Come è cambiata l’automazione dei processi aziendali negli ultimi decenni.
In questo articolo cerchiamo di ripercorrere l’evoluzione della gestione e dell’automazione dei processi aziendali. Un viaggio che inizia negli anni ’90 con il Process Management e termina ai nostri giorni con l’Hyperautomation. Negli ultimi decenni, infatti, siamo passati dalla dematerializzazione dei documenti cartacei all’acquisizione “intelligente” dei contenuti.
Scopriamo insieme quali sono le principali tecnologie coinvolte nell’automazione dei processi aziendali.
Process Management
Negli anni ’90 ci si concentra sulla digitalizzazione dei processi aziendali al fine di migliorare l’efficienza e la produttività. La gestione dei processi aziendali, che in questi anni comprende i sistemi di BPM (Business Process Management) e di ECM (Enterprise Content Management), ha l’obiettivo di rendere i processi aziendali più efficienti grazie alla standardizzazione e all’automazione, con il vantaggio di ridurre gli errori umani.
Nel corso degli anni questa metodologia di lavoro diventa sempre più importante per le aziende che si spingono verso soluzioni di automazioni sempre più avanzate. Vediamo insieme dove ci ha portato questa evoluzione.
Intelligent Automation
Con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale i sistemi di automazione vengono integrati con nuove tecnologie “intelligenti”, dando inizio all’era dell’Intelligent Automation. Si tratta di un campo in continua evoluzione, che combina diverse tecnologie di automazione (RPA) e di Intelligenza Artificiale (AI) e che consente alle aziende di automatizzare interi processi aziendali e aumentare l’efficienza operativa.
Tra le tecnologie integrate nei sistemi di Intelligent Automation troviamo:
- L’Automazione Robotica dei Processi (RPA), una tecnologia che utilizza robot software per eseguire attività ripetitive a basso valore, come per esempio la gestione dei dati.
- L’Intelligenza Artificiale (AI), una tecnologia che usa l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati e che può essere utilizzata, ad esempio, per la previsione delle vendite e per tutte le attività basate su algoritmi.
Ma vediamo come negli anni si sono evoluti i sistemi che fanno parte dell’Intelligent Automation.
L’evoluzione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale
Intelligent Document Automation
La tecnologia che usa l’Intelligenza Artificiale per estrarre le informazioni dai documenti di diversi formati (PDF, documenti word, fogli excel, email e altro). I sistemi di IDA sono in grado di automatizzare anche contenuti complessi, come ad esempio lettere o email che vanno lette e comprese per capire dove indirizzarle.
Intelligent Document Processing
La tecnologia che utilizza l’Intelligenza Artificiale per automatizzare la gestione dei documenti, dalla cattura alla distribuzione. Nello specifico usa tecniche di automazione come l’IDA, l’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) la classificazione dei documenti e la gestione di flussi di lavoro per automatizzare l’intero processo di gestione dei documenti.
Intelligent Process Automation
La tecnologia che usa l’Intelligenza Artificiale per automatizzare interi processi aziendali. I sistemi di IPA utilizzano tecniche di robotica processuale, l’automazione dei flussi di lavoro e la gestione dei processi (BPM), per automatizzare interi processi aziendali.
In sintesi l’IDA afferisce alla cattura e all’elaborazione dell’informazione dei documenti. L’IDP riguarda la gestione dei documenti nell’intero ciclo di vita del documento stesso. Mentre l’IPA riguarda l’automazione “intelligente” di interi processi aziendali.
Tuttavia si tratta di tecnologie che spesso sono integrate fra loro e lavorano insieme per fornire soluzioni di automazione sempre più complete.
Hyper-Automation
L’Hyperautomation è la tendenza emergente di questi ultimi anni, sempre più popolare tra le aziende di tutti i settori. Si tratta dell’odierna evoluzione dei software di automazione, che si integrano con diverse tecnologie di Robotic Process Automation, Business Process Automation, Artificial Intelligent, Machine Learning, Natural Process Language, Computer Vision e Analisi dei Dati, per automatizzare gli interi processi aziendali. Può essere intesa infatti come estensione dell’Intelligent Automation.
Come abbiamo descritto in precedenza, l’Intelligent Automation è l’integrazione di tecnologie di automazione con i sistemi di Intelligenza Artificiale, che dà luogo a software volti a migliorare l’efficienza operativa dei processi aziendali.
L’Hyperautomation va oltre l’Intelligent Automation, integrando una serie di tecnologie di automazione avanzate, per soluzioni in grado di avere un elevato livello di automazione, con un impatto importante sulla produttività e sull’efficienza.
Il risultato è una soluzione di automazione end-to-end altamente efficiente e intelligente, in grado di automatizzare interi processi aziendali. Infatti, i sistemi di Hyperautomation, oltre a migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi per le aziende, sono in grado di gestire al meglio anche i processi decisionali e prevedere le tendenze di mercato.
Ma quali sono i campi di applicazione dell’Hyperautomation?
Nel seguente specchietto vi elenchiamo solo alcuni dei casi d’uso più frequenti.
VENDITA SERVIZI DIGITALI
Automatizzando il processo di vendita dei servizi digitali ottimizziamo i tempi di lavorazione e miglioriamo l’esperienza dei clienti.
Per esempio, in ambito assicurativo è possibile automatizzare l’acquisizione dei documenti necessari ad aprire una nuova polizza. Infatti i sistemi di AI possono interpretare, estrarre e distribuire correttamente i documenti previsti dai contratti assicurativi.
ASSISTENZA E SUPPORTO CLIENTI
In questo ambito, per esempio, i chatbot “intelligenti” possono rispondere automaticamente alle domande dei clienti.
Per esempio, i clienti di servizi finanziari possono ricevere informazioni sui loro conti bancari attraverso un chatbot che con l’AI comprende il linguaggio naturale e fornisce risposte accurate.
PRODUZIONE INDUSTRIALE
L’Hyperautomation supporta le aziende anche a migliorare la produzione. Infatti grazie a sistemi basati sulla Computer Vision e il Machine Learning è possibile controllare la qualità dei prodotti e individuare eventuali difetti. Su alcune tipologie di prodotti può essere possibile anche correggere immediatamente le imperfezioni abbattendo i costi di produzione complessivi.
PROCESSI DECISIONALI
Anche i processi decisionali possono essere supportati da sistemi di Machine Learning per le analisi di grandi quantità di dati. Per esempio, i leader aziendali possono ricevere analisi sulle tendenze di acquisto dei clienti e prevedere i prodotti che saranno più popolari in futuro. Questo forse è uno degli ambiti che desta più interesse per future evoluzione dell’Hyperautomation.
GESTIONE DEL PERSONALE
I sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale possono anche aiutare le aziende a migliorare i processi della gestione delle risorse umane.
Per esempio con l’automazione “intelligente” si possono snellire e migliorare attività come la selezione dei candidati, i processi di onboarding, la gestione del personale e l’analisi dei dati dei dipendenti.
In sintesi, Hyperautomation è in costante evoluzione per integrarsi alle richieste di mercato sempre più esigenti. I sistemi di Hyperautomation migliorano l’interazione uomo-macchina implementando soluzioni su larga scala e integrando anche la tecnologia blockchain per dare vita a soluzioni di automazione decentralizzate e sicure.
Alecsandria Digital, nata alla fine degli anni “90, ha ben 25 anni di esperienza nel campo della digitalizzazione e automazione dei processi aziendali. Abbiamo 2 business unit dedicate a questi temi: la BU Digital Process Management e la BU Digital Automation e AI. Ogni giorno continuiamo ad esplorare le tecnologie più innovative per creare soluzioni in grado di soddisfare le richieste sempre più esigenti delle aziende. Ci affianchiamo ai migliori partner sul mercato come Circular, la piattaforma di Intelligent Document Processing in grado di operare in diversi settori di business con risultati altamente impattanti e di facile misurazione.
