Эволюция российского RPA: от простых скриптов к интеллектуальным бизнес-процессам

Повод — выход исследования «RPA-круг Громова 2026», охватившего девять крупнейших отечественных решений. Для практики внедрения это меняет логику выбора стека: вопрос «кто в реестре» больше не работает, вопрос «что под капотом» становится основным.

Контур автоматизации: от скрипта к оркестратору

Архитектурный сдвиг зафиксирован в данных опроса заказчиков: 45–50% респондентов планируют интеграцию ИИ-агентов в RPA-сценарии, столько же — внедрение модулей IDP/OCR. Около трети рассматривают Computer Use — управление интерфейсами без жёсткой настройки селекторов. Робот перестаёт быть исполнителем фиксированного скрипта и превращается в узел, который маршрутизирует задачи между LLM, IDP, BPM-движком и человеком.

Для инфраструктурного решения это означает: платформа должна держать смешанный контур — детерминированные шаги и недетерминированные вызовы модели. Если у вендора нет явной модели governance для LLM-вызовов (логирование промптов, контроль расхода токенов, откат на fallback-правило) — такой стек не готов к промышленной эксплуатации.

Требования к зрелости: что отличает лидеров

После массового перехода с западных решений входным билетом стали поддержка Linux и запись в реестре. Дальше рынок разделяется по параметрам промышленной эксплуатации:

• HA/DR и работа в закрытом контуре без интернета.
• DevOps-практики: CI/CD для роботов, версионирование процессов, тестовые среды.
• Интеграция с SIEM/SOC: события робота как auditable trail, а не как «лог в файл».

Это инфраструктурные, а не функциональные требования. Без них RPA превращается в неуправляемый зоопарк скриптов.

Экономика: TCO решает больше, чем лицензия

Главный драйвер автоматизации — кадровый дефицит: при безработице 2,4% и нехватке до 30% операционного персонала экономика проектов считается не от сокращения штата, а от масштабирования бизнеса без пропорционального найма. Рост сегмента — 30–50% в год, но проникновение остаётся низким: менее тысячи использующих организаций на сотни тысяч потенциальных заказчиков.

Лицензия в этой истории — 15–20% затрат. Остальное — центр компетенций (CoE), обслуживание роботов, инфраструктура. Разница в TCO между платформами на трёхлетнем горизонте — двух- или трёхкратная. Считать надо по совокупной стоимости владения, иначе выбор по прайс-листу ничего общего с реальной экономикой проекта не имеет.

Что отслеживать при выборе платформы

Чек-лист по итогам исследования:

1. Поддержка гибридного контура: RPA + IDP + LLM + BPM в одном оркестраторе, а не в виде шинного франкенштейна.

2. Работа в air-gapped периметре, если контур закрытый.

3. Зрелость DevOps вокруг роботов: версии, тесты, деплой.

4. Событийная модель для SIEM: каждый шаг робота — структурированное событие, а не сырой лог.

5. Реалистичный расчёт TCO: лицензия плюс CoE плюс поддержка плюс инфраструктура — на горизонте 3 года.

6. Наличие пула компетенций: без внутреннего CoE платформа не вытягивает проект вне зависимости от функциональности.

Отдельный сигнал — рост рынка ИИ до 316 млрд руб. по данным Techora. Это не прямой показатель RPA, но контекст: бюджеты на ИИ смещаются в сторону связки «агент + автоматизация», и RPA-платформа без встроенной поддержки LLM рискует оказаться вне этого распределения.