La Robotic Process Automation (RPA) è costituita da tecnologie che utilizzano software “intelligenti”, detti appunto “software robot”, con i quali eseguono attività ripetitive su volumi di dati consistenti che richiederebbero molto tempo e ancor più impegno se fossero svolte dall'essere umano. Nonostante si possano confondere con l’intelligenza artificiale (non a caso oggi esiste un’associazione che contempla i due concetti, The Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence), è bene tenere presente la differenza: i sistemi di Robotic Process Automation imitano le azioni umane, mentre l’intelligenza artificiale simula il funzionamento del cervello.
È evidente che le due tecnologie sono apparentate, e si collocano su due versanti complementari lungo il continuum dell’automazione informatica: da una parte l’RPA è incardinata nell'ambito del process-driven e del doing, dall'altra l’AI si trova su quello del data-driven e del thinking. Detta così, sembrerebbe che la seconda abbia un alone meno mistico rispetto alla prima, ma probabilmente è questo legame terra-terra con i processi e le funzioni a scarso valore aggiunto che ne sta decretando il successo. Una sorta di “umiltà” che gli fa racimolare un po’ di tutto (scansioni, video, email, immagini ecc.), a differenza della sua collega più blasonata che, invece, predilige una base dati strutturata, armonica e di qualità. Ma, proprio perché complementari, le due tecnologie, se integrate fra loro, possono portare benefici importanti alle performance aziendali. Oggi si parla sempre di più, infatti, di IBPA (Intelligent Business Process Automation), ovvero l’esecuzione “intelligente” di processi ripetitivi: l’Artificial Intelligence, grazie all’analisi di dati storici e informazioni in real-time, individua e condiziona il processo più adatto e supporta l'RPA nella trattazione di documenti oggetto di automazione (come altri servizi cognitivi quali RaG e LLM); l’RPA, dal canto suo, lo esegue in base agli input ricevuti, fornendo il risultato atteso in modo tempestivo e senza errori.
Concretamente, nell'RPA la capacità di estrarre valore dai processi e dall'operatività quotidiana si manifesta gestendo dati anche non strutturati e imparando a ripetere task in autonomia, un po’ come fanno gli algoritmi di machine learning tipici dell’intelligenza artificiale. Solitamente il punto di osservazione da cui i software di Robotic Process Automation attingono informazioni per sviluppare la loro lista di azioni è la GUI (Graphical User Interface) e coincide con lo stesso utilizzato dall'utente. Le possibili fonti dei software robot, tuttavia, sono infinite, poiché non sono costretti ad accogliere dati strutturati tramite le classiche API (Application Programming Interface) che servono a far dialogare sistemi differenti. Questo fa sì che non occorrano i tempi necessari ai progetti di system integration, molto complessi e costosi, e che la tecnologia RPA, al contrario, sia di facile e immediata applicazione. Un’ulteriore spinta che spiega il perché del suo apprezzamento da parte delle aziende. Una ricerca dell’Osservatorio IBPA del Politecnico di Milano mostra, infatti, come, nel 2023, il 42% delle grandi imprese italiane usi l’automazione di processo, sia come RPA (27%), sia come IBPA (15%).
Il punto di partenza per l’automazione di processo è quello di individuare quei flussi di lavoro che possono essere ottimizzati se trasformati in sequenze automatiche. Sono processi in cui è determinante l’interazione con l’uomo: la velocità è ridotta, le fasce orarie sono discontinue, e il margine di errore non è trascurabile. Tra queste troviamo, ad esempio, la lettura di mail, la convalida di documenti, la ricerca di informazioni strutturate, o, infine, la collazione o elaborazione di informazioni da fonti diverse. In ogni azienda, a prescindere dal settore di appartenenza, i processi di questo tipo sono innumerevoli, nelle diverse direzioni:
A tali processi si aggiungono quelli specifici dell’azienda o del settore, come, ad esempio, l’assistenza post-vendita nel Retail, il rifornimento automatico nella Logistica, o, infine, il controllo di qualità nel Manufacturing. A prescindere dall’ambito o dal settore di applicazione, i vantaggi forniti dall’RPA sono identificabili con precisione:
Va sottolineato che il contributo specifico di RPA è la sostituzione, ove possibile, dell’operatività manuale. Ciò comporta sgravio dei dipendenti da operazioni ripetitive, di per sé onerose. Il personale può essere dedicato a mansioni a più alto valore aggiunto, con un miglioramento sensibile in termini di business aziendale ed Employee Experience.
Non è casuale, dunque, che la Robotic Process Automation stia venendo adottata sempre di più, sia in Italia che nel resto del mondo. Un recente rapporto pubblicato da Market Research Future (MRFR) sostiene infatti che il mercato dell'RPA dovrebbe arrivare a valere 42.38 miliardi di dollari entro il 2032, con un CAGR (Compound Annual Growth Rat), cioè un tasso annuo di crescita composto pari al 24.37%. Sempre secondo la ricerca, le aree geografiche che si stanno dimostrando più recettive nell'implementare soluzioni RPA sono il Nord America e l’Europa. Nel vecchio continente, a guidare la diffusione della Robotic Process Automation sono, in particolare, la Germania (in termini quantitativi assoluti) e il Regno Unito (per il ritmo di crescita).
Un fattore decisivo che giustifica tale crescita è il ROI – Return On Investments. A fronte di una spesa relativamente contenuta e di una significativa facilità di implementazione, l’RPA porta vantaggi immediati. Il ROI può essere calcolato, infatti, mettendo in relazione il TCO – Total Cost of Ownership dell’RPA (piattaforme, sviluppo progetti, manutenzione, ecc.), con i vantaggi economici e operativi:
A tali elementi, vanno aggiungi i benefici intangibili, quali, ad esempio, l’efficienza operativa, la tracciabilità delle operazioni, o, infine, la soddisfazione del cliente, che contribuiscono alla performance aziendale nel suo complesso.
Già nel 2017, McKinsey evidenziava come le aziende possono automatizzare almeno il 30% delle attività in circa il 60% nei diversi ambiti lavorativi, utilizzando la process automation. Tale possibilità è oggi amplificata dagli sviluppi dell’Artificial Intelligence, in settori merceologici diversi. Nel Manufacturing, ad esempio, un caso d’uso concreto di RPA e Artificial Intelligence riguarda la gestione degli approvvigionamenti di materie prime o semilavorati. L’AI può analizzare i dati storici e di contesto (ad esempio, picchi imprevisti di richieste), e fornire indicazioni per la produzione. Un processo automatico può analizzare l’inventario e notificare al Supply Chain Manager la necessità o creare un nuovo ordine d'acquisto. Nel Retail e nella GDO, l’IBPA consente di ottimizzare l’efficacia delle promozioni, aumentando il profitto: i bot RPA possono estrarre e collegare in automatico dati da fonti diverse (POS, eCommerce, store fisico, ecc.), e gli strumenti IBPA analizzano tali dati per identificare, target per target, le promozioni più adatte (sconti specifici, cross-selling, ecc.).
C’è un altro settore che finora ha sperimentata con successo l’integrazione dei sistemi RPA a supporto delle operazioni di back-end e front-end. È quello del Banking/Finance. Fasi preliminari come l’inserimento dei dati o l’analisi della documentazione necessaria per richiedere un mutuo sono avvenute con una tempistica e una precisione impensabili anche per il più veloce e instancabile degli addetti. Un caso reale è quello di una società nordamericana di gestione patrimoniale, che ha implementato RPA e Machine Learning per automatizzare processi operativi fondamentali che richiedono l’elaborazione di migliaia di documenti. I risultati sono stati:
A fronte di esiti come questo, sono sollevate alcune voci, timorose dell’impatto che l'RPA avrà sul mercato del lavoro. A quanti temono che i software robot sottrarranno in futuro occupazione alle persone in carne e ossa, è facile rispondere che l’apporto della Robotic Process Automation è analogo a quello della robotica nel manifatturiero. Fino a prima dell’avvento dell’automazione industriale, infatti, molti compiti pesanti gravavano sulle spalle degli operai, con maggiori rischi per la salute e condizioni di lavoro più faticose di quelle attuali. Oggi la fabbrica è diversa rispetto a quella di 30 o 50 anni fa, ma questo non vuol dire che sia peggiore. Tutt'altro. Alla stessa stregua, il venir meno di mansioni routinarie negli uffici, perché assolti dall'RPA, va nella direzione dell’apertura di nuovi incarichi nei quali il tocco umano resta e resterà sempre insostituibile.
RPA e IBPA comportano un cambiamento culturale all’interno dell’azienda, e questa è la sfida più importante che le imprese devono affrontare. Si tratta, in altre parole, di ridisegnare i processi creando una interazione positiva tra uomo e macchina. La macchina (o il bot) è un collaboratore, i cui compiti e sfere d’intervento sono precisamente perimetrati e sono funzionali a obiettivi di business più ambiziosi. Occorre accompagnare questa transizione con strategie sia a livello organizzativo che di formazione del personale:
Parallelamente al cambiamento culturale, occorre indirizzare le altre sfide che comporta l’introduzione in azienda dell’automazione di processo:
Secondo uno studio di Grand View Research, la tendenza futura sarà quella di una integrazione sempre maggiore tra RPA e altre tecnologia, sia lato software (AI e ML), ma anche con supporti hardware (ad esempio, OCR – Optical Character Recognition), al fine di offrire funzionalità avanzate di automazione. La stessa ricerca segnala come la necessità delle aziende di automatizzare i processi di business ha spinto Google a stringere accordi con Automation Anywhere per inserire servizi di automazione all’interno dell’offerta cloud. L’indicazione per le aziende è chiara: l’automazione di processo non è una scelta, ma un imperativo per ampliare il business e rimanere competitivi.