Process Mining e Previsione dei Rischi: l'Intelligenza Artificiale che ottimizza i processi aziendali

Il Process Mining è una tecnologia che utilizza i dati digitali generati dai sistemi informativi aziendali per mappare, analizzare e ottimizzare i processi aziendali reali. Integrato con l’Intelligenza Artificiale (IA), consente non solo di migliorare l’efficienza operativa, ma anche di prevedere e prevenire i rischi, supportando una gestione più consapevole, trasparente e sostenibile delle attività.

In un contesto di digitalizzazione dei processi aziendali, il process mining diventa uno strumento strategico per le imprese che puntano a una valutazione dei rischi basata su dati oggettivi e in linea con le nuove disposizioni dell’AI Act, che introduce obblighi formativi e di alfabetizzazione in materia di IA per chi utilizza sistemi intelligenti.

• COS’È IL PROCESS MINING E PERCHÉ È STRATEGICO PER LE AZIENDE?
• COME L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE ANALIZZA E MIGLIORA I PROCESSI?
• PREVEDERE I RISCHI ATTRAVERSO MODELLI AI È POSSIBILE?
• COMPETENZE E FORMAZIONE NECESSARIA PER L’UTILIZZO DI SISTEMI AI NEI PROCESSI AZIENDALI
• NORMATIVA E IMPLICAZIONI LEGALI NELL’USO DELL’AI PER PROCESS MINING

COS’È IL PROCESS MINING E PERCHÉ È STRATEGICO PER LE AZIENDE? 

Il Process Mining consiste analizza le tracce digitali – dette event log – generate dai sistemi gestionali aziendali (ERP, CRM, MES, workflow). Si tratta di registrazioni automatiche che descrivono passo dopo passo l’effettiva esecuzione dei processi. Questa metodologia consente di mappare i processi aziendali, identificare inefficienze, ritardi, duplicazioni o colli di bottiglia e di ottimizzare l’integrazione digitale dei processi aziendali.
Adottare il process mining significa disporre di una base di dati verificabile e oggettiva per migliorare la produttività, la qualità e la conformità normativa dei processi interni, riducendo sprechi e rischi.

COME L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE ANALIZZA E MIGLIORA I PROCESSI?

L’integrazione tra Intelligenza Artificiale e process mining consente di passare da un approccio descrittivo a uno predittivo e prescrittivo. Gli algoritmi di IA analizzano enormi quantità di dati per individuare pattern, anomalie e inefficienze nei processi aziendali.
In questo modo, l’IA non solo evidenzia dove intervenire, ma suggerisce anche azioni correttive automatiche e modelli di miglioramento continuo. Ciò potenzia la digitalizzazione dei processi aziendali e favorisce la piena integrazione digitale dei flussi operativi, con vantaggi in termini di efficienza, sostenibilità e trasparenza.

Tuttavia, la qualità dei risultati dipende dalla correttezza dei dati raccolti e dalla mappatura accurata dei processi aziendali, prerequisiti fondamentali per garantire che le decisioni automatiche siano affidabili.

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PREVEDERE I RISCHI ATTRAVERSO MODELLI AI È POSSIBILE?

L’applicazione dell’IA ai processi aziendali tramite process mining permette di sviluppare modelli predittivi per la prevenzione dei rischi. Questi sistemi analizzano i flussi operativi in tempo reale e segnalano deviazioni, non conformità o condizioni che potrebbero generare incidenti, inefficienze o perdite economiche.
Gli algoritmi possono individuare schemi ricorrenti che precedono un problema e stimare la probabilità che un determinato processo vada incontro a un evento rischioso, consentendo così una valutazione dei rischi più precisa e tempestiva.
Tale approccio consente alle aziende di anticipare le criticità, pianificare la manutenzione preventiva e migliorare la prevenzione dei rischi organizzativi e operativi. Ovviamnete è necessario che i dati siano sufficienti o i modelli siano adeguati al contesto operativo, poiché l’affidabilità dipende dalla governance del dato e dalla sua qualità.

COMPETENZE E FORMAZIONE NECESSARIA PER L’UTILIZZO DI SISTEMI AI NEI PROCESSI AZIENDALI

Per adottare con successo strumenti di process mining e intelligenza artificiale, è essenziale possedere una combinazione di competenze tecnologiche, organizzative e normative. Le figure coinvolte devono comprendere:

• i principi del process mining (scoperta, conformità, ottimizzazione);
• la struttura e la mappatura dei processi aziendali;
• le basi della digitalizzazione dei processi aziendali e dell’integrazione digitale dei processi aziendali;
• le logiche dei modelli di machine learning e la loro applicazione etica e sicura.

Il Regolamento AI Act (Regolamento UE 2024/1689) prevede, tra le altre misure, l’obbligo di alfabetizzazione in materia di IA per il personale che sviluppa o utilizza sistemi di intelligenza artificiale, con percorsi di formazione obbligatoria per garantire competenza e consapevolezza.

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NORMATIVA E IMPLICAZIONI LEGALI NELL’USO DELL’AI PER PROCESS MINING

L’unione tra Process Mining e Intelligenza Artificiale rappresenta una delle evoluzioni più rilevanti per la trasformazione digitale dei processi aziendali. Attraverso la mappatura dei processi, la valutazione e prevenzione dei rischi, e la conformità ai requisiti di alfabetizzazione in materia di IA previsti dall’AI Act, le aziende possono migliorare la propria efficienza, sicurezza e affidabilità. La combinazione di innovazione tecnologica e consapevolezza normativa costituisce oggi il vero vantaggio competitivo per un’impresa moderna, resiliente e sostenibile.

Tuttavia, l’uso dell’intelligenza artificiale per l’analisi dei processi aziendali comporta anche aspetti di responsabilità, governance e conformità.
Il Regolamento Europeo sull’IA (AI Act) stabilisce requisiti rigorosi per i sistemi considerati “ad alto rischio”, tra cui la necessità di garantire trasparenza, tracciabilità e valutazione dei rischi dei modelli algoritmici.
Le aziende devono inoltre rispettare le normative su protezione dei dati (GDPR) e sicurezza informatica, nonché la possibilità di verificare e documentare il comportamento dei sistemi di IA, assicurandosi che le soluzioni di process mining non introducano nuovi rischi giuridici o etici.
Una corretta integrazione digitale dei processi aziendali deve quindi essere accompagnata da solide politiche di governance e da una valutazione continua della conformità normativa.