Automazione intelligente: come la combinazione di RPA e AI può trasformare digitalmente la tua organizzazione

L'automazione intelligente (IA) è la combinazione di tecnologie AI e di automazione, come l'automazione cognitiva, il machine learning, l'automazione dei processi aziendali (BPA) e la RPA. Le funzionalità di IA semplificano i processi. Questa semplificazione consente all'utente di pensare al risultato o all'obiettivo anziché al processo utilizzato per ottenere tale risultato o ai confini tra le applicazioni.

L'uso di strumenti intelligenti, come assistenti virtuali e chatbot, fornisce alle organizzazioni insight che aiutano l'automazione e una risposta più rapida ai clienti. Ad esempio, strumenti come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) consentono ai settori che utilizzano molta carta, come i servizi sanitari o finanziari, di automatizzare l'analisi del testo e favorire un migliore processo decisionale.

L'IA può essere utilizzata in molti modi e tutti contribuiscono a migliorare l'esperienza del cliente. Alcuni degli utilizzi includono quanto segue:

• Elaborazione intelligente dei documenti (IDP): le forme di dati aziendali come immagini, e-mail e file spesso appaiono in un formato non strutturato. IDP utilizza strumenti IA come RPA, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre, convalidare e processare tali dati.
• Scoperta del processo: l'IA può aiutare a creare una guida completa per automatizzare un processo utilizzando la RPA.
• Razionalizzare i workflow: l'IA può utilizzare i dati per automatizzare i workflow per ottenere processi più rapidi ed efficienti
• Gestione della produzione e della supply chain: l'IA può essere utilizzata per prevedere e adeguare la produzione per rispondere ai cambiamenti della domanda e dell'offerta.

Aristotele riteneva, riferendosi alla percezione umana, che "il tutto è maggiore della somma delle sue parti". L'estensione della RPA con funzionalità AI incorporate incarna questa affermazione. L'AI utilizza le informazioni raccolte da varie fonti e le trasmette a strumenti e prodotti per aumentare il valore delle loro interazioni. La RPA offre valore nell'automatizzare processi basati su dati strutturati, molti dei quali in precedenza richiedevano intervento manuale. Ciascuna di esse, da sola, offre un valore. Ma la combinazione dei due (ovvero l'IA) offre un valore enorme nella creazione di soluzioni che utilizzano una base di conoscenze tecnologiche per semplificare i processi e le interazioni tra le applicazioni. Le soluzioni successive sono più rapide e precise e contribuiscono a ottenere le seguenti quattro efficienze:

1. Aumenta la produttività: le applicazioni e i processi automatizzati funzionano più velocemente. L'automazione delle applicazioni e dei processi, oltre a quella del processo decisionale, della previsione da molteplici fonti di dati strutturati e dati non strutturati in tempo reale, consente alle organizzazioni una maggiore produttività e accuratezza nei loro cicli di pianificazione. Ad esempio, Deloitte, cliente IBM nel settore finanziario, ha recentemente utilizzato l'RPA per creare bot incaricati di automatizzare la produzione di report di gestione mensili.
2. Ridurre i costi: secondo Deloitte, "i dirigenti stimano che l'automazione intelligente fornirà una riduzione media dei costi del 22%", anche se hanno anche scoperto che "le organizzazioni che stanno scalando l'automazione intelligente dicono di aver già ottenuto una riduzione media dei costi del 27% dalle loro implementazioni fino ad oggi".
3. Migliorare la precisione: l'uso di dati strutturati e dati non strutturati e l'automazione dei processi ripetitivi garantiscono un migliore processo decisionale e un minore intervento umano si traduce in risultati più precisi. Un cliente IBM del settore finanziario ha recentemente utilizzato la RPA per creare dei bot assegnati per automatizzare la produzione di rapporti di gestione mensili. Questa automazione ha eliminato gli errori introdotti nel processo tramite l'immissione manuale dei dati, migliorando l'accuratezza di questi report e di molti altri. Inoltre, l'uso dell'OCR può aiutare a velocizzare il trattamento dei dati e ad automatizzare l'estrazione dei dati da molte fonti.
4. Arricchire l'esperienza del cliente: le organizzazioni che utilizzano la tecnologia possono comprendere meglio le esigenze dei clienti, comunicare in modo più efficace e portare sul mercato prodotti di qualità superiore. I clienti, a loro volta, sono generalmente più soddisfatti della loro esperienza d'acquisto. GAM, un cliente IBM nel settore della gestione degli asset, ha utilizzato i bot per fornire supporto clienti di prima linea e preventivi. Questa ottimizzazione ha migliorato drasticamente il tempo necessario per fornire risposte alle domande dei clienti, migliorando l'esperienza del cliente e snellendo il processo di acquisto.

Diverse idee sbagliate minacciano di rallentare l'adozione dell'IA, ma possono essere facilmente dissipate. Alcuni di questi fraintendimenti includono quanto segue:

• L'IA sostituisce una forza lavoro umana: l'IA in realtà integra o rafforza la forza lavoro umana assumendo compiti ripetitivi, così che la forza lavoro umana e riflessiva sia disponibile per occuparsi di questioni più complesse o urgenti. L'IA aumenta l'accuratezza dei risultati per i compiti di cui è responsabile, riducendo la necessità di risolvere errori, che possono causare latenza e richiedere di ritirare risorse da altri progetti. Essa crea nuove opportunità incentrate su nuove competenze che possono essere sviluppate attraverso la riqualificazione. Per la forza lavoro umana, questa è una grande opportunità per aggiornare le proprie competenze e costruire un background più solido per la crescita futura.
• L'IA è utile, ma non necessaria: l'IA non è più facoltativa. Le applicazioni basate sull'automazione sono molto diffuse nella nostra vita quotidiana, come parlare con Alexa o usare un'app meteo. Allo stesso modo, nel mondo degli affari, l'IA è una necessità per stare al passo con il mercato, rimanere competitivi e soddisfare i clienti. Le organizzazioni che utilizzano processi manuali semplicemente non riescono a tenere il passo. Non solo, ma l'automazione migliora la qualità del prodotto e la qualità del servizio clienti, riducendo gli errori e aumentando la velocità e l'efficienza dei processi ripetitivi. Le organizzazioni che non adottano l'intelligenza artificiale faranno fatica ad avere successo.
• IA può prendere decisioni imparziali: l'IA formula decisioni basate su input raccolti e ricevuti, gran parte dei quali è situazionale o fornito da individui e organizzazioni responsabili di quel input. Pertanto, le decisioni prese sono intrinsecamente distorte.

L'adozione dell'IA non è priva di sfide. Tuttavia, è possibile porre rimedio efficacemente a queste sfide. Alcune delle sfide includono quanto segue:

• Le lacune in termini di competenze e conoscenze vengono colmate attraverso la riqualificazione del personale o la partnership con un fornitore di Process-as-a-Service che avvia la tua AI e la gestisce per te.
• L'ambiguità dei processi è una sfida se i processi all'interno dell'organizzazione non sono ben compresi. Il process mining process discovery risolvono questa sfida aiutando le aziende con la la mappatura dei processi, una necessità prima di intraprendere un'implementazione dell'IA.
• La mancanza di attenzione alla standardizzazione è affrontata da chiunque implementi l'IA. Non esiste un approccio standard all'automazione, quindi ogni fornitore di prodotti per l'automazione può affrontare lo stesso processo in modo diverso. Ciò può essere complicato se un'organizzazione decide di cambiare fornitore. Con così tanti fornitori e organizzazioni che discutono di questa sfida, si spera che gli standard siano presto disponibili.
• La difficoltà nell'identificare le opportunità e sviluppare una piattaforma di automazione è una sfida che un partner può affrontare. Molti tipi di partner risolvono questo problema, dai fornitori SaaS (Software as a Service) ai fornitori PaaS, fino agli integratori di sistemi: selezionano la soluzione e il software di automazione più adatti alla tua organizzazione.
• Strumenti inadeguati per sviluppare ed eseguire una soluzione end-to-end possono fermare l'adozione dell'IA prima che inizi. Se un'organizzazione possiede le competenze interne o può riqualificare i membri esistenti del team, può assicurarsi che vengano implementati gli strumenti RPA adeguati, come i robot software. Anche questo problema può essere risolto attraverso la collaborazione.

L'automazione intelligente (IA) è diffusa in tutti i settori per snellire i processi e creare efficienze che garantiscono maggiore precisione, tempi di risposta più rapidi e prodotti di qualità superiore. Ecco alcuni esempi:

Settore immobiliare

Nel settore dei beni immobili, l'IA rappresenta la prima linea di risposta per gli acquirenti interessati. I bot utilizzano l'automazione intelligente per fornire risposte più rapide e coerenti e coinvolgere gli acquirenti prima di coinvolgere un rappresentante. I bot vengono anche utilizzati per valutare proprietà confrontando case simili e creare una media delle vendite per stabilire il prezzo ottimale di vendita.

I bot prevedono il default dei prestiti, utilizzando machine learning e analytics dei dati per creare modelli che prevedono il rischio. Inoltre, l'RPA può automatizzare il processo di approvazione dei prestiti e contribuire a ridurre i pregiudizi umani.

Produzione

In un ambiente produttivo, la RPA semplifica le operazioni aziendali e riduce il rischio di errori automatizzando compiti e processi ripetitivi, inclusi tutto, dalla gestione dell'inventario dei pezzi di back-office alla catena di assemblaggio. La RPA può anche essere utilizzata per anticipare l'inventario utilizzando l'analisi dei dati per valutare i tassi di utilizzo dell'inventario esistenti e raccogliere tali informazioni per generare una raccomandazione.

Un ambiente di produzione, o qualsiasi ambiente che si basi sulle relazioni con i fornitori, può trarre beneficio dall'IA per analizzare e selezionare i fornitori. L'IA utilizza l'OCR (Optical Character Recognition) per raccogliere e analizzare dati da più input in diversi formati e utilizza l'analisi dei dati per confrontare le funzionalità dei fornitori, l'affidabilità e confrontare i prezzi.

Tendenze dell'automazione intelligente (IA) e direzione futura

Il futuro dell'IA è illimitato. Un esempio di nuova tecnologia sviluppata che utilizza l'IA per offrire maggior valore alle nostre interazioni quotidiane con la tecnologia è l'automazione cognitiva. L'automazione cognitiva è una progressione dell'IA che utilizza grandi quantità di dati, strumenti connessi, diagnostica e analytics predittiva per creare soluzioni che imitano il comportamento umano. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle immagini, le reti neurali, il deep learning e altri strumenti, l'automazione cognitiva tenta di imitare maggiormente il comportamento umano, comprese le reazioni emotive e altre interazioni umane naturali. Un esempio di automazione cognitiva in uso è l'adozione della robotica per integrare l'assistenza ai pazienti nelle case di riposo e negli ospedali.

L'iperautomazione porta l'IA a un livello superiore, automatizzando quanti più processi e applicazioni possibili, utilizzando strumenti come il business process management per standardizzare l'approccio all'automazione in tutta l'organizzazione e creare un valore aziendale ancora maggiore.

Scopri di più su IBM Robotic Process Automation e iscriviti oggi stesso alla nostra prova gratuita!