{"id":8014,"date":"2024-07-02T14:08:18","date_gmt":"2024-07-02T12:08:18","guid":{"rendered":"https:\/\/itwp2.emea.teleperformance.com\/?p=8014"},"modified":"2026-03-13T13:43:30","modified_gmt":"2026-03-13T12:43:30","slug":"or-1-rpa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hopeai.it\/index.php\/2024\/07\/02\/or-1-rpa\/","title":{"rendered":"OR 2 – RPA"},"content":{"rendered":"\t\t
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OR 2: Robotic Process Automation<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Il Modulo RPA si pone l\u2019obiettivo di automatizzare i processi aziendali ripetitivi basati su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Attraverso la tecnologia di Robotic Process Automation (RPA) integrata con Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) si potranno ottenere i seguenti vantaggi:<\/p>

  • ridurre i tempi di gestione di processo;<\/li>
  • aumentare la produttivit\u00e0;<\/li>
  • ottenere una maggiore accuratezza e riduzione degli errori;<\/li>
  • liberare gli operatori da compiti ripetitivi per concentrarsi su attivit\u00e0 a valore aggiunto.<\/li><\/ul>

    Nel presente Progetto si mira a sviluppare un RPA cognitivo per l\u2019elaborazione intelligente di documenti, includendo processi di acquisizione, estrazione ed elaborazione dei dati da una serie di formati di documenti diversi. Pertanto si far\u00e0 utilizzo di tecnologie AI come l\u2019elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la Computer Vision e il Machine Learning (ML) per i processi di classificazione, categorizzazione di estrazione e validazione dei dati estratti. In ambito Computer Vision si far\u00e0 unicamente riferimento alla tecnologia OCR (Optical Character Recognition) che mira principalmente ad analizzare un\u2019immagine e rilevare se contiene testo ed estrarlo in un formato predefinito.
    Un altro obiettivo \u00e8 di introdurre un paradigma di automazione innovativo che utilizza agenti basati su LLM per l\u2019automazione avanzata scaricando tutto il lavoro umano su agenti intelligenti. Si intende quindi creare un ambiente intelligente basato su agenti LLM progettato per creare flussi di lavoro partendo da istruzioni umane e prendere decisioni complesse coordinando agenti specializzati.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Attivit\u00e0 realizzative<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 1<\/span><\/div>

    Studio del contesto di riferimento<\/p>

    All\u2019interno di tale attivit\u00e0, IN&OUT proceder\u00e0 all\u2019analisi dei software RPA esistenti sul mercato con un approfondimento specifico per quelli utilizzati nel settore dei contact center e di tipologia cognitiva. Successivamente, al fine di avere un quadro completo e individuare i gap tecnologico-funzionali, saranno analizzate le ricerche portate avanti da Universit\u00e0, Centri di Ricerca e OEM (Original Equipment Manufacturer) in questo ambito. Questa attivit\u00e0 di studio, coordinata dal team di Project Management, sar\u00e0 condotta in stretta sinergia fra il team di Software & System Engineer e Business Process & Data Analyst, esperti nelle tecnologie innovative e negli analytics e quello degli SME Subject Matter Expert, profondi conoscitori del contesto e dei processi dei contact center e di cosa \u00e8 \u201ccandidabile\u201d ad essere automatizzato per ottenere reali benefici di business, con il supporto consulenziale di Advantech.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>

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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 2<\/span><\/div>

    Definizione delle specifiche del modulo RPA per dati strutturati, semistrutturati, non strutturati e per l\u2019ottimizzazione dei processi<\/p>

    All\u2019interno della presente attivit\u00e0, sulla base dei casi d\u2019uso denominati \u201cRPA Employees Onboarding Process\u201d e \u201cTP SOA \u2013 Sales Optimization & Automation\u201d, si definiranno le specifiche di un RPA cognitivo per l\u2019elaborazione intelligente di documenti, includendo processi di acquisizione, estrazione ed elaborazione dei dati da una serie di formati di documenti diversi.
    Si far\u00e0 utilizzo di tecnologie AI come l\u2019elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la Computer Vision e il Machine Learning (ML) per i processi di classificazione, categorizzazione di estrazione e validazione dei dati estratti. In ambito Computer Vision si far\u00e0 unicamente riferimento alla tecnologia OCR (Optical Character Recognition) che mira principalmente ad analizzare un\u2019immagine e rilevare se contiene testo ed estrarlo in un formato predefinito.
    Questa attivit\u00e0 di definizione delle specifiche, coordinata dal team di Project Management, sar\u00e0 realizzata dal team di Software & System Engineer e Business Process & Data Analyst, esperti nelle tecnologie innovative e negli analytics e negli standard internazionali di progettazione, supportata dal team degli SME Subject Matter Expert & Process Manager per quanto riguarda le caratteristiche funzionali realmente utili in questi casi specifici. Il supporto consulenziale sar\u00e0 erogato da Advantech.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>

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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 3<\/span><\/div>

    Definizione dell\u2019algoritmo innovativo di Artificial Intelligence per l\u2019automazione dei processi<\/p>

    Attraverso i casi d\u2019uso denominati \u201cRPA Employees Onboarding Process\u201d e \u201cTP SOA \u2013 Sales Optimization & Automation\u201d, si proceder\u00e0 alla definizione di un algoritmo AI per la progettazione e ottimizzazione dei processi RPA utilizzando agenti basati su LLM al fine di promuovere l\u2019automazione nei processi che richiedono l\u2019intelligenza umana. I Large Language Models (LLM) sono modelli di Deep Learning di volume considerevole, preaddestrati su grandi quantit\u00e0 di dati, e che rappresentano una tecnologia AI avanzata incentrata sulla comprensione e sull\u2019analisi del testo, sono emersi recentemente come sistemi di supporto innovativo in svariati campi di applicazione Con la presente attivit\u00e0 di ricerca nel Progetto, l\u2019obiettivo \u00e8 di introdurre un paradigma
    di automazione innovativo che utilizza agenti basati su LLM per l\u2019automazione
    avanzata scaricando tutto il lavoro umano su agenti intelligenti per: i) costruzione del
    flusso di lavoro, e ii) la relativa esecuzione. Si intende quindi creare un ambiente intelligente basato su agenti LLM progettato per creare flussi di lavoro partendo da istruzioni umane e prendere decisioni complesse coordinando agenti specializzati. Questa attivit\u00e0 di definizione dell\u2019algoritmo innovativo di AI, coordinata dal team di Project Management, sar\u00e0 realizzata dal team di Software & System Engineer e Business Process & Data Analyst, con competenze specifiche e precedenti esperienze in Progetti di AI, supportata dal team degli SME Subject Matter Expert & Process Manager per quanto riguarda le caratteristiche funzionali, con il supporto consulenziale dei ricercatori di Advantech.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>

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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 4<\/span><\/div>

    Sviluppo e testing dell\u2019algoritmo innovativo di Artificial Intelligence per l\u2019automazione dei processi<\/p>

    Si proceder\u00e0 con lo sviluppo e il testing dell\u2019algoritmo definito con la precedente AR 2.3. Questa fase sar\u00e0 guidata dai casi d\u2019uso denominati \u201cRPA Employees Onboarding Process\u201d e \u201cTP SOA \u2013 Sales Optimization & Automation\u201d. Questa attivit\u00e0 di sviluppo e testing dell\u2019algoritmo innovativo di AI, sar\u00e0 realizzata dal team di Software & System Engineer e Business Process & Data Analyst, con competenze specifiche e precedenti esperienze in Progetti di AI, con il supporto interno del team di Technical Support e con il supporto consulenziale dei ricercatori di Advantech.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>

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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 5<\/span><\/div>

    Sviluppo, testing, debugging e fixing del modulo RPA per dati strutturati, semistrutturati, non strutturati e per l\u2019ottimizzazione dei processi<\/p>

    All\u2019interno della presente attivit\u00e0, attraverso i casi d\u2019uso denominati \u201cRPA Employees Onboarding Process\u201d e \u201cTP SOA \u2013 Sales Optimization & Automation\u201d, sar\u00e0 realizzato il modulo RPA definito attraverso la precedente AR 2.2. Questa attivit\u00e0 di sviluppo, testing, debugging e fixing del modulo RPA sar\u00e0 realizzata dal team di Software & System Engineer e Business Process & Data Analyst, con competenze specifiche e precedenti esperienze in Progetti di AI, con il supporto consulenziale dei ricercatori di Advantech.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>

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    <\/path><\/svg><\/span><\/path><\/svg><\/span>AR 6<\/span><\/div>

    Test in ambiente rilevante del modulo RPA per dati strutturati, semistrutturati, non strutturati e per l\u2019ottimizzazione dei processi<\/p>

    Attraverso i casi d\u2019uso denominati \u201cRPA Employees Onboarding Process\u201d e \u201cTP SOA \u2013 Sales Optimization & Automation\u201d, si proceder\u00e0 con la sperimentazione del modulo RPA direttamente all\u2019interno del contesto reale e produttivo della sede di Taranto di Teleperformance attraverso il coinvolgimento di risorse dipendenti impiegate su attivit\u00e0 inerenti committenti di diversi settori industriali. Coerentemente all\u2019organizzazione aziendale gli operatori saranno organizzati in team coesi, supportati da supervisori e\/o team leader esperti, a loro volta coordinati e gestiti da figure manageriali con anni di esperienza specifica nel settore del Contact Center. Sar\u00e0, altres\u00ec, impiegato un apposito gruppo di Quality Assurance composto da professionisti esperti e dedicati al fine di verificare, grazie alle procedure aziendali di monitoraggio e controllo, l\u2019aderenza agli standard qualitativi di processo e i miglioramenti operativi e di business ottenuti in seguito all\u2019introduzione nel contact center delle soluzioni sviluppate nel Progetto, producendo apposito report di analisi dei risultati ottenuti. A conclusione della fase di test si proceder\u00e0 alla risoluzione delle criticit\u00e0 emerse. Questa attivit\u00e0 di testing, coordinata dal team di Project Management, sar\u00e0 realizzata dal team di Software & System Engineer con i Quality Assurance, coinvolgendo gli operatori tramite la somministrazione di un questionario finalizzato a verificare gli effettivi miglioramenti operativi introdotti dalla soluzione innovativa.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    OR 2: Robotic Process Automation Il Modulo RPA si pone l\u2019obiettivo di automatizzare i processi aziendali ripetitivi basati su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Attraverso la tecnologia di Robotic<\/p>\n

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