Robots per automazione dei processi: cosa sono?

Robotic Process Automation (RPA) e integrazione con l’Artificial Intelligence (AI). Se ne è parlato al recente workshop tenuto presso il Politecnico di Milano nell’ambito dell’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale. Nuovi scenari all’orizzonte!

 

Cosa sono gli RPA?

Secondo la definizione ufficiale si tratta di “un insieme di tecnologie usate per “mimare” gli stessi percorsi manuali effettuati da una essere umano quando sta interagendo con i sistemi”. Tradotto in termini comuni si tratta di soluzioni software che permettono di eseguire in modo automatico e ripetitivo quello che una persona fa come lavoro al computer per svolgere operazioni ripetitive. Ad esempio scegliere un file, aprirlo, compilarlo, salvarlo, usare alcuni dei dati per accedere ad un sistema informativo e registrare l’operazione, stampare, inviare una mail di conferma, etc.

 

Come una classica ‘macro’?

Rispetto alle macro un RPA utilizza una logica decisionale avanzata, accede a diversi sistemi, effettua operazioni eterogenee, utilizza logiche di costruzione visuali tipiche dei workflow e, in genere, non richiede alcuna programmazione software. Quindi la costruzione di un RPA richiede di conoscere molto bene le cose da fare, il prodotto da utilizzare, ma non richiede la scrittura di codice. Vengono definiti, come spesso accade negli automatismi, anche BOT, abbreviazione di Robot.

 

Possiamo far lavorare tra loro robots diversi?

Anche questo si può fare! Se i risultati di ‘flussi’ di operazioni devono entrare in un altro processo ripetitivo allora si possono costruire delle ‘catene’ di Bot che interagiscono secondo una logica che viene codificata da chi quella logica di operazioni la conosce bene. Questo meccanismo viene definito ‘orchestrazione’ in quanto coordina i diversi Bot.

 

Ma cosa c’entra l’AI con gli RPA?

Dato che spesso gli RPA vengono utilizzati per automatizzare operazioni eterogenee tra loro, si potrebbero verificare anomalie ed eccezioni. In questi casi è necessario l’intervento umano per dirimere la questione e decidere come procedere. Quando le situazioni si verificano ripetutamente e con una frequenza elevata le alternative sono due: o si risolve il caso a monte e si definisce una nuova regola oppure si procede in altro modo.

L’alternativa in questo secondo caso è rappresentata dalle soluzioni di Intelligenza Artificiale. Utilizzando modelli di Machine Learning, o altre soluzioni, attivando tecniche di apprendimento basate sulle eccezioni precedenti, si possono istruire dei sistemi in modo che possano prendere la decisione in forma autonoma almeno per una grossa percentuale di eccezioni o anomalie.
Negli altri casi rimane alla mano e alla mente umana l’individuazione della via d’uscita.

 

Esistono già delle applicazioni?

Già varie aziende di grandi dimensioni hanno attivato soluzioni RPA ottenendo risultati non indifferenti. Il vantaggio principale è la riduzione dei tempi di completamento delle operazioni interessate: si passa da tempi in giorni a tempi in ore. Spesso ciò che spinge ad attivare RPA è la possibilità di aumentare i volumi oltre un certo limite critico. La manualità oltre certe soglie produce errori ed inefficienze in modo sproporzionato ed insostenibile.

Un esempio significativo è il caso indiano di ricerca di personale per le molte aziende di informatica. L’india ha una popolazione di 1,3 miliardi di abitanti e 3,2 milioni di Kmq di estensione con un numero elevatissimo di esperti di informatica. Con una soluzione RPA ‘orchestrata’  e con l’adozione di meccanismi di machine learning sono stati valutati e scremati migliaia di curricula arrivando a proporre al selezionatore ‘umano’ solo i pochi migliori. E funziona!

 

Chi controlla questo lavoro e la sua correttezza?

Le fasi RPA sono verificate da persone che analizzano i risultati e le eccezioni prodotte. Tipicamente tutto viene tracciato, passaggio per passaggio, per poter risalire in qualsiasi momento a quanto è successo. Quando ci sono fasi approvative critiche è sempre una persona che procede alla conferma.

 

E cosa faranno le persone che prima svolgevano quelle operazioni?

Le ragioni che spingono all’introduzione di RPA sono legate ai volumi di attività ed alla crescita del volume d’affari. La sostenibilità della crescita passa anche attraverso queste operazioni. Le persone che prima svolgevano la manualità ripetitiva possono essere poste alle attività di controllo, al customer care, al miglioramento del servizio, al supporto di altre attività che prima si facevano troppo velocemente e male.

 

Cosa serve per attivare un Progetto di RPA?

Per lanciarsi in questi progetti è utile considerare solo processi molto ben conosciuti da chi li svolge, farraginosi ed articolati, ma noti e molto ripetitivi. Non bastano però questi elementi, è necessaria una struttura di dati chiara e definita sulla quale poggiare le fondamenta del Bot. L’imprecisione della base dati di partenza e la sua arbitrarietà produrranno solo anomalie ed eccezioni superiori ai casi processati positivamente. Quindi, per non perdere tempo e denaro, anche in questo caso è utile individuare bene il processo da cui partire e il set di dati sul quale basare il tutto.

 

Il futuro?

Il futuro del RPA potrebbe riservare molte sorprese, anche su fronti che oggi non immaginiamo. Tantissime aziende potranno esserne coinvolte e potrebbe rivelarsi un meccanismo di rapida facilitazione anche nella gestione delle ‘filiere’, lunghe o corte che siano.

RPA e Intelligenza Artificiale potrebbero sconvolgere i fabbisogni di software come fino ad oggi li abbiamo conosciuti.

L’innovazione in questo caso sarà proprio dirompente o, come va di moda dire, disruptive!