La scena è sempre la stessa: il budget per l’AI è approvato, il management è convinto, l’entusiasmo c’è, ma poi arriva la domanda che apre il vaso di Pandora: “da quale processo partiamo?”

Ed è lì che succede una cosa prevedibile: partono le opinioni. Operations dice fatturazione, perché “è lì che perdiamo tempo”. HR dice onboarding, perché “è lì che si vede il valore”. IT dice ticketing, perché “almeno i dati li abbiamo”. Ognuno ha ragione dal suo punto di vista, nessuno ha un criterio comune.

Il risultato lo conosciamo: tre progetti pilota partiti in parallelo, budget spalmato, nessuno arrivato in produzione. Il problema non era la tecnologia, il contesto o l’esecuzione, era la prioritizzazione.

Un metodo, non un’opinione

Il Process Priority Assessment (PPA) esiste per rispondere a quella domanda in modo difendibile. La logica è semplice: si raccolgono i processi candidati, si definiscono insieme i criteri di valutazione (i “driver”: come ad esempio effort, costi e valore per il cliente), si pesano collettivamente e si valuta ogni processo su ogni driver. Il risultato è un ranking che ogni funzione ha contribuito a costruire e che si porta in steering committee sapendo da dove arriva ogni numero.

Un dettaglio interessante: la scala non è da 1 a 5, è una scelta tra 1, 3 oppure 9. Non è un espediente da workshop, è la scala di relazione classica del Quality Function Deployment, la Casa della Qualità portata in occidente da Hauser e Clausing su Harvard Business Review nel 1988. Mezzo secolo di prioritizzazione industriale ha già stabilito che il voto medio è il vero nemico. Per dare 9 devi convincerti che il processo è davvero prioritario su quel criterio, per dare 1 devi convincerti del contrario. Le divergenze che emergono sono la mappa dei punti in cui l’organizzazione non è allineata. Punti da discutere prima di investire, non dopo.

Con un avvertimento: il PPA non elimina la politica. Se i driver li sceglie una persona sola, o se i pesi si definiscono dopo aver visto i processi in gara, il metodo produce numeri impeccabili al servizio della decisione di sempre, con in più l’aria dell’oggettività. Il potere non sparisce, si sposta a monte, sui criteri, dove almeno è visibile e discutibile.

Perché l’AI cambia le regole del gioco

Il PPA nasce prima dell’AI generativa. Effort in FTE, ripetitività, grado di standardizzazione: il lean prima e la Automazione basata su regole (es. RPA) poi facevano già queste domande. Quello che cambia oggi non è la lista dei driver, è il loro peso e il perimetro di ciò che si può candidare.

Primo, i dati. L’automazione a regole e non aveva bisogno di uno storico pulito, le bastava un’interfaccia stabile. L’AI no. Un processo costoso, ripetitivo e sentito da tutti, ma con i dati sparsi su tre sistemi mai riconciliati, oggi non è un candidato: è un progetto di data governance travestito. La qualità dei dati smette di essere un dettaglio tecnico e diventa un driver che da solo può escludere.

Secondo, il perimetro si sposta. Lean e Automazione aggredivano la parte strutturata del lavoro e lasciavano fuori tutto ciò che richiedeva giudizio, documenti, linguaggio. Oggi quella parte è il territorio nuovo: processi già spremuti dalla lean tornano candidati, e processi mai entrati in lista perché non standardizzabili adesso ci entrano.

Terzo, un driver che prima non esisteva: la tolleranza all’errore. Un bot RPA sbaglia in modo deterministico e visibile, un sistema generativo sbaglia in modo plausibile. Un processo va quindi valutato anche su quanto costa un errore che nessuno nota per tre mesi, e nelle matrici di prioritizzazione classiche questo criterio non c’era.

Il prossimo passo

Un PPA efficace è quello che sai spiegare e difendere. Ed è esattamente il punto in cui si chiude il master AI Super Power di H-FARM Business School: dopo aver costruito competenze su dati, agenti e governance dell’AI, il percorso arriva al PPA, il momento in cui tutto quello che hai imparato prima diventa una decisione da portare in azienda. Quale processo, e perché quello.

La domanda di partenza tornerà: a ogni ciclo di budget, a ogni nuova ondata tecnologica. Quello che cambia è cosa porti in quella discussione: un’opinione da difendere, oppure un criterio che tutte le funzioni hanno contribuito a costruire e che nessuno può liquidare con un “secondo me no”.

La differenza non si vede il giorno della riunione. Si vedrà sei mesi dopo, tra due aziende che oggi sembrano nella stessa posizione: da una parte tre progetti pilota fermi a metà, dall’altra un processo in produzione, il prossimo già identificato e un motivo condivisibile per cui è proprio quello.

Lorenzo Ava