CNews: Как бы вы охарактеризовали состояние рынка RPA в России?

Павел Борченко: Мы наблюдаем интересную эволюцию рынка: границы классического RPA размываются, открывая дорогу более комплексной парадигме — гиперавтоматизации. Сегодня клиенты редко интересуются RPA в чистом виде. Их запросы всё чаще включают элементы искусственного интеллекта: компьютерное зрение, интеллектуальное распознавание документов или даже генеративный ИИ. Фактически, мы продаём не отдельные инструменты, а целые технологические связки, которые позволяют автоматизировать сложные когнитивные процессы.

Что касается конкуренции со стороны новых ИИ-решений, например, агентов на базе больших языковых моделей, то здесь важно понимать их нишевую природу. Да, они отлично справляются с действиями в браузере по текстовому сценарию, но бессильны при работе с закрытыми корпоративными системами, такими как 1C или SAP, где RPA остаётся незаменимым. Для нас это не угроза, а скорее вектор развития — мы движемся к тому, чтобы взаимодействие с нашей платформой было таким же простым и интуитивным: пользователь описывает задачу текстом, а система её выполняет.

CNews: Какова судьба классической роботизации? Она исчезнет?

Павел Борченко: Роботизация процессов не исчезает, а переходит на новый уровень, становясь интеллектуальной. Мы движемся от жестких, заранее прописанных сценариев к системам, которые способны понимать контекст и самостоятельно формировать логику действий.

Однако сама суть задач, которые решает RPA — автоматизация рутинных операций по переносу данных между системами, — никуда не денется. Более того, её актуальность подпитывается самой архитектурой бизнеса. Представьте legacy-систему, которая десятилетиями работает в компании, но доступа к её API нет, а команда разработки давно сменилась. В таких ситуациях, которые, увы, неизбежны, RPA остаётся единственным цивилизованным решением для извлечения и обработки критически важных данных.

Так что классическая роботизация как технология ещё долго будет с нами, хотя её «оболочка» и способы взаимодействия кардинально изменятся.

CNews: Как будет развиваться рынок RPA с учетом роли и востребованности технологий на основе ИИ?

Павел Борченко: Ключевая трансформация — это смена парадигмы взаимодействия. Будущее за языковыми интерфейсами. Мы движемся к модели, где пользователь просто формулирует задачу в чате на естественном языке, например: «Сформируй отчет по продажам за прошлый месяц и разошли его руководителям», — и получает готовый результат. Вся технологическая сложность, включая работу RPA, обработку документов и интеграцию систем, остается «под капотом».

Фактически, автоматизация перестает быть уделом технических специалистов и становится доступной каждому. Разница между вендорами теперь не в том, «что» они делают — все стремятся к этому идеалу, — а в «как». Мы, например, предлагаем бизнесу готовое решение, интеллектуальный ассистент ROBIN, который уже сегодня объединяет все технологии под одним интерфейсом. Другие поставляют лишь часть пазла. В итоге истинная ценность не в роботе, а в простом и интуитивном способе им управлять, что и открывает путь к по-настоящему светлому и доступному будущему автоматизации.

CNews: Можно ли выделить ИИ-технологии, которые сейчас наиболее востребованы?

Павел Борченко: Да, здесь четко прослеживаются два ключевых сегмента. Со стороны проверенных, «индустриальных» технологий абсолютным лидером остается интеллектуальное распознавание документов (IDP) — по сути, эволюция классической OCR, дополненная возможностями анализа структуры и смысла текста. Современная IDP превратилась из сложного инструмента в стандартный компонент автоматизации. Сегодня это «цифровой конвейер» для данных: робот получает скан документа и мгновенно извлекает из него информацию для дальнейшей обработки. Технология стала настолько доступной и отработанной, что перешла из категории точечных решений в массовый сегмент.

Параллельно развивается второе ключевое направление — генеративный ИИ и большие языковые модели. Это лаборатория инноваций, где мы наблюдаем взрывной рост экспериментов и пилотов. Особенный практический интерес здесь представляет интеллектуальный поиск. По своей сути это создание «цифровых экспертов».

В отличие от классического поиска по ключевым словам, такие системы, основанные на обработке естественного языка (NLP), понимают смысл и контекст запросов, учитывают отраслевую лексику и могут персонализировать результаты. Они позволяют быстро находить информацию в массивах корпоративных документов, базах знаний и внутренних системах. Интеллектуальный поиск может быть реализован как в виде традиционной поисковой строки, так и в формате диалогового ассистента, который использует генеративный ИИ и RAG для предоставления точного и обобщенного ответа на поставленный вопрос.

Таким образом, если IDP сегодня — это практичный рабочий инструмент для автоматизации, то генеративный ИИ, реализующий интеллектуальный поиск, становится стратегическим активом, который кардинально меняет само взаимодействие человека с информацией.

CNews: Как и для чего эти технологии используют?

Павел Борченко: Позвольте я расскажу на примере типовой задачи, которую мы решали для телеком-компании: автоматизация обработки обращений от органов власти. Представьте, в компанию регулярно приходят отсканированные письма из МВД с требованием предоставить расшифровку звонков абонента для расследования.

Раньше это была полностью ручная работа. Сотрудник должен был самостоятельно прочитать каждое письмо, понять суть запроса, найти соответствующие данные в системах и только затем подготовить ответ.

Сейчас этот процесс выглядит принципиально иначе. Письмо автоматически поступает в систему распознавания текста, которая преобразует изображение в структурированную информацию. Затем в дело вступает большая языковая модель. Что важно, она размещается локально, поскольку в крупных компаниях вопросы безопасности не позволяют использовать облачные решения. Модель анализирует текст и точно определяет, какая именно информация требуется: например, фамилия, имя, отчество и номер телефона абонента.

После этого запускается робот, который находит запрошенные данные в корпоративных системах. На завершающем этапе генеративный искусственный интеллект создает проект ответного письма по установленному шаблону. Человек остается в процессе как финальный контролер — он проверяет готовый документ и отправляет его в МВД.

Этот рутинный процесс, который раньше полностью лежал на людях, теперь эффективно выполняют технологии. Причем подобные решения востребованы не только в телекоме. Транспортные компании используют их для обработки запросов о перемещениях людей, банки — для исполнения требований о заморозке счетов.

Всего два года назад реализовать такое было крайне сложно, потому что письма даже от одной организации приходили в разных форматах. Но современные технологии легко справляются с этим разнообразием.

Интерес к роботизации и ИИ проявляют и государственные компании. Недавно мы автоматизировали внесение изменений в региональное законодательство: когда обновляются федеральные законы, система с помощью генеративного ИИ и роботов автоматически вносит необходимые правки в местные нормативные акты.

Отдельное направление — автоматизация в сфере HR. Например, наш робот «Геннадий» помогает кадровым службам администрации Санкт-Петербурга обрабатывать анкеты соискателей. После первичной обработки он передает резюме нейросетям для анализа, возвращает соискателям некорректно заполненные анкеты на доработку, а корректные заносит в базу данных.

CNews: Может ли «Геннадий» ошибиться и отсеять релевантного кандидата?

Павел Борченко: В ходе многочисленных тестов мы убедились, что система демонстрирует высокую точность и отсеивает именно тех соискателей, которые действительно не соответствуют требованиям. Кроме того, «Геннадий» — это не статичный инструмент, он постоянно дообучается на реальных кейсах, и с каждым месяцем его решения становятся всё более обоснованными.

Но важно подчеркнуть: мы не стремимся к полному исключению человека из этого процесса. Если у специалиста возникают сомнения, он всегда может перепроверить решение.

Несмотря на все разговоры о том, что технологии заменяют людей, на практике они выступают их мощными помощниками — берут на себя рутину, экономят время и снижают нагрузку. Окончательное решение о кандидате всегда остается за рекрутером. Робот предоставляет данные, а человек принимает взвешенное решение.

CNews: Можно ли выделить сегменты бизнеса, с которыми вы больше всего работаете?

Павел Борченко: Наш фокус — это автоматизация рутинных операций, которые остаются главным резервом роста эффективности во всех отраслях. Если же говорить о динамике внедрений, здесь очевидно лидируют два сегмента: крупный корпоративный бизнес и государственный сектор. Причем государственные компании в 2024-2025 годах демонстрируют особую активность: они массово интересуются не только классической RPA, но и комплексными решениями на базе искусственного интеллекта.

Важно отметить, что госсектор сегодня стал драйвером инноваций. Эти заказчики готовы внедрять технологии, которые еще не стали мейнстримом в коммерческой среде, и переходят от экспериментов к планомерной цифровой трансформации.

Что касается отраслевого охвата, здесь уже стираются границы. Как только в строительстве, образовании или здравоохранении понимают, что автоматизацию можно запустить за несколько недель, процесс принимает лавинообразный характер. Рынок созрел для массового внедрения, и сейчас скорость ограничена лишь тем, насколько быстро бизнес готов принимать решения.

CNews: Можно ли выразить этот эффект в цифрах?

Павел Борченко: Мы наблюдаем, как гиперавтоматизация становится стандартом в ключевых отраслях экономики. Яркий пример — РЖД, где около 80% обращений в техподдержку уже обрабатываются чат-ботами. Для компании такого масштаба это серьезное достижение.

Особенно впечатляет кейс из Санкт-Петербурга, где команда всего из семи человек создала на нашей платформе ROBIN экосистему автоматизации для 40 органов власти. Они запустили более 100 роботов для рутинных задач — от сверки данных до формирования отчетов. Результат: 800 тысяч человеко-часов сэкономлено за полгода.

Объем рутины в разных секторах колоссален. Особенность нашего подхода в том, что мы делаем ставку на развитие компетенций у заказчика. Крупные компании и госучреждения создают у себя центры экспертизы, сотрудники которых самостоятельно разрабатывают роботов на платформе ROBIN. Это позволяет им быстро и гибко закрывать именно те задачи автоматизации, которые наиболее актуальны для их бизнес-процессов.

CNews: Какие сейчас самые актуальные тренды на рынке?

Павел Борченко: Если говорить о ключевом тренде, то это повсеместное внедрение генеративного ИИ в продукты для автоматизации. Мы наблюдаем две основные модели его применения: одни вендоры используют GenAI для автоматизации написания кода, другие как интеллектуальный интерфейс взаимодействия. Для нас как для No-code-платформы первое направление менее актуально, поэтому мы фокусируемся на развитии диалогового взаимодействия, как в нашем AI Ассистенте ROBIN.

При этом важно разделять технологическую необходимость и маркетинговые ожидания. Не все заявленные применения генеративного ИИ сегодня приносят реальную пользу: некоторые решения скорее следуют моде, чем решают конкретные бизнес-задачи. Однако сам тренд уже сформировал определенные ожидания рынка: заказчики все чаще рассматривают ИИ-функциональность как обязательный атрибут современных платформ автоматизации, даже если ее практическая ценность требует дополнительной оценки в каждом конкретном случае.

CNews: Что вы думаете по поводу этой волны, она сойдет на нет?

Павел Борченко: Да, текущий ажиотаж неизбежно пойдет на спад, и мы уже видим к этому предпосылки. Во многом это связано с тем, что сегодня под маркой «внедрения ИИ» часто проходит все что угодно, что неизбежно сказывается на результатах.

Однако сегодня есть более серьезный вызов: согласно статистике, около 80% сотрудников отправляют рабочую информацию в публичные нейросети, даже без санкции компании.

Это создает системные риски: сотрудники фактически передают конфиденциальные данные через ChatGPT и аналогичные сервисы. Причем технические ограничения не решают проблему — информацию можно передать через личные устройства.

Именно поэтому мы предлагаем on-premise решения как единственный способ использовать преимущества ИИ без компрометации данных. Это не просто технологический выбор, а необходимость в условиях, когда сотрудники массово используют небезопасные инструменты.

CNews: Есть ли у российского рынка RPA свои специфические особенности? Или у нас все развивается примерно в рамках общемировых трендов?

Павел Борченко: Да, существует важное отличие, которое в перспективе может стать нашим конкурентным преимуществом на глобальном рынке. В условиях активного импортозамещения нам пришлось адаптировать платформы для работы с любыми операционными системами, офисными пакетами и браузерами. Если на Западе рынок стандартизирован вокруг Windows и Microsoft Office, то в России способность работать с российской ИТ-инфраструктурой стала обязательным требованием. Этот вызов заставил нас создать по-настоящему универсальные решения, способные интегрироваться в любые технологические ландшафты.

CNews: Расскажите о ближайших планах. В каком направлении будете дальше развивать платформу?

Павел Борченко: Мы создаем среду, где различные технологии интегрируются в единую систему. Уже сейчас мы движемся от автоматизации отдельных операций к созданию комплексных решений, где сотрудник просто ставит задачу на естественном языке, а платформа самостоятельно определяет, какие инструменты и процессы необходимо задействовать.

Наша цель — сделать гиперавтоматизацию максимально простой и практичной. Например, вместо поиска нужного робота сотрудник может написать в чат «Подготовь еженедельный отчет по продажам» и через несколько минут получить готовый документ. За этим простым интерфейсом работает целый комплекс технологий: программные роботы, генеративный ИИ, инструменты распознавания документов.

Именно опыт работы в России позволил нам создать гибкие решения, адаптированные под разнородную инфраструктуру. Эти наработки открывают возможности для создания продуктов, которые будут интересны не только на локальном, но и на международном рынке.