13 settembre 2023
L’hyperautomation rappresenta l’evoluzione e l’estensione della tradizionale automazione dei processi. Si tratta di un approccio che combina diverse tecnologie avanzate, tra cui l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning, la robotica e gli strumenti di automazione dei processi robotici (RPA) e software di BPM (Business Process Management), al fine di automatizzare, ottimizzare e ampliare i processi e le attività aziendali. L’obiettivo dell’ hyperautomation non è solo replicare le attività umane, ma anche analizzare, migliorare e apprendere da esse, creando processi più efficienti, adattabili e scalabili. In pratica, si tratta di una strategia completa per l’automazione che va oltre la mera automazione dei task, puntando a una trasformazione digitale completa delle operazioni aziendali.
Gli RPA si occupano dell’automazione di compiti ripetitivi, mentre i BPM gestiscono e ottimizzano flussi di lavoro complessi. L’Intelligenza Artificiale, con le sue sottocategorie come il machine learning e l’analisi predittiva, permette alle organizzazioni di trarre intuizioni preziose dai dati e prendere decisioni basate su di esse. E poi, abbiamo l’AI generativa, in particolare GPT, di cui tutti parlano in questi tempi e che sta guadagnando terreno come uno degli strumenti più promettenti nell’arsenale dell’hyperautomation.
Ma come si inserisce l’AI generativa in questo panorama vasto e complesso?
Cosa Intendiamo per AI Generativa?
L’AI generativa fa riferimento a modelli e tecniche che possono generare nuovi dati che riflettono le stesse statistiche dei dati originali. Pensiamo, ad esempio, a GPT o ai modelli GAN (Generative Adversarial Networks) capaci di creare immagini o testi originali.
GPT, acronimo di “Generative Pre-trained Transformer“, è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. È uno dei modelli di linguaggio più avanzati e si basa sull’architettura Transformer, che ha rivoluzionato il campo del natural language processing (NLP).
Immagina di avere una scatola magica che può creare cose nuove basandosi su ciò che ha visto prima. Se metti dentro questa scatola un gruppo di foto di gatti, la scatola potrebbe “immaginare” e creare una nuova foto di un gatto che non ha mai visto, ma che assomiglia molto alle foto originali.
L’AI generativa funziona un po’ come questa scatola magica. È un tipo speciale di intelligenza artificiale che “impara” guardando molti esempi e poi usa ciò che ha imparato per creare qualcosa di nuovo. Questo non significa copiare ciò che ha visto, ma piuttosto “immaginare” qualcosa di nuovo basandosi su ciò che sa.
GPT è un esempio di questo. Dopo aver letto moltissimi testi, può scrivere paragrafi o storie completamente nuove che sembrano scritti da una persona. I modelli GAN sono un altro esempio. Dopo aver visto molte immagini, possono “disegnare” nuove immagini che assomigliano a quelle originali, ma sono completamente nuove.
In sostanza, l’AI generativa è come un artista che, dopo aver studiato molti stili e tecniche, può creare una nuova opera d’arte ispirata da ciò che ha appreso.
L’importanza dell’AI Generativa nell’Hyperautomation
L’hyperautomation, come già accennato, mira a combinare diversi strumenti e tecnologie per automatizzare al meglio i processi aziendali. L’IA generativa, in questo contesto, emerge come una componente chiave che può offrire soluzioni innovative e personalizzate. Vediamo perché è così importante:
- Generazione dinamica di contenuti: In un mondo sempre più digitale, la necessità di contenuti rilevanti e personalizzati è in crescita. L’AI generativa può creare contenuti ad hoc per differenti utenti o situazioni, permettendo alle aziende di interagire in modo più efficace con i loro clienti o stakeholder. Immagina un sistema che può generare automaticamente report, e-mail o proposte basate sulle specifiche esigenze di ogni cliente.
- Simulazioni e proiezioni: L’AI generativa può creare scenari futuri basati sui dati esistenti, permettendo alle aziende di testare strategie o prevedere tendenze. Ad esempio, in un settore come quello finanziario, si potrebbero simulare diversi scenari economici per prevedere come si comporterebbe un portafoglio di investimenti.
- Ottimizzazione e innovazione dei processi: Le tecniche generative possono suggerire nuovi modi per eseguire processi o compiti, basandosi sull’analisi dei dati e delle performance passate. Ciò può portare a processi più efficienti o a nuove soluzioni a problemi aziendali.
- Riduzione dei dati mancanti: In molti contesti, le aziende possono non avere tutti i dati di cui hanno bisogno per addestrare modelli di AI o prendere decisioni. L’IAI generativa può “riempire” queste lacune, generando dati sintetici che possono essere utilizzati per addestramento o analisi.
- Adattabilità e flessibilità: Una delle grandi forze dell’AI generativa è la sua capacità di adattarsi e generare soluzioni in contesti in continuo cambiamento. In un ambiente aziendale in cui le condizioni possono variare rapidamente, avere strumenti che possono “pensare” e “creare” dinamicamente può essere un enorme vantaggio.
In sintesi, l’AI generativa può essere vista come il cervello creativo dell’hyperautomation, offrendo soluzioni su misura, anticipando sfide e proponendo innovazioni, rendendo l’automazione non solo più intelligente, ma anche più intuitiva e adattabile.
Un esempio: l’AI generativa nella gestione delle supply chain
La supply chain, o catena di approvvigionamento, rappresenta l’insieme di passaggi che un prodotto percorre, dalla sua creazione fino alla consegna al cliente finale. In questo percorso, vi sono numerose variabili e sfide da affrontare, dalla previsione della domanda, alla gestione delle scorte, fino alla logistica del trasporto. Qui entra in gioco l’AI generativa con il suo potenziale di trasformazione.
- Previsione della domanda: Una delle sfide più grandi nella gestione delle supply chain è prevedere quanto prodotto sarà richiesto in un determinato periodo. Usando l’AI generativa, le aziende possono creare modelli che simulano diverse condizioni di mercato, stagionalità o tendenze, permettendo di avere stime più accurate sulla domanda futura.
- Ottimizzazione delle scorte: Troppo stock può risultare in costi di magazzino elevati, mentre troppo poco può portare a mancanza di prodotto e clienti insoddisfatti. L’AI generativa può “immaginare” diversi scenari basandosi su dati passati e correnti, aiutando le aziende a decidere quanto stock tenere e quando riordinare.
- Gestione dei fornitori: Con l’AI generativa, le aziende possono simulare e valutare le prestazioni di diversi fornitori, basandosi su variabili come costi, tempi di consegna e affidabilità, per determinare le migliori strategie di approvvigionamento.
- Logistica e distribuzione: Trasportare i prodotti dal punto A al punto B nel modo più efficiente e al minor costo possibile è essenziale. L’AI generativa può creare mappe ottimali di distribuzione o suggerire cambiamenti basandosi su condizioni straordinarie, come eventi climatici o interruzioni del traffico.
- Risposta a eventi imprevisti: In situazioni come crisi globali o catastrofi naturali, le supply chain possono essere seriamente interrotte. L’AI generativa può aiutare le aziende a creare piani di risposta rapidi, simulando l’effetto di tali eventi e suggerendo soluzioni per minimizzare le interruzioni.
Nel suo insieme, l’AI generativa offre alle aziende strumenti potenti per affrontare le sfide della supply chain in modo proattivo, sfruttando dati e simulazioni per prendere decisioni informate e ridurre rischi. Con l’AI come alleato, la gestione delle supply chain può diventare non solo più efficiente, ma anche più resiliente alle sfide del futuro.
L’AI generativa rappresenta una nuova frontiera nell’ambito dell’hyperautomation, offrendo possibilità prima impensabili. Tuttavia, come per ogni tecnologia emergente, è fondamentale approcciarla con una comprensione chiara dei suoi vantaggi e limiti. Nel contesto dell’iper-automazione, l’AI generativa potrebbe essere la chiave per creare soluzioni dinamiche, resilienti e altamente personalizzate.
