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L’evoluzione del mercato dell’automazione dei processi aziendali
Il mercato dell’automazione dei processi aziendali sta attraversando una fase di rapida evoluzione e crescita, guidata dalla crescente necessità delle aziende di ottimizzare le proprie operazioni e ridurre i costi in un contesto economico sfidante.
Secondo le previsioni di Gartner (Gartner, Market Guide for Business Process Automation Tools), il mercato globale dei software per l’automazione dei processi aziendali, valutato a 2,6 miliardi di dollari nel 2022, è destinato a raggiungere i 3,6 miliardi di dollari entro il 2027. Questa crescita significativa riflette l’importanza strategica che queste soluzioni stanno assumendo per le organizzazioni di ogni dimensione.
Un fattore chiave che sta plasmando l’evoluzione del mercato è l’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, il machine learning e l’analisi predittiva all’interno delle piattaforme. Queste innovazioni stanno trasformando gli strumenti di automazione dei processi aziendali in piattaforme intelligenti in grado di ottimizzare in modo proattivo i processi aziendali.
Un altro trend rilevante è lo spostamento verso modelli di deployment cloud e SaaS, che offrono maggiore flessibilità, scalabilità e accessibilità rispetto alle tradizionali soluzioni on-premise. Gartner prevede che entro il 2026, l’80% dei clienti utilizzerà questi strumenti come layer di processo e composizione sopra altri servizi e API aziendali, evidenziando il ruolo sempre più centrale delle piattaforme di automazione dei processi aziendali nell’architettura IT.
I benefici di RPA e AI per l’automazione dei processi aziendali
Nell’ambito dell’automazione dei processi aziendali, si sta assistendo a una convergenza tra questo mercato e altri segmenti tecnologici correlati, come le piattaforme low-code, la robotic process automation (RPA) e l’intelligent document processing (IDP).
Secondo l’Osservatorio Intelligent Business Process Automation della School of Management del Politecnico di Milano, il 42% delle grandi aziende italiane utilizza già sistemi di automazione dei processi, con una percentuale che sale al 60% tra le imprese di maggiori dimensioni. Tuttavia, solo il 15% delle grandi organizzazioni ha avviato progetti di automazione intelligente che combinano tecniche tradizionali con funzioni di AI.
I benefici della RPA vanno oltre la mera riduzione dei costi: essa consente di liberare il personale per attività più strategiche, offre una scalabilità senza precedenti e contribuisce a una migliore compliance normativa. Tuttavia, la RPA ha mostrato anche dei limiti, in particolare quando si ferma alla cosiddetta “task-level automation”, ovvero l’automazione di specifiche attività operative in una singola fase del processo.
L’evoluzione verso l’Intelligent Business Process Automation, che integra l’AI, promette di superare queste limitazioni, offrendo capacità di automazione più sofisticate e adattive. Ad esempio, l’AI può supportare l’analisi e la modellazione dei processi, anticipare colli di bottiglia e inefficienze, e fornire suggerimenti per l’esecuzione ottimale dei processi.
Il panorama italiano dell’automazione intelligente: sfide e opportunità
Il panorama italiano dell’automazione intelligente presenta una serie di sfide e opportunità uniche.
Le sfide principali includono la resistenza al cambiamento, i costi iniziali significativi e le questioni legali e regolatorie. Molte aziende, specialmente le PMI che costituiscono l’ossatura dell’economia italiana, faticano ad abbracciare pienamente le nuove tecnologie per timore di compromettere posti di lavoro o per mancanza di competenze interne.
Tuttavia, le opportunità sono altrettanto significative. L’automazione intelligente può portare a un aumento sostanziale della produttività: secondo lo studio dell’Osservatorio, il 47% delle imprese che hanno adottato soluzioni di AI ha registrato aumenti della produttività superiori al 5%, mentre il 74% ha visto incrementi superiori all’1%. Questi dati sono particolarmente rilevanti considerando che la crescita complessiva della produttività in Italia negli ultimi due decenni è stata del +1,6%.
Un aspetto cruciale del panorama italiano è l’impatto potenziale sul Made in Italy. L’AI generativa potrebbe avere un effetto profondo sui margini di esportazione, con proiezioni che indicano potenziali aumenti fino a 121 miliardi di Euro, corrispondenti al 19,5% dei ricavi totali dell’export manifatturiero italiano. Settori chiave come l’ingegneria meccanica e la farmaceutica potrebbero vedere espansioni sostanziali dei margini, rispettivamente di 20 miliardi e 13 miliardi di euro.
Questi dati sottolineano come l’automazione intelligente non sia solo una questione di efficienza interna, ma un fattore cruciale per mantenere e rafforzare la competitività internazionale del Made in Italy.
L’impatto dell’IA sulle piattaforme di Business Process Automation
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle piattaforme di automazione dei processi aziendali sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni progettano, eseguono e ottimizzano i loro processi aziendali.
Una delle applicazioni più promettenti è l’utilizzo dell’IA generativa per la modellazione dei processi. Questa tecnologia permette agli utenti di descrivere i processi in linguaggio naturale, generando automaticamente modelli o diagrammi di flusso, accelerando notevolmente la fase di design e rendendo la modellazione dei processi accessibile anche a utenti non tecnici.
L’IA sta anche potenziando le capacità di analisi e ottimizzazione dei processi. Algoritmi di machine learning analizzano vasti set di dati di esecuzione dei processi per identificare pattern, prevedere colli di bottiglia e suggerire automaticamente miglioramenti.
Nel campo dell’automazione delle decisioni, l’IA sta permettendo la creazione di sistemi decisionali più sofisticati e adattivi. Motori di regole potenziati dal machine learning possono apprendere da dati storici e adattare le decisioni in tempo reale in base al contesto.
Infine, l’IA sta abilitando scenari di iperautomazione, dove robot software, algoritmi di machine learning e umani collaborano in modo sinergico per eseguire processi end-to-end. Questa convergenza tra BPA, RPA e AI sta portando a un nuovo paradigma di automazione intelligente, che promette di trasformare radicalmente l’efficienza e l’agilità operativa delle organizzazioni.
Scegliere una piattaforma di automazione dei processi aziendali
La selezione di una piattaforma di Business Process Automation (BPA) adeguata è una decisione critica che può avere un impatto significativo sul successo delle iniziative di trasformazione digitale di un’organizzazione.
Criteri di valutazione
Per navigare efficacemente in un mercato sempre più complesso e differenziato, è essenziale considerare una serie di criteri chiave durante il processo di valutazione.
- In primo luogo, è fondamentale valutare le capacità core di process modeling e orchestration della piattaforma. Il supporto per standard come BPMN 2.0 è ampiamente diffuso, ma è importante verificare la profondità e la flessibilità delle funzionalità di modellazione, nonché la capacità di gestire processi complessi e dinamici.
- La scalabilità e le opzioni di deployment sono altri fattori critici. Con il crescente focus sulla cloud transformation, è essenziale che la soluzione supporti modelli di deployment flessibili, inclusi SaaS, cloud ibrido e on-premise.
- La capacità di scalare per gestire carichi di lavoro elevati e supportare architetture distribuite è particolarmente importante per organizzazioni con operazioni globali o requisiti di conformità specifici.
- L’integrazione è un altro aspetto chiave da considerare. La piattaforma dovrebbe offrire un’ampia gamma di connettori precostruiti per sistemi aziendali comuni come ERP e CRM, nonché API robuste e flessibili per integrazioni personalizzate.
- Le funzionalità di analisi e monitoraggio dei processi sono essenziali per garantire la visibilità e il miglioramento continuo. Strumenti avanzati di process mining, dashboard configurabili e capacità di generazione di report in tempo reale dovrebbero essere parte integrante della soluzione.
- Infine, è cruciale considerare la roadmap tecnologica del vendor e il suo impegno nell’innovazione, in particolare per quanto riguarda l’integrazione di tecnologie emergenti come l’IA generativa e il machine learning.
Le migliori soluzioni per l’automazione dei processi aziendali
Nel panorama in rapida evoluzione delle piattaforme di automazione dei processi aziendali, emergono diverse soluzioni leader che si distinguono per funzionalità, flessibilità e capacità di integrazione.
Appian, ad esempio, si posiziona come una piattaforma completa di low-code per l’automazione dei processi, offrendo capacità native di process mining, RPA e intelligent document processing. La sua Data Fabric facilita l’uso dei dati attraverso l’intero ciclo di vita del processo, mentre l’integrazione dell’IA potenzia le capacità di automazione e analisi.
Camunda, d’altra parte, si distingue per il suo approccio cloud-native, che offre elevata scalabilità e resilienza. La sua forte aderenza agli standard BPMN e DMN, unita al supporto per implementazioni basate su container, la rende una scelta popolare per le aziende che cercano flessibilità e interoperabilità.
IBM Cloud Pak for Business Automation offre una suite completa di strumenti che includono capacità di workflow, decision management e process mining, integrati con le tecnologie di IA di IBM watsonx. Questa integrazione permette di infondere intelligenza in tutti gli aspetti dell’automazione dei processi, dal discovery all’ottimizzazione.
Microsoft Power Automate si distingue per la sua profonda integrazione con l’ecosistema Microsoft e per l’incorporazione di capacità di IA generativa, offrendo funzionalità avanzate di automazione low-code accessibili sia agli sviluppatori professionisti che ai business technologist.
Pegasystems, con la sua piattaforma Pega Infinity, offre un approccio sofisticato all’automazione dei processi, integrando BPM, case management e decision modeling basato su IA. La sua architettura cloud-native e microservizi offre elevata scalabilità.
Il futuro dell’automazione: prospettive e impatti sui modelli di lavoro
Il futuro dell’automazione si prospetta ricco di innovazioni che promettono di ridefinire radicalmente i modelli di lavoro e le dinamiche aziendali. L’integrazione sempre più profonda tra intelligenza artificiale avanzata, Internet of Things (IoT) e robotica apre scenari di trasformazione senza precedenti. Secondo le proiezioni dell’Osservatorio Intelligent Business Process Automation, l’adozione diffusa dell’IA Generativa potrebbe aggiungere fino a 312 miliardi di euro al PIL annuale italiano nei prossimi 15 anni, rappresentando una potenziale crescita del PIL fino al 18,2%.
Questo impatto trasformativo sull’economia nazionale si tradurrà inevitabilmente in cambiamenti significativi nei modelli di lavoro. In particolare, si prevede un’evoluzione verso l’automazione dei lavori cognitivi: oltre ai compiti manuali, l’automazione inizierà a coprire attività come l’analisi dei dati, la scrittura di report e la formulazione di previsioni.
Questo shift comporterà una riconfigurazione delle competenze richieste sul mercato del lavoro, con una crescente domanda di profili in grado di gestire e interpretare sistemi di automazione complessi. La personalizzazione di massa, resa possibile dall’automazione avanzata, permetterà alle aziende di offrire prodotti e servizi altamente customizzati su larga scala, richiedendo nuove competenze nella gestione di processi produttivi flessibili e adattivi.
Si prevede inoltre un’accelerazione verso modelli di lavoro più flessibili e remoti, supportati da strumenti automatizzati che facilitano la collaborazione e la produttività a distanza.
Dal punto di vista della sostenibilità, l’automazione intelligente giocherà un ruolo chiave nell’ottimizzazione dell’uso delle risorse e nella riduzione degli sprechi energetici, contribuendo a pratiche aziendali più eco-friendly.
