La robotic process automation (RPA), nota anche come robotica software, utilizza tecnologie intelligenti di automazione per svolgere attività di ufficio ripetitive per i lavoratori umani, come estrarre dati, compilare moduli, spostare file e altro ancora.
La RPA combina API e interazioni con l'interfaccia utente (UI) 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 su sistemi software non correlati.
Questa forma di automazione utilizza un software basato su regole per eseguire attività di processi aziendali ad alto volume, liberando risorse umane per dare priorità ad attività più complesse. La RPA consente ai CIO e ad altri decisori di accelerare le proprie iniziative di trasformazione digitale e generare un ritorno sull'investimento (ROI) più elevato dal personale.
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Affinché gli strumenti RPA sul mercato rimangano competitivi, dovranno andare oltre l'automazione delle attività ed espandere la loro offerta per includere l'automazione intelligente (IA). Questo tipo di automazione amplia le funzionalità RPA incorporando sottodiscipline dell'intelligenza artificiale, come il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e la computer vision.
L’automazione intelligente dei processi richiede qualcosa di più dei semplici sistemi RPA basati su regole. Si può pensare alla RPA come a uno strumento per l'"esecuzione" delle attività, mentre l'AI e l'ML sono incentrati rispettivamente sul "pensiero" e sull'"apprendimento". Addestra algoritmi utilizzando i dati in modo che il software possa eseguire attività in modo più rapido ed efficiente.
La Robotic Process Automation viene spesso confusa con l’intelligenza artificiale (AI), ma le due cose sono nettamente diverse. L'AI combina automazione cognitiva, machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ragionamento, generazione di ipotesi e analisi.
La differenza fondamentale è che la RPA è basata sui processi, mentre l'AI è basata sui dati. I bot RPA possono solo seguire i processi definiti dall'utente finale, mentre i bot AI utilizzano il machine learning per riconoscere modelli nei dati, in particolare quelli non strutturati, e imparare nel tempo. In altre parole, l'AI ha lo scopo di simulare l'intelligenza umana, mentre la RPA serve esclusivamente a replicare attività dirette dall'uomo. Sebbene l'uso dell'intelligenza artificiale e degli strumenti RPA riduca al minimo la necessità di intervento umano, il modo in cui automatizzano i processi è diverso.
Al di là di ciò, la RPA e l'AI si completano a vicenda. L'AI può aiutare la RPA ad automatizzare le attività in modo più completo e a gestire casi d'uso più complessi. La RPA consente inoltre di agire più rapidamente sugli insight dell'AI anziché dover attendere le implementazioni manuali.
Secondo Forrester, gli strumenti software RPA devono includere le seguenti funzionalità fondamentali:
- Funzionalità a uso limitato di codice per creare script di automazione
- Integrazione con le applicazioni aziendali
- Orchestrazione e amministrazione, inclusi configurazione, monitoraggio e sicurezza
Una tecnologia di automazione, come l'RPA, può accedere alle informazioni anche tramite sistemi legacy, integrandosi bene con altre applicazioni tramite integrazioni front-end. Ciò consente alla piattaforma di automazione di comportarsi in modo simile a un lavoratore umano, eseguendo attività di routine, come la registrazione e il copia e incolla da un sistema all'altro. Mentre le connessioni di back-end ai database e ai servizi web aziendali sono utili anche nell'automazione, il vero valore dell'RPA è nelle sue integrazioni front-end, rapide e semplici.
I vantaggi della RPA sono molteplici, tra cui:
- Ridotto utilizzo di codice: la RPA non richiede necessariamente la configurazione da parte di uno sviluppatore; le funzioni drag and drop nelle interfacce utente semplificano l'inserimento di personale non tecnico.
- Rapida riduzione dei costi: poiché la RPA riduce il carico di lavoro dei team, il personale può essere riassegnato ad altre attività prioritarie che richiedono l'intervento umano, con conseguente aumento della produttività e del ROI.
- Maggiore soddisfazione dei clienti: poiché i bot e i chatbot possono funzionare 24 ore su 24, possono ridurre i tempi di attesa, migliorando la soddisfazione dei clienti.
- Miglioramento del morale dei dipendenti: sollevando il team dalle attività più intense e ripetitive, la RPA consente alle persone di concentrarsi su processi decisionali più ponderati e strategici. Questo cambiamento nel lavoro ha un effetto positivo sulla felicità dei dipendenti.
- Maggiore precisione e conformità: la possibilità di programmare i robot RPA in modo che seguano workflow e regole specifiche consente di ridurre l'errore umano, in particolare nel caso di lavori che richiedono precisione e conformità, come gli standard normativi. La RPA può anche fornire una traccia di controllo, semplificando il monitoraggio dei progressi e velocizzando la risoluzione dei problemi.
- I sistemi esistenti rimangono attivi: il software di robotic process automation non causa alcuna interruzione ai sistemi sottostanti perché i bot agiscono sul livello di presentazione delle applicazioni esistenti. Pertanto, è possibile implementare i bot in situazioni in cui non si dispone di un'API (application programming interface) o delle risorse per sviluppare integrazioni profonde.
Per maggiori informazioni su cosa è richiesto agli utenti business per configurare gli strumenti RPA, continua a leggere il nostro blog qui.
Sebbene il software RPA possa aiutare un'azienda a crescere, presenta anche alcuni ostacoli, come la cultura aziendale, i problemi tecnici e la scalabilità.
Cultura aziendale
Se da un lato la RPA ridurrà la necessità di alcuni ruoli lavorativi, dall'altro favorirà la crescita di nuovi ruoli per svolgere attività più complesse, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su strategie di livello superiore e sulla risoluzione di problemi creativi. 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. Istruendo il personale e investendo in programmi di formazione, è possibile preparare i team ai continui cambiamenti in termini di priorità.
Difficoltà a livello di scalabilità
Sebbene la RPA sia in grado di eseguire più operazioni simultaneamente, può rivelarsi difficile da applicare su larga scala in un'azienda a causa di aggiornamenti normativi o modifiche interne. Secondo un report di Forrester, il 52% dei clienti afferma di avere difficoltà a scalare il proprio programma RPA. Un'azienda deve avere almeno 100 robot funzionanti attivi per qualificarsi come programma avanzato, ma poche iniziative RPA vanno oltre i primi 10 bot.
Esistono diversi settori che utilizzano la tecnologia RPA per semplificare le operazioni aziendali. Le implementazioni RPA sono reperibili nei seguenti settori:
Servizi bancari e finanziari: nel report Forrester “The RPA Services Market Will Grow To Reach USD 12 Billion By 2023", il 36% di tutti i casi d'uso risiedeva nel settore finanziario e contabile. Oggi, oltre 1 bot su 3 opera nel settore finanziario, e questo non sorprende, data l'adozione precoce dell'automazione da parte delle banche. Infatti, molte grandi banche utilizzano soluzioni di automazione RPA per automatizzare attività come la ricerca dei clienti, l'apertura di conti, l'elaborazione delle richieste e l'antiriciclaggio. Una banca implementa migliaia di bot per automatizzare l'inserimento manuale di elevati volumi di dati. Questi processi comportano una pletora di attività noiose e basate su regole che l'automazione è in grado di semplificare.
Assicurazioni: le assicurazioni si prestano molto a processi ripetitivi adatti all'automazione. Ad esempio, è possibile applicare la RPA alle operazioni di elaborazione dei sinistri, alla conformità normativa, alla gestione delle polizze e alle attività di sottoscrizione.
Vendita al dettaglio: l'ascesa dell'e-commerce ha reso la RPA una componente integrante del moderno settore della vendita al dettaglio, che ha migliorato le operazioni di back office e l'esperienza del cliente. Le applicazioni più diffuse 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.
Assistenza sanitaria: l'accuratezza e la conformità sono fondamentali per il settore sanitario. Alcuni dei più grandi ospedali del mondo utilizzano software di robotic process automation per ottimizzare diverse attività, tra cui la gestione delle informazioni, la gestione delle prescrizioni, l'elaborazione dei reclami assicurativi e i cicli di pagamento.
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