Che cos'è l'iperautomazione?

L'iperautomazione è il processo di integrazione continua dell'automazione nei processi aziendali di un'organizzazione. Combina tecnologie avanzate come l'automazione dei processi robotici (RPA), l'intelligenza artificiale e il machine learning per migliorare le capacità umane. Non solo automatizza i processi critici, ma crea anche un ecosistema di automazione che trova altri processi da automatizzare senza l'intervento umano.

Molte organizzazioni finanziarie utilizzano l'iperautomazione per aumentare la velocità delle loro operazioni commerciali. Un esempio di iperautomazione è il processo automatizzato di approvazione delle carte di credito. Gli istituti finanziari ricevono migliaia di richieste di carte di credito ogni giorno. Mentre l'automazione tradizionale aiuta a precompilare i moduli e a convalidare i campi, l'iperautomazione passa a un livello superiore. Il framework di iperautomazione comunica con diversi sistemi e recupera i dati del cliente, come il saldo del credito e il debito. Esegue automaticamente controlli sul cliente. Quindi il framework di iperautomazione approva o rifiuta la domanda in base ai dati recuperati e alle regole preimpostate. In questo modo, l'iperautomazione rende incredibilmente più veloce l'emissione della carta di credito.

Il servizio clienti è un altro esempio di vita reale in cui l'iperautomazione migliora la forza lavoro umana. Quando un dirigente del servizio clienti riceve una chiamata, l'iperautomazione recupera vari dettagli sul cliente da diversi sistemi e facilita il compito del dirigente del servizio clienti.

Perché le organizzazioni dovrebbero adottare l'iperautomazione?

L'iperautomazione è una delle principali tendenze tecnologiche strategiche del 2020. Mentre l'automazione è un termine familiare, l'iperautomazione è ancora un concetto nuovo per molte organizzazioni.

La creazione di un sistema di iperautomazione è un compito impegnativo, ma presenta una moltitudine di vantaggi, come l'aumento dell'efficienza della forza lavoro grazie all'automazione di attività ripetitive. L'iperautomazione aiuta i dipendenti a concentrarsi su compiti più interessanti e stimolanti. Inoltre, riduce le possibilità di errore umano e le distorsioni nel processo decisionale.

Settori altamente competitivi come quello finanziario hanno già adottato strategie di iperautomazione. Le organizzazioni che utilizzano l'automazione dei processi remoti sono a pochi passi dall'iperautomazione, quindi dovrebbero cercare di integrare l'intelligenza artificiale e il machine learning nel quadro dell'automazione per raccogliere i vantaggi dell'iperautomazione.

Tecnologie che facilitano l'iperautomazione

L'iperautomazione è un processo complesso che combina molte tecnologie all'avanguardia. Ecco le diverse tecnologie che facilitano l'iperautomazione:

Automazione robotica dei processi (RPA)

L'automazione robotica dei processi utilizza programmi informatici noti come robot software per automatizzare attività strutturate e ripetitive. Ad esempio, nell'inserimento manuale dei dati, un dipendente esamina i moduli inviati dai clienti e digita i dati in un foglio di calcolo. Se i moduli di inserimento sono standardizzati, un programma software può imitare le azioni del dipendente recuperando le informazioni dai relativi campi del modulo e compilando il foglio di calcolo. Questo è un esempio di automazione robotica dei processi. L'automazione robotica dei processi non è semplice come scrivere un pezzo di codice per svolgere un compito semplice. Utilizza tecnologie come l'intelligenza artificiale per comprendere gli eventi esterni e cambiare di conseguenza.

Intelligenza artificiale e machine learning

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono tecnologie ampiamente comprese nel loro contesto classico. Nell'iperautomazione, l'automazione robotica dei processi viene utilizzata insieme all'intelligenza artificiale e alle tecniche di machine learning. Quando un'organizzazione si cimenta nell'implementazione dell'iperautomazione, deve gestire grandi volumi di dati non strutturati, come e-mail, chat, messaggi di testo e ordini di acquisto. Le tecniche di intelligenza artificiale vengono utilizzate per elaborare i dati non strutturati.

Un'altra applicazione dell'intelligenza artificiale nell'iperautomazione è il riconoscimento dei modelli. L'iperautomazione analizza i dati e prende decisioni senza intervento manuale. Ad esempio, utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le richieste di risarcimento delle assicurazioni e, sulla base dei modelli, individuare le richieste fraudolente.

Come funziona l'iperautomazione?

L'implementazione di un ecosistema di iperautomazione in un'organizzazione è un compito complesso, poiché non esiste un unico flusso di lavoro per l'iperautomazione. Si tratta invece di una combinazione di molti processi, tra cui l'elaborazione intelligente dei documenti, la scoperta automatizzata dei processi aziendali e l'automazione robotica dei processi.

Scoperta automatizzata dei processi aziendali

Un sistema di iperautomazione rileva quali processi aziendali possono essere automatizzati al posto delle organizzazioni. L'iperautomazione distribuisce bot software per identificare tali processi e l'ecosistema crea robot software per eseguirli. L'iperautomazione esamina i processi aziendali strutturati e ripetitivi, quindi registra il modo in cui un dipendente esegue questo compito e crea un flusso di lavoro sistematico. In base a ciò, la piattaforma di iperautomazione crea robot software in grado di eseguire il flusso di lavoro.

Elaborazione intelligente dei documenti

Le organizzazioni dedicano molto tempo all'analisi dei loro dati non strutturati e semistrutturati. I documenti semistrutturati comprendono i weblog, i dati dei sensori, i dati XML, i registri delle attività e i moduli dei clienti. Le e-mail, i messaggi di testo, le recensioni dei clienti, le immagini e i video sono dati non strutturati.

In un'organizzazione con automazione tradizionale, i dipendenti esaminano questi documenti e li convertono in un formato strutturato, quindi l'elaborazione automatica avviene su questo output strutturato. L'elaborazione manuale dei dati non strutturati richiede molto tempo, è soggetta a errori ed è banale. Può portare a errori umani e all'insoddisfazione dei dipendenti.

E se un'organizzazione potesse automatizzare la conversione di dati non strutturati in dati strutturati? L'iperautomazione utilizza l'automazione dei processi remoti alimentata dall'intelligenza artificiale per raggiungere questo obiettivo. L'iperautomazione utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision, la logica fuzzy e il rilevamento di modelli per leggere, classificare, analizzare ed estrarre informazioni da dati non strutturati.

Analisi avanzate

Abbiamo visto che l'iperautomazione può aggiungere struttura ai dati non strutturati e automatizzare i processi aziendali. Un'altra componente principale dell'iperautomazione è l'analisi avanzata dei dati non strutturati. Ogni organizzazione ha a disposizione una grande quantità di dati, come quelli dei clienti, delle recensioni, dei sondaggi e delle interazioni sui social media. La maggior parte di questi dati non è strutturata e per le organizzazioni può essere difficile analizzarli. Con l'iperautomazione e le sue tecnologie avanzate, le aziende possono ora ricavare informazioni da questi dati. La maggior parte dei bot software non si limita a svolgere il compito designato, ma durante l'esecuzione raccoglie e analizza una moltitudine di dati. Quando un dipendente svolge lo stesso compito, potrebbe facilmente trascurare questi dati a livello di processo.

Quali sono i vantaggi dell'iperautomazione?

Aumento dell'efficienza

L'automazione aumenta l'efficienza della forza lavoro. Le organizzazioni che utilizzano ancora processi manuali possono creare colli di bottiglia, anche quando utilizzano la semplice automazione. Ad esempio, in un processo aziendale automatizzato, se in qualsiasi fase un dipendente deve convalidare manualmente i risultati, si crea un collo di bottiglia; l'iperautomazione lo elimina rimuovendo completamente la necessità di un intervento manuale.

Soddisfazione dei dipendenti

In molte organizzazioni, i dipendenti devono svolgere compiti ripetitivi e obsoleti che potrebbero essere facilmente automatizzati. I dipendenti potrebbero sentirsi delusi da queste mansioni che non offrono stimoli intellettuali. L'iperautomazione elimina lo stress di dover svolgere compiti ripetitivi e strutturati, in modo che i dipendenti possano trovare il tempo per svolgere lavori più preziosi, con conseguente maggiore soddisfazione dei dipendenti.

Creare un gemello digitale dell'organizzazione

Un gemello digitale di un'organizzazione è la replica digitale dei suoi processi aziendali. Prendiamo, ad esempio, il caso di un fornitore che riceve una richiesta di preventivo per posta. Un dipendente crea manualmente il preventivo e lo invia al cliente, il quale poi invia un ordine di acquisto che il fornitore esegue. Con l'iperautomazione, tutti questi processi vengono automatizzati e la linea automatizzata si comporta come un processo aziendale specifico. Con una replica digitale, le organizzazioni possono ottenere informazioni continue e in tempo reale sui loro processi aziendali, aprendo un'enorme opportunità per l'attività e lo snellimento dei processi.

Eliminazione dell'errore umano

Quando un dipendente esegue compiti ripetitivi, come riempire un foglio di calcolo con dati finanziari, c'è un'alta possibilità di errore. I bot software installati dall'iperautomazione non commettono errori umani. Una volta implementati, si comportano come previsto in scenari normali.

Quali sono le sfide dell'implementazione dell'iperautomazione?

Sebbene l'iperautomazione offra una moltitudine di vantaggi, la sua implementazione può essere un compito impegnativo per le organizzazioni.

L'iperautomazione è complessa e diversificata

L'iperautomazione non si limita ad automatizzare una manciata di processi, ma crea un nuovo ecosistema basato sull'automazione. È un processo complesso che richiede competenze in varie tecnologie e processi aziendali e uno sforzo collettivo da parte di diversi reparti di un'organizzazione.

Soluzione: la collaborazione è fondamentale per implementare un ecosistema di iperautomazione efficace. Molti team dell'organizzazione devono riunirsi e condividere le informazioni sul processo aziendale. Dovrebbero collaborare per sfruttare le tecnologie diffuse nell'organizzazione. I team devono condividere le proprie competenze e intuizioni per il successo dell'iperautomazione.

I dipendenti potrebbero essere scettici

Se da un lato l'iperautomazione migliora l'efficienza della forza lavoro svolgendo compiti banali, dall'altro i dipendenti potrebbero essere scettici al riguardo. Potrebbero temere che l'ecosistema dell'iperautomazione possa gradualmente sottrarre loro il lavoro. Pertanto, qualsiasi tentativo di implementare l'iperautomazione in un'organizzazione può incontrare la resistenza dei dipendenti.

Soluzione: le tecnologie rivoluzionarie incontrano sempre un certo attrito da parte delle persone. Ad esempio, quando sono usciti i personal computer, molti erano preoccupati per la perdita di posti di lavoro manuali. Tuttavia, hanno creato solo più opportunità di lavoro. L'iperautomazione è simile. Se da un lato elimina i compiti ripetitivi e banali, dall'altro apre nuove strade all'innovazione. Le organizzazioni devono incoraggiare i dipendenti a cogliere nuove opportunità. L'organizzazione deve spiegare ai dipendenti i problemi che l'iperautomazione risolve e che questa li aiuterà. Deve esserci una chiara tabella di marcia per l'iperautomazione.

Potenziali maggiori complessità

L'iperautomazione ha l'obiettivo di semplificare il processo aziendale, ma se usata in modo non corretto, potrebbe complicare e aggiungere altri processi al flusso di lavoro.

Soluzione: l'automazione di tutti i processi aziendali potrebbe non essere necessaria o addirittura non consigliabile. Non utilizzare l'iperautomazione per creare altri processi; piuttosto, valutare attentamente i processi aziendali attuali e individuare quali devono essere automatizzati per primi, per poi procedere lentamente verso una maggiore copertura. Quando si parla di iperautomazione, le organizzazioni non devono avere fretta. Dovrebbero dedicare il tempo necessario per redigere un piano di implementazione, identificare un processo da automatizzare per primo e poi creare dei team che partecipino agli sforzi di iperautomazione.