La prossima frontiera dell'iperautomazione: come le aziende possono rimanere all'avanguardia

Sebbene l'iperautomazione non sia ancora così diffusa tra le aziende, si sta già evolvendo rapidamente da semplice automazione dei processi a un ecosistema interconnesso e intelligente basato su intelligenza artificiale, apprendimento automatico (ML) e automazione robotica dei processi (RPA). Motiva le aziende a implementare queste soluzioni? Probabilmente sì.

Secondo Gartner, quasi un terzo delle aziende automatizzerà oltre la metà delle proprie operazioni entro il 2026, un balzo significativo rispetto al solo 10% del 2023. Tuttavia, mentre l'iperautomazione promette di rivoluzionare i settori e il numero di coloro che la adottano cresce, molte organizzazioni, purtroppo, faticano ancora a scalarla in modo efficace. Meno di 20% delle aziende ha padroneggiato l'iperautomazione dei propri processi.

In questo articolo, quindi, analizzeremo i motivi per cui l'iperautomazione si sta evolvendo, le principali sfide legate alla sua implementazione e come le aziende possono garantire operazioni a prova di futuro evitando le insidie ​​più comuni.

Passaggio dall'automazione di base ai sistemi intelligenti

L'iperautomazione, come si evince dal termine stesso, porta l'automazione a un livello superiore combinando intelligenza artificiale (IA), apprendimento automatico (ML), RPA e altre tecnologie. Consente alle aziende di automatizzare attività complesse, analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni in tempo reale. Quindi, mentre l'automazione tradizionale si concentra su singole attività, l'iperautomazione crea sistemi che apprendono e migliorano costantemente.

Come accennato in precedenza, non molte aziende l'hanno ancora integrata, forse perché non ne comprendono appieno la necessità: l'iperautomazione è necessaria per rimanere competitive in un mondo dominato dal digitale. Come? In realtà, l'elenco è piuttosto lungo: riduce i costi, aumenta l'efficienza, minimizza gli errori umani nelle attività ripetitive, semplifica le operazioni, contribuisce a rispettare le normative e a migliorare l'esperienza dei clienti.

Tuttavia, come abbiamo già visto da Gartner predizioneEntro il 2026, circa un terzo delle aziende avrà automatizzato più della metà delle proprie operazioni e questo cambiamento dimostra che le aziende vogliono più di semplici attività automatizzate: hanno bisogno di sistemi in grado di analizzare, apprendere e adattarsi in tempo reale.

Ad esempio, le aziende utilizzano l'automazione intelligente (IA) per migliorare il processo decisionale. Ciò comporta l'integrazione dell'IA generativa (GenAI) con piattaforme di automazione, grazie alle quali le aziende possono ridurre il lavoro manuale e migliorare l'efficienza. Aziende come Airbus SE ed Equinix, Inc. hanno implementato con successo implementato Iperautomazione basata sull'intelligenza artificiale per i processi finanziari, che riduce significativamente i carichi di lavoro e velocizza i processi.

Con l'aumento dei volumi di dati e l'importanza sempre maggiore del processo decisionale in tempo reale, l'iperautomazione svolge un ruolo fondamentale per il successo aziendale.

Sfide nell'esecuzione dell'iperautomazione

Sebbene l'idea di un'automazione su larga scala sembri allettante, i suoi livelli di adozione effettivi sono ancora bassi. Oltre all'incapacità di definire l'obiettivo dell'iperautomazione, la mancanza di risorse e la resistenza al cambiamento sono fattori determinanti. può potrebbe rappresentare un enorme collo di bottiglia. Oltre a ciò, la complessità dell'integrazione delle nuove tecnologie con i sistemi esistenti e la necessità di investimenti significativi nella formazione del personale pongono sfide significative. A causa di queste barriere, la maggior parte delle aziende si affida ancora pesantemente a processi manuali e flussi di lavoro operativi obsoleti.

E gli ostacoli, purtroppo, non finiscono qui. Un altro importante motivo per cui poche organizzazioni riescono a implementare l'automazione in modo efficace è la scarsa cultura dei dati. Senza policy sui dati strutturate e processi ben documentati, le aziende faticano a mappare con precisione i propri flussi di lavoro, il che si traduce in inefficienze che l'automazione da sola non può risolvere. L'assenza di un solido schema di governance dei dati può anche portare a problemi di qualità dei dati, rendendo difficile garantire che i sistemi automatizzati funzionino con la precisione e l'affidabilità necessarie per guidare cambiamenti significativi.

A ciò si aggiunge il fatto che i team IT spesso operano separatamente dal resto dell'infrastruttura aziendale, e il conseguente divario tra i punti di vista rende difficile l'implementazione dell'automazione. Colmare questo divario richiede figure abilitanti forti, siano esse consulenti esterni o membri interni del team che credono nell'automazione e hanno un interesse personale nel realizzarla. Ad esempio, i dipendenti possono avere i loro stipendi (o almeno i bonus) legati a risultati misurabili, nel qual caso promuovere l'automazione si traduce direttamente in una maggiore efficienza e in una maggiore retribuzione economica.

Scadenze chiare e metriche di successo sono cruciali anche perché, senza tempi definiti, gli sforzi di automazione rischiano di stagnare e non produrre risultati significativi. E anche se l'implementazione iniziale ha successo, è necessaria una manutenzione costante dell'automazione. Gli aggiornamenti software sono solitamente molto frequenti ed è necessario mantenerli aggiornati per garantire che i modelli di intelligenza artificiale utilizzati rimangano correttamente integrati con i sistemi.

A questo proposito, consiglierei di ridurre al minimo il numero di fornitori di software da cui la vostra azienda dipende per i suoi prodotti. Più piattaforme ci sono, più difficile è mantenere la supervisione su tutti questi prodotti interconnessi. L'iperautomazione funziona meglio nelle aziende con operazioni semplici e protocolli chiari per l'aggiornamento e la manutenzione dei propri sistemi automatizzati.

Il futuro dell'iperautomazione: le startup apriranno la strada

L'iperautomazione è più efficace per le aziende che hanno una tabula rasa. Le aziende consolidate, sebbene spesso impantanate in sistemi legacy, hanno il vantaggio di budget elevati e possono assumere team estesi, il che consente loro di affrontare le sfide in modi che le aziende più piccole semplicemente non possono eguagliare a causa dei finanziamenti limitati. Ecco perché credo che le startup, che costruiscono tutto da zero, promuoveranno sempre più l'iperautomazione come mezzo per ridurre i costi operativi.

Tuttavia, è importante che entrambi gli schieramenti prestino attenzione alle reazioni dei clienti. Se l'automazione influisce negativamente sull'esperienza del cliente, sia a causa di una cattiva implementazione che semplicemente di una mancanza di domanda, è un aspetto da considerare. Per ora, i clienti guardano scettico chatbot basati sull'intelligenza artificiale, risposte automatiche e molte altre funzionalità che il moderno servizio clienti può offrire. Di conseguenza, forzare l'automazione dove non è necessaria rischia di fare più male che bene.

In conclusione, consiglierei alle aziende di considerare l'iperautomazione come un'iniziativa interdipartimentale, che coinvolga tutte le divisioni per garantire il miglior allineamento possibile con le reali esigenze aziendali. Nelle startup più piccole, c'è maggiore libertà di sperimentazione, ma per le aziende più grandi, questo significa stabilire una supervisione strutturata per prevenire costosi passi falsi.

È importante ricordare che l'iperautomazione non riguarda solo la tecnologia, ma anche la creazione di un approccio adattabile ai processi aziendali, e chi ci riuscirà otterrà un vantaggio significativo rispetto ai concorrenti. L'iperautomazione è inevitabile, ma senza la giusta strategia può creare più problemi di quanti ne risolva.