Panoramica dell'automazione intelligente

Un esempio è dato dal riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), utilizzato per “leggere” documenti cartacei o digitali (come i PDF). Tradizionalmente, per identificare lettere e numeri l'OCR dipendeva da un software di riconoscimento di modelli. Tuttavia, data l'estrema e incontrollata variabilità dei caratteri e soprattutto della scrittura a mano, la sua precisione era piuttosto limitata.

L'avvento del machine learning nell'OCR ha permesso di superare questi limiti. Una rete neurale di machine learning è in grado di “leggere” i caratteri rilevando schemi unici in ciascuno di essi e apprendendo nuovi schemi per tenere conto delle variazioni. Nel corso del tempo, questa dinamica permette al sistema di distinguere in modo più coerente tra Os e 0s o 5s e Ss, in quanto riconosce che un cerchio più stretto corrisponde più allo schema dello zero che a quello della lettera O. Ecco alcune altre applicazioni dell'automazione intelligente:

• Estrazione di informazioni documentali (DOX). Evoluzione dell'OCR, la tecnologia DOX può estrarre dati formattati in testate e tabelle sia di file di fogli elettronici (dati strutturati) sia di documenti scansionati (dati non strutturati). Permette alle aziende di elaborare rapidamente grandi quantità di fatture, ordini d'acquisto, ricevute, moduli, candidature e altri documenti e di assicurarsi che corrispondano ad altri record.

• Interazioni smart con i clienti. Sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale, i chatbot potenziati dall'automazione intelligente dei processi capiscono le richieste dei clienti e rispondono con interazioni personalizzate e consapevoli del contesto, che non solo accelerano i tempi di risposta, ma migliorano anche la customer satisfaction generale alleggerendo al contempo il carico di lavoro per il personale dell'assistenza.

• Manutenzione predittiva. Grazie all'analisi continua dei dati storici e dei sensori in tempo reale, l'automazione intelligente dei processi è in grado di rilevare i primi segnali di avvertimento di guasti alle apparecchiature, consentendo ai team di manutenzione di pianificare interventi puntuali e di aggiustare dinamicamente gli intervalli di servizio, riducendo così i tempi di inattività e i costi di riparazione.

Questo mostra come l'AI riesce ad automatizzare processi che prima erano svolti manualmente, aumentandone notevolmente precisione e velocità. In questo articolo indagheremo anche su come favorisce un processo decisionale migliore, workflow di manutenzione semplificati e una maggiore efficienza operativa per l'azienda e la sua forza lavoro umana.

Le componenti dell'automazione intelligente

L'automazione intelligente è costituita da tre componenti principali che, insieme, forniscono un quadro strategico che le imprese possono seguire per rafforzare l'efficienza operativa:

1. Intelligenza artificiale (AI): tecnologia che consente ai computer di imparare e risolvere problemi come fanno gli esseri umani. L'AI trova applicazione in campi che vanno dal machine learning all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla visione artificiale all'AI generativa.

1. Gestione dei processi aziendali: questa componente consiste nella progettazione, esercizio e ottimizzazione dei processi di business digitalizzati con regole formali.

1. Automazione dei processi robotici (RPA, Robotic Process Automation): robot software che eseguono compiti manuali ripetitivi di basso livello come l'estrazione dei dati.

Come funziona l'automazione intelligente?

Per capire come funziona l'automazione intelligente può essere utile soffermarsi prima su due altre forme di automazione meno avanzate:

L'automazione dei processi tradizionale consiste nell'uso di software e tecnologie che seguono regole programmate per automatizzare processi aziendali ripetuti. L'integrazione di molteplici processi automatizzati crea un processo end-to-end, noto come orchestrazione dei workflow.

L'automazione dei processi robotici è una componente primaria della BPA che prevede l'uso di bot programmati per emulare e replicare azioni umane al fine di eseguire compiti ripetitivi. Integrati nei sistemi aziendali, i bot RPA sono in grado di automatizzare un'ampia gamma di attività basate su regole.

L'automazione intelligente dei processi è la nuova evoluzione. Integra tecniche di AI avanzate, quali funzionalità di machine learning (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP), con l'automazione dei processi robotici allo scopo di eseguire compiti avanzati per i quali non è stata necessariamente preprogrammata. È anche in grado di dedurre il contesto aziendale in cui sono inquadrati i dati e apprendere dalle sue esperienze, diventando molto più flessibile e adattabile rispetto alle precedenti forme di automazione. Alcuni esempi:

• Nel processo lead-to-cash (il ciclo che va dalla ricerca dei lead alla loro trasformazione in clienti paganti), il personale di vendita può ricorrere all'automazione intelligente dei processi per creare ordini cliente a partire da dati strutturati (fogli elettronici Microsoft Excel) o non strutturati (PDF scansionati). Il tempo così risparmiato potrà quindi essere dedicato a fornire un servizio clienti personalizzato.

• Nell'ambito del processo hire-to-retire (il ciclo che va dalla ricerca dei dipendenti alla gestione del loro percorso fino all'uscita), il personale HR può affidarsi all'automazione intelligente dei processi per effettuare lo screening dei CV in fase di selezione.

Perché l'automazione intelligente è importante?

L'automazione intelligente è importante perché unisce l'efficienza dei processi automatizzati basati su regole a funzionalità avanzate di intelligenza artificiale capaci di analizzare dati complessi e di apprendere dall'esperienza. In questo modo le aziende possono automatizzare compiti che prima sfuggivano all'automazione, ottenendo così maggiore coerenza, un processo decisionale migliore e una riduzione dei costi operativi.

I vantaggi dell'automazione intelligente

L'automazione intelligente consente alle imprese di snellire i processi e prendere decisioni migliori, con i seguenti vantaggi:

• Maggiore efficienza, precisione e coerenza: i sistemi AI possono eseguire task ripetitivi a un tasso di automazione superiore. La produttività ne trae beneficio e gli operatori umani sono liberi di concentrarsi su attività strategiche di livello superiore.

• Miglioramento del ROI: grazie ai vantaggi dell'automazione intelligente in termini di contenimento dei costi, risparmi di tempo e mitigazione del rischio, le aziende che decidono di investire in questa tecnologia possono aspettarsi un ROI significativo.

• Miglioramento della customer experience: i chatbot possono garantire un'assistenza clienti personalizzata 24 ore al giorno. I clienti che vedranno risolvere i loro problemi così velocemente saranno meno propensi a rivolgersi alla concorrenza.

Le sfide dell'automazione intelligente

I vantaggi sono chiari. Tuttavia, le imprese che decidono di adottare l'automazione intelligente dei processi dovrebbero prepararsi alle ripercussioni che potrebbe avere sulla forza lavoro umana.

Alcuni dipendenti potrebbero sentirsi sollevati per il fatto di non dover più svolgere compiti banali, mentre altri potrebbero sentirsi minacciati. Il management può lenire queste preoccupazioni introducendo policy che incoraggino i dipendenti a riqualificarsi e acquisire nuove competenze. Idealmente, un'impresa può affermarsi grazie al contributo di pensatori più strategici e creativi incentrati sull'innovazione, e vedere il proprio processo decisionale rafforzato dagli insight forniti dall'AI.

Le imprese che contemplano l'adozione dell'AI dovrebbero anche valutare le questioni relative alle distorsioni dell'AI, alla trasparenza nel modo in cui trae conclusioni e alla rendicontabilità. Sono altrettanti argomenti che il comitato di etica dell'AI può concorrere a definire in seno all'organizzazione.

Un ulteriori aspetto da considerare è il debito tecnico che si crea quando si migra alla tecnologia AI volendo conservare anche le applicazioni legacy più datate. Fattori come la scarsa qualità dei dati, l'inadeguatezza infrastrutturale e i deficit di competenze possono ostacolare l'efficacia dell'automazione intelligente in un'impresa. L'AI può aiutare le organizzazioni a ridurre anni di debito tecnico automatizzando compiti operativi spesso a carico degli sviluppatori quali il refactoring del codice.

Tecnologie dell'automazione intelligente

L'automazione intelligente si afferma quando le imprese applicano le tecnologie di AI all'automazione dei processi tradizionale. Queste tecnologie includono:

• Intelligenza artificiale
  Fondamento dell'automazione intelligente, l'AI consente ai sistemi di elaborare informazioni, riconoscere schemi e prendere decisioni senza l'intervento umano. A differenza dell'automazione tradizionale, che segue regole predefinite e utilizza dati strutturati, i sistemi basati sull'AI sono in grado di analizzare dati complessi, sia strutturati che non strutturati, per estrarre insight e adattarsi a nuove informazioni. Questa capacità permette alle aziende di automatizzare i processi decisionali, innalzare l'efficienza e migliorare l'accuratezza in modi impossibili con l'automazione basata su regole.
• Machine learning
  Il machine learning è una branca dell'AI basata sull'applicazione di complessi algoritmi da cui dipendono funzionalità avanzate di riconoscimento di schemi che vanno oltre i metodi statistici tradizionali. Disponendo di set di dati vasti ed eterogenei, i modelli possono generare insight con cui informare il processo decisionale in tempo reale. Oltre ad alimentarsi continuamente, questo apprendimento sa anche adattarsi nel tempo, tenendo conto delle azioni e dei risultati precedenti nei suoi suggerimenti.
• L'elaborazione del linguaggio naturale
  L'NLP (Natural Language Processing) è un'applicazione del machine learning specializzata in compiti basati sul linguaggio e sui relativi dati vocali e testuali non strutturati. Grazie all'NLP, i chatbot e gli assistenti virtuali riescono a comprendere i comandi umani espressi in linguaggio naturale e forniscono risposte su misura tenendo conto anche del sentiment e delle intenzioni dell'interlocutore. Il risultato è un migliore servizio clienti per conto dell'azienda. Un'altra applicazione dell'NLP è la classificazione automatica dei documenti, che velocizza le fasi di instradamento ed elaborazione, facilita gli adempimenti di compliance e rende più efficiente la gestione documentale. Gli sviluppatori, dal canto loro, possono applicare l'NLP anche in sede di programmazione, per farsi assistere nei modi più diversi, dai suggerimenti di codice al debugging e alla generazione di documenti.
• Visione artificiale
  La visione artificiale, o computer vision, è l'applicazione dell'automazione intelligente alle informazioni visive (quali i dati di immagini o video). Le imprese possono utilizzarla in compiti come il monitoraggio e l'ispezione dell'usura su trasformatori, sottostazioni e linee di una rete elettrica.

Casi d'uso dell'automazione intelligente

Le imprese stanno già mettendo l'automazione intelligente dei processi al loro servizio. Vediamone alcuni esempi:

• Finance e contabilità
  I reparti finanziari e contabili delle aziende si avvalgono dell'automazione intelligente per accelerare una serie di workflow. Nella elaborazione delle fatture riesce a estrarre i dati e a confrontarli agli ordini d'acquisto. Nella gestione delle spese dei dipendenti, può categorizzare le richieste di rimborso e segnalare eventuali anomalie da verificare. In sede di rendicontazione finanziaria, può consolidare i dati provenienti da molteplici fonti, generare report e garantire la conformità alle normative.

• Logistica di filiera
  L'automazione intelligente favorisce la resilienza delle supply chain migliorando la gestione dello stock, automatizzando la ricostituzione delle scorte e ottimizzando gli itinerari di spedizione. In questo modo si riducono al minimo i tempi e i costi di consegna, si limitano le eccedenze o carenza di scorte e si ottiene una maggiore trasparenza attraverso il tracciamento delle spedizioni in tempo reale.

• Automazione del customer service
  Le imprese ricorrono in misura crescente all'automazione intelligente per facilitare il servizio clienti. I chatbot e gli assistenti virtuali, per esempio, possono occuparsi delle richieste di informazioni dei clienti e prestare supporto. Se un problema è troppo complesso e non riescono a risolverlo, lo inoltrano a un operatore umano dell'ufficio competente.

  L'AI è anche capace di analizzare il feedback e le interazioni dei clienti per rilevarne le opinioni e affinare le strategie di risposta, nell'ambito del cosiddetto processo di analisi del sentiment.

Il futuro dell'automazione intelligente

Adottare l'automazione intelligente dei processi equivale a mantenere competitività. Le aziende che trovano una strategia per orchestrarla con l'automazione dei processi tradizionale e con i sistemi di AI agentica possono puntare ad aumentare la produttività, migliorare la precisione e risparmiare sui costi dei loro processi end-to-end.

Gli agenti AI possono specializzarsi in compiti più complessi, con la possibilità di collaborare tra diversi uffici e reparti diversi. Immagina un agente che gestisce le componenti di magazzino e consegna di una supply chain e collabora con un altro agente per tracciare le relative fatture e libri mastri.

Così facendo il peso di questi workflow ripetitivi è stato sottratto ai team umani, che sono quindi liberi di concentrarsi su altri ruoli di livello superiore in R&S, responsabilità sociale d'impresa o supporto tecnico. Questi lavori richiedono competenze con cui l'AI si trova in difficoltà, come l'empatia, l'ideazione e le sfumature di senso.

Investendo nell'adozione dell'automazione intelligente e nell'aggiornamento professionale dei talenti umani, una impresa può affermarsi con una forza lavoro che viene potenziata, anziché sostituita dall'AI. La reciproca collaborazione può portare a livelli di efficienza un tempo impensabili.