Технологии роботизации больше не ограничиваются повторением действий человека. RPA объединяется с искусственным интеллектом, системами обработки данных и оркестрацией, формируя слой интеллектуальной автоматизации, где роботы, аналитика и ИИ работают как единое целое.
Что такое RPA сегодня
RPA — это технология, которая автоматизирует рутинные операции, повторяющиеся действия человека в цифровых системах. Программные роботы могут открывать приложения, заполнять формы, переносить данные между системами, формировать отчеты и выполнять тысячи однотипных операций быстрее и без ошибок.
Первые проекты роботизации были связаны с бухгалтерским учетом, документооборотом и обслуживанием клиентов. Сегодня такие решения значительно усложнились и все чаще работают в связке с инструментами интеллектуальной обработки данных и искусственного интеллекта. Современные RPA-платформы включают модули для распознавания документов (OCR, IDP), анализа процессов (Process Mining), оркестрации роботов и интеграции с ИИ-агентами.
Рейтинг платформ RPA 2025. Структура баллов
Подробнее: Обзор «Российские RPA-платформы 2025»
Объединение RPA с технологиями машинного обучения и генеративного ИИ формирует класс «интеллектуальной автоматизации». Это позволяет роботам выполнять не только строго формализованные, но и слабо структурированные задачи — например, обрабатывать обращения, извлекать данные из документов или проверять несоответствия в отчетах.
Тенденции рынка RPA в целом
Рынок роботизации бизнес-процессов растет быстрыми темпами. По данным Fortune Business Insights, его объем в 2024 г. составил $18,18 млрд, а к 2032-му может достичь $72,64 млрд. со среднегодовым ростом около 18 % . По оценке Precedence Research, к 2034 г. он превысит $211 млрд при CAGR 25 %.
Рост поддерживается сразу несколькими факторами. Компании стремятся сокращать издержки и время выполнения операций, а развитие искусственного интеллекта делает роботов способными работать с более сложными задачами. Если раньше они автоматизировали только строго определенные сценарии, то теперь, благодаря машинному обучению и анализу контекста, охватывают полу- и неструктурированные процессы.
Согласно отчетам Blueprint Systems и Auxiliobits, ключевыми направлениями развития RPA становятся:
- интеграция с ИИ-модулями и сервисами генерации контента
- объединение RPA, IDP и BPM в единую экосистему интеллектуальной автоматизации
- перенос решений в облако и появление моделей RPA-as-a-Service
- использование Process Mining и Task Mining для поиска точек автоматизации
- автоматизация процессов end-to-end — от запроса до результата
- ориентация на метрики ROI и измеримую эффективность
Наибольший объем рынка сохраняют США, но самые высокие темпы роста демонстрирует Азиатско-Тихоокеанский регион. В Европе приоритетом становится соответствие нормативным требованиям и принципам устойчивого развития. Это замедляет внедрение новых технологий, но формирует более зрелый рынок, где особое внимание уделяется прозрачности, аудиту действий роботов и контролю обработки данных. Из-за этого европейские компании чаще выбирают гибридные и локальные модели развертывания, особенно в отраслях с жестким регулированием).
Аналитики отмечают, что развитие рынка определяется не количеством внедрений, а усложнением технологий — переходом от классических роботов к интеллектуальной автоматизации с применением ИИ и анализа процессов.
По оценкам, российский рынок RPA растет на 20–30 % в год и составляет примерно в 10–20 млрд рублей. Наиболее активные внедрения происходят в финансовом секторе, промышленности, логистике и госорганизациях — там, где автоматизация уже стала частью корпоративной стратегии.
Куда движется технология (RPA + AI + IDP + BPM)
RPA-платформы становятся все ближе к комплексным решениям для автоматизации процессов. Основной вектор развития — интеграция с искусственным интеллектом и другими технологиями, которые расширяют границы применения роботов.
Как отмечает Павел Сергеев, исполнительный директор ROBIN (SL Soft), «Сейчас RPA – это всего лишь один из инструментов. Применение ИИ значительно изменило традиционные ниши. Сейчас целесообразнее говорить о рынке интеллектуальной автоматизации, в рамках которой сочетается применение программных роботов (RPA), бизнес-процессов (BPM), ИИ-агентов на базе LLM, распознавания и обработки документов (IDP)».
На уровне архитектуры заметен переход к микросервисным и контейнерным схемам, где управление роботами строится через оркестратор. Появляются мультиагентные модели, способные распределять задачи между людьми, ботами и ИИ-компонентами. Важным направлением становится оркестрация ИИ-агентов и контроль их взаимодействия с детерминированными сценариями RPA.
Растет доля low-code и no-code инструментов: бизнес-пользователи могут собирать простые сценарии без участия разработчиков. Платформы добавляют «смарт-активности» — готовые действия на базе ИИ, которые автоматически распознают объекты, обрабатывают документы и классифицируют запросы.
Как подчеркивает Дмитрий Антипенко, директор по работе с ключевыми клиентами Сбера, «Ключевой драйвер – глубокое слияние с искусственным интеллектом. Появляются мультиинтеллектуальные системы, способные одновременно решать ряд взаимосвязанных задач. Использование ИИ позволит RPA перейти от простых операций к обработке сложных и нестандартных ситуаций».
Еще одно направление — повышение прозрачности и управляемости процессов. Внедряются инструменты Process Mining и Task Mining, которые позволяют анализировать реальные цепочки операций, выявлять дублирование и точки для оптимизации. В сочетании с RPA они формируют замкнутый контур автоматизации: от анализа процесса до его выполнения роботами.
В результате RPA-платформы становятся основой для построения экосистем, где автоматизация, анализ, ИИ и контроль безопасности объединены в единую среду.
Баланс технологий и удобства: что отличает зрелые решения
Современные RPA-платформы развиваются в сторону универсальности и баланса между технологической сложностью и удобством использования. Для заказчиков важно не только количество функций, но и то, насколько они сочетаются в единой архитектуре и поддерживают масштабируемость.
Основу зрелых решений составляют три элемента: оркестрация, кроссплатформенность и управляемость. Оркестратор обеспечивает централизованное управление роботами, расписаниями и очередями задач, а также контроль исполнения и ведение логов. Кроссплатформенность позволяет использовать роботов в разных операционных средах, включая Linux и Windows, и масштабировать инфраструктуру без зависимости от конкретного поставщика.
Как отмечает Павел Сергеев, преимущество получают вендоры, которые обеспечивают синергию технологий и позволяют заказчикам использовать их в no-code/low-code формате.
Зрелые платформы включают встроенные средства Process Mining и Task Mining для анализа цепочек действий пользователей, что помогает выявлять точки автоматизации и контролировать эффективность сценариев. Все чаще в платформы добавляются модули IDP (Intelligent Document Processing) — для извлечения данных из документов, а также ИИ-инструменты, которые создают или оптимизируют процессы на естественном языке.
Как отмечает Сергей Белостоцкий, генеральный директор PIX Robotics, «Среди ключевых технологических тенденций — появление “смарт-активностей” на базе искусственного интеллекта, которые снижают затраты на разработку роботов, развитие ИИ-ассистентов, способных помогать разработчикам, и оркестрация ИИ-агентов с использованием мультиканальных платформ управления».
Важной характеристикой зрелости становится удобство сопровождения: обновления сценариев без простоя, ведение версий, контроль прав доступа и аудит действий. В корпоративном сегменте особое внимание уделяется безопасности: локальному хранению данных, шифрованию каналов, ограничению доступа к учетным данным и работе в закрытых контурах.
Как крупные организации выстраивают экосистему роботизации
Крупные компании переходят от отдельных проектов к экосистемному подходу, где роботизация становится частью общей архитектуры цифровых процессов. Вместо десятков несвязанных роботов формируется единая среда с центром компетенций, репозиторием сценариев и механизмами контроля качества.
Создание таких центров, по словам Кирилла Дядина, Product Owner Puzzle RPA, позволяет компаниям быстрее переходить от пилотных проектов к массовой автоматизации и тиражировать успешные практики между подразделениями. Он отмечает, что в 2026 г. ключевыми драйверами станут масштабная роботизация, развитие внутренних компетенций и интеграция с искусственным интеллектом, развернутым во внутреннем контуре компаний.
Алексей Николаев, директор по стратегическому развитию Primo RPA | Primo RPA Global отмечает, что рынок RPA в России продолжает расти темпами 40–50 % в год, при этом решения внедрены пока лишь в 15–20 % крупных и средних организаций. По его словам, драйверами выступают дефицит квалифицированных кадров, потребность в оптимизации издержек и высокий потенциал госсектора.
Во многих организациях внедрение RPA сопровождается стандартизацией процессов. Роботы получают четко определенные роли, а ответственность за управление ими распределяется между бизнес-подразделениями и ИТ-службами. Это позволяет включить роботизацию в регулярные циклы оптимизации и развивать ее по тем же принципам, что и корпоративные ИТ-системы.
В зрелых компаниях RPA тесно интегрируется с аналитикой и системами отчетности. Роботы не просто исполняют задачи, но и формируют данные для мониторинга эффективности процессов. Встраивание RPA в экосистему управления помогает сократить время цикла, снизить нагрузку на персонал и обеспечить прозрачность взаимодействия между подразделениями.
«RPA уже не просто инструмент автоматизации, теперь это связка с искусственным интеллектом. Компании больше не экспериментируют точечно, а запускают масштабные проекты роботизации» — такой тренд видит Константин Артемьев, генеральный директор Sherpa Robotics,
Компактные внедрения: RPA как сервис
Для малого и среднего бизнеса ключевым фактором при выборе RPA становится скорость внедрения и минимальные требования к инфраструктуре. Компании ищут решения, которые можно развернуть без длительной интеграции, а результаты увидеть в течение первых недель работы.
Растет популярность облачных моделей и формата RPA-as-a-Service, где вся инфраструктура размещается на стороне поставщика, а заказчик оплачивает только фактически выполненные операции. Такой подход особенно востребован среди компаний, не готовых содержать собственную ИТ-команду и инфраструктуру.
Платформы предлагают готовые шаблоны для типовых задач — обработки заявок, подготовки отчетов, сверки данных, интеграции с бухгалтерскими и CRM-системами. Low-code и no-code-интерфейсы позволяют бизнес-пользователям самостоятельно настраивать сценарии и быстро адаптировать роботов под изменения процессов.
По оценкам участников рынка, RPA остается проверенной платформой для измерения эффекта от автоматизации. Применение ИИ в рамках RPA позволяет повысить точность распознавания документов, автоматизировать сортировку обращений и обеспечить интеллектуальную поддержку при подготовке текстов — от технических заданий до тендерной документации.
По словам Константина Артемьева, генеративный ИИ кардинально меняет подходы к разработке, порождая так называемый «вайб-кодинг», когда робота создает система по текстовому описанию бизнес-эксперта. Интеграция больших языковых моделей в защищенных контурах, как отмечает эксперт, уже показывает отличные результаты, особенно при автоматизации работы с документами.
Компактные внедрения часто становятся стартовой точкой для масштабирования: успешные сценарии постепенно объединяются в общую систему, а простые роботы — в управляемый пул с централизованным контролем. Для небольших компаний это возможность оценить эффект от роботизации и перейти к более зрелым моделям автоматизации без значительных инвестиций.
Заключение
Рынок RPA выходит на этап зрелости: технологии выровнялись по функциональности, а внимание заказчиков смещается к удобству, интеграции и измеримому эффекту. Крупные компании выстраивают экосистемы роботизации, малые — выбирают модели по подписке. Независимо от масштаба, в центре внимания остается одно — как сделать автоматизацию управляемой, прозрачной и устойчивой к изменениям бизнеса.
Поделиться
