La Robotic Process Automation (RPA) si riferisce alla tecnologia che consente alle aziende di configurare "bot" software per emulare e integrare le azioni di un essere umano che interagisce con i sistemi digitali per eseguire i processi aziendali. I bot RPA utilizzano l'interfaccia utente per acquisire dati e manipolare le applicazioni proprio come fanno gli esseri umani. Interpretano, attivano risposte e comunicano con altri sistemi per eseguire una vasta gamma di attività ripetitive e basate su regole. Si tratta di una forza lavoro digitale in grado di automatizzare attività banali come l'inserimento di dati, l'elaborazione di transazioni o la risposta a semplici domande del servizio clienti, liberando spesso lavoratori umani per attività più complesse e a valore aggiunto.
Come funziona l'automazione robotica dei processi
L'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 utilizzando le interfacce di programmazione delle applicazioni (API), se disponibili. I bot seguono flussi di lavoro predefiniti configurati dagli sviluppatori. Questi flussi di lavoro consistono in una sequenza di passaggi e regole che stabiliscono come il bot debba interagire con applicazioni specifiche (come fogli di calcolo, database, applicazioni web o software aziendali) per completare un'attività. A differenza dell'automazione tradizionale, che spesso richiede una profonda integrazione con i sistemi backend, l'RPA può lavorare con le applicazioni esistenti senza alterare l'infrastruttura IT sottostante, rendendone relativamente rapida l'implementazione per processi specifici. Le principali piattaforme RPA includono strumenti come UiPath e Blue Prism.
Automazione robotica dei processi vs. intelligenza artificiale
È importante distinguere la RPA dall'intelligenza artificiale (AI). Sebbene entrambe contribuiscano all'automazione, funzionano in modo diverso:
- RPA: Si concentra sull'automazione di attività strutturate, ripetitive e basate su regole. I bot seguono istruzioni esplicite e non imparano o si adattano da soli. Eccellono per efficienza e coerenza nei processi chiaramente definiti.
- AI e Machine Learning (ML): Si tratta di sistemi in grado di apprendere dai dati, fare previsioni o prendere decisioni e gestire dati più complessi e non strutturati. L'IA è in grado di comprendere il contesto, riconoscere schemi(rilevamento di oggetti, classificazione di immagini) e adattarsi a nuove situazioni.
Spesso l'RPA e l'IA vengono combinate per creare "Automazione intelligente" o "Iperautomazione", dove i bot RPA gestiscono l'esecuzione dei processi e i componenti dell'IA forniscono capacità cognitive come la comprensione dei documenti, l'interpretazione delle immagini o la formulazione di giudizi. Una panoramica di Gartner ne illustra ulteriormente la portata.
Applicazioni e casi d'uso
L'RPA è ampiamente utilizzata in tutti i settori per le attività ad alto volume, basate su regole e soggette a errori umani. Le applicazioni più comuni includono:
- Immissione e migrazione dei dati: Trasferimento automatico di dati tra sistemi o formati.
- Generazione di report: Consolidamento dei dati provenienti da varie fonti per creare report standardizzati.
- Servizio clienti: Automatizzare le risposte alle domande più comuni o gestire gli aggiornamenti dell'account.
- Elaborazione delle fatture: Estrarre i dati dalle fatture e inserirli nei sistemi contabili.
- Operazioni HR: Automatizzare parti dell'onboarding, dell'elaborazione delle buste paga o della gestione dei dati dei dipendenti.
Automazione robotica dei processi in AI e Machine Learning
Pur essendo distinta, la RPA svolge un ruolo di supporto prezioso nei flussi di lavoro di AI e ML, in particolare nell'ambito delle Machine Learning Operations (MLOps):
- Preparazione automatizzata dei dati: I bot RPA possono automatizzare il noioso processo di raccolta e strutturazione dei dati necessari per l'addestramento dei modelli ML. Ad esempio, un bot può raschiare i dati dai siti web, estrarre le informazioni dai PDF o dalle e-mail utilizzando regole di base o strumenti OCR integrati e formattarli in una struttura coerente adatta alle pipeline di dati di addestramento utilizzate da piattaforme come Ultralytics HUB.
- Semplificare la distribuzione e il monitoraggio dei modelli: L'RPA può automatizzare le fasi del processo di distribuzione dei modelli, come il trasferimento dei file dei modelli o la configurazione degli ambienti. Inoltre, i bot possono monitorare le prestazioni dell'applicazione o specifici KPI aziendali e attivare avvisi o addirittura avviare flussi di riqualificazione del modello se le prestazioni scendono al di sotto di una certa soglia, contribuendo a un monitoraggio efficace del modello.
Integrazione con la visione artificiale
Le capacità della RPA possono essere notevolmente migliorate integrando le tecnologie di Computer Vision (CV). Mentre l'RPA di base interagisce con le GUI, la CV permette ai bot di "vedere" e interpretare elementi dello schermo, immagini o persino documenti fisici tramite telecamere. Ad esempio, un bot RPA potenziato con una telecamera di Ultralytics YOLO Ultralytics potrebbe automatizzare i controlli di qualità nel settore manifatturiero ispezionando visivamente i prodotti su un nastro trasportatore o elaborare documenti scansionati contenenti immagini e layout complessi che l'OCR tradizionale potrebbe non riuscire a gestire. Questa integrazione colma il divario tra l'automazione dei processi digitali e l'interazione con le informazioni visive, consentendo l'automazione di attività più complesse, come quelle presenti nell'automazione industriale. Le risorse di organizzazioni come l'Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI) esplorano queste capacità in evoluzione.
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