23 декабря 2025 г.
Гиперавтоматизация — стратегический подход, цель которого — использовать широкий технологический стек для автоматизации как можно большего количества бизнес-процессов и обеспечения их интеграции. Так можно добиться их сквозного выполнения, а не просто ускорения отдельных шагов. Здесь в связке работают искусственный интеллект (ИИ), роботизация (RPA), распознавание символов (OCR) или интеллектуальная обработка документов (IDP) и другие технологии.
О реальной практике гиперавтоматизации в бизнесе рассказывает исполнительный директор ROBIN компании SL Soft Павел Сергеев.
Искусственный интеллект как движущая сила
Технологии ИИ вызвали дополнительный интерес к автоматизации бизнес-процессов. При этом, после ажиотажа, возникшего на рынках в 2023 году, и активных инвестиций в GenAI в 2024 году, началась фаза, которую Gartner описывает как «пропасть разочарований». Наступил этап критического переосмысления, завышенные ожидания бизнеса не оправдываются — множество пилотов (PoC) с ИИ признаны неудачными и закрываются.
Есть несколько причин, которые в совокупности приводят к такому положению дел:
- Отсутствие стратегии и тактического подхода. Большое количество PoC запускались под влиянием хайпа и давлением сверху, от руководства, без четкого и вдумчивого выбора задач, к которым был бы применим ИИ, без бизнес-целей и дорожной карты;
- Человеческий фактор. Сотрудники сопротивляются внедрению ИИ, возникают культурные барьеры между ИТ‑специалистами и функциональными заказчиками. Кроме того, ощущается нехватка квалифицированных кадров;
- Неподготовленность данных и инфраструктуры. Для обучения моделей GenAI не хватает качественных и чистых данных, а вычислительные мощности недостаточны;
- Незрелость технологий и продуктов. Продукты недостаточно проработаны, стартапы зачастую не обеспечивают требуемого уровня надежности и функциональности решений.
Компаниям в такой ситуации важно смотреть на ИИ прагматично, не как на "волшебную таблетку«.Правильный для бизнеса вопрос — «как связать ИИ с нашими процессами, какими технологиями его обвязать, чтобы он давал нужный результат?».
Показателен опыт Johnson & Johnson: корпорация выделила 900 сценариев применения GenAI, а затем выяснила, что только
Однако, несмотря на все барьеры или неудачные попытки, международный опыт показывает — общее количество проектов и задач, которые ИИ решает в компаниях, продолжает расти. Это во многом связано с активным развитием технологии. По прогнозам Grand View Research, объем мирового рынка ИИ к 2033 году достигнет $3497,26 млрд, по оценке ИНП РАН — $2,8 трлн к 2035 (по консервативному сценарию).
Бизнес становится осмотрительнее и прагматичнее: компании, у которых есть ресурсы и стратегическое видение, перестали воспринимать ИИ как «волшебную палочку» и встраивают его в свой ИТ-ландшафт, где он работает в связке с другими технологиями.
Глобальный тренд — это переход от зоопарка разрозненных инструментов к централизованным архитектурам, где RPA, BPM, OCR и различные ИИ-модели объединены в единую, бесшовную экосистему. ИИ стал или становится прямо сейчас важным компонентом комплексного продукта.
Подход к гиперавтоматизации — российская практика
Остановимся на российской рынке — тренды гиперавтомазации мы суммировали в совместном с TAdviser исследовании технологий, которые сейчас активно использует бизнес.
Наибольшее распространение получили чат-боты (63%), технологии ИИ — LLM и ML (61%), BPM-системы (60%). Среди наименее популярных — голосовые боты (15%), Process и Task Mining (21%).
Больше половины респондентов интегрировали инструменты ИИ для поиска корпоративной информации, генерации рабочего контента и обработки документов в свои системы или порталы. По сути, сейчас формируется новый стандарт восприятия цифровых платформ в компаниях.
Отмечу, что приоритеты использования технологий несколько отличаются в зависимости от размера организаций. Например, среди крупнейших и крупных компаний доля внедривших RPA составляет 82% и 44% соответственно, а среди среднего и малого бизнеса — 26%.
Программные работы были признаны наиболее эффективной технологией, несмотря на то, что не вошли в ТОП-3 по распространенности — 70% респондентов подтвердили положительные бизнес-эффекты от их применения. Удовлетворены компании и использованием BPM (61%) и OCR/IDP (59%).
С ИИ ситуация менее однозначная и соответствует мировым тенденциям. Половина респондентов «скорее не удовлетворена» практикой его использования в компании, при этом ближайшие три года явно пройдут в активном внедрении ИИ-технологий. Когда игроков рынка опрашивали об их планах, прежде всего они называли LLM, ML (64%) и технологии интеллектуального поиска RAG (37%).
Интерес к OCR/IDP как к отдельной технологии в перспективе будет снижаться, поскольку эта функциональность начинает ассоциироваться с базовыми возможностями ИИ (в частности LLM). Интерес к внедрению голосовых ботов еще ниже (собираются применить лишь 6% компаний) — возможность такого диалога уже включается в ИИ-агентов для автоматизации коммуникаций. Решения на базе ИИ интегрируются и в программных роботов, дополняя их возможности и делая их более «умелыми».
Отдельно отмечу компании, где уже внедрен интеллектуальный поиск по документам (RAG) — здесь высоко стремление развивать такие решения и дальше. То есть инструмент стал пользоваться популярностью в корпоративной среде, ему уделяется серьезное внимание.
Вывод: планомерное развитие на базе четкой стратегии
Получается, что, с одной стороны, ИИ «откусывает» кусок от каждой технологии, тем самым как будто уменьшая ее рынок. Но с другой — наполняет большим смыслом, большей функциональностью.
По результатам исследования, на горизонте ближайших трех лет наиболее перспективными кажутся следующие сценарии для внедрения ИИ в бизнес-среду: распознавание, обработка и верификация комплектов документов; поиск по документам и базам знаний/библиотекам организации; проверка документов на соответствие различным правилам и критериям. То есть компании «ставят» на наиболее практичные кейсы.
Сейчас происходит размывание границ в технологиях за счет интеграции ИИ. Заказчики ждут зрелых, масштабируемых, функциональных инструментов, которые способны просто и органично встроиться в ландшафт компании. Наиболее ценным становятся платформенные решения, где различные технологические компоненты (ИИ, OCR, RPA и другие) работают в синергии.
Помимо функциональности, для корпоративного использования критично, может ли продукт встраиваться в стандарты безопасности и интегрироваться с ролевой моделью компании.
Источник: Павел Сергеев, исполнительный директор ROBIN компании SL Soft
