RPA vs. IA

Nell’era della trasformazione digitale, le aziende che vogliono crescere e rimanere competitive devono automatizzare i loro processi aziendali. L’automazione aiuta i membri del tuo team a concentrarsi su ciò che sanno fare meglio: un lavoro cognitivamente complesso e dinamico. Ma hai bisogno di Robotic Process Automation (RPA) o intelligenza artificiale (IA)? Le differenze tra RPA e IA causano ancora confusione per alcuni.

Devi comprendere i punti di forza e di debolezza dell’RPA e dell’IA come tecnologie di automazione - ed essere in grado di spiegarli agli altri - prima di poter definire una strategia di automazione olistica. Diamo un’occhiata più da vicino a RPA e IA.

L’RPA imita il modo in cui gli esseri umani interagiscono con un computer quando svolgono attività semplici, ad alto volume e ripetitive. Con l’RPA, un robot software può lavorare su un’ampia gamma di processi semplici come cliccare su un’interfaccia utente, navigare sul web e raccogliere dati, accedere a un desktop e persino inserire input su una tastiera. Ciò significa che l’RPA può occuparsi di attività che molti umani chiamerebbero "lavori pesanti", aumentando al contempo l’efficienza operativa dell’intera organizzazione.

L’RPA imita il modo in cui gli esseri umani interagiscono con un computer quando svolgono attività semplici, ad alto volume e ripetitive.

Supponiamo che la tua azienda riceva migliaia di ordini al mese, ognuno dei quali deve essere inserito manualmente nel sistema ERP da una persona. Scrivere un bot RPA per eseguire l’azione di inserimento dei dati avrà dei vantaggi impattanti:

• il bot RPA può eseguire queste azioni molto più velocemente di quanto possano fare i dipendenti umani.

• L’RPA è meno soggetta a errori, in quanto è guidata da un programma.

• La persona che prima svolgeva questo compito può spostare la sua attenzione su un lavoro non noioso.

Quindi, qual è il problema dell’RPA? Beh, programmare un robot per imitare il comportamento umano non è sempre il modo più efficiente per automatizzare. Per esempio, mettiamo che questo stesso ERP fosse più moderno e avesse un’interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) che ti permettesse di inviare i dati degli ordini in modo digitale tramite un’integrazione. Sarebbe molto più efficiente dell’RPA, più performante e non rischierebbe di rompersi se l’interfaccia utente dell’ERP dovesse cambiare in seguito a un aggiornamento. Non è così per l’RPA.

Sapere quando l’RPA non è necessaria o non è ideale rafforza il suo valore quando è necessaria. Se non esistono API, come nel caso di molti sistemi legacy, mainframe e siti web, l’RPA diventa una tecnologia necessaria per automatizzare il flusso di lavoro. La cosa migliore da fare per ottenere un ROI elevato con l’RPA è scegliere attività a basso valore e ad alto volume con passaggi ripetitivi che non possono essere automatizzati tramite un’integrazione diretta tra computer.

Che cos’è allora l’IA? E come si colloca rispetto all’RPA? Un modo utile per pensare all’IA è l’automazione cognitiva, ovvero l’automazione del pensiero umano. Se l’RPA imita quello che fa una persona, l’IA imita il modo di pensare di una persona. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per prendere decisioni cognitive, come la classificazione delle e-mail in arrivo da indirizzare a diversi gruppi di supporto, la previsione di frodi nelle richieste di risarcimento assicurativo o persino il suggerimento di clausole per l’aggiudicazione di contratti.

Se l’RPA imita quello che fa una persona, l’IA imita il modo di pensare di una persona.

In alcuni casi, uno strumento di intelligenza artificiale dispone di un proprio set di occhi grazie alla tecnologia di visione computerizzata, che lo aiuta a capire le cose visivamente come farebbe un essere umano. Questo è utile quando si ha a che fare con dati non strutturati o con informazioni che non sono state archiviate in un database o rese utilizzabili dalle applicazioni informatiche. Una cosa che davamo per scontata nella nostra storia di inserimento ordini RPA era il fatto che i dati degli ordini fossero già strutturati in modo da essere facilmente leggibili da un database e pronti per essere utilizzati da un robot o da un’integrazione API. Molto spesso i dati degli ordini arrivano in un formato non strutturato, come un PDF o addirittura un documento scritto a mano. Non sono ancora pronti per essere utilizzati da un robot o da un’integrazione. È necessario un lavoro di preparazione dei dati.

Per Machine Learning (ML) si intende il modo in cui un sistema digitale "impara" dai dati reali che esamina utilizzando modelli o regole. L’ML viene utilizzato per risolvere problemi e analizzare serie di dati, integrando il lavoro degli strumenti di intelligenza artificiale.

Nell’esempio di inserimento ordini di cui abbiamo appena parlato, in che modo l’ML potrebbe aiutare? Ebbene, i modelli di ML potrebbero aiutare ad addestrare l’intelligenza artificiale a comprendere la struttura e gli abbinamenti chiave-valore dei dati presenti in un modulo d’ordine, per poi estrarre tali dati dal documento e convertirli in un formato strutturato che il robot o l’integrazione possono utilizzare per inserirli nell’ERP. Puoi anche impostare una logica per inviare direttamente il documento se l’IA è sicura dell’estrazione, senza bisogno di alcuna interazione umana.

Una sfida con l’IA spesso si riduce alla fatica di costruire e mantenere i modelli di machine learning per eseguire le previsioni e le estrazioni dei dati. Un modello più specializzato può avere prestazioni migliori, ma si applicherà a un numero minore di casi d’uso, mentre un modello più generalizzato può avere prestazioni meno ottimali, ma si applicherà a un numero maggiore di casi d’uso. Come per la maggior parte delle automazioni, otterrai un ROI migliore dal machine learning utilizzandolo in flussi di lavoro ad alto volume.

Una differenza comunemente fraintesa tra IA e RPA è che mentre molti strumenti di IA utilizzano tecnologie come l’ML e le reti neurali per diventare più intelligenti nel corso del tempo man mano che acquisiscono dati ed esperienza, gli strumenti RPA non lo fanno. Gli strumenti RPA mantengono dei bot software coerenti per l’esecuzione di compiti immutabili che non richiedono un processo decisionale intelligente.