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La conoscenza aziendale è nella testa delle persone, va formalizzata prima di automatizzare
Il sapere che un'azienda userebbe per automatizzare i propri processi più complessi, spesso, esiste solo nella testa di una manciata di persone. UiPath lo ha messo al centro della sua conferenza Fusion di Las Vegas, presentando Cartographer: uno strumento che costruisce una "Map of Work", la mappa vivente delle eccezioni e dei workaround che nessun diagramma di processo ufficiale documenta. "Una mappa di processo dice come il lavoro è progettato per girare, Cartographer scopre come funziona davvero", ha detto il CEO Daniel Dines.
Il caso che UiPath cita è Coronis Health, che gestisce i rimborsi per strutture sanitarie: generare un ricorso su un rimborso negato richiedeva 45-75 minuti di lavoro umano, nonostante un tasso di successo tra il 50 e il 60%, un costo che, moltiplicato sui rimborsi mai contestati per mancanza di tempo, valeva decine di milioni di dollari. Con agenti costruiti sulla mappa della conoscenza informale, il tempo per generare lo stesso ricorso scende a 4-5 minuti.
Cartographer non è un'idea isolata: Mark Geene, senior vice president per le soluzioni agentiche di UiPath, la definisce la tappa più recente di un percorso da cinque anni per portare l'automazione dentro i processi più disordinati dell'azienda. Amy Loomis, research director di IDC, inquadra la scelta di UiPath come un modo di far convivere guardrail deterministici con il comportamento imprevedibile dei modelli linguistici: mappe pronte all'uso per i casi semplici, un "Process Atlas" curato per quelli intermedi, e Cartographer per la personalizzazione completa. Il limite, avverte, è che la qualità della mappa dipende da quanto le persone accettano davvero di condividere.
Non tutta la conoscenza informale finisce nella mappa, e UiPath lo ammette senza problemi. Andrea Simpson, IT manager dell'automazione presso USI Insurance Services, racconta che gran parte del sapere resta legata a una telefonata o a una conversazione alla scrivania di qualcuno: "non vorremmo automatizzare quella parte, vogliamo che resti umana". Quell'informazione entra in un sistema aziendale solo se qualcuno, di sua iniziativa, decide di riportarla.
Trascrivere la conoscenza tacita la rende più facile da automatizzare, ma anche più facile da sostituire: la mappa protegge il sapere solo finché qualcuno continua ad aggiornarla.
Ogni nuova eccezione scoperta passa da un "Decision Ledger", dove un responsabile umano deve approvarla prima che entri stabilmente nella mappa. Per Doug Marcey, CTO di Coronis Health, quel passaggio conta quanto l'automazione stessa in un settore regolato come la sanità: Marcey spiega che "la difficoltà, in sanità, è che la conformità è quasi tutta una questione di sensazioni", aggiungendo che il Decision Ledger aiuta proprio a rendere quelle sensazioni verificabili.
La responsabilità, alla fine, resta comunque umana: "non possiamo andare da un cliente e dire che ha sbagliato il bot", ha aggiunto Marcey. Lo stesso principio regge quando un'applicazione aziendale smette di limitarsi a registrare dati e comincia a decidere al posto di qualcuno, e contraddice chi pensava di poter innestare gli agenti sui processi vecchi senza prima ridisegnarli. Anche il pattern di adozione più recente delle grandi imprese conferma che sapere orchestrare gli agenti conta più del solo averli provati.
Chi decide cosa entra nella mappa resta un analista aziendale spostato su un ruolo nuovo, non un algoritmo: UiPath lo chiama "cartografo", e IDC conferma che il compito non sostituisce le persone, le sposta su un lavoro diverso, lo stesso spostamento che i ruoli del software enterprise stanno già vivendo altrove. Chi paga il conto di una mappa mai aggiornata è l'azienda che la smette di manutenere dandola per conclusa: la stessa conoscenza tacita che diventa più sostituibile proprio nel momento in cui viene trascritta una volta sola e poi lasciata invecchiare.
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