Governare le performance: dai KPI alla Business Intelligence, fino all’AI

La capacità di trasformare i dati in decisioni è una competenza sempre più importante per proteggere la marginalità e sostenere la competitività delle imprese.

In molte aziende i dati ci sono, ma prima di discuterli bisogna ancora raccoglierli, confrontare file e verificare quale versione sia aggiornata. Quando il report è pronto, una parte del tempo disponibile per intervenire è già stata assorbita dalla sua preparazione.

Ordini, ore lavorate, costi, scorte e consegne vengono registrati ogni giorno. Eppure, rispondere a domande come “Perché questa commessa ha reso meno del previsto?” oppure “Dove si stanno accumulando i ritardi?” può richiedere diverse verifiche tra uffici e reparti.

La disponibilità dei dati è quindi soltanto una parte del percorso. Il loro valore si esprime quando diventano accessibili, comprensibili e utilizzabili da chi deve decidere dove e come intervenire.

Misurare per comprendere dove intervenire

Misurare è il primo passo per migliorare. Consente di definire una situazione di partenza, individuare le priorità e verificare l’efficacia delle azioni intraprese.

La scelta dei KPI deve partire dagli obiettivi del processo. Se si vuole migliorare l’affidabilità delle consegne, ad esempio, occorre osservare anche i fermi di produzione, la disponibilità dei materiali e l’incidenza delle rilavorazioni. Per preservare la marginalità delle commesse, diventa invece importante collegare il risultato economico alle ore impiegate, ai consumi e ai costi generati da urgenze o errori.

Un indicatore diventa utile quando permette di capire che cosa sta succedendo e su quali attività agire.

Occorre inoltre considerare gli effetti delle scelte sull’intera azienda. Acquistare a un prezzo più basso può essere conveniente, ma se richiede lotti molto più grandi aumenta il capitale impegnato nelle scorte. Produrre di più in un reparto può migliorare il suo indice di produttività, ma creare accumuli di semilavorati nella fase successiva.

Per questo gli indicatori vanno letti insieme, evitando che ogni funzione valuti soltanto il proprio risultato.

Business Intelligence: meno tempo sui report, più spazio all’analisi

Una volta definiti gli indicatori, bisogna poterli consultare e aggiornare con regolarità. Se ogni analisi richiede di ricostruire manualmente un file, il monitoraggio diventa oneroso e rischia di essere rimandato.

La Business Intelligence (BI) aiuta a rendere questo lavoro sistematico. Strumenti come Power BI collegano informazioni provenienti dai gestionali e da altre fonti e le organizzano in cruscotti interattivi.

Chi analizza una riduzione della marginalità può così approfondire il risultato per cliente, prodotto o commessa, confrontando prezzi di vendita, costi dei materiali e ore lavorate. Durante una riunione, questo permette di verificare un’ipotesi e individuare le situazioni che richiedono attenzione, senza dover preparare ogni volta un nuovo report.

Perché il confronto sia utile, devono essere condivisi anche i criteri di calcolo: quali costi rientrano nel margine? Quali ore vengono attribuite alla commessa? Con quale frequenza si aggiornano i dati?

Il progetto comprende quindi una dimensione organizzativa: stabilire chi presidia gli indicatori, quando li analizza e quali azioni attivare in presenza di criticità.

Dove può aiutare l’Intelligenza Artificiale

Quando i dati sono organizzati e affidabili, l’AI può facilitarne la consultazione e ampliare le possibilità di analisi.

Un assistente collegato ai dati della BI può consentire di formulare domande in linguaggio naturale, come “Quali commesse hanno assorbito più ore del previsto?”, e ottenere una prima sintesi da verificare e approfondire.

Altre applicazioni possono aiutare a individuare articoli con scorte minime da rivedere, considerando consumi, variabilità della domanda e tempi di approvvigionamento. Modelli predittivi possono invece stimare il rischio di ritardo degli ordini, mettendo in relazione avanzamento della produzione, materiali disponibili e carichi di lavoro.

Sono applicazioni da progettare a partire da una domanda concreta e da una valutazione dei dati disponibili. I risultati vanno verificati con chi conosce il processo: una segnalazione è utile se arriva in tempo e aiuta a prendere una decisione.

Il beneficio atteso è dare al management più tempo per valutare gli interventi, riducendo il lavoro necessario per raccogliere e interpretare le informazioni.

Misurare, comprendere, agire: da dove cominciare

Per iniziare si può partire da un problema concreto: ritardi frequenti, scorte in crescita o commesse con margini inferiori alle attese. Analizzare il processo interessato aiuta a scegliere gli indicatori da monitorare e a verificare se i dati disponibili sono sufficienti e affidabili.

Su questa base si individuano gli strumenti più adatti.

BI e AI possono dare un contributo concreto a questo lavoro, riducendo le elaborazioni manuali e rendendo più rapido l’accesso alle informazioni.

Lo schema riassume l’approccio GCP: collegare obiettivi, indicatori e strumenti per aiutare le persone a comprendere le criticità e decidere come intervenire.

Il monitoraggio entra poi nel lavoro quotidiano dei responsabili. Dopo ogni intervento, il confronto con i KPI permette di verificarne gli effetti e capire se occorre correggere le azioni. È così che l’analisi dei dati diventa parte della gestione aziendale.

GCP affianca le imprese in questo percorso, dall’analisi dei processi alla definizione dei KPI, fino allo sviluppo di progetti di Business Intelligence e applicazioni di Intelligenza Artificiale.

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