Fai crescere la tua startup più velocemente con un processo decisionale automatizzato

Se sei il fondatore di una startup, devi affrontare innumerevoli domande e decisioni quotidiane come queste:

“Quale canale di marketing ci offrirà il miglior ROI in questo trimestre?”
“Stiamo dando la priorità agli investitori giusti per il nostro prossimo round di finanziamento?” 
“È abbastanza urgente da allontanare il mio sviluppatore principale dal suo attuale sprint?”
“Dovremmo implementare questa funzionalità nella prossima versione o concentrarci sul debito tecnico?”

È qui che il processo decisionale automatizzato (ADM) entra in gioco offrendo un vantaggio significativo. Sfruttando l'intelligenza artificiale e il machine learning per gestire decisioni di routine ma critiche, i fondatori moderni possono concentrarsi sulle iniziative più ambiziose che favoriscono davvero la crescita. L'automazione di base basata su regole esiste da anni, ma i recenti progressi nell'intelligenza artificiale consentono di automatizzare decisioni più articolate e ad alto impatto.

Anche le decisioni più semplici richiedono tempo e capacità mentale: due risorse scarse per i leader delle startup. L'automazione di queste scelte di livello inferiore può portare a guadagni significativi in termini di produttività ed efficienza, soprattutto in fase di crescita. Le capacità di apprendimento e ragionamento dell'intelligenza artificiale ampliano notevolmente le tipologie di decisioni che è possibile automatizzare, consentendo al team di concentrarsi su problemi complessi e innovazioni che accelerano lo slancio della startup.

Scopriamo come il processo decisionale automatizzato può aiutare la tua startup a crescere più velocemente, ridurre i colli di bottiglia e concentrarti sulla crescita strategica, incluso come puoi implementare l'ADM oggi stesso senza interrompere i flussi di lavoro esistenti.

Cos'è il processo decisionale automatizzato?

Prendiamo una startup SaaS che offre richieste di demo live. Il suo team di vendita deve dare priorità ai lead per aumentare la redditività. Grazie al processo decisionale automatizzato, l'azienda implementa il lead scoring utilizzando criteri predefiniti come informazioni demografiche, cronologia delle interazioni e intenzione di acquisto. Ciò consente al team di risparmiare tempo, assegnando le priorità al cliente, e aumenta il fatturato offrendo demo a persone realmente interessate al prodotto e più propense all'acquisto.

Le decisioni automatizzate si basano su una serie di vincoli, comprese le regole aziendali, che guidano l'interpretazione dei dati da parte dello strumento decisionale. Sebbene gli strumenti decisionali di base possano basarsi sulla logica if/then, ad esempio scegliendo tra una serie limitata di possibili decisioni in base alle condizioni dei dati soddisfatte, molte soluzioni decisionali automatizzate (ADM) ora utilizzano algoritmi, machine learning e IA per automatizzare decisioni complesse che in genere richiedono l'intervento umano.

Se implementato correttamente, l'ADM può accelerare la produttività e l'efficienza prendendo decisioni istantanee che poi innescano azioni o decisioni successive. Le startup possono utilizzare questa tecnologia per velocizzare le operazioni e la supervisione strategica mentre le organizzazioni avanzano verso la crescita e la redditività.

Come implementare il processo decisionale automatizzato nella tua startup

Puoi implementare l'ADM gradualmente, indirizzando questi strumenti alle aree di maggiore necessità all'interno della tua startup. Man mano che gli utenti si abituano e l'uso della tecnologia viene ottimizzato, puoi espandere il ruolo del processo decisionale automatizzato per includere una gamma più ampia di attività e processi, aumentando la produttività e l'efficienza ottenute da questo investimento.

Ecco una panoramica di come affrontare l'implementazione:

1. Identifica le attività adatte all'automazione

Concentrati su attività che si basano su regole ben definite e un pensiero critico limitato. Assegna loro la priorità in base all'impatto aziendale e alla facilità di implementazione: questo ti assicura di affrontare prima l'automazione più semplice e di impatto. Esempi di attività adatte all'automazione possono essere:

• Analisi contestuale dei dati: implementa controlli sofisticati che vanno oltre il semplice completamento dei campi, come il riferimento incrociato delle informazioni inserite con modelli noti, il rilevamento delle anomalie e la verifica dei valori inviati.

• Supervisione della conformità: utilizza i requisiti normativi come quadro per segnalare automaticamente le eccezioni o indirizzare i problemi alla revisione umana.

• Processi che richiedono molto tempo: riduci al minimo i tempi di attesa per i flussi di lavoro che si bloccano in attesa di un intervento manuale, come la revisione delle domande di prestito in un ambiente fintech.

2. Seleziona lo strumento decisionale automatizzato più adatto

L'ADM utilizza regole aziendali, algoritmi e/o modelli di intelligenza artificiale a seconda della natura del carico di lavoro e della complessità di tali decisioni. Ma il modo in cui queste decisioni vengono gestite e il ruolo della supervisione umana possono variare da uno strumento all'altro.

La maggior parte di questi strumenti decisionali rientra in una delle quattro categorie seguenti e dovrai scegliere lo strumento più adatto alle tue esigenze e ai tuoi obiettivi di automazione:

• Human in the loop: questo strumento decisionale di base assiste un decisore umano fornendo indicazioni sulle decisioni o automatizzando parti del processo decisionale più ampio.

• Human in the loop for exceptions: questo tipo di strumento automatizza tutte le decisioni di routine diverse dalle eccezioni in cui le regole e i vincoli stabiliti non possono essere applicati. Queste eccezioni vengono accantonate, consentendo a un essere umano di gestire la decisione finale.

• Human on the loop: questo tipo di strumento automatizza completamente le decisioni, ma prevede che un essere umano le riveda e ne adatti i parametri decisionali secondo necessità.

• Human out of the loop: questo modello automatizza completamente le decisioni e richiede l'intervento umano solo per modificare i vincoli della decisione.

3. Progetta e implementa flussi di lavoro automatizzati

Lo strumento decisionale automatizzato che sceglierai dovrebbe offrire modelli e strumenti di progettazione per aiutarti a creare flussi di lavoro decisionali. La considerazione più importante in questa fase è garantire che i flussi di lavoro siano completi e tengano conto di tutte le micro-decisioni coinvolte in un flusso di lavoro decisionale automatizzato più ampio.

4. Fornire formazione e supporto

Tutti gli utenti o i responsabili di questi sistemi decisionali devono essere adeguatamente formati sull'utilizzo della tecnologia e sul proprio ruolo nel supportarne il funzionamento. Dal processo decisionale interno alla supervisione esterna, saranno necessari formazione e supporto continuo per garantire che questa tecnologia venga implementata correttamente.

5. Monitora le prestazioni e ripeti

Valuta le prestazioni del processo decisionale, tra cui precisione, risparmio di tempo e utilizzo delle risorse, per determinare se ulteriori modifiche e aggiornamenti potrebbero aiutare la tecnologia a fornire più valore per l'azienda.

Le possibili iterazioni dovrebbero concentrarsi sul perfezionamento della gestione delle microdecisioni, sulla modifica del ruolo dell'utente o del manager umano nel flusso di lavoro o sull'espansione dell'uso dei sistemi decisionali per generare più valore in una gamma più ampia di attività.

Esempi di processi decisionali automatizzati nelle startup

Come abbiamo appreso, l'ADM può rimuovere i vincoli che bloccano il progresso per le aziende in fase iniziale che mirano a crescere rapidamente. Automatizzando le attività che in genere richiedono tempo e risorse, le startup possono scalare le operazioni in modo più efficiente, senza sacrificare la produttività o l'esperienza del cliente. Di seguito sono riportati tre casi d'uso essenziali che dimostrano come l'ADM può accelerare la crescita, mantenere l'efficienza e aiutare il team a fare di più con meno.

In che modo l'analisi basata sull'intelligenza artificiale può trasformare il processo decisionale finanziario?

Il processo decisionale automatizzato può tenere conto di un'ampia gamma di punti dati e variabili sconosciute, tra cui spese operative, crescita prevista ed efficienza in termini di costi delle diverse modifiche dei processi, per aiutare i leader delle startup a indirizzare l'organizzazione verso margini di profitto più elevati, ritorni sugli investimenti più elevati e una migliore integrità finanziaria generale.

Dovremmo aggiungere ADM al nostro stack tecnologico?

I team tecnici spesso si trovano a dover gestire priorità contrastanti: adottare nuovi stack tecnologici anziché stabilizzare o migliorare ciò che è già in produzione. L’ADM può aiutare a quantificare il rischio, a prevedere il ROI e a valutare il carico di risorse per ciascuna opzione. In che modo l’ADM può essere d'aiuto in questo caso:

• Punteggio ponderato per il rischio: una piattaforma ADM può raccogliere input dai sistemi di tracciamento dei problemi, dalle metriche della velocità di sviluppo e dalle stime dei costi per la nuova tecnologia. Quindi assegna un punteggio a ciascun potenziale risultato dello sprint.

• Pianificazione degli scenari: prevedi in che modo l'adozione di un nuovo servizio potrebbe influire su altri sprint o budget, assicurandoti di prendere una decisione informata che bilanci innovazione e stabilità.

Dovremmo dare priorità a questo feedback degli utenti per il nostro sprint o attenerci al piano attuale?

Un'altra sfida per le startup in crescita è bilanciare il feedback degli utenti con le tabelle di marcia a lungo termine. L'ADM può aiutarti analizzando il volume dei feedback, il sentiment degli utenti e l'utilizzo delle funzionalità e suggerendo quali attività includere nel prossimo ciclo di sviluppo. In che modo l’ADM aiuta in questo caso:

• Analisi automatica del sentiment: gli strumenti possono raccogliere le recensioni degli utenti, i ticket di assistenza e le menzioni sui social media per valutare la domanda di funzionalità o i livelli di frustrazione.

• Backlog con priorità: esaminando continuamente i nuovi feedback, l’ADM garantisce che il backlog evidenzi automaticamente gli aggiornamenti di maggiore impatto, che si tratti di una correzione di bug critica o di una funzionalità richiesta dall'utente.

Accelera la crescita della tua startup con un processo decisionale automatizzato

Ricorda, l'obiettivo non è sostituire il giudizio umano ma migliorarlo. Automatizzando le decisioni di routine, crei spazio per un pensiero innovativo e una pianificazione strategica che favoriscono la crescita delle startup.

Pronti per iniziare? Inizia registrando le decisioni del tuo team per la settimana successiva, annotando quanto tempo richiede ciascuna e quanto potrebbe essere ripetitivo. Questo semplice audit rivelerà le opportunità più significative per un'automazione di grande impatto, aiutandoti a creare un'operazione più efficiente e scalabile.

Vuoi vedere come l'ADM può funzionare per la tua startup? Dai un'occhiata ai nostri modelli pratici e ai case study per scoprire come altri fondatori hanno automatizzato i loro flussi di lavoro. Esplora le nostre guide all'implementazione, i modelli predefiniti e altre risorse per accelerare e sostenere la crescita della tua startup. Scopri di più qui .