Cosa succederebbe se potessi sapere in anticipo dove si bloccherà un processo, quali risorse si satureranno e quanto tempo servirà davvero per completare un ordine?
Il predictive process è la risposta a questa domanda: un approccio evoluto alla Process Intelligence che trasforma i dati operativi in insight predittivi e decisioni proattive, rendendo le aziende più efficienti, resilienti e pronte al futuro.
Per anni, l’analisi dei processi aziendali si è concentrata su ciò che era già accaduto: tempi di ciclo, ritardi, inefficienze, costi. Un approccio utile, ma reattivo. Le aziende misurano le performance solo dopo aver subito l’impatto di un errore o di un rallentamento.
Il predictive process ribalta questa logica: usa l’intelligenza artificiale per prevedere ciò che accadrà, non solo per descrivere ciò che è successo.
Grazie a piattaforme di Process Intelligence come Pulse, oggi è possibile mappare i flussi reali, riconoscere pattern ricorrenti e simulare scenari futuri, prevedendo colli di bottiglia e ottimizzando l’uso delle risorse prima che si manifestino problemi.
Il risultato? Un passaggio strategico da una gestione “reattiva” a una gestione predittiva dei processi, in grado di garantire continuità, efficienza e controllo.
Il predictive process nasce dall’unione tra data science e process science, due discipline complementari che, insieme, consentono di comprendere e migliorare il funzionamento reale di un’organizzazione.
Alla base di tutto c’è un concetto chiave: l’event log.
Ogni processo aziendale genera migliaia di eventi: ordini registrati, attività completate, risorse coinvolte, tempi di esecuzione.
L’event log raccoglie questi dati in forma strutturata - con parametri come case ID, timestamp, activity, resource - diventando l’unica fonte di verità su cui operano gli algoritmi di process mining e intelligenza predittiva.
Grazie a questo, è possibile:
Il predictive process rappresenta l’evoluzione naturale del process mining.
Dopo aver descritto e validato i processi, l’obiettivo diventa prevedere deviazioni e anticipare decisioni correttive.
Con modelli di machine learning e reti neurali, Pulse può stimare la durata residua di un ordine, identificare pattern anomali e calcolare l’impatto di modifiche operative prima che vengano implementate.
In altre parole, la gestione dei processi passa dalla reportistica alla previsione dinamica.
Uno degli strumenti più potenti del predictive process è il Digital Twin, un gemello digitale che replica il comportamento dei processi aziendali in un ambiente simulato.
Integrato con sistemi IT come ERP, MES e CRM, Pulse costruisce un modello interattivo e dinamico dell’azienda. Questo consente di monitorare i flussi in tempo reale, simulare scenari alternativi valutandone l’impatto e anticipare inefficienze, riducendo lead time e costi operativi.
In sintesi, il Digital Twin diventa un laboratorio predittivo del processo aziendale, dove ogni decisione è supportata da dati concreti e simulazioni affidabili.
Le imprese che adottano un approccio di predictive process ottengono benefici tangibili in termini di performance, sostenibilità e governance:
Alla base del predictive process c’è l’Applied AI, l’intelligenza artificiale applicata al business per generare impatto reale.
Pulse integra tre componenti chiave dell’AI per la Process Intelligence:
Queste tecnologie agiscono in sinergia per costruire processi più intelligenti, capaci di apprendere, adattarsi e ottimizzarsi nel tempo.
Il predictive process non è solo una tecnologia: è un nuovo modo di intendere la gestione aziendale. Non si tratta di “aggiungere AI” ai processi, ma di integrare la previsione nell’infrastruttura decisionale dell’impresa.
Neosperience progetta soluzioni basate su un principio chiave: Digital to the power of AI. L’unione tra Digital Enablement e Applied AI genera un effetto moltiplicatore dove il digitale struttura i processi, l’intelligenza li amplifica e insieme creano valore esponenziale.
Ogni azienda ha un’idea di come i propri processi dovrebbero funzionare. La realtà, però, è spesso diversa. Il predictive process può rivelare deviazioni invisibili: attività parallele non previste, risorse sovraccariche, fasi rallentate da inefficienze nascoste.
Grazie al monitoraggio continuo e alla simulazione predittiva, la piattaforma permette di allineare il processo eseguito a quello pianificato, individuare aree di miglioramento in tempo reale e introdurre un ciclo di apprendimento costante.
Il risultato? Una fabbrica più trasparente, agile e reattiva.
Guardando avanti, il predictive process evolverà verso modelli sempre più autonomi, in cui la piattaforma non solo suggerirà azioni, ma agirà automaticamente su alcune variabili operative.
L’obiettivo è una Process Intelligence autonoma, capace di autoregolarsi e ottimizzarsi in tempo reale.
In questo scenario, il valore umano non scompare: si amplifica. L’AI diventa un alleato che supporta il decision making e libera tempo e risorse per attività ad alto valore aggiunto.
Il predictive process non è una tendenza tecnologica, ma un cambio di paradigma.
Significa passare dal semplice controllo alla capacità di anticipare e migliorare continuamente.
Con Pulse, Neosperience offre alle aziende un nuovo livello di consapevolezza operativa: una visione totale, interattiva e predittiva dei processi, dove ogni decisione è supportata da dati, e ogni dato diventa un’occasione per evolvere.