Che cos'è l'iperautomazione?

Da anni le aziende raccolgano dati sulle operazioni giornaliere, le interazioni sanitarie, la logistica di spedizione, le transazioni finanziarie e innumerevoli altri dettagli strategici. Da tempo esiste un mercato dei software aziendali che utilizza tali dati per analizzare meglio le operazioni e ove possibile semplificarle, standardizzarle e automatizzarle. Ora c'è una nuova opportunità: è possibile sfruttare tutti i preziosi dati operativi e l'esperienza sui processi aziendali, utilizzarli per addestrare l'intelligenza artificiale e poi utilizzare le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale per anticipare e reagire al meglio alle oscillazioni del business. Implementare questo approccio con successo può portare a un vantaggio commerciale dirompente, che gli analisti di Gartner hanno denominato "iperautomazione".

Che cos'è l'iperautomazione?

L'iperautomazione è una tecnica aziendale che consente di ottimizzare velocità, efficienza e precisione nell'operatività quotidiana. Questo atteggiamento è correlato a un'altra tendenza, l'automazione intelligente, ovvero il processo tecnico che combina automazioni robotiche con intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML) per imitare l'interazione umana e automatizzare processi complessi. L'iperautomazione è la disciplina aziendale basata sull'intelligent automation, che aiuta le organizzazioni ad attingere al proprio magazzino di dati operativi per identificare e automatizzare processi aziendali e IT.

L'iperautomazione fornisce la base aziendale su cui operano gli attuali sistemi di intelligenza artificiale autentici.

A differenza della semplice automazione, l'iperautomazione offre AI dipendenti un modo per accedere AI dati operativi, integrare le origini dati e utilizzare i servizi di intelligenza artificiale per automatizzare processi aziendali complessi, ricchi di sfumature, tra cui interazioni con il servizio clienti, instradamento dei documenti, logistica delle spedizioni, analisi dei dati aziendali e molti altri. Con funzionalità basate su dati, come intelligenza artificiale, generazione di linguaggio naturale, visione artificiale e rilevamento di anomalie, l'iperautomazione mira a orchestrare un processo aziendale che richiede l'interpretazione del linguaggio umano, consigliando le migliori opzioni e persino analizzando una serie di passaggi e incorporando i bot per automatizzarli. L'obiettivo è assicurare i migliori risultati aziendali con i minori costi, migliorando al contempo l'accuratezza e il tempo delle operazioni aziendali.

Iperautomazione

1. Esperti: conoscenza del settore e competenza nell'attività
2. Applicazioni aziendali: dati operativi e integrazioni dei dati
3. Strumenti di automazione: orchestrazione dei dati e automazione robotica dei processi
4. Intelligence: AI e ML per imitare la competenza umana

Concetti chiave

• L'obiettivo dell'iperautomazione è migliorare l'efficienza, l'accuratezza e La velocità nelle operazioni quotidiane di un'organizzazione, inclusa l'aggiunta di feedback In tempo reale, laddove possibile, per aiutare un'organizzazione a rispondere o addirittura anticipare il cambiamento.
• L'iperautomazione è diversa e più efficace della più semplice automazione robotica dei processi (RPA).
• L'iperautomazione combina automazione dei processi aziendali, integrazioni software e grandi archivi di dati operativi per addestrare l'intelligenza artificiale e automatizzare processi aziendali complessi.
• L'iperautomazione può favorire nuovi livelli di efficienza e precisione in attività come la gestione delle richieste del servizio clienti o l'instradamento intelligente di merci o documenti in un'ampia gamma di operazioni aziendali.
• L'iperautomazione richiede una pianificazione accurata, nonché una valutazione e un'analisi continue per perfezionare i risultati e ottenere il ritorno sull'investimento desiderato.

Caratteristiche dell'iperautomazione

Le organizzazioni utilizzano l'iperautomazione per ottenere la massima efficienza nelle operazioni quotidiane e i migliori risultati. Sebbene l'obiettivo finale sia la semplicità per l'utente aziendale, l'iperautomazione implica una complessa orchestrazione di più tecnologie, strumenti e piattaforme. Secondo gli analisti del Gartner che hanno coniato il termine, l'iperautomazione richiede: intelligenza artificiale (AI), Machine Learning (ML), architettura software basata su eventi, automazione robotica dei processi aziendali (RPA), gestione business process management (BPM) e suite di gestione intelligente dei Processi aziendali (iBPMSes), piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS), strumenti low-code/no-code, software in pacchetti e altri tipi di strumenti decisionali, di processo e per l'automazione delle operazioni.

Una pratica di iperautomazione offre all'azienda un modo per ottenere più valore grazie alle competenze nel settore e al grande volume di dati operativi acquisito ogni giorno. Integrando i flussi di dati e addestrando l'intelligenza artificiale, le aziende possono aumentare l'efficienza nelle operazioni quotidiane e supportare interazioni più efficaci tra dipendenti, clienti e partner.

Come è evidente, l'iperautomazione richiede la combinazione di molte discipline e competenze approfondite nelle operazioni da automatizzare. Il risultato, tuttavia, può portare a un nuovo livello di efficienza nelle interazioni con clienti e partner, con conseguenti risparmi sui costi e vantaggi competitivi.

Perché è importante l'iperautomazione?

L'iperautomazione è un'applicazione di intelligenza artificiale sofisticata che ha il potenziale per rivoluzionare il business. Offre opportunità per ottenere un vantaggio competitivo offrendo nuovi livelli di efficienza. L'iperautomazione aiuta le aziende a utilizzare meglio i dati operativi raccolti e memorizzati, consente inoltre di intraprendere attività più intelligenti nel momento in cui si utilizza un software basato sugli eventi, anziché limitarsi a utilizzare i dati per esaminare e analizzare il passato. Ad esempio, un porto potrebbe monitorare e movimentare i container in modo più rapido e accurato utilizzando la visione artificiale per identificare e misurare automaticamente i container mentre entrano in porto. Oppure, un'agenzia di assicurazioni potrebbe accelerare una richiesta di risarcimento utilizzando il riconoscimento intelligente dei caratteri per esaminare il testo di un documento e quindi automatizzare un flusso di documenti contrassegnandone solo un numero limitato per la revisione da parte di un dipendente. In modo analogo, le industrie in ambiti quali finanza, assistenza sanitaria, produzione e retail online potrebbero aumentare la loro efficienza abilitando interazioni più rapide ed accurate con clienti, pazienti e fornitori attraverso automazioni aziendali che vengono estesi anche alla supply chain per prevedere delle esigenze, ordinare i beni, compilare documenti e suggerire le fasi successive a clienti o dipendenti.

In tutti questi settori, l'iperautomazione offre un vantaggio competitivo che riduce l'onere delle attività ripetitive, abbassa i costi, migliora la precisione e favorisce l'innovazione.

Come funziona l'iperautomazione?

Un progetto di iperautomazione implica l'identificazione di flussi di lavoro che trarrebbero vantaggio dall'automazione; il sourcing e l'integrazione dei dati operativi corretti; la scelta dei tool di automazione appropriati; il riutilizzo, ove possibile, delle automazioni comprovate; l'estensione delle loro capacità con varie forme di intelligenza artificiale e machine learning, ad esempio il rilevamento delle anomalie, la visione informatica o l'elaborazione del linguaggio naturale.

L'obiettivo dell'iperautomazione è imitare il modo in base al quale clienti o dipendenti interagiscono con l'applicazione e si integrano nel processo. Ad esempio, registrando il modo in cui gli utenti eseguono un'attività, è possibile creare un bot che automatizzi tale azione; con l'intelligenza artificiale, tale azione può includere la comprensione dell'intento nel linguaggio naturale di un cliente e la decisione relativa AI passaggi successivi in un flusso di lavoro. Nel tempo, i dati provenienti da queste operazioni digitalizzate possono essere analizzati per trovare opportunità di miglioramento nascoste nel processo aziendale. Man mano che i task diventano più complessi e aumenta la velocità e l'accuratezza delle operazioni aziendali, si passa dall'automazione all'iperautomazione.

Iperautomazione e automazione robotica dei processi (RPA)

L'automazione robotica dei processi (RPA, Robotic Process Automation) è un sistema che consente alle persone di un'organizzazione di creare computer bot per eseguire attività ripetitive e banali. Se una persona copia e incolla regolarmente testo o sposta costantemente documenti da un file a un altro, è possibile generare un computer bot per eseguire tali operazioni mentre il dipendente dedica il suo tempo ad altre attività.

L'iperautomazione è, di fatto, l'orchestrazione e il miglioramento dell'RPA per raggiungere obiettivi più ampi e complessi. Per automatizzare le attività e successivamente creare iperautomazioni più complesse, il team IT fornisce repository standardizzati di dati operativi e API per l'integrazione di dati provenienti da più origini. Le persone dell'azienda hanno a disposizione una piattaforma low-code o no-code che consente di trascinare e rilasciare dati e integrazioni per creare un flusso di lavoro automatizzato. Le organizzazioni spesso governano il processo tramite un centro di eccellenza per l'automazione che esamina le idee, istruisce i partecipanti e fornisce supporto.

L'iperautomazione prevede l'aggiunta di un livello di intelligenza artificiale addestrata e modellata utilizzando il grande volume di dati operativi storici e le informazioni quasi in tempo reale. L'uso dell'intelligenza artificiale permette alle automazioni di interagire con clienti, partner e dipendenti in modi che consentono, ad esempio, di comprendere le intenzioni, ottenere rapidamente informazioni accurate, ricevere la risposta appropriata e comunicare in linguaggio naturale.

Vantaggi dell'iperautomazione

Con la diffusione dell'iperautomazione, le aziende riscontrano vantaggi in numerose aree.

• Velocità aziendale: migliora la produttività e l'efficienza di un'organizzazione automatizzando operazioni sempre pi complesse.
• Maggior precisione: consente alle organizzazioni di elaborare grandi volumi di dati in modo rapido e accurato senza perdere dettagli o introdurre errori nei propri sistemi.
• Riduzione della dipendenza dal lavoro manuale: riduce i costi e libera i dipendenti da compiti ripetitivi, sia sul campo che in ufficio, in modo che le persone possano concentrarsi su progetti più importanti.
• Utilizzo ottimizzato di dati e infrastruttura IT: sfrutta i dati operativi e l'infrastruttura IT esistenti per ottenere risultati aziendali migliori a costi inferiori, con maggiore velocità e precisione.
• Miglioramento dei processi: può fornire azioni più coerenti e prevedibili. Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le operazioni quotidiane e prendere decisioni aziendali rapide, ottenendo al contempo miglioramenti dei processi nel tempo.
• Miglioramento del servizio clienti: consente di soddisfare le esigenze di clienti comprendendo gli intenti, recuperando informazioni in maniera rapida e precisa e comunicando con il linguaggio naturale. La disponibilità delle persone pronte a reagire in situazioni complesse o di tipo emotivo è ancora importante, ma è ancora possibile gestire molte interazioni in modo adeguato tramite i chatbot di iperautomazione.

Sfide dell'iperautomazione

L'iperautomazione è molto promettente, ma richiede una pianificazione approfondita e un'attenzione alla gestione dei dati per assicurarsi che vengano utilizzate le informazioni corrette per definire le risposte. Senza queste caratteristiche, può trasformarsi in un onere anziché una risorsa. Le potenziali sfide includono:

• Ridefinizione onerosa dei processi aziendali: l'allineamento di un processo aziendale in modo che possa essere automatizzato richiede tempo e pianificazione, nonché l'adesione dei dipendenti. Ciò potrebbe richiedere una strategia di gestione del cambiamento a lungo termine, con comunicazioni regolari e coerenti per i lavoratori interessati.
• Aggiornamenti tecnologici: per passare da semplici automazioni di bot all'iperautomazione è necessario investire in nuove tecnologie, quali un software basato su eventi e un'efficace piattaforma di integrazione che riunisca i dati giusti e strumenti di sviluppo low-code. Sono necessarie anche competenze nell'automazione dei processi aziendali e nell'intelligenza artificiale. Ad esempio, la capacità di eseguire analisi in tempo reale è vitale per operare e valutare l'efficacia delle funzioni automatizzate.
• Imprescindibilità dell'analisi: parte della pianificazione per l'iperautomazione consiste nell'aggiornamento e nell'analisi dei dati, che fornirà le informazioni necessarie per misurare l'efficacia e verificare la conformità durante tutto il processo di automazione.
• Imprescindibilità dell'infrastruttura di sicurezza: l'iperautomazione interessa molti sistemi diversi di un'organizzazione, quindi deve essere sottoposta a test per assicurarsi che eventuali autori malintenzionati non possano infiltrarsi tramite i bot o i sistemi connessi all'operatività.
• Distorsioni: quando si applica l'automazione dei processi aziendali per prendere decisioni, che si tratti di prestiti, assunzioni, acquisti o tariffe assicurative, è necessario prestare molta attenzione per garantire che gli algoritmi non proiettino distorsioni non previste.

Come avviare il processo di iperautomazione in 5 passaggi

Per trasformare un processo aziendale da manuale a iperautomatizzato è necessario l'impegno di molte persone, oltre a molti dati e altra tecnologia. Di seguito, un'analisi dei passaggi di alto livello coinvolti nell'iperautomazione.

1. Definizione delle esigenze e opportunità aziendali in termini di automazione.
   L'iperautomazione inizia dai processi aziendali consolidati. Raccogli informazioni sulle tue attuali operazioni e regole aziendali e come si confrontano con le best practice del settore. Intervista le persone che operano in prima linea per scoprire dove si trovano i colli di bottiglia o dove l'automazione può ridurre i processi ripetitivi. Individua le semplici automazioni robotiche dei processi che potrebbero esistere già. Queste informazioni ti aiuteranno a pianificare gli sforzi di iperautomazione che serviranno al meglio la tua organizzazione.
2. Raccolta dei dati aziendali.
   La maggior parte dell'iperautomazione comporta un processo di integrazione delle origini dati e la creazione di flussi di dati in tempo reale. Questo ti aiuterà a creare i trasferimenti e le catene di approvazione in automazioni complesse. Utilizza i dati operativi memorizzati per addestrare i modelli ML.
3. Identificazione degli strumenti.
   Lo sviluppo delle automazioni includerà servizi per l'automazione dei processi aziendali, strumenti per l'integrazione dei dati, piattaforme per lo sviluppo low-code, piattaforme per la formazione ML, strumenti per l'analisi e, in alcuni casi, agenti AI e sensori Internet of Things (IoT). Questi dati verranno associati ai dati delle applicazioni aziendali per automatizzare le interazioni tra le applicazioni e al loro interno.
4. Organizzazione del personale.
   Identifica i responsabili di progetto in diverse aree dell'azienda, nonché i responsabili che convalideranno i processi di approvazione automatizzati. Queste persone ti possono aiutare a identificare e organizzare i processi da automatizzare e saranno maggiormente interessate all'analisi dei miglioramenti in termini di efficienza nelle loro aree. Tieni presente che le automazioni possono creare confusione tra i lavoratori in prima linea in merito al loro ruolo. Aiutali a stabilire nuove routine che sfruttano i vantaggi dei processi automatizzati.
5. Implementazione, misurazione e iterazione.
   L'iperautomazione si basa sulla collaborazione tra competenze umane e algoritmi di Machine Learning abilitati dal flusso di dati e dall'analisi dei dati in tempo reale. Mantieni una linea di comunicazione aperta con i lavoratori in prima linea per misurare l'efficacia di eventuali automazioni ed essere pronto ad eseguire l'iterazione. Col tempo, sarai in grado di fare affidamento sull'analisi dei dati per mostrare come i processi automatizzati stiano aiutando l'azienda a migliorare l'efficienza e l'agilità.

Illustrazione con scale che salgono da sinistra a destra, dal basso verso l'alto. Sul gradino in basso a sinistra c'è una persona in piedi con le mani sui fianchi. Sul gradino in alto a destra c'è una persona in piedi trionfante che sventola una bandiera.

1. 1: Definizione delle esigenze e opportunità aziendali in termini di automazione.
2. 2: Raccolta dei dati aziendali.
3. 3: Identificazione degli strumenti.
4. 4: Organizzazione del personale.
5. 5: Implementazione, misurazione e iterazione.

Come ottenere i vantaggi dell'iperautomazione con Oracle

Se decidi di portare l'iperautomazione nella tua organizzazione, avrai bisogno di strumenti affidabili per l'automazione dei processi, l'IoT, la gestione dei dati e i servizi di intelligenza artificiale. Un buon punto di partenza è Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, che aiuta gli sviluppatori e gli esperti aziendali ad automatizzare i flussi di lavoro di approvazione che interessano i sistemi ERP, HCM e CX. Per raccogliere tutti i dati necessari per alimentare l'iperautomazione, avrai bisogno di un servizio di integrazione, come i servizi di integrazione Oracle Cloud Infrastructure, in grado di connettere qualsiasi origine dati o applicazione. Indipendentemente dal settore o dai casi d'uso, OCI offre gli strumenti necessari per semplificare le attività ripetitive con regole aziendali riutilizzabili, integrazioni predefinite e progetti low-code.

In definitiva, l'iperautomazione è molto più di un aggiornamento tecnologico, è un vantaggio strategico che può offrire vantaggi significativi per la maggior parte delle aziende. Convergendo l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'automazione robotica dei processi in un framework unificato, le organizzazioni possono abbattere i silos legacy e liberare le persone per soddisfare i clienti. Guarda l'automazione non come una misura di riduzione dei costi, ma come il motore per l'innovazione continua e la resilienza a lungo termine.

Domande frequenti sull'iperautomazione

Perché dovrei implementare l'iperautomazione?

L'iperautomazione è una strategia aziendale che offre nuovo valore basato sui dati operativi. Combina la competenza di automazione dei processi e integrazione dei dati con le capacità AI e ML per garantire maggiore velocità, efficienza, agilità e precisione nelle operazioni quotidiane. Per raggiungere questi obiettivi, utilizzano dati e automatizzano flussi di lavoro complessi, quali la gestione dei documento, le interazioni con l'assistenza clienti e molti altri processi per ottenere un vantaggio competitivo.

Come si realizza l'iperautomazione?

L'iperautomazione implica l'orchestrazione di più tecnologie, strumenti o piattaforme. Combina piattaforme di automazione dei processi aziendali con tecnologie come l'automazione robotica dei processi (RPA) e tecnoclogie di AI e ML avanzate.

Come posso iniziare a usare l'iperautomazione?

L'iperautomazione è un'estensione dell'ingegneria dei processi aziendali. Cerca un partner che abbia competenza nell'ingegneria dei processi e offra i servizi AI e ML, nonché gli strumenti di integrazione di cui avrai bisogno per passare dall'automazione delle attività all'iperautomazione di interi processi aziendali.

Quali sono le best practice per l'iperautomazione?

Le best practice per adottare l'iperautomazione nella tua organizzazione includono l'identificazione dei flussi di lavoro che potrebbero essere automatizzati, la scelta degli strumenti di automazione appropriati, il riutilizzo delle automazioni consolidate, ove possibile, e l'estensione delle loro capacità con varie forme di intelligenza artificiale e Machine Learning. Avrai anche bisogno di un ciclo di feedback per verificare che le automazioni consentano di raggiungere gli obiettivi prefissi e migliorino nel tempo.