Con l’espressione Digital Process Automation (DPA) si intende un approccio strategico che utilizza un insieme di tecnologie e di soluzioni digitali al fine di ottimizzare i processi aziendali, migliorando l'efficienza operativa, riducendone i costi di gestione, accelerando i tempi, abbattendo gli errori e migliorando l’esperienza di tutti gli stakeholder.
Digital Process Automation e l’approccio end-to-end
L’efficienza di un’azienda dipende dalla sua capacità di garantire un’esecuzione rapida, sicura, resiliente e trasparente dei processi di business, gestionali e collaborativi, che nell’era digitale si basano spesso su una pluralità di applicazioni e di piattaforme, coinvolgono più divisioni aziendali e molteplici soggetti interni e anche esterni all’azienda.
Il concetto a cui ambire è quello della digitalizzazione end-to-end dei processi aziendali, sorretta da una metodologia di comprovata efficacia. Si parte dunque da un assessment approfondito, che analizza il processo, lo scompone in fasi e componenti, identifica le procedure, i sistemi e gli stakeholder di riferimento. Così facendo, possono emergere chiaramente le aree destrutturate, le attività routinarie e people-intensive, apparenti vulnerabilità di sicurezza e, più in generale, tutte le fasi e le operazioni in cui l’automazione potrebbe generare un vero vantaggio in termini di efficienza, di produttività e di resilienza.
A questo punto, implementare la Digital Process Automation significa essere in grado di progettare una soluzione che raccolga l’esito dell’assessment, che tenga conto di budget e obiettivi nel breve, medio e lungo periodo, e che sia fortemente tailor-made sulla base delle esigenze aziendali e del panorama applicativo esistente, che spazia dall’ERP al CRM fino a tutte le soluzioni dipartimentali aggiornate e integrate nel corso degli anni.
Oggi, un percorso di Digital Process Automation può fare perno su un eccellente arsenale tecnologico sottostante, che spazia dal business process management (BPM) al machine learning (ML), dall’intelligent process automation (IPA) alle piattaforme low code, ma senza dimenticare il fenomeno dei bot e del grande trend del momento, la Generative AI.
Considerando quanto appena affermato, il concetto di Digital Process Automation si avvicina molto al grande trend della hyperautomation, che secondo Gartner è un approccio enterprise moderno che consiste in “identificare, valutare e automatizzare rapidamente il maggior numero possibile di processi aziendali e IT. Hyperautomation coinvolge l’impiego orchestrato di diverse tecnologie, strumenti e piattaforme”, che di fatto sono quelle citate precedentemente con l’aggiunta di ulteriori componenti e uno sguardo sempre vigile a tutte le evoluzioni.
Oltra la pura efficienza: obiettivi e benefici di DPA
Osservando il fenomeno dall’alto, tutte le volte che si utilizza l’espressione “automazione dei processi”, il pensiero va al potenziamento dell'efficienza operativa. Come si è visto, uno dei principali obiettivi di un progetto di automazione è quello di individuare le aree di processo people-intensive, gli human task ripetitivi e inclini ad errori, così da correggere il problema e rendere l'azienda più agile e moderna. Inoltre, l’automazione delle attività routinarie ha un effetto positivo sulla qualità del lavoro di chi le esegue.
Essendo sostenuto da un ricco ecosistema tecnologico, un percorso di Digital Process Automation può offrire alle imprese molto di più dell’efficienza. Ad esempio, può contribuire alla resilienza e all'affidabilità dei processi, favorendo la continuità del business e la compliance rispetto a policy e normative; inoltre, la digitalizzazione completa abilita il tracciamento e l'analisi dettagliata dell'avanzamento dei processi, offrendo all’azienda una visibilità completa sull'andamento delle sue attività.
Infine, ma non per importanza, DPA può indirizzare esigenze di integrazione tra sistemi e di elaborazione di contenuti destrutturati, che sono presenti in quantità all’interno delle grandi aziende. In questo modo, le soluzioni che vengono disegnate e implementate contribuiscono a migliorare la gestione dei contenuti e delle informazioni a livello enterprise, e abilitano attività di estrazione, di analisi e di valorizzazione dei dati, da cui un incremento di competitività.
