Come sfruttare l’Intelligenza Artificiale nell’automazione dei processi
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Introduzione
L’Intelligenza Artificiale applicata all’automazione dei processi permette alle aziende di gestire non soltanto attività ripetitive, ma anche documenti, testi e informazioni che richiedono un livello maggiore di interpretazione.
È questa la principale evoluzione rispetto all’automazione tradizionale: un workflow non deve più basarsi esclusivamente su regole rigide e dati perfettamente strutturati.
AI, AI generativa, RPA, Document Intelligence e sistemi di workflow possono lavorare insieme per acquisire informazioni, comprenderle, validarle e indirizzare ogni pratica verso il passaggio successivo.
La diffusione di queste tecnologie sta crescendo rapidamente. Secondo ISTAT, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizzava almeno una tecnologia di Intelligenza Artificiale, rispetto all’8,2% dell’anno precedente.
Il punto, però, non è automatizzare tutto: è capire dove l’AI può eliminare attività manuali senza perdere controllo sul processo.
Dalle regole all'automazione intelligente
L’automazione tradizionale funziona particolarmente bene quando un’attività è prevedibile.
Se arriva un dato in un determinato formato, il sistema applica una regola ed esegue un’azione.
Molti processi aziendali reali sono però più complessi.
Le informazioni possono arrivare attraverso:
- email;
- PDF;
- contratti;
- moduli;
- immagini;
- PEC;
- ticket;
- testi scritti liberamente dall’utente.
In questi casi non basta trasferire un dato da un sistema all’altro: è necessario prima comprendere il contenuto.
L’Intelligenza Artificiale può classificare un documento, individuare le informazioni rilevanti, interpretare il testo e trasformare contenuti non strutturati in dati utilizzabili dal workflow.
È qui che nasce la Intelligent Automation: automazione e AI vengono integrate nello stesso processo.
Quando l'AI crea davvero valore nel processo
Non tutte le attività hanno lo stesso potenziale di automazione.
I processi più adatti presentano spesso alcune caratteristiche comuni:
- volumi elevati;
- attività ripetitive;
- numerosi documenti;
- data entry manuale;
- passaggi tra sistemi differenti;
- verifiche ricorrenti;
- necessità di classificare informazioni;
- presenza di eccezioni che rallentano il workflow.
Un caso tipico è la gestione documentale.
Un operatore può ricevere una pratica, aprire gli allegati, individuare il tipo di documento, cercare alcune informazioni, inserirle nel gestionale ed effettuare controlli.
Con l’AI, una parte del processo può diventare:
ricezione → classificazione → estrazione dei dati → verifica → aggiornamento del sistema → gestione dell’eventuale eccezione.
L’operatore interviene quando il sistema rileva un problema o quando è necessaria una valutazione.
Il dato ISTAT fotografa bene questa evoluzione: tra le imprese italiane che utilizzavano AI nel 2025, il 70,8% impiegava tecnologie per estrarre conoscenza e informazioni da documenti testuali. ISTAT rileva inoltre che il 25,7% utilizzava l’AI nell’organizzazione dei processi amministrativi.
Cinque tecnologie, un unico workflow
L’automazione intelligente non dipende da una sola tecnologia.
RPA
La Robotic Process Automation è utile per attività strutturate e ripetitive, come inserire dati, recuperare informazioni da applicazioni o trasferirle tra sistemi.
Document Intelligence
Permette di interpretare documenti strutturati e non strutturati, classificandoli ed estraendo dati, entità e informazioni rilevanti.
AI Generativa
Può lavorare su contenuti complessi, sintetizzare testi, confrontare informazioni, supportare la ricerca all’interno di documenti e assistere gli operatori.
Workflow e BPM
Coordinano le diverse fasi del processo e stabiliscono cosa deve accadere dopo ogni evento.
API e integrazioni
Collegano applicazioni, database e sistemi aziendali, evitando che l’automazione rimanga isolata.
Il vero valore nasce quindi dall’orchestrazione delle tecnologie, non dall’utilizzo di un singolo strumento.
Banche e assicurazioni: perché l'automazione è particolarmente rilevante
Il settore dei Financial Services rappresenta uno degli ambiti in cui l’automazione intelligente può avere maggiore impatto.
Banche e compagnie assicurative gestiscono grandi quantità di documenti, informazioni personali, controlli e processi regolamentati.
L’AI può supportare, ad esempio:
Nel Banking
- onboarding e KYC;
- verifica documentale;
- analisi delle richieste;
- gestione del credito;
- fraud detection;
- processi amministrativi e di back office.
Nell’Insurance
- apertura e gestione dei sinistri;
- classificazione delle comunicazioni;
- analisi della documentazione;
- Claims Automation;
- controlli antifrode;
- gestione delle polizze.
In entrambi i settori l’obiettivo non è semplicemente velocizzare il data entry.
Il vantaggio emerge quando documenti, dati, controlli e decisioni vengono collegati all’interno di un processo end-to-end.
Human-in-the-loop: automazione senza perdere il controllo
Più il processo diventa complesso, più è importante stabilire quando deve intervenire una persona.
Un sistema AI può classificare una pratica con elevata confidenza, ma può incontrare un documento incompleto, un dato incoerente o una situazione mai osservata prima.
In questi casi il workflow deve poter passare automaticamente la pratica a un operatore.
È il modello human-in-the-loop:
AI per i casi standard, persone per eccezioni e decisioni
Questo approccio consente di combinare la velocità della tecnologia con esperienza, capacità di valutazione e responsabilità umana.
L’automazione efficace non coincide quindi necessariamente con un processo completamente autonomo.
In molti casi la soluzione migliore è automatizzare una grande quantità di attività operative e concentrare l’intervento umano dove produce più valore.
Anche l'AI più sbagliare: perché servono controlli
Utilizzare l’Intelligenza Artificiale non significa eliminare errori e rischi.
Un sistema può interpretare male un documento, lavorare su dati incompleti o produrre una risposta non sufficientemente affidabile.
Per questo un processo automatizzato dovrebbe prevedere:
- soglie di confidenza;
- regole di validazione;
- controlli sui dati;
- gestione delle eccezioni;
- tracciabilità delle operazioni;
- supervisione umana;
- monitoraggio delle performance.
L’obiettivo non è chiedere all’AI di decidere tutto, ma assegnarle attività compatibili con le sue capacità e governare il risultato.
Questo diventa ancora più importante quando il processo incide su clienti, contratti, dati personali o decisioni rilevanti.
Il vantaggio non è solo fare più velocemente
La riduzione dei tempi è uno dei benefici più immediati dell’automazione, ma non è l’unico.
Un processo progettato correttamente può migliorare anche:
Scalabilità
Aumentare i volumi senza far crescere in modo proporzionale il lavoro manuale.
Qualità
Ridurre errori di trascrizione e verificare le informazioni in modo più strutturato.
Tracciabilità
Sapere cosa è accaduto in ogni fase del workflow.
Customer experience
Accorciare tempi di risposta e passaggi richiesti all’utente.
Utilizzo delle competenze
Liberare le persone dalle attività più ripetitive per concentrarle su eccezioni, analisi e relazione con il cliente.
La crescita dell’AI nelle aziende europee conferma il passaggio dalla sperimentazione a un utilizzo sempre più operativo: Eurostat rileva che nel 2025 il 20% delle imprese dell’UE utilizzava tecnologie AI, contro il 13,5% del 2024.
L'approccio Datlas: AI dentro il processo
Datlas applica l’Intelligenza Artificiale all’interno di soluzioni di Process Automation, combinando tecnologie di AI, AI generativa, RPA, Document Intelligence e Business Process Management.
L’obiettivo è costruire workflow capaci di acquisire informazioni, interpretarle, validarle e integrarle con i sistemi aziendali.
Quando il processo lo richiede, il flusso prevede anche il coinvolgimento di operatori specializzati per gestire eccezioni e attività che richiedono una valutazione.
In questo modo l’AI non viene trattata come uno strumento isolato, ma come una componente di un processo più ampio in cui tecnologia, dati e competenze umane lavorano insieme.
FAQ: Domande Frequenti
1.Quali processi aziendali possono essere automatizzati con l’AI?
L’AI può essere utilizzata soprattutto nei processi caratterizzati da molti documenti, dati, controlli e attività ripetitive, come onboarding, back office, gestione contratti, KYC, sinistri e customer operations.
2.Qual è la differenza tra RPA e Intelligenza Artificiale?
La RPA esegue principalmente attività basate su regole predefinite. L’AI può invece interpretare dati e contenuti meno strutturati, come testi, documenti e immagini.
3.L’AI può automatizzare completamente un processo?
In alcuni casi può automatizzare gran parte del workflow, ma nei processi complessi è spesso preferibile mantenere un modello human-in-the-loop, con intervento umano sulle eccezioni e sulle decisioni più delicate.