Perché le aziende devono prepararsi subito per l'iper automazione?

L'automazione è stata utilizzata per decenni in un'ampia gamma di settori per aumentare l'efficienza e la produttività, ridurre gli sprechi e garantire qualità e sicurezza. E ora siamo pronti per il prossimo passo. Le tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale (AI), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi dei big data vengono ora combinate con l'automazione per affrontare problemi più complessi e apportare ulteriori miglioramenti ai processi aziendali. . Questa convergenza di automazione e intelligenza è nota come iperautomazione.

A proposito dell'autore

Sanjay Nambiar Vicepresidente e responsabile dell'ecosistema di intelligenza artificiale (IA) e automazione Wipro HOLMES™, Wipro Limited.

Nota anche come automazione cognitiva o intelligente, l'iperautomazione è in prima linea nella quarta rivoluzione industriale e sta gradualmente prendendo piede in ogni aspetto aziendale, producendo risultati senza precedenti. Sono diversi i fattori che spingono le aziende ad adottare l'iperautomazione, tra cui la capacità di migliorare le prestazioni operative e di servizio. Questa tecnologia offre inoltre alle aziende l'opportunità di migliorare l'esperienza dei clienti e il coinvolgimento dei dipendenti, consentendo loro di realizzare nuovi risparmi sui costi e di sviluppare nuovi flussi di entrate attraverso l'analisi.

Abbraccia l'iperautomazione

Quando si adotta l'iperautomazione, è fondamentale che le aziende riconoscano l'importanza di selezionare i casi d'uso. Questo è uno dei punti salienti del nostro recente rapporto sullo stato dell'automazione del 2019, concepito per fornire un modo per orientarsi nel complesso mondo dell'iperautomazione. Il rapporto sottolinea che i casi d'uso dell'iperautomazione dovrebbero essere determinati dalle aziende e non dalla tecnologia disponibile.

Quando si selezionano i casi d'uso, le aziende dovrebbero anche considerare i privilegi di sicurezza richiesti per eseguire l'iperautomazione, nonché l'allineamento delle diverse funzioni all'interno dell'azienda. Ad esempio, alcuni tipi di automazione della gestione delle cassette postali richiedono privilegi di amministratore affinché il programma di automazione funzioni in modo efficiente. Il team di automazione, così come il proprietario del servizio di messaggistica, devono concordare e allinearsi prima che tali casi d'uso possano essere finalizzati come potenziali candidati per l'automazione.

Le organizzazioni devono investire tempo ed energie nella creazione di una strategia di iperautomazione efficace, assicurandosi innanzitutto che ogni caso d'uso ne tragga effettivamente vantaggio. Sebbene la RPA (Robotic Process Automation) sia ormai ampiamente utilizzata, molte attività non possono essere automatizzate utilizzando sistemi basati su regole. L'applicazione dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie cognitive all'automazione apre una gamma completamente nuova di possibilità laddove sono coinvolte informazioni più complesse.

implementazione dell'iper automazione

Quando si implementa l'iperautomazione è fondamentale avere obiettivi chiaramente definiti. Quando si progetta un nuovo sistema, sono molti i fattori da considerare, tra cui la sicurezza, la scalabilità e la facilità di manutenzione, nonché la facilità con cui il personale può essere formato per utilizzarlo. Senza una solida strategia di casi d'uso, il progetto è destinato a fallire. Ciò non solo sprecherebbe tempo e investimenti, ma potrebbe anche erodere la fiducia nell’iperautomazione, portando a gravi battute d’arresto nel processo di trasformazione digitale dell’organizzazione.

Il rapporto sottolinea anche l'importanza di una forza lavoro qualificata. Affinché l'iperautomazione abbia successo, è essenziale disporre del team giusto. Con la diffusione sempre più diffusa della tecnologia, la domanda di talenti non potrà che crescere. Ecco perché è importante che le aziende si concentrino sul reclutamento dei talenti giusti e investano nel loro sviluppo continuo. Le alleanze strategiche tra aziende e università consentiranno alle aziende di reclutare i migliori talenti direttamente dall'università, anziché cercare di reclutarli in un secondo momento a costi proibitivi. La capacità di lavorare con i dati sarà una competenza essenziale nell'era dell'iperautomazione e reclutare data scientist esperti dovrebbe essere una priorità.

Il nostro rapporto sottolinea inoltre l'importanza di acquisire i dati giusti per ogni caso d'uso e di garantirne la qualità. Senza la giusta quantità di dati di qualità, i progetti di iperautomazione sono destinati a fallire. Man mano che le organizzazioni si evolvono verso una cultura basata sui dati, devono anche impegnarsi per evitare distorsioni nei dati che potrebbero influire sull'automazione basata sull'intelligence.

Aggiungi l'intelligenza artificiale all'automazione

L'aggiunta dell'intelligenza artificiale al mix di automazione comporta complicazioni in termini di responsabilità legali, etiche e di conformità. Per mantenere la fiducia e prepararsi a eventuali nuove normative future, le organizzazioni devono adottare misure per garantire che l'intelligenza artificiale sia spiegabile. Utilizzare strumenti di collaborazione che forniscono servizi di automazione e cognitivi che possono essere personalizzati per ruoli specifici all'interno di un'azienda è un ottimo modo per le aziende di assicurarsi di essere sempre un passo avanti a queste complicazioni. I servizi giusti possono aiutare a fornire un quadro trasparente e responsabile che mantenga gli esseri umani aggiornati.

È importante cercare strumenti che supportino la neutralizzazione dei modelli di intelligenza artificiale e dei modelli di apprendimento, poiché ciò contribuirà ad attenuare i rischi futuri. Con l'avvicinarsi del prossimo decennio, l'iperautomazione diventerà rapidamente la norma per le aziende di tutto il mondo. Questa tecnologia ha il potenziale per innescare una trasformazione su larga scala nel prossimo futuro. Nuove tendenze tecnologiche come l'intelligenza artificiale basata sull'edge computing, l'apprendimento federato e i dati sintetici accelereranno il ritmo dell'adozione dell'iperautomazione, determinando non solo riduzioni dei costi, ma anche miglioramenti nell'esperienza utente e un impatto positivo sui ricavi.

Sebbene l'automazione esista da decenni, il passo logico successivo è aggiungere l'intelligenza all'equazione. Nei prossimi mesi e anni, l'adozione dell'iperautomazione diventerà rapidamente una necessità. Ecco perché oggigiorno destreggiarsi tra le complessità di questa tecnologia è una necessità aziendale urgente per tutte le organizzazioni. E più velocemente inizi, più velocemente la tua organizzazione si attiverà in futuro.