C'è un momento preciso in cui ci si siede davanti allo schermo, pronti a configurare il nostro flusso automatico, ma ci si accorge che il processo da automatizzare non è mai stato definito e scritto da nessuna parte. Esiste solo nella testa di chi lo esegue ogni giorno, e cambia leggermente ogni volta a seconda delle circostanze. A quel punto nessun software, per quanto sofisticato, può fare molto.
Automatizzare significa istruire un sistema a ripetere al posto nostro una sequenza di azioni ben definite. Se il processo non è chiaro, stabile e documentabile, l'automazione non lo migliora: lo accelera creando disordine. Ed è esattamente quello che succede quando si parte dallo strumento invece che dal metodo.
Il problema che precede la soluzione
Prima di chiedersi quale strumento usare, vale la pena rispondere a due domande molto più semplici. La prima: il processo che si vuole automatizzare è davvero ripetibile, oppure cambia ogni volta in base a variabili non formalizzate? La seconda: i dati su cui deve lavorare l'automazione sono già in formato digitale, oppure vivono ancora su carta, in conversazioni informali o in file costruiti ognuno in modo diverso?
Se la risposta a entrambe è sì, si può procedere. Ma se anche solo una delle due condizioni non è soddisfatta, il lavoro che serve non è tecnologico, ma organizzativo. Bisogna prima mettere ordine nel processo, poi pensare all'automazione. Sembra una banalità, eppure è la causa più frequente di progetti che partono con entusiasmo e si interrompono dopo poche settimane, lasciando dietro di sé un abbonamento inutilizzato e una certa diffidenza verso tutto ciò che suona come "digitale".
Questo vale in modo particolare per le PMI, dove i processi più critici spesso non sono mai stati scritti e le informazioni rilevanti si trovano sparse: un foglio di calcolo condiviso via email, una cartella su un server locale, qualche nota su carta, la memoria di chi lavora in azienda da anni. Prima di automatizzare, bisogna capire dove stanno davvero i dati e in quale formato si trovano. Solo allora ha senso aprire qualsiasi strumento.
Due casi concreti, due ambienti diversi
Per rendere il ragionamento meno astratto, vale la pena raccontare due situazioni reali in cui le condizioni erano soddisfatte e l'automazione ha funzionato. Non perché gli strumenti fossero particolarmente potenti, ma perché il processo era già chiaro e i dati erano già digitali.
Il primo caso riguarda la gestione delle fatture in entrata in un contesto che usa Google Workspace. Le fatture arrivavano via email in formato PDF e il processo di archiviazione era sempre lo stesso: scaricare l'allegato, salvarlo nella cartella giusta su Drive, aggiornare un registro su Sheets, notificare il responsabile, ripetendosi decine di volte al mese.
Visto che tutte le condizioni erano presenti (processo stabile, dati già digitali, ambiente tecnologico già adottato) è stato possibile costruire un'automazione completa usando solo gli strumenti inclusi nell'abbonamento di Google senza aggiungere nulla di esterno. Uno script esegue il ciclo due volte al giorno, archivia i documenti in una struttura ordinata per anno e mese, aggiorna il registro e invia la notifica con il link diretto al file.
La scelta di restare dentro Google Workspace non è stata solo una questione di comodità: fatture e ricevute contengono dati economici sensibili, e affidarli a piattaforme esterne per quanto valide, significa aggiungere un soggetto nella catena del trattamento dei dati, con le valutazioni che questo comporta anche in ottica GDPR. Lavorare dentro il proprio ambiente significa che i dati restano nel tenant aziendale, sotto le garanzie contrattuali già in essere, senza passaggi aggiuntivi.
Il secondo caso si svolge invece in un ambiente Microsoft 365. L'esigenza era diversa: ogni mattina occorreva leggere la posta di Outlook, selezionare solo le email non lette provenienti da mittenti specifici (newsletter di settore ma l'esempio si potrebbe adattare ad aggiornamenti ricorrenti, comunicazioni da fornitori abituali, comunicazioni interne eccetera) e ricevere un riepilogo del contenuto senza dover aprire ogni messaggio singolarmente.
Anche qui il punto di partenza è stato definire con precisione quali messaggi dovevano rientrare nel report, con quali criteri, e cosa doveva accadere dopo. Solo dopo aver risposto a queste domande è stato possibile costruire il flusso di automazione, che parte da una ricorrenza giornaliera, filtra i messaggi secondo le condizioni stabilite, compone il riepilogo e lo invia, aggiornando lo stato dei messaggi elaborati. Anche in questo caso, i dati non hanno mai lasciato l'ambiente aziendale di riferimento.
Cambiano gli strumenti, ma non cambia il punto di partenza: in entrambi i casi il lavoro vero era già stato fatto prima, quando qualcuno si era seduto a descrivere esattamente cosa doveva succedere e in quale ordine.
Se state pensando di automatizzare qualcosa in azienda, le domande alle quali dare inizialmente risposta non riguardano lo strumento ma il processo. L'automazione è un passo successivo, non un punto di partenza: riconoscere questa differenza è già metà del lavoro.
Nel prossimo post dal titolo "L'intelligenza artificiale che abbatte le barriere tecniche" andrò ad approfondire il ruolo concreto dell'IA nell'automazione dei processi, il confronto tra Google Apps Script vs Power Automate e quando usare l'una e quando l'altra applicazione.
Automatizzare significa istruire un sistema a ripetere al posto nostro una sequenza di azioni ben definite. Se il processo non è chiaro, stabile e documentabile, l'automazione non lo migliora: lo accelera creando disordine. Ed è esattamente quello che succede quando si parte dallo strumento invece che dal metodo.
Il problema che precede la soluzione
Prima di chiedersi quale strumento usare, vale la pena rispondere a due domande molto più semplici. La prima: il processo che si vuole automatizzare è davvero ripetibile, oppure cambia ogni volta in base a variabili non formalizzate? La seconda: i dati su cui deve lavorare l'automazione sono già in formato digitale, oppure vivono ancora su carta, in conversazioni informali o in file costruiti ognuno in modo diverso?
Se la risposta a entrambe è sì, si può procedere. Ma se anche solo una delle due condizioni non è soddisfatta, il lavoro che serve non è tecnologico, ma organizzativo. Bisogna prima mettere ordine nel processo, poi pensare all'automazione. Sembra una banalità, eppure è la causa più frequente di progetti che partono con entusiasmo e si interrompono dopo poche settimane, lasciando dietro di sé un abbonamento inutilizzato e una certa diffidenza verso tutto ciò che suona come "digitale".
Questo vale in modo particolare per le PMI, dove i processi più critici spesso non sono mai stati scritti e le informazioni rilevanti si trovano sparse: un foglio di calcolo condiviso via email, una cartella su un server locale, qualche nota su carta, la memoria di chi lavora in azienda da anni. Prima di automatizzare, bisogna capire dove stanno davvero i dati e in quale formato si trovano. Solo allora ha senso aprire qualsiasi strumento.
Due casi concreti, due ambienti diversi
Per rendere il ragionamento meno astratto, vale la pena raccontare due situazioni reali in cui le condizioni erano soddisfatte e l'automazione ha funzionato. Non perché gli strumenti fossero particolarmente potenti, ma perché il processo era già chiaro e i dati erano già digitali.
Il primo caso riguarda la gestione delle fatture in entrata in un contesto che usa Google Workspace. Le fatture arrivavano via email in formato PDF e il processo di archiviazione era sempre lo stesso: scaricare l'allegato, salvarlo nella cartella giusta su Drive, aggiornare un registro su Sheets, notificare il responsabile, ripetendosi decine di volte al mese.
Visto che tutte le condizioni erano presenti (processo stabile, dati già digitali, ambiente tecnologico già adottato) è stato possibile costruire un'automazione completa usando solo gli strumenti inclusi nell'abbonamento di Google senza aggiungere nulla di esterno. Uno script esegue il ciclo due volte al giorno, archivia i documenti in una struttura ordinata per anno e mese, aggiorna il registro e invia la notifica con il link diretto al file.
La scelta di restare dentro Google Workspace non è stata solo una questione di comodità: fatture e ricevute contengono dati economici sensibili, e affidarli a piattaforme esterne per quanto valide, significa aggiungere un soggetto nella catena del trattamento dei dati, con le valutazioni che questo comporta anche in ottica GDPR. Lavorare dentro il proprio ambiente significa che i dati restano nel tenant aziendale, sotto le garanzie contrattuali già in essere, senza passaggi aggiuntivi.
Il secondo caso si svolge invece in un ambiente Microsoft 365. L'esigenza era diversa: ogni mattina occorreva leggere la posta di Outlook, selezionare solo le email non lette provenienti da mittenti specifici (newsletter di settore ma l'esempio si potrebbe adattare ad aggiornamenti ricorrenti, comunicazioni da fornitori abituali, comunicazioni interne eccetera) e ricevere un riepilogo del contenuto senza dover aprire ogni messaggio singolarmente.
Anche qui il punto di partenza è stato definire con precisione quali messaggi dovevano rientrare nel report, con quali criteri, e cosa doveva accadere dopo. Solo dopo aver risposto a queste domande è stato possibile costruire il flusso di automazione, che parte da una ricorrenza giornaliera, filtra i messaggi secondo le condizioni stabilite, compone il riepilogo e lo invia, aggiornando lo stato dei messaggi elaborati. Anche in questo caso, i dati non hanno mai lasciato l'ambiente aziendale di riferimento.
Cambiano gli strumenti, ma non cambia il punto di partenza: in entrambi i casi il lavoro vero era già stato fatto prima, quando qualcuno si era seduto a descrivere esattamente cosa doveva succedere e in quale ordine.
Se state pensando di automatizzare qualcosa in azienda, le domande alle quali dare inizialmente risposta non riguardano lo strumento ma il processo. L'automazione è un passo successivo, non un punto di partenza: riconoscere questa differenza è già metà del lavoro.
Nel prossimo post dal titolo "L'intelligenza artificiale che abbatte le barriere tecniche" andrò ad approfondire il ruolo concreto dell'IA nell'automazione dei processi, il confronto tra Google Apps Script vs Power Automate e quando usare l'una e quando l'altra applicazione.
