L’RPA (automazione dei processi robotici) è un modo pratico e comprovato per ridurre il lavoro manuale nei processi aziendali senza sistemi di intelligenza artificiale. Utilizzando i robot software per seguire regole fisse, le aziende possono automatizzare attività ripetitive come l’immissione di dati e l’elaborazione delle fatture e, in una certa misura, la generazione di report. L’adozione è cresciuta rapidamente in molti settori, in particolare nella finanza, nelle operazioni e nell’assistenza clienti.
Negli ultimi anni la tecnologia è maturata. Sebbene la RPA sia ancora utilizzata, i processi aziendali possono diventare più complessi. Molti sistemi gestiscono dati non strutturati, come messaggi e documenti. L’automazione basata su regole fatica a gestire questi input, poiché dipende da passaggi predefiniti e formati strutturati. L’RPA funziona meglio in ambienti stabili in cui i processi non cambiano spesso. Quando le condizioni cambiano o gli input variano, i robot possono guastarsi o richiedere aggiornamenti, aggiungendo costi di manutenzione e riducendo il valore dell’automazione nel tempo.
Gartner ha indicato sul mercato sistemi di automazione più adattivi, progettati per gestire variazioni e incertezze, combinando l’automazione con l’apprendimento automatico o modelli linguistici, consentendo loro di elaborare una serie più ampia di input.
Dalle regole RPA all’automazione basata sull’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale ha cambiato il modo in cui le aziende pensano all’automazione, poiché i sistemi di fornitori già noti nello spazio RPA, come Appian e Prisma bluora possono interpretare il contesto e adattare le proprie attività, particolarmente rilevanti per compiti che coinvolgono testo o immagini.
La capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni di riassumere documenti ed estrarre dettagli importanti e di rispondere alle domande in linguaggio naturale offre automazione in aree precedentemente difficili da gestire. Ricerca McKinsey & Company suggerisce che l’intelligenza artificiale generativa potrebbe automatizzare le attività decisionali e di lavoro di comunicazione, non la gestione di routine dei dati.
Il cambiamento non sostituisce l’automazione, ma piuttosto la modifica. Invece di costruire catene di regole, le aziende potrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale per gestire le variazioni nei mezzi di input. L’automazione diventa più flessibile, con sistemi in grado di adattarsi a diversi input senza riconfigurazione.
Questa è la teoria. I sistemi di intelligenza artificiale producono risultati incoerenti e il loro comportamento non è prevedibile. Le aziende possono combinare l’intelligenza artificiale con gli strumenti di automazione esistenti, utilizzando ciascuno dove si adatta meglio. Trovare il giusto equilibrio – automazione intelligente – è a tema caldo negli eventi di settore e sulle pagine dei media RPA e AI.
Dove l’RPA si adatta ancora all’intelligenza artificiale
Nonostante questi cambiamenti, la RPA rimane rilevante in molti contesti. Le attività che coinvolgono dati strutturati e flussi di lavoro stabili beneficiano comunque dell’automazione basata su regole. Esempi comuni includono l’elaborazione delle buste paga e i controlli di conformità, nonché le integrazioni di sistema.
In queste circostanze, la prevedibilità dell’RPA può essere un vantaggio. I bot seguono passaggi definiti e producono risultati coerenti, il che è utile in ambienti regolamentati. I processi di reporting finanziario e di audit, ad esempio, spesso richiedono un controllo e una tracciabilità rigorosi.
Invece di essere sostituito, l’RPA viene spesso utilizzato con l’intelligenza artificiale. I flussi di lavoro di automazione possono iniziare con sistemi di intelligenza artificiale che interpretano l’input, quindi trasmettono i dati strutturati ai robot RPA per l’esecuzione. La combinazione consente alle aziende di estendere l’automazione senza scartare i sistemi esistenti.
Blue Prism e il cambiamento verso l’automazione intelligente
I fornitori che hanno costruito la propria attività attorno all’RPA si stanno adattando a questo cambiamento. Blue Prism, ora parte di SS&C Technologies, ha ampliato la propria attenzione per includere ciò che descrive come automazione intelligente. Questo approccio combina l’RPA con strumenti di intelligenza artificiale in grado di elaborare input più complessi.
Le piattaforme combinano l’automazione con capacità come l’elaborazione dei documenti e il supporto decisionale, spesso attraverso integrazioni con strumenti di intelligenza artificiale.
Il passaggio all’automazione basata sull’intelligenza artificiale cambia anche il modo in cui le piattaforme vengono utilizzate. I flussi di lavoro riuniscono origini dati e punti decisionali, insieme alle fasi di esecuzione in un unico processo.
Una transizione graduale, non una sostituzione completa
Molte organizzazioni continuano a fare affidamento sui sistemi RPA esistenti, soprattutto laddove i processi sono stabili e ben compresi. La sostituzione di questi sistemi richiederebbe tempo e denaro, il che potrebbe non essere sempre giustificato.
Invece la trasformazione è graduale. Le aziende possono aggiungere capacità di intelligenza artificiale per estendere ciò che l’automazione può gestire, mentre l’RPA è ancora in vigore per le attività in cui funziona ancora bene. Ciò potrebbe cambiare il modo in cui l’automazione viene progettata e implementata nel tempo, ma i sistemi basati su regole rimarranno necessari.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
