RPA e AI rappresentano rispettivamente il braccio e la mente dell’automazione dei processi aziendali. Robotic Process Automation, infatti, si presenta al mercato come una tecnologia dedicata all’automazione di attività ripetitive, a scarso valore aggiunto e fortemente rule-based, cioè facilmente replicabili. Ciò non ne inficia in alcun modo il valore, poiché qualsiasi processo e workflow aziendale integra attività ripetitive la cui automazione determina una netta riduzione di costi per l’azienda e un chiaro aumento di produttività ed efficienza, senza contare la possibile rifocalizzazione delle risorse su attività a maggior valore aggiunto. Se a tutto questo si aggiunge la semplicità di implementazione di RPA e la relativa trasparenza rispetto a strumenti e procedure in uso, ci si rende conto del perché l’impiego di RPA sia in fortissima crescita in ogni parte del mondo.
RPA: definizione e vantaggi nei processi aziendali
La Robotic Process Automation è una tecnica che utilizza sistemi avanzati di automazione per svolgere attività particolarmente ripetitive come la compilazione di moduli, alcune tipologie di data entry, l’estrazione di dati da documenti serializzati, la movimentazione di file e così via. La RPA si basa sul paradigma dello scripting, ovvero la creazione di un set di regole alle quali il sistema si deve attenere. Risulta particolarmente efficace e vantaggiosa in tutte le operazioni aziendali a elevato volume e con un alto livello di standardizzazione, per esempio quando sono presenti moduli o documenti che gli utenti compilano. Fra i principali vantaggi che la RPA porta nei processi aziendali meritano di essere ricordati:
- Miglioramento della produttività
- Aumento dell’accuratezza
- Miglioramento della Employee Experience
- Ottimizzazione dell’allocazione delle risorse
- Riduzione dei costi
- Tempestività di risposta
- Aumento della sicurezza
Implementando l’automazione, insomma, si alleggerisce il personale da compiti ripetitivi, frustranti e fortemente proni a errori, permettendo una migliore gestione delle risorse umane su attività a maggior valore. L’uso della RPA aumenta inoltre la sicurezza, dal momento che riduce i punti di contatto umani con documenti potenzialmente sensibili, e migliora la tempestività di risposta: i sistemi sono funzionali 24/7/365 e possono svolgere in autonomia le operazioni di primo livello.
L’evoluzione di RPA e la Intelligent Automation
Quando una tecnologia ha molto successo, è naturale ipotizzarne gli sviluppi successivi, che in questo caso si riassumono proprio nell’integrazione di RPA e AI. Parlarne al futuro, però, sarebbe concettualmente errato poiché la Intelligent Automation è già una realtà e può supportare appieno le esigenze di efficienza e crescita delle aziende contemporanee. L’obiettivo dell’integrazione di RPA e AI è il “meglio dei due mondi”, cioè la capacità di andare oltre la routine automatizzando attività che richiedono intuizione, capacità di giudizio e problem solving: in questo modo, infatti, i benefici tipici dell’Intelligenza Artificiale si uniscono all’efficienza, alla velocità e all’azzeramento degli errori che fanno parte del DNA della Robotic Process Automation. In particolare, AI è utile in quest’ambito per la capacità di gestire database di dati non strutturati (testo, immagini, video, audio…), per la Pattern Recognition, Sentiment Analysis e il riconoscimento del linguaggio naturale (NLR), cui occorre aggiungere la capacità di autoapprendimento tipica del Machine Learning e preziosissima nell’ambito dell’automazione dei processi. Inoltre, il recente successo, anche commerciale, dell’Intelligenza Artificiale Generativa aggiunge un ulteriore tassello alle opportunità di automazione, che si estendono anche a campi come la risposta a domande di media complessità, difficilmente delegabili fino all’arrivo dei nuovi modelli.
Quali tipologie di RPA esistono?
Con la sua evoluzione, il termine RPA è diventato un modo generico per indicare le attività automatizzate, soprattutto all’interno del tema ancora più ampio della office automation. Con l’evoluzione si sono delineate diverse categorie; le tre principali sono le seguenti.
RPA presidiata (Attended RPA)
Questo tipo di automazione è principalmente assistenziale e si attiva attraverso l’intervento umano. È usata soprattutto come strumento al servizio degli operatori, per esempio per raccogliere rapidamente informazioni o collezionare dati o documenti da diverse fonti aziendali (durante un colloquio, un preventivo, una proposta commerciale).
RPA non presidiata (Unattended RPA)
Modalità di automazione che si attiva e svolge il proprio compito autonomamente su base cronologica, per esempio lo spostamento pianificato di file, oppure su base condizionale, per esempio l’invio di una mail di benvenuto con il riepilogo delle istruzioni di accesso a un nuovo utente.
RPA ibrida (Hybrid RPA)
La RPA ibrida presenta caratteristiche miste. Per esempio, potrebbe eseguire un compito automaticamente ma richiedere alcuni input o istruzioni all’operatore quando si verificano condizioni specifiche. Pensiamo per esempio alla validazione di una serie di documenti nel caso in cui manchi qualche dato.
Accanto a questa prima suddivisione canonica, si affiancano oggi almeno altre tre tipologie.
RPA Cognitiva (Cognitive RPA)
Uno dei primi campi in cui si sono applicate tecnologie di intelligenza artificiale, o comunque caratterizzate da elevata capacità di analisi, alla RPA. La maggior parte degli assistenti vocali capaci di comprendere le risposte, ma anche i sistemi che accettano documenti compilati a mano o rispondono a domande articolate rientrano in questa categoria.
RPA tradizionale (Traditional RPA)
Una categoria nata dal bisogno di distinguere le nuove soluzioni più avanzate, con RPA tradizionale si intendono tutti i contesti in cui a monte del sistema decisionale c’è una programmazione piuttosto rigida (quasi sempre basata su script) e capace di svolgere compiti molto semplici.
API-Driven RPA (RPA basata su API)
Una tipologia di automazione più verticale, che interagisce con sistemi esterni attraverso le Application Programmming Interfaces. Usata soprattutto per rendere più consistente e resiliente la trasmissione di dati e per permettere ai sistemi di fornire informazioni aggiornate in tempo reale.
Integrare RPA e AI a beneficio delle aziende
In che modo, quindi, fondere le peculiarità di RPA e AI a beneficio della Process Automation? Innanzitutto, occorre sottolineare quanto i processi affianchino spesso attività ripetitive ad altre che invece richiedono competenze specifiche, intuizione e capacità di giudizio. Si consideri, per esempio, la categorizzazione e prevalutazione dei curricula che le aziende ricevono costantemente via e-mail o tramite il sito istituzionale. Se per l’estrazione di dati da documenti standard in formato PDF può essere sufficiente (ma non sempre) un’attività routinaria, certamente non lo è la prevalutazione dei curricula, ovvero il confronto tra i titoli e le competenze dichiarate del candidato e le posizioni aperte al momento. Questo è un caso in cui, a una meccanica estrazione di dati per la compilazione di un’anagrafica si può associare una capacità di valutazione (AI) che, oltretutto, può essere affinata nel tempo tramite il continuo addestramento degli algoritmi di Machine Learning. Gli esempi possono essere moltissimi, andando dalla previsione della domanda e delle scorte alla valutazione del rischio di credito, ma portano tutti all’automazione di processi che, date le troppe variabili e dipendenze in gioco, sono sempre stati gestiti dalla competenza, preparazione e sensibilità di operatori in carne ed ossa. L’integrazione di RPA e AI, che è alla base di Intelligent Automation, è una sorta di perfezionamento di RPA anche a livello di risultati per l’azienda, con un ulteriore incremento di produttività individuale e di team, riduzione di costi, efficienza e abbattimento degli errori rispetto all’RPA “tradizionale”.
Inoltre, l’unione di RPA e AI rappresenta un passo avanti importante in qualsiasi percorso di modernizzazione aziendale, che non può prescindere né dall’automazione, né dall’impiego di tecnologie esponenziali come l’AI. Talvolta le imprese, pur riconoscendone gli indubbi benefici, non sfruttano ancora l’Intelligenza Artificiale a causa delle difficoltà di integrazione e di identificazione di casi d’uso adeguati, senza contare il problema dei silos tra team di automazione e di data science e la cronica carenza di talenti interni e sul mercato. Portare in azienda l’AI insieme alla Robotic Process Automation mediante soluzioni personalizzate ed efficaci, rappresenta quindi un investimento importante per il futuro della propria azienda, ma si somma a benefici immediati e tangibili che si riflettono sulla competitività dell’intera impresa.
