Роботизована автоматизація процесів, або RPA (Robotic Process Automation), давно стала стандартом ефективності для багатьох організацій. Вона дозволяє автоматизувати рутинні, повторювані завдання, вивільняючи ресурси фахівців для складніших задач. Проте цього року на практиці вже спостерігається якісний стрибок у розвитку RPA завдяки глибокій інтеграції штучного інтелекту. Ця синергія перетворює автоматизацію з інструменту для простих завдань на платформу для оптимізації складних, когнітивних процесів.
Центральна теза полягає в тому, що інтеграція AI в RPA трансформує бізнес-процеси вже цього року й у наступні, але успіх цього перетворення залежить від готовності даних та ефективного управління ризиками, пов’язаними з AI.
AI в RPA: еволюція автоматизації бізнес-процесів
Традиційна RPA добре справляється з автоматизацією структурованих процесів, що базуються на чітких правилах. Однак її можливості обмежені, коли йдеться про роботу з неструктурованими даними, прийняття рішень на основі контексту або адаптацію до змін. Саме тут долучається AI. Інтеграція AI-агентів дозволяє RPA-ботам не просто слідувати інструкціям, а й навчатися, аналізувати, розуміти природну мову, розпізнавати зображення та прогнозувати. Це відкриває шлях до автоматизації процесів, які раніше вважалися виключно людською прерогативою.
За даними Gartner, цього року 40% корпоративних застосунків включатимуть інтегровані AI-агенти для виконання конкретних завдань, що є значним зростанням порівняно з менш ніж 5% у 2025 році. Цей тренд показує, що інтеграція AI в корпоративні системи, включно з RPA, стає галузевим стандартом, а не експериментальною технологією.
Виклики використання даних для AI-аналітики у державному секторі
Державний сектор, як і будь-яка велика організація, стикається зі специфічними викликами при впровадженні AI в RPA. Основні проблеми зосереджені навколо даних: фрагментованість, неконсистентність, пропуски та застарілість. Дані часто розкидані по різних системах, які не інтегровані між собою, що ускладнює створення єдиного, достовірного інформаційного простору. Без якісних, доступних даних навіть найдосконаліші моделі AI не зможуть працювати ефективно. Це особливо чутливо для критичних державних сервісів, де точність та надійність є першочерговими.
Типова помилка: навчання AI на неякісних даних
Одна з найпоширеніших і найдорожчих помилок при впровадженні AI в RPA — це спроба навчати моделі на неякісних, неповних або неконсистентних даних. Результатом є AI-системи, які приймають невірні рішення, генерують помилкові прогнози або посилюють існуючі упередження. Це не тільки підриває довіру до автоматизованих процесів, але й може призвести до значних фінансових та репутаційних втрат. Перед тим, як інвестувати в складні AI-моделі, необхідно забезпечити надійний фундамент у вигляді якісних даних.
Сценарій: автоматизація обробки звернень громадян з AI та RPA
Розглянемо типовий сценарій у державному секторі: автоматизація обробки звернень громадян. Традиційно цей процес вимагає значних людських ресурсів для реєстрації, класифікації, маршрутизації та відповіді на запити. З AI в RPA цей процес може бути значно оптимізований.
На практиці це виглядає так: коли звернення надходить (через електронну пошту, веб-форму чи месенджер), AI-агент, інтегрований у систему управління документами (DMS), таку як Scriptum (low-code BPM-платформа на UnityBase від InBase), аналізує текст звернення. Він використовує обробку природної мови (NLP) для вилучення ключової інформації: тему, тип запиту, згадані організації або особи. RPA-бот, у свою чергу, на основі цієї інформації автоматично реєструє звернення в системі, класифікує його, призначає відповідального виконавця та надсилає автоматичне підтвердження громадянину. Для більш складних запитів, де потрібна участь людини, AI може підготувати чернетку відповіді або зібрати релевантну інформацію з різних внутрішніх систем, використовуючи, наприклад, можливості інтеграційної платформи UnityBase (open-source low-code платформа, розроблена InBase).
Такий підхід не тільки прискорює обробку, але й підвищує якість відповідей, зменшує кількість помилок та дозволяє співробітникам зосередитися на вирішенні унікальних та складних випадків, які вимагають емпатії та глибокого аналізу.
Управління ризиками AI в контексті RPA
Зі зростанням складності та автономності систем AI в RPA зростають і ризики. Управління цими ризиками стає обов’язковим, особливо для критичної інфраструктури та застосунків, що використовують генеративний AI. Національний інститут стандартів і технологій США (NIST) розробив Рамкову програму управління ризиками AI (AI RMF 1.0), яка структурує управління навколо чотирьох функцій: Govern (Управління), Map (Картування), Measure (Вимірювання) і Manage (Керування). Цей підхід допомагає організаціям ідентифікувати, оцінювати та пом’якшувати ризики, пов’язані з проєктуванням, впровадженням та використанням AI.
Одним із конкретних прикладів є ризик Prompt Injection, який OWASP LLM Top 10 ставить на перше місце для LLM/GenAI застосунків. Цей ризик полягає в тому, що зловмисник може маніпулювати вхідними даними (промптом), щоб змусити модель AI виконати небажані дії або розкрити конфіденційну інформацію. Для AI в RPA це може означати, що бот, який взаємодіє із зовнішніми системами, може бути скомпрометований через маніпуляції з текстом, який він обробляє.
Успіх впровадження AI також залежить від організаційних факторів. Як зазначається у 2026 Work Trend Index Annual Report, такі фактори, як культура, підтримка менеджерів і практики управління талантами, пояснюють удвічі більший вплив AI, ніж індивідуальні зусилля. Це означає, що сама технологія не гарантує успіху; необхідна комплексна стратегія, яка включає навчання персоналу, зміну корпоративної культури та активну підтримку керівництва.
Готовність даних як фундамент для впровадження AI
Найважливішим кроком перед будь-яким AI-проєктом є забезпечення готовності даних. Це включає не лише їх збір, але й очищення, структурування, стандартизацію та забезпечення якості. Впровадження систем управління майстер-даними (MDM) та політик управління даними (data governance) є обов’язковою умовою. Наприклад, компанії альянсу, такі як Softengi та InBase, мають досвід у побудові таких систем, що забезпечують єдиний достовірний вигляд даних для складних корпоративних рішень.
Лише після того, як дані будуть приведені до належного стану, можна розраховувати на ефективне та безпечне впровадження AI в RPA. Ігнорування цього етапу неминуче призведе до провалу проєкту або до створення систем, які приносять більше проблем, ніж користі.
Чекліст готовності даних для AI в RPA
- Проведено аудит якості даних (консистентність, повнота, точність) для ключових бізнес-процесів.
- Визначено та впроваджено єдині довідники та майстер-дані (MDM) для критичних сутностей (замовники, продукти, послуги).
- Існує політика управління даними (data governance), яка визначає відповідальність за якість даних та їх використання.
- Автоматизовано процеси очищення, трансформації та валідації даних перед їх використанням в AI-моделях та RPA-сценаріях.
- Забезпечено логування рішень AI-моделей та RPA-агентів для аудиту та аналізу (drift, hallucination rate).
- Визначено AI-специфічні метрики для оцінки ефективності та безпеки рішень (наприклад, точність класифікації, рівень хибних спрацювань).
- Передбачено механізм ‘human-in-the-loop’ для критичних рішень, що приймаються AI-агентами.