Spesso usati in modo intercambiabile, l'IA e l'automazione sono due forze distinte che stanno trasformando i settori industriali.
Sebbene vi sia condivisione di alcune sovrapposizioni, le loro funzioni differiscono in modo significativo.
L'automazione è progettata per eseguire attività ripetitive sulla base di regole predefinite, riducendo il lavoro richiesto umano nei flussi di lavoro di routine.
Al contrario, l'IA si concentra su attività complesse che richiedono capacità decisionali e la capacità di imitare l'intelligenza umana. L'IA offre supporto agli utenti analizzando dati complessi e offrendo approfondimenti che favoriscono processi aziendali più intelligenti.
Analizziamo più nel dettaglio il dibattito sull'IA e l'automazione e vediamo come ciascuna di esse può aiutare a svolgere le attività in modo più efficiente nel mondo aziendale. Tratteremo anche come è possibile integrare l'IA con l'automazione.
Che cos'è l'automazione?
Gestisci un team in crescita e ogni settimana ti ritrovi a dover assegnare manualmente le attività, controllare chi è sovraccarico di lavoro, dare i promemoria alle persone sulle scadenze e inviare email di aggiornamento sullo stato di avanzamento dei lavori agli stakeholder.
È un processo che richiede tempo ed è soggetto a errori umani.
È qui che entra in gioco l'automazione. Con gli strumenti di automazione che si occupano delle attività ripetitive, puoi semplificare i processi aziendali come l'assegnazione delle attività, la pianificazione e la reportistica senza un intervento umano costante.
Fondamentalmente, l'automazione si basa su regole predefinite per gestire in modo efficiente i flussi di lavoro, consentendo ai team di concentrarsi su attività complesse che richiedono il giudizio umano piuttosto che affidarsi a processi automatizzati.
Casi d'uso comuni dell'automazione
Secondo Gartner, l'80% dei dirigenti ritiene che l'automazione possa essere applicata a qualsiasi decisione aziendale.
Dalle operazioni aziendali ai flussi di lavoro rivolti ai clienti, ecco alcuni modi in cui puoi utilizzare gli strumenti di automazione per ridurre il lavoro richiesto e risparmiare tempo:
| Caso d'uso | Cosa fa l'automazione | Perché è importante |
|---|---|---|
| 📊 Inserimento voci dati | Importa dati strutturati e non strutturati nei sistemi centrali | Riduce gli errori manuali e consente ai team di concentrarsi sull'analisi |
| 📄 Elaborazione delle fatture | Inoltra le fatture, convalida gli importi e trigger i pagamenti utilizzando regole predefinite | Garantisce la conformità e accelera i cicli di pagamento |
| 👩💻 Onboarding dei dipendenti | Automatizza la configurazione degli account, l'accesso agli strumenti e i flussi di lavoro di formazione | Libera i team IT/HR e offre un'esperienza di onboarding fluida |
| 🎧 Gestione del servizio clienti | Seleziona i ticket, gestisce le domande frequenti e inoltra i problemi complessi | Riduce i tempi di risposta e consente agli agenti umani di dedicarsi ad attività di alto valore |
| 📧 Organizzazione delle email | Categorizza, segue e archivia automaticamente le email | Mantiene pulite le finestre In arrivo e aiuta i team a rimanere aggiornati sulle comunicazioni |
👋🏾 Come sarebbe mettere il tuo lavoro in modalità automatica con alcune automazioni davvero intelligenti? Ecco un esempio.
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Che cos'è l'intelligenza artificiale (IA)?
Supponiamo che tu sia un product manager che supervisiona più cicli di sprint, ma che ha difficoltà a identificare quali funzionalità/funzione potrebbero causare ritardi.
Invece di esaminare manualmente ogni ticket o affidarsi alle intuizioni del team, uno strumento di IA può analizzare i dati degli sprint passati, individuare i modelli di colli di bottiglia e segnalare le user story ad alto rischio.
Ecco come funziona l'intelligenza artificiale: consente alle macchine di imitare le funzioni cognitive umane, come l'apprendimento da dati complessi, il riconoscimento dei rischi e il supporto al processo decisionale.
A differenza dei tradizionali strumenti di automazione, che seguono regole predefinite, i sistemi di IA si adattano dinamicamente utilizzando l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale.
🧠 Suggerimenti extra: nel blog Come utilizzare l'IA per automatizzare le attività, imparerai come mettere in pratica questa convinzione utilizzando le tecnologie di IA per eliminare il lavoro ripetitivo e aumentare la produttività del team.
Casi d'uso comuni dell'IA
L'IA è ormai parte integrante del funzionamento delle aziende aziendali moderne.
È in grado di riepilogare/riassumere un thread di chat, aiutarti a prendere decisioni basate sui dati e persino diagnosticare l'insorgenza di un tumore, grazie ai suoi versatili casi d'uso.
Come sfruttare al massimo il potenziale di uno strumento così versatile? Ecco alcuni dei casi d'uso più diffusi:
| Caso d'uso | Come funziona il lavoro | Perché è importante |
|---|---|---|
| 💬 Assistenti virtuali e chatbot | Utilizza il NLP per comprendere le query degli utenti e fornire un supporto immediato, 24 ore su 24, 7 giorni su 7 | Riduce i tempi di attesa e migliora la soddisfazione dei clienti |
| 🕵️ Rilevamento delle frodi in tempo reale | Analizza grandi set di dati per identificare modelli sospetti | Aiuta a prevenire le frodi e garantisce la conformità normativa |
| 🏥 Diagnostica sanitaria | Esamina le scansioni e le cartelle cliniche dei pazienti per facilitare la diagnosi precoce e l'automazione | Migliora il processo decisionale e riduce il carico di lavoro amministrativo |
| 🚗 Veicoli autonomi | Utilizza l'IA (CV, ML, sensori) per navigare, evitare ostacoli e ottimizzare i percorsi | Migliora la sicurezza, l'efficienza e il processo decisionale in tempo reale |
| 🛒 E-commerce personalizzato | Consiglia prodotti in base al comportamento e alle preferenze degli utenti | Aumenta il coinvolgimento e favorisce le conversioni attraverso esperienze personalizzate |
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I tre principali ostacoli? Mancanza di integrazione perfetta, lacune di conoscenza o problemi di sicurezza.
Ma cosa succede se l'IA è integrata nel tuo spazio di lavoro ed è già sicura?
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IA e automazioni: differenze chiave
Si può affermare con certezza che nessuno di noi è estraneo all'IA o all'automazione.
Il 73% delle aziende ha aumentato i propri investimenti in automazione lo scorso anno e quasi il 40% ha registrato una riduzione dei costi di almeno il 25%.
D'altra parte, solo il 42% delle grandi aziende è andato oltre la fase sperimentale e ha implementato attivamente l'IA nelle proprie operazioni.
L'automazione sta chiaramente guadagnando terreno in termini di adozione, ma l'IA ha il potenziale per offrire vantaggi molto maggiori.
Per comprendere meglio come entrambe mantengono le loro promesse, ecco un rapido confronto per chiarire le differenze fondamentali tra IA e automazione:
| Aspetto | Automazioni | Intelligenza artificiale (IA) |
| ➡️ Definizione | Utilizza la tecnologia per eseguire attività ripetitive sulla base di regole predefinite | Simula le funzioni cognitive umane come l'apprendimento, il ragionamento e il processo decisionale |
| ➡️ Tipo di attività | Strutturato, basato su regole, routinario | Attività non strutturate, dinamiche e complesse |
| ➡️ Capacità di apprendimento | Non apprende; deve essere aggiornato manualmente | Impara dai dati, migliora nel tempo grazie all'apprendimento automatico |
| ➡️ Processo decisionale | Impossibile prendere decisioni senza l'intervento umano | Capace di prendere decisioni in modo indipendente sulla base di analisi in tempo reale |
| ➡️ Intervento umano | Richiede una supervisione umana frequente | Funziona con un intervento umano minimo o nullo |
| ➡️ Esempi | Inserimento delle voci, elaborazione delle fatture, pianificazione | Capace di prendere decisioni in modo indipendente sulla base di analisi in tempo reale |
| ➡️ Tecnologie | Macro, script, strumenti di automazione, motori di flusso di lavoro | Agenti IA, motori NLP e piattaforme di automazione intelligente |
| ➡️ Risultato | Migliora l'efficienza operativa, riduce gli errori umani | Aggiunge intelligenza ai sistemi, consente l'adattamento e l'automazione dei processi |
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📖 Leggi anche: I migliori strumenti di automazione IA per la produttività
Dove l'IA e l'automazione si sovrappongono
Sebbene esistano delle differenze, l'IA e l'automazione funzionano al meglio come team: una pensa, l'altra agisce.
Ecco come le due tecnologie si completano a vicenda in casi d'uso reali:
✅ L'IA analizza i ticket IT per comprenderne il contesto, l'urgenza e il contenuto utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale → l'automazione li indirizza quindi all'agente giusto o risolve le richieste di routine come il ripristino delle password
✅ L'IA rileva le anomalie nei dati finanziari utilizzando l'analisi predittiva → l'automazione trigger avvisi, blocca le transazioni sospette o avvia una revisione manuale
✅ L'IA comprende le query degli utenti nei chatbot self-service e ne determina l'intento. → L'automazione esegue azioni come l'aggiornamento dei record, il ripristino degli accessi o la generazione di documenti
✅ L'IA monitora i dati di progetto e fornisce una previsione di potenziali ritardi o conflitti di risorse → gli strumenti di automazione modificano le pianificazioni delle attività o avvisano i team leader in tempo reale
✅ L'IA identifica le lacune nelle competenze o le tendenze delle prestazioni nei dati dei dipendenti → l'automazione avvia l'inserimento, i moduli di formazione o le riassegnazioni
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Esempi reali
Queste aziende sono la prova della vera magia dell'IA e dell'automazione che lavorano in collaborazione.
FedEx: leader mondiale nella logistica che gestisce lo smistamento di grandi volumi di pacchi e la consegna dell'ultimo miglio in tutto il mondo
👉🏽 Cambiamenti introdotti dall'automazione: presso il Memphis World Hub, FedEx ha installato scanner di codici a barre a sei lati, sistemi di misurazione automatica delle dimensioni e 11 miglia di nastri trasportatori per facilitare lo smistamento. Questi strumenti di automazione garantiscono un instradamento dei pacchi più rapido e affidabile
👉🏽 Cambiamenti introdotti dall'IA: FedEx utilizza l'analisi predittiva per anticipare i ritardi, ottimizzare i percorsi e gestire i picchi di carico in modo intelligente. L'IA migliora anche l'esperienza dei clienti fornendo una previsione di consegna in tempo reale
✅ Impatto: tempi di smistamento ridotti, maggiore affidabilità operativa e maggiore capacità di gestire picchi di volume dei pacchi con il minimo lavoro richiesto
👀 Curiosità: la catena di montaggio di Henry Ford è stata una delle prime innovazioni nell'ambito dell'automazione industriale. Nel 1913, Ford utilizzò dei nastri trasportatori per spostare i veicoli tra le diverse stazioni, riducendo il tempo necessario per produrre un singolo Modello T da oltre 12 ore a soli 90 minuti!
Heineken: un'azienda multinazionale produttrice di birra che sta modernizzando le proprie operazioni per migliorare la sostenibilità e la produttività
👉🏽 Cambiamenti introdotti dall'automazione: Heineken ha implementato sistemi di automazione basati su PLC nei flussi di lavoro di imbottigliamento, etichetta e magazzino. Ciò ha consentito una produzione costante con un intervento umano minimo
👉🏽 Cambiamenti introdotti dall'IA: i gemelli digitali basati sull'IA simulano il consumo energetico e ottimizzano l'efficienza dei processi. La visione artificiale monitora il controllo qualità in tempo reale, migliorando la produzione e riducendo gli sprechi
✅ Impatto: notevole risparmio energetico, riduzione delle emissioni di carbonio e maggiore uniformità operativa in tutti gli stabilimenti globali
Limiti dell'automazione rispetto all'IA
Sebbene l'automazione e l'IA possano ridurre significativamente il lavoro richiesto dagli esseri umani, entrambe presentano dei limiti che i leader aziendali devono tenere in considerazione, nonostante il potenziale risparmio sui costi.
Limiti dell'automazione
L'automazione funziona al meglio in ambienti strutturati. Tuttavia, quando si trova ad affrontare situazioni imprevedibili o che richiedono un ragionamento flessibile, l'automazione inizia a mostrare i propri limiti.
1. Non riesci a prendere decisioni
L'automazione segue una serie di regole predefinite e può eseguire solo ciò per cui è stata programmata. Gli strumenti di automazione non sono in grado di valutare il contesto o prendere decisioni in caso di imprevisti senza l'intervento umano.
2. Logica rigida
Un sistema di instradamento delle email basato su regole può inoltrare i ticket di supporto in base a parole chiave specifiche. Tuttavia, se un cliente scrive in linguaggio naturale o etichetta in modo errato il problema, il sistema potrebbe instradare erroneamente o ignorare il ticket. In fin dei conti, gli strumenti di automazione non si adattano da soli.
3. Richiede formattati di input coerenti
L'automazione dell'elaborazione delle buste paga, ad esempio, funziona alla perfezione quando tutti i fogli presenze vengono inviati nello stesso formattare. Se un team invia le ore in un PDF e un altro in un foglio di calcolo, l'automazione non funziona. Manca la flessibilità necessaria per interpretare i dati non strutturati allo stesso modo dell'intelligenza artificiale, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale o la visione artificiale.
Limiti dell'IA
L'IA offre adattabilità... ma a un costo.
Richiede analisi dei dati, competenze e fiducia in risultati che non sono sempre facili da verificare.
1. Costo più elevato
L'implementazione dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale è costosa. Un'azienda di medie dimensioni che desidera automatizzare il supporto clienti con chatbot basati sull'intelligenza artificiale potrebbe dover investire in formazione in NLP personalizzata, etichettatura dei dati, infrastruttura e aggiornamenti continui dei modelli, rendendola un'impresa a lungo termine piuttosto che un risultato immediato.
🧠 Suggerimenti extra: nella Guida all'uso dell'automazione del flusso di lavoro con l'intelligenza artificiale per la massima produttività, scoprirai come la combinazione di intelligenza artificiale e automazione può ridurre il lavoro richiesto, abbassare i costi e consentire al tuo team di concentrarsi su attività ad alto impatto.
2. Più difficile da spiegare (decisioni "black box")
Nell'analisi dei rischi, un modello di IA può rifiutare un prestito o segnalare una transazione come potenzialmente fraudolenta sulla base di modelli appresi. Ma quando gli viene chiesto "perché", spesso non è in grado di fornire una motivazione chiara, rendendo la decisione una sorta di scatola nera. Questa mancanza di trasparenza rende difficile per i team che operano nei settori della finanza, della sanità o delle risorse umane giustificare le decisioni prese.
👀 Curiosità: uno dei primi esempi conosciuti di automazione risale a oltre 3.500 anni fa nell'antico Egitto, dove gli ingegneri svilupparono i primi orologi ad acqua al mondo. Questi dispositivi misuravano il tempo regolando il flusso dell'acqua tra i contenitori.
3. Richiede dati di addestramento
Supponiamo che un'azienda voglia utilizzare l'IA per prevedere i guasti alle apparecchiature. Il modello non può apprendere o fare previsioni accurate senza anni di dati storici dei sensori. A differenza delle tecnologie di automazione, l'IA ha bisogno di set di dati grandi, puliti e pertinenti da cui apprendere, che possono essere difficili da raccogliere o preparare.
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Questa configurazione frammentata, nota anche come Work Sprawl, porta a attività ridondanti, dati disgiunti e flussi di lavoro che collassano quando è richiesta flessibilità.
Peggio ancora, rafforza proprio i limiti che abbiamo evidenziato in precedenza: automazione senza contesto e IA senza esecuzione.
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Come risultato, in questa configurazione:
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ClickUp riduce la necessità di disporre di più software per la gestione di un progetto, fornendo funzionalità/funzione come commenti e notifiche automatiche quando gli utenti vengono taggati. Inoltre, si integra con strumenti come Miro e GDrive, eliminando la necessità di replicare attività/contenuto in tali sistemi.
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Domande frequenti
L'automazione tradizionale utilizza sistemi computazionali e sistemi automatizzati per gestire attività di routine e processi ripetitivi basati su regole prestabilite e input umani. L'IA, invece, consente alle macchine di apprendere da nuovi dati, comprendere il linguaggio naturale e adattarsi a situazioni mutevoli, richiedendo spesso la supervisione umana per decisioni complesse. Mentre l'automazione migliora la produttività riducendo i costi operativi, le capacità dell'IA guidano la trasformazione digitale consentendo ai sistemi di eseguire attività che in precedenza richiedevano l'intervento umano.
L'IA può essere considerata un modulo avanzato di automazione. Mentre l'automazione tradizionale si concentra su processi ripetitivi e attività di routine, l'IA consente alle macchine di analizzare nuovi dati, comprendere il linguaggio naturale e prendere decisioni con un intervento umano minimo. I sistemi automatizzati basati sull'IA vanno oltre le semplici azioni basate su regole, offrendo maggiore flessibilità e intelligenza.
L'automazione si riferisce a sistemi computazionali progettati per eseguire attività di routine e processi ripetitivi con un intervento umano minimo. Gli agenti di IA, invece, sono sistemi automatizzati con capacità avanzate di IA: sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, apprendere da nuovi dati e prendere decisioni, spesso richiedendo la supervisione umana per scenari complessi. Gli agenti di IA rappresentano un passaggio avanti nella trasformazione digitale, consentendo alle macchine di gestire attività che vanno oltre l'automazione tradizionale.
L'automazione si riferisce a sistemi computazionali progettati per eseguire attività di routine e processi ripetitivi con un intervento umano minimo. Gli agenti di IA, invece, sono sistemi automatizzati con capacità avanzate di IA: sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, apprendere da nuovi dati e prendere decisioni, spesso richiedendo la supervisione umana per scenari complessi. Gli agenti di IA rappresentano un passaggio avanti nella trasformazione digitale, consentendo alle macchine di gestire attività che vanno oltre l'automazione tradizionale.