Dai robot deterministici agli agenti intelligenti: come l’AI migliora l’automazione dei processi

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Quando un’azienda intraprende un promettente e gratificante percorso di crescita, gli investimenti che dovrà sostenere non riguarderanno solo l’assunzione di nuove risorse o l’acquisto di tecnologie innovative. Per ottimizzare le attività in vista di una maggiore redditività e prestazioni migliori, diventa fondamentale considerare l’automazione intelligente sia dei processi semplici sia di quelli complessi come un elemento cruciale su cui investire. Quanto automatizzare o quanta autonomia concedere a un processo è una scelta da valutare sulla base degli obiettivi aziendali e delle risorse a disposizione. Ma conoscere quali sono i gradi di autonomia di un processo può aiutarci a riflettere sulla strada da percorrere.

Quali sono gli step per passare dall’automazione semplice (RPA) a quella intelligente (IPA)?

Automatizzare un processo significa trasformare un’attività svolta da un essere umano in un flusso comprensibile ad una macchina. Con la Robotic Process Automation (RPA) posso programmare un software bot (diminutivo di robot – agente software che agisce in autonomia) affinché simuli le azioni umane che non richiedono un apporto cognitivo. Si tratta di un bot deterministico “Even/If” – fai questo se succede quello. Dovrò quindi prevedere e tradurre in linguaggio informativo tutte le attività comprese in un processo così da permettere al software di agire autonomamente. In questa prima fase non esistono variazioni a cui il bot si adatterà in autonomia. Tutto quello che esula dalla programmazione fatta inizialmente non riceverà risposta e potrebbe interrompere il processo o generare un errore.

Se non vogliamo che ciò accada dobbiamo affidarci all’Intelligenza Artificiale e alla sua capacità di apprendimento automatico. L’Intelligent Process Automation (IPA) è la porta di accesso alla programmazione probabilistica, dove i software vengono addestrati con un numero maggiore di variabili a seconda del grado di autonomia che vogliamo ottenere. I software utilizzati per rendere l’automazione cognitiva saranno soggetti a una fase di addestramento basata sui dati derivati da esperienze passate e dall’analisi dei nuovi dati.

Nel blog, puoi trovare approfondimenti sulla differenza tra RPA e IPA e sui rispettivi vantaggi di una soluzioni deterministica o intelligente. Quest’articolo, invece, si focalizza sui vari potenziamenti che trasformano un processo dal: funzionare solo grazie all’apporto cognitivo di un essere umano; all’acquisire una certa autonomia, sebbene la persona dovrà comunque svolgere un ruolo di controllo; al diventare un processo completamente autonomo.

Automazione intelligente dei processi

Step 1: La Robotic Process Automation per le attività semplici e ripetitive

Ogni dipendente svolge quotidianamente attività semplici e routinarie che spesso occupano la prima parte della giornata. Sono quei minuti preziosi accompagnati da un caffè e utili al nostro cervello per avviare i processi cognitivi. La lettura delle mail, ad esempio, è una di queste. Ma ci sono altri processi, decisamente più lunghi, che non sono funzionali, anzi, rischiano solo di farci commettere errori. Sono tutte le attività che richiedono un basso livello di concentrazione. Perché, allora, non delegare queste attività all’automazione? La Robotic Process Automation è perfetta per le attività ripetitive che coinvolgono dati strutturati.

I bot RPA seguono regole e istruzioni predefinite. Un esempio di processo automatizzato con un bot RPA deterministico è la gestione delle richieste di rimborso spese dei dipendenti. Solitamente, questo processo richiede che i dipendenti compilino moduli cartacei o elettronici con tutte le informazioni necessarie e che li inviino al dipartimento HR o amministrativo per la revisione e l’approvazione. Si tratta di un’attività lunga e che richiede uno sforzo mentale minimo, quasi nullo.

Vediamo, invece, quali sono i passaggi che farebbe un software automatizzato:

  • accede alla casella di posta elettronica del dipendente identificando autonomamente i messaggi contenenti richieste di rimborso e scarica gli allegati;
  • estrae le informazioni pertinenti dai moduli e le inserisce in un sistema dedicato;
  • verifica la conformità delle richieste rispetto alle politiche aziendali predefinite e segnala eventuali discrepanze o mancanze ai dipendenti;
  • dopo la revisione, il bot genera report o documenti di approvazione da inviare ai responsabili;
  • una volta approvati, il bot aggiorna i sistemi interni e invia notifiche ai dipendenti.

Risulta evidente come, grazie all’automazione, si riducono i tempi di elaborazione, si eliminano gli errori, e soprattutto, si liberano le risorse da attività che non generano alcun apporto produttivo. Certo possiamo utilizzare l’RPA solo per azioni semplici e lineari ma questo la rende anche veloce da implementare nei sistemi aziendali.

Step 2: L’automazione cognitiva per l’apprendimento e l’adattamento dei processi

Il passaggio successivo all’automazione pura e semplice richiede il supporto dell’Intelligenza Artificiale. Siamo già nell’Intelligent Process Automation (IPA). Non abbiamo più dati strutturati basati su regole e istruzioni ma il software dovrà interpretare e-mail, documenti e immagini. In questi casi, sarà il machine learning ad affiancarsi al lavoro del programmatore per automatizzare processi più complessi che richiedono un certo grado di apprendimento e adattamento.

L’automazione cognitiva, infatti, si basa sull’analisi delle esperienze pregresse. Incorporando continuamente dati storici e nuovi, il processo automatizzato si adatterà ai feedback ricevuti. Prendiamo, come esempio, la previsione della domanda di prodotti o servizi. Utilizzando algoritmi avanzati di machine learning e l’accesso ai dati storici delle vendite, è possibile creare un modello predittivo che analizzi i pattern passati per identificare tendenze e comportamenti.

Il modello può essere addestrato per comprendere le variabili che influenzano la domanda, come la stagionalità, le promozioni, gli eventi speciali e le condizioni economiche. Queste previsioni possono essere utilizzate per guidare le decisioni aziendali, come la pianificazione della produzione, la gestione dell’inventario, la definizione delle strategie di marketing e la previsione delle risorse necessarie.

L’automazione cognitiva di questo processo consente di ottenere una previsione più precisa ed efficiente rispetto all’analisi manuale dei dati. Inoltre, poiché il modello può essere addestrato continuamente con nuovi dati, può adattarsi ai cambiamenti nel mercato e migliorare nel tempo. Come possiamo vedere, già un primo accenno di Intelligenza Artificiale può migliorare notevolmente il grado di autonomia e offrire un supporto più concreto a processi leggermente più complessi.


L'automazione è un potente motore che ci permette di accelerare i processi e massimizzare l'efficienza delle risorse umane. Possiamo scegliere il grado di autonomia ma la sua implementazione è indispensabile per restare competitivi. Share on X

Step 3: Gli assistenti digitali per l’elaborazione del linguaggio

Partendo dall’automazione cognitiva che sfrutta le tecniche di IA e ML possiamo arrivare a simulare attività umane come l’elaborazione del linguaggio.

I sistemi di automazione cognitiva sono, infatti, in grado di comprendere ed elaborare il linguaggio umano (NLP = Natural Language Processing). La risorsa umana potrà così interagire con il software che, a sua volta, sarà in grado di estrarre significati da testi, scritti o orali, e offrire una risposta “intelligente”. L’NLP consente l’automazione di attività legate ai chatbot, agli assistenti vocali e alle analisi basate sul linguaggio.

La comprensione del linguaggio e l’interfaccia utente sono elementi che permettono anche ai clienti di interagire con la nostra azienda in modo automatico. Se inseriti correttamente e con una strategia volta a migliorare la customer experience, l’assistente virtuale potrà migliorare significativamente il nostro lavoro e i rapporti con i clienti riducendo i tempi delle attività interessate.

L’esempio più pertinente, in questo caso, riguarda l’utilizzo di un chatbot per migliorare la customer experience in un’azienda.

Immagina un cliente che visita il sito web della tua azienda alla ricerca di informazioni o assistenza per un tuo prodotto/servizio. L’utente medio non ha tempo di spulciare il menù o leggere pagine e pagine di FAQ, figuriamoci di inviare una mail e attendere minimo il giorno dopo per una risposta. Oggi, se non otteniamo una risposta rapida, rischiamo di perdere il potenziale cliente o di ricevere una recensione negativa per inefficienza nell’assistenza post-acquisti.

Che fare se non si hanno le risorse necessarie per potenziare il servizio clienti? Possiamo affidarci all’assistente virtuale alimentato da un bot intelligente. Il cliente potrà digitare le proprie domande o problemi nella chat e l’assistente virtuale fornirà risposte immediate e pertinenti, come: fornire informazioni sui prodotti o servizi dell’azienda; risolvere problemi comuni; fornire indicazioni o persino aiutare con la pianificazione degli ordini o la gestione degli account.

Avremo così un servizio disponibile 24/7, che consente ai clienti di ottenere risposte e assistenza anche di domenica o in orari extralavorativi. Si riducono i tempi di attesa e al tempo stesso il cliente è soddisfatto. Inoltre, le risposte che fornirà un assistente virtuale in grado di apprendere autonomamente, saranno sempre più precise e accurate in quanto si adatteranno ai nuovi dati che immagazzineranno nel tempo.

Gli utenti apprezzano sempre più questa nuova forma di comunicazione, basti persare al successo che sta ottenendo ChatGPT.

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Step 4: Gli agenti autonomi per il processo decisionale

Il livello più alto di automazione intelligente agisce sui processi complessi funzionali alla presa di decisioni. Sono quei processi in cui l’analisi profonda dei dati, mediante anche il deep learning, offre una panoramica ampia sulla base della quale fare analisi o previsioni per direzionare le attività a breve termine e quelle a lungo termine.

Questa capacità di analisi profonda che include più variabili e fattori correlati, permette ai bot, o meglio, agli agenti digitali di prendere decisioni autonomamente. Possiamo prevedere l’intervento di un umano se non ci fidiamo abbastanza o se il processo è particolarmente delicato, ma teoricamente l’AI è in grado di completare il processo autonomamente.

Questo tipo di supporto è particolarmente adatto nella gestione delle risorse umane, nell’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento, nella pianificazione finanziaria e nell’analisi dei rischi. Grazie alla sua capacità di elaborazione e alla sua conoscenza in continua espansione, il bot è in grado di fornire raccomandazioni e suggerimenti tempestivi e accurati per supportare i processi decisionali dei dirigenti aziendali.

Se inglobiamo i software dotati di intelligenza nei macchinari, otterremo dei robot intelligenti in grado di interagire con l’ambiente, di imparare da ciò che li circonda e di eseguire compiti che richiedono capacità cognitive. Questi robot sapranno adattarsi alle circostanze mutevoli e mostreranno anche abilità nel fronteggiare situazioni dinamiche.

La fabbrica è un contesto in cui questo grado di intelligenza automatizzata andrebbe ad ottimizzare notevolmente il processo produttivo. Pensiamo a un sistema robotizzato basato sull’intelligenza artificiale che controlla il processo di produzione di specifici componenti o prodotti. Il macchinario, dotato di sensori avanzati, rileverebbe dati in tempo reale sulle condizioni di lavoro, le prestazioni della macchina stessa e le caratteristiche dei materiali utilizzati. Da questi rilievi adatterebbe dinamicamente il processo alle variazioni delle condizioni di produzione, individuando anomalie e problemi di qualità e apportando le correzioni necessarie. Inoltre, ottimizzerebbe la pianificazione e l’organizzazione della produzione, analizzando le richieste dei clienti, i tempi di consegna e le risorse disponibili. Non è il braccio meccanico che sposta gli oggetti, ma un robot decisamente più complesso.

Un processo così progettato sarebbe in grado di massimizzare l’utilizzo delle risorse, ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza complessiva. In questa fase finale, il ruolo delle risorse umane sarebbe quello di supervisionare il tutto per garantire la sicurezza, la corretta gestione delle operazioni e per prendere decisioni strategiche.

Non dimentichiamo che l’automazione intelligente, come più volte sottolineato, dovrà offrire solo un supporto. Le decisioni finali dovrebbero restare nelle mani delle risorse umane. Questo perché il contesto aziendale e gli aspetti etici richiedono una valutazione umana e una supervisione appropriata che non possiamo delegare a un algoritmo. Gli aspetti emotivi, l’intuito e la creatività sono elementi chiave nella presa di decisioni e, ad oggi, ancora nessun software è riuscito a emularli.