L’iperautomazione e le tecnologie a sostegno

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L’iperautomazione e le tecnologie a sostegno

iperautomazione e tecnologia

Automazione si riferisce all’uso della tecnologia per facilitare o eseguire compiti che originariamente richiedevano una qualche forma di giudizio o azione umana. Il termine “task”, o “compito” si riferisce non solo ad attività nell’ambiente di esecuzione, di lavoro o operativo, ma comprende anche compiti nel pensare, scoprire e progettare queste automazioni stesse.
Iperautomazione si riferisce alla combinazione di software di Machine Learning e strumenti di automazione per espletare un lavoro. La propensione a utilizzare determinati tipi di automazione dipenderà in larga misura dall’architettura IT e dalle pratiche aziendali esistenti nell’organizzazione.

L’iperautomazione è uno stato inevitabile a cui il mercato sta approdando, in cui le aziende devono identificare e automatizzare rapidamente tutti i possibili processi aziendali, tenendo bene in mente le seguenti implicazioni:

L’ambito dell’automazione cambia.L’attenzione all’automazione ora spazia dall’automazione di attività individuali e transazioni basate su regole statiche e rigide, all’automazione di sempre più knowledge work.
A loro volta, tali livelli di automazione consentono esperienze migliorate e più dinamiche e migliori risultati di business.

Una serie di strumenti verrà utilizzata per gestire il lavoro e coordinare le risorse. Sempre più organizzazioni utilizzeranno un insieme di tecnologie in evoluzione per supportare un ambito di attività in continua espansione. Gli strumenti comprendono l’automazione di attività e processi, la gestione delle decisioni e software dedicati, che incorporeranno sempre più tecnologie di apprendimento automatico.

L’agility come prerequisito necessario. Ciò significa che le organizzazioni hanno bisogno della capacità di riconfigurare le operazioni e supportare i processi in risposta alle esigenze in evoluzione e alle minacce competitive sul mercato. Uno stato futuro di iperautomazione può essere raggiunto solo attraverso pratiche e strumenti di lavoro iperagili.

Il coinvolgimento della forza lavoro è necessario per reinventare il modo in cui i dipendenti portano valore all’azienda. Se non si coinvolgono i dipendenti a trasformare digitalmente le loro operazioni, l’organizzazione è destinata a ottenere solo vantaggi parziali. Ciò significa superare le sfide associate ai silos aziendali e il modo in cui l’azienda alloca le risorse e integra le competenze dei propri partner e fornitori.

RPA e iBPMS sono componenti chiave dell’iperautomazione

L’iperautomazione richiede la selezione degli strumenti e delle tecnologie giusti per questo tipo di sfida. Comprendere la gamma dei meccanismi di automazione, come si relazionano tra loro e come sono combinati e coordinati, è uno dei principali obiettivi dell’iperautomazione. Questo è complicato perché al momento ci sono molte tecnologie multiple, sovrapposte e, in definitiva, complementari tra cui:

Automazione di processo robotica (RPA)
RPA è un modo efficace per connettere sistemi legacy che non dispongono di API con sistemi più moderni. RPA sposta i dati strutturati dal sistema A al sistema B meglio di quello che potrebbero fare le persone e risolve le sfide di integrazione con i sistemi legacy. L’ambito di questi processi è in genere un’attività di breve durata associata allo spostamento di tali dati. Gli strumenti RPA possono anche aiutare i lavoratori specializzati nel loro lavoro quotidiano, eliminando compiti semplici e ripetitivi. Gli script di integrazione ben definiti strutturano e manipolano i dati, spostandoli da un ambiente all’altro. Poiché l’integrazione si basa sull’interazione con i metadati che guidano gli schermi delle applicazioni esistenti, questi strumenti sono generalmente più accessibili agli utenti finali aziendali.

Suite di gestione dei processi aziendali intelligenti (iBPMS)
A differenza degli strumenti RPA, gli strumenti iBPMS gestiscono processi di lunga durata. Una suite di gestione dei processi aziendali intelligente è un insieme integrato di tecnologie che coordina persone, macchine e cose. Un iBPMS si basa su modelli di processi e regole per guidare un’interfaccia utente e gestire il contesto di molti elementi di lavoro basati su tali modelli. L’integrazione con i sistemi esterni è generalmente ottenuta tramite solide API. Oltre ai processi, modelli decisionali efficaci possono semplificare l’ambiente e fornire un punto di integrazione naturale per analisi avanzate e machine learning. Il software iBPMS supporta l’intero ciclo di vita dei processi e delle decisioni aziendali: scoperta, analisi, progettazione, implementazione, esecuzione, monitoraggio e ottimizzazione continua. Un iBPMS consente agli analisti aziendali e sviluppatori professionisti di collaborare allo sviluppo iterativo e al miglioramento dei modelli di processo e decisionali.

Queste 2 tecnologie sono altamente complementari e sempre più schierate fianco a fianco. Le piattaforme iBPMS possono coreografare stili di lavoro complessi, ad esempio la gestione adattiva dei casi o processi guidati da eventi complessi. Ciò è sempre più importante, in particolare nel contesto dei processi digitalizzati che coordinano i comportamenti di persone, i processi e le “cose” che sono parte dell’Internet of Things. Il contesto operativo in rapido cambiamento in un processo digitalizzato richiede analisi avanzate e fruibili per orchestrare in modo più intelligente i processi aziendali nei mondi virtuali e fisici.
Un elemento chiave da riconoscere è che le aziende stanno diventando sempre più guidate dai modelli e la capacità di gestire la natura interconnessa e il controllo delle versioni complesse di questi modelli è una competenza molto importante. Per trarre tutti i benefici dell’iperautomazione, le aziende hanno bisogno di una visione globale dei loro silos funzionali e di processo. In effetti, lo sviluppo di modelli sempre più sofisticati è simile allo sviluppo di un gemello digitale di un’organizzazione (DTO).

Il gemello digitale

Un DTO (Digital Twin di un’organizzazione) visualizza l’interdipendenza tra funzioni, processi e KPI. Un DTO è un insieme dinamico di modelli software di una parte di un’organizzazione. Si basa su dati operativi e / o di altro tipo per comprendere e fornire informazioni continue su come un’organizzazione mette in atto il proprio modello di business, collegato direttamente allo stato attuale e alle risorse distribuite. Criticamente, un DTO risponde ai cambiamenti nella modalità di consegna del valore atteso per il cliente.
Un DTO attinge da un ambiente del mondo reale con persone e macchine reali che lavorano insieme per generare informazioni continue su ciò che sta accadendo all’interno dell’organizzazione. In effetti, un DTO fornisce un quadro contestuale per i processi aziendali e i modelli decisionali. Aiuta a rilevare dove il valore aziendale si collega alle diverse parti di un’organizzazione e in che modo i suoi processi aziendali influiscono sulla creazione di valore. Come tale, il DTO diventa un elemento importante per l’iperautomazione. Un DTO consente agli utenti di modellare ed esplorare scenari, sceglierne uno e renderlo reale nel mondo fisico.

Machine Learning e NLP esplodono la gamma di possibilità di iperautomazione

Le tecniche di intelligenza artificiale in varie forme, incluso l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), hanno rapidamente ampliato le possibilità di iperautomazione. La capacità di interpretare rapidamente il linguaggio umano in fase di esecuzione, di identificare pattern in documenti o dati e / o di ottimizzare dinamicamente i risultati di business, altera notevolmente la gamma di possibilità di automazione. In effetti, quando combinati con strumenti correlati a RPA e iBPMS, stanno iniziando a fare la differenza in molti settori e a consentire l’automazione di quello che un tempo era considerato il dominio esclusivo dei knowledge worker. Ma, piuttosto che sostituire quei lavoratori, le tecnologie di intelligenza artificiale stanno principalmente aumentando la loro capacità di fornire valore. Le tecnologie AI in particolare hanno:

Migliorato le funzionalità di visione artificiale nella maggior parte degli strumenti RPA. In effetti, l’apprendimento automatico ha consentito un importante passo avanti nell’RPA attraverso un tipo di visione artificiale. Ad esempio, è in grado di riconoscere un pulsante “Invia” e premerlo virtualmente, indipendentemente da dove potrebbe apparire sullo schermo. Questo è stato esteso all’identificazione di tutto il testo sullo schermo (proprio come il riconoscimento ottico dei caratteri). Facendo un ulteriore passo avanti, stanno emergendo strumenti che possono separare le etichette su un’immagine dai campi di testo popolati dinamicamente. Questa innovazione consente quindi allo strumento RPA di interagire con le interfacce basate su immagini come se fossero applicazioni accessibili direttamente.

Ottimizzato i KPI aziendali. Uno strumento iBPMS o RPA può facilmente richiamare un modello di apprendimento automatico o funzionalità NLP direttamente dall’attività a breve termine o da un processo aziendale più a lungo termine. Sempre più, l’apprendimento automatico e la NLP vengono direttamente incorporati negli strumenti iBPMS con funzionalità preintegrata che rende più semplice l’esecuzione dei processi di data science (plug-and-play machine learning) o chiamare i servizi esterni dai mega cloud vendor come Amazon, Google, IBM e Microsoft.

Sono apparsi in una moltitudine di tecnologie adiacenti e di supporto.Questi includono OCR avanzato e riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) per interpretare la calligrafia. La NLP sta consentendo sempre più automazione di tipo self-service mentre gli utenti interagiscono direttamente con i chatbot e gli assistenti personali virtuali.

Hanno automatizzato l’individuazione dei processi. L’apprendimento automatico sta consentendo di scoprire le pratiche di lavoro e le loro diverse varianti sul posto di lavoro stesso. Gli strumenti di task mining, a volte indicati come “process discovery” (individuazione dei processi), aiutano le organizzazioni a ottenere una visione approfondita dei flussi di attività per ottenere la microview delle fasi o delle attività che potrebbero essere automatizzate da RPA o iBPMS.

 

L’aggiunta di Machine Learning e della NLP agli strumenti RPA e iBPMS offre la possibilità di industrializzare l’esperienza digitale di utenti e dipendenti, collegando tali interazioni direttamente alle operazioni automatizzate di back-office. Inoltre, tutto questo consente un approccio contestuale, adattivo alla situazione, in cui l’insieme e l’ordine delle interazioni tra i partecipanti sono coreografati in modo univoco sulla base degli obiettivi dell’azienda, dei suoi partner e dei suoi clienti e dell’intelligence operativa che si aggiorna continuamente in tempo reale.
Un iBPMS può personalizzare in modo proattivo le interazioni su vasta scala, supportando al contempo una rapida trasformazione e / o miglioramento dell’esperienza di clienti e dipendenti. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale supporta gli strumenti iBPMS nell’automazione e orchestrazione di processi aziendali che si modellano durante l’esecuzione. Questi processi possono quindi essere considerati adattivi e intelligenti, dal momento che sono atti a scegliere di volta in volta la migliore azione successiva invece di seguire la stessa sequenza ripetibile di azioni.

 

Fonte: Gartner 

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