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La RPA è da tempo considerata un fattore chiave per la trasformazione digitale. Nel 2021, Deloitte ha rilevato che il 78% delle organizzazioni la stava implementando, un ulteriore 16% prevede di implementarla nei prossimi tre anni e solo il 6% afferma di non avere intenzione di adottarla.²
Questa diffusione pressoché universale è dovuta alla convincente proposta di valore offerta dalla RPA. Nello scenario ideale, consente ai bot software di occuparsi di compiti banali e ripetitivi, permettendo alle persone di svolgere un lavoro di maggior valore e più piacevole. La RPA è veloce e conveniente da implementare e non richiede un lavoro di integrazione back-end perché l'automazione è condotta a livello di interfaccia utente.
Di conseguenza, i processi aziendali si accelerano, i tassi di errore crollano e i dipendenti sono più coinvolti. Inoltre, i costi diminuiscono, i ricavi aumentano e l’esperienza del cliente migliora.
Non c'è dubbio che la RPA possa mantenere questa promessa. Le organizzazioni di tutto il mondo stanno segnalando vantaggi in termini di trasformazione derivanti dalla delega delle attività di routine ai bot.
Analizziamo l'esempio di NBN, l'agenzia belga responsabile dello sviluppo e della pubblicazione di standard. Nel 2021, ha implementato un bot con il compito di raccogliere e inserire le informazioni sulle votazioni, un lavoro laborioso precedentemente svolto a mano. Di conseguenza, NBN è passata dalla pubblicazione di 800 standard all'anno alla pubblicazione di 2.150. Poiché è stato dimostrato che ogni nuova norma pubblicata aumenta il prodotto interno lordo (PIL) del Belgio di 2,04 milioni di euro all'anno³, il bot ha avuto un impatto significativo sull'economia belga.
Passiamo a un altro caso: Primanti Brothers, l'iconica catena di ristoranti con sede a Pittsburgh, Pennsylvania. Nei suoi 89 anni di attività, non ha mai smesso di innovare e nel 2021 ha individuato l'opportunità di automatizzare la produzione di report giornalieri sulle vendite provenienti da 40 siti utilizzando un bot RPA. Un'attività che un tempo richiedeva 45 minuti al giorno a ciascun responsabile regionale ora viene eseguita in tre minuti, con un risparmio di oltre 2.000 ore all'anno. Tutto questo risparmio a livello temporale consente ai manager di dedicare più tempo alla soddisfazione dei clienti della catena.
E, ancora, Credigy: un'azienda specializzata in finanza al consumo con sede ad Atlanta, Georgia. L'azienda ha intravisto il potenziale strategico della RPA già nel 2018, identificando tutte quelle attività ripetitive e di routine che potevano trarre vantaggio dall'automazione. Le attività di basso livello che in precedenza richiedevano gran parte del tempo degli esperti, come il controllo manuale e la ridenominazione di migliaia di file, sono state delegate a un bot. Nel primo anno di utilizzo della RPA, Credigy ha automatizzato 25 processi, consentendo ai suoi analisti altamente qualificati di lavorare sulla negoziazione delle complesse operazioni che sono alla base delle soluzioni finanziarie creative offerte ai clienti. Da allora, l'automazione ha permesso di risparmiare ancora più tempo, aiutando l'azienda a mantenere un tasso di crescita annuale a due cifre.
Questi esempi mostrano cosa è possibile ottenere quando la RPA viene implementata come parte di una strategia guidata dal business che richiede tempo per analizzare i processi e identificare gli ambiti in cui l'automazione può essere più efficace.
Ma per circa la metà delle organizzazioni che hanno adottato la RPA, i risultati non sono stati così eccezionali.⁴ O la RPA non ha fornito il ROI previsto, oppure i primi successi non si sono trasformati in un'ottimizzazione continua a livello aziendale.
A volte, questo può essere interpretato come un problema del software. Ma in quasi tutti i casi, il problema non riguarda tanto la soluzione RPA quanto il modo in cui viene implementata.
In particolare, le basse barriere all'ingresso della RPA fanno sì che venga spesso implementata all'interno di un singolo reparto, per automatizzare attività specifiche che impegnano il tempo dei dipendenti o che sembrano causare rallentamenti e inefficienze.
Ad esempio, immagina un'organizzazione che ha ricevuto reclami dai fornitori in merito ai ritardi di pagamento. Il tempo impiegato a digitare manualmente i dati delle fatture cartacee sembra essere un problema, quindi il dipartimento finanziario utilizza la RPA per creare un bot che analizza le fatture e inserisce i dettagli nel sistema finanziario SaaS.
Il bot funziona bene, ma i tempi di lead-to-pay (P2P) non sembrano migliorare. Alla fine, la persona che ha costruito il bot se ne va. Nessun altro sa come mantenerlo aggiornato, quindi quando il fornitore SaaS aggiorna nuovamente il sistema finanziario, il bot smette di funzionare.
Questo semplice esempio evidenzia diversi modi in cui le implementazioni RPA possono fallire:
È stata affrontata solo una parte del processo: Procure-to-pay e Order-to-cash sono alcuni dei processi più complessi nell'organizzazione moderna, che abbracciano più dipartimenti e stakeholder esterni e comprendono lunghe catene di attività interdipendenti. Affrontare una sola parte del processo può portare un po' di sollievo, ma se ci sono rallentamenti in altre parti del processo, il miglioramento complessivo può essere minimo o inesistente. Una correzione isolata di una parte del processo può anche creare nuovi problemi o intoppi a monte o a valle.
L'automazione è stata applicata a un processo errato: questo processo prevedeva fatture cartacee, che possono essere state spedite all'organizzazione, smistate nell'ufficio postale, passate al contatto del cliente e forse dimenticate per un po' su una scrivania disordinata prima di essere consegnate fisicamente alla contabilità.L'automazione dell'estrazione dei dati da tali fatture ha fatto ben poco per accelerare l'intero ciclo P2P. Prima di applicare qualsiasi automazione, bisognava ripensare l’intero processo.
I KPI non erano chiari: i leader dell'organizzazione sapevano che c'era un problema, ma non avevano ben in mente il miglioramento che desideravano ottenere.Invece di specificare un risultato desiderato e KPI misurabili, hanno semplicemente applicato la RPA come un cerotto a una delle fonti di inefficienza più visibili. Facendo un passo indietro ed esaminando l'intero processo, avrebbero potuto individuare tutte le inefficienze, decidere come risolverle e calcolare il ROI di ciascuna soluzione prima di agire.
L'uso di strumenti ad hoc ha reso l'automazione insostenibile: il bot è stato costruito da un esperto finanziario che ha utilizzato uno strumento RPA a basso codice. Il software era facile da usare, ma le conoscenze acquisite sono andate via con la persona che l'ha creato quando questa ha lasciato l'azienda. Ciò non solo ha portato alla rottura del bot, ma è stata anche un'occasione mancata per scalare l'uso della RPA per affrontare altre inefficienze.
Mancava una governance continua: poiché il bot era stato costruito e distribuito ad hoc piuttosto che come parte di una strategia di automazione, nessuno (e nessun sistema di monitoraggio) lo teneva sotto controllo, quindi nessuno poteva prevedere che un aggiornamento del sistema finanziario ne avrebbe interrotto il funzionamento.
Nello scenario sopra descritto, mancano cinque elementi che avrebbero potuto rendere l'uso della RPA un successo, sia a breve che a lungo termine:
- Visibilità end-to-end di processi complessi come P2P che coprono più reparti, sistemi, stakeholder e punti di contatto.
- Insight su dove si verificano i rallentamenti e le inefficienze dell'organizzazione, su perché si verificano e su come possono essere risolti al meglio.
- Modellazione dei processi esistenti e simulazione accurata di eventuali modifiche apportate, per consentire di valutare l'impatto di qualsiasi automazione prima di implementarla.
- Calcoli del ROI per valutare quanto l'organizzazione beneficerà dalla riprogettazione dei processi e dall'automazione di determinate attività.
- Monitoraggio continuo delle attività automatizzate e dei processi più ampi a cui contribuiscono, con sistemi di avviso impostati per individuare eventuali problemi che si presentano all'orizzonte.
L'aggiunta di questi elementi può sembrare molto impegnativa e, finora, lo è stata. Il Business Process Modeling (BPM) tradizionale è un'attività ad alta intensità di lavoro che può richiedere mesi e comporta la mappatura e l'analisi manuale dei processi organizzativi per identificare dove è possibile raggiungere l'efficienza.
Ma ora esiste un modo molto più veloce per ottenere insight sulle inefficienze nascoste che frenano le organizzazioni (un modo che sta già sbloccando miliardi di dollari di valore non sfruttato ogni anno per le aziende di tutto il mondo).
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Riferimenti
² https://www2.deloitte.com/bg/en/pages/about-deloitte/articles/Intelligent-Automation-Survey-2021.html (link esterno a ibm.com).
³ https://researchportal.vub.be/en/publications/the-economic-impact-of-standards-in-belgium (link esterno a ibm.com).
⁴ https://www.ey.com/en_us/consulting/five-design-principles-to-help-build-confidence-in-rpa-implement (link esterno a ibm.com)