Hyperautomation: da mito a nuovo driver dell’era digitale

Il concetto di “Automazione” non è affatto nuovo, ma Intelligenza Artificiale e Machine Learning ne hanno ampliato gli orizzonti di applicazione, rendendolo un punto di svolta per le aziende di tutto il mondo. Vediamo quindi alcuni concetti chiave sull’hyperautomation e sul ruolo che svolge nella trasformazione digitale.

Hyperautomation e Project Management

Forse il primo uso del termine “automazione” si trova nel quinto libro dell’Iliade di Omero, quando la dea Atena entra nella Sala degli Dei, le sue porte sono chiamate “automi” per la loro capacità di aprirsi e chiudersi automaticamente, e le loro capacità “magiche” vengono attribuite alle abilità del divino fabbro e artigiano Efesto.

Senza dover scomodare miti e divinità, al giorno d’oggi, le porte si aprono automaticamente e altri processi automatizzati ci servono nella vita di tutti i giorni. Tuttavia, a differenza delle divinità greche, dobbiamo ancora lavorare, ma fortunatamente è disponibile un nuovo tipo di automazione per aiutarci. Questo trova particolare conferma nelle attività di gruppo, dove la complessità causata da interazioni e integrazioni è mitigata dal sapiente uso di strumenti automatici.

L’uso integrato e sistematico di tecnologie di automazione al fine di migliorare e semplificare i processi di un’organizzazione viene definito hyperautomation. Per questo esistono già strumenti, principalmente basati sull’IA, ma devono essere utilizzati, manutenuti e monitorati correttamente e costantemente per essere efficaci.

Ecco alcuni dei vantaggi offerti:

Time-saving

I vantaggi dell’introduzione di una pipeline di automazione completa all’interno di un processo possono essere misurati e valutati da manager e dirigenti attraverso KPI appropriati. I project manager, in particolare, possono fare affidamento su questi KPI per guidare il loro processo decisionale durante il ciclo di vita di un progetto. L’obiettivo qui non è solamente quello di misurare il tempo risparmiato, ma ottenere una migliore qualità nei vari processi coinvolti, correlata alla loro semplificazione.

Less coding

Analogamente a quanto espresso in precedenza, i vantaggi dell’introduzione di sistemi di hyperautomation sono tangibili anche per gli sviluppatori e per la pipeline DevOps. In passato, attività come test, rilasci, QA e user-test facevano parte di una catena di montaggio, in cui persone diverse con competenze e strumenti diversi avevano una serie di obiettivi. Ora, grazie alle nuove tecnologie, tutto diventa codice, i processi vengono rivoluzionati e instradati di modo che i passaggi inutili e dispendiosi in termini di tempo vengano semplicemente evitati. La semplificazione si ottiene integrando trra di loro i processi, che non sono più sequenziali, e unificando gli schemi tecnici e tecnologici inserendo tutto questo direttamente nel codice.

Semplificazione dei processi

Gli sviluppatori sono abituati a strumenti software che semplificano e integrano le loro attività. Oggi è possibile integrare le stesse funzionalità per ogni tipo di processo. L’hyperautomation è talvolta persino in grado di ridurre la quantità di codice richiesta da un progetto, il che non sostituisce il lavoro degli sviluppatori, ma li libera di passaggi ridondanti permettendo di concentrarsi maggiormente sulla logica e sull’interazione dell’applicazione e meno sulle query e sulle procedure di coding.

Security

Infine, ma non meno importante, in molti contesti, l’hyperautomation può aiutare a migliorare anche la sicurezza. Attraverso la Robotic Process Automation (RPA) e all’Intelligenza Artificiale (principalmente Machine Learning), l’hyperautomation può migliorare la sicurezza dei sistemi ad esempio integrando in maniera efficace i vari strumenti che formano l’ecosistema di sicurezza informatica di un’organizzazione. La maggior parte delle soluzioni sul mercato mira a obiettivi diversi e molto verticali sono solo parzialmente integrate. Adottare processi di hyperautomation può dunque fornire un livello di integrazione maggiore che renda quindi la sicurezza informatica più efficace

Applicazione dell’hyperautomation

I vantaggi dell’hyperautomation sono tangibili in numerosi campi di applicazione. In pratica, ogni azienda sperimenta miglioramenti man mano che l’automazione viene introdotta nei suoi processi, soprattutto, ma non esclusivamente, nei processi interni. Anche i processi esterni, come i rapporti con clienti, fornitori e così via, ne traggono vantaggio. Naturalmente, alcune aziende hanno benefici più evidenti di altre: sanità, industria, banche o assicurazioni, ad esempio.

Indipendentemente dall’ambito dell’automazione, per comprendere meglio le tecnologie che abilitano tali processi diamo un’occhiata più da vicino ad alcuni esempi di automazione:

Innanzitutto, ci sono gli strumenti che automatizzano i processi di back-end; andando oltre le linee di produzione, che da anni ormai utilizzano la robotica gestita e monitorata da operatori umani, possiamo applicare questa tecnologia ai processi di documentazione o alla gestione delle pratiche e delle procedure interne di un’azienda. Quando parliamo di “robotica” nell’hyperautomation intendiamo strumenti software che integrino le applicazioni aziendali e gestendone l’operatività, la configurazione, il monitoraggio e la sicurezza.

Ad esempio, se un’azienda avesse bisogno di ricevere e-mail dai fornitori sulla consegna di determinati beni o prodotti, al fine di registrare e tracciare la consegna. tale processo potrebbe essere completamente automatizzato come segue:

  • Un sistema di RPA controlla gli account di posta elettronica per e-mail relative a quella particolare consegna ed estrae le informazioni rilevanti; uno strumento di Natural Language Processing (NLP) può essere utilizzato per aiutare l’RPA a estrarre informazioni dai dati testuali.
  • Queste informazioni alimentano un sistema di intelligenza artificiale, che convalida il contenuto in relazione a un determinato modello, ad esempio. Il sistema verifica che i dati necessari corrispondano a criteri specifici.
  • Se l’IA rileva un’anomalia, l’e-mail può essere gestita da un esperto umano.
  • Un altro bot si occupa di comunicare l’esito al fornitore.

Questo è solo un semplice esempio, ma il miglioramento di processi come questo può fornire enormi vantaggi a un’azienda.

I processi software possono anche essere migliorati, ad esempio utilizzando l’automazione su elementi chiave quali integrazione e test.

Una piattaforma di test integrata in genere necessita di più prodotti in un unico flusso di lavoro, ad esempio il sistema IDE (Integrated Development Environment), una piattaforma di distribuzione, un gestore API, uno strumento di gestione dei test e altri strumenti di gestione del ciclo di vita delle applicazioni. L’integrazione consente a questi strumenti di dialogare tra loro, mentre gli strumenti di automazione possono risolvere il problema di collegare l’output di uno strumento all’input di un altro strumento.

Tuttavia, l’intervento umano e il processo decisionale sono ancora necessari: l’hyperautomation riduce, ma non evita del tutto, la necessità dell’intervento umano. La semplificazione di ripetizioni e burocrazia, sempre presenti nei processi aziendali, possono essere assorbiti dall’hyperautomation, lasciando alle persone i compiti più creativi, delicati e a maggior valore aggiunto.

In altre parole, non è possibile rimuovere completamente le persone da un processo di test, ma possono essere libere di concentrarsi su problemi reali.

Trend dell’hyperautomation 2022

Le aziende sono in movimento: l’automazione non è più un optional, ma parte integrante del miglioramento delle imprese.

Ecco alcuni dei concetti più attuali:

Il primo è Robotic Process Automation o RPA, da non confondere con l’Intelligenza Artificiale.

Mentre l’IA riguarda la previsione e la classificazione in un modo basato sui dati, l’RPA si concentra sui flussi di lavoro in un modo basato sul processo. I sistemi di RPA non prenderanno decisioni da soli, come potrebbe fare un’IA, ma seguiranno un processo che è stato progettato e implementato in anticipo.

Il compito dell’RPA non è quello di scoprire cose nuove, ma di garantire che le cose vadano come previsto, nel modo più efficiente possibile. Naturalmente, RPA e IA possono, e in effetti dovrebbero, essere combinate per gestire il complesso flusso di lavoro che l’RPA realizza tramite strumenti di intelligenza artificiale, ma anche per automatizzare processi correlati che altrimenti richiederebbero l’intervento umano.

Tuttavia l’IA, e ancor di più il Machine Learning, sono strumenti di base per la creazione di una soluzione di hyperautiomation, non solo in collaborazione con RPA ma anche in sé e per sé, poiché riducono la necessità dell’intervento umano nella maggior parte delle attività. Questo è facilmente applicabile ed intuibile se ad esempio pensiamo ai chatbot, agli strumenti decisionali, ai sistemi di raccomandazione e così via.

Una caratteristica chiave di RPA è la capacità di diminuire drasticamente la necessità di coding. Ciò non significa che gli sviluppatori non siano più necessari, ma che la maggior parte delle attività di scripting può essere automatizzata. Dopotutto, gli sviluppatori sono abituati alla produzione automatica di codice nei loro ambienti di sviluppo e l’interazione con servizi e API spesso si basa su funzionalità low-code.

Un’altra caratteristica fondamentale dell’automazione è il suo impatto sulla gestione dei processi aziendali: le soluzioni tradizionali consentono agli utenti di progettare flussi di lavoro ed eseguirli parzialmente, o almeno offrire supporto nella loro esecuzione.

L’hyperautomation mira a rendere questi processi e la loro esecuzione il più autonomi possibile; i passaggi che possono essere eseguiti dal software sono automatizzati e l’intervento umano è ridotto al minimo. È tuttavia sempre importante ricordare che è fondamentale che il processo sia stato correttamente progettato in anticipo. Le persone all’interno dell’organizzazione possono concentrarsi su questo elemento di progettazione e sul monitoraggio e controllo, piuttosto che sui lavori duri e ripetitivi che vengono così svolti dal software.

Una volta che un processo è correttamente automatizzato, funzionerà continuamente e senza intoppi, riducendo al minimo la possibilità di errori. Dal punto di vista della qualità, una volta che il processo è stato progettato per essere conforme agli standard e alle politiche aziendali, l’automazione garantisce il raggiungimento automatico di tali obiettivi.

Inoltre, un processo aziendale che è stato automatizzato può essere monitorato molto più facilmente: il livello di analytics che un RPA può garantire è molto più alto che se i dati relativi al controllo fossero raccolti “a mano” o utilizzando strumenti tradizionali.

Conclusioni: dovrei approcciarmi all’hyperautomation?

Intraprendere un percorso di hyperautomation è una strategia vincente; le aziende e organizzazioni le cui attività sono focalizzate sui processi di flusso di lavoro non possono permettersi di rimandare l’adozione di questi strumenti se vogliono mantenere la qualità e il livello del loro business. Partendo da questo presupposto, errore ancorar maggiore sarebbe quello di trattare questi progetti come esperimenti una-tantum o utilizzare strumenti diversi per AI, RPA, ecc.

Adottare invece, un’unica soluzione di hyperautomation che integri tutti i processi esistenti valutandoli, affinandoli e, se necessario, modificandoli prima di essere implementati nella piattaforma di automazione.

Questo è essenziale per qualsiasi azienda che desideri realizzare una vera trasformazione digitale: anche i processi devono essere digitalizzati.