La tecnologia dell’automazione dei processi robotici si muove rapidamente. In poco più di un decennio, questa forma di automazione dei processi aziendali è passata dall’oscurità al mainstream. Le aziende di tutto il mondo utilizzano questa tecnologia per diventare più produttive e risparmiare denaro, e l’adozione quasi universale è dietro l’angolo.
Se avete mai pensato: “Come siamo arrivati qui?”, siete fortunati. In questo articolo si parlerà delle radici della tecnologia RPA, si analizzerà il modo in cui essa sta plasmando il mondo aziendale moderno e si vedrà cosa ci si può aspettare dalle tecnologie di automazione in futuro.
Benvenuti nella tecnologia RPA: una rassegna del passato, del presente e del futuro.
Quando è stato coniato il termine Robotica
L’automazione dei processi è stata utilizzata per la prima volta?
Il termine,
Robotic Process Automation, è stato utilizzato per la prima volta nel 2012.
Tuttavia, secondo il documento di ricerca,
L’automazione dei processi robotizzati (RPA) e il suo futuro
(O. Doguc, 2020), il termine ha preso piede solo intorno al 2014-2015.
Sebbene all’epoca la disciplina fosse di dimensioni relativamente ridotte, ha guadagnato trazione e attenzione quando le aziende hanno iniziato ad annunciare i risparmi e le efficienze ottenuti grazie all’automazione. Nel 2018, KPMG ha pubblicato il L’ascesa degli umani rapporto. Il documento suggerisce che le banche e le istituzioni finanziarie potrebbero ridurre i costi del settore del 75%. Negli anni successivi, l’adozione è aumentata notevolmente.
La tecnologia RPA nel passato
Il termine automazione è stato coniato nel 1946 da
D.S. Harder, un ingegnere della Ford Motor Company.
Quando la sua fabbrica di automobili iniziò a utilizzare dispositivi e controlli automatici nelle sue linee di produzione meccanizzate, nacque il concetto. Nel nostro contenuto attuale, l’automazione si riferisce alle tecniche che fanno funzionare i sistemi in modo automatico. Questi sistemi possono essere meccanici, elettrici o computerizzati.
Tuttavia, anche se negli anni ’40 non esisteva una parola specifica per definirla, l’automazione fa parte della storia dell’uomo da migliaia di anni. Già nel I secolo a.C. i Romani utilizzavano ruote ad acqua per macinare il grano. Nel IX secolo, i mulini ad acqua e a vento erano in piena attività. All’epoca della Rivoluzione industriale, i motori a vapore raggiunsero nuovi livelli di efficienza.
Il punto è che l’uomo è sempre stato alla ricerca di tecnologie da sfruttare per aumentare la produttività. Tuttavia, le radici della tecnologia di automazione robotica dei processi iniziano rigorosamente all’epoca del primo computer. I primi computer sono stati utilizzati per togliere il peso della matematica all’uomo e trasferirlo alle macchine.
Nel documento.
La futura forza lavoro digitale: Automazione robotica dei processi (RPA)
(S. Madakam, 2019), l’autore suggerisce che le radici della RPA risalgono all’ENIAC, un computer inventato tra il 1943 e il 1946. È interessante notare che la data di completamento corrisponde all’incirca al primo utilizzo del termine automazione da parte di D.S. Harder. L’autore suggerisce anche un punto di partenza precedente per la tecnologia, sostenendo che “l’abaco è stata la prima macchina da calcolo”.
I primi computer erano poco maneggevoli. Erano complessi da usare e così enormi da dover essere ospitati in intere stanze. Tuttavia, con la maturazione dei computer, il loro prezzo è diminuito. Negli anni ’90 i personal computer erano presenti nelle case di tutto il mondo sviluppato.
Con l’avanzare della tecnologia informatica, le aziende hanno automatizzato i processi di routine utilizzando linguaggi di scripting e macro. Questi strumenti erano generalmente accessibili all’interno di applicazioni come Microsoft Word o Excel. Sebbene questi usi sembrino oggi primitivi, rappresentano un importante passo avanti verso la meccanizzazione del software.
Nei primi anni 2000, aziende come BluePrism e UIPath hanno aperto la strada alla RPA rilasciando piattaforme progettate per automatizzare i processi amministrativi e di back-office all’interno delle organizzazioni. Queste piattaforme, spesso chiamate “bot” o “robot software”, erano in grado di imitare le azioni umane all’interno dei sistemi informatici. Possono interagire con più applicazioni, eseguire l’inserimento di dati, estrarre informazioni da documenti ed eseguire vari altri compiti.
1. Le radici della tecnologia RPA
Uno dei primi percorsi della RPA si è presentato sotto forma di Business Process Outsourcing (BPO). All’epoca le aziende esternalizzavano il lavoro manuale a varie organizzazioni. Per portare a termine questi compiti ci si affidava al lavoro manuale, spesso in Paesi lontani.
La concorrenza per questo tipo di attività era feroce. Tuttavia, l’aumento dei costi del lavoro ha spinto le aziende di outsourcing a cercare modi più economici per svolgere questi compiti. Inoltre, la gestione di una forza lavoro in diversi Paesi e fusi orari comporta delle complessità. Per questo motivo, molti di questi servizi sono stati tra i primi ad adottare la RPA.
La tecnologia di screen scraping è un altro precursore della RPA. Secondo alcune testimonianze, questa pratica risale ai primi tempi del World Wide Web di Tim Berner-Lee. Tuttavia, altre fonti suggeriscono che la tecnologia sia emersa negli anni ’60 o ’70 come un modo per consentire lo scambio di dati tra terminali mainframe con interfacce non standardizzate.
Un altro pezzo fondamentale del puzzle è stato il software di automazione del flusso di lavoro. Il concetto di gestione dei flussi di lavoro può essere fatto risalire agli albori dell’era industriale, ma in realtà è stato l’emergere dei primi software per i flussi di lavoro negli anni ’80 a produrre una tecnologia che è un precursore diretto della RPA. Questo software in genere automatizza l’elaborazione degli ordini e la gestione dell’inventario, liberando gli operatori manuali per completare altre attività.
Considerate nel loro insieme, queste tendenze indicano una maggiore propensione all’efficienza che rende la tecnologia RPA una questione di “quando” piuttosto che di “se”.
2. Dieci primi casi d’uso della RPA
I primi casi di utilizzo della RPA riguardano l’automazione di attività ripetitive e basate su regole. Gli obiettivi iniziali della tecnologia RPA erano incentrati sulla semplificazione delle operazioni e dei processi aziendali. Alcuni di questi casi d’uso iniziali forniscono un utile punto di riferimento per ciò che la tecnologia poteva fare all’epoca.
Ecco dieci primi casi di utilizzo della tecnologia RPA.
- Inserimento, migrazione, estrazione e convalida dei dati
- Backup e archiviazione dei dati
- Compilazione automatica dei moduli
- Elaborazione delle buste paga
- Riconciliazione dei conti
- Gestione dell’inventario
- Test QA
- Fatturazione sanitaria
- Elaborazione dei prestiti
Come si può vedere, le applicazioni della tecnologia RPA sono state molto diverse. Tuttavia, quando le aziende hanno iniziato a risparmiare tempo e denaro su queste transazioni, hanno iniziato a esplorare i confini della RPA. Ben presto siamo entrati nell’attuale incarnazione degli strumenti RPA.
La tecnologia RPA nel presente
La storia attuale della tecnologia RPA è quella di un successo quasi ininterrotto. In breve tempo, la RPA si è affermata come uno strumento indispensabile che ha inaugurato una nuova era di produttività nell’era aziendale moderna.
Abbiamo già esplorato le radici della RPA; ora è il momento di guardare a ciò che la tecnologia sta facendo oggi per aiutare le aziende a ottenere ricavi e risultati.
La RPA al giorno d’oggi
In larga misura, le attuali capacità della RPA sono in debito con l’intelligenza artificiale. Sebbene l’RPA sia stata in grado, da sola, di aumentare l’efficienza e la produttività, si è scontrata con i suoi limiti quando le attività richiedevano la cognizione umana. Tuttavia, l’integrazione e la convergenza con gli strumenti di intelligenza artificiale hanno portato a un ampliamento della portata dei progetti RPA.
Uno dei limiti più significativi della tecnologia RPA è la sua incapacità di gestire dati non strutturati. Tuttavia, l’uso della tecnologia di visione artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha eliminato queste precedenti restrizioni. Adattandosi alle tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale, la RPA è diventata probabilmente più importante che mai.
1. Strumenti RPA incentrati sul settore
Ci sono pochi segni più evidenti di un mercato in via di maturazione di quando i fornitori iniziano a rilasciare strumenti specifici per il settore. Negli ultimi tempi sono stati introdotti sul mercato prodotti che offrono soluzioni di automazione immediate per i settori sanitario, finanziario, delle risorse umane, logistico e altro ancora. Queste applicazioni sono dotate di modelli che rendono molto più semplice la progettazione dell’automazione dei processi.
2. RPA e automazione cognitiva
La convergenza tra RPA e automazione cognitiva (detta anche automazione intelligente) ha fatto un enorme passo avanti negli ultimi anni. La fusione di AI, ML e RPA consente ai team di potenziare l’automazione dei processi aziendali.
Ora, sia le operazioni di back-office che quelle di front-office possono trarre grandi vantaggi dalla tecnologia RPA, consentendo ai processi automatizzati di gestire tutti i tipi di dati non strutturati e persino di prendere decisioni che prima richiedevano l’intervento umano.
3. Centro di eccellenza RPA (CoE)
Sebbene il potenziale della RPA sia evidente, la massimizzazione dell’efficienza è una preoccupazione per molte aziende. Molto spesso i colli di bottiglia non sono di natura tecnica, ma si verificano perché le aziende non hanno le competenze necessarie per ottenere un reale vantaggio. Le organizzazioni stanno creando un sistema RPA
Centro di eccellenza (CoE)
per assicurarsi di avere la lungimiranza e la comprensione della tecnologia per portare avanti progetti rivoluzionari.
4. RPA basata sul cloud
Gli strumenti RPA basati sul cloud rappresentano un’opzione eccellente per le aziende moderne. L’accesso remoto a questi strumenti aiuta a garantire che i dipendenti possano lavorare da qualsiasi luogo con una soluzione di automazione sicura, elastica e scalabile. Tuttavia, cosa forse ancora più importante, la connettività cloud consente alle aziende di trarre il massimo vantaggio dalla ML e dall’analisi dei dati, fornendo una potente potenza di calcolo ai dipendenti, indipendentemente dalla loro ubicazione.
5. RPA senza codice
La RPA senza codice o senza script è cresciuta di popolarità negli ultimi anni. Il design UI/UX è un elemento essenziale per l’adozione. Garantire che tutti, e non solo un piccolo gruppo di codificatori, possano costruire processi automatizzati aiuta a democratizzare la tecnologia e porta a una maggiore creatività e a collaborazioni più rapide.
6. Orchestrazione del flusso di lavoro
In passato, la RPA era utilizzata al meglio per compiti prevedibili e basati su regole. Tuttavia, tra i limiti vi sono i problemi di scalabilità delle soluzioni RPA e l’elevato livello di gestione e manutenzione. Se a questo si aggiunge la crescente complessità dei processi IT, si ottiene un problema che chiede a gran voce una soluzione. L’orchestrazione del flusso di lavoro.
L’orchestrazione dei flussi di lavoro consente ai processi RPA di funzionare in modo più efficiente e nell’ordine corretto. Per le aziende che devono scalare e crescere, questi progressi sono preziosi.
7. Automazione del mercato medio e delle PMI
In passato la tecnologia RPA era fuori dalla portata delle PMI. Tuttavia, come tutte le tecnologie, con il passare degli anni è diventata più economica e accessibile. Questo sviluppo è essenziale per aiutare le imprese dirompenti a prosperare e persino a competere con lo status quo.
8. Trasformazione digitale
Non si può parlare dell’uso attuale della RPA senza menzionare il modo in cui la tecnologia ha permesso la trasformazione digitale nei settori tradizionali con carta e penna. Oltre all’impatto ambientale positivo, ha permesso alle aziende di fare di più con meno e di ridurre l’onere per i lavoratori manuali.
Dieci casi d’uso attuali della RPA
Il confronto tra i casi d’uso attuali della RPA e i loro primi equivalenti è un buon modo per misurare i progressi compiuti da questa entusiasmante tecnologia in pochi anni. Ecco dieci casi d’uso attuali della tecnologia RPA.
- Scoperta automatizzata di farmaci
- Pianificazione della manutenzione delle infrastrutture industriali
- Monitoraggio dei prezzi
- Gestione dell’inventario e degli ordini
- Programmazione degli appuntamenti sanitari
- Controllo di qualità nella produzione
- Ottimizzazione della catena di approvvigionamento
- Chatbot e assistenti personali
- Conformità normativa
- Rilevamento delle frodi
Questi casi d’uso attuali della RPA mostrano con precisione come la tecnologia sia passata dalla gestione di compiti prevedibili del tipo “se/allora/se” a qualcosa di molto più sofisticato. Dal punto di vista dei primi anni 2000, molte di queste funzioni sembrerebbero probabilmente improbabili. Tuttavia, grazie agli strumenti di intelligenza artificiale, la RPA è diventata più elastica nei risultati che può raggiungere.
Tuttavia, questa è solo una tappa del viaggio verso l’iperautomazione.
La tecnologia RPA nel futuro
È impossibile parlare dell’adozione su larga scala dell’RPA senza parlare del COVID-19. La pandemia ha colto tutti di sorpresa, anche le aziende con solidi piani di continuità operativa. In termini di business, quest’epoca sarà in parte ricordata come un periodo di significativa trasformazione digitale.
L’RPA, insieme ad altri strumenti di comunicazione di tipo tecnologico, è stata in prima linea in questo grande cambiamento. Nell’estate del 2020, l’interesse per la RPA ha raggiunto il suo picco, almeno secondo i termini di ricerca di Google.
Tuttavia, il tentativo di quantificare l’interesse per una soluzione sulla base del solo volume di ricerca è un’impresa ardua. Ogni nuova tecnologia entusiasmante è soggetta a un’esplosione di interesse significativo, che si placa man mano che il management e i dipendenti acquisiscono familiarità con questi nuovi strumenti. Il modo migliore per giudicare l’utilità di un software è osservare le tendenze delle quote di mercato.
Secondo le statistiche, la spesa per la RPA è aumentata drasticamente dal 2020. Inoltre, le previsioni indicano che le dimensioni del mercato passeranno da Da 1,23 miliardi di dollari nel 2020 a 13,39 miliardi di dollari nel 2030. In effetti, secondo alcuni analisti, queste previsioni potrebbero essere alquanto conservative. Alcune ricerche suggeriscono che La RPA sarà un’industria da 66 miliardi di dollari entro il 2032.
1. Ciclo Hype della RPA Gartner
Un altro buon modo per guardare al futuro dell’RPA è attraverso il prisma del
Gartner Hype Cycle.
Questa metodologia consolidata aiuta i dirigenti a comprendere le nuove tecnologie e a vedere oltre le chiacchiere di marketing che possono accompagnare le nuove tecnologie. Si tratta di valutare se le nuove frontiere promettenti si trasformeranno in realtà o diventeranno una soluzione in cerca di un problema.
L’Hype Cycle di Gartner consiste in cinque fasi che una nuova tecnologia attraversa. Essi sono:
- Trigger dell’innovazione: Un’idea nuova ed entusiasmante con prodotti limitati
- Il picco delle aspettative gonfiate: Il momento in cui tutti parlano delle possibilità
- Il baratro della disillusione: La tecnologia non soddisfa del tutto le grandi aspettative
- Pendenza dell’illuminazione: Prodotti solidi aiutano le persone a “capire” davvero la tecnologia
- Altopiano della produttività: Adozione diffusa
L’hype cycle di Gartner per la RPA è nella fase finale. Le organizzazioni hanno adottato questa tecnologia in massa e il suo potenziale è noto e ben compreso. Tuttavia, anche se potreste avere l’impressione che il raggiungimento della fase finale significhi che i limiti superiori della tecnologia sono stati raggiunti, vi sbagliereste.
Il futuro della RPA risiede nella sua convergenza con diverse altre tecnologie interessanti. In altre parole, l’RPA Hype Cycle continuerà.
2. Tecnologia RPA e iperautomazione
L’RPA è il cosiddetto sistema di elaborazione delle transazioni (TPS). In breve, si tratta di un computer che gestisce le transazioni commerciali quotidiane all’interno di un’organizzazione. La RPA si basa su regole ben definite e pre-scritte per svolgere le attività.
Questi sistemi hanno avuto un effetto massiccio sui profitti delle organizzazioni. Hanno contribuito ad aumentare la produttività, l’accuratezza, il risparmio sui costi e la qualità complessiva del lavoro. Tuttavia, ci sono dei limiti a ciò che questi strumenti possono raggiungere. In larga misura, ciò è dovuto al fatto che la gestione dei flussi di lavoro RPA è un compito piuttosto impegnativo. La vera automazione richiede un approccio ancora più “hands-off”.
Se gli strumenti RPA vogliono continuare ad avere un impatto in futuro, devono integrarsi con altre tecnologie in un percorso verso l’iperautomazione.
Automazione cognitiva dei processi robotici
I prodotti RPA e di automazione cognitiva sono già qui. Questo connubio di tecnologie offre una soluzione elegante ai difficili limiti della RPA, ovvero l’incapacità della tecnologia di prendere decisioni e di gestire dati non strutturati. Utilizzando le tecnologie AI, come l’apprendimento automatico, la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale, i bot RPA possono automatizzare una gamma più complessa di compiti umani.
L’espansione del campo di applicazione degli automi sarà il maggior contributo della RPA cognitiva. Ci siamo tutti meravigliati di come l’IA generativa abbia aperto le porte a nuovi orizzonti. Tuttavia, è solo un tipo di IA. L’automazione robotica e cognitiva, se accoppiate, saranno il cervello e la forza di una nuova era di iperproduttività.
Apprendimento adattivo
L’apprendimento adattivo è un altro elemento dell’approccio all’iperautomazione. Utilizzando un mix di tecnologia AI, come il ML e l’analisi dei dati, i bot RPA raccoglieranno e analizzeranno le informazioni sulle attività che svolgono e utilizzeranno questi apprendimenti per migliorare. Questo apprendimento continuo porterà a decisioni basate sui dati e persino a bot che si auto-riparano.
Tuttavia, il potenziale non si ferma qui. Mentre i bot che si auto-riparano garantiranno una maggiore operatività degli strumenti RPA, quelli che si auto-migliorano favoriranno una maggiore produttività e un tipo di assistenza più personalizzata. I bot del futuro si modelleranno intorno all’utente, imparando i suoi flussi di lavoro e offrendogli miglioramenti dove necessario.
Automazione frequentata
La ricerca suggerisce che
l’automazione non presidiata fa la parte del leone nelle implementazioni RPA
. L’automazione non presidiata è più adatta per le attività di back-office, mentre l’automazione presidiata funziona più come un assistente personale che viene attivato quando uno stakeholder richiede aiuto per attività prevedibili.
Il futuro dell’automazione assistita comporterà un rapporto più fluido tra uomo e computer. Invece di essere attivato da una richiesta, il sistema di automazione sarà predittivo e reattivo. Il sistema fornirà suggerimenti basati sul contesto, consentendo ai lavoratori umani di raggiungere livelli di produttività senza precedenti.
Estrazione mineraria di processo
Il process mining svolgerà un ruolo significativo nel futuro della RPA. L’iperautomazione consiste nel meccanizzare il maggior numero possibile di attività; il process mining consentirà ai team di sviluppare una comprensione più completa dei processi aziendali.
Analizzando i registri degli eventi, gli strumenti di process mining possono identificare le aree in cui è possibile risparmiare tempo o denaro all’interno di un’organizzazione. Ancora una volta, il ML e l’analisi dei dati svolgeranno un ruolo importante. L’analisi approfondita dei processi aziendali aiuterà le organizzazioni a scoprire processi che prima non pensavano di poter automatizzare.
Maggiore facilità d’uso
Gran parte del successo della RPA risiede nella sua capacità di democratizzare l’automazione. Negli ultimi anni sono stati compiuti progressi, tra cui la proliferazione di strumenti RPA no-code. Tuttavia, con i progressi dell’IA generativa e dell’NLP, la conversazione diventerà la nuova interfaccia.
Il futuro vedrà il process mining e i bot RPA ad autoapprendimento collaborare con gli stakeholder per migliorare e incrementare il loro lavoro, con l’uomo che detta ciò di cui ha bisogno e i robot che eseguono fedelmente il compito.
Ulteriore integrazione
Infine, gli strumenti RPA passeranno da applicazioni standalone ad applicazioni cross-business che si trovano al centro dell’organizzazione. L’automazione sarà controllata da un sistema centralizzato che collegherà i singoli lavoratori, i sistemi, gli strumenti e i database, creando un’esperienza senza soluzione di continuità.
3. Iperautomazione: la fase finale
L’iperautomazione RPA comporterà una divisione del lavoro che avrà un aspetto simile a questo:
- L’intelligenza artificiale sarà in grado di prendere decisioni ottimali, spesso tenendo conto di elementi che gli esseri umani non possono percepire.
- L’analisi dei dati fornirà approfondimenti individuando modelli e relazioni nei dati che vanno ben oltre la portata della comprensione umana.
- L’RPA eseguirà le transazioni, con il supporto dell’intelligenza artificiale e dell’analisi.
Tuttavia, è importante notare che l’iperautomazione è una filosofia o, oseremmo dire, un atteggiamento. Si tratta di esaminare i processi aziendali e di automatizzare tutto il possibile.
4. Dieci casi d’uso futuri della RPA
Il futuro della RPA è luminoso. Le possibilità sono quasi infinite. Tuttavia, ecco dieci casi d’uso futuri della RPA che non sono lontani.
- Monitoraggio e diagnosi dell’assistenza sanitaria
- Auto autonome
- Manutenzione predittiva
- Ricerca legale
- Processo decisionale guidato dall’intelligenza artificiale
- Monitoraggio e conservazione dell’ambiente
- Istruzione e formazione
- Gestione della rete energetica
- Evasione al dettaglio e in magazzino
- Scoperta automatizzata dello spazio
Riflessioni finali
In breve tempo, la RPA è diventata parte integrante dell’impresa. Gli strumenti di automazione dei processi aziendali si sono spostati dalle transazioni di base alle attività più complesse che un tempo richiedevano un processo decisionale umano.
Il futuro della tecnologia si basa sulla convergenza dell’automazione dei processi robotici e dell’intelligenza artificiale. Sebbene esistano già alcuni strumenti di intelligenza artificiale RPA sul mercato, essi stanno solo grattando la superficie di ciò che si può ottenere.
