
13 giugno 2023
L’ iperautomazione (Hyper Automation), secondo Gartner, è un approccio realizzato mediante l’uso di più tecnologie, strumenti o piattaforme, tra cui Intelligenza artificiale e Machine Learning, automazione dei processi lavorativi/robotici (RPA), gestione dei processi aziendali (Business Process Management – BPM), Intelligent Document Processing e suite di gestione intelligente dei processi aziendali , oltre a piattaforme di integrazione Cloud gestite (iPaaS – Integration Platform as a Service), strumenti di sviluppo low-code/no-code e software preesistente.
L’ iperautomazione implica l’utilizzo di algoritmi AI e BPM per analizzare e ottimizzare i processi aziendali e robot software RPA per eseguire questi processi. Questa combinazione consente alle organizzazioni di raggiungere livelli più elevati di automazione ed efficienza, ridurre i costi operativi e migliorare l’agilità aziendale.
L’iperautomazione sta diventando sempre più popolare in settori come quello finanziario, sanitario e manifatturiero, dove le aziende stanno cercando di semplificare le proprie operazioni e migliorare l’esperienza dei clienti. La tecnologia viene utilizzata anche per automatizzare la gestione della supply chain, il servizio clienti e altre funzioni business-critical.
La Robotic Process Automation (RPA) è diventata una tecnologia di punta e sta venendo sempre più adottata sia dalle piccole che dalle grandi imprese. I robot software RPA che svolgono lavori ripetitivi, basati su regole, dal punto di vista lavorativo hanno aumentato la produttività delle organizzazioni e ridotto i costi. Tuttavia, l’RPA è stato implementato principalmente per processi specifici e molti altri processi vengono ancora eseguiti manualmente. Quando le aziende iniziano ad automatizzare determinati processi, è il momento di guardare all’insieme più ampio. Qui entra in gioco l’approccio dell’iperautomazione per scalare gli sforzi di automazione in tutta l’organizzazione.
Perché l’iperautomazione sta attirando sempre più attenzione? L’RPA rimane il fulcro dell’iperautomazione, ma tecnologie emergenti come l’Intelligenza Artificiale (AI), il Machine Learning (ML), l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), il Process Mining, ecc. continuano a ottimizzare i processi nelle organizzazioni. Il Process Mining scopre i processi idonei per l’automazione, mentre altre tecnologie avanzate creano robot per automatizzarli. In breve, il processo di iperautomazione “automatizza l’automazione”.
L’iperautomazione porta spesso alla creazione di un duplicato digitale dell’organizzazione” – Gartner
Le operazioni aziendali nella maggior parte delle organizzazioni sono distribuite quasi fino al punto di frammentazione. Automatizzare determinati processi porta a guadagni limitati in termini di velocità e precisione, ma non contribuisce molto alla presa di decisioni aziendali. Inoltre, i sistemi legacy rallentano notevolmente le operazioni. Con l’iperautomazione, ogni processo che può essere automatizzato viene automatizzato in modo efficiente, riducendo i costi e posizionando l’azienda in una posizione competitiva.
Passare dall’automazione di compiti semplici all’iperautomazione non è così semplice come potrebbe sembrare. L’iperautomazione è un’iniziativa di trasformazione completa che coinvolge tecnologie come l’AI, l’ML e l’RPA e deve avere un piano strategico per garantire il successo. Ecco alcuni passaggi che possono essere intrapresi per iniziare il percorso di iperautomazione.
Valutare il budget e garantire che l’iperautomazione porti un ragionevole ritorno sull’investimento (ROI). Acquisire una comprensione approfondita dei processi, dei flussi di lavoro e dei sistemi e utilizzare il Process Mining per identificare i processi che possono essere automatizzati. In questo senso utilizzare anche un software che permetta di certificare, conoscere e gestire i processi aziendali ossia un BPM (Business Process Modeler) può essere di grande supporto. Il successo dell’iperautomazione dipende anche dalla qualità dei dati coinvolti. La maggior parte delle organizzazioni lavora con dati strutturati e non strutturati. Prima di avviare l’iperautomazione, è importante sapere quali dati verranno utilizzati. L’iperautomazione consiste nell’utilizzare l’RPA insieme a diverse tecnologie all’avanguardia come l’AI, l’ML, l’OCR, il NLP e altre per creare robot software che non automatizzano solo compiti, ma lo fanno in modo intelligente. Software AI possono ad esempio essere utilizzati per comprendere documenti di formato non standardizzato e reperire da essi informazioni. È fondamentale identificare la piattaforma, le tecnologie e gli strumenti di automazione che meglio soddisfano le esigenze dell’organizzazione. Gli strumenti dovrebbero essere compatibili con le piattaforme esistenti. Per un deployment più rapido e una minor dipendenza dalle competenze tecniche, le organizzazioni possono considerare piattaforme low-code/no-code.
Alcuni esempi di utilizzo della Hyper Automation
Automazione dei processi amministrativi: Nelle aziende, ci sono numerosi processi amministrativi che richiedono attività ripetitive e manuali, come l’elaborazione delle fatture, la gestione delle richieste dei dipendenti o la registrazione dei dati dei clienti. L’iperautomazione può automatizzare questi processi, utilizzando l’intelligenza artificiale per estrarre dati dai documenti, l’automazione dei flussi di lavoro per indirizzare le attività ai dipendenti appropriati e i chatbot per gestire le richieste dei dipendenti o dei clienti.
Automazione della produzione e della logistica: Nell’industria manifatturiera, l’iperautomazione può essere utilizzata per automatizzare i processi di produzione e di logistica. Ad esempio, i robot possono essere utilizzati per l’assemblaggio dei prodotti, i sistemi di monitoraggio possono raccogliere dati in tempo reale sugli impianti di produzione e i veicoli autonomi possono gestire il trasporto dei materiali. L’intelligenza artificiale può anche essere impiegata per la pianificazione e l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento, al fine di migliorare l’efficienza e ridurre gli errori.
Servizi finanziari e bancari: Nel settore finanziario, l’iperautomazione può essere applicata per automatizzare una vasta gamma di processi, come l’elaborazione dei prestiti, la gestione dei reclami dei clienti o l’identificazione delle frodi. Ad esempio, algoritmi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per analizzare i dati finanziari dei clienti e prendere decisioni automatiche sulle richieste di prestito. Inoltre, i chatbot possono fornire assistenza ai clienti, rispondendo alle loro domande o risolvendo i problemi più comuni.
Settore sanitario: Nell’ambito sanitario, l’iperautomazione può migliorare l’efficienza delle operazioni e la qualità delle cure. Ad esempio, i robot possono essere utilizzati per l’automazione dei processi diagnostici, come l’analisi delle immagini mediche o l’interpretazione dei risultati dei test di laboratorio. Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere impiegata per monitorare costantemente i segni vitali dei pazienti e rilevare eventuali anomalie, consentendo un intervento tempestivo e una migliore gestione delle cure.