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title: "Guida all’automazione dei processi: dalla Robotic Process Automation all’Agentic AI"
description: Scopri l’evoluzione della process automation, dalle integrazioni tradizionali alla RPA, fino all’Agentic AI per processi più efficienti e controllabili
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# Guida all’automazione dei processi: dalla Robotic Process Automation all’Agentic AI

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20 febbraio 2026

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Ogni azienda, indipendentemente dal settore o dalle dimensioni, **funziona grazie a processi** che scandiscono il modo in cui crea valore. Basta pensare alla fatturazione, alla gestione degli ordini, alle numerose micro-attività che compongono i cicli attivo e passivo e ai rapporti con clienti, fornitori e partner della supply chain.

La complessità di questi processi varia molto, ma c’è un elemento comune: più un processo è articolato, più tende a **contenere attività ripetitive, passaggi standardizzabili e punti in cui l’intervento umano non aggiunge particolare valore**.

È da quest’ultima constatazione che è nato, ormai diversi anni fa, **il tema della *process automation***, oggi al centro del dibattito tecnologico, come risposta alla necessità di rendere i processi più efficienti, veloci e controllabili.

**KEY POINTS**

- L’automazione dei processi di business è un fattore chiave di efficienza e competitività perché consente di ridurre tempi, costi ed errori, migliorando controllo e qualità operativa.
- L’automazione si è concentrata sulle attività ripetitive e rule-based, per poi estendersi anche a fasi dei processi che richiedono interpretazione e supporto alle decisioni.
- L’evoluzione tecnologica è stata continua: dalle integrazioni tradizionali alla robotic process automation, fino ai modelli più recenti basati su Agentic AI.

## Process automation: cosa significa e come funziona in 4 passaggi

Automatizzare un processo significa analizzarne il funzionamento, comprenderne le fasi, le dipendenze, i punti di controllo e le interazioni tra persone, sistemi e dati, per poi **intervenire dove esistono attività standardizzabili.**

Vediamo come funziona, passo dopo passo.

### Conoscenza del processo (assessment)

L’automazione parte dalla **conoscenza del processo.** Prima di intervenire, le aziende devono capire come il lavoro avviene realmente, e per questo esistono metodologie e strumenti di analisi molto sofisticati, tra cui tecniche di mappatura dei flussi, analisi dei log applicativi e piattaforme di process mining, che permettono di ricostruire il comportamento dei processi a partire dai dati.

### Analisi delle inefficienze

Conoscere il funzionamento del processo, per quanto articolato, consente di **individuare le aree di inefficienza.** Un flusso può essere considerato ottimizzabile quando ha alcune caratteristiche sintetizzabili in appositi KPI: tempi di attraversamento elevati, colli di bottiglia, passaggi manuali ripetitivi, errori frequenti o necessità di rielaborazione dei dati.

### Process Reengineering

Una volta identificati i punti critici, il passo successivo non è l’automazione, ma **il ridisegno del processo.** Molte organizzazioni hanno infatti compreso che automatizzare un flusso inefficiente significa semplicemente rendere più veloce un problema esistente. Si interviene dunque con il re-engineering: si eliminano passaggi inutili, si semplificano le regole decisionali, si chiariscono le responsabilità e si riduce il numero di eccezioni.

### Process Automation  

A questo punto diventa possibile **individuare le aree più adatte all’automazione**. Come detto, di solito si parte dalle attività ripetitive, basate su regole chiare, con dati strutturati e un numero limitato di variabili: inserimento e trasferimento di informazioni tra sistemi, controlli, riconciliazioni, notifiche, aggiornamenti, generazione di documenti o attivazione di workflow. Sono tutte operazioni necessarie al funzionamento dell’azienda, ma che **raramente richiedono creatività, giudizio o capacità decisionale complessa**. Per quei casi c’è l’AI, o meglio, la collaborazione tra i professionisti e i sistemi AI-based.

## Evoluzione delle tecniche di process automation: da RPA ad AI agentica

L’automazione dei processi di business è il risultato di un’evoluzione progressiva che ha seguito da vicino **lo sviluppo delle tecnologie informatiche**. Nel tempo sono cambiati gli strumenti, le architetture e le modalità con cui l’automazione viene realizzata, ma gli obiettivi sono rimasti sostanzialmente gli stessi.

1. Aumentare **l’efficienza**, riducendo tempi e costi operativi;
2. Ottenere **maggiore produttività** delle persone;
3. Ridurre gli **errori;**
4. Rendere i processi più **controllabili e tracciabili;**
5. **Garantire la compliance** rispetto alle policy interne e alla normativa;
6. Creare **un’immagine aziendale più solida e organizzata;**
7. Ottenere **relazioni più fluide** con clienti, fornitori e partner.

Le potenzialità dell’automazione sono sempre state molto rilevanti. Non a caso, nel tempo, hanno assorbito una **quota significativa degli investimenti IT** e contribuito a spingere l’evoluzione delle tecnologie stesse.

### Prima della RPA: integrazioni complesse, costose e poco flessibili

Nelle prime fasi della dematerializzazione e della digitalizzazione dei processi, automatizzare significava intervenire direttamente sui sistemi informativi, **realizzando integrazioni su misura.** ERP, gestionali, sistemi documentali e applicazioni verticali venivano collegati attraverso sviluppi personalizzati, spesso lunghi e costosi.

Il problema principale era che questi sistemi **non erano progettati per dialogare tra loro in modo semplice,** come con le attuali API**.** Differenze nei formati dei dati, nelle logiche applicative e nelle interfacce rendevano **ogni integrazione un progetto a sé**, con tempi di realizzazione elevati e costi difficilmente sostenibili, soprattutto per processi che cambiavano frequentemente.

### Robotic Process Automation, la svolta: automatizzare senza intervenire sui sistemi

L’introduzione della [Robotic Process Automation](https://www.kireygroup.com/it/products/robotic-process-automation) ha rappresentato un cambiamento determinante nel modo di affrontare l’automazione dei processi. L’idea alla base è semplice: invece di integrare i sistemi tra loro, è possibile utilizzare software in grado di **replicare le azioni che una persona compie sulle interfacce applicative.**

Un software robot può accedere al gestionale, copiare dati, inserirli in un altro sistema, compilare maschere, generare documenti, inviare email, eseguire controlli formali e aggiornare stati di avanzamento seguendo regole predefinite. In pratica, il sistema **opera come farebbe un utente**, ma in modo più rapido, continuo e senza errori dovuti a distrazione o stanchezza.

Questa impostazione **ha reso l’automazione molto più accessibile**. I tempi di implementazione si sono ridotti, i costi iniziali sono diventati sostenibili e molte attività ripetitive, prima escluse, sono entrate nel perimetro dell’automazione.

La Robotic Process Automation, che continua a rappresentare un pilastro della process automation, si è rivelata **particolarmente efficace per operazioni ad alto volume e basate su regole chiare**, come inserimenti dati, riconciliazioni e verifiche formali. Visto che, come detto, le prime aree automatizzabili di ogni processo sono quelle routinarie, è chiaro che la RPA abbia trovato **fin da subito un terreno di applicazione molto ampio.**

Accanto agli indubbi punti di forza, RPA ha tradizionalmente dei limiti. I robot software funzionano bene quando il contesto è stabile e le regole sono definite, ma **faticano a gestire situazioni discrezionali, dati non strutturati o casi che richiedono interpretazione**. Inoltre, automatizzare singole attività non equivale a ottimizzare l’intero processo: in molti casi si ottiene un’accelerazione delle fasi operative, ma il reale beneficio emerge solo quando RPA è inserita in una visione più ampia, capace di governare e orchestrare il flusso *end-to-end*.

### Da RPA a Intelligent Automation: l’automazione diventa in grado di decidere

Negli ultimi anni, l’evoluzione delle [tecniche di AI](https://www.kireygroup.com/it/competencies/data-ai) ha aperto una nuova fase nell’automazione dei processi, che si è estesa a contesti in cui è necessario **interpretare informazioni, classificare contenuti, individuare anomalie o prendere decisioni guidate dai dati.**

In questo scenario si parla sempre più spesso di Intelligent Automation, un approccio che combina tecnologie come RPA, analisi dei dati, machine learning, generative AI, NLP e molte altre, per intervenire non solo su singole attività operative, ma su **porzioni più ampie del processo.**

Cambia dunque non solo l’estensione dell’automazione, ma anche l’obiettivo, che si sposta verso la capacità di **orchestrare flussi complessi, gestire eccezioni e supportare decisioni** in tempo reale.

In questo contesto si inserisce il [paradigma dell’hyperautomation](https://newsroom.kireygroup.com/news/hyperautomation-come-trasformare-i-processi-aziendali-con-lautomazione-intelligente?hsLang=it), che non rappresenta una tecnologia bensì un approccio sistemico all’automazione: i processi vengono scomposti nelle loro diverse fasi e, all’interno dello stesso flusso, possono convivere tecnologie e soluzioni differenti, ciascuna applicata dove genera il massimo valore. È ciò che accade, per esempio, in processi complessi come il ciclo attivo o Order to Cash (O2C), dove attività operative, controlli, interazioni documentali e decisioni devono essere gestiti in modo coordinato mantenendo sempre una visione più alta e un governo complessivo del processo.

### Agentic AI a beneficio della process automation

In questo percorso evolutivo si inserisce anche la cosiddetta [Agentic AI](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentive-ai-quando-l-intelligenza-artificiale-diventa-autonoma?hsLang=it), che può essere considerata **parte del paradigma più ampio della hyperautomation.** Non si tratta quindi di una rottura rispetto a quanto visto finora, ma di un nuovo modo di integrare l’AI nei processi di business, anche quelli *core.*

Stanno emergendo, infatti, **software agent intelligenti e specializzati,** progettati per svolgere compiti molto specifici all’interno dei processi. Questi agent possono essere integrati nei flussi più articolati per gestire attività che, fino a pochi anni fa, richiedevano una gestione esclusiva di figure professionali esperte: analizzare documenti, classificare informazioni, generare contenuti strutturati o attivare azioni in base al contesto.

Questo **non significa che i processi diventino completamente autonomi** o che il ruolo umano venga meno. Per quanto non sia possibile prevedere fino a che punto si spingerà questa trasformazione, ciò che si osserva oggi è un modello in cui l’AI, gli LLM e i sistemi generativi creano valore soprattutto quando sono inseriti in logiche *human in the loop*, ovvero quando restano strumenti a supporto di chi possiede competenza, esperienza e responsabilità sul processo.

## L’approccio Kirey all’automazione dei processi

Rendere le aziende più efficienti, aumentare il controllo e migliorare la capacità di governare attività complesse: è con questi obiettivi che in Kirey **progettiamo e sviluppiamo sistemi e soluzioni per la process automation**, integrando competenze tecnologiche, metodologiche e di business.

Il nostro punto di forza non è soltanto l’anima tecnologica, ma anche **la dimensione consulenziale.** Come abbiamo visto, automatizzare un processo non significa semplicemente accelerare ciò che già esiste: significa analizzarlo, comprenderlo, semplificarlo e, quando necessario, riprogettarlo. È un lavoro che richiede **esperienza, metodo e una conoscenza concreta delle dinamiche operative**.

In questi anni abbiamo affiancato grandi aziende di settori diversi, affrontando processi complessi e contesti organizzativi articolati. Questo ci ha permesso, e ci permette, di intervenire non solo sugli strumenti, ma **sull’intero percorso di evoluzione dei processi,** individuando le aree di maggiore impatto e le tecnologie più adatte a generare valore.

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