Тренды в RPA в 2025 - 2026 году

Развитие классической RPA: от рутины — к интеллекту

Роботов настраивают для обработки заказов, сверки первичных документов, заполнения таблиц, расшифровки звонков, формирования отчетов и многих других операций, алгоритмы выполнения которых можно с точностью описать. Сейчас, когда роботы освоили подобные задачи, им начали поручать более сложную работу — связанную с принятием решений и действиями в условиях неопределенности. Однако надо понимать, что если классические роботы не способны нарушить заданный алгоритм, то ИИ может галлюцинировать — и это нужно учитывать.

С появлением нейронных сетей роботизация вышла на новый уровень. Появились ИИ‑агенты, где ИИ — мозг, а роботы — руки. Это полноценные инструменты автоматизации, работающие в тесной связке: робот по триггеру или расписанию ищет и собирает информацию, ИИ обрабатывает ее и отправляет роботу ответ, с которым он проделывает дальнейшие манипуляции. Важно разграничить: умный робот — это программа, выполняющая рутинные действия пользователя на основе скриптов и взаимодействия с UI.

ИИ‑агент — система, которая использует искусственный интеллект для самостоятельного выполнения задач, анализа и принятия решений без участия человека.

Чтобы не путаться что есть что, определения можно условно разделить следующим образом:

• если в основе решения в большем объёме лежит RPA, мы говорим об умных роботах, которые обращаются к нейросети с запросами;
• если все основные задачи решает агент, написанный на платформе автоматизации, а робот, как часть функции, только нажимает на кнопки — речь об ИИ‑агенте с применением технологии RPA.

Какой технологии больше, тем решение и является.

Особенности развития RPA

Развитие RPA связано в первую очередь с ИИ, но не ограничивается им. Коллаборация умных роботов с корпоративными системами и технологией обработки естественного языка (NLP) помогает RPA стать мощным инструментом повышения эффективности процессов. Тренд на демократизацию снижает порог входа в RPA и позволяет специалистам быстрее обучиться настраивать и запускать роботов. Все это в совокупности становится катализатором для интенсивного масштабирования RPA и применения умных роботов в различных сферах бизнеса.

И если раньше в призме применения технологии RPA мы говорили об автоматизации классических рутинных ручных процессов, то с появлением ИИ мы всё ещё автоматизируем рутину, но это уже интеллектуальная рутина. Таким образом в тех местах бизнес‑процесса, где раньше робот должен был остановиться и спросить у человека что делать дальше, теперь мы имеем возможность вставить ИИ и получить сквозной автоматизированный процесс.

Это открывает новые возможности выбора задач, которые раньше было невозможно либо очень сложно и дорого автоматизировать.

Как и в пирамиде Маслоу, в гражданской автоматизации есть свои уровни:

• Нижний, базовый пласт — автоматизация, перевод ручного труда человека в труд машины с помощью учетных систем.
• Второй пласт — цифровизация, перевод умственного, интеллектуального труда в труд машины.
• Третий пласт — цифровая трансформация, принятие решений машиной. Между вторым и первым пластом, на их стыке, находятся сейчас роботы и ИИ.

Делегировать ли машине принятие решений вместо человека на текущем уровне развития технологий — вопрос пока открытый.

Актуальные тренды RPA в 2025 - 2026 году

Вендоры RPA активно развивают свои решения, добавляя современные технологии, готовые интеграции, инструменты для работы без углубленного знания программирования, механизмы усиленной защиты данных. Умные роботы не заменят людей — но станут эффективным инструментом для того, чтобы они делали свою работу на порядок быстрее. Умение использовать умных роботов вместе с ИИ станет одним из базовых навыков для соискателей в течение ближайшего года. Расскажем об основных трендах RPA, обозначившихся как на российском рынке, так и в международном сообществе.

Синергия RPA и искусственного интеллекта

Понятно, что для любой задачи всегда есть несколько способов решения, и что в каждом конкретном случае будет рациональным выбором, зависит от разных факторов. Если вы задаетесь вопросом, нужно ли опять тратить бюджет на переделывание решения с одной технологии на другую, то не обязательно выбирать между чёрным и белым — можно выбрать компромисс.

Нужно составить правильный промт и подробно описать, что требуется сделать. Умный робот передаст промт в нейросеть, получит контекст и сможет выполнить свою задачу.

Вот несколько примеров задач, посильных для тандема RPA+ИИ:

• Общение с пользователями. ИИ классифицирует входящие сообщения, генерирует, согласно их ключевым словам, персонализированные ответы, а RPA структурирует остальную работу. Умному роботу можно задавать условия — например, обратиться к размещенной во внутреннем хранилище инструкции для поиска в ней нужной клиенту информации. Если задача оказывается сложной, робот направляет запрос сотруднику.
• Анализ данных. ИИ расширяет доступные умным роботам возможности анализа: в связке они способны производить сложный анализ, обрабатывать неструктурированные данные и принимать решения. RPA собирает данные, а ИИ, интегрированный с технологиями распознавания текста (OCR) и обработки естественного языка (NLP), извлекает из них ценную информацию. Затем ИИ‑модели анализируют данные, выявляя тенденции, риски и предлагая обоснованные решения. На базе выводов ИИ роботы формируют отчетность в понятном и наглядном виде.
• Создание контента. ИИ совместно с RPA может создавать описания товаров и добавлять их на маркетплейсы, генерировать материалы для сайта с учетом SEO-оптимизации и размещать их. По такому же принципу могут создаваться инструкции, договоры и различные внутренние документы.
• Поиск сотрудников. RPA собирает резюме из разных источников и фильтрует их по заданным параметрам. ИИ анализирует резюме и те, которые соответствуют критериям поиска, распределяет по должностям, отделам или другим вводным.

Таким образом, интеграция с ИИ, ML, NLP, нейросетями способна сделать умных роботов более адаптивными. Они решают нестандартные задачи, выбирают оптимальное решение, обеспечивает более персонализированный сервис.

Появление интеллектуальных роботов и цифровых сотрудников

Интеллектуализация роботов делает возможным «найм» виртуальных ассистентов, встроенных в процессы. Умных роботов и раньше позиционировали как цифровых сотрудников, но интеграция с большими языковыми моделями и технологиями генеративного ИИ увеличила их продуктивность и спектр решаемых задач. Конечно, речь не идет о том, чтобы оформлять для них трудовые книжки и включать в ФОТ. Но цифровой сотрудник внедряется в бизнес‑процесс и у него может быть зона ответственности, KPI, доступ к определенным данным.

Например, он подготавливает необходимые материалы для ответов клиентам, рассылок, коммерческих предложений, справок, формирует их по шаблону и рассылает. Ему, как и живому сотруднику, ставят задачи и оценивают эффективность их выполнения, помогают развить компетенции. Частый случай — когда умного робота обогащают данными из корпоративных систем, чтобы он мог отправить клиенту не типовое предложение, а персонализированное с учетом предыдущего опыта сотрудничества и нюансов, которые они обсуждали с менеджером в телефонном разговоре.

Еще одно преимущество состоит в том, что отслеживать все действия умного робота гораздо проще, чем человека, если он не 100% рабочего времени проводит за компьютером. Весь цифровой след каждого робота логируется в системе автоматизации. Можно сопоставить логи действий из систем, с которыми работают роботы и люди, сравнить объем трудозатрат, рассчитать ROI и понять, насколько робот себя окупил. Может выясниться, что в бизнес‑процессе что-то изменилось, а робота не перенастроили и его эффективность снизилась.

Однако такое происходит гораздо реже, чем раньше. В связке с ИИ умные роботы стали более стабильными и научились сами себя исправлять. Еще недавно, если изменение бизнес‑процесса затрагивало интерфейс, то чтобы робот продолжил корректно работать, нужно было привлечь разработчика для модернизации алгоритма. Сейчас эту функцию можно возложить на ИИ, который будет это автоматически исправлять.

Low-code и no-code решения в RPA

Low-code и no-code среда разработки позволяет создавать и настраивать роботов пользователям, не имеющим специфичных ИТ‑навыков. Она представляет собой визуальный конструктор с готовыми компонентами, которые достаточно перетащить в рабочий интерфейс и сделать настройку параметров действий. Такие платформы дают возможность базовой настройки роботов для простых рутинных задач. Для более сложных процессов сохраняется возможность написания кода. Такой подход позволяет организовать первичную роботизацию силами бизнес‑пользователей и снизить порог входа в нее. Тут следует отметить, что для использования любой системы нужно как минимум понимать, какие функции в ней есть. Для этого существуют базовые программы обучения.

Однако есть и обратная сторона: когда многие пользователи создают роботов для своих целей, происходит децентрализация, отсутствует общее управление RPA. Если у бизнес‑пользователей нет хрестоматии по роботизации и тимлида, который знает, как правильно настроить и стандартизировать процессы, на выходе скорее всего получится неповоротливый механизм, управлять которым становится все сложнее с добавлением каждого нового робота.

Если компания приходит к необходимости создания enterprise-решения, имеющего в своем составе роботов, с большой вероятностью ИТ‑отделу придется создавать их заново. Возможным решением здесь видится коллаборация бизнес‑пользователей с ИТ‑специалистами. Для ускорения процессов и экономии ресурсов робота может создать сам пользователь, но после этого ИТ‑подразделение получает права на управление им и вводит его в единый контролируемый ИТ‑ландшафт.

Автоматизация «от конца до конца» (End-to-End Automation)

Тренд на всеобщую интеграцию распространяется и на RPA: роботов встраивают в BPM, ERP, CRM и другие корпоративные системы. Синергия умных роботов с ИИ позволяет вывести роботизацию на уровень всего предприятия и обеспечить автоматизацию сквозных бизнес‑процессов.

В частности, тандем RPA+ИИ обеспечивает синхронизацию контактов, создание объемных отчетов с информацией из разных систем и подразделений, обработку платежей, проверку остатков и создание заказов поставщикам, расчет зарплаты и т.п.

Безопасность, этика и управление рисками

Один из наиболее важных трендов связан с уделением большего внимания вопросам безопасности RPA, соблюдению требований по защите информации и этики при использовании роботами конфиденциальных данных.

Для того, чтобы злоумышленники не могли получить доступ к умным роботам и использовать их для хищения данных, роботы должны быть надежно защищены и использоваться под контролем доверенных сотрудников. Для защиты данных и управления рисками используются современные протоколы безопасности с усиленным шифрованием, многофакторной аутентификацией, непрерывным мониторингом и выдачей роботам минимально необходимых прав доступа. При этом умных роботов можно применять для обеспечения кибербезопасности — выявления подозрительных действий, реагирования на инциденты, сбора данных о новых угрозах и т.п.

Само по себе использование умных роботов и ИИ‑агентов влечет ряд этических вопросов. Когда технология не просто механически выполняет цепочку действий, а принимает решения, важно, чтобы она это делала непредвзято и объективно. Это касается таких процессов, как, например, анализ резюме кандидатов, оценка KPI, решение о выдаче кредита, мониторинг работы сотрудников. Здесь важен человекоориентированный и индивидуальный подход, а это значит, что умных роботов нужно контролировать.

RPA для малого и среднего бизнеса

Сейчас уровень цифровизации малого и среднего бизнеса растет экспоненциально — так же, как и уровень данных, с которыми они работают. Рынок цифровизируется и очень много бизнес‑процессов в компаниях стало цифровыми. Если раньше не было физической возможности автоматизировать такие процессы — их либо выполняли люди, либо роботизация была очень дорогостоящей — то сейчас она стала появляться. Малый и средний бизнес начал задумываться о тех проблемах, о которых 5-7 лет назад думал крупный бизнес. Нагрузка выросла и компании вынуждены искать новые инструменты.

На этом фоне роботы успешно используются в широком спектре отраслей, включая банковский сектор, страхование, ритейл, логистику, производство, телекоммуникации, госсектор. Представим обзор решений, подходящих для бизнеса любого масштаба.

Обзор российских RPA решений

PIX RPA

PIX RPA состоит из трех основных компонентов:

1. Среда no-code и low-code разработки и исполнения программных роботов, включающая интерактивное обучения моделей ИИ.
2. Центр управления роботами для их отказоустойчивой работы без участия оператора.
3. Инструмент взаимодействия с роботами и системами в формате сообщений в интерфейсе мессенджера.

Primo RPA

В Primo RPA доступно более 100 готовых интеграций с 1С, SAP, МойОфис и другими сервисами. Возможна работа в low-code, no-code и only-code режимах. Платформа поддерживает пользовательские скрипты и библиотеки, интеграцию с DevOps-процессами, работает с интерфейсами, терминалами, базами данных и API. Производится шифрование данных, запись логов действий, разграничение доступа по ролям.

Primo RPA состоит из трех компонентов:

1. Robot — исполнитель задач. Работает на Windows и Linux, запускается по расписанию, событию или вручную. Обрабатывает интерфейсы и фоновые процессы, поддерживает работу в Citrix и виртуальных окружениях.
2. Studio — редактор заданий для роботов. Поддерживает визуальное проектирование процессов с помощью блоков, готовые действия ОС, терминалов, браузеров и API, возможность использовать код Python, C#, Javascript, интеграция с Git, настройка CI/CD.
3. Orchestrator — центр управления. Предназначен для управления роботами, задачами, лицензиям, запуска заданий по расписанию, мониторинга исполнения, распределения нагрузки по очередям и кластерам.

Sherpa RPA

Роботы Sherpa RPA применяются для ускорения задач в отделах HR, бухгалтерии, маркетинга, закупок, продаж, логистики и т.д. Платформа предоставляет более 300 готовых интеграций и свыше 500 функциональных блоков для автоматизации всех аспектов бизнеса.

Sherpa RPA состоит из четырех компонентов:

1. Sherpa Designer — среда визуальной разработки программных роботов. В ней формируются сценарии, состоящие из готовых блоков или полученные путем автоматической записи работы пользователя за компьютером.
2. Sherpa Robot — программа-агент для исполнения сценариев, созданных в Sherpa Designer.
3. Sherpa Orchestrator — инструмент для централизованного управления программными роботами, определения их состояния, назначения задач и контроля их исполнения.
4. Sherpa IDP — инструмент для создания шаблонов, который собирает, преобразует и обрабатывает данные из PDF или отсканированных документов.

Рекомендации компаниям: как подготовиться к будущему RPA

Исходя из нашей практики, дадим несколько рекомендаций по внедрению и масштабированию RPA:

1. Узнайте о существующих технологиях. Команда «Первого Бита» проводит интенсивы и бизнес‑игры для топ-менеджеров, где рассказывает о возможностях RPA+ИИ, их сферах применения, результатах и окупаемости. Затем мы совместно с руководителями среднего звена собираем бэклог. После этого проводим встречу с линейными специалистами.
2. Подготовьте сотрудников. Часть персонала неодобрительно встретит идею делегирования работы роботам. Это связано и со страхами, что роботы их заменят, и с неуверенностью в надежности современных технологий. Поможет разъяснительная работа с акцентом на повышении удобства работы и освобождении времени для более интеллектуальных задач, а также трансляция позитивного отношения к RPA со стороны лидеров мнений. Умная роботизация — это инструмент для людей, чтобы они вовремя уходили с работы, могли сбросить с себя рутинные задачи, которые потребляют много энергии и приводят к выгоранию. Внедрение ИИ‑агентов и умных роботов позволит людям сконцентрироваться на интересных, разнообразных, созидательных задачах.
3. Проведите анализ процессов перед внедрением или интеграцией. Выявите, какие процессы подлежат роботизации в первую очередь, а какие — в перспективе. Определите, как роботизация сочетается с автоматизацией, убедитесь, что между RPA и другими системами не будет конфликтов.
4. Запустите пилот. Не надо стремиться роботизировать сразу все процессы. Поручите роботам несколько наиболее логичных и четких процессов, протестируйте их, оцените эффект, дайте возможность сотрудникам привыкнуть к «новым участникам команды». После этого будет проще делегировать роботам процессы, где требуется принимать решения.
5. Мониторьте новые технологии. Возможности роботов, ИИ и других цифровых инструментов стремительно развиваются. Для того, чтобы не упустить полезный апгрейд и использовать его как конкурентное преимущество, держите руку на пульсе современных разработок.
6. Проводите качественное обучение сотрудников. Если вы хотите, чтобы сотрудники приобрели навыки, позволяющие создавать и запускать роботов, писать промты и скрипты — нужно будет вложиться в их обучение.

Вы можете делегировать все эти и другие задачи коллаборации ИИ и умных роботов компетентным специалистам компании «Первый Бит». Если вы решите осуществить роботизацию своими силами, хотим еще раз подчеркнуть, что насколько бы умными ни казались роботы, контроль человека над ними необходим.

Заключение

Если вы только собираетесь внедрять RPA или изучаете возможности расширения спектра использования роботов, специалисты компании «Первый Бит» готовы помочь вам. Мы проанализируем ваши бизнес‑процессы, проведем интервью с ключевыми пользователями и сформируем рекомендации по внедрению, интеграции или масштабированию RPA. Затем наша команда разработает и реализует программное решение, запустит роботов в опытно-промышленную эксплуатацию и будет осуществлять их мониторинг, сопровождение и оптимизацию.

Эксперты «Первого Бита» имеют большой опыт создания, настройки и технической поддержки как обычных, так и интеллектуальных роботов. Специалисты постоянно совершенствуют навыки, осваивают современные технологии и успешно применяют их в работе. Мы готовы посодействовать вам во взращивании собственного центра компетенций и обучить ваших сотрудников работе с ИИ‑агентами и умными роботами.