Pro e contro delle 6 migliori alternative RPA da prendere in considerazione
L'automazione robotica dei processi (RPA) è una tecnologia vantaggiosa in grado di automatizzare fino al 70-80% dei processi basati su regole. Tuttavia, circa il 40% delle aziende non riesce a raggiungere gli obiettivi di riduzione dei costi previsti dopo l'implementazione dell'RPA. Ciò è dovuto al fatto che l'RPA non è adatta a tutti i processi e che l'implementazione può presentare delle insidie, come ad esempio i costi di manutenzione elevati.
Per aiutare i leader a esplorare opzioni migliori, analizziamo sei principali alternative di RPA e spieghiamo perché l'automazione basata sull'intelligenza artificiale sta diventando la scelta migliore per ottenere vantaggi aziendali a lungo termine.
Punti chiave:
- L'RPA è ideale per attività stabili e ripetitive.
- Le alternative, tra cui strumenti basati sull'intelligenza artificiale, soluzioni SaaS specializzate e sistemi modernizzati, spesso offrono un ROI più elevato in ambienti complessi, in rapida evoluzione o ad alto rischio.
- L'approccio ottimale spesso combina la RPA con alternative: i bot gestiscono le attività ripetitive, mentre l'intelligenza artificiale o strumenti specializzati si occupano della variabilità e del lavoro che richiede intelligenza.
Alternative per l'automazione robotica dei processi
1. Trasformazione IT
Le aziende possono modernizzare i propri sistemi centrali per raggiungere un'automazione su larga scala. Ciò spesso comporta la sostituzione dei sistemi legacy obsoleti con nuove architetture.
Vantaggi
- Riduce la dipendenza da tecnologie obsolete e fragili.
- Consente di integrare l'automazione nel sistema fin dalle fondamenta.
Svantaggi
- Costosi e lenti (i progetti spesso superano il budget e subiscono ritardi). Uno studio sui progetti software ha dimostrato che i grandi progetti IT superano il budget del 45% e i tempi previsti del 7%, offrendo al contempo un valore inferiore del 56% rispetto a quanto previsto. 1
- Le migrazioni complesse possono richiedere anni per essere completate.
2. Piattaforme di gestione dei processi aziendali (BPMS)
I sistemi BPMS integrano le applicazioni aziendali e migliorano l'elaborazione automatizzata riducendo la necessità di intervento umano.
Vantaggi
- Più rapido da implementare rispetto a una trasformazione IT completa.
- Funziona bene quando i sistemi possono connettersi senza problemi.
Svantaggi
- I benefici diminuiscono se i processi coinvolgono strumenti diversi o isolati.
- Limitato dal numero di applicazioni che possono essere integrate.
3. Esternalizzazione dei processi aziendali
Diffusa negli anni '90, questa pratica ha visto molte aziende del mondo sviluppato esternalizzare le proprie attività verso i paesi in via di sviluppo. L'idea è che, invece di utilizzare un bot RPA per copiare e incollare informazioni da una finestra all'altra, si possa esternalizzare il processo affidandolo al lavoro umano.
Vantaggi
- Può risultare più economico rispetto alla costruzione di sistemi di automazione per processi temporanei.
- Flessibile in ambienti in cui i processi cambiano frequentemente.
Svantaggi
L'esternalizzazione può creare compartimenti stagni e ridurre l'innovazione. 2
L'arbitraggio sul lavoro è meno redditizio di prima.
Fonte: Statista 3
Oggi sono necessari cambiamenti più radicali per migliorare i processi .
4. Soluzioni Plug&Play specializzate
Alcuni processi, come la gestione delle fatture o la rendicontazione di viaggi e spese, sono comuni a tutti i settori. Oggi i fornitori offrono strumenti preconfigurati che si integrano facilmente con i sistemi ERP.
Vantaggi
- Facile da adottare, con configurazione minima.
- Offre funzionalità avanzate (ad esempio, rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale nelle note spese).
Svantaggi
- Gli strumenti standard sono meno personalizzabili.
- Potrebbe non soddisfare appieno le esigenze aziendali specifiche.
La gestione dei conti fornitori, ad esempio, è un processo di questo tipo, poiché tutte le aziende devono elaborare le fatture, effettuare i pagamenti e archiviare i dati in sistemi ERP come SAP.
5. Piattaforme di integrazione basate su API (iPaaS)
IPaaS automatizza i flussi di lavoro connettendo le applicazioni tramite API.
Vantaggi
- Sono più affidabili dei bot, poiché utilizzano API ufficiali.
- Si adatta facilmente a diversi sistemi cloud.
Svantaggi
- Meno utile quando si ha a che fare con sistemi legacy privi di API.
6. Iperautomazione (Process Mining + IDP)
L'iperautomazione utilizza strumenti come il process mining, il task mining e l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) per individuare e automatizzare le attività ripetitive.
Vantaggi
- Individua opportunità di automazione di alto valore.
- L'estrazione di documenti tramite intelligenza artificiale riduce il lavoro manuale.
Svantaggi
- Può essere costoso e complesso da implementare.
Un'opzione emergente: l'intelligenza artificiale
Sebbene queste alternative affrontino alcune limitazioni dell'RPA, l'IA va oltre, aggiungendo intelligenza e adattabilità.
- L'IA è dinamica, l'RPA è statica : gli agenti IA apprendono e si adattano. I bot software RPA devono essere riprogrammati quando i processi cambiano.
- L'intelligenza artificiale (IA) abilita il processo decisionale : la RPA (Robotic Process Automation) esegue le attività. L'IA analizza i dati, individua modelli e fa previsioni (ad esempio, rilevamento delle frodi).
- L'IA si estende a tutti i processi : la RPA gestisce singole attività. L'IA opera su flussi di lavoro, connettendo dati e informazioni.
- L'intelligenza artificiale supporta il lavoro ad alto valore aggiunto : la RPA automatizza le attività ripetitive. L'IA supporta la strategia, le previsioni e il coinvolgimento dei clienti.
- L'IA riduce i costi a lungo termine : la RPA richiede frequenti correzioni. L'IA migliora nel tempo, riducendo le esigenze di manutenzione.
Il futuro: IA e RPA che lavorano insieme.
L'RPA rimane importante in settori come quello bancario, assicurativo e sanitario. Questi settori spesso dipendono dall'automazione basata su regole per garantire accuratezza e conformità. L'RPA assicura un'esecuzione coerente e priva di errori, cosa che l'intelligenza artificiale da sola non sempre riesce a garantire.
L'ascesa dell'intelligenza artificiale agentiva (IA + RPA)
Il panorama dell'automazione sta cambiando. I bot tradizionali vengono ora potenziati con agenti di intelligenza artificiale, sistemi in grado di percepire, ragionare e agire in autonomia. Gartner definisce questo approccio "Automazione dei processi agentici" (APA).
I principali fornitori di RPA, come Automation Anywhere e UiPath, stanno integrando questi agenti di intelligenza artificiale nelle loro piattaforme per offrire un'automazione più intelligente e su larga scala. 4 5
Questa combinazione di RPA e IA viene testata in flussi di lavoro reali. Uno studio recente dimostra come l'IA generativa, combinata con l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP), abbia migliorato drasticamente l'elaborazione delle spese, riducendo i tempi di elaborazione di oltre l'80%, diminuendo i tassi di errore e migliorando la conformità. Il sistema ha inoltre appreso dalle decisioni umane per continuare a migliorare.
Automazione dei processi agentici (APA): un passo oltre l'IA tradizionale
L'ascesa dell'IA agentica (IA + RPA) evidenzia come la competizione del 2026 si stia spostando da "chi possiede agenti" a "chi è in grado di implementare agenti governati in modo sicuro". 6 Invece di limitarsi a seguire istruzioni predefinite, questi sistemi analizzano il contesto e decidono come procedere.
I sistemi agentici combinano diverse tecnologie, come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e i motori decisionali. Ciò consente loro di lavorare sia con dati strutturati che con input non strutturati, come e-mail o documenti. Di conseguenza, sono in grado di gestire attività più complesse rispetto ai tradizionali bot RPA.
L'automazione dei processi agentici (APA) applica questo concetto ai flussi di lavoro aziendali. Mentre la RPA si concentra sull'automazione di singole attività, l'APA gestisce interi processi. Gli agenti di intelligenza artificiale possono interpretare i dati in ingresso, scegliere il passaggio successivo e coordinare le azioni tra i diversi sistemi.
Rispetto alla RPA tradizionale, l'APA offre diversi miglioramenti:
- Consapevolezza del contesto: gli agenti interpretano i dati e comprendono la situazione prima di agire.
- Flussi di lavoro adattivi: i processi possono cambiare in base a nuovi input o risultati.
- Minore intervento umano: gli agenti gestiscono molte eccezioni e inoltrano la richiesta solo quando necessario.
- Apprendimento continuo: i sistemi migliorano man mano che elaborano più dati e risultati.
In pratica, l'APA non sostituisce completamente l'RPA. Piuttosto, spesso si basa su di essa. I bot RPA continuano a eseguire attività strutturate, mentre gli agenti di intelligenza artificiale forniscono ragionamento e coordinamento all'interno del flusso di lavoro. Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare sia le attività di routine che i processi decisionali più complessi.
Scopri i vantaggi dell'RPA rispetto alle alternative.
Rispetto a queste alternative, l'RPA offre un'ottima soluzione rapida grazie ai suoi 4 vantaggi:
- Flessibilità : grazie all'utilizzo di codici personalizzati, è possibile programmare un bot RPA per completare quasi qualsiasi attività ripetitiva .
- Facilità di integrazione : grazie allo screen scraping , alla registrazione dello schermo e ad altre integrazioni esistenti, i bot possono acquisire e valutare l'output di quasi tutte le applicazioni Windows.
- Facilità di implementazione : i registratori di macro e gli strumenti di programmazione drag-and-drop rendono semplice per gli sviluppatori non professionisti programmare soluzioni RPA.
- Costo : i robot costano meno degli esseri umani! Le soluzioni di esternalizzazione dei processi aziendali non sono più economiche quando questi processi possono essere automatizzati con maggiore efficienza e costi inferiori rispetto all'esternalizzazione.
Ambiti in cui le alternative RPA potrebbero essere preferibili
Oggi i dirigenti lungimiranti devono ancora valutare attentamente i compromessi tra gli strumenti RPA e le loro alternative. Alcuni ambiti in cui le alternative rappresentano spesso una scelta migliore includono:
Soluzioni Plug&Play specializzate
- Per i processi comuni a diverse organizzazioni (come la contabilità fornitori o la gestione delle spese), gli strumenti specializzati spesso offrono prestazioni migliori rispetto ai sistemi RPA generici.
- Queste soluzioni possono sfruttare i dati di più aziende per migliorare continuamente le prestazioni, integrarsi senza problemi e richiedere meno manutenzione rispetto ai bot RPA personalizzati.
- Esempio: le soluzioni di gestione viaggi e spese basate sull'intelligenza artificiale ottimizzano i flussi di lavoro in diversi settori.
Trasformazione IT e modernizzazione dei sistemi
- L'RPA opera in superficie, automatizzando le interazioni con i sistemi esistenti, ma non migliora l'architettura sottostante.
- I sistemi obsoleti aumentano i rischi: permangono interruzioni, costi di manutenzione elevati e vulnerabilità operative.
- La modernizzazione, combinata con l'automazione basata su API o sull'intelligenza artificiale, riduce la dipendenza da hardware/software fragili e crea un'infrastruttura più scalabile e resiliente.
- Esempio: una banca che ha aggiornato i suoi sistemi principali implementando contemporaneamente la RPA ha riscontrato sia una riduzione del rischio che un miglioramento dell'efficienza dell'automazione.
Processi temporanei o in rapida evoluzione (BPO o automazione flessibile)
- Per i processi che cambiano frequentemente o che sono di breve durata, l'automazione completa con RPA potrebbe non essere economicamente vantaggiosa.
- La manutenzione dei bot per processi in continua evoluzione può risultare più costosa rispetto all'utilizzo di un team BPO parzialmente automatizzato o di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale che si adattano in tempo reale.
- Esempio: i flussi di lavoro stagionali in ambito finanziario o di revisione contabile potrebbero essere gestiti meglio da team ibridi uomo-intelligenza artificiale piuttosto che da bot rigidi.
Le scelte ottimali consentiranno alle organizzazioni di operare in modo efficace e di superare la concorrenza, sia oggi che in futuro. Se desiderate utilizzare la RPA per raggiungere questo obiettivo, potete consultare i nostri elenchi di software RPA basati sui dati.
Ulteriori letture
- I migliori strumenti/fornitori di RPA e le loro funzionalità
- Python RPA: 7 casi d'uso per gli sviluppatori
- Principali casi d'uso dell'RPA con esempi concreti
Collegamenti di riferimento
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