Che cos'è la Robotic Process Automation (RPA)?

Michael Chen | Senior Writer | 18 dicembre 2025

In questo articolo

Quando si parla di modi innovativi in cui la tecnologia sfrutta la potenza dei dati, la robotic process automation, o RPA, non è la prima cosa che viene in mente. Ma le aziende più esperte sanno che l'RPA è uno strumento chiave per ottimizzare i flussi di lavoro, che si tratti di data entry, operations o servizio clienti. L'RPA può collegare i processi tra reparti e funzioni e liberare il personale dalle attività manuali, in modo che possa concentrarsi su attività più strategiche e creative.

Che cos'è la Robotic Process Automation (RPA)?

L'RPA è una forma di automazione dei processi computer-based per flussi di lavoro con regole, input, output e trigger di processo chiaramente definiti. Le attività ripetitive possono essere eseguite più rapidamente utilizzando l'RPA rispetto a quelle eseguite dalle persone, e senza la variabile dell'errore umano. I flussi di lavoro RPA possono essere definiti utilizzando integrazioni con varie applicazioni o con strumenti no-code o low-code. Alcuni sistemi RPA possono persino creare script tramite l'osservazione di un essere umano che completa un'attività. Esempi reali di processi RPA includono l'inserimento automatizzato dei dati, i controlli di magazzino quando le scorte raggiungono determinati livelli o l'elaborazione di resi semplici per i retailer.

Concetti chiave:

  • L'RPA offre automazione computer-based per elaborare attività ripetitive governate da regole e con volumi elevati, senza la complicazione dell'errore umano.
  • L'RPA è diversa dall'AI: non ha la capacità di apprendimento autonomo né di identificare nuovi pattern al di fuori del flusso di lavoro assegnato.
  • L'RPA libera gli utenti da attività ripetitive che richiedono molto tempo, come l'inserimento frequente di dati o l'implementazione di aggiornamenti software.
  • L'RPA viene spesso utilizzata per creare agenti AI, fornendo all'agente i mezzi per eseguire attività ripetitive.

RPA nel dettaglio

L'RPA è una tecnologia che utilizza robot software, o bot, per automatizzare attività digitali ripetitive e basate su regole, in precedenza svolte dagli esseri umani. I bot RPA possono interagire con applicazioni e sistemi proprio come farebbe una persona. Accedendo, navigando tra le schermate, cliccando sui pulsanti, estraendo dati, compilando moduli e spostando file, i bot possono svolgere attività come elaborare fatture, gestire i dati dei clienti e generare report. L'RPA aumenta l'efficienza, riduce gli errori e consente ai dipendenti di concentrarsi su attività più complesse e a valore aggiunto, che richiedono capacità di giudizio e creatività. Inoltre, l'RPA può consumare meno risorse rispetto a un sistema AI che svolge un lavoro simile.

La tecnologia RPA funziona in modo simile alle macro in applicazioni come Excel. Entrambe utilizzano un set di regole e trigger per l'automazione graduale delle attività. Tuttavia, le RPA possono funzionare in più applicazioni e offrono funzionalità come la logica condizionale che supportano i flussi di lavoro più complessi. Se integrati in un'infrastruttura cloud, gli script possono essere creati con strumenti no-code o low-code. Ciò rende l'RPA accessibile agli utenti aziendali, che ora possono creare automazioni per le attività senza il supporto di figure IT.

L'RPA può essere configurata come una fase automatizzata all'interno di un flusso di lavoro (non presidiato) o può essere richiamata manualmente (modalità presidiata). Un processo può essere ulteriormente automatizzato combinandolo con agenti AI.

Funzionamento dell'RPA

L'RPA funziona utilizzando bot software per imitare il modo in cui una persona userebbe un computer per completare un'attività. Per iniziare, un utente aziendale o uno sviluppatore utilizza un software RPA per registrare i passaggi esatti per eseguire un processo. Il software registra i clic, le sequenze di tasti e le operazioni sui dati eseguite nelle applicazioni pertinenti, tra cui e-mail, siti Web, fogli di calcolo e software aziendali come i sistemi ERP. Questa registrazione crea uno script o un flusso di lavoro passo dopo passo. Una persona esperta può quindi perfezionare questo script, aggiungendo regole, loop e logica per gestire potenziali variazioni e decisioni.

Una volta definito il flusso di lavoro, il bot è pronto per essere utilizzato. Può essere programmato per l'esecuzione in orari specifici o per l'attivazione in seguito a un evento. Ad esempio, supponiamo che sia necessario inserire in organico e dare il benvenuto a un nuovo dipendente. Il bot può eseguire automaticamente i passaggi programmati per un processo di onboarding, esattamente come farebbe una persona, ma in genere più velocemente e senza errori. Può acquisire i dati sul nuovo assunto dai sistemi di selezione del personale, creare account utente, indirizzi e-mail e credenziali di accesso al sistema, inviare e-mail di benvenuto e istruzioni per il provisioning di dispositivi o risorse, nonché generare eventuali moduli di compliance richiesti. Se il bot non è in grado di completare un processo dall'inizio alla fine, può instradare la transazione per l'intervento umano.

Principali tecnologie utilizzate

Un modo comune per realizzare un bot di base è quello di "osservare" e registrare le azioni di un essere umano mediante un software RPA. Le aziende possono anche implementare strumenti di task mining che registrano le interazioni degli utenti (come clic, sequenze di tasti e immissione dati) in diverse applicazioni per individuare attività ripetitive, che sono ottime candidate per l'RPA. Gli strumenti di process mining fanno un passo avanti, analizzando i registri degli eventi dei sistemi aziendali per visualizzare l'intero processo end-to-end e aiutare a individuare quelli che potrebbero garantire un solido ritorno sull'investimento nell'automazione.

Per automazioni più complesse, le routine potrebbero venire sviluppate usando un linguaggio di programmazione come Python o JavaScript. Questi linguaggi possono utilizzare API per connettersi a sistemi per l'importazione/esportazione di dati, il riconoscimento ottico dei caratteri e il rilevamento di oggetti per processi che coinvolgono documenti scansionati, e l'integrazione con agenti AI. È qui che l'RPA si evolve in Intelligent Automation, in cui l'AI consente di gestire dati meno strutturati e un processo decisionale semplice.

Gli strumenti RPA possono utilizzare soluzioni no-code e low-code per la creazione degli script e, se integrati in un’infrastruttura cloud, gli script possono operare su un’ampia gamma di fonti di dati. In effetti, l'RPA basata su cloud è una tendenza importante. Il cloud migliora la scalabilità e semplifica la connessione dei bot a una vasta gamma di applicazioni e fonti di dati.

Infine, man mano che le aziende accumulano un numero elevato di bot, hanno bisogno di un modo per gestirli. Strumenti di orchestrazione possono fornire pannelli di controllo centralizzati per gestire attività come l'assegnazione di compiti ai bot disponibili, credenziali, nonché log e analisi dettagliati sulle prestazioni dei bot.

In che modo AI e RPA si combinano

L'AI può interagire con l'RPA in due modi principali. In primo luogo, un agente AI potrebbe utilizzare l'RPA per svolgere il compito assegnato. Ad esempio, se il compito di un agente AI è verificare e preparare i documenti in entrata, l'agente può esaminare un foglio di calcolo per determinare se il formato in entrata è compatibile con il formato preferito dall'organizzazione. Se è richiesta una trasformazione, può attivare uno script RPA per ottenere il risultato necessario.

In secondo luogo, gli script RPA potrebbero includere regole per mettere in pausa il processo e chiedere l'intervento di un agente umano o AI quando si verificano determinate condizioni. L'impostazione predefinita potrebbe essere quella di richiedere la revisione e il processo decisionale da parte di un essere umano. Tuttavia, le RPA possono anche chiedere a un agente AI di valutare la situazione ed eventualmente stabilire in che modo l'RPA deve completare l'attività.

Esempi di automazione AI in azione

Prendiamo in considerazione, ad esempio, l'uso combinato di un agente chatbot basato su AI del servizio clienti e di uno script RPA per la gestione dei resi dei prodotti. Il chatbot acquisisce il modulo di richiesta di reso di un cliente e utilizza l'RPA per verificare che vi sia un motivo valido per il reso. Tuttavia, l'elenco a discesa "Motivo del reso" include un'opzione "Altro" con un campo di testo di accompagnamento in cui il cliente può spiegare il problema. Poiché questo introduce dati non strutturati senza chiari passi successivi, l'RPA in genere si ferma e segnala la necessità di una revisione umana. Grazie all'AI, l'RPA può avvalersi di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) con accesso alle istanze dei clienti che hanno scelto "Altro" e vedere come sono state gestite. L'analisi dell'LLM può indurre il sistema ad accettare il reso, a rifiutarlo o a inoltrarlo a un agente umano.

Vantaggi dell'RPA

L'automazione sistemica tramite RPA offre un'ampia gamma di vantaggi, principalmente legati a una maggiore efficienza e a una riduzione degli errori. La flessibilità intrinseca dell'RPA consente integrazioni creative, sia in applicazioni per operations interne che in software rivolti al cliente. Di seguito sono riportati i vantaggi più comuni dell'RPA.

  • Risparmio sui costi: l'RPA consente di svolgere le attività più rapidamente, liberando al contempo personale per attività di maggior valore. Meno errori significano meno tempo trascorso a cercare e risolvere i problemi. Inoltre, le organizzazioni possono facilmente aumentare l'uso dell'RPA per soddisfare le fluttuazioni della domanda senza i costi associati all'assunzione e alla formazione di nuovo personale, che poi dovrebbe essere ridimensionato se necessario.
  • Riduzione degli errori: le attività intense dal punto di vista lavorativo sopra menzionate spesso si scontrano con il problema concreto dell'errore umano. Si consideri un flusso di lavoro di inserimento dati progettato per importare le informazioni dei clienti da un modulo a un profilo più ampio. L'inserimento manuale dei dati potrebbe comportare processi di digitazione o copia/incolla, in cui è facile commettere errori. Seguendo sempre uno script predefinito, i bot possono completare i processi in modo preciso.
  • Miglioramento dell'efficienza e della produttività: l'RPA è progettata per automatizzare passi e flussi di lavoro basati su regole. Spesso si tratta di attività articolate che richiedono molta manodopera, come l'inserimento di dati per compilare moduli o generare report. Se eseguiti in un ambiente cloud con ampio accesso ai dati, i processi RPA possono essere applicati in tutta l'azienda. Inoltre, i bot lavorano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza interruzioni e sono più veloci degli esseri umani.
  • Verificabilità rigorosa: i bot sono programmati per seguire i processi in modo preciso, promuovendo l'aderenza agli standard normativi e alle policy interne con una traccia chiara e verificabile.

Limiti dell'RPA

Sebbene l'RPA eccella in molte situazioni, presenta limitazioni sia in termini di integrazione che di funzionalità. Di seguito sono riportate alcune delle sfide più comuni legate all'RPA.

  • Limite correlato ai compiti ripetibili: i bot RPA eccellono nei compiti strutturati, ripetitivi e basati su regole. Non sono adatti a processi che richiedono giudizi, pensiero critico o risoluzione creativa dei problemi. Se un processo presenta numerose eccezioni o si basa su dati non strutturati, come l'interpretazione degli "altri" motivi per cui un cliente potrebbe restituire un prodotto, un bot RPA standard fallirà senza l'aiuto di agenti AI più avanzati.
  • Mancanza di adattabilità: le modifiche a menu, interfacce o sistemi possono arrestare i bot RPA e portare a processi interrotti o risultati errati. Affinché l'RPA produca risultati di qualità, l'ambiente deve essere coerente nel tempo. Se i flussi di lavoro cambiano a causa di nuovi software o processi aggiornati, i bot RPA non saranno necessariamente in grado di adattarsi autonomamente. Questo perché, mentre l’RPA può "apprendere" un processo attraverso una dimostrazione manuale, i bot in genere richiedono la riprogrammazione manuale delle nuove regole.
  • Sfide correlate alla scalabilità: poiché l'RPA spesso funziona in situazioni senza API, l'esportazione e la scalabilità sono spesso limitate alle circostanze originali uniche. La creazione di un approccio più scalabile per una determinata funzione RPA dipende dalla specificità dell'obiettivo e del software coinvolto, nonché dalla possibilità di ricorrere a versioni più generiche di tali passaggi.
  • Problemi di sicurezza: i bot potrebbero richiedere un accesso esteso al sistema e credenziali con privilegi per funzionare. Poiché un singolo bot può interagire con numerose applicazioni sensibili, anche solo un account compromesso può diventare un punto di accesso per ottenere dati, causare interruzioni operative o commettere frodi. Tra gli aspetti a cui prestare particolare attenzione rientrano la memorizzazione delle credenziali, il potenziale rischio di manomissione dannosa della logica di un bot, efficienti audit trail per monitorare l'attività del bot e un efficace quadro di governance che imponga rigorosi controlli di accesso.
  • Costi iniziali: l'RPA viene spesso utilizzato in situazioni in cui le API non sono disponibili. Ciò significa che l'implementazione potrebbe comportare requisiti di configurazione complessi, con conseguenti costi più elevati sia per l'avvio che per la manutenzione. Un modo per aggirare questo problema è scegliere servizi cloud con funzionalità RPA integrate che offrano più portata, collaborazione e funzionalità senza configurazioni complicate.

Tipi di RPA

Esistono due tipi principali di RPA: presidiata e non presidiata. Tuttavia, si sta diffondendo una terza opzione ibrida, mirata a trovare un equilibrio tra automazione efficiente e risoluzione di problemi complessi che richiedono l'intervento umano. Esaminiamo tutti e tre i tipi.

  • RPA presidiata
    Nell'RPA presidiata, il bot viene chiamato tramite interazione umana, rendendolo uno strumento on-demand da utilizzare in base alle necessità. Ad esempio, un bot RPA può far parte degli strumenti utilizzati da un analista per eseguire un processo di conversione delle etichette in un set di dati. Poiché l'analista desidera prima esaminare i dati in formato grezzo, la trasformazione non è completamente automatica. Una volta terminata l'ispezione, l'analista richiama il codice RPA per automatizzare la parte di trasformazione dell'attività.
  • RPA non presidiata
    L'RPA non presidiata consente di automatizzare completamente un processo all'interno del flusso di lavoro. Con l'RPA non presidiata, il bot è sempre in funzione e viene attivato immediatamente quando vengono eseguiti i passi correlati durante il flusso di lavoro. Un esempio quotidiano di RPA di base non presidiata proviene dal retail online, in cui un'attività automatizzata potrebbe generare ricevute formattate per l'invio tramite e-mail e SMS a un cliente al completamento di un acquisto.
  • RPA ibrida
    L'RPA ibrida combina i vantaggi delle strategie RPA presidiate e non presidiate. In una situazione ibrida, i bot gestiscono attività ed elementi previsti che rientrano in limiti e parametri specifici. Quando si verificano valori anomali e potenziali problemi, tali elementi vengono segnalati per l'intervento umano. La persona addetta alla revisione deve esprimere un giudizio prima di far avanzare l'attività in un flusso di lavoro

Per dimostrare come l'RPA ibrida possa ottimizzare un flusso di lavoro, prendiamo come esempio il nostro chatbot per i clienti che utilizza l'RPA ibrida per ottimizzare il processo di autorizzazione dei resi. L'RPA non presidiata gestisce le richieste di reso che rientrano in limiti specifici, come la data di acquisto, le condizioni e il tipo di prodotto Tuttavia, se il cliente inserisce dati non chiaramente definiti, il chatbot può segnalare l'attività per l'intervento di una persona, che verificherà se autorizzare o meno un reso. In questo scenario, un'ampia percentuale di attività viene automatizzata per la massima efficienza, fornendo al contempo a una persona la possibilità di esprimere un giudizio basato su fattori definiti, come il valore del ciclo di vita del cliente o la facilità di rivendita del prodotto.

Equivoci comuni sull'RPA

Sebbene l'RPA non sia così diffuso nel lessico culturale come i concetti di machine learning e AI, è uno strumento potente su cui fanno affidamento molte aziende. Per molti versi, RPA, ML e AI sono tecnologie simbiotiche e spesso sovrapposte. Per i team IT, la chiave è sapere dove applicare ciascuna strategia ed essere consapevoli di due equivoci comuni sull'RPA.

  • L'RPA viene spesso confusa con il processo decisionale basato su AI. Il processo decisionale basato su AI utilizza una combinazione di regole preimpostate, dati di addestramento e ragionamento appreso. Con l'intelligenza artificiale, limiti e processi vengono autovalutati per un miglioramento e un'evoluzione graduale. L'RPA utilizza un processo molto più definito da flussi di lavoro basati su regole: ragionamento e miglioramenti incrementali non fanno parte dell'equazione. Questa aderenza ai flussi di lavoro significa che l'RPA, senza il supporto dell'AI, non è adatta ad attività che richiedono interpretazione, inferenza e giudizio.
  • L'RPA opera rigorosamente in base a regole predefinite. Sebbene i processi RPA siano spesso basati su regole statiche e definite, questo non è un requisito vincolante. L'RPA può anche funzionare registrando azioni ripetute di frequente e quindi replicandole. Ad esempio, se un utente ripete continuamente i passi in un programma di fotoritocco per modificare la risoluzione di un'immagine, uno strumento RPA può registrare, identificare e implementare questo processo. Tuttavia, questa capacità presenta un'adattabilità limitata. In questo stesso esempio, se l'esperienza utente o le opzioni del menu del software cambiano drasticamente, lo script RPA probabilmente non sarà in grado di adattarsi senza l'intervento umano.

RPA e AI: capire la differenza

La differenza tra RPA e AI può essere paragonata alla differenza tra un tecnico e un ingegnere. Entrambi sono importanti per il successo dell'operazione ed entrambi hanno competenze tecniche come parte delle loro funzioni. Tuttavia, ognuno segue un diverso insieme di parametri e obiettivi: un tecnico segue le regole, esegue i passi e rispetta i limiti per completare i processi in modo rapido e accurato. Un ingegnere può svolgere il lavoro di un tecnico, ma è anche in grado di gestire eccezioni e deviazioni ed esaminare il processo per verificare se può essere migliorato.

  • L'RPA automatizza le attività ripetitive in base a regole predefinite che possono essere preimpostate o osservate tramite ripetizione. L'obiettivo dell'RPA è automatizzare un processo ripetibile basato su regole, come una serie di clic su un menu, per ottenere una funzione specifica. Per molti versi, l'RPA è simile alla funzionalità di una macro in un'applicazione come Excel, ma i processi RPA sono più flessibili, spesso più facili da creare e più agili quando si tratta di esportare dati da un'applicazione. Tuttavia, le RPA devono far fronte a limitazioni di adattabilità a causa del loro rigoroso rispetto dei processi e delle regole.
  • L'IA apprende dai dati e prende decisioni basate su insight. Come l'RPA, l'AI può partire da una guida predefinita o compilare un set di istruzioni attraverso l'osservazione (addestramento). Tuttavia, una delle principali differenze tra RPA e AI è il modo in cui l'AI utilizza quel primo passo come semplice punto di partenza; da una guida iniziale, l'AI si evolve sulla base di un ciclo di feedback di apprendimento e risultati. Ciò consente all'AI di apprendere da pattern nei dati, integrando così decisioni più articolate o aggiungendo opzioni in un flusso di lavoro senza essere esplicitamente guidata a farlo.

Combinare RPA e AI per un'Intelligent Automation

Che cos'è l'Intelligent Automation? In poche parole, è l'integrazione di processi di automazione, come l'RPA, con l'intelligenza artificiale per massimizzare i vantaggi di entrambi. Questa combinazione offre l'efficienza dell'automazione basata su regole per ridurre i carichi di lavoro e lo sforzo manuale, mentre l'AI integra con l'autonomia decisionale per determinare quando eseguire tali funzioni. Di seguito sono riportati due esempi di Intelligent Automation.

  • Analisi dei dati basata su AI che alimenta l'RPA per il reporting automatizzato: gli script RPA possono attivare la generazione automatica di report. Tuttavia, il contenuto di tali report può essere ampliato utilizzando l'analisi dei dati basata su AI. Utilizzando l'AI per elaborare e analizzare i dati, gli script RPA possono creare report più accurati con insight basati su dati in tempo reale. L'utilizzo congiunto di AI e RPA in questo modo riduce significativamente i tempi e i passi coinvolti in entrambe le fasi del flusso di lavoro.
  • Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire dati non strutturati, che vengono poi elaborati da bot RPA: quando i dati arrivano sotto forma di e-mail, log oppure altri formati non strutturati basati su testo, l'NLP può elaborare e distillare l'input in modi compatibili con l'applicazione in uso. Ad esempio, se l'obiettivo è quello di fare in modo che l'Intelligent Automation elabori un'analisi del sentiment a partire dai moduli di feedback, un'AI che utilizza l'NLP può prima elaborare il testo per categorizzare, conteggiare e contrassegnare i punti salienti; da lì, l'RPA può acquisire la revisione strutturata dei dati per la generazione di report.

Settori chiave che utilizzano l'RPA

L'automazione tramite RPA può essere ampiamente applicata a diverse funzioni e settori per ridurre gli sprechi, migliorare le prestazioni e aumentare la precisione. Di seguito sono riportati solo alcuni dei modi in cui i settori stanno integrando con successo l'RPA nei loro flussi di lavoro.

  • Finanza: il settore finanziario genera enormi flussi di dati strutturati, ed è in questo scenario che l'RPA eccelle. L'RPA può trasformare molte attività ad alta intensità di lavoro e ad alto volume in un'automazione quasi istantanea. Si pensi all'inserimento dei dati, alla verifica dei documenti, alla formattazione delle etichette e ad altre attività che utilizzano regole, passaggi e limiti chiaramente definiti. Oltre a migliorare l'efficienza, l'utilizzo dell'RPA aumenta anche la precisione, eliminando il potenziale di errore umano nell'inserimento manuale dei dati.
  • Sanità: le organizzazioni in questo settore possono applicare l'RPA sia alle funzioni a contatto con i pazienti che alle operazioni interne. Per i pazienti, l'automazione di processi pratici, come la registrazione degli appuntamenti, le notifiche dei risultati di laboratorio/scansione e i promemoria degli appuntamenti, può semplificare e migliorare la loro esperienza complessiva. Per i fornitori, l'RPA può accelerare il consolidamento dei dati nei formati EHR e la gestione post-dimissione. Per le operations, l'RPA può coprire l'intero spettro di esigenze, tra cui l'ottimizzazione dei turni e la gestione della supply chain e del magazzino.
  • Retail: che si tratti di venditori online, fisici o ibridi, l'RPA può apportare notevoli miglioramenti alle operations. Utilizzando l'RPA come parte della gestione del magazzino e della supply chain, i retailer possono tenere costantemente sotto controllo le scorte e le spedizioni, consentendo ai manager di apportare adeguamenti concreti più rapidamente. Inoltre, l'RPA può automatizzare molte funzioni rivolte al cliente, tra cui l'elaborazione delle richieste di reso/rimborso, la creazione e l'invio di fatture e la gestione di SMS ed e-mail di marketing.

Casi d'uso dell'RPA

L'RPA può essere applicata in tutti i settori per automatizzare i processi aziendali, sia per le operazioni interne che per le interazioni con i clienti. Le modalità di utilizzo dell'RPA da parte delle organizzazioni sono pressoché infinite: qualsiasi processo ripetibile con fasi definite è un obiettivo legittimo. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d'uso dell'RPA più diffusi nei diversi settori.

  • Supporto clienti: i chatbot basati su RPA possono gestire molti problemi comuni e procedurali di assistenza clienti, dai controlli dei record alle richieste di reso/rimborso fino all'elaborazione del feedback dei clienti, a condizione che i passaggi coinvolti siano chiaramente definiti e strutturati. Per molte organizzazioni, la maggior parte delle attività di assistenza clienti utilizza flussi di lavoro standard e l'RPA può gestirli in modo che il personale possa concentrarsi su questioni più complesse.
  • Risorse umane: i reparti HR si occupano di processi di vasta portata che possono essere notevolmente ottimizzati tramite l'automazione. Quasi tutti gli aspetti dell'esperienza dei dipendenti creano interazioni con processi HR ripetibili, tra cui l'inserimento iniziale, l'inserimento dei dati del profilo, i flussi di lavoro di formazione e persino gli elenchi di controllo di uscita finali. Le funzioni RPA possono automatizzare la maggior parte di questi processi.
  • Aggiornamenti software: le RPA possono alleggerire notevolmente i carichi di lavoro IT automatizzando i processi di aggiornamento software nell'intera rete. Grazie alle RPA, i sistemi possono verificare la disponibilità di aggiornamenti ed eseguire l'installazione in modo da ridurre al minimo le richieste di risorse e tempo da parte dei dipendenti.

Sfide nell'implementazione dell'RPA

Sebbene l'RPA offra notevoli opportunità per automatizzare i processi e migliorare l'efficienza dell'organizzazione, è probabile che le aziende si trovino ad affrontare diverse sfide comuni. Fortunatamente, l'RPA è una tecnologia consolidata e sono disponibili strategie proattive per affrontare la maggior parte degli ostacoli.

  • Integrazione con i sistemi legacy: le applicazioni moderne in genere si integrano perfettamente con l'RPA. Tuttavia, i sistemi legacy, in particolare quelli eseguiti on-premise, spesso presentano problemi dovuti a punti di connessione incoerenti e ambienti IT eterogenei. Il personale IT può eseguire in modo proattivo audit di compatibilità sia per le applicazioni che per i sistemi RPA e, se necessario, sfruttare middleware o connettori personalizzati per colmare il divario tra la piattaforma RPA e le applicazioni più datate o personalizzate.
  • Resistenza dei dipendenti e gestione del cambiamento: l'introduzione dell'automazione può creare ansia tra i dipendenti, che temono che il loro posto di lavoro sia a rischio, portando a resistenze che possono compromettere il progetto. Una gestione efficace del cambiamento è fondamentale. La leadership dovrebbe comunicare in modo trasparente gli obiettivi dell'RPA, sottolineando come questa migliori le capacità umane, occupandosi di lavori ripetitivi. In questo modo è possibile ridefinire l'automazione come uno strumento che consente ai dipendenti di concentrarsi su compiti di maggior valore che richiedono creatività e pensiero critico, anziché come una tecnologia pensata per sostituirli.
  • Gestione delle modifiche ai processi e manutenzione dei bot: i bot RPA sono configurati per flussi di lavoro specifici. Se un'applicazione o un processo sottostante cambia, anche di poco, come lo spostamento di un pulsante, l'automazione può interrompersi. Questa fragilità richiede una manutenzione continua. Le organizzazioni devono stabilire un piano di governance per il monitoraggio regolare dei bot e gli aggiornamenti degli script, per garantire l'accuratezza ed evitare costosi tempi di inattività.

Best practice per un'implementazione RPA di successo

Sebbene l'RPA possa essere uno strumento potente per ottimizzare i flussi di lavoro, alcune best practice di pianificazione e integrazione ne massimizzeranno il successo. In generale, l'adozione dell'RPA inizia con l'identificazione di attività ripetibili e stabili all'interno dei flussi di lavoro di un'organizzazione. Una volta identificati alcuni processi target, esistono passi che contribuiranno a rendere le iniziative di automazione un successo.

  1. Integrare la configurabilità: gli sviluppatori RPA di successo riducono al minimo la quantità di codice che blocca variabili e impostazioni specifiche, come percorsi di file o indirizzi email dei destinatari. Al contrario, questi dovrebbero essere facilmente configurabili dai responsabili dei processi, in modo che le modifiche non richiedano agli sviluppatori di rielaborare codice e script.
  2. Concentrarsi sulla riutilizzabilità: molti passi nei flussi di lavoro RPA sono generici e ripetibili, come accessi, notifiche e-mail e modifiche di formato. Integrando la modularità nel codice RPA, queste parti possono essere esportate come base per altre funzioni. Ciò accelera lo sviluppo futuro dei processi RPA e crea standard organizzativi per la ripetibilità e l'accesso.
  3. Prevedere e consentire errori: poiché le RPA sono basate su regole, deviazioni impreviste o modifiche alle applicazioni possono far deragliare un processo. Mentre alcuni errori sono inevitabilmente causa di arresto, altri sono gestibili con i moderni software RPA, se i team integrano risposte appropriate per una serie di problemi comuni e previsti, come i timeout del server. I passi potrebbero includere il passaggio all'elemento successivo nella coda, registrando al contempo i dettagli sull'errore per la revisione umana.
  4. Pianificare l'integrazione dell'AI: integrata con l'intelligenza artificiale, l'RPA può gestire dati più complessi e non strutturati, comprendere meglio il contesto e gestire le eccezioni. Ciò apre la possibilità di automatizzare più processi end-to-end, come quelli che comportano l'elaborazione di diversi formati di fattura o l'interpretazione del sentiment dei clienti nelle e-mail.

Migliorare l'automazione con le soluzioni Oracle RPA

L'RPA offre una tecnologia di automazione affidabile e coerente, ideale per qualsiasi set di strumenti degli agenti AI. Oracle Integration, la piattaforma di automazione aziendale unificata di Oracle, offre integrazioni predefinite, best practice incorporate e un'esperienza di sviluppo visiva per aiutare a ottenere il massimo dall'RPA e da altri strumenti di automazione. Con le soluzioni Oracle Integration, i clienti possono creare automazioni ibride che comprendono integrazioni basate su API, robot, agenti AI e processi con coinvolgimento umano.

Siamo all'inizio di una nuova era di produttività basata sull'RPA grazie all'intelligenza artificiale. Sebbene l'RPA si sia sempre distinta nell'automatizzare attività ripetitive e strutturate imitando le azioni umane, l'RPA basata su AI può fare molto di più. La sfida per le aziende ora è quella di pensare in modo più ampio a dove applicare l'RPA. È utile prendere in considerazione progetti pilota per dimostrare il valore dell'attuale tecnologia RPA, coinvolgere i responsabili di reparto e pianificare affinché la tecnologia diventi un fattore chiave per l'intelligenza artificiale agentica.

Scopri come le aziende possono aumentare la produttività e automatizzare i processi chiave con gli AI agent.

Domande frequenti sull'RPA

L'RPA può essere utilizzata per automatizzare attività sui dati non strutturati?

Sebbene l'RPA funzioni al meglio con regole definite su dati strutturati, è possibile ampliarne i casi d'uso. Tuttavia, per lavorare con dati non strutturati (testo, video, immagini), saranno necessari altri strumenti per elaborare e generare definizioni strutturate utilizzabili dai sistemi RPA. Ad esempio, i modelli NLP possono elaborare dati di testo non strutturati per assegnare categorie e tag, che l'RPA può quindi utilizzare per generare un report. Allo stesso modo, l'immagine di un documento può utilizzare il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per convertire la tabella del documento in dati strutturati, che diventano quindi parte dell'analisi RPA.

Quali sono le principali considerazioni da tenere presente quando si estende l'RPA a un'intera azienda?

L'RPA può essere scalabile in tutta l'azienda, ma ciò richiede un'esecuzione ponderata. Sono molte le variabili che determinano il successo dell'RPA, tra cui i tipi di strumenti RPA acquistati, il volume delle opportunità di automazione, l'interconnettività dei dati esistenti, le risorse di elaborazione e la capacità di monitorare la manutenzione dei bot. Per iniziare, le aziende dovrebbero effettuare un'analisi dei processi a livello di organizzazione per individuare le opportunità di automazione, quindi allinearla con gli altri strumenti e risorse IT aziendali. Su scala più ridotta, i team di sviluppo RPA dovrebbero tenere in considerazione la modularità, la riutilizzabilità e le impostazioni flessibili. Ciò consente l'esportazione di script RPA, semplificando al contempo le valutazioni dell'utilizzo delle risorse, dell'integrazione e della scalabilità complessiva.

In che modo è possibile integrare l'RPA con altre tecnologie di automazione?

L'RPA può integrarsi con altre tecnologie di automazione in molti modi, questa combinazione è spesso nota come "Intelligent Automation". Con l'AI agentica, l'RPA può essere uno strumento a disposizione dell'agente per raggiungere un obiettivo. Nei flussi di lavoro, l'RPA può avvalersi di un modello AI per prendere una decisione su un input complesso o inconcludente prima di procedere. In altri casi d'uso, i modelli AI possono eseguire analytics o analisi di dati non strutturati prima di inserirli nel flusso di lavoro RPA più strutturato per la generazione di report.

Con Oracle AI Agent Studio per Fusion Cloud Applications, puoi modificare gli agenti AI predefiniti all'interno di Fusion Applications o crearne rapidamente di nuovi.