Quando i dati ci sono, ma le decisioni aspettano
Come stiamo lavorando per collegare acquisti, produzione e vendite con l’intelligenza artificiale, senza sostituire i sistemi che l’impresa usa già.
Progetto in corsoUn cliente chiede quando riceverà il suo ordine.
Sembra una domanda semplice. Ma per rispondere bisogna verificare il magazzino, controllare gli acquisti, confrontarsi con la produzione e ricostruire informazioni distribuite tra diversi sistemi.
I dati ci sono. La risposta, però, richiede tempo.
È da questa situazione che nasce un progetto di intelligenza artificiale che stiamo sviluppando per un gruppo industriale.
Il problema non sono i gestionali. È quello che succede tra un gestionale e l’altro.
Molte aziende hanno investito in software, ERP e strumenti di gestione. Eppure, ogni giorno, persone qualificate dedicano tempo a cercare informazioni, confrontare documenti e verificare dati.
Non perché manchino gli strumenti. Ma perché questi strumenti non sempre comunicano tra loro.
L’intelligenza artificiale deve semplificare il lavoro. Non complicarlo.
Il progetto non prevede di sostituire i sistemi gestionali esistenti. L’obiettivo è farli lavorare meglio insieme, lungo il flusso acquisti–produzione–vendite.
Acquisire e verificare informazioni da ordini, fatture e documenti di trasporto, segnalando eventuali anomalie all’operatore.
Consentire alle persone di interrogare i dati aziendali con domande in linguaggio naturale, invece di cercare in più applicazioni.
Rendere più visibili fabbisogni, avanzamenti e criticità per aiutare acquisti, produzione e vendite a lavorare su un quadro condiviso.
Non vogliamo semplicemente aggiungere un assistente AI. Vogliamo ridurre il lavoro necessario per arrivare a una decisione.
Meno tempo a cercare. Più tempo a decidere.
Gli obiettivi sono concreti: ridurre attività ripetitive, errori e rilavorazioni; migliorare l’accesso alle informazioni; facilitare il coordinamento tra reparti.
Il progetto è in corso. I risultati saranno valutati progressivamente sui processi coinvolti, distinguendo con chiarezza i benefici attesi da quelli realmente raggiunti.
In sviluppo. Il caso è raccontato in forma anonima e non contiene risultati quantitativi non ancora misurati.
E nella tua azienda?
Quante persone devono essere coinvolte per rispondere a una domanda che dovrebbe essere semplice? Il primo passo può essere capire dove si perde tempo tra un’informazione e una decisione.
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