In questa fase di forte accelerazione nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, è essenziale riconoscere che, nonostante i progressi straordinari, permangono sfide significative nell’implementazione dell’AI da parte dell’industria. Tra queste, la lentezza nell’automatizzazione dei processi industriali emerge come una preoccupazione cruciale. Se da un lato l’automazione supportata dall’AI offre efficienza e precisione senza precedenti, dall’altro la sua adozione può rivelarsi una procedura complessa e, a volte, apparentemente interminabile. Il riassesto dei processi esistenti, la formazione del personale e l’integrazione di nuove tecnologie richiedono tempo e risorse considerevoli. Superare la sfida dell’automazione è indispensabile per le aziende di qualsiasi dimensione e l’hyperautomation si sta rivelando uno degli strumenti più efficaci per farlo. Questa nuova concezione tecnologica pone le sue fondamenta nella sinergia tra strumenti diversi, reinventando il modo in cui le aziende automatizzano i propri processi e portando l’efficienza aziendale a nuove vette.
Cos’è e come funziona l’hyperautomation
L’hyperautomation non è solo un concetto astratto, ma una realtà concreta che sta registrando ottimi risultati in tutti i settori industriali. Nelle imprese che seguono questo approccio, i processi di produzione automatizzati potenziati dall’AI non solo si adattano in tempo reale alle fluttuazioni della domanda, ma anticipano anche i guasti delle macchine, garantendo un flusso di produzione senza intoppi. Il risultato? Un’elevata efficienza e la capacità di fornire prodotti su misura per un mercato in costante evoluzione.
L’hyperautomation è una strategia che combina diverse tecnologie avanzate per rendere automatizzati i processi aziendali in modo completo ed end-to-end. Si basa su un approccio modulare che consente alle aziende di automatizzare i flussi di lavoro in modo incrementale, partendo dalle attività più semplici e ripetitive, e procedendo verso quelle più complesse.
Il primo passo consiste nell’analisi dei processi aziendali. In questa fase, gli esperti di automazione identificano le attività che possono essere automatizzate e le scompongono in unità più piccole, chiamate moduli. I moduli costituiscono il mattone fondamentale dell’iperautomazione, in quanto rappresentano i singoli passaggi che compongono un processo.
Le tecnologie per la hyperautomation
Una volta identificati i moduli è possibile procedere all’automazione vera e propria. In questa fase, vengono utilizzate una combinazione di tecnologie, tra cui l’automazione dei processi robotici (RPA), l’intelligenza artificiale (AI)e l’analisi dei Big data.
Automazione dei processi robotici (RPA): la Robotic Process Automation (RPA) rappresenta una delle basi fondamentali su cui si costruisce l’hyperautomation. Consiste nell’uso di software per eseguire attività ripetitive e regolamentate, come l’inserimento di dati, la generazione di report o la gestione di flussi di lavoro.
Intelligenza artificiale (AI): l’AI è il cervello dell’iperautomazione. Le tecniche di Machine learning, il riconoscimento del linguaggio naturale e la visione artificiale permettono ai sistemi di apprendere dai dati, comprendere il contesto e prendere decisioni basate su informazioni in continua evoluzione. Grazie all’applicazione dell’intelligenza artificiale, i moduli automatizzabili possono includere task non ripetitivi che richiedono un certo livello di ragionamento e competenza logica per essere eseguiti.
Analisi dei Big data: i sistemi per l’automazione dei processi si nutrono di dati. La capacità di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati costituisce un altro tassello fondamentale dell’hyperautomation. Una volta che i sistemi di iperautomazione hanno elaborato dati e modelli, sono in grado anche di prendere decisioni operative, come adattare automaticamente la produzione in risposta a variazioni della domanda o anticipare la manutenzione delle macchine.
L’RPA è spesso utilizzata per automatizzare le attività ripetitive e manuali, come la compilazione di moduli, l’invio di e-mail e la gestione dei dati. L’AI e il Machine learning vengono utilizzati per rendere automatizzate le attività più complesse e creative, come l’analisi dei dati, la previsione della domanda e la personalizzazione dei prodotti.
L’hyperautomation sta rivoluzionando i processi aziendali in vari modi.
- Efficienza operativa: la riduzione degli errori umani e la maggiore velocità di esecuzione dei processi migliorano l’efficienza operativa. Le operazioni vengono eseguite più rapidamente e con maggiore precisione.
- Scalabilità: i sistemi di iperautomazione possono essere facilmente adattati e scalati per soddisfare i requisiti in evoluzione. Ciò è particolarmente utile in settori industriali soggetti a fluttuazioni stagionali o ad aumenti improvvisi della domanda.
- Miglioramento della qualità: l’AI può eseguire controlli di qualità in tempo reale, riducendo i difetti e garantendo la produzione di prodotti di alta qualità.
- Riduzione dei costi: l’automazione avanzata limita i costi operativi, poiché riduce la necessità di personale umano per compiti ripetitivi.
- Innovazione continua: l’hyperautomation apre la strada all’innovazione continua, consentendo alle aziende di capire il mercato, adottare nuove soluzioni e adattarsi rapidamente alle sfide emergenti.
BPM, iBPMS e iPaaS
L’iperautomazione non è statica, ma mette dinamicamente in comunicazione sistemi differenti al fine di velocizzare i processi di automazione, adattandosi al contesto operativo. Non si tratta semplicemente di applicare strumenti di AI alle procedure, ma di creare una completa sinergia tra tutti gli attori coinvolti nei workflow.
I sistemi di BPM, o Business Process Management, sono software di gestione focalizzati sull’ottimizzazione dei processi aziendali. Questi strumenti sono stati a lungo utilizzati per modellare, automatizzare e gestire le operazioni aziendali in modo efficiente. Ma grazie all’hyperautomation, il loro potenziale è amplificato.
I BPM forniscono la struttura necessaria per definire i processi aziendali in modo chiaro e dettagliato, consentendo alle organizzazioni di avere una visione completa di come operano. Questa chiarezza è fondamentale per l’iperautomazione, in quanto offre una solida base per identificare le aree che possono beneficiare maggiormente dell’automazione.
Inoltre, i software BPM possono ora integrarsi in modo sinergico con l’AI, dando vita all’iBPMS (intelligent Business Process Management Software). L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare i dati dei processi e identificare automaticamente aree di miglioramento. I sistemi di apprendimento automatico, comunicando con altri strumenti aziendali come ERP e CRM, garantiscono la perfetta orchestrazione delle operazioni, analizzando e confrontando dati provenienti da diverse fasi delle procedure aziendali.
Un altro strumento che contribuisce a rendere le aziende più agili, produttive e intelligenti sono le iPaaS (Integration Platform as a Service), piattaforme cloud progettate per semplificare l’integrazione di applicazioni e dati tra sistemi diversi, offrendo connettività senza soluzione di continuità. L’hyperautomation può sfruttare questa interconnessione per orchestrare automaticamente processi aziendali complessi che coinvolgono una serie di applicazioni.
Le iPaaS possono aiutare le aziende a raccogliere e analizzare dati provenienti da diverse fonti, che possono essere utilizzati per automatizzare i processi aziendali in modo più intelligente. Misure di automazione spinta dei processi, come l’uso dell’intelligenza artificiale, possono richiedere una rapida espansione e adattamento a nuovi scenari operativi, e le iPaaS possono farlo in modo agevole, garantendo che l’infrastruttura di integrazione cresca all’unisono con le esigenze aziendali.
Il futuro dei processi aziendali
L’hyperautomation offre una serie di benefici alle aziende industriali, tra cui:
- Migliore efficienza e produttività. L’iperautomazione automatizza sia le attività ripetitive che quelle più complesse, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche per la crescita aziendale. Questo porta a un aumento dell’efficienza e della produttività.
- Migliore qualità dei prodotti e dei servizi. I dati dimostrano che con l’hyperautomation è possibile ridurre gli errori di produzione e migliorare la qualità dei prodotti e dei servizi. L’intelligenza artificiale ha un’accuratezza elevatissima nella risoluzione di alcuni problemi specifici, e i sistemi di controllo qualità AI-Powered sono drammaticamente più efficaci rispetto ai controlli standard di vecchia generazione.
- Maggiore flessibilità e resilienza. Negli ultimi anni, lo scenario socioeconomico è mutato a una velocità impressionante, mettendo a dura prova la rapidità di adattamento delle aziende. L’iperautomazione aiuta le aziende a rispondere prontamente ai cambiamenti del mercato e delle condizioni operative.
Conclusioni
Intelligenza artificiale, Big data e sinergie operative rappresentano le chiavi di volta della gestione dei processi del futuro. Combinando una serie di tecnologie avanzate, l’hyperautomation può aiutare le aziende a migliorare l’efficienza, la produttività e la qualità dei prodotti in tempi precedentemente impensabili. In molti settori, l’iperautomazione sarà presto una delle migliori soluzioni di gestione dei processi per ottenere vantaggi competitivi significativi.
