Se vi dicessi che per migliorare l’efficienza di un’azienda bisogna cominciare dal volante, probabilmente pensereste a una metafora da consulente. Nel caso di UPS, invece, il volante c’entra davvero.
La storia è famosa: i furgoni marroni evitano di svoltare a sinistra. Una scelta apparentemente bizzarra, che nasconde una domanda interessante: il percorso che sembra più diretto è anche quello più conveniente?
Prima, però, togliamo di mezzo un equivoco. “I furgoni UPS non girano a sinistra” funziona benissimo come titolo, ma è una semplificazione. UPS ha incorporato nella pianificazione dei percorsi criteri per ridurre le svolte a sinistra, soprattutto quando comportano rischi o inefficienze. Non si tratta di un divieto assoluto. Il resoconto del progetto pubblicato da INFORMS, l’associazione scientifica dedicata alla ricerca operativa e all’analisi dei dati, parla proprio di minimizzazione delle svolte, con una forte motivazione legata alla sicurezza.
Già questa precisazione contiene una lezione: una buona regola operativa deve saper gestire le eccezioni.
Perché UPS evita le svolte a sinistra
Pensiamo a un incrocio in un Paese dove si guida a destra. Per svoltare a sinistra può essere necessario attraversare il flusso dei veicoli provenienti dalla direzione opposta. Occorre aspettare, valutare le distanze e trovare il momento giusto.
Una strada può quindi apparire conveniente sulla mappa e diventare meno interessante quando consideriamo attese, manovre e condizioni reali.
Nel paper UPS Optimizes Delivery Routes, pubblicato nel 2017 sulla rivista scientifica Interfaces, gli autori spiegano come abbiano penalizzato nel modello le svolte a sinistra e gli attraversamenti a zigzag su strade trafficate, per scoraggiare comportamenti potenzialmente meno sicuri.
Attenzione: da questo non discende che fare tre svolte a destra sia sempre meglio che farne una a sinistra. Dipende dalla rete stradale, dal traffico, dai semafori e dalle consegne.
La domanda utile diventa: quanto costa davvero questa scelta, considerando l’intero giro?
ORION: dietro il volante c’è un problema matematico
Il sistema protagonista di questa storia si chiama ORION, acronimo di On-Road Integrated Optimization and Navigation.
Il suo compito è organizzare la sequenza delle consegne e dei ritiri tenendo conto dei vincoli operativi. Il paper del 2017 descrive un sistema di ottimizzazione basato su tecniche metaeuristiche: metodi che cercano soluzioni di buona qualità in problemi troppo complessi per essere affrontati enumerando ogni possibilità.
La complessità nasce anche dalla necessità di rispettare orari e mantenere una certa coerenza nei percorsi quotidiani. Il giro matematicamente interessante deve poi essere praticabile da una persona, con un furgone carico, in una città reale.
Un dettaglio raccontato da UPS rende bene l’idea. Nel comunicato del 2018 dedicato a UPSNav, l’azienda spiega che la navigazione deve arrivare anche alle baie di carico e agli accessi effettivi per le consegne, che possono trovarsi dalla parte opposta rispetto all’ingresso principale di un edificio.
Chiunque abbia cercato l’ingresso merci di un capannone può capire il problema. Essere arrivati all’indirizzo giusto e trovarsi nel posto giusto sono due risultati diversi.
Quanto ha risparmiato UPS? Evitiamo di mischiare i numeri
Nel comunicato del 29 gennaio 2020 sull’evoluzione di ORION, UPS dichiarava risparmi di circa 100 milioni di miglia percorse e 10 milioni di galloni di carburante all’anno dall’introduzione del sistema.
Sono dati aziendali, riferiti al periodo della comunicazione. E soprattutto riguardano l’intero sistema di ottimizzazione, non il solo fatto di evitare alcune svolte.
Attribuire tutto il risultato alle svolte a destra sarebbe una scorciatoia narrativa. E, parlando di percorsi, sarebbe anche piuttosto ironico.
Il valore nasce dalla combinazione di dati, pianificazione, sequenze di visita, navigazione e modalità operative. La svolta a sinistra è il dettaglio memorabile che permette di raccontare un lavoro molto più ampio.
È intelligenza artificiale? Sì, ma non immaginiamoci ChatGPT al volante
Qui conviene distinguere le tecnologie.
Il paper scientifico del 2017 descrive soprattutto ricerca operativa e ottimizzazione matematica. Nel comunicato del 2020, UPS presenta ORION come una tecnologia che utilizza algoritmi avanzati, intelligenza artificiale e machine learning, annunciando la possibilità di ricalcolare i percorsi durante la giornata.
Raccontare questo caso come se fosse nato da una domanda fatta a un chatbot sarebbe fuorviante.
Per me, però, il collegamento con l’AI generativa è interessante sul piano del metodo: prima di chiedere a uno strumento di migliorare un’attività, dobbiamo capire che cosa vogliamo migliorare e come misureremo il risultato.
“Fammi lavorare più velocemente” è una richiesta vaga. Ridurre i tempi di risposta mantenendo la qualità, evitare errori oppure diminuire i passaggi necessari sono obiettivi diversi. Possono richiedere interventi diversi.
Quali sono le svolte a sinistra della nostra azienda?
Propongo di usare questa storia come esercizio di osservazione.
Una “svolta a sinistra”, in questa metafora, è un passaggio che sembra naturale perché lo abbiamo sempre fatto, ma il cui costo complessivo merita di essere verificato.
Pensiamo a tre situazioni ipotetiche.
Un preventivo passa da quattro persone. Possiamo chiedere all’AI di velocizzarne la stesura. Prima, però, chiediamoci dove si accumula il ritardo: nella scrittura, nella ricerca delle informazioni o nelle approvazioni?
Una riunione produce un verbale che nessuno consulta. Trascriverla automaticamente può essere utile. Vale anche la pena verificare se il risultato necessario fosse un verbale completo oppure un elenco di decisioni, responsabili e scadenze.
Una presentazione commerciale contiene quaranta slide. Possiamo utilizzare gli strumenti che ho raccontato nell’articolo su come creare presentazioni con l’AI. Ma potremmo prima domandarci quali informazioni servono davvero al cliente per decidere.
Sono esempi da analizzare, non ricette universali. Un’approvazione può essere indispensabile; una riunione può prevenire un errore costoso. Per questo bisogna distinguere i vincoli reali dalle abitudini.
Un prompt per trovare i passaggi da ripensare
Ecco un esercizio che propongo a partire dal caso UPS. Scegliete un processo circoscritto e descrivetelo usando informazioni che siete autorizzati a condividere nello strumento scelto.
Agisci come analista di processi aziendali. Aiutami a esaminare questo processo: [descrizione].
L’obiettivo che voglio migliorare è: [obiettivo misurabile].
Questi sono i passaggi attuali, i ruoli coinvolti, i tempi disponibili e i vincoli: [informazioni].
Prima di proporre soluzioni, fammi cinque domande per individuare le informazioni mancanti.
Poi identifica attese, duplicazioni, rilavorazioni e passaggi di consegne. Distingui i vincoli documentati dalle abitudini che sarebbe utile verificare.
Proponi tre modifiche sperimentabili su piccola scala. Per ciascuna indica beneficio atteso, rischi, dati da raccogliere e condizioni che suggerirebbero di interrompere il test.
Valuta dove potrebbero essere utili semplificazione organizzativa, automazione tradizionale o AI generativa. Non inventare tempi, costi o percentuali di risparmio. Presenta le tue proposte come ipotesi da verificare.
Lo userei per preparare un confronto con le persone che svolgono quel lavoro. Le loro risposte potrebbero smentire la proposta apparentemente più brillante del chatbot. Sarebbe un risultato utile.
Il cambiamento deve funzionare anche fuori dal software
Un aspetto del caso UPS merita più attenzione del famoso incrocio.
Lo studio di BSR sull’adozione di ORION, realizzato anche attraverso interviste al personale UPS, descrive le difficoltà nel portare il sistema dal laboratorio all’uso quotidiano. Servivano prove sul campo, formazione, comunicazione e cambiamenti nel modo di misurare il successo. Anche la qualità delle mappe richiedeva verifiche e correzioni.
È una lezione che porterei in qualsiasi progetto aziendale sull’AI: nel piano di lavoro devono esserci anche il tempo per sperimentare, le persone coinvolte e i criteri con cui decidere se continuare.
Per approfondire il caso originale, si può guardare la presentazione video del progetto UPS per il premio Franz Edelman 2016, pubblicata da INFORMS.
La domanda che mi porto via da questa storia è semplice: quali passaggi del nostro lavoro continuiamo a considerare convenienti senza averne mai misurato il costo?
Prima di accelerare con l’AI, dedicherei un po’ di tempo a rispondere. Potremmo scoprire che una parte del percorso non serve più.