L'automazione è uno dei temi più caldi delle operazioni aziendali. Molti leader aziendali stanno pensando a come sfruttare l'automazione per ottenere un vantaggio competitivo e altri stanno valutando come l'automazione cambierà la forza lavoro.
In questa guida approfondiamo il tema del intelligent automation, passando in rassegna argomenti chiave, esempi e best practice per aiutare i dirigenti a comprendere e sfruttare questa opportunità.
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Che cos'è intelligent automation?
Intelligent automation è l'uso di tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) e robotic process automation (RPA) per automatizzare attività banali e ripetitive. Intelligent automation snellisce i processi, riduce i costi e migliora l'efficienza delle operazioni aziendali.
Sebbene le interpretazioni di intelligent automation differiscano notevolmente tra gli esperti e le organizzazioni, si può considerare che l'IA includa diverse operazioni aziendali abilitate dall'intelligenza artificiale o dall'apprendimento automatico. Alcuni esempi possono essere:
- Intelligenza dei processi e delle attività basata sull'intelligenza artificiale.
- Robotic process automation (RPA).
- Elaborazione intelligente dei documenti (IDP) ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- IA conversazionale e chat bot.
- Integrazioni intelligenti di dati basate su API (iPaaS).
Radici nell'automazione intelligente dei processi
In larga misura, intelligent automation è emerso dal campo del Cos'è Business Process Management (BPM) - un modo strutturato e incentrato sull'efficienza per gestire le operazioni aziendali. Il termine stesso è stato coniato nel 2017 dalla società di analisi Forrester nell'ambito della sua ricerca sui framework di automazione aziendale.
L'IA può essere considerata una forma avanzata di automazione intelligente dei processi, in cui l'obiettivo principale è sviluppare processi e flussi di lavoro che migliorino il modo in cui viene svolto il lavoro con tecnologie e software avanzati.
Intelligent automation contro l'iperautomazione
Intelligent automation è talvolta definita iperautomazione, un termine coniato da Gartner. Secondo la definizione di Gartner, l'iperautomazione è "un approccio disciplinato e guidato dal business che le organizzazioni utilizzano per identificare, analizzare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali e IT".
Secondo Gartner, l'iperautomazione comporta l'uso orchestrato di più tecnologie, strumenti o piattaforme, tra cui: intelligenza artificiale (AI), apprendimento automatico, architettura software event-driven, robotic process automation (RPA), Cos'è Business Process Management (BPM) (BPM) e suite intelligenti Cos'è Business Process Management (BPM) (iBPMS), piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS), strumenti low-code/no-code, software pacchettizzato e altri tipi di strumenti di automazione delle decisioni, dei processi e delle attività".
Il sito intelligent automation fa parte della digitalizzazione?
Intelligent automation è uno dei principali motori della trasformazione digitale, in quanto ha un forte impatto su tutte e tre le componenti del lavoro digitale: persone, processi e tecnologia.
In modo più approfondito è possibile vedere intelligent automation che abilita i sei fattori chiave di successo della trasformazione digitale:
- Strategia : ottenere un vantaggio competitivo sfruttando una strategia digital-first.
- Organizzazione - consentire il futuro del lavoro aumentando la forza lavoro moderna.
- Cultura - democratizzare i dati e gli approfondimenti - consentire il valore a tutti i livelli dell'organizzazione aziendale.
- Tecnologia - collegare il meglio dell'intelligenza umana e artificiale, dove la tecnologia aumenta l'esperienza.
- Persone - dare alle persone un lavoro più significativo senza sprechi di talento copia-incollato.
- Esperienza del cliente: ottimizzare e migliorare l'esperienza del cliente completamente digitalizzata.
Perché automatizzare i processi aziendali?
I processi sono la linfa vitale delle operazioni aziendali. Ogni organizzazione si basa su migliaia o milioni di attività, flussi di lavoro e processi in cui interagiscono diversi team e risorse per creare prodotti o servizi e portare valore ai clienti.
Con l'avanzamento e la maturazione delle operazioni aziendali, l'eccellenza dei processi è diventata una fonte di vantaggio competitivo. Molte organizzazioni si sono rivolte alla gestione digitale dei processi e alla tecnologia per mantenere il vantaggio sulla concorrenza.
La digitalizzazione non è stata solo una benedizione, ma ha comportato molte sfide per la forza lavoro. I dipendenti che si occupano di attività ripetitive su diversi sistemi digitali si trovano a lottare con i processi a sedia girevole, mentre il gran numero di nuove app e di nuovi strumenti utilizzati ha portato a un aumento dei processi ombra. In definitiva, la digitalizzazione è una nuova risorsa che deve essere sistematicamente documentata, analizzata e utilizzata, ed è qui che entra in gioco l'automazione.
Intelligent automation può essere visto come l'adozione di un concetto di catena di montaggio per i processi aziendali, suddividendo le attività in fasi ripetitive e processi digitali. Invece di avere dipendenti qualificati che gestiscono ogni fase, intelligent automation prevede la creazione di una forza lavoro abilitata al digitale in cui alcuni compiti sono svolti attraverso la tecnologia di automazione.
Vantaggi di intelligent automation
Ogni organizzazione o azienda troverà vantaggi unici nell'automatizzare i propri processi aziendali. Alcuni degli obiettivi più comuni di intelligent automation includono:
- Aumentare la produttività. Intelligent automation aiuta ad automatizzare le attività banali e ripetitive, liberando i dipendenti aziendali per concentrarsi su attività più importanti e strategiche.
- Migliorare l'accuratezza. Intelligent automation può contribuire a ridurre gli errori eliminando i processi manuali e inserendo le informazioni in modo accurato.
- Riduzione dei costi. L'automazione dei processi manuali può contribuire a ridurre i costi associati alla manodopera e ad altre spese generali.
- Flussi di lavoro più rapidi. I processi automatizzati possono contribuire a velocizzare e snellire le operazioni, con conseguente accelerazione dell'elaborazione di attività e dati.
- Migliorare il processo decisionale. I processi automatizzati possono contribuire a fornire approfondimenti e analisi per migliorare le decisioni aziendali.
- Meno spreco di talenti. Intelligent automation libera i dipendenti qualificati per concentrarsi su attività ad alta intensità di conoscenza.
intelligent automation sta sostituendo i dipendenti?
intelligent automation sostituirà la forza lavoro umana? In breve: no.
Non possiamo prevedere completamente il futuro del lavoro, ma una cosa è chiara. Anche se l'automazione non sostituirà tutti i lavori, avrà un impatto sul 100% dei lavori entro il prossimo decennio.
In generale, l'IA è vista come un'opportunità per aumentare l'intelligenza umana nella forza lavoro, dove può assumere in modo efficiente compiti banali e ripetitivi, liberando i lavoratori da elementi più creativi del loro lavoro.
Un altro modo di vedere la questione è che intelligent automation non sostituisce l'uomo, ma toglie il robot dall'uomo.
D'altra parte, ci sono molti ruoli lavorativi che sono direttamente influenzati dall'automazione. Nel rapporto Future of Jobs, il World Economic Forum stima che la sola intelligenza artificiale sostituirà 85 milioni di posti di lavoro in tutto il mondo entro il 2025. Nella tabella sono stati individuati esempi di lavori già sostituiti dall'automazione negli Stati Uniti.
6 esempi di intelligent automation
Intelligent automation può essere sfruttato da tutti i tipi di operazioni e organizzazioni, dal settore pubblico alle imprese. Ecco alcuni esempi di applicazioni in diversi settori:
1. Sanità: Utilizzo di chatbot dotati di intelligenza artificiale per rispondere alle domande dei pazienti e di robotic process automation (RPA) per automatizzare le attività amministrative.
2. Vendita al dettaglio: Utilizzo di sistemi di inventario automatizzati per migliorare la gestione delle scorte e l'esperienza dei clienti.
3. Banche e finanza: Utilizzo di un sistema di rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale e di flussi di lavoro automatizzati per l'approvazione dei prestiti.
4. Produzione: Utilizzo di robot per automatizzare le linee di produzione o l'evasione degli ordini.
5. Logistica e trasporti: Utilizzo di sistemi basati sull'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dei percorsi.
6. Assicurazioni: Utilizzo di process intelligence per semplificare o automatizzare i processi di risarcimento.
Intelligent automation & RPA
Robotic process automation (RPA) è l'uso di robot software per automatizzare attività chiaramente definite e ripetitive. RPA può contribuire a ridurre il lavoro manuale, aumentare la produttività e semplificare le operazioni. Intelligent automation Il termine "robot", invece, è un termine più ampio che indica i dispositivi tecnologici per i processi aziendali o i flussi di lavoro.
RPA si allinea bene anche con diversi aspetti dell'IA. Ad esempio, un uso comune del software process intelligence è quello di scoprire e avviare progetti di automazione. In questo modo due componenti separati di intelligent automation si completano a vicenda.
Intelligent automation & AI
Un'altra fonte comune di confusione è quella tra IA e AI. Gli algoritmi e le piattaforme di intelligenza artificiale possono essere utilizzati all'interno di intelligent automation, ma l'IA viene adattata anche in molti altri casi d'uso al di fuori di Cos'è Business Process Management (BPM). In generale, i due termini non dovrebbero essere utilizzati in modo intercambiabile.
Molte soluzioni di intelligent automation incorporano l'intelligenza artificiale sotto forma di algoritmi di apprendimento automatico (ML). Si può pensare all'apprendimento automatico come a un lavoro supervisionato o non supervisionato, in cui le macchine si adattano e imparano da sole ad apportare miglioramenti in base ai dati disponibili. Non sempre si vede l'apprendimento automatico in azione, ma è utile chiedere ai fornitori dove viene utilizzato. Proprio come nel caso di intelligent automation , l'apprendimento automatico è tipicamente applicato a compiti banali e di routine che l'uomo non vuole svolgere.
Elaborazione intelligente dei documenti (IDP)
L'elaborazione intelligente dei documenti è l'uso di tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico (ML) per estrarre automaticamente dati e informazioni da documenti non strutturati come fatture, contratti, moduli fiscali e altri documenti aziendali.
L'IDP può includere sia tecnologie di riconoscimento dei caratteri degli oggetti (OCR) per convertire le immagini in formati leggibili dalla macchina, sia algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per riassumere i contenuti dei documenti testuali e trasformare i dati non strutturati in documenti digitalizzati.
Gemelli digitali nell'automazione
Un gemello digitale è una copia digitale di un processo aziendale che può essere analizzato e migliorato attraverso il sito robotic process automation o la simulazione del processo. I gemelli digitali sono più comuni nei processi produttivi, ma si sono sempre più diffusi in altre funzioni come le operazioni commerciali, le assicurazioni e la sanità. Il vantaggio principale di un gemello digitale è quello di progettare e implementare ottimizzazioni dei processi, come la reingegnerizzazione dei processi, in forma digitale prima di passare a operazioni su larga scala.
Un gemello digitale di un'organizzazione (DTO) estende il concetto di gemello digitale di un processo a una copia digitale di un'organizzazione aziendale, compresi prodotti, strutture e reparti interconnessi. Un DTO può essere utilizzato per simulare e valutare l'impatto aziendale di importanti cambiamenti operativi, ad esempio il passaggio a un sistema ERP basato sul cloud.
IA conversazionale e chatbot
Un'area più comune per intelligent automation è l'IA conversazionale, una tecnologia recentemente resa popolare da tecnologie come ChatGBT. Si tratta di tecnologie che sfruttano l'intelligenza artificiale, come la comprensione del linguaggio naturale (NLU), per comprendere e rispondere agli input e interagire con gli esseri umani in modo conversazionale.
Nelle aziende, i chat bot che utilizzano l'intelligenza artificiale conversazionale possono essere utilizzati sia nelle funzioni interne (ad esempio, i bot per gli acquisti e le requisizioni) sia nelle attività rivolte ai clienti (ad esempio, i chat bot del servizio clienti sui siti web).
Casi d'uso per intelligent automation
L'automazione avanzata può essere utilizzata in tutte le unità aziendali e nelle funzioni delle organizzazioni aziendali. Alcuni dei casi d'uso più comuni riguardano attività manuali ripetitive.
- Finanza - automatizzazione o semplificazione delle approvazioni o dei rapporti mensili.
- Approvvigionamento - automatizzazione di processi ad alto volume, come l'approvazione delle fatture o la gestione dei conti correnti.
- Servizio clienti - imbarco di nuovi clienti o assistenza ai clienti.
- Tecnologia dell'informazione - rilevamento di rischi o violazioni della sicurezza all'interno di un'organizzazione.
- Risorse umane: automatizzazione e snellimento dei processi ripetitivi, come le buste paga.
- Vendite - identificare e fissare i prezzi ideali in base alle dinamiche e alle tendenze del mercato.
- Marketing - migliorare il livello o la qualità dei dati relativi al pubblico dei clienti o dei prospect.
Sebbene i casi d'uso possano essere riscontrati in qualsiasi funzione o reparto aziendale, un'idea sbagliata comune è che intelligent automation sia stato sviluppato per sostituire la forza lavoro qualificata. I maggiori vantaggi di intelligent automation si ottengono quando viene combinato con la competenza di esperti in materia. Raramente questo funziona senza l'investimento attivo e il supporto delle persone, e in senso più ampio si può considerare intelligent automation come il potenziamento dell'intelligenza umana sul posto di lavoro.
Quadro di riferimento in 6 fasi per intelligent automation
Quando si sta definendo la strategia intelligent automation , è importante riconoscere il tempo e le risorse necessarie per un'implementazione efficace. L'IA deve essere considerata un viaggio e non una meta, che richiede una notevole pianificazione strategica. Per iniziare, potete utilizzare questo quadro di riferimento in sei fasi.
- Chiarire il modello operativo dell'IA - Un buon punto di partenza è una chiara comprensione della strategia generale. Iniziate descrivendo l'obiettivo e le fasi necessarie per raggiungerlo.
- Sfruttare process discovery - per molte organizzazioni, il primo punto di partenza per l'automazione è process discovery - è il punto in cui si identificano le maggiori aree di miglioramento.
- Progettare per un'implementazione su larga scala: molte organizzazioni adottano un approccio all'IA basato sulla sperimentazione e sull'apprendimento. Sebbene sia positivo provare nuovi concetti, è bene identificare casi di test con un impatto misurabile sugli obiettivi aziendali chiave.
- Stabilite aspettative realistiche: qualsiasi modifica ai processi aziendali avrà un impatto sulla vostra forza lavoro e sulla vostra cultura. Investite in comunicazioni solide per la gestione del cambiamento.
- Realizzare un prodotto minimo realizzabile (MVP) - intelligent automation può richiedere sforzi e risorse significative. Considerate lo sviluppo di un MVP per dimostrare i risultati prima di procedere a un'implementazione su larga scala.
- Catturare e comunicare il valore: l'automazione di per sé non migliora i processi aziendali. Identificate e misurate i modi concreti in cui l'IA migliora le vostre metriche aziendali chiave. Una volta raggiunto il traguardo, è ora di ricominciare!
Collaborazione aziendale e informatica nell'automazione
I leader aziendali e l'IT devono collaborare all'adozione di intelligent automation per garantire un'implementazione corretta e conforme. I professionisti dell'IT possono fornire le competenze tecniche per aiutare a configurare e mantenere l'infrastruttura necessaria, mentre i dirigenti aziendali possono fornire le conoscenze e le intuizioni aziendali per garantire che le tecnologie siano utilizzate nel modo più efficace ed efficiente.
La collaborazione può anche aiutare a identificare le migliori opportunità di automazione e a garantire che le tecnologie siano utilizzate al massimo delle loro potenzialità.
L'importanza della cultura dei dati
La maggior parte delle aziende che implementano il sito intelligent automation si trova ad affrontare sfide legate alla qualità dei dati, ma una questione altrettanto o ancora più importante è il livello di cultura dei dati.
La cultura dei dati è l'insieme dei comportamenti e delle convinzioni delle persone che utilizzano i dati per migliorare il processo decisionale. Si può considerare un'organizzazione data-driven quando i dati sono incorporati nel processo decisionale, nelle operazioni, nella mentalità e nell'identità di un'organizzazione.
Molte organizzazioni incontrano resistenza alla cultura dei dati quando si sconvolgono le modalità di lavoro esistenti o si implementano nuovi strumenti, processi o flussi di lavoro. Una solida cultura dei dati aiuta un'organizzazione ad adattarsi efficacemente al cambiamento in modo da sfruttare le competenze e le esperienze della forza lavoro.
Una buona cultura dei dati migliora il livello di alfabetizzazione dei dati e consente ai dipendenti di porre le domande giuste, trovare intuizioni, migliorare le modalità di lavoro e l'esperienza dei dipendenti, eliminando inefficienze e sprechi di lavoro.
Intelligent automation strumenti e software
Esistono molte soluzioni software e strumenti per l'adattamento delle imprese a intelligent automation. Esempi comuni sono:
- Process mining software
- Robotic process automation strumenti
- Software ibrido process intelligence
- Piattaforme di integrazione come servizio, iPaas
- Elaborazione intelligente dei documenti
Raramente si usa un solo software per tutte le esigenze di intelligent automation . Nella maggior parte dei casi, le organizzazioni aziendali sviluppano un moderno stack di intelligenza e automazione, come si vede nell'infografica qui sotto.
Nello stack di intelligence e automazione di intelligent automation ci sono quattro aree principali: opex insights, gestione, automazione e governance. I dati possono fluire in modo interscambiabile tra i diversi sistemi, ma la divisione principale è tra il livello dei dati di lavoro e il livello dei dati di sistema.
Livello dei dati di lavoro - si concentra sui dati operativi, come le attività di processo e di compito misurate, gestite e automatizzate nelle operazioni aziendali.
Livello dati di sistema - si concentra sull'estrazione e sulla gestione dei dati aziendali acquisiti dai sistemi IT aziendali, ad esempio sistemi ERP o CRM come SAP, Oracle o Salesforce.
Tra le aziende moderne di software degne di nota in ciascuna categoria figurano:
Gestione delle operazioni - Workfellow
Gestione dell'esecuzione - Celonis
Cos'è Business Process Management (BPM) - Bizagi, Nintex, Appian e Camunda
Gestione dei dati - Snowflake, Databricks Amazon Redshift e Azure Synapse Analytics
Soluzioni di automazione - UiPath, ABBYY, Expert.ai e Nice
Soluzioni di intelligence - Alteryx, ThougtSpot, Tableau e SiSense
Governance dei flussi di lavoro - Mulesoft, Turbotic
Governance dei dati - Splunk, Datadog
Molti responsabili IT e operativi delle aziende costruiscono la loro architettura aziendale sulla base di soluzioni ERP o CRM preesistenti. Gli strumenti di Intelligent automation sono complementari a questa strategia. La maggior parte delle moderne soluzioni di intelligent automation si integrano o completano i sistemi di dati aziendali di base, come la base di dati ERP di SAP o Oracle, o forniscono modi semplici per esportare i dati da un sistema all'altro attraverso esportazioni di dati, integrazioni o API.
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