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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Che cos’è il Process Mining che ruolo ha nell’ottimizzare i processi aziendali

Il Process Mining consente di individuare le anomalie che provocano uno scostamento del processo dal suo funzionamento ideale, ad esempio identificando colli di bottiglia e sprechi di risorse. L’obiettivo di questa attività, che filtra e scopre i pattern ricorrenti, è avere una rappresentazione oggettiva del funzionamento di un processo per poi migliorare il sistema nel suo complesso. Il risultato perseguito è rendere più efficienti le attività, implementando azioni di innovazione.

Il Process Mining è dunque l’analisi dei processi di business che si basa sui log degli eventi. Nello specifico, grazie alla tecnologia algoritmica di data mining applicata ai log generati dagli applicativi di business, vengono estratte le informazioni necessarie per identificare i modelli dei processi e delle attività di un’organizzazione.

La tecnologia di Horsa per il Process Mining

Sono diverse le ragioni per le quali Horsa ha puntato sulla tecnologia MyInvenio Process Mining per i propri clienti.

Prima di tutto, si tratta di una tecnologia italiana, un vantaggio strategico nei confronti degli altri vendor sul mercato, che sono basati per lo più all’estero. L’azienda ha sede a Reggio Emilia, garantendo perciò una comunicazione facile e immediata nel caso ci sia la necessità di creare feature personalizzate, oltre che alla possibilità di entrare in contatto diretto con i laboratori di sviluppo. La nazionalità dell’azienda assicura inoltre una conoscenza approfondita delle esigenze del mercato autoctono.

Da un punto di vista tecnico, il valore di MyInvenio si esprime nella capacità di agire su una vasta tipologia di dati, inclusi quelli non strutturati, per una visione davvero completa del processo. In particolare, tra le funzioni più importanti di MyInvenio, vi è il task mining, ossia il monitoraggio, la rilevazione e l’analisi dei dati di interazione degli utenti su un desktop. La tecnologia MyInvenio, quindi, non si limita alla descrizione di un processo ottenuta dai dati di business e dall’osservazione dei singoli passaggi, ma può esaminare anche quanto eseguito da ciascun operatore sulla sua macchina e che, altrimenti, non verrebbe registrato in altro modo.

Non da ultimo, MyInvenio offre un importante servizio di simulation. È possibile infatti eseguire analisi what-if partendo dal modello as-is del processo, e configurare così la simulazione to-be. L’esecuzione di una simulazione MyInvenio richiede pochissimo tempo: è sufficiente aggiornare le informazioni derivate automaticamente dal processo as-is per testare le modifiche desiderate. Una volta configurata la simulazione, MyInvenio funziona come una “macchina del tempo”, che genera nuove istanze del processo to-be dai dati storici dello stesso, consentendo l’individuazione e l’analisi del suo comportamento e fornendo stime dei ROI affidabili.

L’approccio di Horsa all’ottimizzazione dei processi

Ma come si implementa un progetto di Process Mining con al fianco l’expertise di Horsa?

L’approccio di Horsa parte dalla cultura aziendale. È importante infatti trasmettere i vantaggi concreti del Process Mining all’interno dell’organizzazione, così da facilitare le fasi seguenti. Parliamo in questo caso di recuperare le risorse e ridurre la durata media dei processi, con un miglioramento considerevole della durata e dei costi totali di gestione. Ecco perché il primo passo è spesso una Proof of Concept in ambiente ristretto.

Superato lo “step 0”, il passaggio successivo prevede la scelta del processo più rilevante a cui applicare la tecnologia. Un esempio piò essere la valutazione del processo order to cash, ossia la gestione del ciclo dell’ordine. Molto rilevante è anche l’analisi del “maverick work”, ovvero il lavoro non preventivato nei processi standard e che quindi provoca importanti perdite, oppure i processi più delicati per il rispetto della compliance.

Grazie al Process Mining diventa possibile ricostruire tutte le interazioni che si sono svolte nel corso del processo analizzato attraverso i diversi applicativi software utilizzati per il lavoro. Se prima dell’introduzione della tecnologia digitale si analizzavano le attività mediante interviste agli addetti, in un contesto informatizzato è il software a occuparsi per esempio di capire qual è stato il percorso di una fattura, di individuare quanti hanno lavorato a un certo ordine e così via.

Horsa accompagna le aziende nel preparare i dati e le aiuta a interpretare gli output del programma per capire in quale direzione agire. A una completa e particolareggiata fotografia dell’as-is (alla mappatura dei processi reali) segue un lavoro di simulazione (analisi what-if), per comprendere come il processo possa migliorare apportando determinati cambiamenti, anche grazie agli strumenti di business automation.

Il Process Mining oggi permette in conclusione un’analisi specifica e precisa dei processi che parte dai dati grezzi per potenziare l’intero ecosistema aziendale.

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