Innovació i producte/

Optimitzar la productivitat en períodes d’alta intensitat gràcies a l’Agile i la IA

 

Les empreses afronten de manera recurrent períodes d’alta intensitat, caracteritzats per múltiples terminis, tancaments comptables, revisions estratègiques o pics d’activitat als diferents departaments.

Tots els equips estan sota pressió: es demana un esforç addicional i cal rendir al màxim en nombrosos processos empresarials, des de Màrqueting fins a Administració, Recursos Humans, Vendes o Producció.

Com afrontar aquests períodes de manera efectiva i constructiva, mantenint el focus en els objectius i la capacitat d’adaptar-se a projectes en evolució constant?

Una ajuda prové del món del desenvolupament de programari, d’on sorgeix l’enfocament Agile, aplicable a qualsevol organització, sempre que hi hagi la voluntat d’abandonar lògiques obsoletes o desordenades en la gestió dels moments de més càrrega. Es tracta d’una filosofia basada a dividir cada projecte en fases, amb un seguiment constant de les tasques pendents, en curs i finalitzades, i fonamentada en la col·laboració i la millora contínua. Els equips segueixen un cicle de planificació, execució i avaluació.

L’objectiu principal és lliurar un resultat de qualitat, tant per al client extern com per a qualsevol stakeholder intern de l’organització.

Les empreses que han adoptat l’enfocament Agile han mostrat millores significatives: reducció de costos del 29%, millor planificació (91%), productivitat (97%), qualitat (50%) i un ROI un 470% superior respecte a les empreses amb un sistema organitzatiu tradicional.

Un valor central del manifest Agile és la capacitat d’actuar en un context on el canvi és l’única constant, com passa a la majoria d’organitzacions:
“Acceptem canvis en els requisits, fins i tot en fases avançades del desenvolupament. Els processos àgils aprofiten el canvi en benefici del client.”

Es prioritza, per tant, “respondre al canvi més que seguir un pla”: tot i que pugui semblar contraintuïtiu, això garanteix la qualitat del resultat, encara que impliqui modificar el rumb, cosa que exigeix una adaptació i flexibilitat constants.

En aquest context, quina és l’eina Agile que ajuda a gestionar els períodes més intensos per a l’equip?

Es tracta de l’sprint, que permet augmentar la productivitat dividint les activitats en cicles i basant-se en una planificació setmanal. D’aquesta manera, s’estableixen les tasques a completar en un període determinat, amb el compromís d’executar-les de la manera més eficient possible.

L’sprint aporta múltiples beneficis a les empreses:

El sprint proporciona múltiples beneficios a las empresas: 

  • Implementació més ràpida de solucions, centrant-se en parts petites del projecte.

  • Reducció del malbaratament, minimitzant recursos i focalitzant els esforços en aspectes concrets.

  • Major flexibilitat i adaptació al canvi, ja que els sprints són cicles curts que permeten ajustos ràpids.

  • Major èxit gràcies a esforços més dirigits.

  • Terminis de lliurament més curts.

  • Augment de la satisfacció del client.

A més d’aplicar la lògica Agile, l’ús de tècniques de Data Science i IA proporciona un suport clau per agilitzar tasques, optimitzar processos i garantir resultats eficients. Cada vegada més organitzacions adopten la Intel·ligència Artificial generativa conversacional per optimitzar, agilitzar i assegurar l’èxit de projectes i tasques diàries en processos clau com la Supply Chain, Customer Care/Aftersales, F&A/Risk Management, Operacions o Recursos Humans.

Coneixent els problemes que afronten les empreses i la pressió dels diferents processos, hem desenvolupat Hyperchat, una aplicació que facilita el treball dels equips i l’èxit dels projectes: 

  • Permet obtenir informació útil en el moment adequat mitjançant un sistema interactiu que supera les limitacions dels chatbots tradicionals.

  • Facilita l’accés als recursos necessaris per executar tasques específiques, com ara la inserció d’una comanda.

  • Permet fer preguntes directes i rebre respostes precises, contextualitzades i fiables, indicant les fonts o documents d’on s’extreu la informació.

  • Es basa en la millora de l’enfocament Retrieval Augmented Generation (RAG), integrant tècniques avançades de recuperació d’informació amb generació de text mitjançant Large Language Models (models lingüístics de gran mida).

  • Garanteix la confidencialitat de les dades, que romanen sota propietat de l’organització.