Opportunità occulte nell’automazione AI: n8n offre soluzioni per le aziende meno avvezze alla tecnologia

L’automazione dei flussi di lavoro attraverso l’intelligenza artificiale (AI) costituisce un’occasione nascosta, un’opportunità silente che si palesa nelle aziende a bassa maturità dati. n8n, una piattaforma di automazione low-code, emerge come strumento che consente una connessione sinergica tra API e modelli AI, attraverso workflows visivi, guidando queste aziende verso un’accelerazione del loro percorso di trasformazione digitale.

Una promessa seducente circola spesso nei circuiti dei social media professionali: un ‘agente AI’ che gestisce l’intera attività imprenditoriale assetato di dati, senza interruzione notturna. Un’illusione che nasconde una realtà più dura. Molte aziende lottano ancora per raccogliere e armonizzare i dati in modo da tracciare metriche di base. Gli elaborati flussi di lavoro AI, spesso non pronti per la produzione, non possono risolvere questi problemi.

La mia risposta a questa sfida è un approccio più pragmatico. Invece di promettere un’intelligenza artificiale generale (AGI) in grado di gestire l’intera operazione logistica, concentriamoci su problemi locali specifici che ostacolano un determinato processo. La maggior parte delle volte, si tratta di estrarre dati, inserirli ripetutamente e gestire un amministrazione pesante attraverso processi manuali inefficienti e privi di tracciabilità.

Ad esempio, un cliente utilizzava processi cartacei per organizzare i conteggi ciclici dell’inventario nel suo magazzino. Immaginate un controllore dell’inventario che stampa un file Excel con l’elenco delle posizioni da controllare. Cammina attraverso i corridoi e registra manualmente il numero di scatole in ogni posizione su un modulo. Possiamo (e dobbiamo) digitalizzare facilmente questo processo!

Abbiamo realizzato la digitalizzazione utilizzando un Bot Telegram con n8n, collegato a un agente alimentato da GPT, che consente comandi vocali. L’operatore deve solo seguire le istruzioni del bot e utilizzare messaggi audio per comunicare il numero di scatole contate in ogni posizione. Questa digitalizzazione locale diventa il primo passo concreto nella trasformazione digitale di quest’azienda a bassa maturità dati. Abbiamo persino aggiunto la registrazione per migliorare la tracciabilità del processo e riferire le produttività.

Illustrerò due esempi operativi reali per mostrare come n8n possa supportare le trasformazioni digitali della supply chain delle PMI. L’idea è utilizzare questa piattaforma di automazione per implementare semplici flussi di lavoro AI che hanno un impatto reale sulle operazioni.

Nelle operazioni di logistica e supply chain, si tratta sempre di produttività ed efficienza. I progettisti delle soluzioni per la supply chain analizzano i processi per stimare la produttività ottimale analizzando ogni passaggio di un compito. Un momento decisivo è stata l’implementazione di voice-picking, o vocalizzazione. L’idea è avere operatori che comunicano con il sistema per voce per ricevere istruzioni e fornire feedback.

Questa innovazione aumenta la produttività degli operatori, poiché ora devono concentrarsi solo sulla scelta delle giuste quantità nelle giuste posizioni. Ma queste soluzioni, fornite tipicamente dai fornitori dei sistemi di gestione dei magazzini, potrebbero essere troppo costose per le piccole operazioni. Qui interveniamo noi con n8n per costruire una soluzione leggera alimentata da AI generativa multimodale.

Infine, voglio tornare all’esempio iniziale per mostrare come ho utilizzato il Text-To-Speech (TTS) per digitalizzare un processo basato su carta. Sostituire i fogli stampati con gli smartphone è possibile grazie ai bot Telegram orchestrati da n8n. L’operatore inizia collegandosi al bot e avviando il processo con il comando /start. Il nostro bot prenderà la prima posizione non verificata e istruirà l’operatore ad andare lì.

Il processo continua fino a quando non si raggiunge l’ultima posizione. Il conteggio del ciclo viene completato senza utilizzare alcuna carta! Questa soluzione leggera è stata implementata per 10 operatori con conteggi ciclici orchestrati utilizzando un semplice foglio di calcolo. Abbiamo migliorato la produttività dei contatori di stock, ridotto gli errori e aggiunto capacità di registrazione. Non vendiamo AGI con questa soluzione. Risolviamo un semplice problema con un approccio che sfrutta le capacità di Text-To-Speech dei modelli AI generativi.

L’obiettivo di questo articolo non è vendere sogni di un futuro dominato dall’intelligenza artificiale, ma piuttosto dimostrare come, con l’uso appropriato e mirato delle tecnologie esistenti, possiamo migliorare notevolmente e razionalizzare i processi di lavoro nelle aziende.