Dall’automazione rigida all’automazione intelligente
L’RPA tradizionale funziona bene nei processi perfettamente prevedibili: accedere a un’applicazione, leggere il valore di un campo in una posizione fissa, copiarlo in un altro sistema. Il problema è che pochi processi aziendali reali sono perfettamente prevedibili. Arriva una fattura in un formato insolito. L’email di un cliente contiene una richiesta che non rientra in nessuna delle categorie standard. Il modulo ha un campo nuovo che il bot non riconosce.
In questi casi l’RPA tradizionale si blocca, oppure passa l’eccezione a una persona, perché non ha capacità di comprensione. La combinazione di RPA e IA, chiamata automazione intelligente o RPA cognitiva, risolve proprio questo: i bot non si limitano più a seguire regole, ma ragionano anche su ciò che trovano.
Come l’IA estende le capacità dell’RPA
Elaborazione di documenti non strutturati
Un bot RPA tradizionale può leggere il campo «importo» di una fattura se si trova sempre nello stesso punto. Un bot con IA può leggerlo anche se la fattura arriva da un nuovo fornitore con un formato del tutto diverso, perché il modello comprende il concetto di «importo totale» indipendentemente dalla sua posizione nel documento.
Gestione delle eccezioni con criterio
Quando il processo si discosta dal percorso previsto, il bot intelligente può valutare la situazione, applicare regole di business più complesse o chiedere al sistema di IA se l’eccezione si può gestire in automatico o richiede l’intervento di una persona. La quota di eccezioni che richiedono un intervento manuale si riduce in modo netto.
Comprensione del linguaggio naturale
I processi basati su email, chat o moduli a testo libero sono fuori dalla portata dell’RPA tradizionale. Con l’NLP integrato, il bot può comprendere il contenuto di un’email, classificare la richiesta ed eseguire l’azione appropriata senza che il testo debba avere una struttura predefinita.
Visione artificiale per le interfacce utente
Alcuni sistemi legacy non dispongono di API e l’unico modo per interagire con loro è l’interfaccia utente. I bot con visione artificiale navigano queste interfacce in modo più robusto rispetto all’RPA tradizionale basata sulle coordinate dello schermo: riconoscono gli elementi dal loro aspetto visivo anche quando cambiano leggermente posizione.
Casi d’uso con il maggiore impatto
In finanza e contabilità, la riconciliazione bancaria, l’elaborazione delle fatture e la gestione dei pagamenti ai fornitori sono i processi con il maggiore volume di lavoro ripetitivo automatizzabile. Implementazioni comparabili documentano una forte riduzione dei tempi di elaborazione di questi flussi una volta che l’automazione intelligente è in produzione.
Nelle risorse umane, l’onboarding dei nuovi assunti (registrazione nei sistemi, assegnazione degli accessi, comunicazioni di benvenuto) può essere automatizzato quasi del tutto per i casi standard. In operations e logistica, la gestione degli ordini, le conferme di disponibilità e il coordinamento con i fornitori sono candidati naturali.
Implementazione progressiva
L’errore più comune nei progetti di RPA è voler automatizzare troppo in una volta. L’approccio corretto consiste nell’individuare il processo con più volume, più errori manuali o più frustrazione nel team, automatizzarlo per primo, stabilizzarlo e poi estendere. Ogni bot in produzione libera tempo che il team può dedicare a progettare il successivo.
AIRES segue l’intero ciclo: analisi del processo, progettazione del bot, sviluppo, test con dati reali e monitoraggio in produzione, per garantire che il bot continui a funzionare correttamente quando il processo cambia.
Domande frequenti
L’RPA con l’IA può sostituire il nostro personale amministrativo?
L’automazione intelligente elimina le attività ripetitive a basso valore, non interi posti di lavoro. I professionisti che prima dedicavano gran parte del tempo all’inserimento dati e alle attività di routine possono occuparsi di lavoro a maggior valore: analisi, gestione delle eccezioni complesse, rapporti con clienti e fornitori. In pratica, le organizzazioni che automatizzano questi processi crescono senza dover ampliare in proporzione il personale amministrativo.
Che cosa succede quando il processo cambia o l’applicazione viene aggiornata?
I bot richiedono manutenzione quando cambiano i processi o le interfacce delle applicazioni che automatizzano. I bot con visione artificiale e comprensione semantica reggono meglio i cambiamenti superficiali rispetto ai bot tradizionali basati su coordinate esatte, ma nessun bot è immune a cambiamenti significativi. Includiamo il monitoraggio degli errori e avvisi che segnalano quando un bot va aggiornato.
Quali strumenti di RPA utilizzate?
Lavoriamo con UiPath, Automation Anywhere e Power Automate a seconda del contesto del cliente, e anche con soluzioni di automazione basate su n8n o Python nei casi in cui l’investimento in piattaforme RPA commerciali non è giustificato. La scelta dipende dal volume previsto, dalla complessità dei processi e dall’infrastruttura esistente.