Tecnologie moderne come Hyperautomation, che combina Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (AI) e Robotic Process Automation (RPA), forniscono sostanziali progressi nell’automazione che aiutano le aziende a rimanere competitive.
Sommario:
In che modo vengono utilizzate tecnologie avanzate come AI, ML e RPA per automatizzare le attività?
La tecnologia è una delle forze trainanti dietro il successo e la produttività nel mondo moderno. Le aziende stanno utilizzando tecnologie all’avanguardia come Machine learning (ML), Intelligenza artificiale (AI) e Robotic process automation (RPA) per automatizzare i processi e migliorare l’efficienza operativa nell’era della trasformazione digitale.
Sebbene tre diverse tecnologie lavorino insieme per guidare l’innovazione nel mondo digitale connesso e aiutare nella transizione digitale completa.
AI, ML e RPA sono esempi di progressi tecnici all’avanguardia che si stanno diffondendo nel settore dell’automazione, dalle PMI alle grandi aziende.
Le aziende possono gestire attività complicate con tecnologie di automazione basate sull’intelligenza artificiale e utilizzare i dati che generano per migliorare le decisioni aziendali.
Le aziende possono individuare le tendenze nei dati in modo più rapido e preciso con l’aiuto di soluzioni di automazione basate su ML, che consentono loro di agire in modo rapido e strategico. L’RPA consente alle imprese di eseguire operazioni in modo rapido e semplice che altrimenti richiederebbero molto tempo manuale e manodopera.
Poiché le dinamiche del mercato cambiano a causa della maggiore competitività, l’automazione è emersa come uno dei fattori più cruciali per le organizzazioni di tutte le dimensioni. Tuttavia, grazie allo sviluppo di AI, ML e RPA, i processi che in precedenza richiedevano un intervento manuale ora possono essere eseguiti istantaneamente, automaticamente e in modo impeccabile.
Qualsiasi azienda che desideri aumentare la soddisfazione dei clienti, rimanere competitiva e aumentare i profitti deve utilizzare l’automazione. Le organizzazioni che adottano queste tecnologie emergenti garantiscono precisione e coerenza nelle operazioni aziendali risparmiando tempo e denaro.
Tramite l’intelligenza artificiale (AI), un computer può pensare come un essere umano ed esprimere giudizi sulla base di regole e informazioni prestabilite senza input umano. I computer abilitati all’intelligenza artificiale possono prevedere risultati, identificare modelli e analizzare dati complessi.
L’apprendimento automatico (ML) utilizza algoritmi per elaborare e valutare i dati in modo che i robot possano apprendere senza input umano. L’automazione robotica dei processi (RPA) automatizza le attività monotone utilizzando robot intelligenti o bot software.
In diversi campi, l’efficienza e la precisione possono essere aumentate applicando AI, ML e RPA in vari modi. Molte attività, tra cui l’identificazione di oggetti, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento facciale, possono essere automatizzate con l’IA.
Per eseguire lavori come rilevamento di frodi, diagnosi mediche e previsioni finanziarie, il machine learning utilizza algoritmi per apprendere dai dati. RPA è un tipo di automazione in cui i robot software possono eseguire automaticamente attività basate su regole.
L’iperautomazione è una tecnologia metodica e orientata al business che le organizzazioni utilizzano per identificare, valutare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi e attività utilizzando queste tre e altre tecnologie come le suite di gestione dei processi aziendali intelligenti (iBPMS), la gestione dei processi aziendali (BPM), e piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS), ecc.
Questo post si concentrerà su AI, ML, RPA e altri aspetti dell’iperautomazione, inclusi i suoi vantaggi, prospettive ed effetti su vari settori. Sarà interessante leggere questo post.
Cos’è l’iperautomazione?
L’automazione è entrata in scena quando è iniziata l’industrializzazione. L’iperautomazione è una forma diversa di automazione rispetto all’automazione convenzionale poiché si occupa dell’automazione end-to-end dei processi e dei cicli aziendali.
Hyperautomation utilizza varie tecnologie come Business Process Management (BPM), Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AL) e Machine Learning (ML) per un’automazione rapida.
Il processo esamina l’azienda nel suo insieme, a differenza di una tipica procedura di automazione. Invece di concentrarsi su un solo componente di un’organizzazione, trasforma contemporaneamente numerosi processi, attività e responsabilità in più divisioni.
La tecnologia emergente, Hyperautomation, è diventata molto popolare negli ultimi anni. Secondo gli studi, può essere utilizzato in vari settori per migliorare i costi e l’efficienza, ridurre gli errori manuali, fornire migliori approfondimenti aziendali, ecc.
Secondo Gartner, la domanda di Hyperautomation raggiungerà quasi 1,04 trilioni di dollari entro il 2026, con carenza di competenze, crescenti pressioni economiche e ostacoli competitivi che fungeranno da driver chiave di questa esigenza.
L’iperautomazione è un metodo completo per automatizzare le operazioni manuali, i flussi di lavoro di produzione e altri processi aziendali al livello successivo di avanzamento utilizzando tecnologie come AL, ML e RPA,
Combina diverse tecnologie all’avanguardia per aiutare le aziende a individuare operazioni aziendali complesse e ad automatizzarle in modo accurato e rapido. Migliora l’efficacia operativa, che riduce i tempi di elaborazione e produzione, abbassa i costi e aumenta la soddisfazione del cliente.
Identificando i lavori che possono essere automatizzati, Hyperautomation utilizza AL e ML per migliorare i flussi di lavoro, la produttività e le procedure prima di orchestrare l’intero processo con RPA. Il processo promuove l’innovazione accelerando i cicli di sviluppo e consentendo alle aziende di reagire rapidamente ai mutevoli ambienti di business.
Se implementata strategicamente, Hyperautomation si traduce anche in un migliore processo decisionale che guida l’eccellenza aziendale.
L’iperautomazione aiuta le aziende a colmare il vuoto lasciato dall’aumento del turnover del personale, riducendo i costi di assunzione, prevenendo gli errori umani e migliorando la produttività complessiva e l’eccellenza operativa automatizzando le operazioni manuali e ripetitive e riducendo al minimo la necessità di lavoro umano.
Per riassumere, Hyperautomation è una strategia completa che le grandi aziende o le PMI possono utilizzare per identificare e automatizzare i processi aziendali end-to-end. Aiuta a creare modelli basati sui servizi, produce informazioni approfondite sui dati, aumenta la soddisfazione dei clienti e massimizza il throughput.
L’iperautomazione aiuta a raggiungere questo obiettivo aiutando le organizzazioni di tutte le dimensioni a stare al passo con la crescente concorrenza in termini di convenienza economica, risparmio di tempo, produttività della forza lavoro, innovazione, ecc.
Componenti chiave dell’iperautomazione
L’iperautomazione è un processo tecnologico emergente costituito da vari componenti come Robotic Process Automation (RPA), Intelligenza artificiale (AI), Machine learning (ML), Advanced Analytics e Business Process Management (BPM).
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Tutti questi componenti mirano a creare una soluzione di automazione completa per tutti i tipi di attività, indipendentemente dalla piattaforma, dalla natura aziendale, dall’origine dati, dalla natura dell’attività, ecc.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia guidata dalla macchina che risolve analisi complesse e fornisce risultati senza istruzioni manuali. Il machine learning è un sottocampo dell’intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per identificare modelli e prendere decisioni, mentre l’analisi avanzata fornisce approfondimenti basati sui dati. L’RPA è un tipo di automazione che consente alle macchine di imitare le azioni umane e automatizzare le attività ripetitive.
Sfruttando tutti questi componenti, le aziende di tutte le dimensioni possono automatizzare processi e attività complessi. Questa soluzione completa consente loro di diventare più efficienti, aumentare la produttività e ridurre gli sprechi ei costi operativi.
Inoltre, questa automazione collaborativa aiuta le aziende a semplificare le operazioni, aumentare l’accuratezza e l’agilità dei processi e ridurre l’errore umano. Questi componenti aiutano le organizzazioni a sbloccare il potenziale dei loro dati e ottenere informazioni che le aiuteranno a prendere decisioni aziendali migliori.
Hyperautomation mira a creare un processo più efficiente, economico e automatizzato per le operazioni aziendali per tutti i settori e le aziende.
Come funziona l’iperautomazione per la trasformazione digitale?
L’iperautomazione è emersa come la chiave della trasformazione digitale in quanto integra l’automazione nel ciclo economico.
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Per realizzare la trasformazione digitale, automatizza le procedure fondamentali, trova cicli ripetitivi ed elimina l’intervento umano.
L’utilizzo della tecnologia digitale per aumentare l’efficienza operativa e l’efficacia nelle aziende è noto come “trasformazione digitale”. Per automatizzare i processi manuali, aumentare la produttività, offrire ai clienti esperienze affidabili e coerenti e aumentare i profitti, le aziende si rivolgono sempre più all’iperautomazione.
Un sofisticato tipo di automazione noto come Hyperautomation integra diverse tecnologie di automazione, tra cui RPA, MI e AI. Utilizzando queste tecnologie, le aziende possono ottimizzare l’erogazione dei servizi, automatizzare operazioni complesse e migliorare l’esperienza del cliente.
In sostanza, Hyperautomation può espandersi in vari dipartimenti e sezioni, tra cui inventario, finanza, buste paga, ingegneria, logistica, operazioni e marketing, e riconoscere e automatizzare lavori e processi aziendali manuali e ripetitivi per digitalizzare i cicli aziendali.
Con tecnologie come piattaforme low-code/no-code, diverse aziende hanno iniziato a identificare, rimuovere e automatizzare le proprie operazioni aziendali. Uno degli esempi più recenti è il chatbot basato sull’intelligenza artificiale incorporato in un sito Web e che interagisce con i clienti.
Diamo un’occhiata a un esempio abbastanza tipico che si verifica in ogni settore, il modulo utilizzato per inviare le dichiarazioni di spesa, e come Hyperautomation aiuta a convertirlo in digitalizzazione end-to-end:
Diamo un’occhiata a un esempio di presentazione di una nota spese.
- Un dipendente inserisce tutti i dettagli necessari nel modulo per richiedere la spesa.
- La richiesta passa al dipartimento interessato per la verifica.
- Una volta verificato, passa alla rispettiva autorità di approvazione.
- L’approvazione verificherà i dettagli.
- Quindi passa al dipartimento delle finanze per saldare le quote.
- Dopo l’approvazione da parte del dipartimento finanziario, si accumula in una coda di pagamento per essere pagato in contanti o essere depositato su un rispettivo conto bancario.
Tutti i passaggi precedenti vengono eseguiti manualmente e in base al carico del flusso di lavoro. Tutte queste attività manuali e flussi di lavoro possono essere digitalizzati utilizzando Hyperautomation.
L’iperautomazione crea un’automazione end-to-end di questo processo. Ad esempio, quando un dipendente invia una nota spese, un bot riconosce istantaneamente la categoria di spesa appropriata, offre la richiesta, comunica con il motore del flusso di lavoro appropriato e invia la richiesta agli approvatori appropriati con approfondimenti proattivi.
Il bot utilizzerà una piattaforma conversazionale per trasmettere questa richiesta al team finanziario per l’approvazione finale e chiederà all’approvatore di rifiutare la richiesta se rileva irregolarità; in caso contrario, approverà automaticamente la richiesta ed elaborerà il pagamento.
In conclusione, Hyperautomation può automatizzare e digitalizzare qualsiasi processo o attività che richieda lavoro manuale o attività che richiedono tempo.
Da un punto di vista tecnologico, il business IT sta subendo una rapida trasformazione e Hyperautomation può ridurre significativamente gli sforzi tecnici aumentando la produttività, l’efficacia in termini di costi, il risparmio della forza lavoro, la soddisfazione del cliente e, in ultima analisi, la redditività.
Vantaggi dell’iperautomazione
Come abbiamo visto come Hyperautmation aiuta le aziende di tutte le dimensioni a digitalizzare e ridurre gli sforzi manuali, vediamo alcuni vantaggi precisi che le organizzazioni possono ottenere se adottano Hyperautomation.
- Adattivo: l’iperautomazione non è limitata a nessun processo particolare ma si adatta alle circostanze dinamiche.
- Maggiore efficienza: l’esecuzione dell’infrastruttura su molti cicli manuali può aumentare i colli di bottiglia e il passaggio all’automazione elimina questo collo di bottiglia.
- Completamento più rapido delle attività: la normale automazione consente di risparmiare tempo. Tuttavia, le attività di varie sezioni possono essere disperse, ma Hyperautomation stabilisce connessioni coerenti e semplifica interi flussi di lavoro e processi sotto un unico ombrello di lavoro.
- Soddisfazione dei dipendenti: l’esecuzione di attività manuali e noiose quotidiane può abbassare il morale dei dipendenti e ciò potrebbe portare a tassi di abbandono più elevati. L’iperautomazione di tutte queste azioni farebbe lavorare i dipendenti verso attività a maggior valore aggiunto, aumentando i loro livelli di soddisfazione sul lavoro.
- Produttività: i dipendenti saranno più produttivi automatizzando attività e processi manuali e ripetitivi.
- Sorveglianza facile: grazie all’iperautomazione, tutte le attività possono essere riunite in un’unica piattaforma, il che rende facile agli amministratori tenere d’occhio, amministrazione della coerenza delle attività, risoluzione dei problemi, ecc.
- Risparmio sui costi: le attività manuali e l’esecuzione di processi manuali richiedono un capitale umano significativo. Secondo il rapporto di McKinsey pubblicato nel 2017, il 45% delle attività attualmente pagate negli Stati Uniti può essere automatizzato. Queste attività costano circa $ 2 trilioni di salari annuali.
- Digitalizzazione: da e per l’approvazione e il movimento delle richieste nella maggior parte dei settori può essere eliminato implementando Hyperautomation. In un certo senso, la moltitudine di cicli può essere automatizzata.
- Trasparenza: l’iperautomazione può riunire i cicli e migliorare l’apertura su tutta la linea. Aiuta a stabilire misure di sicurezza e la rilevabilità dei dati. Aiuta a fornire prodotti e servizi con le linee guida stabilite dall’organizzazione in modo coerente.
- Audit-Readiness: la standardizzazione delle attività e delle operazioni che aiuta a registrare tutte le interazioni aziendali, creando così audit trail in modo coerente.
- Processo decisionale: analizzare i dati e disporre di informazioni migliori aiuta a riconoscere e concentrarsi sui cicli economici in modo coerente, aiutando le parti interessate a prendere decisioni più rapide.
- Scalabilità: man mano che la base di clienti e il portafoglio si espandono, la normale automazione può diventare disorganizzata e incompetente. L’iperautomazione può scalare in base alla crescita delle organizzazioni. La sua scalabilità è illimitata. L’iperautomazione consente di appianare tutti i processi aziendali, consentendo all’azienda di crescere.
- Eliminazione dell’errore umano: i bot software introdotti da Hyperautomation non commettono errori umani. Una volta implementati, funzionano come previsto e definito dagli standard.
- Aumento del ROI: automazione di processi complessi, analisi dei dati e insight predittivi che consentono alle organizzazioni di passare alla digitalizzazione end-to-end con efficienza ed efficacia, aumentando in ultima analisi il ROI in modo esponenziale.
Iperautomazione vs. Automazione intelligente dei processi (IPA)
Intelligent Process Automation (IPA) e Hyperautomation sono tecnologie create per snellire e migliorare i processi. Sebbene procedure specifiche possano essere automatizzate utilizzando entrambi i metodi.
Sebbene IPA e Hyperautomation abbiano alcune somiglianze, differiscono nelle attività che automatizzano, nel modo in cui vengono utilizzate AI e ML e nella quantità di input dell’utente che richiedono. Mentre IPA mira ad automatizzare lavori più semplici e ripetitivi, Hyperautomation è più completo e comprende procedure più complicate.
Rispetto a IPA, Hyperautomation è una forma di automazione più sofisticata poiché utilizza procedure automatizzate che coprono sostanzialmente flussi di lavoro e processi end-to-end.
Inoltre, poiché implica l’automazione di una pipeline completa di funzioni anziché semplicemente di una sola, Hyperautomation richiede una tecnologia e un set di competenze più avanzati rispetto a IPA.
Una suite di strumenti di automazione, tra cui l’automazione dei processi robotici, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, viene distribuita all’interno di un’organizzazione utilizzando il metodo end-to-end indipendente dalla piattaforma noto come Hyperautomation.
D’altra parte, l’IPA è una strategia più mirata che automatizza operazioni particolari utilizzando tecniche come Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP).
Sebbene IPA possa essere considerato uno strumento all’interno di Hyperautomation, il termine Hyperautomation si riferisce a un’idea più generale che incorpora numerose tecnologie.
Settori in cui l’iperautomazione può avere un impatto
L’iperautomazione può essere utilizzata in settori o industrie in cui le aziende desiderano ridurre le attività manuali e ripetitive per aumentare la produttività e i profitti. Aiuta le aziende, dalle PMI alle grandi aziende, ad automatizzare processi e flussi di lavoro da semplici a complicati.
Per le aziende di tutte le dimensioni, Hyperautomation ha aperto molte possibilità e trasformato il modo in cui le procedure vengono eseguite in molti settori. Diversi settori, tra cui sanità, banche, produzione, vendita al dettaglio e logistica, possono trarre vantaggio dall’iperautomazione.
Le organizzazioni possono raggiungere un’efficienza senza precedenti utilizzando l’automazione dei processi robotici (RPA), l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale (AI), che riduce l’errore umano e accelera l’esecuzione delle attività.
Questa tecnologia emergente utilizza l’automazione dei processi e l’intelligenza artificiale per accelerare e automatizzare ogni fase dei processi aziendali. Può essere implementato e integrato con settori che desiderano automatizzare, semplificare le proprie operazioni, ridurre gli errori, migliorare la produttività, aumentare il ROI, ecc.
L’iperautomazione ha il potenziale per modificare i processi aziendali e si traduce in un migliore servizio clienti, maggiore efficienza e risparmi sui costi in una varietà di settori.
Inoltre, l’adattabilità e la flessibilità di questa tecnologia le consentono di interfacciarsi con i sistemi e le procedure esistenti che aiutano le organizzazioni ad automatizzare le operazioni di routine oa combinare molte funzioni in un unico sistema integrato.
Quasi tutti i settori avranno un impatto significativo se la tecnologia Hyperautomation implementata viene utilizzata per automatizzare le attività di routine, ridurre i costi di manodopera e produrre flussi di lavoro più innovativi e agili.
Sfide per l’implementazione dell’iperautomazione
Con l’aumento della domanda di automazione, le organizzazioni stanno ora guardando all’iperautomazione come soluzione per le loro iniziative di trasformazione digitale.
Tuttavia, nonostante i suoi vantaggi, ci sono alcune sfide che le aziende devono affrontare durante l’implementazione di Hyperautomation.
Vediamo alcune sfide significative nel percorso di implementazione dell’Hyperautomation:
- L’integrazione di Hyperautomation nell’infrastruttura richiede competenze altamente qualificate ed è molto probabile che l’organizzazione debba acquisire queste competenze.
- Comprendere i processi, i flussi di lavoro e altre attività esistenti e convertirli all’automazione è una procedura complessa e può richiedere pianificazione e pensiero strategico senza violare la conformità e altre normative sui dati.
- I suoi vari elementi, come RPA, AI e ML, possono essere costosi, soprattutto per le PMI.
- Le analisi costi-benefici dell’implementazione dell’Hyperautomation devono essere attentamente considerate, in particolare le aziende non tecnologiche e che operano con budget limitati.
- La collaborazione e il coordinamento tra varie sezioni, dipartimenti e parti interessate sono essenziali e eventuali lacune porterebbero a ritardi nell’attuazione.
- Poiché l’implementazione è complessa, qualsiasi azione imprecisa porterebbe al caos sulla rete o aggiungerebbe più processi nei segmenti di dati con conseguente rallentamento delle operazioni aziendali.
Quindi implementare Hyperautomation, tuttavia, è un compito complesso. Le sue sfide principali sono la comprensione del funzionamento di tutti i suoi elementi fondamentali, la conoscenza strategica e operativa dell’infrastruttura attuale e le fonti di vari dati aziendali e, infine, come integrare Hyperautomation per progettare i processi automatizzati per soddisfare le esigenze dell’organizzazione.
Il futuro dell’iperautomazione
L’iperautomazione gioca un ruolo cruciale nel futuro del business, consentendo alle aziende di diventare più efficaci, economiche e innovative. Hyperautomation è stata recentemente elogiata come la migliore soluzione per aiutare le organizzazioni moderne a rimanere competitive.
Secondo un’analisi di Morgan Stanley, l’invecchiamento della popolazione e un pool limitato di manodopera qualificata avranno un impatto significativo sull’economia mondiale nei prossimi decenni, il che indurrà le aziende a fare maggiore affidamento sull’automazione.
L’iperautomazione mira ad automatizzare le operazioni manuali e ripetitive ora svolte da esseri umani, migliorando la produttività e l’efficienza per le PMI e le grandi aziende.
L’iperautomazione, che comporta una varietà di applicazioni in numerosi settori per aumentare la loro efficienza operativa e massimizzare le loro trasformazioni digitali, dovrebbe essere una delle tecnologie più potenti a breve.
Inoltre, Hyperautomation aiuta le aziende a ottenere visibilità sui propri dati e preziose informazioni per aumentare la produttività riducendo le spese.
Secondo un rapporto di PricewaterhouseCoopers International Limited (PwCIL), entro il 2030 l’intelligenza artificiale avrà un impatto economico di circa 15,7 trilioni di dollari sul mondo.
In conclusione, i vari rapporti di ricerca mostrano che il futuro delle aziende, indipendentemente dalle dimensioni e dal settore, si baserà sull’Iperautomazione e sulle tecnologie correlate.
Parole finali
Hyperautomation è una tuta tecnologica completa composta da BPM, RPA, ML e AI. È utile nella trasformazione digitale e nell’automazione end-to-end. Le future operazioni aziendali saranno più facili da gestire e aiuteranno le aziende a rimanere organizzate e ad aumentare il ROI.
Può semplificare tutte le operazioni aziendali ed eliminare laboriosi processi manuali. Le sue strategie efficaci contribuiscono a fornire beni e servizi di qualità superiore, il che avvantaggia l’attrazione di nuovi clienti.
Successivamente, dai un’occhiata ai popolari strumenti Robotic Process Automation (RPA).