Intelligent automation: come rivoluziona i processi aziendali 

L‘implementazione di strategie di hyperautomation, spesso identificata comunemente anche con il termine Intelligent Automation, con la quale ha ampi margini di sovrapposizione, sta crescendo in modo esponenziale e sta cambiando il modo di definire l’approccio ai processi. Vediamo come.

Per definire i contorni dell’Intelligent Automation, possiamo prendere in prestito la definizione di IBM , secondo cui è “una forma di automazione avanzata che combina Intelligenza Artificiale, gestione dei processi aziendali e Robotic Process Automation per rendere più fluido e scalabile il processo decisionale nelle aziende” .

Dal punto di vista pratico, quindi, l’Intelligent Automation si basa sull’integrazione di strumenti e tecnologie quali, per esempio, l’intelligenza artificiale, il machine learning, la robotic process automation (RPA) e le intelligent business process management suites (iBPMS). 

L’obiettivo finale è migliorare l’efficienza dei processi aziendali e la qualità del lavoro finale. 

Dal punto di vista dei numeri, Intelligent Automation e hyperautomation ​si inseriscono in un mercato con incrementi vertiginosi, che entro il 2026 raggiungerà un valore globale di 1,04 trilioni di dollari. L’adozione di soluzioni di automazione digitale, inoltre, interesserà entro il 2025 il 70% delle aziende di tutti i settori.

I vantaggi dell'Intelligent Automation 

Grazie all’integrazione di tecnologie eterogenee, l’Intelligent automation migliora la capacità di comprendere i processi aziendali e permette di generare una mappatura completa di opportunità e criticità. In questo modo è possibile passare in modo efficiente dall’automazione delle attività all’automazione di interi processi, generando meno errori e fornendo strumenti per prendere decisioni migliori. Allo stesso tempo, il passaggio all’automazione digitale dirotta le risorse umane da compiti monotoni e ripetitivi verso attività a maggiore valore aggiunto.  

L’automazione intelligente, come abbiamo visto all’inizio, piace sempre di più. Piace perché offre vantaggi tangibili e non necessita di lunghi tempi di implementazione. Qualche esempio? 

• Ottimizza la produttività e abilita l’innovazione: l’automazione genera processi più efficienti, che hanno un effetto positivo lungo tutta la catena di valore fino al cliente finale.
• Migliora la comprensione dei processi: l’automazione crea una quantità elevata di dati, che possono essere utilizzati per analizzare in modo approfondito le informazioni strategiche e definire obiettivi di lungo periodo. 
• Diminuisce i costi operativi: il passaggio da attività realizzate dall’uomo ad attività automatizzate ha un effetto positivo sui costi e permette di spostare la forza lavoro verso attività più strategiche. 

Quali sono i trend dell’Intelligent Automation?

Non ci sono dubbi sul fatto che l’ Intelligent Automation abbia conosciuto, negli ultimi anni, una crescita verso direzioni impreviste. Merito soprattutto del successo commerciale di alcuni modelli di intelligenza artificiale, che hanno spostato l’attenzione verso questo questo mondo. In ogni caso, non si tratta dell’unico trend interessante nel mondo dell’iperautomazione, in cui le tecnologie innovative giocano un ruolo da protagonista. Ricordiamo i principali

Integrazione di Intelligenza artificiale e RPA – Agentic Process Automation.

Di fatto è una evoluzione naturale: l’intelligenza artificiale permette di superare i limiti dell’automazione tradizionale, rendendola più flessibile e adattabile al contesto.

Democratizzazione dell’automazione

La diffusione di strumenti low code, no code e delle altre modalità self service permette a un numero sempre maggiore di utenti di costruire la propria automazione senza necessità di tecnici specializzati.

Generative AI: il nuovo paradigma dell’Intelligent Automation

La Generative AI sta emergendo come elemento chiave per accelerare lo scale-up dell’automazione di processo. Grazie alla sua capacità di analizzare dati non strutturati, generare output contestuali e migliorare il machine learning tradizionale, questa tecnologia consente di affrontare con efficacia casi complessi che superano le possibilità dell'automazione tradizionale.

Nuove logiche di elaborazione 

Se gli anni passati hanno visto il Cloud egemone, oggi la tendenza in alcuni contesti si è invertita. Per esempio, il paradigma dell’Edge Computing tende a riportare l’elaborazione vicino all’origine dei dati, per garantire risposte più rapide e tempestive.

Evoluzione del process mining

L’automazione è possibile solo attraverso una profonda comprensione dei processi. Per questo anche il process mining si sta evolvendo ed è in grado di abbracciare operazioni sempre più articolate e complesse.

Come implementare un programma di Intelligent Automation 

Sulla carta, la digitalizzazione e successiva automazione dei processi è la chiave vincente per innovare e crescere sul mercato. Fin qui, tutto perfetto. Come ogni trasformazione tecnologica, tuttavia, necessita di un percorso chiaro e definito per armonizzare i processi esistenti e integrarsi all’interno delle logiche aziendali. Per questo è importante definire una serie di step operativi e organizzativi – un Automation Journey – costruire cioè un piano personalizzato di automazione costruito ad hoc sul cliente.

1. Il primo, fondamentale passo dell'Automation Journey è la fase di Discovery. In questa fase vengono analizzati i processi aziendali per identificare il potenziale di automazione, grazie a strumenti come schede di processo e mappe di priorità (Quick Wins, Must-Do Improvements). L’obiettivo è costruire una base solida su cui sviluppare un percorso di automazione personalizzato e scalabile.
2. La seconda fase è il Planning. Qui si definisce un piano strutturato che include priorità, tecnologie, milestone e deadline. Questo piano, supportato dall’Automation Layer, integra un ecosistema di tecnologie avanzate progettato per ottimizzare ogni fase del processo.
3. Il terzo step è il Proof of Value. Si realizza un progetto pilota autoconsistente per dimostrare il valore delle automazioni selezionate, focalizzandosi su processi con alto potenziale di miglioramento.
4. La quarta fase, lo Scale-up, prevede l'estensione delle automazioni validate a nuovi processi, dipartimenti o aree aziendali. In questa fase si consolidano i risultati e si rafforza l’organizzazione interna con la creazione di un Automation Center of Excellence (CoE).
5. L’ultimo passo è Governance e Monitoring. Questa fase garantisce la sostenibilità e il miglioramento continuo delle automazioni implementate, grazie a un monitoraggio costante dei risultati ottenuti e all'individuazione di nuove opportunità di automazione.