L'automazione tradizionale funziona meglio quando il processo è ben definito e gli input seguono un formato coerente. Ma la maggior parte delle operazioni aziendali non si svolge in modo così pulito.
In pratica, i flussi di lavoro si interrompono quando mancano i dati, le richieste non sono chiare o le condizioni cambiano a metà strada.
È qui che i sistemi basati su regole non riescono a funzionare: possono seguire le istruzioni, ma non possono adattarsi quando l'ambiente cambia.
L'automazione intelligente dei processi (IPA) è progettata per gestire questa complessità. Combina l'automazione tradizionale con agenti di intelligenza artificiale che comprendono il contesto, applicano la logica decisionale ed eseguono azioni attraverso gli strumenti.
Che cos'è l'automazione intelligente dei processi (IPA)?
L'automazione intelligente dei processi (IPA) combina l'automazione robotica dei processi (RPA) con l'intelligenza artificiale (AI), l'analisi e la logica decisionale per creare flussi di lavoro in grado di comprendere, adattarsi e agire senza l'intervento umano.
Talvolta chiamata automazione intelligente, iper-automazione o automazione digitale dei processi, l'IPA va oltre i tradizionali bot basati su regole.
Utilizza tecnologie come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e il process mining per gestire dati non strutturati, interpretare il contesto e prendere decisioni in tempo reale.
Automazione intelligente dei processi vs automazione robotica dei processi
I termini Intelligent Process Automation (IPA) e Robotic Process Automation (RPA ) sono spesso usati in modo intercambiabile, ma hanno scopi diversi.
La RPA è progettata per gestire attività ripetitive e basate su regole in cui l'input è coerente e le fasi sono predefinite, come la copia di dati tra sistemi o l'elaborazione di moduli strutturati.
L'IPA si basa su questo aspetto aggiungendo l'intelligenza artificiale allo stack'automazione. Consente ai sistemi di gestire input non strutturati, valutare le condizioni in tempo reale e prendere decisioni basate sul contesto.
Questo lo rende adatto ai flussi di lavoro che non possono essere catturati in un semplice script, dove le fasi dipendono da ciò che il sistema vede, non solo da ciò che gli viene detto.
Vantaggi principali dell'automazione intelligente dei processi
L'automazione funziona solo se è in grado di gestire la complessità dei processi aziendali reali. La maggior parte dei bot basati su regole si rompe quando gli input variano o le fasi non seguono uno schema prevedibile.
IPA offre ai team un livello di automazione più flessibile e scalabile. È costruito per gestire input dinamici e prendere decisioni.
Riduce l'impegno manuale su scala
L'automazione tradizionale richiede spesso una stretta supervisione. I team dedicano ancora del tempo alla revisione delle eccezioni, alla risoluzione degli errori di corrispondenza dei dati e alla gestione delle attività che non rientrano nello script.
IPA riduce questa supervisione. È in grado di interpretare le richieste in base alle regole aziendali e di eseguire le azioni senza richiedere l'intervento umano in ogni fase.
Alcune aziende collaborano con agenzie di AI per progettare questi flussi di lavoro. Questi partner si preoccupano di garantire che i sistemi siano stabili, efficienti e adatti alle reali operazioni aziendali.
Si adatta a input e contesti mutevoli
I bot tradizionali si basano su una formattazione coerente. Anche una piccola modifica, come un refuso o un nuovo layout del documento, può interrompere il processo.
L'IPA è in grado di gestire le variazioni. Legge l'input, capisce l'intento e risponde, anche quando la struttura non è ideale. Questo lo rende più affidabile nell'uso quotidiano, dove le richieste non seguono sempre lo stesso schema.
Aumenta la trasparenza delle operazioni
L'automazione basata su regole spesso fallisce senza contesto. È difficile capire cosa è successo, dove è successo o cosa ha innescato il fallimento.
Questo problema diventa ancora più grave nei sistemi multi-agente, dove diversi agenti operano in parallelo o in sequenza. Senza visibilità, è difficile tracciare le interazioni o mantenere prestazioni affidabili tra gli agenti.
IPA migliora l'osservabilità registrando ogni fase del processo. Questo livello di dettaglio è particolarmente utile quando si valutano sistemi multi-agente, aiutando i team a isolare i problemi e a perfezionare il funzionamento degli agenti.
Come funziona l'automazione intelligente dei processi?
L'automazione intelligente dei processi collega eventi, dati, decisioni e azioni in un unico flusso automatizzato. Ogni fase è gestita da un agente AI che capisce cosa sta accadendo e sa cosa fare dopo, anche quando gli input sono disordinati o incompleti.
Per vedere come funziona IPA nella pratica, analizziamo un flusso di lavoro comune nell'e-commerce: la gestione di una richiesta di reso.
Invece di instradare tutto attraverso gli agenti di supporto, è possibile automatizzare il processo end-to-end utilizzando un agente di intelligenza artificiale che sappia interpretare gli input, decidere le fasi successive e agire attraverso gli strumenti.
Fase 1: l'evento trigger dà il via al processo
Un cliente compila un modulo di richiesta di reso o invia un messaggio per chiedere la restituzione di un articolo. Il messaggio attiva il flusso di lavoro dei resi.
L'agente lo prende in carico immediatamente, senza attendere il triage manuale.
Fase 2: L'agente AI analizza le informazioni
L'agente analizza il messaggio o il modulo per estrarre informazioni chiave come il numero d'ordine, il nome dell'articolo, il motivo della restituzione e l'ID del cliente.
Per i messaggi non strutturati, utilizza modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) per interpretare l'intento e identificare l'ordine corretto.
Fase 3: l'agente AI decide il passo successivo
Utilizzando le regole aziendali e le politiche di reso, l'agente verifica se l'articolo si qualifica per un reso e quale tipo di reso, ad esempio un rimborso o un credito di negozio.
Gestisce la decisione istantaneamente, replicando ciò che farebbe un rappresentante dell'assistenza.
Fase 4: l'agente di intelligenza artificiale esegue azioni attraverso i sistemi
Una volta presa una decisione, l'agente:
- Aggiorna lo stato dell'ordine
- Crea un'etichetta di restituzione
- Invia le istruzioni al cliente
- Notifica al magazzino
Tutto si svolge all'interno di sistemi collegati, senza passaggi di consegne tra team.
Fase 5: l'agente AI registra i risultati
Ogni fase viene registrata, dalla richiesta iniziale alla risposta finale. Queste registrazioni confluiscono in dashboard e sistemi di allarme, rendendo il processo tracciabile.
Se un caso ha bisogno di una revisione manuale, viene elaborato con un contesto completo per il follow-up.
Casi d'uso per l'automazione intelligente dei processi
Sebbene ci si sia concentrati molto sui casi d'uso dei chatbot, alcune delle automazioni di maggior impatto avvengono dietro le quinte, nei flussi di lavoro che guidano le decisioni, le azioni e il follow-up.
L'automazione intelligente dei processi si adatta ai casi in cui i flussi di lavoro sono troppo complessi per le regole, ma troppo ripetitivi per rimanere manuali.
Se il vostro team ha a che fare con input imprevedibili, strumenti frammentati o decisioni ricorrenti che richiedono ancora una revisione umana, IPA può aiutarvi.
Elaborazione di documenti e moduli non strutturati
I bot basati su regole si rompono rapidamente quando gestiscono input disordinati. Molti documenti aziendali, come fatture, reclami, contratti o pacchetti di onboarding, contengono dati non strutturati o semi-strutturati che non seguono un formato coerente.
Gli agenti IPA gestiscono questo aspetto utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP):
- Estrarre i totali dalle ricevute
- Analizzare le clausole contrattuali
- Verifica dell'identità da moduli scansionati
Una volta interpretati i dati, il sistema può agire senza la supervisione umana. Questo sblocca i flussi di lavoro end-to-end all'interno di strumenti come un chatbot per le risorse umane che gestisce i moduli dei dipendenti o un chatbot per il servizio clienti che riceve richieste di assistenza basate su documenti.
Automatizzazione di flussi di lavoro in più fasi tra i vari sistemi
Processi come l'onboarding o la gestione dei resi non avvengono in un unico sistema. In genere si estendono a CRM, database interni, piattaforme di pianificazione e strumenti di notifica. Ogni componente aggiunge un proprio livello di dipendenza.
Gli agenti IPA gestiscono il flusso passo dopo passo. Valutano gli input, prendono una decisione in base al contesto ed eseguono l'azione all'interno dei sistemi connessi.
La logica rimane intatta, senza dover ricorrere al routing manuale o a fragili workaround.
Questo rende l'IPA un motore ideale per un flusso di lavoro come un chatbot per la prenotazione di appuntamenti. Mentre l'interfaccia raccoglie gli input di base, il sistema gestisce la verifica della disponibilità, pianifica gli appuntamenti, invia le conferme e aggiorna gli strumenti di backend.
Instradamento dei ticket di assistenza in base all'intento del messaggio
Le code di assistenza spesso si intasano perché i messaggi arrivano in modo poco chiaro. I clienti non seguono sempre un formato chiaro e la maggior parte dei sistemi non riesce a capire cosa viene chiesto.
Gli agenti IPA gestiscono questo aspetto interpretando il messaggio, identificando i dettagli chiave e determinando l'azione giusta.
Possono valutare l'urgenza e inoltrare il ticket al sistema o al team appropriato senza richiedere l'intervento umano.
È questo che rende i sistemi di biglietteria AI più scalabili. I biglietti sono arricchiti dal contesto e indirizzati al posto giusto.
Alimentare il self-service nei portali interni
I team interni spesso perdono tempo in attesa di approvazioni o risposte che non richiedono l'intervento umano. Questi ritardi derivano in genere da una proprietà poco chiara o da processi manuali lenti.
IPA rende i portali interni più utili. Capisce quali sono le esigenze dell'utente, si connette ai sistemi di backend e completa direttamente l'attività, il tutto attraverso un'unica interfaccia che elimina l'inutile back-and-forth.
Questo funziona molto bene perché questi flussi di lavoro sono scalabili su più canali e utenti, pur mantenendo una chiara registrazione di ogni interazione.
I 5 migliori software di automazione dei processi intelligenti
Quando si è pronti a superare l'automazione basata sulle regole, la scelta del software giusto è fondamentale.
Se state automatizzando flussi di lavoro complessi come i rimborsi, l'onboarding, il triage o l'instradamento dei ticket, queste piattaforme vi forniscono i pezzi fondamentali.
1. Botpress
Botpress è pensato per i team che vogliono avere il controllo sul funzionamento dell'automazione. Consente di definire agenti che non si limitano a seguire le regole, ma prendono decisioni basate su input, memoria e contesto in tempo reale.
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È possibile creare flussi che verificano l'ammissibilità dei resi, interpretano le richieste di rimborso o aggiornano i record nei vari sistemi. Ogni agente può utilizzare regole, LLMs o logiche decisionali e tutto viene eseguito via web, Slack, WhatsApp e altro ancora senza duplicare gli sforzi.
È ideale quando si costruiscono flussi di lavoro intelligenti che prevedono input variabili, trigger API e risultati operativi reali.
Caratteristiche principali:
- Costruttore visuale per agenti AI con logica di flusso, memoria e condizioni
- Funziona su più canali e si integra con gli strumenti di backend
- Supporta chiamate API in tempo reale, instradamento dinamico e azioni personalizzate.
Prezzi:
- Piano gratuito con crediti AI basati sull'utilizzo
- Plus: $89/mese per il passaggio degli agenti in diretta e il test del flusso
- Team: $495/mese con collaborazione, SSO e controllo degli accessi
- Impresa: Personalizzato
2. Make (ex Integromat)
Make è stato progettato per mettere insieme le applicazioni senza scrivere codice. Offre una tela visiva in cui è possibile costruire scenari a più fasi, ideali per le IPA quando si tratta di automatizzare azioni tra strumenti.
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È ideale nei flussi di lavoro in cui un sistema deve reagire a qualcosa in un altro, come la sincronizzazione di un CRM con un sistema di ordini o la risposta a un modulo di assistenza con azioni condizionali.
Non è possibile ottenere il contesto a livello di agente o il processo decisionale dell'intelligenza artificiale, ma per l'integrazione a livello di processo e i trigger è veloce e flessibile.
Caratteristiche principali:
- Creatore di flussi di lavoro drag-and-drop per centinaia di applicazioni
- Logica condizionale, programmazione, parsing dei dati e webhooks
- Supporta ramificazioni complesse e flussi in più fasi
Prezzi:
- Gratuito: 1.000 operazioni/mese
- Core: $9/mese
- Piani Pro e Teams per un utilizzo più intenso e controlli avanzati
3. Zapier
Zapier è la soluzione migliore quando si desidera collegare rapidamente gli strumenti e non è necessaria una ramificazione complessa. Non è un livello di orchestrazione completo, ma gestisce il passaggio di dati tra il chatbot e il CRM, il pianificatore o il database con zero codice.
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Per l'IPA, Zapier è ottimo per trasformare le intenzioni interpretate in azioni di backend. Non si occupa del "pensiero", ma collega il sistema di pensiero agli strumenti che svolgono il lavoro.
Caratteristiche principali:
- Oltre 6.000 integrazioni
- Trigger da chatbot, moduli o webhook
- Facile da configurare per i team senza supporto ingegneristico
Prezzi:
- Gratuito: 100 attività/mese
- Starter: $19,99/mese
- Professionale: $49/mese per funzioni avanzate
4. Tidio
Tidio è una piattaforma di live chat con automazione incorporata. Non è una piattaforma IPA completa, ma è ottima quando si tratta di automatizzare attività rivolte al cliente come l'instradamento, la raccolta di input o la risposta a domande di assistenza.
Supporta le risposte dell'intelligenza artificiale, i flussi condizionali e gli handoff del backend, rendendolo utile per l'automazione delle decisioni a livello superficiale. Per i piccoli team operativi o le PMI, è un punto di partenza facile.
Caratteristiche principali:
- Live chat potenziata dall'intelligenza artificiale con modelli di automazione
- Instradamento della Chat , gestione dei moduli e integrazioni CRM
- Assistente GPT per risposte flessibili
Prezzi:
- Gratuito: chat di base e automazione
- Starter: $29/mese
- Plus: Funzioni AI e sincronizzazione CRM
5. n8n
n8n è una piattaforma open-source per l'automazione dei flussi di lavoro che offre il pieno controllo su logica, trigger e integrazioni. A differenza di Zapier o Make, è auto-ostabile e consente di scrivere codice quando necessario.
Questo lo rende ideale per i team con risorse tecniche che desiderano flessibilità e privacy. È possibile eseguire agenti IPA, agganciarsi alle API ed elaborare dati strutturati o non strutturati, il tutto all'interno di flussi di lavoro personalizzabili.
Caratteristiche principali:
- Editor visuale con supporto per i nodi di codice
- Webhook, scheduler, rami condizionali
- Ospitarlo da soli o utilizzare l'offerta cloud
Prezzi:
- Gratuito: Autogestito
- Cloud Basic: $20/mese
- Pro: $50/mese con funzioni di team
Come implementare l'automazione intelligente dei processi
Comprendere l'automazione intelligente dei processi è una cosa. Metterla in pratica richiede concentrazione, pianificazione e il giusto punto di partenza.
La maggior parte dei team non revisiona tutto in una volta. Cominciano con un processo che si rompe spesso: qualcosa di visibile, ripetitivo e che dipende ancora dall'intervento umano.
Facciamo un esempio:
Lavorate con un team di successo clienti che gestisce manualmente i rimborsi.
Il flusso di lavoro si basa sull'invio di moduli, sulla ricerca di dati tra i sistemi e sul rispetto di specifiche regole aziendali per approvare o rifiutare una richiesta.
È lento, facile da sbagliare e costoso da scalare. È qui che entra in gioco l'automazione intelligente dei processi.
1. Iniziate con un flusso di lavoro che causa colli di bottiglia.
Il flusso di lavoro per l'approvazione dei rimborsi è un buon esempio. Le richieste arrivano, ma sono incoerenti. Alcune includono il numero d'ordine, altre no. Gli agenti devono rintracciare i dettagli, verificare l'ammissibilità e applicare manualmente la logica aziendale.
Questo attrito lo rende un candidato ideale per l'automazione intelligente: la logica è chiara, ma gli input variano quel tanto che basta per mettere in crisi i bot basati sulle regole.
2. Mappare il flusso end-to-end, comprese le eccezioni.
Documentate il funzionamento del processo. Tracciate come arrivano le richieste di rimborso, da dove gli agenti attingono le informazioni, quali decisioni prendono e quali azioni intraprendono.
Assicuratevi di includere le eccezioni più comuni: dati mancanti, motivi poco chiari per la restituzione o discrepanze tra le informazioni sull'ordine e la politica di rimborso.
È qui che deve intervenire l'automazione intelligente.
3. Identificare il luogo in cui vengono prese le decisioni
Cercate i punti in cui un umano interpreta i dati o applica un giudizio. In un flusso di lavoro per i rimborsi, ciò potrebbe consistere nel leggere la motivazione del cliente, verificarla in base alle regole per i resi e decidere tra rimborso, accredito sul negozio o rifiuto.
Ognuna di queste decisioni può essere gestita da un agente di intelligenza artificiale, purché la logica sia definita e i dati siano accessibili.
4. Collegare gli strumenti che alimentano l'azione
Una volta presa la decisione, il sistema deve aggiornare lo stato dell'ordine, informare il cliente, emettere un'etichetta o attivare un pagamento.
Per automatizzare tutto ciò, è necessaria una piattaforma che si colleghi a questi strumenti e coordini le azioni in modo affidabile. Potrebbe trattarsi di un livello di orchestrazione degli agenti o di un framework di automazione con supporto all'integrazione.
5. Testare, monitorare, migliorare
Una volta automatizzato il processo di rimborso, verificatene l'andamento. Osservate quali casi vengono gestiti correttamente e dove il sistema ha difficoltà. Utilizzate questo feedback per affinare la logica decisionale e migliorare l'affidabilità.
I sistemi IPA sono dinamici. Più casi limite vengono acquisiti e gestiti, più il flusso di lavoro diventa forte e scalabile.
Sfide comuni nell'implementazione dell'IPA
L'automazione intelligente dei processi può dare ottimi risultati, ma per ottenerli non bastano le capacità tecniche.
La maggior parte degli ostacoli deriva dal modo in cui le organizzazioni strutturano i processi, assegnano le responsabilità e allineano l'automazione ai risultati.
Scarsa preparazione dei processi e dei dati
L'automazione funziona meglio quando i processi sono coerenti. Ma in molte organizzazioni i flussi di lavoro non sono documentati o sono gestiti in modo diverso da un team all'altro. I dati spesso vivono in sistemi scollegati o variano nel formato, rendendo difficile costruire un'automazione stabile.
Prima di introdurre l'automazione intelligente dei processi, prendetevi del tempo per mappare il funzionamento attuale del processo. Documentate gli input, le eccezioni note, le dipendenze dagli strumenti e i punti in cui è ancora necessario l'intervento umano.
Complicare eccessivamente le implementazioni iniziali
Spesso i team cercano di automatizzare troppo e troppo presto. Quando il rollout iniziale si estende a diversi sistemi o include casi limite fin dall'inizio, aumenta la possibilità di ritardi o di mancato lancio.
Iniziate invece con un singolo processo che abbia un punto di decisione chiaro e un risultato misurabile. Dimostrate il vostro valore fin dall'inizio, concentrandovi sull'ambito di applicazione.
Mancanza di una chiara proprietà o di una visione a lungo termine
I sistemi intelligenti di automazione dei processi sono progetti adattivi e in evoluzione. Senza un team o una persona responsabile delle prestazioni, della logica e della manutenzione, il sistema diventa spesso obsoleto o non allineato.
Assegnare una responsabilità continua fin dall'inizio. Qualcuno deve monitorare l'andamento dell'automazione, le interruzioni e gli eventuali aggiustamenti.
Disallineamento tra obiettivi aziendali e logica di automazione
Non tutti i processi valgono la pena di essere automatizzati e non tutte le automazioni generano valore. A volte la logica riflette ciò che è tecnicamente possibile, ma non ciò che l'azienda effettivamente richiede.
Per evitare ciò, progettate i flussi di lavoro in collaborazione con le persone che li utilizzano. Ciò include i team di assistenza, i responsabili operativi e i proprietari dei prodotti.
Quando l'automazione si allinea alle esigenze reali, è molto più probabile che produca risultati duraturi.
Portate l'IPA nel vostro flusso di lavoro oggi stesso
L'IPA funziona meglio quando viene aggiunta ai flussi di lavoro già in corso, come il triage dell'assistenza, l'approvazione dei rimborsi, l'elaborazione dei documenti, l'instradamento interno o la programmazione delle richieste.
Con piattaforme come Botpress, è possibile creare agenti che decidono cosa fare, si collegano a strumenti esterni, gestiscono input non strutturati e funzionano su canali come web, Slack, WhatsApp o strumenti interni.
Sia che si tratti di sostituire script fragili o di scalare i flussi esistenti, IPA offre la struttura per automatizzare il lavoro reale, non solo le attività ripetitive.
Iniziare in piccolo. Costruite qualcosa di utile. Speditelo velocemente.
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