ci sono sottili distinzioni che vale la pena notare:
| Workflow mining | process mining |
|---|---|
| Si concentra tipicamente sui passaggi sequenziali e sulle interazioni uomo-sistema | Disciplina più ampia che comprende i processi aziendali end-to-end |
| Spesso enfatizza le singole attività e i passaggi di consegne | Copre l’intero ecosistema di processo, comprese decisioni, regole ed eccezioni |
| Più comunemente applicato al lavoro d’ufficio/di conoscenza | Applicato in vari domini, dalla produzione alle industrie di servizi |
L’evoluzione di questi campi è stata notevole. Il process mining è emerso nei primi anni 2000 come disciplina accademica, mentre il workflow mining ha guadagnato importanza con l’aumento delle iniziative di trasformazione digitale e delle capacità dell’AI. Oggi, si completano a vicenda, con il workflow mining che spesso funge da applicazione più specializzata all’interno della più ampia disciplina del process mining.
Come funziona il workflow mining
Nella sua essenza, il workflow mining impiega algoritmi sofisticati per analizzare i registri degli eventi generati dai sistemi IT. Ecco come si svolge il tipico processo di workflow mining:
- Estrazione del registro eventi: i dati vengono raccolti da sistemi aziendali come ERP, CRM, BPM o applicazioni personalizzate.
- Preelaborazione dei dati: i registri vengono puliti, formattati e arricchiti per garantire un’analisi di qualità.
- Scoperta del processo: gli algoritmi analizzano le sequenze di eventi per costruire automaticamente un modello di processo.
- Controllo di conformità: l’esecuzione effettiva del processo viene confrontata con i processi previsti o progettati.
- Miglioramento del processo: il modello scoperto viene arricchito con prospettive aggiuntive come tempo, costo e informazioni sulle risorse.
La tecnologia si basa su algoritmi specializzati di scoperta dei processi, tra cui:
- Algoritmo Alpha: uno dei primi approcci per derivare automaticamente modelli di processo
- Heuristic Miner: più robusto al rumore e alle eccezioni nei dati di processo
- Fuzzy Miner: efficace per processi meno strutturati con molte variazioni
- Inductive Miner: crea alberi di processo che possono essere convertiti in altre notazioni
Questi algoritmi identificano i modelli nei dati degli eventi e li trasformano in modelli di processo che visualizzano il vero flusso di lavoro, comprese tutte le variazioni ed eccezioni che potrebbero non essere documentate nelle procedure ufficiali.
Il ruolo dell'AI nel workflow mining
L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il workflow mining migliorando significativamente le sue capacità analitiche e le intuizioni fruibili. Le moderne tecniche di AI consentono al workflow mining di andare oltre la semplice scoperta dei processi per offrire raccomandazioni predittive e prescrittive.
Attraverso una combinazione di metodi avanzati di machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, l’AI ha trasformato il workflow mining da uno strumento di analisi retrospettiva in un sistema di supporto decisionale orientato al futuro.
Algoritmi di machine learning nella scoperta dei processi
Il machine learning ha migliorato notevolmente l’accuratezza e l’utilità del workflow mining attraverso diversi meccanismi chiave:
- Apprendimento supervisionato: utilizza istanze di processo etichettate per addestrare modelli in grado di classificare nuove istanze e prevedere i risultati
- Apprendimento non supervisionato: scopre modelli e cluster nascosti nei dati di processo senza classificazioni predefinite
- Apprendimento per rinforzo: ottimizza le decisioni di processo attraverso meccanismi di apprendimento per tentativi ed errori
- Apprendimento profondo: applica reti neurali per comprendere relazioni di processo complesse e non lineari
Questi algoritmi vengono addestrati su dati di processo storici, imparando a identificare modelli che indicano inefficienze, rischi o opportunità. Più dati sono disponibili, più accurati diventano i modelli nel rappresentare le vere dinamiche del processo e nel suggerire miglioramenti.
Analisi predittiva dei processi
Una delle applicazioni più potenti dell’AI nel workflow mining è l’analisi predittiva dei processi, che consente alle organizzazioni di:
- Prevedere i colli di bottiglia del processo prima che si verifichino
- Prevedere i tempi di completamento per il lavoro in corso
- Identificare probabili violazioni della conformità
- Rilevare comportamenti anomali del processo che possono indicare frodi o errori
- Raccomandare i passaggi successivi ottimali in base agli attributi del caso corrente
Ad esempio, un sistema di assistenza clienti potenziato con il workflow mining predittivo potrebbe analizzare i ticket di supporto in arrivo e indirizzarli automaticamente all’agente più appropriato in base ai modelli di risoluzione storici, al carico di lavoro corrente e alla complessità prevista, il tutto prima che un responsabile umano prenda qualsiasi decisione.
Vantaggi aziendali del workflow mining
Le organizzazioni che implementano il workflow mining in genere realizzano vantaggi sostanziali in molteplici dimensioni, dalle prestazioni operative alla trasformazione aziendale strategica.
Miglioramenti dell’efficienza operativa
Il workflow mining offre miglioramenti tangibili dell’efficienza che hanno un impatto diretto sui profitti:
- Tempi di ciclo ridotti: l’identificazione e l’eliminazione dei colli di bottiglia possono ridurre la durata del processo del 20-30%
- Maggiore produttività: l’ottimizzazione dell’allocazione delle risorse migliora la capacità complessiva del processo
- Costi operativi inferiori: la semplificazione dei flussi di lavoro riduce le spese di manodopera e generali
- Migliore utilizzo delle risorse: la comprensione dei veri carichi di lavoro consente un’assegnazione del personale più efficace
Una società manifatturiera che ha implementato il workflow mining ha riportato una riduzione del 35% dei tempi di elaborazione degli ordini e una diminuzione del 15% dei costi operativi entro sei mesi identificando passaggi di approvazione ridondanti e automatizzando le decisioni di routine.
Conformità e gestione del rischio
Oltre ai guadagni di efficienza, il workflow mining migliora significativamente la conformità e la gestione del rischio attraverso:
- Rilevamento automatico delle violazioni della conformità nei processi
- Creazione di audit trail completi per la rendicontazione normativa
- Identificazione precoce delle deviazioni di processo che possono indicare frodi
- Standardizzazione dei flussi di lavoro per garantire una coerente aderenza alle politiche
Gli istituti finanziari sono stati particolarmente rapidi nell’adottare il workflow mining per scopi di conformità, utilizzandolo per garantire l’adesione alle normative antiriciclaggio e identificare automaticamente modelli di transazione sospetti.
Abilitazione della trasformazione digitale
Il workflow mining funge da catalizzatore per iniziative di trasformazione digitale più ampie attraverso:
- Fornire informazioni basate sui dati per dare priorità alle opportunità di automazione
- Creare una comprensione di base dei processi attuali prima della trasformazione
- Identificare i punti di integrazione tra sistemi legacy e moderni
- Supportare la gestione del cambiamento con dati oggettivi sulle prestazioni del processo
Le organizzazioni che intraprendono la trasformazione digitale hanno trovato il workflow mining prezioso per indirizzare gli sforzi di automazione dove forniranno il massimo ROI piuttosto che semplicemente automatizzare processi esistenti (potenzialmente inefficienti).
Implementazione del workflow mining nella tua organizzazione
L’implementazione con successo del workflow mining richiede un approccio strutturato che affronti la selezione della tecnologia, la preparazione dei dati e la gestione del cambiamento organizzativo.
Selezione degli strumenti di workflow mining giusti
Il mercato offre una gamma di soluzioni di workflow mining con capacità variabili. Quando si valutano le opzioni, considerare queste caratteristiche chiave:
| Categoria di funzionalità | considerazioni chiave |
|---|---|
| Connettività dei dati | Supporto per i tuoi sistemi, API, capacità ETL, monitoraggio in tempo reale |
| Algoritmi di scoperta | Tipi di algoritmi, gestione di processi complessi, tolleranza al rumore |
| Capacità di analisi | Opzioni di visualizzazione, metriche di performance, funzionalità di simulazione |
| Funzionalità AI/ML | Analisi predittiva, rilevamento di anomalie, motori di raccomandazione |
| Usabilità | Design dell’interfaccia, competenza tecnica richiesta, funzionalità di collaborazione |
| Opzioni di implementazione | Cloud, on-premises, ibrido, funzionalità di sicurezza |
Le soluzioni di workflow mining più diffuse includono Celonis, UiPath Process Mining (precedentemente Process Gold), IBM Process Mining, ABBYY Timeline e opzioni open source come ProM e Disco. Alcune organizzazioni potrebbero preferire iniziare con strumenti open source per progetti proof-of-concept prima di investire in soluzioni commerciali.
Requisiti e preparazione dei dati
Il successo del workflow mining dipende dalla qualità dei dati. Questi elementi sono fondamentali:
- Struttura del registro eventi: come minimo, i registri necessitano di ID caso, nome attività e timestamp
- Fonti di dati: identificare quali sistemi contengono dati di processo rilevanti
- Qualità dei dati: affrontare eventi mancanti, timestamp errati o denominazioni incoerenti
- Integrazione dei dati: combinare i registri di più sistemi per visualizzare i processi end-to-end
- Privacy dei dati: considerare l’anonimizzazione dei dati personali sensibili
Molti progetti di workflow mining affrontano sfide iniziali con la qualità dei dati. Stabilire una pipeline di preparazione dei dati che ripulisca e standardizzi gli input è spesso un primo passo fondamentale prima che possa iniziare un’analisi significativa.
Metodologia di miglioramento dei processi
Per tradurre le intuizioni del workflow mining in miglioramenti aziendali tangibili, seguire questo approccio strutturato:
- Fissare obiettivi chiari: definire obiettivi specifici come ridurre i tempi di elaborazione o migliorare la conformità
- Stabilire metriche di base: misurare le prestazioni attuali per quantificare i miglioramenti futuri
- Identificare le opportunità di miglioramento: utilizzare i risultati del mining per individuare i colli di bottiglia e le inefficienze
- Dare priorità alle iniziative: classificare le opportunità in base all’impatto, allo sforzo e all’allineamento strategico
- Implementare le modifiche: riprogettare i processi e implementare nuovi flussi di lavoro
- Monitorare i risultati: continuare a utilizzare il workflow mining per verificare i miglioramenti
- Iterare: stabilire cicli di miglioramento continuo basati sull’analisi continua
Questa metodologia trasforma il workflow mining da un esercizio analitico in un motore di miglioramento continuo che offre valore continuo all’organizzazione.
Applicazioni nel mondo reale e casi di studio
Il workflow mining è stato applicato con successo in numerosi settori e funzioni aziendali, offrendo un valore significativo in diversi contesti.
Ottimizzazione dei processi sanitari
Le organizzazioni sanitarie hanno sfruttato il workflow mining per migliorare la cura del paziente e l’efficienza operativa:
- Ottimizzazione del percorso del paziente: un grande ospedale ha ridotto i tempi di attesa del pronto soccorso del 45% utilizzando il workflow mining per identificare e rimuovere i passaggi non necessari nel processo di ammissione.
- Allocazione delle risorse: una rete sanitaria ha migliorato l’utilizzo della sala operatoria del 20% dopo aver estratto i flussi di lavoro di preparazione chirurgica e ottimizzato la programmazione.
- Analisi del percorso di trattamento: un centro oncologico ha utilizzato il process mining per identificare le variazioni nei protocolli di trattamento e standardizzare l’assistenza in base ai dati sugli esiti.
Queste implementazioni non solo hanno migliorato l’efficienza, ma hanno anche migliorato direttamente la qualità e gli esiti della cura del paziente.
Applicazioni dei servizi finanziari
Banche e compagnie assicurative sono state tra i primi ad adottare il workflow mining:
- Elaborazione dei prestiti: una banca al dettaglio ha ridotto i tempi di approvazione dei mutui da 27 a 14 giorni identificando ed eliminando controlli e approvazioni ridondanti.
- Elaborazione dei sinistri: una compagnia assicurativa ha aumentato i tassi di elaborazione diretta del 35% dopo aver utilizzato il workflow mining per identificare i punti decisionali adatti all’automazione.
- Rilevamento delle frodi: un elaboratore di pagamenti ha migliorato i tassi di rilevamento delle frodi del 22% utilizzando il process mining per identificare modelli di transazione insoliti.
Gli istituti finanziari hanno trovato particolare valore nella capacità del workflow mining di bilanciare l’efficienza operativa con i requisiti di conformità normativa.
Casi d’uso di produzione e catena di approvvigionamento
Le operazioni di produzione e catena di approvvigionamento beneficiano in modo significativo del workflow mining:
- Ottimizzazione del flusso di produzione: un produttore automobilistico ha ridotto i tempi di consegna della produzione del 15% identificando e risolvendo i colli di bottiglia nella sua catena di montaggio.
- Processi dall’ordine alla consegna: una società di beni di consumo ha ridotto i tempi di evasione degli ordini del 30% dopo aver utilizzato il workflow mining per semplificare i propri processi di distribuzione.
- Analisi dell’interazione con i fornitori: un rivenditore ha ridotto i costi di approvvigionamento del 12% identificando le inefficienze nei processi di gestione dei fornitori.
Questi esempi dimostrano come il workflow mining fornisca visibilità su processi complessi e multi-step che abbracciano diversi sistemi e confini organizzativi.
Tendenze future nel workflow mining
Il campo del workflow mining continua a evolversi rapidamente, con diverse tendenze emergenti che probabilmente modelleranno il suo sviluppo futuro.
Monitoraggio e ottimizzazione dei processi in tempo reale
Il workflow mining tradizionale analizzava i dati storici, ma il futuro appartiene alle applicazioni in tempo reale:
- Capacità di elaborazione del flusso che analizzano gli eventi mentre accadono
- Dashboard live che mostrano le prestazioni del processo in tempo reale
- Avvisi istantanei per deviazioni di processo o problemi di conformità
- Regolazioni automatizzate del processo in base alle condizioni attuali
Queste capacità trasformano il workflow mining da uno strumento di analisi retrospettiva in un sistema di gestione prospettica in grado di affrontare i problemi prima che abbiano un impatto sulle prestazioni.
Integrazione con RPA e automazione intelligente
Il workflow mining sta convergendo sempre più con l’automazione robotica dei processi (RPA) e l’automazione intelligente:
- Strumenti di mining che identificano automaticamente i principali candidati all’automazione
- Ottimizzazione continua dei flussi di lavoro dei bot in base ai dati sulle prestazioni
- Processi ibridi uomo-bot con allocazione dinamica delle attività
- Orchestrazione di processi end-to-end che abbracciano più tecnologie di automazione
Questa integrazione crea un circolo virtuoso in cui il mining identifica le opportunità di automazione, l’automazione migliora le prestazioni del processo e il mining monitora tali prestazioni per suggerire ulteriori miglioramenti.
Capacità avanzate di AI
Le future soluzioni di workflow mining sfrutteranno capacità di AI sempre più sofisticate:
- Elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni sui processi da dati non strutturati come e-mail e documenti
- Visione artificiale che analizza i feed video per estrapolare i flussi di lavoro fisici in ambienti come magazzini o ospedali
- Modelli di deep learning che comprendono le complesse interdipendenze dei processi e formulano raccomandazioni ponderate
- Miglioramento autonomo dei processi in cui l’IA non solo raccomanda, ma implementa e testa le modifiche ai processi
Questi progressi amplieranno l’applicabilità del workflow mining a processi più complessi e meno strutturati che attualmente rimangono difficili da analizzare.
Conclusione
Il workflow mining rappresenta un approccio efficace al miglioramento dei processi aziendali, offrendo informazioni basate sui dati che superano le ipotesi e rivelano come il lavoro fluisce effettivamente attraverso le organizzazioni. Sfruttando le capacità dell’IA, le moderne soluzioni di workflow mining vanno oltre la semplice visualizzazione per fornire analisi predittive e raccomandazioni prescrittive.
Man mano che la tecnologia continua a maturare, la sua integrazione con le piattaforme di automazione e le capacità avanzate dell’IA promette di trasformare ulteriormente il modo in cui le organizzazioni comprendono e ottimizzano le loro operazioni. Per i leader aziendali che desiderano promuovere l’eccellenza operativa e la trasformazione digitale, il workflow mining offre una combinazione interessante di guadagni di efficienza immediati e valore strategico a lungo termine.
Iniziando con obiettivi chiari, selezionando gli strumenti giusti e stabilendo una metodologia di miglioramento strutturata, le organizzazioni di tutte le dimensioni possono sfruttare la potenza del workflow mining per identificare i colli di bottiglia, semplificare i passaggi di consegne e creare processi più efficienti ed efficaci.
