La prossima frontiera dell’iperautomazione: come le aziende possono rimanere al passo

Anche se l’iperautomazione non è ancora molto popolare tra le imprese, sta già evolvendo rapidamente da una semplice automazione dei processi a un ecosistema intelligente e interconnesso alimentato da intelligenza artificiale, apprendimento automatico (ML) e automazione dei processi robotici (RPA). Ciò motiva le aziende a implementare queste soluzioni? Probabilmente.

Secondo Gartner, quasi un terzo delle imprese automizzerà più della metà delle proprie operazioni entro il 2026 — un salto significativo rispetto al 10% del 2023. Tuttavia, mentre l’iperautomazione promette di rivoluzionare i settori e il numero di coloro che la adottano cresce, molte organizzazioni, purtroppo, ancora lottano per scalarla in modo efficace. Meno del 20% delle aziende ha padroneggiato l’iperautomazione dei propri processi.

Quindi, in questo articolo, esploriamo perché l’iperautomazione sta evolvendo in primo luogo, le principali sfide della sua implementazione e come le aziende possano proteggere le proprie operazioni dal futuro evitando le comuni trappole.

Passare dall’automazione di base ai sistemi intelligenti

L’iperautomazione — come è chiaro dal termine stesso — porta l’automazione al livello successivo combinando intelligenza artificiale, apprendimento automatico, automazione dei processi robotici e altre tecnologie. Consente alle aziende di automatizzare compiti complessi, analizzare grandi quantità di dati e prendere decisioni in tempo reale. Quindi, mentre l’automazione tradizionale si concentra su singoli compiti, l’iperautomazione crea sistemi che continuano a imparare e migliorare.

Come è stato menzionato in precedenza, non molte aziende l’hanno ancora integrata, il che potrebbe essere dovuto al fatto che non capiscono realmente la sua necessità — hanno bisogno dell’iperautomazione per rimanere competitive in un mondo digitale. Come? In realtà, l’elenco è abbastanza lungo: riduce i costi, aumenta l’efficienza, minimizza gli errori umani nei compiti ripetitivi, semplifica le operazioni, aiuta a rispettare le norme e a migliorare l’esperienza del cliente.

Tuttavia, come abbiamo già visto dalla previsione di Gartner, entro il 2026, quasi un terzo delle aziende avrà automatizzato più della metà delle proprie operazioni, e questo passaggio mostra che le aziende vogliono più di semplici compiti automatizzati — hanno bisogno di sistemi che analizzino, imparino e si adattino in tempo reale.

Ad esempio, le aziende stanno utilizzando l’automazione intelligente (IA) per migliorare la presa di decisioni. Ciò comporta l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) con le piattaforme di automazione, grazie alle quali le aziende possono ridurre il lavoro manuale e migliorare l’efficienza. Aziende come Airbus SE (AIR.DE ) e Equinix, Inc. (EQIX ) hanno implementato con successo l’iperautomazione basata su intelligenza artificiale per i processi finanziari, riducendo notevolmente i carichi di lavoro e accelerando i processi.

Mentre i volumi di dati crescono e la presa di decisioni in tempo reale diventa essenziale, l’iperautomazione svolge un ruolo chiave nel successo aziendale.

Sfide nell’esecuzione dell’iperautomazione

Mentre l’idea di un’automazione su larga scala sembra allettante, i suoi livelli di adozione reali sono ancora bassi. Oltre all’incapacità di definire l’obiettivo dell’iperautomazione, la mancanza di risorse e la resistenza al cambiamento possono essere un grande ostacolo. Oltre a ciò, la complessità dell’integrazione di nuove tecnologie con i sistemi esistenti e la necessità di investimenti significativi nella formazione del personale rappresentano anche sfide significative. Date queste barriere, la maggior parte delle aziende fa ancora affidamento su processi manuali e flussi operativi obsoleti.

E gli ostacoli, purtroppo, non finiscono qui. Un’altra grande ragione per cui poche organizzazioni riescono a implementare l’automazione in modo efficace è dovuta alla scarsa cultura dei dati. Senza politiche dei dati strutturate e processi ben documentati, le aziende lottano per mappare i propri flussi di lavoro con precisione, 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 operino con l’accuratezza e l’affidabilità necessarie per apportare cambiamenti significativi.

C’è anche il fatto che i team IT operano spesso separatamente dal resto dell’infrastruttura aziendale, e il conseguente divario tra le prospettive rende difficile eseguire l’automazione. Colmare questo divario richiede potenti abilitatori, siano essi consulenti esterni o membri del team interni che credono nell’automazione e hanno un interesse personale nel farla accadere. Ad esempio, i dipendenti possono avere i loro salari (o bonus, almeno) legati a risultati misurabili, nel qual caso l’automazione diretta si traduce in una maggiore efficienza e compensazione finanziaria.

Scadenze chiare e metriche di successo sono anche cruciali perché, senza timeline definite, gli sforzi di automazione sono probabilmente destinati a stagnare e a non produrre risultati significativi. E anche se l’implementazione iniziale è di successo, è richiesta la manutenzione costante di quell’automazione. Gli aggiornamenti del software arrivano molto frequentemente e devi stare al passo con essi per assicurarti che i modelli di intelligenza artificiale che stai utilizzando rimangano correttamente integrati con i tuoi sistemi.

A questo proposito, ti consiglio di minimizzare il numero di fornitori di software di cui la tua azienda si affida. Più piattaforme ci sono, più è difficile mantenere la supervisione su tutti quei prodotti interconnessi. L’iperautomazione funziona meglio nelle aziende con operazioni semplici e protocolli chiari per l’aggiornamento e la manutenzione dei sistemi automatizzati.

Il futuro dell’iperautomazione: le startup guidano la strada

L’iperautomazione è più efficace per le aziende con una tabula rasa. Le imprese stabilite, sebbene spesso intralciate da sistemi legacy, hanno il vantaggio di budget ingenti 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 della limitata finanziaria. È per questo che credo che le startup, che costruiscono tutto da zero, guideranno sempre più l’iperautomazione come mezzo per ridurre i costi operativi.

Tuttavia, è importante che entrambi i campi siano consapevoli delle reazioni dei clienti. Se l’automazione impatta negativamente sull’esperienza del cliente — sia a causa di una cattiva implementazione o semplicemente di una mancanza di domanda — è qualcosa da considerare. Al momento, i clienti guardano con scetticismo ai chatbot dell’AI, alle risposte automatizzate e a molte altre cose che il servizio clienti moderno può offrire. Di conseguenza, imporre l’automazione dove non è necessaria rischia di fare più danni che benefici.

Infine, ti consiglio che le aziende trattino l’iperautomazione come un’iniziativa cross-departmentale, coinvolgendo tutte le loro divisioni per assicurarsi il miglior allineamento con le reali esigenze aziendali. Nelle startup più piccole, c’è più libertà di sperimentazione, ma per le grandi imprese, ciò significa stabilire una supervisione strutturata per prevenire errori costosi.

È importante ricordare che l’iperautomazione non è solo questione di tecnologia — è questione di creare un approccio adattabile ai processi aziendali, e coloro che avranno successo in questo guadagneranno un vantaggio significativo sui loro concorrenti. L’iperautomazione è inevitabile, ma senza la giusta strategia, può creare più problemi di quanti ne risolva.