Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ: чем это отличается от RPA

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ отличается от привычной одним свойством: она работает там, где на входе нет строгой структуры. Классические системы автоматизации бизнес-процессов умеют исполнять заданный сценарий — нажать кнопку, перенести поле, отправить документ по маршруту. Пока данные приходят в ожидаемом виде, всё работает. Стоит прийти письму, написанному живым человеком, — сценарий останавливается.

Именно на этой границе годами застревала половина офисной работы. Ниже — где проходит граница сейчас, чем агент отличается от RPA и какие процессы имеет смысл брать первыми.

Что раньше не поддавалось автоматизации

Возьмите обычную заявку от клиента. Человек пишет своими словами: часть данных указал, часть забыл, название товара написал как привык, а не как в справочнике.

Дальше сотрудник делает работу, которую трудно описать инструкцией. Он догадывается, что имелось в виду, и находит позицию в номенклатуре.

Замечает, что не указан адрес доставки, и спрашивает. Проверяет остаток. Формирует заказ.

Каждый из этих шагов по отдельности простой. Но между ними — понимание текста, и как раз оно не поддавалось формализации. Скрипт можно научить переносить данные из поля в поле. Научить его понимать, что «те же самые, что в прошлый раз» означает конкретную позицию из истории заказов, до недавнего времени было нельзя.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ и RPA: где граница

RPA — это автоматизация действий. Робот повторяет то, что делал человек руками: открывает окно, копирует значение, вставляет в другое поле. Агент — автоматизация содержания. Он разбирает, что написано, сверяет с данными систем и решает, чего не хватает.

Противопоставлять их не нужно. В рабочем процессе они часто стоят рядом: агент разбирает входящее обращение и достаёт из него данные, а дальше типовые операции выполняет обычный скрипт или интеграция. Технологии автоматизации бизнес-процессов вообще редко бывают взаимоисключающими — вопрос в том, какой шаг чем закрывается.

Какие процессы смотреть первыми

Признак, по которому легко отобрать кандидатов: сотрудник переносит данные из одного места в другое, ничего к ним не добавляя.

• заявка из мессенджера переносится в учётную систему;
• данные из счёта — в таблицу для бухгалтерии;
• итоги встречи — в карточку клиента;
• отчёт собирается копированием из трёх систем;
• одни и те же ответы пишутся заново каждому клиенту.

Второй признак — регулярная проверка чего-либо по правилу: сроков, остатков, соответствия документа шаблону, наличия обязательных полей.

Плохие кандидаты для старта — процессы с редкими случаями и высокой ценой ошибки. Они часто раздражают сильнее всего, но на них тяжело набрать статистику, а ошибка стоит дорого. Такие процессы берут вторым заходом.

Как посчитать эффект на своих цифрах

Простая прикидка, которую можно сделать до любого проекта. Умножьте число сотрудников на часы повторяющейся работы в день и на 21 рабочий день.

Например: 9 человек в продажах и маркетинге, по 2 часа в день на перенос данных, отчёты и переписку. Получается 378 часов в месяц. Если половину этого объёма закрывает правило, речь идёт о 189 часах — около 24 рабочих дней ежемесячно.

Это оценка масштаба, а не обещание экономии. Реальная доля выясняется на разборе процесса: где-то правило закрывает 70 % случаев, где-то 30 %. Но даже грубый расчёт показывает, стоит ли вообще заходить в тему.

Из подтверждённых результатов наших проектов: на производстве после внедрения системы обучения подготовка электронного курса сократилась примерно с 5 дней до 1 часа, а теста — с 2 часов до 10 минут. HRM-систему с воронкой подбора и кадровым учётом запустили примерно за 2 месяца. Это результаты конкретных внедрений, переносить их на другую компанию нельзя.

Где ИИ не нужен

Три ситуации, в которых проект лучше не начинать.

Процесс выполняется раз в квартал. Затраты на внедрение автоматизации бизнес-процессов не окупятся объёмом.

Процесс на грани изменения. Если компания через месяц переезжает на другую учётную систему или меняет схему работы, автоматизировать нужно после переезда.

Проблема в договорённостях, а не в операциях. Когда заявки теряются, потому что не определено, кто за них отвечает, агент ничего не спасёт: он будет исправно обрабатывать заявки, за которые по-прежнему никто не отвечает.

Что спросить у подрядчика

Разговор о проекте быстро уходит в названия технологий. Вернуть его к делу помогают четыре вопроса.

1. С чего вы начнёте — с разбора процесса или с демонстрации инструмента? Правильный ответ первый.
2. Что будет считаться успехом и кто это проверит? Критерии фиксируются до разработки.
3. Что произойдёт, когда придёт случай, которого нет в правилах? У процесса должен быть предусмотренный выход на человека.
4. Кто сопровождает решение через полгода, когда процесс изменится?

Отдельно стоит спросить, что именно предлагается автоматизировать. Если на все задачи предлагается один ответ — скажем, RPA автоматизация бизнес-процессов или, наоборот, ИИ на каждый шаг, — это признак продажи инструмента, а не решения задачи. ИИ автоматизация бизнес-процессов имеет смысл ровно там, где вход неструктурирован; на строгих данных дешевле обычная интеграция.

Масштаб явления оценивают и вне отрасли: по данным McKinsey Global Institute из отчёта The economic potential of generative AI, до 60–70 % рабочего времени сотрудников в принципе поддаётся автоматизации с помощью генеративного ИИ. Это оценка отрасли, а не результат отдельной компании.

С чего начинается проект

Порядок работы одинаковый независимо от того, какой процесс берут: разбор процесса и критериев результата, проектирование и разработка, тестирование и запуск, сопровождение. Подробно этапы и типичные срывы разобраны в статье про внедрение ИИ-агентов.

Практический пример такой перестройки — обработка заявок торговых представителей. Агент разбирает сообщение, уточняет недостающие данные, проверяет остатки и цены в учётной системе и формирует заказ со счётом.

Когда процессов много и им нужны общий интерфейс, данные и управление, отдельными агентами уже не обойтись — тогда речь идёт о разработке корпоративной системы. А если повторяющаяся работа связана с подготовкой учебных материалов, отдельно стоит посмотреть на создание курсов и тестов.

Коротко

Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ расширяет границу применимости: под неё попадают процессы, вход которых раньше приходилось разбирать человеку. Механика проекта при этом не изменилась — сначала разбирается процесс, потом выбирается инструмент.

Начинать стоит с операций, где много повторов, есть формулируемое правило и невысокая цена ошибки. Оценку масштаба можно сделать за десять минут на своих цифрах, а точную границу покажет только разбор конкретного процесса.