L'intelligenza artificiale è già parte del lavoro quotidiano in molte aziende. I dipendenti la utilizzano per creare contenuti, analizzare informazioni o supportare il processo decisionale. Allo stesso tempo, stanno emergendo applicazioni più avanzate che gestiscono compiti complessi e collegano gli agenti AI ai processi aziendali.
Tuttavia, un'Enterprise AI efficace richiede molto più di modelli potenti e grandi volumi di dati. Deve comprendere come opera realmente un'azienda.
Deve riconoscere quali passaggi sono già avvenuti, dove esistono dipendenze e in che modo determinati modelli di processo influiscono su costi, qualità o tempi di consegna. Questo è esattamente il contesto fornito dal Process Mining e dalla Process Intelligence. Scopri anche la nostra ultima innovazione: Process.Science Intelligence.
La maggior parte delle aziende dispone di una vasta mole di dati archiviati in sistemi ERP, CRM, di produzione, approvvigionamento e assistenza. Tuttavia, questi sistemi registrano inizialmente singoli eventi: viene creato un ordine di acquisto, un ordine viene approvato, una fattura viene contabilizzata o un ticket viene riassegnato.
Solo quando questi eventi vengono collegati in una sequenza significativa, il processo reale diventa visibile.
L'AI, quindi, ha bisogno di qualcosa di più del semplice accesso a tabelle o documenti. Deve capire quali attività sono state svolte, dove si verificano i tempi di attesa, quali varianti di processo esistono e come un caso si confronta con casi simili.
Senza questo contesto, l'AI può elaborare informazioni, ma può comprendere lo stato operativo e le relazioni più ampie all'interno di un processo solo in misura limitata.
Il Process Mining ricostruisce i processi aziendali reali a partire dai dati digitali degli eventi. Per farlo, le informazioni provenienti dai sistemi operativi vengono combinate in un registro degli eventi.
Un registro degli eventi collega un caso specifico alle sue attività e ai relativi timestamp. È possibile includere anche informazioni aggiuntive come il dipendente responsabile, il fornitore, il prodotto, l'unità organizzativa o il valore dell'ordine.
Ciò consente di vedere come il lavoro fluisce realmente attraverso l'organizzazione. Quali percorsi seguono i casi? Dove si verificano cicli o lunghi tempi di attesa? Quali varianti generano più rilavorazioni? Dove il processo reale si discosta da quello previsto?
Il Process Mining fornisce quindi una base affidabile per il miglioramento dei processi. La Process Intelligence fa un ulteriore passo avanti.
In Process.Science, intendiamo la Process Intelligence come la connessione tra dati di processo, risultati analitici, KPI, regole aziendali e intelligenza artificiale. Essa garantisce che l'AI non consideri le informazioni in modo isolato, ma le interpreti all'interno dell'intero contesto di processo.
Per i team aziendali, le prestazioni teoriche di un modello di IA non sono l'aspetto più importante. Ciò che conta è il valore che genera nelle operazioni quotidiane.
La Process Intelligence aiuta a identificare i rischi in anticipo, a comprendere le cause profonde e a selezionare le misure di miglioramento in modo più efficace. I modelli di processo storici possono mostrare quali flussi di lavoro portano frequentemente a ritardi, rilavorazioni o problemi di conformità.
Inoltre, rende visibili le cause invece di mostrare solo i sintomi. Un tempo di ciclo medio lungo non spiega perché un processo funzioni male. Il Process Mining rivela quali attività, transizioni e varianti contribuiscono al problema. L'IA può quindi interpretare questi risultati, spiegarli in un linguaggio accessibile e dare priorità alle conclusioni più rilevanti.
Ciò consente di valutare le misure in base al valore aziendale atteso. Dopo l'implementazione, le aziende possono verificare se i tempi di ciclo sono diminuiti, se le rilavorazioni sono state ridotte o se le regole di processo vengono seguite in modo più coerente.
L'IA, quindi, non diventa un fine a se stessa. Il suo contributo può essere misurato attraverso KPI di processo concreti e risultati aziendali.
Gli agenti IA possono combinare il contesto del processo con i risultati del Process Mining. Ciò consente loro di identificare modelli rilevanti, generare approfondimenti concreti e dare loro priorità in base alla loro importanza per l'azienda.
Non guardano solo ai singoli KPI. Possono tenere conto del flusso di processo effettivo, dei casi interessati, delle deviazioni, dei tempi di attesa e di ulteriori implicazioni aziendali. Questo permette loro di supportare la valutazione del potenziale impatto aziendale di un insight e di aiutare a identificare le opportunità di miglioramento più rilevanti.
Process.Science fornisce le basi tecniche e funzionali per tutto questo. Gli agenti IA di proprietà del cliente possono essere collegati alla nostra soluzione e accedere a informazioni di processo strutturate, nonché a risultati analitici affidabili.
L'analisi sottostante rimane trasparente e tracciabile. I metodi di Process Mining calcolano KPI e relazioni. L'agente IA consolida i risultati, genera approfondimenti, stabilisce le priorità delle aree di miglioramento e supporta la valutazione del valore aziendale atteso.
La qualità dei risultati dipende fortemente dalla qualità dell'event log. Ecco perché Process.Science collega la preparazione dei dati direttamente all'analisi dei processi.
Il nostro strumento di preparazione dei dati struttura le informazioni dai sistemi sorgente pertinenti e le trasforma in un contesto di processo affidabile. L'event log di alta qualità che ne deriva costituisce quindi la base per le analisi di Process Mining in Power BI.
I team aziendali possono utilizzarlo per analizzare varianti di processo, colli di bottiglia, tempi di attesa, rilavorazioni e deviazioni all'interno di un ambiente di analisi familiare. Non è necessariamente richiesto l'inserimento di una piattaforma completamente nuova.
La domanda chiave non è quindi solo: Dove possiamo usare l'IA?
Ma piuttosto: Quale processo vogliamo migliorare, quale valore misurabile ci aspettiamo e di quale contesto ha bisogno l'IA per ottenerlo?
Process.Science sarà presente come startup alla mini fiera durante il KI-Summit di Amburgo 2026. Non vediamo l'ora di discutere di come i dati aziendali esistenti possano essere trasformati in una Process Intelligence affidabile e in un valore di business misurabile.
L'AI Summit si terrà martedì 8 settembre 2026 presso la Camera di Commercio di Amburgo, Adolphsplatz 1, 20457 Amburgo, a partire dalle 15:00
