Automatizzare i processi di business grazie all’Intelligenza Artificiale significa liberare le proprie risorse da attività ripetitive e ad alta intensità, riducendo i margini di errore e migliorando, nel complesso, la produttività. Se utilizzata per compiti specifici, l’AI permette alle aziende di portare alla luce evidenze nascoste da fonti di dati eterogenee: elementi quasi impercettibili all’uomo, ma che possono avere un enorme impatto sul business in termini di efficienza e precisione. La difficoltà sta nell’individuare le attività lavorative più adatte, senza impattare sulle proprie infrastrutture IT e permettere ai propri dipendenti di concentrarsi su compiti più complessi e ad alto valore.
Fra le strategie di automazione intelligente troviamo, ad esempio, l’iRPA o Intelligent Robotic Process Automation, che permette di eseguire in modo automatico attività ripetitive imitando il comportamento degli operatori e interagendo, al contempo, con gli applicativi informatici. Se un tempo l’automazione dei workflow si basava su sorgenti di dati strutturati e sull’integrazione dei sistemi tramite API – Application Programming Interface – oggi, grazie all’iRPA, è possibile gestire anche dati non strutturati come documenti scannerizzati, immagini, video, testi ecc.
Per rendere l’idea, secondo quanto riportato dal report di MWD Advisors, l’iRPA può portare ad una riduzione del 60-70% dei costi di manodopera, con tassi di errore dei task e dei processi inferiori allo 0,5% quando questi vengono gestiti e automatizzati da sistemi ben progettati e implementati correttamente.
Per questo motivo, è necessaria una pianificazione accurata e una buona comprensione dei processi di business dell'azienda. Una pianificazione che può essere declinata in 4 punti chiave:
La qualità di un progetto di implementazione di questo tipo sta proprio nella fase iniziale. Perché realizzare un’analisi reale dei propri processi aziendali può condurre ad una revisione degli stessi in tempi brevi e con risultati misurabili, calando l’RPA in un più ampio contesto di trasformazione digitale e change management che mira ad una ridefinizione della propria strategia, sempre più fondata sui dati.
