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Il business case per la hyperautomation

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Appian Point of View

Il business case per la hyperautomation

Le autentiche rivoluzioni tecnologiche sono facili da riconoscere, perché sono anche rivoluzioni economiche. La hyperautomation, che associa le persone all’intelligenza artificiale e ai bot RPA per migliorare la velocità e la precisione del lavoro di un fattore 10 o superiore, è una di queste rivoluzioni. Correttamente realizzata, rende disponibili modelli di business completamente nuovi e promuoverà il cambiamento economico e sociale oltre ogni nostra attuale aspettativa.

07 Mag 2021

di Michael Beckley

Dal motore a vapore al microchip di silicio, ogni volta che vengono apportate modifiche incrementali per ridurre il costo di produzione di un fattore 10 o superiore, diventano improvvisamente possibili nuovi modelli di business. Abbiamo smesso di utilizzare per l’illuminazione olio estratto da balene uccise dall’altra parte del mondo solo quando i treni potevano consegnare il petrolio della Pennsylvania a un costo inferiore. E con il calo dei prezzi dell’energia, intere nuove industrie e città sono sorte ovunque: vasti cambiamenti economici che possono favorire anche il progresso sociale.

Il CEO di Appian Matt Calkins ha coniato il termine “Legge di Moore inversa” per descrivere l’effetto del dimezzamento dei tempi e dei costi necessari per sviluppare applicazioni e automatizzare il lavoro, replicato ogni due anni. Viene dalla celebre osservazione di Gordon Moore, il CEO di Intel, secondo il quale, poiché il numero di transistor che potevano essere incorporati in un microprocessore raddoppiavano ogni due anni, le prestazioni sarebbero aumentate e i prezzi diminuiti di conseguenza. Aveva ragione. Microprocessori a basso costo e con volumi elevati non hanno solo reso disponibile un computer in ogni casa, ma anche cambiato il nostro modo di lavorare, vivere e giocare.

Il Covid-19 ha messo alla prova l’idea della hyperautomation, di un’automazione completa ad alta velocità. Abbiamo già visto cambiamenti epocali nei nostri modelli, metodi e strumenti di lavoro. Questi cambiamenti sono destinati a durare a lungo: entro il 2030 dobbiamo aspettarci che i processi aziendali manuali e cartacei che ci siamo lasciati indietro a marzo 2020 saranno anacronistici come i fax e i rolodex.

Il costo della carta

Se volete migliorare radicalmente l’esperienza del cliente, dovete trovare i vostri obiettivi di automazione 10x e 100x. Un punto di partenza facilmente identificabile che spesso emerge nelle discussioni con i CIO è la carta. Un “ufficio senza carta” è una promessa che sentiamo ormai da un decennio, e che ha lasciato alla maggior parte delle aziende una sfortunata eredità di milioni di PDF, fogli di calcolo, documenti di Word e flussi di lavoro OCR soggetti a errori. Il risultato è che la maggior parte delle organizzazioni sta ancora annegando nella carta. Benché sia carta “digitale”, è ancora una massa di dati non strutturati su cui è impossibile lavorare facilmente.

La scansione di documenti tramite OCR può essere costosa (si prevede che sarà un settore da 12,6 miliardi di dollari entro il 2025) e comporta un notevole intervento umano per l’impostazione e la risoluzione degli errori ogni volta che un modulo cambia. Tutto questo si somma… e ancora prima che il “lavoro” sia iniziato.

Occorre considerare il problema dal punto di vista economico. In questo caso, dobbiamo esaminare il prezzo per pagina, inclusi i costi del software, i costi umani e il tempo impiegato per correggere gli errori in termini di perdita di produttività. Ad esempio, se dobbiamo aggiornare 200.000 contratti legacy con nuovi tassi LIBOR e ogni contratto ha fino a 80 pagine, il prezzo per pagina è il tempo impiegato da avvocati e dipendenti per elaborare e convalidare circa 26.000.000 di pagine tramite OCR e qualsiasi altra tecnologia per i flussi di lavoro in uso. Supponiamo che a una persona occorrano 10 minuti per trovare e correggere un errore. Ogni punto percentuale di errore che riusciamo a ridurre equivale a milioni di dollari di risparmio.

Un approccio hyperautomation allo stesso problema utilizza l’integrazione low-code e la Robotic Process Automation (RPA) per portare documenti da diverse origini nello stesso flusso di lavoro. I documenti possono quindi essere classificati e i dati estratti dall’intelligenza artificiale, anche da moduli complessi con tabelle, caselle di controllo e note scritte a mano. Quando l’intelligenza artificiale rileva un errore, il sistema sottopone automaticamente i dati sospetti a una persona per la convalida o la correzione. Il sistema, inoltre, apprende da ognuna di queste interazioni per migliorare nel corso del tempo. Massimizzando l’elaborazione diretta, presto sarà possibile aiutare un numero di clienti dieci volte superiore con una maggiore precisione e una qualità senza precedenti.

Michael Beckley
Michael Beckley, fondatore e Chief Technology Officer di Appian

Perché utilizzare le piattaforme?

La hyperautomation può essere ottenuta in diversi modi, ma l’utilizzo di una piattaforma di automazione low-code offre tre vantaggi significativi, perché consente di: superare la scarsità di informatici qualificati, predisporre per il futuro l’investimento nella hyperautomation e integrare la resilienza in sistemi e processi per affrontare le crisi future.

L’utilizzo di una piattaforma di automazione low-code per sviluppare app e automazioni strategiche consente di aumentare la produttività degli sviluppatori qualificati esistenti, offrendo al tempo stesso la possibilità di assumere sviluppatori non tradizionali. Inoltre, evita il problema della carenza di competenze e fornisce operazioni DevSecOps assistite dall’intelligenza artificiale per garantire la protezione da sviluppatori inesperti o malintenzionati, all’interno o all’esterno dell’organizzazione.

L’automazione low-code riduce anche la quantità di debito tecnico del vostro team con ogni build di un’app. Eliminando la maggior parte dei costi che sarebbero altrimenti necessari e consentendo ai designer di realizzare le proprie idee direttamente nella piattaforma, è possibile predisporre per il futuro l’investimento nella hyperautomation.

Ogni aggiornamento della piattaforma dovrebbe anche consentire di eseguire l’upgrade di app e automazioni senza costosi ritardi per riscrivere il codice. Ad esempio, se la piattaforma viene aggiornata con un nuovo framework Javascript, ogni app sviluppata dovrebbe ottenere lo stesso miglioramento dell’esperienza utente. iOS e Android vengono aggiornati ogni anno e la containerizzazione e l’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando l’infrastruttura di distribuzione di base, restringendo i business case realizzabili con l’open source e lo sviluppo di codice personalizzato rispetto allo sviluppo su piattaforme.

La hyperautomation è ora

Nel 2020, il termine “hyperautomation” è per la prima volta in cima alla lista delle tendenze tecnologiche strategiche di Gartner, ma abbiamo lavorato per gettare le basi per questa rivoluzione economica 10x fin dalla fondazione di Appian nel 1999.

Supportare oggi i propri dipendenti con una soluzione low-code in modo che possano utilizzare subito l’intelligenza artificiale, l’RPA e cogliere l’opportunità di migliorare di 10 volte i propri flussi di lavoro attraverso la hyperautomation è alla portata di tutti.

Questo articolo è tratto dal capitolo di Michael Beckley nel libro HYPERAUTOMATION, una raccolta di saggi di esperti del settore su hyperautomation e low-code. Scaricate una copia gratuita a questo indirizzo. Disponibile anche per l’acquisto su Amazon. Tutti i proventi di Appian derivanti dalla vendita di questo libro saranno devoluti a Black Girls Code, un’organizzazione che offre alle ragazze di colore opportunità per apprendere competenze molto richieste nel campo delle tecnologie e della programmazione.

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Michael Beckley

fondatore e Chief Technology Officer di Appian

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