Un primer definitivo sull'automazione dei processi robotici

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L'automazione dei processi robotici (RPA), la tecnologia che automatizza le faccende monotone e ripetitive tradizionalmente eseguite dai lavoratori umani, è un grande business. Forrester stima che l'RPA e altri sottocampi di intelligenza artificiale abbiano creato posti di lavoro per il 40% delle aziende nel 2019 e che un decimo delle startup ora impieghi più lavoratori digitali di quelli umani. Secondo un sondaggio McKinsey, almeno un terzo delle attività potrebbe essere automatizzato in circa il 60% delle professioni. E nel suo recente report Trends in Workflow Automation, Salesforce ha rilevato che il 95% dei leader IT dà la priorità all'automazione del flusso di lavoro, con il 70% che vede l'equivalente di oltre quattro ore di risparmio per dipendente ogni settimana.

Il passaggio da attività ripetitive a funzioni RPA non solo elimina gli errori, ma garantisce anche notevoli risparmi sui costi. Questo perché RPA risolve i colli di bottiglia con flussi di lavoro, dati e documentazione fornendo al contempo audit trail e riducendo le spese e i rischi di conformità. Secondo Kevin Buckley di Technologent, l'RPA può anche potenziare l'integrazione legacy e la digitalizzazione dei record e consentire decisioni basate sui dati e tecnologie "path-to-cognitive".

Ma man mano che l'RPA si espande a domini sempre più complessi, la tecnologia stessa diventa più complicata. Ciò rende più difficile per i responsabili delle decisioni aziendali capire dove e quando l'RPA potrebbe essere appropriato, tenendo conto del loro settore e delle sfide particolari.

RPA: Cos'è?

RPA è la categoria di software che automatizza le attività tradizionalmente svolte da un essere umano, utilizzando robot software che seguono una serie di regole e interagiscono con i sistemi aziendali tramite interfacce utente. Questi robot possono completare attività ripetibili, eseguire integrazioni di sistema e automatizzare le transazioni da livello di attività a livello aziendale tramite orchestrazione pianificata.

Tuttavia, c'è una sfumatura all'interno di questa definizione. RPA spesso inizia con ciò che viene chiamato rilevamento delle attività di backend o estrazione dei processi. Un client RPA estrae i dati di registro dai sistemi esistenti, inclusi flussi di lavoro e app desktop, IT ed e-mail, per identificare le cause principali dei problemi tramite consigli, KPI e altro ancora. L'acquisizione delle attività è il passaggio successivo nella catena di operazioni preliminari. Viene fornito mentre i dipendenti si muovono attraverso un processo di lavoro che vorrebbero automatizzare acquisendo screenshot, utilizzando designer drag-and-drop e riunendo dati come nomi di finestre e descrizioni in un documento di definizione del processo.

La maggior parte delle piattaforme RPA sfrutta l'intelligenza artificiale per mappare le attività alle opportunità di automazione e identificare i modelli più frequenti dai dati, registrando le metriche dalle app, inclusi i passaggi e il tempo di esecuzione. Le capacità di comprensione dei documenti consentono a queste piattaforme di importare, analizzare e modificare PDF e immagini, anche quelli con scrittura a mano, caselle di controllo, firme, elementi ruotati o inclinati e basse risoluzioni.

Gli algoritmi di visione artificiale consentono al software RPA di riconoscere e interagire con campi e componenti sullo schermo come Flash e Silverlight. Basandosi su AI, riconoscimento ottico dei caratteri e corrispondenza approssimativa delle stringhe, i robot RPA possono "vedere" le interfacce desktop virtuali tramite client come Citrix, VMWare, Microsoft RDP e VNC.

Tipi di robot

Non tutti i robot RPA sono uguali. Piattaforme come UiPath offrono tre tipi: robot presidiati, non presidiati e ibridi.

I robot assistiti si comportano come un assistente personale che risiede sul computer di un utente per eseguire una serie di azioni attivate dall'utente e completare attività semplici e ripetitive. Al contrario, i robot non presidiati richiedono un intervento minimo per eseguire elaborazioni intensive dei dati e carichi di lavoro di gestione dei dati. I robot ibridi, come suggerisce il nome, sono una combinazione di robot presidiati e non presidiati e forniscono supporto agli utenti e elaborazione back-end in un'unica soluzione.

La scelta del tipo di robot RPA da distribuire dipende dall'applicazione. Poiché i robot presidiati sono personalizzati in base alle esigenze dell'utente, sono un punto di riferimento per i contact center, le vendite sul campo, la vendita al dettaglio, i tecnici dell'assistenza e gli agenti assicurativi. La natura scalabile dei robot non presidiati li rende adatti per l'elaborazione di domande, reclami e fatture, nonché per la ricerca e il recupero di dati e documentazione. Per quanto riguarda i robot ibridi, tendono a funzionare meglio in scenari end-to-end come la gestione delle risorse umane, l'elaborazione delle applicazioni, l'erogazione dei servizi e l'assistenza e il coinvolgimento dei clienti.

Indipendentemente dal tipo di bot, le piattaforme RPA in genere sfruttano la scalabilità a proprio vantaggio tecnologico. Ad esempio, la startup WorkFusion afferma che i suoi bot aggregano e condividono gli apprendimenti attraverso l'ecosistema dei bot per creare effetti di rete da cui traggono vantaggio tutti i suoi clienti.

Orchestrazione

Il software RPA consente ai clienti di gestire fino a migliaia o decine di migliaia di robot da un unico dashboard. I clienti possono visualizzare le attività dei robot e i documenti di supporto, intraprendere azioni correttive in caso di collo di bottiglia e visualizzare la complessità dell'automazione e i costi di rimborso. Alcuni software offrono set di strumenti che gli sviluppatori possono utilizzare per prendere in prestito attività di automazione predefinite, integrare componenti di terze parti e condividere e riutilizzare componenti. Il software RPA in genere consente ai clienti di importare i propri modelli di machine learning o di scegliere da un mercato di opzioni predefinite e tenere sotto controllo il controllo delle versioni.

Nelle aree dell'IA e dell'apprendimento automatico, Indico e altri fornitori di RPA applicano tecniche come il transfer learning, in cui un modello su misura per un'attività viene utilizzato per un'altra attività correlata, per distribuire in modo più efficace i contenuti non strutturati. I modelli preconfigurati dell'azienda, che sono stati addestrati su grandi set di dati di documenti, imparano apparentemente ad analizzare i dati specifici del settore da poche centinaia di esempi di formazione.

I connettori aggiungono anche un enorme valore nel mondo dell'RPA. Ad esempio, l'avvio di RPA Bizagi si integra con Azure Cognitive Services per riconoscere automaticamente nuovi tipi di moduli cartacei ed estrarre dati da essi. Le fonti includono contratti, moduli di reclamo, e-mail, fogli di calcolo, ordini di acquisto e rapporti sul campo. E Blue Prism offre una libreria che offre a partner e clienti la possibilità di creare, condividere e distribuire plug-in per le soluzioni RPA dell'azienda.

Benefici

RPA è in grado di gestire un vasto numero di attività diverse, dalla verifica dei contratti e l'onboarding dei clienti alla sottoscrizione commerciale, all'analisi dei documenti finanziari, all'elaborazione dei mutui, alle revisioni dei moduli di fatturazione e all'analisi dei sinistri assicurativi. Questo è uno dei motivi per cui si prevede che il mercato complessivo degli RPA crescerà di oltre il 7% all'anno nei prossimi anni per raggiungere $ 379,87 milioni entro il 2027, rispetto ai $ 182,8 milioni del 2019.

All'inizio della pandemia, le società RPA come Automation Anywhere hanno collaborato con i centri sanitari per implementare bot e automatizzare processi laboriosi. Ad esempio, Olive, una startup di automazione sanitaria con sede a Columbus, ha utilizzato una combinazione di visione artificiale e RPA per supportare le operazioni di test COVID-19 semplificando l'inserimento manuale dei dati. UiPath ha collaborato con un ospedale con sede a Dublino per elaborare i kit di test COVID-19, consentendo al laboratorio in loco dell'ospedale di ricevere risultati in pochi minuti e di risparmiare al reparto infermieristico in media tre ore al giorno.

Oltre all'assistenza sanitaria, Gryps, una startup RPA focalizzata sul settore delle costruzioni, sta applicando l'apprendimento automatico per organizzare file e documenti di progetti di costruzione. Per il Javits Convention Center di New York, il software di Gryps ha importato automaticamente oltre 20.000 documenti e 100.000 punti dati, li ha raccolti e consegnati al team Javits, con stime che mettono i risparmi a centinaia di ore di tempo del personale.

Il numero di settori toccati dall'RPA continua a crescere, con un rapporto Deloitte che prevede che la tecnologia raggiungerà "un'adozione quasi universale" entro i prossimi cinque anni. Secondo lo stesso rapporto, il 78% delle organizzazioni che hanno già implementato l'RPA – che prevede un periodo di recupero medio di circa 9-12 mesi – prevede di aumentare "significativamente" i propri investimenti nella tecnologia nei prossimi tre anni.

Sfide alla sicurezza

Questo non vuol dire che l'RPA sia privo di sfide. Le credenziali che le aziende concedono alla tecnologia RPA sono un potenziale punto di accesso per gli hacker. Quando si ha a che fare con centinaia o migliaia di robot RPA con ID collegati a una rete, ognuno potrebbe diventare una nave da attacco se le aziende non riescono ad applicare pratiche di sicurezza incentrate sull'identità.

Parte del problema è che molte piattaforme RPA non si concentrano sulla risoluzione dei difetti di sicurezza. Questo perché sono ottimizzati per aumentare la produttività e perché alcune soluzioni di sicurezza sono troppo costose da implementare e integrare con RPA.

Naturalmente, il primo passo per risolvere il dilemma di sicurezza RPA è riconoscere che ce n'è uno. Rendersi conto che i dipendenti RPA hanno identità offre ai team IT e di sicurezza un vantaggio quando si tratta di proteggere la tecnologia RPA prima della sua implementazione. Le organizzazioni possono estendere la propria identità e amministrazione della governance (IGA) per concentrarsi sul "perché" dietro un'attività, piuttosto che sul "come". Attraverso un forte processo IGA, le aziende che adottano RPA possono implementare un modello zero trust per gestire tutte le identità, dall'uomo alla macchina e all'applicazione.

Può essere d'aiuto anche una configurazione PAM (Privileged Access Management) in grado di proteggere e governare i sistemi RPA. I sistemi PAM consentono alle aziende di proteggere, controllare e verificare le credenziali e i privilegi utilizzati dalla tecnologia RPA senza compromettere il ritorno sull'investimento (ROI).

ROI

Le sfide RPA non si limitano alla sicurezza. Deloitte riferisce che il 17% delle organizzazioni deve affrontare la resistenza dei dipendenti durante il pilotaggio dell'RPA e che il 63% di queste organizzazioni fatica a soddisfare le aspettative di tempo per l'implementazione. Ma il ritorno sull'investimento dell'RPA spesso supera le difficoltà di implementazione. Secondo Everest Group, le aziende con le migliori performance guadagnano quasi 4 volte sui loro investimenti RPA, mentre altre aziende guadagnano quasi il doppio. E Gartner stima che entro il 2024 le organizzazioni potranno ridurre i costi operativi del 30% combinando tecnologie di automazione come RPA con processi operativi riprogettati.

"La prima ondata di automazione dei processi robotici ha portato la potenza della tecnologia sui desktop degli utenti di tutti i settori e aziende di tutte le dimensioni. Oggi assistiamo all'emergere di una seconda ondata ", ha recentemente dichiarato a VentureBeat il CEO di WorkFusion Alex Lyashok tramite e-mail. "Robot basati su cloud e abilitati all'intelligenza artificiale [are] portando l'automazione intelligente a tutte le aziende ".

VentureBeat

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