Finalmente, dietro l’espressione Intelligenza Artificiale si celano applicazioni concrete e valore tangibile. Un’azienda moderna, che vuole emergere in mercati sfidanti, oggi è quasi obbligata ad esplorare le potenzialità di AI, e se fino a ieri l’impiego principale era legato al customer service e alle capacità predittive degli algoritmi, oggi si fa strada un concetto ancora più innovativo e interessante: quello della AI automation.
Siamo soliti pensare all’automazione come la capacità di sollevare le persone da task ripetitivi e routinari, che non fanno crescere professionalmente, non sono stimolanti e, al tempo stesso, inducono in errore. È stato così per decenni, partendo dagli ambienti produttivi e logistici fino a coinvolgere tutte le divisioni dell’azienda soggette a digitalizzazione. Oggi, è quasi impossibile identificare una funzione aziendale, o anche semplicemente un ruolo, che non faccia perno sull’automazione di qualche processo e/o attività.
Dal punto di vista tecnologico, per molto tempo la soluzione è stata – e lo è ancora – la Robotic Process Automation (RPA), la cui capacità di automatizzare attività ripetitive con costi contenuti l’ha resa un must per le aziende più attente alla propria efficienza.
Oggi, si può fare di più. La grande rivoluzione dell’AI Generativa, esplosa nel 2022 con ChatGPT (che oggi ha più di 180 milioni di utenti) ha dimostrato al mondo le reali potenzialità dell’Intelligenza Artificiale, che vanno ben al di là dell’automazione basata su regole (rule-based) tipica dell’approccio precedente. Oggi, l’Intelligenza Artificiale può creare qualcosa di nuovo e di inedito, che magari non è utile nell’immediato a tutte le imprese, ma resta un indizio fondamentale sulle potenzialità presenti e future della tecnologia.
AI Automation nasce sulle premesse di cui sopra, non è un approccio necessariamente legato all’AI Generativa ma rappresenta un passo avanti netto rispetto all’automazione rule-based. Da molti identificata con l’espressione Intelligent Process Automation (IPA), AI Automation punta a garantire i medesimi livelli di efficienza di processo dell’automazione tradizionale, ma aggiungendovi una certa capacità decisionale derivante dall’impiego di una o più tecnologie che rientrano nel macrocosmo dell’Intelligenza Artificiale.
AI Automation non è una soluzione standardizzata. È piuttosto un approccio che le imprese, di concerto con partner specializzati, possono introdurre in azienda per estendere il raggio d’azione dell’automazione a processi articolati e potenziare le proprie risorse, creando una proficua collaborazione uomo-macchina. Non a caso, AI Automation è solitamente la risultate di più tecnologie, piattaforme e sistemi, tra cui:
Le opportunità, legate alla sempre maggiore affidabilità dell’Intelligenza Artificiale, sono evidenti: l’automazione, unita al potenziamento della workforce (via AI) crea un incremento netto nei parametri di efficienza, oltre ad abbattere gli errori, eliminare le aree routinarie e supportare le persone nelle decisioni operative, area nella quale si sviluppa quella sinergia virtuosa tra uomo e macchina, tra esperienza e algoritmo, che abbiamo già citato.
AI Automation rientra nel concetto innovativo dell’iperautomazione (hyperautomation), che, come tale, è in perenne sviluppo. Anche questo fattore è un’opportunità per le imprese, perché permette loro di avventurarsi in terreni non del tutto esplorati e di costruire un vantaggio competitivo reale su un’idea o un’ipotesi.
Sono comunque diverse le aziende che hanno già intrapreso un percorso di automazione intelligente, praticamente in tutti i verticali. Nel manufacturing (per esempio food, o automotive) l’automazione intelligente può suggerire la quantità di materie prime e/o semilavorati da acquistare in funzione di un’infinità di variabili interne ed esterne, oppure può automatizzare anche questa attività, entro limiti definiti da un supervisore umano.
Nell’universo della salute (healthcare), si rileva invece una chiara focalizzazione sulle tecniche NLP di riconoscimento del testo e della voce al fine di automatizzare diversi processi clinici, mentre in ambito pharma l’Intelligenza Artificiale è impiegata soprattutto nella ricerca. Se al posto delle industry parliamo di divisioni aziendali, il customer service è quello che sta sfruttando al massimo il mix di intelligenza e automazione, mettendola al servizio del cliente e anche del dipendente (agente), che può ricevere suggerimenti contestuali su come gestire al meglio la pratica in essere.
La certezza è che AI Automation rappresenta l’approccio giusto per realizzare efficienza e produttività in contesti sempre più sfidanti. Non ha confini, stimola la creatività e l’innovazione, e si pone come una vera e propria carta vincente.