In questo articolo del blog ti forniamo le basi sul tema dell'automazione dei processi aziendali basata sull'AI per aiutarti a partecipare alla discussione e prendere le decisioni giuste per la tua azienda.
- Cos'è l'automazione basata sull'AI?
- In che modo l'AI trasforma l'automazione dei processi aziendali
- Tecnologie AI chiave nell'automazione dei processi aziendali
- Esempi di applicazione dell'AI nell'automazione dei processi aziendali
- Principali preoccupazioni dei dirigenti aziendali sull'uso dell'AI
- Trend nell'ambito dell'automazione dei processi
Cos'è l'automazione basata sull'AI?
L'intelligenza artificiale (artificial intelligence, AI) è un concetto molto ampio e fa riferimento a una tecnologia in grado di replicare la capacità del cervello umano di trovare soluzioni a determinati problemi, svolgendo compiti comunemente associati all'intelligenza umana. L'AI è in grado di ragionare, comprendere il significato, generalizzare e diventare più precisa nel tempo attraverso l'integrazione di nuovi dati e l'autoapprendimento dall'esperienza.L'automazione dei processi aziendali (AI business process automation, BPA) basata sull'AI sfrutta l'apprendimento automatico (machine learning, ML), le reti neurali artificiali (artificial neural networks, ANN), l'elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing, NLP) e altri tool AI per gestire attività ripetitive che di solito richiedono uno sforzo umano. La BPA può essere applicata a processi semplici, come l'instradamento di una fattura alla persona giusta, o processi complessi, come la gestione della documentazione di controllo qualità necessaria ai produttori per motivi di compliance.
I sistemi di automazione tradizionali rispettano un insieme di regole fisse per attività ripetitive, sulla base di una logica condizionale, cioè secondo il principio "se questo, allora quello". I sistemi moderni di automazione dei processi aziendali, invece, risolvono problemi complessi sulla base di un ragionamento logico simile a quello umano.
L'evoluzione dell'estrazione dei dati è un chiaro esempio di questo progresso. In passato, infatti, ci affidavamo a layout/strutture fisse per identificare i tipi di documento. Ora, il ML interpreta i documenti, rileva i tipi di documento, estrae layout di dati variabili, classifica i contenuti e contrassegna persino le eccezioni. Un software moderno di BPA è in grado rilevare automaticamente se il file caricato è una fattura, un modulo fiscale o un contratto, estraendo i dati correttamente anche se i formati differiscono tra i fornitori.
In che modo l'AI trasforma l'automazione dei processi aziendali?
Più efficienza e produttività
Un software basato sull'AI esegue attività con una velocità e una precisione superiori a quelle umane, con un conseguente incremento della produttività. Ad esempio, i sistemi di Intelligent Document Processing (IDP) apprendono e si adattano nel tempo, migliorando precisione e prestazioni. Inoltre, la validazione dei dati basata sull'AI riduce al minimo gli errori.
Al contempo, l'automazione delle attività ripetitive porta a un aumento della motivazione tra i dipendenti. Si semplifica la gestione di compiti complessi, creando un ambiente di lavoro più positivo che promuove la collaborazione. L'automazione delle attività ripetitive consente ai dipendenti di dedicare tempo ed energie alle attività che contribuiscono direttamente al raggiungimento degli obiettivi aziendali.
Risparmio sui costi e maggiore precisione
L'automazione dei processi manuali riduce i costi del lavoro, il consumo di carta, i requisiti di archiviazione e il tempo speso per correggere errori evitabili. Ad esempio, i sistemi per la produzione basati sull'AI prevedono e prevengono guasti meccanici, con una conseguente diminuzione dei fermi e dei costi di manutenzione per le aziende. Trasformazione digitale e nuovi modelli di business
Le aziende tradizionali solitamente adottano strategie "universali", che limitano la loro capacità di soddisfare le esigenze individuali dei clienti. I consumatori di oggi si aspettano esperienze personalizzate. I modelli di business basati sull'AI sfruttano il ML per capire il comportamento dei consumatori e, di conseguenza, permettere di creare proposte altamente personalizzate, prezzi adattabili e strategie di marketing mirate. Vantaggi competitivi
Le aziende che ricorrono ancora a metodi manuali obsoleti e trascurano la protezione dei dati compromettono seriamente la fidelizzazione dei clienti. Prendiamo come esempio l'elaborazione delle domande per ottenere un'assicurazione o un mutuo: in caso di ritardi, i clienti potrebbero optare per la concorrenza che si avvale di tecnologie più all'avanguardia. Tecnologie come IDP forniscono informazioni corrette e organizzate che portano a interazioni più rapide ed efficienti con i clienti, con un conseguente aumento della loro soddisfazione e fidelizzazione.
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Esempi di applicazione dell'AI nell'automazione dei processi aziendali
Risorse umane
Le risorse umane (HR) possono sfruttare al massimo il potenziale dell'AI, automatizzando attività lunghe e tediose come la preselezione dei candidati, la pianificazione dei colloqui e la gestione dei fascicoli dei dipendenti. I tool AI possono anche aiutare a monitorare le prestazioni dei dipendenti e migliorare le strategie di reclutamento del personale tramite l'analisi dei dati.
Compliance
Prima che esistesse l'automazione dei processi aziendali basata sull'AI, un produttore di dispositivi medici stampava un foglio di calcolo Excel che veniva poi verificato da un dipendente che spuntava ogni documento relativo alla conformità. Oggi, invece, si utilizza un workflow automatizzato di conformità normativa che contrassegna il documento con la data, l'ora e il nome del revisore per confermare che è stato verificato e approvato. Questo processo elettronico riduce notevolmente gli errori e fornisce la prova dell'avvenuta revisione.
Finance
L'AI può creare raccomandazioni finanziarie personalizzate e opzioni di prodotto. Gli assistenti personali AI sono in grado di valutare le informazioni dei clienti ed eseguire valutazioni del rischio, supportando la gestione dei portafogli di asset e fornendo una guida finanziaria e un accesso più semplice dei clienti alle informazioni di cui hanno bisogno per prendere decisioni informate.Tecnologie AI chiave nell'automazione dei processi aziendali
Natural language processing (NLP)
L'NLP (elaborazione del linguaggio naturale) indica come i computer comprendono, elaborano e rispondono al linguaggio umano. Tra le capacità dell'NLP rientrano l'interpretazione del significato del linguaggio, la traduzione linguistica e il riconoscimento di modelli linguistici. L'NLP è alla base di Google Translate, i filtri antispam, gli assistenti intelligenti come Siri e Alexa e i chatbot automatizzati.Machine learning (ML)
Il ML (apprendimento automatico), un sottoinsieme dell'AI, si avvale di algoritmi addestrati con dati generici o personalizzati per creare modelli che eseguono attività come la categorizzazione di immagini, l'analisi dei dati e la sintesi di documenti di progetto. Il ML analizza i dati e riconosce e prevede modelli ricorrenti, comunemente definiti pattern, per prendere decisioni basate su esperienze passate.Robotic process automation (RPA)
La RPA (automazione robotica dei processi), altresì conosciuta come software robotics, si avvale di tecnologie di automazione intelligente per eseguire attività d'ufficio ripetitive. È la tipologia di automazione più efficace per la gestione di processi con grandi volumi di dati e basati su regole. Per utilizzare la RPA in modo efficace, è importante che questi processi siano ripetuti sulla base di una pianificazione fissa o avere un trigger predefinito, oltre ad avere input e output prevedibili.Modelli AI
Un modello AI è un programma software che è stato addestrato per riconoscere pattern e prendere decisioni.
I modelli AI generativi vengono addestrati con grandi quantità di dati non ancora elaborati, comunemente definiti grezzi. Tali modelli, quindi, attingono a pattern e relazioni codificate da questi dati di addestramento per comprendere le richieste degli utenti e produrre nuovi contenuti pertinenti che si basano sui dati originali ma sono distinti da essi.
I modelli possono essere preconfigurati sulla base di dati preesistenti rilevanti oppure personalizzati tramite set di dati sviluppati per soddisfare le esigenze di una particolare azienda o per ottenere un risultato specifico.
AI generativa, predittiva, adattiva e agentica a confronto
AI generativa (GenAI)
La GenAI sfrutta algoritmi avanzati per esaminare set di dati ampi e complessi. Raggruppa le informazioni in modo logico e genera nuovi contenuti, come sintesi testuali, immagini e file audio, in risposta a una domanda o a un prompt. La GenAI codifica una raccolta di informazioni esistenti in una forma che mappa i punti dati sulla base della forza della relazione intercorrente tra gli stessi. Sulla base di un prompt, la GenAI trova il contesto giusto all'interno delle connessioni esistenti tra i punti dati.
Le piattaforme GenAI più conosciute, come ChatGPT e DALL-E di OpenAI e Gemini di Google, sono in grado di rispondere a domande complesse, sintetizzare grandi quantità di informazioni e automatizzare numerose attività. Le aziende utilizzano l'AI generativa, per esempio, per redigere rapporti, personalizzare attività di marketing, sviluppare nuovi farmaci e generare idee di design .
Sulla base di un prompt formulato dall'utente, una piattaforma di automazione Gen AI crea documenti personalizzati, come contratti e report, raccogliendo dati da software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), gestione delle risorse aziendali (ERP) e altri software aziendali, database e cartelle cliniche.
In un caso d'uso comune, la Gen AI è in grado di evidenziare informazioni negli appunti dei medici relative alle opzioni di trattamento, creare riepiloghi delle informazioni sui pazienti, trascrizioni di note registrate a voce o trovare dettagli essenziali all'interno delle cartelle cliniche con una velocità superiore a un umano.
AI adattiva
A differenza dell'AI generativa, utilizzata per la creazione di contenuti sulla base di dati già esistenti, l'AI adattiva è in grado di modificare il proprio codice in base a situazioni mutevoli ed esperienze pregresse. Viene utilizzata quando è impossibile effettuare aggiornamenti manuali in tempo reale.Le auto a guida autonoma sono l'esempio più noto. L'AI adattiva consente al veicolo di raccogliere informazioni in tempo reale sulle condizioni stradali, il traffico e altri potenziali pericoli, combinando questa consapevolezza con la valutazione dei rischi.
AI predittiva
L'AI predittiva si avvale dell'analisi statistica per identificare pattern e prevedere comportamenti ed eventi futuri, rendendo questa analisi più rapida e precisa sulla base del ML e di grandi quantità di dati.
Analizzando i dati storici, l'AI predittiva può identificare trend e fare previsioni attraverso l'analisi dei big data e il machine learning (ML). Sebbene le previsioni non siano sempre precise al 100%, l'AI predittiva consente alle aziende di prepararsi per il futuro e personalizzare l'esperienza del cliente.
AI agentica
L'AI agentica è un sistema che opera autonomamente, stabilendo obiettivi, rispondendo al contesto e adattando le azioni con il minimo intervento umano. Non si limita a rispondere a un prompt. L'AI agentica, infatti, è in grado di conservare dati, imparare da esperienze passate e collegarsi con tool e dati esterni per gestire workflow complessi.Inoltre, fa raccomandazioni di contenuti, come quelle offerte dai servizi di streaming, e raccomandazioni di prodotti da parte dei rivenditori, integrando i dati più aggiornati sulle preferenze e la situazione di un cliente.
Principali preoccupazioni dei dirigenti aziendali sull'uso dell'AI
Sicurezza e controllo degli accessi
Garantire la massima sicurezza e protezione dei dati rappresenta una priorità assoluta per le aziende, poiché queste trattano informazioni sensibili che necessitano di protezione da eventuali violazioni dei dati e da accessi non autorizzati.
Un software basato sull'AI vanta una solida architettura di controllo della protezione, crittografia e sicurezza dei dati, garantendo la conformità a standard di conformità come l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) negli Stati Uniti o il GDPR nell'UE. Un software BPA basato sull'AI si avvale di particolari algoritmi per garantire la protezione dei documenti elaborati e archiviati da accessi non autorizzati.
La cybersicurezza rappresenta un'ulteriore questione prioritaria. I software basati sull'AI garantiscono una protezione da ransomware e altri malware. Se, per esempio, il software ha una base come Microsoft Azure, rileva già il 99% dei virus. Ciò significa che qualsiasi documento infetto viene immediatamente rilevato, bloccandone il salvataggio. Inoltre, il software blocca i malware, evitando che si diffondano in altri file all'interno dell'organizzazione.
Integrazione con i sistemi già esistenti in azienda
I sistemi più vecchi, CRM, ERP, database e servizi cloud, potrebbero avere problemi con le previsioni in tempo reale o flussi di dati costanti. L'AI può integrare questi sistemi. Lightweight API, middleware o l'elaborazione in batch colmano le lacune nel momento in cui non sia possibile un'elaborazione in tempo reale.Gestione dei cambiamenti
I dipendenti potrebbero essere restii nei confronti dell'automazione basata sull'AI per timore di perdere il posto di lavoro o semplicemente perché non hanno confidenza con questa tecnologia. Per superare questo problema, le aziende dovrebbero investire nella formazione e creare una cultura che promuova la percezione dell'AI come uno strumento che ottimizza e non che sostituisce il lavoro umano. L'AI non è solo un ulteriore componente di un software.Trend nell'ambito dell'automazione dei processi
I risultati attuali delle ricerche di mercato confermano ciò che è già stato riscontrato in ambito aziendale. Da un recente sondaggio condotto da McKinsey, per esempio, è emerso quanto segue:- il 62% delle aziende intervistate sta esplorando o utilizzando agenti AI;
- un impatto positivo in termini di costi e ricavi;
- previsioni diverse per il prossimo anno in termini di numero di dipendenti, con il 32% che prevede una diminuzione, il 43% che prevede una situazione inalterata e il 13% che prevede un aumento.
Gli analisti di Gartner prevedono che, nel breve periodo, la Gen AI rivoluzionerà le applicazioni aziendali con assistenti virtuali, nuove interfacce utente e funzionalità migliorate. Inoltre, modelli di ragionamento più complessi imprimeranno una svolta significativa grazie alla loro capacità di risolvere problemi complessi con estrema precisione. Gli analisti sottolineano l'importanza di allineare i costi con i benefici di sostenibilità per il successo delle nuove iniziative AI. È evidente che i tool AI diventeranno più sofisticati e avranno un potenziale superiore per influenzare positivamente il tuo business.
