Pubblicato in precedenza su ITProPortal.
Poche narrazioni hanno catturato l'immaginazione dei leader aziendali più dei robot, che eseguono instancabilmente il lavoro più velocemente dei loro colleghi umani, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in modo costante.
Tralasciando per il momento le ramificazioni socioeconomiche dei robot che riducono le opportunità di lavoro, resta il fatto che invenzioni come la Robotic Process Automation (RPA) rendono la vita e il lavoro più facili, migliori e interessanti. I robot si assumono le gravose mansioni manuali che le persone temono di svolgere comunque, gestendo compiti ripetibili ad alto volume senza sudare. Non hanno mai bisogno di pause caffè, non si ammalano mai e non vanno in vacanza.
Una professione (tra le tante) che sta beneficiando dei bot è la contabilità. Liberati dal noioso compito di snocciolare numeri, i contabili possono concentrarsi meglio su ciò per cui sono stati addestrati: dare un senso ai dati finanziari e operativi per generare decisioni strategiche e tattiche migliori che facciano progredire l'azienda.
Secondo Accenture, entro il 2020 quasi il 40% del lavoro di contabilità transazionale sarà automatizzato, consentendo ai contabili di dedicare oltre tre quarti del loro tempo all'analisi delle performance aziendali. È vero: gli esseri umani saranno ancora necessari per le attività di pensiero più critiche.
Anche altre professioni stanno beneficiando della RPA. Le aziende che operano in settori altamente regolamentati come banche, servizi pubblici e assicurazioni utilizzano i bot per individuare potenziali problemi di conformità. Le società di revisione contabile stanno sfruttando i bot per eseguire verifiche più approfondite, le aziende di vendita al dettaglio li applicano per gestire il servizio clienti e l'assistenza, e il settore sanitario vede il valore dell'RPA per sistemare il suo sistema di fatturazione in tilt.
In marcia
Sebbene i bot stiano assumendo lavori svolti da persone, nel lungo periodo promettono forme di lavoro migliori per i dipendenti e anche più posti di lavoro. Gartner prevede che la RPA e altre forme di intelligenza artificiale (AI) creeranno due milioni di nuovi posti di lavoro entro il 2025.
Senza dubbio, tutti i settori abbracceranno la RPA per automatizzare i processi aziendali ripetitivi e banali basati su regole, sfruttando algoritmi e software per consentire agli utenti aziendali di dedicare più tempo a lavori di maggior valore. Grand View Research stima che la RPA rappresenterà un mercato da 8,75 miliardi di dollari entro il 2024.
Le aziende che si muoveranno per prime con queste iniziative otterranno un vantaggio competitivo, grazie a operazioni più snelle ed efficienti, a una maggiore produttività, a clienti più soddisfatti e a un sostanziale risparmio di manodopera (gli strumenti costano il 65% in meno rispetto al mantenimento di dipendenti a tempo pieno per svolgere lo stesso lavoro).
Tuttavia, per conservare questo vantaggio competitivo, le aziende devono superare un ostacolo fondamentale dell'attuale software RPA: la connettività necessaria tra le diverse applicazioni affinché gli algoritmi possano svolgere i loro compiti specifici. Se le connessioni sono lente o interrotte, gli algoritmi rallentano il loro ritmo, limitando gli obiettivi di una rapida comprensione. L'intervento umano è necessario per rimuovere l'ostacolo, vanificando uno dei vantaggi principali della RPA.
Bot e colli di bottiglia
Prendiamoci un momento per esplorare i meccanismi tecnici della RPA. La definizione più semplice è immaginare il tradizionale lavoro di back-office svolto da un essere umano. La RPA replica essenzialmente questi comportamenti e attività: apertura di e-mail e file, inserimento ed estrazione di dati, ricerca di parole e frasi chiave.
I bot sono programmati per svolgere questo lavoro. A seconda dei compiti specifici richiesti, come l'elaborazione di una transazione o la riconciliazione di un conto, il software è configurato per acquisire e interpretare i dati da diverse applicazioni per produrre il risultato desiderato.
Queste applicazioni sono molto diverse tra loro. Nel settore finanziario e contabile, ad esempio, esistono diverse applicazioni per i debiti, i crediti, le buste paga dei dipendenti, le riconciliazioni bancarie, il libro mastro e così via. In tutta l'impronta globale di una grande azienda ci sono altri archivi di dati storici e in tempo reale. Per chiudere i conti dell'azienda per la rendicontazione di fine periodo, i contabili devono estrarre le informazioni da diversi sistemi per le vendite online, la gestione del magazzino, la gestione delle relazioni con i clienti, le risorse umane e i sistemi di gestione della catena di approvvigionamento.
Si tratta di un gran numero di applicazioni e sistemi distribuiti all'interno dell'azienda. Ma grazie all'uso delle API (interfacce di programmazione delle applicazioni), le diverse applicazioni possono "parlare" tra loro. Ma non stappate ancora il tappo di champagne.
La sfida sorge quando tutte le API devono essere codificate manualmente, il che richiede tempo e competenze specialistiche. Se il codice che collega due applicazioni diverse è concepito in modo inesperto o errato, un algoritmo RPA avrà difficoltà a navigare su questo ponte traballante. Come ha detto Bill Gates, "l'automazione applicata a un'operazione inefficiente ingigantirà l'inefficienza".
Collegamenti più stretti
Il risultato è chiaro: quanto più i bot RPA sono in grado di connettersi alle API, tanto più velocemente possono viaggiare gli algoritmi. Questa velocità diventerà sempre più desiderabile dal punto di vista della concorrenza, in quanto aumenta la capacità degli utenti aziendali di estrarre rapidamente intuizioni e informazioni utili al processo decisionale. Questo aspetto è chiaramente riconosciuto dai leader del settore finanziario. Secondo un recente sondaggio condotto da Deloitte su 1.700 professionisti della finanza e della contabilità, la loro priorità principale nel 2019 è l'aumento dell'efficienza e dei controlli interni delle loro organizzazioni attraverso la RPA.
I sistemi di integrazione dei dati che si basano sul codice manuale sono in netto svantaggio quando si tratta di spianare l'asfalto per consentire ai bot di svolgere le loro funzioni. Innanzitutto, richiedono una manutenzione continua, con conseguenti frustranti ingorghi che ostacolano il progresso e l'intento della RPA. Per eliminare il blocco, si ricorre all'intervento degli umani: uno spreco di tempo e di sforzi che dovrebbero essere concentrati su attività di maggior valore.
Le aziende devono investire in sistemi in grado di integrare e mantenere aggiornate le applicazioni, le API e le fonti di dati in modo rapido e semplice, senza ricorrere al codice manuale. Solo così gli algoritmi RPA possono passare facilmente da un'applicazione o da una fonte di dati all'altra (compresi gli endpoint di più sistemi, data warehouse e strumenti di analisi) per elaborare rapidamente una montagna di dati operativi e finanziari.
Con gli strumenti e le tecnologie giuste, le aziende di tutti i settori possono trarne vantaggio, lasciando il lavoro sporco ai bot e consentendo ai dipendenti qualificati di concentrarsi su attività di maggior valore.
