О переходе российского RPA-рынка к управлению процессами и ИИ

Российский рынок RPA (роботизированной автоматизации процессов) вступил в фазу глубокой качественной трансформации. Если ещё несколько лет назад программные роботы воспринимались прежде всего как инструмент для точечной автоматизации повторяющихся рутинных операций - своеобразные «цифровые стажёры», которые переносят данные из одной таблицы в другую или отрабатывают простые сценарии, - то сегодня отрасль движется к принципиально иной модели. Как отмечается в исследовании «RPA-круг Громова 2026», технология становится оркестратором сложных бизнес-процессов с участием ИИ-агентов и людей. Это означает, что RPA перестаёт быть изолированным решением и превращается в связующее звено экосистемы гиперавтоматизации.

Рынок растёт стремительно: по прогнозам компании «ИБА», 2024 год российский RPA-рынок завершил с объёмом порядка 60 млрд рублей и показателем роста в 40 - 50%. При этом 82% крупнейших предприятий страны уже используют программных роботов, а ещё 23% компаний планируют внедрить RPA в ближайшее время. Но дело не только в масштабе проникновения - меняется сама суть запроса. Как отмечает Павел Борченко, управляющий директор кластера SL Soft AI, сегодня клиенты редко интересуются RPA в чистом виде: их запросы всё чаще включают элементы искусственного интеллекта - компьютерное зрение, интеллектуальное распознавание документов и даже генеративный ИИ. Границы классического RPA размываются, открывая дорогу более комплексной парадигме - гиперавтоматизации.

Ключевой вектор этого перехода - смещение фокуса с автоматизации отдельных задач на управление сквозными бизнес-процессами. Раньше компания могла автоматизировать, скажем, формирование отчёта: робот собирал данные, заполнял шаблон и отправлял файл. Теперь же заказчики хотят видеть интегрированное решение, которое не просто выполняет отдельные операции, а управляет целым процессом - от его обнаружения и анализа до оптимизации и контроля исполнения. В этом контексте всё большую роль играют технологии Process Mining и Task Mining, позволяющие достоверно определить, какие именно процессы у заказчика будет выгодно автоматизировать. RPA-платформы становятся не просто исполнителями, а аналитическими центрами, которые помогают бизнесу понять, где и как теряется время и эффективность.

Второй, не менее важный аспект трансформации - активная интеграция ИИ в RPA-решения. Технологии искусственного интеллекта уже применяют 61% опрошенных компаний, при этом наибольший интерес вызывают ML и LLM - их планируют использовать 64% респондентов. И это не случайно: ИИ расширяет возможности RPA там, где классические роботы бессильны. Распознавание неструктурированных документов, анализ изображений, обработка естественного языка, принятие решений в нестандартных ситуациях - всё это становится доступным благодаря синергии RPA и ИИ. Показательный пример - эволюция платформы Сбера: GigaARPA (Giga Agentic RPA) получила поддержку запуска и исполнения ИИ-агентов на базе нейросети GigaChat, способных автономно обрабатывать данные и принимать самостоятельные решения. Это уже не просто роботизация, а интеллектуальная автоматизация с элементами агентного подхода.

Сегодня наиболее перспективным признаётся использование синергии нескольких технологий: автоматизации с помощью текста на базе LLM и MCP, регламентации действий с помощью RPA для рутинных задач, распознавания и обработки документов с помощью IDP/OCR-моделей и управления «цифровыми сотрудниками» с помощью BPM-систем. RPA-платформа в этой связке выступает как дирижёр, координирующий работу различных интеллектуальных инструментов. Именно такой экосистемный подход, а не изолированные внедрения, приносит максимальный экономический эффект.

Во-первых, возросшая зрелость как самих решений, так и компетенций заказчиков. Бизнес больше не хочет «робота ради робота» - он требует измеримого ROI и стратегического влияния на операционную эффективность. Во-вторых, дефицит кадров стимулирует интерес к решениям, которые позволяют делать больше с меньшим участием человека. В-третьих, уход зарубежных вендоров и развитие отечественных платформ - ROBIN, Primo RPA, PIX RPA и других - создали уникальную возможность для формирования собственной технологической повестки. Российские разработчики не просто догоняют мировых лидеров, но и предлагают решения, учитывающие специфику локального рынка.

Вместе с тем переход к управлению процессами и ИИ ставит перед рынком новые вопросы. Расходы на внедрение и поддержку остаются заметно высокими, сохраняется нехватка профильных специалистов. Половина респондентов (50%) «скорее не удовлетворены» практикой использования ИИ в своих организациях, что говорит о разрыве между ожиданиями и реальными возможностями технологий. Однако последующие три года, по прогнозам участников исследования, стоит ожидать активного внедрения искусственного интеллекта.

«Таким образом, российский RPA-рынок сегодня находится на перепутье, и выбранное направление - в сторону интеллектуального управления процессами - выглядит не просто трендом, а стратегической необходимостью. Те компании, которые смогут перейти от разрозненной автоматизации задач к построению гиперавтоматизированных экосистем с активным использованием ИИ, получат решающее конкурентное преимущество в ближайшие годы. Вопрос уже не в том, нужна ли автоматизация, а в том, как именно она будет выстроена для достижения максимального эффекта. И ответ на этот вопрос всё чаще лежит за пределами классического RPA - в пространстве, где роботы, искусственный интеллект и люди работают как единый, слаженный оркестр», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Александр Калашников.