Secondo un sondaggio del 2022 di Salesforce e Vanson Bourne, il 91% degli intervistati ha affermato che la domanda di automazione da parte dei team aziendali è aumentata negli ultimi due anni, mentre secondo Gartner il mercato del software RPA è cresciuto del 19,5% lo scorso anno rispetto al 2021 e si prevede che crescerà del 17,5% nel 2023. Inoltre, entro il 2025, il 70% delle organizzazioni implementerà la piena automazione nell’infrastruttura e nelle operazioni, con un netto aumento rispetto al 20% nel 2021.

Ma automatizzare un processo errato può peggiorare le cose, in quanto può ingrandire o esacerbare i problemi sottostanti, specialmente se gli esseri umani vengono eliminati del tutto dall’equazione. In alcuni casi, un processo viene automatizzato perché c’è la tecnologia per farlo, anche se l’automazione non è richiesta. Ad esempio, se un processo si verifica molto raramente, o se c’è una grande quantità di variazioni nel processo, il costo di impostare l’automazione, insegnarle a gestire ogni caso d’uso e formare i dipendenti su come usarla può essere più elevato e richiedere più tempo rispetto al tradizionale approccio manuale.

Mettere poi l’intera decisione nelle mani dei data scientist, che potrebbero essere molto lontani dal lavoro reale, può facilmente mandare un’azienda in un vicolo cieco o verso utenti finali che potrebbero non sapere come funziona l’automazione, afferma James Matcher, leader dell’automazione intelligente di Ernst & Young. Questo è successo di recente in una catena di negozi al dettaglio negli USA con cui Matcher ha lavorato. Il retailer ha contattato il personale in prima linea, i dipendenti e i manager che lavorano nei negozi per suggerimenti sui processi manuali che dovrebbero essere automatizzati.

“Alla fine hanno stilato una lista lunghissima di casi d’uso del tipo ‘Come faccio a caricare questo foglio di calcolo Excel?'”, afferma Matcher. Ma queste erano questioni minori che non portavano a un vero valore aggiunto. Come conseguenza i dirigenti hanno trascorso sei mesi andando nei singoli negozi per cercare idee, sprecando migliaia di ore prima di decidere un approccio diverso per mettere insieme un team interno snello, coinvolgere consulenti e adottare un approccio olistico e basato sui ruoli all’automazione.

“Abbiamo trascorso circa quattro mesi per la mappatura iniziale”, continua Matcher. “Poi ci sono voluti due mesi per la progettazione della tecnologia e i primi casi d’uso sono entrati in produzione tre mesi dopo”. Dopotutto, i clienti hanno una vasta gamma di richieste e ognuno ha bisogno di diversi tipi di aiuto e diversi tipi di automazione per soddisfare le proprie esigenze, che potrebbero comportare azioni da parte di diversi dipendenti o diversi sistemi aziendali.

Altre attività attualmente gestite dai dipendenti potrebbero essere sostituite da strumenti self-service. Ad esempio, un cliente che desidera restituire un prodotto potrebbe avviare il processo sulla propria app per smartphone, eliminando la necessità di un’eccessiva immissione manuale dei dati. Un fattore chiave per impostare le giuste automazioni è abbinarle al giusto obiettivo aziendale. Ad esempio, le aziende che cercano di automatizzare per ridurre l’organico o i costi del lavoro potrebbero perdere di vista l’obiettivo principale: migliorare il servizio clienti e far crescere il business.

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Il quando e il dove dell’automazione

Quando si tratta di automazione, le persone devono diventare più importanti, non meno. Dimenticare ciò può essere un grosso errore afferma Sanjay Srivastava, capo stratega digitale di Genpact. Automatizzando processi semplici e ripetitivi, le aziende hanno ancora bisogno di esperti in carne e ossa per gestire casi complessi e insoliti. Ma ancor più di questo, l’automazione può consentire nuove opportunità di business. Ad esempio, qualcuno che lavora nella contabilità clienti potrebbe dedicare meno tempo alla generazione di fatture di routine e più alla risoluzione dei problemi dei clienti, ma sarebbe anche in grado di capire che in quel periodo un cliente sta spendendo più del solito e potrebbe essere quindi interessato ad acquistare prodotti o servizi aggiuntivi rispetto a prima.

“C’è un potenziale di crescita illimitato nella ricerca di nuove opportunità di business rese possibili dall’automazione“, afferma Srivastava. Ad esempio, le aziende possono utilizzare l’automazione per migliorare le offerte di servizi esistenti e, in un secondo tempo, è possibile utilizzare le relazioni migliorate con i clienti per espandere prodotti e servizi o crearne di nuovi, aumentando così le entrate.

Oltre a ciò, ci sono anche altri aspetti negativi nel rimuovere del tutto gli esseri umani dal processo di automazione. Molti modelli di automazione, ad esempio, richiedono supervisione e formazione umana per essere perfezionati e migliorati, afferma Craig Le Clair, VP e analista principale di Forrester Research e autore di un recente report proprio sui pericoli dell’automazione.

A dicembre, ad esempio, Hertz ha accettato di pagare 168 milioni di dollari per risolvere diverse controversie relative a false denunce di furto. Se un cliente restituiva un’auto in ritardo, i sistemi automatizzati di Hertz segnalavano il furto dell’auto, con il risultato che chi noleggiava successivamente quell’auto rischiava di essere arrestato. Ci sono stati più di 360 reclami legali presentati contro Hertz da parte di clienti per arresti dovuti a questa “incomprensione” (giusto per usare un eufemismo).

In un caso particolare, secondo lo studio legale Pollock Cohen LLP, un dipendente della NASA è stato fermato, circondato dalla polizia con le pistole spianate e arrestato di fronte ai colleghi. Inutile dire che l’elemento umano inserito in questo ciclo di automazione avrebbe potuto facilmente evitare questo tsunami legale che ha investito Hertz.

Le aziende possono quindi avere troppa fiducia nei dati e negli algoritmi ed è per questo che in settori “delicati” come la sanità e la finanza ci sono restrizioni normative all’automazione. Ma anche nei settori senza normative e requisiti di conformità particolarmente stringenti, le aziende dovrebbero tenere d’occhio l’etica e gli standard quando si tratta di implementare l’automazione, specialmente quando nuove tecnologie come ChatGPT di OpenAI stanno rendendo gli strumenti di intelligenza artificiale notevolmente più intelligenti e capaci. “Sono certamente strumenti utili e innovativi, ma di fronte a essi la vera sfida è essere consapevoli che sono spade a doppio taglio. Dobbiamo capire come usarli e sfruttarli in modi legittimi e costruire soluzioni etiche per i clienti e gli utenti finali”, conclude LeClair.