Agenda

10 anni insieme: da RPA a Intelligent Process Automation 

• Quali processi continueranno a essere più convenienti con RPA tradizionale? 

• Quanto è sostenibile l’agente autonomo rispetto all’automazione classica? 

• L’RPA è davvero “morto” o ha ancora casi d’uso rilevanti? 

• Quali sono i requisiti necessari per passare da RPA ad AI Agent? 

• What were the main challenges in moving from RPA to agent-driven automation? 

• How did the company secure data governance and compliance? 

• Which tangible benefits have been observed in efficiency and customer value? 

• In che modo le tecnologie di AI Generativa possono ridurre i tempi e aumentare la qualità dei risultati? 

• Come l’automazione intelligente e la governance dei processi possono monitorare l’affidabilità dei risultati e ridurre i rischi operativi? 

• Quali indicatori di performance possiamo utilizzare per misurare l’efficacia e l’efficienza dei processi automatizzati? 

• Cosa è andato storto: analisi del e dei fattori tecnici e di tempismo che hanno impedito il successo 

• Il ruolo della tecnologia e del timing: come l’uso di GPT-4 senza la capacità di elaborare tabelle e grafici ha influito sulle risposte errate e sul fallimento del progetto 

• Lesson learned: cosa ha insegnato il fallimento e come ha portato alla scelta di una soluzione alternativa 

• Azioni correttive: decisioni pratiche e modifiche che avrebbero garantito il successo del progetto 

• La sfida del tempismo e l’importanza di sperimentare: come bilanciare il rischio di “arrivare troppo presto” con il pericolo di “arrivare troppo tardi” nel contesto dell’innovazione tecnologica 

• Come è stata garantita explainability e auditing delle decisioni degli agenti? 

• Quali rischi etici e bias sono stati gestiti sin dall’avvio del progetto? 

• Quando e perché è stato indispensabile lo Human-in-the-loop? 

Ogni Relatore avrà 10 minuti per illustrare i punti significativi del proprio progetto 

Hyperautomation nei processi bancari: RPA e AI per l’automazione integrale dei processi aziendali 

• In che modo l’integrazione tra RPA e AI ha ottimizzato la gestione delle richieste dei clienti e migliorato l’efficienza operativa? 

• Come sono stati ridotti i tempi di risposta ai clienti e migliorata la qualità del servizio? 

• Quali impatti concreti sono stati osservati in termini di risparmio operativo e aumento della produttività? 

Come RPA e AI trasformano la gestione della domanda e l’analisi dei trend di consumo nel settore Fast Moving 

• Come cambia il business model grazie alla previsione della domanda? 

• In che modo l’integrazione di RPA e AI ottimizza l’analisi dei trend di consumo e la personalizzazione delle offerte? 

• Come scegliere i processi aziendali più adatti da automatizzare? 

• Quali strumenti e piattaforme sono necessari per integrare gli Agenti AI nel flusso di lavoro esistente senza interruzioni? 

• Come misurare l’impatto dell’automazione AI sui tempi, costi e qualità del lavoro? 

• How was generative AI integrated with existing RPA platforms? 

• Which compliance and risk management frameworks were applied? 

• What measurable results were achieved in terms of cost and efficiency? 

• Come calcolare il ritorno sugli investimenti nei progetti AI-driven? 

• Quali KPI consentono di misurare l’impatto su costi, tempi e qualità dei processi automatizzati? 

• In che misura i risultati possono essere concretamente misurati e quando rimangono intangibili? 

• Best Agentic AI Project 

• Best Manager Under 35 

• Come ha semplificato l’interpretazione delle novità fiscali e migliorato l’efficienza nei reparti amministrativi? 

• Come ha accelerato le operazioni interne e ottimizzato i processi bancari? 

• Quali risultati concreti sono stati ottenuti in termini di riduzione dei costi? 

• Which AI models proved most effective in predicting demand fluctuations? 

• How did the company reduce waste and improve inventory accuracy? 

• What lessons were learned in scaling algorithms from pilot to enterprise level? 

Un momento di confronto interattivo tra relatori e partecipanti per agevolare la condivisione di esperienze e riflessioni 
 
STEP 1 – Apertura per condividere i temi trattati nei singoli tavoli 
 
STEP 2 – Avvio del dibattito ai tavoli: gli Speaker di ciascun tavolo avviano la discussione e coinvolgono i partecipanti per un confronto interattivo. Il ruolo degli Speaker è quello di moderare la discussione, tenere i tempi, prendere nota degli spunti emersi. Il tempo a disposizione per il confronto interno a ciascun tavolo tematico è di circa 50 minuti 
 
STEP 3 – Restituzione finale: ciascuno Speaker prenderà la parola condividendo con l’intera sala i temi emersi dal confronto all’interno del proprio tavolo in 3 minuti di chiusura globale 

• Come interpretare e applicare l’AI Act e il recepimento italiano nei progetti di automazione? 

• Quali azioni interne servono per garantire consapevolezza manageriale? 

• Come bilanciare innovazione e rischio regolatorio? 

• Quali processi di front-office possono essere affidati agli agenti autonomi? 

• In che modo mantenere il contatto umano nelle interazioni digitalizzate? 

• Come misurare l’impatto dell’automazione sulla percezione del cliente? 

• Quali indicatori adottare per misurare benefici economici e organizzativi? 

• Come gestire la mancanza di metriche consolidate per l’AI Agent? 

• Quali best practice adottare per convincere stakeholder e board con i dati? 

• Come adattare le strategie dati per decisioni in tempo reale, supportate dall’AI? 

• Quali competenze devono sviluppare i CAIO, CIO e leader IT per gestire l’AI su larga scala? 

• Come costruire una base dati unificata e affidabile per accelerare l’adozione dell’AI nelle operazioni aziendali? 

• A livello di Board, chi prende le decisioni e in che modo? 

• Quali competenze potenziare nei team per abilitare l’automazione AI-driven? 

• In che modo affrontare resistenze culturali e organizzative? 

• Quali approcci hanno successo nel creare una cultura condivisa dell’automazione? 

• Come l’AI ha facilitato l’interrogazione dei service provider per raccogliere dati in tempo reale e monitorare la conformità? 

• Quali sfide sono emerse nel selezionare soluzioni AI rilevanti e come sono state superate? 

• Quali benefici concreti sono stati ottenuti e come ha contribuito alla riduzione dei costi? 

• Come acquisire una comprensione approfondita dell’AI Agentica e giustificarne l’investimento? 

• Quali strategie “Human in the Loop” sono più efficaci per integrare agenti AI e risorse umane in modo collaborativo? 

• Come l’HR può navigare l’evoluzione del panorama normativo e ripensare il ruolo del lavoro umano nell’era dell’AI? 

• Come far fronte al turnover generazionale e alle sfide legate alla senescenza del parco lavoratori?