/13269385/i_800.jpg)
Исследование показало: если еще пару лет назад RPA воспринималась как способ заменить человека при вводе данных, то сегодня платформы эволюционируют в гиперавтоматизационные стеки. Определяющий тренд – конвергенция технологий: в одном контуре начинают работать классические роботы, интеллектуальная обработка документов (IDP/OCR), языковые модели (LLM) и элементы BPM-оркестрации. Робот теперь вышел за пределы выполнения скрипта – он управляет цепочкой решений, подключая ИИ там, где правила не работают, и передавая задачи человеку, когда требуется экспертиза.
Этот тренд подтверждается запросами бизнеса: согласно опросу представителей компаний-заказчиков, проведённому в рамках исследования, около 45-50% респондентов планируют интеграцию ИИ-агентов, столько же – внедрение OCR/IDP-модулей в свои RPA-сценарии. Почти каждый третий рассматривает использование Computer Use – технологии, позволяющей ИИ управлять интерфейсами без жесткой настройки селекторов.
Конкуренция сместилась в плоскость зрелости
На данный момент первая волна миграции с решений западных вендоров фактически пройдена: крупнейшие банки, представители промышленности и госсектора перешли на отечественные платформы. Однако, как показывают данные исследования, наличие в реестре ПО или поддержка Linux перестали быть конкурентными преимуществами для вендоров – это своего рода входной билет в сегмент. Конкуренция сместилась в плоскость архитектурной зрелости: заказчики выбирают платформы, готовые к промышленной эксплуатации, – с отказоустойчивостью (HA/DR), работой в закрытых контурах без доступа в интернет, зрелыми DevOps-практиками и глубокой интеграцией с корпоративными системами безопасности (SIEM/SOC). Именно по этим параметрам лидеры рынка начинают отрываться от остальных.
Кадровый голод как драйвер внедрения
Парадокс ситуации в том, что главным драйвером автоматизации становится кадровый дефицит. При безработице 2,4% и нехватке до 30% операционного персонала классический аргумент «сэкономим на сотрудниках» теряет смысл – людей просто не нанять. Поэтому RPA превращается в инструмент, позволяющий бизнесу выполнять операции в условиях, когда рынок труда не может закрыть потребности в персонале. Это меняет логику расчета ROI: во главу угла ставится уже не сокращение штата, а возможность масштабировать бизнес без пропорционального роста численности.
Экономика и компетенции – главные барьеры
Несмотря на рост этого сегмента рынка на 30-50% в год, проникновение RPA остается низким: менее 1 тыс. использующих такие решения организаций на сотни тысяч потенциальных заказчиков. При этом ключевые сдерживающие факторы связаны не с функциональностью платформ, а с совокупной стоимостью владения и дефицитом внутренних RPA-компетенций.
Исследование показывает, что разница в TCO между платформами на трехлетнем горизонте может быть двух- или даже трехкратной, при этом на долю лицензий приходится лишь 15-20% затрат. Основные статьи расходов – это содержание центра компетенций, обслуживание роботов и инфраструктура. Второй барьер – нехватка специалистов: по данным опроса экспертов, отсутствие внутренних экспертов отмечают около 27-32% респондентов. Организациям не хватает RPA-разработчиков, бизнес-аналитиков и специалистов по сопровождению роботов в продуктивной среде.
