La RPA si evolve: dall’automazione tradizionale all’integrazione con l’IA

L’espressione Robotic Process Automation (RPA) si riferisce a quei software “intelligenti” in grado di eseguire in automatico alcune attività, imitando il comportamento umano e interagendo con gli applicativi nello stesso modo in cui farebbe una persona. La RPA è in grado, ad esempio, di replicare le stesse operazioni manuali che si svolgono per spostare il mouse e utilizzare una tastiera, a partire da un set di istruzioni precise e legate ad un processo di automazione.

La “nuova RPA” ci mostra anche il suo lato “intelligente”, in cui diventa centrale l’associazione tra RPA e Intelligenza Artificiale, che ha fatto il suo ingresso anche nei processi interni all’organizzazione, per supportare le attività degli utenti.

L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha raccolto dati interessanti su questo fenomeno, tramite un approfondimento condotto su 75 casi internazionali di applicazione di RPA, analizzandone processo target, industry di riferimento, obiettivi, partner tecnologici e grado di “autonomia decisionale” posseduto dalla specifica soluzione.
In base a questa analisi, è stato possibile definire 3 livelli, relativi al diverso grado di integrazione tra RPA e Intelligenza Artificiale:

Livello 1 – Programmed RPA: sono le applicazioni di RPA come automazione tradizionale, basata su dati strutturati e tipicamente applicata ad operazioni ripetitive e manca l’integrazione con l’Intelligenza Artificiale.

Livello 2 – AI Assisted RPA: la Robotic Process Automation è combinata con capability di intelligenza artificiale per supportare alcuni task migliorandone l’efficacia.

Livello 3 – AI Driven RPA: ancora in fase di sperimentazione, si tratta di applicazioni nelle quali l’AI passa da un ruolo di supporto ad un ruolo di governo e gestione del processo, in cui il bot mantiene un’autonomia decisionale.

La ricerca del Politecnico ha analizzato anche 36 soluzioni software di Robotic Process Automation presenti sul mercato nazionale e internazionale: di queste, più del 65% integra alla tradizionale capacità di programmare i bot anche capability di intelligenza artificiale anche si tratta perlopiù di soluzioni che abilitano il 2° livello.

Il settore più interessato da soluzioni di RPA è il Banking&Insurance (41%), seguito dal Retail (12%) e dalle Telco (9%). È lecito pensare che i motivi di questo primato risiedano nella maggiore disponibilità di dati e nell’organizzazione più strutturata che da sempre caratterizzano il mondo del finance.

Ma quali sono le sfide del futuro? Le organizzazioni sono sempre più interessate all’utilizzo della RPA integrata con l’AI, ma, allo stesso tempo, sono ben attente nel definire il grado di autonomia dell’AI e capire come gestire rischi e implicazioni dell’affidare ad un software la gestione di determinati processi.

Fonte: www.ai4business.it

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