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Carla Volpe

I 4 Trend Tecnologici del 2020 Secondo Ephesoft Transact

Digital Transformation 3 min read
I 4 Trend Tecnologici del 2020 Secondo Ephesoft Transact
I 4 Trend Tecnologici del 2020 Secondo Ephesoft Transact

La tecnologia è in continua evoluzione e le aziende devono fare i conti con la corsa verso l’implementazione delle migliori soluzioni per ottimizzare i processi interni e l’automazione di contenuti.

Diamo un'occhiata ad alcune delle principali tendenze tecnologiche che secondo Ephesoft saranno essenziali nel 2020.

#1 - Cloud-Only e SaaS, I/PaaS

Secondo il report Flexetera’s 2020 State of Tech Spend, gli investimenti in cloud (inclusi SaaS e I/PaaS) sono aumentati sensibilmente rispetto agli investimenti in software on-premises. Più dell’80% dei partecipanti allo studio hanno affermato di voler incrementare gli investimenti in SaaS e I/PaaS il prossimo anno.

Tuttavia, molte aziende sono ancora spaventate dal cloud soprattutto per le questioni legate alla sicurezza delle operazioni di archiviazione ed elaborazione documenti e dati all'interno di questi ambienti.

Aziende di ogni dimensione hanno adottato strumenti di business “mission-critical” come CRM ed ERP in cloud come soluzioni SaaS. Basti pensare al successo che hanno avuto soluzioni come Salesforce e NetSuite.

Perché non estendere gli stessi principi a documenti e dati? Dall'analisi effettuata, Flexetera ha rilevato che le principali iniziative IT su cui le aziende si stanno focalizzando sono le seguenti: trasformazione digitale, sicurezza informatica e passaggio al cloud.

Visti gli obiettivi primari delle organizzazioni e l’aumento di investimenti in ambito tecnologico, anche settori come quello dei servizi finanziari, fino ad ora restii, inizieranno a spostarsi verso soluzioni basate su cloud.

#2 - Sistemi RPA

Gli strumenti RPA sono visti come soluzioni che si limitano a velocizzare determinati processi ma che non ottimizzano flussi di lavoro inefficienti.

Il difetto intrinseco della metodologia dei fornitori di strumenti RPA è l'attenzione quasi esclusiva verso l’automazione piuttosto che sulla vera e propria trasformazione dei processi. Ridotte al livello più elementare, le aziende che offrono soluzioni RPA concedono in licenza il proprio software in base al conteggio dei bot.

Più processi, più bot, maggiore è il prezzo di acquisto. Non è nell'interesse di un fornitore RPA risolvere un problema o eseguire un’analisi per identificare processi superflui.

Coloro che invece collaboreranno con i propri clienti per una reale valutazione dei processi e un'analisi approfondita dei flussi aziendali avranno il maggior successo e la più alta probabilità di contribuire ad una vera e propria trasformazione digitale.

#3 - Soluzioni Basate su Machine Learning

Quest’anno aziende affermate e startup hanno lanciato piattaforme di acquisizione dati basate su machine learning con vari gradi di successo.

Sviluppare una piattaforma in grado di sfruttare algoritmi di machine learning per identificare ed estrarre automaticamente i dati da documenti non strutturati non è la sfida principale.

Gli ostacoli da superare riguardano la competenza interna (o esternalizzata) del settore e l'accesso a un set di dati sufficientemente ampio da fornire un modello basato su machine learning in grado di automatizzare identificazione ed estrazione degli stessi dal go-live.

Nel 2020, è prevista una maggiore attenzione allo sviluppo di soluzioni di acquisizione ad-hoc per settori o casi di utilizzo specifici.

L’unica soluzione per sopravvivere ed avere successo nel settore del machine learning sarà la specializzazione sotto forma di soluzioni puntuali.

#4 - Big Data e Machine Learning: Context is King

I Big Data sono stati il trend che è andato per la maggiore nell'ultimo decennio. Esperti e analisti di settore avevano predetto che i Big Data avrebbero risolto tutte le problematiche sfruttando il proprio valore intrinseco e analisi predittive.

Tuttavia, i Big Data sono utili principalmente come fonte di dati. Con un'attenzione primaria ai dati strutturati (e al processo di scrematura), la maggior parte dei data scientist interagisce solo con una parte dei dati disponibili.

Ciò significa che forniscono un'immagine incompleta delle informazioni.

Cosa otteniamo dall'intersezione tra Big Data e machine learning? La risposta è il contesto. La soluzione ottimale comprende Big Data che includono contenuti non strutturati e modelli di machine learning creati da esperti di settore per ottimizzare i processi aziendali.

Leader delle soluzioni di Document Capture Open Source, Ephesoft consente di classificare, separare, ordinare ed estrarre automaticamente dati ed informazioni dai documenti aziendali. Grazie all'architettura aperta e modulare, Ephesoft può essere integrato con tutti i sistemi ERP, CRM, ECM dell'organizzazione per automatizzare tutti i flussi documentali.

Se vuoi avere maggiori informazioni sulla soluzione invia una mail a a cio@florence-consulting.it o chiama lo (055) 538-3250.

In alternativa, puoi compilare il form sottostante con la tua domanda.

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