La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia che consente di automatizzare processi aziendali manuali, ripetitivi e basati su regole, utilizzando dei “robot software”.
Questi robot non sono fisici come i robot industriali, ma sono software che operano a livello di interfaccia utente per simulare azioni umane come l’estrazione di dati, la compilazione di moduli, lo spostamento di file, eccetera
Caratteristiche e concetti chiave relativi alla RPA
La RPA, come abbiamo detto, opera principalmente a livello dell’interfaccia utente e non richiede la modifica delle applicazioni esistenti.
Pertanto è in grado di interagire facilmente con una vasta gamma di applicazioni aziendali, (sia tramite interfacce utente, sia attraverso API dirette, se disponibili).
Gli strumenti RPA con funzionalità low-code consentono agli utenti di creare bot senza la necessità di scrivere codice dettagliato. Ciò si realizza tramite interfacce grafiche user-friendly, come editor drag-and-drop, registrazione delle attività e modelli predefiniti.
Questo rende la RPA accessibile a un pubblico più ampio all’interno di un’azienda, come gli analisti aziendali o gli operatori di processo, che potrebbero non avere competenze di programmazione avanzate.
Attraverso l’automazione, le aziende possono ridurre il tempo e gli errori associati ai processi manuali, con maggiore efficienza generale.
I robot possono essere facilmente scalati per gestire carichi di lavoro variabili.
Questa democratizzazione dell’automazione può accelerare la trasformazione digitale per concentrarsi sul miglioramento dei processi piuttosto che sulla scrittura di codice.
La RPA può essere integrata con altre tecnologie come l’intelligenza artificiale, il machine learning e i servizi basati sul cloud per creare soluzioni più avanzate.
Applicazioni tipiche della Robotic Process Automation
La RPA è spesso utilizzata in settori come la finanza, le risorse umane, la catena di approvvigionamento ed il customer service per automatizzare compiti come l’immissione di dati, la generazione di rapporti, il controllo di conformità e la gestione su diversi livelli delle richieste dei clienti.
Differenze tra RPA ed automazione tradizionale
La differenza principale tra la Robotic Process Automation (RPA) e l’automazione tradizionale risiede nel loro approccio e nelle tecnologie utilizzate per automatizzare i compiti.
Automazione Tradizionale
Integrazione profonda. L’automazione tradizionale di solito richiede un’integrazione a livello di sistema o di database. Potrebbe richiedere la modifica dei sistemi esistenti o l’aggiunta di nuove interfacce di programmazione delle applicazioni (API).
Alto contenuto di codice. Spesso necessita di sviluppo software personalizzato e scripting per collegare diversi sistemi e processi. Questo lavoro è di solito svolto da sviluppatori di software e ingegneri di sistema.
Rigidità. È generalmente meno flessibile. Qualsiasi cambiamento nei processi di business può richiedere una revisione significativa del codice di automazione.
Costi e tempo. Può essere più costosa e richiedere più tempo per implementare a causa della necessità di codice personalizzato e di integrazioni complesse.
RPA – Robotic Process Automation
Integrazione a livello di interfaccia utente. Come abbiamo detto, la RPA funziona a livello di interfaccia utente, emulando il modo in cui gli utenti interagiscono con le applicazioni. Questo significa che può essere implementata senza la necessità di modifiche significative all’infrastruttura IT esistente.
Low-code/no-code. Gli strumenti RPA di solito offrono un’interfaccia grafica che consente agli utenti di configurare i robot attraverso un approccio visuale, spesso senza necessità di scrivere codice.
Flessibilità. I robot RPA possono essere rapidamente adattati per gestire cambiamenti nei processi, poiché modificare un flusso di lavoro grafico è solitamente più semplice che riscrivere codice di integrazione.
Costi e tempo di implementazione ridotti. RPA può essere relativamente più economica e veloce da implementare rispetto all’automazione tradizionale, dato che non richiede lo stesso livello di sviluppo software personalizzato.
Scalabilità verticale. La RPA è facilmente scalabile in verticale (aggiungendo più bot per gestire carichi di lavoro maggiori), ma potrebbe non essere efficiente come l’automazione tradizionale quando si tratta di scalabilità orizzontale (espansione attraverso diversi reparti o applicazioni).
In sintesi, mentre l’automazione tradizionale può essere più potente e integrata per processi complessi e su larga scala, la RPA offre una soluzione più snella, flessibile e accessibile, particolarmente adatta per automatizzare compiti ripetitivi e basati su regole senza interventi significativi nell’infrastruttura IT esistente.
La RPA sta guadagnando popolarità poiché le organizzazioni cercano modi per migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. Tuttavia, è importante considerarla come una parte di una strategia di automazione più ampia, e non come una soluzione per tutti i problemi aziendali.
RPA ed intelligenza artificiale
La Robotic Process Automation (RPA) e l’Intelligenza Artificiale (AI) sono due tecnologie distinte, ma che possono lavorare insieme per fornire soluzioni automatizzate avanzate.
La differenza fondamentale è che la RPA è basata sui processi, mentre l’AI è basata sui dati.
I bot RPA possono solo seguire i processi definiti da un utente finale, mentre i bot AI utilizzano il machine learning per riconoscere i pattern nei dati, in particolare quelli non strutturati, apprendendo nel corso del tempo.
Natura del compito
I robot RPA sono progettati per eseguire compiti specifici, ripetitivi e basati su regole, come l’immissione di dati, il trasferimento di file o la generazione di rapporti. Non pensano o imparano come fanno i sistemi di AI.
L’AI è progettata per eseguire compiti che richiedono capacità di apprendimento, ragionamento, comprensione del linguaggio naturale, riconoscimento di immagini e altre forme di elaborazione cognitiva.
Adattabilità
I robot RPA eseguono compiti in modo deterministico, seguendo una serie di istruzioni ben definite. Non possono adattarsi a nuovi compiti o situazioni senza essere riconfigurati o riprogrammati.
Un sistema di AI può adattarsi e imparare da nuovi dati o situazioni, migliorando le sue prestazioni nel tempo (a seconda del tipo di AI e della sua capacità di apprendimento).
Integrazione
La RPA funziona principalmente a livello di interfaccia utente, interagendo con applicazioni e sistemi come lo farebbe un utente umano.
L’intelligenza artificiale può operare a vari livelli, dall’interfaccia utente all’integrazione di back-end, analizzando dati complessi e fornendo intuizioni o previsioni.
Complessità
La Robotic Process Automation si concentra su compiti specifici e ben definiti, spesso senza richiedere una comprensione profonda del contesto.
l’AI può gestire problemi complessi, interpretare il contesto, prendere decisioni basate su grandi quantità di dati e persino interagire in modo naturale con gli esseri umani.
Applicazioni
I robot RPA servono per l’automazione di processi aziendali ripetitivi e basati su regole.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata in una vasta gamma di applicazioni, dalla traduzione di lingue, al riconoscimento di immagini, alle previsioni, alle interazioni in linguaggio naturale e molto altro.
Detto ciò, gli strumenti RPA sul mercato stanno andando oltre la sola automazione delle attività, esaminando sinergie con l’automazione intelligente, l’AI, il machine learning, l’NLP (Natural Language Processing) e la visione artificiale (computer vision).
Per fare un esempio pratico: un robot RPA può gestire un compito ripetitivo, ma quando si imbatte in un’eccezione o in una situazione che richiede una decisione complessa, può fare affidamento su un modulo di IA per fornire una soluzione.
In questo modo, le aziende potranno sfruttare il meglio di entrambe le tecnologie.
