Автоматизация без иллюзий: как на практике масштабируется RPA

Роботизация бизнес-процессов уже стала стандартом для крупных компаний. Но при работе с неструктурированными данными классического RPA недостаточно — бизнес переходит к интеллектуальной автоматизации, объединяющей роботов и ИИ.

О практическом внедрении таких решений, типичных ошибках и подходе к автоматизации как к непрерывному процессу рассказывает ведущий бизнес-аналитик Имамов Ренат, ООО «ТатИТнефть».

— С чего у вас началась автоматизация? Какой был первый триггер?

Все началось с достаточно классической истории — с конкретного процесса и операционной нагрузки. Был поток входящих обращений, который обрабатывался вручную. Объем рос, задачи повторялись, сотрудники тратили много времени на однотипные действия. При этом сами процессы уже были в достаточной степени регламентированы — это важный момент. То есть это не был хаос, а именно рутинная, повторяемая работа, которая хорошо ложится на роботизацию.

Сначала мы посмотрели на это с точки зрения RPA: где можно снять ручной труд, какие действия можно переложить на робота, какие шаги стандартизировать. Сделали первый процесс — и уже в ходе эксплуатации начали выявляться нюансы. В первую очередь — это вариативность входных данных. Даже в формализованном процессе всегда есть отклонения: разные форматы, нестандартные случаи, человеческий фактор.

И робот, который работает строго по алгоритму, на таких вещах начинает «спотыкаться». Но это нормальный этап зрелости: сначала ты автоматизируешь базовый сценарий, а затем начинаешь его дорабатывать и усиливать.

Сейчас мы начинаем смотреть, где можно аккуратно добавить интеллектуальные элементы — например, чтобы лучше работать с входящими данными. Но это развитие, а не отправная точка.

— Сколько времени вы уже занимаетесь роботизацией и на каком этапе сейчас находитесь?

Если считать от первых запусков, то мы начали в конце 2022 года. Активно используем — с 2023-го. Мы сделали ставку на платформу ROBIN от SL Soft fabricaONE.AI (акционер — ГК Softline) во многом потому, что она позволяет достаточно быстро запускать роботов без серьезного изменения существующего ИТ-ландшафта. Для нас это было критично: не переписывать системы, а автоматизировать поверх них.

При этом платформа закрывает базовые сценарии через low-code инструменты, что ускоряет разработку, а в более сложных кейсах дает возможность дорабатывать логику через скрипты и API. Такой баланс оказался для нас оптимальным.

Дальше уже логично встал вопрос масштабирования. Отдельные роботы сами по себе устойчивой ценности не дают, если нет системы управления ими, поэтому мы достаточно быстро пришли к необходимости формировать центр компетенций.

За это время мы прошли путь от пилотных инициатив к системной работе: выстроили очередь процессов, внедрили дашборды с метриками эффективности роботов и, что не менее важно, сформировали внутри компании отношение к автоматизации как к рабочему инструменту, встроенному в операционную деятельность, а не к эксперименту.

— В каких процессах у вас уже работают роботы?

Практически во всех ключевых функциях: финансы, бухгалтерия, кадровая служба, командировки, правовое направление, ИТ. В целом роботизировано около 50 процессов, на которых запущено почти 100 роботов. То есть речь уже идет не о точечных внедрениях, а о достаточно широком охвате операционной деятельности. Сейчас начинаем двигаться в сторону новых областей — например, строительных процессов.

— Как вы понимаете, что роботизация действительно дает эффект?

Мы сразу закладывали метрики. У каждого робота есть сбор статистики: сколько операций он выполнил, сколько документов обработал, сколько раз запускался и сколько времени экономит на одну итерацию.

На основе этого формируется дашборд. И это принципиально важный момент: мы изначально уходили от «ощущений» в сторону управляемых показателей. В любой момент можно посмотреть, что делает конкретный робот и какой объем работы он на себя берет. Это дает прозрачность и позволяет принимать решения на основе данных.

— Как у вас устроена команда центра компетенций по роботизации?

Здесь работает семь человек: аналитики и разработчики. По сути, это команда полного цикла — от выявления и описания процессов до разработки, внедрения и последующего сопровождения роботов.

Бизнес-пользователи напрямую роботов не разрабатывают, но активно участвуют — приходят с идеями, помогают дорабатывать процессы, дают обратную связь. Без такого вовлечения со стороны бизнеса масштабирование в принципе невозможно.

— Как формируется поток задач на автоматизацию?

С двух сторон: с одной — мы сами ищем процессы, которые можно автоматизировать, с другой — сотрудники приходят с инициативами. Причем часто это не сразу формализованный запрос, а скорее обсуждение на уровне идеи: «у нас есть такой процесс, можно ли его упростить?». Дальше все это попадает в очередь и прорабатывается.

Со временем это начинает работать как самоподдерживающаяся система: люди видят результат, понимают ценность и начинают сами предлагать новые кейсы.

В итоге формируется культура, когда автоматизация воспринимается не как угроза, а как инструмент повышения эффективности.

— Какие процессы лучше всего подходят для роботизации?

Если говорить базово — это повторяемые процессы с понятным входом и стандартным результатом.

Но сейчас этот подход меняется. Раньше считалось: если вход неструктурированный — процесс не подходит. Сейчас мы смотрим на это иначе: если вход можно привести к структурированному виду, значит, процесс все равно может быть автоматизирован, что мы планируем реализовать через использование ИИ-инструментов. Это действительно расширяет возможности, но требует более аккуратного подхода.

Всегда остается часть задач, которые робот не сможет обработать. Из ста документов несколько все равно уйдут на ручную обработку – и это нормально. Задача автоматизации — не убрать человека полностью, а снять с него основную рутинную нагрузку.

— Насколько хватает возможностей low-code?

В большинстве случаев — хватает. Примерно в 80% задач используем встроенные инструменты. Но при этом важно понимать, что low-code — это не панацея. В ряде кейсов требуются скрипты, интеграции через API, дополнительные доработки. Это нормальная практика для любой зрелой автоматизации.

— Как вы решаете вопрос поддержки роботов?

Через сервис-деск. У нас есть отдельная категория для роботизации: туда приходят все заявки — ошибки, доработки, консультации. Это позволяет встроить роботизацию в общую модель ИТ-поддержки, а не держать ее как отдельный «остров».

Каждый робот отчитывается о своем запуске и проведенной работе. Соответственно, если какой-то робот не дал о себе знать, то запускается специализированный скрипт, который уведомляет ответственного сотрудника об инциденте в мессенджере. Это позволяет нам оперативно проводить мероприятия корректировки. Ключевым элементом работы с роботами является паспорт робота — документ, в котором зафиксирована вся необходимая информация: логика работы, среда и место запуска, расписание, параметры, ответственные лица и расположение конфигурации. По сути, это инструмент снижения зависимости от конкретных людей. Он позволяет любому сотруднику при необходимости разобраться и восстановить работу робота без привлечения автора. Мы изначально понимали, что у робота должен быть набор базовых атрибутов, но в текущем виде паспорт — это уже результат накопленного опыта. Каждая новая деталь в нем появлялась после реальных ситуаций, когда информации не хватало.

— Какие у вас планы дальше?

Расширять автоматизацию, но не просто увеличивать количество роботов, а повышать эффективность процессов, в которых они работают.

И параллельно — аккуратно развивать связку с ИИ. Главный риск — это некорректные данные. Модель может ошибиться и выдать результат, который выглядит правдоподобно, но неверен. Поэтому мы видим оптимальный подход так: ИИ — для понимания и структурирования, робот — для выполнения действий. То есть не заменять одно другим, а выстраивать управляемую связку.

— Если подвести итог: что самое важное в автоматизации?

Самое важное — воспринимать автоматизацию не как внедрение технологии, а как изменение операционной модели. Роботы сами по себе ничего не дают, если вокруг них не выстроены процессы: управление, поддержка, приоритизация, метрики. Без этого роботизация быстро превращается в набор разрозненных сценариев, которые сложно масштабировать и еще сложнее поддерживать.

И второе — это реалистичные ожидания. Автоматизация не закрывает процесс на 100%: всегда остаются исключения и необходимость доработок. Если это учитывать изначально и выстраивать системную работу — через центр компетенций, прозрачные метрики и вовлеченный бизнес — автоматизация начинает приносить устойчивую ценность, а не разовый эффект .

Отдельно хочется поблагодарить команду центра компетенций за вовлеченность, экспертизу и системный подход к развитию автоматизации — именно это стало ключевым фактором успешной реализации и устойчивого развития решений.