Automazione robotica dei processi (RPA)

Come funziona l'automazione robotica dei processi

La RPA opera principalmente interagendo con le applicazioni a livello di presentazione, imitando i clic e i colpi di tastiera umani attraverso le interfacce grafiche utente (GUI) o sfruttando le interfacce di programmazione delle applicazioni (API), se disponibili, per un'integrazione più solida. Gli sviluppatori configurano i bot per seguire flussi di lavoro predefiniti, ovvero sequenze di passaggi e regole aziendali che dettano il modo in cui il bot interagisce con applicazioni specifiche, come fogli di calcolo, database, applicazioni web o software di pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Un vantaggio significativo dell'RPA è la sua capacità di lavorare con le applicazioni esistenti senza richiedere un'integrazione profonda nei sistemi backend o alterare l'infrastruttura IT sottostante, rendendo l'implementazione relativamente veloce per i processi mirati. Le principali piattaforme RPA includono strumenti come UiPath e Automation Anywhere.

Automazione robotica dei processi vs. intelligenza artificiale

È fondamentale distinguere la RPA dall'Intelligenza Artificiale (AI). Sebbene entrambe le tecnologie favoriscano l'automazione, le loro funzioni differiscono in modo significativo:

• RPA: Si concentra sull'automazione di attività strutturate e basate su regole, seguendo istruzioni esplicite. I bot RPA eseguono i processi esattamente come programmati e non imparano o si adattano da soli. Sono eccellenti per automatizzare flussi di lavoro prevedibili e ad alto volume.
• IA: si tratta di creare sistemi in grado di svolgere compiti che richiedono tipicamente l'intelligenza umana, come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione di problemi, la percezione e il processo decisionale. L'apprendimento automatico (ML), un sottoinsieme dell'IA, consente ai sistemi di apprendere dai dati senza una programmazione esplicita, consentendo di svolgere attività come il rilevamento di oggetti e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Spesso l'RPA e l'AI vengono combinate per creare "Automazione intelligente" o"Iperautomazione", dove i bot RPA gestiscono l'esecuzione dei processi e i componenti AI forniscono capacità cognitive. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale potrebbe analizzare il sentiment di un'e-mail e un bot RPA potrebbe quindi indirizzarla in base all'analisi dell'intelligenza artificiale.

Automazione robotica dei processi vs. robotica

Un'altra distinzione importante è quella tra RPA e robotica.

• RPA: Si occupa dei bot software che automatizzano le attività digitali all'interno dei sistemi informatici. Non esiste una componente fisica; i "robot" sono puramente software.
• Robotica: Si occupa della progettazione, della costruzione e del funzionamento di robot fisici, ovvero macchine che interagiscono con il mondo fisico. Questi robot spesso incorporano l'intelligenza artificiale e la visione artificiale (CV) per percepire e navigare nell'ambiente circostante, svolgendo compiti in settori come la produzione o la logistica. Scopri di più sull'integrazione della CV nella robotica con Ultralytics YOLO11.

Applicazioni e casi d'uso

L'RPA è ampiamente adottata in diversi settori industriali per attività caratterizzate da volumi elevati, natura ripetitiva, logica basata su regole e suscettibilità all'errore umano. Le applicazioni più comuni includono:

• Servizio clienti: Automatizzare le risposte a semplici domande, aggiornare i record dei clienti.
• Finanza e contabilità: Elaborazione di fatture, generazione di report, riconciliazione dei dati. Esplora l'intelligenza artificiale nella finanza.
• Risorse umane: Inserimento di nuovi dipendenti, gestione dei dati delle buste paga. Scopri come CV migliora i flussi di lavoro delle risorse umane.
• Gestione della catena di approvvigionamento: Tracciamento delle spedizioni, gestione dei livelli di inventario, elaborazione degli ordini. Leggi come rimodellare le catene di approvvigionamento con l'intelligenza artificiale.
• Assistenza sanitaria: Registrazione dei pazienti, fatturazione, elaborazione delle richieste di rimborso. Scopri il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria.

Automazione robotica dei processi in AI e Machine Learning

Pur essendo distinta, la RPA è una tecnologia di supporto preziosa all'interno dei flussi di lavoro AI e ML, in particolare nel regno delle Machine Learning Operations (MLOps):

• Automazione della preparazione dei dati: I bot RPA possono automatizzare la raccolta e la strutturazione dei dati di formazione necessari per i modelli ML. Ad esempio, un bot può estrarre i dati da varie fonti come PDF, sistemi legacy o siti web utilizzando tecniche come il web scraping o l'integrazione con strumenti di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), per poi formattarli in modo coerente e inserirli in piattaforme come Ultralytics HUB per la formazione dei modelli. In questo modo si riduce notevolmente l'impegno manuale nella raccolta e nell'annotazione dei dati.
• Distribuzione e monitoraggio automatizzati dei modelli: L'RPA può automatizzare le fasi della pipeline di distribuzione dei modelli. Ad esempio, una volta che un modello come Ultralytics YOLO raggiunge le metriche di performance desiderate, un bot RPA può attivare gli script di distribuzione o aggiornare i file di configurazione. Allo stesso modo, i bot possono monitorare le dashboard o i file di log per individuare gli avvisi relativi al monitoraggio del modello (ad esempio, rilevare la deriva dei dati o il degrado delle prestazioni) e avviare automaticamente azioni predefinite come la notifica ai team o il ritorno a una versione precedente, seguendo le best practice per la distribuzione.

Gestendo le parti ripetitive e basate su regole delle pipeline AI/ML, l'RPA consente ai data scientist e agli ingegneri di concentrarsi sulle attività principali di modellazione e analisi, accelerando il ciclo di vita complessivo dello sviluppo e dell'operatività.