Il “nuovo”, affinché possa esprimere tutta la sua forza, impone necessariamente di cambiare, di divenire altro. Accade anche con l’Intelligent Automation, comparto in crescita e dai molteplici vantaggi, a patto che le aziende sappiano rivedere la propria organizzazione interna e acquisire competenze adeguate.

TAKEAWAY

• L’automazione intelligente è un’evoluzione della Robotic Process Automation che, da soluzione finalizzata all’esecuzione di compiti semplici e routinari, si potenzia attraverso l’intelligenza artificiale.
• Quello dell’Intelligent Automation rappresenta un nuovo registro nell’ambito dei processi aziendali, destinato, nei prossimi anni, ad essere sempre più presente all’interno delle organizzazioni.
• Ma, per far sì che le imprese possano godere appieno dei vantaggi che la convergenza tra automazione e intelligenza artificiale offre loro, è necessario che affrontino una serie di sfide.

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La convergenza tra automazione e intelligenza artificiale rappresenta un nuovo registro nell’ambito dei processi aziendali, destinato, nei prossimi anni, ad essere sempre più adottato dalle organizzazioni, a livello globale, come terreno sul quale definire le proprie strategie di automazione.

In particolare, Deloitte prevede che il settore dell’Intelligent Automation, stimato nel 2019 intorno gli 8,2 miliardi di dollari, raggiungerà i 14,392 miliardi nel 2024, mentre il segmento dell’RPA – Robotic Processing Automation, nello stesso anno, si attesterà attorno ai 5 miliardi.

Dove, per “Robotic Process Automation” si intende l’utilizzo della robotica per automatizzare quei processi lavorativi standard e ripetitivi per i quali viene espressamente programmata – tra cui, ad esempio, l’elaborazione delle informazioni – consentendo, così, un significativo risparmio di tempo e di risorse economiche e permettendo alla forza lavoro umana di dedicarsi a quelle attività ritenute, invece, strategiche e nodali per l’azienda[per approfondimenti sulla robotica, consigliamo la lettura della nostra guida sui dispositivi robotici, che spiega cosa sono, come funzionano e quali sono gli esempi di applicazione – ndr].

E dove, per “Intelligent Automation”, si intende, invece, un salto qualitativo, un’evoluzione dell’RPA che, da soluzione finalizzata all’esecuzione di compiti semplici e routinari, si potenzia attraverso l’intelligenza artificiale per divenire un modello di automazione fondato su algoritmi di machine learning che “addestrano” (e non programmano) la macchina alla risoluzione di problemi specifici.

E, in questo passaggio, centrale è l’intelligenza umana: libere da tutte quelle attività ripetitive – che continuano ad essere automatizzate per mezzo della Robotic Process Automation – le “persone”, all’interno delle imprese, rimangono risorse preziose per il funzionamento delle soluzioni di Intelligent Automation, per il loro continuo addestramento e per l’analisi dei risultati che il processo genera.

Quello che viene a crearsi, da tale incontro tra uomo e macchina, è un rapporto privilegiato, fatto di cooperazione, in cui il primo usufruisce dell’abilità propria della macchina nell’elaborare informazioni e la seconda apprende dall’uomo a sviluppare sempre nuove conoscenze e a formulare giudizi.

Convergenza tra automazione e intelligenza artificiale: i benefici e gli ostacoli da superare

Per le aziende, adottare il paradigma che poggia sulla convergenza tra automazione e intelligenza artificiale equivale, in primis, a una semplificazione dei processi. E da questo macro vantaggio derivano, poi, tutti gli altri. A iniziare dalla riduzione dei costi – con conseguente aumento della forza lavoro e accelerazione della produzione – e dal perfezionamento del livello di precisione mediante processi e approcci coerenti, che guidano l’intero processo decisionale.

A migliorare, con l’Intelligent Automation, sono anche la customer experience – attraverso risposte più rapide e puntuali e servizi resi più efficienti – e la compliance alle specifiche normative di settore.

Più nel dettaglio, il sondaggio condotto da Deloitte, dal titolo “Le prospettive future dell’Intelligent Automation secondo le aziende italiane”, rileva che, per i top management del nostro Paese, i maggiori vantaggi derivanti dall’automazione intelligente delle attività sono dati – in ordine di importanza – dal potenziamento della produttività, da una maggiore efficienza e accuratezza nello volgimento dei processi e, infine, dal miglioramento degli analytics.

Ma il futuro della convergenza tra automazione e intelligenza artificiale è irto di sfide da affrontare. Sempre Deloitte fa notare che, per il 70% delle aziende italiane, è l’esistenza di processi frammentati – in molti casi correlata all’esistenza di una grande quantità di procedure differenti – a costituire lo scoglio più grosso da superare. Seguito dall’assenza di una strategia, dalla mancanza di una vision in tema di Intelligent Automation (45% delle aziende), che ne espliciti gli obiettivi e il piano operativo.

C’è, poi, da considerare anche la “resistenza al cambiamento” da parte dei dipendenti, il loro timore di essere sostituiti e di non sentirsi più utili all’interno dell’organizzazione quale ennesima difficoltà (citata sempre dal 45% delle aziende intervistate) nell’impiegare soluzioni di automazione intelligente.

Le applicazioni dell’Intelligent Automation

La convergenza tra automazione e intelligenza artificiale, andando a semplificare soprattutto quei processi ad alta intensità di risorse (in termini economici e di forza lavoro) e particolarmente soggetti a errori umani, si traduce in maggiore fluidità, rapidità ed efficienza per diverse aree di business in seno a molteplici attività.

Solo per citarne alcune, ricordiamo, ad esempio, il settore automotive, in cui l’Intelligent Automation è in grado di supportare i produttori nell’attività di previsione delle tendenze di mercato, così da adeguare tempestivamente tutta la linea produttiva. E, inoltre, riducendo la necessità di lavoro manuale, porta a un netto miglioramento della capacità di rilevare eventuali difetti di produzione e assemblaggio, rendendo disponibile ai clienti un prodotto di qualità superiore e, al contempo, a costi inferiori per l’azienda.

E nel settore assicurativo l’automazione intelligente aiuta a eliminare tutte quelle procedure manuali, tra cui calcoli, pagamenti e l’elaborazione di documentazione relativa a valutazioni e reclami, snellendo, così, l’intera l’operatività.

Il settore sanitario, invece, vede l’Intelligent Automation avvalersi, in particolare, dell’elaborazione del linguaggio naturale, utilizzato principalmente nell’ambito della raccolta, analisi e trattamento dei dati. L’uso di chatbot nell’interazione a distanza col paziente – ad esempio, nelle visite routinarie di controllo effettuate da remoto – aiuta ad abbreviare le tempistiche, permettendo al personale medico di dedicarsi ai casi più urgenti e di maggiore gravità.

Ma l’esempio lampante di come l’adozione dell’automazione intelligente dei processi possa davveroconcretizzarsi in una produzione rapida e di qualità è dato dal comparto farmacologico. E la realizzazione in tempi record dei vaccini contro il Covid ne è una prova. In tale settore la sperimentazione segue un lungo iter, fatto di raccolta, confronto, elaborazione e analisi dei dati, oltre che di risultati attendibili. In tale processo, l’Intelligent Automation scavalca l’approccio manuale, limitando gli errori di calcolo e consentendo il risparmio i termini di volumi di risorse umane.

Convergenza tra automazione e intelligenza artificiale: per le aziende è prioritario rivedere i modelli organizzativi e acquisire adeguate competenze

Il settore dell’Intelligent Automation è in pieno sviluppo. Ma, per far sì che le imprese possano godere dei vantaggi che la convergenza tra automazione e intelligenza artificiale offre loro, è necessario che mettano a punto un piano strategico e che lo condividano al proprio interno.

Come osservano gli analisti di Deloitte nel sondaggio già citato, le aziende che intendono andare nella direzione della convergenza tra automazione e intelligenza artificiale «devono essere pronte non solo a cogliere le potenzialità delle tecnologie AI, ma anche a sviluppare una strategia olistica per gestirle nel contesto aziendale. E tutto ciò comporta una profonda trasformazione che impatta le organizzazioni su tre principali aree: persone, processi e tecnologia»

La prima “area” – ossia le persone, il capitale umano – è quella più critica sotto il profilo della riqualificazione. Ma per le aziende questo è un compito prioritario, che va a coinvolgere tutto il modello organizzativo e il cui obiettivo è stabilire lo scenario futuro della propria forza lavoro, chiarendo in che modo dovrà declinarsi la relazione tra le persone e le macchine. Più nel dettaglio, vanno ridefiniti ruoli e responsabilità e riconfigurati i percorsi di carriera. E poi – punto basilare – va gestita la mancanza di competenze e vanno acquisiti nuovi talenti.

A tale riguardo, lo studio di Deloitte evidenzia che – seppur consapevoli di tali priorità – le imprese italiane non si dicono pronte ad affrontarle. Ma non solo. Il 45% delle aziende intervistate afferma di non possedere sufficienti capacità e competenze per diffondere l’Intelligent Automation a tutta l’organizzazione. E questo può rappresentare un freno. In particolare lo è la mancanza di skill in tema di intelligenza artificiale e, più nello specifico, di machine learning.

Ma il processo di trasformazione digitale in corso prevede che queste mancanze vengano colmate e che le aziende assumano un atteggiamento reattivo e dinamico di fronte ai cambiamenti in atto e alle sfide imposte dalla competitività in tutti i settori.