Практики использования технологий гиперавтоматизации в российских компаниях: Исследование TAdviser и SL Soft, сентябрь 2025

Дата публикации: Сентябрь 2025
Источник: TAdviser и SL Soft
Категории: ИТ, Гиперавтоматизация, RPA, BPM, ИИ

Дата публикации: Сентябрь 2025
Источник: TAdviser и SL Soft
Категории: ИТ, Гиперавтоматизация, RPA, BPM, ИИ
Сигналы: Trend, Watch

Описание-резюме отчета

Данный отчет, выпущенный совместно TAdviser и SL Soft в сентябре 2025 года, анализирует текущий уровень использования, результаты, планы, драйверы и барьеры внедрения технологий гиперавтоматизации в российских компаниях. Ключевая идея исследования — показать, что рынок гиперавтоматизации в России стабильно развивается, при этом ИИ-решения стремительно набирают обороты, но проверенные технологии, такие как RPA и BPM, сохраняют свою актуальность. Отчет будет полезен руководителям ИТ, директорам по стратегии, а также всем, кто заинтересован в цифровизации и оптимизации бизнес-процессов.

Сама суть

Рынок гиперавтоматизации в России демонстрирует устойчивый рост, с активным внедрением ИИ-решений, особенно LLM и ML. Однако RPA и BPM остаются ключевыми технологиями, востребованными за их доказанную эффективность. Наиболее эффективной признана технология RPA, несмотря на то, что чат-боты, ИИ и BPM распространены шире. Значимыми барьерами являются дефицит ИТ-кадров и высокие затраты, а драйверами — доступность технологий и повышение зрелости решений.

Ключевые инсайты для СЕО

Что работает

  1. RPA (Роботизированная автоматизация процессов): 70% компаний, использующих RPA, отметили положительный эффект. Эта технология признана наиболее эффективной, приносящей максимальную практическую пользу.
  2. Интеграция ИИ в платформы: Более половины респондентов интегрировали ИИ для поиска корпоративной информации, генерации контента и обработки документов, формируя новый стандарт цифровых платформ.
  3. BPM-системы: 61% компаний, использующих BPM, отмечают положительный эффект. Технология демонстрирует стабильные результаты и планы по дальнейшему расширению использования.

Что НЕ работает

  1. Низкая эффективность голосовых ботов: Голосовые боты не пользуются большой популярностью (15% проникновения), и лишь 6% компаний планируют их внедрение в будущем. Они приносят наименьшую пользу (17%).
  2. Неоднозначный эффект от ИИ: Несмотря на значительный интерес к ИИ, 50% респондентов скорее неудовлетворены практикой использования ИИ, что указывает на раннюю стадию освоения и потребность в более предсказуемых технологиях.
  3. Low-code решения с высокими затратами: Отмечены проблемы с Low-code платформами, выдаваемыми за No-Code, требующие значительных ресурсов на внедрение и поддержку, что является барьером для развития гиперавтоматизации.

Радар возможностей и ловушек

ВозможностиЛовушки
Активное внедрение ИИ (LLM, ML, RAG) в ближайшие 3 годаДефицит ИТ-кадров для внедрения и поддержки
Масштабирование RPA и BPM платформ в крупных компанияхВысокие затраты на внедрение и поддержку Low-code
No-Code решения для снятия нагрузки с ИТ-персоналаНезрелость решений ИИ (неоправданные ожидания)
Интеграция ИИ в корпоративные системы (поиск, генерация)Отсутствие согласованной ИТ-стратегии
Создание единой экосистемы с AI, OCR, BPM, RPA модулямиНизкая рентабельность голосовых ботов

Что это значит для бизнеса

  • Для крупных компаний: Следует фокусироваться на стратегическом масштабировании RPA, BPM и активном внедрении ИИ, особенно LLM и ML. Инвестиции в обучение ИТ-персонала и разработку внутренних компетенций критичны.
  • Для среднего и малого бизнеса: Необходимо тщательно выбирать решения, отдавая предпочтение проверенным технологиям с быстрым ROI, таким как RPA. Важно обращать внимание на истинные No-Code решения для снижения зависимости от ИТ-специалистов.
  • Для вендоров решений для гиперавтоматизации: Сосредоточиться на разработке зрелых, масштабируемых и безопасных решений с гибкой ролевой моделью и возможностью кастомизации. Важен акцент на реальные No-Code возможности и интегрированный подход (единая экосистема).

Вопросы для управленческой команды

  1. Как мы можем максимально эффективно использовать доказанные преимущества RPA и BPM, параллельно исследуя потенциал ИИ?
  2. Какие меры мы предпринимаем для преодоления дефицита ИТ-кадров и оптимизации затрат на внедрение гиперавтоматизации?
  3. Какова наша стратегия по интеграции ИИ в текущие корпоративные системы и какие конкретные сценарии применения мы можем реализовать в ближайшее время?

Stratsessions Signals

  • Trend: Использование RPA и BPM как основы гиперавтоматизации, активное внедрение ИИ (LLM, ML, RAG) в среднесрочной перспективе. Повышение значимости архитектурной зрелости и безопасности решений.
  • Watch: Эффективность инвестиций в ИИ — пока не всегда оправдываются ожидания, требуется осторожный подход и тестирование гипотез. Развитие No-Code решений, которые под видом No-Code могут оказаться Low-code.
  • Cut: Инвестиции в голосовые боты как самостоятельную технологию (их функционал вероятно будет интегрирован в ИИ-агентов).

Для кого полезно

  • СЕО и топ-менеджеры в B2B и B2C секторах, заинтересованные в цифровой трансформации
  • ИТ-директора и руководители отделов автоматизации
  • Директора по стратегии и развитию бизнеса, ищущие новые точки роста

Call to Action

  • Заказать разбор для своей отрасли
  • Подпишитесь на Stratsessions Digest: 5 отчетов → 5 идей → 5 минут

Понравился материал?

Подпишитесь на обновления, чтобы не пропустить новые исследования и инсайты

Все инсайты