L’intelligent automation rappresenta oggi una delle leve più potenti per la trasformazione digitale delle imprese. Al centro di questa evoluzione troviamo l’integrazione tra intelligenza artificiale (AI) e Robotic Process Automation (RPA): una sinergia che consente di automatizzare non solo attività ripetitive, ma anche decisioni più complesse. Questo articolo esplora come l’AI stia ridefinendo la RPA in ogni fase del suo ciclo di vita, offrendo alle aziende nuove opportunità per innovare, ottimizzare e scalare i processi operativi.
L’impatto dell’AI sulla RPA in 3 punti
1) Discovery – Scoperta delle opportunità
L’AI potenzia le tecniche di process mining e task mining, analizzando i log di eventi e individuando pattern ricorrenti. Questo consente di identificare con precisione le inefficienze e le opportunità di automazione, anche nei processi più articolati.
2) Design – Progettazione semplificata
Grazie al natural language processing, l’AI aiuta gli utenti a progettare workflow complessi partendo da prompt in linguaggio naturale. Genera automaticamente documentazione tecnica e suggerisce le azioni successive da implementare.
3) Deployment – Esecuzione intelligente
In fase di esecuzione, l’AI introduce bot “self-healing” in grado di adattarsi ai cambiamenti nelle interfacce utente. Rileva anomalie in tempo reale, migliora la gestione delle eccezioni e garantisce Service Level Agreement più solidi grazie a funzioni predittive.
Individuare le opportunità di automazione: le 3 fasi in cui l’AI può fare la differenza
La fase di individuazione delle opportunità è oggi completamente rivoluzionata dall’AI, che opera in tre momenti chiave:
Collect – Raccolta
L’AI estrae dati dai log delle applicazioni aziendali, creando un “digital footprint” dettagliato del lavoro svolto dai team (tracce digitali lasciate dagli utenti durante l’esecuzione delle attività sui sistemi informativi aziendali).
Analyze – Analisi
Con algoritmi di machine learning, l’AI identifica attività ripetitive, frequenze d’uso delle applicazioni e inefficienze nei flussi operativi.
Prioritize – Prioritizzazione
Valutando la complessità e i benefici attesi, l’AI supporta la selezione strategica delle attività da automatizzare, massimizzando l’impatto sul ROI.
Design e deployment: il contributo dell’AI
Durante il ciclo di vita dell’automazione, l’AI non è solo un acceleratore, ma un vero e proprio alleato strategico:
Design
Aiuta nella creazione di processi automatizzati da zero tramite prompt vocali o testuali. Suggerisce metriche di performance e produce la documentazione necessaria a mantenere l’allineamento tra stakeholder.
Deployment
I bot AI-driven diventano adattivi: sanno riconoscere modifiche nei layout applicativi grazie alla computer vision, si auto-riparano e prevedono i fallimenti prima che si verifichino. Inoltre, strumenti guidati assistono gli utenti nella configurazione e gestione delle automazioni, migliorando l’esperienza e l’affidabilità del sistema.
In sintesi
L’unione tra AI e RPA apre scenari evolutivi fino a pochi anni fa impensabili. Grazie all’intelligent automation, le aziende possono:
- Identificare con maggiore precisione le aree da automatizzare;
- Progettare workflow in modo più intuitivo e collaborativo;
- Sviluppare automazioni robuste e scalabili;
Garantire esecuzioni adattive, resilienti e predittive.
Per le organizzazioni che vogliono restare competitive, integrare AI nella RPA non è più un’opzione: è una necessità strategica.
Fonte: Sachin Joshi, Arthur Villa – “What Is the Impact of AI on RPA?”, Gartner, Inc., ID G00824966, 28 maggio 2025.
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