Se ti occupi di automazione dei processi o stai esplorando le potenzialità dell’intelligenza artificiale, questo articolo ti offrirà una panoramica chiara su come RPA e IDP siano le leve indispensabili per far decollare l’Agentic AI.
1. Introduzione: verso un’AI autonoma e proattiva
L’intelligenza artificiale ha superato il ruolo di semplice assistente passivo, evolvendosi verso forme più autonome, proattive e collaborative. L’Agentic AI non si limita a eseguire task predefiniti, ma è in grado di prendere decisioni, adattarsi a contesti dinamici e creare valore in autonomia.
Ma c’è un ingranaggio fondamentale, spesso invisibile: senza dati puliti, processi fluidi e informazioni tempestive, anche l’AI più sofisticata resta bloccata.
2. Il carburante essenziale per l’Agentic AI: RPA e IDP
L’attivazione di un’Agentic AI efficace dipende da un’infrastruttura di automazione robusta, fondata sulla sinergia tra Robotic Process Automation (RPA) e Intelligent Document Processing (IDP).
Ma quali tecnologie rendono davvero possibile questa evoluzione?
La RPA automatizza attività ripetitive e standardizzate, operando come un “bot” digitale capace di replicare operazioni umane su sistemi legacy e applicazioni diverse, senza necessità di modifiche strutturali ai software esistenti.
L’IDP, invece, si basa su tecnologie avanzate quali Optical Character Recognition (OCR), Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning per estrarre, classificare e normalizzare dati da documenti strutturati e non strutturati quali PDF, email, immagini o moduli cartacei digitalizzati.
Quando queste due tecnologie lavorano insieme, generano un flusso di dati pulito e continuo, che permette agli agenti intelligenti di agire in modo autonomo e contestualizzato, passando da semplici esecutori a veri operatori decisionali.
3. Dall’automazione ripetitiva al supporto decisionale avanzato
La frontiera attuale dell’automazione si spinge oltre i task meccanici, arrivando a supportare processi “judgement intensive”, cioè attività che richiedono analisi, valutazione e decisione.
Come può un sistema automatizzato affrontare attività che richiedono giudizio e valutazione?
L’IDP sfrutta modelli di Deep Learning per il riconoscimento di pattern complessi, tecniche avanzate di NLP per la comprensione semantica dei testi e algoritmi di AI generativa per l’arricchimento e la validazione dei dati estratti.
Questa combinazione consente di automatizzare processi complessi, migliorando l’accuratezza, riducendo gli errori manuali e accelerando i tempi di esecuzione.
4. Circular Solutions: integrazione di AI estrattiva e generativa per l’efficienza documentale
Circular Solutions rappresenta un esempio concreto di questa evoluzione tecnologica: è una piattaforma di Intelligent Document Automation che coniuga tecnologie di AI estrattiva e generativa per migliorare i processi di back-office e business.
L’AI estrattiva si concentra sull’identificazione e l’acquisizione di dati provenienti da documenti digitali e cartacei, usando computer vision, OCR e NLP per isolare informazioni come numeri, date o tabelle e trasformarle in dati fruibili.
L’AI generativa, invece, lavora sulla creazione e l’arricchimento dei contenuti: sintetizza testi, completa dati mancanti e interpreta contesti complessi, offrendo un supporto più articolato alle decisioni.
Circular sfrutta entrambe queste capacità, per garantire dati accurati e allo stesso tempo fornire elaborazioni semantiche più profonde.
La nostra piattaforma esegue inoltre la digitalizzazione intelligente attraverso image enhancement e auto-cropping, sfrutta modelli di computer vision e reti neurali profonde, per la classificazione automatica e applica sofisticate tecniche di natural language understanding per l’estrazione semantica dei dati.
La capacità di integrazione con sistemi aziendali critici come PEC, ERP, CRM, ECM e BPM assicura un flusso informativo coerente e continuo, abilitando processi decisionali più rapidi e affidabili.
5. Case study: la Mail Room digitale di una primaria compagnia assicurativa
Ma cosa significa tutto questo nella pratica, in un contesto aziendale reale?
Nel settore assicurativo, ad esempio, la gestione di grandi volumi di documenti e comunicazioni digitali è una sfida costante.
Circular ha realizzato una Mail Room digitale in grado di automatizzare oltre l’85% di circa 1500 PEC e email giornaliere, riducendo significativamente il lavoro manuale necessario per classificare, indicizzare e smistare le comunicazioni.
Inoltre, grazie all’integrazione con RPA per acquisire dati da fonti esterne, sono stati automatizzati processi complessi come la gestione sinistri e la verifica delle fatture, permettendo decisioni più rapide, affidabili e tracciabili.
6. Dati puliti e processi integrati: le premesse per un’AI realmente autonoma
L’efficacia di un agente intelligente si fonda sulla qualità e tempestività dei dati e sulla capacità di integrazione e orchestrazione dei processi aziendali.
Senza un’infrastruttura di automazione che garantisca dati affidabili, aggiornati e coerenti, l’autonomia dell’Agentic AI resta un obiettivo irraggiungibile.
RPA e IDP costituiscono il sistema nervoso centrale che alimenta gli agenti intelligenti, permettendo loro di agire con precisione, tempestività e contestualizzazione.
7. Conclusione: il presente indispensabile per il futuro dell’AI RPA e IDP non sono visioni per il futuro, ma realtà indispensabili per l’Agentic AI nel presente.
Per chi opera nell’automazione dei processi, integrare queste soluzioni oggi significa costruire la base di un’intelligenza artificiale che non è più solo un sistema di supporto, ma un partner autonomo e proattivo, in grado di trasformare profondamente i modelli operativi aziendali.