Umanità: La Chiave per Affrontare 3 Comuni Sfide dell’Automazione

La Robotic Process Automation (RPA) è un tipo di tecnologia che consente ad un programma software di eseguire attività ripetitive durante l’utilizzo di altri software. In altre parole, consente agli utenti di impostare le proprie regole e condizioni. Il software può quindi registrare tali azioni e ripeterle indefinitamente quando vengono attivate condizioni specifiche.

Sebbene ciò possa fornire un’utile assistenza ai colletti bianchi che eseguono i processi aziendali, rimane qualcosa di lontano da un contributo umano sul posto di lavoro, rappresentando una forma deterministica di gestione dei processi aziendali.

Negli ultimi anni abbiamo assistito al progresso di tecnologie emergenti come Artificial Intelligence (AI) e Analytics. Con il Deep Learning è possibile formare una rete neurale per imitare il cervello umano (soltanto imitare, ovviamente) e con il Machine Learning è possibile analizzare enormi quantità di dati per trovare modelli che forniscono buone decisioni.

I forti progressi di queste tecnologie sono pervasivi e le aziende devono sfruttarli per migliorare le loro operazioni.

Cos’è l’Intelligent Automation?

L’infusione di AI e Analytics nelle operazioni RPA può creare qualcosa di straordinario: la cosiddetta Intelligent Automation (IA).

L’IA si riferisce a una combinazione di tecnologie che consentono al software di agire in modo intelligente o, ancor meglio, di eseguire attività ripetitive che non sono programmati specificamente ad eseguire, reagendo agli eventi e scegliendo le migliori operazioni in funzione della situazione.

Inoltre, l’IA può orchestrare risorse e diventare una sorta di spina dorsale aziendale. Tali risorse possono essere esseri umani, cose o attività.

Questi grandi cambiamenti e innovazioni stanno guidando la trasformazione digitale della forza lavoro. Per ottenere il massimo beneficio, le aziende devono essere consapevoli e pianificare questa trasformazione. Ma, come per ogni cosa positiva, ci sono anche alcune sfide e punti di fallimento coinvolti. Diamo un’occhiata a tre dei più comuni:

1.L’Intelligent Automation richiede la governance dei dati

L’IA richiede molti dati per eseguire operazioni intelligenti. Le aziende devono concentrarsi sui dati intesi come risorsa e non solo come campi alfanumerici. La governance dei dati — un mix di regole e strumenti progettati per migliorare integrità, disponibilità e prontezza dei dati — è un must. La governance dei dati è sia una sfida che un potenziale punto di fallimento.

2.Stiamo affrontando una nuova generazione di algoritmi

Il software normale è deterministico e non può pensare da solo. Può solo eseguire una regola fissa, ad esempio “if this, then that”.

L’IA utilizza un diverso tipo di software che imita il processo di pensiero umano per risolvere un problema e quindi prende una decisione in modo probabilistico. Di conseguenza, assumere un data scientist è un investimento migliore rispetto a un programmatore.

3.Rinnovo della forza lavoro umana

In precedenza abbiamo menzionato la cosiddetta trasformazione digitale della forza lavoro, ma cosa significa esattamente? Nell’era dell’Industria 4.0, l’automazione è arrivata anche sul posto di lavoro. Sebbene questo fenomeno coinvolga il tramonto di molti lavori umani, contemporaneamente stimola l’alba di molti nuovi.

Competenze necessarie per il futuro del lavoro

Quindi, la domanda da un milione di euro è: quali competenze sono necessarie per affrontare questo cambiamento epocale nel settore e in che modo gli umani creeranno valore in un mondo sempre più automatizzato?

Le soft skills sono sicuramente una base molto importante su cui focalizzarsi. Ad esempio, pensiamo al problem solving: è vero che l’IA può risolvere alcuni problemi che gli umani non possono. Tuttavia, quando i problemi non sono completamente definiti, gli umani possono usare le loro capacità di ragionamento per trovare una soluzione che le macchine non sarebbero in grado di trovare.

Inoltre, la capacità di collaborare e fare brainstorming per creare nuove idee è una caratteristica che può incentivare i processi aziendali e ottimizzare le prestazioni — e non ha nulla a che fare con i robot. Queste sono abilità umane e rappresentano il valore aggiunto che l’automazione semplicemente non può offrire.

Pertanto, le aziende dovrebbero concentrarsi nel prossimo decennio sul fatto che, sebbene le macchine diventeranno gradualmente più potenti, gli esseri umani saranno effettivamente ancora più essenziali, poiché la tecnologia agirà come un integratore e non come un sostituto delle competenze necessarie.

I lavori del futuro richiederanno un rinnovamento della forza lavoro umana. La risposta alla digital disruption sta nella nostra capacità di applicare l’umanità alle nuove sfide che si presentano.

L’articolo originale è stato pubblicato in lingua inglese da Automation Anywhere sul blog dell’azienda, per approfondimenti clicca al seguente link.

Grazie per la lettura,

Ing. Linda Grasso