Iperautomazione e AI: come rendere i processi più intelligenti, digitalizzati e automatizzati

Come sfruttare la connessione tra iperautomazione e AI, a livello pratico? Quello dell’iperautomazione è infatti un argomento che, a causa del suo carattere fortemente innovativo, viene di solito esplorato dal punto di vista teorico e concettuale, lasciando ben poco spazio alle applicazioni pratiche. Soprattutto, raramente si spiega alle aziende cosa dovrebbero fare per intraprendere questo percorso nel modo corretto.

Iperautomazione e AI, due facce della stessa medaglia

Diciamo subito che iperautomazione e AI non sono concetti lontani o rigidamente separati. L’hyperautomation, in quanto approccio rivolto all’automazione intelligente del maggior numero di processi aziendali, ha infatti nelle tecniche di AI uno dei propri elementi costitutivi.

A titolo di esempio, le aziende che vogliono adottare l’iperautomazione utilizzano il Machine Learning come supporto decisionale, o l’NLP (Natural Language Processing) per comprendere il significato di un testo, oppure ancora tecniche di Computer Vision per riconoscere e identificare gli oggetti. Sono tutte tecnologie che rientrano nella sfera dell’Intelligenza Artificiale, e che l’azienda può integrare insieme ad altre piattaforme (es, RPA, BPM, piattaforme low-code…) per sviluppare soluzioni ad hoc a supporto dell’automazione dei processi.

Le sfide dell’iperautomazione

Tornando all’approccio pratico di cui sopra, l’azienda che decide di adottare l’iperautomazione si trova immediatamente di fronte ad alcune sfide, tra cui:

• Identificare il processo (o il segmento di processo) target a cui applicarla.
• Avere un’idea chiara delle potenzialità della tecnologia, che si spinge oltre l’automazione dei processi routinari ma difficilmente sostituisce l’operatore in processi articolati.
• Se i processi sono regolati, come buona parte di quelli amministrativi e finanziari, occorre conoscere la normativa e seguire le sue evoluzioni.
• Possedere le competenze necessarie per integrare diverse tecnologie tra di loro e creare una sinergia con gli strumenti in uso in azienda.
• Monitorare e valutare le performance di processo, evidenziando i giusti KPI.

Adottare l’iperautomazione non è banale, poiché richiede almeno competenze tecniche e di processo, e dunque una forte collaborazione tra divisioni e professionalità diverse con il fine unico di contribuire all’efficienza e alla produttività aziendale.

Il percorso di iperautomazione AI, passo dopo passo

Per quanto concerne il percorso da intraprendere per adottare l’iperautomazione e, contestualmente, per sfruttare al massimo le potenzialità di AI, l’azienda potrebbe procedere nel modo seguente:

• Analisi dei processi aziendali, al fine di identificare inefficienze o aree che richiedono miglioramenti, stanti le potenzialità delle tecnologie moderne (AI).
  
  
• Definizione degli obiettivi di progetto, come la riduzione dei costi, l'aumento dell'efficienza operativa o l'incremento della qualità del servizio. La definizione degli obiettivi comporta la selezione dei principali KPI.
  
  
• Valutazione delle tecnologie e delle piattaforme in uso. Ci si interroga sugli strumenti tecnologici che (attualmente) sottendono i processi aziendali, cercando di valutare la loro idoneità per l'automazione.
  
  
• Riprogettazione del processo. Raramente la soluzione tecnologica agisce sul processo così com’è (con l’eccezione della Robotic Process Automation; di solito, a seguito di un assessment si procede con la riprogettazione del processo, sulla base di diverse metodologie.
  
  
• Sviluppo e implementazione graduale della soluzione, che fa uso di diverse tecnologie appartenenti al toolbox congiunto dell’iperautomazione e di AI.
  
  
• Formazione del personale, fondamentale per diffondere i benefici dell'automazione e dell'AI sulla produttività e sull’efficienza.
  
  
• Monitoraggio e miglioramento continuo della soluzione.

Il ruolo centrale del partner

A seconda dei casi, l’azienda può decidere di intraprendere il percorso congiunto di iperautomazione e AI basandosi sulle proprie risorse e competenze interne. Tuttavia, come in ogni progetto multidisciplinare e innovativo, l’ipotesi della consulenza esterna non è da sottovalutare.

In un partner dedicato, l’azienda può trovare non solo competenze tecniche esperte, ma anche conoscenza di processo, che è fondamentale per la riprogettazione (reengineering) dei flussi di lavoro dell’impresa, a prescindere dalla tecnologia in essere o di quella che si intende implementare.

Il partner, inoltre, monitora attentamente il mercato alla ricerca di un’innovazione tecnologica davvero utile per i suoi clienti, e può avere un ruolo non soltanto in chiave di massimizzazione di efficienza e produttività, ma anche di vantaggio competitivo. Senza contare che le aziende specializzate dispongono di tool, soluzioni e piattaforme proprietarie che si fanno carico di specifici processi (o segmenti di processo): in questo caso, la trasformazione è anche rapida e decisamente meno costosa rispetto all’approccio in-house.