Intelligent Automation: cos’è e come rivoluziona i processi aziendali

L’espressione intelligent automation, o intelligent process automation (IPA) si riferisce all’impiego di tecniche avanzate, afferenti all’ecosistema dell’intelligenza artificiale, per l’automazione dei processi aziendali.

L’aggettivo intelligente è l’elemento di differenziazione. Queste soluzioni, infatti, non si limitano ad automatizzare operazioni ripetitive, routinarie e basate su regole predefinite (rule-based), ma possono contare su una certa capacità decisionale solitamente associata alle capacità umane. Ciò nonostante, l’intelligent automation non punta alla sostituzione dagli operatori bensì al loro potenziamento, all’abbattimento degli errori e all’accelerazione di task lavorativi anche complessi.

L’automazione dei processi è uno degli obiettivi del percorso di digitalizzazione su cui le aziende investono da decenni. Automatizzare i processi aziendali offre diversi vantaggi, tra cui:

Come detto, il concetto di automazione dei processi non è di sicuro una novità, e l’intelligent automation non è altro che l’esito di un percorso pluridecennale.

In un capitolo precedente abbiamo riportato i principali benefici dell’automazione dei processi, che valgono ovviamente anche per le soluzioni di intelligent automation. Qui aggiungiamo alcuni elementi che derivano proprio dall’impiego di tecniche di AI.

Più attività automatizzabili

Rispetto ad RPA, l’impiego di AI estende il perimetro delle attività automatizzabili. Per esempio, grazie a IPA l’automazione può riguardare anche task e processi che fanno uso di dati non strutturati come immagini, video e testo.

Potenziamento degli operatori e più produttività

Si è già riportato che IPA non intende sostituire ma potenziare gli operatori, fornendo loro un supporto nella gestione e nell’esecuzione di task complessi. Inoltre, i sistemi basati sul machine learning migliorano la loro accuratezza nel corso del tempo.

Aumento della qualità del processo

L’intelligent process automation migliora la qualità del processo poiché si basa sull’analisi dei dati in tempo reale, che gli permette di identificare anomalie e prendere decisioni ottimali, direttamente o tramite supporto all’operatore.

Customer experience straordinaria

Basandosi su tecniche avanzate come quelle di NLP o di AI generativa, l’intelligent automation può migliorare diverse attività di relazione con il cliente (si pensi a un assistente virtuale nel post-vendita), con l’esito di una customer experience eccellente da un lato, e di più efficienza dall’altro.

Una delle caratteristiche peculiari di intelligent automation è la sua trasversalità. L’automazione potenziata con tecniche di AI può infatti trovare applicazione in tutti i settori industriali e in qualsiasi divisione aziendale, giustificando l’estremo interesse da parte delle imprese e gli investimenti continuamente in crescita.

Per progettare e implementare con successo una soluzione di Intelligent Automation, è consigliabile seguire un processo strutturato. Solo in questo modo, infatti, è possibile ottenere risultati apprezzabili e ridurre al minimo i rischi associati ai cambiamenti organizzativi e tecnologici.

Identificare i candidati all’automazione

Prima di procedere con lo sviluppo della soluzione, occorre individuare i processi che otterrebbero i benefici maggiori dall’automazione intelligente. Tipicamente, tali processi si distinguono per i volumi di esecuzione elevati e la presenza di attività ripetitive o basate su logiche predefinite. L’analisi del processo si può avvalere di tecniche ad hoc come il Process Mining.

Reingegnerizzare e ottimizzare il processo

Una volta identificati i processi, occorre valutarne le performance attraverso appositi indicatori e rilevare le eventuali sacche di inefficienza. Basandosi sull’analisi delle prestazioni, il processo viene poi ridisegnato in funzione degli obiettivi che l’azienda si è posta: semplificazione delle attività, riduzione dei passaggi non necessari, ridistribuzione delle responsabilità, implementazione di nuovi flussi di lavoro ecc.

Valutare l’impatto delle tecnologie innovative

Durante la reingegnerizzazione, si valuta l’introduzione di tecnologie innovative a supporto dell’automazione di processo, fattore che, com’è noto, trasforma l’automazione in intelligent automation. Questo include, ovviamente, l’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per ottimizzare i flussi di lavoro.

Sviluppo e implementazione della soluzione

Questa fase include la progettazione e lo sviluppo del software, nonché l’integrazione con il parco applicativo attualmente in uso dall’azienda. È necessaria un’estensiva fase di testing per garantire che la soluzione produca i risultati desiderati.

Monitoraggio KPI e miglioramento continuo

Una volta in produzione, è consigliabile monitorare alcuni indicatori chiave del processo per quantificare l’efficacia e l’impatto dell’intervento. Questo può includere metriche come la riduzione dei tempi di riciclo, la diminuzione degli errori, il miglioramento della produttività e il risparmio dei costi. Sulla base di questi risultati, vanno apportati miglioramenti incrementali per massimizzare i benefici nel lungo periodo.

Come anticipato, l’Intelligent Automation si basa su un mix di tecnologie, strumenti e piattaforme. Il successo di un’iniziativa di automazione intelligente e i benefici che ne derivano in termini di produttività, efficienza e innovazione dipendono dalla capacità dell’azienda o del suo partner di orientare le potenzialità di questo toolbox tecnologico verso esigenze aziendali molto specifiche. Di seguito, alcuni componenti del toolbox.

Definendo l’hyperautomation un approccio sistematico all’automazione del maggior numero di processi di business, Gartner lo posiziona come uno dei principali trend del decennio nell’ambito della trasformazione digitale. Lo conferma il mercato, previsto in crescita a livello globale con un CAGR del 17% fino al 2032.

Ci si interroga sulle differenze tra intelligent process automation e iperautomazione, visto che i punti in comune sono diversi, non da ultimo il toolbox tecnologico di cui sopra. Stante un’inevitabile sovrapposizione, il termine iperautomazione indica un approccio che pervade l’intera azienda, ed è quindi la naturale conseguenza del percorso data-driven intrapreso da tempo. Nonostante l’obiettivo sia quello di automatizzare il più possibile, le imprese devono sempre tener conto dei limiti della tecnologia attuale e della necessità di un rapporto sinergico e complementare con l’operatore umano.

Intelligent automation, pur rispondendo ai medesimi interrogativi, si concentra invece più sul piano delle soluzioni, dei processi e delle tecnologie, fornendo risposte concrete a problemi esistenti.

L’automazione intelligente, infine, è un tema in continua evoluzione. Mentre RPA pervade l’intero tessuto economico, coinvolgendo anche il segmento delle PMI, iperautomazione è un approccio più diffuso in ambito enterprise, laddove si guarda con attenzione alle potenzialità dell’AI generativa, considerandola la next big thing del mondo dell’automazione.

Le premesse ci sono tutte ma non mancano le sfide, legate a caratteristiche peculiari dei modelli generativi (le cosiddette allucinazioni) e alla necessità di utilizzare fonti interne (knowledge base) per il training dei modelli, cosa non sempre possibile o agevole. Le potenzialità, però, restano intatte, così come la spinta a sviluppare soluzioni innovative.