Nel contesto del business-to-business (B2B), l'innovazione tecnologica ha trasformato radicalmente il modo in cui le aziende gestiscono i flussi di lavoro documentali, specialmente in settori ad alta intensità di documentazione come quello energetico, finanziario, e sanitario. La gestione documentale automatizzata, abbinata all'intelligenza artificiale (AI), offre soluzioni rivoluzionarie ai problemi di lunga data relativi all'efficienza operativa, alla riduzione dei costi, e all'ottimizzazione delle risorse umane.
Le aziende moderne si trovano a fronteggiare l'esigenza di processare volumi sempre crescenti di documenti. Questi documenti, che variano notevolmente in termini di tipo e contenuto, richiedono lavorazioni che spesso si basano su procedure standardizzate e ripetitive. La classificazione efficace dei documenti rappresenta quindi una sfida primaria, data la necessità di identificare correttamente la “classe di documenti” a cui appartengono per poter procedere con le lavorazioni appropriate.
Prendiamo, per esempio, il back office di un'azienda di fornitura elettrica: il volume e la varietà di comunicazioni da gestire sono enormi, e includono contratti, fatture, segnalazioni di guasto, e molto altro. La classificazione precisa di questi documenti è fondamentale per garantire che vengano inoltrati correttamente e trattati in modo efficiente.
In questo scenario, i documenti arrivano attraverso vari canali, come email, PEC, fax, e sportelli fisici. La prima grande sfida è l'individuazione della classe documentale, che determina le successive fasi di lavorazione, compresi gli adempimenti specifici e le scadenze. Inoltre, a seconda della classe di documento, possono essere necessarie competenze specifiche per la loro elaborazione.
Il processo di gestione documentale inizia con la ricezione dei documenti, seguita dalla loro categorizzazione automatica attraverso l'uso di moduli di machine learning (ML) che assegnano una confidenza alla classificazione. Questo approccio permette una pre-elaborazione efficace delle risposte e un inoltro mirato ai dipartimenti corrispondenti. L'evasione delle pratiche viene quindi gestita in modo più fluido, con un monitoraggio costante per identificare aree di miglioramento.
La proposta di soluzione include l'uso di classificatori basati su ML per la categorizzazione dei documenti, generatori di risposte automatiche ottimizzati tramite AI generativa per la stesura preliminare delle risposte, e piattaforme di automazione per lo smistamento delle pratiche. Questi strumenti, integrati in un'architettura modulare e pluggabile, promettono un miglioramento significativo nell'efficienza della gestione documentale.
Le caratteristiche chiave di questa soluzione tecnologica includono l'architettura modulare per una facile integrazione con sistemi esistenti, il paradigma no-code per un accesso democratizzato alla tecnologia, e la capacità di operare in cloud per una maggiore scalabilità. L'estensione tramite Robotic Process Automation (RPA) simula ulteriormente interventi umani, riducendo il carico di lavoro sui dipendenti e permettendo loro di concentrarsi su compiti a maggior valore aggiunto.
L'adozione di soluzioni automatizzate e basate sull'intelligenza artificiale nella gestione documentale offre alle aziende B2B l'opportunità di superare le sfide legate alla classificazione e al trattamento dei documenti. Attraverso l'implementazione di tecnologie avanzate, le aziende possono aspettarsi miglioramenti significativi in termini di efficienza, riduzione dei costi, e soddisfazione del cliente. In questo nuovo panorama tecnologico, l'innovazione continua sarà la chiave per mantenere un vantaggio competitivo, rendendo fondamentale per le aziende rimanere aggiornate sulle ultime tendenze e soluzioni in materia di gestione documentale e intelligenza artificiale.
