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.
- Aumentare l’efficienza, riducendo tempi e costi operativi;
- Ottenere maggiore produttività delle persone;
- Ridurre gli errori;
- Rendere i processi più controllabili e tracciabili;
- Garantire la compliance rispetto alle policy interne e alla normativa;
- Creare un’immagine aziendale più solida e organizzata;
- 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 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 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, 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, 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.
Contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a rendere la tua azienda più efficiente, moderna e solida sul mercato.
