Storicamente l’RPA (acronimo di Robotic Process Automation) è associata all’utilizzo di bot software per l’automazione di attività predeterminate e ripetitive. Dal suo avvento, la Robotic Process Automation si è di fatto affermata come la forma più semplice ed efficace di automazione di task o interi processi.
Oggi, si assiste a una nuova ondata di innovazione, che vede sistemi di RPA con capacità di Intelligenza Artificiale (AI): 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?
Scopriamolo in questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Intelligent Business Process Automation del Politecnico di Milano. In particolare, andremo ad approfondire:
- cosa si intende per RPA
- quali tipologie di RPA esistono
- RPA e Intelligenza Artificiale: un legame sempre più forte
- RPA in Italia
- quali sono i vantaggi della RPA
Cosa si intende per RPA
Il concetto di RPA (Robotic Process Automation) 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).
Quali tipologie di RPA esistono?
Vi sono due principali tipologie di RPA, quali la RPA Attended e la RPA Unattended. Esaminiamole di seguito più nel dettaglio.
RPA Attended
Coinvolge l’interazione umana durante l’esecuzione del processo automatizzato. In questo caso, il software robotico opera in sinergia con l’operatore umano, eseguendo azioni ripetitive e routine sotto la supervisione dell’utente.
RPA Unattended
Esegue autonomamente i compiti senza la necessità di intervento umano diretto. Questo tipo di automazione è solitamente utilizzato per processi altamente ripetitivi e scalabili, che possono essere eseguiti senza la supervisione costante di un operatore umano.
Capire le differenze tra queste due tipologie è fondamentale per implementare con successo l’automazione dei processi aziendali e massimizzare l’efficienza operativa.
RPA e Intelligenza Artificiale: un legame sempre più forte
Al fine di approfondire l'automazione robotica dei processi, l’Osservatorio Intelligent Business Process Automation ha classificato le soluzioni di RPA in base al loro grado di integrazione con l’Intelligenza Artificiale. Si tratta, quindi, di una classificazione in base alla capacità di decision making insita nella soluzione specifica. Viene così definito un framework che include tre possibili livelli: Programmed RPA, AI Assisted RPA e AI Driven RPA.
1. Programmed RPA
Non sussiste alcuna integrazione e la RPA è intesa come automazione tradizionale e deterministica. Si basa su dati strutturati ed è 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.
In questo livello, si possono dettagliare due ambiti di utilizzo:
Conversational RPA
Convergenza di RPA e agenti conversazionali, in formato testuale o come voicebot. Applicazioni di questo tipo possono avere, ad esempio, la finalità di automatizzare le tipiche attività di onboarding, sia per i dipendenti sia per clienti esterni. In questo caso, l’Artificial Intelligence viene utilizzata per costruire nuove modalità di interagire con i sistemi di Process Automation.
Utilizzo di input non strutturati in soluzioni di RPA
Tramite specifiche funzionalità di intelligent document processing o communication mining, è possibile aumentare il grado di flessibilità delle soluzioni di Robotic Process Automation, estraendo informazioni da dati non strutturati. È il caso di documenti, e-mail, brevi comunicazioni su strumenti di collaboration, immagini, ecc.
3. AI Driven RPA
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.
Anche in questo livello, è possibile scendere ancor più nel dettaglio identificando due ambiti di utilizzo:
Logiche decisionali dinamiche e predittive in un singolo processo
In questo caso, si fa leva sulla capacità predittiva o di ottimizzazione basata su algoritmi di Machine Learning per reindirizzare in modo dinamico le singole attività che compongono un processo, in base a logiche decisionali che variano nel tempo o dipendono da variabili non deterministiche.
Alcuni esempi potrebbero essere l’automazione di processo nell’identificazione delle frodi o nel risk management, così come l’ottimizzazione della supply chain in base alla previsione della domanda futura. Anche in questo caso, l’RPA potrà essere utilizzata per automatizzare il singolo task. Ciò a valle delle decisioni dell’algoritmo.
AI per l’orchestrazione di più processi
Prevede l’inserimento di funzionalità intelligenti per coordinare e attivare processi differenti connessi tra loro. Ad esempio, al termine di un processo di elaborazione delle fatture, il sistema potrebbe automaticamente verificare se l’inventario deve essere rifornito o se è necessario avviare un nuovo ordine d’acquisto, coinvolgendo i reparti interessati. L’architettura di un sistema di questo tipo potrà prevedere logiche decisionali dinamiche e diversi sistemi di Robotic Process Automation che si attivano in serie o in parallelo.
RPA in Italia: i numeri dell’Osservatorio Intelligent Business Process Automation
La RPA è la scelta tecnologica prevalente nelle progettualità volte ad automatizzare un singolo task o parti di un processo.
Secondo i dati 2023 dell’Osservatorio Intelligent Business Process Automation, il 42% delle grandi aziende utilizza questi sistemi. La maggior parte delle progettualità Robotic Process Automation viene applicata nella sua forma tradizionale, mentre sono ancora pochissimi i casi in cui si raggiunge una piena integrazione tra RPA e Intelligenza Artificiale.
Il 15% delle grandi aziende dichiara di avere attive progettualità di automazione dei processi che vedono l’utilizzo di AI con finalità di automazione.
In Italia, dunque, la maggior parte delle aziende non ha un grado di familiarità avanzato con la RPA; tuttavia, 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. Si tratta, in particolar modo, negli ambiti di Customer Service, Finance e Produzione, ICT.
La ricorrenza dei task, il volume dei task gestiti 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.
Quali sono i vantaggi della RPA?
L’introduzione di soluzioni RPA mira, in primo luogo, a un miglioramento in termini di efficienza ed efficacia dei processi, soprattutto nei casi dove l’integrazione tra RPA e IA è più elevata. Questo obiettivo è raggiungibile grazie all’aumento della velocità dei processi e della qualità dei processi, accompagnati da un calo dei costi.
Tuttavia, non bisogna credere che l’unica finalità dell’automazione sia ridurre i costi. L’RPA può portare grandi benefici anche in termini di customer satisfaction. Infatti, si riducono i tempi di attesa per i clienti e, di coseguenza, ciò porta un vantaggio competitivo per l’azienda. Inoltre, le soluzioni di Robotic Process Automation permettono di liberare risorse per attività a maggior valore aggiunto, aumentando l’engagement dei lavoratori e incrementando la capacità dell’azienda di innovare.
In ultimo, ma non per importanza, lavorare all’automazione dei processi è uno stimolo per rivedere gli stessi, analizzarli e standardizzarli, aumentandone il controllo e riducendo sprechi e cosiddetti “ping-pong” delle attività.
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