Un caso di studio che esamina l’uso dell’IA per generare una strategia con obiettivi, KPI e iniziative utilizzando informazioni generali sull’azienda, un prompt iniziale per la strategia e prompt di chiarimento successivi.
Introduzione
All’inizio del 2025, XYZ Eco Group ha affrontato la sfida di migliorare l’efficienza energetica a causa dell’aumento dei costi energetici. Per identificare e descrivere una strategia di risposta adeguata, hanno utilizzato la funzionalità AI in BSC Designer.
Risultati: mappa strategica generata dall’AI
Ecco una mappa strategica generata discutendo le sfide dell’efficienza energetica con l’AI:
La mappa strategica è stata generata automaticamente da BSC Designer utilizzando dati generati dall’AI su obiettivi, KPI e iniziative dalla scheda KPI:
Di seguito, esaminiamo i prompt utilizzati passo dopo passo.
Preparazione
Sono stati presi alcuni passaggi di preparazione:
- È stata creata una nuova scorecard strategica (Energy Efficiency Strategy) per separare la strategia di efficienza energetica dalla strategia principale.
- Le informazioni contestuali richieste sull’azienda sono già state specificate nella scheda Impostazioni > Strategia.
Formulazione iniziale della strategia
L’azienda ha iniziato con un prompt generale all’AI:
Prompt: Sviluppiamo una strategia per la nostra azienda focalizzata sul raggiungimento dell’efficienza energetica.
La risposta includeva suggerimenti ragionevoli, ma non erano formulati secondo il framework Balanced Scorecard usato dall’azienda. Per affrontare questo, è stata fatta una richiesta di chiarimento:
Prompt: Utilizza le prospettive esistenti del framework Balanced Scorecard fornite nel modello.
Questa volta, l’AI ha risposto all’interno del framework richiesto:
Cliccando sul pulsante “Esegui tutto”, tutti gli obiettivi suggeriti sono stati aggiunti allo scorecard.
Migliorare gli obiettivi nella prospettiva di apprendimento
È stata posta una domanda di follow-up sugli obiettivi legati all’apprendimento:
Prompt: L’obiettivo ‘Programmi di formazione sull’efficienza energetica’ nella Prospettiva di apprendimento affronta la tecnologia esistente, ma che dire di concentrarsi anche sull’identificazione di nuove opportunità di risparmio energetico?
L’IA ha risposto con suggerimenti ragionevoli, ma li ha erroneamente collocati sotto l’obiettivo esistente ‘Programmi di formazione sull’efficienza energetica’. È stato emesso un prompt di follow-up:
Prompt: I suggerimenti sembrano più qualcosa che possiamo fare in parallelo con i ‘Programmi di formazione sull’efficienza energetica’—incorporiamoli di conseguenza nella Prospettiva di apprendimento.
Questa volta, gli obiettivi e le iniziative sono stati correttamente formulati nella Prospettiva di apprendimento:
Obiettivo aggiuntivo per la prospettiva interna
In un’altra domanda di approfondimento, è stato chiesto all’IA di coprire un obiettivo aggiuntivo nella Prospettiva Interna:
Prompt: Per i processi interni, abbiamo un obiettivo di ottimizzazione, ma che ne dite di incorporare fonti di energia rinnovabile, come l’energia solare?
La risposta dell’IA è stata approvata e il software l’ha immediatamente visualizzata sulla mappa strategica:
Aggiungere KPI più specifici
L’obiettivo “Integrare le fonti di energia rinnovabile” è stato quantificato con un indicatore generale “Quantità di energia generata dall’energia solare”. Per renderlo più specifico, è stato chiesto all’IA di suggerire KPI aggiuntivi:
Prompt: Per ‘Integrare le fonti di energia rinnovabile,’ possiamo anche monitorare la quantità specifica di energia generata attraverso l’energia solare.
L’IA ha risposto con un KPI suggerito e un’iniziativa:
Una volta approvati, i KPI sono stati automaticamente aggiunti alla scheda KPI:
Aggiunta di sotto-obiettivi all’obiettivo
Con il prossimo prompt, è stato chiesto all’IA di essere più specifica riguardo a un obiettivo e di aggiungere ulteriori dettagli:
Prompt: L’obiettivo ‘Consapevolezza del cliente sull’efficienza energetica’ sembra un obiettivo di alto livello e aspirazionale. Rendiamolo più specifico aggiungendo sotto-obiettivi con KPI chiari.
Sono stati aggiunti sottolivelli di KPI per rendere l’obiettivo più specifico:
IA fa domande di approfondimento
Infine, una modalità di dialogo per l’IA è stata attivata con questo prompt:
Prompt: In “Riduzione dei costi energetici”, monitoriamo i risparmi diretti sui costi. Ci sono risparmi indiretti? Non ne siamo sicuri, quindi fammi 1-2 domande sulla nostra attività per aiutarci a determinare se ci sono metriche aggiuntive che possiamo monitorare.
L’IA ha posto domande pertinenti e ha iniziato ad analizzare le risposte:
I suggerimenti forniti dall’IA sono stati incorporati nella scorecard:
Prossimi passi: Esegui a cascata la strategia
La strategia assistita dall’IA ha fornito a XYZ Eco Group una solida base di obiettivi, KPI e iniziative. Il passo successivo è eseguire a cascata la strategia complessiva in scorecard per i diversi team, al fine di garantire allineamento ed esecuzione.
L’approccio a cascata permette all’azienda di:
- Tradurre gli obiettivi di alto livello in obiettivi specifici dipartimentali.
- Allineare la strategia alle operazioni quotidiane.
- Assegnare una chiara responsabilità per KPI e iniziative.
Ad esempio, gli obiettivi energetici possono essere eseguiti a cascata su:
- Operazioni: integrazione e ottimizzazione delle energie rinnovabili.
- Finanza: risparmio sui costi e monitoraggio del ROI.
- HR: programmi di formazione e coinvolgimento.
Consulta il caso di studio sulla strategia del gruppo energetico per un esempio pratico di esecuzione a cascata della strategia in scorecard operative.
BSC Designer è un software per l’esecuzione della strategia che migliora la formulazione e l’esecuzione della strategia attraverso KPI, mappe strategiche e cruscotti. Il nostro sistema proprietario di implementazione della strategia guida le aziende nell’applicazione pratica della pianificazione strategica.