Pro e contro delle 7 migliori alternative all'RPA da considerare
La Robotic Process Automation (RPA) è una tecnologia vantaggiosa che può automatizzare fino al 70-80% dei processi basati su regole.1 Tuttavia, ~40% delle aziende non riesce a raggiungere le aspettative di riduzione dei costi dopo l'implementazione della RPA.2 Questo perché la RPA non è la soluzione giusta per ogni processo, e ci sono potenziali insidie nell'implementazione della RPA, come la manutenzione costosa.
Per aiutare i dirigenti a esplorare opzioni migliori, esaminiamo sette principali alternative all'RPA.
Punti chiave:
- La RPA è ideale per attività stabili e ripetitive.
- Le alternative, inclusi strumenti basati su IA, 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 combina spesso la RPA con alternative, i bot gestiscono le attività ripetitive, mentre l'IA o gli strumenti specializzati gestiscono la variabilità e il lavoro basato sull'intelligenza.
Alternative alla robotic process automation
1. Trasformazione IT
Le aziende possono modernizzare i loro sistemi core per ottenere un'automazione su larga scala. Questo spesso comporta la sostituzione di sistemi legacy obsoleti con nuove architetture.
Pro
- Riduce la dipendenza da tecnologie obsolete e fragili.
- Consente di integrare l'automazione nel sistema fin dalle fondamenta.
Contro
- Costoso e lento (i progetti spesso superano il budget e i tempi). Uno studio sui progetti software ha dimostrato che i grandi progetti IT superano il budget del 45%, e i tempi del 7%, offrendo il 56% in meno del valore previsto.3
- Le migrazioni complesse possono richiedere anni per essere completate.
2. Piattaforme di gestione dei processi aziendali (BPMS)
I BPMS integrano le applicazioni aziendali e migliorano l'“elaborazione diretta” riducendo la necessità di intervento umano.
Pro
- Più veloce da implementare rispetto a una trasformazione IT completa.
- Funziona bene quando i sistemi possono connettersi senza problemi.
Contro
- I vantaggi diminuiscono se i processi coinvolgono strumenti diversi o isolati.
- Limitato dal numero di applicazioni che possono essere integrate.
3. Esternalizzazione dei processi aziendali
Popolare negli anni 90, molte aziende del mondo sviluppato hanno esternalizzato le proprie operazioni verso il mondo 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 può esternalizzare in modo che il lavoro umano possa farlo.
Pro
- Può essere più economico che costruire automazioni per processi temporanei.
- Flessibile in ambienti in cui i processi cambiano spesso.
Contro
L'esternalizzazione può creare silos e ridurre l'innovazione.4
L'arbitraggio del lavoro è meno redditizio di prima.
Fonte: Statista5
Sono necessari cambiamenti più fondamentali per migliorare i processi oggi.
4. Soluzioni specializzate Plug&Play
Alcuni processi, come la gestione delle fatture o la rendicontazione delle spese di viaggio, sono comuni in tutti i settori. I fornitori ora offrono strumenti pronti all'uso che si integrano facilmente con i sistemi ERP.
Pro
- Rapido da adottare, con una configurazione minima.
- Offre funzionalità avanzate (ad es. rilevamento delle frodi basato sull'IA nei report di spesa).
Contro
- Gli strumenti preconfezionati sono meno personalizzabili.
- Potrebbero non soddisfare pienamente le esigenze aziendali uniche.
La contabilità fornitori, ad esempio, è un processo del genere poiché tutte le aziende devono elaborare fatture, effettuare pagamenti e archiviare i dati in sistemi ERP come SAP.
5. Piattaforme di integrazione basate su API (iPaaS)
IPaaS automatizza i flussi di lavoro collegando le applicazioni tramite API.
Pro
- Più affidabili dei bot, poiché utilizzano API ufficiali.
- Scala facilmente su sistemi cloud.
Contro
- Meno utile quando si ha a che fare con sistemi legacy senza 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 scoprire e automatizzare le attività ripetitive.
Pro
- Identifica opportunità di automazione ad alto valore.
- L'estrazione di documenti basata sull'IA riduce il lavoro manuale.
Contro
- Può essere costoso e complesso da implementare.
7. Agenti IA per l'uso del computer
Un agente per l'uso del computer è un sistema di IA che legge lo schermo e agisce su di esso come farebbe una persona. Muove il mouse, digita e fa clic in base a ciò che vede, anziché seguire uno script fisso legato a coordinate esatte dello schermo.
Nel 2026, diversi hanno raggiunto il pubblico generale. L'agente ChatGPT di OpenAI, Project Mariner di Google e Claude di Anthropic possono ciascuno aprire un browser, compilare moduli e trasferire dati tra le app. A marzo 2026, Anthropic ha aggiunto una funzione che consente a una persona di inviare un'attività a Claude da un telefono e farla eseguire su un computer.
Pro
- Si adatta quando lo schermo cambia, poiché lavora in base a ciò che vede, non a un localizzatore fisso.
- Gestisce input non strutturati, come un modulo scansionato o un'email.
- Non richiede API né accesso back-end a un'app di destinazione.
Contro
- L'affidabilità è in ritardo. Nelle attività desktop a tempo indeterminato, gli agenti leader completano circa il 12% dei casi, rispetto al 72% di una persona.6
- L'output varia da esecuzione a esecuzione, quindi i passaggi critici richiedono un controllo umano.
- I passaggi basati sulla visione sono più lenti e costano di più per azione rispetto a uno script.
Leggi l'articolo su Computer Use Agents per maggiori informazioni.
Un'opzione emergente: IA
L'IA aggiunge due capacità che i bot basati su regole non hanno: leggere il contesto e gestire le eccezioni. Il contrasto è meglio delineato compito per compito, non come un vincitore e un perdente.
- Lavoro stabile e ad alto volume: Un bot basato su regole è più veloce, più economico e più facile da verificare. Un'elaborazione delle buste paga o un trasferimento di file notturno si adatta a un bot.
- Lavoro variabile o non strutturato: Un agente IA legge una fattura non standard o un'email in testo free e decide il passo successivo. Un bot si bloccherebbe e inoltrerebbe il caso a una persona.
- Decisioni: Un bot esegue una regola prestabilita. Un agente valuta il contesto, ad esempio segnalando una transazione anomala per la revisione.
- Forma dei costi: Un bot costa poco per esecuzione ma necessita di correzioni quando lo schermo cambia. Un agente si adatta a tali cambiamenti, ma aggiunge costi di modello e tempo di revisione per compito.
La lettura pratica: abbina i due. I bot eseguono i passaggi che non cambiano mai, e gli agenti gestiscono quelli che cambiano.
Il futuro: IA e RPA che lavorano insieme
La RPA rimane importante in settori come quello bancario, assicurativo e sanitario. Questi settori spesso dipendono dall'automazione basata su regole per accuratezza e conformità. La RPA garantisce un'esecuzione coerente e priva di errori, cosa che l'IA da sola non sempre garantisce.
L'ascesa dell'IA agentica (IA + RPA)
Il panorama dell'automazione sta cambiando. I bot tradizionali vengono ora arricchiti con agenti IA, sistemi in grado di percepire, ragionare e agire autonomamente. Gartner chiama questo Agentic Process Automation (APA).
I principali fornitori di RPA come Automation Anywhere e UiPath stanno integrando questi agenti IA nelle loro piattaforme per offrire un'automazione più intelligente su larga scala.7 8
Questa combinazione di RPA e IA viene testata in flussi di lavoro reali. Uno studio recente mostra come l'IA generativa, combinata con l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP), abbia drasticamente migliorato l'elaborazione delle spese, riducendo i tempi di elaborazione di oltre l'80%, abbassando i tassi di errore e migliorando la conformità. Il sistema ha anche imparato dalle decisioni umane per continuare a migliorare.
Agentic process automation (APA): un passo oltre l'IA tradizionale
L'ascesa dell'IA agentica (IA + RPA) nota che la concorrenza nel 2026 si sta spostando da "chi ha gli agenti" a "chi può distribuire agenti governati in modo sicuro".9 Invece di 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 email o documenti. Di conseguenza, possono gestire compiti più complessi rispetto ai tradizionali bot RPA.
Agentic process automation (APA) applica questa idea ai flussi di lavoro aziendali. Mentre la RPA si concentra sull'automazione di singole attività, l'APA gestisce interi processi. Gli agenti IA possono interpretare i dati in arrivo, scegliere il passo successivo e coordinare le azioni tra i 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 le inoltrano quando necessario.
- Apprendimento continuo: I sistemi migliorano man mano che elaborano più dati e risultati.
In pratica, l'APA non sostituisce completamente la RPA. Piuttosto, spesso si basa su di essa. I bot RPA eseguono ancora compiti strutturati, mentre gli agenti IA forniscono ragionamento e coordinamento lungo il flusso di lavoro. Questa combinazione consente alle organizzazioni di automatizzare sia le attività di routine che i processi più complessi guidati dalle decisioni.
Scopri i vantaggi della RPA rispetto alle alternative
Rispetto a queste alternative, la RPA offre una buona soluzione rapida grazie ai suoi 4 vantaggi:
- Flessibilità: Puoi programmare un bot RPA per completare quasi qualsiasi attività ripetitiva grazie all'uso di codici personalizzati.
- Facilità di integrazione: Grazie allo screen scraping, alla registrazione dello schermo e ad altre integrazioni esistenti, i bot possono inserire e valutare l'output di quasi tutte le applicazioni Windows.
- Facilità di implementazione: I registratori di macro e gli strumenti di programmazione drag&drop rendono facile per i citizen developer programmare soluzioni RPA.
- Costo: I robot costano meno degli umani! Le soluzioni di esternalizzazione dei processi aziendali non sono più economiche quando quei processi possono essere automatizzati con maggiore efficienza e minori costi, rispetto all'esternalizzazione.
Aggiungi come fonte preferitaAree in cui le alternative all'RPA possono essere preferibili
I CxO visionari oggi devono ancora valutare i compromessi tra gli strumenti RPA e le sue alternative. Alcune aree in cui le alternative sono spesso una scelta migliore includono:
Soluzioni specializzate Plug&Play
- Per processi comuni a più organizzazioni (come la contabilità fornitori o la gestione delle spese), gli strumenti specializzati spesso superano la RPA generica.
- Queste soluzioni possono sfruttare i dati di più aziende per migliorare continuamente le prestazioni, integrarsi perfettamente e richiedere meno manutenzione continua rispetto ai bot RPA personalizzati.
- Esempio: le soluzioni T&E basate sull'IA ottimizzano i flussi di lavoro in tutti i settori.
Trasformazione IT e modernizzazione dei sistemi
- La RPA opera in superficie, automatizzando le interazioni con i sistemi esistenti, ma non migliora l'architettura sottostante.
- I sistemi legacy aumentano il rischio: rimangono interruzioni, manutenzione costosa e vulnerabilità operative.
- La modernizzazione, combinata con l'automazione basata su API o sull'IA, riduce la dipendenza da hardware/software fragili e crea un'infrastruttura più scalabile e resiliente.
- Esempio: una banca che ha aggiornato i suoi sistemi core implementando al contempo 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 processi che cambiano frequentemente o sono a breve termine, l'automazione completa con la RPA potrebbe non essere conveniente.
- Mantenere i bot per processi in evoluzione può essere più costoso che utilizzare un team BPO parzialmente automatizzato o soluzioni assistite dall'IA che si adattano in tempo reale.
- Esempio: i flussi di lavoro finanziari o di audit stagionali potrebbero essere meglio gestiti da team ibridi umani-IA piuttosto che da bot rigidi.
Le scelte ottimali consentiranno alle organizzazioni di funzionare efficacemente e superare i concorrenti sia oggi che in futuro. Se desideri utilizzare la RPA per raggiungere questo obiettivo, puoi consultare i nostri elenchi basati sui dati di software RPA.
Ulteriori letture
- I migliori 4 strumenti RPA convenienti
- Python RPA: 7 casi d'uso per sviluppatori
- Principali casi d'uso della RPA con esempi reali
- I migliori 20 casi d'uso di RPA SAP & esempi
- RPA per Mac
Cita questa ricerca
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Pro e contro delle 7 migliori alternative all'RPA da considerare}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/rpa-alternatives}},
note = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}Collegamenti di riferimento
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.