Cos'è l'RPA (Robotic Process Automation)?

Il personale dedica un terzo del proprio tempo ad attività amministrative di routine, invece di concentrarsi sul lavoro qualificato per cui è stato assunto. Non sorprende che il 64% di questi lavoratori sperimenti il burnout almeno una volta al mese. La Robotic Process Automation (RPA) può contribuire a correggere questo squilibrio.

L'RPA utilizza robot virtuali basati su software per automatizzare le attività ad alta intensità di lavoro. È un elemento chiave del crescente mercato del lavoro digitale. Gli agenti digitali usano l'RPA per raccogliere i dati necessari alle loro decisioni. Combinando l'automazione dei processi con i framework di AI agentica, i team hanno più tempo da dedicare alle attività ad alto valore.

L'RPA utilizza robot software per automatizzare i processi aziendali e ridurre il rischio di errori. Non si tratta di robot nel senso fisico del termine: vengono definiti robotici perché possono essere programmati per eseguire azioni specifiche. Tra le operazioni più comuni rientrano la compilazione di moduli, l'estrazione di dati e lo spostamento di file.

Immagina uno studio legale che deve effettuare una ricerca documentale per un caso. Invece di esaminare manualmente migliaia di documenti provenienti da centinaia di fonti di dati, lo studio può automatizzare l'intero processo, risparmiando tempo e denaro.

L'automazione dei processi può inoltre migliorare le prestazioni dei lavoratori digitali. Per questo motivo, l'RPA è talvolta conosciuta come AI automation, per il ruolo che svolge nell'abilitare i processi basati sull'intelligenza artificiale.

Questo solleva una domanda importante: l'RPA è semplicemente un'altra forma di AI? Non esattamente.

L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce a tecnologie come il machine learning (ML) che imitano il processo decisionale umano. Per ottenere risultati accurati dall'AI, però, è necessario disporre di dati di alta qualità. Se i database contengono voci duplicate o errori, i risultati potrebbero essere imprecisi.

L'RPA è un software basato su regole che automatizza attività ad alto consumo di risorse, come la raccolta e la curation dei dati, preparando così il terreno per il successo degli strumenti di AI. Insieme, RPA e AI possono automatizzare tutto, dalla raccolta, valutazione e inserimento dei dati fino al processo decisionale.

Il principio fondamentale della robotica software è semplice: i robot software imitano le azioni umane più comuni, come compilare tabelle, riempire moduli o utilizzare applicazioni.

L'RPA non è un processo monolitico. Si basa invece su tre componenti: le interazioni con l'interfaccia utente (UI), le interfacce di programmazione delle applicazioni (API) e lo scripting delle attività.

• Interazioni con l'interfaccia utente (UI): le interazioni con la UI consentono alle persone di definire e applicare un insieme di istruzioni. Ad esempio, gli strumenti di automazione della forza lavoro possono essere programmati per raccogliere e segnalare le condizioni rilevanti per la conformità normativa. Ciò può includere la posizione dei dati, le modalità di archiviazione e la relativa catena di custodia.
• API: le API collegano le soluzioni RPA ad altri strumenti e tecnologie, tra cui sistemi di enterprise resource planning (ERP), strumenti di customer relationship management (CRM) e framework di AI agentica.
• Scripting per automatizzare le attività: la robotica software può essere configurata tramite linguaggi di programmazione comuni come Python, C++ e Java, oppure tramite strumenti low-code basati su drag and drop. Esistono anche soluzioni pre-configurate già pronte all'uso.

Parlare delle applicazioni teoriche dell'RPA è semplice, ma come funziona nella pratica? Alcune caratteristiche rendono un processo aziendale particolarmente adatto all'RPA: grandi volumi di dati aggiornati regolarmente, come quelli nei fogli di calcolo; dati archiviati in più posizioni, ad esempio nel cloud e su server di archiviazione locali. Infine, la robotica software offre un modo efficace per colmare il divario tra i sistemi IT attuali e quelli legacy.

Vediamo nel dettaglio tre esempi concreti:

• Inserimento dati nei fogli di calcolo: i fogli di calcolo sono ancora molto diffusi per la gestione e il monitoraggio dei dati finanziari, ma aggiornarli può richiedere tempo e risultare macchinoso. Grazie all'RPA, le aziende possono automatizzare la lettura, la scrittura e il ricalcolo dei dati nei fogli di calcolo e creare dataset direttamente da questi fogli .
• Gestione dei database: molte aziende si affidano a più database, sia in locale che in data center co-ubicati e nel cloud. Il risultato è un panorama dati frammentato che richiede un notevole impegno da parte del personale per il monitoraggio e la validazione. L'RPA è la soluzione ideale per la gestione dei database, in quanto consente alle aziende di raccogliere e organizzare dati provenienti da fonti diverse.
• Integrazione con i sistemi legacy: i sistemi legacy potrebbero non essere compatibili con le API moderne, ma contengono comunque dati operativi critici. Poiché queste soluzioni automatizzano i processi manuali solitamente gestiti dalle persone, sono in grado di individuare ed estrarre i dati chiave da sistemi eterogenei e non connessi tra loro.

L'RPA riduce il tempo necessario per svolgere le attività aziendali. Ma questo non è l'unico vantaggio per la tua azienda. In combinazione con agenti digitali e supervisione umana, la robotic process automation offre molteplici vantaggi, tra cui:

Ridurre il tempo e lo sforzo necessari per completare i processi ad alta intensità di lavoro significa spendere meno. Oltre al risparmio sui costi, le aziende ottengono ROI dall'RPA anche perché il personale ha più tempo per generare valore per il business anziché raccogliere dati.

Le soluzioni RPA non si discostano dai processi programmati. Questo le rende ideali per le attività che richiedono una combinazione di azioni ripetitive e alta precisione. Una maggiore accuratezza è inoltre fondamentale per la conformità nella gestione dei dati e per la sicurezza.

La robotic process automation rende più semplice per una forza lavoro digitale accedere ai dati necessari provenienti da soluzioni CRM legacy e altri strumenti. Immagina un cliente che cerca un aggiornamento sulla spedizione del suo pacco: l'RPA può indirizzare gli strumenti del database per trovare le informazioni di tracciamento pertinenti e trasmetterle agli agenti AI, che poi le comunicano al cliente.

Gli strumenti di automazione della forza lavoro RPA possono contribuire a migliorare l'esperienza lavorativa delle persone. Invece di occuparsi dell'inserimento dati, il personale può dedicare il proprio tempo ad attività più strategiche e creative.

Questo apre anche la strada al reskilling e all'upskilling del personale. Con gli script automatizzati a gestire le attività manuali, le aziende possono formare il team sull'uso responsabile dell'AI o offrire percorsi di formazione più approfonditi, ad esempio sulla creazione di prompt AI. Tutto ciò può favorire la crescita professionale interna e le promozioni, mantenendo alto il coinvolgimento del personale.

Il risultato è triplice: maggiore produttività, motivazione più alta e nuove opportunità di crescita.

L'RPA può replicare azioni umane ripetitive e predefinite, mentre l'AI è in grado di agire in modo autonomo per determinare la prossima azione migliore. L'AI è alla base della nuova generazione di forza lavoro digitale: agenti autonomi capaci di analizzare dati, prendere decisioni e integrare AI generativa e AI conversazionale.

L'RPA supporta l'AI e viceversa. Grazie all'RPA, i lavoratori digitali possono automatizzare attività ripetitive come l'estrazione di dati e il web scraping, facendo in modo che i bot imitino le sequenze di tasti e i clic del mouse degli utenti. Con l'AI, i team possono creare e implementare rapidamente bot RPA in grado di gestire attività ad alto impiego di risorse.

Possono lavorare in sinergia perché la robotic process automation è intrinsecamente basata sui processi. Utilizzando flussi di lavoro predefiniti, l'RPA gestisce attività ripetitive basate su regole, mentre l'AI eccelle nella creazione di questi flussi di lavoro.

Qualsiasi piattaforma di digital labor che utilizza sistemi agentici ha bisogno di accedere a database aggiornati, applicazioni legacy e dataset in entrata. Ecco come funziona nella pratica.

Gli strumenti di robotic process automation possono estrarre i dati delle fatture e inserirli nei sistemi di fatturazione legacy o sviluppati internamente.

Questo è alla base di un processo di vendita quote-to-cash (QTC) più ampio, che sfrutta gli agenti AI per creare offerte, elaborare proposte, gestire contratti e riscuotere i pagamenti. Sebbene l'AI si occupi del lavoro più impegnativo, l'AI per le vendite non sarebbe possibile senza i dati delle fatture raccolti dall'RPA.

Più dati significa migliori opportunità per offrire un servizio clienti di qualità. Raccogliere e inserire questi dati, però, richiede spesso molto tempo e risorse. Questo perché i dati dei clienti si presentano in formati diversi, ovvero come dati non strutturati, provengono da molteplici fonti e sono spesso archiviati in database locali o fogli di calcolo. L'RPA aiuta le aziende a raccogliere e organizzare questi dati indipendentemente dalla loro origine o posizione.

Gli strumenti di digital labor possono quindi sfruttare questi dati raccolti come parte di un processo più ampio di AI per il servizio clienti, che mette al primo posto interazioni e suggerimenti personalizzati.

Per creare campagne di marketing efficaci, è fondamentale disporre di informazioni accurate su prezzi e prodotti. Grazie all'RPA, i team possono estrarre i dati sui prezzi dalle pagine web e archiviarli come risorsa condivisa.

Integrati in una strategia più ampia di AI per il marketing, questi dati aiutano i team a costruire campagne pubblicitarie mirate.

I resi rimangono un processo complicato per i team di e-commerce. Se i dati non vengono aggiornati regolarmente e con precisione nei sistemi legacy di gestione e approvvigionamento, le aziende rischiano di dover fare i conti con clienti frustrati o con conteggi di inventario imprecisi. Utilizzare l'RPA per raccogliere e aggiornare le informazioni sugli ordini abilita l'AI per l'e-commerce, fornendo agli agenti digitali i dati necessari per elaborare i resi.

Sebbene l'RPA offra vantaggi significativi alle organizzazioni, comporta anche diverse potenziali sfide e aspetti chiave da considerare. Tra questi figurano l'identificazione dei processi da automatizzare, la gestione della qualità e dell'integrazione dei dati, la gestione delle problematiche di governance etica e la gestione della scalabilità e della manutenzione. Ecco un'analisi dettagliata di ciascun aspetto.

Non tutti i processi sono adatti all'automazione. A seconda del tipo di dati inseriti, dell'applicazione utilizzata e del risultato desiderato, l'RPA potrebbe non essere la soluzione più indicata. Le aziende possono individuare i processi candidati all'automazione definendo dei criteri di selezione. I criteri più comuni includono:

• Set di dati strutturati: i set di dati strutturati sono ideali per questo tipo di soluzioni, in quanto quantificabili e ripetibili. I processi che trattano set di dati qualitativi privi di una formattazione coerente non sono candidati ideali.
• Software non raggiungibile tramite API: le soluzioni legacy, gli strumenti sviluppati per scopi specifici e quelli creati internamente potrebbero non supportare le connessioni API. L'RPA, invece, non richiede collegamenti esterni e automatizza le operazioni standard.
• Processi ad alta intensità di lavoro: questi processi possono essere ottimizzati con l'RPA. Si pensi alla raccolta e all'inserimento di dati finanziari che cambiano ogni giorno o ogni ora. Anche se il personale addetto a questa attività riesce a stare al passo, gli rimarrebbe poco tempo per altri progetti. Le attività di raccolta dati su larga scala beneficiano enormemente della robotica software.
• Processi soggetti a errori: i processi che gestiscono grandi volumi di dati sono spesso soggetti a errori. Nonostante il massimo dell'impegno, il personale non può eguagliare la precisione e la ripetibilità degli strumenti automatizzati nella raccolta e nell'inserimento dei dati. L'RPA può sia accelerare il completamento dei processi sia ridurre il rischio di errori nell'inserimento dei dati.

Una volta definiti i criteri di processo, è necessario individuare e isolare questi processi. Le aziende traggono spesso vantaggio dall'utilizzo di strumenti di process mapping che creano rappresentazioni visive dei flussi di lavoro attuali e delle dipendenze tra i processi. Questo aiuta a capire dove si trovano i processi all'interno della rete aziendale, come sono collegati ad applicazioni e servizi e quali dati utilizzano.

Un RPA efficace dipende da dati di alta qualità e dalla capacità di integrarli tra sistemi legacy e applicazioni moderne. In pratica, questo comporta sfide come:

• Gestione di dati incoerenti, incompleti o obsoleti: questi strumenti eccellono nel raccogliere e inserire dati; tuttavia, non sono in grado di valutarne la qualità e la coerenza. Prendiamo il caso di un'azienda che utilizza una combinazione di risorse on-site e basate su cloud per archiviare dati fondamentali. Se questi database contengono informazioni duplicate, i framework RPA registreranno e inseriranno tutte le istanze. Lo stesso problema si ripresenta con informazioni incomplete o obsolete: le soluzioni individueranno i dati target e li elaboreranno come indicato. Gestire dati incoerenti, incompleti o obsoleti richiede script più articolati, capaci di identificare le caratteristiche comuni dei dati inutilizzabili. Ad esempio, i team possono configurare l'RPA in modo che ignori i dati precedenti a una certa data o che registri solo i dati che soddisfano specifici criteri di completezza e accuratezza.
• Integrazione con sistemi legacy e architetture moderne: l'integrazione rappresenta un'altra sfida potenziale. I sistemi legacy e le architetture moderne sono profondamente diversi: ciò che funziona per gli uni potrebbe non funzionare per le altre. Di conseguenza, non esiste un approccio universale alla robotica software. Pur essendo un metodo valido per acquisire dati legacy da sistemi che non supportano le API, l'architettura di questi sistemi è molto diversa da quella delle controparti più moderne. Per garantire un'integrazione coerente, i bot RPA devono adattarsi ai limiti del sistema, non alle aspettative sui dati.

La robotic process automation può anche sollevare problematiche legate all'uso etico dei dati. Ad esempio, se le aziende non hanno visibilità su quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati, il rischio è quello di incorrere in problemi di conformità o controversie legali.

Le organizzazioni devono affrontare problematiche come:

• Garantire trasparenza e responsabilità: in caso di audit o valutazioni di conformità, le organizzazioni devono essere in grado di dimostrare dove sono stati acquisiti i dati, come sono stati ottenuti e quali modifiche hanno subito. Non riuscire a dimostrare questa trasparenza potrebbe comportare sanzioni o ammende. Garantire la trasparenza inizia dall'accessibilità alla robotica software. Che sia sviluppata internamente o fornita da terze parti, i team devono avere accesso all'infrastruttura RPA. Anche la responsabilità ha un ruolo fondamentale. In pratica, ciò significa assegnare a un membro del personale, di solito un manager o un dirigente C-suite, il compito di supervisionare la creazione, il deployment e l'integrazione. Questa responsabilità contribuisce a mantenere la trasparenza come priorità.
• Gestione dei rischi per la privacy e la sicurezza: gli strumenti RPA possono anche introdurre potenziali rischi per la privacy e la sicurezza. Pensiamo a uno strumento di automazione dei processi progettato per recuperare e inserire dati dei clienti. Se questi dati non vengono opportunamente anonimizzati, o se i processi collegano dati anonimi a informazioni identificabili, le aziende potrebbero mettere a rischio i dati dei clienti senza rendersene conto. Analogamente, se gli strumenti di process automation non sono soggetti agli stessi requisiti di sicurezza degli altri servizi IT, potrebbero aprire la porta ad attacchi esterni o minacce interne.

Per garantire che gli strumenti riescano a stare al passo con la crescita dei volumi di dati e rimangano affidabili, sono fondamentali questi due aspetti:

• Sviluppare strategie per scalare i programmi RPA: questi processi sono scalabili, ma non all'infinito. Le soluzioni sviluppate internamente possono faticare a gestire i database cloud quando i volumi di dati aumentano, e quelle basate su server locali potrebbero registrare cali di prestazioni con la crescita della domanda. Per affrontare queste sfide, la tua azienda ha bisogno di un piano. Potrebbe includere l'acquisto di spazio di archiviazione e capacità server aggiuntivi, oppure l'estensione della capacità nel cloud. Non esiste una scelta giusta in assoluto: ciò che funziona per un'azienda potrebbe non funzionare per un'altra. L'importante è avere un piano.
• Garantire supporto continuo per aggiornamenti e bot: è importante fornire supporto continuo per gli aggiornamenti software e le funzioni RPA. Se utilizzi un servizio gestito o di terze parti, questo supporto è spesso incluso. In caso contrario, è necessario valutare regolarmente le prestazioni e verificare la disponibilità di eventuali aggiornamenti.

Le pratiche di implementazione determinano il successo o il fallimento della robotic process automation. Queste best practice possono contribuire a semplificare il processo:

Il coinvolgimento degli stakeholder è il punto di partenza per qualsiasi implementazione di robotic process automation. Prima di tutto, assegna la responsabilità del progetto a un membro rilevante della dirigenza. La responsabilità finale è sua: tutti gli aspetti dell'integrazione RPA passano attraverso questa figura. Poi, coinvolgi i team IT, gli utenti in prima linea e qualsiasi altro team che interagirà con l'RPA, fornendo una panoramica degli obiettivi principali. Comunica i potenziali vantaggi e discuti le tempistiche previste.

Infine, e forse è l'aspetto più importante, prenditi il tempo necessario per affrontare le preoccupazioni. Chiedi ai team cosa li preoccupa, dove vedono possibili ostacoli e come pensano che questi problemi possano essere risolti. Non saltare questo passaggio: non coinvolgere gli stakeholder può ostacolare seriamente l'adozione su larga scala.

Processi ben definiti e policy chiare sono fondamentali per garantire un'applicazione coerente della robotica software. Inizia creando un center of excellence (CoE) che definisca le best practice, identifichi i possibili errori e fornisca indicazioni concrete per affrontare i problemi.

Successivamente, prenditi il tempo necessario per sviluppare modelli di governance dei dati e relative best practice. La governance può essere semplice, ad esempio prevedere che i dati siano sempre crittografati e che l'accesso sia limitato, oppure più complessa, come l'allineamento a normative di conformità in continua evoluzione quali GDPR, CCPA e le linee guida FINRA. Anche la supervisione è fondamentale. Sebbene l'RPA costituisca la base per un'automazione avanzata della forza lavoro, non è in grado di autocorreggersi o autovalutarsi. Valutazioni e test regolari sono essenziali per garantire risultati accurati.

Non tutti i fornitori sono uguali. Nella scelta di un partner, considera:

• Funzionalità tecniche e facilità d'uso: gli strumenti di robotica software devono combinare capacità tecniche avanzate e funzionalità intuitive. MuleSoft RPA ne è un esempio: la soluzione può contribuire ad accelerare la delivery grazie all'automazione end-to-end per ogni team.
• Modelli di prezzo e servizi di supporto: è importante trovare soluzioni con modelli di prezzo trasparenti e servizi di supporto affidabili. I costi nascosti possono accumularsi se i fornitori non sono chiari sui prezzi, e la mancanza di supporto può rendere difficile per la tua azienda sfruttare al meglio l'RPA.
• Integrazione con l'AI e funzionalità di sicurezza: l'RPA è alla base dell'efficacia dell'AI. Per questo motivo, le organizzazioni dovrebbero cercare fornitori che offrano un'integrazione fluida con i framework di AI, come i large language model (LLM) e il natural language processing (NLP). Questo garantisce un equilibrio tra velocità e sicurezza.

Sebbene possa essere allettante implementare la robotica software su larga scala non appena si hanno gli strumenti a disposizione, è preferibile partire con progetti pilota. Data la complessità degli ambienti IT, è impossibile prevedere l'impatto dei nuovi strumenti prima che vengano implementati. Se si verificano errori imprevisti, affrontare problemi circoscritti è molto più semplice che gestire guasti diffusi.

Punta a identificare i progetti da automatizzare che abbiano il massimo impatto e il minimo rischio. Funzionalità specifiche come il process mining possono aiutare a individuare i processi candidati più adatti. Una volta che l'RPA è operativo, misurane l'impatto con metriche concrete: quanto tempo è stato risparmiato? I dati sono accurati e completi? Qual è il feedback del personale sul processo?

L'RPA non è una soluzione statica. Man mano che i volumi di dati crescono e le fonti si evolvono, gli strumenti devono stare al passo. Per monitorare e ottimizzare le prestazioni, inizia misurando l'efficacia nel tempo. Se la velocità e/o la precisione calano, esegui un'analisi delle cause principali per individuare il problema alla radice, anziché limitarti a trattarne i sintomi.

La robotic process automation consente alla tua azienda di raccogliere più dati, più rapidamente, attingendo da qualsiasi fonte. A differenza delle soluzioni basate su AI o cloud, l'RPA si fonda su script semplici, e ciò la rende ideale per le applicazioni che non sono intrinsecamente connesse.

Se utilizzata correttamente, può trasformare le operazioni aziendali. L'integrazione con le applicazioni legacy consente all'RPA di ampliare significativamente la disponibilità dei dati. Elaborando enormi quantità di dati, la robotica software restituisce tempo prezioso al personale, che può così dedicarsi a nuovi progetti o sviluppare nuove iniziative. Inoltre, portando in superficie più dati e più rapidamente, crea le basi per un processo decisionale basato sull'AI sempre più efficace.

Soluzioni AI come Agentforce sono il cervello del lavoro digitale, mentre l'RPA ne è il motore. Si occupa del lavoro più impegnativo, raccogliendo e restituendo dati da più fonti per orientare le azioni dell'AI. In parole semplici: più è efficace la tua RPA, più è intelligente la tua AI.

Per sfruttare appieno il potenziale della robotic process automation serve un approccio misurato e mirato. Le aziende traggono i maggiori benefici da soluzioni intuitive, ben supportate e sicure: per questo, una valutazione attenta delle opzioni disponibili è fondamentale. La funzionalità viene prima dell'estetica. Sebbene possa essere allettante adottare l'RPA su scala aziendale fin da subito, è meglio coinvolgere le parti interessate sin dall'inizio, affrontare eventuali dubbi e partire con implementazioni su piccola scala.