Компании, занимающиеся роботизацией процессов (RPA), используют технологию генеративного искусственного интеллекта (GenAI), чтобы не отстать от конкурентов из OpenAI, Google, многочисленных стартапов и действующих портфельных вендоров. Они продемонстрировали, как с его помощью можно создавать ботов и модели извлечения документов, организовывать сложные деловые поездки и давать рекомендации в области здравоохранения. Тем не менее, многие предприятия скептически относятся к тому, что RPA-компании смогут сохранить свою актуальность в этом смелом новом мире genAI, пишет в корпоративном блоге Крейг Ле Клер, вице-президент и главный аналитик Forrester.

Можно утверждать, что смогут, и вот шесть основных причин:

  1. Большие языковые модели (LLM) будут использоваться в первую очередь как микроавтоматы, обеспечивающие низкоуровневую когнитивную поддержку. В основном это будет происходить в операционных или бэк-офисных процессах — «лакомом куске» RPA. Фактически, мы увидим, как GenAI начнет выбирать RPA-ботов или рабочие процессы цифровой автоматизации процессов (DPA) для запуска уже в 2025 г.

    Развитие рынка средств автоматизации. Источник: Forrester Research
  2. Платформы RPA хорошо подходят для создания продвинутых ИИ-агентов, которые действуют от имени предприятий или частных лиц без обширных запрограммированных правил. ИИ-агенты — это значительная технологическая тенденция. Они принимают решения и действуют с разной степенью независимости, чтобы выполнить ту или иную услугу. Например, агент на базе RPA получает предупреждения от банковской системы по борьбе с отмыванием денег. В ответ он готовит досье из открытых и закрытых данных и завершает расследование первого уровня. При этом исключается большой процент ложных срабатываний.
  3. Платформы RPA имеют архитектуру, позволяющую управлять тысячами автоматизаций, что предвещает централизованное управление ИИ-агентами по мере их распространения. Поставщики RPA инвестируют в аналитику процессов, чтобы обеспечить «динамическое управление работой», и, как мы полагаем, к 2026 г. данные, извлеченные из текущего процесса, смогут управлять совместной работой людей и ИИ-агентов.
  4. Тысячи компаний уже хорошо освоили платформы RPA и будут готовы использовать их для агентов с LLM для повышения эффективности своих инвестиций.
  5. RPA развивается отчасти благодаря своей способности легко интегрироваться в существующие модели работы посредством интеграции пользовательского интерфейса. В будущем это будет по-прежнему актуально для более интеллектуальных агентов. Лидеры RPA инвестируют в рабочие процессы, управляемые ИИ, чтобы обеспечить более эффективную сквозную оркестровку, которая, по прогнозам, станет широко распространенной к 2027 г.
  6. Самой большой проблемой для GenAI в этом контексте является доверие и безопасность данных. Платформы RPA уже более десяти лет бьются над тем, как управлять автоматизацией. Например, одной из проблем является безопасное управление человеческими учетными данными, которые боты используют для доступа к основным системам, что является новой территорией для GenAI-стартапов и гиперскейлеров.

Хотя все шесть причин рисуют светлое будущее для RPA-платформ, вторая причина является наиболее важной. Чтобы выдержать конкуренцию с волной агентских продуктов на базе ИИ от OpenAI, Google и многих других, RPA-платформы должны позиционировать себя как готовое решение для создания, развертывания и управления этими интеллектуальными агентами. Предложения гиперскейлеров и стартапов будут более общими, неспецифичными для конкретного сценария использования, и, скорее всего, привяжут покупателя к конкретной платформе. RPA-платформы и их сервисные партнеры могут добиться успеха, оставаясь агностическими и упаковывая ИИ-агентов для конкретной области.