Chi ha paura dell’iper-automazione?

Giammaria Ripoli analizza gli scenari delle strategie di automazione avanzata per la standardizzazione dei processi e la loro applicazione al servizio del lavoro umano

  • 2 Marzo 2022
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  • L’obiettivo dell'iper-automazione non è quello di sostituire il lavoro delle persone, ma di supportarle per migliorarne l’operatività e le prestazioni
    L’obiettivo dell'iper-automazione non è quello di sostituire il lavoro delle persone, ma di supportarle per migliorarne l’operatività e le prestazioni
  • Giammaria Ripoli, responsabile Digital Operations di Minsait in Italia
    Giammaria Ripoli, responsabile Digital Operations di Minsait in Italia

Nell’attuale contesto di digitalizzazione accelerata, nessuna azienda o amministrazione pubblica può considerarsi innovativa se non include nella sua visione del futuro una strategia di automazione avanzata che permetta di standardizzare i processi al fine di ottenere di più dai dati per offrire una migliore esperienza al cliente, ottimizzare il customer care e ridurre le inefficienze. Giammaria Ripoli, responsabile Digital Operations di Minsait in Italia illustra come i robot e gli algoritmi non siano una minaccia, se si è preparati al cambiamento, ma piuttosto un aiuto per aumentare la competitività.

Supportare l'operatività e le prestazioni

L’obiettivo dell'iper-automazione non è quello di sostituire il lavoro delle persone, ma di supportarle per migliorarne l’operatività e le prestazioni. Nessuna tecnologia può sostituire la capacità dell’essere umano di interpretare le informazioni, applicare la logica e prendere decisioni. Lo scopo dell’iper-automazione non è altro che mettersi al servizio della conoscenza e dell’esperienza delle persone per facilitare scenari di lavoro più creativi e produttivi.

Gestione e ottimizzazione dei beni

Grazie all’iper-automazione, infatti, è possibile aiutare gli operatori a gestire gli incidenti con un risparmio di decine di milioni di euro, le amministrazioni pubbliche a migliorare il servizio al cittadino in ambiti importanti come la gestione degli aiuti pandemici, e le aziende energetiche a ottimizzare la protezione dei loro beni e infrastrutture. Anche le compagnie di assicurazione e le banche beneficiano di riduzioni significative nei processi di registrazione e comunicazione con i loro clienti.

Piattaforme di automazione low-code

Per esempio, la robotizzazione della gestione degli incidenti per le vulnerabilità degli asset presso un importante operatore di telecomunicazioni ha permesso di risparmiare 6.000 ore di lavoro all’anno e raggiunto un tasso di errore dello 0%. Allo stesso modo, una soluzione per il download dei moduli di dichiarazione dei redditi è riuscita a ridurre il tempo di operazione da 10 minuti a pochi secondi, oltre a diminuire il tasso di errore del 98%.
Altri casi significativi arrivano dalle soluzioni basate su piattaforme di automazione low-code, una tecnologia che permette alle organizzazioni di creare applicazioni nel cloud con velocità e agilità, senza la necessità di conoscenze avanzate di sviluppo software, e che aiuta a ridurre i tempi di sviluppo e i costi di manutenzione del software fino al 50.

Centralizzazione per un servizio clienti più veloce

Tra le referenze più degne di nota in questo campo c’è la centralizzazione a tempo di record del servizio clienti per oltre 9.000 utenti di una delle principali compagnie energetiche, al fine di rispondere più rapidamente alle loro richieste. Inoltre, con questo approccio una grande banca è riuscita a permettere che gli utenti dell’area operativa sviluppassero in autonomia i propri processi, il che ha portato all’automazione di oltre 700.000 task! 

Iper-automazione  nei processi del futuro

L’iper-automazione è un fattore differenziate destinato ad avere sempre più peso nelle strategie innovative delle aziende. Secondo Gartner, entro il 2022, il 65% delle organizzazioni che hanno implementato la Robotic Process Automation (RPA) aggiungeranno uno strato di intelligenza artificiale, compreso l’apprendimento automatico, il low-code e l’elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, stima che entro il 2024, la combinazione di queste tecnologie e la riprogettazione dei processi avrà permesso alle organizzazioni di ridurre i loro costi operativi del 30%. Questo investimento permetterà di risparmiare migliaia di ore di lavoro su operazioni ripetitive, di ridurre significativamente i costi e quasi del tutto i margini di errore oltre a indirizzare in modo efficace la gestione dei soccorsi in caso di pandemia.