Che cos'è l'automazione intelligente?

L'automazione intelligente è andata oltre i flussi meccanici. Ciò che prima richiedeva uno script o un'API personalizzata, ora viene eseguito da agenti AI che comprendono la struttura e si adattano in base alle necessità.

Gartner stima che entro il 2028 il 33% dei software aziendali includerà l'IA agenziale che alimenterà una qualche forma di automazione, rispetto a meno dell'1% nel 2024.

L'automazione tradizionale funziona solo quando ogni fase avviene esattamente come previsto. Un ordine di acquisto con un nuovo layout o un'approvazione tardiva possono bloccare il processo. L'automazione intelligente (IA) mantiene i flussi di lavoro in movimento adattandosi al volo.

L'IA si collega agli strumenti ERP, CRM o di workflow già in uso, legge ciò che arriva, decide cosa fare dopo, aspetta quando deve e riprende automaticamente.

Questo articolo esamina come funziona l'automazione intelligente nelle operazioni reali, le aree in cui offre i rendimenti più rapidi e gli approcci per pilotarla senza sostituire i sistemi consolidati.

Che cos'è l'automazione intelligente?

L'automazione intelligente, nota anche come automazione intelligente dei processi, combina l'intelligenza artificiale con l'automazione robotica dei processi e gli strumenti correlati per gestire flussi di lavoro complessi.

Utilizza tecnologie come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per leggere le informazioni, interpretarle e agire su di esse all'interno dei sistemi aziendali.

A differenza dell'automazione a passi fissi, può adattarsi durante l'esecuzione. Tiene traccia di ciò che è accaduto, modifica l'azione successiva quando gli input differiscono dalle aspettative e continua fino al completamento dell'attività.

Ad esempio, un agente AI nel servizio clienti potrebbe:

• Prelevare l'account del cliente dal CRM
  
• Controllare lo stato di consegna in tempo reale nel sistema logistico
  
• In caso di ritardo, rivolgersi al team corretto.
  
• Inviare un aggiornamento una volta risolto il problema

Tutto questo viene eseguito come un processo continuo, senza fermarsi per ricevere nuove istruzioni.

Diversi tipi di automazione intelligente

L'automazione intelligente può essere implementata a varie scale in base alla domanda. La tabella seguente mostra i principali tipi di automazione intelligente:

I principali vantaggi dell'automazione intelligente

Il lavoro continua a muoversi anche quando le persone sono impegnate

Nella maggior parte delle aziende, gli ordini, le fatture o le approvazioni spesso non vengono presi in considerazione perché qualcuno è malato o è impegnato in altre attività.

L'automazione intelligente tiene aperto il processo e lo riprende nel momento in cui arriva il pezzo mancante. Ciò significa meno attività "bloccate" e clienti che ottengono più rapidamente ciò di cui hanno bisogno.

Riduzione dei costi di gestione dovuti alla costante rilavorazione

Ogni volta che il personale inserisce nuovamente i dati o corregge gli errori, i costi aumentano. L'IA mantiene i record coerenti, così se un cliente aggiorna un campo a metà dell'ordine, il resto del processo continua senza rielaborazione.

Passaggi di consegne più accurati tra le squadre

I reparti lavorano spesso su versioni diverse degli stessi dati. L'IA controlla i valori più recenti prima di agire, in modo che i passaggi di consegne avvengano in modo pulito.

Il processo può essere monitorato meglio e compreso attraverso semplici metriche, come il tempo impiegato per ogni richiesta e il grado di soddisfazione dei dipendenti e dei clienti per la risoluzione del problema.

Come implementare l'automazione intelligente?

I risultati migliori si ottengono introducendo l'automazione intelligente in piccole fasi mirate prima di scalare in tutta l'azienda.

Fase 1: identificare un processo con un chiaro attrito

Cercate i flussi di lavoro che creano ritardi ricorrenti o rielaborazioni manuali. Alcuni esempi sono:

• Elaborazione di fatture con frequenti errori di corrispondenza dei dati
• Approvazioni di ordini d'acquisto che si bloccano su punti di stallo
• Molteplici appuntamenti non vengono prenotati a causa dell'indisponibilità dell'agente
• Escalation di clienti che rimbalzano tra i vari reparti

Fase 2: integrare l'IA nei sistemi esistenti

Mantenere le piattaforme ERP, CRM e RPA. Il software e gli strumenti di automazione intelligente possono inserirsi direttamente nei flussi di lavoro come controllore.

In questo modo si evita il rischio di sostituire completamente i sistemi principali. Alcuni comuni strumenti di automazione intelligente che possono aiutare a implementare un pilota forte sono Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI e Make.

Fase 3: Esecuzione di un pilota controllato

Iniziare in piccolo. Testate l'automazione su un flusso di lavoro limitato e seguite i risultati.

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Un esempio di progetto pilota potrebbe riguardare l'elaborazione delle fatture in ambito finanziario. Eseguite l'IA insieme al vostro processo attuale per un mese.

Tenete traccia di quante fatture vengono liquidate automaticamente, di quante devono ancora essere esaminate da un operatore e di come ciò influisca sui tempi di pagamento.

Fase 4: espansione ai flussi di lavoro interconnessi

Una volta che il progetto pilota ha avuto successo, è necessario scalare i processi che si estendono a più sistemi. In questa fase, l'automazione gestisce i ritardi umani, le eccezioni e i vari input con poca supervisione.

L'implementazione graduale consente di tenere sotto controllo i costi. L'utilizzo di sistemi connessi e la scalabilità in ambienti mutevoli, mentre i risultati dei progetti pilota forniscono prove per ulteriori investimenti.

I 5 principali strumenti di automazione intelligente

1. Botpress

Ideale per: I team che creano automazioni che rimangono attive tra le fasi e continuano quando arrivano nuovi input, anche se il flusso di lavoro è stato attivato in precedenza.

Prezzi:

• Piano gratuito: Include il core builder, 1 bot e 5 dollari di credito AI
• Plus: $89/mese - test di flusso, instradamento, handoff umano
• Team: $495/mese - SSO, collaborazione, monitoraggio dell'utilizzo condiviso

Botpress è una piattaforma per la creazione di agenti di intelligenza artificiale che operano attraverso i sistemi. Ogni agente viene eseguito come un flusso strutturato che può riprendere da qualsiasi punto valutando il compito in base al suo stato attuale.

Gli agenti sono costruiti tramite un editor visivo o attraverso il codice. Ogni fase del flusso esegue un'operazione specifica: analizzare un messaggio, richiamare un'API esterna, elaborare un documento, attendere un input umano o inviare un risultato a valle.

L'agente avanza in base ai dati correnti e mantiene il contesto di esecuzione per tutto il tempo. La facile configurazione drag-and-drop consente di testare un prompt, modificare una condizione o aggiornare la logica dello strumento, mantenendo stabile il resto del flusso di lavoro.

Gli agenti tengono traccia del punto in cui un'attività è stata interrotta, in modo da poterla riprendere in un secondo momento senza riavviarla. Se a metà dell'esecuzione manca un valore richiesto, l'agente può richiederlo direttamente all'utente e continuare una volta fornito.

Caratteristiche principali:

• Flussi di lavoro che mantengono lo stato e riprendono dopo ritardi o input parziali.
• Capacità integrata di richiedere i dati mancanti a metà della corsa
• Supporto di file e tabelle strutturate per decisioni basate sulla conoscenza
• Chiamate API esterne e azioni dello strumento all'interno dei flussi dell'agente

2. Catena di Langhe

Ideale per: Team che costruiscono agenti di intelligenza artificiale che hanno bisogno di un controllo completo sulla logica, sull'uso degli strumenti e sul comportamento di esecuzione, scritto direttamente nel codice.

Prezzi:

• Sviluppatore: Gratuito - 1 posto, 5.000 tracce/mese, gestione dei prompt, strumenti di tracciamento di base
• Plus: $39/mese per sede - funzioni di team, limiti di tracciamento più elevati, distribuzione LangGraph dev
• Impresa: Personalizzato - configurazione self-hosted o ibrida, SSO, supporto e scalabilità dell'utilizzo

LangChain è un framework Python per la costruzione di agenti che eseguono la logica in base a ciò che osservano in fase di esecuzione. Invece di seguire passi predefiniti, il sistema valuta il contesto, decide quale strumento chiamare e continua a eseguire il ciclo fino al completamento del compito o al soddisfacimento di una condizione di arresto.

Utilizzando il framework, gli utenti definiscono come gli agenti ragionano, quali strumenti possono utilizzare e come indirizzare le decisioni in base ai risultati intermedi. L'agente non assume un singolo input o un risultato fisso: lavora per raggiungere un obiettivo interagendo con i sistemi esterni e affinando il suo piano passo dopo passo.

LangChain funziona meglio quando l'automazione richiede una logica flessibile. Un flusso potrebbe dover decidere quale database interrogare, estrarre input non strutturati da un documento ed eseguire più tentativi se il risultato non soddisfa una certa soglia. 

Essendo orientato al codice, non è adatto alla prototipazione rapida. Tuttavia, offre un controllo completo sulla selezione degli strumenti e sul comportamento delle API, che è essenziale per l'automazione complessa e ad alto rischio.

Caratteristiche principali:

• Logica dell'agente definita nel codice con pieno controllo sulla pianificazione e sui tentativi di risposta
• Utilizzo dello strumento e comportamento della memoria che si adatta in fase di esecuzione
• Supporto per output strutturati, prompt personalizzati e concatenamento di strumenti
• Integrazioni native con modelli linguistici, archivi vettoriali e API

3. CrewAI

Ideale per: I team che strutturano le automazioni attorno a più agenti AI che assumono ruoli diversi e coordinano le attività attraverso passaggi chiari e colloquiali.

Prezzi: 

• Gratuito: $0/mese - 50 esecuzioni, 1 equipaggio in diretta, 1 posto a sedere
• Basic: $99/mese - 100 esecuzioni, 2 equipaggi in diretta, 5 posti a sedere
• Standard: $500/mese - 1.000 esecuzioni, 2 equipaggi live, posti illimitati, 2 ore di onboarding

CrewAI è un framework Python per la creazione di flussi di lavoro che si basano su più agenti. A ogni agente vengono assegnati un ruolo e una responsabilità (come ricercatore, scrittore, revisore o controllore) e gli agenti lavorano insieme per completare il processo.

Questo modello di "equipaggio" semplifica la logica. Invece di scrivere un agente complesso che gestisce ogni strumento e condizione, l'utente può definire un equipaggio che si divide il lavoro. Ogni agente ha la propria memoria, i propri strumenti e un modo definito per parlare con gli altri agenti del sistema.

CrewAI gestisce il sequenziamento e la comunicazione. Una volta avviato il flusso, gli agenti si passano i compiti l'un l'altro fino al raggiungimento dell'obiettivo. Il processo è trasparente e i passaggi di consegne sono leggibili, il che aiuta durante il debug o l'aggiunta di nuove fasi.

È facile iniziare. I ruoli sono definiti in un file di configurazione, gli strumenti sono solo funzioni Python e il modello di coordinamento rende l'automazione complessa più leggera, soprattutto quando le cose cambiano a metà dell'esecuzione.

Caratteristiche principali: 

• Ruoli degli agenti definiti in base a compiti, accesso agli strumenti e regole di comunicazione.
• Funziona come un equipaggio con passaggio di stato tra gli agenti, non come una singola catena.
• Una chiara struttura configurativa per definire le responsabilità e la logica di flusso

4. AutoGen

Ideale per: Team che costruiscono automazioni in cui gli agenti devono scambiarsi informazioni a metà corsa e adattare il comportamento in base all'interazione reciproca.

AutoGen è un framework multi-agente costruito intorno alla conversazione, non solo tra utente e modello, ma anche tra gli agenti stessi.

Funziona meglio quando l'automazione richiede agli agenti di verificare i risultati, di ricontrollare le ipotesi o di decidere quale strumento o azione ha senso seguire.

Come CrewAI, Autogen consente agli utenti di creare un gruppo di agenti, definire i loro ruoli e impostare le modalità di interazione. Gli agenti possono rispondersi l'un l'altro con piani, codice, risultati intermedi o domande di follow-up.

Questa configurazione è utile quando non si conosce in anticipo la risposta giusta, come la scelta tra le API, la correzione di un errore di esecuzione o la riscrittura di un piano d'azione fallito. AutoGen gestisce tutto questo attraverso il passaggio di messaggi piuttosto che con regole fisse.

Caratteristiche principali:

• Comunicazione tra agenti attraverso cicli di messaggi
• Pianificazione e verifica gestite all'interno dei thread di conversazione
• Supporta l'esecuzione di codice, le chiamate agli strumenti e l'iniezione di contesto.
• Ottimo per l'automazione in cui è richiesto un follow-up in fase di esecuzione

5. Fare

Ideale per: Team che costruiscono automazioni strutturate con chiamate a strumenti, percorsi ramificati e una chiara visibilità del passaggio dei dati tra le varie fasi.

Prezzi: 

• Open Source: Gratuito - include il framework completo, licenza Apache 2.0
• Edizione Pro: Gratuito - fino a 1.000 conversazioni/mese con Rasa Pro
• Crescita: A partire da $35.000/anno - include Rasa Studio, supporto e pubblicità.

Make è una piattaforma di automazione senza codice costruita attorno a scenari visivi. Ogni scenario è composto da moduli collegati su una tela, dove ogni modulo esegue un singolo compito: inviare dati, trasformare contenuti, attivare un servizio o richiamare un modello di intelligenza artificiale.

Ciò che rende Make rilevante per l'automazione intelligente è la sua capacità di gestire flussi che non seguono un percorso fisso. Gli scenari possono fare pause, ramificazioni, tentativi o attendere input senza scartare le fasi precedenti. Gli input possono essere incompleti, arrivare fuori ordine o cambiare nel corso dell'esecuzione.

L'interfaccia presenta in modo chiaro il movimento dei dati e l'esecuzione delle fasi. I guasti sono tracciabili, gli input sono visibili in ogni punto e la logica rimane modificabile anche dopo la distribuzione. Gli scenari possono crescere in complessità senza diventare opachi.

Make si integra con un'ampia gamma di sistemi esterni e supporta estensioni attraverso moduli personalizzati. È adatto ai flussi di lavoro in cui sono richiesti controllo, flessibilità e tracciabilità tra più strumenti.

Caratteristiche principali:

• Costruttore visuale con ramificazione, programmazione e tentativi di risposta
• Vedere quali dati sono stati spostati e dove
• Gestione degli errori incorporata per gli ingressi instabili o tardivi

Componenti chiave dell'automazione intelligente

Automazione robotica dei processi (RPA)

L'automazione robotica dei processi è il livello di esecuzione che imita le azioni umane in un'interfaccia digitale: fare clic su pulsanti, aprire un file, inserire dati o copiare valori tra sistemi. 

Molti sistemi più vecchi, o progettati solo per l'uso umano attraverso uno schermo, non hanno questa capacità. In questi casi, l'RPA agisce sul software nello stesso modo in cui lo farebbe una persona, facendo clic sui menu e compilando i campi in modo da poter completare l'attività.

Modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs)

Quando l'automazione intelligente deve comprendere le istruzioni, elaborare le fasi successive o spiegare i risultati, i modelli linguistici di grandi dimensioni sono il componente che lo rende possibile. Aggiungono la capacità di ragionare attraverso un processo e di comunicare i risultati in un linguaggio chiaro.

In termini pratici, LLMs possono essere responsabili di questi ruoli specifici in un processo:

• Comprendere e suddividere una richiesta in fasi più piccole.
  
• Estrarre i dati o il contesto giusti per ogni fase
  
• Decidere quale strumento o sistema utilizzare successivamente
  
• Generare risposte o sintesi chiare e leggibili dall'uomo, quando necessario.

L'individuazione dei migliori LLMs dipende dalla configurazione: fattori come la privacy dei dati, le opzioni di integrazione e la complessità del flusso di lavoro influenzano il modello più performante in un determinato ambiente.

Apprendimento automatico (ML)

I modelli di apprendimento automatico in una pipeline di automazione intelligente gestiscono attività più specifiche, basate sui dati, che migliorano il comportamento dell'automazione. Spesso lavorano in background per:

• Prevedere l'esito di un processo o classificare i dati in ingresso
  
• Rilevare le anomalie quando un processo inizia ad allontanarsi dalla normalità
  
• Monitorare le prestazioni del sistema nel tempo per mantenere l'accuratezza e l'efficienza.

I modelli di ML possono non coinvolgere affatto LLMs o l'elaborazione del linguaggio naturale. Il loro ruolo è quello di fornire all'automazione una migliore consapevolezza e segnali decisionali attraverso i numeri, in modo che possa rispondere in modo appropriato in tempo reale.

Elaborazione intelligente dei documenti (IDP)

L'elaborazione intelligente dei documenti è il modo in cui l'intelligenza artificiale legge i file non strutturati, dai moduli scansionati alle note scritte a mano, e li converte in dati utilizzabili dai sistemi di automazione.

La fase IDP è storicamente una delle parti dell'automazione intelligente che richiede più risorse, in quanto ogni fase del parsing comporta complessità e costi propri.

Per dare un'idea di come sia cambiato il parsing dei documenti, ecco un rapido confronto tra ciò che era tipico nel 2019 e ciò che sarà standard nel 2025 utilizzando metodi LLM:

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I costi di parsing e il supporto dei formati si basano sui recenti benchmark di LlamaIndex, che ha testato la comprensione dei documenti LLM attraverso input scansionati, file ricchi di layout e casi d'uso di recupero.

Integrazioni API ed esecuzione di strumenti

Le API consentono a software diversi di scambiare direttamente informazioni. Nell'automazione intelligente, vengono utilizzate per eseguire azioni come l'invio di moduli, la programmazione di eventi, la creazione di ticket o l'aggiornamento di record.

L'automazione decide cosa fare, spesso sulla base di documenti analizzati o di passaggi definiti dall'RPA, e quindi chiama l'API giusta per completare l'attività. Una volta eseguita l'azione, il processo continua senza l'intervento umano.

Che il compito sia semplice o dinamico, l'idea di base è la stessa: una volta che l'automazione sa cosa deve accadere, ha bisogno di un modo per agire e l'API fornisce un modo sicuro e protetto per farlo, mantenendo i record per le revisioni future. 

Autorizzazione e sicurezza (OAuth, MCP)

I sistemi di automazione agiscono su conti reali, accedono a strumenti sensibili, effettuano aggiornamenti in ambienti reali e, soprattutto, rappresentano l'integrità per conto del proprietario.

Ciò significa che ogni fase deve avere il giusto livello di accesso e, soprattutto, che l'agente deve sapere chi (o cosa) ha fatto cosa.

• OAuth (accesso garantito dall'utente): Si usa quando un'automazione deve agire per conto di un umano. Fornisce token a tempo legati alle autorizzazioni di un utente.
  
• Identità di servizio in stile Model Context Protocol(machine-to-machine): Un modo per le macchine di autenticarsi direttamente tra loro, come un badge digitale, senza l'intervento di un umano. 

La configurazione esatta dipende dall'ambiente e dai requisiti di conformità.

Qual è la differenza tra automazione intelligente e RPA?

L'automazione robotica dei processi (RPA) è costruita per la ripetibilità. Segue regole prestabilite per automatizzare attività come la copia di dati tra campi, lo spostamento di file o la compilazione di moduli. Questi bot funzionano bene quando i passaggi sono sempre gli stessi e gli input sono prevedibili.

L'automazione intelligente (IA), invece di seguire script fissi, utilizza l'intelligenza artificiale per rispondere dinamicamente, scegliendo le azioni in base al contesto, gestendo i casi limite e coordinando gli strumenti in più fasi.

Immaginate di elaborare una fattura attraverso un chatbot di pianificazione delle risorse aziendali.

• Un bot RPA estrae i totali da campi fissi e li inserisce in un sistema. Se il formato cambia, si rompe.
  
• Un sistema di IA legge il documento, capisce cosa c'è, segnala i casi limite e sceglie dove andare, anche se il layout è nuovo.

La differenza fondamentale: La RPA porta a termine compiti già tracciati. L'IA scopre come completarli in corso d'opera.

Aggiungere l'automazione AI alle attività quotidiane

La maggior parte delle aziende dispone già di routine ripetibili: approvazione di ordini, aggiornamento di registri, spostamento di file. Il problema è che queste routine funzionano solo quando ogni fase si svolge esattamente come previsto.

Gli agenti AI rendono questi flussi di lavoro flessibili. Possono attendere le informazioni mancanti, riprendere quando qualcosa cambia e far procedere il processo invece di costringere il team a ricominciare da capo.

Non è necessario sostituire ciò che già si possiede. L'intelligenza artificiale si sovrappone agli strumenti attuali, intervenendo solo quando è necessario, mentre il resto del processo continua a svolgersi senza intoppi.

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