RPA и ИИ: как генеративные нейросети меняют RPA в 2025

Размышляем в материале:

• на чем выстраивается синтез,
• является ли термин «роботизированная автоматизация процессов» исчерпывающим,
• какие выгоды дает автоматизация через ботов / цифровых ассистентов бизнесу и как найти свой софт,
• почему стоит обратить на сочетание RPA и AI для внедрения в рабочую рутину.

Технологии RPA и ИИ: содержание, направленность

RPA (англ. Robotic Process Automation, роботизированная автоматизация процессов) и AI (англ. Artificial intelligence) — решения, уверенно вошедшие в рабочую повседневность.

Первый сбор информации об этих инструментах дает понимание, что их внедрение при правильном подходе и условиях помогает:

1. организовать и провести оптимизацию ресурсов,
2. классифицировать рутинные обязанности отделов,
3. автоматизировать сразу несколько таких задач,
4. решить вопрос качества рабочих условий для сотрудников,
5. улучшить клиентский опыт (когда технологии помогают сделать лучше сервисы и услуги бизнеса),
6. значительно повысить эффективность бизнеса.

Чтобы по достоинству оценить возможность их симбиоза, разберем их содержание и некоторые отличия.

Об инструментах простыми словами

Результат внедрения RPA — робот для автоматизации рутинных процессов. По сути, это цифровой клерк-исполнитель.

Что делает робот?

Идеально выполняет скучную повторяющуюся работу по строгой инструкции.

Как именно?

Повторяет действия человека:

1. заходит в программы,
2. копирует данные из одной таблицы и вставляет в другую,
3. нажимает кнопки,
4. формирует отчеты.

Главная особенность RPA

Он не думает. Делает только то, что ему приказали. Если что-то пошло не так (например, кнопка на экране исчезла), он остановится и позовет на помощь человека. Не может обработать неструктурированную информацию.

Простая аналогия

RPA — это макрос или «горячие клавиши», которые взаимодействуют с любыми программами. Результат внедрения ИИ — цифровой стажер, который, по сути, появляется в вашей команде.

Что делает ИИ?

AI учится, анализирует и принимает решения на основе данных.

Что конкретно?

Понимает смысл документов, распознает изображения (например, что изображено на фото). Отвечает на вопросы клиентов в чате, предсказывает, какой товар будет лучше продаваться. Может провести поиск по ресурсам или сделать срез информации с конкретного сайта.

Главная особенность

Кто-то считает искусственный интеллект настоящим экспертом. Однако стоит помнить, что он имитирует мышление.

Может работать с неструктурированной информацией как человек и находить в ней закономерности. Но глобально нейросеть также может быть давать неверные ответы: всё зависит от того, сколько вы вкладываете в обучение модели.

Простая аналогия

Это умный помощник, который может прочитать письмо и сказать, это жалоба или благодарность, а также ответить на все дополнительные запросы.

Основные отличия RPA от AI

Для правильной оценки, какие процессы вы хотите автоматизировать, и дальнейших шагов по модернизации, важно понимать основные отличия программных роботов RPA от искусственного интеллекта.

По сути и задачам

RPA — это «цифровые руки», чья главная задача — автоматизировать процессы компании.

ИИ — это «цифровой мозг», чья главная задача — интеллектуально обрабатывать информацию.

По исходным принципам

Разницу подходов можно обозначить как «Правила vs. Обучение».

Роботизация строится на основе четких, прописанных человеком правил (если-тогда-другое). Робот не отклоняется от инструкции. Нет правила — нет действия.

Нейросеть учится на основе алгоритмов машинного обучения (ML) и анализа информации. Система не просто следует правилам, а обучается на больших массивах, выявляет закономерности и сама формирует «понимание» для принятия решений.

По типу обрабатываемых данных и действий

Боты идеально помогают в работе с обработкой структурированных данных: таблицы в Excel, поля в CRM и ERP-системах, стандартные формы. Их обязанности — перенос информации, заполнение полей, генерация отчетов по шаблону.

ИИ предназначен для неструктурированных данных: текст (письма, документы), изображения (фотографии, сканы), речь, видео. Его компетенции — извлечение смысла из документов (NLP), распознавание лиц, прогнозирование тенденций.

По уровню адаптивности и гибкости

Роботизация не адаптивна. Если процесс или интерфейс программы меняется, робот «ломается», и пользователь должен вручную переписать для него сценарий.

Искусственный интеллект по своей природе адаптивен. Чем больше материалов он обрабатывает, тем точнее становятся его прогнозы и решения. Он может справляться с изменениями и аномалиями, не требуя постоянного перепрограммирования.

По уровню когнитивных функций (интеллектуальности)

Бот не обладает интеллектом. Он не думает, не анализирует и не делает выводов. Он лишь слепо повторяет запрограммированную последовательность действий с высокой скоростью и без ошибок.

AI наделен «псевдо-интеллектом». Он может анализировать, делать предположения, оценивать вероятности и принимать решения на основе выявленных паттернов (шаблонов).

По цели внедрения

RPA внедряют для повышения эффективности и сокращения издержек:

• уменьшить количество ручного труда,
• ускорить выполнение обязанностей,
• исключить ошибки, вызванные человеческим фактором.

Нейросеть внедряют для получения новых возможностей и инсайтов:

• прогнозировать спрос,
• выявлять мошенничество,
• персонализировать предложения для клиентов,
• получать конкурентные преимущества за счет массивного анализа, который для человека не подъемен.

Симбиоз роботизации и искусственного интеллекта: перспективы для бизнеса

Важно понимать, что RPA и AI не конкурируют, а взаимодополняют друг друга.

Современные системы для создания цифровых помощников активно интегрируют в себя модули ИИ: компьютерное зрение, NLP, анализ документов. Поэтому в международной практике этот синтез получил название интеллектуальная / сквозная система автоматизации процессов, или «гиперавтоматизация» (англ. Hyperautomation).

Через RPA появляется беспрепятственный доступ к интерфейсам любых систем, а нейросеть наделяет этот доступ интеллектом. Вместо того, чтобы пытаться «вживить» нейросеть напрямую в ядро старой ERP-системы (что может быть дорого и сложно), мы подключаем его «сверху», через гибкого и послушного робота.

Простыми словами, результат совместного применения RPA и ИИ — стажер, которому эксперт-аналитик дал четкие инструкции на основе своего анализа, что многократно увеличивает и скорость работы в процессе обработки данных компании, и ценность результата.

RPA — это мост в будущее или удобная ступенька

В мире корпоративных ИТ-систем царит парадокс. С одной стороны — шумиха вокруг искусственного интеллекта, обещающего революцию и невиданную эффективность. С другой — груз старых, корневых систем, разрозненной информации и действий, которые десятилетиями были заточены под человеческую, а не машинную логику.

Решение для написания роботов становится тем самым прагматичным и надёжным путем для внедрения ИИ. Однако и в этой связке специалисты видят свои противоречия. Обратимся к оценке технологических принципов, которые меняет или оптимизирует генеративный ИИ.

Протестируйте симбиоз RPA и GPT на своих задачах

Puzzle RPA объединяет роботизацию и искусственный интеллект в единой платформе. Начните с простых ботов и постепенно добавляйте AI-возможности — без рисков и сложных интеграций.

Протестируйте платформу бесплатно. Самостоятельно создайте своего первого робота в Puzzle RPA. Убедитесь, насколько это просто, даже без глубоких технических знаний.

Тенденции корпоративной автоматизации

Генеративный ИИ меняет low-code подход

Low-code / no-code подход отлично подходит для решения ограниченного набора задач. Поэтому после долгожданного и скорого внедрения мы также быстро сталкиваемся с ограничениями каждой конкретной структуры.

Когда мы используем прямую генерацию кода, это дает более широкие возможности для управления конечным результатом. Но это затратно и долго. При своей экономичности low-code продукты нередко получают смешанный отклик из-за «проблемы пустого холста».

С одной стороны, автоматизация налаживается быстро: вам не нужно быть экспертом, чтобы стартовать. С другой, существует ограничение из-за конечного набора действий.

Генеративный ИИ преодолевает «проблему пустого холста» с помощью реального кода. Вы можете подсказать, как создать сценарий, а затем вместе докрутить его настройку. Не нужны навыки эксперта-программиста, и у вас будет полная гибкость языка сценариев, такого как Python.

Новые варианты автоматизации с генеративным ИИ

Генеративный AI не только упрощает разработку, но и приносит с собой новые навыки и возможности.

С помощью обучения с нуля, генеративный искусственный интеллект устраняет необходимость в больших обучающих наборах данных. Его способность выполнять действия, такие как классификация и расшифровка естественного языка (NLP), без каких-либо вводных материалов для обучения идеально сочетается с роботизацией, обеспечивая гораздо более быстрое развертывание с меньшими усилиями.

Более того, боты больше не ограничены бэк-офисом. С генерацией текста они теперь могут участвовать в исходящей коммуникации.

Для этого, конечно, потребуется человек, чтобы убедиться, что сообщения согласованы, но это все равно очень мощное дополнение к возможностям.

Нейросеть не ограничивается общедоступной информацией или датой окончания обучения. Для обоснования сгенерированного контента по вашим документам и бизнес-контексту можно использовать генерацию с использованием извлечения.

Идеальный технологический стек для доставки RPA и ИИ

Что касается технологического стека, Python царствует в мире искусственного интеллекта и автоматизации. Каждое приложение и решение имеют библиотеку Python, которая позволяет подключаться и взаимодействовать.

Puzzle RPA предлагает обширные инструменты с открытым исходным кодом, чтобы сделать построение и упаковку максимально простым, чтобы они могли повторно запускаться в любой новой среде без проблем с установкой и переносимостью. Все это бесплатно для всех.

Помимо самого бота, когда мы говорим об использовании в корпоративной среде, безопасность и управление находятся на первом месте у всех. Оркестровка ботов и данных — это также проблема, которую нужно решить.

Отметим, что делаем всё, чтобы развертывание платформы Puzzle RPA было простым, безопасным и бесшовным, обеспечивая отличную связь между системами.

Эволюционный, а не революционный подход: выгоды для бизнеса

Именно в этом ключевое преимущество такой технологической связки для бизнеса. Эволюционный подход к развитию вашей системы дает:

• Снижение порога входа

Компании начинают с простых правильных задач (скриптовый Robotic Process Automation), быстро получая высокий коэффициент возврата инвестиций (ROI) и накапливая экспертизу.

• Накопление

RPA собирает огромные массивы данных — что является бесценным топливом для будущих моделей машинного обучения.

• Постепенная интеллектуализация

На следующем этапе в уже запущенные и отлаженные потоки начинают встраивать когнитивные компоненты. Сначала — для обработки исключений, потом — для принятия простых решений. Риск минимален, так как основа уже стабильна.

Компания учится применять новые инструменты, видит отдачу и плавно движется к более сложным когнитивным сценариям. Это гораздо менее рискованно, чем попытка сразу реализовать масштабный проект по внедрению ИИ «с нуля».

Когда можно использовать RPA и AI вместе: кейсы трансформации

Синтез технологий подходит для умной роботизации различных электронных операций в отделе продаж, бухгалтерии, офисе проектного управления, отделах различных разработок (новые продукты, исследования и инновации, IT и пр.) — везде, где решаются коммуникативные, финансовые, юридические, поисковые задачи.

• На базовом уровне

Пример задачи: отсортировать и зафиксировать 100 счетов-фактур, присланных по email.

Решение: Робот забирает письма и вытаскивает из них файлы. ИИ (зрение компьютера) «смотрит» на каждый файл, «понимает», где там сумма, номер и дата, и извлекает их. Бот берет эти готовые данные и вносит их в бухгалтерскую систему.

Итог: вы получаете обработанные счет-фактуры в рекордные сроки. Например, один из клиентов Puzzle RPA поделился результатами аналогичной задачи. На 60+ счетов ушел всего 1 час 20 минут вместо 1,5 рабочего дня ручного труда двух специалистов.

• На концептуальном уровне

AI вносит в ландшафт роботизации существенные изменения:

Меняется парадигма разработки от low-code к no- code / prompt- code

Было: визуальные конструкторы (drag-and-drop) для сборки процессов.

Стало: создание автоматизаций через текстовые запросы на естественном языке (чат-интерфейс). Робота не «собирают», а «описывают».

• Кардинальное снижение порога входа и ускорение

Теперь создавать сложные боты могут бизнес-аналитики и конечные пользователи без технического бэкграунда. Время на создание прототипа и полноценного механизма сокращается в разы.

• Интеллектуализация на уровне создания ботов / AI для создания кода

ИИ сам пишет код, предлагает оптимальную логику, встраивает исправление / учет ошибок и лучшие практики. Он действует как опытный разработчик-помощник, а не просто как инструмент.

• Расширение охвата автоматизации для неподготовленных процедур

Было: роботы взаимодействовали только со структурированными данными и по строгим правилам.

Стало: AI позволяет легко добавлять когнитивные компоненты (ведение документации, анализ текста, коммуникация), считывая неструктурированную информацию.

• Умное сопровождение и модернизация

AI может автоматически анализировать логи, находить причины сбоев и генерировать код для их исправления. Таким образом упрощается модификация существующих автоматизаций: можно попросить ИИ «обновить процесс под новый интерфейс системы».

• Превращение RPA-платформы в центр гиперавтоматизации

AI становится единым интерфейсом, через который не только создаются роботы, но и координируются другие технологии (ИИ, BPM, аналитика).

Искусственный интеллект трансформирует RPA из инструмента для автоматизации рутинных задач в полноценную систему для сквозной умной автоматизации, где главным языком программирования становится человеческая речь.

Критерии выбора RPA и AI: советы экспертов Puzzle RPA

Советуем, на что обратить внимание при поиске решений.

1. Четко определите цель и действия для автоматизации

Выбирайте RPA, когда задача — «делать»: автоматизировать рутину по строгим правилам (перенос данных, использование шаблонов и форм).

Подключайте AI, когда задача — «думать»: анализировать документы, понимать речь, выявлять скрытые закономерности.

Рекомендуем начать с роботизации, а AI как «мозг» добавить для робота, когда потребуется принимать решения. Реализовать подход на платформе Puzzle RPA вы сможете с Puzzle GPT.

2. Оцените «зрелость» рутины

Идеальный рутинный кандидат — стабильный, повторяемый и регламентированный. Если набор действий меняется каждый день, сначала стандартизируйте его, и только потом автоматизируйте.

AI понадобится для неструктурированных данных (писем, сканов, голосовых сообщений). Если 80% данных — это таблицы, вам хватит RPA.

Опирайтесь на правило: нет стабильного процесса — нет возможности его автоматизировать. Не заливайте бетон на болото.

3. Считайте совокупную стоимость внедрения, а не цену лицензии

Узнайте у вендора: насколько сложно разрабатывать, тестировать и сопровождать роботов? Высокие затраты на поддержку — главный убийца ROI.

Узнайте про масштабируемость: как система поведет себя при росте с 5 до 50 роботов? Не забудьте про стоимость инфраструктуры и ИТ-ресурсов.

Обратите внимание: недорогая лицензия может обернуться дорогим развертыванием и поддержкой. Смотрите на полную стоимость владения (англ. TotAI Cost of Ownership, или TCO).

4. Опирайтесь на «гражданского разработчика» / англ. Citizen Developer

Система должна быть понятна бизнес-аналитикам без глубоких навыков программирования. Именно с таким подходом мы подходили к созданию Puzzle RPA.

Это ускорит развертывание и снизит нагрузку на ИТ-департамент. Также убедитесь, что есть ли продвинутая среда разработки (IDE) для сложных сценариев. Баланс — ключ к успеху.

Рекомендуем: проведите пилот силами бизнес-пользователей / тестовой группы. Если у них не получится — это плохой знак.

5. Проверьте встроенные AI-способности

Даже если искусственный интеллект не нужен сегодня, выберите платформу со встроенными AI-компонентами: компьютерным зрением, NLP, анализом документов. Или возможностью для легкой интеграции с внешними AI-сервисами от Microsoft Azure и Google.

Так вы страхуете ваши инвестиции на будущее.

Наш принцип: выбирайте продукт, который растет вместе с вашими потребностями — от простой роботизации к интеллектуальной. Например, сейчас на платформе Puzzle RPA появилась Витрина роботов.

В вопросах техподдержки мы придерживаемся правила продолжать тесное сотрудничество с клиентом, даже если он справляется сам. Чат-бот, телефон, почта — мы задействуем все каналы связи, ценим конфиденциальность нашего общения и готовы к консультации в любое время.

6. Не экономьте на пилотном запуске

Обязательно запустите пилот в реальном кейсе. Оцените не только техническую реализацию, но и скорость внедрения, отклик вендора и обратную связь от будущих пользователей.

Наш главный совет: лучший критерий выбора — успешный пилот, который решил конкретную бизнес-проблему и показал измеримую пользу.

Помните, что вы выбираете не просто инструмент, а партнера. Уделяйте внимание не только функционалу, но и экспертизе, поддержке и сообществу вокруг платформы.

Заключение

Генеративный искусственный интеллект трансформирует ландшафт роботизации, открывая новые возможности для автоматизированной роботизации и переосмысливая наш подход к созданию ботов. Его интеграция с существующими практиками RPA приводит к более быстрым, более эффективным и более интеллектуальным возможностям для автоматизации.

Поскольку мы вступили в эту новую эру, сейчас самое время:

• пересмотреть, как компании будущего автоматизируют свои бизнес-процессы,
• перевести вашу программу на современную архитектуру,
• использовать программную экосистему, которая гарантирует вам доступ к последним инновациям в ближайшие годы.

RPA всё чаще рассматривается не как точечный инструмент, а как центральный узел для более широкой концепции — гиперавтоматизации. Платформы для написания роботов обрастают встроенными AI-способностями, становясь единой средой для создания цифровых сотрудников разной степени интеллектуальности.

Robotic Process Automation — это не просто «костыль» для старых систем на пути к возможностям нейросетей. Это тактический и стратегический мост. Это язык, на котором корпоративные ИТ-ландшафты, построенные в XX веке, начинают общаться с технологиями XXI века.

На наш взгляд, симбиоз RPA и AI — доказательство, что настоящая трансформация начинается не с разрушения старого, а с его разумной и постепенной эволюции, где у каждой технологии есть своя важная роль. Именно с таким убеждением строится платформа Puzzle RPA.