Cos'è l'automazione?

L'automazione sta diventando sempre più onnipresente nel mondo moderno e ha innumerevoli applicazioni, tra cui: applicazioni aziendali come l'automazione dei processi aziendali (BPA), AIOps e automazione aziendale, applicazioni di automazione industriale come la robotica utilizzata nella produzione automobilistica e applicazioni di consumo come l'automazione domestica.

Il software e le tecnologie di automazione sono utilizzati in un'ampia gamma di settori, dalla finanza alla sanità, dai servizi pubblici alla difesa e praticamente ovunque nel mezzo. L'automazione può essere utilizzata in tutti gli aspetti delle funzioni aziendali e le organizzazioni che la utilizzano in modo più efficace possono ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Le organizzazioni utilizzano l'automazione per aumentare la produttività e la redditività, migliorare il servizio e la soddisfazione dei clienti, ridurre i costi e gli errori operativi, aderire agli standard di conformità, ottimizzare l'efficienza operativa e altro ancora. L'automazione è una componente chiave della trasformazione digitale e ha un valore inestimabile per aiutare le aziende a crescere.

L'automazione di base o dei compiti prende compiti semplici e di routine e li automatizza. L'automazione di base viene utilizzata per digitalizzare, semplificare e centralizzare le attività manuali come la distribuzione di materiali di onboarding ai nuovi assunti, l'inoltro di documenti per l'approvazione o l'invio automatico di fatture ai clienti.

L'uso dell'automazione al posto dei lavoratori umani per completare queste attività aiuta a eliminare gli errori, ad accelerare il ritmo del lavoro transazionale e ad alleggerire i dipendenti da attività che richiedono molto tempo, consentendo loro di concentrarsi su un lavoro di maggior valore e più significativo.

L'automazione dei processi richiede processi multi-step più complessi e ripetibili (a volte coinvolgendo più sistemi) e li automatizza. L'automazione dei processi contribuisce a portare una maggiore uniformità e trasparenza ai processi aziendali e IT.

L'automazione dei processi può aumentare la produttività e l'efficienza aziendale, aiutare a fornire nuove conoscenze sulle sfide aziendali e IT e far emergere le soluzioni utilizzando il decisioning basato su regole. Il process mining, l'automazione dei workflow,  il business process management (BPM) e la robotic process automation (RPA) sono esempi di automazione dei processi.

L'automazione intelligente è una forma di automazione più avanzata che combina intelligenza artificiale (AI), business process management e funzionalità di robotic process automation per semplificare e scalare i processi decisionali tra le organizzazioni.

Ad esempio, gli agenti virtuali dotati di tecnologia come l'elaborazione del linguaggio naturale, la ricerca intelligente e l'RPA, possono ridurre i costi e consentire sia ai dipendenti che ai clienti esterni. Tale automazione contribuisce ad aumentare la produttività e a creare un'esperienza del cliente ottimale. Gli AIOps e gli assistenti AI sono altri esempi di automazione intelligente in pratica.

L'uso di una serie ripetuta di processi può aumentare la produttività e l'efficienza e ridurre l'errore umano. L'automazione può generare valore aziendale in numerose aree, tra cui:

L'automazione aziendale si riferisce alle tecnologie utilizzate per automatizzare attività e processi ripetitivi per semplificare i workflow aziendali e i sistemi IT. Queste soluzioni possono essere adattate in modo specifico alle esigenze di un'organizzazione.

L'automazione dell'IT è la creazione e l'implementazione di sistemi e software automatizzati al posto di lunghe attività manuali che prima richiedevano l'intervento umano. L'automazione dell'IT aiuta ad accelerare l'implementazione e la configurazione delle infrastrutture e applicazioni IT e a migliorare i processi in ogni fase del ciclo di vita operativo.

L'integrazione è la connessione di dati, applicazioni, API e dispositivi all'interno dell'organizzazione IT per renderla più efficiente, produttiva e agile.

Precedentemente noti come digital worker, gli agenti AI sono robot software (o bot) addestrati per lavorare con gli esseri umani, o indipendentemente, per eseguire attività o processi specifici. Gli assistenti AI utilizzano una serie di competenze e funzionalità di intelligenza artificiale, come il machine learning, la computer vision e l’elaborazione del linguaggio naturale.

L’intelligenza artificiale per le operazioni IT ( AIOps) utilizza l’AI per migliorare e automatizzare la gestione dei servizi e delle operazioni IT. Integrando strumenti operativi IT manuali separati in un’unica piattaforma operativa IT intelligente e automatizzata, AIOps offre visibilità e contesto end-to-end. I team operativi utilizzano questa visibilità per rispondere più rapidamente, anche in modo proattivo, agli eventi che, se lasciati invariati, potrebbero causare rallentamenti e interruzioni.

L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente a computer e macchine di simulare l’intelligenza e la capacità di risoluzione dei problemi degli esseri umani. Il machine learning, l’elaborazione del linguaggio naturale e la computer vision sono campi dell’intelligenza artificiale.

Il chief automation officer (CAO) è un ruolo che sta emergendo rapidamente e si sta imponendo grazie all'impatto positivo che l'automazione ha sulle aziende di tutti i settori. Il CAO è responsabile dell'implementazione dei processi aziendali e delle decisioni relative alle operazioni IT in tutta l'azienda per determinare quale tipo di piattaforma e strategia di automazione è più adatta per ogni iniziativa aziendale. Il CAO collabora con diversi leader in tutti i pilastri aziendali, come IT, operazioni e cybersecurity.

La computer vision è un campo dell'intelligenza artificiale che utilizza il machine learning e le reti neurali per insegnare ai computer e ai sistemi a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e a formulare raccomandazioni o intraprendere azioni quando vengono identificati difetti o problemi.

FinOps (o cloud FinOps), un portmanteau di finanza e DevOps, è una disciplina e una pratica culturale di gestione finanziaria del cloud in evoluzione che mira a massimizzare il valore aziendale in ambienti ibridi e multicloud.

L'IT green o sostenibile pone l'enfasi sulla creazione e l'utilizzo di data center più efficienti ed ecocompatibili. Le aziende possono utilizzare l'automazione nelle azioni di assegnazione delle risorse per garantire in modo proattivo le prestazioni dei sistemi con l'uso più efficiente delle risorse di elaborazione, storage e rete. Questo aiuta le organizzazioni a evitare gli sprechi di denaro ed energia che solitamente si verificano negli ambienti in overprovisioning.

L'iperautomazione è un approccio che unisce più tecnologie e strumenti per automatizzare in modo efficiente la più ampia gamma di processi, ambienti e workflow aziendali e IT.

Il low-code e il no-code si riferiscono al software per flussi di lavoro che richiede una codifica minima - uso limitato di codice - o nessuna codifica, consentendo agli esperti delle linee aziendali non tecniche di automatizzare i processi utilizzando progettisti visivi o l’elaborazione del linguaggio naturale.

Il machine learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale e dell'informatica che si concentra sull'utilizzo di dati e algoritmi che consentono all'AI di imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorandone gradualmente l'accuratezza. Applicato all'automazione IT, il machine learning viene utilizzato per rilevare anomalie, reindirizzare i processi, attivare nuovi processi e fornire raccomandazioni di azione.

L'elaborazione del linguaggio naturale, o NLP (Natural Language Processing), combina la linguistica computazionale – modellazione del linguaggio umano basata su regole – con modelli statistici e di machine learning per consentire a computer e dispositivi digitali di riconoscere, comprendere e generare testo e parlato. L'elaborazione del linguaggio naturale viene spesso utilizzata nei chatbot moderni per aiutare i chabot a interpretare le domande degli utenti e automatizzare le risposte.