L’intégration d’outils d’exploration de processus et de tâches mus par l’intelligence artificielle est une évolution radicale, qui transforme la manière dont les organisations identifient et mettent en œuvre des améliorations opérationnelles.
Dans le paysage concurrentiel actuel, où les changements disruptifs peuvent surgir de n’importe où, les organisations sont à la recherche d’une meilleure efficacité commerciale, sous-tendue par les outils et les services numériques, eux-mêmes propulsés par l’intelligence artificielle.
Il s’agit d’utiliser l’inférence pour rationaliser les opérations et améliorer la productivité. Dans ce contexte, les outils d’exploration de processus et de tâches activés par l’IA ouvrent des perspectives nouvelles et inexplorées sur la performance opérationnelle, en analysant de vastes quantités de données générées au sein de l’entreprise.
Un article rédigé par les experts de McKinsey passe en revue les principaux avantages de ces outils, les défis rencontrés lors de leur mise en œuvre, et surtout les stratégies pour une adoption réussie.
En suivant ces étapes, « les organisations peuvent systématiquement identifier et aborder les inefficacités opérationnelles, ce qui conduit à une amélioration des performances et à un meilleur alignement avec leurs objectifs stratégiques », expliquent-ils.
1. Recourir à l’exploration de processus et de tâches
Les organisations doivent tirer parti de l’exploration des processus et des tâches pour obtenir une compréhension globale de leurs opérations. Appliquer des outils d’exploration de processus pour cartographier les processus actuels et identifier les points de friction majeurs.Utiliser l’exploration des tâches pour analyser les activités des employés, révélant où le temps est passé et quels outils sont utilisés. Cette combinaison fournit une compréhension détaillée à la fois du flux de processus global et des tâches spécifiques qui contribuent aux inefficacités.
2. Analyse des empreintes numériques
Les empreintes numériques sont constituées des données générées par les employés au cours de leurs activités quotidiennes, y compris les journaux de transactions, les enregistrements de communications et l’utilisation d’applications.Exploiter les vastes ensembles de données générées par les empreintes numériques permet de construire une image complète des flux de processus, de l’efficacité des tâches et de la performance des employés. Cette analyse permet d’identifier précisément les domaines nécessitant des améliorations.
3. Identifier des indicateurs clés de performance (KPI)
Établir et surveiller des KPI pertinents pour suivre la performance dans le temps. Analyser les écarts par rapport aux niveaux de performance attendus pour identifier les domaines spécifiques nécessitant des améliorations opérationnelles.Il s’agit de déployer des systèmes permettant de suivre ces KPI en temps réel, en veillant à ce que les données soient exactes et à jour. Il faut prévoir des examens réguliers de la performance des indicateurs clés de performance afin d’évaluer les progrès et d’identifier les domaines nécessitant une attention particulière.
4. Engagement des employés :
Impliquer les employés dans le processus d’amélioration peut fournir des insights précieux sur les défis qu’ils rencontrent. La réalisation de sondages ou d’entretiens peut aider à découvrir des inefficacités qui ne sont pas visibles uniquement à travers l’analyse des données.Les employés ont souvent une connaissance directe des goulets d’étranglement et des points de douleur dans leurs flux de travail. Mettre en place des canaux permettant aux employés de fournir un retour d’information sur les processus et les outils. Il peut s’agir d’enquêtes, de groupes de discussion ou de boîtes à idées.
5. Analyse des causes premières
Une fois les domaines potentiels d’amélioration identifiés, les organisations devraient mener une analyse des causes racines pour comprendre les problèmes sous-jacents. Cela peut impliquer un examen détaillé des processus pour déterminer pourquoi les inefficacités se produisent et quels facteurs contribuent aux retards ou aux erreurs.Pour ce faire, il faut utiliser les données issues de l’exploration des processus et des tâches pour identifier les symptômes d’inefficacité. En s’attaquant aux causes, on obtient des améliorations plus durables, ce qui réduit la probabilité de récurrence.
