Negli ultimi anni, l’automazione dei processi aziendali ha subito una profonda evoluzione, passando da strumenti focalizzati sull’esecuzione di attività ripetitive a soluzioni integrate, capaci di trasformare interi modelli organizzativi. In questo scenario, l’iperautomazione (hyperautomation) si afferma come uno dei concetti più rilevanti della trasformazione digitale, un approccio strategico che coinvolge diverse tecnologie digitali.

L’obiettivo principale di questo approccio è ripensare in chiave end-to-end i processi aziendali, connettendo sistemi, dati e persone in un ecosistema digitale capace di adattarsi rapidamente ai cambiamenti. L’iperautomazione, infatti, si configura come un elemento chiave per le imprese che vogliono migliorare l’efficienza operativa, rafforzando la propria competitività nei mercati globali.

In questo articolo analizzeremo nel dettaglio che cosa si intende per iperautomazione, quali sono le tecnologie che la abilitano, i vantaggi concreti per le aziende e le sfide più comuni da affrontare per una sua implementazione efficace e sostenibile.

 

Iperautomazione: cos’è e come nasce 

L’hyperautomation è un approccio strategico che consente alle imprese di aumentare velocità, precisione ed efficienza nelle attività quotidiane, andando oltre i limiti della semplice automazione. Si tratta di una disciplina che nasce come naturale evoluzione della Robotic process automation (RPA), tecnologia che si concentra sull’automazione di compiti ripetitivi e governati da regole fisse, come l’inserimento dati o l’approvazione di moduli standard. 

L’RPA, tuttavia, pur garantendo benefici in termini di rapidità ed eliminazione degli errori manuali, si rivela insufficiente quando i processi diventano più complessi, richiedendo capacità di analisi, interpretazione e adattamento. Da qui prende forma l’iperautomazione, un paradigma che integra automazione robotica, intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML), process mining e piattaforme low-code/no-code, creando un ecosistema capace di replicare interazioni tipiche dell’uomo e di supportare decisioni articolate. Questa combinazione di tecnologie, nota anche come automazione intelligente, consente alle aziende di sfruttare i propri dati operativi per individuare, analizzare e automatizzare flussi di lavoro sia di business che IT. A differenza della semplice automazione, l’iperautomazione mette al centro la capacità di collegare fonti di dati eterogenee, sfruttare algoritmi di AI e orchestrare processi end-to-end, che spaziano dal customer service alla gestione documentale, dalla logistica alla business analytics.

Le sue potenzialità si estendono inoltre a funzioni più avanzate:

  • la generazione automatica del linguaggio naturale
  • la visione artificiale
  • rilevamento delle anomalie.

Tutto ciò rende possibile non solo l’esecuzione di compiti, ma anche la loro interpretazione e ottimizzazione. In questo modo, i sistemi iperautomatizzati possono suggerire azioni, valutare scenari e attivare bot per completare sequenze operative complesse.

 

Le tecnologie alla base dell’iperautomazione

L’automazione intelligente non si limita a un singolo strumento, ma nasce dall’uso coordinato di un ecosistema di tecnologie complementari, capaci di lavorare in sinergia per automatizzare processi complessi e interconnessi. Il termine, introdotto da Gartner nel 2019, descrive la spinta delle imprese più competitive ad automatizzare il maggior numero possibile di attività operative e IT. Da allora, l’iperautomazione si è consolidata come un cambiamento strutturale e non più come una semplice tendenza, trasformando il modo in cui le aziende progettano e gestiscono la propria infrastruttura digitale. Ecco le principali tecnologie che la alimentano:

  • Intelligenza artificiale (AI): consente di elaborare grandi volumi di dati, estrarre insight e supportare decisioni complesse grazie a capacità predittive e analitiche. La Generative AI, in particolare, amplia il potenziale dell’automazione creando nuove soluzioni, migliorando l’organizzazione operativa e liberando risorse umane da compiti a basso valore aggiunto.

  • Machine learning (ML): è una branca dell’AI che permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare progressivamente le proprie performance. In ambito industriale, viene applicato per ottimizzare i flussi produttivi, prevedere guasti e regolare parametri di impianto in tempo reale, trasformando dati storici e operativi in decisioni concrete.

  • Process mining: combina data science e Business process management per ricostruire i flussi reali dei processi a partire dai log generati dai sistemi informativi (ERP, CRM). In questo modo individua colli di bottiglia, inefficienze e deviazioni dal modello atteso, fornendo una mappa oggettiva per il miglioramento continuo.

  • Piattaforme Low-code / no-code (LCAP): consentono lo sviluppo rapido di applicazioni e workflow automatizzati anche a utenti non tecnici, grazie a interfacce visuali e componenti preconfigurati. Riducendo la dipendenza esclusiva dall’IT, accelerano la creazione di soluzioni digitali e favoriscono l’innovazione diffusa.

  • Robotic process automation (RPA): è la tecnologia che automatizza attività ripetitive e basate su regole, liberando tempo per compiti a maggiore valore strategico. Rappresenta la base su cui si innestano tecnologie più intelligenti, permettendo di scalare le iniziative di trasformazione digitale e migliorare il ROI.

  • iPaaS (Integration platform as a service): garantisce la connessione fluida tra applicazioni, sistemi ERP/MES e database eterogenei, favorendo la continuità operativa e l’integrazione dei dati in tempo reale.

  • Business process management (BPM): fornisce metodologie e strumenti per modellare, monitorare e ottimizzare i processi lungo tutto il loro ciclo di vita. Favorisce, inoltre, la governance operativa, la trasparenza tra i reparti e l’allineamento tra obiettivi strategici e attività quotidiane, risultando decisivo per sostenere la trasformazione digitale.

  • Architettura guidata dagli eventi (EDA): abilità sistemi capaci di reagire in tempo reale a stimoli interni o esterni. La tecnologia si basa su un modello disaccoppiato, rendendo le operazioni più dinamiche, efficienti e adatte a scenari distribuiti, come quelli basati su microservizi.
  • Tecnologie di supporto: strumenti come il Natural language processing (NLP), l’Optical character recognition (OCR) o gli algoritmi di rilevamento delle anomalie ampliano le possibilità dell’automazione, includendo la comprensione del linguaggio naturale, la gestione documentale avanzata e l’analisi predittiva.

La vera forza dell’iperautomazione risiede, dunque, nella combinazione orchestrata di queste tecnologie, che non solo velocizza l’esecuzione delle attività, ma ripensano i processi in ottica end-to-end, abilitando modelli operativi più agili, intelligenti e competitivi.

 

Iperautomazione: vantaggi e benefici per le aziende

L’hyperautomation rappresenta una leva strategica per la transizione digitale, in quanto consente di ripensare i processi operativi, con benefici tangibili su più livelli. Di seguito i principali vantaggi che derivano dall’adozione di questo approccio:

  • Maggiore efficienza operativa: i flussi di lavoro diventano più snelli e lineari, riducendo i tempi di esecuzione e liberando risorse interne da attività manuali e ripetitive. Ad esempio, nelle aziende che gestiscono volumi elevati di pratiche amministrative, l’iperautomazione permette di processare documenti e richieste in tempi ridotti, migliorando la produttività complessiva.

  • Riduzione dei costi di processo: automatizzando attività ad alto volume e basso valore, è possibile abbattere i costi operativi e migliorare il ritorno sugli investimenti. Questo aspetto risulta particolarmente rilevante in contesti complessi come fusioni e acquisizioni, dove l’iperautomazione accelera l’integrazione delle strutture e riduce le inefficienze.

  • Migliore qualità dei dati e delle decisioni: integrando fonti eterogenee e creando un’unica fonte di verità, l’iperautomazione assicura dati coerenti, affidabili e aggiornati in tempo reale. Questo consente decisioni più rapide e informate, rafforzando la capacità dell’impresa di adattarsi a scenari mutevoli.

  • Aumento della produttività e velocità di esecuzione: orchestrando processi complessi attraverso dashboard centralizzate e sistemi intelligenti, le aziende possono ridurre i tempi di risposta verso clienti e partner, aumentando la competitività. Nel caso di M&A (fusioni e acquisizioni, operazioni di finanza straordinaria in cui due o più aziende si uniscono o una viene acquisita da un’altra per modificare il loro assetto proprietario o gestionale), ad esempio, la condivisione automatizzata delle informazioni su fornitori e contratti permette di identificare sinergie e nuove opportunità di risparmio.

  • Scalabilità delle soluzioni automatizzate: l’automazione intelligente non si limita a singoli reparti, ma può estendersi a tutta l’organizzazione. Grazie all’integrazione con piattaforme low-code/no-code e strumenti come iPaaS o EDI, anche utenti non tecnici possono sviluppare applicazioni per colmare gap tra sistemi diversi, espandendo progressivamente le aree automatizzate.

  • Supporto a strategie data-driven e Industry 4.0/5.0: grazie a tecnologie come AI, ML e Process mining, l’iperautomazione abilita un approccio più intelligente e basato sui dati, trasformando informazioni non strutturate in insight utili. Ciò consente alle imprese di adottare soluzioni best-of-breed, accelerare l’innovazione e costruire un’infrastruttura digitale più agile e resiliente.

L’iperautomazione non solo ottimizza operazioni e costi, ma crea le condizioni per una crescita sostenibile, una maggiore trasparenza dei dati e una capacità di adattamento più rapida: elementi chiave per affrontare con successo le sfide dell’Industria 5.0.

 

Iperautomazione: sfide e criticità per le imprese

Nell’adozione di iniziative di automazione intelligente, le aziende possono ritrovarsi di fronte a diverse criticità che richiedono un approccio strategico e consapevole. Una delle principali riguarda l’integrazione con sistemi legacy, che risultano spesso obsoleti e difficili da connettere con nuove piattaforme intelligenti. 

A questo si aggiunge la complessità della gestione dei dati: senza una governance solida e adeguate misure di sicurezza informatica, il rischio di inefficienze o vulnerabilità cresce in maniera significativa. 

Anche i costi iniziali rappresentano un ostacolo, poiché gli investimenti necessari per avviare progetti di iperautomazione possono apparire elevati, soprattutto per le realtà che non hanno ancora avviato percorsi strutturati di trasformazione digitale. Altrettanto rilevante è la dimensione culturale: processi consolidati e tramandati nel tempo tendono a radicarsi profondamente nelle organizzazioni, rendendo difficile la loro revisione critica, mentre i dipendenti potrebbero percepire le nuove tecnologie come una minaccia o come strumenti complessi da padroneggiare. A ciò si lega la necessità di sviluppare competenze digitali adeguate per governare e mantenere le soluzioni adottate, elemento che spesso richiede formazione mirata e una gestione attenta del cambiamento. 

In questo contesto, strategie di change management e piani di comunicazione chiari diventano fondamentali per rassicurare i team, evidenziando come l’iperautomazione non sostituisca la creatività e l’ingegno umano, ma liberi le risorse umane da compiti ripetitivi e a basso valore, favorendo un ambiente di lavoro più stimolante. Infine, il panorama estremamente frammentato delle soluzioni presenti sul mercato rischia di rallentare i progetti, a causa di strumenti isolati e poco integrabili: le aziende più mature, tuttavia, dovrebbero puntare su ecosistemi connessi e integrati, in grado di unire applicazioni, individuare inefficienze e orchestrare processi complessi, garantendo così una crescita costante e più sicura nell’adozione dell’iperautomazione.

 

Iperautomazione e futuro delle imprese: il ruolo di Bi-REX

L’hyperautomation rappresenta un’evoluzione naturale e necessaria rispetto alla tradizionale Robotic process automation, poiché unisce l’efficienza dell’automazione con l’intelligenza di strumenti avanzati in grado di analizzare, apprendere e prendere decisioni. Non si tratta soltanto di ottimizzare singoli processi, ma di ripensare l’intera organizzazione in ottica di agilità, resilienza e innovazione continua. In questa prospettiva, l’automazione intelligente diventa un pilastro centrale nelle strategie Industry 5.0, dove la collaborazione uomo-macchina e l’uso intelligente dei dati permetteranno di creare modelli produttivi più sostenibili, personalizzati e orientati al valore.

Per accompagnare le imprese in questo percorso, BI-REX offre un ecosistema di competenze, tecnologie e strumenti a supporto della digitalizzazione, attraverso programmi formativi, assessment personalizzati e la possibilità di sperimentare soluzioni concrete all’interno della Linea pilota, la smart factory del Competence Center. Scoprire come integrare l’iperautomazione nei processi aziendali significa prepararsi oggi alle sfide di domani. Esplora i contenuti e le opportunità messe a disposizione da BI-REX e avvia il tuo percorso verso un’azienda più intelligente, competitiva e pronta per le sfide del futuro. Contattaci per una consulenza personalizzata.