Negli ultimi decenni, le rivoluzioni tecnologiche legate all’automazione hanno richiesto trasformazioni radicali nel modo in cui le aziende operano e innovano: dall’introduzione dei sistemi di controllo automatico e dalle prime robotiche industriali, queste innovazioni hanno portato a significativi vantaggi come l’aumento della produttività, la riduzione degli errori, la capacità di operare globalmente, 24/7 senza interruzioni, e l’efficientamento dei processi produttivi, consentendo alle imprese di ridurre costi e tempi e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi offerti.
“La maturazione dell’Intelligenza Artificiale, in particolare l’introduzione sempre più pervasiva della GenAI, sta segnando una nuova era di automazione dalle potenzialità molto più profonde”, dichiara Alessandro Mantelli, CTO Almaviva “Si tratta di un percorso strategico che rivoluziona il modo in cui le aziende creano valore, potenziano la loro efficienza e accelerano l’innovazione, aprendo nuove opportunità di crescita e competitività sui mercati globali. Un ambito nel quale Almaviva ha maturato anni di sperimentazione e raccolto una ricca esperienza pratica, che ha permesso di perfezionare un intero ecosistema di servizi e processi”.
Potenzialità ancora da comprendere e un cambiamento da governare
Nell’affrontare questo percorso di trasformazione, non si possono ignorare le sfide connesse: se da un lato l’automazione permette di incrementare produttività e velocità di risposta, richiede una trasformazione dei modelli di business consolidati e dei processi operativi e di formazione.
“L’automazione e l’intelligenza artificiale modificano la natura stessa del lavoro mantenendo fondamentale e strategico l’apporto umano attraverso un’evoluzione del sistema di competenze e dell’approccio alla crescita professionale, rafforzando gli aspetti di formazione e mentoring basati su capacità relazionali, pensiero critico e visione umanistica. Quest’ultimo è uno degli aspetti più strategici.
Sono necessari programmi per preparare i talenti ad affrontare un ecosistema più complesso e dinamico, l’apertura a nuove figure professionali (quali Augmented Developer, Advanced Prompt Engineer, AI Trainer, AI Trustworthiness Manager), l’evoluzione dei percorsi di carriera e un adeguamento dell’intero sistema culturale aziendale, per favorire un ambiente orientato all’innovazione continua” spiega Mantelli.
“Vanno avviati nuovi modelli di lavoro in cui i professionisti, altamente qualificati, siano in grado di sfruttare consapevolmente e con efficacia la potenza delle nuove tecnologie. Questi nuovi modelli rispondono alla sfida di ottimizzare i processi produttivi, facendo leva sulla competenza specifica e sulla visione sistemica come elementi di agilità e reattività che permetta agli individui e all’azienda di rispondere prontamente ai cambiamenti di mercato”.
GIOTTO EVOLVE – il framework di Almaviva per il governo dell’automazione intelligente
Per cogliere i benefici di questa nuova leva di sviluppo, nel corso degli ultimi anni, il Giotto Lab di Almaviva ha condotto un programma che ha coinvolto i Centri di Eccellenza dell’intero Gruppo. Obbiettivo dell’iniziativa, l’integrazione di soluzioni di automazione intelligente nel sistema di produzione aziendale, dalla piattaforma DevOps agli strumenti di Office Automation: dalle attività di coding ai processi di testing, dal supporto documentale al fix delle anomalie, una rete di agenti intelligenti integrati con gli strumenti già in uso sta supportando i nostri professionisti nelle loro attività quotidiane.
“In questi anni di sperimentazione, è stata raccolta una ricca esperienza pratica, che ha permesso di far evolvere questa soluzione in un intero ecosistema di servizi e processi.
Il framework, che comprende non solo soluzioni tecniche, ma anche un vasto know-how strategico è in grado di accompagnare le aziende in un percorso di transizione che coinvolge persone, processi e tecnologie” precisa il CTO di Almaviva.
Strategy
Questo layer rappresenta il livello di coordinamento dell’intero framework, in cui si svolgono le attività di pianificazione e definizione degli obiettivi a medio-lungo termine, le valutazioni economiche del modello, si stabiliscono le priorità, si allineano le iniziative di automazione con la visione aziendale e si crea una roadmap di crescita sostenibile. La strategia orienta tutte le attività successive, garantendo coerenza e sostenibilità dell’intervento.
- Definizione di una roadmap di adozione del modello di automazione che allinea le iniziative agli obiettivi di business, individuando le aree prioritarie di intervento
- Supporto alla formulazione di piani di investimento per garantire che i benefici siano misurabili e sostenibili
- Analisi di impatto e scenario, per capire come l’automazione può favorire crescita, efficienza e innovazione dell’Azienda
Innovation
Il secondo layer riguarda la creazione di un ambiente di sperimentazione che abilita i processi di miglioramento continuo. Si concentra sull’identificazione e sperimentazione di nuove tecnologie, strumenti e modelli di business, con l’obiettivo di restare competitivi e anticipare le evoluzioni di mercato. Questo livello garantisce la capacità di cogliere e adattarsi rapidamente ai cambiamenti in un contesto tecnologico in continua evoluzione.
- Sperimentazione e testing di nuove tecnologie per integrarle rapidamente nei processi
- Creazione di prototipi di soluzioni personalizzate per rispondere alle esigenze specifiche dei clienti
- benchmarking e analisi di best practice, per restare aggiornati sulle innovazioni di settore e portare innovazione continua
Academy
L’Academy rappresenta il cuore della trasformazione culturale e delle competenze. Include programmi di formazione, corsi di upskilling e reskilling, e iniziative di change management che preparano i talenti ad operare con le nuove tecnologie e metodologie e disegna le soluzioni organizzative abilitanti. È fondamentale per creare una cultura digitale diffusa, orientata all’innovazione e alla collaborazione, grazie all’adeguamento continuo del sistema di competenze. Rappresenta inoltre il passaggio fondamentale attraverso cui trasformare l’innovazione generata nel layer di Innovation in valore concreto e tangibile per il layer di Productivity.
- Progettazione di strutture organizzative e modelli di gestione del lavoro flessibili e adattabili per il corretto modello dell’efficienza introdotta
- Organizzazione di programmi di reskilling e upskilling, per preparare i professionisti ai nuovi ruoli nel mondo digitale
- Disegno di percorsi di change management, per facilitare l’adozione delle tecnologie e sviluppare una cultura digitale diffusa
Productivity
Questo layer si concentra sull’implementazione delle soluzioni di automazioni identificate all’interno dei processi aziendali. Include l’adozione di strumenti di automazione, intelligenza artificiale e analytics per ridurre i tempi di attività ripetitive, migliorare la qualità del lavoro e aumentare l’efficacia complessiva delle risorse. L’obiettivo è portare a livelli superiori di produttività che si traducano in vantaggi competitivi concreti.
- Integrazione nel ciclo di DevOps strumenti di automazione a supporto del ciclo di analisi e sviluppo
(Coding, Development, Refactoring, Testing)
- Monitoraggio e ottimizzazione dei processi infrastrutturali, usando analisi predittive e analytics in tempo reale
- Supporto con strumenti automatici ai processi di gestione documentale e Incident managament (Ticket analysis and resolution)
Trustworthiness
L’ultimo layer indirizza gli aspetti di governance operativa, compliance e sicurezza. Si tratta di creare un ecosistema di fiducia, garantendo che i modelli adottati siano trasparenti, conformi alle normative e sicure, monitorando e indirizzando anche i limiti di queste nuove soluzioni come la necessità di consentire audit del processo decisionale, correggere bias, gestire scenari di Synthetic Data Saturation, Model Collapse e Epistemic Drift. Include la definizione di politiche di AI governance, certificazioni, meccanismi di controllo e monitoraggio continuo, fondamentale per costruire un ambiente di innovazione responsabile e sostenibile.
- Definizione dei meccanismi (es. AI Policy), gli strumenti (es. AI Governance Platform) e gli organi (es. AI Adoption Committee) di governance operativa
- Implementazione dei sistemi di sicurezza e di controllo continui, per proteggere i dati e garantire l’affidabilità delle soluzioni
- Garanzia della compliance dell’intero sistema, riferita agli standard e disposizioni di mercato (tra cui Data Act, Data Governance Act, AI Act), assicurando trasparenza e conformità alle normative
