Comprendere il funzionamento dell'RPA è fondamentale per sfruttarne il potenziale. Funziona utilizzando robot software per imitare le azioni umane quando interagiscono con sistemi digitali basati su una serie di istruzioni e trigger predefiniti. Questi robot sono progettati con istruzioni specifiche, che possono eseguire in modo autonomo. Ad esempio, un bot potrebbe essere configurato per accedere a un'applicazione quando si verifica un evento specifico, estrarre dati da un foglio di lavoro strutturato e quindi copiare e incollare questi dati in un'altra applicazione.

Il processo di automazione in genere segue i seguenti passaggi: 

1. Il dipendente identifica un'attività adatta all'automazione
2. Crea un bot utilizzando un software RPA registrando i passaggi che una persona dovrebbe eseguire per completare l'attività
3. Testa il bot creato per assicurarti che funzioni correttamente
4. Esegui il deployment del bot nell'organizzazione

Sebbene l'RPA standard operi solitamente su regole predefinite, può essere estesa con tecnologie come il machine learning e l'intelligenza artificiale (AI) per aumentare la sua capacità di automatizzare attività più complesse. Questa combinazione, spesso chiamata Intelligent Process Automation (IPA), può consentire ad alcune soluzioni software di apprendere dalle interazioni passate per migliorare l'accuratezza e l'efficienza nel tempo.

Quando si implementa l'RPA, è possibile scegliere tra tre tipi principali di automazione:

Sebbene i due termini vengano a volte confusi, RPA e AI sono concetti distinti. Sebbene l'RPA possa sfruttare le tecnologie di AI, l'obiettivo principale di ciascuna è significativamente diverso. 

La Robotic Process Automation si concentra principalmente sull'automazione di attività e processi basati su regole che utilizzano dati strutturati, mentre l'AI è incentrata sulla capacità dei sistemi di apprendere e prendere decisioni senza l'intervento umano, compresa l'elaborazione di dati non strutturati come testo e immagini.

L'RPA si dimostra più efficace per l'automazione di attività ripetitive e prevedibili, mentre l'AI è spesso più adatta per attività complesse che richiedono un certo livello di comprensione e processo decisionale. Ad esempio, l'RPA potrebbe essere utilizzata per automatizzare il processo di creazione delle fatture, mentre l'AI potrebbe essere utilizzata per sviluppare un chatbot in grado di interagire con i clienti e rispondere alle loro domande.

Sebbene sia utile conoscere le differenze generali tra RPA e AI, può essere utile anche considerare la distinzione tra un bot RPA e un "agente AI". Un agente AI può essere considerato un'entità più avanzata che non solo elabora le informazioni, ma è anche consapevole del proprio ambiente, prende decisioni autonome e impara dalle proprie interazioni per raggiungere obiettivi specifici.

Ecco una suddivisione delle loro caratteristiche diverse:

Nonostante i numerosi vantaggi dell'RPA, le aziende devono essere consapevoli delle potenziali sfide associate alla sua implementazione. Questi possono includere:

• Integrazione con i sistemi esistenti: l'integrazione dell'RPA con i sistemi esistenti a volte può essere difficile, soprattutto se i sistemi non sono progettati per funzionare con l'automazione
• Preoccupazioni per la sicurezza: è fondamentale impostare misure di sicurezza efficaci, poiché i sistemi RPA potrebbero essere vulnerabili alle minacce alla sicurezza
• Manutenzione e aggiornamenti: i sistemi RPA richiedono manutenzione e aggiornamenti continui, che possono essere complessi e richiedere molto tempo
• Gestione del cambiamento: l'implementazione dell'RPA può richiedere modifiche significative ai processi aziendali, che possono essere difficili da gestire