Un processo approvativo che richiede tre giorni invece di tre ore. Una richiesta di acquisto che passa per sette mani prima di essere evasa. Un workflow di onboarding che si blocca ogni volta che manca un documento. Questi problemi esistono in quasi ogni organizzazione di medie e grandi dimensioni. Il punto è che spesso non vengono misurati: si sa che il processo è lento, si intuisce dove si perde il tempo, ma non si ha la certezza dei dati. Automatizzare un processo senza averlo prima analizzato significa rischiare di accelerare un percorso sbagliato.
Il mercato del process mining cresce oltre il 30% annuo
Secondo il Magic Quadrant per le Process Mining Platforms pubblicato da Gartner nell'aprile 2025, la spesa globale in software di process mining è cresciuta di oltre il 30% nel 2024, mantenendo il ritmo dell'anno precedente in cui aveva segnato un +39,5%. Gartner ha valutato sedici fornitori nel report, tra cui Celonis, SAP Signavio, IBM, ARIS, Appian, Apromore, Pega e ABBYY. La crescita riflette una domanda reale: le aziende che investono in automazione hanno bisogno di capire i propri processi prima di poterli automatizzare efficacemente.
Gartner identifica cinque driver principali che spiegano l'adozione del process mining nelle organizzazioni. Il primo è l'analisi, ottimizzazione e automazione dei processi: senza comprendere il contesto e le interdipendenze tra i processi, scalare l'automazione diventa difficile. Il secondo è la trasformazione digitale. Il terzo è l'AI e la GenAI: l'adozione di AI generativa richiede una conoscenza solida dei processi sottostanti, e il process mining fornisce quella mappa. Il quarto è la sostenibilità. Il quinto è la resilienza operativa e le operazioni autonome.
Vedere il processo com'è davvero, non come si pensa che sia
Il process mining analizza i log degli eventi dei sistemi aziendali, come gli ERP, i CRM o i sistemi di ticketing, per ricostruire automaticamente come i processi vengono effettivamente eseguiti. Il risultato è spesso sorprendente: il processo reale diverge dal processo disegnato nelle mappe ufficiali. Ci sono varianti non documentate, passaggi ridondanti, colli di bottiglia che si formano sempre negli stessi punti, deviazioni che indicano eccezioni gestite in modo informale dagli operatori.
Il task mining integra questa visione con l'analisi delle azioni a livello di singolo utente: tasti premuti, clic del mouse, inserimenti dati. Questo livello di granularità consente di capire non solo che un passaggio richiede troppo tempo, ma anche cosa fa concretamente l'operatore durante quel passaggio, e se esiste un modo per automatizzarlo o semplificarlo. La combinazione di process mining e task mining produce una visibilità end-to-end che nessun metodo manuale di mappatura dei processi riesce a raggiungere con la stessa accuratezza.
Dal dato alla correzione automatica
La GenAI sta cambiando il modo in cui i risultati del process mining vengono resi accessibili e usati. Secondo Gartner, le capacità di AI generativa nei sistemi di process mining migliorano la preelaborazione dei dati e la fase di discovery, supportano modifiche adattive ai processi attraverso il monitoraggio in tempo reale e le raccomandazioni, e migliorano la comprensibilità dei risultati per un pubblico più ampio. Invece di grafici tecnici interpretabili solo dagli analisti, le piattaforme di nuova generazione producono spiegazioni in linguaggio naturale dei problemi rilevati e dei miglioramenti suggeriti.
Ma il passo più significativo è quello che Gartner chiama execution support: la capacità di tradurre le analisi in azioni eseguibili, che possono andare dal semplice aggiornamento di applicazioni sorgente fino alla preparazione di script che supportano l'esecuzione automatica di task o processi. Questo chiude il ciclo tra osservazione e intervento, e avvicina il process mining all'automazione agentiva.
Dove si concentrano i colli di bottiglia approvativi
I workflow di approvazione sono tra i casi d'uso più frequenti nell'automazione dei processi aziendali. Richieste di acquisto, approvazioni di contratti, autorizzazioni di spesa, convalide di documenti: tutti questi processi hanno in comune la caratteristica di richiedere un passaggio umano che spesso diventa il punto in cui il flusso si interrompe. L'approvatore è in riunione, non ha ricevuto la notifica, non ha le informazioni necessarie per decidere, o semplicemente ha una coda di richieste più lunga del tempo disponibile.
L'AI interviene su questi workflow in due modi complementari. Il primo è rendere il processo trasparente: sapere quante richieste sono in attesa, da quanto tempo, in mano a chi, e qual è la probabilità che vengano evase entro la scadenza. Il secondo è automatizzare le decisioni nei casi in cui le regole lo consentono: se una richiesta rispetta tutti i criteri predefiniti, non è necessario che un umano la approvi esplicitamente. Gartner, nel suo articolo di dicembre 2025 sui sistemi multi-agente, descrive questa architettura come una suddivisione del lavoro in cui ogni passo viene gestito dall'agente più adatto, con l'agente umano che interviene solo quando la complessità o il rischio lo richiede.
Integrare process mining e automazione agentiva
Il collegamento tra process mining e automazione non è immediato. Analizzare un processo e automatizzarlo sono due operazioni distinte che richiedono strumenti, competenze e tempi diversi. Il rischio che Gartner segnala esplicitamente nel Magic Quadrant 2025 è che senza una comprensione del contesto e delle interdipendenze tra i processi, scalare l'automazione diventa difficile. L'automazione costruita su una mappa approssimativa dei processi produce sistemi fragili, che funzionano bene nei casi standard e si bloccano appena incontrano una variante.
Le organizzazioni che ottengono i risultati più solidi dall'automazione sono quelle che trattano il process mining come un prerequisito, non come un'aggiunta successiva. Identificano prima dove si concentrano i colli di bottiglia, misurano il volume e la frequenza delle varianti, e costruiscono l'automazione a partire da una visibilità reale del processo. È un approccio che richiede più tempo all'inizio, ma produce sistemi più affidabili e più facili da mantenere nel tempo.
