L’infusione dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro dei consulenti ICT offre opportunità straordinarie per ottimizzare diverse attività, dalla gestione dello stato avanzamento lavori (SAL) al fine tuning, alla manutenzione dei sistemi informativi. E se è vero che la consulenza AI sta arricchendo il bouquet di servizi offerti da system integrator e realtà del mondo Advisory, l’utilizzo diffuso dell’Artificial Intelligence nella gestione dei progetti di trasformazione digitale promette di rivoluzionare il settore Consultancy all’insegna della massima efficienza e innovazione.
L’AI fornisce insight e previsioni, ottimizza attività quali l’identificazione delle skills e delle risorse ottimali, la pianificazione e il Project Management, identifica tempestivamente inefficienze e risultati sub ottimali. In questo modo, la consulenza diventa più proattiva e mirata, in grado di raggiungere gli obiettivi strategici in modo più rapido e preciso.
Altea UP, system integrator specializzato nel mondo SAP, è tra i primi a voler sperimentare un nuovo “mindset” di fare consulenza e di avvicinarsi ai bisogni dei propri clienti, che prevede l’impiego diffuso dell’AI in abbinamento a soluzioni di Business discovery e Business Process Automation in moltissimi flussi di lavoro, per potenziare competenze e capacità dei consulenti, efficientare i processi e migliorare la qualità dell’output. È importante iniziare dall’adozione per creare, diffondere e trasmettere maggiori competenze.
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Project Management: dall’approccio tradizionale all’AI-driven
“I progetti – premette Alessandro Martignoni, Innovation Strategic Service Manager di Altea UP – sono sempre una lotta contro il tempo in cui ci si deve destreggiare tra complessità e obblighi di interazione. La loro gestione è un’attività complessa, soggetta a inefficienze strutturali legate a diversi fattori, dalla sovrapposizione dei ruoli alle procedure di knowledge transfer inaccurate”.
Spesso, per esempio, ci si trova a dover rielaborare una soluzione perché le specifiche funzionali o tecniche non sono chiare. Questo genera confusione tra i ruoli e rallenta tutto il ciclo progettuale. “Il problema principale, per quella che è la mia esperienza, è riuscire a integrare perfettamente tecnologie, esigenze di business e processi gestendo efficacemente competenze, specializzazioni, attitudini e ruoli di tutte le persone coinvolte. Per non parlare, poi, delle rendicontazioni e della possibilità di avere sempre sottomano le informazioni corrette sullo stato di avanzamento lavori, così da poter gestire al meglio il calendario delle attività. L’AI può aiutarci a superare tutto questo, a patto di riuscire a cambiare il mindset di ogni singola risorsa e fare in modo che tutti i nostri ruoli, dai project manager ai consulenti, la usino come uno strumento di lavoro nel loro quotidiano, trasferendo questo punto di vista anche ai clienti”, osserva Martignoni. L’ambizione è costruire una cultura aziendale realmente data-driven, in cui l’impiego dell’artificial intelligence non sia l’eccezione ma la norma.
È proprio questo cambio di prospettiva che permette oggi di affrontare efficacemente anche i progetti più articolati: agli algoritmi non è più affidata solo l’esecuzione di task ripetitivi, ma la co-creazione di flussi di lavoro e soluzioni tecniche guidate dai dati, basate su best practice comprovate, conoscenza strutturata e condivisione del know-how. La consulenza si trasforma, così, in un processo di miglioramento continuo, alimentato dalla capacità dell’AI di generare insight, proporre sempre le alternative ottimali, automatizzare le attività a basso valore aggiunto. Le correlazioni e i pattern efficaci sono lo stimolo a ripetere ciò che funziona, si adatta e cambia in base ai bisogni nuovi.
Consulenza AI: come e cosa cambia
L’intelligenza artificiale, sotto forma di agenti AI autonomi, sistemi di AI prescrittiva e copiloti, riduce sensibilmente la complessità di molti scenari progettuali, o meglio dell’implementazione o adozione di servizi cloud continuativi.
Nel caso di Altea UP, la scelta naturale è stata quella di privilegiare i nuovi strumenti SAP, che supportano sviluppatori e consulenti in tutte le fasi progettuali “a partire dall’analisi dei bisogni o “business need” dei clienti e fino al concetto di Application Lifecycle Management – evidenzia il manager -. SAP Joule può aiutare a mappare le best practice che possono essere adottate nell’implementazione nei processi, spesso standardizzate in relazione al mercato di appartenenza, per mettere in pratica approcci fit to standard. L’IA infusa negli strumenti di Process Mining come SAP Signavio, ci assiste nell’analizzare e modellare i processi, identificare i colli di bottiglia e le soluzioni migliori. Nelle fasi implementative si possono utilizzare strumenti di AI generativa per creare le user story che aiutano a definire i bisogni dell’utente, così come i backlog. Assistenti come “SAP Joule for Consultants” o “SAP Joule for Developers”’ invece, ci consentono di ricercare informazioni, velocizzare i flussi di lavoro e generare, analizzare e testare applicazioni o codice software più velocemente”.
Le applicazioni AI spaziano dallo scoping iniziale alla raccolta requisiti alla Data Migration. “Nelle operazioni di migrazione dei dati, per esempio – racconta Martignoni –, soluzioni come SAP Data Intelligence suggeriscono le regole di mappatura e pulizia dei record. Le tecnologie di Process Automation, invece, facilitano la precompilazione della documentazione di progetto e l’esecuzione dei test. Anche nella fase post go-live le applicazioni di AI intervengono supportando le attività di roll-out, manutenzione delle applicazioni, gestione di incidenti e ticket, migliorando la qualità dell’output e riducendo drasticamente i tempi di risposta. Un’altra applicazione interessante riguarda la riduzione del tempo necessario per reperire i dati significativi all’interno della documentazione di progetto. Da nostre stime, un consulente SAP impiega in media un’ora e mezza al giorno solo per cercare informazioni. Questo tempo può essere abbattuto ricorrendo all’aiuto di SAP Joule per accedere rapidamente alla documentazione ufficiale e agli standard SAP, elaborarla e analizzarla in tempo reale”.
I vantaggi dell’utilizzo dell’AI nella consulenza
La consulenza con l’aiuto dell’AI generativa e prescrittiva, per Altea UP genera valore misurabile i cui benefici si estendono sia ai clienti che all’organizzazione interna. “Abbiamo realizzato ottimizzatori per la schedulazione della produzione, e l’ottimizzazione dell’impiego delle materie prime nel fashion impiegando soluzioni SAP di AI prescrittiva per ridurre gli scarti e i tempi di consegna”, osserva.
All’interno del team Altea UP, invece, l’AI ha facilitato la creazione di nuove proprietà intellettuali, migliorato la gestione delle skill e il coordinamento tra le diverse funzioni.
Il nuovo ruolo dei professionisti “AI-powered” e i nuovi knowledge worker
“Il ruolo del consulente è profondamente cambiato in questi ultimi anni – evidenzia il manager –. Non si tratta solo di usare lo strumento AI, ma di interpretare i bisogni e valutare i risultati che il tool propone in modo coerente rispetto al contesto del cliente”, osserva Martignoni. In questo nuovo scenario, il consulente diventa una figura ibrida: analista, facilitatore del cambiamento, interprete creativo nella scelta di soluzioni e servizi, attraverso l’osservazione dei dati e dei processi nel contesto di riferimento. Si tratta dell’evoluzione del concetto di “knowledge workers”.
“L’intelligenza artificiale è un compagno di viaggio che potenzia e amplifica skill e conoscenze – tiene a sottolineare –, ma l’intelligenza umana resta imprescindibile. Il valore aggiunto per noi sta nella capacità del consulente di usare in modo consapevole e critico le informazioni che l’AI propone potendo esprimere liberamente la propria creatività e il proprio talento”.
L’idea è di proprio quella di avere nel team persone che utilizzano l’AI in modo differente per esperienza, creatività, attitudine e stile di consulenza, e non è detto che uno lo faccia meglio dell’altro. “Mi vengono in mente i due cecchini che tiravano con la pistola ad aria compressa alle Olimpiadi di Parigi 2024. Il turco Yusuf Dikec e la coreana Kim Yeji, che hanno vinto rispettivamente l’argento e l’oro. Il primo ha fatto scalpore per il fatto che non utilizzava supporti tecnologici, mentre la seconda aveva utilizzava occhiali di precisione di ultimissima generazione. Ma entrambi hanno raggiunto l’obiettivo della medaglia”. L’AI non può sostituire creatività e ingegno.
Il futuro della consulenza AI: i team multidisplinari
La consulenza AI, così come la interpreta Altea UP, non sostituisce quindi il valore centrale dell’intuizione, della creatività, della capacità di problem solving delle persone. Piuttosto lo amplifica, e SAP Joule rappresenta uno degli strumenti più evoluti per abilitare questa nuova forma di collaborazione intelligente tra uomo e macchina.
Le prossime sfide su cui si misurerà Altea UP riguardano l’adozione di team di knowledge workers: gruppi multidisciplinari potenziati dall’intelligenza artificiale composti da figure con competenze, attitudini e livelli di seniority eterogenei ma complementari. Una squadra capace di affrontare la complessità dei progetti di innovazione digitale attuali con un approccio sistemico altamente efficace.
“Il successo di un progetto – conclude Martignoni – non dipende dalla capacità di creare team di supereroi, ma piuttosto di creare gruppi di lavoro in grado di operare in perfetta sinergia con il cliente. Si tratta di analizzare dati storici, mettere insieme competenze e capacità, metodologie e contesti, per costruire il giusto equilibrio tra hard e soft skill, tra figure junior e senior, valorizzando esperienze, creatività e attitudini diverse”. È nella collaborazione, nell’ingegno e nella creatività che risiede la possibilità di trasformare una crisi in un atterraggio sicuro.
Un super team non è la semplice somma delle skill individuali ma il risultato del valore aggiunto addizionale che si genera grazie all’orchestrazione armonica delle caratteristiche professionali e personali soggettive, sostenuta da strumenti intelligenti e dati condivisi. L’AI diventa, così, l’abilitatore di nuove forme di collaborazione avanzata, in grado di aumentare l’efficacia del lavoro del team valorizzando i punti di forza di ciascun membro, velocizzando e rendendo più accurati i processi decisionali.
