По мере распространения RPA будет расти и желание к внедрению новых средств контроля и более жесткому управлению. Однако рост продуктивности, который дает RPA, может быть ограничен из-за жестко контролируемой рабочей среды, в которой применяется слишком много ручного контроля. Аналитики считают, что эффективную систему контроля RPA можно выстроить, если в проекте с самого начала будут реализованы ясные, основанные на правилах системы для управления рисками.
Первоначально оценки рисков внедрения ботов RPA касались в основном рисков, которые могут проявиться в недостаточно контролируемой среде. К этим рискам относились появление «теневых ИТ», нарушения установленных политик, ошибки ботов и, как следствие, перебои в работе бизнеса. Из-за этих рисков компании создавали все более строгие и формализованные системы управления и контроля, что, соответственно, нередко снижало эффективность работы RPA.
В Gartner рекомендуют использовать единую модель управления технологией RPA, контролировать риск разделения обязанностей и подготовить руководство по оценке влияния регуляторных требований на сценарии использования RPA. Централизованная модель управления нужна на первых этапах внедрения RPA, пока все участники не ознакомились с технологией. Со временем, когда у них появится опыт обращения RPA, можно перейти к федеративной модели, которая дает бизнес-подразделениям больше свободы, сохраняя координацию политик.
При слабом регулировании обязанности ботов оказываются слишком широкими, тогда как при чрезмерно строгом их возможности используются не целиком. Вместо разделения процессов и назначения одного бота на процесс аналитики рекомендуют разделить обязанности сотрудников, взаимодействующих с ботами, и позволить одному боту работать с несколькими процессами.
