Роботизированная процессная автоматизация (RPA) — проверенный метод снижения ручного труда в бизнес-процессах без привлечения систем ИИ. Программные боты выполняют повторяющиеся операции по строгим правилам, такие как ввод данных, обработка счетов и частично создание отчетов. Технология быстро распространилась в финансах, операциях и клиентской поддержке.
За последние годы RPA значительно продвинулась. Однако бизнес-процессы усложняются. Многие системы работают с неструктурированными данными — сообщениями или документами. Автоматизация на основе правил с трудом справляется с такими входами, поскольку полагается на заранее заданные шаги и структурированные форматы. RPA наиболее эффективна в устойчивых условиях, где процессы редко меняются. При сдвигах в обстановке или разнообразии входов боты дают сбои или требуют доработки, что увеличивает затраты на поддержку и снижает отдачу от автоматизации.
Gartner отмечает появление на рынке более гибких систем автоматизации, способных работать с вариациями и неопределенностью. Они сочетают автоматизацию с машинным обучением или языковыми моделями, чтобы обрабатывать широкий спектр входных данных.
От правил RPA к автоматизации на базе ИИ
ИИ кардинально меняет представления компаний об автоматизации. Платформы от известных RPA-вендоров, таких как Appian и Blue Prism, теперь понимают контекст и подстраивают свои действия — это особенно ценно для задач с текстом или изображениями.
Возможности больших языковых моделей по обобщению документов, выделению ключевых сведений и ответам на запросы естественным языком открывают автоматизацию в ранее недоступных областях. Исследование McKinsey & Company указывает, что генеративный ИИ способен автоматизировать задачи по принятию решений и коммуникациям, а не только рутинную обработку данных.
Это не замена автоматизации, а её трансформация. Вместо создания цепочек правил бизнес может задействовать ИИ для обработки вариаций во входных данных любого типа. Системы становятся гибче: они адаптируются к разным входам без необходимости перестройки.
На практике системы ИИ дают нестабильные результаты, их поведение трудно предсказать. Компании сочетают ИИ с традиционными инструментами автоматизации, применяя каждый там, где он лучше подходит. Поиск оптимального баланса — так называемая интеллектуальная автоматизация — сейчас активно обсуждается на отраслевых мероприятиях и в специализированных изданиях по RPA и ИИ.
Где RPA по-прежнему сочетается с ИИ
Несмотря на сдвиги, RPA сохраняет ценность во многих сценариях. Задачи со структурированными данными и устойчивыми рабочими потоками выигрывают от автоматизации по правилам. Типичные примеры — расчет зарплат, проверки соответствия нормам и интеграция систем.
В таких условиях предсказуемость RPA становится плюсом. Боты строго следуют шагам и выдают стабильные результаты, что критично для регулируемых сфер. Процессы финансовой отчетности и аудита, например, требуют жесткого контроля и возможности отслеживания.
RPA не вытесняется, а дополняется ИИ. Рабочие потоки часто стартуют с ИИ, который разбирает входные данные, а затем передает структурированную информацию ботам RPA для исполнения. Такой тандем позволяет расширять автоматизацию, не отказываясь от накопленных решений.
Blue Prism и переход к интеллектуальной автоматизации
Вендоры, чей бизнес строился на RPA, приспосабливаются к изменениям. Blue Prism, вошедшая в состав SS&C Technologies, сместила акцент на интеллектуальную автоматизацию. Этот подход объединяет RPA с инструментами ИИ для работы со сложными входами.
Платформы интегрируют автоматизацию с функциями обработки документов и поддержки решений — обычно через подключение внешних ИИ-инструментов.
Интеграция ИИ в автоматизацию меняет использование платформ. Рабочие потоки объединяют источники данных, точки принятия решений и этапы исполнения в единый процесс.
Постепенный переход, а не полная замена
Многие компании продолжают опираться на развернутые RPA-системы, особенно там, где процессы стабильны и хорошо изучены. Полная смена обошлась бы дорого и заняла бы время, чего не всегда стоит.
Трансформация идет поэтапно. Фирмы добавляют ИИ-функции, чтобы расширить возможности автоматизации, оставляя RPA для задач, где она эффективна. Со временем это повлияет на проектирование и внедрение автоматизации, но системы на основе правил останутся востребованными.