Qualsiasi buona strategia inizia con una chiara comprensione di ciò che stai cercando di ottenere, ad esempio aggiungendo un nuovo strumento per aumentare la produttività o ridurre l'MTTR. Quando si introducono e si implementano l'AI e l'automazione nell'organizzazione IT, il primo passo è pensare in piccolo e in modo strategico.

"Sii definitivo e prescrittivo con la strategia che desideri utilizzare. Quando aggiungi una soluzione di automazione IT, tieni presente che si tratta di uno sforzo di collaborazione tra team. Un nuovo software che semplifica i processi avrà impatto non solo sul team a cui fa direttamente capo, ma anche sui team interfunzionali e oltre. Utilizza questa nuova implementazione per promuovere una cultura di adozione dell'automazione e per far capire alle persone che si tratta di un potenziamento, non di una sostituzione, e di un modo per migliorare le tue capacità come lavoratore." —Tim Cronin, Product Marketing Manager, IBM Automation

Inizia con un insieme documentato di processi o funzioni che l'organizzazione esegue regolarmente. Quindi scegline uno che riguardi gran parte dell'azienda. Normalmente, ciò significa che è coinvolto molto lavoro manuale, e quindi che è un processo adatto per l'automazione. Ad esempio, il processo di onboarding di un nuovo cliente può richiedere interazioni con 10 persone o reparti diversi. Osserva lo sforzo richiesto in ogni passaggio e stabilisci quale di queste 10 interazioni rappresenta l'opportunità di maggior valore per la tua organizzazione—in termini di risorse o tempo—se le acceleri.

"Procedi a piccoli passi. Se provi a fare le cose troppo in fretta, sicuramente non riesci perché magari ti perdi delle parti del processo. Scegli invece qualcosa che sia gestibile, ragionevole e a cui sia associato un grande sforzo manuale. Poi, da lì, puoi iniziare a costruire. Tanti piccoli successi finiscono per portare a grandi vittorie." —Melissa Long Dolson

Una volta individuato un punto di partenza, devi definire come misurare il successo. Quando si parla di automazione, ci sono alcuni indicatori chiave di prestazione (KPI) standard da considerare. Il tempo medio di riparazione, il tempo medio di risposta (MTTR) e il tempo di attività dell'applicazione sono misurazioni comuni. Utilizzando l'esempio di onboarding, puoi fissare un obiettivo di disponibilità del 99,99% per un modulo di richiesta clienti online.

Oltre a queste metriche standard, sono importanti altre misurazioni ma spesso sono più difficili da calcolare. Ad esempio, quanto sono soddisfatti i clienti con il nuovo modulo online? Quando si integrano l'AI e l'automazione, puoi prendere in considerazione l'inserimento di metriche come i Net Promoter Scores (NPS) o le recensioni online. Se stai tentando di misurare la produttività o il morale dei dipendenti, valuta la possibilità di utilizzare le informazioni provenienti dai sondaggi sul coinvolgimento dei dipendenti.

La gestione del cambiamento è un'altra area fondamentale, ma potrebbe essere difficile da misurare. Ad esempio, quanto hai risparmiato rilasciando una nuova funzionalità prima del previsto? Quanti nuovi clienti hai attirato con quelle versioni? Ancora una volta, fonti di dati come lo stato di salute del brand o l'NPS ti aiuteranno a ottenere un quadro più accurato del successo dei tuoi investimenti nell'automazione IT.

"Parlo con molti clienti del costo della gestione del cambiamento. Quando commetti un errore e devi annullare il codice, o quando l'azienda viene da te e ti dice: "Ho bisogno che tu modifichi questo perché questo particolare insieme di funzioni non supporta la mia attività come dovrebbe," il costo della gestione del cambiamento è elevato. La capacità di ridurre i costi o di evitare del tutto la gestione del cambiamento perché si sta facendo un lavoro migliore di allineamento al business—sono questi gli aspetti che si misurano davvero." —Melissa Long Dolson

Non è un'esagerazione dire che i dati sono al centro di ogni sforzo di automazione. L'ascesa dell'AI ha messo in luce quanto sia critica la qualità di tali dati.¹

Quando implementi l'AI nelle tue operazioni IT, tieni a mente queste domande organizzative:


• Cosa definiamo come dati mission-critical?
• Quale governance e quali misure di protezione disponiamo per l'utilizzo dei dati?
• Quanto sono affidabili i nostri dati?
• Come misuriamo la salute dei nostri dati?
• Come gestiamo i problemi di proprietà intellettuale (IP)?
• Come affrontiamo le linee guida sulla conformità, in particolare nei settori altamente regolamentati?
• Quale tipo di istruzione e formazione mettiamo in atto per guidare i dipendenti sull'uso appropriato dei dati?

Come per la maggior parte di ciò che riguarda l'IT—specialmente se si considera l'aggiunta dell'AI—il costo va sempre considerato. Secondo un report del 2023, tra gli intervistati, i dirigenti IT si aspettano che i loro budget per l'AI generativa saranno 3,4 volte superiori rispetto a quanto previsto solo quattro mesi fa. Tuttavia, questi stessi dirigenti ritengono che gli investimenti daranno i loro frutti. Quasi tre quarti—74%—della spesa per l'AI generativa sarà destinata a risorse umane, finanza, servizio clienti, vendite e marketing e IT, dove si prevede che gli investimenti ridurranno i costi.²

"Le organizzazioni sono sempre alla ricerca di soluzioni per ridurre i costi. Per avviare un progetto di automazione IT, si parla di adottare nuovi strumenti e acquisire nuove licenze o nuovi servizi SaaS, e ciò comporta un costo. Detto questo, l'opportunità di ridurre i costi utilizzando l'automazione IT è reale, con ritorni reali sull'investimento." —Keri Olson

Soprattutto, però, come leader, devi pensare di più al modo in cui la tecnologia sta influenzando il tuo modo di lavorare, il modo in cui lavorano i tuoi dipendenti e il modo in cui la tua organizzazione interagisce con i clienti. L'implementazione dell'automazione IT consiste nel comprendere gli obiettivi dell'organizzazione e nel creare quindi una strategia per raggiungerli al meglio. Si tratta anche di scegliere la tecnologia e le soluzioni giuste e di sviluppare un piano per l'implementazione. Richiederà un numero di skill sempre maggiori e diversificate, anche all'interno dei team IT, come gli ingegneri dei prompt AI, gli ingegneri di apprendimento automatico (ML), i data scientist AI, formatori di AI ed esperti di etica di AI.

"Cerca strumenti di automazione IT facili da implementare, come gli strumenti SaaS. Le soluzioni vincenti in questo ambito sono quelle più facili da implementare e più facili da utilizzare. Trova uno strumento che possa soddisfarti ovunque ti trovi e crescere parallelamente alla tua attività." —Keri Olson