Come ampiamente evidenziato nel corso della discussione che stiamo portando avanti, un’organizzazione agile è un’organizzazione che mette al centro la “socialità”, con la dimensione operativa caratterizzata dalle molte incertezze derivanti proprio dalla variabilità delle “relazioni umane”.
I 6 step di introduzione dell’Intelligent Business Agility permettono l’analisi di contesto, fornendo elementi concreti a supporto degli aspetti decisionali più strategici e rischiosi. Si tratta di un potenziale punto di svolta nel percorso di agilità di un’organizzazione, in quanto si osserva una accelerazione della produttività ed un aumento delle possibilità di successo relative. Tutto questo richiede opportuni strumenti in grado di collezionare dati di processo, andando a coprire diversi ambiti caratterizzanti l’operatività di un’azienda: da quella strategica a quella di dettaglio. Tra gli strumenti più diffusi si possono citare la suite di Atlassian e le soluzioni Microsoft, così come mostrato nella figura seguente tratta dal 15th Annual State of Agile Report (https://stateofagile.com/).
Agile Planning Tool raccomandati
Al di là delle specifiche differenze, tutti questi strumenti sono però classificabili come “agenti passivi” in quanto, pur facilitando lo scambio di informazioni in tempo reale e la collaborazione tramite informazioni centralizzate, si limitano a supportare la creazione, gestione e monitoraggio degli artefatti di un progetto/programma e la visualizzazione dei dati storici attraverso diagrammi e report specifici. Mancano, quindi, metodi analitici avanzati, dotati di “intelligenza” che permettono al tool di fare “ragionamenti” e fornire “raccomandazioni” specifiche, tutte caratteristiche fondamentali per poter parlare di “agenti intelligenti” (o anche “agenti attivi”). Gli agenti intelligenti sono necessariamente basati su A.I. e consentono di supportare l’organizzazione nei suoi aspetti primari, grazie alla capacità di analisi di molte delle attività di gestione.
L’efficienza e l’efficacia degli agenti attivi è chiaramente legata ai dati e alla capacità di aggiornarli, e gestirli, in modo adeguato: più sono aggiornati più l’agente sarà in grado di fornire predizioni affidabili ed evitare costosi errori nel corso dell’implementazione delle diverse iniziative. Allo stesso modo, gli agenti attivi sono in grado di supportare operativamente l’implementazione dei progetti, migliorando l’impiego delle risorse affini e sviluppando tutta una serie di azioni predittive.
Una cosa particolarmente interessante è che gli agenti intelligenti permettono di risparmiare una parte considerevole del tempo speso dagli esperti nella formulazione di ipotesi e nell’analisi di informazioni a supporto, intervenendo nei tipici passi di definizione di una strategia:
- analisi: le iniziative da attuare traggono origine da fonti diverse, come, ad esempio, nuove richieste esplicite dai clienti, cambiamenti di mercato, intuizioni, ecc. Elaborare manualmente tutti questi dati, soprattutto con diverse prospettive, è molto costoso e spesso non si riescono a considerare tutti i fattori annessi.
- revisione: le iniziative da perseguire richiedono continue revisioni e rivalutazioni per essere allineate a quanto realmente sta accadendo e per consolidandole nel tempo. Tutto questo richiede di avere prontezza delle attuali condizioni di operatività interna dell’azienda e dell’evoluzione del mercato, cosa evidentemente complessa e difficile da ottenere.
- pianificazione: identificare quali iniziative realizzare, e soprattutto quali non realizzare, è quasi sempre una sorta di “alchimia” che può mettere a rischio il futuro stesso dell’azienda. Si tratta di un processo di scelta molto impegnativo poiché è necessario considerare molti fattori, spesso in dissonanza tra loro ma con forti dipendenze e non facilmente prioritizzabili.
- monitoraggio: man mano che l’iniziativa viene sviluppata bisogna monitorarne i progressi. Ciò include la gestione dei rischi, tipicamente basata su guide di alto livello e giudizi spesso soggettivi. Si tratta di una attività particolarmente difficile ed onerosa a causa dell’incertezza intrinseca, delle dipendenze temporali e, soprattutto, della natura dinamica dei prodotti e dei servizi odierni.
Dovrebbe risultare evidente come un approccio strategico all’implementazione dell’IBA non possa prescindere dall’avere un adeguato insieme di agenti intelligenti, primi tra tutti i chatbot per abbattere le barriere dell’interazione uomo-macchina.
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