Бизнес переходит в режим гиперавтоматизации

Банковский сектор, ритейл, логистика — автоматизация здесь охватывает все больше процессов, меняя привычные модели работы и роль сотрудников. Причина — технологическая трансформация: корпоративный мир вступает в эпоху гиперавтоматизации.

От RPA к гиперавтоматизации

По наблюдениям экспертов, рынок RPA растет на 30-40% в год. Вместе с тем подход бизнеса к автоматизации меняется не менее стремительно. Если раньше она затрагивала точечные задачи — вроде обработки заявок, то сегодня — целые цепочки процессов, и не только ключевых, но и в бэк-офисе. Например, в HR это полный кадровый цикл: от приема до расчетов, в юридическом департаменте — обработка, классификация и аналитика запросов.

Гиперавтоматизация — следующий этап эволюции автоматизации. Она объединяет технологии RPA, искусственный интеллект и аналитику данных, чтобы автоматически управлять сложными многоступенчатыми процессами, проходящими через несколько подразделений.

По данным Gartner, к 2026 году почти треть крупных компаний в мире автоматизирует более половины своих бизнес-операций, включая те, которые раньше считались «неавтоматизируемыми». В России этот тренд имеет все шансы развиться еще быстрее: число компаний, инвестирующих в глубокую автоматизацию, по прогнозам экспертов в 2025 году удвоится по сравнению с 2024-м. 

Роботы работают — бизнес экономит

Бизнес выбирает роботизацию прежде всего ради практических выгод. Однако оценивать ее только через призму финансовой отдачи — да еще и вне контекста конкретного бизнес-процесса — в корне неверно. Это как пытаться просчитать, окупится ли личный автомобиль: он может не приносить прямой прибыли, но экономит время и снижает массу сопутствующих затрат. То же самое и с автоматизацией — особенно когда речь идет не об одной операции, а о сложном процессе. 

Оценка срока окупаемости проекта гиперавтоматизации невозможна в отрыве от исходных данных. 

Допустим, компания планирует автоматизировать процесс подбора персонала. Если нет понимания текущих затрат — времени, ресурсов, качества — посчитать экономию невозможно. А без этого и ROI останется теоретической величиной.

Факторы, которые влияют на окупаемость автоматизации, могут быть разными: это и сложность процесса, и масштаб внедрения, и стоимость дальнейшего развития. Где-то отдача приходит за считанные месяцы, где-то — за несколько лет. При этом важно смотреть не только на прямую экономию, но и на косвенные эффекты: рост скорости процессов, повышение качества, освобождение людей для задач с большей добавленной стоимостью.

Хороший пример — автоматизация внутреннего аудита. Компании, внедряя цифровые инструменты контроля, не только сокращают расходы на проверки, но и значительно повышают их точность. Более того, сотрудники, освобожденные от рутины, переключаются на более ценные для бизнеса задачи, например, на аналитику. 

Особенно заметны результаты роботизации в HR. Там, где раньше на обработку одной кадровой записи уходило до 10 минут, робот справляется за 1-2. В целом время выполнения типовых операций сокращается на 50-70%, а производительность HR-отделов растет на 40–60%. Это позволяет масштабировать процессы без расширения команды — например, объем обработанных заявок на отпуск может вырасти с 2000 до 3000–4000 в месяц без увеличения штата.

Существенный эффект дает и снижение количества ошибок ручного труда, за который бизнес, как правило, расплачивается репутацией и бюджетом. Контроль при этом становится максимально прозрачным: цифровые инструменты отслеживают процессы в реальном времени, уменьшая затраты на аудит до 30% и упрощая управление.

Главное преимущество гиперавтоматизации — системное освобождение людей от рутинных операций. Роботы не устают, не ошибаются из-за переработок — никакого человеческого фактора: процессы становятся непрерывными, стабильными и предсказуемыми по качеству.

Есть и еще один важный нюанс. В отличие от людей, роботы не зависят от изменений интерфейсов. Для них операционная система — это просто набор команд. Если алгоритм прописан корректно, он будет работать стабильно даже при изменении интерфейса — когда меняют местами кнопки, добавляют новые окна, меняют цвета и шрифты или обновляют логику навигации.

Роботы вместо людей

На первый взгляд автоматизация ведет к сокращению рабочих мест. Но парадокс в том, что чем выше уровень автоматизации процессов, тем выше потребность в компетенциях, которые невозможно передать машинам: стратегическом мышлении, управлении сложными проектами и творческом решении необычных задач. Именно сочетание знаний людей и возможностей технологий формирует новую архитектуру бизнеса.

Распространенный миф о том, что скоро «сотню бухгалтеров заменят десять ИТ-специалистов и сотня роботов», далек от реальности.  На самом деле речь не о прямом замещении персонала машинами, а о глубокой трансформации ролей и операционных моделей. Профессии не исчезают — меняются обязанности внутри них. Бухгалтеры переходят от ручного ввода данных к контролю автоматизированных процессов, операторы — к управлению чат-ботами и омниканальными сценариями, а специалисты по документообороту — к аналитике процессов.

Как бизнесу и специалистам готовиться к переменам

Гиперавтоматизация обещает компаниям ускорение процессов, экономию ресурсов и управление на новом уровне. Но путь к этому редко бывает прямым. Один из ключевых вызовов — отложенная окупаемость: автоматизация не всегда приносит мгновенный финансовый эффект. К технологическим барьерам добавляются и организационные — сотрудники, чьи функции подлежат автоматизации, не всегда готовы к переменам и иногда, сознательно или нет, сопротивляются изменениям, например, ограничивая доступ к важным данным.

Как минимизировать риски?

Ключевое условие успеха — системная работа с людьми. Автоматизацию лучше внедрять там, где люди готовы к новому, например, в отделах разработки или клиентской поддержки. В то же время бухгалтерия и операционные службы часто встречают перемены с ощутимым сопротивлением.

Важнейшую роль играют внутренние амбассадоры изменений — сотрудники, которые поддерживают трансформацию и помогают коллегам применять новые подходы к работе. 

Еще один критический фактор — не просто «не сокращать», а продуманно переквалифицировать персонал. Когда сотрудники понимают, что автоматизация видоизменяет их функции, но ни в коем случае не исключает их из процессов, беспокойство и негатив снижаются. Особенно это важно в условиях дефицита кадров: бизнесу гораздо выгоднее развивать внутренние компетенции, чем искать специалистов на рынке.

Новые роли, новые задачи

Гиперавтоматизация формирует не только новые процессы, но и новые профессиональные роли. Востребованными становятся:

• Менеджеры RPA — проектируют, внедряют и контролируют работу цифровых роботов.
• Low-code разработчики — создают автоматизированные процессы без глубоких знаний программирования;
• Аналитики данных — интерпретируют информацию, собранную цифровыми системами, и обеспечивают поддержку принятия решений.

Появляется и особый класс специалистов — гражданские разработчики. Это сотрудники, которые глубоко понимают бизнес-процессы и помогают настраивать автоматизацию без программирования. Они становятся связующим звеном между задачами бизнеса и логикой цифровых решений.

Трансформация без потерь

Самые продвинутые инициативы тормозят не технологии, а люди — их сомнения и нежелание что-то менять в работе. Организационная инерция, привычки сотрудников и неготовность менеджмента управлять масштабными изменениями — именно эти факторы часто становятся причиной того, что многие компании не доводят трансформацию до конца.

Чтобы пройти этот путь плавно и без задержек, важно начинать изменения с подразделений, которые готовы меняться, и постепенно подключать остальные. И не забывать о людях. Открытая коммуникация, вовлечение сотрудников, акцент на обучении, а не сокращениях — все это помогает снизить стресс и сопротивление, укрепляя культуру перемен.

Но главное — помнить: гиперавтоматизация не самоцель. Это инструмент переосмысления бизнес-модели и повышения организационной адаптивности. Компании, которые смотрят на автоматизацию только как на способ сэкономить, рискуют отстать от тех, кто строит вокруг технологий новые, более гибкие и устойчивые модели. Побеждают не те, кто первым внедрил робота, а те, кто сумел найти баланс между цифрой и человеком.