Utilizzo dell’iperautomazione meccanizzata con l’intelligenza artificiale per la presa di decisioni organizzative

Le aziende contemporanee devono trasformare la dinamica decisionale adottando flussi di lavoro abilitati all’automazione e priorizzando l’iperautomazione meccanizzata con l’intelligenza artificiale in cima alla trasformazione digitale. Quindi, perché questo fenomeno recentemente espresso sta sorprendendo le industrie?

Gli studi accademici esistenti presentano prevalentemente le basi teoriche dell’Automazione dei processi robotici (RPA) o le sue implicazioni specifiche dell’industria all’interno di domini specifici, in particolare finanza, produzione o assistenza sanitaria. Per chiarire il suddetto enigma, questo articolo si propone di analizzare lo stato attuale dell’RPA e di esaminare l’impatto convergente delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML). Inerentemente, presenta uno studio empirico per individuare potenziali lacune nel contesto di “iperautomazione” come chiave abilitante nella presa di decisioni.

Introduzione: l’iperautomazione si fa strada nel panorama

L’iperautomazione emerge come una strategia multifacetta che integra tecnologie leader come l’Automazione dei processi robotici (RPA), l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML), l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi predittiva per creare un ambiente iperautomato e ottenere risultati ottimali. In poche parole, è un’iterazione superiore dell’automazione intelligente. Nel contesto aziendale moderno, l’iperautomazione è un’estrapolazione tecnologica per amplificare il viaggio digitale aziendale accelerando iniziative di innovazione cruciali, l’adozione dell’AI e guidando la presa di decisioni digitali. Richiede che le organizzazioni adottino un approccio globale e completo ai loro casi d’uso. Può affrontare efficacemente il debito dei processi quando i tecnologi aziendali hanno obiettivi di automazione chiari e utilizzano gli strumenti con giudizio come necessario.

Gartner prevede che la spesa globale per le tecnologie software che abilitano l’iperautomazione raggiungerà 1,04 trilioni di dollari entro il 2026. Secondo Precedence Research, le dimensioni del mercato dell’iperautomazione raggiungeranno 197,58 miliardi di dollari entro il 2032.

L’iperautomazione può essere definita scientificamente come l’utilizzo tattico di strumenti di automazione integrati per ottimizzare le funzioni al loro massimo potenziale, raggiungendo così una produttività aumentata, un’efficienza operativa migliorata e risparmi di costo sostanziali.

I bot RPA diventano super bot: guidano la presa di decisioni intelligenti

I bot RPA che originariamente operavano su programmi basati su regole attraverso l’apprendimento di modelli e l’emulazione del comportamento umano per l’esecuzione di compiti ripetitivi e banali sono diventati super bot, con l’introduzione dell’AI conversazionale e degli algoritmi di reti neurali. Questi agenti di apprendimento automatico configurano il ragionamento cognitivo e consentono ai bot RPA di automatizzare in modo efficace compiti complessi con un minimo (bot assistiti) o nessun (bot non assistiti) intervento umano. Tuttavia, la cautela risiede nel trasformare l’RPA convenzionale nella sua forma avanzata, guidando l’automazione cognitiva. In molti casi, i tecnologi aziendali non riescono a scalare i loro progetti RPA a causa della mancanza di una strategia di esecuzione, di un caso d’uso aziendale mal definito o della scelta errata dei processi da automatizzare. Uno studio di Forrester afferma che il 52 percento dei gruppi di utenti afferma di avere difficoltà a scalare il loro programma RPA.

L’RPA esiste da oltre due decenni, fornendo risultati deterministici utilizzando dati strutturati in aree come la pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e la gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Inizialmente, la fattibilità dell’RPA dipendeva da bassi requisiti cognitivi e da una gestione delle eccezioni minima. Tuttavia, casi di studio recenti rivelano istanze in cui i bot RPA alimentati dall’AI dimostrano la capacità di fare giudizi soggettivi, utilizzare abilità di interpretazione e gestire più eccezioni di casi.

L’integrazione dell’AI generativa e dei grandi modelli linguistici (LLM) con l’RPA migliora le capacità cognitive degli agenti virtuali, consentendo interazioni simili a quelle umane e feedback personalizzati attraverso l’apprendimento delle preferenze dei clienti. Il paesaggio della gestione dei servizi IT è stato rafforzato con una disponibilità 24*7, affrontando problemi comuni come il debug della rete, l’installazione degli aggiornamenti del software e il reset delle password.

Le organizzazioni stanno adottando sempre più la tendenza “Bring-Your-Own-Bots”, integrando strumenti di AI conversazionale con API nel loro ecosistema RPA, eliminando così la necessità di risorse umane nella presa di decisioni durante l’engagement del cliente. Questo spostamento è previsto diventare la norma entro il 2024.

Algoritmi di formazione AI e ML a livello atomico per un ‘apprendimento’ e ‘pensiero’ profondi

Tra le giunzioni di ogni flusso di lavoro, la presa di decisioni avviene a un livello granulare, dove i robot software profilano stringhe di dati strutturati e non strutturati in grande volume per orchestrare l’automazione attraverso i processi aziendali.

Centrale per l’apprendimento profondo sono gli algoritmi di reti neurali basati sull’ML, che hanno rivoluzionato drasticamente il processo di presa di decisioni ai punti di dati discreti su una scala quantistica. Penetra nei big data – dati di input che sono voluminosi, sparsi e incompleti. Esegue iterativamente l’apprendimento e le previsioni all’interno di parametri di probabilità e deriva infine un output.

La tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è un prezioso compagno per le applicazioni RPA reali all’interno dell’industria sanitaria. Ad esempio, sfruttando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi del testo, l’OCR può scansionare e trasformare in modo efficiente documenti manoscritti o stampati, come etichette di prescrizione, moduli dei pazienti, note dei medici e referti di laboratorio, in formato digitale. Ciò semplifica l’archiviazione e la gestione delle informazioni sanitarie, risultando in database organizzati. I dati archiviati sono facilmente accessibili, consentendo di estrarre preziose informazioni dalla storia medica di un paziente.

Caso d’uso: sanità

I dati di Precedence Research segnalano che il mercato dell’RPA nel settore sanitario a livello globale raggiungerà 14,18 miliardi di dollari entro il 2032.

Punto di caso: l’autorità sanitaria leader del Regno Unito

• Supporto alle informazioni cliniche: l’autorità sanitaria leader del Regno Unito ha introdotto l’iniziativa GP Connect. Questo programma consente ai medici di base (GP) e al personale clinico autorizzato di condividere e accedere alle informazioni cliniche dalle pratiche dei medici di base, migliorando le cure dei pazienti attraverso una maggiore accessibilità dei dati.
• Registrazione dei pazienti: sfruttando la soluzione RPA, l’autorità sanitaria ha semplificato l’intera procedura di registrazione. I bot vengono impiegati per raccogliere e immettere i dati presentati dai pazienti nei sistemi clinici, eliminando la necessità di inserimento manuale da parte del personale delle pratiche.
• Supporto fornitore RPA: l’autorità collabora con fornitori di soluzioni RPA affidabili, consentendo alle pratiche dei medici di base di automatizzare vari processi. Questa iniziativa mira a migliorare l’efficienza, risparmiare tempo per i clinici e il personale amministrativo, ridurre i costi di erogazione dei servizi e elevare la qualità delle cure dei pazienti.

Caso d’uso sanitario generale e benefici

1. Assicurazione medica: l’iperautomazione guidata dall’RPA si dimostra più adatta a identificare le frodi sanitarie rispetto alle capacità umane. Qualsiasi errore umano innocente viene eliminato e consente alle compagnie di assicurazione di velocizzare l’elaborazione delle richieste con un minimo intervento manuale.
2. R&S nella scoperta di farmaci: le soluzioni RPA sono uno strumento tecnologico chiave nell’industria biotecnologica per trasformare lo sviluppo e la ricerca di farmaci. Ad esempio, l’RPA è stato cruciale nel migliorare potenzialmente il tempo di messa sul mercato dei vaccini contro il Covid-19. Integrando l’RPA con vari sistemi IT, la scoperta di farmaci, gli studi clinici, la farmacovigilanza e la convalida possono essere facilitate in modo efficiente senza errori umani.
3. Referti di laboratorio e cartelle elettroniche: i risultati dei test di laboratorio o la storia clinica dei pazienti vengono archiviati digitalmente come cartelle elettroniche (EHR). I sistemi EHR abilitati dall’AI e dall’RPA funzionano come strumenti basati su prove ed evidenze, aiutando i professionisti sanitari a prendere decisioni più informate e a trarre conclusioni migliori per una migliore cura dei pazienti.

Caso d’uso: banca e finanza

La ricerca e i mercati prevedono che tra il 2023 e il 2028, i settori dei servizi finanziari e assicurativi avranno il maggior numero di adozioni di iperautomazione, superando gli altri settori con il 32% del mercato.

I principali risultati di alcuni dei casi d’uso RPA più prominenti nel settore bancario sono riportati di seguito.

1. Contabilità: un programma RPA ben configurato può aiutare a standardizzare i dati per i libri mastri e automatizzare le voci di giornale complesse e la riconciliazione dei documenti.
2. Conti pagabili: qui, i bot RPA possono essere potenziati con il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per catturare e trasmettere automaticamente i dati, fornendo al contempo una traccia di audit e semplificando la segnalazione di conformità.
3. Rilevamento delle frodi: le istituzioni finanziarie possiedono informazioni estese sui clienti, che sono altamente confidenziali e suscettibili a minacce informatiche. I sistemi di rilevamento delle anomalie basati sull’apprendimento automatico e i sistemi di rilevamento delle frodi migliorati dall’RPA si sono dimostrati efficaci. Invece di affidarsi a processi manuali, le banche possono utilizzare gli strumenti RPA per monitorare costantemente le transazioni, identificare le anomalie utilizzando un sistema basato su regole, segnalare le potenziali frodi e allertare il personale umano per ulteriori indagini.
4. Paghe: l’RPA può armonizzare i dati tra più sistemi di gestione del tempo, valutare le ore di lavoro e identificare gli errori nelle buste paga.

Conclusione

L’iperautomazione sta attualmente tracciando un percorso illustre, fungendo da precursore per le aziende di vari settori e domini aziendali nel guidare la trasformazione digitale. Tuttavia, come ogni innovazione pionieristica, la sua implementazione presenta sfide e rischi intrinseci.

L’iperautomazione è spesso centrata su come navigare efficacemente e mitigare le sfide e le complessità multifacette insite nella sua implementazione. Alcune delle sfide principali includono:

• Violazioni della privacy dei dati: proteggere i dati sensibili e i sistemi da minacce informatiche e garantire l’adeguamento alle norme di protezione dei dati.
• Dilemma del bias dell’AI: affrontare i pregiudizi inerenti negli algoritmi e garantire l’imparzialità nei risultati delle decisioni.
• Dati compromessi: gestire i dati estesi provenienti da diverse fonti e garantire la loro precisione, affidabilità e pertinenza.
• Potenziamento della forza lavoro: bilanciare l’integrazione del giudizio umano con i processi decisionali automatizzati.

Superando queste sfide e raggiungendo un livello più alto di maturità nell’iperautomazione, le imprese possono aumentare notevolmente l’efficienza dei flussi di lavoro. Allo stesso tempo, sarà più semplice determinare gli indicatori di prestazione chiave (KPI) appropriati per l’attuazione di nuovi modelli di entrate basati su metriche adattati alle esigenze aziendali.