PROCESSI EFFICACI, EFFICIENTI O… ENTRAMBI?

In questo articolo approfondisco e metto a confronto due termini fondamentali nel mondo del lavoro e della produttività, EFFICACIA ed EFFICIENZA, spesso usati come se fossero intercambiabili, ma che in realtà hanno significati distinti.

Da anni mi dedico all’automazione e all’efficientamento di processi aziendali, e la mia esperienza come imprenditore e consulente per realtà di vari settori, in particolare nel finance, mi ha permesso di apprezzare la differenza e l’importanza di essere sia efficaci che efficienti.

L’importanza dell’efficacia

L’EFFICACIA riguarda la capacità di raggiungere gli obiettivi prefissati e ottenere i risultati desiderati.

Quando siamo efficaci significa che le nostre azioni producono l’impatto previsto e portano al successo delle nostre iniziative.

L’efficacia si focalizza sul “cosa” otteniamo, indipendentemente dal modo in cui lo facciamo.


Il ruolo dell’efficienza

L’EFFICIENZA, invece, si riferisce al modo in cui sfruttiamo le risorse disponibili (tempo, denaro, risorse umane etc.) per raggiungere gli obiettivi.

Essere efficienti significa utilizzare al meglio queste risorse, riducendo gli sprechi e migliorando la produttività.

L’efficienza riguarda il “come” facciamo le cose, cercando di ottimizzare il processo e minimizzare i costi..

Idealmente, vorremmo e dovremmo essere sia efficaci che efficienti nel nostro lavoro, in modo da ottenere i migliori risultati possibili, con il minor sforzo e spreco di risorse.

A mio modo di vedere, l’EFFICIENZA porta implicitamente con sé anche il concetto di EFFICACIA, con il plus dell’ottimizzazione di come raggiungiamo il nostro scopo.

Calandoci nelle realtà operative della nostra quotidianità, tra le tecnologie oggi disponibili, l’intelligenza artificiale può aiutarci proprio ad essere più efficienti, ottimizzando una vasta gamma di processi, permettendoci di risparmiare tempo e risorse.

Ma cos’ha l’intelligenza artificiale di così speciale?

Per rispondere a questa domanda, parliamo anzitutto di “traditional computing”, ossia le automazioni di processo realizzate con linguaggi di programmazione tradizionali (COBOL, JAVA, C#, Python etc.) dove il business analyst e lo sviluppatore debbono identificare in modo molto preciso ed esaustivo i vari scenari del processo in esame e le tipologie di dati trattati, implementando le tipiche logiche di programmazione if – then – else.

Cosa succede se si verificano degli scenari inaspettati oppure dei dati non rientranti nelle tipologie o contenuti attesi?

L’automatismo si blocca, oppure quei dati vengono scartati lasciando alla supervisione degli operatori tutte quelle situazioni non gestite dal processo automatico.

Le peculiarità del cognitive computing.

Negli ultimi anni, grazie alla nuova primavera che sta vivendo l’intelligenza artificiale, ci viene in soccorso la “cognitive computing”, che diversamente da quanto visto per il traditional compunting, per poter essere applicata su un particolare processo non necessita di istruzioni specifiche sul da farsi, bensì di un addestramento intensivo (il cd machine learning) basato su una mole consistente di dati di training.

Tale apprendimento genera delle mappature statistiche interne all’algoritmo di cognitive computing, tale per cui in fase di esercizio l’algoritmo è in grado di gestire una gamma di situazioni certamente superiore a quante potrebbe gestirne un algoritmo tradizionale, emulando in un certo qual modo quello che farebbe un essere umano che si basa su esperienze precedentemente acquisite per poter affrontare anche scenari di intervento mai verificatisi in precedenza.

Con il vantaggio di una maggiore velocità di esecuzione e la possibilità di essere operativi 24h/24h.

E da qui, grazie ad un cambio di paradigma e con il supporto di tecnologie come l’intelligenza artificiale, si potrà passare da una semplice EFFICACIA ad una più soddisfacente EFFICIENZA.

Immagina come migliorerebbero in quest’ottica i processi della tua azienda, quelli che più di altri sono densi di attività ripetitive, tediose e onerose!

Grazie all’AI, queste attività sarebbero svolte automaticamente, in minor tempo, con meno operatori e a costi inferiori…

Concludo con qualche esempio pratico su progetti di automazione ed efficientamento che abitualmente svolgiamo in K Linx per nostri clienti:

  • > la verifica o la quadratura di flussi che oggi effettui con excel, a fatica e con possibili errori di copia-incolla;
  • > la riconciliazione finanziaria degli incassi da bonifici o altri incassi manuali;
  • > varie operazioni di data entry o altre attività a basso valore aggiunto.

Mario S. Farris

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