CNews: Как бы вы описали текущую ситуацию на российском рынке RPA?

Павел Борченко: Мы видим любопытную трансформацию рынка: чёткие рамки традиционной RPA стираются, уступая место более целостной концепции — гиперавтоматизации. В настоящее время заказчики редко запрашивают RPA в изолированном виде. Их требования всё чаще подразумевают применение компонентов искусственного интеллекта: машинное зрение, умную обработку документов или генеративные нейросети. По сути, мы предлагаем не просто инструменты, а готовые технологические комбинации, способные автоматизировать сложные интеллектуальные задачи.

Что касается конкуренции со стороны новых решений на основе искусственного интеллекта, таких как агенты, созданные на больших языковых моделях, важно осознавать их ограниченную сферу применения. Безусловно, они эффективны для выполнения действий в браузере по текстовым инструкциям, но оказываются бесполезными при работе со специализированными корпоративными платформами, например, 1С или SAP, где технологии RPA по-прежнему незаменимы. Для нас это не представляет угрозы, а, скорее, указывает направление для развития — мы стремимся к тому, чтобы работа с нашей платформой была столь же легкой и понятной: пользователь формулирует задачу словами, а система её реализует.

CNews: Каково будущее традиционной роботизации? Она уйдет в прошлое?

Павел Борченко: Автоматизация бизнес-процессов не исчезает, а поднимается на новую ступень, обретая интеллектуальные возможности. Мы эволюционируем от жестких, заранее определенных алгоритмов к системам, которые умеют анализировать контекст и самостоятельно выстраивать последовательность операций.

При этом сама суть задач, решаемых RPA — автоматизация рутинных действий по перемещению информации между различными системами, — останется неизменной. Более того, её значимость лишь возрастает из-за особенностей ИТ-ландшафта компаний. Представьте устаревшую систему, которая много лет функционирует в организации, но не имеет открытого API, а первоначальная команда разработчиков уже не работает. В подобных, к сожалению, типичных ситуациях, RPA остается единственным разумным способом для получения и обработки стратегически важных данных.

Таким образом, классическая роботизация как технологический подход ещё долго будет сохранять актуальность, хотя её внешнее оформление и методы управления кардинально преобразуются.

CNews: Как будет меняться рынок RPA с учетом влияния и популярности технологий на базе ИИ?

Павел Борченко: Главное изменение — это преобразование принципов взаимодействия. Будущее за интерфейсами, понимающими человеческую речь. Мы идем к модели, где пользователь просто описывает задачу в чате обычными словами, например: «Подготовь отчет по продажам за прошлый месяц и отправь его всем руководителям», — и получает выполненную работу. Вся техническая сложность, включая операции RPA, анализ документов и соединение систем, скрыта «за кулисами».

По сути, автоматизация перестает быть прерогативой IT-специалистов и становится инструментом для любого сотрудника. Различие между поставщиками теперь заключается не в цели, к которой все стремятся, — а в способах её достижения. Мы, к примеру, предлагаем бизнесу комплексное готовое решение, интеллектуального помощника ROBIN, который уже сейчас объединяет все необходимые технологии в едином интерфейсе. Другие же предоставляют лишь отдельные компоненты. В конечном счете, настоящая ценность заключается не в самом роботе, а в простом и понятном способе отдавать ему команды, что и прокладывает дорогу к действительно перспективному и демократичному будущему автоматизации.

CNews: Какие технологии искусственного интеллекта сейчас пользуются наибольшим спросом?

Павел Борченко: Безусловно, можно выделить два основных направления. В сфере зрелых, «индустриальных» технологий бесспорным фаворитом остается интеллектуальная обработка документов (IDP) — по своей сути, это развитие традиционного оптического распознавания символов, обогащенное функциями анализа структуры и содержания текста. Современная IDP эволюционировала из узкоспециализированного инструмента в типовой элемент автоматизации. Сегодня она представляет собой «цифровой конвейер» для данных: система принимает отсканированный документ и моментально извлекает из него необходимые сведения для последующего использования. Технология стала настолько распространенной и отлаженной, что перешла из разряда эксклюзивных решений в категорию массового продукта.

Одновременно с этим активно развивается второе важное направление — генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели. Это настоящая лаборатория инноваций, где мы видим стремительный рост числа экспериментов и пробных проектов. Особый практический интерес здесь вызывает интеллектуальный поиск. По своей природе это создание «цифровых консультантов».

В отличие от привычного поиска по ключевым словам, подобные системы, построенные на обработке естественного языка (NLP), улавливают смысл и контекст вопросов, понимают профессиональную терминологию и способны адаптировать результаты под конкретные нужды. Они дают возможность оперативно находить нужные данные в огромных архивах корпоративных документов, базах знаний и внутренних ресурсах. Интеллектуальный поиск может быть внедрен как в форме классической поисковой строки, так и в виде диалогового помощника, который задействует генеративный ИИ и технологию RAG для формирования точного и структурированного ответа на запрос пользователя.

Итак, если IDP сегодня — это надежный рабочий инструмент для автоматизации рутинных задач, то генеративный ИИ, реализующий интеллектуальный поиск, превращается в стратегический ресурс, радикально преобразующий сам способ взаимодействия людей с информацией.

CNews: Каковы сферы применения этих технологий?

Павел Борченко: Позвольте проиллюстрировать это на примере стандартной задачи, которую мы выполняли для телекоммуникационной компании: автоматизация обработки запросов от государственных органов. Представьте: в компанию на регулярной основе поступают отсканированные письма из МВД с требованием предоставить детализацию звонков абонента в рамках расследования.

Раньше это была исключительно ручная операция. Сотруднику приходилось лично изучать каждое письмо, вникать в суть запроса, разыскивать соответствующие данные в различных системах и лишь затем формировать ответ.

Сегодня этот процесс кардинально изменился. Письмо автоматически направляется в систему распознавания текста, которая преобразует изображение в упорядоченную информацию. Далее подключается большая языковая модель. Ключевой момент — она развернута локально, поскольку в крупных корпорациях соображения безопасности не допускают применения облачных сервисов. Модель анализирует текст и точно идентифицирует, какие именно сведения необходимы: например, ФИО и номер телефона требуемого абонента.

Затем активируется программный робот, который извлекает необходимую информацию из внутренних систем компании. На финальной стадии генеративный ИИ формирует проект ответного сообщения, следуя заданному формату. Специалист остаётся в цепи как заключительная инстанция проверки — он изучает подготовленный документ и направляет его в МВД.

Эта рутинная процедура, ранее целиком выполнявшаяся сотрудниками, теперь эффективно автоматизирована. Причём аналогичные решения пользуются спросом не только в телекоммуникационной отрасли. Транспортные операторы применяют их для обработки запросов о передвижении граждан, банки — для выполнения предписаний о блокировке финансовых счетов.

Ещё пару лет назад внедрить подобное было весьма затруднительно, поскольку даже письма от одного учреждения поступали в различном оформлении. Однако современные инструменты успешно управляются с таким многообразием форматов.

Активный интерес к роботизации и искусственному интеллекту проявляют и государственные структуры. Например, мы недавно автоматизировали процесс актуализации региональных правовых норм: при обновлении федерального законодательства система с использованием генеративного ИИ и роботов самостоятельно вносит требуемые изменения в местные нормативные документы.

Самостоятельное направление — это автоматизация в области управления персоналом. Так, наш робот «Геннадий» assists кадровым подразделениям администрации Санкт-Петербурга в обработке анкет претендентов. После первоначального разбора он передаёт резюме нейросетям для оценки, возвращает соискателям некорректно оформленные формы на исправление, а корректные — заносит в базу данных.

CNews: Существует ли вероятность, что «Геннадий» ошибётся и отфильтрует подходящего кандидата?

Павел Борченко: В процессе многоэтапного тестирования мы подтвердили, что система показывает высокую точность и отсеивает именно тех претендентов, которые объективно не отвечают установленным критериям. Более того, «Геннадий» — это не застывшая программа, он непрерывно обучается на реальных ситуациях, и с каждым месяцем его выводы становятся всё более аргументированными.

Однако ключевой момент: мы не ставим целью полностью убрать человека из данной процедуры. Если у сотрудника появляются вопросы, он в любой момент может провести дополнительную проверку принятого системой решения.

Несмотря на распространённые дискуссии о вытеснении людей технологиями, в реальности они становятся их надёжными ассистентами — забирают на себя шаблонные задачи, экономят ресурсы и уменьшают рабочую нагрузку. Окончательный выбор кандидата всегда остаётся за рекрутером. Робот предоставляет обработанные сведения, а человек принимает обдуманное решение.

CNews: Возможно ли выделить бизнес-сегменты, с которыми вы сотрудничаете наиболее активно?

Павел Борченко: Мы концентрируемся на автоматизации повседневных задач, которые продолжают оставаться ключевым источником для повышения производительности в любой сфере. Что касается темпов внедрения, здесь явно выделяются две области: большие корпорации и государственные организации. При этом государственные структуры в период 2024-2025 годов проявляют повышенную заинтересованность: они активно изучают не только традиционную RPA, но и комплексные системы на основе искусственного интеллекта.

Стоит подчеркнуть, что именно государственный сектор в настоящее время выступает двигателем прогресса. Эти клиенты открыты для технологий, которые еще не получили широкого распространения в коммерческом сегменте, и переходят от пилотных проектов к системной цифровизации.

В разрезе отраслей границы постепенно исчезают. Как только в строительной отрасли, образовании или медицине осознают, что автоматизацию можно развернуть за несколько недель, этот процесс приобретает стремительный характер. Рынок готов к широкому распространению, и сейчас темпы определяются только скоростью принятия решений в бизнесе.

CNews: Можно ли оценить этот эффект количественно?

Павел Борченко: Мы видим, как гиперавтоматизация превращается в норму для ведущих секторов экономики. Показательный пример — РЖД, где приблизительно 80% запросов в службу поддержки уже обслуживаются чат-ботами. Для организации такого уровня это значительный результат.

Особенно примечателен опыт Санкт-Петербурга, где группа всего из семи специалистов построила на нашей платформе ROBIN целую экосистему автоматизации для 40 государственных учреждений. Они внедрили более 100 роботов для выполнения рутинных операций — от проверки информации до подготовки отчетов. Итог: за полгода сохранено 800 тысяч человеко-часов.

Объем рутинной работы в различных отраслях огромен. Наша специфика заключается в том, что мы делаем акцент на развитии внутренних навыков у клиента. Крупные предприятия и государственные структуры формируют собственные экспертные центры, где их сотрудники сами создают роботов на платформе ROBIN. Это дает им возможность оперативно и точечно решать именно те задачи по автоматизации, которые критически важны для их рабочих процессов.

CNews: Какие тенденции сейчас наиболее значимы на рынке?

Павел Борченко: Если выделить главный тренд, то это повсеместная интеграция генеративного ИИ в решения для автоматизации. Можно наблюдать две основные модели его использования: одни поставщики применяют GenAI для автоматизации программирования, другие — как умный интерфейс для взаимодействия. Для нас как для No-code-платформы первое направление имеет меньший приоритет, поэтому мы сосредоточены на совершенствовании диалогового взаимодействия, как в нашем AI Ассистенте ROBIN.

При этом стоит различать объективные технологические потребности и запросы, продиктованные маркетингом. Не все декларируемые сегодня сценарии использования генеративного искусственного интеллекта действительно эффективны: часть решений скорее отражает текущую популярность темы, чем отвечает на четкие бизнес-потребности. Тем не менее, сам тренд уже сформировал устойчивый рыночный запрос: клиенты всё чаще воспринимают функции на основе ИИ как неотъемлемую часть современных систем автоматизации, даже если их практическая отдача требует отдельного анализа в каждой ситуации.

CNews: Как вы оцениваете эту волну интереса — она временна?

Павел Борченко: Да, нынешний повышенный ажиотаж неизбежно утихнет, и для этого уже есть предпосылки. Во многом это связано с тем, что сегодня под видом «внедрения ИИ» может предлагаться что угодно, что, естественно, влияет на итоговый результат.

Однако сейчас возникает более серьёзная проблема: по данным исследований, примерно 80% работников используют публичные нейросетевые сервисы для обработки служебной информации, зачастую без одобрения со стороны компании.

Это порождает системные угрозы безопасности: сотрудники фактически загружают конфиденциальные данные в ChatGPT и аналогичные платформы. Причём технические запреты проблему не решают — информацию можно передать через личные устройства.

Именно поэтому мы рассматриваем on-premise решения как единственный способ получить преимущества ИИ без риска для данных. Это не просто выбор технологии, а насущная необходимость в условиях массового использования персоналом небезопасных инструментов.

CNews: Имеет ли российский рынок RPA свои уникальные черты? Или развитие идёт в русле общемировых тенденций?

Павел Борченко: Да, существует ключевое различие, которое в долгосрочной перспективе может стать нашим конкурентным преимуществом на международном рынке. В условиях активного импортозамещения нам пришлось адаптировать платформы для совместимости с любыми операционными системами, офисными пакетами и браузерами. Если на Западе рынок в основном стандартизирован вокруг Windows и Microsoft Office, то в России способность работать с отечественной ИТ-инфраструктурой стала обязательным условием. Эта задача побудила нас разработать действительно универсальные решения, которые могут быть внедрены в любые технологические среды.

CNews: Поделитесь ближайшими планами. В каком направлении будет развиваться ваша платформа?

Павел Борченко: Мы формируем среду, в которой различные технологии объединяются в целостную систему. Уже сегодня мы эволюционируем от автоматизации отдельных действий к построению комплексных решений, где сотрудник просто формулирует задачу на обычном языке, а платформа самостоятельно определяет, какие инструменты и процессы следует применить.

Мы стремимся максимально упростить и приблизить к реальным задачам процесс гиперавтоматизации. Скажем, работнику достаточно отправить в мессенджер запрос вроде «Сформируй сводку по продажам за неделю», и уже через пару минут он получит готовый файл. За этой кажущейся простотой скрывается мощный технологический комплекс: RPA-боты, генеративный искусственный интеллект, системы анализа документов.

Наш опыт, полученный на российском рынке, помог разработать универсальные решения, способные работать в условиях разнородной IT-среды. Эти разработки создают фундамент для продуктов, которые будут востребованы не только внутри страны, но и за рубежом.