Cos’è l’Intelligent Process Automation (IPA)?

L'automazione tradizionale funziona meglio quando il processo è ben definito e gli input seguono un formato coerente. Ma la maggior parte delle operazioni aziendali non è così lineare.

In pratica, i workflow si bloccano quando mancano dati, le richieste sono poco chiare o le condizioni cambiano a metà processo.

I sistemi basati su regole seguono istruzioni, ma non riescono ad adattarsi quando l’ambiente cambia.

L’automazione intelligente dei processi (IPA) va oltre, combinando automazione e chatbot aziendali in grado di comprendere flussi di lavoro complessi. Questi bot interpretano input naturali, risolvono discrepanze tra sistemi e prendono decisioni in tempo reale.

Cos’è l’automazione intelligente dei processi (IPA)?

L’automazione intelligente dei processi (IPA) combina la robotic process automation (RPA) con intelligenza artificiale (AI), analisi e logica decisionale per creare flussi di lavoro in grado di comprendere, adattarsi e agire senza intervento umano.

A volte chiamata automazione intelligente, iper-automazione o automazione digitale dei processi, IPA va oltre i bot tradizionali basati su regole.

Utilizza tecnologie come machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e process mining per gestire dati non strutturati, interpretare il contesto e prendere decisioni in tempo reale.

Automazione Intelligente dei Processi vs Automazione Robotica dei Processi

I termini automazione intelligente dei processi (IPA) e automazione robotica dei processi (RPA) vengono spesso usati come sinonimi, ma hanno scopi diversi.

L’RPA è progettata per gestire attività ripetitive e basate su regole dove l’input è costante e i passaggi sono predefiniti — come copiare dati tra sistemi o elaborare moduli strutturati.

IPA amplia queste funzionalità aggiungendo intelligenza artificiale allo stack di automazione. Permette ai sistemi di gestire input non strutturati, valutare condizioni in tempo reale e prendere decisioni in base al contesto.

Questo lo rende adatto a flussi di lavoro che non possono essere racchiusi in uno script semplice — dove i passaggi dipendono da ciò che il sistema rileva, non solo da ciò che gli viene detto.

Vantaggi chiave dell'automazione intelligente dei processi

L’automazione funziona solo se riesce a gestire la complessità dei processi aziendali reali. La maggior parte dei bot basati su regole si blocca quando gli input variano o i passaggi non seguono uno schema prevedibile.

IPA offre ai team un livello di automazione più flessibile e scalabile. È progettato per gestire input dinamici e prendere decisioni.

Riduce il lavoro manuale su larga scala

L’automazione tradizionale spesso richiede supervisione costante. I team continuano a dedicare tempo a gestire eccezioni, risolvere incongruenze nei dati e occuparsi di attività fuori script.

IPA riduce quella supervisione. Può interpretare le richieste secondo le regole aziendali ed eseguire azioni senza bisogno dell’intervento umano a ogni passaggio.

Alcune aziende collaborano con agenzie AI per progettare questi flussi di lavoro. Questi partner si concentrano nel garantire che i sistemi siano stabili, efficienti e adatti alle reali operazioni aziendali.

Si adatta a input e contesti che cambiano

I bot tradizionali si basano su una formattazione coerente. Anche una piccola variazione, come un errore di battitura o un nuovo layout di documento, può interrompere il processo.

IPA gestisce la variazione. Legge l’input, comprende l’intento e risponde — anche quando la struttura non è ideale. Questo lo rende più affidabile nell’uso quotidiano, dove le richieste non seguono sempre lo stesso schema.

Aumenta la trasparenza nelle operazioni

L'automazione basata su regole spesso fallisce senza contesto. È difficile capire cosa sia successo, dove sia successo o cosa abbia causato il fallimento.

Questo diventa ancora più importante nei sistemi multi-agente, dove agenti diversi operano in parallelo o in sequenza. Senza visibilità, è difficile tracciare le interazioni o mantenere prestazioni affidabili tra gli agenti.

IPA migliora l’osservabilità registrando ogni fase del processo. Questo livello di dettaglio è particolarmente utile quando si valutano sistemi multi-agente, aiutando i team a isolare i problemi e perfezionare la collaborazione tra agenti.

Come funziona l'automazione intelligente dei processi?

L’automazione intelligente dei processi collega eventi, dati, decisioni e azioni in un unico flusso automatizzato. Ogni passaggio è gestito da un agente AI che comprende cosa sta succedendo e sa cosa fare dopo, anche quando gli input sono disordinati o incompleti.

Per vedere come funziona l'IPA nella pratica, vediamo un tipico workflow e-commerce: la gestione di una richiesta di reso.

Invece di indirizzare tutto agli operatori, puoi automatizzare l’intero processo con un agente AI — che sappia interpretare gli input, decidere i prossimi passi e agire su diversi strumenti.

Passo 1: L’evento di trigger avvia il processo

Un cliente compila un modulo di richiesta di reso o invia un messaggio per restituire un articolo. Quel messaggio attiva il workflow di reso.

L’agente prende in carico subito la richiesta, senza attendere una gestione manuale.

Fase 2: L’agente AI analizza le informazioni

L’agente analizza il messaggio o il modulo per estrarre informazioni chiave come numero d’ordine, nome dell’articolo, motivo del reso e ID cliente.

Per i messaggi non strutturati, utilizza grandi modelli linguistici (LLM) per interpretare l’intento e identificare l’ordine corretto.

Fase 3: L’agente AI decide il prossimo passo

Utilizzando regole aziendali e politiche di reso, l’agente verifica se l’articolo può essere restituito e quale tipo di reso è previsto, ad esempio rimborso o credito in negozio.

Gestisce la decisione all’istante, replicando ciò che farebbe normalmente un operatore di supporto.

Fase 4: L’agente AI esegue azioni su diversi sistemi

Una volta presa una decisione, l’agente:

• Aggiorna lo stato dell’ordine
• Crea un’etichetta di reso
• Invia istruzioni al cliente
• Notifica il magazzino

Tutto avviene all’interno di sistemi connessi, senza passaggi tra team diversi.

Passaggio 5: L’agente AI registra i risultati

Ogni passaggio viene registrato, dalla richiesta iniziale alla risposta finale. Questi dati confluiscono in dashboard e sistemi di allerta, rendendo il processo tracciabile.

Se un caso richiede una revisione manuale, viene inoltrato con tutto il contesto per il follow-up.

Casi d’uso per l’automazione intelligente dei processi

Sebbene ci sia molta attenzione sui casi d’uso dei chatbot, alcune delle automazioni più impattanti avvengono dietro le quinte—nei flussi di lavoro che guidano decisioni, azioni e follow-up.

L’automazione intelligente dei processi è ideale dove i flussi di lavoro sono troppo complessi per regole fisse ma troppo ripetitivi per restare manuali.

Se il tuo team si trova ad affrontare input imprevedibili, strumenti frammentati o decisioni ricorrenti che richiedono ancora una revisione umana, l’IPA può essere d’aiuto.

Elaborazione di documenti e moduli non strutturati

I bot basati su regole vanno in crisi con input disordinati. Molti documenti aziendali — come fatture, richieste di risarcimento, contratti o kit di onboarding — contengono dati non strutturati o semi-strutturati che non seguono un formato coerente.

Gli agenti IPA gestiscono questo tramite il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP):

• Estrai i totali dagli scontrini
• Analizza le clausole contrattuali
• Verifica dell’identità da moduli scannerizzati

Una volta interpretati i dati, il sistema può agire senza supervisione umana. Questo sblocca flussi di lavoro end-to-end in strumenti come un chatbot HR che gestisce moduli dipendenti, o un chatbot per l’assistenza clienti che riceve richieste di supporto basate su documenti.

Automatizzare flussi di lavoro multi-step tra sistemi diversi

Processi come onboarding o gestione dei resi non avvengono in un solo sistema. Solitamente coinvolgono CRM, database interni, piattaforme di pianificazione e strumenti di notifica. Ogni componente aggiunge il proprio livello di dipendenza.

Gli agenti IPA gestiscono il flusso passo dopo passo. Valutano l'input, prendono decisioni in base al contesto ed eseguono l'azione nei sistemi collegati.

La logica rimane intatta, senza dipendere da instradamenti manuali o soluzioni fragili.

Questo rende IPA un motore ideale per un flusso di lavoro come quello di un chatbot per la prenotazione di appuntamenti. Mentre l’interfaccia raccoglie gli input di base, il sistema gestisce la verifica della disponibilità, pianifica gli appuntamenti, invia conferme e aggiorna gli strumenti di backend.

Smistamento dei ticket di supporto in base all’intento del messaggio

Le code di supporto spesso si intasano perché i messaggi arrivano poco chiari. I clienti non seguono sempre un formato preciso e la maggior parte dei sistemi non riesce a capire cosa viene effettivamente richiesto.

Gli agenti IPA gestiscono questo interpretando il messaggio, identificando i dettagli chiave e determinando l’azione corretta.

Possono valutare l'urgenza e inoltrare il ticket al sistema o al team appropriato senza bisogno di intervento umano.

Questo è ciò che rende i sistemi di ticketing AI più scalabili. I ticket vengono arricchiti di contesto e indirizzati nel posto giusto.

Abilitare il self-service nei portali interni

I team interni spesso perdono tempo in attesa di approvazioni o risposte che non richiedono intervento umano. Questi ritardi derivano solitamente da responsabilità poco chiare o processi manuali lenti.

IPA rende i portali interni più utili. Capisce cosa serve all’utente, si collega ai sistemi di backend e completa l’attività direttamente, tutto tramite un’unica interfaccia che elimina scambi inutili.

Questo funziona molto bene perché questi flussi di lavoro sono scalabili su più canali e utenti, mantenendo registri chiari di ogni interazione.

Top 5 software per l’automazione intelligente dei processi

Quando sei pronto a superare l’automazione basata su regole, scegliere il software giusto è fondamentale.

Se stai automatizzando flussi complessi come rimborsi, onboarding, triage o instradamento ticket, queste piattaforme ti forniscono gli elementi fondamentali.

1. Botpress

Botpress è pensato per i team che vogliono controllare come funziona l’automazione. Permette di definire agenti che non si limitano a seguire regole — prendono decisioni in base agli input, alla memoria e al contesto in tempo reale.

Puoi creare flussi che verificano l’idoneità ai resi, interpretano richieste di rimborso o aggiornano dati tra sistemi. Ogni agente può usare regole, LLM o logiche decisionali, e tutto funziona su web, Slack, WhatsApp e altro senza duplicare il lavoro.

È l’ideale quando devi creare flussi di lavoro intelligenti che prevedono input variabili, trigger API e risultati operativi concreti.

Funzionalità principali:

• Costruttore visivo per agenti AI con logica di flusso, memoria e condizioni
• Funziona su più canali e si integra con strumenti backend
• Supporta chiamate API in tempo reale, instradamento dinamico e azioni personalizzate
  
  

Prezzi:

• Piano gratuito con crediti AI a consumo
• In più: 89$/mese per il passaggio all’operatore umano e test dei flussi
• Team: $495/mese con collaborazione, SSO e controllo degli accessi
• Enterprise: Personalizzato

2. Make (precedentemente Integromat)

Make è pensato per collegare app senza scrivere codice. Offre una tela visiva su cui costruire scenari multi-step — ideale per IPA quando automatizzi azioni tra strumenti diversi.

Eccelle nei flussi di lavoro in cui un sistema deve reagire a qualcosa che accade in un altro — come sincronizzare un CRM con un sistema ordini, o rispondere a un modulo di supporto con azioni condizionali.

Non ottieni il contesto a livello di agente o decisioni IA, ma per integrazioni e trigger a livello di processo è rapido e flessibile.

Funzionalità principali:

• Builder di flussi drag-and-drop per centinaia di app
• Logica condizionale, pianificazione, parsing dei dati e webhook
• Supporta ramificazioni complesse e flussi multi-step
  
  

Prezzi:

• Gratis: 1.000 operazioni/mese
• Core: $9/mese
• Piani Pro e Teams per un utilizzo maggiore e controlli avanzati
  
  

3. Zapier

Zapier è ideale quando vuoi collegare rapidamente strumenti e non hai bisogno di ramificazioni complesse. Non è un vero livello di orchestrazione — ma gestisce il passaggio dei dati tra il tuo chatbot e CRM, calendario o database senza scrivere codice.

Per IPA, Zapier è ottimo per trasformare l'intento interpretato in azioni backend. Non si occupa della “parte pensante”, ma collega il sistema intelligente agli strumenti che eseguono il lavoro.

Funzionalità principali:

• Oltre 6.000 integrazioni
• Trigger da chatbot, moduli o webhook
• Configurazione semplice per team senza supporto tecnico

Prezzi:

• Gratis: 100 task/mese
• Starter: $19,99/mese
• Professional: $49/mese per funzionalità avanzate

4. Tidio

Tidio è una piattaforma di live chat con automazione integrata. Non è una piattaforma IPA completa, ma è ottima per automatizzare attività rivolte ai clienti come smistamento, raccolta di input o risposte alle richieste di supporto.

Supporta risposte IA, flussi condizionali e passaggi al backend — rendendolo utile per l’automazione di decisioni di base. Per piccoli team operativi o PMI, è un buon punto di partenza.

Funzionalità principali:

• Live chat potenziata dall’AI con modelli di automazione
• Instradamento delle chat, gestione dei moduli e integrazioni CRM
• Assistente basato su GPT per risposte flessibili

Prezzi:

• Gratis: Chat di base e automazione
• Starter: $29/mese
• In più: funzionalità AI e sincronizzazione CRM

5. n8n

n8n è una piattaforma open-source per l’automazione dei workflow che ti dà pieno controllo su logica, trigger e integrazioni. A differenza di Zapier o Make, è auto-ospitabile e ti permette di scrivere codice quando necessario.

Questo lo rende ideale per team con risorse tecniche che desiderano flessibilità e privacy. Puoi eseguire agenti IPA, collegarti ad API e gestire dati strutturati o non strutturati — tutto all’interno di flussi di lavoro personalizzabili.

Funzionalità principali:

• Editor visuale con supporto per nodi di codice
• Webhook, pianificatori, rami condizionali
• Ospitalo autonomamente o utilizza la versione cloud

Prezzi:

• Gratis: Self-hosted
• Cloud Basic: 20 $/mese
• Pro: $50/mese con funzionalità di team

Come implementare l’automazione intelligente dei processi

Comprendere l’automazione intelligente dei processi è un conto. Metterla in pratica richiede concentrazione, pianificazione e il giusto punto di partenza.

La maggior parte dei team non rivoluziona tutto in una volta. Iniziano da un processo che si rompe spesso — qualcosa di visibile, ripetitivo e che richiede ancora l’intervento umano.

Facciamo un esempio:

Stai lavorando con un team customer success che gestisce manualmente i rimborsi.

Il flusso di lavoro si basa su invio di moduli, ricerca dati tra sistemi e applicazione di regole aziendali specifiche per approvare o rifiutare una richiesta.

È lento, facile da sbagliare e costoso da scalare. Qui entra in gioco l’automazione intelligente dei processi.

1. Inizia da un workflow che crea colli di bottiglia

Il flusso di approvazione dei rimborsi è un buon esempio. Le richieste arrivano, ma sono incoerenti. Alcune includono il numero d’ordine, altre no. Gli operatori devono recuperare i dettagli, verificare l’idoneità e applicare la logica aziendale manualmente.

Quella frizione lo rende un candidato ideale per l’automazione intelligente: la logica è chiara, ma gli input variano abbastanza da mettere in difficoltà i bot basati su regole.

2. Mappa il flusso end-to-end, incluse le eccezioni

Documenta come funziona il processo. Traccia come arrivano le richieste di rimborso, da dove gli operatori recuperano le informazioni, quali decisioni prendono e quali azioni eseguono.

Assicurati di includere le eccezioni più comuni: dati mancanti, motivi poco chiari per il reso o discrepanze tra le informazioni dell’ordine e la politica di rimborso.

Qui è dove l’automazione intelligente deve intervenire.

3. Identifica dove vengono prese le decisioni

Cerca i punti in cui una persona interpreta un input o prende una decisione. In un flusso di rimborso, potrebbe essere leggere la motivazione del cliente, confrontarla con le regole di reso e decidere tra rimborso, credito o rifiuto.

Ognuna di queste decisioni può essere gestita da un agente AI, purché la logica sia definita e i dati siano accessibili.

4. Collega gli strumenti che attivano l’azione

Una volta presa la decisione, il sistema deve aggiornare lo stato dell’ordine, notificare il cliente, emettere un’etichetta o avviare un pagamento.

Per automatizzare questo, ti serve una piattaforma che si colleghi a quegli strumenti e coordini le azioni in modo affidabile. Potrebbe trattarsi di uno strato di orchestrazione degli agenti o di un framework di automazione con supporto alle integrazioni.

5. Testa, monitora, migliora

Una volta automatizzato il processo di rimborso, monitora come funziona. Analizza quali casi vengono gestiti correttamente e dove il sistema incontra difficoltà. Usa questo feedback per perfezionare la logica decisionale e migliorare l’affidabilità.

I sistemi IPA sono dinamici. Più casi limite riesci a catturare e gestire, più il flusso di lavoro diventa solido e scalabile.

Sfide comuni nell’implementazione dell’IPA

L’automazione intelligente dei processi può portare grandi risultati — ma per arrivarci serve più della sola capacità tecnica.

La maggior parte degli ostacoli deriva da come le organizzazioni strutturano i processi, assegnano le responsabilità e allineano l’automazione agli obiettivi.

Scarsa preparazione di processi e dati

L’automazione funziona meglio quando i processi sono coerenti. Ma in molte organizzazioni, i flussi di lavoro non sono documentati o vengono gestiti in modo diverso tra i team. I dati spesso sono sparsi in sistemi scollegati o hanno formati diversi, rendendo difficile creare automazioni stabili.

Prima di introdurre l’automazione intelligente dei processi, prenditi il tempo di mappare come funziona attualmente il processo. Documenta gli input, le eccezioni note, le dipendenze dagli strumenti e i punti in cui è ancora richiesta l’intervento umano.

Complicare eccessivamente le prime implementazioni

Spesso i team cercano di automatizzare troppo e troppo presto. Se il lancio iniziale coinvolge diversi sistemi o include casi limite fin dall’inizio, aumenta il rischio di ritardi o di mancato avvio.

Invece, inizia con un singolo processo che abbia un chiaro punto decisionale e un risultato misurabile. Dimostra il valore rapidamente mantenendo il focus ristretto.

Mancanza di una chiara responsabilità o di una visione a lungo termine

I sistemi di automazione intelligente dei processi sono progetti adattivi e in evoluzione. Senza un team o una persona responsabile delle prestazioni, della logica e della manutenzione, il sistema rischia di diventare obsoleto o non più allineato.

Assegna la responsabilità continua fin dall’inizio. Qualcuno deve monitorare le prestazioni dell’automazione, cosa non funziona e dove servono aggiustamenti.

Disallineamento tra obiettivi aziendali e logica dell'automazione

Non tutti i processi meritano di essere automatizzati — e non tutte le automazioni portano valore. A volte la logica riflette ciò che è tecnicamente possibile, ma non ciò di cui l’azienda ha davvero bisogno.

Per evitarlo, progetta i flussi di lavoro insieme a chi li utilizza. Coinvolgi team di supporto, responsabili operativi e product owner.

Quando l’automazione risponde a bisogni reali, è molto più probabile che porti risultati duraturi.

Porta l'IPA nel tuo flusso di lavoro oggi stesso

L'IPA funziona al meglio quando viene integrata nei flussi di lavoro che già utilizzi — come la gestione delle richieste di supporto, l'approvazione dei rimborsi, l'elaborazione dei documenti, l'instradamento interno o la pianificazione delle richieste.

Con piattaforme come Botpress puoi costruire agenti che decidono cosa fare, si collegano a strumenti esterni, gestiscono input non strutturati e funzionano su canali come web, Slack, WhatsApp o strumenti interni.

Che tu stia sostituendo script fragili o ampliando flussi già esistenti, IPA ti offre la struttura per automatizzare attività reali, non solo compiti ripetitivi.

Inizia in piccolo. Crea qualcosa di utile. Lancialo velocemente.

Domande frequenti

1. In cosa l'IPA si differenzia dal Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) si differenzia dal BPM perché il BPM si concentra sulla progettazione, modellazione e ottimizzazione dei processi, mentre l’IPA esegue effettivamente quei processi usando IA, machine learning e RPA per automatizzare decisioni e azioni. Il BPM è strategico; l’IPA è operativo e orientato all’esecuzione.

2. L'IPA può sostituire completamente i lavoratori umani o solo ridurne il carico di lavoro?

IPA è progettata per ridurre il carico di lavoro umano automatizzando compiti ripetitivi e basati su regole, non per sostituire completamente i lavoratori. Libera le persone per concentrarsi su attività di maggior valore come problem solving o costruzione di relazioni che l’automazione non può gestire in modo affidabile.

3. Quali tipi di modelli di machine learning si usano tipicamente nell’IPA?

I modelli di machine learning comunemente usati in IPA includono modelli di linguaggio naturale (es. BERT, GPT) per comprendere testi non strutturati, random forest per decisioni basate su regole e modelli di classificazione per etichettare documenti o riconoscere intenti. La scelta dipende dal compito da automatizzare.

4. L'IPA è utile solo per le grandi aziende o anche le PMI possono trarne vantaggio?

L’IPA è assolutamente rilevante per le PMI, perché permette a piccoli team di automatizzare attività ripetitive come la gestione delle fatture o la validazione dei moduli. Gli strumenti IPA in cloud li hanno resi accessibili e scalabili anche per aziende con risorse limitate.

5. Quali dati sono necessari per addestrare o configurare efficacemente i modelli IPA?

Per addestrare efficacemente i modelli IPA, è necessario avere accesso a dati operativi reali – email, ticket di supporto, log di chat, moduli e registrazioni transazionali – abbinati agli output o alle azioni corretti. Dati storici puliti ed etichettati migliorano le prestazioni.