Данияр Нургалиев 
В современном деловом мире автоматизация процессов перестала быть просто модным трендом, превратившись в насущную необходимость. Долгое время основу оптимизации операционной деятельности составляли технологии роботизированной автоматизации процессов (RPA) и автоматизации бизнес-процессов (BPA). Они отлично справлялись с монотонными, повторяющимися задачами, работая быстро, точно и обеспечивая возможность аудита, что делало их незаменимыми для обработки больших объемов структурированных данных. Предсказуемость и экономическая эффективность этих решений приносили ощутимую выгоду: компании сообщали о сокращении операционных расходов до 50% и быстрой окупаемости инвестиций.
Однако по мере усложнения рыночных условий и бизнес-сред, на арену выходит автоматизация на базе искусственного интеллекта (ИИ), способная кардинально изменить правила игры. В отличие от традиционных методов, системы ИИ адаптируются, обучаются и принимают решения в реальном времени, успешно справляясь с неструктурированными данными и неоднозначными сценариями, которые неподвластны RPA и BPA. Искусственный интеллект несет с собой гибкость, масштабируемость и инновационный потенциал, позволяя компаниям перейти от рутинной эффективности к более интеллектуальным и адаптивным операциям.
Разворачивающаяся дискуссия касается не просто технологий, а стратегии автоматизации в целом. Стоит ли организациям придерживаться проверенных временем решений или рискнуть, сделав ставку на «умное» неизведанное? RPA использует программных роботов для имитации рутинных действий человека, взаимодействуя с приложениями через пользовательский интерфейс. Эти системы идеальны для структурированных данных и задач, где не требуется обучение, а лишь четкое следование правилам, например, при копировании данных из электронной почты в Excel. Среди известных инструментов – UiPath и Blue Prism. BPA, в свою очередь, нацелена на сквозную оптимизацию бизнес-процессов, часто интегрируясь с ERP/CRM-системами и включая этапы с участием человека. Примером может служить полная автоматизация процесса приема нового сотрудника. ИИ-автоматизация же использует искусственный интеллект для принятия решений, понимания естественного языка, распознавания образов и обучения на данных, что позволяет, например, анализировать электронные письма клиентов, классифицировать их и направлять в нужный отдел.
Несмотря на впечатляющие возможности, ИИ-автоматизация подходит не для всех задач. Уайатт Мэйхэм, ведущий консультант по ИИ в Northwest AI Consulting, отмечает, что многие организации обнаруживают: ИИ не всегда приносит немедленную отдачу. В ситуациях, где критически важны соответствие требованиям, работа со структурированными данными или ограничены внутренние компетенции в области ИИ, традиционные инструменты, такие как RPA и BPA, могут показать лучшую производительность. «Когда вы обрабатываете счета, регистрируете учетные записи или синхронизируете системы, детерминированный подход превосходит вероятностный», – подчеркивает Мэйхэм. Кроме того, вопросы управления и аудита остаются серьезной проблемой при внедрении ИИ, так как модели могут быть непрозрачными.
Выбор между RPA/BPA и ИИ-автоматизацией зависит от характера задачи и желаемого результата, считает Джон Книсли, руководитель отдела интеллектуальной обработки процессов в Abbyy. Традиционные подходы по-прежнему ценны для рутинных процессов, где важны предсказуемость и экономичность. «Когда критически важно получать одинаковый результат на один и тот же вопрос каждый раз, именно здесь традиционные инструменты автоматизации проявляют себя наилучшим образом», – говорит он. ИИ же незаменим в условиях сложности и неопределенности, где требуются суждения, обучение и адаптация, например, в персонализации клиентского опыта или прогнозной аналитике. Однако Книсли предупреждает, что системы ИИ могут снижать прозрачность и контроль, что создает проблемы для соответствия требованиям и аудита, особенно в регулируемых отраслях. Решения на базе ИИ также требуют больших первоначальных инвестиций и времени на развертывание. «Компромисс очевиден: организации должны выбирать между «сделать быстро» и «обеспечить будущее» своих операций», – добавляет эксперт. Важную роль играет и готовность самой организации: RPA и BPA проще внедрить компаниям, только начинающим свой путь цифровой трансформации.
При выборе ИИ-автоматизации встает следующий вопрос: какой тип ИИ использовать – основанный на правилах или генеративный? Лиэнн Маркус, управляющий директор Centranum Group, поясняет, что ИИ на основе правил ценится за предсказуемость. «ИИ на основе правил предсказуем, потому что его логика прозрачна и может быть скорректирована», – говорит она. Такие системы, хоть и требуют первоначальных вложений в разработку, не несут текущих затрат на использование после внедрения. В отличие от них, генеративный ИИ, такой как большие языковые модели (LLM), работает на основе вероятностного анализа огромных массивов данных. Их логика непрозрачна, а прогнозы основаны на данных обучения, а не на заданных правилах, что делает их склонными к ошибкам. Кроме того, LLM тарифицируются за каждый запрос, что может быстро стать затратным. «Масштабирование генеративного ИИ для повторяющихся задач является проблемой, поскольку его результат основан на статистической вероятности, а не на правилах», – отмечает Маркус.
Компания Centranum, по словам Маркус, экспериментировала с генеративным ИИ для своей платформы управления талантами с целью автоматизации определения должностных обязанностей и навыков. Хотя LLM справлялись с отдельными должностями, необходимость стандартизации по множеству ролей создала непреодолимые трудности: ИИ не мог обработать весь набор данных из-за ограничений по размеру, а пакетная обработка приводила к дублированию, требующему значительной ручной очистки. Кроме того, передача корпоративных данных генеративным моделям ИИ сопряжена с рисками конфиденциальности. В итоге Centranum использует ИИ на основе правил для более согласованного и эффективного управления должностными инструкциями. «Если бы мы использовали ИИ типа LLM для этого… не было бы никакой согласованности – хаос», – заключает Маркус. На практике настройка автоматизированных рабочих процессов на основе правил оказалась быстрее, чем работа с генеративным ИИ.
Будущее видится в гибридной автоматизации, интегрирующей RPA с ИИ. Эта модель рассматривается не как временное, а как устойчивое долгосрочное решение, сочетающее адаптивность с надежностью. «Когда вы обрабатываете счета-фактуры, регистрируете новые учетные записи или синхронизируете системы, детерминированный подход превосходит вероятностный», – подтверждает Мэйхэм. Джон Книсли также считает, что такой подход объединяет сильные стороны обеих технологий и уже помогает организациям справляться с более сложными рабочими процессами. Распространенное заблуждение состоит в том, что RPA и BPA устарели. Напротив, их простота является сильной стороной, особенно в сочетании с ИИ в гибридной структуре. «Гибридная автоматизация в ближайшее время не исчезнет из меню», – уверен Книсли.