RPA e IA tra collaborazione e differenze

RPA: acronimo di Robot Process Automation. Di che cosa si tratta? Secondo la definizione ufficiale di Wikipedia, la Robotic Process Automation fa riferimento a tutte le tecnologie, prodotti e processi coinvolti nell’automazione dei processi lavorativi e utilizza dei software robot che possono eseguire in modo automatico le attività ripetitive degli operatori, imitandone il comportamento e interagendo con gli applicativi informatici nello stesso modo dell’operatore stesso.

E allora qual è la differenza tra l’RPA e l’intelligenza artificiale? Come collaborano RPA e IA? Come si adatta il machine learning

IA e RPA: sinonimi e contrari

Il mondo dell’intelligenza artificiale, in continua espansione, include molti termini e tecnologie. Ciò porta talvolta a fare confusione. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono citati insieme così spesso che alcune persone, specialmente quelle non tecniche, pensano che si tratti della stessa cosa. Sono termini correlati ma non sinonimi: l’apprendimento automatico è un sottoinsieme, una disciplina specifica dell’IA.

Decifrare le differenze fra termini e tecnologie è fondamentale per poter comprendere al meglio di che cosa si parli citando l’espressione RPA e che differenza ci sia con l’intelligenza artificiale. 

In effetti, c’è qualche disaccordo sulla relazione tra i due. Mentre quasi tutti concordano sul fatto che l’apprendimento automatico è un ramo dell’intelligenza artificiale, lo stesso non possiamo affermare per la relazione tra RPA e IA

Uno dei motivi alla base della mancanza di consenso è che le tecnologie RPA e le sue applicazioni fino a questo punto non sono state così dettagliate dal poterle definire “intelligenti”. L’RPA può fare un ottimo lavoro nel gestire compiti ripetitivi basati su regole che in precedenza avrebbero richiesto uno sforzo umano, ma non è in continuo apprendimento a differenza di quanto avviene nel machine learning

Se qualcosa cambia nell’attività automatizzata – ad esempio si sposta un campo in un modulo Web – il bot RPA in genere non sarà in grado di capirlo da solo e modificare di conseguenza determinati parametri.

Una relazione esiste ed è in crescita

Tuttavia, c’è sicuramente una relazione tra RPA e IA e quella relazione è in continua crescita.

Chris Huff, Chief Strategy Officer di un software che si occupa di RPA, afferma ad esempio che “le tecnologie di intelligenza artificiale che imitano il comportamento umano completano le tecnologie RPA che replicano le azioni umane basate su regole; le due tecnologie lavorano fianco a fianco”.

Ciò che conta quindi, non è tanto la differenza fra RPA e IA, bensì la consapevolezza di come le due tecnologie lavoreranno sempre più insieme – “mano nella mano”, come afferma Huff.

Dave Costenaro, responsabile dell’area ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale per una nota azienda, osserva che “RPA ha fatto un grande balzo in avanti con il progresso negli anni passati di Application Programming Interface (API) basate su cloud e formati di dati comuni, che ha permesso a tutti i tipi di servizi di comunicare tra loro in workflows automatizzati”. 

Ora, quando viene distribuito insieme alle tecnologie IA, RPA è pronto per un potenziamento delle sue capacità. Man mano che RPA viene abbinato a rami dell’intelligenza artificiale come l’elaborazione del linguaggio naturale o la visione artificiale, le possibilità di un’automazione efficace aumentano. 

La convergenza dell’intelligenza artificiale con RPA consente alle aziende di automatizzare processi end-to-end più complessi e di integrare modelli e approfondimenti in questi processi per aiutare le persone a lavorare in modo più intelligente e veloce.

Ci si riferisce a questa convergenza come “intelligent automation“, un termine che fa riferimento a un “lavoratore digitale” – il robot software o la macchina che funziona come un impiegato umano – ovvero quando i robot software passano dall’automazione di processi specifici al funzionamento come assistenti aziendali completamente cognitivi.

Man mano che gli algoritmi IA diventano più sofisticati, i robot software possono passare dall’automazione di processi specifici al funzionamento come assistenti aziendali completamente cognitivi in grado di affrontare automaticamente tutti i tipi di attività ripetitive in tempo reale e alla fine liberare gli esseri umani da un lavoro che potrebbe altrimenti risultare banale e ripetitivo.

Implementare RPA e IA nel lavoro

1. Concentrarsi sui risultati

Come con la maggior parte delle principali applicazioni tecnologiche, il semplice seguirle “tanto per” non porterà certo dei risultati positivi. C’è la necessità di obiettivi o risultati chiari.

I risultati si ottengono in genere meglio attraverso una governance efficace che identifichi correttamente dove le tecnologie dovrebbero essere implementate e quindi monitora continuamente i risultati rispetto alle ipotesi iniziali per determinare il valore finale.

2. Pensare alle tecnologie convergenti di RPA e AI come i lavoratori digitali

Un altro trucco per implementare efficacemente le tecnologie è quello di farlo in modo olistico pensando alle tecnologie come lavoratori digitali che hanno semplicemente diverse competenze, proprio come gli umani. Bisogna considerare la tecnologia come un’altra persona che consente di fare più lavoro in meno tempo, il che dovrebbe tradursi in una maggiore capacità per l’organizzazione e un migliore equilibrio lavoro/vita per i dipendenti dal momento che risparmierebbero soltanto tempo.