L'automazione dei processi è da diversi anni una delle tecnologie su cui si fonda la trasformazione digitale delle imprese. L' intelligenza artificiale apre numerose nuove applicazioni, ma le organizzazioni al momento non stanno cogliendo questa opportunità, perché un'automazione sempre più complessa richiede un'approfondita mappatura dei processi e un cambiamento nel modo di lavorare che non sempre trova pronte le imprese e i loro clienti. Secondo i dati della prima ricerca dell'Osservatorio Intelligent Business process automation della School of Management del Politecnico di Milano, in Italia il 42% delle grandi aziende italiane utilizza sistemi di automazione dei processi, una percentuale che raggiunge il 60% tra le grandissime imprese (più di 1000 addetti). Ma solo il 15% delle grandi organizzazioni ha avviato progetti di automazione intelligente dei processi, che combinano tecniche "tradizionali" con funzioni di intelligenza artificiale. Anche in questo caso, la percentuale sale al 34% se ci si concentra solo sulle grandissime imprese, mentre scende al 10% se si restringe l'analisi alle realtà grandi (250-999 addetti).
"L'automazione dei processi di business non è certo una tematica nuova, ma da circa dieci anni l'avvento delle soluzioni di Robotic process automation e la disponibilità di ambienti di sviluppo low-code hanno portato a una vera e propria rivoluzione nel mercato", afferma Giovanni Miragliotta, Responsabile scientifico dell'Osservatorio. "Di recente, le crescenti capacità dell'artificial intelligence lasciano presagire una nuova ondata di cambiamento, di cui al momento si vedono soltanto i primi segnali. Tuttavia, alcune barriere frenano l'adozione delle organizzazioni. Lavorare all'automazione dei processi significa intraprendere un percorso su diversi fronti, dall'integrazione di dati e tecnologie fino alla gestione di resistenze interne, alla corretta gestione delle reazioni dei clienti, passando per la mappatura e analisi di processi complessi e non lineari, spesso non direttamente interpretabili da sistemi automatizzati".
Dall'Ai all'automazione il passaggio non è scontato
Nonostante il 61% delle grandi aziende abbia avviato un qualche progetto di intelligenza artificiale almeno in fase sperimentale, i dati dell'Osservatorio del Polimi dimostrano che la gran parte dei progetti di Ai in Italia sono volti a costruire sistemi di supporto alle decisioni che non si traducono in automazione. Inoltre, i progetti di Ai sono in molti casi in stato di sperimentazione, non ancora integrate nei processi aziendali a regime.
Tra le realtà che hanno invece già sperimentato con finalità di intelligent automation, la funzione aziendale più coinvolta è Accounting, finanza e controllo, seguono Operations, Sales e Customer service.
Inoltre, solo il 15% delle grandi aziende italiane ha avviato un processo di formalizzazione del know-how con il fine di renderlo fruibile per sistemi automatici, abilitati anche dall'Ai, come supporto alle attività del lavoratore.
Business process automation: i tre livelli di adozione
In termini di approccio, lo studio distingue tre livelli incrementali per l'adozione della process automation in azienda. Il Task-level rappresenta l'automazione di una o più attività elementari, "mimando" le operazioni di uno o più attori. L'automazione può riguardare anche più di un task, ma manca la visione d'insieme del processo in cui questi sono inseriti. Ad esempio, l'invio automatico di un'email al cliente quando la richiesta viene preso in carico.
Nel livello Business process si osserva l'automazione coordinata di più attività elementari che compongono un processo, come nei sistemi che sono in grado di prioritizzare i ticket secondo uno o più criteri, proporre l'escalation automatica dei ticket se non vengono risolti in un determinato periodo di tempo o monitorare in maniera continuativa il processo per segnalare potenziali anomalie.
Rispetto al livello precedente, un ulteriore passo in avanti è il Business process reengineering che implica, assieme all'introduzione dell'automazione di processo, anche la sua riprogettazione, portando alla costruzione di workflow differenti rispetto alla gestione non automatizzata. Ad esempio, lo sviluppo di portali self-service, in cui il cliente viene guidato nella formulazione della richiesta. In questo modo le richieste giungono in modo strutturato all'ufficio di competenza e possono essere impostate risposte automatiche nel caso di richieste frequenti. Inoltre, si potrebbero inserire dei flussi di lavoro collaborativi e rimodulabili in base alle richieste.
Tutte le tre modalità possono portare valore all'organizzazione e potranno essere attivate in base alle esigenze.
Le aree di utilizzo dell'Ai
L'intelligenza artificiale trova opportunità di applicazione in tutte le fasi di gestione e automazione dei processi aziendali. L'Osservatorio identifica cinque categorie: business process management (Ai4Bpm), sviluppo e funzionamento dell'automazione, interazione con l'automazione, automazione del processo, orchestrazione di più processi.
L'Ai4Bpm prevede l'utilizzo dell'Ai a supporto dell'analisi e modellazione del processo. L'Ai può essere utilizzata per comprendere e anticipare colli di bottiglia e inefficienze nei processi, può supportare la ricostruzione del processo end-to-end, e può fornire suggerimenti di esecuzione del processo.
L'Ai per lo sviluppo e il funzionamento dell'automazione si può muovere all'interno di due ambiti: disegno e sviluppo dell'automazione e orchestrazione e manutenzione dell'automazione.
Ai per l'interazione con l'automazione,prevede l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per costruire nuove modalità di interagire con i sistemi di automazione dei processi.
Nell'automazione del processo, l'Ai allarga le opportunità di automazione rendendo possibile l'automazione a partire da dati in input non strutturati o rendendo dinamiche e predittive le logiche decisionali.
Infine, l'Ai per l'orchestrazione di più processi prevede l'inserimento di funzionalità intelligenti per coordinare e attivare, in serie o in sequenza, processi differenti connessi tra loro.
L'offerta di Process automation: c'è anche la Gen Ai
Sul mercato sono presenti numerose soluzioni tecnologiche per realizzare l'automazione di processo. In particolare, l'arrivo della Robotic process automation (Rpa), e poi la nascita di tecnologie sempre più low-code e no-code per realizzare le automazioni, ha portato ad una vera e propria rivoluzione sul mercato. Ad oggi, sia le aziende focalizzate sull'Rpa sia le big tech stanno ampliando e arricchendo la loro offerta con nuove funzionalità abilitate dall'intelligenza artificiale e dalla generative Ai applicate alla process automation.
Oltre all'automazione in senso stretto, un ruolo sempre più rilevante sarà svolto da soluzioni di process intelligence (es. task mining, process mining), che supportano le fasi di analisi dei processi. Ad oggi, però, tra le realtà che hanno automatizzato in logica end-to-end o in parte alcuni processi, l'80% ha selezionato le aree di possibile automazione senza utilizzare alcuna tecnologia di questo tipo. Nel confronto con le aziende, emerge come il process mining tradizionale si rilevi spesso inefficace se si ha a che fare con processi non pienamente strutturati, mentre tecnologie più evolute sono scarsamente conosciute e diffuse nelle aziende.
Il mercato dell'Rpa tra big tech e startup
Nell'attività di ricerca dell'Osservatorio del Politecnico di Milano sono state censite 501 aziende, oggi attive in ambito Process automation a livello internazionale e che hanno ricevuto almeno un finanziamento negli ultimi 20 anni. Queste realtà hanno raccolto un totale di 15 miliardi di dollari. Dal 2014 al 2020 si è assistito ad un progressivo incremento nel numero di aziende finanziate e nel valore dei finanziamenti ricevuti. In particolare, l'82% del totale dei finanziamenti è stato raccolto tra il 2018 e il 2022. Questi dati ci raccontano dell'affermazione di un nuovo comparto nell'offerta software, la Robotic process automation, oggi dominato da specifiche realtà diventate di fatto lo standard del settore. Tra quelle censite, sono 21 le aziende oggi quotate.
Parallelamente, anche le big tech si sono mosse, tramite acquisizioni o nascita di nuovi servizi, per posizionarsi su un ambito sempre più strategico. Tra le 501 aziende censite, 126 si qualificano come startup, e hanno raccolto circa 1 miliardo di dollari, con un finanziamento medio di circa 10,6 milioni di dollari. Sono rare però le startup che raccolgono un interesse rilevante da parte degli investitori: solo 20 hanno raccolto una cifra maggiore del finanziamento medio, coprendo l'85% della raccolta totale. Il 70% delle startup offre soluzioni che si focalizzano su specifiche aree di attività, ad esempio propone soluzioni verticali per settore o per funzione aziendale – finanza, sanità e logistica i settori più rappresentati; risorse umane, accounting, marketing e customer service le funzioni – o soluzioni che indirizzano una delle fasi del processo di automazione, ad esempio l'analisi dei processi o le attività di estrazione di informazioni da dati non strutturati.