Cos'è l'intelligent automation?

L'intelligent automation può rivoluzionare le operazioni aziendali combinando tecnologie di automazione e intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza, risparmiare sui costi e migliorare l'accuratezza. I dati mostrano che quasi la metà delle aziende utilizza l'automazione in vari modi per ridurre gli errori e velocizzare il lavoro manuale. L'intelligent automation porta questa tendenza al livello successivo. È essenziale che le aziende comprendano la sua definizione e le sue varie applicazioni man mano che diventa un requisito fondamentale per le aziende di tutto il mondo.

Che cos'è l'intelligent automation (IA)?

A volte chiamata automazione intelligente dei processi, l'intelligent automation unisce intelligenza artificiale (AI) e automazione per migliorare e semplificare i processi aziendali. L'intelligent automation utilizza una combinazione di tecniche, come l'automazione robotica dei processi (RPA, robotic process automation), il machine learning (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing), per automatizzare le attività ripetitive e, nel processo, estrarre insight dai dati.

L'intelligent automation può migliorare un processo aziendale consentendo all'automazione di occuparsi di attività quali l'inserimento dei dati, l'elaborazione dei documenti e le risposte sempre più complesse dell'assistenza clienti. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale basata sull'intelligenza artificiale e altri algoritmi di machine learning per automatizzare le interazioni con l'assistenza clienti e risolvere rapidamente le query senza intervento umano. Oppure una compagnia assicurativa potrebbe utilizzare l'intelligent automation per indirizzare i documenti attraverso un processo di richiesta di rimborso senza che i dipendenti debbano supervisionarlo. Automatizzazioni come queste e molte altre possono essere applicate in una vasta gamma di settori, tra cui finance, sanità, manufacturing e retail. Sebbene l'intelligent automation possa offrire vantaggi significativi, richiede pianificazione ed esecuzione attente perché ne venga garantito il successo.

Che cos'è l'intelligent automation (IA)?

• Intelligenza artificiale/machine learning
• Piattaforma di integrazione
• Robotic process automation

L'intelligent automation aiuta a soddisfare i clienti, a ridurre i costi e a migliorare i processi aziendali

Concetti chiave

• Per intellingent automation si intende l'applicazione di machine learning e intelligenza artificiale avanzati al fine di automatizzare attività manuali ripetitive.
• L'intelligent automation viene applicata sia alle operazioni rivolte ai clienti, come l'assistenza clienti, sia alle operazioni interne, come l'amministrazione degli ordini di acquisto.
• I principali vantaggi della IA sono la velocità, il risparmio sui costi e l'eliminazione degli errori nelle attività ripetitive. L'IA può anche identificare tendenze e consigliare miglioramenti nel corso del tempo.
• Una sfida dell'intelligent automation è tecnica e riguarda l'integrazione dei sistemi e la formazione di algoritmi ML. L'altra è umana, e consiste nel comunicare cambiamenti organizzativi nel modo in cui le persone lavorano.
• L'implementazione dell'IA richiede una combinazione di tecnologie, dalle piattaforme di integrazione e processi aziendali ai chatbot AI e ai sensori Internet of Things.

Definizione di intelligent automation

L'intelligent automation è un'evoluzione dell'automazione dei processi aziendali. È resa possibile dalla recente disponibilità di strumenti AI basati sul cloud, come il machine learning, il riconoscimento vocale, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Queste consentono alle aziende di automatizzare attività che, una volta, erano considerate troppo complesse o human-centric perché fossero eseguite dalle macchine.

Fra queste attività ci potrebbero essere la gestione di un'interazione di assistenza clienti attraverso un chatbot in grado di comprendere le intenzioni e fornire risposte utilizzando un generatore di linguaggio naturale, o anche la gestione di un documento e dei numerosi passaggi che una richiesta di risarcimento assicurativa deve superare. Entrambe le attività sono assistite da un modello di intelligenza artificiale addestrato con grandi quantità di dati a prendere decisioni e fornire consigli. Questa combinazione di robotic process automation e intelligenza artificiale può eliminare attività ripetitive ma non del tutto prevedibili, migliorando processi e consentendo ai dipendenti di concentrarsi maggiormente su lavori dal valore elevato e più ricchi di sfumature.

Come funziona l'intelligent automation?

I sistemi di intelligent automation sono progettati per aiutare le aziende a lavorare in modo più efficiente. Ad esempio, un processo di intelligent automation potrebbe aiutare un cliente a ottenere una risposta rapida da un chatbot senza che ci sia bisogno di un intervento umano, o un partner commerciale a ricevere un ordine di acquisto automatico basato sui bassi livelli di magazzino. Questo è reso possibile abilitando un flusso di lavoro che tiene traccia dei dati aziendali in tempo reale e poi utilizza l'intelligenza artificiale per prendere decisioni o suggerire i passi successivi più adeguati. L'IA è progettata per aiutare e migliorare il processo decisionale umano presentando fatti organizzati al fine di aiutare a prendere decisioni migliori o occupandosi di attività ripetitive che altrimenti sottrarrebbero il tempo e l'attenzione di un dipendente.

Gli strumenti principali coinvolti nell'intelligent automation sono il software di automazione dei processi aziendali, i dati operativi e i servizi AI. Gli algoritmi AI vengono addestrati utilizzando dati operativi in modo che possano occuparsi di una vasta gamma di attività, come il fornire una visione artificiale a un processo di inventario, l'aggiungere il rilevamento delle anomalie a veloci transazioni finanziarie o il fornire risposte chatbot personalizzate nelle conversazioni con i clienti e passare il compito un dipendente al momento giusto.

In tutti questi casi, l'intelligent automation aiuta ad aggiungere efficienza e a evitare errori nelle transazioni quotidiane e frenetiche di un'azienda. Allo stesso tempo, gli algoritmi di machine learning possono apprendere nel corso tempo a rilevare tendenze nei dati aziendali e persino a suggerire miglioramenti a un flusso di lavoro.

Perché è importante l'intelligent automation?

L'intelligent automation è importante perché aiuta le aziende a raggiungere un livello di efficienza più elevato, e perché permette una maggiore connessione con i clienti e gli altri stakeholder. Grazie a visione, suono, linguaggio e reattività basati sull'intelligenza artificiale, l'intelligent automation può permettere alle aziende di migliorare le relazioni con i clienti, consentire ai dipendenti di evitare lavori impegnativi e dare loro informazioni utili per prendere decisioni con sicurezza nel mezzo di operazioni aziendali frenetiche.

Immagina il vantaggio competitivo di un'automazione del manufacturing che prevede guasti imminenti, ordina i componenti e pianifica la manutenzione, il tutto in base alla raccolta di dati aziendali giornalieri e senza avere bisogno dell'assistenza e del tempo di un esperto umano. Oppure un'operazione di chiusura finanziaria che comprende il contesto nel testo e memorizza i documenti per rispettare la compliance normativa. Gli esempi abbondano in settori diversi come banking, logistica di spedizione o fashion retail. I vantaggi continuano poiché gli algoritmi di apprendimento automatico che supportano l'intelligent automation apprendono costantemente dai propri data set, migliorando o suggerendo ottimizzazioni del design dei processi nel corso del tempo.

Differenze tra intelligent automation e robotic process automation (RPA)

L'intelligent automation comprende molto di più della sola robotic process automation (RPA). La RPA è un tipo di automazione che utilizza robot software per imitare le azioni umane e automatizzare attività ripetitive. L'intelligent automation, d'altra parte, combina diverse tecnologie, tra cui integration platform as a service (iPaaS), intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing), per automatizzare processi complessi che richiedono un processo decisionale simile a quello umano. L'intelligent automation non solo automatizza attività ripetitive, ma aiuta anche le persone a prendere decisioni migliori fornendo insight, consigli e previsioni basate sull'analisi di grandi set di dati.

9 componenti dell'intelligent automation

L'intelligent automation è una combinazione di integrazione, automazione dei processi, servizi AI e tecnologie RPA che lavorano insieme per eseguire attività ripetitive e migliorare il processo decisionale umano. L'intelligent automation può includere NLP, ML, automazione cognitiva, visione artificiale, riconoscimento intelligente dei caratteri e process mining.

1. Intelligenza artificiale (AI, artificial intelligence): la capacità dei computer, addestrati con grandi set di dati, di eseguire attività che in genere richiedono l'intelligenza umana, come la percezione, il linguaggio, l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.
2. Integration platform as a service (iPaaS): una piattaforma basata su cloud che consente alle organizzazioni di integrare applicazioni, sistemi e origini dati differenti e di automatizzare i flussi di lavoro in tutto il loro ecosistema IT.
3. Robotic process automation (RPA): bot software che possono eseguire attività ripetitive, come l'inserimento dei dati, l'elaborazione delle fatture e le risposte del servizio clienti, con precisione e velocità elevate.
4. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing): la capacità delle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, che permette loro di interagire con l'uomo attraverso chatbot, assistenti vocali e altre interfacce conversazionali.
5. Machine learning (ML): un sottogruppo dell'AI che consente alle macchine di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel corso del tempo senza essere programmate esplicitamente.
6. Automazione cognitiva: la combinazione di tecnologie AI e RPA al fine di automatizzare processi decisionali complessi che richiedono capacità cognitive, come il riconoscimento di pattern e il ragionamento.
7. Visione artificiale: la capacità delle macchine di interpretare e analizzare i dati visivi provenienti dal mondo reale, che permette loro di eseguire attività quali il riconoscimento di oggetti, l'analisi di immagini e video e la navigazione autonoma.
8. Intelligent character recognition (ICR): la capacità delle macchine di riconoscere e interpretare testi scritti a mano o stampati in modo da automatizzare attività quali l'inserimento dei dati e l'elaborazione dei documenti.
9. Process mining: l'utilizzo di intelligenza artificiale e tecniche di data mining per analizzare e ottimizzare i processi aziendali, consentendo alle organizzazioni di identificare le inefficienze e migliorare le prestazioni operative.

Vantaggi dell'intelligent automation

Utilizzando l'intelligent automation, un'organizzazione può aumentare la produttività e l'efficienza, migliorare la customer experience, ridurre i costi e prendere decisioni migliori più rapidamente. L'obiettivo non è quello di sostituire gli esperti umani ma di permettere loro di dedicare più tempo a tipi di attività strategiche e complesse che aiutano a far crescere il business.

1. Maggiore soddisfazione dei clienti: fornisce risposte di assistenza clienti più rapide e accurate utilizzando la generazione del linguaggio naturale e permettendo ai dipendenti umani di dedicare più tempo alle risposte più difficili.
2. Costi ridotti: riduce il tempo necessario per le attività comuni, eliminando il bisogno di pagare dipendenti qualificati per lavori banali e automatizzando attività che possono includere la gestione di grandi quantità di dati e documenti.
3. Migliore processo decisionale: fornisce insight e analytics dei dati in tempo reale, permettendo sul momento un migliore processo decisionale e strategie aziendali più informate.
4. Aumento dell'agilità: consente alle aziende di monitorare e adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni del mercato e alle esigenze dei clienti, consentendo loro di essere sempre un passo avanti rispetto alla concorrenza.

Le sfide dell'intelligent automation

L'intelligent automation presenta molte sfide a causa della complessità della tecnologia e del suo essere in continua evoluzione, e del fatto che è da poco che l'intelligenza artificiale viene utilizzata giornalmente come strumento software aziendale. Quando si tratta di implementare l'intelligent automation, pensa alle sfide dividendole in due gruppi principali: le sfide tecniche e le sfide organizzative.

Tra le sfide tecniche principali ci sono:

• Complessità di integrazione: l'intelligent automation richiede spesso l'integrazione con sistemi e processi pre-esistenti, processo che può rivelarsi lungo e complesso. Ciò può comprendere l'integrazione di soluzioni IA con sistemi legacy, la gestione di più fornitori e il garantire la riuscita dei flussi di dati tra i sistemi.
• Problemi di qualità dei dati: l'intelligent automation si basa prevalentemente su dati di qualità elevata, e le organizzazioni potrebbero avere difficoltà a causa di silos di dati, di dati incompleti o imprecisi, o di problemi di sicurezza di quest'ultimi. Una scarsa qualità dei dati può rendere difficile il raggiungimento del pieno potenziale delle soluzioni di IA.
• Sfide di governance e compliance: le organizzazioni devono assicurarsi che le soluzioni IA soddisfino i requisiti normativi e siano conformi alle policy e alle procedure interne.
• Integrazione con i sistemi legacy: molte organizzazioni dispongono di sistemi legacy non progettati per utilizzare le moderne tecnologie di intelligent automation, cosa che rende difficile l'integrazione e rende potenzialmente necessarie competenze tecniche costose e attività di sviluppo personalizzate.
• Problemi di sicurezza: le soluzioni IA possono introdurre nuovi rischi per la sicurezza, in particolare nel momento in cui si gestiscono dati sensibili o si interagisce con altri sistemi. Le organizzazioni devono garantire che questi sistemi siano sicuri e conformi agli standard e ai protocolli di sicurezza pertinenti.

Tra le sfide organizzative principali ci sono:

• Mancanza di leadership e sponsorizzazione esecutive: i dirigenti devono fornire la visione, le risorse e la leadership necessarie a garantire il successo delle iniziative di intelligent automation.
• Comprensione limitata del potenziale dell'IA: molte organizzazioni potrebbero non comprendere appieno le capacità e il potenziale dell'IA, cosa che può portare a opportunità perse o ad aspettative non realistiche. I leader devono istruirsi per capire il pieno potenziale di queste tecnologie.
• Carenze di talenti: potrebbero mancare professionisti qualificati in grado di progettare, implementare e gestire l'IA, rendendo difficile ridimensionare queste iniziative.
• Gestione delle modifiche: l'IA può portare a cambiamenti significativi nei processi e nei ruoli lavorativi, e per i dipendenti può essere difficile adattarsi senza una comunicazione e un'assistenza adeguate. Le organizzazioni devono assicurarsi che i dipendenti comprendano i vantaggi dell'IA e che siano pronti ai cambiamenti.
• Incertezza del ritorno sugli investimenti: misurare il ROI delle iniziative di intelligent automation può essere una sfida, in particolare quando si parla di "soft benefit", come l'aumento della produttività o il miglioramento della customer experience. Le organizzazioni devono stabilire metriche e obiettivi chiari per le iniziative IA, valutarle regolarmente e segnalare il loro successo.

Casi d'uso dell'intelligent automation

L'intelligent automation possiede una vasta gamma di applicazioni in tutti i settori, tra cui sanità, finance, retail, manufacturing, logistica e trasporti. Gli esempi includono:

1. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati per le richieste dell'assistenza clienti e le domande dell'help desk, e possono offrire risoluzioni efficienti e un'esperienza coerente. Questo tipo di chatbot "...ci consente di distribuire rapidamente soluzioni per i canali emergenti garantendo al contempo ai nostri clienti un'esperienza coerente, indipendentemente da come interagiscono con noi", afferma Michael Menendez, Vice President of IT di Exelon Corporation.
2. Gli algoritmi ML combinati con sensori Internet of Things (IoT) per eseguire la manutenzione predittiva in un reparto produttivo.
3. Bot digitali che automatizzano attività ripetitive, come l'inserimento dei dati, l'elaborazione degli ordini o la generazione delle fatture, per rendere i processi più efficienti e allo stesso tempo offrire un feedback in tempo reale sull'azienda.
4. Visione artificiale che può supportare il monitoraggio delle attività, ad esempio il livello di magazzino, i processi in corso e i movimenti dei veicoli, nel manufacturing e nel trasporto.

Tecnologie di intelligent automation

L'intelligent automation si ottiene combinando una serie di tecnologie per eseguire un compito complesso. Partendo da una piattaforma di automazione dei processi come base, queste tecnologie includono:

1. Robotic process automation (RPA): bot software che eseguono attività semplici e ripetitive come l'inserimento dei dati o la gestione dei documenti con precisione e velocità elevate.
2. Bot di machine learning: programmi software che si integrano con i sistemi aziendali per semplificare attività ripetitive in base a regole aziendali specifiche.
3. Sistemi Internet of Things (IoT): dispositivi, sensori e software che si connettono e comunicano tramite l'IoT utilizzando un'applicazione di gestione centralizzata.
4. Chatbot: chatbot basati sull'intelligenza artificiale che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per far crescere l'intento in una comunicazione di testo o vocale e intraprendere l'azione appropriata, compreso il rispondere con un messaggi o voce conversazionali.
5. Applicazioni di messaggistica di testo: la messaggistica è il front.end scelto per molte interazioni di assistenza clienti o processi di notifica aziendale gestiti dall'intelligent automation.
6. Servizi di integrazione: connettono applicazioni e origini dati, e sono necessarie per automatizzare e gestire i processi aziendali tramite l'IA.
7. Infrastruttura IT: l'infrastruttura IT compone il back-end di qualsiasi processo di intelligent automation fornendo potenza di calcolo, gestione dei dati, integrazione dei dati e software di automazione.

Tecnologie di intelligent automation

1. Piattaforma RPA
2. Machine learning/AI
3. Internet of Things
4. Chatbot/Elaborazione del linguaggio naturale
5. Messaggistica di testo
6. Servizi di integrazione
7. Servizi di infrastruttura

Come implementare l'intelligent automation

L'intelligent automation inizia con l'automazione dei processi e poi utilizza strumenti basati sull'intelligenza artificiale per espandere l'ambito delle automatizzazioni in tutta l'azienda. Durante il percorso, le persone avranno bisogno di tempo e indicazioni su come regolare i loro giorni lavorativi per adattarsi ai nuovi processi basati sull'intelligenza artificiale. Ecco come appare la strada verso il successo: in primo luogo, visualizza il tuo obiettivo finale. Chiediti come sarebbe un processo se potessi rimuovere i punti critici a livello di prestazioni e utilizzare l'intelligenza artificiale per eseguire attività specifiche e di volume elevato.

Una volta identificato il tuo obiettivo, scopri o trova competenze sui tipi di infrastruttura tecnologica che ti permetteranno di progettare e monitorare questi processi e che possono fornirti algoritmi che puoi personalizzare in base alle tue esigenze specifiche. Da lì, puoi formare una strategia e avviare delle partnership. Dovrai coinvolgere esperti interni per gestire i punti più delicati delle interazioni aziendali e massimizzare la precisione e il valore della tua intelligent automation. Ricorda, il sistema IA, in alcuni casi, sostituirà il processo decisionale umano e la comunicazione con i clienti, quindi è importante averne una conoscenza approfondita. Ora assicurati che i tuoi partner IT e cloud di back-office siano pronti a eseguire lo scale-up e crescere insieme a te.

Il passo successivo è la gestione delle modifiche. Dovrai preparare i tuoi dipendenti. Una parte di qualsiasi implementazione IA consiste nel ridefinire la tua struttura organizzativa e preparare la tua cultura. Man mano che l'automazione aumenta, cominceranno a essere gestite alcune attività manuali e la comunicazione con il cliente, e i dipendenti potranno concentrarsi su attività di maggior valore e relazioni di business.

Infine, bisogna eseguire e iterare. Uno dei vantaggi dell'intelligent automation è che gli algoritmi di machine learning dovrebbero continuare a migliorare. Assicurati di avere un modo per acquisire e implementare possibili miglioramenti. È altrettanto importante monitorare il feedback degli utenti ed essere pronti ad apportare modifiche. Per trarre il massimo da qualsiasi intelligent automation c'è bisogno di un processo di feedback e iterazione costanti.

Il futuro dell'intelligent automation

Il futuro dell'intelligent automation sarà strettamente legato al futuro dell'intelligenza artificiale, che continua a progredire nelle capacità. Allo stesso modo, le aspettative dei clienti per risultati più rapidi e a costi più bassi potranno soltanto aumentare.

Lo slancio tra le aziende leader è già forte. Molte stanno implementando l'intelligent automation con successo; altre stanno sperimentando e perfezionando le loro strategie e stanno preparando le loro organizzazioni. Come qualsiasi programma supportato dall'intelligenza artificiale, l'intelligent automation è un investimento per il futuro, e ci saranno false partenze. Tuttavia, come succede per tutte le tendenze tecnologiche più in voga, aspetta che i provider di servizi cloud inizino a offrire sistemi pronti all'uso per l'intelligent automation basati sulle loro piattaforme di integrazione software e sulle loro offerte di automazione dei processi aziendali.

Migliora i processi e il processo decisionale con l'intelligent automation

Come parte della crescente sofisticazione e delle applicazioni pratiche delle tecnologie AI, l'intelligent automation è pronta a diventare un potente vantaggio competitivo. Quindi è giunto il momento di iniziare. Quando lo farai, avrai bisogno di un partner con una comprovata esperienza nell'integrazione aziendale e nell'automazione dei processi di business. Oracle aiuta le aziende ad automatizzare i processi di lavoro da decenni e ha integrato tale competenza nei servizi di Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Troverai servizi di integrazione OCI che connettono applicazioni e origini dati per aiutarti a automatizzare i processi e centralizzare la gestione. Il servizio consente a flussi di lavoro basati sugli eventi di automatizzare e accelerare le approvazioni. OCI offre anche servizi AI basati sul cloud addestrati per carichi di lavoro specifici, come l'elaborazione del linguaggio naturale, il rilevamento delle anomalie e la visione artificiale, che le aziende possono applicare in base alle loro esigenze.

Domande frequenti sull'intelligent automation

Che cosa si intende con il termine "intelligent automation"?

Intelligent automation è il nome dato a una business practice che utilizza una combinazione di tecniche, come la robotic process automation (RPA), il machine learning (ML) l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, natural language processing), per automatizzare attività ripetitive, estrarre insight dai dati e permettere un processo decisionale basato sui dati.

Quali sono alcuni esempi di intelligent automation?

L'intelligent automation può guidare un chatbot di assistenza clienti che comprende l'intenzione di domande formulate tramite testo o voce e offre opzioni. Un altro esempio potrebbe essere un processo di spedizione o manufacturing che utilizza la visione artificiale per identificare con precisione gli oggetti e aiutare i lavoratori a prendere decisioni rapide.

La robotic process automation (RPA) è una forma di intelligent automation?

No. Sebbene siano entrambe utilizzate per automatizzare attività, puoi pensare all'intelligent automation come a una versione più intelligente della robotic process automation. Laddove la robotic process automation utilizza i bot digitali per eseguire attività semplici e ripetitive, l'intelligent automation può eseguire attività più complesse e umane e fornire risposte attraverso un linguaggio naturale quando necessario.

Quali settori utilizzano l'intelligent automation?

L'intelligent automation viene utilizzata in quasi tutti i settori, tra cui assicurazioni, investimenti, sanità, logistica e manufacturing. L'applicazione dell'intelligent automation sta crescendo di pari passo con le capacità in evoluzione dell'intelligenza artificiale.