Il 42% delle grandi aziende italiane utilizza sistemi di process automation (automazione dei processi), una percentuale che raggiunge il 60% tra le grandissime imprese (più di 1000 addetti).
Eppure, solo il 15% delle grandi organizzazioni ha avviato progetti di automazione intelligente dei processi, che combinano tecniche “tradizionali” con funzioni di intelligenza artificiale. Anche in questo caso, la percentuale sale al 34% se ci si concentra solo sulle grandissime imprese, mentre scende al 10% se si restringe l’analisi alle realtà grandi (250-999 addetti).
Nonostante il 61% delle grandi aziende abbia avviato un qualche progetto di Intelligenza Artificiale almeno in fase sperimentale, questi dati dimostrano che la gran parte dei progetti di AI in Italia sono volti a costruire sistemi di supporto alle decisioni che non si traducono in automazione. Inoltre, i progetti di AI sono in molti casi in stato di sperimentazione, non ancora integrate nei processi aziendali a regime.
Tra le realtà che hanno invece già sperimentato con finalità di Intelligent Automation, la funzione aziendali più coinvolta è Accounting, Finanza e Controllo, seguono Operations, Sales e Customer Service. Inoltre, solo il 15% delle grandi aziende italiane ha avviato un processo di formalizzazione del know-how con il fine di renderlo fruibile per sistemi automatici, abilitati anche dall’AI, come supporto alle attività del lavoratore.
Lo evidenzia la prima ricerca dell’Osservatorio Intelligent Business Process Automation della School of Management del Politecnico di Milano.
Considerazioni sull’Osservatorio
“L’automazione dei processi di business non è certo una tematica nuova, ma da circa dieci anni l’avvento delle soluzioni di Robotic Process Automation e la disponibilità di ambienti di sviluppo low-code hanno portato a una vera e propria rivoluzione nel mercato” spiega Giovanni Miragliotta, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio. “Di recente, le crescenti capacità dell’Artificial Intelligence lasciano presagire una nuova ondata di cambiamento, di cui al momento si vedono soltanto i primi segnali. Tuttavia, alcune barriere frenano l’adozione delle organizzazioni. Lavorare all’automazione dei processi significa intraprendere un percorso su diversi fronti, dall’integrazione di dati e tecnologie fino alla gestione di resistenze interne, alla corretta gestione delle reazioni dei clienti, passando per la mappatura e analisi di processi complessi e non lineari, spesso non direttamente interpretabili da sistemi automatizzati”.
La ricerca
Nell’attività di ricerca sono state censite 501 aziende, oggi attive in ambito Process Automation a livello internazionale e che hanno ricevuto almeno un finanziamento negli ultimi 20 anni. Queste realtà hanno raccolto un totale di 15 miliardi di dollari.
Dal 2014 al 2020 si è assistito ad un progressivo incremento nel numero di aziende finanziate e nel valore dei finanziamenti ricevuti. In particolare, l’82% del totale dei finanziamenti è stato raccolto tra il 2018 e il 2022. Questi dati ci raccontano dell’affermazione di un nuovo comparto nell’offerta software, la Robotic Process Automation, oggi dominato da specifiche realtà diventate di fatto lo standard del settore.
Tra quelle censite, sono 21 le aziende oggi quotate. Parallelamente, anche le Big Tech si sono mosse, tramite acquisizioni o nascita di nuovi servizi, per posizionarsi su un ambito sempre più strategico. Tra le 501 aziende censite, 126 si qualificano come startup, e hanno raccolto circa 1 miliardo di dollari, con un finanziamento medio di circa 10,6 milioni di dollari. Sono rare però le startup che raccolgono un interesse rilevante da parte degli investitori: solo 20 hanno raccolto una cifra maggiore del finanziamento medio, coprendo l’85% della raccolta totale.
Il 70% delle startup offre soluzioni che si focalizzano su specifiche aree di attività, ad esempio propone soluzioni verticali per settore o per funzione aziendale – finanza, sanità e logistica i settori più rappresentati; risorse umane, accounting, marketing e customer service le funzioni – o soluzioni che indirizzano una delle fasi del processo di automazione, ad esempio l’analisi dei processi o le attività di estrazione di informazioni da dati non strutturati.
In termini di approccio, è possibile distinguere tre livelli incrementali per l’adozione della process automation in azienda.
- Task-level: l’automazione di una o più attività elementari, “mimando” le operazioni di uno o più attori. L’automazione può riguardare anche più di un task, manca però una visione d’insieme del processo in cui questi sono inseriti. Ad esempio, l’invio automatico di un email al cliente quando la richiesta viene preso in carico.
- Business process: l’automazione coordinata di più attività elementari che compongono un processo. Ad esempio, sistemi che sono in grado di prioritizzare i ticket secondo uno o più criteri, proporre l’escalation automatica dei ticket se non vengono risolti in un determinato periodo di tempo o monitorare in maniera continuativa il processo per segnalare potenziali anomalie.
- Business process reengineering: rispetto al livello precedente, assieme all’introduzione dell’automazione di processo si procede anche la sua riprogettazione, portando alla costruzione di workflow differenti rispetto alla gestione non automatizzata. Ad esempio, lo sviluppo di portali self-service, in cui il cliente viene guidato nella formulazione della richiesta. In questo modo le richieste giungono in modo strutturato all’ufficio di competenza e possono essere impostate risposte automatiche nel caso di richieste frequenti. Inoltre, si potrebbero inserire dei flussi di lavoro collaborativi e rimodulabili in base alle richieste.
Tutte le tre modalità possono portare valore all’organizzazione e potranno essere attivate in base alle esigenze.
L’offerta di process automation
Oggi sono presenti sul mercato numerose e differenti soluzioni tecnologiche per realizzare l’automazione di processo. In particolare, l’arrivo della Robotic Process Automation (RPA) – e poi la nascita di tecnologie sempre più low-code e no-code per realizzare le automazioni – ha portato a una vera e propria rivoluzione sul mercato.
Ad oggi, sia le aziende focalizzate sull’RPA sia le Big Tech stanno ampliando e arricchendo la loro offerta con nuove funzionalità abilitate dall’Intelligenza Artificiale e dalla generative AI applicate alla process automation. Oltre all’automazione in senso stretto, un ruolo sempre più rilevante sarà svolto da soluzioni di process intelligence (es. task mining, process mining), che supportano le fasi di analisi dei processi.
Ad oggi, però, tra le realtà che hanno automatizzato in logica end-to-end o in parte alcuni processi, l’80% ha selezionato le aree di possibile automazione senza utilizzare alcuna tecnologia di questo tipo. Nel confronto con le aziende, emerge come il process mining tradizionale si rilevi spesso inefficace se si ha a che fare con processi non pienamente strutturati, mentre tecnologie più evolute sono scarsamente conosciute e diffuse nelle aziende.
Le aree di utilizzo dell’AI
L’Artificial Intelligence trova opportunità di applicazione in tutte le fasi di gestione e automazione dei processi aziendali. È possibile identificare cinque categorie: business process management (AI4BPM), sviluppo e funzionamento dell’automazione, interazione con l’automazione, automazione del processo, orchestrazione di più processi.
- L’AI4BPM, prevede l’utilizzo dell’Artificial Intelligence a supporto dell’analisi e modellazione del processo. L’AI può essere utilizzata per comprendere e anticipare colli di bottiglia e inefficienze nei processi, può supportare la ricostruzione del processo end-to-end, e può fornire suggerimenti di esecuzione del processo.
- L’AI per lo sviluppo e il funzionamento dell’automazione si può muovere all’interno di due ambiti: disegno e sviluppo dell’automazione e orchestrazione e manutenzione dell’automazione.
- AI per l’interazione con l’automazione, prevede l’utilizzo dell’Artificial Intelligence per costruire nuove modalità di interagire con i sistemi di process automation.
- Nell’automazione del processo, l’AI allarga le opportunità di automazione rendendo possibile l’automazione a partire da dati in input non strutturati o rendendo dinamiche e predittive le logiche decisionali.
- L’AI per l’orchestrazione di più processi, prevede l’inserimento di funzionalità intelligenti per coordinare e attivare, in serie o in sequenza, processi differenti connessi tra loro.
Fonte immagine apertura Pixabay_TheDigitalArtist