Quali sono i benefici dell’Intelligent Process Automation in azienda

Grazie all’IPA è possibile delegare alle macchine compiti complessi, non solo task standard e ripetitivi, andando cioè oltre alla robotizzazione intesa come RPA – Robotic Process Automation.

I principali benefici determinati dall’Intelligent Process Automation riguardano l’efficienza dei processi, una maggior velocità e qualità dell’attività e una razionalizzazione dei costi. Inoltre, i processi potranno essere maggiormente controllati al fine di aumentare produttività e customer satisfaction. Le principali tecnologie che fanno parte dell’IPA sono Digital Process Automation (DPA), Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI) e Process Mining.

Intelligent Process Automation, le tecnologie chiave a supporto

Sono quattro le tecnologie chiave che fanno parte dell’IPA. Vediamole nel dettaglio.

1. Digital Process Automation (DPA)

Con Digital Process Automation ci si riferisce all’uso di tecnologie e metodologie avanzate utili a semplificare i processi e innalzare la qualità dei servizi offerti a dipendenti e clienti. Il contributo della DPA all’IPA è principalmente inerente alla possibilità di far dialogare IT e business.

In pratica, grazie alla DPA è possibile condurre un’analisi di ciò che avviene in azienda e poi individuare gli strumenti ad hoc per far lavorare le imprese in modo più intelligente. In sintesi, la società di ricerca Forrester indica nell’adozione della DPA “la possibilità di automatizzare un processo dall’inizio alla fine, anche se lungo e complesso”.

2. Robotic Process Automation (RPA)

Usare l’RPA – Robotic Process Automation – significa sfruttare bot software capaci di eseguire compiti ripetitivi e di routine. Con RPA si intendono, infatti, applicazioni e tecnologie che imitano le azioni svolte da personale umano.

L’IPA si basa sulla RPA (e dunque sulla capacità delle macchine di compiere attività facili con efficienza, rapidamente, 24 ore su 24 e a costi bassi) e compie un salto in avanti in quanto vi aggiunge intelligenza. Mentre con la Robotic Process Automation la collaborazione delle macchine si limita all’esecuzione di quanto predefinito dagli uomini, alla replica di azioni prestabilite, con l’IPA i sistemi diventano maggiormente intelligenti.

3. Artificial Intelligence (AI)

La definizione di intelligenza artificiale rimanda alle abilità di una macchina di dimostrare prerogative umane quali ragionamento, pianificazione, apprendimento, creatività e così via. L’intelligenza artificiale può quindi essere applicata a un vasto ventaglio di attività.

Sul fronte dell’automazione di processo, il contributo dell’Artificial Intelligence riguarda da un lato la raccolta dei dati necessari a illustrare la situazione esistente per offrire insights originali dalla loro correlazione e, dall’altro, la successiva proposta di preziosi suggerimenti e interventi (tecnici e organizzativi) da eseguire per la riorganizzazione dei workflow in un’ottica di miglioramento. L’intelligenza artificiale si può anche applicare anche all’interpretazione del linguaggio parlato, il che rappresenta un’interessante opportunità per la creazione di servizi innovativi.

Il contributo dell’AI all’IPA si esprime infine dal punto di vista del machine learning, ossia di algoritmi e tool specializzati in determinati compiti e capaci di imparare dai dati sui quali lavorano. Tutto ciò significa che oggi (e sempre più) l’intelligenza artificiale sa interpretare le informazioni e instaurare proficue collaborazioni con i colleghi umani.

4. Process Mining

Fare Process Mining si traduce nel compito di mappare processi e applicazioni per verificare dove e come si possa intervenire con l’automazione. Dal punto di vista tecnico, il Process Mining è una tecnica basata sull’analisi dei log, cioè di tutte le operazioni effettuate da un sistema informatico. Si tratta di informazioni compiute da addetti ma anche realizzate in modo automatico da sistemi stessi. È così possibile ricostruire i modelli che caratterizzano tutti i processi, rendendo velocemente individuabili le inefficienze, i livelli di compliance alle normative. Si può quindi affermare che il Process Mining sia propedeutico all’RPA così come, a maggiore ragione, all’IPA offrendole dati da correlare ed elaborare.

Perché investire in Intelligent Process Automation conviene

Incrementi di produttività, efficienza, accuratezza e un innalzamento della capacità di raccogliere e gestire i dati. Questi i benefici che sono sperimentati dalle aziende che adottano tecnologie di Intelligent Process Automation. Più nel particolare, grazie all’IPA è possibile ottimizzare i costi e le risorse utilizzate per fare business aumentando la velocità di produzione e i volumi di output.

In generale, sfruttando dati aggiornati, rilevati nel corso dello svolgimento dei processi stessi, le aziende possono contare su materiale prezioso per creare nuovi servizi e innalzare i propri livelli di competitività. Un esempio, in questo senso, può essere quello della gestione dell’assistenza (guasti, resi, reclami). Le macchine, capaci come si è visto di comprendere e indirizzare le comunicazioni degli utenti, possono, infatti, essere poste in prima linea per una gestione efficiente e multicanale delle problematiche segnalate incrementando la soddisfazione del cliente finale.

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