Гиперавтоматизация бизнеса: как технологии создают новую эффективность

О том, что скрывается за этим термином и как он перекраивает правила игры, я поговорил с Ярославом Ращупкиным, Lead Product Manager Embedikа.

Что такое гиперавтоматизация и как она работает

Автоматизировать простые задачи бизнес научился давно. Но что дальше? Следующий шаг — это когда системы начинают не просто бездумно выполнять команды, а думать и адаптироваться. Это и есть гиперавтоматизация.

Разницу проще всего объяснить на примере. Представьте, что вы за рулём. Обычная автоматизация — это круиз-контроль. Выставили скорость — и машина её держит. Но рулить, тормозить перед препятствием и следить за дорогой всё равно вам. Система берёт на себя одну задачу и на этом останавливается.

Гиперавтоматизация — это уже полноценный автопилот. Он сам анализирует дорогу с помощью десятков датчиков, сам перестраивается, подстраивает скорость под поток и ведёт машину. Ваша роль — быть внимательным наблюдателем, готовым вмешаться в сложной ситуации. По сути, это переход от механического помощника к интеллектуальному партнёру. Звучит как фантастика, но это уже реальность.

Технологии гиперавтоматизации

Роботизация процессов (Robotic Process Automation, RPA)

Представьте себе цифровых работников-невидимок — это и есть RPA-боты. Они умеют копировать действия человека: кликать мышкой, заполнять формы, переносить данные из одной системы в другую. Всё то, что мы называем рутиной.

Красота RPA в том, что ему не нужна глобальная перестройка вашей IT-архитектуры. Боты работают поверх существующих систем, как умный слой. Это делает их внедрение относительно быстрым и менее болезненным.

Но есть и ложка дёгтя. Боты хороши там, где всё стабильно и предсказуемо. Стоит изменить интерфейс программы — и ваш цифровой сотрудник «потеряется». А ещё они совсем не креативны. И да, безопасность: доверяя боту доступ к конфиденциальным данным, нужно быть на сто процентов уверенным в его «воспитании». Ведь по сути, это новый пользователь в вашей системе, только очень быстрый.

Искусственный интеллект и машинное обучение (ML)

Вот здесь начинается магия. Если RPA — это руки, то ИИ и ML — мозг гиперавтоматизации. Эти технологии учатся на данных, находят скрытые закономерности и принимают решения, до которых человек мог бы и не додуматься.

Система не просто выполняет правило «если А, то Б». Она может предсказать, что Б будет лучше, чем В, хотя раньше так не делали. В медицине такой подход помогает ставить диагнозы по снимкам, в службе поддержки — понимать, что на самом деле хочет клиент, даже если он сформулировал вопрос нечётко. Это уже не автоматизация, а проявление цифрового интеллекта. Интересно, где предел такой «самообучаемости»?

Инструменты no/low-code

А это — демократизация всей этой сложности. No/low-code платформы позволяют собирать автоматизированные процессы, как конструктор, без погружения в дебри кода. Хочет менеджер создать дашборд для своего отдела? Пожалуйста, перетащи нужные блоки.

Такие инструменты ломают барьер между IT-отделом и бизнес-пользователями. Теперь не нужно месяцами ждать, пока разработчики освободятся. Можно быстро протестировать гипотезу, собрать прототип и масштабировать удачное решение. Это даёт невероятную гибкость и скорость.

Как понять, что пора переходить на гиперавтоматизацию

Внедрять гиперавтоматизацию просто потому, что это тренд, — дорогая затея. Это стратегический ход. Он должен быть осознанным и опираться на глубокий анализ своих процессов. Но есть явные сигналы, что ваш бизнес созрел для такого шага.

Организм бизнеса подаёт тревожные сигналы? Вот симптомы для диагностики:

• Сотрудники тонут в рутине, а на стратегию времени не остаётся.
• Компания реагирует на изменения рынка с опозданием, как танкер на маневры яхты.
• В отчётах и процессах периодически всплывают досадные «человеческие» ошибки.
• У вас много данных, но они пылятся, вместо того чтобы приносить прибыль.
• Рост бизнеса упирается в ceiling — текущие процессы не масштабируются.
• Операционные расходы растут, а отдача — нет.

В России это направление активно развивается. Например, такие технологии, как Task Mining и Process Mining, позволяют создать «цифрового двойника» любого процесса, чтобы увидеть его слабые места. «Газпромбанк» с их помощью нашел, что можно автоматизировать до 22% рабочего времени сотрудников. А ритейлер X5 Group использует платформы прогнозирования, чтобы товар не пропадал с полок. Даже в лесной промышленности системы компьютерного зрения автоматически считают объём древесины. Это уже не будущее — это настоящее, которое просто распределено неравномерно. Готовы ли вы к тому, чтобы ваша компания в нём оказалась?