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Efficacia ed Efficienza nei processi aziendali.

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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I processi aziendali svolti con operatività manuali e ripetitive possono comportare una serie di effetti negativi che incidono sull’efficienza, sulla produttività e sulla soddisfazione sia dei dipendenti che dei clienti.

Ecco alcune delle ricadute negative più frequenti:

Errori Umani.

La natura ripetitiva e manuale dei compiti aumenta il rischio di errori, che possono variare da semplici sviste a gravi imprecisioni, influenzando la qualità del lavoro e la precisione dei dati.

Bassa Produttività.

Le attività manuali richiedono più tempo rispetto ai processi automatizzati, limitando la quantità di lavoro che può essere completato in un determinato lasso di tempo e riducendo la produttività complessiva.

Costi Operativi Elevati.

L’esecuzione manuale di compiti ripetitivi richiede una maggiore quantità di risorse umane, aumentando i costi operativi per le aziende, inclusi salari, formazione e gestione del personale.

Bassa Scalabilità.

I processi manuali sono difficilmente scalabili, rendendo complicato per l’azienda adattarsi rapidamente a un aumento della domanda o espandere le sue operazioni senza un significativo incremento dei costi e delle risorse.

Compromissione dei Tempi di Risposta.

La gestione manuale dei processi rallenta i tempi di risposta alle richieste dei clienti, ai cambiamenti del mercato o ad altre esigenze aziendali, compromettendo la competitività.

Difficoltà nel Tracciamento e nell’Analisi dei Dati.

La raccolta e l’analisi dei dati eseguite manualmente sono spesso meno precise e più laboriose, rendendo difficile ottenere insight tempestivi e accurati per supportare le decisioni aziendali.

Non Conformità e Rischi Legali.

I processi manuali possono rendere più difficile mantenere la conformità con le normative vigenti, aumentando il rischio di violazioni legali, sanzioni e danni reputazionali.

Ostacoli all’Innovazione.

Concentrarsi su compiti manuali ripetitivi può distogliere risorse e attenzione dall’innovazione e dall’ottimizzazione dei processi, limitando la capacità dell’azienda di adattarsi e innovare.

Demotivazione dei Dipendenti.

Lavorare su compiti manuali e ripetitivi può essere monotono e poco stimolante, portando a una ridotta soddisfazione e motivazione dei dipendenti, che può tradursi in una maggiore rotazione del personale.

Esempi pratici.

Se consideriamo ad esempio le attività manuali svolte dagli operatori dei back-office finanziari, ci rendiamo conto di quanto tempo e quante risorse siano necessari per i vari adempimenti.

Facendo riferimento ad un esempio pratico, vediamo i passaggi richiesti dal processo di riconciliazione incassi da bonifici, una attività che se non automatizzata richiede la lettura e gestione diretta da parte di un operatore dei singoli movimenti di entrata dell’estratto conto:

  1. identificare il soggetto pagante;
  2. verificare la corrispondenza o meno di tale soggetto con un debitore presente nel database anagrafico clienti;
  3. leggere la causale del bonifico per recuperare i riferimenti a partite aperte, sempre che siano stati indicati;
  4. verificare la corrispondenza fra importo bonifico e importo dovuto;
  5. risolvere eventuali eccezioni;
  6. registrare l’incasso…

Tutte queste sono operazioni che nei casi più semplici richiedono da 1 a 3 minuti; possono però esservi altri casi in cui è richiesto un tempo decisamente superiore per singolo incasso, per non parlare poi delle eccezioni.
Laddove poi i volumi giornalieri siano consistenti, come accade presso realtà del settore finance oppure presso corporate con grossi volumi di incassi, questo può significare che diverse risorse siano parzialmente o interamente dedicate a questo tipo di attività.

Un esempio di settore particolarmente oneroso è quello del Factoring, dove può accadere che un singolo bonifico implichi decine o centinaia di fatture.

E se potessimo liberare queste risorse e destinarle a attività più proficue, come il recupero crediti o altre iniziative strategiche?

Automatizzare il processo.

L’adozione di tecnologie automatizzate e soluzioni software può aiutare a mitigare questi effetti negativi, migliorando l’efficienza, la precisione e la soddisfazione complessiva sia dei dipendenti che dei clienti.

Ad esempio, la Robotic Process Automation (RPA) può automatizzare diverse operazioni, ma generalmente semplici tipo il data entry.

Diversamente, le piattaforme con integrata l’intelligenza artificiale sono in grado di gestire operatività più complesse, in grado di emulare anche gli atti cognitivi di un essere umano, come l’analisi dei dati a disposizione, la comparazione con casi simili gestiti in precedenza (l’esperienza) e la capacità di scelta ragionata.

Ad esempio, in K Linx abbiamo adottato l’intelligenza artificiale per poter emulare le scelte che farebbe un operatore di back-office, esaminando ogni piccola traccia contenuta nella causale del bonifico, nella stringa dell’ordinante e in ulteriori documenti come i preavvisi o altre specifiche di pagamento.
Approfondimenti a questo articolo.

Mario S.  Farris
(K Linx Founder)

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