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La misurazione delle performance è un tema centrale per il management da oltre un secolo, da quando Frederick Winslow Taylor, con il suo lavoro pionieristico Principles of Scientific Management, ha rivoluzionato i processi aziendali introducendo un approccio scientifico alla produttività. Da allora, il concetto di misurazione è evoluto, passando dalla pura efficienza operativa alla strategica ottimizzazione delle diverse funzioni aziendali.
Oggi, con i progressi radicali dell’intelligenza artificiale (AI), le aziende stanno scoprendo nuove opportunità per ridefinire ciò che significa misurare e migliorare le performance.
I Key Performance Indicator (KPI) sono da decenni un pilastro essenziale per monitorare e migliorare le performance aziendali. Tuttavia, i KPI tradizionali risultano spesso statici e retrospettivi.
L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato questo paradigma. Attualmente, i KPI possono trasformarsi in metriche intelligenti che apprendono dai dati e guidano le decisioni operative. Ad esempio, l’utilizzo di algoritmi di machine learning permette di identificare correlazioni e connessioni non visibili tramite gli strumenti di analisi convenzionali. Un caso emblematico è rappresentato dal team di Google, che ha impiegato algoritmi per analizzare dati complessi, scoprendo che alcuni KPI considerati fondamentali erano, in realtà, marginali.
Può un'organizzazione realmente migliorare le proprie performance senza esaminare l'efficacia delle sue metriche? La governance tradizionale dei KPI è spesso periodica e supervisionata da esseri umani. Di contro, la governance dei KPI intelligenti è dinamica, algoritmica e collaborativa. Questo approccio consente alle aziende di adattare rapidamente le loro metriche ai cambiamenti del mercato e alle nuove strategie.
Inoltre, un problema comune nelle grandi organizzazioni è la gestione dei KPI in silos funzionali, con priorità spesso contrastanti. Ad esempio, mentre il reparto finanziario si concentra sulla riduzione dei costi, il marketing potrebbe privilegiare l'esperienza del cliente. L’AI può risolvere queste discrepanze, rendendo visibili le interdipendenze tra i KPI e facilitando la creazione di KPI condivisi che promuovono la collaborazione tra i team e allineano l’organizzazione verso obiettivi comuni.
L’AI utilizzata nell’abito della misurazione delle performance permette alle aziende di ottenere una visione più accurata e tempestiva, vediamo nel dettaglio in che modo:
1. Ottimizzazione Continua
L’AI consente alle aziende di passare da KPI statici a metriche dinamiche che evolvono con il business. Questo migliora non solo le performance operative, ma anche la capacità di adattarsi ai cambiamenti del mercato.
2. Decisioni Data-driven
Con l’AI, i KPI diventano strumenti decisionali avanzati. Ad esempio, un algoritmo può suggerire le migliori azioni per ridurre il churn dei clienti, distinguendo tra clienti da trattenere e quelli meno profittevoli.
3. Vantaggio Competitivo
Le aziende che adottano KPI intelligenti e condivisi possono anticipare le sfide, ottimizzare le risorse e adattare le strategie più rapidamente rispetto alla concorrenza.
L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il concetto di performance aziendale, trasformando i KPI da indicatori statici a metriche intelligenti che guidano l’azione e promuovono l’innovazione. Per le aziende, il futuro della misurazione non riguarda solo il miglioramento delle performance attuali, ma anche l’evoluzione delle metriche stesse.
Investire in AI e KPI intelligenti non è più un’opzione, ma una necessità per competere in un mercato sempre più dinamico e complesso.
[Fonte: https://sloanreview.mit.edu/article/ai-is-helping-companies-redefine-not-just-improve-performance/]
