- L'utilizzo degli alberi di sintassi astratta consente la modellazione e la visualizzazione dei flussi di lavoro del software, facilitandone la validazione, la portabilità e l'analisi automatizzata.
- Le soluzioni di test di sicurezza delle applicazioni (SAST, DAST, IAST, MAST, SCA, RASP e ASTO) coprono diverse fasi del ciclo di vita dell'applicazione per rilevare e mitigare le vulnerabilità.
- L'analisi statica del codice e le tecniche avanzate di flusso di informazioni richiedono l'internalizzazione del codice in un AST di qualità, superando le ambiguità sintattiche e semantiche.
- Parallelamente, l'automazione dei processi con RPA e l'analisi della sicurezza del lavoro applicano la stessa filosofia di scomposizione dei flussi per migliorare la sicurezza, l'efficienza e il controllo.
Quando parliamo di AST nel codice dei flussi di lavoro , in realtà stiamo unendo diversi mondi che, pur apparentemente distinti, sono sempre più interconnessi: l'ingegneria del software tradizionale , la sicurezza delle applicazioni, l'automazione dei processi con RPA, la generazione di codice con IA e, cosa interessante, persino la prevenzione dei rischi professionali. Tutto ruota attorno a come modelliamo, analizziamo, automatizziamo e proteggiamo i flussi di lavoro che governano i sistemi complessi.
Gli alberi di sintassi astratta (AST) sono diventati uno strumento fondamentale per comprendere e trasformare il codice, automatizzare gli audit, generare test, rafforzare la sicurezza e persino rappresentare graficamente i flussi di lavoro aziendali. Allo stesso tempo, l'acronimo AST racchiude concetti come Application Security Testing e Job Security Analysis, che rimandano a un'altra idea di fondo: prendere i flussi di lavoro (software o umani) e sottoporli ad un'analisi sistematica per individuare difetti, rischi e opportunità di miglioramento.
AST come albero sintattico astratto nei flussi di lavoro e nella generazione di codice
Nello sviluppo di software personalizzato, l'utilizzo degli alberi di sintassi astratta (AST) consente di passare da un codice opaco a strutture visive e comprensibili che descrivono accuratamente la logica di un flusso di lavoro. Un AST scompone il programma in nodi che rappresentano operazioni, strutture di controllo, chiamate di funzione, dati e relazioni tra di essi, in modo che la logica cessi di essere costituita da "righe di codice sparse" e diventi un grafo navigabile.
Questa rappresentazione è particolarmente utile nella gestione di agenti di intelligenza artificiale o architetture distribuite, dove i flussi di lavoro sono complessi e difficili da seguire mentalmente. Trasformando il codice del flusso di lavoro in un AST (Automatic Software Analysis), è possibile generare diagrammi che mostrano in modo intuitivo i rami decisionali, le dipendenze tra i componenti, l'ordine di esecuzione e i punti critici del processo, facilitando lo sviluppo, la revisione e il processo decisionale tecnico.
Le aziende specializzate in software personalizzato, come Q2BSTUDIO , sfruttano questi alberi sintattici per trasformare flussi di lavoro complessi in diagrammi accessibili, visivamente chiari e, soprattutto, funzionalmente utili. Non si tratta solo di "disegnare caselle", ma di disporre di un modello strutturato che possa essere utilizzato per perfezionare gli algoritmi, identificare i colli di bottiglia, individuare errori logici e preparare il terreno per future ottimizzazioni.
Il grande vantaggio dell'AST in questo contesto è la sua indipendenza dal linguaggio di programmazione finale . Partendo dallo stesso albero, il flusso può essere compilato o trasformato in linguaggi o piattaforme diverse (ad esempio, runtime cloud differenti come AWS o Azure), mantenendo al contempo una logica di business coerente. Ciò consente di realizzare architetture più flessibili, portatili e manutenibili, in cui il nucleo del processo è definito in modo astratto e il codice eseguibile è una derivazione controllata.
Un altro punto chiave è il riutilizzo dei nodi all'interno dell'AST . È possibile definire blocchi logici (ad esempio, validazioni di input, modelli di accesso ai dati o meccanismi di audit) che vengono riutilizzati come componenti sicuri e già validati. Se questi nodi sono noti anche all'IA che genera il codice, quest'ultima può farvi riferimento invece di inventarli da zero, aumentando notevolmente la sicurezza e la coerenza del software generato.
AST e generazione di funzionalità basata sull'IA: sicurezza, validità e fiducia
L'avvento dei modelli di IA in grado di generare codice ha aperto un nuovo fronte : come possiamo fidarci delle funzioni scritte da un'IA senza doverle esaminare manualmente una sola riga? Una soluzione valida non consiste nel richiedere direttamente "codice eseguibile", bensì in una rappresentazione strutturata della logica tramite un AST (Automatic Support Tool), che viene poi validata e trasformata in codice da uno strumento affidabile.
Lavorando con gli AST (Abstract Syntax Tree) anziché con il codice sorgente , l'intelligenza artificiale genera nodi, operazioni, strutture di controllo e flussi di dati che possono essere analizzati automaticamente: tipi, percorsi di esecuzione, coerenza dei parametri, gestione degli errori, condizioni al contorno e altre proprietà vengono verificate prima di raggiungere il compilatore o l'interprete. Questo filtro riduce drasticamente il rischio di eseguire codice dannoso o semplicemente errato.
Q2BSTUDIO e altre organizzazioni che esplorano queste tecniche pongono particolare enfasi sulla tracciabilità e verificabilità della logica generata dall'IA. L'AST (Automated System Analysis, analisi automatizzata del sistema) diventa la "verità intermedia" su cui vengono applicate le regole di sicurezza, gli standard di qualità, le politiche interne e le analisi di impatto. In questo modo, ogni funzione generata si inserisce in una libreria di nodi sicuri, sfruttando elementi precedentemente verificati.
Questo approccio apre anche le porte a build multiuso : dallo stesso AST, è possibile generare codice in diversi linguaggi (ad esempio, Python per i microservizi, C# per i servizi interni o script specializzati per gli orchestratori cloud). Per le aziende che operano in ambienti ibridi o multi-cloud, questo è particolarmente interessante perché garantisce la coerenza del flusso di lavoro aziendale indipendentemente dallo stack tecnologico finale.
Infine, l'utilizzo di nodi riutilizzabili all'interno dell'AST consente la costruzione di "librerie logiche" certificate. Invece di inventare modelli di accesso al database, convalide di sicurezza o tracce di registrazione, l'IA li costruisce a partire da questi elementi costitutivi, migliorando sia la sicurezza che le prestazioni e facilitando le successive analisi in strumenti come Power BI o altre piattaforme di business intelligence.
AST applicato al testing intelligente in Python e alla massima copertura del codice
L'AST è anche alla base di soluzioni avanzate di test automatizzati , come alcuni toolkit open source per Python che utilizzano la struttura del codice per generare suite di test con una copertura molto più elevata rispetto a quella che si ottiene solitamente scrivendole manualmente.
Questo tipo di strumento combina tre funzionalità principali : generazione automatica di unit test per uno specifico file Python, fuzzing guidato per sottoporre le funzioni critiche a input estremi e non validi e generazione di test orientata alla copertura, in cui l'AST viene analizzato a fondo per individuare tutti i possibili rami, cicli, condizioni e percorsi di eccezione.
Il punto chiave è che lo strumento crea l'AST (Analog Test Asset) del codice Python e, a partire da esso, identifica i percorsi di esecuzione non ancora coperti dai test. Con queste informazioni, incarica un modello di intelligenza artificiale (ad esempio, Gemini) di creare casi di test specificamente progettati per attivare ciascun percorso. Successivamente, esegue i test e misura la copertura con strumenti come coverage.py, chiudendo così un ciclo automatizzato di miglioramento continuo.
Questo approccio non si limita a generare un batch iniziale di test ; consente l'iterazione e il miglioramento. Se, dopo un primo ciclo, ci sono ancora percorsi non testati, questi vengono riesaminati utilizzando l'AST (Advanced Test Assay) e vengono richiesti nuovi casi all'IA. Ciò rende il processo adattabile sia al codice nuovo che alle codebase legacy con poca o nessuna fase di test preliminare.
Il progetto è configurato come server MCP (Model Context Protocol) , quindi funziona come un servizio locale che può essere richiamato dall'editor o dalla riga di comando. L'utilizzo di BAML garantisce che il codice di test generato aderisca a un formato preciso, sia facile da analizzare e non interferisca con gli strumenti di integrazione continua che lo utilizzano.
AST come analisi della sicurezza sul lavoro: flussi sicuri nell'ambiente di lavoro
Sotto lo stesso acronimo AST, troviamo un altro concetto ampiamente utilizzato nella prevenzione dei rischi professionali: l'analisi della sicurezza del lavoro (Job Safety Analysis). Sebbene operi a un livello diverso rispetto al codice, condivide con gli alberi di sintassi astratta l'idea di scomporre un flusso (in questo caso, di attività umane) in fasi, identificando i rischi e definendo i controlli prima dell'esecuzione.
L'analisi della sicurezza sul lavoro è un processo preventivo applicato principalmente ad attività ad alto rischio, come il lavoro in quota, l'utilizzo di macchinari complessi o la manipolazione di sostanze pericolose. Il flusso di lavoro è suddiviso in fasi e, per ciascuna fase, vengono identificati i pericoli specifici, valutato il livello di rischio e specificate le misure di controllo (DPI, segnaletica, istruzioni di emergenza, ecc.).
I principali vantaggi delle valutazioni della sicurezza sul lavoro includono la riduzione degli incidenti, il miglioramento della conformità normativa, l'aumento dell'efficienza operativa e il rafforzamento della cultura della sicurezza. Una chiara suddivisione delle mansioni riduce l'improvvisazione, previene le interruzioni dovute a incidenti e diminuisce i costi associati a infortuni, sanzioni o fermi di produzione.
La procedura tipica per condurre un'analisi dei rischi lavorativi (JSA) in un ambiente di lavoro comprende: definire con precisione l'attività e il suo contesto (ambiente, attrezzature, materiali), suddividerla in fasi, identificare i pericoli e i rischi in ogni fase (cadute, esposizione a sostanze chimiche, intrappolamento, guasti alle attrezzature), stabilire misure di controllo specifiche, comunicare e formare i lavoratori coinvolti e condurre un monitoraggio e un follow-up continui per adeguare l'analisi in caso di cambiamenti delle condizioni.
Affinché questa analisi sia veramente efficace, è consigliabile utilizzare matrici di rischio, checklist e, sempre più spesso, strumenti digitali che facilitino la documentazione, il monitoraggio e la tracciabilità delle misure adottate. Società di consulenza come GMS Consulting integrano queste analisi della sicurezza sul lavoro (JSA) in sistemi di gestione come la norma ISO 45001, aiutando le organizzazioni a superare audit interni ed esterni e a mantenere un ciclo di miglioramento continuo in materia di salute e sicurezza sul lavoro.
Test di sicurezza delle applicazioni (AST): SAST, DAST, IAST, MAST e altro ancora.
Nel campo della sicurezza informatica, AST si riferisce solitamente all'Application Security Testing , ovvero all'insieme di tecniche e strumenti volti a individuare le vulnerabilità nelle applicazioni moderne, adattandosi alle metodologie agili e alla crescente complessità del software.
Le soluzioni AST sono un elemento fondamentale di qualsiasi programma di sicurezza delle applicazioni (AppSec) efficace , poiché le revisioni manuali del codice e i piani di test tradizionali sono lenti e non si adattano bene alla costante comparsa di nuove vulnerabilità. Inoltre, numerose normative e quadri normativi (come il PCI-DSS, tra gli altri) impongono esplicitamente l'utilizzo di tali strumenti.
Nell'ambito dei test di sicurezza delle applicazioni, oggi possiamo distinguere diverse categorie principali : analisi statica (SAST), analisi dinamica (DAST), tecniche interattive e ibride (IAST), test specifici per applicazioni mobili (MAST) e altri servizi complementari come SCA, RASP, application discovery, testing as a service o strumenti di correlazione e copertura.
La tecnologia Static AST (SAST) analizza il codice a riposo (codice sorgente, bytecode o binario) durante le fasi di programmazione e test del ciclo di vita dello sviluppo del software. È considerata un test "white-box" perché l'analista ha accesso sia al codice che alla progettazione dell'applicazione. Questi strumenti cercano vulnerabilità come errori numerici, problemi di validazione dell'input, condizioni di gara, riferimenti non sicuri, overflow e così via.
La tecnologia Dynamic AST (DAST), d'altro canto, si concentra sull'applicazione in esecuzione , tipicamente in ambienti di test o di produzione controllati. Gli attacchi simulati vengono lanciati dall'esterno per individuare problemi come iniezioni di codice, errori di autenticazione, gestione inadeguata delle sessioni, errori di interfaccia o problemi di gestione delle risposte. Si tratta di un approccio "a scatola nera", in cui non si presuppone alcuna conoscenza del codice interno.
Le tecnologie IAST combinano il meglio di SAST e DAST . L'applicazione viene strumentata (ad esempio, con un agente nella JVM o nel .NET CLR) per osservarne il comportamento dall'interno durante l'esecuzione di test dinamici. Ciò consente di correlare i flussi di dati e di esecuzione, di comprendere se una vulnerabilità teorica sia effettivamente sfruttabile e di ridurre i falsi positivi convalidando i risultati in tempo reale.
MAST, o Mobile Application Security Testing , applica una combinazione di analisi statica, dinamica e forense specificamente alle applicazioni iOS e Android, inclusi i loro componenti backend. Queste soluzioni prestano particolare attenzione a scenari come dispositivi con root o sbloccati, reti Wi-Fi fasulle, gestione impropria dei certificati, fughe di dati sensibili e altre caratteristiche dell'ambiente mobile.
Servizi aggiuntivi: SCA, RASP, discovery, database e orchestrazione ASTO.
Molti fornitori di AST hanno ampliato la propria offerta con servizi complementari chiave per coprire l'intero ecosistema di sicurezza delle applicazioni e gestione del rischio informatico , dalla composizione del software al database e all'orchestrazione di tutti gli strumenti.
L'analisi della composizione del software (SCA) si concentra sull'identificazione di componenti di terze parti e open source inclusi in un'applicazione e sul loro confronto con database di vulnerabilità noti come NIST NVD, CVE e repository commerciali come VulnDB. Questi strumenti possono rilevare versioni obsolete o con patch di sicurezza in sospeso, ma in genere non identificano vulnerabilità nel codice sorgente dell'applicazione stessa.
RASP (Runtime Application Self-Protection) porta la strumentazione a un livello superiore, utilizzando tecniche simili a IAST per monitorare l'applicazione in esecuzione e bloccare gli attacchi in tempo reale, entrando in competizione per certi aspetti con i WAF tradizionali. Molti team iniziano attivando la strumentazione solo a scopo diagnostico (modalità IAST) e, una volta acquisita fiducia nei risultati, passano alla modalità RASP con un blocco degli attacchi efficace.
Altrettanto rilevante è la funzionalità di rilevamento delle applicazioni , che analizza l'ecosistema web di un'organizzazione e individua tutti i siti e i servizi esposti, compresi quelli dimenticati ma che rimangono un potenziale punto di accesso.
A livello di strato dati , gli strumenti di analisi della sicurezza del database esaminano versioni, patch, configurazioni, password, politiche di accesso e altre vulnerabilità, sia per i dati a riposo sia, in alcuni prodotti, per i dati in transito. Questo è fondamentale perché molte vulnerabilità sfruttabili derivano da una cattiva gestione del database piuttosto che da difetti nel codice dell'applicazione.
Il modello AStaaS (Application Security Testing as a Service) esternalizza parte o la totalità del processo di test di sicurezza a un fornitore specializzato, combinando analisi statica e dinamica, penetration testing, valutazione delle API e analisi dei rischi. È particolarmente interessante negli ambienti cloud, dove la configurazione e la scalabilità degli ambienti di test sono più semplici.
Per gestire l'enorme quantità di risultati provenienti da diversi strumenti, sono emerse soluzioni di correlazione dei risultati e analizzatori di copertura. Le prime unificano e assegnano priorità alle vulnerabilità rilevate da diverse soluzioni come SAST, DAST, IAST, MAST, ecc., mentre i secondi misurano la percentuale di codice o di rami logici effettivamente testati, contribuendo a stabilire soglie di qualità accettabili e a individuare il codice non testabile.
Infine, Application Security Testing Orchestration (ASTO) propone di integrare tutti questi strumenti in modo coordinato all'interno del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) e delle pipeline CI/CD, con una gestione centralizzata di policy, esecuzioni e reporting. Sebbene sia ancora un campo in evoluzione, risponde all'esigenza di automatizzare il più possibile i test di sicurezza senza rallentare i tempi di consegna.
Analisi statica del codice sorgente orientata alla sicurezza: standard, tecniche e sfide
L'analisi statica del codice sorgente con particolare attenzione alla sicurezza è un requisito sempre più importante per le organizzazioni che desiderano allinearsi agli standard e alle migliori pratiche di sviluppo sicuro. Framework come CLASP, OpenSAMM, Touchpoints e Microsoft SDL integrano esplicitamente questa fase nel ciclo di vita dello sviluppo, rafforzando il concetto di "sicurezza fin dalla progettazione".
Metodologie come OWASP e i framework SDLC sicuri forniscono linee guida concrete per eseguire analisi statiche, definire criteri di revisione, sfruttare i risultati e mappare i risultati rispetto a benchmark come la OWASP Top 10 (XSS, SQL Injection, File Inclusion, ecc.). Gli strumenti SAST esistenti, sia commerciali che open source, si basano in larga misura sulla teoria dei compilatori, sull'AST e sull'analisi del flusso di informazioni per estrarre informazioni utili dal codice.
Tra le tecniche elementari possiamo citare grep avanzato (per la ricerca di pattern e possibili segreti in testo semplice), la verifica dell'indentazione e della struttura, l'analisi del flusso di dati per seguire il ciclo di vita di una variabile dalla sua definizione al suo utilizzo, la propagazione delle costanti per valutare l'impatto dei valori immutabili e l'analisi degli alias o dei puntatori per comprendere i riferimenti indiretti nei linguaggi di basso livello.
A livello di classificazione dei risultati , è utile distinguere tra bug (deviazioni tra ciò che il programmatore intendeva e ciò che il software effettivamente fa), violazioni delle best practice o delle regole del linguaggio (codice non ideale) e vulnerabilità, intese come il sottoinsieme di problemi con un impatto sulla sicurezza. Una porzione di codice può essere sia un bug che una violazione, pur non essendo sfruttabile grazie a ulteriori livelli di sicurezza.
Una delle principali difficoltà risiede nel fatto che molti strumenti SAST diffusi (come PMD, SonarQube o FindBugs) si concentrano maggiormente sulla qualità del codice piuttosto che sulla sicurezza pura, e il loro pieno potenziale si realizza solo se integrati fin dalle prime fasi del progetto, cosa che non sempre accade. In ambienti in cui il codice esistente, spesso scritto da terzi, viene sottoposto ad audit, questi strumenti possono risultare inadeguati, rendendo necessario lo sviluppo di analizzatori personalizzati e adattati alle esigenze del team.
Il processo di creazione di un analizzatore statico è tipicamente organizzato come una pipeline: partendo dal codice sorgente (il codice generato, i binari o il codice macchina non sono inclusi in questa categoria), si esegue un processo di internalizzazione per produrre un modello astratto fedele al codice originale (generalmente un AST arricchito), si derivano i modelli di entità ed esecuzione, si applicano le tecniche di analisi e, infine, si generano i report. La qualità dell'intero processo dipende in modo critico dalla fase di internalizzazione.
Internalizzazione e generazione di AST: frontend, grammatiche e ambiguità
La fase di internalizzazione mira a tradurre il codice sorgente in una struttura gestibile dal parser, in genere un AST o un grafo simile. Ciò può essere realizzato utilizzando le interfacce di compilatori esistenti (come GCC per C, Mono per .NET o Eclipse JDT per Java), che forniscono strutture collaudate ed efficienti.
Tuttavia, affidarsi a queste interfacce utente presenta degli svantaggi . Molte sono progettate per integrarsi con un IDE, richiedono la creazione di progetti e configurazioni aggiuntive e generano modelli orientati all'interazione con l'utente piuttosto che all'analisi su larga scala. Inoltre, spesso operano su codice pre-elaborato (ad esempio, C con macro risolte), il che può introdurre discrepanze con il codice sorgente originale nella segnalazione degli errori.
Quando queste opzioni si rivelano insufficienti , diventa necessario ricorrere alle tecniche classiche della teoria dei compilatori: costruire grammatiche, definire parser con strumenti come ANTLR, Bison o Flex, o persino programmare combinatori di parser o soluzioni basate su PEG. Ciò richiede una profonda conoscenza della sintassi e della semantica del linguaggio elaborato.
I problemi comuni in questa fase includono ambiguità sintattiche (espressioni che la grammatica può interpretare in diversi modi validi), ambiguità semantiche o dipendenti dal contesto (ad esempio, distinguere se un frammento rappresenta una moltiplicazione o una dichiarazione di puntatore) e risoluzione dei riferimenti (sapere in ogni utilizzo a quale variabile, tipo o membro si fa effettivamente riferimento).
Nei linguaggi complessi come il C++ o in ambienti misti , ad esempio ASPX con C#, Android con Java/Dalvik, queste ambiguità si moltiplicano. Persino gli IDE più avanzati presentano errori di colorazione o di riconoscimento dei simboli in frammenti complessi, a dimostrazione del livello di difficoltà per chi sviluppa i propri strumenti di analisi.
La conclusione è che non esistono soluzioni magiche : è necessario padroneggiare la grammatica, la semantica, il modello di memoria del linguaggio, le regole di risoluzione dei nomi e avere un obiettivo molto chiaro per l'analisi, perché è facile perdersi nei dettagli di implementazione che non aggiungono valore all'audit o al caso d'uso che si sta perseguendo.
Tecniche di analisi avanzate: flussi di informazione e modelli di esecuzione
Una volta definiti modelli interni robusti (AST, modelli di memoria e di esecuzione) , inizia la fase di analisi vera e propria. L'analisi del flusso di dati è fondamentale in questa fase, in quanto studia come le informazioni si propagano all'interno dell'applicazione da fonti non attendibili (input dell'utente, file, socket, ecc.) a destinazioni potenzialmente pericolose ( query SQL , comandi di sistema, rendering HTML non sottoposto a escape, ecc.).
L'analisi del flusso consente di studiare tutti i possibili percorsi di esecuzione che collegano un input a un punto vulnerabile, sia in avanti che all'indietro, il che è essenziale per le tecniche di analisi della contaminazione. Richiede una comprensione precisa del modello di memoria del linguaggio e dei meccanismi di propagazione impliciti (passaggio per valore o per riferimento, closure, oggetti immutabili, thread, ecc.).
È inoltre necessario modellare o includere il comportamento delle librerie di terze parti , poiché gran parte della logica di business e dei punti di ingresso/uscita risiedono in esse. Se questi aspetti non vengono presi in considerazione, le analisi possono generare un elevato numero di falsi positivi o, peggio, di falsi negativi che passano inosservati.
Un esempio illustrativo è l'analisi di un'applicazione vulnerabile all'SQL Injection : il codice può apparire semplice, ma attraverso un'analisi di contaminazione si può osservare come un parametro controllato dall'utente si propaghi attraverso diverse funzioni fino a raggiungere la costruzione della query, che viene eseguita senza una corretta parametrizzazione. Senza un modello di flusso e di memoria dettagliato, queste dipendenze sono difficili da individuare automaticamente.
Un altro caso, più complesso, riguarda variabili statiche condivise, callback o eventi , dove il valore che raggiunge un punto di destinazione dipende da esecuzioni precedenti o da percorsi meno ovvi. In questo caso, il modello di esecuzione, che rappresenta stati, transizioni e contesti, combinato con l'AST (Abstract Syntax Tree), ci permette di ricostruire il quadro completo e trarre conclusioni affidabili sulla sicurezza del codice.
Sebbene queste tecniche introducano ulteriori sfide , come l'analisi interlinguistica o la valutazione accurata delle espressioni in ambienti altamente dinamici, apportano un'elevata qualità al risultato: meno errori di interpretazione, processi più rapidi una volta creata l'infrastruttura e un quadro standardizzato che può essere adattato a diversi progetti e tecnologie.
Automazione dei flussi di lavoro con RPA presso AST (Servizi Telematici Aragonesi)
Oltre all'analisi del codice, i flussi di lavoro vengono ottimizzati nella Pubblica Amministrazione anche attraverso le tecnologie di Robotic Process Automation (RPA). Un caso esemplificativo è quello di Aragonesa de Servicios Telemáticos (AST), un ente pubblico che fornisce servizi ICT al Governo dell'Aragona e funge da operatore di telecomunicazioni per la comunità autonoma.
AST gestisce un ampio catalogo di servizi digitali — gestione documentale, firma elettronica, gateway di pagamento, business intelligence, infrastrutture di dati spaziali, hosting di applicazioni, postazioni di lavoro, connettività e servizi a valore aggiunto — e si è imbattuta in un collo di bottiglia critico: il processo manuale di creazione delle fatture, che consumava una grande quantità di tempo e risorse in periodi molto concentrati.
Per affrontare questa sfida, è stata coinvolta Hiberus , che ha proposto una soluzione basata su RPA utilizzando UiPath. L'approccio ha seguito una sequenza strutturata: creazione di un Agile Center specializzato (consulenti RPA, architetti, sviluppatori, tester), consulenza sui processi per identificare dati, sistemi e flussi di lavoro automatizzabili, sviluppo di un documento PDD con la definizione funzionale e, a partire da questo, creazione dell'ambiente e sviluppo della soluzione.
L'automazione ha incluso l'integrazione con la piattaforma di firma digitale aziendale , un sistema chiave per la firma delle fatture, e ha persino aggiunto un sistema di allerta di cui lo strumento originale era sprovvisto. Sono stati implementati ambienti di sviluppo e produzione ed è stato eseguito un piano di test specifico mirato ai sistemi di pre-produzione, consentendo ad AST di validare il robot senza impattare sulle sue operazioni quotidiane.
Dopo la validazione, la soluzione è stata implementata in produzione , sfruttando i punti di forza di UiPath: capacità di automatizzare processi complessi e ad alto volume, bassi requisiti di programmazione, facilità di scalabilità orizzontale, velocità di sviluppo, sistema di notifica integrato e capacità di interrompere le esecuzioni in caso di rilevamento di problemi.
Il progetto è stato completato con una formazione dettagliata per il personale di AST , manuali utente sviluppati congiuntamente e sessioni pratiche per garantire che i manager potessero utilizzare lo strumento in autonomia, regolarne le impostazioni e comprenderne i risultati senza dover dipendere costantemente dal fornitore.
I risultati quantitativi sono stati estremamente significativi : in un periodo di due mesi sono state generate oltre 500 fatture, il 60% in più rispetto all'anno precedente, e il tempo per fattura è sceso da 10 minuti a circa 2, con una riduzione dell'80% del tempo medio di elaborazione. A medio termine, si prevede un risparmio di centinaia di ore di lavoro manuale, oltre a vantaggi qualitativi come l'eliminazione degli errori umani, una maggiore agilità nella ripresentazione delle fatture, una maggiore produttività e un migliore allineamento con gli obiettivi di fatturazione.
Da una prospettiva strategica , questo progetto pilota RPA si allinea al piano di AST per l'introduzione dell'automazione robotica dei processi e delle procedure amministrative automatizzate all'interno dell'Amministrazione aragonese. Inoltre, è servito a rivedere e chiarire le regole aziendali nel processo di fatturazione, a migliorare la condivisione delle informazioni tra le parti interessate e a identificare nuovi processi che potrebbero essere automatizzati nelle fasi successive.
Nel loro insieme, questi elementi dimostrano come il concetto di AST , nelle sue diverse accezioni, sia fondamentale per migliorare i flussi di lavoro: modellare la logica di programmazione utilizzando alberi di sintassi astratta per uno sviluppo e un test intelligenti, esaminare la sicurezza delle applicazioni con toolkit specializzati, scomporre le attività lavorative per eliminare i rischi o orchestrare robot che si occupano di compiti ripetitivi in modo che le persone possano concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.
