AES_4 2022

INDAGINE Approfondimenti 56 Maggio 2022 n Automazione e Strumentazione con esseri umani. Possiamo pensare a un bot come a un software che svolge funzioni di dipendente digitale, 24 ore al giorno, 365 giorni all’anno. L’automazione tramite bot serve dunque a portare a ter- mine grandi volumi di attività, sgravando le persone da task ripetitivi e a basso valore aggiunto (per esempio ricerche su database, manutenzione di record, transa- zioni, calcoli ecc.). L’introduzione di software robot è una tendenza cre- scente quando si vogliono aumentare i livelli di qualità e produttività di un ciclo operativo nel contesto di una precisa strategia di trasformazione digitale. Si usa inol- tre distinguere la RPA presidiata da quella non pre- sidiata . Nel primo caso l’automazione non è totale, il bot viene eseguito localmente sulla workstation, ed è addestrato per gestire attività ripetitive di front-office, attivandosi a comando o su evento con l’ausilio di un operatore. Nel secondo caso il software bot gestisce i dati aziendali su un server back-end, senza intervento umano, attivandosi in modo programmato, oppure al verificarsi di un evento. RPA e AI In forma complementare all’RPA, le soluzioni di BPM (Business Process Management) che includono gestione d’impresa e servizi IT, puntano a eliminare i flussi di lavoro dedicati e a ottimizzare le operazioni aziendali. Un approccio automatizzato che coniuga BPM e RPA può effettivamente migliorare i processi di business in modo olistico. Ma c’è di più. Se storicamente l’RPA è associata all’u- tilizzo di bot software per l’automazione di attività predeterminate e ripetitive, oggi si assiste a un feno- meno emergente che vede affermarsi sistemi di RPA con capacità di intelligenza artificiale. Digital Tran- sformation, Process Orchestration, Intelligent Auto- mation, Process Intelligence, Cognitive Automation, Hyperautomation sono altri termini che oggi troviamo per descrivere una sorta di seconda ondata di RPA che prende il nome di iRPA o IPA (Intelligent (Robotic) Process Automation), la quale fa un uso esteso di fun- zioni AI e Machine Learning per raggiungere presta- zioni superiori. Se ben implementate queste soluzioni portano altis- simi ritorni sugli investimenti iniziali permettendo alle aziende di risparmiare costi e migliorare i servizi. Que- sti temi sono di fondamentale importanza per acquisire nuove quote di mercato, aumentare le marginalità e rispondere prontamente alle nuove opportunità. Evoluzione tecnologica In questa fase alla maggior parte dei bot RPA manca l’abilità di apprendere e migliorare nel tempo. Esistono tuttavia situazioni in cui IA e RPA agiscono in modo complementare , per esempio nell’uso di reti neurali profonde per il riconoscimento delle immagini in un punto decisionale. Chi realizza RPA offre sempre più spesso soluzioni che hanno l’obiettivo di far convergere le capacità decisionali dell’intelligenza artificiale con i miglioramenti della pro- Tabella 1 - Esempi di bot RPA Bot Descrizione Chatbot Programma che simula una conversazione con un umano. Può essere di tipo rule-based, nel qual caso fornirà risposte pre-codificate, o far uso di tecniche Machine Learning. Social bot Bot che opera sulle piattaforme social. Shopbot Programma che naviga sulle offerte web ed è ad esempio in grado di individuare il miglior prezzo. Knowbot Programma che raccoglie e organizza informazioni sul web al posto di un utente umano. Monitor bot Serve a verificare lo stato di un sistema o di un sito web. Transactional bot Bot per il completamento di transazioni. Esempio di architettura RPA (fonte: UiPath)