Три роли ИИ в роботизации: возможности, границы применения и новая роль человека

Как искусственный интеллект расширяет потенциал программной роботизации и помогает бизнесу выстраивать более зрелую автоматизацию.

Руководитель направления RPA

компании РДТЕХ Андрей Скосырев

К НОВОМУ УРОВНЮ ЗРЕЛОСТИ

Еще недавно программный робот в компании был чем-то вроде очень исполнительного, но довольно буквального сотрудника. Он не уставал, не ошибался в типовых действиях, быстро переносил данные из одной системы в другую, формировал отчеты, обрабатывал заявки по шаблону. Но стоило процессу выйти за пределы жесткого сценария – и его эффективность заметно снижалась. Письмо в свободной форме, нестандартный договор, скан невысокого качества, исключение из правила – все это ограничивало возможности классической роботизации.

Искусственный интеллект заметно расширил эти возможности. Он добавил роботам то, чего им долго не хватало, – способность работать не только по инструкции, но и с контекстом. Благодаря ИИ роботизация вышла за рамки обычного исполнения и приблизилась к более зрелой модели, в которой система может анализировать входящие данные, проверять результат и даже подсказывать бизнесу, какие процессы целесообразно автоматизировать в первую очередь.

Именно в этот момент роботизация выходит на новый уровень зрелости. Когда у робота появляется интеллектуальный слой, вместе с новыми возможностями возникает и новая управленческая задача: определить, в каких сценариях система может действовать самостоятельно, а где требуется подтверждение или дополнительная проверка результата. Это не ограничение технологии, а естественный этап ее развития. Чем точнее выстроены границы применения ИИ, тем выше практическая отдача от автоматизации.

РОБОТ – НЕ ТОЛЬКО ИСПОЛНИТЕЛЬ

Классическая программная роботизация изначально строилась на довольно простой логике: если бизнес-процесс можно формализовать, значит, его можно автоматизировать. Именно это и обеспечило технологии быстрый рост. Финансы, закупки, кадровые операции, документооборот, перенос данных, сверки, отчетность – везде, где были четкие правила и повторяемые действия, роботизация показывала хороший результат.

Бизнес быстро оценил этот подход за его практичность. Не нужно было годами перестраивать ИТ-архитектуру или запускать дорогостоящую трансформацию. Можно было взять конкретный процесс, описать шаги, настроить робота – и сравнительно быстро получить эффект: меньше ручной работы, выше скорость, ниже нагрузка на сотрудников.

Но по мере взросления рынка стало очевидно: почти все действительно важные процессы устроены сложнее, чем кажется на этапе описания. Они включают неструктурированные данные, исключения, ручные согласования, неоднозначные формулировки и множество ситуативных решений. Именно в таких точках классический робот начинал работать менее уверенно.

ИИ оказался для роботизации не дополнительной функцией, а важным этапом ее развития. Он дал роботу возможность работать там, где раньше автоматизация останавливалась: в письмах, сканах, договорах, заявках, обращениях, документах со сложной структурой и нестандартной логикой. По сути, робот перестал быть только исполнителем заданных шагов. Он начал читать, сопоставлять, интерпретировать и действовать с учетом контекста.

Именно это сегодня и меняет рынок.

ТРИ РОЛИ ИИ В РОБОТИЗАЦИИ

Сегодня ИИ в роботизации чаще всего берет на себя три ключевые роли: аналитика, контролера и навигатора.

Первая роль – аналитик

Это наиболее масштабное изменение: ИИ позволяет роботу работать с тем, что раньше находилось за пределами автоматизации.

В классическом сценарии робот хорошо чувствует себя там, где есть четкие поля, таблицы, фиксированные формы и заранее заданные маршруты. Но как только в процесс входит человек со своим живым языком, документ в произвольной структуре или скан с неидеальным качеством, традиционная роботизация начинает требовать дополнительных настроек или участия сотрудника.

ИИ меняет эту ситуацию. Он помогает:

• распознавать и интерпретировать содержание писем;
• выделять сущности и реквизиты из договоров, счетов и актов;
• определять тип документа;
• классифицировать обращения;
• работать со сканами, файлами в формате ПДФ и изображениями;
• извлекать смысл из частично структурированных и неструктурированных данных.

Именно в этой роли ИИ делает роботизацию значительно ближе к реальной жизни компании. Потому что на практике почти никогда не бывает идеально чистых и одинаковых входящих данных.

Вторая роль – контролер

Не менее важная роль ИИ в роботизации связана с контролем качества самого процесса. Интеллектуальные компоненты нужны не только для того, чтобы понять данные, но и для того, чтобы проверить корректность выполнения операции, выявить отклонения и поддержать устойчивость автоматизации.

Это особенно актуально в среде, где роботизация уже охватывает значительный объем операций. Когда роботы начинают участвовать в финансовых, юридических, кадровых или клиентских процессах, вопрос скорости перестает быть единственным. На первый план выходит надежность результата и предсказуемость работы системы.

Здесь ИИ особенно полезен как контролер. Он может выявлять аномалии, сопоставлять данные из разных источников, замечать отклонения от привычного сценария, проверять полноту информации, оценивать вероятность неточности, сравнивать результат с ожидаемыми образцами и направлять отдельные случаи на дополнительную проверку.

Это важно не только с технологической, но и с управленческой точки зрения. Зрелая роботизация – это не та, что стремится автоматизировать максимум любой ценой, а та, что умеет сочетать скорость, качество и управляемость.

По сути, ИИ в роли контролера нужен не для полной самостоятельности системы, а для более точной и устойчивой автоматизации. И в этом его реальная ценность.

Третья роль – навигатор

Третья роль – стратегическая. ИИ все активнее помогает компаниям понять, что именно имеет смысл автоматизировать в первую очередь.

Это не такой очевидный сценарий, как работа с письмами или договорами, но его значение быстро растет. Одна из хронических проблем автоматизации заключается в том, что компании нередко роботизируют то, что проще автоматизировать, а не то, что действительно влияет на эффективность бизнеса.

Ситуацию меняют инструменты интеллектуального анализа бизнес-процессов – то есть восстановления реального хода процесса по журналам событий в информационных системах, – а также инструменты анализа пользовательских операций, которые позволяют выявлять повторяющиеся действия сотрудников в рабочих приложениях. В сочетании с аналитикой на базе ИИ это дает возможность смотреть на процессы не через субъективное описание подразделений, а через реальные цифровые следы: задержки, повторные шаги, возвраты, ручные вмешательства, разрывы маршрутов, перегруженные этапы.

Это меняет сам разговор с заказчиком. Вместо вопроса «какой процесс вы хотите автоматизировать?» появляется другой: «где компания теряет время, деньги и управляемость – и где автоматизация способна дать наибольший эффект?»

ВОЗМОЖНОСТИ ИИ РАСКРЫВАЮТСЯ В УПРАВЛЯЕМОМ КОНТУРЕ АВТОМАТИЗАЦИИ

По мере роста возможностей ИИ растут и ожидания бизнеса. Большие языковые модели уже хорошо справляются с формулированием ответов, классификацией текстов, извлечением данных и интерпретацией информации. При этом важно учитывать, что такие системы работают на основе вероятностной оценки и могут по-разному интерпретировать контекст, особенно в неоднозначных сценариях. В большинстве прикладных процессов это не мешает получать высокий практический эффект, особенно если ИИ встроен в понятный контур проверки результата.

В пользовательских сценариях такие неточности чаще всего остаются в пределах допустимого, тогда как в роботизации они требуют более внимательной настройки процесса, правил применения и подтверждения результата. Если ИИ используется в рекомендательном режиме, возможные отклонения обычно не оказывают существенного влияния на процесс. Но в операциях, связанных с платежами, договорными обязательствами, кадровыми решениями, взаимодействием с клиентами или соблюдением регуляторных требований, к качеству результата предъявляются более высокие требования.

Поэтому ключевой вопрос сегодня связан уже не с тем, нужен ли ИИ в роботизации, а с тем, как выбрать оптимальный формат его использования. В одних процессах интеллектуальные компоненты могут работать достаточно самостоятельно, в других – давать наилучший результат как часть управляемого контура, где предусмотрены подтверждение, контроль или участие сотрудника на отдельных этапах.

РОЛИ ИИ И ЧЕЛОВЕКА В ЗРЕЛОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ

В зрелой автоматизации роль человека не сокращается, а переосмысливается. Сотрудник все чаще выступает не как исполнитель рутинных операций, а как участник контрольных, экспертных и управленческих этапов процесса.

Участие человека особенно важно в тех сценариях, где:

• решение связано с финансовыми последствиями;
• значима юридическая корректность;
• требуется соблюдение регуляторных требований;
• результат влияет на клиентский опыт или обязательства компании;
• входящие данные допускают неоднозначную интерпретацию;
• системе требуется дополнительное подтверждение результата;
• процесс отклоняется от стандартного сценария;
• необходима не только обработка данных, но и содержательная оценка ситуации.

Именно так строится автоматизация с участием человека в значимых точках процесса. Речь не о том, чтобы вручную перепроверять каждое действие системы. Задача состоит в том, чтобы выстроить более умную архитектуру, в которой автоматизация понимает пределы своей самостоятельности и в нужный момент передает решение сотруднику.

На мой взгляд, именно это сегодня и отличает зрелую интеллектуальную роботизацию от точечного внедрения отдельных ИИ-инструментов. Эффективная система – не та, что стремится к максимальной автономности в любом сценарии, а та, что умеет гибко сочетать самостоятельную работу, контроль результата и участие человека.

ПОЧЕМУ ЭТА ТЕМА СТАЛА АКТУАЛЬНОЙ СЕЙЧАС

Период с 2023 по 2026 год можно считать переломным для всего рынка автоматизации. За это время совпали сразу несколько факторов:

• Выросла зрелость самих инструментов искусственного интеллекта: оптического распознавания символов, интеллектуальной обработки документов, обработки естественного языка, машинного зрения и больших языковых моделей.
• Бизнес стал требовать от автоматизации большего, чем сокращение ручного труда.
• В России дополнительным драйвером стали задачи импортозамещения, перехода на новые ИТ-ландшафты и необходимости поддерживать непрерывность процессов в переходный период.

На этом фоне программная роботизация получила второе дыхание. Но уже в новой роли: не только как инструмент исполнения, а как основа более широкой интеллектуальной автоматизации.

Исследования последних лет это подтверждают. В 2023 и 2024 годах аналитики фиксировали устойчивый рост интереса к интеллектуальной автоматизации, особенно в связке роботизации с обработкой документов, аналитикой процессов и сервисами ИИ. В 2025 году Gartner окончательно закрепила за роботизацией статус одного из ключевых инструментов операционной эффективности, но при этом акцент в отрасли сместился в сторону интеграции роботизации с ИИ-компонентами. Прогнозы на 2026 год также показывают дальнейший рост автоматизации в ИТ-поддержке, сервисных функциях и операционных процессах.

Но главное в этих прогнозах – не только масштаб внедрения, но и смена критериев качества. Бизнесу сегодня нужны не роботы как таковые, а управляемые, надежные и встроенные в процесс интеллектуальные системы.

РОССИЙСКИЙ РЫНОК СТАЛ ВЗРОСЛЕЕ

 Еще несколько лет назад заказчик чаще приходил с локальным запросом: автоматизировать отдельную операцию, сократить ручной труд, ускорить обработку конкретного участка. Сегодня хотят встроить роботизацию в стратегию развития компании, связать ее с цифровой трансформацией, обеспечить масштабирование и управляемость.

Изменилась и сама технологическая база. Отечественный рынок программной роботизации за последние годы стал существенно более зрелым. Появились платформы и экосистемы, которые уже позволяют не лишь запускать роботов, а выстраивать полный контур интеллектуальной автоматизации: от оптического распознавания символов и модулей искусственного интеллекта до оркестрации, аналитики и мониторинга.

Но чем выше зрелость платформ, тем выше и ожидания заказчика. Теперь недостаточно добавить ИИ-компонент. Важно показать, что он встроен в процесс рационально, прозрачно и с понятным распределением ответственности.

ВМЕСТО ВЫВОДА

Искусственный интеллект уже взял на себя в роботизации три большие роли: он стал аналитиком, контролером и навигатором. Он расширил границы программной роботизации, сделал возможной работу с неструктурированными данными, повысил качество контроля и помог бизнесу по-новому посмотреть на собственные процессы.

Но вместе с этим ИИ поставил перед рынком и более зрелый вопрос: как определить оптимальный уровень самостоятельности системы в каждом конкретном процессе?

Ответ, на мой взгляд, вполне практичен. Там, где процесс хорошо формализован, а последствия возможных отклонений ограничены, искусственный интеллект способен заметно ускорять и упрощать работу. В более значимых для бизнеса сценариях – связанных с финансами, обязательствами, юридической корректностью, регуляторными требованиями или клиентским взаимодействием – наилучший результат дает модель, в которой ИИ работает в связке с подтверждением результата и участием человека на отдельных этапах.

Именно в этом сегодня и заключается зрелость роботизации: не в расширении полномочий системы, а в точном понимании того, где ИИ действительно усиливает бизнес, а где наилучший результат достигается в сочетании автоматизации, контроля и участия человека.