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Tutorial AUTOMAZIONE OGGI 92 | GENNAIO-FEBBRAIO 2022 AUTOMAZIONE OGGI 435 turale una specifica proprietà, come il signi- ficato o lo stato emotivo della persona che parla, in tal caso si parla di Sentiment Analysis. Si consideri ora l’uso di alcune delle tecniche appena menzionate, insieme alle BPM e RPA descritte in precedenza. Riprendendo l’esem- pio della richiesta di acquisto, si può immagi- nare come le tecniche di ML possano essere utilizzate, per esempio, per classificare diversi fornitori in base a natura, qualità, quantità e prezzi delle materie fornite, in modo da gui- dare la scelta del fornitore dal quale approvvi- gionarsi. Le stesse tecniche potrebbero anche servire a riconoscere situazioni in cui, per lo stato dei magazzini, per esempio perché si presenta un certo schema noto, o piuttosto perché si presenta uno stato classificato come anomalo, è opportuno procedere a un ordine, e quindi agire proattivamente, proponendo al reparto di produzione di presentare una richiesta di acquisto. Similmente, le tecniche di riconoscimento del linguaggio naturale potrebbero essere integrate con la RPA per fornire i dati necessari a un bot per riempire un documento, o le tecniche di Sentiment Analysis - che in prima battuta possono sem- brare di natura alquanto frivola - possono svolgere un ruolo chiave per migliorare la cu- stomer experience, intercettando per esem- pio situazioni di crescente tensione da parte del cliente durante la conversazione con un chatbot, che parla grazie a tecniche text-to- speech, e suggerendo quindi di passare la chiamata a un operatore (opportunamente allertato della delicatezza della situazione...). Da questi brevi esempi risulta evidente come la IA, ovvero il potenziamento delle tecniche di BPM e RPA con gli strumenti dell’intelligenza artificiale, apra scenari totalmente innovativi e con il potenziale di cambiare in profondità il modo di funzionare e la percezione delle imprese sia all’interno che all’esterno. Inoltre, quanto visto sin qui è solo il punto di partenza. Da un certo punto di vista è l’IA ‘classica’. C’è poi una spinta sempre più forte verso l’inte- grazione delle tecniche di intelligenza artifi- ciale all’interno dei processi aziendali, sia nella direzione dei livelli decisionali, per esempio per fornire supporto alle decisioni basato su Big Data e smart analytics, sia nella direzione dei livelli operativi, per esempio per gestire l’interazione robot-robot e uomo-robot, pos- sibilmente sfruttando tutte le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e altri linguaggi visuali per fornire delle piattaforme di automazione no-code (o low-code), almeno in linea di principio programmabili anche da persone con skill informatici limitati. Chi beneficia dell’IA? La possibilità di realizzare un’integrazione così spinta fra BPM, RPA e intelligenza artificiale, ali- mentando quest’ultima con i Big Data prove- nienti da tutti i livelli dell’azienda, nonché dalle interfacce esterne (supply chain e customer), è chiaramente un fattore abilitante per ottenere molteplici vantaggi. In estrema sintesi, i vantaggi più frequente- mente citati a supporto dell’IA possono essere ricondotti a tre categorie. In primo luogo, l’uso di processi standardiz- zati e automatizzati ha effetti immediati sulla produzione, che diventa più efficiente, eco- nomica, rapida e caratterizzata da livelli di qualità ottimizzati e altamente ripetibili. In se- condo luogo, come effetto dell’automazione delle parti più ripetitive della produzione, la forza lavoro può essere spostata su compiti più creativi e a maggiore valore aggiunto, con il risultato di rendere le condizioni di lavoro migliori e l’esperienza all’interno dell’azienda più soddisfacente. Infine, il terzo consistente miglioramento è atteso nella customer expe- rience, non solo per la disponibilità di prodotti di qualità a costi più contenuti e in maggiore quantità, ma anche per la maggiore ricchezza dell’interazione con il produttore, che viene percepita come altamente personalizzata, benché automatizzata. Tendenze e conclusioni Uno studio pubblicato da Deloitte a fine 2020, intitolato ‘Automation with intelligence’, sot- tolineava come la percentuale di utilizzatori di tecniche di IA fra le imprese intervistate fosse salita in un anno dal 15% al 78%, anche sotto la spinta della pandemia da Covid-19 e della necessità di trovare nuovi modi per au- mentare la propria competitività. Allo stesso tempo, si evidenziava la difficoltà a passare dall’adozione dell’IA in alcuni processi all’e- stensione all’intera azienda. Più recentemente, il post ‘intelligent-automa- tion-trends-2022’ sul blog www.testingxperts. com/blog , pubblicato a fine novembre 2021, colleziona dati da numerose indagini e con- ferma la stessa tendenza di crescita impetuosa nel prossimo futuro, insieme con una serie di nuovi scenari applicativi di interesse. Restano quindi pochi dubbi sul fatto che l’IA sia destinata a una presenza pervasiva. D’altro canto, sarà interessante verificare fino a che punto si realizzeranno le previsioni del pio- niere Pascal Bornet, che, entusiasta sostenitore dell’Intelligent Automation, punta a “rendere la nostra società più umana mediante l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’automazione”. L’IA, Intelligent Automation, anche nota come ‘Hyperautomation’, è la naturale integrazione di diverse tecnologie che negli ultimi anni si sono diffuse in molteplici ambiti industriali Fonte Shutterstock