L'automazione intelligente combina intelligenza artificiale e automazione dei processi aziendali per semplificare le attività operative e rendere il processo decisionale più smart.
Scopri cos'è e come può far crescere la tua azienda.
È probabile che la tua organizzazione abbia già investito tempo e risorse per automatizzare attività manuali. Ma questo non basta per conseguire le migliori esperienze cliente, i maggiori risparmi sui costi, una crescita a lungo termine o la massima efficienza. Quello a cui puntare è l'automazione intelligente dei processi aziendali.
L'automazione intelligente combina la robotic process automation (RPA), l'intelligenza artificiale (AI), l'analisi dei dati e molto altro, per creare un processo end-to-end in grado di apprendere e adattarsi autonomamente. Secondo l'ultimo sondaggio sull'automazione di Deloitte➚, le organizzazioni che hanno già superato la fase pilota dell'intelligent automation hanno ottenuto una riduzione media dei costi del 32%.
In questo articolo ti illustreremo come superare questa sfida e i conseguenti vantaggi che può trarne la tua azienda.
Due terzi delle aziende hanno implementato una qualche forma di automazione basata sui task➚ , ovvero l'automazione piuttosto semplice di un singolo processo all'interno di una business unit. Alcuni esempi: la creazione di un ticket di assistenza, l'approvazione automatica del credito o le promozioni via e-mail automatizzate.
Secondo Matt McLarty, Global Field CTO e VP dell'ufficio per la trasformazione digitale di MuleSoft, le automazioni basate sui task oggi in uso in molte aziende non sono sufficientemente riutilizzabili, scalabili o sostenibili da generare il valore che è così importante in questo momento. Il motivo è che mancano del contesto e della sofisticazione necessari alle aziende per trasformare davvero il loro business e servire meglio i clienti.
Alcuni esempi:
«Molte soluzioni RPA si concentrano principalmente sul registrare come funziona un processo e sull'automatizzarlo», afferma McLarty. «Ma se in quel processo si verifica un'eccezione, come spesso accade, l'unica cosa che si ottiene è un ritardo nella risoluzione del problema, perché si mette un bot tra me e la persona che risolverà davvero la mia questione».
L'automazione intelligente fornisce contesto ai tuoi dati, offrendo una comprensione più profonda di ciò che accade. Il contesto, che ricava significato da immagini, testi e parlato, rileva schemi ricorrenti e può formulare raccomandazioni, previsioni e decisioni.
La connessione dei dati in tempo reale è un elemento fondamentale per l'automazione contestuale, sia che si tratti di processi aziendali automatizzati internamente o del modo in cui le aziende automatizzano le loro interazioni con partner e clienti.
Siamo ancora nelle fasi iniziali di questa automazione avanzata, ma è già all'attenzione di molte organizzazioni. Dal sondaggio di Deloitte emerge che l'AI è la tecnologia di automazione più desiderata tra quelle emergenti, con il 46% delle aziende che pianifica di adottarla nei prossimi tre anni.
Una volta che un'azienda ha implementato una serie di automazioni, i rendimenti tendono ad appiattirsi. Il motivo è che l'azienda fatica a individuare nuovi processi da automatizzare, come spiega Joe Surprenant, responsabile commerciale delle practice AI e Data Ops di Deloitte. Le aziende devono analizzare a fondo i propri dati e processi per scoprire queste nuove opportunità.
«Una volta esaurite le heat map e le idee suggerite dai titolari dei processi, occorre adottare un approccio ibrido che coniughi strumenti di discovery digitali e una profonda conoscenza dei processi per individuare le carenze», afferma Surprenant.
La tecnologia che rende tutto ciò possibile si chiama process intelligence . Si tratta dei dati raccolti per analizzare i singoli passaggi di un processo o workflow, e può aiutare le organizzazioni a individuare i colli di bottiglia e migliorare l'efficienza. Sebbene solo circa una su cinque tra le aziende intervistate da Deloitte utilizzi oggi la process intelligence (PI), con diverse realtà che sviluppano tecnologie PI, si tratta di un settore in rapida crescita.
«La process intelligence ha aperto gli occhi a molti dei nostri clienti, mostrando loro cose che non sapevano», dichiara Surprenant. Per fare un esempio, una grande azienda ha utilizzato la tecnologia di process mining per analizzare il proprio processo end-to-end di acquisto diretto di materiali. L'analisi ha individuato delle fasi nel processo di gestione degli ordini di acquisto con un tasso più elevato di attività manuali e rilavorazioni. Questa scoperta ha portato allo sviluppo di una soluzione di automazione della gestione, combinando RPA , automazione del workflow di business process management (BPM) e analytics, con un risparmio annuo di 40 milioni di dollari.
Un altro cliente del settore retail ha utilizzato la PI per individuare la causa alla radice di un disallineamento tra le funzioni di vendita, pagamento, consegna e reso all'interno della propria supply chain. Questi insight sono stati sfruttati per creare un'app consolidata del customer journey, in grado di tracciare e risolvere rapidamente i problemi in tutte queste funzioni. Il risultato è stato una riduzione del 23% dei resi sugli ordini, una riduzione del rischio sulle vendite di 46 milioni di dollari e un miglioramento del 7% nel net promoter score.
La process intelligence offre tre vantaggi principali:
Adottare un'automazione più sofisticata e contestuale va ben oltre la tecnologia. Per avere successo occorre ripensare e riprogettare in modo radicale i propri processi, mettendo sempre al centro le esigenze dei clienti.
McLarty, che collabora a stretto contatto con i clienti nei loro percorsi di trasformazione digitale, suggerisce questi primi passi:
Mappa l'intera customer experience, dall'inizio alla fine, analizzando come tutti gli elementi sono interconnessi e cosa si aspettano i clienti in ogni fase. La maggior parte delle aziende, ha spiegato, si concentra su un solo aspetto, come commerce, service o marketing, e automatizza soltanto quello.
I dati connessi e in tempo reale sono un elemento trasformativo nell'automazione contestuale. Le customer data platform di nuova generazione integrano i dati di ogni interazione con il cliente, provenienti da qualsiasi sistema, canale o flusso di dati, in un profilo cliente unificato. Questa visione a 360 gradi ti permette di comprendere i tuoi clienti nella loro totalità. Ad esempio, ti consente di vedere come un'interazione del servizio con un cliente influisce su una promozione di marketing dedicata a quel cliente.
La tua tecnologia è ripetibile e scalabile? Dovresti cercare strumenti in grado di individuare dove realizzare un'automazione intelligente dei processi aziendali. Questi strumenti estraggono i metadati dal processo e li trasformano in un workflow automatizzato.
MuleSoft è la tecnologia abilitante che connette i dati provenienti da qualsiasi sistema o canale.
«La soluzione automatizzata deve integrarsi con le analisi predittive tipiche dell'intelligenza artificiale e con tutte le fonti di dati, in modo da fornire tutte le informazioni di cui si ha bisogno», sostiene McLarty.
È difficile sopravvalutare la portata trasformativa dell'automazione contestuale basata sull'AI. Secondo Surprenant, avrà un impatto paragonabile a quello del cloud.
«Non ci siamo ancora arrivati, ma quando raggiungeremo il punto di svolta in cui le aziende progetteranno i processi aziendali con un approccio automation-first e adotteranno davvero una mentalità da digital worker, l'impatto sarà pari, se non superiore, a quello del cloud.»
L'automazione intelligente combina l'intelligenza artificiale (AI) con tecnologie di automazione come la robotic process automation (RPA) per gestire processi aziendali complessi e end-to-end.
L'automazione di base segue regole predefinite. L'automazione intelligente aggiunge capacità cognitive come l'apprendimento, il processo decisionale e il natural language processing per gestire dati non strutturati e adattarsi ai cambiamenti.
I componenti chiave dell'automazione intelligente comprendono in genere la Robotic Process Automation (RPA), l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Business Process Management (BPM). Questi elementi lavorano in sinergia per automatizzare processi aziendali complessi, migliorare l'efficienza e supportare decisioni intelligenti. La RPA gestisce le attività ripetitive, l'AI fornisce capacità cognitive come il machine learning e il natural language processing, mentre il BPM orchestra e supervisiona i processi aziendali.
I vantaggi includono una maggiore efficienza, la riduzione dei costi operativi, una migliore accuratezza, una scalabilità più elevata, tempi di elaborazione più rapidi e la possibilità per il personale di dedicarsi ad attività a maggiore valore aggiunto.
Può essere applicata in diversi ambiti, come il servizio clienti, la finanza, le risorse umane, la gestione della supply chain e le operazioni IT, per attività come l'inserimento dati, la gestione delle pratiche e molto altro.
Trasforma i ruoli automatizzando le attività ripetitive, permettendo al personale di concentrarsi su attività strategiche, creative e a contatto con i clienti, che richiedono giudizio umano ed empatia.
Le sfide includono la complessità dell'integrazione con i sistemi legacy, la gestione del cambiamento all'interno dell'organizzazione, la garanzia della qualità dei dati e la necessità di affrontare le considerazioni etiche legate alle decisioni prese dall'AI.
Scopri tutti i dettagli sula creazione degli agenti nella nostra libreria.
Avvia Agentforcecon velocità, sicurezza e ROI misurabili.
Parlaci delle esigenze della tua azienda e ti aiuteremo a trovare le risposte.
