Gli hyperautomation tools sono gli strumenti con cui l’azienda, tipicamente di livello enterprise, adotta l’approccio di iperautomazione, ovvero miscela tecnologie e piattaforme avanzate al fine di automatizzare il maggior numero di processi di business. Lo scopo immediato è solitamente l’efficienza operativa, ma è peraltro vero che l’hyperautomation è un fattore di modernizzazione a 360 gradi, che accelera i processi, migliora la collaborazione, rende più produttive e ingaggiate le risorse, oltre a ridurre i costi.
Si parla di hyperautomation tools perché l’iperautomazione non è una tecnologia, ma un approccio fondato sulla sinergia di più pilastri tecnologici. Si parte dalla Robotic Process Automation (RPA), punto di riferimento per l’automazione dei processi ripetitivi e basati su regole ben definite, si passa al macrocosmo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, si utilizzano poi tecniche di Process Mining e si fa uso di piattaforme low code e no code nonché di sistemi di integrazione ibrida come le piattaforme iPaaS (Integration Platform as-a-service).
Non esiste, almeno allo stato attuale, un prodotto che possa essere acquistato dall’azienda e che copra tutto il percorso verso l’hyperautomation: sta all’impresa creare i presupposti (culturali, di collaborazione, organizzativi) per il cambio di approccio e acquisire le competenze tecniche necessarie per armonizzare e rendere sinergiche diverse tecnologie al fine dell’automazione intelligente dei processi.
L’hyperautomation è un percorso, non un prodotto. Spesso le imprese ragionano in termini di hyperautomation tools senza aver svolto tutta la parte propedeutica. Senza conoscere in modo analitico i propri processi, quali sistemi li supportano, come le persone le attuano, eventuali inefficienze e colli di bottiglia.
In senso lato, l’assessment è il primo hyperautomation tool, e per questo rientrano nel paradigma le tecniche di process mining, che attraverso appositi sensori aiutano le imprese a ottenere visibilità sui propri processi, su come vengono eseguiti e come possono essere corretti (e automatizzati). Segue la riprogettazione del processo, la correzione di eventuali errori e l’identificazione di aree automatizzabili mediante RPA, un’attività di integrazione di sistemi e/o l’adozione del Machine Learning per aumentare le capacità decisionali delle macchine. Senza tutta la parte propedeutica, il rischio di non ottenere risultati tangibili è fondato.
Per tutti i motivi evidenziati, difficilmente le imprese hanno le competenze, l’esperienza, i tool e le capacità di integrazione per intraprendere il percorso da sole. Senza contare che molti processi sono soggetti a regolamentazione, e quindi oltre alle competenze tecniche è necessario evolvere costantemente anche sotto questo profilo.
La scelta di un partner con competenze dedicate, esperienza, capacità di governare il cambiamento (change management), di integrare e di indirizzare gli hyperautomation tools verso una visione ben definita è essenziale per ottenere valore tangibile da questo percorso. Senza contare che i partner specializzati dispongono solitamente di piattaforme rodate, sono competenti in termini di processo e hanno già affrontato (e vinto) tutte le relative sfide.
Il valore dipende anche dalla capacità del partner di formare l’azienda su questi temi e di fornirle strumenti che permettano di sviluppare nuove applicazioni e use case di hyperautomation. Per questo fanno parte del toolkit le piattaforme low code e no code: non tanto per sollevare in toto l’IT dalla gestione della tecnologia sottostante, ma per accelerare i processi di sviluppo (oggi si parla di “democratizzazione”) e di implementazione di nuove soluzioni, evitando che i tempi di una sola area (ovviamente, dalle risorse limitate) possano in qualche modo ostacolare le ambizioni di crescita di tutta l’organizzazione.