AUTORI

Victor Bueno
Augmented BI Community Leader
@BIP xTech

Edoardo Rossi
Augmented BI Specialist
@BIP xTech

Beatrice Riccardi
Augmented BI Specialist
@BIP xTech

Introduzione

Si provi a pensare all’innovazione apportata dall’introduzione della tecnologia GPS. Prima del GPS, le persone si affidavano a mappe o a guide, ad indicazioni scritte, oppure al proprio senso dell’orientamento. Questo comportava spesso il rischio di perdersi o di mancare svolte importanti rendendo gli spostamenti più impegnativi, soprattutto in luoghi sconosciuti.

Con l’introduzione della tecnologia GPS sono nati i sistemi di navigazione satellitare (sat nav), che forniscono indicazioni più precise e in tempo reale, aiutando le persone a raggiungere le loro destinazioni in modo più rapido ed efficiente. Grazie a questa tecnologia le persone possono evitare di perdersi e di finire imbottigliate in lunghe code, sapendo di avere a disposizione uno strumento affidabile per raggiungere la propria destinazione.

Un ulteriore ed importante innovazione è portata dai veicoli autonomi che, recuperando informazioni dal GPS e da altri sistemi avanzati, possono rivoluzionare l’esperienza di guida e le abitudini delle persone. I veicoli autonomi non si limitano a suggerire il percorso migliore, ma prendono decisioni e intraprendono le azioni conseguenti al posto di guida. Ad esempio, se un pedone attraversa improvvisamente la strada, l’auto frena automaticamente senza bisogno dell’intervento del conducente.

Pensate alle aziende moderne sommerse da tecnologie complesse, Big Data, processi interni complicati e fattori esterni dinamici che influenzano i tempi e la qualità del processo decisionale. Come le persone hanno bisogno del navigatore satellitare per raggiungere le destinazioni, le aziende hanno bisogno di aiuto per ottimizzare e automatizzare il processo decisionale. E in termini radicali, la completa automazione dei processi aziendali basata su dati e KPIs, la cosiddetta hyperautomation, potrebbe essere paragonata ai veicoli autonomi.

Al di là delle differenze di complessità e di adozione della tecnologia nella nostra vita quotidiana, l’Active Intelligence permette alle aziende di accelerare e migliorare il processo decisionale raggiungendo gli obiettivi desiderati in modo più rapido e preciso. L’obiettivo più importante da raggiungere per le organizzazioni che adottano l’Intelligenza Attiva è, infatti, l’automazione dei compiti. Nella sua ultima fase, l’Active Intelligence non fornisce solo indicazioni e suggerimenti come un navigatore satellitare, ma prende decisione e agisce come un veicolo autonomo.

Cos’è l’Active Intelligence

La BI tradizionale è orientata a fornire insight e a consentire il monitoraggio delle aziende, ma non sempre guida le azioni, che normalmente vengono eseguite solo attraverso l’intervento manuale. In questo contesto, gli utenti aziendali devono gestire diversi strumenti, aggiungendo ulteriori passaggi e rallentando i processi. Queste limitazioni sono il prerequisito per l’ascesa dell’Active Intelligence (AI).

L’Active Intelligence è quindi il percorso evolutivo dell’Augmented BI che incorpora funzionalità di attivazione, portando la BI da un impatto indiretto a diretto sul business. L’obiettivo finale è quello di non limitarsi al monitoraggio e alla generazione di insight, ma di attivare azioni immediate integrate con i sistemi esterni.
Con l’aiuto delle sue capacità avanzate, l’AI rende consapevoli e capaci di reagire immediatamente alle opportunità e alle minacce.

Active Intelligence è un mix di Business Intelligence, Business Automation, API e piattaforme low-code. Un sistema di Active Intelligence parte dai dati presenti sulle piattaforme di Business Intelligence e, all’attivazione di determinati trigger, può intraprendere un’ampia gamma di azioni collegandosi ad altri strumenti o piattaforme.

I vantaggi competitivi dello sviluppo di una soluzione di Active Intelligence possono essere riassunti in quattro aree:

Dynamic alerting: L’alerting intelligente notifica agli utenti e ai manager il momento in cui si presentano potenziali problemi o opportunità, consentendo loro di approfondire ulteriormente, prendere decisioni e agire immediatamente.
3^rd Party integrations: La comunicazione tra diverse applicazioni è un fattore chiave. Gli avvisi e i dati di input vengono inviati dalla piattaforma di BI a strumenti terzi (e viceversa).
Low code automations: La maggior parte dell’automazione può essere eseguita senza codice. L’approccio a basso codice consente una consegna più rapida delle applicazioni attraverso una codifica manuale minima, facilitando gli utenti di business.
Augmented analytics: Le funzionalità di analisi avanzate consentono di creare avvisi predittivi o non basati su regole e flussi di lavoro automatizzati.

Raggiungendo la massima espressione di Active Intelligence, le aziende possono migliorare i loro processi decisionali potenziando le loro capacità di automazione e integrazione. BIP ha identificato un framework evolutivo dell’Intelligenza Attiva basato su quattro fasi.

Automated Alerts:

Gli alerts automatici nella Business Intelligence si riferiscono a notifiche o messaggi che vengono attivati automaticamente in base a criteri o condizioni predefinite. Sono progettati per aiutare le organizzazioni a rimanere informate e ad agire tempestivamente quando si verificano eventi importanti.

Nel contesto aziendale, gli alert automatici possono essere utilizzati per monitorare varie metriche, come l’andamento delle vendite, il comportamento dei clienti o le prestazioni della supply chain. Ad esempio, un avviso automatico può essere impostato per notificare a un manager quando le vendite in una certa regione scendono al di sotto di una determinata soglia, o quando il livello di inventario di un articolo critico scende al di sotto di un certo livello. In questo modo, le organizzazioni possono reagire rapidamente ai cambiamenti delle condizioni aziendali e, se necessario, adottare misure correttive.

Inoltre, gli alert automatici possono essere trasmessi tramite vari canali, come e-mail, SMS o notifiche push, e possono essere personalizzati in base alle esigenze degli utenti.

In conclusione, gli avvisi automatici sono uno strumento utile per le organizzazioni che vogliono rimanere informate e rispondere più rapidamente agli eventi importanti, ma le azioni rimangono manuali.

Application Integration:

L’integrazione degli applicativi è un passo cruciale nella roadmap evolutiva della Business Intelligence, poiché consente alle organizzazioni di collegare gli strumenti di BI ad altri sistemi, avvicinando i dati alle decisioni e alle azioni.

L’integrazione di applicativi con i sistemi di BI consente alle organizzazioni di accedere a funzioni e strumenti di sistemi e reparti diversi in modo centralizzato e unificato durante la visualizzazione dei dati. Ciò migliora l’accuratezza del processo decisionale e aumenta le capacità degli utenti.

Un esempio di integrazione può essere quella con strumenti di comunicazione come Teams, Outlook o anche Jira. Quando vengono identificati dei problemi nella dashboard, è possibile inviare un messaggio sul canale degli sviluppatori di Teams o aprire una nuova attività su Jira semplicemente facendo clic su un pulsante presente in dashboard. Un altro esempio potrebbe essere, per il Digital Marketing, la creazione e la condivisione automatizzata di audience per strumenti pubblicitari come Google Ads. Esempi più complessi sono quelli basati su trigger predefiniti, ad esempio: quando viene superata la soglia delle scorte critiche, si attiva un trigger che genera un’azione dallo strumento di BI per inviare un nuovo ordine dei prodotti esauriti.

L’integrazione consente quindi alle organizzazioni di automatizzare i processi aziendali, riducendo le attività manuali e liberando tempo e risorse per attività più strategiche.

Predictive Triggers:

I trigger predittivi sono l’evoluzione AI-driven dei trigger utilizzati per gli alert automatici: si basano su modelli predittivi, utilizzati per identificare eventi o risultati futuri sulla base di dati storici e altre informazioni rilevanti. In sostanza aiutano le organizzazioni ad anticipare potenziali problemi o opportunità, consentendo loro di adottare misure proattive per migliorare le proprie prestazioni.

Ad esempio, un alert predittivo può indicare a un responsabile delle vendite un imminente calo delle vendite, consentendogli di agire prevenendo o attenuando l’impatto. In alcuni casi, gli alert predittivi diventano veri e propri trigger per azioni automatizzate come, nel caso del direttore vendite, la riprogrammazione degli ordini dei prodotti in base alle previsioni della domanda.

I trigger predittivi possono inoltre aiutare le organizzazioni a ottimizzare le operations, identificando le inefficienze o le opportunità di miglioramento. Ad esempio, quando una campagna di marketing ha un basso tasso di risposta, un trigger predittivo può innescare una modifica della campagna per ottenere risultati migliori.

Per concludere, i trigger predittivi sono uno strumento importante nella Business Intelligence, in quanto forniscono alle organizzazioni una visione in tempo reale degli eventi futuri, consentendo loro di adottare misure proattive per migliorare le prestazioni e raggiungere gli obiettivi. Inoltre, aiutano le organizzazioni a ottimizzare le loro operazioni, a prendere decisioni migliori sulla base di suggerimenti e ad automatizzare le azioni preventive.

Hyper Automation:

L’Hyper Automation è l’ultimo e più complesso passo dell’evoluzione dell’Active Intelligence, in quanto consente alle organizzazioni di automatizzare attività, processi e decisioni su ampia scala. Sfruttando l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e altre tecnologie avanzate, l’Hyper Automation consente alle organizzazioni di automatizzare attività ripetitive e complesse, liberando tempo e risorse per attività più strategiche.

Grazie all’Hyper Automation, l’Active Intelligence amplia le sue capacità di azione innescando flussi di lavoro completamente automatizzati su diverse piattaforme, senza bisogno di condizioni rule-based. La differenza tra questa fase evolutiva e quella precedente con i trigger predittivi è che l’Hyper Automation aumenta le capacità di integrazione e automazione e aggiunge il fattore intelligenza: l’Active Intelligence può prendere decisioni autonome e attivare flussi di lavoro ad-hoc.

Per concludere si può definire l’Hyper Automation come un aspetto cruciale dell’Active Business Intelligence, in quanto consente alle organizzazioni di automatizzare attività, processi e decisioni su larga scala, migliorando l’efficienza, l’accuratezza e l’agilità.

Per dare maggiore chiarezza agli esempi concreti di applicazione dell’Active Intelligence, presentiamo due esempi cross-industry in cui BIP vede un’applicazione efficace di questo approccio.

Solution for Operational monitoring

Per un importante operatore del settore dei servizi finanziari e logistici, BIP ha sviluppato un sistema di monitoraggio personalizzato per il top management. Il sistema fornisce una visione completa e aggiornata delle attività aziendali per individuare trend anomali ed eseguire azioni di risposta rapida. Il sistema si basa su tre pilastri: recupero dei dati in tempo quasi reale, integrazione dei dati provenienti da tutte le linee di business e implementazione di uno strumento di allerta.

BIP ha supportato il cliente con un approccio end-to-end, che comprende la connessione alle fonti di dati, l’elaborazione dei dati e il front-end.

Concentrandosi sul front-end, la soluzione è basata su Power BI e fornisce report interattivi progettati per specifiche linee di business. In particolare, per i ticket e le telefonate al contact center, è stato implementato un sistema di alerting che crea due tipi di notifica in Teams:

Notifiche periodiche Ogni 10/20 minuti viene inviata una notifica in un canale Teams dedicato, che fornisce ulteriori dettagli rispetto ai grafici di linea del cruscotto (ad esempio, il tipo di ticket più aperto).
Allarme proattivo In caso di valori critici di specifici KPI (es. chiamate CC in attesa) viene inviato un allarme con informazioni aggiuntive. Periodicamente viene inviato un promemoria finché i valori del KPI non tornano regolari.

Smart Audience

Facendo leva sulle capacità dell’Active, BIP ha sviluppato un generatore di audience per un cliente operante nel settore e-commerce. Lo strumento integra dati di zero e di prima parte per eseguire analisi basate sull’intelligenza artificiale relative al comportamento dei clienti durante l’acquisto e la navigazione; grazie alle sue funzionalità, i marketeer possono affinare il processo di creazione dell’audience e inviare automaticamente le liste di utenti verso diversi canali di attivazione.

Basata su una moderna piattaforma di business intelligence, la soluzione di BIP offre agli operatori del marketing uno strumento di intelligence attiva per aumentare le loro capacità di analisi dei dati dei clienti e di esecuzione delle campagne di marketing.

Il nostro approccio per l’arricchimento del pubblico si basa su quattro fasi:

Segmentare gli acquirenti in base al loro comportamento Applicare gli algoritmi RFM sulla Customer Base per segmentarlo in base a Recency, Frequency e Monetary value
Identificare i profili UX con la Cluster Analysis Utilizzare modelli di clustering per analizzare il comportamento degli utenti in termini di canali, engagement, dispositivo, ecc.
Costruire audience di target omogenei Combinare i segmenti RFM con i cluster comportamentali per selezionare target omogenei.
Coinvolgere i target con campagne di attivazione Definire con precisione i canali di attivazione e spingere le audience con pochi clic per lanciare campagne ad alte prestazioni.

La quarta fase, che ha come principale funzionalità l’intelligenza attiva, ha lo scopo di guidare l’attivazione e di avere un impatto diretto sulle prestazioni di conversione. Le audience possono essere inviate direttamente ai canali di attivazione, come Google Marketing Platform, Google Ads e i canali di marketing diretto, oppure possono alimentare Google Cloud Platform, BigQuery o i CRM per essere distribuite alle piattaforme di orchestrazione.

Da dove iniziare?

Il mercato della business automation e delle API sta crescendo rapidamente grazie ai numerosi vantaggi offerti alle aziende. L’Active Intelligence unifica questi diversi campi con advanced analytisc e business intelligence, diventando un fattore essenziale per le aziende che vogliono massimizzare l’efficienza e portare il processo decisionale a un livello superiore.

Tuttavia, l’Active Intelligence è un’innovazione complessa e dietro i suoi grandi vantaggi ci sono competenze e capacità specifiche che la maggior parte delle aziende deve ancora sviluppare. Inoltre, le aziende non sono ancora consapevoli delle potenzialità dell’adozione di soluzioni di Active Intelligence.

In BIP, vediamo che l’Intelligenza Attiva viene applicata a diversi settori per diversi casi d’uso, e quelli che seguono sono solo alcuni esempi.

BIP può aiutare i clienti a adottare soluzioni di Active Intelligence: il nostro approccio end-to-end copre l’intero progetto, che va dall’identificazione degli use-case specifici basati sul contesto del cliente allo sviluppo e al rilascio di soluzioni.

BIP xTech, il nostro centro di eccellenza nelle tecnologie esponenziali, fa leva sulle competenze tecnologiche e sulla partnership con fornitori strategici per coinvolgere team con competenze ibride per supportare i clienti nei progetti di Active Intelligence.

Contattateci se avete bisogno di un approfondimento sulla nostra offerta end-to-end o se desiderate avere una conversazione con uno dei nostri esperti.

Disclaimer

In questo articolo, alcuni prodotti/venditori sono stati citati come esempi per illustrare alcune funzionalità avanzate. BIP, attraverso il suo centro di eccellenza nelle tecnologie dei dati (BIP xTech), ha stretto partnership con molti di questi fornitori ma, in linea con la nostra strategia di indipendenza dai fornitori, ci manteniamo agnostici dal punto di vista tecnologico e, pertanto, siamo in grado di consigliare la soluzione migliore in base alle esigenze del cliente, facendo leva su un gruppo di esperti certificati nella maggior parte di queste tecnologie.

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Active Intelligence: L’evoluzione della BI verso la business automation

Introduzione

Cos’è l’Active Intelligence

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