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	<title>bpm Archivi - Horsa Blog</title>
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	<description>Eccellenza nelle soluzioni IT per la Digital Transformation delle imprese</description>
	<lastBuildDate>Tue, 08 Jun 2021 08:35:10 +0000</lastBuildDate>
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		<title>Intelligenza artificiale per l&#8217;automazione: l&#8217;approccio IPA</title>
		<link>https://blog.horsa.com/business-digital-automation/intelligenza-artificiale-per-lautomazione-lapproccio-ipa/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Giulia Panzacchi]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 08 Jun 2021 08:35:10 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Business Digital Automation]]></category>
		<category><![CDATA[ai]]></category>
		<category><![CDATA[bpm]]></category>
		<category><![CDATA[business process management]]></category>
		<category><![CDATA[case management]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Oltre ai naturali campi di applicazione dell’intelligenza artificiale conosciuti, come il riconoscimento vocale, le analisi semantiche e così via, un campo dove l&#8217;AI trova ampia applicazione è l’automazione di processo. Nel BPM e nel Case Management si riscontrano due fasi principali: l’analisi e la successiva implementazione e adattamento. Per la fase di analisi, l’Intelligenza Artificiale (AI) [&#8230;]</p>
<p>L'articolo <a href="https://blog.horsa.com/business-digital-automation/intelligenza-artificiale-per-lautomazione-lapproccio-ipa/">Intelligenza artificiale per l&#8217;automazione: l&#8217;approccio IPA</a> proviene da <a href="https://blog.horsa.com">Horsa Blog</a>.</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p>Oltre ai naturali campi di applicazione dell’<strong>intelligenza artificiale</strong> conosciuti, come il riconoscimento vocale, le analisi semantiche e così via, un campo dove l&#8217;<b>AI</b> trova ampia applicazione è l’<strong>automazione di processo</strong>.</p>
<p>Nel <a href="http://blog.horsa.com/business-process-management-perche-e-lora-giusta/"><strong><u>BPM e nel Case Management</u></strong></a> si riscontrano due fasi principali: l’analisi e la successiva implementazione e adattamento. Per la fase di analisi, l’Intelligenza Artificiale (AI) viene utilizzata nel <a href="http://blog.horsa.com/ottimizzare-i-processi-aziendali-cominciare-dal-process-mining-con-horsa/"><strong><u>process mining</u></strong></a>.</p>
<h3><strong>Le fasi di un processo aziendale</strong></h3>
<p>Se paragoniamo un qualunque processo aziendale al fare, per esempio, una torta, si possono trovare alcune analogie che aiutano a spiegare meglio la ramificazione delle sue fasi. Abbiamo il <strong>disegno del processo</strong> (la ricetta), chi la <strong>interpreta</strong> (il cervello), chi la <strong>esegue</strong> (le mani), i <strong>dati</strong> e gli attori (gli ingredienti) e le <strong>applicazioni</strong> con cui interagire (forno, frullino etc). Cosa manca ai sistemi BPM per diventare Intelligent Process Automation (IPA)? Il cervello e l’interazione con le applicazioni (se non di backend).</p>
<h3><strong>Applicazioni dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali</strong></h3>
<p>E così abbiamo capito dove inserire l’intelligenza artificiale nei progetti BPM. Nel momento in cui dobbiamo capire qualcosa, cioè <strong>interpretare un’informazione con il cervello</strong>, sia esso un parlato, una chat, un’aggregazione probabilistica di dati, decidere se un dato è falso, prevenire anomalie eccetera, abbiamo a disposizione le <strong>varie applicazioni di intelligenza artificiale che supportano i task di BPM</strong>. Dobbiamo interpretare una mail? Il <strong>Natural Language Understanding (NLU)</strong> interpreta semanticamente il contenuto e può avviare task diversi a seconda del contenuto stesso. Dobbiamo decidere qual è l’azione migliore all’interno di un paniere? I sistemi esperti con l’appoggio delle “<strong>fuzzy logic</strong><a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[1]</a>” possono aiutare a prendere decisioni. Dobbiamo capire quando si guasterà un sistema? Sempre con i <strong>sistemi esperti</strong> possiamo avviare workflow prima che avvenga il guasto.</p>
<p>Questo apre la gestione digitale dei processi ad una serie di modelli e processi prima inarrivabili, partendo dall’interazione con gli utenti fino alla gestione in automatico delle chiamate di manutenzione. La parte più complessa è <strong>insegnare ai sistemi di intelligenza artificiale l’universo funzionale e semantico dove muoversi</strong>: dire “comprare borsa Gucci a Milano” ha ovviamente una valenza diversa tra moda e Finanza.</p>
<p>Sui progetti, i team competenti in Intelligenza Artificiale (AI) e quelli esperti nei processi di solito sono separati. Alcuni hanno un team unico, ma in ogni caso l’importante è che <strong>l’interazione tra i team sia affiatata</strong> e sincrona. Ha la stessa valenza del duo mente-braccia.</p>
<h3><strong>La Robotic Process Automation per i processi aziendali</strong></h3>
<p>Quindi: <strong>cosa manca ai sistemi BPM per diventare IPA</strong> (Intelligent Process Automation)? L’AI è l’equivalente della mente per la ricetta della torta; manca l’interazione con le applicazioni (nella nostra ricetta, il forno e gli altri utensili). È qui che entra in gioco la <strong>Robotic Process Automation</strong> (RPA).</p>
<p><strong>I sistemi RPA consentono di replicare le azioni utente sulle applicazioni</strong>. Si dà la possibilità a un sistema BPM di interagire con qualsiasi applicazione come se fosse un utente, mantenendo la sicurezza applicativa e le logiche applicative dell’utente.</p>
<p>All’interno di un processo, quindi, l’interazione con una qualsiasi applicazione custom può essere automatica. La stessa applicazione può emulare l’utente umano ad esempio inserendo dati o eseguendo query. Finita l’azione il controllo torna al motore di processo.</p>
<p>Esempio classico è l’arrivo di un ordine per mail. Il Natural Language Understanding (NLU) interpreta il contenuto della mail, ne estrae i dati e avvia un processo su BPM. Il BPM “chiama” un robot che inserisce i dati nell’ERP e rimanda indietro l’ack al BPM. Lo step successivo del processo per esempio può chiamare il CRM aggiornandolo, magari ancora con un robot RPA. Il tutto tracciato, e senza customizzare sia il CRM sia l’ERP.</p>
<p>La teoria è ovviamente più semplice della pratica: è semplice portare a termine progetti che comprendono intelligenza artificiale e RPA. Più difficile è invece approcciare un progetto di Intelligent Process Automation di successo.</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[1]</a> All’interno della logica classica che prevede vero falso vengono inserite logiche probabilistiche. Vale quindi il “probabilmente vero” e di conseguenza si può decidere quale è più “vero”.</p>
<p>L'articolo <a href="https://blog.horsa.com/business-digital-automation/intelligenza-artificiale-per-lautomazione-lapproccio-ipa/">Intelligenza artificiale per l&#8217;automazione: l&#8217;approccio IPA</a> proviene da <a href="https://blog.horsa.com">Horsa Blog</a>.</p>
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