Categorie: Governance / Tecnologie

Governance e performance di impresa: l’evoluzione di KPI intelligenti nell’era della IA

Aziende all’avanguardia stanno implementando Key Performance Indicators (KPI) intelligenti, predittivi e allineati agli obiettivi strategici, sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale.*

Nell’attuale panorama aziendale, caratterizzato da mercati volatili e in rapida evoluzione, l’approccio tradizionale agli indicatori chiave di prestazione (KPI) sta diventando sempre più obsoleto. Le metriche statiche e immutabili non solo rischiano di incentivare comportamenti errati, ma possono anche portare a significative perdite di opportunità. In risposta a queste sfide, emerge un nuovo approccio: i KPI intelligenti potenziati dall’intelligenza artificiale (IA). Questo articolo esplora come le aziende all’avanguardia stiano implementando una governance efficace per sviluppare e gestire KPI più dinamici, predittivi e allineati agli obiettivi strategici, sfruttando le potenzialità dell’IA.

I KPI intelligenti producono previsioni più affidabili sui risultati futuri rispetto ai KPI tradizionali

L’evoluzione dei KPI nell’era dell’IA

I KPI tradizionali, spesso statici e basati su dati storici, stanno mostrando i loro limiti in un contesto aziendale sempre più complesso e mutevole. Le crisi finanziarie del passato hanno messo in luce i pericoli di affidarsi a metriche non adattive che non sono in grado di catturare i rischi emergenti nei portafogli delle istituzioni finanziarie.

In contrasto, le aziende che utilizzano l’IA per progettare e creare KPI più dinamici stanno ottenendo notevoli vantaggi:

maggiore consapevolezza dei rischi
legami più forti tra operazioni e risultati strategici
miglioramento complessivo delle performance.

Questi “smart KPI” offrono una comprensione più profonda dei driver di performance e producono previsioni più affidabili sui risultati futuri rispetto ai KPI tradizionali.

Tipologie di KPI intelligenti

Sono tre le principali categorie di KPI potenziati dall’IA:

KPI descrittivi intelligenti: sintetizzano dati storici e attuali per fornire insight su ciò che è accaduto o sta accadendo, offrendo una comprensione più approfondita delle lacune di performance e delle loro cause;
KPI predittivi intelligenti: anticipano le performance future, producendo indicatori anticipatori affidabili. Questi KPI identificano modelli che altre tecniche o gli esseri umani potrebbero non rilevare, consentendo azioni preventive per mitigare i rischi o sfruttare le opportunità;
KPI prescrittivi intelligenti: utilizzano l’IA per raccomandare azioni che ottimizzano le performance, indicando le lacune e suggerendo misure correttive.

La governance strutturata dei dati è alla base dell’implementazione dei KPI potenziati dall'IA

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L’implementazione efficace di KPI potenziati dall’IA richiede un approccio di governance strutturato e multidimensionale basato su tre pilastri fondamentali:

una solida base di dati con pratiche responsabili di gestione dei dati e di analisi
strutture organizzative con responsabilità e accountability per l’evoluzione dei KPI
fiducia nei KPI addestrati per adattarsi e imparare dai cambiamenti di circostanze.

Vediamo nel dettaglio ciascuno di questi elementi:

Fondamenta dei dati e pratiche analitiche responsabili
La progettazione efficace di KPI intelligenti richiede una solida governance dei dati. Tutte le organizzazioni partecipanti alla ricerca hanno sottolineato la qualità e la disciplina dei dati come fattore abilitante tecnico fondamentale per le loro iniziative di KPI basati sull’IA.

Tuttavia, molti sistemi IT e database legacy, non sono configurati per generare o rendere accessibili dati di qualità necessari per misurare o definire KPI intelligenti. Ad esempio, Pernod Ricard, azienda leader mondiale nel settore degli alcolici di alta qualità, ha scoperto di aver bisogno di tre anni di dati settimanali sulle vendite ai consumatori per consentire interventi significativi basati sull’IA, scoprendo dunque un’enorme lacuna nella disponibilità di dati.

Tale esperienza evidenzia la centralità della governance dei dati che richiede di investire tempo e risorse nella raccolta e nella strutturazione dei dati necessari con continuità nell’esecuzione del business.

Strutture organizzative per la responsabilità e l’accountability
Le aziende all’avanguardia stanno ripensando come sviluppare e migliorare continuamente le loro misure di performance chiave. Un approccio comune è quello di localizzare la responsabilità per la trasformazione dei KPI in un team specifico o in un gruppo di team.

Esempi di implementazione:

Schneider Electric (azienda globale leader nell’energy management): ha creato un Performance Management Office all’interno del team dati per supervisionare la misurazione delle performance. Questo ufficio è stato posizionato strategicamente nel team di governance per garantire una prospettiva neutrale e interfunzionale;
DBS Bank (primaria banca commerciale asiatica): governa lo sviluppo dei KPI attraverso team interfunzionali che creano mappe di valore che collegano i percorsi dei clienti ai risultati desiderati. Questi team, chiamati “squad”, includono rappresentanti di varie funzioni come prodotto, rischio, dati, marketing, call center e risorse umane.

L’adozione di KPI intelligenti richiede un cambio culturale dell'organizzazione

Costruire la fiducia nei KPI adattivi

Per garantire che i KPI intelligenti siano accettati e utilizzati efficacemente all’interno dell’organizzazione è fondamentale costruire la fiducia in questi strumenti. Ciò richiede:

trasparenza nel processo di sviluppo e nell’algoritmo sottostante
formazione continua per gli utenti finali
monitoraggio e valutazione regolare delle performance dei KPI
meccanismi di feedback per consentire agli utenti di segnalare anomalie o proporre miglioramenti.

Sfide e considerazioni etiche

L’implementazione di KPI basati sull’IA solleva anche importanti questioni etiche e sfide pratiche che le organizzazioni devono affrontare:

bias algoritmico: garantire che i KPI intelligenti non perpetuino o amplifichino pregiudizi esistenti nei dati o nei processi decisionali;
privacy e sicurezza dei dati: assicurare che la raccolta e l’utilizzo dei dati per i KPI intelligenti rispettino le normative sulla privacy e proteggano le informazioni sensibili;
trasparenza e spiegabilità: rendere comprensibili i processi decisionali basati sull’IA, specialmente quando influenzano decisioni critiche;
adattabilità e resilienza: garantire che i KPI intelligenti possano adattarsi rapidamente a cambiamenti imprevisti nell’ambiente aziendale o nei dati di input;
integrazione con i sistemi esistenti: superare le sfide tecniche e organizzative nell’integrazione dei KPI intelligenti con i sistemi e i processi legacy.

L’evoluzione verso KPI predittivi consentirà processi decisionale ancora più informati

Prospettive future

L’evoluzione dei KPI intelligenti è destinata a continuare, con potenziali sviluppi futuri che includono:

maggiore automazione: KPI che si auto-ottimizzano e si adattano autonomamente in base ai cambiamenti nelle condizioni aziendali;
integrazione con tecnologie emergenti: combinazione di KPI intelligenti con altre tecnologie come l’Internet of Things (IoT) e il quantum computing per ottenere insight ancora più profondi;
KPI predittivi in tempo reale: evoluzione verso indicatori che forniscono previsioni e raccomandazioni in tempo reale, consentendo un processo decisionale ancora più agile;
personalizzazione avanzata: KPI intelligenti che si adattano non solo al contesto aziendale, ma anche alle preferenze e agli stili decisionali individuali dei manager;
ecosistemi di KPI interconnessi: sviluppo di reti di KPI intelligenti che collaborano e si influenzano reciprocamente per fornire una visione olistica delle performance aziendali.

Conclusioni

L’adozione di KPI intelligenti potenziati dall’IA rappresenta un cambiamento dal potenziale ancora oggi in gran parte inesplorato nella misurazione e gestione delle performance aziendali. Questa evoluzione promette di fornire alle organizzazioni una comprensione più profonda, predittiva e chiara delle loro operazioni e del loro impatto strategico.

Tuttavia, il successo nell’implementazione di questi KPI avanzati dipende fortemente da una governance dei dati efficace. Le aziende devono investire in solide fondamenta di dati, creare strutture organizzative adeguate e coltivare la fiducia in questi nuovi strumenti di misurazione.

Mentre ci muoviamo verso un futuro sempre più guidato dai dati e dall’IA, le organizzazioni che sapranno sfruttare il potenziale dei KPI intelligenti, gestendo i dati con una governance robusta e adattiva, saranno meglio posizionate per navigare le complessità del panorama aziendale in rapida evoluzione e raggiungere un vantaggio competitivo sostenibile.

(*) Commento al lavoro di David Kiron, Michael Schrage, François Candelon, Shervin Khodabandeh and Michael Chu, 2023, “Governance for Smarter KPIs”, MIT Sloan Management Review

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