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Automazione robotica: come funziona, dove viene utilizzata e la relazione tra RPA e intelligenza artificiale

L’automazione robotica non comprende solo i robot fisici ma, soprattutto, i software robot: come funziona, dove si usa, qual è la relazione tra RPA e intelligenza artificiale

Pubblicato il 03 Ago 2023

Josephine Condemi

giornalista

hyperautomation

Non solo androidi o bracci meccanici: l’automazione robotica si caratterizza sempre più per l’uso dei bot, i software robot che consentono di aumentare la produttività e ridurre il tempo medio di esecuzione di compiti ripetitivi.

Un mercato in crescita: in Italia dove, i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, rilasciati nel corso del convegno “Artificial Intelligence: l’era dell’implementazione”, confermano che in Italia il mercato dell’IA ha raggiunto i 500 milioni di euro nel 2022, registrando un incremento del 32% rispetto al 2021. Questo rappresenta un notevole aumento, considerando che nel 2018 l’importo era di soli 210 milioni di euro.

Chatbot e virtual assistant sono utilizzati dall’81% e dall’83% degli utenti e l’Intelligent Robotic Process Automation copre a oggi il 9% del mercato italiano dell’IA, secondo gli ultimi dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.

Chatbot e virtual assistant sono utilizzati dall'81% e dall'83% degli utenti 

Che cos’è l’automazione robotica

L’automazione robotica è l’utilizzo di robot per automatizzare i processi produttivi.

In particolare, oggi è possibile integrare nelle diverse fasi della filiera di produzione:

Ma attenzione: non tutti i robot richiedono una controparte fisica.

I software robot: cosa sono

In particolare, se per automazione robotica si intende la traduzione italiana di RPA – robotic process automation, questa si riferisce esclusivamente all’utilizzo di software intelligenti, i cosiddetti “software-robot” o bot, in grado di interagire in tempo reale e di eseguire in modo automatico attività ripetitive.

Il termine “software robot” è nato appunto per fare la differenza tra i sistemi basati sul software e i sistemi fisici, che non vengono eseguiti su dispositivi host ma installati nei singoli automi.

Ad esempio, il “robot-avvocato” o il “robot-giudice” non sono umanoidi ma software in grado di redigere documenti legali o confrontare sentenze e normative a seguito di machine learning.

Automazione robotica: come funziona

L’automazione robotica prevede l’integrazione di robot in una o più fasi della filiera produttiva.

A seconda delle esigenze, degli obiettivi da raggiungere, dei tempi di realizzazione e delle risorse disponibili, i progetti di automazione digitale possono differire enormemente.

Nell’ambito della RPA, quindi dell’esclusivo utilizzo dei software-robot, si distingue tra attended o unattended RPA, ovvero RPA assistita o indipendente.

L’RPA assistita è l’automazione robotica nei processi definita dalla collaborazione essere umano-bot, viceversa l’RPA indipendente funziona in modo autonomo.

I chatbot o gli assistenti virtuali rientrano nella RPA assistita, perché possono svolgere il loro compito all’interno dell’interazione con gli esseri umani. I bot indipendenti eseguono invece interi processi in modo autonomo, consentendo una automazione end-to-end e scalabile.

Mentre i chatbot devono essere attivati dagli utenti, i bot indipendenti si attivano secondo la programmazione e seguono il loro processo fino al completamento.

Chatbot e assistenti virtuali sono software robot

Automazione robotica: dove si usa

I robot cartesiani possono essere utilizzati nel pick and place e nell’automazione dell’imballaggio. I cobot possono essere usati per automatizzare le operazioni di assemblaggio e pallettizzazione di precisione, di controllo qualità, di machine tending. Gli AGV per la movimentazione e il trasporto delle merci, gli AMR per lo stoccaggio, gli APPS per il picking.

Quanto alla RPA vera e propria, ovvero all’utilizzo dei software robot, tra gli esempi di possibile utilizzo più diffusi:

  • Scraping di siti web, ovvero la raccolta, elaborazione, sintesi e visualizzazione di dati specifici da siti di interesse;
  • Elaborazione delle buste paga, estraendo i dettagli dai fogli di presenza;
  • Individuazione di frodi bancarie, incrociando i dati disponibili;
  • Pulizia dei dati;
  • Elaborazione degli ordini, da inserire nei repository al momento della spedizione o come monitoraggio completo dall’inserimento al carrello al post-vendita;
  • Controllo dei droni;
  • Gestione delle richieste per l’attivazione di carte di credito;
  • Elaborazione delle mail in arrivo, con suddivisione ed etichettatura automatica;
  • Trasferimento dati tra sistemi, una volta impostati origine e destinazione;
  • Elaborazione automatica di moduli;
  • Generazione automatica dei rinnovi dei premi assicurativi e/o delle richieste di risarcimento;
  • Riconciliazione degli estratti conto;
  • Generazione notifiche di spedizione;
  • Registrazione automatica degli accessi alle strutture sanitarie.

Quale è la relazione tra RPA e intelligenza artificiale

La maggior parte dei software robot su cui si basa l’RPA non sono capaci di apprendere: ripetono ad alta velocità lo stesso compito, spesso semplice.

Tuttavia, RPA e AI sono in stretta correlazione: l’AI abilita “a monte” l’RPA “a valle”, ovvero l’AI integra l’apprendimento che fa funzionare meglio le regole su cui si basa l’RPA.

Ne sono esempi l’utilizzo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o della computer vision associati ai bot.

In particolare, due importanti trend in crescita sono: l’acquisizione cognitiva basata su algoritmi AI, che raccoglie dati eterogenei e li trasforma in formato strutturato, cosicché l’RPA possa procedere; l’orchestrazione dei processi, che coordina la gestione dinamica dei casi e la collaborazione tra macchine e persone.

L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha definito un framework a tre livelli sull’integrazione tra RPA e AI:

1. Programmed RPA: Zero integrazione tra RPA e AI. L’RPA è programmata, basata su dati strutturati e task definiti e ripetitivi.

2. AI Assisted RPA: Poca integrazione tra RPA e AI. L’AI serve a supportare i robot in alcune specifiche attività, specie se non programmabili.

3. Ai driven RPA o BPM: Ai-Driven RPA è l’RPA a forte integrazione con l’AI. Viene anche chiamata Intelligent Business Process Management (BPM), perché consente di ottimizzare processi e percorsi.

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