L'iperautomazione e i suoi usi aziendali | L'intelligenza artificiale nel business n. 23

Riesci a immaginare un'azienda in cui la maggior parte dei processi funziona senza l'intervento umano? I report vengono generati da soli, le fatture vengono emesse da robot e le richieste dei clienti vengono gestite da chatbot intelligenti. Sembra futuristico, ma grazie all’iperautomazione sta diventando sempre più reale.

Il mercato globale dell’iperautomazione valeva circa 9 miliardi di dollari nel 2021. Si prevede che crescerà fino a circa 26,5 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) di circa il 23,5% tra il 2022 e il 2028. Questa crescita significativa è il risultato di applicazioni pratiche e aziendali dell’iperautomazione. Dalla trasformazione delle attività quotidiane alla rivoluzione della gestione, l'iperautomazione è la chiave per un ambiente aziendale automatizzato e orientato al futuro.

Cos’è l’iperautomazione?

L'iperautomazione è il concetto di automazione olistica dei processi di un'azienda utilizzando tecnologie avanzate. Include, ma non è limitato a:

• Robotizzazione dei processi aziendali (Robotic Process Automation, RPA),
• Interfacce di programmazione delle applicazioni (API),
• Intelligenza Artificiale (AI),
• Apprendimento automatico (ML) e
• Tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (PNL).

Il suo obiettivo è ridurre la necessità dell’intervento umano in compiti ripetitivi a favore della concentrazione sul lavoro creativo e sulla costruzione di un vantaggio competitivo.

I principali vantaggi dell’iperautomazione sono:

• ridurre i costi delle operazioni aziendali,
• risparmiando tempo e risorse umane,
• eliminazione degli errori,
• maggiore flessibilità,
• significativa scalabilità delle operazioni e
• migliorare la qualità del servizio al cliente.

Tuttavia, sfide come gli elevati costi di investimento iniziale o la necessità di conoscenze specializzate possono rappresentare un ostacolo per molte aziende.

Iperautomazione contro automazione

L’iperautomazione differisce dall’automazione tradizionale per dimensioni e portata. Mentre l'automazione si concentra su singole attività, l'iperautomazione abbraccia l'intero ecosistema e i processi di un'azienda e mira a una trasformazione digitale completa piuttosto che a un miglioramento puntuale dell'efficienza delle operazioni di un'azienda.

Automazione

L'automazione si riferisce all'uso della tecnologia per ridurre al minimo o eliminare l'esecuzione manuale di attività e processi ripetitivi. Strumenti come make.com o Zapier consentono l'automazione di attività, come lo spostamento di dati tra diverse applicazioni, la generazione di notifiche o la pianificazione di attività. Ad esempio, Zapier può aggiornare automaticamente un foglio di calcolo in Fogli Google quando viene aggiunta una nuova voce in Moduli Google.

Fonte: make.com (https://www.make.com/)

Iperautomazione

L'iperautomazione, d'altra parte, è una forma più avanzata di automazione che integra varie tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), l'automazione dei processi robotici (RPA) e le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) per creare un sistema in grado di gestire e ottimizzare automaticamente processi aziendali complessi e articolati in più fasi.

Fonte: Keysight (https://www.keysight.com)

L'iperautomazione offre strumenti come piattaforme RPA per l'integrazione con vari sistemi tramite API per automatizzare un'ampia gamma di attività e processi.

Applicazioni di iperautomazione nel mondo degli affari

Le applicazioni di iperautomazione nel mondo degli affari includono, ma non sono limitate a:

• Risorse umane e reclutamento : i robot analizzano i documenti di reclutamento come curriculum e lettere di accompagnamento, quindi selezionano automaticamente i candidati, pianificano appuntamenti di reclutamento e inviano notifiche. Ad esempio, Santander Bank ha implementato un processo di reclutamento completamente digitale basato sull’iperautomazione,
• Finanza e contabilità : una combinazione di funzionalità RPA e API insieme all'intelligenza artificiale consente di automatizzare l'intero processo di generazione di report e fatture, registrazione di documenti e verifica di pagamenti,
• Produzione e catena di fornitura : il settore applica l’iperautomazione per il monitoraggio dell’inventario, la pianificazione della produzione, il reporting automatizzato, tra le altre cose, che riduce i tempi di inattività e migliora la consegna puntuale.

Come implementare l'iperautomazione?

L'implementazione dell'iperautomazione in un'azienda di medie dimensioni può diventare un processo complicato che richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. Ecco i passaggi che possono aiutarti a organizzarlo ed eseguirlo:

1. Analisi dello stato attuale : innanzitutto è necessario identificare e valutare gli attuali processi aziendali e tecnologici da automatizzare. Comprendere quali tecnologie sono attualmente in uso e identificare le aree che possono essere migliorate con l’iperautomazione è fondamentale per una sua implementazione di successo.
2. Definizione degli obiettivi : il secondo passaggio per definire obiettivi specifici e misurabili che si desidera raggiungere implementando l'iperautomazione, come aumentare l'efficienza, ridurre gli errori o migliorare il servizio clienti.
3. Selezione della tecnologia – Altrettanto importante è la selezione delle tecnologie appropriate per l’implementazione, come gli strumenti di automazione dei processi robotici (RPA), l’intelligenza artificiale (AI) e le interfacce di programmazione delle applicazioni (API).
4. Progettazione dei processi – non tutti i processi operativi in ​​azienda meritano di essere automatizzati uno a uno, con ogni probabilità sarà necessario sviluppare nuovi processi e procedure che saranno automatizzati e integrati attraverso tecnologie selezionate.
5. Sviluppo e test : costruire, configurare e testare un sistema di iperautomazione per assicurarsi che soddisfi i requisiti e raggiunga gli obiettivi previsti è un processo lungo che deve coinvolgere sia gli specialisti di iperautomazione che il team dell'azienda.
6. Formazione del team : formazione dei dipendenti che lavoreranno con il nuovo sistema in modo che comprendano come utilizzarlo e come possono utilizzarlo nel loro lavoro quotidiano.
7. Implementazione – mettere in pratica il sistema di iperautomazione, monitorandone le prestazioni e risolvendo eventuali problemi che potrebbero sorgere durante l’implementazione.
8. Ottimizzazione : il monitoraggio regolare delle prestazioni del sistema di iperautomazione e l'apporto di miglioramenti, nonché la segnalazione dei problemi e la loro risoluzione su base continuativa, sono necessari per garantire che il sistema di iperautomazione continui a contribuire agli obiettivi aziendali.

L’implementazione dell’iperautomazione è un processo a lungo termine che richiede un impegno significativo da parte dei team di gestione e delle risorse. Se adeguatamente pianificata e implementata, l’iperautomazione può dare un contributo significativo al miglioramento dell’efficienza e dell’innovazione in un’azienda.

Tecnologie di iperautomazione: API e RPA

L'automazione dei processi robotici (RPA) è una tecnologia che consente di automatizzare attività noiose e ripetitive con "robot" in grado di imitare le azioni degli esseri umani nelle applicazioni operative. Nella sua forma base, RPA può, ad esempio, copiare testo da una finestra del browser selezionata e incollarlo in un foglio di calcolo. Quando l’RPA è dotato di intelligenza artificiale, è in grado di gestire processi molto complessi, selezionando le azioni appropriate a seconda del risultato ottenuto in un determinato passaggio. Con l'RPA, processi come la gestione dei sinistri possono essere automatizzati, accelerando la risposta del cliente e risparmiando tempo al personale.

D'altro canto, le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) consentono la comunicazione tra diverse applicazioni e sistemi a livello di codice. Le API prevedono lo scambio di dati tra diversi sistemi in modo programmabile. Ad esempio, generare documenti Google basati su dati provenienti da altri sistemi può essere utile in scenari come la creazione automatica di fatture nelle società di e-commerce.

La combinazione di RPA e API può offrire il meglio di entrambi i mondi, consentendo l'automazione sia superficiale che profonda, portando a una maggiore efficienza e flessibilità nell'automazione dei processi aziendali. Questo approccio ibrido può rivelarsi particolarmente vantaggioso in ambienti aziendali complessi in cui diversi sistemi e processi devono essere integrati per la massima efficienza operativa.

Riepilogo

L’iperautomazione è senza dubbio uno dei concetti più promettenti e dirompenti nell’automazione dei processi aziendali degli ultimi anni. Combinando il potenziale di tecnologie avanzate come RPA e API, integrate dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico, offre alle aziende opportunità per ridurre i costi e migliorare l’efficienza operativa. Il suo obiettivo, infatti, è la trasformazione digitale olistica dell’azienda eliminando la necessità di gestire manualmente attività ripetitive.

L’iperautomazione differisce dall’automazione tradizionale in termini di scala, poiché coinvolge interi processi anziché singole attività. Risparmia costi, tempo e risorse umane e riduce gli errori.

Ha ampie applicazioni nel mondo degli affari e può essere implementato nel servizio clienti, nelle risorse umane, nella finanza o nella catena di fornitura. Tuttavia, per fare ciò, il processo di trasformazione deve essere attentamente analizzato e pianificato. Anche se l’implementazione dell’iperautomazione non è facile e un’azienda completamente automatizzata è ancora nel regno della fantascienza, sicuramente l’iperautomazione diventerà presto una realtà quotidiana del business moderno.

L’iperautomazione ha il potenziale per rivoluzionare il funzionamento delle aziende moderne, ma richiede un’introduzione attenta e graduale per mantenere un equilibrio tra lavoro umano e macchina. Il suo pieno potenziale può essere realizzato combinando abilmente diverse tecnologie.

Se ti piacciono i nostri contenuti, unisciti alla nostra impegnata community di api su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

Visualizza tutti i post

L’intelligenza artificiale negli affari:

1. Minacce e opportunità dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari (parte 1)
2. Minacce e opportunità dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari (parte 2)
3. Applicazioni dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari: panoramica
4. Chatbot di testo assistiti dall'intelligenza artificiale
5. La PNL aziendale oggi e domani
6. Il ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali aziendali
7. Pianificazione dei post sui social media. In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare?
8. Post automatizzati sui social media
9. Nuovi servizi e prodotti che operano con l’intelligenza artificiale
10. Quali sono i punti deboli della mia idea di business? Una sessione di brainstorming con ChatGPT
11. Utilizzo di ChatGPT negli affari
12. Attori sintetici. I 3 migliori generatori video AI
13. 3 utili strumenti di progettazione grafica AI. L’intelligenza artificiale generativa nel mondo degli affari
14. 3 fantastici scrittori di intelligenza artificiale che devi provare oggi
15. Esplorare il potere dell'intelligenza artificiale nella creazione musicale
16. Esplorare nuove opportunità di business con ChatGPT-4
17. Strumenti di intelligenza artificiale per il manager
18. 6 fantastici plugin ChatGTP che ti semplificheranno la vita
19. 3 grafica AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Qual è il futuro dell’intelligenza artificiale secondo il McKinsey Global Institute?
21. L'intelligenza artificiale nel mondo degli affari - Introduzione
22. Cos'è la PNL o l'elaborazione del linguaggio naturale negli affari
23. Elaborazione automatica dei documenti
24. Google Traduttore contro DeepL. 5 applicazioni della traduzione automatica per le imprese
25. Il funzionamento e le applicazioni aziendali dei voicebot
26. Tecnologia dell'assistente virtuale o come parlare con l'intelligenza artificiale?
27. Cos'è la Business Intelligence?
28. L’intelligenza artificiale sostituirà gli analisti aziendali?
29. In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare con il BPM?
30. AI e social media: cosa dicono di noi?
31. L'intelligenza artificiale nella gestione dei contenuti
32. L'intelligenza artificiale creativa di oggi e di domani
33. L’intelligenza artificiale multimodale e le sue applicazioni nel mondo degli affari
34. Nuove interazioni. In che modo l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui utilizziamo i dispositivi?
35. RPA e API in un'azienda digitale
36. Il futuro mercato del lavoro e le professioni emergenti