RPA: l'impatto della replicazione sui processi di business

Quando applicata in ambito enterprise l’RPA diventa una modalità di automazione dei processi di business con cui definire delle regole e delle istruzioni che devono essere eseguite da un robot, dove per robot (ma sarebbe più opportuno utilizzare il termine “bot”) si intende un applicativo operante a runtime in una virtual machine.

In questo contesto i bot per l’RPA devono essere in grado di replicare gran parte delle interazioni uomo macchina, con il compito di minimizzare gli errori durante l’esecuzione dei task e di portare questi ultimi a completamento in modo quanto più rapido ed efficiente possibile.

Precisione, produttività e performance diventano quindi delle discriminanti fondamentali per valutare la qualità della piattaforma RPA adottata.

I vantaggi derivanti dall’impiego diffuso dell’RPA si manifestano in particolare quando a dover essere eseguiti sono dei task ripetitivi, come per esempio le procedure di data entry tradizionalmente diffuse sia lato front office che back office. In generale, possono beneficiare dell’RPA tutti quei settori in cui, dato un determinato task, l’uso combinato di tecnologie basate su Machine Learning e Computer Vision si rivela più efficiente di qualsiasi alternativa che preveda l’intervento umano.

Quando adottare l'RPA in azienda?

Perché un processo sia replicabile deve presentare caratteristiche specifiche che sono sostanzialmente dei criteri utili a determinare la validità di un eventuale investimento in tecnologie per l’RPA. Allo scopo di formulare una decisione a riguardo è possibile partire da una valutazione basata su alcune domande riguardanti la natura dei task su cui si desidera intervenire:

il processo deve gestire un numero di compiti o di dati sufficiente a giustificarne l'automatizzazione?
il processo tende a generare un'eccessiva quantità di errori quando svolto manualmente?
si tratta di un processo basato su delle regole? Tali regole sono rappresentabili attraverso statements?
gli output e i prodotti finali del processo sono definibili a priori?
il processo si presta allo scheduling sulla base di intervalli di tempo regolari?
è possibile definire anticipatamente degli eventi che possano innescare il processo e operino da triggers per la replicazione?
l'automatizzazione del processo permetterebbe di limitare, se non addirittura di eliminare, le latenze tra i diversi task che lo compongono?
applicare l'RPA al processo consentirà di liberare risorse (sia in termini di forza lavoro che di capitali) da destinare a task non ripetitivi che richiedono un contributo più elevato in termini di creatività?

Tutti i quesiti proposti evidenziano quanto le strategie legate alla robottizzazione dei processi di business necessitino di un approccio logic driven.

RPA e settori di adozione

Tra i vari settori di attività l'e-commerce costituisce un esempio emblematico degli ambiti in cui un approccio favorevole alla replicazione diventa non soltanto conveniente ma anche necessario. Prodotti, cataloghi, fornitori, clienti, ordini, vendite e comunicazioni fanno tutti riferimento ad aspetti e task che potrebbero essere gestiti tramite l’automazione dei processi.

Un acquisto, ad esempio, rappresenta l’input di un processo che prevede task differenti per la maggior parte innescati dai dati messi a disposizione dal cliente. Queste informazioni vengono utilizzate infatti per la verifica dell’avvenuto pagamento, per la spedizione della merce, per il suo tracciamento, per la compilazione di ricevute e fatture, per personalizzare le newsletter di aggiornamento, per le iniziative post-vendita, per il programmatic ed eventualmente per la gestione dei resi e dei rimborsi.

Essendo quelle legate all’RPA delle procedure fondamentalmente data driven, tutti i task descritti possono essere replicati tramite automazione, sostituendo l’intervento umano o rendendolo più efficiente e meno ripetitivo.

Nello stesso modo la robottizzazione può essere utilizzata in settori come quello della produzione software, basti pensare alle procedure per l’Automated testing per le quali l’RPA consente di replicare le interazioni tra utenti ed applicazioni, nel Financial planning, gestendo e coordinando l’attività dei vari dipartimenti coinvolti, e in diversi altri aspetti del Finance.

Case Study: Symantec

Volendo proporre un caso di successo riguardante l’adozione dell’RPA è possibile fare riferimento ad un’azienda leader nel settore Cybersecurity come Symantec. Dovendo gestire un’azienda che conta oltre 11 mila impiegati in 35 Paesi, alcuni anni fa il suo management ebbe la necessità di adottare una soluzione che permettesse di ridimensionare il volume dei processi manuali, mantenendo inalterato, o migliorando, il livello di sicurezza dell’infrastruttura e garantendo la conformità con gli standard in uso per il controllo qualità.

In un’organizzazione così strutturata non tutte le divisioni necessitano dello stesso contributo da parte dell’automazione, motivo per il quale l’intervento richiesto doveva essere obbligatoriamente personalizzato sulla base dei diversi workflows da gestire.

Per identificare la soluzione più adatta la compagnia decise di orientare la propria strategia sulla base di tre fattori:

adeguatezza: venne effettuata un’analisi interna finalizzata a identificare vincoli, limiti e ostacoli nell’esecuzione dei task. In un’ottica di perfezionamento del process design si cercò così di capire quali procedure potevano rappresentare delle candidate ideali per la robotizzazione.
Complessità: si cercò di identificare la tecnologia più adatta all’automatizzazione di un processo specifico tenendo conto di tutti i sistemi che avrebbero dovuto interagire con essa.
Valore: venne stimato il ROI e il risparmio in termini di tempo e di costi derivante dall’impiego dell’RPA.

Il passaggio all’automatizzazione iniziò quindi con l’applicazione dell’RPA ai processi giudicati di media priorità che avrebbero potuto generare il maggior ritorno in termini di investimento.

Procedendo in questo modo Symantec applicò l’RPA nel funzionamento di dipartimenti chiave come per esempio quelli legati all’order management, riuscendo a gestire gli ordini provenienti da sistemi differenti tramite 40 bots deputati ad analizzare, editare e archiviare autonomamente il traffico dati prodotto.

Nello stesso modo la robotizzazione è stata utilizzata per gestire integralmente le procedure di notifica ai clienti e le comunicazioni riguardanti l’elaborazione degli ordini.

I risultati concreti di questa riorganizzazione sono riassumibili in oltre 4.500 ore di lavoro risparmiate ogni anno, in un’efficienza nelle operazioni di autobooking dei rinnovi migliorata di circa il 20% e in ben 26 processi oggi completamente automatizzati.

Le risorse aggiuntive divenute così disponibili sono state investite nel miglioramento della customer experience, potendo indirizzare i dipendenti verso compiti più creativi rispetto a quelli correlati al data entry.