A cura di Gianluca Buzi, Head of Operational Excellence nella Consulting di NTT DATA
L'hyperautomation è un ambito dinamico, in continua evoluzione insieme alle sue tecnologie di base come AI, ML, RPA e process mining. Questo sviluppo continuo è cruciale affinché i progetti prosperino e si adattino alle mutevoli esigenze aziendali, alle condizioni di mercato e ai progressi tecnologici. In questo contesto entra in gioco l'AI generativa, un elemento rivoluzionario destinato a trasformare l'hyperautomation.
Ottimizzare l'hyperautomation con l'AI generativa
- Miglioramento continuo: l'hyperautomation prospera grazie ai cicli di feedback e allo sviluppo iterativo. L'AI generativa può analizzare i feedback degli utenti e degli stakeholder per identificare aree di miglioramento e ottimizzare i processi di automazione per soddisfare le esigenze aziendali in evoluzione.
- Sviluppo agile: suddividere i progetti di automazione in moduli più piccoli con l'AI generativa facilita uno sviluppo più rapido, riduce i rischi e consente un rapido adattamento alle esigenze mutevoli.
- Scalabilità e integrazione: un approccio modulare facilitato dall'AI generativa consente una facile integrazione delle tecnologie e degli strumenti emergenti, garantendo che le soluzioni di hyperautomation rimangano competitive e aggiornate.
Evoluzione basata sui dati
- Analisi dei dati e approfondimenti: l'hyperautomation prospera grazie ai dati. L'AI generativa può analizzare i dati per identificare modelli, tendenze e aree di miglioramento, portando a decisioni informate e basate sui dati per l'ottimizzazione dell'hyperautomation.
- Analisi predittiva: prevedendo potenziali problemi e tendenze, l'AI generativa consente una risoluzione proattiva dei problemi, l'ottimizzazione dei processi e un miglioramento delle prestazioni dell'automazione.
I vantaggi dell'AI generativa
- Progettazione e ottimizzazione automatica dei processi: l'AI generativa può progettare e ottimizzare automaticamente i flussi di lavoro di automazione, riducendo lo sforzo manuale e accelerando lo sviluppo.
- Generazione di codice per uno sviluppo più rapido: l'AI generativa automatizza i compiti di codifica ripetitivi, accelerando lo sviluppo e la distribuzione delle soluzioni di automazione.
- Apprendimento automatico potenziato con dati sintetici: l'AI generativa crea dati sintetici per aumentare i dati di addestramento per i modelli di apprendimento automatico, migliorandone l'accuratezza e le prestazioni.
- Simulazione di scenari e decisioni predittive: l'AI generativa simula vari scenari per prevedere i risultati e ottimizzare proattivamente le strategie di automazione.
Un imperativo strategico per il successo dell'hyperautomation
Per mantenere un vantaggio competitivo nei progetti di hyperautomation, è cruciale abbracciare tecnologie come l'AI generativa. Sfruttando le sue capacità e allineandole con un'elaborazione efficiente dei dati, un'analisi robusta dei feedback e una governance chiara, le organizzazioni possono garantire la sostenibilità, l'adattabilità e l'efficacia delle loro iniziative di hyperautomation in un contesto aziendale in continua evoluzione.