Российский рынок гиперавтоматизации вступает в фазу зрелого роста. По данным TAdviser: «Практики использования технологий гиперавтоматизации в российских компаниях, 2025», решения на базе искусственного интеллекта и платформенных архитектур становятся стандартом корпоративной цифровизации. Компании переходят от локальных автоматизаций к построению единого интеллектуального контура, объединяющего людей, процессы и данные.

Согласно исследованию, 68% участников опроса – это управленцы среднего и высшего звена: руководители отделов, ИТ-директора, тимлиды. Такая структура выборки подчёркивает стратегический характер гиперавтоматизации: ключевые решения принимаются на уровне руководства, способного оценить как технологический, так и экономический эффект внедрения.

Доминирование ИТ-руководителей (в сумме 68%) показывает, что автоматизация в России по-прежнему инициируется изнутри ИТ-блоков. Бизнес-подразделения пока вовлечены в меньшей степени (14%), что указывает на важное направление развития – переход от технологических инициатив к сквозным проектам, где автоматизация становится инструментом повышения клиентской ценности и эффективности процессов.

«Сегодня гиперавтоматизация перестаёт быть просто ИТ-задачей. Её развитие требует диалога между ИТ и бизнесом, а ключевой компетенцией становится способность интегрировать данные и процессы в единую платформу управления», – отмечает Ежова Лилия Альбертовна, старший преподаватель кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

Наиболее распространёнными технологиями в российских компаниях стали чат-боты (63%), системы искусственного интеллекта (61%) и BPM-платформы (Business Process Management) (60%). При этом роботизация бизнес-процессов (RPA, Robotic Process Automation) применяется у 28% компаний, а технологии интеллектуального поиска и анализа (RAG, Retrieval-Augmented Generation) – у 21%.

Эти цифры демонстрируют баланс между зрелыми и новыми инструментами. Компании не отказываются от проверенных решений, но активно наращивают когнитивный слой – интерфейсы, способные «понимать» запросы пользователя и контекст задачи.

Фактически формируется новый технологический «сплав»: BPM и RPA обеспечивают структурную прозрачность процессов, а ИИ и RAG добавляют им способность к обучению и самооптимизации.

Более половины опрошенных компаний уже интегрировали инструменты ИИ в корпоративные процессы: от анализа документов и протоколирования встреч до построения баз знаний. Однако лидером по практической результативности остаётся RPA – 70% респондентов отметили ощутимый эффект от его применения. Для сравнения: эффективность BPM-решений – 61%, ИИ – 60%, систем распознавания документов (OCR/IDP, Optical Character Recognition/Intelligent Document Processing) – 59%.

Такой результат объясним. Роботы RPA выполняют конкретные, измеримые задачи, где понятен экономический эффект. В то время как ИИ-модули всё ещё требуют адаптации и обучения, их интеграция сопровождается поиском методик оценки ROI и прозрачных сценариев внедрения.

«Гиперавтоматизация сегодня – это не только вопрос технологий, но и вопрос зрелости процессов. Там, где управление основано на данных, эффект от ИИ будет проявляться быстрее. А где процессы неформализованы – началом пути остаётся RPA и BPM», – комментирует Ежова Лилия.

На горизонте трёх лет, по данным TAdviser, 64% российских компаний планируют развивать решения на базе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) и машинного обучения (ML, Machine Learning), а 37% – технологии RAG. При этом 28% компаний продолжат совершенствовать BPM, 23% – RPA.

Так формируется гибридная архитектура, где RPA выступает физическим уровнем автоматизации, а LLM и RAG – когнитивным уровнем анализа и принятия решений.

Такая связка открывает практические возможности:

·         автоматизация сложных сценариев с элементами поиска и анализа данных;

·         интеллектуальная обработка документов и отчётности;

·         усиление взаимодействия человека и системы через диалоговые интерфейсы.

Главным стимулом роста становится зрелость и доступность технологий. Современные решения дешевеют, проще внедряются и масштабируются. Появление платформ Low-code и No-code снижает зависимость от дефицитных ИТ-ресурсов и делает гиперавтоматизацию достижимой для среднего бизнеса.

Однако маркетинговый «шум» на рынке создаёт риски. Под видом No-code нередко продвигаются продукты, требующие навыков программирования, что вызывает разрыв между ожиданиями и реальной функциональностью.

«Компании всё чаще проводят аудит зрелости вендоров. Им важно не просто купить технологию, а понимать её жизненный цикл, степень интеграции и реальную стоимость сопровождения», – поясняет Лилия.

Российские компании вступают в фазу когнитивной автоматизации – перехода от управления по регламенту к управлению по данным. Гиперавтоматизация становится не просто технологическим направлением, а элементом платформенной экономики, где ценность создаётся на пересечении ИИ, процессов и человеческого опыта.

Как подчёркивает Лилия, «в выигрыше те компании, которые уже сейчас выстраивают единый контур управления знаниями – от цифровых ассистентов до интеграции LLM-моделей в бизнес-операции. Это не тренд, а новый стандарт корпоративной эффективности».

Российский рынок гиперавтоматизации демонстрирует устойчивый и осмысленный рост. В центре – не скорость внедрения, а качество интеграции и зрелость управления. Переход от автоматизации к интеллектуализации – стратегический вектор, который формирует конкурентоспособность отечественной экономики в цифровую эпоху.