Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è entrata con forza nel linguaggio e nelle pratiche di molte organizzazioni. Spesso viene presentata come una scorciatoia: uno strumento capace di velocizzare il lavoro, ridurre i costi, migliorare le decisioni. Ma c’è una domanda che raramente ci fermiamo a porci davvero: che cosa succede quando introduciamo l’AI in un sistema che è disorganizzato, sovraccarico o poco chiaro?
È da questa riflessione che nasce l’intervista che mi ha fatto Leonarda Vanicelli per il podcast Lavoro Meglio con l’AI. Una conversazione che non parla di tool, prompt o mode del momento, ma di ciò che viene prima: il funzionamento reale delle organizzazioni.
L’AI accelera, ma non aggiusta
Un punto chiave emerso durante l’intervista è semplice quanto spesso ignorato: l’AI non risolve i problemi organizzativi, li amplifica.
Se i processi sono confusi, se le priorità cambiano di continuo, se le persone sono costantemente in sovraccarico, l’AI non porterà ordine. Al contrario, renderà il caos più veloce, più pervasivo e meno visibile.
Per questo, prima di introdurre qualsiasi tecnologia avanzata, è fondamentale fermarsi e osservare:
come scorrono davvero le attività
dove si accumula il lavoro
quali decisioni vengono prese senza dati
quali sono i colli di bottiglia che drenano energia e attenzione
Rendere visibili i flussi di lavoro
Uno dei temi centrali della conversazione è la necessità di rendere visibili i flussi. Quando il lavoro resta invisibile – frammentato tra email, chat, urgenze e interruzioni – diventa impossibile governarlo. Senza visibilità non c’è scelta consapevole, e senza scelta non c’è miglioramento.
Lavorare sui flussi significa:
chiarire cosa entra nel sistema e cosa no
limitare il sovraccarico
creare spazi di decisione reali
permettere alle persone di lavorare con più continuità e meno stress
Solo in questo contesto l’AI può diventare un alleato: uno strumento che supporta un sistema già pensato, non una toppa messa sopra le falle.
Tecnologia sì, ma umana
Un altro aspetto emerso con forza è il tema dell’umanità. Introdurre l’AI in modo efficace non è solo una questione tecnica o strategia: è una scelta culturale. Significa chiedersi che tipo di lavoro vogliamo creare, che ruolo hanno le persone, come vengono prese le decisioni e quali sono i limiti che scegliamo di rispettare.
L’innovazione sostenibile non nasce dall’accumulo di strumenti, ma dalla capacità di progettare sistemi di lavoro più chiari, efficaci e sostenibili.
Per approfondire
Se questi temi ti interessano, ti invito ad ascoltare l’intervista completa nel podcast Lavoro Meglio con l’AI:
Per un approfondimento più strutturato su questi temi, puoi anche leggere il libro Dal caos al flusso: La trasformazione organizzativa con il metodo Kanban, un percorso pratico per ripensare il lavoro prima (e oltre) la tecnologia: https://amzn.eu/d/inuHN8J
Nel dibattito sulla competitività italiana, emerge costantemente una narrazione: le nostre imprese sono troppo piccole, troppo familiari e incapaci di raggiungere le necessarie economie di scala. Questa è diventata la spiegazione convenzionale per la nostra scarsa competitività sui mercati globali. Ma se questo non fosse il problema, bensì un costoso alibi che ha frenato per decenni l’industria italiana, distogliendo l’attenzione dalla vera leva competitiva?
La scala non è un obiettivo, ma un risultato
L’analisi storica del settore automobilistico offre un case study decisivo. Negli anni ’50 del secolo scorso, Toyota era una piccola azienda che si trovava a competere con le grandi multinazionali americane. Anziché tentare di eguagliare la loro scala produttiva, una mossa impossibile all’epoca, i manager di Toyota si concentrarono sull’unico fattore che potevano realmente controllare: l’efficienza.
Lavorando per rendere i propri processi produttivi intrinsecamente più efficienti di quelli americani, Toyota ottenne un risultato duplice. Da un lato, ridusse i costi, dall’altro, aumentò la qualità. Fu questa superiorità in termini di efficienza e qualità a permettere all’azienda di crescere, conquistare quote di mercato e, infine, raggiungere e superare la scala dei suoi concorrenti. La lezione è chiara: la competitività generata dall’efficienza è il motore che permette la crescita e il raggiungimento della scala, non il contrario.
Essere grandi non basta se un concorrente è due volte più efficiente
L’idea che raggiungere grandi dimensioni risolva automaticamente i problemi di competitività è smentita dai fatti attuali. Prendiamo il confronto tra due colossi del settore automobilistico: Volkswagen e la stessa Toyota.
I dati emersi recentemente sono inconfutabili: con circa la metà del personale, Toyota produce 2 milioni di auto in più rispetto a Volkswagen (11 milioni circa contro 9 milioni circa). In altre parole, è due volte più efficiente. Questo sbalorditivo divario di efficienza ha conseguenze strategiche dirette: Volkswagen, incapace di competere frontalmente con il modello produttivo di Toyota, è costretta a cercare ricavi in altri settori, come la produzione di veicoli militari — una chiara ammissione del suo svantaggio nell’arena automobilistica principale. Ciò dimostra che focalizzarsi esclusivamente sulla scala è, di fatto, un falso problema.
L’efficienza è anche alla base della qualità
Questo livello di performance, dimostrato da Toyota sia ai suoi esordi sia come leader globale, affonda le sue radici in un principio fondamentale che molti ancora trascurano: efficienza e qualità non sono obiettivi in competizione, ma sono intrinsecamente legati. Un processo ottimizzato per l’efficienza elimina sprechi ed errori, il che si traduce inevitabilmente in una qualità superiore.
Smettere di guardare ai falsi problemi
Continuare a indicare le dimensioni aziendali come il principale ostacolo alla competitività italiana è una distrazione. La vera sfida non è la scala, ma la volontà di investire in efficienza produttiva. Questo percorso non è riservato ai giganti industriali; approcci come il metodo Kanban, ma non solo, nati proprio dall’applicazione dei principi di Toyota ad altri settori, offrono strumenti concreti per migliorare l’efficienza anche nelle piccole imprese.
Gli strumenti esistono. L’evidenza è inconfutabile. L’unica domanda che rimane è se la leadership italiana possieda la volontà strategica di abbandonare alibi confortanti per affrontare il lavoro esigente necessario a costruire un vantaggio competitivo reale e sostenibile.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Ti è mai capitato di iniziare la giornata con un piano ben definito e arrivare a sera con la sensazione di aver fatto tutt’altro? Ore trascorse a gestire imprevisti, interrotto da continue richieste di “solo un minuto”, email urgenti ed estemporanee che mandano all’aria ogni pianificazione. Questa condizione di perenne reattività, in cui rincorri gli eventi invece di guidarli, è una delle principali fonti di stress e frustrazione nel lavoro moderno. Se ti riconosci in questa descrizione, sappi due cose: succede a tutti e, soprattutto, una soluzione esiste.
Nel mio lavoro di consulente e coach, quasi sempre il punto di partenza è proprio questo: aiutare le persone a uscire da una situazione che sembra ingestibile. Il Metodo Kanban è uno degli strumenti più efficaci che utilizzo per farlo. È un approccio visuale, semplice e potente per gestire il lavoro, ridurre lo stress e riappropriarsi del proprio tempo. Il suo principio fondamentale è chiaro: “inizia da quello che stai già facendo”. Kanban non ti chiede di rivoluzionare il tuo modo di lavorare dall’oggi al domani, ma di intraprendere un percorso di miglioramento evolutivo, un passo alla volta. È il sistema ad adattarsi a te, non il contrario.
Questa guida ti accompagnerà passo dopo passo nella creazione del tuo sistema Kanban personale, aiutandoti a trasformare il caos quotidiano in un flusso di lavoro chiaro, visibile e gestibile.
Primo passo: capire il tuo lavoro (identificare i tipi di attività)
Ogni miglioramento parte dalla consapevolezza. Prima di poter gestire il lavoro in modo efficace, devi capire che lavoro stai realmente svolgendo e da dove arrivano le richieste. Spesso, la fonte principale di frustrazione è il lavoro “invisibile”: interruzioni, richieste verbali, urgenze improvvise che non vengono mai tracciate, ma che consumano tempo ed energie. Renderle visibili è il primo passo per riprenderne il controllo.
Prenditi qualche minuto e prova a elencare i tuoi tipi di attività (work item types). Questo esercizio ti aiuterà a riconoscere i diversi flussi che competono per la tua attenzione. Ecco alcuni esempi comuni:
Richieste estemporanee Le classiche interruzioni dei colleghi (“hai un minuto?”). Queste sono spesso una fonte primaria di insoddisfazione, perché frammentano la concentrazione e creano un carico di lavoro non pianificato.
Attività pianificate Il lavoro relativo a progetti a lungo termine, obiettivi definiti o compiti con scadenze chiare. Sono le attività che probabilmente hai già in mente all’inizio della settimana.
Imprevisti operativi Attività inattese e non pianificate per risolvere problemi. Richiedono un intervento, spesso urgente, per ristabilire il normale svolgimento del lavoro.
Attività amministrative La gestione delle email, la stesura di report, la compilazione di note spese e altri compiti di routine che, pur essendo necessari, spesso non aggiungono valore diretto.
Apprendimento e miglioramento personale Attività importanti ma non urgenti, come seguire un corso di formazione, leggere un libro di settore o sperimentare un nuovo strumento di lavoro. Queste sono le prime a essere sacrificate quando il carico di lavoro aumenta.
Crea ora la tua lista personale. Non serve essere precisi o completi: l’obiettivo è iniziare a dare un nome al lavoro che riempie le tue giornate. Una volta fatto questo, puoi passare allo step successivo: visualizzare il flusso.
Secondo passo: creare la tua Kanban board (visualizzare il flusso di lavoro)
La visualizzazione è il cuore del metodo Kanban. Una Kanban board trasforma le “cose da fare” – spesso astratte e confuse – in elementi concreti e visibili. Quando il lavoro è sotto i tuoi occhi, diventa più semplice gestirlo, parlarne e migliorarlo.
Per iniziare basta poco: una lavagna, una parete con post-it o uno strumento digitale. Parti con una struttura essenziale composta da tre colonne:
Da fare Questa è la colonna dove risiedono le attività in attesa di essere lavorate. È importante sottolineare che questa non è una lista infinita di desideri, ma una selezione curata delle prossime attività su cui hai intenzione di concentrarti. Pensa a questa colonna come a una rampa di accesso al tuo flusso di lavoro.
In corso È la colonna più importante del tuo sistema. Qui si trovano le attività su cui stai lavorando attivamente in questo preciso momento. Vedere cosa c’è in questa colonna ti dà un’immagine istantanea del tuo focus attuale.
Fatto La colonna della soddisfazione. Spostare un’attività qui non è solo un gesto fisico, ma un segnale di completamento che genera un feedback positivo e un senso di realizzazione. Non sottovalutare il potere di questo gesto. Ogni attività che sposti qui è una prova tangibile del valore che hai creato e un piccolo rilascio di dopamina che alimenta la tua motivazione.
Scrivi ogni attività su un post-it e posizionala nella colonna corretta. Anche inserire attività già completate di recente può essere utile per calibrare il sistema. A questo punto emerge una domanda cruciale: da dove parto? Non tutte le attività sono uguali. Serve un criterio per gestire urgenza e priorità.
Terzo passo: dare un senso all’urgenza (scoprire le classi di servizio)
Trattare tutte le attività allo stesso modo è una delle principali cause di stress. Kanban introduce il concetto di Classi di Servizio, che ti permette di distinguere il lavoro in base al costo del ritardo e di prendere decisioni più consapevoli.
Per un sistema personale puoi iniziare con quattro classi semplici, associate a colori diversi:
Urgente (post-it rosso) Vere emergenze che richiedono di interrompere tutto il resto. Questa classe di servizio ha la precedenza assoluta su tutte le altre. Da usare con estrema parsimonia per non destabilizzare il sistema.
Data fissa (post-it arancione) Attività con una scadenza non negoziabile. La regola è che queste attività devono essere completate entro la data stabilita, prendendo priorità sulle attività standard man mano che la scadenza si avvicina.
Standard (post-it verde) La maggior parte del lavoro quotidiano. Queste attività non hanno un’urgenza né una data di scadenza fissa. Vengono processate in ordine di arrivo (FIFO – First-In, First-Out) o in base a una priorità relativa. Rappresentano il flusso di lavoro normale e prevedibile.
Intangibile / quando c’è tempo (post-it azzurro) Attività di valore ma senza un costo del ritardo immediato e tangibile. Queste attività vengono lavorate solo quando c’è capacità disponibile e non ci sono attività di classe superiore in attesa.
Osserva ora la tua board e assegna una classe di servizio a ogni attività. Noterai una cosa importante: quando qualcosa diventa “urgente”, viene completata molto più rapidamente. Questa differenza rivela una verità fondamentale sul tuo lavoro: la maggior parte del tempo che un’attività impiega per essere completata non è tempo di lavoro attivo, ma tempo di attesa. Qui entra in gioco un concetto chiave: l’efficienza di flusso. Il problema non è che lavori troppo lentamente, ma che il lavoro resta fermo in attesa troppo a lungo. Kanban serve proprio a ridurre queste attese.
Quarto passo: il vero segreto della produttività (limitare il lavoro in corso)
Il principio più controintuitivo e paradossale di Kanban è questo: per fare più lavoro, devi iniziarne di meno. Siamo stati culturalmente condizionati a credere che il multitasking sia sinonimo di produttività, ma la realtà è l’opposto. Il multitasking non aumenta la produttività, aumenta lo spreco. Ogni cambio di contesto ha un costo cognitivo e di tempo, e nel lavoro intellettuale questo costo è altissimo.
Per questo Kanban introduce il limite al lavoro in corso: un numero massimo di attività che puoi avere In corso nello stesso momento. Inizia con un limite basso, ad esempio 2 o 3 attività. Scrivilo chiaramente sopra la colonna In corso.
Questo semplice vincolo trasforma il tuo modo di lavorare da un sistema push (le richieste vengono prese in carico immediatamente) a un sistema pull: puoi iniziare una nuova attività solo quando ne completi un’altra e c’è capacità produttiva disponibile.
Questo meccanismo diventa la tua difesa più efficace contro le continue interruzioni del classico “hai un minuto?”. Il limite al lavoro in corso ti autorizza a non accettare automaticamente ogni nuova richiesta. La risposta non è più una accettazione passiva o un rifiuto brusco, ma un “non ora” chiaro, motivato e trasparente.
Puoi dire, ad esempio: “Certo, lo aggiungo subito nella colonna ‘Da fare’. Come vedi dalla lavagna, il mio limite di lavoro in corso è due attività e in questo momento sono già al massimo. Lo prenderò in carico non appena si libera uno slot.”
In questo modo il tuo carico di lavoro diventa visibile, le priorità sono esplicite e la conversazione si sposta da una richiesta apparentemente inderogabile a una negoziazione collaborativa e consapevole.
Quinto passo: rendere il sistema vivo (usare i cicli di feedback)
Un sistema Kanban non è statico. Vive e migliora grazie ai cicli di feedback, brevi momenti di riflessione che guidano l’evoluzione del sistema.
Per un sistema personale bastano due semplici “appuntamenti con se stessi” per iniziare.
Check-in quotidiano(Kanban Meeting) Ogni mattina, prima di metterti al lavoro, dedica cinque minuti alla tua board. È il tuo momento di allineamento e concentrazione. Chiediti: su cosa sto lavorando davvero? Cosa sto facendo per far avanzare le attività in corso? C’è qualche ostacolo che mi sta rallentando? Quale sarà la prossima attività che prenderò in carico quando ne completerò una? Questo breve rituale ti aiuta a mantenere il focus, a intercettare subito eventuali problemi e a iniziare la giornata con un piano d’azione chiaro e consapevole.
Pianificazione settimanale(Replenishment Meeting) Una volta a settimana – ad esempio il venerdì pomeriggio o il lunedì mattina – prenditi circa quindici minuti per rivedere la colonna Da fare e l’insieme delle richieste accumulate. È il momento in cui decidi quali attività portare avanti nella settimana successiva e quali possono aspettare. Qui le priorità vengono chiarite e negoziate con gli altri e, soprattutto, con sé stessi, costruendo un flusso di lavoro realistico, sostenibile e allineato agli obiettivi.
Queste due abitudini sono il cuore dell’approccio evolutivo di Kanban. Ti permettono di osservare nel tempo cosa funziona e cosa no e di migliorare il tuo sistema con piccoli aggiustamenti continui. Forse il limite al lavoro in corso è troppo alto, o troppo basso. Forse una categoria di attività va ridefinita. Forse vanno introdotte nuove regole (policy) per gestire meglio il flusso di lavoro. I feedback che emergono da questi momenti di riflessione ti guideranno nell’adattare e affinare il tuo sistema, rendendolo sempre più efficace.
Conclusione: dal caos al flusso controllato
Seguendo questi cinque passi hai gettato le basi di un sistema Kanban personale, capace di trasformare un contesto di lavoro caotico e reattivo in un flusso più ordinato, consapevole e proattivo.
I benefici di questo nuovo approccio sono tangibili e incidono direttamente sia sull’efficacia sia sul benessere quotidiano:
Maggiore chiarezza e visibilità sull’intero carico di lavoro, rendendo esplicito anche ciò che prima rimaneva implicito o invisibile.
Riduzione dello stress, grazie all’eliminazione del multitasking forzato e all’introduzione di un ritmo di lavoro più sostenibile.
Aumento della produttività e del senso di realizzazione, spostando l’attenzione dal semplice iniziare le attività al portarle a termine.
Comunicazione più efficace con i colleghi, che ora possono comprendere il carico di lavoro e il motivo per cui una richiesta non può essere gestita immediatamente, trasformando le interruzioni in confronti costruttivi.
Maggiore controllo sul flusso di lavoro, passando da una modalità in cui gli eventi dettano le priorità a una gestione più attiva e consapevole delle attività.
È importante ricordare che Kanban è un percorso, non un traguardo. Il sistema appena costruito rappresenta solo il punto di partenza. Continuare a osservare, sperimentare e adattare attraverso i feedback ti permetterà di renderlo sempre più efficace. Il passo più importante, però, lo hai già fatto: quello verso un modo di lavorare più sereno, focalizzato ed efficace.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Nel celebrare il ventesimo anniversario del primo sistema Kanban in ambito IT, è fondamentale tornare alla storia che ha dato inizio a tutto. Come ha fatto un team, considerato il peggiore di Microsoft, a diventare il pioniere di una rivoluzione che avrebbe cambiato per sempre il modo di lavorare nei servizi? Questo non è un semplice caso di studio: è un racconto di trasformazione che traduce concetti astratti come “flusso” ed “efficienza” in lezioni concrete e accessibili a tutti. Al centro di questa vicenda c’è Dragoș Dumitriu, un manager che, contro il parere di chiunque, decise di prendere in carico il team con la peggiore reputazione dell’azienda, dando il via a un cambiamento tanto silenzioso quanto inarrestabile.
Il problema: un team condannato al fallimento
Per apprezzare il valore delle soluzioni adottate, bisogna prima comprendere la profondità della crisi in cui versava il team XIT. Quando Dragoș Dumitriu assunse il ruolo, la situazione era critica. Il team aveva la peggior reputazione quanto a servizio clienti all’interno di Microsoft. Il consiglio unanime dei suoi colleghi manager era di evitare quell’incarico a tutti i costi, perché “è noioso e… questo team non riesce a portare a termine le cose“. I fatti confermavano questa percezione: qualsiasi richiesta di lavoro impiegava in media 5 mesi per essere completata, un’eternità rispetto all’obiettivo aziendale di 30 giorni.
La sorpresa di Hyderabad
Il primo incontro di Dragoș con una parte del team, basato a Hyderabad, in India, rivelò una contraddizione stridente. Incontrandoli, non vide persone demotivate o incompetenti, ma un gruppo di professionisti sorridenti e capaci. Questa fu una rivelazione inaspettata e instillò in lui il dubbio che avrebbe guidato la sua indagine: “Mi chiedo cosa stia succedendo, perché vengono percepiti in modo così diverso da come li vedo io?” La reputazione disastrosa non sembrava corrispondere alle persone che aveva di fronte. Era chiaro che il problema non andava cercato negli individui. Occorreva passare dalle percezioni all’analisi oggettiva dei dati.
La nascita di una collaborazione
La collaborazione tra Dragoș e David Anderson nacque quasi per caso. In quello stesso periodo, Dragoș stava leggendo Agile Managementfor Software Engineering di Anderson quando vide un’email che annunciava un seminario sulla Teoria dei Vincoli tenuto da un collega di Microsoft, proprio un tale “David Anderson”. Verificato che si trattava dello stesso autore, decise di partecipare. David ricorda ancora come, al termine dell’intervento presso l’ufficio Honeywell, Dragoș lo raggiunse per presentarsi. Convinto che David potesse aiutarlo ad affrontare la sfida, gli chiese supporto. I due si accordarono così per incontrarsi nuovamente qualche giorno dopo, dando inizio a una collaborazione che avrebbe segnato la nascita del primo sistema Kanban in ambito IT.
L’indagine: i dati rivelano la vera causa del caos
Invece di cercare colpevoli, Dragoș cercò prove. Questo approccio, basato sui dati, è un principio cardine del pensiero Lean. Esaminando i dati già presenti nello strumento di tracciamento interno di Microsoft, emersero elementi che permisero di comprendere la reale natura del problema.
Sprechi di tempo: sviluppatori e tester passavano circa l’80% del loro tempo a inviare email. Di questo, il 50% era dedicato a sollecitare informazioni mancanti e il 30% a creare stime dettagliate per attività non ancora approvate.
Lavoro effettivo: di conseguenza, solo il 20% del tempo era realmente dedicato allo sviluppo e al test del software.
Sovraccarico cronico: ogni membro del team gestiva contemporaneamente tra i 60 e i 90 ticket aperti, creando un ingorgo continuo dove nulla riusciva a progredire.
Qualità delle richieste: le richieste provenienti dai clienti interni arrivavano estremamente incomplete, innescando il ciclo vizioso di email e ritardi.
Questo portò a una rivelazione inaspettata. Come ha osservato David durante il webinar del ventesimo anniversario, il team XIT era già un’organizzazione che oggi collocheremmo al livello di maturità 2 (ML2) del Kanban Maturity Model (KMM): avevano un processo definito e tutti i dati end-to-end tracciati nel loro strumento. Il problema non era la mancanza di dati: “avevano tutti i dati, ma nessuno li guardava, nessuno pensava al problema nel modo giusto“. La diagnosi finale di Dragoș fu inequivocabile: il problema non erano le persone, ma il sistema con cui il lavoro veniva gestito. La rivoluzione necessaria non era di processo, ma di prospettiva.
La soluzione: le mosse pratiche che diedero vita al metodo Kanban
La trasformazione di XIT non nacque da un manuale, ma da una serie di interventi manageriali tanto semplici quanto coraggiosi, nati direttamente dall’analisi dei dati. Queste azioni, nel loro insieme, costituirono l’essenza del primo sistema Kanban, anche se all’epoca non veniva ancora chiamato così.
Rendere visibile il lavoro e gestire le priorità
Il primo passo fu rendere visibile il caos. Dragoș creò una semplice tabella per mostrare a tutti lo stato delle attività, un precursore della moderna Kanban board. Usò un’efficace analogia: un fotografo non viene pagato per descrivere le foto che ha scattato, ma per mostrarle. Allo stesso modo, era necessario mostrare il lavoro, non solo parlarne.
Successivamente, affrontò il problema delle priorità. I cinque principali stakeholder inviavano ciascuno la propria lista di 10 priorità, generando 50 “priorità assolute” che paralizzavano il team. Quando tutto è prioritario, in realtà, niente è prioritario. Dragoș li riunì e li convinse a negoziare tra loro per produrre una sola lista consolidata di 10 priorità. Con le sue parole, decise di “dare in outsourcing il processo di prioritizzazione” agli stakeholder stessi.
Fermare il flusso di richieste incomplete
Per risolvere il problema delle richieste incomplete, che consumavano l’80% del tempo del team, fu introdotta una regola semplice ma rivoluzionaria: non si sarebbe iniziato a lavorare su nessuna attività finché tutte le informazioni necessarie non fossero state fornite dal richiedente. Questa mossa, definita sempre da Dragoș come “dare in outsourcing il lavoro di chiarimento al cliente“, liberò immediatamente una quantità enorme di tempo, permettendo al team di concentrarsi sul proprio vero lavoro.
Smettere di iniziare, iniziare a finire
La chiave di volta fu l’introduzione del principio “Stop starting, start finishing“. L’analisi aveva mostrato un numero enorme di attività iniziate ma mai concluse. Questo concetto, oggi noto come limite al Lavoro in Corso (WIP limit), fu implementato non attraverso una lavagna fisica, ma tramite nuove policy manageriali. Si creò così un “sistema Kanban virtuale”, dove il flusso veniva controllato per evitare il sovraccarico. Kanban, infatti, è prima di tutto un metodo di gestione e non solo uno strumento.
Sostituire le stime con le previsioni statistiche
Ma la vera mossa decisiva doveva ancora arrivare. Dragoș era appena atterrato da un viaggio a Hyderabad e si era diretto in ufficio per presentare i suoi progressi a un’assemblea di oltre 400 persone. Quando il suo General Manager, Dale Christian, un dirigente sei o sette livelli sopra di lui, gli chiese quale fosse l’unica cosa che avrebbe cambiato, Dragoș rispose: “Dobbiamo smettere di fare stime“. La risposta di Dale, davanti a tutti, fu un secco e sorridente: “No“.
Quella stessa sera, Dragoș si collegò con il suo team in India e disse loro l’esatto contrario. “Buone notizie, non dovete più stimare“. Si stava giocando tutto. Stava, come si diceva in Microsoft, mettendo il suo “badge sul tavolo”, pronto a essere licenziato se avesse fallito. Iniziò a usare gli oltre 200 dati storici per creare un modello di previsione. Invece di stime puntuali, offriva agli stakeholder un intervallo di probabilità. Il suo approccio fu diretto: “Quanti di voi sono soddisfatti delle previsioni del tempo?”. A chi rispondeva di sì, prometteva: “Farò la stessa cosa. Non avrò sempre ragione, ma sarò abbastanza vicino alla realtà la maggior parte delle volte“.
I risultati: una trasformazione misurabile
L’efficacia di questi interventi fu confermata dai dati. In soli nove mesi, il team, composto dalle stesse persone, raggiunse risultati significativi:
Produceva 5 volte più lavoro, 5 volte più velocemente.
I tempi di consegna crollarono da 5 mesi a un intervallo prevedibile tra 5 e 15 giorni.
Il backlog fu completamente azzerato. Come annunciò orgogliosamente Dragoș a David: “Abbiamo bruciato il backlog fino ad azzerarlo“.
L’efficienza del flusso (il tempo di lavoro effettivo rispetto al tempo totale) passò da circa l’8% a quasi il 90%. Un dato ancora più notevole se si considera, come ha sottolineato David, che un’efficienza iniziale dell’8% era in realtà abbastanza buona rispetto all’1-2% tipico in molti contesti.
Ma l’impatto più profondo fu quello umano. La trasformazione non fu solo una questione di efficienza, ma una vera e propria liberazione da un sistema insostenibile. La qualità della vita del team migliorò drasticamente, ponendo fine alla necessità di lavorare 12 o 14 ore al giorno solo per restare a galla.
La lezione di XIT e il futuro del lavoro
La storia del team XIT ha distillato principi che ancora oggi sono al centro delle moderne metodologie di gestione. Le lezioni chiave di questa trasformazione sono semplici ma potenti:
Guarda al sistema, non alle persone: il problema raramente risiede nella competenza individuale, ma nel modo in cui il lavoro è organizzato.
Rendi tutto visibile: la trasparenza è il primo passo per comprendere e risolvere qualsiasi problema complesso.
Gestisci il flusso, non le persone: concentrati sul ridurre i ritardi e le interruzioni, non sul micro-management delle attività.
Usa i dati per guidare le decisioni: le opinioni sono utili, ma i dati sono decisivi per promuovere cambiamenti significativi.
Questa storia, celebrata nel suo ventesimo anniversario, è più attuale che mai e dimostra come un approccio focalizzato sulla gestione del flusso possa trasformare anche le situazioni più disperate. Per ascoltare questo racconto direttamente dalla voce dei suoi protagonisti, David Anderson e Dragoș Dumitriu, la registrazione completa del webinar del ventesimo anniversario è disponibile su YouTube cliccando qui.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Durante il recente PMexpo ho riproposto il workshop Dal caos al flusso – sbloccare il potenziale del tuo team con Kanban. Gestire un laboratorio pratico sulla gestione del flusso con Kanban, con circa 40 partecipanti e un’ora e mezza di tempo a disposizione, è una sfida ma anche un’ottima opportunità per far toccare con mano a un pubblico ampio le dinamiche del flusso di lavoro. Abbiamo potuto verificare in modo empirico quanto sia immediato migliorare la produttività applicando la pratica di limitare il lavoro in corso: i partecipanti hanno osservato un incremento di produttività del 50%.
Sempre al PMexpo, in un interessante keynote speech della mattinata dal titolo molto simile – Le Regole del Flusso: dal caos alla gestione efficace negli ambienti multi-progetto – Efrat Goldratt-Ashlag e Gianluca Davico hanno mostrato come la Teoria dei Vincoli (TOC) possa essere applicata per riportare ordine, efficacia e risultati concreti negli ambienti multi-progetto.
Nel metodo Kanban si fa uso di entrambi gli approcci, e questo mi ha portato a una riflessione che voglio approfondire nel seguito dell’articolo: limitare il numero complessivo degli elementi di lavoro presenti nel sistema di flusso – ciò che più avanti definirò come CONWIP – rappresenta la soluzione per far evolvere, nelle prime fasi, le organizzazioni meno strutturate. La Teoria dei Vincoli (TOC), con il suo modello Drum-Buffer-Rope (DBR) – di cui ho già parlato in un precedente articolo – consente invece di gestire sistemi di flusso più maturi e complessi, permettendo di sfruttare in modo sempre più efficace i vincoli man mano che l’organizzazione cresce in capacità e consapevolezza.
Oltre la semplice scelta di uno strumento di pull
Sia il CONWIP (Constant Work-In-Progress) che il Drum-Buffer-Rope (DBR) sono potenti meccanismi di sistema pull (a chiamata), progettati per gestire il flusso di lavoro e migliorare le performance. Tuttavia, il loro utilizzo non è intercambiabile. Sebbene entrambi mirino a creare un flusso più stabile e prevedibile, operano a livelli di complessità e maturità organizzativa diversi. Applicare lo strumento sbagliato al contesto sbagliato può portare a frustrazione e insuccesso; al contrario, allineare la pratica al livello di maturità dell’organizzazione è un passo fondamentale verso un cambiamento evolutivo di successo. Prima di decidere quando utilizzarli, è imperativo comprendere cosa sono e per quale problema fondamentale sono stati progettati.
Definizione e concetti chiave
Per confrontare efficacemente CONWIP e DBR, è essenziale prima comprendere la loro definizione fondamentale e il loro scopo primario all’interno di un sistema di gestione del flusso di lavoro. Sebbene entrambi limitino il lavoro in corso, il loro focus e il meccanismo di controllo sono radicalmente diversi e rispondono a problemi distinti.
CONWIP: stabilire un limite a livello di sistema
Il sistema CONWIP (Constant Work-In-Progress), descritto nella pratica LW 2.1 del KMM, stabilisce un limite al numero totale di elementi di lavoro all’interno dell’intero sistema, indipendentemente dal loro stato specifico. Questo crea un sistema pull di base in cui un nuovo elemento di lavoro può entrare nel flusso solo quando un altro è stato completato e consegnato.
Il KMM lo descrive come un proto-kanban system, sottolineando che mantiene un controllo meno granulare sui singoli stati del flusso di lavoro rispetto a un sistema Kanban più maturo. Tuttavia, la sua forza risiede nella semplicità e nell’efficacia nel ridurre il sovraccarico dell’intero sistema, fornendo al team un primo, potente strumento per gestire il flusso end-to-end e alleviare la pressione generale.
DBR (Drum-Buffer-Rope): ottimizzare sfruttando un collo di bottiglia
Il Drum-Buffer-Rope (DBR), descritto nella pratica IE 5.4 del KMM, è un sistema pull molto più sofisticato, nato come meccanismo di implementazione pratica della Teoria dei Vincoli (TOC). È progettato specificamente per ottimizzare un sistema attorno al suo collo di bottiglia. Il suo meccanismo fondamentale è quello di regolare l’intero sistema in base al ritmo del suo vincolo principale.
Il meccanismo si basa su tre componenti:
Drum (Tamburo): il ritmo di lavoro del collo di bottiglia, che determina la velocità massima dell’intero sistema.
Buffer (Cuscinetto): una scorta di lavoro posizionata strategicamente subito prima del collo di bottiglia per garantirne il pieno sfruttamento e proteggerlo da interruzioni a monte.
Rope (Corda): il segnale che “chiama” nuovo lavoro nel sistema, permettendone l’ingresso solo al ritmo con cui il “Drum” completa il lavoro.
Lo scopo del DBR è di eseguire i passi chiave della TOC: “sfruttare” il vincolo e “subordinare” tutte le altre attività nel flusso di lavoro per proteggerne la capacità, massimizzando così il throughput complessivo.
Questi due approcci, come vedremo, trovano la loro collocazione ideale in fasi molto diverse del percorso evolutivo di un’organizzazione.
Il ruolo decisivo della maturità organizzativa
La scelta tra CONWIP e DBR non è una questione di preferenza tecnica, ma una decisione strategica dettata dal livello di evoluzione e comprensione che un’organizzazione ha dei propri processi. Il loro posizionamento distinto all’interno del Kanban Maturity Model (KMM) evidenzia come l’adozione di determinate pratiche debba essere allineata al livello di maturità raggiunto, per evitare di introdurre una complessità che l’organizzazione non è ancora pronta a gestire.
CONWIP: uno strumento per la maturità di livello 2 (ML2)
Un’organizzazione a livello di maturità 2 (ML2) è descritta nel KMM come “Customer-Driven”. In questa fase, il flusso di lavoro è emergente e, sebbene i processi siano consistenti, i risultati non lo sono ancora, portando a una situazione caratterizzata dall’espressione “mai due volte lo stesso risultato”. La sfida principale è alleviare un sovraccarico sistemico e indifferenziato, dove il vincolo principale non è ancora noto o è in continuo rapido mutamento.
In questo contesto, il CONWIP emerge come pratica di consolidamento ideale. È uno strumento appropriato perché l’organizzazione non è ancora in grado di attuare un’ottimizzazione sistematica. Come nota il KMM, a ML2 “l’organizzazione si affida a manager eroici per accelerare le richieste importanti dei clienti“. I clienti imparano a fidarsi di specifici manager, non ancora dell’organizzazione o dei suoi sistemi. Un meccanismo di controllo semplice e a livello di sistema come il CONWIP è perfetto per:
Introdurre un sistema pull di base senza richiedere una mappatura granulare.
Fornire un sollievo immediato dal sovraccarico generale.
Aiutare l’organizzazione a iniziare a gestire il flusso end-to-end, un passo cruciale per evolvere oltre il focus sui singoli team tipico invece di ML1.
DBR: una pratica avanzata per la maturità di livello 5 (ML5)
Un’organizzazione a livello di maturità 5 (ML5) è descritta come “Market Leader”. A questo livello, l’organizzazione è caratterizzata da una “ricerca incessante della perfezione” e da un’ottimizzazione continua dell’efficienza e delle performance economiche. Possiede un’agilità derivante da un design organizzativo orientato ai servizi ed è in grado di riconfigurarsi prontamente per offrire nuovi servizi. Ha una profonda comprensione quantitativa del proprio sistema stabile e dei propri processi.
Il DBR è una pratica di consolidamento ML5 proprio perché la sua implementazione richiede questo livello di maturità. L’organizzazione ha la capacità di identificare un vincolo unico, sufficientemente persistente e definito che limita le performance dell’intero sistema. Il DBR non è solo una soluzione a un collo di bottiglia; è uno strumento strategico utilizzato da un’organizzazione altamente adattabile per:
Sfruttare un vincolo identificato con precisione per massimizzare il throughput.
Subordinare disciplinatamente tutte le altre attività a quell’unico vincolo.
Allineare l’intero sistema a un obiettivo di ottimizzazione economica, consolidando la propria leadership di mercato.
La scelta, quindi, non dipende solo da quando nel percorso di maturità, ma anche dal perché, ovvero dalla natura del problema che l’organizzazione sta affrontando.
Circostanze d’uso e problemi risolti
Oltre al livello di maturità, le circostanze specifiche e il problema che si sta cercando di risolvere sono determinanti per la scelta corretta dello strumento. CONWIP e DBR sono progettati per affrontare sfide fondamentalmente diverse: la prima mira alla stabilizzazione, la seconda allo sfruttamento.
Quando usare CONWIP: stabilizzare il sistema per gestire il sovraccarico indefinito
Il CONWIP è la scelta ideale quando il problema principale è un sovraccarico generale e non differenziato del sistema, piuttosto che un singolo punto di blocco chiaramente identificato.
Scenario tipico:
Un’organizzazione sta passando da un focus sui team (ML1) a un focus sul servizio (ML2).
Il flusso di lavoro end-to-end è ancora in fase di definizione (“emergente”).
La sensazione prevalente è che “tutto è una priorità” e le persone sono costantemente sovraccariche, ma non è chiaro quale sia il vero vincolo.
In queste circostanze, l’obiettivo primario non è ottimizzare, ma stabilizzare. CONWIP introduce un segnale di pull a livello di sistema che costringe l’organizzazione a finire il lavoro prima di iniziarne di nuovo. Questo riduce il multitasking e permette di creare le condizioni di base per comprendere il sistema e iniziare a misurare un lead time più significativo.
Quando usare DBR: sfruttare un collo di bottiglia definito
Il DBR è appropriato quando l’organizzazione ha raggiunto una comprensione del proprio processo, al punto da aver identificato un collo di bottiglia chiaro e persistente che limita le performance dell’intero sistema.
Scenario tipico:
L’organizzazione ha già un flusso di lavoro stabile e prevedibile (ML3/ML4).
L’analisi quantitativa dei dati di flusso (es. diagrammi di flusso cumulativo) mostra un accumulo costante di lavoro in una fase specifica.
L’obiettivo è aumentare il throughput complessivo agendo in modo mirato su quel singolo vincolo.
In questo scenario, l’obiettivo è sfruttare il vincolo noto per massimizzare il throughput totale. Il DBR fornisce il meccanismo per garantire che il collo di bottiglia non sia mai inattivo (grazie al buffer) e che il resto del sistema non lo sovraccarichi (grazie alla corda), ottimizzando così l’intero sistema attorno al suo punto di leva più efficace. Se il vincolo si sposta, il sistema DBR viene ricalibrato per sfruttare il nuovo vincolo e mantenere il flusso nelle migliori condizioni di performance. Un sistema così equilibrato e ottimizzato può poi essere “elevato” per aumentarne la capacità produttiva.
Conclusione: maturità e contesto guidano la scelta
La scelta tra CONWIP e DBR deve essere una decisione informata, guidata da una valutazione onesta della maturità organizzativa e della natura del problema specifico che si intende risolvere. Il CONWIP è uno strumento di stabilizzazione per un’organizzazione ML2 che affronta un sovraccarico sistemico e indifferenziato. Il DBR è uno strumento di sfruttamento per un’organizzazione ML5 che ha identificato un vincolo definito e possiede la disciplina per ottimizzare l’intero sistema attorno ad esso.
Tentare di implementare il DBR in un’organizzazione a bassa maturità, senza una chiara comprensione del flusso e dei suoi vincoli, è una soluzione rischiosa. Allo stesso modo, limitarsi al CONWIP quando si è raggiunto un maggiore livello di maturità e si ha un chiaro collo di bottiglia, significa lasciare sul tavolo significative opportunità di miglioramento. L’applicazione dello strumento giusto al momento giusto non è solo un principio fondamentale del cambiamento evolutivo, ma un passo cruciale verso il raggiungimento di una maggiore agilità, resilienza e performance aziendale.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
La trasformazione organizzativa è un’impresa complessa. Molte aziende si scontrano con la frustrazione di iniziative che perdono slancio, team che non si sentono coinvolti e processi che, nonostante le buone intenzioni, non riescono a “fare presa”. Si investe in nuovi strumenti e si ridisegnano interi flussi di lavoro, ma i risultati sperati spesso tardano ad arrivare.
E se la chiave del successo non fosse un altro strumento complesso o una revisione massiccia? Se la soluzione si nascondesse in un approccio più semplice e profondamente umano? In questo articolo, esploreremo alcuni spunti fondamentali per rendere la trasformazione non solo possibile, ma duratura, partendo da un principio fondamentale: l’apprendimento condiviso.
Principio chiave #1: la trasformazione è un cambio culturale, non solo un aggiornamento di processi
Un cambiamento di successo va oltre l’introduzione di nuovi strumenti o procedure. Affinché una trasformazione metta radici, deve essere sostenuta da una solida base culturale. Il successo dipende da diversi fattori chiave che lavorano in sinergia:
Allineamento della leadership: i leader devono avere una comprensione condivisa della visione, degli obiettivi e dei risultati attesi.
Questo allineamento diventa tangibile quando i leader partecipano attivamente alle sessioni di apprendimento, dimostrando il loro impegno nella trasformazione.
Comunicazione chiara: le persone devono capire perché il cambiamento è necessario, quali sono i benefici e come influenzerà il loro lavoro quotidiano.
L’apprendimento di gruppo crea un forum naturale per questa comunicazione, dove le domande trovano risposta in tempo reale.
Persone coinvolte: la trasformazione ha successo quando i membri del team si sentono partecipi, motivati e autorizzati a contribuire con le proprie idee.
Il processo di decidere insieme cosa imparare e come applicarlo è la forma più alta di coinvolgimento.
Processo decisionale basato sui dati: l’utilizzo di risultati misurabili e metriche trasparenti garantisce che il team possa vedere i progressi compiuti e adattarsi secondo necessità.
Basarsi su evidenze misurabili è essenziale per garantire che la trasformazione resti saldamente ancorata alla realtà.
Una cultura dell’apprendimento: incoraggiare la curiosità, la sperimentazione e l’apprendimento condiviso aiuta i team ad adottare nuove pratiche in modo efficace.
Questa non è solo una voce dell’elenco, ma il motore che alimenta tutte le altre.
Tra tutti questi elementi, promuovere una cultura dell’apprendimento condiviso agisce come un potente catalizzatore, in grado di accelerare e rafforzare tutti gli altri.
Principio chiave #2: la vera svolta è imparare insieme
Il modo in cui un team impara una nuova prassi di lavoro, come il Metodo Kanban, è importante quanto la prassi stessa. Apprendere insieme non è solo un’attività di gruppo; è una strategia di trasformazione. Questo approccio è efficace perché crea una visione comune, stimola discussioni costruttive e assicura che ogni persona si senta parte del processo. Invece di delegare la formazione a pochi individui, coinvolgere l’intero team fin dall’inizio getta le basi per un’adozione più profonda e unificata.
Quando i team imparano Kanban insieme, la trasformazione diventa un viaggio condiviso anziché una sfida individuale.
Principio chiave #3: i piccoli miglioramenti costanti raggiungono il risultato
Le trasformazioni di maggior successo non nascono da cambiamenti grandi e dirompenti, ma da una serie di piccoli e continui miglioramenti. Questo approccio, esemplificato dal Kanban Maturity Model (KMM), permette a un’organizzazione di evolversi in modo costante e incrementale, senza generare stress eccessivo o resistenza.
La forza di questo metodo risiede nella sua capacità di costruire slancio positivo. Ogni piccolo successo aumenta la fiducia del team e fornisce dati concreti per guidare le decisioni future. Invece di basarsi su supposizioni, il team impara ad adattarsi e a migliorare passo dopo passo, utilizzando metriche trasparenti per rendere il cambiamento misurabile e sostenibile.
Come iniziare: il modello del club letterario aziendale
Rendere l’apprendimento un’abitudine è più semplice di quanto si pensi. Un’idea pratica ed efficace è organizzare sessioni regolari di team, strutturate come un club letterario dedicato al lavoro. Il ciclo è semplice e si articola in tre passaggi:
Imparare e identificare: il team studia nuovo materiale e ogni membro identifica l’idea più sorprendente o di maggior valore.
Contestualizzare e discutere: il gruppo si riunisce per condividere queste idee e discutere: “Come si applica questo concetto al nostro lavoro specifico? Quali ostacoli potremmo incontrare?“
Decidere un esperimento: insieme, si definisce un piccolo e concreto cambiamento da sperimentare prima della sessione successiva, trasformando l’intuizione in azione.
Questo approccio trasforma l’apprendimento da un evento isolato a un’abitudine continua e orientata all’azione, integrando il miglioramento direttamente nel flusso di lavoro del team.
Conclusione: la vostra prossima conversazione
In definitiva, il potere di una trasformazione di successo non risiede nella complessità degli strumenti, ma nella forza dell’apprendimento collettivo e della comprensione condivisa. È qui che il cambiamento smette di essere un’imposizione esterna e si trasforma in un’evoluzione interna, guidata dal team stesso.
La domanda da porsi non è “quale grande cambiamento dobbiamo fare?”, ma una molto più semplice e potente: qual è il primo, piccolo argomento che il vostro team potrebbe iniziare a imparare insieme la prossima settimana?
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Il limite di carico massimo di un sistema è il 60-70% della sua capacità teorica. È una lezione che ho imparato sul campo, molto prima di scoprirne la base teorica anni dopo, studiando la Legge di Little. Un flusso di lavoro è davvero efficiente solo quando opera al 60-70% della sua capacità potenziale. Tentare di spingerlo verso il 100% significa inevitabilmente portarlo al collasso: il sistema si imballa, rallenta, si blocca.
Questa verità mi è diventata chiara durante un’esperienza tanto concreta quanto frustrante, quando ero responsabile di più progetti di sviluppo software.
L’enigma di Stefano e la capacità fantasma
Il problema emerse all’inizio di un nuovo progetto. Qualche giorno dopo il kick-off chiesi al project manager come stessero procedendo i lavori. Mi rispose che, in realtà, il progetto non era ancora partito.
Il motivo? Uno solo: Stefano (nome di fantasia) non era disponibile. Era impegnato in attività di manutenzione. Chiesi quando sarebbe stato disponibile e mi risposero “domani”. Ma anche il giorno dopo la situazione era identica: Stefano era ancora bloccato sulla manutenzione.
A quel punto mi dissi: “Aspetta un attimo. Com’è possibile che Stefano non sia disponibile? Doveva esserlo.”
Decisi di approfondire. Andai a parlare con il suo responsabile e gli chiesi: “Scusami, quanto tempo passa Stefano a fare manutenzione?” Mi rispose sinceramente: “Non lo so con precisione. Parecchio, ma non saprei quantificare.”
Sapevo che tutto il lavoro veniva registrato nei timesheet, quindi proposi di verificare i dati. Dopo un po’ di insistenza, riuscimmo a recuperare i registri dei mesi precedenti. Il risultato fu inequivocabile: Stefano dedicava circa un terzo del suo tempo alla manutenzione in produzione.
La ricalibrazione della capacità e il rischio della turbolenza
Con quei numeri in mano, mi presentai al Project Management Office (PMO). Dissi loro: “Pianifichiamo il lavoro di Stefano come se fosse disponibile al 100%, ma non lo è. In realtà possiamo contare su di lui solo per il 70% del tempo.”
Mi chiesero se fossi certo del dato. Risposi di sì: avevamo prove misurabili.
Ma il problema non era solo quello. Oltre alla disponibilità media, bisognava considerare la turbolenza: picchi, imprevisti, variazioni. Non bastava pianificare sulla base del 70% di disponibilità, serviva margine. Dopo una discussione, concordammo di ridurre ulteriormente il carico effettivo al 60-65%. Solo entro quella soglia si poteva sperare che la disponibilità fosse affidabile.
La battaglia per lo slack e la scommessa con l’amministratore delegato
Dopo quella ricalibrazione, mi convinsi che serviva anche dello slack: una tolleranza per assorbire variazioni e imprevisti. All’epoca pianificavamo ancora con i diagrammi di Gantt; non conoscevo ancora il metodo Kanban né avevo letto il libro Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business di David Anderson.
Proposi al PMO di introdurre margini di slack, ma la risposta fu immediata: “Impossibile. L’amministratore delegato ci licenzierebbe.”
Non arretrai. Dissi: “Preferisco dimettermi piuttosto che continuare a pianificare così.”
Dopo un acceso confronto, trovammo un compromesso: “Scrivete pure che la decisione è mia. Se qualcuno deve essere cacciato, sarò io.”
Riuscii a convincerli. Preparammo un diagramma di Gantt in cui ogni barra aveva la sua tolleranza, con la nota: ‘Tolleranza di Marco Re’.
Quando il piano arrivò sulla sua scrivania, l’amministratore delegato mi chiamò: “Marco, che cos’è questa storia? Vieni a spiegarmela.”
Gli esposi l’approccio. Non era convinto e allora lo sfidai: “Lasciami applicare il metodo fino a Natale. Se il 6 gennaio tutto sarà andato liscio, bene. In caso contrario, torniamo indietro e potrai anche rimuovermi dall’incarico.”
Quel periodo era cruciale: per il tipo di mercato in cui operava l’azienda, arrivava sempre la grande ondata di cambiamenti di fine anno che gettava i team di sviluppo nel caos.
Accettò.
La validazione definitiva
Implementammo la pianificazione con carico effettivo al 60-65% e margini di slack. Arrivò il 6 gennaio e, per la prima volta, l’azienda attraversò il passaggio d’anno senza scossoni.
Aspettavo quel giorno e andai a trovare l’amministratore delegato, questa volta di mia iniziativa: “Hai visto? Così abbiamo gestito tutto in modo fluido!”
Quell’esperienza fu la prova definitiva: non è la saturazione che genera efficienza, ma la capacità di limitare empiricamente il lavoro in corso (WIP limit, nel linguaggio Kanban) e di mantenere margine operativo. Sul campo ho imparato che pianificare al 60-70% — nel nostro caso 60-65% — è la vera chiave per costruire flussi di lavoro resilienti, sostenibili ed efficienti.
Perché funziona
Un sistema completamente saturo è fragile: ogni imprevisto diventa una crisi. Un sistema con spazio di manovra, invece, è resiliente: assorbe variazioni, reagisce agli urti e continua a funzionare in modo fluido.
La vera efficienza non è riempire tutto il tempo disponibile, ma garantire continuità, prevedibilità e serenità operativa.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Una riflessione che mi accompagna spesso in questo periodo — e che viene sollecitata anche dalle organizzazioni che seguo come consulente — riguarda l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in combinazione con il metodo Kanban.
Qualche giorno fa, durante una presentazione introduttiva sul metodo Kanban a un gruppo di potenziali interessati, mi sono trovato di fronte a una persona che, con grande entusiasmo, raccontava di aver ottenuto risultati straordinari di efficientamento nella propria organizzazione grazie all’uso dell’AI.
Questo episodio mi ha riportato alla mente un’interessante analisi contenuta in un recente articolo di Klaus Leopold, che potete leggere qui. Leopold si concentra sul suo modello dei Flight Levels, ma osservazioni analoghe possono essere fatte anche alla luce del Kanban Maturity Model (KMM).
Sta emergendo infatti un paradosso notevole: l’intelligenza artificiale (AI) rende le persone sempre più efficienti nei propri compiti, ma allo stesso tempo sembra spingere le organizzazioni indietro, fino a ML0 (Inconsapevole – Oblivious).
La regressione a ML0: l’ottimizzazione individuale
Storicamente, le organizzazioni di servizi professionali erano fortemente orientate alla performance individuale. Con lo sviluppo del pensiero organizzativo si è compiuto un passo avanti significativo, spostando progressivamente l’attenzione dall’individuo al team e, successivamente, al sistema nel suo insieme.
Oggi, tuttavia, l’uso prevalente dell’intelligenza artificiale sembra riportarci a un livello di focalizzazione più elementare: l’ottimizzazione delle prestazioni individuali, attraverso strumenti come assistenti di scrittura o applicazioni per la generazione e il riassunto di testi.
Questo tipo di applicazione dell’AI si allinea perfettamente alle caratteristiche di organizzazioni a ML0. A questo livello:
Focus su sé stessi e raggiungimento dei risultati: l’organizzazione si presenta come un insieme di individui poco coesi, ciascuno concentrato sui propri obiettivi. Il valore culturale dominante è l’Achievement, ovvero il raggiungimento dei risultati personali. L’intelligenza artificiale finisce per rafforzare questo orientamento, offrendo a ciascuno la possibilità di autocelebrarsi quotidianamente con pensieri del tipo: “Guarda quanto sono produttivo”.
Pratiche individualistiche: le pratiche organizzative si focalizzano principalmente sul completamento dei singoli compiti (“getting things done”). Quando presente, l’uso delle Kanban board avviene a livello individuale (VZ 0.1). L’intelligenza artificiale non modifica sostanzialmente questo approccio: si limita a rendere più rapidi i processi — scrivere più velocemente, codificare più velocemente, fare tutto più velocemente — aumentando così l’efficienza dell’individuo, ma non quella del sistema.
Qualità dipendente dall’eroe di turno: la qualità e la coerenza del lavoro dipendono interamente dalle competenze, dall’esperienza e dal giudizio dei singoli. Ne risulta un’organizzazione estremamente fragile, in cui ogni cambiamento di personale può compromettere significativamente la stabilità operativa.
L’illusione di produttività: sub-ottimizzazione complessiva
La promessa di ridurre il lavoro “da due ore a 20 minuti” o ottenere un “risparmio di tempo del 75% nelle presentazioni” crea una potente illusione di produttività. In realtà, questo progresso è solo apparente.
Quando l’intelligenza artificiale viene impiegata per velocizzare singole attività in modo isolato, senza un coordinamento sistemico, si producono effetti paradossali:
L’AI produce riassunti perfetti delle riunioni, ma nessuno legge il riassunto.
L’AI crea automaticamente la richiesta di ferie, ma l’approvazione resta bloccata per tre settimane sulla scrivania del capo.
L’AI crea 25 versioni di uno slogan e il team marketing finisce per impiegare il doppio del tempo per sceglierne uno.
Visto da una prospettiva di pensiero sistemico (system thinking), tutto questo si traduce semplicemente in tempo sprecato più velocemente. Ottimizzare un singolo passaggio — come premere il tasto “A” due volte più rapidamente — non rende più veloce la scrittura se il sistema complessivo resta invariato.
Allo stesso modo, se tutti i membri di un’organizzazione diventano “supereroi dell’AI” e svolgono le proprie mansioni individuali in meno tempo, il risultato non è una consegna più rapida di valore al cliente. Al contrario: il lavoro tende ad accumularsi nel collo di bottiglia successivo.
Un aumento della velocità in ingresso nel sistema non accelera la velocità in uscita: genera invece più lavoro in corso (Work in Progress – WIP), più rilavorazioni e più caos. È il risultato tipico della ottimizzazione locale, che porta inevitabilmente a una sub-ottimizzazione del sistema complessivo.
La via d’uscita da ML0: il pensiero sistemico
Per sfuggire alle tipiche logiche da organizzazione poco strutturata, è necessario superare la mentalità individualistica e adottare un autentico pensiero sistemico.
Passaggio a ML1 (Team-Focused): a questo livello si inizia a riconoscere l’identità dei team, a sviluppare la collaborazione e a incoraggiare l’iniziativa collettiva. L’introduzione di limiti al Work in Progress (WIP) per persona (LW 0.1) o per team (LW 1.1) contribuisce a ridurre il muri (sovraccarico), creando le basi per un flusso di lavoro più sostenibile.
Passaggio a ML2 (Customer-Driven): l’attenzione si sposta progressivamente sul cliente. La cultura organizzativa evolve dall’esecuzione dei compiti alla gestione del flusso. Si inizia a comprendere il lavoro come un servizio erogato al cliente, piuttosto che come una somma di attività interne. In questa fase, la mancanza di pensiero sistemico rappresenta il principale ostacolo al raggiungimento di ML2.
Passaggio a ML3 (Fit-for-Purpose): l’organizzazione raggiunge un grado più elevato di unità e allineamento, sviluppando un senso di scopo condiviso. Il servizio viene erogato in modo coerente con le aspettative del cliente e il sistema diventa realmente fit-for-purpose (idoneo allo scopo). In questo stadio, l’ottimizzazione non riguarda più il singolo o il team, ma l’intero flusso di valore end-to-end.
L’ottimizzazione che avviene nel passaggio da ML0 a ML1 rappresenta un progresso significativo per i membri dell’organizzazione, ma il funzionamento complessivo del servizio resta comunque unfit-for-purpose (non idoneo allo scopo) dal punto di vista del cliente. Per creare reale valore, è necessario evolvere verso ML3.
Il vero potenziale dell’AI per la crescita di maturità delle organizzazioni
Il vero valore e l’impatto organizzativo emergono solo quando l’intelligenza artificiale viene applicata ai livelli di gestione del flusso e della strategia (ML2, ML3 e ML4). Le organizzazioni hanno bisogno di approcci che favoriscano l’evoluzione dell’intero sistema, non solo l’efficienza delle singole parti.
Nella tabella seguente sono riportate alcune indicazioni e possibili applicazioni dell’AI, suddivise per livello di maturità:
Livello KMM
Obiettivo Organizzativo
Impiego dell’AI
ML2 (Customer-Driven)
Coordinamento e flusso: far fluire il lavoro tra team.
L’AI analizza le capacità interfunzionali e identifica le dipendenze e i conflitti tra gli obiettivi dei diversi dipartimenti.
ML3 (Fit-for-Purpose)
Allineamento e scopo: soddisfare in modo sostenibile le aspettative del cliente.
L’AI può segnalare quando le azioni intraprese non sono allineate con la strategia o con lo scopo del servizio.
ML4 (Risk-Hedged)
Rischio e sostenibilità economica: robustezza e bilanciamento degli interessi degli stakeholder.
L’AI è in grado di simulare scenari — ad esempio l’impatto di spostare il 30% del budget — analizzare il portfolio in termini di valore generato e fornire valutazioni sui possibili rischi. ML4 richiede anche una solida alfabetizzazione matematica, fondamentale per l’uso efficace di modelli predittivi e simulazioni Monte Carlo.
Mentre l’ottimizzazione individuale resa possibile dall’AI può semplificare le attività quotidiane, il suo impatto a livello sistemico resta nullo quando il lavoro deve attraversare più unità organizzative, richiedendo coordinamento e approvazioni.
Per raggiungere livelli evoluti di agilità e resilienza (ML3, ML4 e oltre), è necessario spostare l’attenzione dall’AI come strumento per creare “supereroi individuali” all’AI come leva per costruire sistemi robusti, integrati e allineati. Questi sistemi, tuttavia, iniziano a prendere forma solo a partire da ML2 e ML3.
Fino ad allora, l’ottimizzazione tipica di ML0 — per quanto utile e pratica — non è in grado di produrre effetti significativi sull’efficacia complessiva dell’organizzazione.
Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti. Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.
Nel dinamico mondo delle risorse umane, in particolare all’interno delle grandi organizzazioni, la gestione di processi complessi come l’inserimento e il reclutamento del personale può rapidamente diventare una sfida significativa. Questo articolo approfondisce un esperimento trasformativo condotto all’interno del reparto risorse umane di una cooperativa sociale italiana di 3.000 persone. L’innovazione principale è stata l’applicazione del data mining per rivelare e analizzare la realtà dei flussi di lavoro operativi, un approccio che si è rivelato cruciale in un ambiente che faticava a mantenere prevedibilità ed efficienza. Nonostante la disponibilità di sistemi informativi legacy, il loro sottoutilizzo e l’affidamento a processi manuali, come l’uso di file Excel per le assunzioni di massa, rendevano molto difficile ottenere una comprensione chiara o fornire previsioni affidabili all’azienda.
La situazione iniziale: imprevedibilità e sovraccarico manuale
L’organizzazione, che partecipa spesso a gare d’appalto pubbliche, era sottoposta a forti pressioni per l’ingresso e l’uscita rapida di un gran numero di dipendenti. Ciò ha portato a una situazione in cui i flussi di lavoro del reparto risorse umane erano difficili da gestire e i sistemi informativi legacy venivano utilizzati solo in parte. Ad esempio, i file Excel manuali erano la norma per le assunzioni di massa.
I primi sforzi si sono concentrati sull’ottenimento del controllo:
Mappatura del flusso di lavoro: il primo passo ha comportato la mappatura visiva dei flussi di lavoro HR esistenti con modalità “low tech, high touch”.
Misurazione manuale: sono state identificate le fasi chiave per la misurazione e i dati sono stati raccolti manualmente in un file Excel. I campioni iniziali hanno rivelato che i tempi di onboarding variavano notevolmente da 1 a 96 giorni, senza uno schema riconoscibile. Ciò rendeva impossibile per l’HR fornire promesse di consegna affidabili all’azienda.
Identificazione dei colli di bottiglia: l’analisi dei dati ha rapidamente individuato la fase di firma del contratto come uno dei principali colli di bottiglia, che rispecchiava il comportamento generale del processo. Questa fase, che prevedeva firme digitali remote, è stata notevolmente migliorata affrontando le questioni sottostanti.
Prevedibilità migliorata: dopo aver risolto il collo di bottiglia, la prevedibilità è migliorata in modo significativo, con oltre il 91% degli onboarding completati entro otto giorni.
Evoluzione con Kanban: per far maturare ulteriormente il sistema, il team ha adottato una Kanban board elettronica, per poter implementare più pratiche Kanban e raccogliere automaticamente le metriche. Lo stesso approccio è stato esteso con successo anche al flusso di lavoro del recruiting.
Tuttavia, nonostante i miglioramenti, rimaneva una sfida non risolta: il reparto continuava a raccogliere dati a campione anziché in modo costante. Era riluttante ad adottare pienamente il nuovo strumento Kanban a causa del percepito sovraccarico aggiuntivo derivante dall’utilizzo di un nuovo strumento insieme ai sistemi legacy esistenti.
Il problema principale: un labirinto di sistemi eterogenei
Le operazioni del reparto HR erano distribuite su una serie di sistemi legacy notevolmente eterogenei e disparati. Questi includevano:
Un file Excel alimentato da una form di Microsoft Form.
Un’applicazione di recruiting dedicata.
Un’applicazione di onboarding.
Un’applicazione HR per le paghe.
Un sistema informativo regionale per l’impiego esterno (cruciale per la conformità legale e la definition of done).
Sebbene alcuni sistemi disponessero di integrazioni batch notturne, non esisteva una visione unificata dell’intero flusso di lavoro end-to-end. Cercare di raccogliere manualmente dati completi da questi sistemi era difficile, poiché ogni sistema esportava i dati in modo diverso.
L’esperimento: un data lake in soccorso
Riconoscendo la necessità di una misurazione completa e continua, è stato avviato un esperimento utilizzando Algorilla, una piattaforma di knowledge discovery. Questa piattaforma, originariamente sviluppata per consentire ai responsabili IT di ottenere il controllo sulle architetture IT aziendali, ha fornito un prezioso suggerimento: nei log e nei timestamp dei sistemi legacy esisteva già una “miniera d’oro di dati” che poteva essere sfruttata per evolvere il sistema Kanban.
Algorilla funziona come un sistema di data lake, in grado di raccogliere dati da fonti eterogenee, combinarle in un formato analizzabile e visualizzarle su dashboard. La premessa era semplice ma rivoluzionaria: se il sistema fosse stato in grado di rivelare in tempo reale ciò che stava realmente accadendo all’interno di infrastrutture IT complesse, avrebbe potuto fare lo stesso per i processi di business.
La verifica di questo concetto ha comportato l’inserimento dei dati provenienti da tutti e cinque i diversi sistemi HR in Algorilla. La piattaforma è stata progettata per:
Acquisire dati da vari formati, inclusi file Excel, esportazioni da database e persino ricevute in formato PDF.
Combinare e analizzare questi diversi dati per ricostruire il flusso di lavoro reale.
In futuro, gli agenti automatizzati potranno raccogliere direttamente i dati dai database senza esportazioni manuali.
Il disvelarsi della realtà: risultati chiave
L’implementazione ha fornito chiarezza e comprensione senza precedenti:
Analisi completa dei dati: per la prima volta, il reparto HR ha potuto analizzare tutti i dati storici, non solo alcuni campioni, ottenendo un quadro accurato dell’effettivo funzionamento dei flussi di lavoro.
Visibilità end-to-end: la piattaforma ha consentito l’analisi dell’intero flusso di lavoro, dal recruiting all’onboarding, oltre a fornire informazioni dettagliate sulle singole fasi del processo.
Monitoraggio in tempo reale: i flussi di lavoro sono stati visualizzati con contatori in tempo reale del lavoro in corso (WIP) per ogni fase e durata media delle fasi. Le dashboard includevano le metriche Kanban tipiche, come il produttività, la distribuzione dei tempi di consegna e i diagrammi di flusso cumulativi.
Rilevamento delle anomalie: il sistema ha aiutato a identificare valori anomali e situazioni insolite, come quella soprannominata “l’assunzione di Speedy Gonzales”, completata in pochi minuti, suggerendo l’inserimento a posteriori dei dati per recuperare gli aggiornamenti di sistema che erano rimasti indietro.
Correzione del flusso di lavoro: l’analisi dei dati ha persino corretto le interpretazioni errate del flusso di lavoro stesso. Ad esempio, i dati hanno rivelato che la registrazione nel sistema paghe avveniva prima della registrazione nel sistema regionale, una sequenza che in precedenza non era completamente chiara.
Una svolta per le organizzazioni vincolate da sistemi legacy
Questo approccio può rivelarsi particolarmente prezioso per le organizzazioni che si affidano a sistemi legacy. Consente loro di analizzare e migliorare i propri processi senza incorrere nei costi aggiuntivi associati alla manutenzione di uno strumento Kanban separato. Poiché funziona con i dati esistenti, è perfettamente in linea con il principio “inizia con quello che fai oggi”.
I miglioramenti futuri previsti per la piattaforma includono la possibilità di visualizzare le policy e l’efficienza di flusso sulla dashboard, nonché l’opzione di impostare avvisi per le violazioni dei limiti al lavoro in corso (WIP). Ciò consentirà di integrare ulteriormente le pratiche Kanban e alle organizzazioni di ottimizzare le loro operazioni.
In sostanza, l’esperimento ha dimostrato che, raccogliendo e analizzando strategicamente i dati esistenti provenienti da sistemi legacy disparati, le organizzazioni possono scoprire la vera realtà dei loro flussi di lavoro, identificare le inefficienze nascoste e prendere decisioni basate sui dati. Possono quindi sfruttare tali informazioni per accelerare lo sviluppo evolutivo del loro sistema Kanban e ottenere miglioramenti significativi del flusso di lavoro in un arco di tempo più breve.
Da oltre un decennio ho il privilegio di affiancare individui e team in numerose organizzazioni, aiutandoli con l’ausilio di una pratica che ho chiamato Personal Capacity Planning e, più recentemente, Personal & Team Capacity Planning. Si tratta di un metodo che, secondo la mia esperienza empirica, aumenta la produttività e offre un maggiore senso di controllo sul modo in cui i team gestiscono il proprio lavoro. Questo percorso, dalle sue origini alla sua applicazione odierna, si è profondamente intrecciato con i principi e le pratiche del metodo Kanban.
L’origine di un’idea: supportare l’implementazione di Lean
I miei primi passi in quello che sarebbe poi diventato il Personal & Team Capacity Planning risalgono al 2009-2010, quando applicavo Lean come Delivery Manager in un’azienda tecnologica. All’epoca non era una pratica formalizzata con un nome; ho semplicemente iniziato a fare pianificazione delle capacità personali su un foglio di carta. Era un approccio pragmatico ed empirico, inizialmente poco più che un esercizio per comprendere l’utilizzo del tempo personale e far sì che i miei team prendessero coscienza del fatto che le loro capacità personali erano limitate.
Man mano che la mia conoscenza di Kanban cresceva, cresceva anche la pratica. Si è evoluta in modo specifico per aiutare a definire i limiti al lavoro in corso (WIP). Questo è stato un passo fondamentale, riconoscendo che la necessità di limiti al WIP deriva direttamente dalla capacità produttiva limitata di un team, che a sua volta è vincolata dalla capacità limitata di ogni singolo membro. Il mio secondo articolo ha approfondito come il Personal Capacity Planning aiuti a definire questi limiti fondamentali.
Mi ha ispirato anche lo scambio di idee con Susanne Bartel di Flow Hamburg su questo argomento, così come una presentazione che ha tenuto all’Agile & Kanban Coaching Exchange. Questa presentazione mi ha fatto conoscere il Token System, un concetto che ora ho integrato pienamente nella mia pratica.
Il panorama attuale: token di capacità e bilanciamento dei flussi
Oggi ritengo che questa pratica sia fondamentale per supportare i team consolidati che lavorano su due o più flussi di lavoro. Una sfida comune per tali organizzazioni, in particolare quando iniziano a utilizzare Kanban, è l’allocazione delle risorse tra i vari flussi di lavoro.
L’implementazione di Kanban può essere sfidante per i team che lavorano su più flussi di lavoro, soprattutto se questi flussi differiscono in modo significativo o sono vincolati da sistemi legacy separati. Sebbene spesso vi sia il desiderio di integrare i flussi, ciò è raramente fattibile praticamente a causa delle diverse esigenze operative o degli strumenti incompatibili. I team fanno anche resistenza all’adozione di nuovi sistemi, come le Kanban board, percependoli come un ulteriore onere di gestione. Una strategia più pragmatica consiste nell’integrare i principi e le pratiche Kanban direttamente nell’infrastruttura di flusso di lavoro esistente, trasformando efficacemente i sistemi attuali in ambienti compatibili con Kanban senza la necessità di piattaforme completamente nuove.
Nel prossimo capitolo approfondirò queste idee, concentrandomi sull’applicazione pratica del metodo Kanban all’interno di organizzazioni che già gestiscono più flussi di lavoro. Descriverò come aiuto questi team ad allocare le risorse in modo più efficace. Il processo inizia con la mappatura di una “settimana tipica ipotetica”, prima a livello individuale, poi aggregata per team. Le fasce orarie vengono convertite in “token di capacità”, che vengono poi distribuiti tra i vari flussi di lavoro. Questo metodo aiuta a bilanciare i carichi di lavoro e a ottimizzare l’uso delle risorse. In definitiva, l’obiettivo è quello di stabilizzare il sistema complessivo applicando limiti al WIP dei singoli flussi e bilanciando la capacità tra di essi, garantendo una distribuzione del lavoro più efficiente e armoniosa.
L’implementazione pratica: il Personal & Team Capacity Planning all’opera
Ecco come funziona in pratica il Personal & Team Capacity Planning:
Immaginare la settimana: chiedo ai team di immaginare la loro settimana tipo teorica, proprio come descritto nei miei articoli precedenti. Ciò comporta che ogni membro annoti una stima della propria capacità settimanale, quasi come una previsione di programma suddivisa in slot orari. È fondamentale sottolineare che non si tratta di un programma, ma di uno strumento per riflettere su come utilizzano il proprio tempo e per riconoscere i limiti fisici della propria capacità.
Dagli slot ai token di capacità: una volta che ogni membro del team ha ipotizzato i propri slot, viene calcolata la capacità totale del team e trasformata in token di capacità. È importante stabilire una connessione tra gli slot individuali e i token collettivi del team per sottolineare che ogni individuo contribuisce al team e che ciò che conta è la capacità collettiva del team.
Allocazione strategica e limiti al WIP: durante le cadenze Kanban, riflettiamo collettivamente su come assegnare questi token di capacità ai vari flussi di lavoro. In base alla capacità assegnata a ciascun flusso, definiamo quindi i rispettivi limiti al WIP. L’obiettivo è quello di bilanciare i flussi, evitando situazioni in cui alcuni flussi hanno una capacità eccessiva mentre altri ne hanno troppo poca. Se osserviamo un flusso sottoperformante mentre altri eccellono, possiamo riequilibrare visivamente spostando la capacità. Questo spostamento segnala intuitivamente la necessità di adeguare i limiti al WIP per limitare i flussi con risorse in eccesso e dare spazio a quelli che necessitano di maggiore capacità. Si tratta di un equilibrio empirico in cui i limiti al WIP non solo stabilizzano il flusso, ma svolgono anche un duplice ruolo nell’assegnazione della capacità tra flussi paralleli, rendendo così l’intero sistema più stabile e affidabile.
La pratica attraverso i livelli del Kanban Maturity Model
Tipicamente introduco la pratica di Personal & Team Capacity Planning quando analizzo la capacità produttiva attuale all’interno di STATIK (System Thinking Approach to Implementing Kanban). Retrospettivamente, ho visto questa pratica evolversi in modo significativo attraverso diversi livelli di maturità all’interno di un’organizzazione, come definito dal Kanban Maturity Model (KMM).
A livello di maturità zero (ML0), quando l’organizzazione è assente e gli individui operano in modo indipendente, questa pratica serve ad aiutare le persone a comprendere il proprio lavoro. L’obiettivo è incoraggiare il passaggio da un approccio individualistico a uno in cui gli individui iniziano a lavorare in squadra a ML1. Per facilitare questa transizione, ogni membro del team identifica i propri token di capacità personali e il modo in cui li assegna. Ciò consente una discussione collettiva tra i membri del team per ridistribuire questi token, ora considerati come capacità complessiva del team, su un flusso di lavoro unificato.
Passando da ML1 a ML2, questa pratica sposta il proprio focus sul cliente. Il team decide collettivamente come allocare i propri token tra le attività e i flussi di lavoro per migliorare il servizio ai clienti. Ciò è particolarmente importante quando si ha a che fare con flussi di lavoro diversi difficili da unificare, poiché questi possono causare problemi e spingere le persone a tornare a gestire i sistemi individualmente o in silos. L’obiettivo in questa fase è gestire i sistemi in modo unificato, il che è fondamentale affinché un team possa passare da ML1 a ML2.
Lo stesso approccio si applica alla transizione da ML2 a ML3, anche se possono essere coinvolti team di lavoro diversi. Sebbene non sia sempre necessario, il riequilibrio dei carichi di lavoro all’interno di un team può comunque essere vantaggioso. A ML3, l’attenzione è rivolta all’allineamento dei flussi di lavoro in un sistema di servizi complessivo. Ciò può comportare la riallocazione delle risorse trasferendo i token dal flusso di lavoro di un team a quello di un altro, a condizione che ciò contribuisca al riequilibrio complessivo di tutti i flussi.
Infine, una volta che il sistema ha raggiunto ML3 ed è bilanciato su tutto il servizio, l’attenzione si sposta sulla gestione della variabilità della domanda e sulla copertura dei rischi per raggiungere ML4. Ciò comporta la possibilità di aggiungere token, ovvero di riservare una capacità che in realtà non esiste, ma che viene utilizzata nei periodi di picco. Ad esempio, durante i picchi stagionali (come settembre e giugno per un reparto risorse umane che sto seguendo), vengono utilizzate risorse aggiuntive (ad esempio, dipendenti part-time di altri reparti disposti a lavorare ore extra) come “team di riservisti”. Queste persone aggiuntive corrispondono ai token extra resi disponibili quando necessario. Questo concetto è integrato e ampliato nella pratica dell’utilizzo di classi di prenotazione in un sistema di prenotazione dinamico (MF 4.6), e consente la prenotazione di capacità non ancora disponibile.
Questo crea un continuum di sistemi di gestione della capacità, da ML0 a ML4 e oltre.
Affrontare realtà complesse: flussi di lavoro multipli e sistemi legacy
Il presupposto fondamentale di questo approccio è che i team lavorino tipicamente su più flussi di lavoro. Sebbene in alcune situazioni sia possibile gestire un singolo team con diversi tipi di attività all’interno di un unico flusso, spesso ciò non è fattibile. Questi flussi possono essere intrinsecamente diversi, con fasi e dinamiche uniche, oppure possono essere legati a sistemi di flusso di lavoro legacy disparati. In questi casi, è comune fare resistenza all’introduzione di nuove Kanban board perché i dati sono già presenti nei sistemi esistenti. La mia strategia consiste nello sfruttare questi sistemi esistenti e trasformarli in un sistema Kanban, in linea con il principio Kanban di “inizia con quello che fai oggi”.
I tre passi per ottenere un team maggiormente in controllo
Il metodo è fortemente empirico e pragmatico, pensato per evitare stime dispendiose in termini di tempo o pianificazioni rigide.
Primo passo: cercare modelli settimanali. Anziché fare previsioni, analizziamo ciò che è stato fatto in media nelle ultime settimane o semplicemente monitoriamo le attività per due o tre settimane. Questo rivela come vengono distribuiti tipicamente i carichi di lavoro. Anche nelle organizzazioni meno mature (da ML0 a ML2), è affascinante vedere come emergano modelli sensati, come se le persone creassero istintivamente routine prevedibili per compensare le incongruenze. Questo rimane valido anche a livelli di maturità più avanzati.
Secondo passo: adeguare i modelli per evolvere il flusso di lavoro. Questa tendenza istintiva può essere utilizzata per stabilizzare ed evolvere i flussi di lavoro. Ho osservato che assegnare token di capacità ai flussi di lavoro e assicurarsi che il team ne comprenda l’importanza contribuisce a stabilizzare il comportamento individuale e, di conseguenza, il sistema. Combinando questo approccio con altre pratiche Kanban, come la visualizzazione del lavoro, la raccolta di metriche e l’identificazione dei miglioramenti, i team sono in grado di adeguare collettivamente i modelli di capacità e migliorare i flussi di lavoro. Le cadenze Kanban, come il Team Kanban Meeting e la Service Delivery Review, forniscono un’occasione per discutere e condividere esperimenti sicuri per la regolazione dei modelli di capacità. Ciò porta a flussi di lavoro stabilizzati e ottimizzati nel tempo.
La reazione iniziale all’introduzione di questa pratica è spesso il sospetto, la sensazione che io voglia “ingabbiare” e controllare il team. Tuttavia, con il passare del tempo, i team scoprono inevitabilmente che è esattamente il contrario: si tratta di un metodo gestito in modo autonomo che favorisce la stabilità e la prevedibilità nel loro sistema di lavoro, indipendentemente dalle pressioni esterne.
Una maggiore stabilità e prevedibilità consentono ai singoli individui e ai team di acquisire un controllo sempre maggiore sui livelli di servizio offerti ai propri clienti. Non si tratta di una limitazione, ma di un miglioramento del controllo. Allevia la pressione esterna e consente ai team di padroneggiare davvero i propri flussi di lavoro. Questo concetto controintuitivo trova la sua vera applicazione solo quando viene sperimentato, poiché si integra perfettamente con il metodo Kanban e i suoi principi fondamentali.
