AI: può avere effetti collaterali, leggere il foglio illustrativo

Come credo la maggior parte delle persone, tra le altre cose sto lavorando a diversi progetti legati all’Intelligenza Artificiale (IA o AI) legati all’ottimizzazione dei processi in ambito marketing (automazioni, agenti, low code e tutte quelle belle cose li) e, oltre a sporcarmi le mani guardo anche agli impatti più ampi e devo dire che ho notato una cosa interessante (forse banale): stiamo rendendo i processi meno efficienti.

Breve introduzione sul VSM e la Lean

Per capire perché l’impatto dell’AI sui processi nelle aziende di servizi può avere un impatto negativo dobbiamo prendere un minimo di familiarità con alcuni concetti base della Lean (materia meravigliosa sulla quale c’è sempre tanto da raccontare) e di uno dei suoi strumenti, il Value Stream Mapping (VSM).

In poche parole, la Lean è una filosofia di management che si sviluppa (più o meno) a partire dagli anni 50 in Giappone in Toyota e che negli anni 90 viene resa celebre dagli Americani che vanno a studiarla ¹. Il cardine di questa filosofia è eliminare gli sprechi dove “spreco” è identificato come elemento antitetico al “valore” che è a sua volta definito dal cliente: tutto quello che non genera valore percepito per il cliente è spreco (Muda).

Esistono due tipi di Muda (Sprechi):

• Muda di tipo 1: non creano valore, ma sono indispensabili dato il contesto specifico e non possono essere immediatamente eliminabili;
• Muda di tipo 2: non creano valore e possono essere immediatamente eliminabili.

La VSM (Value Stream Mapping o Mappatura del flusso di valore) è uno degli strumenti della Lean ² che consiste nel mappare tutti i processi e le attività che concorrono nella realizzazione di un prodotto/servizio.

Qui ho preparato una rappresentazione estremamente sintetica con gli elementi principali.

• Un cliente (azzurro) richiede un prodotto/servizio: è il punto di partenza per le nostre attività. “Il cliente è la parte più importante del ciclo produttivo” è una bellissima frase di W. Edwards Deming;
• L’azienda (grigia) riceve la richiesta e inizia a “fare delle cose” rappresentate dai box fucsia;
• Come ben sappiamo le attività non avvengono immediatamente una dietro l’altra: c’è un ordine, ma spesso ci sono attese, code etc. per cui abbiamo evidenziato in arancione abbiamo il “Total Lead Time” (TLT – quanto ci vuole in totale) e in giallo il “Value Added Time” (VAT – quanto ci abbiamo lavorato davvero).

Tra le varie metriche del VSM c’è n’è una interessante per questa riflessione, il Process Cycle Efficiency (PCE). Si tratta di un valore molto semplice da calcolare: (VAT/TLT)*100. Più il valore è alto, più il processo è efficiente, più il valore è basso…

VSM, processi e AI

Per fare una lattina di Cola servono 3 ore di lavoro, il tempo necessario per realizzarla è di 319 giorni ³. Si tratta di numeri interessanti perché estremi e che dovrebbero portarci a riflettere su come funzionano i processi oggi nelle aziende, molto spesso incastrate (ancora) in silos e ottimizzate in maniera verticale e non in funzione di una consegna “snella”. Questo ci porta alla riflessione su cosa sta succedendo in alcuni casi con l’Intelligenza Artificiale.

I Case Study più immediati ci raccontano di come grazie a piattaforme di automazione oggi sia possibile impiegare meno tempo e meno risorse per fare delle attività. Questa è un po’ la grande promessa che vediamo raccontata sui vari post di LinkedIn dove, per un commento, possiamo vedere un po’ di scenari su Make, N8N, Zapier, etc. etc.

La domanda che mi è sorta alzando lo sguardo proprio su questi progetti è stata: ma noi, cosa stiamo comprimendo? Cosa stiamo velocizzando? Stiamo riducendo il VAT, il Value Added Time.

Con l’AI possiamo vedere come alcune attività prima non eliminabili, lo siano diventate (sono passate dal Muda di tipo 1 al Muda di tipo 2), ma forse questo non è un aspetto completamente positivo perché stiamo lavorando su singoli elementi senza adottare una prospettiva più ampia (sistemica).

Immaginiamo di dover fare una nuova campagna Ads e facciamo dei macro step (base base): Brief, Strategia, Creatività, Go Live e consideriamo il TLT (tempo complessivo) e VAT (lavoro effettivo).

• Scenario OLD:
  • organizzi una riunione – 4gg
  • prendi il brief, ottimizzi, analizzi – 4h
  • aspetti 5gg per l’approvazione
  • fai la strategia: lo strategist è su 12 progetti e devi aspettare 3 giorni – 8h di lavoro
  • aspetti 4gg per la riunione e l’approvazione
  • momento creatività: design e content ai blocchi di partenza (aspettiamo si liberino dalle emergenze in 4 giorni) – 8h di lavoro
  • aspetti 4gg per l’approvazione
  • carichi le campagne – 2h
  • TLT = 26 giorni VAT = 22h PCE = 3,5%
• Scenario AI
  • organizzi una riunione – 4gg
  • prendi il brief, ottimizzi, analizzi – Gemini ti sintetizza tutto, 2h
  • aspetti 5gg per l’approvazione
  • fai la strategia: lo strategist è sempre preso, ma, ma con deep search riesci a velocizzare e la svanga in 2 gioni – 4h
  • aspetti 4gg per la riunione e l’approvazione
  • momento creatività: un bel custom GPT o una piattaforma tipo adcreative e anche i creativi ci mettono meno anche se sono presi da 20 progetti, ma in 2 giorni deliverano ⁴ – 4h di lavoro
  • aspetti 4gg per l’approvazione
  • carichi le campagne – 2h
  • TLT = 24 giorni VAT = 12h PCE = 2,3%

Ora, non ci interessano le attività (dove forse alcune persone avranno annuito leggendo i vari step), ma il risultato e la logica di questi elementi:

Concentrandoci esclusivamente sul velocizzare le attività interne (VAT) abbiamo peggiorato le performance di processo (PCE)

“Eh ma le persone possono lavorare su più cose”: lavorare su più progetti è pericoloso, il multitasking non esiste e stiamo parlando di efficienza dei processi. E quindi?

Cosa facciamo con l’AI?

C’è tanto Hype sull’Intelligenza Artificiale (vista oggi come strumento salvifico), ma come sempre “è più complicato di così”. L’impatto di questa tecnologia (così come è successo in precedenza) è sicuramente profondo perché costringe a ripensare il lavoro (e sopratutto a capire “io dove aggiungo valore?”) e invece che inserire l’AI nei processi attuali, in alcuni casi è il opportuno di ripensare completamente al modo in cui alcune cose vengono fatte.

Il rischio è di ripetere alcuni errori fatti in passato: il Digital che diventa area invece che elemento pervasivo (con un mio rant modello Abe Simpson): non esiste la Digital Strategy, esiste la strategia in un mondo Digital. Allo stesso modo non dovrebbe esiste un dipartimento Lean ⁵ o una AI Strategy: abbiamo delle imprese che possono decidere di adottare alcune soluzioni in maniera consapevole qualora questo possa generare impatti postivi.

La difficoltà principale è che questo richiede sviluppare l’intelligenza organizzativa e adottare modelli che consentano all’organizzazione di evolvere tramite apprendimento, un cambiamento culturale non indifferente che ha un risvolto molto pratico: i processi nascono dalla cultura aziendale e i processi influenzano la cultura aziendale ⁶.

Prendiamo vari approcci e filosofie: The Fifth Discipline, Lean, Agile, Holocracy, Teal, OS Canvas, RenDanHeyi ⁷, Platform Organizations per citare le più note.

Tutti questi approcci hanno sicuramente delle differenze, ma anche dei punti di contatto profondi: in tutti questi modelli viene richiesto alle organizzazioni e ai team di pensare e di migliorarsi costantemente. Come? Sperimentando, provando, facendo miglioramento continuo… insomma, tocca sbattersi e non si trovano ricette ripetibili o da incollare sulla propria realtà