L'arte dell'automazione: Capitolo 2 – Robotic Process Automation (RPA)

L'RPA è composta da tre tecnologie principali: automazione dei workflow, screen scraping e AI. La combinazione unica di queste tecnologie consente all'RPA di risolvere la sfida della produttività delle attività manuali sul desktop.

Argomenti trattati in questo capitolo:

• Una definizione pratica di Robotic Process Automation e delle tre tecnologie fondamentali che la alimentano
• Gli utenti previsti dell'RPA e i migliori utilizzi della tecnologia
• Limitazioni pratiche dell'RPA
• RPA e il suo ruolo e utilizzo con altre tecnologie di automazione popolari, inclusa l'AI
• Cosa riserva il futuro per RPA

La Robotic Process Automation (RPA) è un programma (in questo caso, è un robot software) che imita l'interazione degli utenti umani con il desktop per eseguire attività, ad esempio copiare informazioni da un foglio di calcolo Excel a un modulo, inserire i dati dei clienti ed effettuare un ordine su un sito Web, ecc. Anche se partiamo dal presupposto che molte attività umane siano state automatizzate nel mondo digitale di oggi, c'è ancora gran parte del nostro lavoro quotidiano che richiede manodopera manuale, e gran parte si tratta di lavoro ripetitivo.

Immagina di essere un addetto ai dati responsabile dell'elaborazione delle fatture in entrata che ti vengono inviate via e-mail o fax. Dovrai leggere la fattura in arrivo, che può essere un documento PDF o un'immagine fax, e inserire l'ordine manualmente nella tua applicazione per gli ordini. Se si tratta di un nuovo cliente che sta effettuando l'ordine, potresti anche dover creare manualmente l'account cliente. Con una RPA, il robot può utilizzare varie tecniche OCR (Optical Character Recognition) e tecniche intelligenti di elaborazione dei documenti per leggere la fattura e poi simulare i clic del mouse e i tasti premuti sullo schermo del computer per inserire le informazioni nell'applicazione per gli ordini.

Una differenza fondamentale tra RPA e altri metodi di automazione, come script o API, è che l'RPA non si limita alla riga di comando o all'API, ma anche alle interfacce utente. Nonostante i progressi nelle varie tecniche di modernizzazione, ci sono ancora molte applicazioni aziendali legacy (ad esempio, CICS, IMS, SAP) o applicazioni native (ad esempio, basate su Windows) che non forniscono API o riga di comando moderne per l'automazione. In alcuni casi, l'utente semplicemente non ha accesso alle API (immagina di utilizzare un'applicazione web di terze parti come un sito web bancario o una libreria online) poiché le possibilità che consentano agli utenti regolari di accedere alla loro API di backend sono molto ridotte. Per automatizzare le attività che coinvolgono questi sistemi, è necessario l'RPA.

L'automazione robotica dei processi (RPA) è composta da tre tecnologie principali: automazione del flusso di lavoro, screen scraping e intelligenza artificiale (AI). È la combinazione unica di queste tre tecnologie che consente all'RPA di risolvere una sfida di produttività con attività desktop manuali che altrimenti avrebbero un ritorno sull'investimento (ROI) debole.

Quando l'RPA è stata introdotta per la prima volta, si pensava che fosse solo una tecnologia di screen scraping. In un certo senso, non è sbagliato: l'RPA è un'evoluzione dello screen scraping con un uso più intelligente della tecnologia di variazione come l'assistenza dello schermo, un parsing più intelligente dei dati dell'interfaccia utente (ad esempio, controlli nativi di Windows, modello DOM del browser web) e un modo più scalabile di gestire molti robot contemporaneamente.

Prima dell'introduzione di massa dell'RPA sul mercato, c'erano circa tre categorie di automazione del workflow: processo diretto completamente manuale, semiautomatico incentrato sull'uomo e completamente automatizzato. Lo scopo di quasi tutti i progetti di automazione è spostare la percentuale di processi completamente manuali verso processi diretti completamente automatizzati. Il desiderio di avere il maggior numero possibile di processi diretti è ciò che ha contribuito a promuovere l'economia delle API, poiché ogni servizio deve essere accessibile tramite API e programmato per eliminare tutti gli interventi umani:

Il problema è che è necessario un investimento tra il processo incentrato sull'uomo e il processo diretto, e a volte l'investimento richiesto può essere significativamente superiore ai benefici. Come conseguenza, vedremo che molti progetti iniziali di automazione si concentrano su processi aziendali critici dove il ROI sarebbe più grande. Questi set di processi aziendali critici spesso rappresentano solo il 10% dei processi aziendali e la maggior parte del resto sono quelli che chiamiamo "processi long-tail" e incentrati sull'uomo, ma non sono abbastanza significativi da giustificare l'investimento richiesto per creare una nuova API o la riprogettazione dei processi.

È qui che l'uso dell'RPA è convincente e pratico. L'RPA è in grado di automatizzare diverse attività desktop ripetitive che altrimenti sarebbero difficili e dispendiose in termini di tempo da automatizzare senza un'adeguata integrazione di API. Il fatto che molte soluzioni RPA (inclusa IBM® Robotic Process Automation) forniscano strumenti di authoring low-code combinati con la registrazione dello schermo e una tecnologia più intelligente rende ancora più facile e veloce per gli utenti creare la soluzione.

Ciò che si ottiene è una via di mezzo tra i processi incentrati sull'uomo e quelli diretti in cui utilizziamo un approccio ibrido che coinvolge umani, robot e API per guidare l'automazione:

Per identificare se ci sono opportunità per utilizzare la Robotic Process Automation all'interno della tua organizzazione, ci sono tre punti che puoi esaminare per primi:

1. Aree in cui ha una popolazione medio-grande di operatori umani che svolgono in gran parte lavori ripetitivi e manuali (ad esempio, elaborazione degli ordini tramite e-mail, riconciliazione dei record tra sistemi, ecc.).
   
   
2. Sistemi eterogenei che non dispongono di API o in cui le API non sono accessibili. In genere, avremmo considerato queste situazioni come non automatizzabili a causa della mancanza di API, ma ora è possibile con l'RPA.
   
   
3. Passaggi manuali come parte di un compito più grande. In genere li chiamo micro-attività. Ad esempio, nell'ambito della preparazione di un report sulle vendite, il responsabile delle vendite potrebbe dover copiare gruppi di dati da diversi siti web di marketing. Sebbene la strategia di vendita richieda comunque l'intuito e l'esperienza del responsabile vendite, la copia dei dati o la formattazione del rapporto possono essere eseguiti più regolarmente utilizzando l'RPA.

Esistono due principali tipologie di robot nella Robotic Process Automation (RPA): supervisionati e non supervisionati. Quando il settore RPA fu introdotto per la prima volta sul mercato, la maggior parte dei robot erano "non supervisionati". In sostanza, un bot automatico era come un cronjob, tranne che in questo caso, i bot venivano inviati (di solito in base a una pianificazione) per essere eseguiti su un computer designato. 

I "bot supervisionati", introdotti in seguito, sono bot che possono essere avviati su richiesta dagli utenti sui loro computer. In questi casi, è probabile che i bot automatizzino solo una parte dell'attività complessiva e non l'intera attività.

I bot supervisionati presentano due vantaggi principali rispetto a quelli non supervisionati:

1. I bot supervisionati consentono agli utenti di automatizzare un sottoinsieme di attività come parte di un processo più ampio e complesso guidato dall'uomo in cui l'automazione completa potrebbe essere difficile o non produrrebbe il risultato migliore (ad esempio, quando un determinato processo decisionale basato sulla conoscenza deve avvenire tra una fase e l'altra).
   
   
2. I bot supervisionati consentono agli utenti di eseguire automazioni sui propri computer senza richiedere all'IT di fornire risorse informatiche aggiuntive.

Di recente stiamo assistendo a una tendenza crescente secondo cui le aziende stanno implementando più bot oltre a quelli non supervisionati tradizionali.

• RPA, o RoboticProcess Automation, è un termine improprio. Avrebbe dovuto essere chiamata automazione robotica delle "attività". la RPA è utile per automatizzare un'attività e include l'automazione del workflow, ma non è destinata a essere utilizzato per orchestrare il lavoro su più persone o più sistemi. A tale scopo, in genere si utilizza un software di business process management come IBM® Business Automation Workflow , che è più adatto a interazioni più complesse tra automazione e esseri umani e può orchestrare più tecnologie di automazione, decisionali e di AI .
  
  
• Inoltre, ci sono molte attività che richiedono cognizione e intuizione umane. I bot RPA sono programmi e possono utilizzare l'AI per aiutarli a dare un senso al mondo, ma non possono pensare da soli al di là di compiti semplici e ben definiti. Alcuni fornitori di RPA potrebbero indurti a credere che l'RPA sia in grado di risolvere tutti i problemi di automazione, ma in realtà i clienti hanno usato impropriamente l'RPA con aspettative irraggiungibili e ora si stanno rendendo conto di aver bisogno di un approccio end-to-end più olistico alle loro soluzioni di automazione.
  
  
• L'RPA non sostituisce l'integrazione di API. Nei luoghi in cui disponi e puoi utilizzare l'API, è quasi sempre più affidabile e scalabile utilizzare l'integrazione basata su API, in particolare nelle operazioni ad alto rendimento e su larga scala in cui sono richieste anche le metriche di prestazioni e l'analytics.

• Robotic Process Automation (RPA) come parte di un processo aziendale o IT complessivo: in questo caso, i bot parteciperanno all'intero processo e lavoreranno sulle attività loro assegnate. Quando un bot non funziona, registra un errore, e spesso gli operatori umani sono tenuti a indagare sui motivi dell'errore o persino a completare il resto dell'attività manualmente. Utilizzando l'RPA come parte di un processo aziendale complessivo, il bot può quindi delegare o inoltrare eventuali errori ai membri del team o al manager.
• RPA come parte di una soluzione di integrazione: se utilizzato insieme a un prodotto di integrazione come IBM® App Connect, l'RPA può far parte di un flusso di integrazione complessivo fornendo fondamentalmente un'API a sistemi altrimenti non API.
• L'RPA sfrutta le business rules e l'AI per prendere decisioni migliori: utilizzando le business rules per aiutarti a formulare giudizi migliori, renderai l'intero sistema più solido.
• RPA che sfrutta l'elaborazione intelligente dei documenti: RPA può utilizzare l'elaborazione intelligente dei documenti per leggere documenti non strutturati e semistrutturati. L'elaborazione intelligente dei documenti è progredita notevolmente negli ultimi anni in termini di varietà di tipi di documenti che può gestire con precisione, e anche di come può essere integrata in altri strumenti e workflow di automazione. L'utilizzo dell'elaborazione intelligente dei documenti come caratteristiche dell'RPA può aiutarti ad automatizzare ancora più velocemente e semplicemente.
• RPA come agente virtuale, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale: Ora puoi utilizzare la potenza della conversazione per avviare o fornire informazioni aggiuntive per l'esecuzione dei bot, il che aiuta a incorporare l'RPA nei workflow esistenti, rendendola più consumable per gli utenti non tecnici. I principali fornitori di RPA (fra cui IBM) incorporano questa funzionalità nella loro funzionalità RPA standard senza installazioni aggiuntive.

Oggi, ci sono diverse aree in cui la Robotic Process Automation (RPA) utilizza l'AI (con la piena aspettativa di espandersi a più caso d'uso in futuro). Fondamentalmente, ciò che l'RPA cerca di fare è imitare le azioni dell'uomo mentre svolge i suoi compiti.

Ecco quattro esempi:

1. Lettura di documenti non strutturati o semistrutturati: ad esempio fatture, carte d'identità scansionate, note scritte a mano o e-mail. In questi casi, l'RPA può utilizzare un software di riconoscimento ottico dei caratteri di base, ma affinché il robot sia intelligente, dovrà utilizzare un sistema di estrazione dei contenuti più avanzato come le funzionalità di IBM® Automation Document Processing, in cui utilizza tecniche di deep learning per estrarre informazioni contestuali da fatture o carte d'identità (ad esempio, ottenere l'indirizzo del cliente, i numeri di parte degli articoli o persino eseguire la correzione automatica delle informazioni).
   
   
2. Integrazione con chat e voce: un esempio tipico è l'utilizzo dell'RPA per creare chatbot o voice bot, integrandosi con servizi esistenti come IBM® watsonx Assistant. IBM watsonx Assistant utilizza l'AI per identificare e creare raccomandazioni di intent, rilevare tendenze e problemi emergenti mano a mano che si verificano e impara automaticamente dalle scelte degli utenti per migliorare le interazioni.
   
   
3. Computer vision: lettura dello schermo utilizzando computer vision per comprendere l'interfaccia utente (ad esempio, Windows, barra di scorrimento, pulsante) invece di fare affidamento sulle tradizionali coordinate dei pixel dello schermo. Questo aiuta la soluzione a essere più precisa e affidabile e aiuta i bot a essere più portatili su diversi dispositivi.
   
   
4. Automazione delle attività scoperte dal task mining: si tratta di un'area relativamente nuova che è stata introdotta con l'idea che possiamo identificare e creare bot altamente efficaci osservando come lavorano le persone. Questo rientra anche nel concetto di bot "di apprendimento". Ciò è ovviamente molto auspicabile e comporta enormi benefici in termini di ROI. IBM considera questa un'area di ricerca attiva per l'RPA e l'automazione in generale.

Il punto di forza indiscusso dell'RPA è avere un ROI chiaro e avere una programmabilità da parte degli utenti business di tutti i giorni. L'RPA, come concetto, è molto potente e possiede un grande potenziale per ulteriori innovazioni e applicazioni. L'RPA consente alle aziende di passare dai loro sistemi legacy o esistenti alla più moderna economia delle API senza dover prima modernizzare le loro piattaforme. Ci sono diverse aree in cui l'RPA si evolverà:

• I robot diventeranno più intelligenti e comprenderanno meglio il mondo sfruttando diverse tecniche di AI come natural language understanding, computer vision e document extraction, consentendo ai bot RPA di svolgere più attività.
  
  
• Tutti avranno un bot sul proprio desktop. Vedo le aziende distribuire bot sul desktop di ogni dipendente per aiutare tutti i membri ad automatizzare parte del loro lavoro quotidiano.
  
  
• L'RPA fa parte di una soluzione di automazione complessiva con un'integrazione più stretta con i sistemi di gestione del workflow e il software di process mining per identificare le opportunità in cui i bot possono essere utilizzati. 
  
  
• La creazione del bot sarà molto più semplice di oggi. Ci saranno migliori funzionalità di registrazione, un uso più intrinseco della computer vision e lo sfruttamento della tecnica del task-mining per creare bot.

Dai un'occhiata al podcast The Art of Automation, e in particolare all'episodio 4 in cui incontro Jerry Cuomo per parlare dell'RPA.