L’integrazione tra Intelligenza Artificiale (IA) e Scienza dei Processi (Process Science, PS) rappresenta una delle frontiere più promettenti nell’ottimizzazione dei processi aziendali. La PS è un ambito interdisciplinare emergente che combina tecniche digitali, informatiche e sociali per la gestione e il miglioramento continuo dei processi organizzativi. Si tratta di un terreno fertile per applicazioni avanzate di IA, che non solo forniscono soluzioni innovative, ma contribuiscono anche ad affrontare nuove sfide teoriche e pratiche, stimolando il progresso della ricerca. 

La PS si sviluppa lungo due grandi filoni. Il primo riguarda il process management classico. Tradizionalmente, la gestione dei processi aziendali si è concentrata sulla modellazione e pianificazione dei flussi di lavoro, con un approccio sistematico e predittivo. Questo metodo consente di valutare l’affidabilità dei modelli prima della loro implementazione, stimando costi, tempi e conformità alle normative. Il secondo filone è rappresentato dal process mining e dagli approcci data-driven. L’evoluzione tecnologica ha reso possibile un approccio guidato dai dati. Questa metodologia raccoglie dati di esecuzione reali per analizzarli e identificare aree di miglioramento continuo. In questo contesto, i dati non solo descrivono cosa accade nei processi, ma ne rivelano inefficienze, colli di bottiglia e deviazioni dalle aspettative. 

L’IA svolge un ruolo chiave in entrambe le dimensioni della PS. Una delle applicazioni principali riguarda l’affidabilità e la validazione dei modelli. Prima dell’implementazione, è fondamentale analizzare l’affidabilità dei modelli di processo. Le tecniche di IA possono automatizzare la verifica di conformità alle normative e la prevenzione di comportamenti indesiderati. Possono inoltre stimare quantitativamente costi, tempi e impatti ambientali, come il consumo di CO2, per garantire la sostenibilità del processo. Infine, l’IA può identificare eventuali problematiche legate, ad esempio, alla sostenibilità operativa e alla resilienza dei modelli in situazioni inattese. 

Un’altra importante applicazione dell’IA è legata al process mining e all’analisi dei dati. Questa disciplina sfrutta i dati operativi per offrire una visione dettagliata dell’esecuzione reale dei processi. Attraverso tecniche di discovery, è possibile generare automaticamente o semi-automaticamente modelli che rappresentano fedelmente i flussi di lavoro aziendali. L’analisi dei dati consente di identificare i colli di bottiglia, analizzare i tempi di esecuzione e le code per rilevare inefficienze e ottimizzare i flussi. Inoltre, l’IA permette di verificare la conformità tra i modelli teorici e l’esecuzione reale, individuando deviazioni che possono essere problemi (non conformità) o opportunità di miglioramento. 

Un ambito di ricerca particolarmente innovativo riguarda l’uso dell’IA per ottimizzare processi in contesti dinamici. Questi sistemi possono adattarsi a imprevisti, come variazioni nei volumi di lavoro o indisponibilità di risorse. Possono inoltre garantire il raggiungimento degli obiettivi giornalieri anche in presenza di interazioni complesse tra attività umane e robotiche. 

L’applicazione dell’IA nella Scienza dei Processi non è priva di sfide. Tra queste, vi è la necessità di sviluppare tecnologie più sofisticate per affrontare problemi complessi e personalizzati. Invece di creare soluzioni ad hoc, la ricerca si orienta verso la traduzione di compiti in problemi generali che l’IA possa risolvere automaticamente. Questo approccio genera un circolo virtuoso, dove le problematiche pratiche stimolano avanzamenti teorici nell’IA stessa. 

Sebbene molte delle attività siano ancora in fase pilota, alcune collaborazioni locali del gruppo di ricerca KRDBR (Research centre for Knowledge-based Artificial Intelligence) alla Facoltà di Ingegneria a Bolzano stanno dimostrando il potenziale di queste tecniche. Ad esempio, progetti che mirano a ottimizzare processi produttivi attraverso l’uso di IA stanno esplorando soluzioni per gestire imprevisti, bilanciando attività umane e robotiche. L’obiettivo è creare processi resilienti e adattivi, capaci di rispondere rapidamente alle esigenze operative. 

La sinergia tra Intelligenza Artificiale e Process Science rappresenta una straordinaria opportunità per innovare la gestione dei processi aziendali anche in Alto Adige Da un lato, l’IA abilita analisi e ottimizzazioni mai viste prima; dall’altro, la Process Science offre un contesto applicativo ricco di sfide che spingono la ricerca verso nuovi orizzonti. Questo connubio promette di ridefinire il modo in cui le organizzazioni progettano, eseguono e migliorano i propri processi, contribuendo non solo all’efficienza, ma anche alla sostenibilità e all’innovazione continua. Un’opportunità che sarebbe un peccato sprecare.

Questo articolo è stato pubblicato sul settimanale Südtiroler Wirtschaftszeitung il 11 luglio 2025.