Dall’automazione alla hyperautomation

La recente pandemia ha creato le condizioni per spingere le aziende alla trasformazione digitale tramite una marcata digitalizzazione di processi e servizi. La digital transformation in corso ha aumentato la domanda di automazione delle operazioni aziendali in tutti i settori, che però spesso si scontra con la difficoltà di integrare le funzioni dei vari silos applicativi aziendali, la fabbrica (OT) con i sistemi informativi gestionali (IT) e con la catena logistica (supply chain). Per risolvere queste problematiche è nato un nuovo approccio strategico, denominato ‘Automazione 2.0’, ‘Automazione Intelligente’ (Intelligent Automation) o ‘Iperautomazione’ (HyperAutomation), che, almeno nelle intenzioni dei promotori, dovrebbe permettere di fornire una risposta efficace ai problemi dell’automazione dei processi aziendali, offrendo un’automazione completa e sofisticata, favorendo la possibilità di guadagnare in efficienza automatizzando molti processi di business. Se l’automazione è una componente necessaria della digital transformation, l’HyperaAutomation (d’ora in poi HA, ndr) è il passo successivo, per orchestrare diverse tecniche e tecnologie evolute e sta diventando una tendenza dominante nelle grandi imprese per passare dai silos organizzativi alla visione sistemica.

Approccio olistico

L’HA è un approccio olistico all’automazione aziendale che permette alle imprese di gestire e automatizzare il maggior numero possibile di processi, utilizzando in combinazione diverse tecnologie come la robotic process automation (RPA), gli assistenti virtuali (chatbot), le piattaforme applicative low-code (LCAP), l’intelligenza artificiale (AI) e il business process management (BPM).

L’HA si basa su un mix di tecnologie per l’automazione e l’intelligenza artificiale che, se combinate tra loro, aumentano le capacità degli esseri umani, consentendo loro di completare i processi più velocemente, in modo più efficiente, con meno errori e aumentando la produttività. Se l’automazione dei processi tradizionale consente di svolgere gli stessi compiti in maniera più rapida, l’HA permette di svolgerli anche in modo più intelligente.

Secondo Gartner Group, che ha introdotto questo termine nel 2020, l’HA è un approccio disciplinato e orientato al business che le organizzazioni utilizzano per identificare, controllare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali e IT. L’iperautomazione implica l’uso orchestrato di più tecnologie, strumenti o piattaforme, tra cui: intelligenza artificiale, apprendimento automatico (machine learning), architettura software event-driven, suite intelligenti di gestione dei processi aziendali, piattaforme di integrazione come servizio (iPaaS, integration Platform as a Service), strumenti di programmazione low-code/no-code, software pacchettizzato, i già citati RPA e BPM e altri tipi di strumenti di automazione delle decisioni, dei processi e delle attività. Sempre secondo la società di ricerca, grazie all’HA, combinata con la riprogettazione dei processi, le organizzazioni potrebbero ridurre i costi operativi fino al 30%.

Né una tecnologia né una piattaforma, ma un approccio strategico e sistemico alla digitalizzazione dei processi e anche alla complessità che ne consegue. Il mondo enterprise è il primo candidato a questo approccio, con il quale portare semplificazione in ambienti complessi, oltre a produttività ed efficienza.

Le tecnologie

Accenniamo ora al ruolo delle principali tecnologie coinvolte nell’HA.

– Process Mining, che può combinarsi con il machine learning non solo per identificare le inefficienze dei processi e i colli di bottiglia, ma anche per creare workflow in grado di eliminarli attraverso l’automazione.

– Business Process Management, che permette di individuare le attività necessarie a definire, ottimizzare, monitorare e integrare i processi aziendali con l’obiettivo di rendere più efficiente e più competitivo il business aziendale.

– Robotic Process Automation, che provvede all’automazione dei processi lavorativi grazie all’utilizzo di software in grado di eseguire in modo automatico attività ripetitive, imitando il comportamento delle persone e interagendo con gli applicativi informatici allo stesso modo.

– AI/ML. Intelligenza artificiale e machine learning forniscono al sistema una certa capacità decisionale, permettendogli di andare oltre i limiti dell’RPA.

– Piattaforme di integrazione (iPaaS). L’integrazione di diversi sistemi è fondamentale negli ambienti IT sempre più complessi e ibridi.

– Piattaforme applicative Low-Code (LCAP) e No-Code. Ambienti di sviluppo che consentono di sviluppare software applicativi grazie all’utilizzo di moduli di configurazione e interfacce grafiche, rispetto alla classica programmazione che prevede la scrittura di codice sorgente. I tool che abilitano l’HA devono essere veloci e accessibili anche con un limitato bagaglio di competenze tecniche (citizen development), così da fornire risultati in tempi ridotti, e favoriscono inoltre la democratizzazione, riducendo l’onere in capo all’IT tramite l’utilizzo di piattaforme low code/no code utilizzabili direttamente dagli utenti.

– Orchestrazione intelligente dei processi. Elemento cardine di qualsiasi percorso di HA è l’orchestrazione intelligente dei processi e delle tecnologie coinvolte. Il ruolo delle piattaforme iBPM (Intelligent Business Process Management) è centrale, poiché consolidano in un’unica piattaforma gli aspetti di discovery, analisi, integrazione e automazione dei processi.

Percorso di adozione

Nel percorso di adozione, il punto di partenza deve essere sempre l’obiettivo di business, che comporta una collaborazione costante tra diversi ruoli, tra cui gli enterprise architect e gli owner dei vari processi da automatizzare. A tal proposito, occorre definire gli obiettivi di crescita, di efficienza e di gestione del rischio.

Si inizia con l’analisi dei processi con il process mining, che rivela come i processi vengono effettivamente eseguiti e può evidenziare tutti i segmenti ripetitivi e rule-based dei processi di business, che sono i migliori candidati per la RPA. Il process mining può combinarsi con il machine learning per identificare le inefficienze dei processi e i colli di bottiglia, e per creare workflow in grado di eliminarli.

Si prosegue con l’introduzione della RPA per automatizzare i processi eseguiti dagli operatori, con caratteristiche di ripetitività ed elevati volumi, dei quali si vuole standardizzare l’esecuzione, eliminando al contempo l’incidenza dell’errore umano.

Si deve iniziare dai processi con componenti ripetitive, per poi estendere ad aree più complesse, che comportano l’adozione di tecniche di AI. L’area amministrativa e finanziaria, con i processi di gestione degli ordini e di fatturazione elettronica, nonché l’area della supply chain e delle operation sono preferenziali per questo approccio.

La RPA non è invasiva e non richiede uno sforzo eccessivo dell’IT per essere implementata. Il ‘robot’ simula le azioni umane utilizzando le interfacce grafiche, simulando l’uso umano di tastiera e mouse, ma è anche in grado di approcciare i dati in modo tradizionale, accedendo a DB o utilizzando API e servizi web.

L’intelligenza artificiale, il machine learning e altre tecnologie innovative amplificano le capacità della RPA permettendo, per esempio, il riconoscimento e la lettura degli elementi di una interfaccia grafica (pulsanti, campi di testo, ecc.) o l’interpretazione di documenti non strutturati da cui si vogliono estrarre dei dati.

I vantaggi per le aziende

L’accelerazione del digitale pone le imprese di fronte a una complessità sempre crescente e spesso non facile da governare. Quello che realmente serve alle aziende è rendere più semplici e snelli i processi legacy, che nel tempo sono diventati sempre più segmentati, complessi e costosi da manutenere.

L’HA innanzitutto favorisce l’automazione rapida e intelligente di tutti i processi aziendali e viene adottata per massimizzare l’efficienza operativa, poiché elimina la possibilità di errori nell’esecuzione dei processi e li accelera. Consente l’automazione end-to-end di operazioni aziendali complesse, rompe i silos aziendali e crea le condizioni per realizzare un digital twin dell’azienda.

Inoltre, l’HA riduce il time-to-market, migliora la trasparenza dei processi aziendali, l’esperienza dei clienti e la gestione della supply chain. Favorisce il cambiamento organizzativo e culturale, poiché i progetti e le iniziative di automazione, richiedono molta più collaborazione trasversale tra diversi professionisti e divisioni, rispetto ai progetti di competenza esclusiva dell’IT.

Le holding e le multinazionali sono il target prioritario poiché ricevono dall’automazione una spinta verso la semplificazione e l’abbattimento delle inefficienze, unite ai benefici della visibilità.

I possibili sviluppi futuri

La tecnologia RPA già oggi è ampiamente utilizzata, ma il prossimo passo è quello di integrare completamente la RPA con strumenti di AI e ML per rendere la macchina aziendale più intelligente e ridurre la necessità di intervento umano. Le tecnologie emergenti come l’AI sono sempre più combinate con l’automazione, per affrontare problemi più complessi e semplificare i processi aziendali.

Gli approcci di HA si estenderanno dal livello enterprise verso le PMI, con conseguente sviluppo di una logica ‘a prodotto’ per semplificare e standardizzare i processi, riducendo i budget necessari per intraprendere il percorso.