Tra le offerte di « agenti IA » e i software di RPA ormai presentati come « potenziati dall’IA », i dirigenti delle PMI faticano a capire cosa acquistare. Secondo Enguerrand Boulnois, presidente di Katalyx, studio IA con sede a Aix-en-Provence, la scelta dipende meno dalla tecnologia che dalla natura del compito da automatizzare. Riassume il suo metodo in una domanda: il compito richiede di comprendere, o solo di eseguire?
La RPA esegue una regola
La RPA, per robotic process automation, designa quei robot software che riproducono clic e inserimenti dati su un computer. Un robot segue un percorso fisso: aprire una determinata schermata, copiare un determinato campo, incollarlo altrove, cliccare su « conferma ». È veloce, affidabile e poco costoso, a una condizione: che il compito sia sempre lo stesso e che i dati arrivino sempre nello stesso formato.
Ricopiare gli ordini da un portale cliente in un ERP, cioè un software di gestione aziendale, estrarre ogni mese gli stessi indicatori o inviare un sollecito a una data fissa rientrano, secondo Boulnois, nella RPA o in una semplice integrazione tra due software. Aggiungervi IA generativa costerebbe di più e introdurrebbe incertezza dove non serve. Il limite è noto: al primo cambiamento di schermata o di formato, il robot si blocca, e non appena il compito implica leggere un testo libero o prendere una piccola decisione, non sa farlo.
L’agente IA comprende un contesto
Un agente IA parte da un obiettivo e non da un percorso predefinito. Legge un’email, una foto, un PDF o una scheda tecnica, ne coglie il significato, sceglie l’azione utile e la realizza negli strumenti dell’azienda. Enguerrand Boulnois cita diversi casi trattati da Katalyx. Per un’azienda dell’economia sociale e solidale che rivende giocattoli usati, un’applicazione riconosce un giocattolo da una semplice foto, ne recupera marca e riferimento, poi indica dove riporlo, laddove un team inseriva ogni articolo manualmente.
Per il servizio di supporto di un’azienda di software di gestione, la domanda era sapere quale parte delle richieste, redatte liberamente dai clienti, potesse essere qualificata e preparata automaticamente. Nessuna regola fissa copre queste situazioni. L’agente ha comunque i suoi limiti: può sbagliare, il suo costo dipende dal volume trattato, e il suo funzionamento deve essere controllato. Ecco perché un agente serio mantiene, secondo lui, un umano nel ciclo per qualsiasi decisione che impegni l’azienda: propone, una persona convalida.
Tre domande prima di acquistare
Il consulente suggerisce innanzitutto di verificare se gli input sono sempre nello stesso formato. Se sì, un’integrazione o della RPA bastano. Se arrivano sotto forma di email, documenti o foto, un agente IA diventa pertinente. Invita poi a misurare il costo di un errore: più è costoso, più la convalida umana deve essere presente. Un agente che prepara e un umano che convalida rimangono spesso, secondo lui, più redditizi di un robot che si blocca senza preavviso.
L’ultima domanda riguarda la frequenza. Un compito svolto dieci volte al mese non giustifica né robot né agente, ed è meglio formare il team all’uso di un assistente IA. Un compito ripetuto centinaia di volte alla settimana merita invece uno strumento dedicato. Nella maggior parte delle PMI seguite da Katalyx, la soluzione scelta non è né « tutta RPA » né « tutto agente », ma un circuito in cui ogni strumento fa ciò che sa fare: un’integrazione per trasportare i dati, un agente IA per leggere e preparare, un umano per decidere. Prima di qualsiasi investimento, Enguerrand Boulnois raccomanda di stilare l’inventario dei compiti ripetitivi, con il loro volume e costo, perché questa lista indicherà, secondo lui, dove l’IA apporta realmente un vantaggio e dove basta uno strumento più semplice.
