La Robotic Process Automation – RPA – sta vivendo una trasformazione radicale, evolvendo da semplici bot rigidi a ecosistemi intelligenti capaci di prendere decisioni. Questa evoluzione, alimentata dall’intersezione tra RPA, Large Language Models (LLM) e Agentic AI, sta ridefinendo non solo il modo in cui le aziende operano, ma anche il ruolo cruciale degli sviluppatori. Non si tratta più solo di scrivere script, ma di progettare soluzioni strategiche, flessibili e collaborative.
Per anni, la RPA è stata presentata come la panacea per automatizzare compiti ripetitivi e strutturati, come l’elaborazione di fatture o l’inserimento dati. Tuttavia, la sua rigidità ha spesso portato a inefficienze: al minimo scostamento dal processo predefinito, l’automazione poteva bloccarsi, trasformandosi in un fragile script da mantenere costantemente.
La RPA tradizionale, pur avendo offerto benefici in termini di efficienza, ha inoltre mostrato spesso i suoi limiti in scenari che richiedono flessibilità e capacità di adattamento. Questo ha talvolta trasformato le promesse di automazione in oneri di manutenzione, con sviluppatori costretti a dedicare tempo prezioso alla correzione di script fragili in produzione.
Oggi stiamo invece assistendo a un cambiamento epocale, con l’evoluzione dei bot statici in agenti dinamici capaci di pianificare, ragionare e decidere autonomamente. È come passare da un distributore automatico a un assistente digitale che comprende le intenzioni e trova il modo migliore per raggiungere l’obiettivo, anche in situazioni complesse. Non si tratta quindi solo di un avanzamento tecnologico, bensì di un vero e proprio cambio di paradigma che richiede un approccio più olistico alla progettazione dell’automazione.
Il focus si sta quindi spostando dagli strumenti che eseguono flussi predefiniti a sistemi di Intelligenza Artificiale – una nuova generazione di automazione caratterizzata da agenti capaci di:
- Pianificare: definire la sequenza di azioni necessarie per raggiungere un obiettivo;
- Ragionare: interpretare il contesto e prendere decisioni logiche;
- Prendere decisioni: scegliere l’approccio migliore anche di fronte a situazioni inattese.
Questo passaggio da “distributore automatico” a “assistente digitale” è fondamentale, aprendo la strada ad un sistema che non si limita a seguire istruzioni, ma che comprende l’intento e opera in modo proattivo per conseguirlo. Questo livello di intelligenza trasforma l’automazione da un mero strumento tattico a un asset strategico per le aziende.
La nuova generazione delle piattaforme di automazione
Alongside the evolution of intelligent agents, we are seeing the emergence of advanced platforms like n8n, Make, and UParallelamente all’evoluzione degli agenti intelligenti, stiamo assistendo all’emergere di piattaforme avanzate come n8n, Make e UiPath, che integrano in modo sinergico l’automazione dei workflow e l’intelligenza artificiale. Queste piattaforme vanno ben oltre il semplice spostamento di dati da un sistema all’altro, rivelandosi particolarmente in svariate situazioni tra cui:
- Prendere decisioni in tempo reale, basandosi su dati e contesto.
- Riassumere informazioni destrutturate, trasformando dati non organizzati in insight utili.
- Porre domande chiarificatrici, interagendo per ottenere le informazioni necessarie.
- Saper quando coinvolgere un essere umano, riconoscendo i limiti dell’automazione e le situazioni che richiedono un intervento umano.
Questa è la vera convergenza tra logica, linguaggio e automazione. Non stiamo più costruendo semplici flussi di lavoro lineari, bensì orchestrando agenti intelligenti attraverso API, sistemi complessi e team distribuiti.
La vera forza di questa nuova ondata di automazione risiede nei Large Language Models (LLM), il cui impatto non si limita alla capacità di comprendere il linguaggio naturale, ma si estende a compiti più complesso come interpretare il contesto e i suoi dettagli, ragionare sugli obiettivi prefissati, determinando la migliore strategia per raggiungerli e scegliere il modo migliore per affrontare un compito in autonomia, anche senza istruzioni dettagliate passo a passo.
In questo scenario, l’agente può chiamare le API necessarie, riassumere email, chiedere i documenti mancanti e persino adattare il linguaggio a seconda che si rivolga a un collega interno o a un cliente esterno. Questa non è più solo automazione: è orchestrazione con ragionamento.
L’evoluzione del ruolo dello sviluppatore
Il ruolo dei developer è al centro di questa trasformazione: evolvendo rapidamente, questi non sono più chiamati a scrivere script che eseguono compiti predefiniti. Il focus si sta infatti spostando sempre più sulla progettazione di ecosistemi complessi in cui operano agenti intelligenti. Si vede così un notevole ampliamento delle loro responsabilità e mansioni, includendo:
- La corretta strutturazione delle API: le API diventano il linguaggio universale attraverso cui gli agenti comunicano con i sistemi aziendali.
- Creare funzioni riutilizzabili per gli LLM: funzioni che gli LLM possono invocare per eseguire azioni specifiche o recuperare dati.
- Definire controlli, fallback e validazioni: Assicurare che gli agenti operino entro limiti definiti e gestiscano le eccezioni in modo robusto.
- Progettare moduli autonomi e flessibili: Componenti che gli agenti possono combinare e riorganizzare per adattarsi a nuove esigenze.
Gli sviluppatori oggigiorno si ritrovano quindi ad essere sempre meno “esecutori di script” e vengono chiamati sempre più spesso a rivestire il ruolo di architetti di flussi intelligenti. La loro esperienza nel codice, nella logica e nella gestione dei sistemi è più cruciale che mai, ma applicata ad un livello superiore, essendo loro a dover implementare le protezioni, i controlli e i limiti necessari per un’automazione sicura e responsabile e costruendo sistemi adattivi che collaborano in modo organico con le persone.
Costruire un’automazione responsabile
Questa nuova frontiera dell’automazione, sebbene promettente, comporta intrinsecamente dei rischi significativi. Gli LLM possono occasionalmente avere allucinazioni, ovvero generare informazioni errate o prive di fondamento. Gli agenti autonomi, operando in ambienti complessi, possono comportarsi in modi inattesi o indesiderati. In contesti aziendali critici, un’anomalia di questo tipo non è un semplice bug, bensì un problema serio con potenziali ripercussioni operative, finanziarie o reputazionali.
Per mitigare questi rischi, è imperativa una governance forte e proattiva, così da garantire alcuni criteri fondamentali quali:
- Trasparenza: la capacità di comprendere come e perché un agente ha preso una determinata decisione.
- Auditabilità: la possibilità di tracciare e rivedere ogni azione intrapresa dall’agente per scopi di conformità e analisi.
- Supervisione umana: l’adozione di meccanismi che consentano agli esseri umani di intervenire, correggere o autorizzare le azioni degli agenti quando necessario.
- Confini chiari e sicuri: porre limiti operativi ben definiti per gli agenti, prevenendo azioni al di fuori del loro ambito autorizzato.
Costruire sistemi di AI potenti, quindi, non basta; la vera sfida risiede nel creare un’automazione che sia intrinsecamente affidabile e responsabile. Questo richiede un approccio disciplinato alla progettazione, allo sviluppo e al monitoraggio continuo.toring.
Conclusioni
Questo nuovo scenario non vedrà una sostituzione dei developer: al contrario, il loro ruolo si amplierà, rendendoli orchestratori di complessi processi che combinano la logica umana con l’efficienza dell’Intelligenza Artificiale.
La prossima fase dell’automazione non sarà caratterizzata dalla competizione tra esseri umani e software, ma dalla collaborazione sinergica tra di essi. Ciò aprirà una sfida anche per i manager in campo IT, chiamati a reinventare il loro ruolo di armonizzatori tra uomini e macchine.
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Autore: Franco Geraci, Head of Engineering @ Bitrock
