L’automazione dei processi di business rappresenta oggi una priorità per molte organizzazioni, che vi ricercano benefici in termini di performance, efficienza operativa e redditività. In questo scenario, l’intelligenza artificiale si qualifica come “orchestratore di automazione”, aggiungendo un layer di intelligenza che consente di estendere il potenziale dell’automazione a livello aziendale.
Cos’è l’intelligent automation
Ad oggi sono ancora molteplici le definizioni di intelligent/cognitive automation. Possiamo qualificarla come l’utilizzo congiunto di intelligenza artificiale con altre tecnologie già legate all’automazione di processo, tra cui Business Process Automation, Robotic Process Automation (RPA) e integrazione tra sistemi, grazie anche all’utilizzo di interfacce come Open Api.
La stessa intelligenza artificiale include al proprio interno diversi ambiti di applicazione funzionali ad una migliore automazione dei processi, tra cui:
- Machine learning, la capacità dei sistemi informatici di migliorare le proprie prestazioni attraverso l’esposizione ai dati senza la necessità di seguire regole predefinite;
- Natural language processing, l’interpretare il linguaggio umano ed eseguire di conseguenza azione appropriate;
- Machine vision, la capacità dei computer di identificare determinati oggetti ed immagini.
Lo scenario, gli ambiti di utilizzo
Il mercato globale dell’intelligent automation si stima raggiungerà quota 17,5 miliardi di dollari entro il 2025, registrando un Cagr del 16,9% dal 2019 al 2025, secondo un nuovo rapporto di Grand View Research. La crescita è giustificata proprio dalla trasversalità di applicazione nell’automazione dei processi.
Nel mese di settembre 2019 NetConsulting cube ha coinvolto 33 rispondenti appartenenti principalmente alle funzioni IT (79%) e Innovation (15%), per un totale di 29 aziende specificamente appartenenti al settore energy-utility ed operanti sul territorio italiano, con almeno 300 dipendenti, per rilevare, con il supporto di Appian, la propensione all’utilizzo di soluzioni di intelligent automation. Pur con le dovute limitazioni, dovute alla numerosità e alla verticalizzazione del campione, emergono alcune funzioni aziendali dove l’automazione di processo potrebbe apportare maggiori benefici.
In generale, la macro-area delle operation è secondo i rispondenti per iniziative di automazione di processi e attività, seguita dalla customer care e dalla funzione IT, la quale svolge frequentemente il ruolo di help desk verso il cliente interno. Produzione e distribuzione presentano la stessa intensità media in termini di esigenza di automazione, seguite a stretto giro da funzioni corporate come Amministrazione, Finanza e Controllo, Risorse Umane e Procurement.
Il principale driver all’adozione è riconducibile alla necessità di ottimizzare i processi aziendali, in particolare nella riduzione dei costi associati, elemento che accomuna sia le funzioni corporate che il core business aziendale.
AI e Rpa, binomio con-vincente
L’implementazione di soluzioni di Robotic Process Automation (Rpa) – tecnologia basata sull’utilizzo di software in grado di emulare le attività di una risorsa per compiti routinari e ripetitivi – è diffusa già da alcuni anni presso le grandi organizzazioni per l’automazione di processi, in particolari in settori dove è rilevante proprio il quantitativo di lavoro delle funzioni amministrative e di back office, come banche, assicurazioni, energy-utility e telecomunicazioni. I vantaggi dell’automazione robotizzata si rilevano principalmente nella riduzione dei costi operativi, così come nel rispetto della compliance normativa, dal momento che le attività svolte da software di questo tipo sono completamente tracciabili in tempo reale.
Tuttavia, le attività che possono essere svolte da software di questo tipo devono gioco forza presentare alcune caratteristiche vincolanti come ripetitività, sequenzialità ed estrema standardizzazione dell’attività svolta. Questo perché l’Rpa basa il proprio funzionamento su regole predefinite indicate dallo sviluppatore.
L’intelligenza artificiale, con la maggiore flessibilità legata alla sua correlazione con fonti di dati in tempo reale, può essere applicata non solo a singole attività, ma anche a processi più estesi e complessi. Inoltre, l’AI rappresenta un buon orchestratore a monte di più motori di automazione/Rpa, risolvendo parzialmente i problemi di scalabilità riscontrati nell’utilizzo massivo di queste soluzioni.
Tra i casi d’uso già comprovati di questo binomio tecnologico si ricomprendono il dispatching (elaborazione e smistamento) automatico di email, l’arricchimento di dati e contenuti (data enrichment), l’estrazione di dati, strutturati e non strutturati (data retrieval) da documenti di differenti tipologie, ad esempio nei processi di customer care (cliente esterno) e di employee onboarding (cliente interno).
Se l’automazione intelligente appare ancora molto legata al mondo delle funzioni corporate, come appare anche dalle risposte del panel energy-utility, il vero potenziale è in realtà proprio legato alla sua estensione a tutti i principali processi di una determinata area. L’obiettivo finale per incrementare l’efficienza operativa non risiede infatti solo nell’automazione end-to-end di attività mirate, ma nella digitalizzazione di processi più ampi all’interno di una o più aree di business aziendali, come per esempio la produzione.
Superare gli ostacoli all’adozione
Come accade per le iniziative progettuali, la maggior parte del carico di lavoro risiede principalmente nel mappare, semplificare e ridisegnare gli step di processo, piuttosto che nell’implementazione della soluzione tecnologica stessa. Ne deriva quindi che le principali criticità legate all’introduzione dell’intelligent automation possano insorgere nell’integrare le nuove soluzioni all’interno dei processi aziendali, come indicato dal 42% dei rispondenti del panel energy-utility.
Anche il tema del change management e delle competenze risulta cruciale per il successo del progetto: dalla resistenza al cambiamento da parte dei dipendenti abituati da anni al medesimo modus operandi (39%), alla scarsità di nuove competenze all’interno dell’azienda (26%).
Se l’introduzione dell’automazione in azienda genera il timore che il proprio posto di lavoro possa essere sostituito da una “macchina”, sicuramente il primo impatto che le aziende affrontano, e dovranno affrontare sempre più nei prossimi anni, è legato al reskilling delle risorse verso attività a maggior valore aggiunto, non a portata di IA. Riqualificare e non sostituire, attività di certo non banale, ma i cui vantaggi in termini di competitività potrebbero a lungo termine superare gli svantaggi.
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