Sfide e promesse dell’automazione: quattro passaggi chiave per stabilire cosa (non) automatizzare

Ogni elemento dell'IT sembra essere maturo per l'automazione. Ma un processo di automazione comporta sfide e rischi: ecco quattro domande da porsi prima di passare alla pratica

automazione RPA

Ogni elemento dell’IT sembra essere maturo per l’automazione. Si cerca di applicare intelligenza artificiale (AI), apprendimento automatico (ML) e Robotic Process Automation (RPA) a ogni livello del moderno stack IT, dai database alle applicazioni a tutti i servizi interconnessi dei moderni sistemi. Anche se l’automazione sembra essere ovunque, è naturale che a un certo punto si debba tracciare una linea di confine a questi nuovi controlli automatizzati. Dove si trova questa linea di confine? In altre parole, cosa non dovrebbe essere automatizzato?

Regola numero 1: non ci sono regole

La prima verità è ricordare che non ci sono regole, standard di settore e limiti. Per l’automazione non esiste nemmeno una sorta di “cartina di tornasole” per definire dove dovrebbe essere tracciata la linea.

Ogni caso d’uso per l’automazione in ogni settore verticale è ovviamente diverso. Nonostante la diffusione di modelli tecnologici che fungono da “acceleratori”, progettati per velocizzare le distribuzioni di software a livello di infrastruttura, piattaforma e applicazione, l’azienda dovrà esaminare ogni flusso di lavoro all’interno della sua struttura organizzativa per determinare quanta automazione applicarvi.

Quattro test per decidere cosa automatizzare

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Jon Knisley, responsabile dell’automazione e dell’eccellenza dei processi presso FortressIQ, suggerisce quattro azioni chiave per stabilire dove applicare l’automazione nel modo più efficace.

In primo luogo, è necessario valutare la complessità del processo nel suo insieme. L’analisi delle applicazioni coinvolte e delle competenze umane richieste è fondamentale per scegliere la tecnologia e determinare la fattibilità del progetto. In secondo luogo, dovete stabilire se il processo è mission-critical o se state automatizzando solo perché è possibile farlo. Terzo, è necessario identificare le metriche chiave che definiranno un risultato di successo”, afferma Knisley.

Il quarto pilastro ruota attorno alla necessità di disporre di una documentazione dettagliata del processo: senza la conoscenza di quali dati sono esattamente disponibili e di come sono stati utilizzati, un’azienda metterà in atto un progetto di automazione senza conoscerne il pieno impatto e conseguenti azioni di follow-up. Si tratta di un approccio di buon senso: per capire che per migliorare domani, è necessario sapere dove siamo oggi.

Nonostante si tratti di buon senso, Knisley e il team affermano di aver visto troppi scenari in cui le aziende cercano di automatizzare un processo di cui non hanno appreso appieno il funzionamento, nemmeno nel suo stato pre-automatizzato. In queste situazioni il fallimento del progetto è assicurato.

Le sfide e le grandi promesse dell’automazione

Data l’evoluzione delle tecnologie di mining di processi e attività da quella che era la nostra nozione “semplice” di gestione dei documenti, la curva dell’innovazione in questo settore è ancora rivolta verso l’alto.

Combinando il task mining con la moderna nozione di gestione del flusso di lavoro e la crescita della Robotic Process Automation (RPA), è chiaro che l’applicazione di queste tecnologie comporta un aumento della complessità.

Ogni tecnologia che vede una rapida esponenziale è accompagnata da un hype ingiustificato.L’RPA non fa eccezione: è stata la categoria di software aziendale in più rapida crescita negli ultimi tre anni”, sottolinea Knisley di FortressIQ. Aggiungendo che la grande maggioranza delle aziende che ha implementato l’RPA non riesce ancora a mettere in produzione più di 10 bot.

Un’altra sfida importante per la percezione dell’RPA è che i programmi di automazione ridurranno i costi operativi eliminando il personale umano. Non c’è dubbio che l’RPA consente a un team di fare di più con meno, ma le promesse di minori necessità di risorse troppo spesso non si concretizzano.

Ciò può dipendere dal fatto che l’RPA ha ancora bisogno di esseri umani quando i bot non hanno la formazione o i dati per completare un’attività, o al fatto che i dipendenti vengono generalmente impegnati in altri ruoli (come dovrebbe essere, in lavori a più alto valore aggiunto) o può essere più semplicemente dovuto a una applicazione non efficace dell’automazione a livello di architettura dei sistemi.

L’automazione può aumentare il debito tecnico

Nonostante sia considerata la panacea per molti mali aziendali, esperti del settore affermano che l’RPA spesso si aggiunge al debito tecnico di un’azienda, che (come tutti i debiti) da qualcuno dovrà essere pagato.

Molte implementazioni di automazione saranno ovviamente altamente efficienti, come dimostrano il successo di aziende specializzate come UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism e le tecnologie bot sviluppate da tutti i principali fornitori di tecnologia.

Ma, tra tutti i lati positivi, ci sono anche sfide per le quali la grande promessa dell’RPA potrebbe non essere all’altezza. Le cause possono essere un’eccessiva pianificazione, l’incapacità di identificare le principali opportunità di automazione, un’attenzione sproporzionata sugli obiettivi a breve termine per mostrare i risultati.

Non c’è dubbio che l’RPA sia veloce, efficiente e meno costosa di altri metodi. Ma è più un cerotto che una cura. Con i carichi di lavoro di analytics, in particolare, i dati vengono spesso generati in mainframe legacy in cui viene utilizzata l’RPA per evitare costose integrazioni API e altre correzioni. Fornisce una soluzione temporanea per ottenere qualche anno in più da un sistema legacy, evitando un costoso aggiornamento del sistema, dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori, ma ignorando i costi e le inefficienze meno ovvi associati alla manutenzione dell’applicazione precedente, quali prestazioni, conformità e sicurezza . Questi problemi verrebbero in genere risolti con un aggiornamento, ma troppo spesso vengono bypassati implementando l’RPA come soluzione provvisoria”, conclude Knisley.

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