Le priorità dei CIO
L’automazione dei flussi di lavoro complessi rimarrà una priorità per i CIO, dichiara Petr Baudis, CTO e Chief AI Architect di Rossum, società specializzata nella gestione documentale avanzata con sede a Londra. La chiave sarà la scalabilità dei progetti di questo tipo, aldilà delle varie segmentazioni dipartimentali aziendali. A far da catalizzatore, e a far sì che ciò accada, sarà il continuo miglioramento dell’acquisizione dei dati da parte dell’IA.
Secondo la sua visione, la loro estrazione rapida e accurata accelererà le transazioni e le capacità dell’automazione in generale, diventando la tecnologia di base per qualsiasi piattaforma di business intelligence o di analisi dei dati, a tutto vantaggio di una migliore collaborazione e comunicazione B2B.
“Tra le varie tecnologie di automazione, riteniamo fondamentale la RPA, nell’ambito dell’estrazione dei dati nei processi e nelle attività”, spiega Baudis. “Stiamo assistendo a fenomeno di convergenza tecnologica che interessa tutte le aziende che cercano di far evolvere i loro progetti di automazione”.
Inoltre, quest’anno Adani Electricity sta compiendo tutta una serie di progressi nelle aree della gestione della distribuzione, dell’esperienza del cliente, dell’ecosistema di misurazione e dell’analisi dei dati dei consumatori, afferma Tandon.
“Abbiamo implementato la soluzione di previsione energetica basata su AI/ML di SAS per migliorare le nostre prestazioni predittive”, argomenta. “Ciò ci ha aiutato a raggiungere un’accuratezza delle previsioni di circa il 97%, permettendoci così di ottimizzare i costi di approvvigionamento energetico, e di garantire una fornitura affidabile di energia elettrica ai nostri 2,5 milioni di consumatori”. Continueremo anche a progredire nella gestione della distribuzione, nell’ecosistema di misurazione e nell’analisi dei dati”.
I progetti di automazione di punta dell’azienda elettrica comprendono un sistema avanzato per creare un’infrastruttura di rete autorigenerante e scalabile per migliorare l’esperienza del cliente.
Inoltre, includono una repository per l’archiviazione di grandi quantità di dati nel loro formato nativo (data lake) e una soluzione analitica. Sono basati entrambi sul cloud e forniranno quella che Tandon chiama “un’unica fonte di verità”, favorendo l’analisi “fai-da-te” e i processi decisionali basati sui dati per poter operare in modo più efficiente.
“Tre anni fa le letture stimate per i nostri clienti erano del 2,2%, ma ora le abbiamo ridotte allo 0,3%”, spiega. “L’intero meccanismo è stato automatizzato e tutte le letture sono state scaricate per via ottica, senza alcun intervento manuale. Questa iniziativa, non solo ha garantito l’accuratezza nella raccolta dei dati e il ritorno sulla redditività del capitale (RoE, Return of Equity), ma ha anche migliorato la trasparenza e ridotto i reclami dei consumatori”.
Per quanto riguarda il segmento farmaceutico di Cardinal Health, l’obiettivo principale è quello di incrementare gli sforzi nell’automazione del magazzino per servire meglio i clienti, argomenta Boggs.
“Nell’IT, continueremo a dare priorità alle infrastrutture relative al codice, all’integrazione, all’implementazione continua all’intelligenza artificiale”, precisa.
Anche l’Università di Phoenix ha in cantiere alcuni nuovi progetti di automazione. Attualmente, l’istituzione sta sviluppando una piattaforma aziendale che consentirà un maggiore impiego del ML e dell’automazione in un’ampia gamma di percorsi che riguardano sia gli studenti che il personale, afferma Smith.
“Questo motore ad alto tasso di tecnologia sarà profondamente integrato nel nostro data lake per consentire un’assistenza davvero personalizzata agli studenti, al momento giusto e attraverso il canale migliore”, aggiunge Smith.
L’università intende, inoltre, continuare a migliorare il supporto agli allievi continuando ad automatizzare attività sempre più complesse di iscrizione, elaborazione delle trascrizioni e aiuti finanziari agli studenti.
“I recenti progressi nella capacità di gestire documenti non strutturati e nell’elaborazione del linguaggio naturale stanno consentendo a tutta una serie di nuove attività complesse di diventare candidate perfette da essere sottoposte a processi di automazione”, precisa Smith.
Il suo team sta creando piattaforme e sistemi che consentano di scalare e gestire l’automazione in modo sicuro e affidabile. Dopo tutto, dice, non c’è niente di meno efficace che automatizzare un processo che non dovrebbe esistere. Secondo Elumalai, l’automazione combinata con l’IA dovrebbe aiutare in modo significativo le aziende a prendere decisioni più rapide, a ottimizzare i processi aziendali e a raggiungere tassi di efficienza più elevati. “Ha il potenziale per migliorare i KPI aziendali attraverso tecniche di rilevamento e di risoluzione automatiche, e con la creazione di nuovi canali per migliorare l’esperienza dell’utente finale”, conclude.
