Le tre tendenze che daranno forma alla RPA del futuro sono:
- Rendere la RPA facile da sfruttare in termini di design, sviluppo e mantenimento;
- Costruire o integrare abilità di AI per avere prodotti più intelligenti e non solo risolvere le azioni basilari e ripetitive;
- Trasformare la RPA in una commodity e promuovere un aumento nelle soluzioni open source.
#Trend1
Facilitare l’implementazione della RPA – Semplificare lo sviluppo senza codice
La RPA è una tecnologia di automazione molto efficace e di successo, ma è possibile incontrare delle difficoltà sulla via della sua implementazione.
Facilitare la programmazione della RPA ne democratizzerebbe ed espanderebbe l’uso. Attualmente l’automazione RPA è perlopiù per programmazione, il che rappresenta anche uno dei maggiori costi nell’implementazione. È un fattore molto limitante, poiché servono programmatori per lo sviluppo di RPA: a meno che non si conoscano le soluzioni senza codice più recenti, si perderà molto tempo nella programmazione e ci si dovrà spesso rivolgere a terze parti. Esistono molti corsi di formazione in merito, anche proposti da aziende RPA. Queste ultime spesso si appoggiano a SIs (system integrators) e consulenti, che si occupano della programmazione, mentre si dedicano soprattutto a fornire le licenze software.
La RPA funziona perlopiù tramite coding: una volta che il processo è chiaro, deve essere programmato, e la programmazione richiede una metodologia rigida e un grande sforzo di apprendimento, anche se nel caso della RPA è più semplice rispetto a programmazioni back-end o full stack. Ecco perché la tendenza maggiore riguarda una RPA senza o con poco codice: da un lato molte start-up stanno lanciando soluzioni di questo genere, mentre dall’altro lato le compagnie RPA cercano di semplificare la programmazione. Democratizzare la RPA può essere potente tanto quanto lo è stato il lancio di Excel per la comunità finanziaria: la RPA senza codice ha il potenziale di rivoluzionare il lavoro di ufficio.
- Automatizzare il process modelling di RPA
Ancora prima di programmare, gli sviluppatori di RPA devono capire il processo da programmare: in molte aziende queste informazioni non sono facilmente accessibili. L’auto-estrazione di questo genere di dati tramite video e registri è una priorità. Inoltre, a meno che non si lavori per il governo, anche i processi più ripetitivi raramente hanno dei manuali o dei diagrammi aggiornati: richiede uno sforzo enorme aggiornare continuamente i cataloghi procedurali, quindi molte aziende decidono di non tenerne alcuno. Al momento la soluzione migliore è fare delle interviste per capire i processi a pieno, controllare i registri per eventuali problematiche e fare molte prove per assicurarsi che il processo sia stato modellato in maniera corretta: questo, però, è un lavoro manuale e che richiede moltissimo tempo. Sia le piccole start-up, sia le grandi aziende RPA stanno lavorando per risolvere questo ostacolo.
Un altro approccio utile è sfruttare i registri di sistema. Il process mining implica un sistema capace di auto-analizzarsi per estrarre i flussi dei processi e generare informazioni utili rispetto ad essi. Questa tecnica ha un uso individuale in molti casi, ma può anche supportare lo sviluppo della RPA facilitando la comprensione dei processi.
#Trend2
Rendere la RPA più abile – Facilitare le integrazioni grazie ai mercati RPA
Il mercato permette ai robot RPA di avere una serie più ampia di capacità, quindi aiuta le compagnie ad automatizzare i processi più facilmente. Questo è perché nessun singolo fornitore può garantire tutte le funzionalità per automatizzare il variegato numero di processi in uso nelle aziende. I sistemi operativi, i software CRM e numerose altre piattaforme possono estendere la loro portata nel mercato.
Un esempio comune in cui i mercati sono utili è l’automazione dei processi basati su documenti: la maggior parte degli sviluppatori RPA contano su semplici strumenti OCR costruiti su sistemi RPA e su una programmazione basata su regole per estrarre dati dai documenti. In questo modo l’estrapolazione può automatizzare i task con base documento in modo facile ed accurato. Lo scopo è permettere agli sviluppatori dei software di inviare facilmente il loro codice. Mentre la maggior parte dei fornitori conta sulle proprie piattaforme per guidare lo sviluppo software, fornitori come Argos Labs permettono a community più grandi di sviluppatori di inviare i codici RPA con facilità.
- Rendere la RPA più intelligente: la Cognitive Automation
L’automazione cognitiva rende possibile per la RPA sfruttare la AI e il Machine Learning per espandere l’ampiezza dei processi che può automatizzare.
#Trend3
Rendere la RPA più economica e trasparente: la RPA open source
Con l’introduzione di Microsoft nell’ecosistema RPA, i leader delle società stanno notando un aumento della commodization della RPA. Una possibilità che qualche anno fa era offerta da una manciata di fornitori adesso è offerta da quasi cento aziende (riferendosi all’anno 2020). Ormai costruire una soluzione RPA competitiva è meno costoso. Si prevede che la domanda per software RPA open source crescerà: a parità di fattori, le aziende preferiscono questo tipo di soluzione perché garantisce trasparenza ed è più economica (serve solo pagare i servizi). Queste proprietà hanno portato una crescita nel campo open source, dove stanno nascendo moltissime aziende: se una azienda può costruire un prodotto RPA competitivo, può infatti reclamare una porzione significativa del mercato RPA.
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