Accelerare l’implementazione della RPA nel 2025: in che modo la scoperta dei processi basata sull’intelligenza artificiale cambierà il gioco dell’automazione

Con l’avvicinarsi del 2025, diverse aziende si stanno preparando per quello che si prevede sarà un altro periodo di sfide da record in aree quali le vendite, il coinvolgimento dei clienti e la logistica. Le catene di fornitura continuano a fare gli straordinari poiché i rivenditori prevedono un aumento degli ordini di persona e online e i dipartimenti di assistenza clienti si preparano a un aumento del volume delle richieste di aiuto. Le aziende devono essere pronte a crescere rapidamente in queste situazioni, cosa che le vecchie procedure manuali semplicemente non possono realizzare.

Presentazione: scoperta di processi basata sull’intelligenza artificiale! Questa potrebbe essere una soluzione che si rivela un punto di svolta, accelerando l’implementazione di Servizio di Automazione Robotica dei Processi (RPA).consentendo così alle aziende di implementare più rapidamente, con maggiore precisione e senza ritardi che potrebbero potenzialmente ostacolare le prestazioni nei momenti cruciali. Utilizzando l’intelligenza artificiale per identificare, mappare e dare priorità ai flussi di lavoro per l’automazione, le aziende devono assicurarsi di essere pronte ad affrontare la corsa alle festività nel 2025 senza che lo stress dei processi manuali le impantani.

In questo blog vedremo:

• Che cos’è la scoperta dei processi basata sull’intelligenza artificiale?
• Come funziona?
• Perché è necessario accelerare l’implementazione dell’RPA nel 2025?
• Una visione dal basso di come l’intelligenza artificiale migliora le tempistiche di implementazione dell’RPA
• Le sfide che le aziende devono affrontare senza l’intelligenza artificiale nella scoperta dei processi
• Strumenti e buone pratiche

Che cos’è la scoperta dei processi basata sull’intelligenza artificiale?

Il termine “scoperta di processi basata sull’intelligenza artificiale” descrive la rapida identificazione, analisi e ottimizzazione dei processi aziendali che possono essere automatizzati attraverso l’uso dell’apprendimento automatico, del process mining e dell’analisi avanzata. La tecnologia identifica le opportunità di automazione con velocità e precisione senza precedenti utilizzando una grande quantità di dati operativi provenienti da più fonti, che spesso è impossibile gestire con le tecniche convenzionali.

Perché cambierà nel 2025?

• Identificazione più rapida del flusso di lavoro: l’intelligenza artificiale può individuare rapidamente le opportunità di automazione analizzando i dati provenienti da diverse fonti, inclusi sistemi finanziari, ERP e CRM.
• Maggiore precisione: grazie ai dati è possibile prendere decisioni imparziali su quali procedure automatizzare. In tal modo l’intelligenza artificiale riduce, se non elimina, l’errore umano.
• Scalabilità: L’intelligenza artificiale è in grado di gestire la complessità e la portata degli ambienti aziendali, rendendola ideale per le grandi organizzazioni che devono far fronte ai picchi di carico legati alle festività.

Perché i ritardi nell’implementazione dell’RPA sono problematici durante i picchi stagionali

1. Opportunità di guadagno perse nel 2024: Quando l’RPA non viene attuata in tempo per far fronte ai picchi stagionali della domanda, le aziende si trovano ad affrontare inefficienze in processi quali la gestione degli ordini, il monitoraggio dell’inventario e le richieste dei clienti, con conseguente perdita di potenziale di guadagno.

2. Aumento del burnout dei dipendenti: Con la pressione aggiuntiva dei carichi di lavoro stagionali, i processi manuali possono sopraffare il personale, provocando affaticamento, errori e rallentamenti.

4. Vantaggio competitivo mancato: Le aziende che sono in grado di adattarsi perfettamente all’automazione hanno un netto vantaggio rispetto ai concorrenti che non riescono ad adottarlo IA e RPA in tempo per i periodi di alta domanda.
5. Clienti insoddisfatti: Tempi di risposta lenti possono essere un segno di un servizio clienti scadente. Inoltre, gli errori nell’evasione degli ordini e la mancanza di una tempestiva risoluzione delle richieste dei clienti, soprattutto durante il frenetico periodo natalizio, possono rivelarsi costosi.

In che modo l’intelligenza artificiale può accelerare l’implementazione della RPA nel 2025?

Passaggio 1: raccogliere dati e identificare i processi utilizzando l’intelligenza artificiale

Per scoprire processi manuali e ripetitivi, l’intelligenza artificiale può prima raccogliere dati e analizzarli da tutti i sistemi aziendali, inclusi ma non limitati a piattaforme di supply chain, ERP e CRM. Ciò accelera l’identificazione dei potenziali clienti dell’automazione eliminando la necessità di eseguire manualmente attività di raccolta dati dispendiose in termini di tempo.

• Problema senza intelligenza artificiale: la raccolta e l’identificazione dei dati utilizzando la tecnica antiquata può richiedere settimane e ci sono buone probabilità che le procedure importanti vengano trascurate.
• Soluzione AI: diversi registri e punti dati possono essere analizzati dalle soluzioni AI in un istante. Ciò può includere piattaforme di process mining, che identificano le opportunità di automazione in un batter d’occhio.

Passaggio 2: visualizzazione dei dati e mappatura dei processi

Dopo che i processi sono stati scoperti, l’intelligenza artificiale li mappa, descrivendo in dettaglio i passaggi, la durata e le interdipendenze. Le organizzazioni possono scegliere come dare priorità a queste attività e migliorare i flussi di lavoro visivi Adozione dell’RPAe chiedere loro di fornire un quadro chiaro del percorso di automazione.

• Problema senza intelligenza artificiale: il programma di implementazione è rallentato dalla natura dispendiosa in termini di tempo della mappatura manuale dei processi, che spesso richiede a diversi team di dettagliare i flussi di lavoro.
• Soluzione AI: i team possono identificare eventuali colli di bottiglia o inefficienze e agire tempestivamente utilizzando gli strumenti AI per generare visualizzazioni di processi automatizzate e dinamiche in tempo reale.

Passaggio 3: impostazione dei candidati all’automazione in ordine di priorità

I team possono concentrarsi innanzitutto sulle opportunità di automazione più redditizie grazie all’intelligenza artificiale, che valuta i processi in base a una serie di criteri, tra cui frequenza, complessità e ritorno sull’investimento promesso. Ciò garantisce che l’RPA offra vantaggi immediati ad alto impatto, massimizzando il ritorno sull’investimento (ROI).

• Problema senza intelligenza artificiale: i team spesso sprecano tempo automatizzando procedure inutili, posticipando i vantaggi dell’automazione e allungando i tempi dei progetti.
• Soluzione AI: dando priorità ai processi, gli algoritmi AI possono garantire che i flussi di lavoro cruciali siano automatizzati per primi, accelerando il programma di implementazione.

Fase 4: test preliminari per l’ottimizzazione e la fattibilità

L’intelligenza artificiale esegue simulazioni del flusso di lavoro RPA prima dell’implementazione su vasta scala. Ciò facilita i test controllati dei processi, identificando possibili problemi come colli di bottiglia imprevisti, discrepanze di dati o incompatibilità di sistema.

• Problemi senza intelligenza artificiale: tentativi ed errori e test manuali possono richiedere molto tempo e spesso portare a errori o ritardi costosi.
• Soluzione AI: identificando i problemi nelle prime fasi del processo, le simulazioni basate sull’intelligenza artificiale consentono un’implementazione più rapida e fluida, priva di interruzioni impreviste durante i periodi di domanda elevata.

Fase 5: osservazione e aggiustamento continui

L’intelligenza artificiale tiene d’occhio le procedure RPA anche dopo l’implementazione, utilizzando l’apprendimento automatico per ottimizzare e modificare istantaneamente i flussi di lavoro. Ciò consente alle aziende di continuare a operare al meglio durante le festività e di adattarsi rapidamente a eventuali modifiche o difficoltà emergenti.

• Problema senza intelligenza artificiale: le procedure RPA possono facilmente diventare antiquate o inefficaci senza l’intelligenza artificiale, soprattutto quando vengono implementati nuovi sistemi o procedure.
• Soluzione AI: anche in contesti dinamici e ad alta richiesta, l’automazione rimane efficace grazie alle soluzioni AI che modificano automaticamente i flussi di lavoro e consigliano miglioramenti.

Problemi che le aziende devono affrontare nella scoperta dei processi senza intelligenza artificiale

Le aziende incontrano spesso le seguenti difficoltà se l’intelligenza artificiale non viene incorporata nella fase di scoperta del processo:

• Lenta implementazione dell’RPA: è difficile implementare l’RPA in tempo per i periodi di alta stagione a causa della lentezza e della predisposizione all’errore umano delle tradizionali tecniche di identificazione e mappatura dei processi.
• Decisioni di automazione non ottimali: l’analisi manuale può portare all’automazione di processi errati, il che potrebbe comportare un utilizzo inefficace dell’RPA e la perdita di possibilità di scalabilità.
• Costi elevati e ritardi: quando i problemi vengono rilevati in una fase avanzata del processo, l’assenza di simulazioni e test preliminari basati sull’intelligenza artificiale può comportare un aumento dei costi di implementazione e dei ritardi.
• Mancanza di scalabilità: i metodi convenzionali hanno difficoltà a identificare e automatizzare i processi in diversi dipartimenti o sedi a causa della loro incapacità di gestire attività su larga scala.

Risorse essenziali per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’RPA

Prendi in considerazione le seguenti risorse e best practice per utilizzare in modo efficiente l’intelligenza artificiale e accelerare l’implementazione dell’RPA:

• Strumenti di Process Mining: è possibile mappare automaticamente i flussi di lavoro, individuare le inefficienze e suggerire soluzioni di automazione utilizzando piattaforme come Automation Anywhere, Celonis e UiPath Process Mining.
• Algoritmi di machine learning: puoi addestrare modelli che ottimizzano costantemente le operazioni dopo la distribuzione utilizzando strumenti come DataRobot e TensorFlow.
• Piattaforme RPA integrate con intelligenza artificiale: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere e altre tecnologie RPA stanno aggiungendo progressivamente funzionalità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per consentire un’integrazione fluida e un’implementazione più rapida.

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Insomma

Un’implementazione RPA rapida ed efficace è più importante che mai mentre le aziende si preparano per il 2025. Le aziende possono ridurre drasticamente i tempi e i costi dell’implementazione dell’automazione includendo il rilevamento dei processi basato sull’intelligenza artificiale nel processo di implementazione dell’RPA. Ciò garantirà che siano pronti a ridimensionarsi in tempo per il periodo più impegnativo dell’anno.

Oltre ad accelerare l’implementazione dell’RPA, la scoperta dei processi basata sull’intelligenza artificiale garantisce che le aziende automatizzino le procedure appropriate, ottimizzino il ritorno sull’investimento e sostengano elevati livelli di efficienza durante i periodi di forte domanda. Per rimanere al passo con i tempi durante le festività natalizie e fino al 2025, investi subito in AI e RPA.