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 

• Automazione del contatto: voice bot che gestiscono fino a 2.500 chiamate al giorno tra prenotazioni, spostamenti e annullamenti
• Umano e AI: un modello collaborativo che libera gli operatori e migliora l’esperienza del paziente
• Insight dai dialoghi: analisi conversazionale per comprendere i bisogni reali e ottimizzare l’offerta sanitaria

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

Hyperautomation in Banca Premier: RPA e AI per l’automazione integrale dei processi aziendali 

• Come l’integrazione di RPA e AI ha trasformato l’efficienza dei processi interni bancari
• L’impatto sui flussi operativi: velocizzazione delle operazioni e riduzione dei costi
• Risultati concreti in termini di ottimizzazione del servizio clienti e miglioramento dell’esperienza utente

Hyperautomation in Iren: RPA e AI per la gestione automatica delle richieste dei clienti

• Come 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
• Impatti concreti osservati in termini di risparmio operativo e aumento della produttività

Discussion
Si avvia a valle degli interventi un confronto tra i Panelist

• 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 do we envisage Agents in Ecommerce Marketplaces?
• Pros and Cons of Usage
• Best fit Cases for the Technology

• Come l’uso di AI e piattaforme no-code ha trasformato i processi aziendali
• Come i progetti di team process automation hanno liberato tempo alle persone e ridotto attività a basso valore aggiunto
• Risultati concreti ottenuti in termini di velocità, costi e qualità
• KPI e metriche utilizzati per misurare il successo dei progetti

• Best Agentic AI Project 

• Best Manager Under 35 

Continua il confronto e trasforma il Networking Lunch in un momento di scambio, idee e dubbi sull’AI:

• In Cina i CEO saranno sostituiti dall’AI: e da noi?
• Di quali sperimentazioni ha bisogno l’AI Agentica?
• L’intelligenza artificiale sta minacciando il pensiero critico?
• Il Top Management è preparato per governare l’AI?

• Come l’AI ha migliorato la diagnostica di immagini nel settore sanitario
• Risultati concreti ottenuti in termini di velocità e accuratezza nelle diagnosi
• Come sono stati gestiti i temi di governance e compliance nell’implementazione dell’AI

• Design responsible AI systems: Discover how to embed ethical principles into every stage of AI development and deployment
• Human-Centric Innovation: Learn strategies to ensure transparency, fairness, and inclusivity in autonomous systems
• Empowering Your Workforce: Build the skills and confidence your teams need to thrive alongside AI systems

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

• Sfide emerse nel selezionare soluzioni AI rilevanti e come sono state superate

• Benefici concreti ottenuti e 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?