Che cos'è l'iperautomazione?

Da anni le aziende raccolgono dati sulle operazioni di ogni giorno, misurando le linee di produzione, le interazioni sanitarie, la logistica delle spedizioni, 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 questi preziosi dati operativi e le competenze sui processi aziendali per addestrare l'intelligenza artificiale e quindi usare le applicazioni basate sull'IA per anticipare e reagire 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 approccio 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 le interazioni umane e automatizzare processi complessi. L'iperautomazione è la disciplina aziendale basata sull'automazione intelligente, che aiuta le organizzazioni ad attingere al proprio archivio di dati operativi per identificare e automatizzare processi aziendali e IT.

A differenza della semplice automazione, l'iperautomazione offre alle organizzazioni un modo per accedere ai dati operativi, integrare le origini dei dati e utilizzare i servizi di intelligenza artificiale per automatizzare i processi aziendali complessi e articolati. Tali processi possono includere interazioni con il servizio clienti, gestione documentale, logistica delle spedizioni, business analytics e molto altro. 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 di business con i minori costi, ottimizzando al contempo l'accuratezza e la velocità 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, ove possibile, per aiutare l'organizzazione a rispondere ai cambiamenti aziendali, o addirittura ad anticiparli.
• 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 di Gartner che hanno coniato il termine, l'iperautomazione richiede: intelligenza artificiale (AI), Machine Learning (ML), architettura software basata su eventi, automazione robotica dei processi (RPA), suite per la gestione dei processi aziendali (BPM) e per la gestione intelligente dei processi aziendali (iBPMS), piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS), strumenti low-code/no-code, software pacchettizzato e altri tipi di strumenti decisionali, di processo e di automazione delle attività.

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, nonché vantaggi competitivi.

Come funziona l'iperautomazione?

Un progetto di iperautomazione implica l'identificazione di flussi di lavoro che trarrebbero vantaggio dall'automazione, dal sourcing e dall'integrazione dei dati operativi corretti. La scelta degli strumenti di automazione appropriati, il riutilizzo, ove possibile, di automazioni comprovate e l'estensione delle loro capacità con varie forme di intelligenza artificiale e e Machine Learning, come il rilevamento delle anomalie, la visione artificiale o l'elaborazione del linguaggio naturale.

L'obiettivo dell'iperautomazione è quello di imitare il modo in cui clienti o dipendenti potrebbero interagire con le applicazioni e integrarsi nel processo. Ad esempio, registrando il modo in cui le persone eseguono un'attività, è possibile creare un bot che automatizzi tale azione. Utilizzando l'intelligenza artificiale, tale azione può includere la comprensione dell'intento nel linguaggio naturale di un cliente e la decisione in merito ai passaggi successivi in ​​un flusso di lavoro. Con il passare del tempo, i dati provenienti da queste operazioni digitalizzate possono essere analizzati per trovare opportunità di miglioramento nascoste nel processo aziendale. Man mano che le attività diventano più complesse e la velocità e la precisione delle operazioni aziendali migliorano, si passa dall'automazione all'iperautomazione.

Iperautomazione e automazione robotica dei processi (RPA)

L'automazione robotica dei processi (RPA) è un sistema che consente a un'organizzazione di creare computer bot per sostituire le interazioni umane ed eliminare attività banali e ripetitive nel lavoro delle persone. 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.

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 dare alle aziende un vantaggio competitivo tramite il raggiungimento di nuovi livelli di efficienza. L'iperautomazione aiuta le aziende a utilizzare meglio tutti i dati operativi raccolti e memorizzati, consente inoltre di intraprendere azioni in tempo reale più intelligenti utilizzando 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 aziende in settori quali finanza, assistenza sanitaria, produzione e retail online potrebbero migliorare la propria efficienza abilitando interazioni più rapide e accurate con clienti, pazienti e fornitori mediante automazioni aziendali che vengono estese anche alla supply chain per prevedere le esigenze, ordinare le merci, compilare i documenti e suggerire i passi successivi 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.

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 più 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: favorisce azioni più coerenti e prevedibili in un processo aziendale e consente di utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare le operazioni quotidiane e prendere decisioni aziendali rapide, nonché migliorare i processi nel tempo.
• Miglioramento del servizio clienti: consente di soddisfare le esigenze dei clienti comprendendo le intenzioni, recuperando informazioni in modo rapido e preciso, nonché comunicando con linguaggio umano naturale. La disponibilità di persone pronte a intervenire in situazioni complesse o di livello emotivo è ancora importante, ma è possibile gestire molte situazioni in modo efficace 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.

Casi d'uso dell'iperautomazione

In tutti i settori, l'iperautomazione sta dimostrando il suo valore aiutando le organizzazioni a ridurre i costi, migliorare i livelli di servizio e ridurre i rischi. Di seguito abbiamo riportato cinque esempi del mondo reale.

• Retail: dopo aver registrato una crescita a tre cifre, Brasil's Facily ha scoperto che il servizio clienti era diventato una sfida. Il marketplace di social commerce ha creato automazioni che integravano la gestione finanziaria, l'inventario e la logistica, ha inoltre potenziato le funzioni fondamentali del proprio marketplace online, creando un percorso completamente verificabile, dagli ordini alle approvazioni fino alla contabilità fornitori, ottenendo così un'evasione degli ordini più rapida e un miglior controllo dell'inventario e degli acquisti.
• Operazioni finanziarie: Lyft ha utilizzato l'automazione per ridurre, di oltre la metà, il tempo necessario per chiudere i registri nella componente ricavi delle scritture contabili. L'azienda prevede di dimezzare i tempi per la chiusura finanziaria completa e quindi di dimezzarli ulteriormente man mano che continua a migliorare i processi.
• Supply chain: considerato l'utilizzo di ingredienti freschi, Chipotle richiede una supply chain reattiva. L'azienda ha utilizzato l'automazione in due modi: in primo luogo, per monitorare e prevedere le esigenze in modo costante e accurato, consentendo ai fornitori di fidarsi delle previsioni e pianificare di conseguenza. In secondo luogo, per automatizzare il tracciamento degli ordini per il ritiro e la consegna in modo da poter riconciliare, senza verifica umana, ogni transazione online con i partner della consegna, risparmiando milioni di dollari all'anno in attività di riconciliazione con i conducenti.
• Sanità: il fornitore danese di servizi sanitari Coloplast utilizza l'automazione del marketing per comunicare con le persone con stomia e catetere e fornire loro assistenza. L'azienda raggiunge livelli di engagement ben superiori rispetto alla media del settore sanitario. Il programma aziendale per servizi personalizzati e interattivi è progettato per aiutare a migliorare le condizioni e la qualità della vita delle persone grazie a informazioni accurate e tempestive attraverso comunicazioni automatizzate su più canali, tra cui e-mail, Web, direct mail e telefono.
• Servizio clienti: l'automazione consente a Razer di offrire ai giocatori esperti di tecnologia il supporto tecnico self-service che preferiscono. La maggior parte dei clienti di Razer ha dichiarato che la chat è il modo più conveniente per contattare l'azienda, mentre prima i canali di comunicazione più utilizzati dall'organizzazione erano il telefono e l'e-mail. Razer ha introdotto chatbot e AI per ottimizzare e automatizzare il processo di assistenza. Ora l'azienda soddisfa il 50% delle richieste dei clienti tramite la chat automatizzata, indirizzando in modo intelligente il resto delle richieste verso altri canali di comunicazione.
• Sicurezza dei dati: la business unit AxiomSL di Adenza è un fornitore globale di software di analisi dei dati e del rischio per la reportistica normativa nel settore dei servizi finanziari. L'azienda utilizza automazioni di Machine Learning nella propria infrastruttura di database per eliminare la maggior parte delle attività di manutenzione, offrire scalabilità e tuning automatizzati, nonché accesso a un processo automatizzato che crittografa i dati sensibili e regolamentati, applicare patch ai database per le vulnerabilità della sicurezza e contribuire a evitare l'accesso non autorizzato.

Avvio del processo di iperautomazione

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 su 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 le iperautomazioni più utili per 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 di automazione dei processi aziendali, strumenti di integrazione dei dati, piattaforme di sviluppo low-code, piattaforme di addestramento ML, strumenti di analisi e, in alcuni casi, 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: Inizia in piccolo. Automatizza attività semplici in base alle regole aziendali.
2. 2: Pensa in grande. Utilizza l'automazione dei processi aziendali per identificare nuove possibili automazioni.
3. 3: Utilizza i dati. Integra le origini dati nei flussi di processo. Addestra gli algoritmi AI e ML.
4. 4: Crea il percorso. Aggiungi architetture di elaborazione degli eventi per orchestrare le automazioni.
5. 5: Applica l'intelligence. Applica algoritmi AI e ML all'interno di flussi di lavoro consolidati.
6. 6: Esegui l'iterazione. Migliora gli algoritmi con un maggior numero di dati.

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.

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 nei processi e l'integrazione dei dati con le capacità AI e ML per assicurare maggiore velocità, efficienza e precisione nelle operazioni quotidiane di lavoro. Per raggiungere questi obiettivi, vengono automatizzati i flussi di lavoro complessi, come la gestione dei documenti, le interazioni con il servizio 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.