Intervista a:

Andrea Artusi, Amministratore delegato FDM DOCUMENT DYNAMICS

 

 

 

 

Come FDM, un’azienda che nasce da solide competenze archivistico-documentali, evolve in breve tempo, diventando protagonista del mondo dell’Outsourcing di processi specialistici e della trasformazione digitale? Le competenze “fisiche” e “digitali” integrate assieme, costituiscono un valore aggiunto per il mercato ?

FDM ha una storia consolidata di quasi 20 anni nel mondo archivistico-documentale dove è sempre stata un’azienda leader. Un elemento importante di discontinuità è stata l’acquisizione nel 2013 da parte del Gruppo Corvallis, uno dei più importanti System Integrator italiani.

Da subito abbiamo capito che il patrimonio e le competenze archivistico-documentali di FDM andavano salvaguardate e rese ancor più sicure ed efficienti; tuttavia andavano sviluppate velocemente le competenze di processo e digitali. Per ottenere questi due obiettivi sono stati fatti massicci investimenti sulle strutture fisiche (centri documentali, data center), sono state velocemente inserite persone giovani e competenti e implementate tecnologie avanzate (non solo ECM ma anche tecnologie intelligenti come Data Capture, Motori Semantici, Robotic Process Application, Chatbot, ecc…)

In tal modo, nell’arco di questi 5 anni, la quota di fatturato di FDM, relativa ai servizi a valore aggiunto e digitali, è salita al 35% del totale ed è in costante crescita.

L’aver investito contemporaneamente, e in modo coordinato, sia sugli ASSET archivistico-documentali che su quelli dei servizi a valore aggiunto e digitali, è diventato a sua volta un fattore di accelerazione del business e di incremento del valore per i clienti. Oggi FDM è probabilmente l’unico attore sul mercato in grado di fornire servizi ad alto valore aggiunto con contenuti specialistici END to END, in particolare per il settore bancario e assicurativo. Il che significa che i processi affidati ad FDM sono gestiti in modo coordinato ed integrato, dalla fase di input (documenti, dati, comunicazioni inbound), alla fase di presa in carico e on-boarding, alla fase di processo (processing, data remediation, data quality), fino alla fase di output (documenti, dati, comunicazioni outbound, integrazioni di sistemi)

 

Intelligenza Artificiale: opportunità o rischio per l’outsourcing di processo?

Come prima cosa bisogna intendersi molto bene sul significato che vogliamo dare al concetto di Intelligenza Artificiale. E’un concetto che sentiamo nominare da tanti anni, prima associato alla fantascienza, oggi, al contrario, spesso abusato e ritenuto la panacea di tutti i mali. Sicuramente il perfezionamento delle tecnologie di AI e le loro possibili applicazioni hanno risvegliato l’interesse delle imprese e prima ancora quello della ricerca. D’altra parte, trattare queste tematiche risulta complicato, in quanto si toccano questioni non solo tecnologiche ma anche concettuali, in continua evoluzione.

Tutte le descrizioni disponibili variano lungo quattro dimensioni semantiche: il pensiero, la razionalità, l’uomo e l’agire. Si possono così identificare quattro definizioni che provengono dall’interazione di queste dimensioni: sistemi che pensano come umani; sistemi che pensano razionalmente; sistemi che agiscono come umani; e sistemi che agiscono razionalmente.

Proprio secondo quest’ultima definizione, l’AI risponde alla necessità di immagazzinare ed elaborare la conoscenza, al fine di raggiungere buone decisioni in un contesto con grande varietà di situazioni, qual è la realtà dei nostri processi aziendali. Con questa visione si evidenzia quindi lo scopo dell’AI, che non deve essere quello di emulare l’uomo in tutto e per tutto, ma quello di supportarlo nelle sue azioni e nelle sue missioni.

Tale supporto alle azioni conferisce all’outsourcer quella garanzia di qualità dei risultati e, ancor di più, di costanza nella qualità dei risultati, che spesso rappresentavano la più forte remora nell’affidargli l’esecuzione di processi aziendali critici. Opportunità quindi, oltre che di ottimi servizi a costi tutto sommato contenuti, anche di revisione dei processi e di eliminazione delle inefficienze che l’introduzione di nuovi metodi necessariamente richiede o implica.

 

Quali sono a suo avviso gli ostacoli principali per l’adozione di tecnologie di Intelligenza Artificiale in Azienda?

Uno dei motivi l’ho appena accennato poco fa: introdurre nuove metodologie ai processi così come sono non fa altro che automatizzare le eventuali inefficienze insite in ogni processo. Cose che siamo abituati a fare ormai da anni, sempre allo stesso modo, senza mai porci domande e senza mai pensare a modi diversi per farle, rappresentano un comportamento consolidato, spesso difficile da cambiare. L’automazione di una inefficienza è il principale motivo di fallimento nell’introduzione di nuove tecnologie, anche se intelligenti, e pensare di risparmiare solo perché demandiamo queste inefficienze alle macchine o al software è il peggior errore che possiamo commettere. La gestione delle inefficienze spesso implica l’adozione di workaround, che a loro volta introducono altre inefficienze, che complicano a dismisura l’implementazione di tecnologie di AI al punto tale da dissuaderne l’uso.

Se si vuole veramente innovare con l’introduzione di AI in azienda, bisogna innovare due volte: la prima rivedendo in senso critico i processi che si vogliono automatizzare e la seconda automatizzandoli. Questo non sempre è facile, richiede un forte commitment e molta attenzione nel riprendere l’esatta e completa fotografia dei processi in essere e di come vengono svolti. Bisogna avere la certezza di riuscire a catturare tutti i passaggi, anche quelli più banali e non sempre necessari, per evitare che, trascurandoli in fase di automazione, portino a lunghi e fastidiosi ricicli quando non al fallimento dell’intero progetto.

 

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