Secondo gli analisti, il mercato della Intelligent Process Automation è in forte crescita, con un tasso medio composto del 14,6% fino al 2032.
Oltre alla necessità di efficientare i processi e di abbattere gli sprechi, il successo di IPA sembrerebbe la convergenza di (almeno) due fenomeni: da un lato una Robotic Process Automation sempre più pervasiva all’interno delle aziende, dall’altro una vera e propria esplosione dell’Intelligenza Artificiale, il cui mercato è cresciuto in Italia del 52% lo scorso anno (PoliMI) anche in conseguenza delle promesse dell’AI Generativa.
Dall’automazione rule-based all’intelligenza artificiale
Il percorso evolutivo è stato piuttosto lineare. Le aziende, infatti, investono in automazione (digitale) dei processi da tempo, ma i limiti della tecnologia hanno sempre orientato l’osservazione ai soli processi e alle attività ripetitive, time-consuming e basate su regole predefinite. Ci sono divisioni aziendali che ancora oggi basano la propria operatività su processi manuali e ripetitivi, la cui automazione non è solo un saving immediato per l’azienda, ma significa anche abbattere gli errori e potenziare l’engagement, visto che le persone possono essere dedicate ad attività a maggior valore aggiunto.
Con l’evoluzione della tematica AI, le imprese si sono rese conto di poter espandere il perimetro dell’automazione al di là dell’ambito fortemente routinario. A seconda della tecnologia impiegata, che sia NLP (Natural Language Processing) per comprendere il sentiment di una conversazione o il Machine Learning per prevedere la domanda di un certo prodotto, l’azienda può portare l’automazione al livello successivo, sviluppando un corretto bilanciamento tra la capacità dell’algoritmo e quella decisionale umana, basata su esperienza e competenze. Restringendo l’osservazione alla produzione industriale, facciamo notare che la human-centricity, ovvero la centralità della persona in un contesto collaborativo con le macchine (algoritmi) è il pilastro del nuovo paradigma industriale 5.0.
Tutto ciò giustifica la tendenza, adottata da molti commentatori, di considerare l’espressione Intelligent Process Automation come la somma di RPA e di AI, nonché come un elemento centrale dell’approccio di hyperautomation.
Intelligent Process Automation, come essere rapidi ed efficaci
Uno dei fattori che ha determinato il successo della Robotic Process Automation è la rapidità di implementazione, quanto meno rispetto ai progetti tradizionali di integrazione dei sistemi. Le aziende si aspettano che IPA offra lo stesso beneficio.
In realtà, in questo caso entrano in gioco diversi tool, tecnologie e piattaforme che fanno parte della dotazione di hyperautomation, come il Process Mining, Machine Learning, NLP e RPA, nonché strumenti dedicati come le piattaforme di integrazione low code e no code. Non c’è dubbio che, una volta analizzato il processo e rilevate le criticità – anche tramite strumenti di Process Mining – lo sviluppo di una soluzione di automazione intelligente non sia immediato (o quasi) come nel caso dell’RPA. Tuttavia, è anche evidente come il toolkit di hyperautomation sia finalizzato ad accelerare lo sviluppo e l’implementazione delle soluzioni: l’impiego di tool low code e no code ne è la dimostrazione più evidente.
Che dire, poi, dell’efficacia? Qui dipende dal modo in cui l’azienda progetta, implementa e gestisce la soluzione di Intelligent Process Automation. Occorre innanzitutto un assessment approfondito del processo, finalizzato a capire quali aree automatizzare: come detto, può essere utile l’apporto di tecnologie ad hoc come il Process Mining, ma anche la definizione e il monitoraggio nel tempo di KPI ad hoc, il coinvolgimento di tutte le parti interessate, l’esame di eventuali vincoli di compliance e la definizione di obiettivi chiari, raggiungibili e misurabili.
A questo punto è fondamentale una valutazione tecnologica esperta, finalizzata a comprendere come miscelare AI e RPA, quali strumenti e piattaforme utilizzare e come integrare la soluzione nel contesto dei processi aziendali, cercando di creare la minor discontinuità possibile per non subire l’inevitabile resistenza al cambiamento. È soprattutto in quest’ambito che una consulenza esperta può fare la differenza perché il partner, oltre ad elevate competenze di dominio tecnico, spesso dispone già di strumenti digitali a supporto di specifici processi, con un elevato livello di ottimizzazione e di automazione.
Ovviamente, l’efficacia va monitorata costantemente. Vanno definiti i KPI e le modalità di raccolta e di analisi dei dati, con l’obiettivo di valutare il processo anche in ottica end-to-end, per realizzare l’effettivo valore e ritorno degli investimenti e, soprattutto, per intraprendere un processo di miglioramento continuo, visto che la tecnologia sottostante evolve ogni giorno.
