L'RPA (robotic process automation), conosciuta anche come robotica software, utilizza delle tecnologie di automazione per imitare le attività di back-office normalmente eseguite da lavoratori umani, come l'estrazione di dati, la compilazione di moduli, lo spostamento di file, eccetera. Combina API e interazioni con l'interfaccia utente (IU) per integrare ed eseguire attività ripetitive tra applicazioni aziendali e di produttività. Implementando script che emulano i processi umani, gli strumenti RPA completano l'esecuzione autonoma di varie attività e transazioni nei sistemi software non correlati.

Questa forma di automazione utilizza un software basato sulle regole per eseguire attività di processo di business a un volume elevato, consentendo alle risorse umane di essere libere di dare la priorità ad attività più complesse. L'RPA consente ai CIO e ad altri responsabili decisionali di velocizzare gli sforzi di trasformazione digitale e di generare un maggiore ritorno sull'investimento (ROI, return on investment) dal proprio personale.

Affinché gli strumenti RPA sul mercato rimangano competitivi, dovranno andare oltre l'automazione delle attività ed espandere le loro offerte per includere l'automazione intelligente. Questo tipo di automazione si espande sulla funzionalità RPA incorporando le sottodiscipline di AI, come il machine learning, NLP (Natural Language Processing) e la visione artificiale (computer vision).  

L'automazione intelligente dei processi richiede più dei semplici sistemi basati su regole dell'RPA. Si può pensare all'RPA come ad attività che "fanno", mentre AI ed ML abbracciano, rispettivamente, più il "pensare" e l'"apprendere". Addestra gli algoritmi utilizzando i dati affinché il software possa eseguire le attività in modo più rapido ed efficiente.

L'RPA (robotic process automation) viene spesso confusa con l'AI (Artificial Intelligence), ma le due cose sono nettamente diverse. L'AI combina automazione cognitiva, ML (machine learning), NLP (Natural Language Processing), ragionamento, generazione di ipotesi e analisi.

La differenza fondamentale è che l'RPA è basata sui processi, mentre l'AI è basata sui dati. I bot RPA possono solo seguire i processi definiti da un utente finale, mentre i bot AI utilizzano il machine learning per riconoscere i pattern nei dati, in particolare quelli non strutturati, e apprendere nel corso del tempo. In altre parole, l'AI è stata concepita per simulare l'intelligenza umana, mentre l'RPA si limita a replicare le attività eseguite dagli esseri umani. Anche se l'uso sia dell'AI che degli strumenti RPA riduce al minimo la necessità dell'intervento umano, il modo in cui essi automatizzano i processi è diverso. 

Ciò detto, RPA e AI si completano anche bene a vicenda. L'AI può aiutare l'RPA ad automatizzare le attività in modo più completo e a gestire casi di utilizzo più complessi. L'RPA consente anche di agire più rapidamente sugli insight dell'AI anziché attendere le implementazioni manuali.

Secondo Forrester, gli strumenti software RPA devono includere le seguenti funzionalità fondamentali:

1. Funzionalità a basso contenuto di codice per creare script di automazione
   
   
2. Integrazione con applicazioni aziendali
   
   
3. Orchestrazione e gestione, tra cui configurazione, monitoraggio e sicurezza

Le tecnologie di automazione, come l'RPA, possono anche accedere alle informazioni mediante i sistemi legacy, integrandosi bene con altre applicazioni grazie a integrazioni di front-end. Ciò consente alla piattaforma di automazione di comportarsi in modo simile a un lavoratore umano, eseguendo attività di routine, come le attività di accesso e di "copia e incolla" da un sistema all'altro. Sebbene le connessioni di back-end ai database e ai servizi web aziendali siano anche di ausilio nell'automazione, il vero valore dell'RPA risiede nelle sue rapide e semplici integrazioni di front-end.

L'RPA offre molteplici vantaggi, tra cui:

• Meno codifica: l'RPA non richiede necessariamente uno sviluppatore per la configurazione; le funzioni di trascinamento e rilascio nelle interfacce utente rendono più facile l'onboarding di personale non tecnico.
  
  
• Rapidi risparmi sui costi: dato che l'RPA riduce il carico di lavoro dei team, il personale può essere riassegnato ad altri lavori prioritari che richiedono l'intervento umano, con un conseguente aumento della produttività e del ROI. 
  
  
• Maggiore soddisfazione dei clienti: considerato che bot e chatbot possono lavorare 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, riescono a ridurre i tempi di attesa per i clienti, elevandone di conseguenza il tasso di soddisfazione.
  
  
• Miglioramento del morale dei dipendenti: liberando i team da carichi di lavoro ripetitivi e di volume elevato, l'RPA consente alle persone di concentrarsi su processi decisionali più ponderati e strategici. Questo cambiamento nel lavoro ha un effetto positivo sulla soddisfazione dei dipendenti.
  
  
• Migliore accuratezza e conformità: potendo programmare i robot RPA per seguire flussi di lavoro e regole specifici, puoi ridurre l'errore umano, in particolare per quanto riguarda il lavoro che richiede accuratezza e conformità, come gli standard normativi. L'RPA può anche fornire una traccia di controllo, rendendo facile monitorare i progressi e risolvere i problemi più rapidamente.
   
  
• I sistemi esistenti restano in funzione: il software RPA non causa alcuna interruzione dei sistemi sottostanti perché i bot lavorano sul livello di presentazione delle applicazioni esistenti. Pertanto, puoi implementare i bot in situazioni in cui non disponi di un'API o delle risorse per sviluppare integrazioni profonde.

Per saperne di più su ciò che è richiesto agli utenti di business per impostare gli strumenti RPA, continua a leggere nel nostro blog qui.

Sebbene il software RPA possa aiutare un'azienda a crescere, esistono alcuni ostacoli, come la cultura organizzativa, i problemi tecnici e la scalabilità.

Cultura organizzativa
Se da una parte l'RPA ridurrà la necessità di alcuni ruoli lavorativi, dall'altra determinerà anche la crescita di nuovi ruoli per affrontare attività più complesse, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su una strategia di livello superiore e su una risoluzione dei problemi creativa. Le organizzazioni dovranno promuovere una cultura dell'apprendimento e dell'innovazione man mano che le responsabilità all'interno dei ruoli lavorativi cambieranno. L'adattabilità della forza lavoro sarà importante per il successo dei progetti di automazione e trasformazione digitale. Educando il personale e investendo in programmi di formazione, sarà possibile preparare i team a continui cambiamenti delle priorità.

Difficoltà nella scalabilità
Sebbene l'RPA possa eseguire più operazioni simultaneamente, potrebbe essere difficile eseguirne la scalabilità nell'azienda a causa degli aggiornamenti normativi o di cambiamenti interni. Secondo un report di Forrester, il 52% dei clienti afferma di avere difficoltà ad eseguire la scalabilità del suo programma RPA. Un'azienda deve avere 100 o più robot di lavoro attivi per qualificarsi come programma avanzato, ma poche iniziative di RPA progrediscono oltre i primi 10 bot.

Ci sono diversi settori che sfruttano la tecnologia RPA per semplificare le loro operazioni di business. Delle implementazioni dell'RPA possono essere trovate nei seguenti settori:

Servizi bancari e finanziari: nel report di Forrester "The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023", il 36% di tutti i casi di utilizzo era nel settore della finanza e della contabilità. Più di 1 bot su 3 oggi è nel settore finanziario, il che non stupisce visto che il settore bancario ha adottato presto l'automazione. Oggi molte grandi banche usano delle soluzioni di automazione RPA per automatizzare attività come la ricerca di clienti, l'apertura di conti, l'elaborazione di richieste e l'antiriciclaggio. Una banca utilizza migliaia di bot per automatizzare l'inserimento manuale di ampi volumi di dati. Questi processi comportano una moltitudine di attività noiose e basate su regole che vengono semplificate dall'automazione.

Settore assicurativo: il settore assicurativo è pieno di processi ripetitivi adatti per l'automazione. Ad esempio, puoi applicare l'RPA alle operazioni di elaborazione delle richieste di risarcimento, alla conformità normativa, alla gestione delle polizze e alle attività di stipula.

Vendita al dettaglio: la crescita dell'e-commerce ha reso l'RPA una componente integrale del moderno settore della vendita al dettaglio che ha migliorato le operazioni di back-office e l'esperienza del cliente. Le applicazioni più comuni includono la gestione delle relazioni con i clienti, la gestione del magazzino e degli ordini, l'elaborazione del feedback dei clienti e il rilevamento delle frodi.

Sanità: accuratezza e conformità sono fondamentali nel settore sanitario. Alcuni dei più grandi ospedali del mondo usano il software RPA per ottimizzare la gestione delle prescrizioni, l'elaborazione delle richieste di indennizzo assicurativo e i cicli di pagamento, tra gli altri processi.

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