RPA и ИИ: как генеративные нейросети меняют RPA в 2025

За последние пять лет ландшафт роботизированной автоматизации процессов (RPA) эволюционировал от небольшого функционала на рабочем столе до интеграции в бэк-офис и бизнес-платформы. Сейчас в игру вошел генеративный искусственный интеллект. Мы читаем новости и видим новую волну эволюции и симбиоза этих решений в корпоративных ИТ-системах.

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.

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:

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

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

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:

• заходит в программы,
• копирует данные из одной таблицы и вставляет в другую,
• нажимает кнопки,
• 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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

• Постепенную интеллектуализацию

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».

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.

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).

• 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.

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.