Il potere della mappatura dei dati nel settore sanitario: vantaggi, casi d'uso e tendenze future. Con la rapida espansione del settore sanitario e delle tecnologie che lo supportano, viene generata un'immensa quantità di dati e informazioni. Le statistiche mostrano che circa 30% del volume di dati mondiale è attribuito al settore sanitario, con un tasso di crescita previsto di quasi 36% entro il 2025. Ciò indica che il tasso di crescita è di gran lunga superiore a quello di altri settori come quello manifatturiero, dei servizi finanziari, dei media e dell'intrattenimento.
10 minuti di lettura

RPA trends 2026: what’s next for automation?

Se oggi vi chiedessi di descrivere l'automazione robotica dei processi (RPA) in cinque parole, cosa direste? Automazione, efficienza, bot, ripetizione, ottimizzazione: queste potrebbero essere le prime che vi vengono in mente. Ma se aggiungessi anche low-code, GAN, process mining? Probabilmente pensereste, Aspettate, cosa hanno a che fare con l'RPA?

Beh, in realtà molto.

Come ogni altra tecnologia, la RPA non è ferma. Si evolve rapidamente e ogni anno emergono nuove tendenze. È proprio per questo motivo che siamo qui, per esplorare le principali Tendenze del mercato RPA for 2026 and what they mean for businesses worldwide.

Ma prima di immergerci nelle tendenze, diamo un'occhiata ad alcuni numeri. Il mercato globale della RPA è stato valutato in $22,79 miliardi nel 2024 e si prevede che raggiungerà $178,55 miliardi di euro entro il 2033, con un notevole CAGR del 25,7%. Secondo Deloitte, 69% di organizzazioni di servizi aziendali globali (GBS) considerano l'RPA una tecnologia di trasformazione chiave, rendendola l'abilitatore digitale più richiesto. Il messaggio è quindi chiaro: con la crescita della domanda, la RPA continuerà a progredire e a integrare nuove tecnologie per spingere l'automazione a un livello superiore.

So, what’s next for RPA in 2026? Let’s dive into the tendenze chiave che ne determinano il futuro.

Automatizzare in modo più intelligente, innovare più velocemente - con l'RPA che fa il lavoro pesante.

Key RPA market trends 2026

La RPA specifica per il settore sta prendendo piede

Nel 2026, businesses continue to fine-tune RPA to meet their exact needs. Industry-specific RPA solutions are no longer optional — they’re essential. Generic tools that fail to address real challenges are a thing of the past. Instead, l'automazione su misura rende le operazioni più intelligenti, più rapide e più convenienti, affrontando direttamente i punti dolenti specifici del settore.

Il passaggio alla RPA basata sul cloud

The cloud-based RPA revolution is making automation easier, faster, and more scalable in 2026. Businesses no longer need expensive hardware or complex setups. They can distribuire istantaneamente, scalare i bot secondo le necessità e affidarsi ai migliori fornitori di cloud per la sicurezza. Ma soprattutto, l'implementazione è rapida e le aziende possono vedere i risultati reali in pochi giorni, non in mesi.

Flussi di lavoro più intelligenti con l'RPA collaborativo

Nel 2026, collaborative RPA will define automation strategies. Businesses no longer need human intervention for repetitive tasks, only for critical thinking and decision-making. This seamless collaboration between bots and people aumenta l'efficienza e permette ai dipendenti di concentrarsi su un lavoro strategico e orientato al valore senza perdere la supervisione o il controllo.

L'iperautomazione cambia il gioco

Hyperautomation is transforming how businesses automate workflows from start to finish. In 2026, it goes beyond bots running scripts — RPA, AI, machine learning e analytics lavorano insieme per gestire qualsiasi attività. Il risultato è un'automazione più intelligente, costi inferiori, meno errori e aziende più agili.

Process mining per ottimizzare i flussi di lavoro aziendali

Nel 2026, businesses won’t just automate. They’ll automate the right way with process mining. This technology helps companies identify inefficiencies and optimize automation efforts. Instead of applying RPA blindly, le aziende sfruttano i dati in tempo reale per individuare i colli di bottiglia, eliminare le ridondanze e automatizzare con precisione per ottenere la massima efficienza e il massimo impatto.

Potenziamento dei cittadini sviluppatori con l'RPA low-code

Forget the days when automation required deep coding skills. In 2026, la RPA low-code sta mettendo la potenza dell'automazione nelle mani dei cittadini sviluppatori. Grazie a strumenti di facile utilizzo come le interfacce drag-and-drop, i dipendenti possono impostare e distribuire processi automatizzati da soli, invece di aspettare gli sviluppatori. Il risultato? Un'implementazione più rapida, una maggiore efficienza e operazioni più reattive.

Maggiore sicurezza per un'automazione più sicura

Oggi le aziende stanno rafforzando i loro sistemi RPA con una maggiore sicurezza informatica. Dati crittografati, controlli rigorosi degli accessi e rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale sono ormai la norma. Con i modelli di sicurezza zero-trust, solo gli utenti e i bot autorizzati possono interagire con i flussi di lavoro critici, garantendo un'automazione più sicura e resistente.

L'ascesa dei robot-as-a-service (RaaS)

With on-demand access, lower costs, and built-in scalability, RaaS will redefine automation in 2026 and make it more accessible than ever. Instead of large upfront investments, businesses can now subscribe to cloud-based bots and scale as needed. Le aziende non sono più vincolate a sistemi rigidi, ma adottano un'automazione che cresce con loro.

Il vantaggio competitivo della RPA per le industrie

Now that we’ve talked about where RPA is headed in 2026, let’s get into one more crucial aspect — how it’s actually making industries run better. It’s not just about automation for the sake of it. It’s about cutting costs, speeding things up, and taking the grunt work off people’s plates. Let’s dig in.

Istruzione

Integrando l'RPA con i sistemi informativi per gli studenti (SIS), i sistemi di gestione dell'apprendimento (LMS) e le piattaforme finanziarie, scuole e università possono automatizzare con precisione flussi di lavoro complessi. Con l'RPA basato sul cloud, le integrazioni API e le analisi guidate dall'intelligenza artificiale, possono elaborare automaticamente le domande degli studenti, verificare i documenti e riconciliare i pagamenti delle tasse universitarie all'interno dei sistemi finanziari.

Sanità e farmaceutica

L'RPA sta dando assistenza sanitaria lavoratori più tempo per ciò che conta davvero: curare i pazienti. Prendiamo ad esempio il trasferimento delle cartelle cliniche dei pazienti. Invece di un addetto alla reception che inserisce manualmente le cartelle cliniche passate da PDF o documenti cartacei in un sistema EHR, un bot RPA può gestirle in pochi minuti. E non solo gli ospedali: anche le farmacie stanno salendo a bordo. I bot RPA aiutano a tenere traccia dell'inventario dei farmaci, ad aggiornare i livelli delle scorte e a inviare avvisi quando le scorte si esauriscono.

Finanza e banche

Il settore bancario e finanziario ha a che fare con un'infinità di transazioni, rapporti e controlli di conformità. I bot RPA gestiscono tutto in modo più rapido, intelligente e senza errori. Essi automatizzare l'inserimento dei dati, le transazioni e i report con errori quasi nulli. Grazie all'intelligenza artificiale, i bot leggono i messaggi, interpretano le richieste e generano risposte, aiutando i team di assistenza a lavorare più velocemente. Inoltre, estraggono i dati finanziari dai documenti scansionati e trasformano le pratiche disordinate in informazioni strutturate.

Logistica e trasporti

La logistica e i trasporti hanno tempi stretti e l'RPA aiuta le aziende a tenere il passo. I bot gestiscono l'elaborazione degli ordini, il monitoraggio delle spedizioni, la fatturazione e i controlli di conformità. Nei magazzini, RPA automatizza la gestione dell'inventario, l'aggiornamento delle scorte e l'elaborazione dei resi. AI bot dotati di intelligenza artificiale ottimizzano anche i percorsi di consegna e aggiornano i sistemi di tracciamento in tempo reale. Il risultato? Meno ritardi, costi inferiori e maggiore efficienza catene di approvvigionamento.

Commercio al dettaglio e e-commerce

I rivenditori e le piattaforme di e-commerce si rivolgono all'RPA per automatizzare le operazioni ad alto volume e sensibili ai tempi. Dal monitoraggio delle scorte in tempo reale all'evasione automatizzata degli ordini, fino alla previsione della domanda guidata dall'intelligenza artificiale, l'automazione rende i processi più rapidi e intelligenti. RPA sincronizza i livelli delle scorte tra i vari magazzini, aggiorna gli elenchi dei prodotti e gestisce i prezzi in modo dinamico. AI bot gestiscono anche il rilevamento delle frodi, la verifica dei pagamenti e l'automazione dell'assistenza clienti.

Produzione

Produttori utilizzano l'RPA per snellire le operazioni, ridurre i tempi di inattività e aumentare l'efficienza. Integrata con i sistemi ERP, MES e di inventario, l'automazione gestisce le attività ripetitive, consentendo ai team di concentrarsi sulla qualità e sulla strategia. I bot tengono traccia delle scorte, coordinano i fornitori e ottimizzano i programmi in tempo reale. Con l'automazione dei dati e l'analisi predittiva, le aziende produttrici ridurre i costi, aumentare la produttività e mantenere la massima qualità, senza aumentare il carico di lavoro.

Trasformate le attività che richiedono tempo in vittorie automatizzate con la RPA.

Boosting RPA con AI e ML

AI e il ML stanno trasformando molte tecnologie e la RPA non fa eccezione. Quando si aggiungono AI e ML, i bot RPA diventano più intelligenti, si adattano più velocemente e prevedono ciò che sta per accadere, il che significa meno guasti e molta più efficienza. 

Prendiamo la finanza: l'RPA raccoglie i dati sui pagamenti, mentre il ML prevede chi potrebbe pagare in ritardo, aiutando le aziende a prevenire i problemi di flusso di cassa. Nel servizio clienti, i bot basati sull'intelligenza artificiale rilevano il sentimento dei clienti, segnalano i casi urgenti e suggeriscono risposte che hanno effettivamente senso. Nelle catene di fornitura, i bot basati sull'intelligenza artificiale individuano le tendenze della domanda prima che si verifichino, in modo che le aziende possano evitare di esaurire le scorte o di fare ordini eccessivi.

Con AI e il ML, l'RPA va oltre l'automazione basata su regole per passare a sistemi di autoapprendimento, che portano a decisioni più intelligenti e a una maggiore efficienza in tutti i settori.

"Al giorno d'oggi, la RPA sta facendo molto di più che automatizzare attività ripetitive. Grazie all'intelligenza artificiale, all'intelligenza artificiale e all'analisi avanzata, l'automazione apprende e si adatta in tempo reale. Ciò significa meno grattacapi manuali, flussi di lavoro più fluidi e una migliore collaborazione tra persone e lavoratori digitali. Sono certo che le aziende che abbracciano questo cambiamento saranno all'avanguardia in un mondo in cui l'automazione e i dati la fanno da padrone."

Tendenze del mercato RPA: il futuro dell'automazione

La RPA non sta mai ferma. Le aziende desiderano costantemente un'automazione più intelligente, più veloce e più potente, il che significa che la tecnologia alla base è in continua evoluzione. In questo momento stanno emergendo alcune tendenze interessanti, ancora abbastanza fresche perché molte aziende le stiano testando con cautela, ma abbastanza promettenti per fare presto il botto. Immergiamoci ed esploriamo ciò che si prospetta all'orizzonte.

Reti avversarie generative (GAN) per una RPA più intelligente

Le GAN, comunemente utilizzate nell'automazione guidata dall'intelligenza artificiale, migliorano i bot RPA migliorando la sintesi dei dati, il rilevamento delle anomalie e l'ottimizzazione dei processi. Addestrandosi su reti avversarie, i sistemi RPA possono generare dati di test realistici, simulare scenari aziendali per una migliore formazione all'automazione e rilevare modelli fraudolenti o anomali in tempo reale. Ciò consente all'RPA di gestire flussi di lavoro più complessi e imprevedibili con maggiore precisione e adattabilità.

Quantum, edge e next-gen computing per la scalabilità della RPA

L'elaborazione quantistica e l'edge computing stanno superando i limiti del modo in cui i bot RPA elaborano, memorizzano ed eseguono i flussi di lavoro automatizzati. Il calcolo quantistico può potenziare notevolmente la crittografia, il processo decisionale complesso e l'elaborazione massiccia di dati in parallelo — permettendo ai bot RPA di affrontare la modellazione finanziaria ad alta velocità, il rilevamento delle frodi in tempo reale e l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento multivariata. L'edge computing, invece, consente ai bot RPA di elaborare i dati più vicino alla fonte e riduce la latenza nell'automazione guidata IoT, nelle fabbriche intelligenti e nella gestione della logistica in tempo reale.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) più precisa per una RPA intelligente

I progressi dell'NLP rendono i bot RPA più efficaci nel comprendere, elaborare e generare risposte simili a quelle umane. Ciò è fondamentale per l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP), i chatbot guidati dall'intelligenza artificiale e i flussi di lavoro automatizzati dell'assistenza clienti. NLP avanzato consente ai bot di estrarre dati chiave da testi non strutturati, riassumere documenti legali e finanziari e tradurre conversazioni in tempo reale con una precisione quasi umana. Il risultato è una maggiore precisione dell'automazione e una migliore collaborazione uomo-robot nei flussi di lavoro complessi.

Analisi predittive più accurate per il processo decisionale nella RPA

L'analisi predittiva si sta evolvendo oltre l'automazione statica basata su regole, consentendo ai bot RPA di prendere decisioni guidate dai dati in modo proattivo. Modelli predittivi basati sull'intelligenza artificiale aiutare i bot a prevedere le fluttuazioni della domanda, anticipare i guasti del sistema, rilevare i rischi finanziari e ottimizzare la pianificazione della forza lavoro. Sfruttando l'apprendimento per rinforzo e le previsioni guidate dall'intelligenza artificiale, le soluzioni RPA possono regolare autonomamente i processi in tempo reale e migliorare l'efficienza operativa e la gestione del rischio in tutti i settori.

AI agenziale per una RPA completamente autonoma

RPA tradizionale è ottima per automatizzare attività ripetitive, ma quando i flussi di lavoro diventano più complessi, i suoi limiti diventano sempre più evidenti. È qui che interviene l'intelligenza artificiale agenziale. Consente ai bot RPA di pensare, imparare e adattarsi in tempo reale. Invece di limitarsi a seguire regole prestabilite, questi bot prenderanno decisioni al volo, miglioreranno in base alle azioni passate e gestiranno situazioni imprevedibili senza l'intervento costante dell'uomo. Questo renderà l'RPA molto più flessibile e potente, soprattutto in settori come la finanza, la logistica e la sanità, dove l'automazione dovrà essere intelligente, non solo veloce.

Riflessioni finali

Il futuro della RPA appare più luminoso che mai e queste tendenze emergenti meritano assolutamente la vostra attenzione. Le aziende che stanno al passo potranno ottenere potenti vantaggi competitivi grazie all'automazione. Se state pensando di automatizzare in modo più intelligente o di testare alcune di queste nuove tendenze, collaborate con esperti di RPA come Innowise, che conoscono a fondo sia la tecnologia che gli obiettivi aziendali, vi aiuteranno ad automatizzare in modo sicuro ed efficace.

FAQ

Quali sono i principali fattori alla base dell'adozione della RPA?

Le aziende adottano la RPA principalmente per ridurre le noiose attività manuali, risparmiare sui costi e permettere ai dipendenti di concentrarsi sulle cose importanti. Si tratta di lavorare in modo più intelligente, più veloce e più semplice. Inoltre, la RPA riduce gli errori, aumenta la produttività e si adatta facilmente alla crescita dell'azienda, il che la rende una scelta obbligata per le aziende che vogliono rimanere competitive.

Le sfide maggiori per l'RPA includono la gestione di flussi di lavoro complessi oltre alle attività di base e l'integrazione senza problemi con i sistemi legacy esistenti. C'è anche il problema della gestione dei rischi per la sicurezza. Inoltre, mantenere i bot affidabili durante l'evoluzione dei processi richiede una manutenzione e aggiornamenti continui. Senza un'adeguata pianificazione, la RPA può diventare più un grattacapo che una soluzione.

La RPA sta spostando i ruoli dei dipendenti dalle attività ripetitive a quelle strategiche e di alto valore. Piuttosto che sostituire le persone, le autorizza a concentrarsi sulle attività che richiedono creatività e intuizione umana. Con l'automazione che si occupa del lavoro più pesante, i team possono essere più produttivi, creativi ed efficienti, con conseguente maggiore soddisfazione lavorativa e migliori risultati aziendali.

La RPA basata su Cloud favorisce la crescita del mercato rendendo l'automazione accessibile, flessibile e rapida da implementare. Le aziende possono iniziare in piccolo, aggiungere altri bot secondo le necessità ed evitare gli elevati costi iniziali dell'automazione tradizionale. Questa flessibilità sta alimentando l'adozione in tutti i settori, aiutando le aziende di tutte le dimensioni a ottimizzare le operazioni senza il fastidio di un'infrastruttura complessa.

autore
Siarhei Sukhadolski Esperto di FinTech

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Siarhei Sukhadolski

Esperto di FinTech

Data: 23 aprile 2025

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