Robotic Process Automation: significato, applicazioni e come gestirla con l'AI

01 April 2021 / Di Redazione Osservatori Digital Innovation / 0 Comments

Storicamente l’RPA (acronimo di Robotic Process Automation) è associata all’utilizzo di bot software per l’automazione di attività predeterminate e ripetitive. Ma oggi si assiste ad un nuovo fenomeno che vede sistemi di RPA con capacità di intelligenza artificiale: la Robotic Process Automation “intelligente”. Come è stato possibile attribuire quella capacità decisionale che caratterizza l’Artificial Intelligence a sistemi di automazione, creando un binomio apparentemente contraddittorio? E quanto è diffuso questo nuovo modello in Italia? Approfondiamo nel seguito dell'articolo.

 

Cosa si intende per Robotic Process Automation

Il concetto di RPA fa riferimento ad un set di tecnologie e applicazioni utilizzate per imitare, in modo deterministico, le azioni svolte dall’uomo nell’interazione coi sistemi informativi. Nello specifico, si fa riferimento a sistemi di automazione eseguiti ricorrendo a software (bot) programmati per eseguire task, che permettono di standardizzare i comportamenti, ridurre il rischio di errori e avere un maggiore controllo sulle attività.

Ciò che si osserva oggi è una progressiva, ma rapida, integrazione delle tecnologie di RPA con capacità di intelligenza artificiale. Process Orchestration, Intelligent Automation, Process Intelligence, Cognitive Automation sono solo alcuni dei nomi che oggi troviamo per descrivere un fenomeno che si configura come una vera seconda ondata di RPA: la Robotic Process Automation “intelligente”(iRPA).

 

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Gestione e funzionamento dei software RPA 

Al fine di approfondire l'automazione robotica dei processi, l’Osservatorio Artificial Intelligence ha classificato le soluzioni di RPA in base al loro grado di integrazione con l’intelligenza artificiale – ossia in base alla capacità di decision making insita nella soluzione specifica – definendo così un framework che include 3 possibili livelli.

1. Programmed RPA

Non sussiste alcuna integrazione e la RPA è intesa come automazione tradizionale e deterministica, basata su dati strutturati e tipicamente applicata ad attività ripetitive o ad alta frequenza di esecuzione.

2. AI Assisted RPA

La RPA è combinata con capacità di intelligenza artificiale per migliorare l’esecuzione di alcuni task di processo o per aggiungere alla soluzione nuove capacità. Nello specifico, l’IA è applicata ad alcune fasi del processo in quanto supporto mirato per le attività robotizzate o al fine di presidiare i task di processi più complessi non programmabili a priori e, perciò, non gestibili da una Programmed RPA.

3. AI Driven RPA o BPM

Tra le due componenti sussiste una forte integrazione e l’intelligenza artificiale ha un ruolo strategico: il binomio che ne scaturisce permette di guidare i processi, ottimizzandone i percorsi e creando nuove connessioni tra i task. Queste soluzioni, definite anche Intelligent Business Process Management (BPM), contribuiscono significativamente alla gestione dei processi di business.

 

RPA in Italia: applicazioni, esempi e business case

La maggior parte delle progettualità RPA viene applicata nella sua forma tradizionale o in modalità AI Assisted (es. per lo svolgimento di uno specifico task e il monitoraggio del processo), mentre sono ancora pochissimi i casi in cui si raggiunge il livello più alto di integrazione tra RPA e intelligenza artificiale.

Anche se nel nostro Paese non tutte le aziende hanno un grado di familiarità avanzato con la RPA, sono numerosi gli ambiti di applicazione dove questa tecnologia gioca un ruolo cruciale nel supporto di processi caratterizzati da un alto volume di azioni ripetitive, in particolar modo: Customer Service, Finance, Produzione, ICT.

La ricorrenza dei task e la standardizzazione del processo sono oggi i criteri di scelta principali per identificare il perimetro in cui avviare le sperimentazioni di RPA. Non a caso il principale freno alla diffusione di queste soluzioni è proprio la scarsa codifica dei processi aziendali, affiancata dalla mancanza di conoscenza e di cultura innovativa. La maggior parte delle organizzazioni dichiara così di implementare soluzioni di RPA limitandosi ad una singola area aziendale, segno che il valore generato da queste progettualità fatica ancora a diventare patrimonio dell’intera organizzazione.

I principali vantaggi percepiti dalle aziende

L’introduzione di questo tipo di soluzioni, mira in primo luogo ad un miglioramento in termini di efficienza ed efficacia dei processi – soprattutto nei casi dove l’integrazione tra RPA e IA è più elevata – raggiungibile grazie all’aumento della velocità dei processi e della qualità dei processi, accompagnati da un calo dei costi. Secondariamente, si punta anche ad avere maggiore controllo sui processi e a migliorare la customer satisfaction.

 

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Gli Osservatori Digital Innovation della School of Management del Politecnico di Milano nascono nel 1999 con l’obiettivo di fare cultura in tutti i principali ambiti di Innovazione Digitale. Oggi sono un punto di riferimento qualificato sull’Innovazione Digitale in Italia che integra attività di Ricerca, Comunicazione e Aggiornamento continuo.