L’Intelligenza Artificiale e l’AI Generativa stanno ridefinendo la Robotic Process Automation, consentendo alle imprese di automatizzare compiti ripetitivi e ottimizzare le operazioni grazie all’intelligenza adattiva. Gli strumenti RPA sono sul mercato da anni ma con il consolidamento delle tecnologie AI stanno entrando davvero nelle aziende, anche nelle all’interno del settore manufatturiero.
Le aziende manifatturiere italiane vantano una solida maturità operativa nelle Operations e una Supply Chain ben strutturata, ma evidenziano ritardi nella digitalizzazione complessiva. Secondo il nostro Benchmarking Study Edizione 2025 | What’s next nelle Operations?, condotto su un ampio campione di imprese di diversi settori, molte realtà operano ancora con processi manuali e reattivi, anziché proattivi.
Solo una minoranza ha raggiunto lo status di Smart Factory, mentre la maggior parte sta definendo un roadmap per la trasformazione digitale. L’AI e la GenAI sono riconosciute come priorità, con progetti avviati principalmente per l’analisi strategica, l’aumento della produttività e l‘automazione dei processi. Questo quadro sottolinea l’opportunità per il Made in Italy di accelerare l’adozione per competere in termini di innovazione e valore.
La Process Automation con AI va oltre l’automazione tradizionale: sfrutta algoritmi intelligenti per gestire attività routinarie, prevedere anomalie e ottimizzare flussi in tempo reale. L’AI Generativa aggiunge un layer avanzato, capace di generare contenuti complessi, codici o previsioni a partire da dati strutturati e non strutturati, riducendo drasticamente l’intervento umano.
Questo approccio consente di liberare risorse per compiti ad alto valore, come l’innovazione e il problem-solving strategico. Nel contesto industriale, trasforma le operazioni episodiche in ecosistemi predittivi, integrando dati provenienti da tutta la catena del valore per supportare decisioni data-driven.
Le applicazioni della Process Automation con AI spaziano dai processi transazionali alla produzione, offrendo soluzioni scalabili per il manufacturing italiano.
Le automazioni transazionali gestiscono la fatturazione, l’elaborazione degli ordini e l’inserimento dei dati, eliminando errori manuali e accelerando i cicli. Nel servizio clienti, chatbot potenziati dall’AI e sistemi di routing intelligente filtrano le email, categorizzano i ticket e suggeriscono risposte personalizzate, migliorando l’esperienza del cliente.
Nella Supply Chain, l’ottimizzazione dinamica delle scorte e la previsione della domanda riducono gli stock-out e gli overstock. Il controllo qualità rileva difetti in produzione con elevata precisione, mentre i controlli di conformità automatizzati verificano la conformità alle normative in tutte le fasi. Nei sistemi IT, il monitoraggio della rete identifica e risolve problemi in autonomia.
Questi esempi illustrano come l’AI si adatti ai contesti B2B dominanti nel campione italiano, potenziando aree critiche quali la qualità e la logistica.
L’adozione di RPA (Robotic Process Automation), soprattutto se combinata con l’AI, consente una riduzione immediata dei tempi sulle attività ripetitive e ad alto volume (raccolta dati, aggiornamenti su più sistemi, controlli, reportistica, gestione dei ticket, anagrafiche), con un impatto diretto sui costi operativi, sulla qualità e sui livelli di servizio.
Nelle Operations, la RPA diventa il “motore esecutivo” che collega strumenti spesso frammentati (ERP, MES, CRM, portali, email, Excel), automatizzando flussi end-to-end quali l’apertura e l’aggiornamento degli ordini di lavoro, la consuntivazione e le chiusure amministrative, la raccolta e il consolidamento dei dati di produzione, il controllo documentale, la gestione delle richieste interne, l’aggiornamento dei master data, l’estrazione e la distribuzione dei KPI. Il risultato è un modello operativo più scalabile e robusto: aumenta la quota di processi touchless, riduce i colli di bottiglia e le attività “a inseguimento” e migliora la puntualità dei flussi informativi.
L’integrazione con paradigmi Lean amplifica i benefici: la RPA elimina sprechi legati a movimenti informativi inutili, attese, rilavorazioni e controlli ridondanti, rendendo i processi più stabili e “a standard work”. Quando è affiancata dall’AI, l’organizzazione passa da una gestione reattiva a una gestione proattiva: l’AI intercetta anomalie e segnali deboli (derive di performance, rischi di fermo, deviazioni di qualità), mentre la RPA attiva automaticamente azioni correttive standard (escalation, creazione di task, aggiornamenti dei sistemi, comunicazioni mirate), riducendo tempi di risposta e dispersioni.
Il ROI tende a emergere rapidamente nei contesti con elevata ripetitività e massa critica (operations industriali, service operations, centri di competenza, shared services), grazie ad approcci modulari: si parte da processi “quick win” ad alto volume e bassa complessità, e si scala per stream end-to-end. Oltre all’efficienza, l’automazione contribuisce anche alla sostenibilità operativa: meno rilavorazioni e scarti informativi, meno urgenze generate da disallineamenti, maggiore stabilità di processo e maggiore qualità dei dati per misurare e governare KPI ambientali (energia, scarti, rework).
Misurare l’impatto della RPA non è solo un esercizio accademico: è il presupposto per scalare con consapevolezza. Nei contesti industriali ad alta ripetitività, i miglioramenti si manifestano su più dimensioni contemporaneamente — velocità, qualità, affidabilità — e diventano visibili già nelle prime settimane di operatività. I principali indicatori da monitorare prima e dopo l’implementazione includono:
Nonostante i vantaggi, l’introduzione di RPA (e ancor più quando abilitata dall’AI) comporta rischi organizzativi e tecnici che vanno gestiti con un approccio strutturato. Il primo è il rischio umano e culturale: la percezione di “sostituzione” può generare resistenza, calo dell’engagement e comportamenti difensivi (shadow process, bypass delle regole). Per evitarlo servono una comunicazione trasparente, il coinvolgimento delle persone nei casi d’uso e programmi di reskilling/upskilling verso ruoli “aumentati” (gestione delle eccezioni, controllo della qualità dei dati, process ownership, supervisione dei bot e dei modelli).
Sul piano operativo, la RPA può introdurre un rischio di fragilità dei processi se automatizza attività non standardizzate o “piene di eccezioni”: un bot replica ciò che esiste, quindi, se il processo è instabile, si rischia di automatizzare lo spreco invece di eliminarlo. È un rischio tipico quando si parte senza una mappatura end-to-end (Lean/process mining) e senza regole chiare per la gestione delle eccezioni e delle responsabilità (chi fa cosa quando il bot fallisce).
In ambito industriale e regolamentare, è cruciale l’allineamento con la compliance, la sicurezza e l’auditability. I bot accedono a sistemi e dati: se non si definiscono correttamente identità digitali, la segregazione dei ruoli (SoD), la tracciabilità delle azioni e il controllo degli accessi, si aprono rischi legali e operativi (errori su dati sensibili, violazioni procedurali, difficoltà di audit). Anche la cybersecurity è un tema: credenziali hardcoded, account condivisi o log non controllati possono diventare vettori di rischio.
Dal lato IT, l’integrazione con sistemi legacy o interfacce instabili può generare debito tecnico: molte automazioni “UI-based” sono sensibili a cambi di schermate, campi o permessi, con un aumento della manutenzione e del downtime dei bot. Senza una governance, si può creare una “giungla di script” difficili da manutenere, con impatti sulla continuità operativa e su costi imprevisti.
Quando si aggiunge l’AI (es. classificazione dei documenti, estrazione dei dati, routing intelligente), emergono ulteriori rischi: qualità dei dati, drift dei modelli, degrado delle prestazioni nel tempo e necessità di un monitoraggio continuo. In questi casi diventa essenziale definire soglie di confidenza, controlli a campione e “human-in-the-loop” per i casi ambigui, per evitare errori sistematici che si propagano rapidamente.
Infine, esistono rischi economici e di delivery: costi iniziali (licenze, setup, change management), aspettative eccessive (“RPA risolve tutto”), scelta errata delle priorità e time-to-value che si allunga se si parte da processi troppo complessi. Le barriere più comuni restano: scarsa qualità dei dati, complessità dell’integrazione, mancanza di standardizzazione, assenza di ownership e di governance.
Le strategie di implementazione della Process Automation basate sull’AI si fondano su approcci strutturati e graduali. La mappatura dei processi ad alto volume e basso valore aggiunto – i cosiddetti “low-hanging fruits” come il reporting o la gestione della fatturazione – costituisce il punto di partenza. Una valutazione rigorosa della qualità dei dati e la selezione di vendor affidabili precedono il lancio di progetti pilota su uno o due casi d’uso specifici.
La fase di scaling avviene attraverso l’integrazione con sistemi ERP e MES, con il monitoraggio costante di KPI quali tempi di ciclo, tassi di errore e ROI complessivo. Il Change Management assume un ruolo centrale: programmi formativi continui sulle potenzialità e sui limiti dell’AI contribuiscono a ridurre le resistenze interne, mentre il coinvolgimento della leadership aziendale favorisce lo sviluppo di una cultura data-driven.
La gestione dei vendor si fonda su Service Level Agreements (SLA) chiari, su strategie per evitare il lock-in e su soluzioni personalizzate. Etica e governance – attraverso comitati dedicati all’AI, audit periodici per i bias e protocolli di trasparenza – garantiscono un uso responsabile, particolarmente cruciale per i modelli generativi di tipo black box.
Dai risultati del Benchmarking Study edizione 2025 | What’s next nelle Operations?, emerge che il potenziale è ancora inesplorato, con un livello di implementazione intorno al 10% del campione di oltre 100 aziende cross-industry. Le aree più coinvolte sono manufacturing, qualità e customer experience. Sulla base della nostra esperienza, la cybersecurity, spesso reattiva, deve integrarsi by design negli IoT e nell’AI per proteggere le operazioni connesse.
L’AI generativa sta passando da “strumento di supporto” a componente attiva dei processi: non solo produce contenuti, ma abilita agenti capaci di orchestrare task su più sistemi, gestire le eccezioni, apprendere dai feedback e ripristinare i flussi quando si interrompono (self-healing). Per il Made in Italy questo significa un cambio di paradigma: meno tempo speso a rincorrere informazioni, allineare dati e coordinare micro-attività; più tempo dedicato a decisioni, qualità, servizio e innovazione. Il valore non nasce dall’AI “in sé”, ma dalla sua integrazione in un’architettura operativa composta da processi standard, dati affidabili, regole chiare e responsabilità definite.
Questa transizione non è automatica: richiede un investimento mirato in formazione, Knowledge Management e nuovi ruoli (Process Owner, Automation Lead, Bot/Agent Supervisor) per evitare l’effetto “pilot eterno” e trasformare la tecnologia in capacità industriale. In pratica, servono: una base Lean per ridurre la variabilità e gli sprechi prima di automatizzare; una governance che garantisca qualità, sicurezza e auditabilità; e un patrimonio di conoscenza aziendale (standard, procedure, lesson learned) “leggibile” anche dalle macchine, così che gli agenti operino con coerenza e continuità.
Bonfiglioli Consulting, grazie al Knowledge Office e alla Lean Factory School®, accompagna le imprese nel coniugare Operations Excellence e AI: dal disegno dei processi e dell’operating model, alla selezione dei casi d’uso ad alto impatto, fino alla costruzione di competenze interne e di meccanismi di miglioramento continuo.
La Process Automation non è più un semplice upgrade di efficienza: è la leva per rendere le Operations più resilienti, più veloci e governabili. Nel 2026 e oltre, la differenza competitiva non sarà “avere l’AI”, ma saperla implementare in modo scalabile, misurabile e sicuro.
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La RPA è una tecnologia software che automatizza attività ripetitive e basate su regole, come inserimento dati, aggiornamento ordini e reportistica, replicando le azioni di un operatore su ERP, MES, CRM ed email. Esegue istruzioni predefinite senza apprendere. Integrata con l’AI diventa adattiva: interpreta dati non strutturati, rileva anomalie e gestisce eccezioni.
Si automatizzano soprattutto processi ad alto volume e bassa variabilità: apertura e aggiornamento degli ordini di lavoro, consuntivazione, chiusure amministrative, consolidamento dei dati di produzione, controllo documentale, aggiornamento dei master data ed estrazione dei KPI. Con l’AI si aggiungono previsione della domanda, ottimizzazione delle scorte, controllo qualità e controlli di conformità automatizzati.
Il ROI tende a emergere rapidamente nei contesti con elevata ripetitività e massa critica, come operations industriali, service operations e shared services. L’approccio è modulare: si parte da quick win ad alto volume e bassa complessità e si scala per flussi end-to-end. I miglioramenti, con lead time da ore a minuti, diventano visibili già nelle prime settimane.
Conviene misurare il lead time delle attività amministrative e operative, il touchless rate, la produttività in transazioni per FTE e la riduzione degli errori di data entry e rilavorazioni. Vanno monitorati anche SLA e tempi di risposta a ticket e richieste interne, la stabilità di processo e la puntualità dei KPI in near real time.
I rischi principali sono la resistenza culturale alla percezione di sostituzione, l’automazione di processi instabili che amplifica gli sprechi, e i problemi di compliance e cybersecurity legati ad identità digitali, segregazione dei ruoli (SoD) e tracciabilità. Con l’AI si aggiungono drift dei modelli e qualità dei dati, da presidiare con soglie di confidenza e human-in-the-loop.
Si parte mappando i processi ad alto volume e basso valore aggiunto, i cosiddetti low-hanging fruits come reporting e fatturazione, e valutando la qualità dei dati. Poi si scelgono vendor affidabili con SLA chiari e si lanciano pilota su uno o due casi d’uso. Lo scaling prevede integrazione con ERP e MES e monitoraggio di tempi di ciclo, errori e ROI.
