Peter Wayner
Nel 2021, i team aziendali si sono rivolti all'automazione dei processi robotici (RPA) per semplificare i flussi di lavoro e portare un po' di ordine nei compiti d'ufficio. Il prossimo anno promette di portare più della stessa sofisticata intelligenza artificiale e l'ottimizzazione dei compiti in modo che più uffici possano liberare il loro personale dalle faccende ripetitive.
L'area dei prodotti rimane una delle parole d'ordine mal nominate nell'informatica aziendale. Non ci sono robot in vista. Gli strumenti sono generalmente impiegati per sistemare quello che una volta era conosciuto come lavoro d'ufficio, ma raramente toccano molta carta. Fanno il loro lavoro incollando insieme i sistemi legacy premendo pulsanti virtuali e destreggiandosi tra i vari formati di dati in modo che i vari team possano tenere traccia del lavoro che si muove nei loro uffici.
Ecco i 10 modi in cui il mercato RPA cambierà e si adatterà nel 2022:
Migliore integrazione
Il lavoro principale della RPA è quello di unire alcune centinaia di sistemi legacy che ora costituiscono la spina dorsale di molte aziende. La sfida principale per ogni azienda RPA sarà rafforzare le connessioni tra i sistemi. Questo significa più moduli o bot nei mercati e versioni migliori di quelli esistenti.
Meno codice
Uno dei principali punti di vendita per molti fornitori di RPA è che i loro strumenti possono avvicinarsi a programmare se stessi attraverso ciò che alcuni chiamano "scoperta del processo". Mentre questo potrebbe non essere mai così magico come qualcuno vuole, gli strumenti continueranno a semplificare questo lavoro. Potrebbe anche avvicinarsi all'automazione di livello "no-code" per alcuni compiti semplici.
Più codice
Sembra contraddittorio immaginare che le piattaforme RPA diventeranno contemporaneamente più facili da programmare e più difficili, ma questi cambiamenti saranno visti in diversi livelli di compiti. Mentre gli stagisti e i manager saranno in grado di automatizzare compiti più semplici, gli sviluppatori saranno chiamati a personalizzare le RPA per integrazioni più complesse. In molti casi, gli strumenti RPA sono dei buoni framework che i programmatori sofisticati possono rivedere ed estendere. L'RPA gestisce il 95% del lavoro e il team di sviluppo gestisce l'ultimo 5%. Questo è il motivo per cui alcune aziende stanno segnalando che le RPA sono più complicate e costose da mantenere di quanto pensassero. Le aziende stanno chiedendo loro di fare lavori sempre più sofisticati, e questo significa portare un migliore talento di programmazione.
Più AI
Craig Le Clair di Forrester Research prevede che ogni azienda RPA abbraccerà l'AI o si "estinguerà". Mentre questo potrebbe non diventare mai strettamente vero, non c'è dubbio che la RPA è uno dei vettori più semplici per inserire l'AI nel DNA aziendale. I moduli standard affrontano compiti come il riconoscimento ottico dei caratteri, l'apprendimento automatico e la visione artificiale. Le aziende RPA che spediscono moduli AI migliori e più intelligenti saranno in grado di vincere più contratti. L'accuratezza e la profondità degli algoritmi AI aumenteranno di importanza.
Divergenza
Alcune aziende hanno bisogno di tutta l'intelligenza che gli scienziati dell'IA possono fornire. Alcune aziende, però, non ne hanno bisogno. Molte delle opzioni dell'IA sono mirate a trattare con le vecchie interfacce cartacee o altri compiti che richiedono adattabilità. Un lavoro popolare per l'IA è quello di convertire i documenti cartacei in forma digitale e poi cercare i dati rilevanti come il numero di fattura o la data di scadenza di una patente di guida. Alcuni flussi di lavoro, però, sono abbastanza maturi e non hanno bisogno di questa dose extra di intelligenza. Le aziende che elaborano poca carta o che non hanno bisogno dell'intelligenza extra potrebbero scoprire di non essere così interessate alle innovazioni basate sull'IA.
Più intelligente
Non tutte le innovazioni saranno ovvie. Gli algoritmi di apprendimento automatico e di visione artificiale continueranno a imparare nel corso degli anni. Le migliori piattaforme staranno lentamente lanciando versioni migliori degli algoritmi con prestazioni migliori, sapendo che questi algoritmi stanno facendo sempre più lavoro.
Il livello di intelligenza sta lentamente aumentando in tutte le parti dello stack. Alcuni, per esempio, stanno parlando di "automazione semantica" per evidenziare la capacità di capire intuitivamente quali lavori devono essere fatti. La prima generazione di RPA ha avuto successo semplicemente legando insieme le interfacce utente, e questo spesso significava che gli sviluppatori di automazione dovevano conoscere i nomi e le posizioni dei pulsanti sugli schermi. L'automazione semantica promette di essere più intelligente nell'indovinare cosa fanno questi pulsanti, un processo che può aiutare se e quando le interfacce utente vengono riprogettate.
Blockchain
Mentre molti cinici liquidano le criptovalute e le blockchain come soluzioni in cerca di problemi, non c'è dubbio che possano portare un po' di sicurezza e ordine nei flussi di lavoro. Gli strumenti RPA inizieranno ad aggiungere migliori algoritmi crittografici per offrire una migliore autenticazione e certezza matematica. Quando i flussi di lavoro collegano insieme gruppi disparati o aziende diverse, buone blockchain e libri mastri affidabili possono prevenire le controversie e ridurre la necessità di intervento umano.
Sostenibilità
Una buona automazione fa risparmiare tempo, personale ed energia. I gruppi incaricati di salvare l'ambiente stanno notando che una buona automazione può aiutare. Aspettatevi più offerte per evidenziare esplicitamente le preoccupazioni verdi.
Governance
Una volta che il lavoro scorre attraverso i sistemi con successo, i vari problemi e punti critici diventano più ovvi. L'idea di "governance" diventerà sempre più importante per i team RPA, che possono iniziare a preoccuparsi di più su chi è autorizzato e chi esercita il controllo su ogni passo.
Aggregazione
Alcune aziende e sviluppatori fanno distinzioni tra termini di marketing come "automazione intelligente", "automazione dei processi robotici", "RPA-plus", "piattaforme applicative low-code" e strumenti AI generali. Le differenze stanno scomparendo man mano che gli strumenti e molte delle altre opzioni per la consegna del codice convergono. I migliori strumenti RPA stanno rapidamente aggiungendo nuove opzioni intelligenti, rendendoli più capaci. Stanno anche diventando più abili nella scoperta dei processi e altre opzioni low-code e no-code, rendendo più difficile essere certi di quale acronimo distribuire sulle slide di PowerPoint. Al software, però, non importa come si chiama.