Nei primi anni 90, dirigenti e manager hanno accolto nei loro uffici la information technology – banche dati, postazioni PC e sistemi automatizzati, comprendendo il potenziale di significativi guadagni di business. I computer non solo avrebbero permesso di accelerare i processi o automatizzare determinate attività – ma anche sconvolgere quasi tutti i processi di business e consentire ai managers di ripensare le operazioni da zero. E così è nato il movimento di reengineering.

Ora sta succedendo di nuovo. Potenti algoritmi di apprendimento automatico che si adattano attraverso l’esperienza ed evolvono l’ intelligenza con l’esposizione ai dati, stanno guidando cambiamenti che sarebbero stati impossibile immaginare solo cinque anni fa. I PC e le banche dati introdotti durante la reingegnerizzazione degli anni ’90 sono cresciuti: i codici basati su regole scritte da ingegneri lasciano il passo ad algoritmi di auto apprendimento guidati dalle macchine stesse. Di conseguenza, i processi di business ora possono essere machine reengeneered.

Algoritmi mirano a ridisegnare i processi di business, proprio come gli esseri umani hanno fatto durante il movimento reingegnerizzazione originale. Allora il reengineering era limitata dalla velocità degli esseri umani. I gestori di processo notavano trend storici e processi di revisione e gli ingegneri sviluppavano il codice che poi si inseriva nei sistemi informatici. Ogni aggiornamento o la risposta al mercato necessitava di più passaggi; a volte, nel momento in cui le modifiche erano state implementate, il mercato si era già spostato. Con la macchina-reengineering, i cambiamenti di processo sono costanti e guidati non solo dalla storia, ma anche dalle capacità predittive di algoritmi di apprendimento automatico.

Il machine-reengineering richiede che le persone gestiscano attivamente le prestazioni degli algoritmi e modelli di dati che guidano il cambiamento di processo, piuttosto che cambiare i processi stessi. Quali sono i processi di business che più frequentemente vengono toccati da questo nuovo approccio di reengineering e che tipo di machine learning tools utilizzano? Uno studio di Accenture ha identificato che quasi la metà delle aziende campionate utilizzano machine reengineering per i prodotti e servizi di marketing, prevalentemente attraverso l’analisi predittiva, ma anche mescolando insieme qualche rilevamento visivo e l’ utilizzo della rilevamento del linguaggio naturale.

Altri processi coinvolti più frequentemente sono lo sviluppo del business capabilities, risk management e compiance e la gestione del customer service. Siamo solo agli inizi di questa nuova epoca e le aziende che applicano queste tecnologie sono ancora poche, ma i risultati ottenuti sono molto incoraggianti. Secondo Accenture, più di un terzo dei primi utilizzatori ha visto guadagni in termini di prestazioni della botton line grazie al machine reengeneering, che ha consentito di tagliare dal 15% al 70% dei costi di alcuni processi.

Quasi la metà dei primi operatori ha riportato miglioramenti alle prestazioni top -line. Il più delle volte, il miglioramento è avvenuto attraverso la fornitura automatica di dati predittivi più tempestivi per i dipendenti che interagiscono con i clienti o con i prospects. L’inserimento di questi algoritmi nel CRM ha consentito ad un azienda l’accesso a un comportamento dell’acquirente aggiornato che consente loro di prevedere i segmenti di mercato con il maggior potenziale di crescita. Finora, ha contribuito ad aumentare le entrate di 20 volte e scoprire nuovi segmenti di mercato con convertion rates 2,5 volte superiori a quelli precedenti. Inoltre, questa ha liberato analisti di dati aziendali che ora possono riorientare la loro attenzione verso lo sviluppo di nuovi prodotti, migliorando ulteriormente le capacità di reddito.

Molti operatori hanno riportato significativi aumenti nella soddisfazione del cliente, riducendo le fasi del processo o aumentando l’interazione umana in situazioni di servizio al cliente. Per anni, la reingegnerizzazione ha guidato le aziende a muoversi sempre di più verso l’automazione per il servizio clienti. Purtroppo, i clienti non sono entusiasti delle varie opzioni audio dei menu, delle voci computerizzate e lunghi processi di autenticazione . I sistemi di macchine-reengineering sono in grado di migliorare queste interazioni.

Ad esempio in una azienda utilizzando le voci dei clienti come le password, quattro fasi del processo di autenticazione sono state eliminate e la società riporta un miglioramento del 50% nel instradamento delle chiamate Machine-reengineering non solo crea nuovi flussi di lavoro, ma anche un nuovo modello per pensare al lavoro ed ai processi. Ha il potenziale di proiettare il nostro pensiero oltre le analisi di causa ed effetto e permetterci di capire e quindi migliorare le operazioni che sono troppo complesse per essere gestite dalla mente umana ed in qualche modo rendere visibile quello che in precedenza era invisibile in precedenza.

Federico Laschet

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