L'automazione sta trasformando i settori industriali da secoli. La stampa di Johannes Gutenberg ha meccanizzato la diffusione della conoscenza nel XV secolo. Nel modello 1800s, il telaio Jacquard utilizzava una scheda perforata con codice binario per automatizzare la tessitura complessa. In seguito, le linee di assemblaggio azionate da nastri trasportatori hanno ridefinito i processi produttivi in ogni settore, dalle automobili ai prodotti in scatola.
Ciò che oggi può sembrare rudimentale un tempo rappresentava un progresso tecnologico rivoluzionario, che ha modificato per sempre le attività industriali e la vita quotidiana dell’uomo. Le porte automatiche, la prenotazione online degli appuntamenti sanitari, i semafori e i robot aspirapolvere sono ormai così diffusi che quasi non ci rendiamo conto del loro contributo.
In tutti i settori, i modelli di IA, gli algoritmi di intelligenza artificiale, gli strumenti basati sull’IA e gli agenti di IA “ ” sono destinati a rappresentare la prossima fase evolutiva delle innovazioni rivoluzionarie nel campo dell’automazione. In particolare, nel settore IT, l’introduzione dell’intelligenza artificiale (IA) ai fini dell’automazione sta ridefinendo i flussi di lavoro, riducendo al minimo l’intervento manuale, aumentando la produttività e consentendo un’automazione su larga scala, in tempo reale e basata sui dati.
In questo articolo definiremo il concetto di automazione basata sull’intelligenza artificiale, la distingueremo dall’automazione convenzionale, ne esploreremo le applicazioni pratiche nei flussi di lavoro IT e ne evidenzieremo i vantaggi significativi.
In definitiva, comprenderete perché l’adozione di strumenti di intelligenza artificiale per un’automazione più intelligente sia essenziale per le moderne operazioni IT e in che modo tali soluzioni accelereranno la trasformazione.
Che cos’è l’automazione basata sull’intelligenza artificiale?
L’automazione basata sull’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una combinazione sofisticata di tecnologie di IA di ultima generazione ( ) — tra cui l’apprendimento automatico (ML), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), l’apprendimento profondo, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale — integrate con le tradizionali regole di automazione predefinite. Questo approccio intelligente consente ai sistemi di automazione di sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale, quali l’apprendimento dai dati, l’adattamento autonomo dei processi e l’adozione di decisioni informate senza l’intervento umano durante il processo di automazione.
Storicamente, l’automazione si basava su una programmazione rigida e basata su regole, in cui i robot software, noti anche come bot o script, eseguivano attività ripetitive definite da ingegneri umani.
Tuttavia, l’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’automazione consente alle attività di trarre vantaggio dagli algoritmi di apprendimento in continua evoluzione. Ad esempio, integrando l’intelligenza artificiale con l’automazione robotica dei processi (RPA) nel settore manifatturiero e nelle iniziative generali di gestione dei processi aziendali (BPM), le organizzazioni possono realizzare un’automazione intelligente in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni per eseguire azioni ottimali.
L’automazione basata sull’intelligenza artificiale è in grado di perfezionare autonomamente il proprio approccio sulla base delle informazioni ricavate dai dati; ciò significa che, nel corso del tempo, le attività — dall’inserimento dei dati ai processi decisionali complessi — vengono eseguite con precisione sempre maggiore. Tale evoluzione rappresenta un cambiamento epocale, che segna il passaggio da processi statici, definiti dall’uomo, a sistemi dinamici in grado di migliorare continuamente e di ottimizzarsi autonomamente, aumentando al contempo l’accuratezza e l’efficienza delle varie attività automatizzate e, in ultima analisi, migliorando l’efficacia complessiva di tali processi.
Ora che abbiamo compreso i fondamenti dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale, esaminiamo in che modo essa si differenzia dall’automazione tradizionale e quali vantaggi specifici offre.
Qual è la differenza tra automazione e intelligenza artificiale?
Sebbene i termini “automazione” e “IA” siano spesso utilizzati in modo intercambiabile, essi rappresentano concetti distinti:
- Automazione: L’automazione tradizionale, come l’RPA, si basa su istruzioni programmate in modo esplicito per eseguire attività ripetitive.
Questi sistemi funzionano bene per operazioni prevedibili e basate su regole, ma mostrano delle difficoltà quando si trovano ad affrontare scenari imprevisti o deviazioni dalla norma. Tra gli esempi di automazione tradizionale figurano l’inserimento dati, le catene di montaggio nelle fabbriche e le campagne di marketing via e-mail. - Intelligenza artificiale: D’altra parte, l’IA offre la capacità di analizzare enormi quantità di dati, apprendere da modelli ricorrenti e prendere decisioni informate senza necessitare di un intervento umano passo dopo passo.
I sistemi di IA, tra cui i chatbot, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale, perfezionano continuamente il proprio funzionamento avvalendosi dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale. Tale adattabilità consente all’intelligenza artificiale di gestire le variazioni nei dati e nelle situazioni in modo più efficace rispetto all’automazione tradizionale.
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Differenze fondamentali da conoscere
- Approfondimento: L’automazione tradizionale si concentra sull’esecuzione di attività predefinite, mentre i sistemi di intelligenza artificiale si concentrano sull’apprendimento e sul processo decisionale.
- Funzione: L’automazione segue regole e istruzioni esplicite, mentre i sistemi di intelligenza artificiale apprendono dai dati e dalle esperienze per prendere decisioni.
- Adattabilità: L’automazione tradizionale manca di adattabilità e presenta difficoltà nel gestire le variazioni, mentre i sistemi di intelligenza artificiale dimostrano una maggiore adattabilità, ad esempio migliorando continuamente le proprie prestazioni sulla base di nuove informazioni.
Comprendere queste differenze tra automazione e intelligenza artificiale è fondamentale, poiché mette in luce i punti di forza specifici di ciascuna: l’automazione tradizionale è affidabile per attività prevedibili e predefinite, mentre i sistemi di intelligenza artificiale offrono la capacità di apprendere, adattarsi e prendere decisioni informate sulla base dei dati.
Tuttavia, sebbene le ricerche dimostrino che quasi tutte le aziende stiano investendo nell’intelligenza artificiale, il rapporto 2025 “ : Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential” di McKinsey ha rilevato che solo l’1% dei dirigenti intervistati ritiene che le proprie aziende siano “mature” nello spettro di implementazione dell’intelligenza artificiale. Ciò indicherebbe che l’intelligenza artificiale è perfettamente integrata nei flussi di lavoro delle loro organizzazioni e che stanno ottenendo miglioramenti significativi in termini di prestazioni.
Per affrontare questa sfida, ovvero integrare con successo l’intelligenza artificiale al fine di ottenere risultati aziendali significativi, un numero sempre maggiore di organizzazioni sta sfruttando la sinergia tra automazione e intelligenza artificiale, aprendo così la strada a sistemi più avanzati e autonomi, in grado di prendere decisioni informate e di adattarsi senza soluzione di continuità alle nuove informazioni. Combinando il meglio di entrambe le funzionalità, le organizzazioni stanno aprendo la strada a nuove possibilità per promuovere l’innovazione in vari settori.
Una nuova era di automazione basata sull’intelligenza artificiale apporta livelli più elevati di intelligenza e adattabilità al processo, consentendo ai sistemi di prendere decisioni informate e di gestire autonomamente situazioni complesse; il valore misurabile di questa integrazione continua a crescere.
«L’attuale intelligenza artificiale generativa e altre tecnologie hanno il potenziale per automatizzare le attività lavorative che oggi assorbono dal 60 al 70 per cento del tempo dei dipendenti. In precedenza avevamo stimato che la tecnologia abbia il potenziale per automatizzare la metà del tempo che i dipendenti dedicano al lavoro.1”McKinsey, Il potenziale economico dell’IA generativa
Al di là dei ben noti progressi nell’analisi dei dati e nella gestione delle attività di routine, quali il miglioramento dei processi mediante bot basati sull’intelligenza artificiale generativa come ChatGPT sviluppato da OpenAI, Gemini di Google, , Microsoft, Copilot e altri chatbot basati sull’intelligenza artificiale, sistemi simili stanno diventando indispensabili per le organizzazioni che intendono modernizzare le proprie operazioni IT e renderle a prova di futuro.
L'intelligenza artificiale, integrata con l'automazione, sta ora affrontando le sfide specifiche che i reparti IT devono affrontare. Immaginate un mondo in cui l’intelligenza artificiale non solo preveda i guasti del sistema prima che si verifichino, ma assegni anche in modo automatico e dinamico le risorse per ottimizzare le prestazioni. Che ne direste di automatizzare la risoluzione di problemi complessi, diagnosticando le anomalie, suggerendo soluzioni e persino applicando le correzioni senza l’intervento umano?
Il potere trasformativo dell’intelligenza artificiale nel campo dell’automazione sta rivoluzionando il modo in cui i team IT e le organizzazioni in generale percepiscono le potenzialità dell’automazione, rendendo tali attività più efficienti, proattive e resilienti.
Tenendo presenti queste differenze, esaminiamo alcuni casi d’uso comuni in cui l’intelligenza artificiale viene combinata con l’automazione per potenziare funzioni IT fondamentali.
In che modo è possibile utilizzare l’intelligenza artificiale per l’automazione informatica?
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro IT consente alle organizzazioni di automatizzare numerosi processi complessi, dall'individuazione delle risorse alla risposta agli incidenti, rivoluzionando le operazioni IT grazie alla capacità dell'intelligenza artificiale di supportare decisioni automatizzate basate sui dati, fornendo funzionalità predittive che migliorano continuamente nel tempo.
Si considerino le seguenti applicazioni in cui l’intelligenza artificiale sta facendo passi avanti nel potenziamento dell’automazione IT :
- Asset L'individuazione e l'inventario comportano la catalogazione di tutto l'hardware, il software e le altre risorse collegate a una rete aziendale. Questo processo è fondamentale per le organizzazioni e ne sostiene la capacità di prendere decisioni informate in merito alle proprie risorse IT.
Oggi l’automazione svolge un ruolo chiave nel mantenimento di un inventario accurato e aggiornato, ottimizzando tali attività. L’utilizzo di analisi basate sull’intelligenza artificiale può accrescere la fiducia nei processi oggetto di automazione, consentendo alle organizzazioni di ottimizzare più facilmente i processi di gestione dell’inventario IT , ridurre i rischi associati a dati di inventario obsoleti o incompleti, mantenere registrazioni complete delle proprie risorse per soddisfare gli standard di conformità e recuperare costi e risorse identificando ed eliminando il software inutilizzato o sottoutilizzato grazie a dati sui dispositivi ad alta precisione.
- Le iniziative in materia di conformità e gestione dei rischi comprendono un’ampia gamma di attività, tra cui la garanzia del rispetto delle norme regolamentari e la mitigazione dei potenziali rischi. L’automazione garantisce che le attività di gestione della conformità vengano eseguite in modo coerente e affidabile, aiutando le organizzazioni a stare al passo con i cambiamenti normativi e, al contempo, a prevenire in modo proattivo i rischi attraverso iniziative quali l’automazione della gestione delle patch per ridurre le potenziali vulnerabilità e l’aggiornamento delle configurazioni dei dispositivi per mantenere un solido livello di sicurezza.
Integrando l’intelligenza artificiale nell’automazione delle attività di conformità e di gestione dei rischi, le organizzazioni possono ottenere informazioni preziose che consentono un processo decisionale più consapevole. Ad esempio, algoritmi avanzati di intelligenza artificiale possono supportare l’analisi in tempo reale sia dei dati strutturati che di quelli non strutturati, al fine di individuare modelli e anomalie che potrebbero sfuggire ai processi manuali, consentendo una mitigazione proattiva dei rischi su milioni di endpoint.
- L’esperienza digitale dei dipendenti (DEX) comprende l’interazione complessiva e il grado di soddisfazione dei dipendenti nei confronti dei propri ambienti di lavoro digitali, inclusi gli strumenti, le app e i sistemi che utilizzano quotidianamente. L’automazione del monitoraggio e della gestione degli ambienti di lavoro digitali può aiutare le organizzazioni a comprendere il sentiment degli utenti e aspetti chiave quali i modelli di utilizzo, elementi fondamentali per mantenere prestazioni IT ottimali, consentendo loro di migliorare e adattarsi più facilmente alle mutevoli condizioni e tecnologie IT.
Sfruttando l’intelligenza artificiale per l’automazione nell’ambito delle iniziative DEX, le organizzazioni possono consentire agli utenti finali di risolvere i problemi attraverso flussi di lavoro self-service più informati e personalizzati. Questo livello di supporto non solo migliora la soddisfazione e la produttività dei dipendenti, ma garantisce anche la continuità operativa e riduce il volume dei ticket dell’help desk.
L’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale a supporto dell’automazione può inoltre aiutare le organizzazioni a monitorare meglio endpoint le prestazioni, Detect individuare i colli di bottiglia e prevedere potenziali problemi prima che questi incidano sulla produttività e sull’esperienza dei dipendenti, garantendo che gli spazi di lavoro digitali rimangano efficienti e affidabili grazie alla costante ottimizzazione di tali esperienze.
- Il rilevamento e la risposta agli incidenti consistono nell’identificare, gestire e mitigare le minacce e gli attacchi informatici, adottando misure volte a Detect le violazioni, contenere gli impatti, eliminare le minacce e ripristinare le operazioni il più rapidamente possibile. L’automazione di questi processi è fondamentale per mantenere un solido livello di sicurezza, garantendo che attività di routine quali il monitoraggio, la segnalazione degli allarmi e il contenimento iniziale delle minacce vengano eseguite in modo coerente ed efficiente, al fine di ridurre il tempo medio di riparazione (MTTR) , ottimizzando al contempo i processi di conformità e rendicontazione necessari per mantenere registrazioni complete delle attività di risposta agli incidenti.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle attività automatizzate, supportata dal monitoraggio continuo endpoint, consente il rilevamento delle minacce in tempo reale e la risposta agli incidenti, migliorando velocità, accuratezza ed efficienza. Inoltre, l’utilizzo di informazioni personalizzate sulle minacce e di analisi predittive per analizzare grandi quantità di dati e identificare modelli ricorrenti consente di prevedere efficacemente le potenziali minacce prima che queste abbiano un impatto sulle operazioni, permettendo un processo decisionale più informato e una mitigazione proattiva.
Utilizzando l’intelligenza artificiale insieme all’automazione per eseguire azioni predefinite, quali l’interruzione dei processi dannosi o la messa in quarantena degli endpoint compromessi, le organizzazioni possono inoltre ridurre al minimo il rischio che attacchi di tipo “ ” si infiltrino nelle catene di approvvigionamento e causino danni su vasta scala, creando un ambiente IT più resiliente e sicuro.
Questi casi d’uso specifici illustrano nel loro insieme l’incredibile potenziale derivante dalla combinazione di risultati generati dall’intelligenza artificiale e dall’automazione, che dà vita a una soluzione potente in grado di consentire alle organizzazioni di realizzare ecosistemi IT ottimizzati e in grado di autogestirsi, che richiedono un intervento umano minimo.
Ora, andiamo oltre questi esempi specifici per esaminare alcuni dei vantaggi più ampi e tangibili derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale in combinazione con l’automazione, di cui le organizzazioni possono beneficiare in tutte le loro attività, al fine di comprendere meglio perché tali vantaggi siano così significativi.
I vantaggi dell’intelligenza artificiale per l’automazione
Le organizzazioni possono ottenere una serie di vantaggi in grado di trasformare le operazioni quotidiane integrando l’intelligenza artificiale con l’automazione. Dall’aumento dell’efficienza e dalla riduzione dei costi al miglioramento delle informazioni ricavabili dai dati per promuovere altre iniziative, i vantaggi dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale sono illimitati.
Esaminiamo alcuni dei principali vantaggi che potete aspettarvi dall’abbinamento delle analisi basate sull’intelligenza artificiale con l’automazione per rivoluzionare le attività della vostra organizzazione e spieghiamo perché ciò avvenga.
Maggiore produttività ed efficienza
Le organizzazioni che integrano l’intelligenza artificiale per ottimizzare l’automazione dei processi aziendali stanno iniziando a registrare incrementi misurabili in termini di produttività, tra cui una maggiore gestibilità dei carichi di lavoro relativi all’ e e un potenziamento della creatività.
Assumendosi il carico di attività di routine ripetitive e dispendiose in termini di tempo, l’intelligenza artificiale, grazie all’automazione, consente ai team di dedicare il proprio tempo a iniziative più complesse e strategiche, in grado di stimolare la crescita aziendale.
Migliore utilizzo delle risorse e riduzione dei costi
Automatizzando le operazioni IT di routine e avvalendosi dell’intelligenza artificiale per potenziare tali attività, le organizzazioni possono ridurre la necessità di lavoro manuale, abbattere i costi operativi e allocare le risorse in modo più efficace.
Ad esempio, le organizzazioni possono individuare dove si verificano sprechi di risorse, il che consente loro di ottimizzare aspetti quali l’inventario e l’utilizzo dei software per eliminare le inefficienze, il che può anche tradursi in un notevole risparmio sui costi.
Meno errori e un miglior controllo della qualità
I team IT, operativi e di sicurezza fanno affidamento su un’esecuzione coerente e precisa per attività quali gli aggiornamenti software, l’applicazione delle patch di sicurezza e i controlli di conformità.
Sfruttando l’intelligenza artificiale per potenziare l’automazione, le organizzazioni possono avvalersi di analisi intelligenti per svolgere tali funzioni in modo affidabile, riducendo al contempo al minimo i rischi associati alla supervisione manuale, con il risultato di raggiungere standard più elevati di qualità e affidabilità.
Analisi dei dati più approfondita e flussi di lavoro ottimizzati
Gli strumenti di automazione basati sull’intelligenza artificiale eccellono nell’elaborazione e nell’interpretazione di enormi quantità di dati, nell’individuazione di tendenze e nella generazione di informazioni utili.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale, alimentati da informazioni tempestive e accurate, sono in grado di generare rapidamente dati preziosi su cui basare azioni automatizzate, consentendo un processo decisionale più rapido, procedure più fluide e un vantaggio strategico nel panorama competitivo.
Sebbene sia evidente come l’integrazione di queste tecnologie possa migliorare l’efficienza, la sicurezza e le prestazioni, esaminiamo alcuni dei motivi fondamentali per cui le organizzazioni dovrebbero utilizzare strumenti di intelligenza artificiale, analizzando in che modo questa evoluzione nell’automazione trasformi le operazioni aziendali al livello più elementare e cosa ciò comporti per la vostra organizzazione.
Perché utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nell’ambito dell’automazione
Le organizzazioni non sono più vincolate dai limiti di un’automazione statica e basata su regole. Possono invece avvalersi dell’analisi predittiva, dell’elaborazione dei dati in tempo reale e dei processi decisionali intelligenti per creare un’infrastruttura più resiliente e agile, integrando strumenti di intelligenza artificiale nei processi di automazione, al fine di ottenere vantaggi senza precedenti in termini di efficienza, produttività e innovazione nei propri flussi di lavoro IT.
La convergenza tra l'intelligenza artificiale e gli strumenti di automazione non solo ottimizza le operazioni, ma riduce anche la necessità di un intervento umano, garantendo che i processi complessi vengano gestiti con maggiore precisione e affidabilità. L'automazione intelligente, in cui l'intelligenza artificiale potenzia l'automazione, aiuta le organizzazioni ad adattarsi alle sfide in continua evoluzione, apprendendo e individuando soluzioni in modo autonomo.
Questo approccio olistico consente alle organizzazioni di affrontare compiti complessi e di prendere decisioni ponderate, ridefinendo il modo in cui le organizzazioni automatizzano le operazioni di routine e la componente umana di tali attività.
Forse, cosa ancora più importante, l’automazione basata sull’intelligenza artificiale favorisce l’innovazione e la crescita. Quando le attività di routine vengono gestite in modo automatico, i professionisti IT possono concentrarsi sullo sviluppo di nuove soluzioni, sul perfezionamento dei processi esistenti e sulla promozione di progressi tecnologici finalizzati a miglioramenti operativi che potenzino le prestazioni aziendali complessive.
Sfruttando strumenti basati sull’intelligenza artificiale per promuovere l’automazione, le organizzazioni possono raggiungere livelli più elevati di efficienza, sicurezza e successo a lungo termine, riassegnando le risorse umane da attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo a iniziative strategiche di alto livello, liberando così il loro pieno potenziale per far progredire l’azienda.
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