L'automazione intelligente dei processi (IPA) non è per tutti.
Lascia che mi spieghi.
L'automazione intelligente dei processi è destinata alle trasformazioni digitali su larga scala. Quindi, se stai cercando di apportare piccole modifiche marginali, come l'automazione di attività semplici, l’IPA probabilmente non fa per te. L'IPA è più adatta alle grandi organizzazioni con molti dati che desiderano snellire processi complessi a livello aziendale e trasformare digitalmente i loro flussi di lavoro, da cima a fondo.
Tuttavia, il 70% delle iniziative di trasformazione digitale fallisce. Quindi, se sei in difficoltà, sei in buona compagnia. L'automazione intelligente dei processi potrebbe essere la soluzione che stavi cercando.
Che cos’è l’automazione intelligente dei processi (IPA)?
L’automazione intelligente dei processi è una combinazione di automazione dei processi aziendali, di automazione delle attività e dell’intelligenza artificiale. McKinsey ha definito l’IPA “il motore centrale del modello operativo di nuova generazione.” Consente alle organizzazioni di lavorare più velocemente, ridurre i costi e offrire ai clienti ed ai dipendenti esperienze di qualità superiore. L’IPA prevede tre componenti fondamentali:
- Business Process Management (BPM). Il BPM è il fondamento dell’IPA. Fornisce un’infrastruttura per identificare, analizzare e riprogettare i flussi di lavoro. Grazie alla mappatura dei processi, all’identificazione dei colli di bottiglia e alla definizione di regole, il BPM consente alle organizzazioni di snellire le operazioni e di garantire l’automazione delle attività giuste.
- Robotic Process Automation (RPA). La Robotic Process Automation svolge un ruolo fondamentale nell’automatizzare le attività di routine e ripetitive, liberando così le risorse umane affinché possano concentrarsi su attività più complesse e creative. Integrando la RPA nei flussi di lavoro, le organizzazioni possono ottenere significativi risparmi di tempo e di costi, ridurre al minimo gli errori e migliorare la coerenza dei processi.
- Intelligenza artificiale (IA). Le tecnologie IA, come il machine learning (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consentono di automatizzare le attività che richiedono competenze cognitive più avanzate, come l’analisi dei dati, il processo decisionale e l’interpretazione del linguaggio. Gli algoritmi di ML possono analizzare grandi insiemi di dati per identificare modelli e fare previsioni, mentre l'NLP consente alle macchine di comprendere e interagire con il linguaggio umano. Sfruttando l’intelligenza artificiale, le aziende possono applicare l'automazione dei processi a flussi di lavoro end-to-end più complessi, ottenere preziosi insight e fornire ai clienti servizi più personalizzati ed efficienti.
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5 fatti fondamentali sull’automazione intelligente dei processi.
1. Automatizza i processi end-to-end che coinvolgono dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
I processi aziendali sono disordinati. Si tratta di un’attività che coinvolge molte persone che lavorano con grandi volumi di dati memorizzati in tutti i formati e in sistemi diversi, dalle fatture scannerizzate, alle e-mail, ai file Excel, alle app di nicchia, ai moderni CRM e ai database della vecchia scuola. Per mantenere un flusso di lavoro automatizzato, sono necessarie tecnologie in grado di interpretare tutti i dati, strutturati, semi-strutturati e non strutturati e di accedervi. L’IPA rientra in questa categoria.
Le tecnologie di automazione intelligente dei processi possono accedere ai dati non strutturati e analizzarli utilizzando connettori di dati, RPA, riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e intelligenza artificiale. Ecco una panoramica su come gli strumenti IPA gestiscono i dati non strutturati:
- Integrazione con sistemi e applicazioni: gli strumenti IPA si integrano con altri sistemi e applicazioni utilizzando API e connettori predefiniti. Laddove non esistono API o connettori, i bot RPA possono utilizzare tecniche di screen scraping per estrarre dati simulando le interazioni umane con le interfacce web. Oppure, con un data fabric è possibile collegare tutti i dati direttamente alle applicazioni, rendendoli accessibili in tempo reale, applicando un livello di orchestrazione a tutte le fonti di dati.
- Acquisizione dei dati: gli strumenti IPA possono acquisire dati non strutturati da testi scansionati, stampati o persino scritti a mano in documenti, immagini, e-mail, PDF e altro ancora. Utilizzano la tecnologia OCR per convertire i dati non strutturati in testo leggibile dalla macchina.
Interpretazione dei dati: gli strumenti IPA utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’intelligenza artificiale per analizzare il testo ed estrarre informazioni significative. Ad esempio, da un’e-mail, uno strumento IPA può estrarre i dettagli del mittente, le righe dell’oggetto, le indicazioni di data e ora, il contenuto e l’emotività del messaggio. Possono anche classificare i documenti non strutturati in base al loro contenuto o al loro scopo. Gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati per identificare automaticamente tipi di documenti, come fatture, contratti, curricula o moduli di feedback dei clienti. Questa classificazione può attivare la fase successiva di un flusso di lavoro, ad esempio l’instradamento o l’elaborazione dei documenti.
2. Richiede un intervento umano minimo o nullo.
Se hai fatto le cose per bene, le tue automazioni dovrebbero funzionare in modo abbastanza autonomo. Le tecnologie IPA possono prendere decisioni intelligenti o attivare flussi di lavoro appropriati in base a regole predefinite o a modelli di machine learning. Ad esempio, uno strumento di intelligenza artificiale può utilizzare i dati precedentemente estratti per determinare le fasi successive di un flusso di lavoro di elaborazione delle fatture, come la convalida, l’approvazione o la gestione delle eccezioni.
Perché l’IPA può funzionare con un intervento umano minimo o nullo? Perché si basa su regole automatizzate e pre-programmate per l’elaborazione dei dati e l’esecuzione delle attività. Una volta stabilite queste regole, lo strumento di automazione può eseguire le attività in modo coerente e preciso. Ha persino funzionalità di intelligenza artificiale cognitiva che consentono di prendere decisioni nei punti di svolta di un flusso di lavoro.
Sebbene l’IPA possa funzionare con un intervento umano minimo, è importante notare che la supervisione, il monitoring e la gestione delle eccezioni sono comunque necessari. Il coinvolgimento umano può essere necessario per gestire decisioni complesse, affrontare situazioni uniche, gestire le eccezioni al di fuori delle regole definite e garantire le prestazioni complessive e la conformità dei processi automatizzati.
3. Esegue le attività in modo più rapido e affidabile rispetto al personale.
Crediamo che i robot non abbiano ancora acquisito una coscienza. Tuttavia, sono più veloci e precisi del personale umano. Un bot può elaborare enormi volumi di dati o eseguire calcoli complessi quasi istantaneamente, senza alcun rischio di errore umano.
Inoltre, grazie alla programmazione basata su regole, le automazioni funzionano in modo estremamente coerente. Si tratta di un’ottima notizia per i settori in cui la conformità è una priorità assoluta. Gli strumenti di automazione possono essere configurati per garantire la conformità a normative, policy o standard di settore specifici. Possono applicare processi standardizzati, tracciare e registrare le attività e generare audit trail completi, fornendo un record trasparente e affidabile delle operazioni a fini normativi.
Le automazioni funzionano anche 24 ore su 24, aumentando la produttività e in molti casi eliminando la necessità di turni di lavoro. Ad esempio, lasciare che un chatbot gestisca le richieste del servizio clienti dopo l’orario di lavoro significa non solo migliorare l’equilibrio tra lavoro e vita privata dei dipendenti, ma anche tempi di risposta più rapidi per una migliore customer experience. L’automazione intelligente dei processi si basa su vantaggi di questo tipo.
4. Ha la flessibilità di essere facilmente scalabile.
L’automazione intelligente dei processi è altamente scalabile e offre alle aziende la flessibilità necessaria per soddisfare le esigenze in continua evoluzione del loro settore. L’IPA può essere facilmente modificata per soddisfare le mutevoli esigenze di un'organizzazione, man mano che aumenta la richiesta di automazione. Due fattori principali che rendono l’IPA così scalabile sono la sua architettura modulare e la sua infrastruttura cloud:
Architettura modulare. L’architettura modulare delle tecnologie IPA consente di sviluppare e distribuire in modo indipendente diversi componenti di automazione (ad esempio, bot RPA, modelli IA). Questa modularità consente alle aziende di scalare i propri sforzi di automazione aggiungendo nuovi componenti in base alle necessità. Le organizzazioni possono integrare ulteriori bot RPA per gestire un maggior numero di attività o incorporare funzionalità IA avanzate per un’automazione più sofisticata. Ogni modulo può essere adattato a processi o funzioni specifiche, garantendo flessibilità e adattabilità per scalare l’IPA in diversi reparti e unità aziendali.
Infrastruttura cloud. Molti strumenti IPA sono basati sul cloud. Le piattaforme cloud offrono una potenza di elaborazione e di archiviazione praticamente illimitata, facilitando la scalabilità delle iniziative di automazione da parte delle aziende. Le organizzazioni possono allocare dinamicamente le risorse in base alla domanda, fornendo rapidamente capacità di calcolo aggiuntiva in base all’aumento dei requisiti del carico di lavoro. Questo elimina la necessità di significativi investimenti iniziali nell’infrastruttura e consente alle aziende di scalare rapidamente l’IPA e di ridurre efficacemente i costi.
Grazie all’adattabilità delle tecnologie IPA, le aziende possono automatizzare attività in un’ampia gamma di reparti e funzioni e, grazie alla sua flessibilità, l’IPA continuerà a servire le aziende anche quando le loro esigenze cambieranno.
5. Migliora automaticamente nel tempo.
La pratica rende perfetti, persino per le macchine. Le funzionalità di machine learning consentono alle tecnologie IPA di auto-migliorarsi nel tempo. Le tecnologie IPA possono analizzare grandi quantità di dati storici per identificare modelli, tendenze e insight. Applicando algoritmi di ML a questi dati, un sistema IPA può imparare dalle esperienze passate e adattare il proprio comportamento di conseguenza. Può scoprire correlazioni, riconoscere anomalie e apportare modifiche in base alle conoscenze acquisite.
Le tecnologie IPA sono anche in grado di incorporare il feedback umano e agire su di esso. Gli utenti possono fornire un feedback sui risultati del sistema, correggere gli errori o confermare l’accuratezza delle sue decisioni. Questo feedback viene utilizzato per perfezionare e ottimizzare le prestazioni del sistema.
Cosa ci aspetta?
L’automazione è inevitabile. Secondo il Forum mondiale sull’economia (WEF), il 42% delle attività aziendali sarà automatizzato entro il 2027, non solo per quanto riguarda l’elaborazione di informazioni e dati, ma anche per quanto riguarda il ragionamento, la comunicazione e il coordinamento. Per automatizzare le attività più complesse, basate sul ragionamento e sull’analisi, è necessaria una strategia di automazione che vada oltre le semplici funzionalità basate sulle attività dell’RPA.
Il rapporto del WEF sul futuro dell’occupazione del 2023 ha rilevato che “si prevede che l'intelligenza artificiale . . . verrà adottata da quasi il 75% delle aziende intervistate. Le piattaforme digitali e le applicazioni sono le tecnologie con maggiori probabilità di venire adottate dalle organizzazioni intervistate, con l’86% delle aziende che prevede di incorporarle nelle proprie attività nei prossimi cinque anni”.
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