Ai tempi in cui non esisteva l'elaborazione dei dati come la diamo per scontata oggi l'uomo elaborava i dati da solo, a mano. Ma dalla prospettiva odierna non è più possibile immaginarlo. Come può essere stato? Tenere i conti di un'azienda su carta, aggiornarli regolarmente e ricavarne i KPI per il management...? In pochi decenni, il mondo del business è cambiato radicalmente in questo senso: dalla contabilità di gestione (da cui deriva la parola) all'elaborazione elettronica dei dati con i computer. E naturalmente questo non è accaduto unicamente nella gestione finanziaria; in tutti i settori in cui si elaborano dati, i sistemi software sono indispensabili e si fanno carico di un'enorme quantità di lavoro che sarebbe stato impossibile fare a mano in tempi passati.

Automatico - cosa significa davvero?

La maggior parte di noi (e probabilmente soprattutto il lettore di questo articolo) sarà cresciuta tra computer e sistemi software. Naturalmente parliamo di cose che "funzionano automaticamente". Per noi nativi digitali è ovvio che, per esempio, i testi nei documenti Word sono avvolti automaticamente alla fine della riga (questo è quasi banale) o che il profitto annuale nel conto economico è calcolato automaticamente sulla base delle entrate e delle uscite. Usiamo il termine "automatico" con tanta disinvoltura ma non sempre ci rendiamo conto che, talvolta, ci sono logiche e algoritmi complessi nei sistemi software o dietro a dei processi di cui riusciamo a vedere solo il risultato.

Secondo il Duden, la parola automatico significa che si verifica da solo, ed inoltre esistono alcune definizioni analoghe. La parola trae le sue origini dal termine greco autómatos, il quale significa qualcosa come pensare con la propria testa. In relazione al software questa definizione si adatta in realtà ancora abbastanza bene al giorno d'oggi. Lo è specialmente in un periodo in cui si parla sempre più di intelligenza artificiale (AI) la quale è quasi un sinonimo del termine automatico o, almeno, quando si pensa a tutte le cose che ci si aspetta da essa.

Se consideriamo qual è il beneficio del software in realtà, cioè sollevare noi umani dall'elaborazione dei dati, allora l'IA è in realtà la forma definitiva del software: l'IA cerca semplicemente di automatizzare il più possibile l'elaborazione dei dati. Tramite essa il computer comincia a "pensare" per noi (nel senso originale della parola). Per dirla in modo un po' più astratto: noi diamo al sistema intelligente un input, e lui produce un output utile con un sacco di elaborazione dei dati molto intelligente. Un esempio concreto? Sono seduto in macchina alla fine della giornata di lavoro (questo è il mio input), e il mio smartphone (il mio sistema intelligente) mi mostra immediatamente quanto tempo mi ci vorrà per arrivare a casa e se mi conviene fare una deviazione per evitare l'ingorgo (questo è quindi l'output). In questo esempio, non devo nemmeno più "digitare" l'input; il sistema lo ottiene automaticamente in base ai dati del sensore. "Ora sono collegato alla macchina ed è la sera di una giornata di lavoro, ergo il mio proprietario probabilmente vuole guidare fino a casa, cosa che di solito fa in questa situazione".

Pianificazione automatica nella gestione delle risorse e dei progetti

Indirizziamo la discussione sull'argomento del nostro blog, la gestione dei multiprogetti e delle risorse. Cosa può automatizzare qui un sistema? Siamo convinti che può automatizzare molto, che è quello che mettiamo in pratica con PQFORCE in ogni nuova release. La domanda nel titolo "Automaticamente? O preferisci farlo manualmente?" è ancora valida. Dopo tutto, non tutto ciò che può essere automatizzato dovrebbe esserlo. In certe situazioni è ovvio per tutti quale dovrebbe essere l'output su un dato input, ma in altri casi ciò è ben diverso. Ciò che è un "risultato logico per questi input" per una persona non è "affatto chiaro" per un'altra.

Guardiamo un semplice esempio dalla pratica di pianificazione del progetto: un project manager ha programmato un'attività (compito) nel suo progetto e le ha assegnato delle risorse. Ora rimanda questo compito (per qualsiasi motivo) di un mese nel futuro. Cosa succede all'utilizzo delle risorse assegnate? "Logicamente si spostano anche entro questo mese". Credo che tutti siano d'accordo su questo. Il carico di lavoro è per definizione (un po' semplificata) dato dal periodo di tempo dell'attività e dal budget di tempo assegnato alla risorsa. Nessuno ha nulla contro il sistema che aggiorna automaticamente il carico di lavoro, o anche il doverlo fare.

Rendiamo l'esempio un po' più complicato. L'operazione 1 da spostare è collegata ad un'altra operazione 2 tramite una dipendenza da fine a inizio. Questo significa che l'operazione 2 non può iniziare (questo è il significato della dipendenza) finché l'operazione 1 non è stata completata. Se la fine dell'operazione 1 si estende oltre la data di inizio dell'operazione 2 a causa del rinvio dell'operazione 1, cosa dovrebbe succedere? A prima vista, è di nuovo chiaro: anche l'operazione 2 dovrebbe essere spostata nel futuro, "dopo tutto, è per questo che ho disegnato nella dipendenza". A un secondo sguardo, tuttavia, ci sono delle domande. Se c'è ancora un buffer temporale di 1 settimana tra le due operazioni, di quanto è spostata nel futuro l'operazione 2? Un mese? O solo 3 settimane? In questo caso non è più così chiaro. Dipende dalle preferenze del project manager e dai vincoli che deve seguire. Qualcuno potrebbe voler usare tali buffer esattamente per questi spostamenti, qualcun altro considera un buffer come rigido e immutabile (per qualsiasi motivo).

E improvvisamente gli automatismi non sono più desiderati

Portiamo l'esempio un po' più avanti: cosa succede se il compito 2 non appartiene al mio progetto 1 ma a un progetto 2 di un altro project manager? Anche in questo caso il cambio automatico dovrebbe essere attivo? So quali sono le conseguenze per il progetto 2? E il mio collega project manager è contento che il suo progetto sia cambiato automaticamente senza il suo intervento? Non credo.

Si può vedere da questo esempio molto semplice (perché la pratica nella gestione di più progetti è effettivamente molto più complessa...) che le azioni automatiche del sistema non hanno sempre senso per ogni utente. La linea dove non si dovrebbe semplicemente automatizzare ulteriormente potrebbe essere tracciata o definita approssimativamente come segue: se gamma di soluzioni data dai possibili risultati dell'automazione è piccola (tutti gli intervistati trovano che "c'è solo un risultato significativo"), allora si può tranquillamente automatizzare. Tuttavia, non appena la quantità di possibili soluzioni cresce e soprattutto quando diversi utenti del sistema sono interessati dai vari possibili risultati dell'automazione (i nostri due project manager di cui sopra), allora l'automazione deve essere attentamente considerata. Non c'è niente di peggio di quando un'azione di un utente (per esempio un project manager sposta un compito al progetto 1) cambia automaticamente i dati in background che io non vedo immediatamente e le cui conseguenze noto solo più tardi (per esempio il piano per il progetto 2 è ora cambiato, ma l'ho scoperto solo molto più tardi).

Uso conservativo degli automatismi, ma indicazioni sufficienti in caso di incongruenze

Quando sviluppiamo PQFORCE, siamo estremamente attenti a quali meccanismi automatizziamo. Il feedback della nostra base di utenti e di professionisti esperti nel settore della pianificazione ci mostra molto chiaramente che i cambiamenti di dati critici non dovrebbero sempre portare a conseguenze automatiche, cioè ad aggiustamenti di dati. Il nostro principio qui è: rimane l'utente addestrato ed esperto (project manager, ecc.) a dover prendere le decisioni critiche e fare le modifiche appropriate ai dati del sistema (piani di progetto, ecc.). Tuttavia, il sistema dovrebbe sempre indicare all'uomo dove si verificano violazioni dell'integrità a seguito di modifiche dei dati. L'uomo può poi reagire a questo con intelligenza umana, cioè prendere e attuare decisioni ben ponderate.

Discuteremo come l'intelligenza artificiale (AI) può essere ancora estremamente utile nella gestione di più progetti e risorse in un articolo successivo. Restate sintonizzati.