Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Автоматизация за пределами очевидного: как ИИ и RPA меняют наш подход к работе
Когда мы говорим о производительности, реальная конкуренция между компаниями заключается не в том, кто работает больше всех, а в том, кто работает лучше всех.
Согласно данным McKinsey Global Institute (2017), примерно в 60% профессий по всему миру не менее 30% деятельности можно автоматизировать с помощью доступных технологий. Хотя полностью автоматизировать можно менее 5% профессий, значительная часть из них содержит повторяющиеся и структурированные элементы, которые можно автоматизировать без существенного изменения самой работы.
Речь идёт не о замене людей, а о раскрытии человеческого потенциала. Повторяющиеся, ручные и операционные задачи по-прежнему отнимают ценное время в таких областях, как финансы, обслуживание клиентов и бэк-офис . Между тем, такие технологии, как RPA и искусственный интеллект, вышли за рамки базовой автоматизации: сегодня они способны к обучению, интерпретации контекста и автономному действию.
Раньше автоматизация отдельных этапов стала автоматизацией принятия решений . И в этом новом сценарии понимание стратегически интегрировать эти технологии,
В этой статье мы рассмотрим этот новый уровень автоматизации процессов и то, как Skyone Studio позиционирует себя в качестве катализатора этой трансформации, объединяя данные, искусственный интеллект и выполнение задач на единой платформе.
Приятного чтения!
Когда мы говорим об автоматизации, многие до сих пор представляют себе роботизированные манипуляторы на заводах или скрипты , имитирующие щелчки мыши на компьютере. Но в современной корпоративной среде автоматизация вышла далеко за эти рамки и все больше связана с тем, как данные, решения и люди взаимодействуют друг с другом .
Сегодня речь идет не столько о замене задач, сколько . Как интегрировать системы, которые не взаимодействуют друг с другом? Как обеспечить поступление нужных данных в нужное время? Как сделать рабочие процессы более интеллектуальными и адаптивными? Ответ кроется в стратегическом сочетании различных технологий — и именно с этого мы начинаем создавать то, что называем «интеллектуальной автоматизацией».
Роботизированная автоматизация процессов ( RPA ) обычно является первым шагом. Она автоматизирует повторяющиеся цифровые задачи и создание отчетов, обеспечивая скорость, точность и надежность. Однако ее эффективность зависит от наличия фиксированных правил и предсказуемых путей.
Искусственный интеллект ( ИИ) расширяет этот горизонт. Он интерпретирует контекст, учится на закономерностях и корректирует решения на основе данных. С помощью ИИ мы выходим за рамки автоматизации только «как делать» и начинаем автоматизировать «что делать», на помощь приходят модели машинного обучения , способные выявлять закономерности в больших объемах данных (включая данные с датчиков и устройств IoT ) и делать прогнозы, которые в режиме реального времени используются для принятия автоматизированных решений.
В последние годы мы вступили в новую главу с появлением генеративного искусственного интеллекта . Он не только анализирует, но и создает ответы, документы, контент, инструкции — все на основе естественного языка и намерений пользователя . Именно это позволяет, например, чат-боту составлять персонализированные сообщения или системе продаж предлагать варианты, основанные на предыдущих взаимодействиях. И это только начало.
Самое важное — понимать, что автоматизация, RPA, ИИ и генеративный ИИ — это не изолированные или конкурирующие технологии, а скорее взаимодополняющая экосистема : RPA выполняет действия, ИИ анализирует, а генеративный ИИ создает. Вместе они позволяют автоматизировать не только отдельные этапы, но и целые бизнес-решения, с учетом контекста, интеллекта и масштаба .
Однако этот потенциал реализуется только при наличии поддерживающей структуры : хорошо организованных данных, гибкой интеграции и четко структурированных процессов. Именно это мы и рассмотрим далее: аспекты, лежащие в основе автоматизации, которые делают ее по-настоящему интеллектуальной и жизнеспособной в повседневной работе компаний.
Прежде чем говорить о ботах или системах, принимающих решения самостоятельно, нам необходимо взглянуть на то, что лежит в основе всего этого «за кулисами ». В конце концов, никакая автоматизация не будет работать должным образом, если системы не взаимодействуют друг с другом, если данные неорганизованы или если поток процессов не имеет смысла.
Для того чтобы автоматизация была по-настоящему интеллектуальной, необходимо хорошо структурировать три столпа : интеграция, данные и оркестровка. И каждый из этих столпов зависит от конкретных технологий, обеспечивающих бесперебойную и надежную работу автоматизированных процессов.
Интеграция: Соединение систем, которые не говорят на одном языке
В корпоративном мире мы имеем дело с настоящим «технологическим лоскутным одеялом»: ERP-системы, CRM-системы, устаревшие системы, электронные таблицы, API, платформы обслуживания клиентов... Без интеграции каждый из этих инструментов становится изолированным , а процессы фрагментируются, требуют доработок и сопряжены с риском ошибок.
В этом сценарии iPaaS ( интеграционная платформа как услуга ) — технология, позволяющая соединять различные системы без изобретения велосипеда . Она функционирует как интеграционный слой между приложениями, обеспечивая безопасный поток данных и беспрепятственное перемещение автоматизированных команд между областями.
Кроме того, современные решения iPaaS уже поддерживают устройства IoT и машинного обучения , обеспечивая интеграцию в реальном времени с датчиками, прогностическими моделями и источниками данных .
В контексте Skyone этот аспект еще больше укрепляется благодаря встроенным коннекторам и поддержке устаревших систем, что облегчает автоматизацию даже в сложных средах без необходимости разработки с нуля.
Данные: организация того, что питает автоматизацию
Автоматизация без структурированных данных подобна созданию двигателя без топлива. Поэтому, помимо интеграции, крайне важно обеспечить качество, доступность и управление информацией, которая питает рабочие процессы .
Именно здесь на помощь приходят такие архитектуры, как хранилища данных (lackhouses) , сочетающие в себе гибкость озер данных с аналитической производительностью хранилищ данных и автоматизированными конвейерами , которые извлекают, преобразуют и доставляют нужные данные в нужное время в нужные процессы.
Эта структура может включать в себя все, от конвейеров потоков ETL и потоковой передачи событий , обеспечивая перемещение данных с мониторингом, логикой и минимальной задержкой.
Но простого перемещения данных недостаточно: их необходимо контролировать. Именно здесь на помощь приходят надежные контроля версий, отслеживания событий, токенизации и управления данными , обеспечивающие безопасное, контекстуальное и отслеживаемое использование этих данных. Это крайне важно, когда речь идет о надежном автоматизированном принятии решений.
Опираясь на этот прочный фундамент , мы перестали полагаться на электронные таблицы, заполняемые вручную, и начали работать с актуальными, действенными данными, готовыми к принятию более быстрых и стратегических решений.
Оркестровка: придание процессам логики, ритма и контроля
При наличии интеграции и упорядоченных данных не хватает одного элемента для преобразования разрозненных действий в скоординированную операцию : оркестровки.
Этот слой определяет , что происходит, когда, в каком порядке и при каких условиях . Он позволяет сопоставлять исключения, прогнозировать сбои, запускать оповещения и адаптировать процесс в режиме реального времени. Благодаря поддержке платформ с низким уровнем кодирования , бизнес-подразделения получают автономию в моделировании потоков, при этом управление всегда осуществляется централизованно ИТ-отделом.
Еще одной отличительной особенностью этого уровня является его способность встроенные системы мониторинга и логирования , обеспечивая отслеживаемость на каждом этапе и создавая прочную основу для непрерывного совершенствования процессов.
Благодаря возможностям мониторинга в реальном времени и на основе ) можно обеспечить безопасное, прозрачное и соответствующее корпоративным политикам выполнение каждого рабочего процесса, даже в регулируемых или критически важных средах .
При наличии этих трех основных принципов автоматизация приобретает масштабируемость, надежность и, прежде всего, интеллект . Именно это превращает набор автоматизированных задач в адаптивную и стратегическую операцию. И именно это мы обсудим в следующем разделе, исследуя роль генеративного ИИ как нового «мозга» процессов, способного интерпретировать, создавать и действовать на основе контекста и намерений.
Долгое время автоматизация была синонимом выполнения задач : повторяющихся действий, предсказуемых рутинных действий, фиксированных правил. Но все начало меняться, когда технологии перестали просто следовать инструкциям и стали генерировать ответы, интерпретировать контекст и создавать альтернативные решения.
В этом заключается роль генеративного ИИ в бизнес-среде. Он превращает автоматизацию из программируемой в адаптивную . Речь идёт уже не о пассивном помощнике, а об агентах ИИ , которые предлагают решения, учатся на данных и корректируют свои действия в зависимости от реального использования.
На практике это означает, что чат-бот не только отвечает на часто задаваемые вопросы, но теперь и составляет персонализированные сообщения , понимает намерения и предлагает действия на основе истории взаимодействия. Другой пример: помощник в продажах может генерировать последующие электронные письма на основе предыдущего поведения клиента. Или автоматизированный финансовый рабочий процесс может адаптировать свои правила при обнаружении аномалий, не полагаясь на новые ручные инструкции от людей .
Все это стало возможным благодаря LLM ( Large Language Models — большие языковые модели ) , обученным на огромных объемах данных и способным интерпретировать естественный язык, распознавать закономерности и генерировать связный контент в режиме реального времени. Эти генеративные модели используются не только для обработки языка, но и для создания отчетов, сводок, технических инструкций, скриптов обслуживания, визуализаций данных и даже кода, всегда на основе контекстуализированных входных данных .
Однако потенциал генеративного ИИ реализуется только в сочетании с подготовленной экосистемой . Организованные данные, бесшовная интеграция, эффективная координация и контроль доступа являются необходимыми условиями. Модель хорошо работает только при наличии управления, отслеживаемости и соблюдения бизнес-правил.
Именно поэтому такие платформы, как Skyone Studio, набирают популярность. Они предоставляют необходимую среду для того, чтобы агенты искусственного интеллекта могли по-настоящему работать интеллектуально, автономно и безопасно , преобразуя намерения в реальные действия с измеримым влиянием на бизнес.
И это влияние уже ощущается. В следующем разделе мы покажем, как роботизированная автоматизация процессов (RPA), искусственный интеллект (AI) и генеративный искусственный интеллект (GAI) вписываются в повседневную деятельность предприятий, обеспечивая реальное повышение эффективности, масштабируемости и качества.
Автоматизация ради автоматизации не приведет к успеху. Истинная ценность проявляется тогда, когда технологии органично интегрируются в повседневные рабочие процессы, устраняя узкие места, уменьшая трение и высвобождая время для действительно важных дел.
Ниже мы рассмотрим три области, где интеллектуальная автоматизация перестала быть просто трендом и стала устоявшейся практикой, всегда поддерживаемой надежной интеграцией, структурированными данными и интеллектуальными моделями, демонстрируя, что результаты выходят далеко за рамки повышения производительности .
Административный и финансовый
Немногие отрасли накапливают столько критически важных и повторяющихся задач , как финансы. Сверка банковских счетов, проверка налогов, выставление счетов, анализ денежных потоков: все эти рутинные действия требуют хирургической точности и одновременно отнимают время от стратегической деятельности .
С помощью RPA эти задачи становятся быстрее и надежнее. С помощью ИИ рабочие процессы становятся адаптивными: появляется возможность сопоставлять данные из разных источников, выявлять необычные закономерности и прогнозировать риски. машинного обучения , например, обнаруживают аномальные изменения в режиме реального времени, повышая контроль и предсказуемость. А с помощью генеративного ИИ управленческие отчеты и анализы производительности начинают формироваться автоматически, предоставляя информацию, готовую для принятия решений.
Согласно данным McKinsey 2016–2017 гг .), компании, внедряющие RPA, могут достичь рентабельности инвестиций от 30% до 200% в первый год , при этом в отдельных случаях этот показатель достигает 200% на начальных этапах внедрения . Результат? Меньше времени на закрытие месяца, больше внимания к прогнозной аналитике, планированию и решениям, которые способствуют росту.
Обслуживание и поддержка клиентов
Каждый хоть раз сталкивался с разочарованием, когда приходится повторять одну и ту же информацию в трех разных взаимодействиях со службой поддержки клиентов. И именно этот информационный шум может устранить грамотно внедренная автоматизация, не жертвуя при этом человеческим сопереживанием .
С помощью RPA такие задачи, как открытие заявок, обновление протоколов и отправка подтверждений, выполняются автоматически и стандартизированным Затем ИИ , который понимает контекст запроса, анализирует историю клиента и более точно направляет обслуживание. А с помощью генеративного ИИ боты выходят за рамки простого ответа; они начинают писать персонализированные сообщения, предлагать решения и учиться на каждом новом взаимодействии, постоянно получая организованные и интегрированные данные через автоматизированные
конвейеры Согласно Gartner (март 2025 г.), автономные агенты ИИ должны решить до 80% обращений в службу поддержки к 2029 году , что приведет к снижению операционных затрат примерно на 30%. На практике это означает более плавное взаимодействие с клиентами, повышение удовлетворенности клиентов и команду, сосредоточенную на том, что действительно требует активного слушания и человеческого мышления.
Маркетинг , продажи и операционная деятельность
В этих областях темп имеет первостепенное значение. И автоматизация приходит на помощь, синхронизируя действия между командами, данными и каналами , чтобы не тратить время на то, что можно автоматизировать.
С помощью RPA можно автоматизировать такие задачи, как регистрация потенциальных клиентов, отправка сообщений и обновление систем. Искусственный интеллект помогает прогнозировать поведение, выявлять возможности и рекомендовать дальнейшие шаги на основе реальных данных. А генеративный ИИ замыкает этот цикл, предоставляя персонализированные результаты в больших масштабах: предложения, электронные письма , презентации и даже сценарии продаж
По данным McKinsey , компании, автоматизирующие процессы в этих областях, увеличивают выручку до 10% и сокращают операционные расходы до 20% . Эффект от этих инвестиций очевиден: цикл продаж протекает более стратегически, с меньшим количеством препятствий и с командами, сосредоточенными на том, что действительно приносит пользу.
Другие области, претерпевающие трансформацию
Интеллектуальная автоматизация также набирает обороты в таких секторах, как управление персоналом , включая автоматизированную проверку резюме, отправку уведомлений о приеме на работу и интеграцию данных между системами расчета заработной платы и управления талантами.
В сфере логистики и закупок такие рабочие процессы, как проверка заказов, обновление данных об остатках на складе и переговоры с поставщиками, могут быть оптимизированы с помощью RPA и ИИ. А в ИТ-сфере автоматизация упрощает все — от предоставления доступа до реагирования на инциденты.
Эти примеры наглядно демонстрируют: автоматизация уже стала частью повседневной жизни в критически важных и стратегических областях, принося ощутимые преимущества в производительности, качестве и масштабируемости , при этом данные всегда передаются между системами через интегрированные архитектуры и хорошо организованные конвейеры.
Но это не значит, что путь прост или свободен от препятствий. Внедрение действительно интеллектуальной автоматизации включает в себя технические решения, культурные изменения и зачастую преодоление разобщенности и внутреннего сопротивления.
Поэтому ниже мы рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются компании на этом пути, и способы их преодоления с помощью стратегии, структуры и правильного партнера.
Как и любой путь, интеллектуальная автоматизация сопряжена со своими трудностями. Но при стратегическом подходе и использовании правильных технологий каждую трудность можно превратить в возможность для роста .
Ниже мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются компании на разных этапах автоматизации, а также четкие пути для уверенного продвижения вперед:
- Разрозненные среды : часто встречаются компании, системы которых не взаимодействуют друг с другом, что затрудняет создание интегрированных автоматизированных рабочих процессов. Такие решения, как платформы iPaaS, помогают объединить эти точки без необходимости сложной разработки.
- Начинать без четкого направления : начало автоматизации может вызвать сомнения: с чего начать? В идеале следует сосредоточиться на процессах с большим объемом данных, оказывающих непосредственное влияние на бизнес и имеющих предсказуемую структуру, а затем расширять процесс, основываясь на извлеченных уроках;
- Неструктурированные данные и слабая культура работы с данными : данные — это основа автоматизации. Когда они разрознены или непоследовательны, процесс теряет эффективность. Такие структуры, как хранилища данных и конвейеры обработки, помогают гарантировать, что нужная информация поступает в нужное время и надежно. Кроме того, крайне важно повышать уровень грамотности в работе с данными внутри команд, укрепляя доверие к актуальным, доступным и отслеживаемым данным.
- Низкий уровень вовлеченности команды : автоматизация — это не только технологии, но и люди. Вовлечение команд с самого начала, демонстрация практических результатов в повседневной работе и создание пространства для совместного творчества укрепляют культуру инноваций. И здесь, опять же, центральную роль играет культура работы с данными: команды, готовые интерпретировать информацию и доверять ей, начинают работать с большей автономией и точностью.
- Управление данными : автоматизированные рабочие процессы требуют строгого контроля доступа, отслеживаемости и соответствия внутренним и нормативным требованиям. Платформы с такими функциями, как управление доступом на основе ролей (RBAC), ведение журналов и непрерывный мониторинг, помогают обеспечить выполнение этих требований уже на этапе проектирования автоматизации.
- Технологии без учета бизнес-целей : автоматизация должна быть логичной в контексте и целях компании. Объединение технических и бизнес-подразделений с самого начала и внедрение платформ, обеспечивающих автономию без потери контроля, гарантирует функциональность и масштабируемость решения.
Хорошая новость в том, что эти препятствия не являются непреодолимыми. На самом деле, это вехи на пути к более эффективной организации работы . И каждое из них можно преодолеть гораздо легче, если у вас есть платформа, разработанная для упрощения и улучшения этого процесса, такая как Skyone Studio . Читайте дальше, чтобы узнать больше!
Как мы уже убедились, настоящая автоматизация — это не просто автоматизация задач. Это преобразование решений в действия с обеспечением безопасности, интеллекта и контекста. Именно с этой целью мы создали Skyone Studio : платформу, объединяющую данные, ИИ и оркестровку в единой среде, готовую к применению искусственного интеллекта на практике.
не просто платформа для интеграции технологий, она связывает замысел с его реализацией , предлагая все необходимое для масштабируемой, гибкой и эффективной работы.
Как Skyone Studio создает настоящих агентов искусственного интеллекта
Многие до сих пор воспринимают ИИ как помощника, отвечающего на вопросы. В Skyone Studio ИИ идет дальше : он действует как агент, способный выполнять задачи, взаимодействовать с системами, принимать решения на основе данных в реальном времени и следовать бизнес-правилам с полной отслеживаемостью.
Это стало возможным благодаря тому, что наша платформа объединяет в единую архитектуру следующие элементы :
- Готовые к использованию коннекторы для ERP-систем, CRM-систем, устаревших систем, API и устройств IoT, устраняющие барьеры между приложениями и обеспечивающие плавный переход между событиями, данными и процессами;
- Выполнение конвейеров , преобразующих данные в действия с отслеживанием, токенизацией и обеспечением надежности;
- Визуальная оркестровка минимальным использованием кода , настраиваемой бизнес-логикой, управлением доступом на основе ролей (RBAC) и мониторингом в реальном времени для каждого выполняемого потока;
- Безопасность и управление являются основополагающими, а не факультативными. Skyone Studio обеспечивает систему логирования управления токенами и соблюдения корпоративных политик с самого начала.
На практике это означает, что агент ИИ может, например, выявить аномалию в движении денежных средств, проанализировать данные из нескольких систем, составить рекомендацию и выполнить действие — и все это на основе актуальных данных и бизнес-контекста.
Иными словами, с помощью нашей платформы ИИ выходит за рамки простых предложений и начинает действовать , обеспечивая отслеживаемость, контроль и управление на каждом этапе.
Если вам нужна не просто разовая автоматизация, а по-настоящему интеллектуальная система, вот что делает Skyone Studio уникальной платформой :
- Искусственный интеллект-агенты готовы не просто предлагать, а выполнять действия;
- Встроенные коннекторы и поддержка устаревших систем для бесшовной интеграции;
- Визуальная оркестрация минимальным использованием кода и встроенными функциями управления ИТ-инфраструктурой;
- Контролируемые и отслеживаемые конвейеры обработки
- Комплексная корпоративная безопасность с логирования , управлением доступом на уровне ролей (RBAC) и соответствием нормативным требованиям;
- Единая среда для работы с данными, искусственным интеллектом и автоматизацией, обладающая истинной масштабируемостью;
- Генеративные приложения, интегрированные в процессы, оказывают непосредственное влияние на такие области, как финансы, обслуживание клиентов и продажи.
Хотите узнать, как это применить на практике? Поговорите с одним из наших специалистов и узнайте, как Skyone Studio может ускорить внедрение интеллектуальной автоматизации в вашем бизнесе!
Автоматизация перестала быть конкурентным преимуществом и стала новым языком бизнеса . И только те, кто овладел внутренними механизмами этого «языка», говорят на нем свободно: надежные данные, хорошо организованные рабочие процессы и искусственный интеллект, связанный с реальностью производства.
В этой статье мы показываем, что RPA и ИИ не работают изолированно . И что в сочетании с интеллектуальной и управляемой архитектурой они трансформируются в новый способ работы, гораздо более стратегический, гибкий и эффективный .
В Skyone мы воплощаем это видение в Skyone Studio — платформе, которая не только автоматизирует задачи, но и воплощает интеллектуальные функции в жизнь . От данных до решений, от правил до результатов — Skyone Studio организует все в единой среде, где агенты готовы действовать и создавать реальную ценность.
Если вам понравился этот материал, почему бы не углубиться в изучение возможностей ИИ в бизнесе? Прочитайте нашу статью «Что такое LLM и как применять их в своем бизнесе с помощью собственных данных », потому что будущее уже наступает, и понимание LLM — это понимание следующей революции в области производительности!
Несмотря на обилие доступной информации, в вопросах автоматизации процессов остается много вопросов. Это связано с тем, что тема претерпела эволюцию: от простой замены задач она превратилась в бизнес-стратегию, основанную на данных, искусственном интеллекте и интеграции.
Ниже мы дадим прямые и практические ответы на основные вопросы тех, кто только начинает или хочет продвинуться дальше в этой области.
Что такое автоматизация процессов?
Автоматизация бизнес-процессов — это использование технологий для выполнения повторяющихся задач, операционных процедур и принятия бизнес-решений автоматизированным способом, с минимальным или полным отсутствием участия человека.
Но на практике это выходит далеко за рамки простого «ускорения работы». Интеллектуальная автоматизация включает в себя соединение систем, организацию данных, применение искусственного интеллекта и координацию рабочих процессов с помощью логики и отслеживаемости. Цель состоит в том, чтобы добиться масштабируемости, высвободить время для стратегических задач и улучшить взаимодействие с командами и клиентами.
Как автоматизировать процессы?
Автоматизация процесса начинается с картирования: понимания того, где находятся узкие места, задачи, выполняемые вручную, и рабочие процессы с большим объемом или высокой степенью влияния.
Далее необходимо обеспечить три ключевых элемента:
- Интеграция между системами и данными;
- Структурированные, доступные и регулируемые данные;
- Оркестрация для обеспечения логики и управления потоками данных.
Это позволяет применять такие технологии, как RPA ( роботизированная автоматизация процессов ) для выполнения повторяющихся задач; искусственный интеллект (ИИ) для интерпретации данных и принятия решений на их основе; и генеративный ИИ для создания контента, ответов и решений в режиме реального времени. Платформы, подобные Skyone Studio, облегчают этот путь, объединяя все эти этапы в единой среде.
Что такое программируемая автоматизация?
Программируемая автоматизация основана на фиксированных правилах, предопределенных путях и четких инструкциях, что характерно для традиционных инструментов RPA ( роботизированной автоматизации процессов ). Она эффективна для повторяющихся и предсказуемых задач, таких как выставление счетов или обновление электронных таблиц.
Однако для решения более сложных и изменчивых задач компании переходят к интеллектуальной автоматизации, которая сочетает в себе искусственный интеллект (ИИ), контекстные данные и адаптивную бизнес-логику. Этот скачок позволяет автоматизировать не только «как это сделать», но и «что это сделать» с большей гибкостью, масштабируемостью и интеллектуальностью.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.