Quando il lavoro sembra intenso, ma i risultati sono lenti, di solito si ha a che fare con colli di bottiglia nel flusso di lavoro che sono facili da trascurare.
Un singolo passaggio di approvazione che si protrae, un titolare sovraccarico di lavoro o un passaggio di consegne disordinato possono creare problemi che si ripercuotono sull'intera sequenza del progetto.
Il cambio di strumento peggiora il problema della visibilità. Deloitte osserva che uno studio stima che un lavoratore medio trascorra circa il 9% del proprio anno (quasi 200 ore) solo passando da un'app all'altra sul posto di lavoro.
È qui che l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA può aiutarti. Anziché affidarti a un controllo settimanale dello stato, il rilevamento dei colli di bottiglia basato sull'IA è in grado di analizzare i registri degli eventi e i dati operativi per individuare modelli ricorrenti di colli di bottiglia.
In questa guida scoprirai cosa rende efficace l'identificazione dei colli di bottiglia basata sull'IA e come utilizzarla per risolvere i colli di bottiglia nel flusso di lavoro prima che si trasformino in ritardi nei progetti.
Che cos'è l'identificazione dei colli di bottiglia?
L'identificazione dei colli di bottiglia è il processo che consente di individuare il punto in un flusso di lavoro in cui la domanda supera la capacità, causando un rallentamento del lavoro e un accumulo di attività in quel passaggio.
Una volta che si forma questo vincolo, tutto il processo a valle procede alla velocità del collo di bottiglia, anche se il resto del team è impegnato. Nelle operazioni reali, il rilevamento dei colli di bottiglia si concentra principalmente sull'individuazione dei punti in cui il flusso si interrompe, ad esempio:
- Una coda di approvazione che cresce perché i criteri decisionali non sono chiari
- Un ruolo specialistico che diventa l'unica strada per il completamento
- Un passaggio di consegne tra strumenti o teams che continua a rallentare il processo
Per identificare in modo coerente i colli di bottiglia, sono necessarie metriche chiave di prestazione che descrivano il flusso piuttosto che il solo lavoro richiesto. La durata ciclo, il Lead time, la produttività e il lavoro in corso (WIP) aiutano a confrontare le metriche di prestazione settimana dopo settimana.
Questo è ciò che rende più semplici le decisioni relative all'allocazione delle risorse, perché puoi vedere dove l'utilizzo delle risorse sta effettivamente creando dei vincoli.
Che cos'è l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA?
L'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA consiste nell'utilizzare l'analisi basata sull'intelligenza artificiale per individuare i rallentamenti nel modo in cui il lavoro viene effettivamente svolto dal tuo team.
Invece di organizzare un workshop ogni trimestre e sperare che le persone ricordino ciò che è stato detto, lascia che i sistemi IA leggano i segnali già generati dai tuoi flussi di lavoro ed evidenzino:
- Dove il lavoro è bloccato in attesa
- Dove si accumulano le code
- Quando piccoli ritardi si trasformano ripetutamente in ritardi nei progetti
La maggior parte dei team dispone già degli input necessari all'IA. Hai a disposizione i dati storici dei progetti nei tuoi strumenti di project management e i dati operativi nei registri degli eventi e di sistema in tutti i sistemi IT. Con il process mining, puoi ricostruire il flusso di lavoro reale da tali registri e vedere dove i passaggi di consegne, le approvazioni o le dipendenze creano colli di bottiglia nel processo.
🤔 Lo sapevate? Gartner definisce il process mining come una tecnica per individuare, monitorare e migliorare i processi reali estraendo conoscenze dai registri degli eventi dei sistemi informativi. Ecco perché è così utile per individuare i colli di bottiglia nei processi complessi.
Da lì, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva ti aiutano a passare da "cosa è successo" a "cosa potrebbe succedere in futuro". E quando i colli di bottiglia sono legati a un contesto confuso nei commenti e nelle note di richiesta, l'elaborazione del linguaggio naturale può aiutarti a ricavare una struttura da quel testo in modo da poter stabilire la connessione tra il "perché" e il "dove".
📖 Leggi anche: Esempi e casi d'uso dell'automazione del flusso di lavoro
Perché si verificano i colli di bottiglia (cause comuni)
La maggior parte dei colli di bottiglia si verifica quando la domanda supera la capacità in un singolo passaggio e tutto ciò che segue inizia a accumularsi. Di solito lo si percepisce come un ritardo nel progetto, ma la causa principale spesso risiede in una fase precedente del flusso, dove piccoli vincoli creano silenziosamente ritardi più consistenti a valle.
L'obiettivo dell'identificazione dei colli di bottiglia è individuare tempestivamente i vincoli, quindi correggere il sistema piuttosto che trattare i sintomi.
Causa n. 1: code di approvazione e decisione che procedono più lentamente del lavoro
Le approvazioni diventano un classico collo di bottiglia quando troppi elementi richiedono l'approvazione di troppo poche persone, soprattutto quando i criteri non sono chiari o cambiano continuamente.
Il lavoro sembra "terminato", ma rimane bloccato in attesa. Ciò rende più difficile l'individuazione dei colli di bottiglia perché il ritardo è invisibile finché qualcuno non chiede perché non è stato consegnato nulla.
✅ Di solito è possibile identificare i colli di bottiglia osservando:
- La durata ciclo sta aumentando, in particolare nelle fasi di revisione.
- Elevato numero di resi per modifiche dopo la revisione "finale"
- Lo stesso approvatore risulta costantemente come quello con il tempo di attesa più lungo.
🤔 Lo sapevate? La legge di Little (L = λW) dimostra formalmente che all'aumentare del numero medio di elementi in un sistema stabile, aumenta anche il tempo medio nel sistema. In termini pratici, un maggior numero di lavori in corso (WIP) significa quasi sempre durate ciclo più lunghe, motivo per cui l'accumulo di code è uno dei segnali più evidenti di collo di bottiglia.
Causa n. 2: sovraccarico di risorse e discrepanze nelle competenze
Spesso si crea un collo di bottiglia quando una singola persona, un ruolo o uno strumento specializzato diventano l'unica strada per completare un progetto. Si assisterà a un elevato utilizzo delle risorse e a un costante rimescolamento tra più progetti, anche quando altri sono disponibili.
È qui che l'allocazione delle risorse diventa importante, perché il vincolo raramente è "troppo lavoro". Più spesso è "lavoro che solo una persona può fare", oltre alle lacune di competenze che rendono inefficienti i passaggi di consegne.
✅ Cerca segnali come:
- Attività in attesa dello stesso titolare ripetutamente
- Il lavoro rimbalza tra le persone perché la titolarità non è chiara
- Ritardi prolungati correlati a tipi di attività specifici, non al carico di lavoro complessivo
L'hub Teams in ClickUp 4.0 è stato creato proprio per risolvere questo problema. Ti consente di visualizzare le capacità e le priorità del tuo team in una vista unificata, insieme a un feed in tempo reale che mostra chi sta lavorando a cosa!
Causa n. 3: frammentazione degli strumenti e dati isolati in silos
Quando aggiornamenti, file, approvazioni e conversazioni sono distribuiti su strumenti scollegati tra loro, si perde la visibilità sul flusso di lavoro.
Le persone esaminano versioni diverse e i passaggi di consegne diventano difficili da monitorare. Questo spesso crea lacune nella comunicazione e ritardi nel processo decisionale, rendendo difficile identificare i colli di bottiglia prima che abbiano un impatto sulla consegna.
Inoltre, si spreca tempo che dovrebbe essere dedicato alla risoluzione dei colli di bottiglia. Anziché utilizzare i dati sulle prestazioni per individuare i colli di bottiglia, i teams passano ore a cercare di capire lo stato delle cose e a ricostruire il contesto.
Causa n. 4: catene di dipendenza e troppo lavoro in corso (WIP)
Le dipendenze creano un collo di bottiglia naturale quando un'attività in ritardo crea un blocco per più attività a valle. La situazione peggiora quando i team continuano ad avviare nuovi lavori invece di portare a termine quelli già in corso.
Quando il lavoro in corso (WIP) cresce, le attività rimangono in attesa nel sistema più a lungo, anche se le persone continuano a lavorare. In pratica, questo si traduce in:
- Ritardi a valle che si ripetono nella stessa fase del flusso di lavoro
- Il lavoro si accumula a causa della stessa dipendenza
- Le sequenze dei progetti si comprimono in prossimità della scadenza perché il lavoro inizia troppo presto e finisce troppo tardi.
Causa n. 5: problemi di qualità e cicli di rielaborazione
La rilavorazione è un collo di bottiglia nascosto perché sottrae capacità al progresso. Un prodotto finito non supera il controllo qualità, viene restituito per essere corretto e poi compete con nuove richieste per lo stesso tempo e la stessa attenzione limitati.
Nel corso del tempo, questo ciclo crea colli di bottiglia ricorrenti in cui tutti si sentono impegnati, ma la produttività rimane invariata. Si verificano anche più passaggi di consegne e ritardi a valle perché il lavoro continua a girare a vuoto invece di andare avanti.
Vantaggi dell'utilizzo dell'IA per l'identificazione dei colli di bottiglia
L'identificazione dei colli di bottiglia basata sull'IA ti aiuta a smettere di affidarti al tuo istinto e a iniziare a lavorare sulla base dei segnali già prodotti dai tuoi flussi di lavoro. Ciò significa estrarre i dati sulle prestazioni dai tuoi strumenti di project management e combinarli con i registri degli eventi e altre origini dati.
Puoi quindi eseguire il process mining e l'analisi predittiva per vedere cosa sta realmente accadendo nell'intero processo.
✅ Ecco cosa migliora nella pratica:
- Visibilità end-to-end sul flusso effettivo del lavoro: l'IA ti aiuta a mappare il percorso reale del lavoro, inclusi loop, stati di attesa, rielaborazioni e deviazioni che rimangono nascosti negli aggiornamenti di stato.
- Monitoraggio continuo invece di audit una tantum: puoi rilevare i colli di bottiglia non appena la durata ciclo inizia a variare, non dopo che si sono verificati ritardi nel progetto.
- Decisioni migliori sull'allocazione delle risorse: i sistemi di IA sono in grado di effettuare la connessione tra ritardi e utilizzo delle risorse, quindi la riallocazione delle risorse si basa su metriche di performance chiave, non sull'escalation più rumorosa.
- Rilevamento precoce di potenziali colli di bottiglia: l'analisi predittiva può utilizzare i dati storici e i dati storici dei progetti per segnalare i modelli di rischio prima che raggiungano il percorso critico.
- Maggiori informazioni sulle cause principali: l'elaborazione del linguaggio naturale può far emergere temi ricorrenti nei ticket, nei commenti e nelle note di passaggio, consentendoti di individuare la causa del ritardo, non solo il punto in cui si è verificato.
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Con ClickUp Super Agents e ClickUp Brain, puoi automatizzare i flussi di lavoro, generare aggiornamenti sui progetti e trasformare i tuoi appunti delle riunioni in azioni concrete da intraprendere, il tutto all'interno della stessa piattaforma. Non servono strumenti o integrazioni aggiuntivi: ClickUp offre tutto ciò che ti serve per automatizzare e ottimizzare la tua giornata lavorativa in un unico posto.
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📖 Leggi anche: Le migliori metodologie di miglioramento dei processi da seguire (con strumenti e modelli)
Come l'IA rileva i colli di bottiglia
L'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA funziona perché i tuoi flussi di lavoro lasciano già una traccia.
Rispetto agli strumenti tradizionali, i sistemi IA sono in grado di leggere le tracce relative agli aggiornamenti delle attività, alle approvazioni, alle dipendenze e all'attività di sistema, trasformandole in segnali che puoi utilizzare per individuare più rapidamente i colli di bottiglia e ottimizzare in modo più intelligente.
✅ Ecco alcuni modi in cui l'IA può rilevare i colli di bottiglia nel tuo flusso di lavoro:
Ricostruisci il flusso di lavoro reale con il process mining
Il process mining utilizza i registri degli eventi e i registri di sistema per mappare il flusso effettivo del lavoro, inclusi i loop e i percorsi di rielaborazione. Ciò rende facile individuare i colli di bottiglia dei processi, anche se in riunione sembrano funzionare correttamente.
Ad esempio, se utilizzi ClickUp Mappe mentali per la mappatura dei processi, inizia definendo il flusso in modalità Blank: imposta il nodo radice come risultato (ad esempio, "Pubblica post sul blog"), quindi aggiungi i nodi figli per ogni fase principale e i nodi fratelli per le azioni di passaggio all'interno di ogni fase.
Durante il brainstorming, la mappa può diventare rapidamente confusa dal punto di vista visivo, soprattutto dopo aver trascinato i rami; un'utile operazione di pulizia è l'opzione Re-Layout nel menu Personalizza, che riorganizza automaticamente i nodi in modo che la sequenza sia nuovamente chiara e il processo appaia "in ordine" a colpo d'occhio. Si tratta di un modo semplice per mantenere la mappa del processo facile da seguire prima di convertire i nodi in attività o effettuare la condivisione della mappa con i colleghi.
Misura dove si accumula il tempo utilizzando le metriche delle prestazioni
Una volta che il flusso è visibile, l'IA confronta le metriche di prestazione come la durata ciclo, il Lead time, la produttività e il lavoro in corso per individuare la fase che sta creando dei vincoli. È qui che le metriche di prestazione chiave diventano utili: mostrano dove va a finire il tempo, non solo cosa hanno fatto le persone.
Individua anomalie e colli di bottiglia emergenti attraverso il monitoraggio in tempo reale.
Grazie al monitoraggio in tempo reale, l'IA rileva eventuali variazioni nei dati relativi alle prestazioni, come fasi di revisione che richiedono improvvisamente più tempo o code che continuano ad allungarsi. Ciò consente di individuare tempestivamente i colli di bottiglia emergenti, prima che li triggerino ritardi a valle.
Effettua la previsione dei colli di bottiglia futuri con l'analisi predittiva
Utilizzando i dati storici dei progetti, l'analisi predittiva ti aiuta a prevedere dove è più probabile che si verifichino ritardi in futuro. Ciò è ancora più importante quando gestisci più progetti e hai bisogno di un'ottimizzazione proattiva.
Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per spiegare il "perché" del ritardo.
Non tutti i colli di bottiglia sono chiaramente visibili nei timestamp. L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta l'IA ad analizzare i ticket e le note delle richieste, in modo da poter collegare i ritardi a cause quali requisiti poco chiari, lacune nella comunicazione, ripetuti trigger di rielaborazione o input mancanti.
📖 Leggi anche: Modelli di mappa dei processi per ClickUp, Excel e Word
Esempi reali di identificazione dei colli di bottiglia tramite IA
Una volta che inizi a utilizzare il rilevamento dei colli di bottiglia basato sull'IA, i modelli emergono rapidamente perché i tuoi flussi di lavoro lasciano dati affidabili sulle prestazioni nei tuoi strumenti di project management.
Invece di cercare di indovinare dove si verificano i rallentamenti nel lavoro, puoi identificare i colli di bottiglia analizzando i tempi di attesa effettivi e i modelli ricorrenti di colli di bottiglia lungo le sequenze dei progetti.
Esempio 1: approvazioni di marketing troppo lunghe
Nel marketing si spedisce molto, ma i lanci continuano a slittare perché le approvazioni procedono lentamente. Una sintesi è pronta per la revisione, il feedback arriva in ritardo e la Sequenza si comprime alla fine. Questo è esattamente il motivo per cui l'identificazione dei colli di bottiglia è importante, perché una coda di decisioni può creare vincoli che triggerano ritardi in tutto il processo.
Con l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA, puoi utilizzare il process mining e i dati storici dei progetti per individuare dove si accumulano i tempi di attesa, quindi impedire che si ripetano. Ecco come puoi farlo:
- Confronta la durata ciclo per fase per individuare l'esatta fase di revisione in cui si accumula il tempo.
- Utilizza i registri degli eventi per identificare modelli ricorrenti di colli di bottiglia, come la revisione legale che rallenta le campagne a pagamento più dei contenuti organici.
- Utilizza il monitoraggio in tempo reale per ricevere un avviso quando un'attività rimane bloccata in attesa di "Revisione" oltre una soglia prestabilita.
- Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale sui commenti per individuare cause ricorrenti, come la mancanza di prove a sostegno delle richieste di rimborso o criteri di accettazione poco chiari.
Esempio 2: ritardi nei follow-up commerciali
I follow-up commerciali vengono trascurati quando le attività si perdono tra riunioni e aggiornamenti CRM. Nulla sembra bloccato, ma le trattative si arenano perché i potenziali clienti aspettano troppo a lungo il prossimo contatto.
Il rilevamento dei colli di bottiglia basato sull'IA ti aiuta a stabilire la connessione tra i tempi delle attività, la titolarità e i passaggi di consegne, in modo da poter individuare i rallentamenti in anticipo. Ecco cosa puoi fare dopo:
- Segnalate i lead con lunghi intervalli tra i contatti utilizzando i dati sulle prestazioni provenienti da diverse origini dati.
- Identifica i modelli ricorrenti di colli di bottiglia per fase, titolare, territorio o tipo di accordo.
- Utilizza l'analisi predittiva per individuare potenziali colli di bottiglia, come i follow-up che vengono costantemente rimandati dopo le demo.
- Riduci le attività di routine con l'automazione, in modo che i rappresentanti dedichino meno tempo ai promemoria e più tempo alle conversazioni ad alto potenziale.
Esempio 3: rallentamento dello sprint di ingegneria dovuto a un sovraccarico di sviluppo
Il piano dello sprint sembra buono, ma un solo sviluppatore è responsabile di un modulo critico o della coda di revisione del codice. Le attività si accumulano a causa di questa dipendenza e gli obiettivi dello sprint iniziano a slittare, anche se il resto del team continua a lavorare alacremente.
Si tratta di un classico caso di identificazione dei colli di bottiglia, poiché un unico vincolo causa ritardi nei progetti durante i cicli di sviluppo. È qui che puoi fare un'analisi IA per confermare i vincoli reali e risolverli:
- Valuta la durata ciclo e il tempo di revisione tra i titolari per individuare il modello di sovraccarico delle risorse.
- Tieni traccia dell'utilizzo delle risorse e della lunghezza della coda per la fase di revisione, per vedere dove si accumula il lavoro.
- Utilizza l'analisi delle dipendenze per mostrare quali attività bloccate causano i maggiori ritardi a valle.
- Assistenza per la riallocazione delle risorse spostando il carico di revisione, abbinando i moduli o modificando la sequenza per ridurre i tempi di attesa.
Ecco un esempio di flusso di lavoro per le attività di triage dell'IA Super Agent di ClickUp, che rimuove in modo proattivo i colli di bottiglia:
Esempio 4: Ritardo nella risposta del supporto clienti
I tempi di risposta dell'assistenza diminuiscono quando il volume aumenta o quando gli escalation si accumulano per un singolo specialista. È possibile che alcune settimane gli SLA (Service Level Agreement) complessivi vengano rispettati, ma i clienti continuano a percepire un ritardo perché la coda più lenta determina l'andamento dell'intera esperienza.
L'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA ti aiuta a individuare i punti critici in cui si accumula tempo e a risolvere i problemi di instradamento e di capacità sottostanti. Ecco come puoi abilitare questa funzione:
- Utilizza i registri degli eventi dei ticket per vedere dove si allunga la coda, ad esempio durante la selezione, l'assegnazione o l'escalation.
- Applica l'elaborazione del linguaggio naturale per raggruppare i problemi e individuare modelli ricorrenti di colli di bottiglia, come i ticket di fatturazione in attesa da più tempo.
- Sfrutta il monitoraggio in tempo reale per individuare i colli di bottiglia emergenti durante i picchi di volume.
- Migliora l'allocazione delle risorse riequilibrando le code e tramite l'automazione delle attività di routine come l'assegnazione di tag e l'instradamento.
📖 Leggi anche: Come creare flussi di lavoro con agenti IA
Strumenti per l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA
È possibile organizzare workshop sull'identificazione dei colli di bottiglia e comunque non individuare ciò che rallenta il lavoro, soprattutto quando le attività, le approvazioni e i passaggi di consegne avvengono su più sistemi.
Gli strumenti di IA adeguati rendono il rilevamento dei colli di bottiglia più coerente attingendo dalle origini dati già disponibili e trasformando le metriche delle prestazioni in azioni chiare.
Di seguito sono riportati alcuni strumenti utilizzati dai team per l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA, a partire da ClickUp Brain.
1. ClickUp Brain (ideale per trasformare i segnali del lavoro quotidiano in soluzioni più rapide ai colli di bottiglia)
Quando la consegna rallenta, di solito non si vede subito il vero ostacolo. Si vedono le sequenze del progetto slittare e i responsabili chiedere aggiornamenti che nessuno ha il tempo di compilare.
ClickUp Brain ti aiuta a passare più rapidamente da "Cosa non funziona?" a "Cosa dovremmo risolvere dopo?" utilizzando il contesto dell'area di lavoro di ClickUp e l'efficienza dell'IA di ClickUp.
Invece di cercare tra thread e ping di stato, puoi generare riepiloghi e aggiornamenti basati su ciò che è già stato acquisito in attività, titolari, date di scadenza, modifiche di stato e conversazioni. Ciò mantiene l'identificazione dei colli di bottiglia più vicina al lavoro e rende molto più facile risolverli in modo tempestivo.
Le migliori funzionalità di ClickUp Brain
- Genera standup e riepiloghi di stato basati sull'IA dal lavoro attivo, in modo che gli ostacoli e i rischi siano più facili da individuare.
- Rispondi alle domande su attività, progetti e documenti in modo da poter identificare i colli di bottiglia senza dover cercare tra gli aggiornamenti.
- Riassumi gli appunti delle riunioni e converti i risultati in follow-up, in modo che l'individuazione dei colli di bottiglia non dipenda dalla memoria.
- Crea agenti IA che ti aiutino nelle attività di routine come lo smistamento, i promemoria e la raccolta di aggiornamenti per un monitoraggio continuo.
- Crea e perfeziona gli aggiornamenti all'interno dell'area di lavoro utilizzando prompt in linguaggio naturale, in modo che il lavoro continui a procedere senza intoppi.
Limiti di ClickUp Brain
- Dipende dalle autorizzazioni dell'area di lavoro e dal luogo in cui viene documentato il lavoro, quindi eventuali lacune nelle origini dati possono limitare l'analisi.
Prezzi di ClickUp Brain
Valutazioni e recensioni di ClickUp Brain
- G2: 4,7/5 (oltre 11.040 recensioni)
- Capterra: 4,6/5 (oltre 4.530 recensioni)
Cosa dicono gli utenti di ClickUp Brain:
Un utente di Reddit ha detto:
"Assimila tutti gli aggiornamenti delle attività (io uso Brain solo per inviare commenti sulle attività e post sui canali come aggiornamenti sulle attività) da tutte queste fonti. Mi fornisce un'ottima analisi di come ho trascorso la settimana e su cosa ho lavorato."
"Assimila tutti gli aggiornamenti delle attività (io uso Brain solo per inviare commenti sulle attività e post sui canali come aggiornamenti sulle attività) da tutte queste fonti. Mi fornisce un'ottima analisi di come ho trascorso la settimana e su cosa ho lavorato."
📖 Leggi anche: Come creare un agente IA per una migliore automazione
2. Celonis (ideale per il process mining nei flussi di lavoro dell'azienda)
Quando il lavoro passa attraverso decine di sistemi, non è possibile risolvere i ritardi chiedendo "aggiornamenti migliori". È necessaria una visione d'insieme di come il processo si svolge effettivamente attraverso gli strumenti e i passaggi di consegne.
Celonis ti aiuta a farlo creando un "gemello digitale" delle tue operazioni con il suo Process Intelligence Graph, che combina i dati dei tuoi sistemi e delle tue applicazioni con il contesto aziendale, come regole, KPI e benchmark.
Una volta resa visibile la visibilità del flusso di lavoro, Celonis aggiunge profondità in due modi utili. Innanzitutto, può arricchire i dati operativi con annotazioni basate sull'IA, come la classificazione delle email o dei ticket di assistenza, in modo da poter ricollegare gli input non strutturati a passaggi specifici del processo. In secondo luogo, supporta i flussi di lavoro "act on it" attraverso funzionalità di automazione come Trigger e Action Flows, consentendo di rilevare condizioni e attivare follow-up su tutti i sistemi collegati.
Le migliori funzionalità/funzioni di Celonis
- Ricostruisci i percorsi reali dei processi dai registri degli eventi in modo che i colli di bottiglia dei processi siano chiaramente visibili.
- Confronta le varianti tra team, regioni o canali per identificare modelli ricorrenti di colli di bottiglia.
- Monitora i dati sulle prestazioni per individuare tempestivamente i colli di bottiglia emergenti.
- Utilizza un'unica vista per fornire supporto alle iniziative di miglioramento continuo su più progetti
Limiti di Celonis
- La configurazione e l'acquisizione dei dati possono richiedere tempo, soprattutto quando le origini dati sono distribuite su molti sistemi.
- Può sembrare complesso per i team che non hanno familiarità con il process mining o l'analisi dei dati.
- Le informazioni sono complete solo quanto i log di sistema e i log degli eventi.
Prezzi Celonis
- Versione di prova gratis
- Prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di Celonis
- G2: 4,5/5 (oltre 320 recensioni)
- Capterra: recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di Celonis
Un recensore di G2 ha affermato:
"Celonis offre un'ampia gamma di potenti funzionalità, tra cui spiccano in particolare le capacità Gen-AI. Strumenti come Copilot, Insight Explorer e Annotation Builder consentono agli utenti di definire prompt e generare automaticamente approfondimenti basati sui dati di processo."
"Celonis offre un'ampia gamma di potenti funzionalità, tra cui spiccano in particolare le capacità Gen-AI. Strumenti come Copilot, Insight Explorer e Annotation Builder consentono agli utenti di definire prompt e generare automaticamente approfondimenti basati sui dati di processo."
3. UiPath Process Mining (ideale per la connessione del rilevamento dei colli di bottiglia all'automazione)
Quando i colli di bottiglia si nascondono nell'ERP (Enterprise Resource Planning), negli strumenti di ticketing e nei fogli di calcolo, non è possibile individuare a occhio nudo ciò che sta rallentando l'intero processo.
UiPath Process Mining utilizza le impronte digitali nei tuoi sistemi e nelle tue applicazioni per individuare automaticamente i processi end-to-end e mostrare dove l'automazione offrirà il massimo valore. È particolarmente utile quando desideri che l'identificazione dei colli di bottiglia alimenti direttamente la pianificazione dell'automazione, in modo che il lavoro richiesto per l'ottimizzazione non si fermi alle sole intuizioni.
Per la governance, offre supporto per l'anonimizzazione e il controllo degli accessi basato sui ruoli, oltre a diverse opzioni di implementazione.
Le migliori funzionalità/funzioni di UiPath Process Mining
- Ricostruisci i processi end-to-end dai registri degli eventi in modo che i colli di bottiglia vengano visualizzati nel flusso effettivo.
- Utilizza la modellazione dei processi e il riconoscimento dei modelli basati sull'IA per individuare i colli di bottiglia nei processi e le opportunità di miglioramento.
- Esplora dashboard flessibili che rendono più facile la revisione delle metriche di performance e delle metriche chiave con gli stakeholder.
- Collega le informazioni acquisite alla scoperta dell'automazione in modo da poter dare priorità ai candidati giusti per l'automazione.
Limiti del Process Mining di UiPath
- L'integrazione e la preparazione dei dati possono essere complesse se i log di sistema sono incoerenti.
- La gestione del cambiamento è reale quando i team si sentono "monitorati", anche quando l'obiettivo è il miglioramento.
- Alcune configurazioni richiedono un lavoro accurato sui controlli di accesso e sulla sicurezza dei dati.
Prezzi di UiPath Process Mining
- Base: 25 $ al mese per utente
- Standard: Prezzi personalizzati
- Enterprise: Prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di UiPath Process Mining
- G2: 4,5/5 (oltre 75 recensioni)
- Capterra: recensioni insufficienti
Cosa dicono gli utenti di UiPath Process Mining
Un recensore di G2 ha affermato:
"Uno dei vantaggi di UiPath Process Mining è che consente alle organizzazioni di visualizzare i propri processi in modo intuitivo, facilitando l'identificazione dei colli di bottiglia e delle inefficienze da parte dei team."
"Uno dei vantaggi di UiPath Process Mining è che consente alle organizzazioni di visualizzare i propri processi in modo intuitivo, facilitando l'identificazione dei colli di bottiglia e delle inefficienze da parte dei team."
4. SAP Signavio (ideale per il process mining in operazioni che fanno ampio uso di SAP)
Negli ambienti che fanno ampio uso di SAP (Systems, Applications & Products in Data Processing), i rallentamenti sono spesso causati da piccoli problemi che si sommano: lunghi cicli di approvazione o passaggi di conformità che aumentano i tempi di attesa.
SAP Signavio Process Intelligence ti aiuta a identificare i problemi di processo che influiscono sulle prestazioni complessive, come colli di bottiglia, valori anomali e violazioni della conformità. Offre inoltre supporto per il passaggio dall'analisi all'azione attraverso funzionalità di flusso di lavoro e integrazioni con piattaforme di automazione.
Per i team che necessitano di più di un report una tantum, Signavio offre anche supporto per un lavoro di trasformazione più ampio grazie all'integrazione con SAP Signavio Process Transformation Suite, che include approfondimenti in tempo reale sui modelli di processo e simulazioni.
Le migliori funzionalità/funzioni di SAP Signavio
- Utilizza il process mining per individuare i colli di bottiglia dei processi dai registri degli eventi e dai registri di sistema.
- Confronta le varianti del flusso di lavoro per identificare i modelli ricorrenti di colli di bottiglia.
- Tieni traccia delle metriche di prestazione in tutti i passaggi per individuare ritardi a valle e potenziali colli di bottiglia.
- Utilizza i dashboard per il monitoraggio continuo e costante.
Limitazioni di SAP Signavio
- La preparazione dei dati può essere importante perché i processi e i KPI devono essere definiti chiaramente.
- I rollout possono risultare complessi in processi articolati che richiedono numerose personalizzazioni personalizzate.
- I prezzi sono solitamente basati su preventivi, il che può rallentare la pianificazione per i team che effettuano un investimento importante.
Prezzi SAP Signavio
- Prezzi personalizzati
Valutazioni e recensioni di SAP Signavio
- G2: 4,4/5 (oltre 45 recensioni)
- Capterra: 4,5/5 (oltre 25 recensioni)
Cosa dicono gli utenti di SAP Signavio
Un utente di Reddit ha detto:
"Signavio viene utilizzato principalmente per mappare i processi (attuali o futuri) e per scopi di documentazione. Questo aiuta le organizzazioni a comprendere i propri processi."
"Signavio viene utilizzato principalmente per mappare i processi (attuali o futuri) e per scopi di documentazione. Questo aiuta le organizzazioni a comprendere i propri processi."
📖 Leggi anche: Come ottimizzare il project management con le automazioni
Come implementare l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA nel tuo team
Quando il lavoro è distribuito su troppi strumenti di project management, caselle di posta, fogli di calcolo e chat, l'identificazione dei colli di bottiglia diventa più difficile del necessario. Invece di utilizzare i dati sulle prestazioni per identificare i colli di bottiglia, i team passano il tempo a cercare il contesto e a mettere insieme gli aggiornamenti. Questo è il lavoro dispersivo.
La diffusione dell'IA aggiunge un ulteriore livello di complessità. Teams diversi iniziano a utilizzare strumenti di IA diversi su origini dati diverse, quindi le informazioni non sono allineate e le azioni non sono coerenti.
ClickUp ti aiuta a ridurre la frammentazione conservando attività, documenti e dati del flusso di lavoro in un unico spazio di lavoro AI convergente, con funzionalità AI integrate. Ciò ti offre una traccia chiara dei dati operativi, che è ciò che rende accurato e ripetibile il rilevamento dei colli di bottiglia basato sull'IA.
Ecco un breve flusso di come ClickUp può aiutarti a implementare in modo efficace un'adeguata identificazione dei colli di bottiglia tramite IA:
1. Mappa i tuoi flussi di lavoro
Se desideri un rilevamento affidabile dei colli di bottiglia, inizia trasferendo il flusso di lavoro dalle menti delle persone a una mappa. Stai cercando il percorso completo che il lavoro compie dalla richiesta alla consegna, comprese le approvazioni, i passaggi di consegne, le dipendenze e i punti in cui il lavoro rimane bloccato in attesa.
ClickUp Whiteboards rende pratica la procedura sopra descritta mantenendo la mappa legata all'esecuzione effettiva. È possibile aggiungere attività e documenti direttamente su una lavagna online, modificarli senza uscire dalla tela e persino convertire forme o caselle di testo in attività, in modo che il "processo" diventi un lavoro reale che il tuo team può eseguire.
Ecco una semplice mappatura che può fare al caso tuo:
- Inizia dalle fasi principali, non da ogni singolo caso limite.
- Contrassegna ogni punto di approvazione e decisione, in particolare quelli che coinvolgono più team.
- Individua le dipendenze che causano ritardi a valle
- Aggiungi uno o due "cicli di errore" in cui si verificano comunemente rielaborazioni
📽️ Guarda il video: se passaggi di consegne interrotti, approvazioni mancate e attività ripetitive continuano a rallentare il lavoro, guarda il seguente video. Il video illustra i passaggi pratici per mappare e riprogettare i flussi di lavoro con l'IA, mostra come individuare i punti di congestione e spiega in quali casi l'IA può far risparmiare ore di lavoro e prevenire il burnout:
2. Centralizza i dati in un'unica piattaforma
Una volta mappato il flusso di lavoro, il problema successivo è dove si trovano i segnali. Se gli aggiornamenti sono nella chat, le approvazioni nelle email e i file in un drive, non è possibile effettuare un'analisi olistica. Inoltre, non è possibile mantenere un monitoraggio continuo perché le origini dati sono frammentate.
È qui che ClickUp Docs e Hub documenti possono aiutarti. Hub documenti ti offre un luogo centrale in cui organizzare, cercare e creare documenti e wiki, rendendo più facile conservare le procedure operative standard, le regole di approvazione, le note delle riunioni e la cronologia delle decisioni accanto al lavoro che controllano.
Se hai bisogno di una "fonte di verità" per flussi di lavoro ripetibili, trasforma i documenti in wiki. ClickUp ti consente di creare e gestire wiki in Hub documenti, e ClickUp AI li mette in ordine di priorità quando risponde alle domande, in modo che il tuo team ottenga risposte coerenti man mano che il processo si espande.
Un altro vantaggio pratico: puoi creare attività direttamente dal testo all'interno di un documento o di un wiki, il che aiuta a ridurre le lacune di comunicazione nei passaggi di consegne.
💡 Suggerimento professionale: i campi personalizzati all'interno delle attività di ClickUp ti offrono il massimo vantaggio nell'identificazione dei colli di bottiglia, poiché standardizzano i dati necessari per individuare i modelli tra le attività. Puoi aggiungere campi come "Tipo di approvazione", "Titolare del passaggio", "Fonte della richiesta" e "Traguardo SLA", quindi filtrare e raggruppare il lavoro per vedere dove si ripetono i ritardi e quale coda continua a rallentare la Sequenza del progetto.
3. Utilizza l'IA per analizzare la durata e le dipendenze delle attività
Una volta che il lavoro e il contesto sono riuniti in un unico posto, l'identificazione dei colli di bottiglia diventa misurabile. La soluzione consiste nel combinare due elementi: segnali chiari basati sul tempo provenienti dal tuo flusso di lavoro e un'IA in grado di riepilogare ciò che sta accadendo tra attività, titolari e dipendenze, senza che tu debba estrarre un report ogni settimana.
Inizia acquisendo segnali temporali affidabili in ClickUp, quindi utilizza i dashboard ClickUp e le schede ClickUp AI per trasformare tali dati in rilevamenti di colli di bottiglia che potrai esaminare in pochi minuti.
Le schede IA più utili per l'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA sono:
- Riepilogo esecutivo dell'IA: genera un riepilogo aggiornato dello stato di salute e dello stato di un elenco, una cartella o uno spazio, perfetto per una revisione settimanale dei colli di bottiglia in cui si desidera avere rischi, rallentamenti e passaggi successivi in un unico posto.
- Aggiornamento del progetto AI: crea una panoramica di alto livello dello stato e dei progressi del progetto, aiutandoti a vedere rapidamente cosa è bloccato, cosa sta slittando e cosa richiede una decisione prima che i ritardi del progetto si diffondano.
- StandUp™ con l'IA e AI Team StandUp: riepiloga l'attività per un periodo di tempo selezionato (tu o persone/team specifici), aiutandoti a individuare i colli di bottiglia legati all'utilizzo delle risorse, ai titolari sovraccarichi o ai passaggi di consegne che continuano a rallentare il lavoro.
- Scheda IA Brain: consente di eseguire un prompt personalizzato, in modo da poter porre domande mirate sui colli di bottiglia, come "Quali attività hanno richiesto più tempo nella revisione questa settimana?" o "Quali dipendenze hanno causato i maggiori ritardi a valle?" e ottenere una risposta strutturata su cui poter agire.
Inizia con ClickUp Tempo totale nello stato. Mostra da quanto tempo un'attività si trova in un determinato stato e ti aiuta a trovare rapidamente le attività sepolte sotto vecchi commenti. Puoi visualizzare questi dati nella vista Elenco, all'interno delle attività e nelle dashboard, il che è l'ideale quando si esaminano i colli di bottiglia del flusso di lavoro in più progetti.
Ecco due modi per utilizzarlo per il rilevamento dei colli di bottiglia:
- Identifica le fasi in cui si verificano picchi nella durata ciclo, come revisione, aspetti legali, controllo qualità o attesa del client.
- Identifica i modelli ricorrenti di colli di bottiglia filtrando per tipo di attività, titolare o fonte della richiesta.
Una volta ottenuti i dati relativi al tempo trascorso in ogni fase, le dashboard di ClickUp consentono di utilizzarli in più progetti. Le dashboard di ClickUp supportano anche la creazione di reportistica basata su schede e i controlli di aggiornamento, in modo da poter mantenere aggiornate le metriche delle prestazioni e rivederle costantemente, senza dover ricreare i report da zero.
4. Imposta avvisi in tempo reale per i ritardi
È possibile individuare i colli di bottiglia nel flusso di lavoro a posteriori, ma comunque perdere la settimana perché nessuno nota il rallentamento fino a quando non scade la scadenza. È qui che il monitoraggio continuo diventa importante.
ClickUp Automations ti aiuta a farlo consentendoti di trigger azioni quando si verificano eventi chiave del flusso di lavoro, come quando cambiano lo stato, la data di scadenza o un commento, o quando arriva la data di inizio. Ciò ti offre un monitoraggio in tempo reale senza trasformare i manager in motori di notifica umani.
Utilizza le automazioni di ClickUp per coprire i comuni momenti di "ritardo silenzioso":
- Quando un'attività passa alla fase di revisione, assegna l'approvatore e imposta una finestra temporale per la data di scadenza.
- Quando un'attività rimane nello stesso stato per troppo tempo, aggiungi un commento richiedendo un aggiornamento e avvisa il titolare.
- Quando manca un assegnatario, assegna automaticamente in base a un campo personalizzato persona o all'autore dell'attività.
- Quando una data di scadenza cambia, avvisa gli osservatori e sposta l'attività in un gruppo di stato "A rischio".
Puoi anche combinare più condizioni, in modo che gli avvisi vengano attivati solo quando necessario, ad esempio applicando un'automazione alle attività con un assegnatario specifico o altri criteri.
5. Assegna i titolari e effettua l'automazione delle attività ripetitive
La maggior parte dei colli di bottiglia nel flusso di lavoro persiste perché la titolarità rimane poco chiara. Un'attività passa da una fase all'altra, ma nessuno è responsabile del passaggio successivo, quindi rimane bloccata in attesa che qualcuno se ne accorga.
ClickUp Super Agents ti aiuta a rendere automatico questo follow-up, senza dipendere dal fatto che qualcuno si ricordi di occuparsene. Puoi impostare gli agenti in modo che assegnino i titolari quando lo stato delle attività cambia, richiedano alla persona giusta i dettagli mancanti e generino rapidi riassunti in modo che i passaggi di consegne non perdano il contesto.
Possono anche occuparsi di attività di routine come lo smistamento e i promemoria, consentendo di concentrare l'utilizzo delle risorse sul lavoro vero e proprio e riducendo i colli di bottiglia ricorrenti nelle sequenze dei progetti.
Crea un centro di comando per eliminare i colli di bottiglia con ClickUp Brain MAX
Una volta assegnati i titolari e automatizzate le attività ripetitive, il rischio successivo è semplice: i ritardi continuano a verificarsi, ma il "perché" viene sepolto nei commenti, nelle note delle riunioni e nelle decisioni sparse. ClickUp Brain MAX ti aiuta a trasformare quella scia disordinata in segnali chiari, in modo da poter mantenere stretta l'identificazione dei colli di bottiglia man mano che il lavoro cresce.
- Cattura rapidamente il contesto con Talk to Text: registra ostacoli, rischi e note di passaggio di consegne nel momento stesso in cui si verificano, utilizzando Talk to Text. Ciò fornirà al tuo team dati operativi più chiari per il monitoraggio continuo, soprattutto quando si lavora rapidamente su più progetti.
- Poni domande che mettano in luce gli schemi ricorrenti, non solo lo stato: interroga lo strumento con prompt come "Quali approvazioni causano i maggiori ritardi nei progetti?" o "In quali punti le attività rimangono bloccate più a lungo?". Questo ti aiuterà a individuare gli schemi ricorrenti dei colli di bottiglia utilizzando le informazioni già acquisite nella tua area di lavoro.
- Individua le cause alla radice con Enterprise Search: utilizza Enterprise Search per cercare termini come "in attesa di approvazione legale", "da rivedere" o "passaggio di consegne" in attività, documenti e commenti, in modo da individuare le lacune nella comunicazione e scoprire i colli di bottiglia nascosti.
- Scegli il modello giusto per il lavoro: utilizza modelli diversi per lavori diversi, come riepiloghi rapidi per l'esecuzione quotidiana, analisi più approfondite per le revisioni di rilevamento dei colli di bottiglia o resoconti più strutturati per gli aggiornamenti della leadership.
Best practice per prevenire futuri colli di bottiglia
Risolvere un collo di bottiglia una volta è utile. Impedire che si ripresenti è ciò che consente di ottenere operazioni più fluide e un migliore utilizzo delle risorse in più progetti.
Ecco alcune best practice che possono aiutarti a rimanere in modalità di miglioramento continuo senza trasformare la tua settimana in una serie infinita di emergenze da risolvere.
✅️ Monitora settimanalmente una piccola serie di metriche chiave di prestazione: scegli alcune metriche chiave che riflettono il flusso, come la durata ciclo per fase, il lead time, la produttività e il lavoro in corso (WIP). Quando esamini le stesse metriche di prestazione settimana dopo settimana, puoi individuare tempestivamente i colli di bottiglia del processo invece di aspettare che un errore ti costringa a una pulizia.
✅️ Integra il monitoraggio continuo nel flusso di lavoro: non dipendere dal fatto che qualcuno noti un problema in sospeso. Utilizza trigger di monitoraggio in tempo reale come "tempo in stato troppo lungo" o "dipendenza bloccata oltre X ore", in modo da rilevare i colli di bottiglia quando sono ancora piccoli, non dopo che hanno creato ritardi a valle.
✅️ Proteggi il vincolo con un'allocazione delle risorse più intelligente: se un ruolo o una coda continuano a rallentare il lavoro, trattali come una risorsa condivisa dal team, non come un ripensamento. Pianifica la capacità in base a quel vincolo, quindi rendi normale la riallocazione delle risorse quando la domanda aumenta, in modo da evitare il ripetersi degli stessi modelli ricorrenti di colli di bottiglia.
✅️ Utilizza i dati storici per prevenire ripetuti rallentamenti: Esamina i dati storici dei progetti per individuare i ritardi ricorrenti, come le approvazioni di fine mese o le revisioni del codice di fine sprint. Una volta identificati i modelli ricorrenti di colli di bottiglia dai dati storici, puoi pianificarli con un'ottimizzazione proattiva invece di reagire ogni volta.
✅️ Riduci gli attriti nei passaggi di consegne con una maggiore chiarezza della titolarità e input più chiari: la maggior parte dei colli di bottiglia peggiora quando nessuno è titolare del passaggio successivo o quando l'attività inizia senza un contesto chiaro. Assegna la titolarità ad ogni passaggio di consegne e mantieni i dati operativi vicini al lavoro, in modo che sia i sistemi IA che le competenze umane possano muoversi più rapidamente quando le decisioni sono importanti.
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Identifica e risolvi i tuoi colli di bottiglia dell'IA con ClickUp
L'identificazione dei colli di bottiglia diventa più facile quando smetti di considerare i ritardi come un mistero e inizi a considerarli come uno schema ricorrente. Quando mappi il flusso di lavoro, effettui il monitoraggio di alcune metriche chiave delle prestazioni e mantieni un monitoraggio continuo, puoi individuare tempestivamente i colli di bottiglia nel flusso di lavoro. In questo modo, puoi anche risolverli prima che si trasformino in ritardi nei progetti.
L'identificazione dei colli di bottiglia tramite IA migliora il processo utilizzando i dati sulle prestazioni e i dati storici per rivelare modelli ricorrenti di colli di bottiglia che potrebbero essere trascurati durante i controlli settimanali.
Con ClickUp, puoi finalmente collegare le informazioni alle azioni nello stesso posto, sia che si tratti di riassegnare i titolari o di automatizzare le attività di routine che rallentano il lavoro di tutti.
Provalo oggi stesso e scopri come l'IA può migliorare l'individuazione dei colli di bottiglia e semplificare i flussi di lavoro.