La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia che ti permette di automatizzare le attività digitali ripetitive e basate su regole, solitamente eseguite dall'uomo. Immagina dei robot software, o "bot", che possono imitare le interazioni umane con i sistemi informatici per eseguire processi come l'inserimento di dati, la compilazione di moduli, la generazione di report e altro ancora. La RPA è progettata per migliorare l'efficienza e l'accuratezza automatizzando il lavoro di routine, liberando i dipendenti umani per attività più strategiche e creative.
Importanza della RPA nell'AI e nel ML
Pur essendo distinta dall'Intelligenza Artificiale (AI) e dall'Apprendimento Automatico (ML), l'Automazione Robotica dei Processi svolge un ruolo cruciale nel più ampio panorama dell'automazione intelligente. L'RPA eccelle nell'automazione di attività strutturate e prevedibili, agendo come mani e piedi in un ambiente digitale. Al contrario, l'AI e il ML forniscono la potenza cerebrale, consentendo ai sistemi di apprendere, prendere decisioni e gestire dati non strutturati.
L'RPA spesso funge da valido complemento alle iniziative di AI e ML. Ad esempio, dopo che un modello di AI esegue l'analisi del sentiment sui feedback dei clienti, l'RPA può automatizzare il processo di categorizzazione e di instradamento dei feedback ai reparti appropriati per l'azione. Allo stesso modo, nell'analisi delle immagini mediche, una volta che l'AI identifica le anomalie nelle scansioni, l'RPA può programmare automaticamente gli appuntamenti di follow-up e aggiornare le cartelle cliniche dei pazienti. Questa sinergia consente alle organizzazioni di creare flussi di lavoro automatizzati end-to-end in cui l'intelligenza artificiale fornisce informazioni e l'RPA esegue le azioni successive.
Applicazioni della RPA
L'automazione robotica dei processi viene utilizzata in numerosi settori per snellire le operazioni e migliorare la produttività. Ecco un paio di esempi che mostrano la sua applicazione in combinazione con l'AI e il ML:
Preelaborazione automatizzata dei dati per l'apprendimento automatico: I bot RPA possono essere programmati per raccogliere automaticamente i dati da varie fonti, pulirli e formattarli e prepararli per l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico. Questa automazione riduce drasticamente l'impegno manuale nella preparazione dei dati, una fase cruciale in qualsiasi progetto di ML, consentendo agli scienziati dei dati di concentrarsi sullo sviluppo del modello e sulla messa a punto degli iperparametri.
Automazione del servizio clienti guidata dall'AI: Se integrata con i chatbot dotati di intelligenza artificiale, la RPA può automatizzare l'esecuzione di attività identificate attraverso le interazioni con i clienti. Ad esempio, un chatbot del servizio clienti che utilizza la comprensione del linguaggio naturale (NLU) potrebbe stabilire che un cliente deve aggiornare il proprio indirizzo. L'RPA può quindi automatizzare il processo di aggiornamento dell'indirizzo del cliente in vari sistemi senza l'intervento umano.
RPA vs. Robotica e Machine Learning
È importante distinguere la RPA da altri termini correlati come robotica e machine learning. Mentre la robotica si riferisce spesso a robot fisici che eseguono compiti nel mondo fisico, l'RPA è puramente software e opera all'interno di sistemi digitali. A differenza dell'apprendimento automatico, che prevede algoritmi che consentono ai computer di imparare dai dati senza una programmazione esplicita, la RPA si basa su regole ed esegue passaggi predefiniti. L'RPA si occupa di automatizzare i processi esistenti, mentre l'apprendimento automatico consente ai sistemi di apprendere e migliorare i processi o il processo decisionale nel tempo.
Impatto sul mondo reale
Al di là delle integrazioni con AI e ML, la RPA ha un'ampia gamma di applicazioni, tra cui l'automazione dei processi finanziari, la gestione delle catene di fornitura, il miglioramento delle operazioni HR e la gestione delle relazioni con i clienti. Automatizzando le attività di routine, la RPA non solo aumenta l'efficienza operativa, ma riduce anche gli errori, migliora la conformità e aumenta la soddisfazione dei dipendenti, permettendo loro di concentrarsi su lavori di maggior valore. Poiché le aziende cercano sempre più di ottimizzare i flussi di lavoro e di integrare le funzionalità di intelligenza artificiale, l'RPA continua a essere uno strumento prezioso nel kit di automazione intelligente.
