In Italia, come in molti altri Paesi, le aziende cercano, fra non poche difficoltà, di fronteggiare la recessione che a causa della pandemia (ma non solo) si è sviluppata negli ultimi anni. In particolare, fattori come la produttività e la capacità di adattarsi velocemente a un contesto iper-dinamico diventano più critici che mai per garantire la sopravvivenza stessa delle aziende.

Se già con l’inizio della pandemia abbiamo assistito a un’accelerazione nella transizione verso l’economia digitale, le caratteristiche dell’attuale crisi geopolitica (scarsità di materie prime, aumento dei costi dell’energia, inflazione quasi a doppia cifra e difficoltà di reperimento di risorse specializzate e non) stanno ulteriormente spingendo le grandi e piccole imprese a trovare rapide soluzioni di automazione dei processi aziendali per restare competitive sul mercato. In particolare, il costante efficientamento produttivo per contenere i costi, l’ottimizzazione degli approvvigionamenti con costanti monitoraggi e l’applicazione “intelligente” delle risorse ai processi aziendali divengono più che mai elementi strategici fondamentali per competere in tempi di sfide sempre più ravvicinate e con cicli aziendali sempre più stretti.

È una grande sfida che richiede differenti modelli di intervento, oggi resi possibili grazie anche allo sviluppo di nuove tecnologie. Ed è in questo contesto che numerose aziende leader stanno già adottando o sperimentando soluzioni digitali di hyper-automation, un termine di recente diffusione con il quale si fa riferimento a quell’insieme di tecnologie di ultima generazione orchestrate (e integrate) per l'automazione di interi processi aziendali, in grado di impattare significativamente il modo in cui le imprese pianificano, organizzano e svolgono il loro lavoro.  Tecnologie capaci di ridurre o eliminare del tutto le attività ripetitive a basso valore aggiunto e, nello stesso tempo, di fornire una grande ricchezza di dati analitici per controllare l’esecuzione dei processi stessi.

L’era dell’hyper-automation

L'automazione non è una novità: è qualcosa che l'umanità ha sviluppato secoli fa allo scopo di aumentare la produzione industriale, l'efficienza e la qualità del lavoro. Tuttavia, con l’hyper-automation inizia una nuova era, segnata dall’impiego combinato di nuove tecnologie fortemente trasformative in grado di potenziare significativamente risultati e benefici, riducendo tempi di adozione e costi d’investimento.

Fra tali tecnologie emergono, in particolare, l'automazione dei processi con software in grado di emulare e potenziare il comportamento degli operatori (Robot Process Automation - RPA), l'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico (Machine Learning, ML) e il Low code-No code (piattaforme che consentono lo sviluppo di capability informatiche piuttosto sofisticate anche a utenti di business che non possiedono skill informatiche avanzate). Queste ultime tecnologie sono anche alla base della cosiddetta Digital Citizenship, ossia la possibilità di rendere diffuse le conoscenze e le competenze digitali come leva di partecipazione allo sviluppo della società e alla crescita delle imprese. 

Attraverso la combinazione di tali tecnologie diventa possibile ottenere un’automazione che non si limita semplicemente a replicare, imitandole, le attività umane, ma che è anche in grado di simulare il comportamento umano per prendere decisioni intelligenti e rispondere a mansioni più complesse. È possibile, ad esempio, prevedere il volume di domanda atteso e adattare in tempo reale l’intera catena di fornitura evitando l’accumulo di scorte in magazzino. O, ancora, prevedere eventuali guasti e anomalie che potrebbero compromettere l’intera produzione tracciando in tempo reale le prestazioni degli impianti aziendali.

Con l’hyper-automation le imprese evolvono dalla loro tradizionale fisionomia acquisendo un DNA caratterizzato dal binomio uomo-tecnologia. Nascono, infatti, nuovi modelli operativi basati su una workforce composta da persone e robot-software, questi ultimi in grado di supportare i lavoratori in particolare in tutte quelle attività che, già codificate nei processi, risultano ripetitive e ad alto assorbimento di tempo, come elaborare compiti di base (es. inserimento dati) ma anche complessi (es. riconciliazione di dati). A ciascun dipendente, a ogni livello aziendale, può essere infatti affiancato un robot-software a supporto e potenziamento dei propri compiti esecutivi e decisionali, permettendogli di abbandonare le mansioni meno appaganti per dedicarsi maggiormente a quelle attività dove l’applicazione dell’ingegno umano è portatore di nuovo valore. Team “ibridi” composti da persone e robot-software si trovano a collaborare e interagire sia nelle fasi di decision-making sia nelle fasi di pura execution. 

Le imprese capaci di adottare più estensivamente questo modello si trovano così a poter contare su una maggiore produttività e maggiore capacità di adattamento a un contesto di business estremamente volatile.

A differenza dei grandi investimenti in legacy tecnologiche tipiche delle grandi e medie imprese negli ultimi decenni, un percorso di adozione della hyper-automation si caratterizza per una logica di applicazione modulare, con rilascio di soluzioni ad alta frequenza ma a bassa intensità di investimento, tale da permettere di ottenere e misurare rapidamente i primi risultati in poche settimane. Tanti passi di innovazione in sequenza misurata e continua, anziché grandi salti su terreni non collaudati e lunghi tempi di preparazione.

È un approccio che, pur partendo dall’automazione intelligente di semplici task, porta ad automatizzare e integrare tutti i processi aziendali in logica end-to-end. Questo percorso, oltre a essere riconosciuto come uno dei più importanti driver dell'efficienza aziendale e della rilevanza competitiva in futuro, permette di cambiare radicalmente la cultura aziendale con un impatto positivo sulle persone, la loro motivazione e la crescita professionale.

La Digital Toolbox

Pur essendo un terreno in continua espansione e, soprattutto, in rapida evoluzione, gli strumenti e le metodologie di hyper-automation possono già essere clusterizzati nell’ambito di alcune specifiche categorie di componenti tecnologiche, fra queste in particolare:

Process & Task Mining: un approccio innovativo per l'ottimizzazione dei processi. Consiste nell’utilizzo di software evoluti per la mappatura dei processi aziendali con l’obiettivo di scoprire i punti di forza e le aree di ottimizzazione; il tutto in tempi brevissimi (pochi giorni) e senza la necessità di lunghi e costosi progetti di Business Process Reengineering. Le imprese possono così ottenere una piena comprensione e visibilità granulare delle eventuali criticità (nodi, deviazioni, fragilità...) dei processi più complessi.

Il process mining non solo è alla base della creazione di componenti di automazione nei processi, ma ne monitora anche l'implementazione per migliorarla continuamente. È qui che l'automazione basata sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico può fare la differenza, perché consente la realizzazione di un sistema flessibile capace di adattarsi e imparare nel tempo.

Robotic Process Automation (RPA): fa riferimento allo sviluppo e l’implementazione di “software robot” per l’automazione di processi di lavoro. I robot interagiscono con gli applicativi informativi esattamente come farebbe l’operatore, imitandone il comportamento e rendendo così possibile l’automazione delle attività manuali e ripetitive.

Business Process Management (BPM): piattaforme per il discovery, la modellazione, l’analisi e la misura dei processi di un'organizzazione, per garantirne una esecuzione allineata agli obiettivi aziendali. I software BPM consentono alle organizzazioni di modellizzare i passaggi necessari per eseguire un processo, facilitandone l’evoluzione e l’ottimizzazione per renderli più snelli ed efficienti.

Low-code/No-code (LCDP/NCDP): piattaforme per lo sviluppo veloce e a costi significativamente ridotti di nuove capability informatiche. Grazie a questi tool, anche gli utenti di business possono sviluppare i propri progetti senza avere conoscenze ed esperienze di codifica o di information technology. Ognuno può sviluppare la propria automazione e avere il proprio robot, che lo aiuta nel suo lavoro. Secondo ricerche di Gartner, entro il 2024 le applicazioni verranno sviluppate per il 65% grazie a strumenti low code/no code.

Intelligenza artificiale: concerne la realizzazione di sistemi informatici intelligenti in grado di svolgere compiti e attività tipiche della mente umane. Combinando l’intelligenza artificiale e la RPA è possibile creare soluzioni di automazione end-to-end che imparano e si adattano da sole alle esigenze di produzione e gestione aziendale

Advanced Analytics: l’analisi delle performance del business sulla base dell’osservazione di dati always-on, spesso in gran mole, per creare valore misurabile attraverso la trasformazione dei processi.

Benefici, sfide e prospettive

Buona parte delle organizzazioni che ha già messo in pratica principi di hyper-automation è già stata in grado di sfruttare il grande potenziale che essa può esprimere e generare eccezionali benefici di efficienza compresi tra il 20 e il 60%, a seconda del livello di maturità e della tipologia del processo.

Il potenziale dell’hyper-automation, se è oggi già in buona misura accessibile, trova però delle sfide che solo un management illuminato è già in grado di indirizzare. Come abbiamo infatti evidenziato, se è vero che l’hyper-automation è alla base di una trasformazione “genetica” dell’azienda, è nella capacità dell’azienda stessa di sapersi trasformare che vi è il presupposto per una sua efficace adozione. Pertanto, un percorso di sviluppo dell’hyper-automation nell’impresa richiede dei modelli manageriali e culturali adeguati.

Si tratta, in primis, di pensare a nuovi modelli di delega organizzativa e operativa che permettano a un gruppo assai più ampio di collaboratori di accedere a nuove conoscenze tecnologiche e di poter incidere sullo sviluppo dei processi, attività ad oggi appannaggio di funzioni specifiche interne in ambito IT e o di grandi partner tecnologici di outsourcing esterni, molto più orientati alle grandi, ma lunghe  e costose, trasformazioni delle legacy, contrariamente  alle logiche di continuous internal improvment.

Unitamente a ciò, è necessario costruire delle nuove cabine di regia che superino il tradizionale modello di governance basato sul binomio sviluppo-utenti, ma che siano piuttosto orientate a “moderare” la presenza di competenze digitali diffuse nell’organizzazione in grado di apportare migliorie tecnologiche e di processo continue su specifici task. Un po' come avviene – per analogia ma con le dovute diversità - con la produzione di contenuti e di intrattenimento digitali che, se opportunamente gestiti e qualificati, grazie agli apporti degli stessi utenti (“crowdsourcing”) possono diventare una interessante base di crescita per la stessa industria media.

L’hyper-automation ha infatti la caratteristica di rendere accessibile lo sviluppo e l’applicazione di soluzioni tecnologiche anche agli utenti stessi, spesso privi di competenze informatiche avanzate, che possono ora creare applicazioni aziendali senza il bagaglio di know-how tipico degli sviluppatori (una sorta di “consumerizzazione” della produzione). Ovviamente all’interno dell’impresa il processo di sviluppo di queste soluzioni andrà indirizzato e validato – appunto da un gruppo di governance - prima del rilascio in produzione.

Da ultimo si tratta di creare dei team multidisciplinari portatori di un’ampia varietà di competenze tecnologiche, perché è con “l’effetto combinatoriale” delle diverse discipline (IA, programmazione, data science, singolarità di processi aziendali) che l’automazione è in grado di trovare formule dai benefici esponenziali.

Per il futuro tutte queste tendenze non accennano ad arrestarsi, anzi. Nei prossimi cinque anni, l’implementazione di tecnologie di hyper-automation continuerà a crescere* in molti campi e organizzazioni generando un notevole impatto sulla produttività delle aziende, oltreché nella qualità della vita del dipendente.

* Secondo Gartner, il mercato mondiale delle tecnologie che consentono l'hyper-automation raggiungerà i 596,6 miliardi di dollari entro la fine del 2022, dopo i 481,6 miliardi di dollari registrati nel 2020 e 532,4 miliardi di dollari del 2021 (fonte: Gartner Forecasts Worldwide Hyperautomation; Top Strategic Technology Trends for 2022).