Создайте новое будущее с нашими решениями
Гиперавтоматизация в 2025 году: от рутинной работы к операционной системе вашего бизнеса
“
В этой статье вы узнаете о возможностях, преимуществах, технологиях и рисках гиперавтоматизации для бизнеса в 2025 году.
Основные выводы
Гиперавтоматизация объединяет искусственный интеллект, роботизированную автоматизацию процессов и передовые технологии для автоматизации сложных процессов от начала до конца. Это позволяет создавать более умные и адаптивные системы.
Основные преимущества заключаются в повышении эффективности, сокращении затрат и увеличении гибкости за счёт анализа данных. Благодаря этому компании могут быстро расти и адаптироваться к изменениям.
Автоматизация интерфейсов с помощью агентских подходов расширяет возможности автоматизации для любого программного обеспечения через команды на обычном языке. Однако для внедрения такого подхода требуется решать вопросы контроля доступа, возможности аудита и регулярного обновления моделей.
Основные преимущества заключаются в повышении эффективности, сокращении затрат и увеличении гибкости за счёт анализа данных. Благодаря этому компании могут быстро расти и адаптироваться к изменениям.
Автоматизация интерфейсов с помощью агентских подходов расширяет возможности автоматизации для любого программного обеспечения через команды на обычном языке. Однако для внедрения такого подхода требуется решать вопросы контроля доступа, возможности аудита и регулярного обновления моделей.
В нашей работе с финансовыми, розничными и государственными командами в странах Латинской Америки мы наблюдаем, как время согласования решений сокращается с дней до минут — это наглядное подтверждение того, что гиперавтоматизация уже стала реальностью. Идеи превращаются в готовые продукты быстрее, чем мы успеваем обновить презентации, потому что задачи, которые раньше считались рутинными, теперь берет на себя искусственный интеллект и цифровые помощники.
Мы согласны с тем, как описывает гиперавтоматизацию аналитическое агентство Gartner: это основанный на бизнес‑целях, последовательный подход к быстрому выявлению, анализу и автоматизации как можно большего количества бизнес‑ и ИТ-процессов. Однако, несмотря на стремление многих компаний автоматизировать все, где это возможно, мы считаем важным учитывать не только выгоды, но и риски.
Сегодня мы предлагаем подробнее рассмотреть, что такое гиперавтоматизация, как она помогает бизнесу и как развивается в 2025 году.
Мы согласны с тем, как описывает гиперавтоматизацию аналитическое агентство Gartner: это основанный на бизнес‑целях, последовательный подход к быстрому выявлению, анализу и автоматизации как можно большего количества бизнес‑ и ИТ-процессов. Однако, несмотря на стремление многих компаний автоматизировать все, где это возможно, мы считаем важным учитывать не только выгоды, но и риски.
Сегодня мы предлагаем подробнее рассмотреть, что такое гиперавтоматизация, как она помогает бизнесу и как развивается в 2025 году.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Определение гиперавтоматизации
Гиперавтоматизация — это не единое решение, а целый набор технологий, которые обычно работают вместе, чтобы автоматизировать бизнес-процессы полностью, от начала до конца.
Она сильно отличается от стандартной автоматизации благодаря интеллектуальной составляющей управляемых систем. Речь идёт не только о том, чтобы выполнять задачи быстрее, но и о том, чтобы делать это умнее — с помощью экосистемы технологий, которые способны учиться, адаптироваться и принимать решения на основе данных. Например, на производственном предприятии машины не просто повторяют одни и те же операции, а предсказывают, когда требуется обслуживание, оптимизируют рабочие процессы и постоянно взаимодействуют между собой по всей линии производства.
В 1990-х и 2000-х годах стала развиваться роботизированная автоматизация процессов, когда программные роботы получили возможность выполнять рутинные, повторяющиеся задачи по заданным правилам. Это стало настоящим прорывом для производственных линий, особенно в промышленности. Однако только в 2010-х годах концепция интеллектуальной автоматизации по-настоящему создала основу для гиперавтоматизации. Суть интеллектуальной автоматизации в том, чтобы объединять роботизированную автоматизацию с искусственным интеллектом и другими современными технологиями для более сложной автоматизации, способной учиться и выходить за пределы простых задач.
С активным развитием искусственного интеллекта в 2020-х годах гиперавтоматизация стала логичным следующим этапом развития, расширяя возможности автоматизации и способы её применения до совершенно нового уровня. Появление концепции Индустрии 4.0, растущая потребность в цифровой трансформации после пандемии COVID-19, а также постоянное стремление к повышению эффективности — всё это стало двигателем стремительного развития гиперавтоматизации. К 2025 году произошёл качественный скачок благодаря тому, что масштабные языковые модели научились читать PDF-файлы, электронные письма и скриншоты, тем самым устраняя последние ручные препятствия на пути полной автоматизации.
Ключевые технологические компоненты гиперавтоматизации
Гиперавтоматизация объединяет множество различных технологий и инструментов, которые вместе создают систему гораздо сильнее, чем каждая часть по отдельности.
Основными технологическими элементами являются:
Она сильно отличается от стандартной автоматизации благодаря интеллектуальной составляющей управляемых систем. Речь идёт не только о том, чтобы выполнять задачи быстрее, но и о том, чтобы делать это умнее — с помощью экосистемы технологий, которые способны учиться, адаптироваться и принимать решения на основе данных. Например, на производственном предприятии машины не просто повторяют одни и те же операции, а предсказывают, когда требуется обслуживание, оптимизируют рабочие процессы и постоянно взаимодействуют между собой по всей линии производства.
В 1990-х и 2000-х годах стала развиваться роботизированная автоматизация процессов, когда программные роботы получили возможность выполнять рутинные, повторяющиеся задачи по заданным правилам. Это стало настоящим прорывом для производственных линий, особенно в промышленности. Однако только в 2010-х годах концепция интеллектуальной автоматизации по-настоящему создала основу для гиперавтоматизации. Суть интеллектуальной автоматизации в том, чтобы объединять роботизированную автоматизацию с искусственным интеллектом и другими современными технологиями для более сложной автоматизации, способной учиться и выходить за пределы простых задач.
С активным развитием искусственного интеллекта в 2020-х годах гиперавтоматизация стала логичным следующим этапом развития, расширяя возможности автоматизации и способы её применения до совершенно нового уровня. Появление концепции Индустрии 4.0, растущая потребность в цифровой трансформации после пандемии COVID-19, а также постоянное стремление к повышению эффективности — всё это стало двигателем стремительного развития гиперавтоматизации. К 2025 году произошёл качественный скачок благодаря тому, что масштабные языковые модели научились читать PDF-файлы, электронные письма и скриншоты, тем самым устраняя последние ручные препятствия на пути полной автоматизации.
Ключевые технологические компоненты гиперавтоматизации
Гиперавтоматизация объединяет множество различных технологий и инструментов, которые вместе создают систему гораздо сильнее, чем каждая часть по отдельности.
Основными технологическими элементами являются:
- Искусственный интеллект и машинное обучение. Эти технологии лежат в основе гиперавтоматизации, обеспечивая системам способность учиться, прогнозировать и принимать самостоятельные решения.
- Роботизированная автоматизация процессов. Особенно важна для производственной среды, предоставляя необходимые механизмы для выполнения задач в гиперавтоматизированных процессах.
- Продвинутая аналитика. Она обеспечивает более глубокую работу с данными, помогает учиться и строить прогнозы.
- Технологии обработки естественного языка. Это направление искусственного интеллекта, позволяющее системам понимать и создавать человекопонятный текст, тем самым делая взаимодействие между людьми и машинами проще и доступнее даже для специалистов без технических навыков.
- Интеграционные платформы. Обеспечивают бесперебойную работу всех компонентов технической системы.
- Автоматизация на уровне экранов с помощью интеллектуальных агентов. Современные модели, которые могут работать с программами так же, как человек, и продолжают выполнять задачи, даже если интерфейс изменился.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
Автоматизация пользовательского интерфейса с помощью агентов – следующий шаг вперед
Автоматизация интерфейса с помощью интеллектуальных агентов позволяет искусственному интеллекту работать за компьютером так же, как это делает человек: система анализирует текущее изображение экрана с помощью моделей компьютерного зрения, определяет оптимальные дальнейшие действия с помощью языковых моделей и выполняет их — например, нажимает кнопки, вводит текст или прокручивает страницы. Например, в компьютерном режиме новой среды Copilot Studio уже возможно заполнять веб-формы или работать со старыми программами без специальных интерфейсов, а также автоматически адаптироваться, если элементы на экране переместились или появились всплывающие окна. Похожие инструменты для работы с компьютером сейчас предлагают и другие ведущие разработчики искусственного интеллекта.
Это изменение важно потому, что переводит автоматизацию из разряда строго прописанных сценариев (например, «нажать X, подождать 2 секунды») в формат агентов, действующих по инструкции. Теперь можно просто дать задание: «Войди в личный кабинет банка, проверь, оплачена ли счёт-фактура №71321, а затем внеси обновленный баланс в нашу систему учёта». Модель понимает задание, сама строит пошаговый план исполнения и выполняет его сразу в нескольких приложениях — это открывает доступ к задачам, которые раньше нельзя было автоматизировать с помощью классических решений.
При этом риски сохраняются, и при внедрении подобного подхода важно внимательно следить за следующими аспектами:
Если обеспечить грамотное управление такими вопросами, автоматизация интерфейсов с помощью агентов позволяет увеличить охват автоматизации — теперь можно управлять практически любым программным обеспечением, к которому был бы допущен обычный сотрудник, причём все действия задаются на простом языке, а не через сложные и нестабильные правила.
Это изменение важно потому, что переводит автоматизацию из разряда строго прописанных сценариев (например, «нажать X, подождать 2 секунды») в формат агентов, действующих по инструкции. Теперь можно просто дать задание: «Войди в личный кабинет банка, проверь, оплачена ли счёт-фактура №71321, а затем внеси обновленный баланс в нашу систему учёта». Модель понимает задание, сама строит пошаговый план исполнения и выполняет его сразу в нескольких приложениях — это открывает доступ к задачам, которые раньше нельзя было автоматизировать с помощью классических решений.
При этом риски сохраняются, и при внедрении подобного подхода важно внимательно следить за следующими аспектами:
- Идентификация и принцип минимальных полномочий: Агентам стоит предоставлять отдельные служебные аккаунты с доступом только к тем данным и функциям, которые необходимы для выполнения конкретных задач.
- Аудит и возможность воспроизведения: Нужно сохранять видеозапись экрана и отдельный журнал действий в формате JSON для каждого запуска.
- Стабильность работы моделей и целостность инструкций: После каждого обновления модели важно запускать повторное тестирование сценариев, чтобы выявлять возможные изменения в поведении.
Если обеспечить грамотное управление такими вопросами, автоматизация интерфейсов с помощью агентов позволяет увеличить охват автоматизации — теперь можно управлять практически любым программным обеспечением, к которому был бы допущен обычный сотрудник, причём все действия задаются на простом языке, а не через сложные и нестабильные правила.
Преимущества гиперавтоматизации для бизнеса
Благодаря возможности автоматизировать сложные процессы гиперавтоматизация открывает новые перспективы для сокращения издержек, повышения эффективности и многого другого. Полученные преимущества могут использовать организации из разных сфер — от здравоохранения и банковской сферы до ритейла и управления поставками. Рассмотрим, что гиперавтоматизация обещает бизнесу.
Рост операционной эффективности
Самое известное преимущество любых автоматизированных процессов — повышение эффективности. Автоматизируя повторяющиеся, рутинные задачи, гиперавтоматизация делает процессы компании более чёткими и быстрыми, высвобождая время и ресурсы для более стратегических направлений, где особенно важен человеческий взгляд и подход. Например, по данным одной из консалтинговых компаний, после внедрения гиперавтоматизированной системы одной торговой организации удалось сэкономить 800 часов работы на каждого аналитика.
Освобождение сотрудников от монотонных задач позволяет им сосредоточиться на более интересной и значимой работе, что улучшает продуктивность, вовлечённость и удовлетворённость.
Снижение затрат
Благодаря росту эффективности бизнес может рассчитывать на заметное сокращение операционных расходов. В зависимости от того, какие процессы были автоматизированы, сокращается вероятность дорогостоящих ошибок, вызванных человеческим фактором.
Гиперавтоматизированные системы дают большие возможности для масштабирования бизнеса. Эффективные процессы способны справляться с ростом объёмов работы, и компания может расширяться без пропорционального увеличения затрат. Поскольку новые интеллектуальные агенты могут работать с любыми программами, возможно отказаться от части серверных лицензий для старых ботов и платить только за фактическое время работы.
Гибкость и быстрая адаптация благодаря аналитике
Одно из главных отличий гиперавтоматизации от обычных автоматизированных процессов — способность учиться и приспосабливаться к изменениям. Искусственный интеллект может анализировать огромные массивы данных: рыночные тренды, запросы, внутренние бизнес-данные и многое другое. Совместно с машинным обучением и роботизированной автоматизацией становится возможной масштабная автоматизация на основе данных, что может коренным образом преобразовать бизнес-процессы.
Благодаря способности к принятию решений автоматизированные системы перестают работать «по шаблону» и могут меняться вместе с параметрами среды. Интеллектуальная система, интегрированная в структуру организации, открывает неограниченные перспективы и конкурентные преимущества, позволяя бизнесу двигаться гораздо быстрее.
Этот перечень преимуществ гиперавтоматизации для бизнеса далеко не полный: возможности практически не ограничены, и, поскольку технология находится только на начальном этапе развития, в будущем она сможет предложить ещё больше новых решений.
Рост операционной эффективности
Самое известное преимущество любых автоматизированных процессов — повышение эффективности. Автоматизируя повторяющиеся, рутинные задачи, гиперавтоматизация делает процессы компании более чёткими и быстрыми, высвобождая время и ресурсы для более стратегических направлений, где особенно важен человеческий взгляд и подход. Например, по данным одной из консалтинговых компаний, после внедрения гиперавтоматизированной системы одной торговой организации удалось сэкономить 800 часов работы на каждого аналитика.
Освобождение сотрудников от монотонных задач позволяет им сосредоточиться на более интересной и значимой работе, что улучшает продуктивность, вовлечённость и удовлетворённость.
Снижение затрат
Благодаря росту эффективности бизнес может рассчитывать на заметное сокращение операционных расходов. В зависимости от того, какие процессы были автоматизированы, сокращается вероятность дорогостоящих ошибок, вызванных человеческим фактором.
Гиперавтоматизированные системы дают большие возможности для масштабирования бизнеса. Эффективные процессы способны справляться с ростом объёмов работы, и компания может расширяться без пропорционального увеличения затрат. Поскольку новые интеллектуальные агенты могут работать с любыми программами, возможно отказаться от части серверных лицензий для старых ботов и платить только за фактическое время работы.
Гибкость и быстрая адаптация благодаря аналитике
Одно из главных отличий гиперавтоматизации от обычных автоматизированных процессов — способность учиться и приспосабливаться к изменениям. Искусственный интеллект может анализировать огромные массивы данных: рыночные тренды, запросы, внутренние бизнес-данные и многое другое. Совместно с машинным обучением и роботизированной автоматизацией становится возможной масштабная автоматизация на основе данных, что может коренным образом преобразовать бизнес-процессы.
Благодаря способности к принятию решений автоматизированные системы перестают работать «по шаблону» и могут меняться вместе с параметрами среды. Интеллектуальная система, интегрированная в структуру организации, открывает неограниченные перспективы и конкурентные преимущества, позволяя бизнесу двигаться гораздо быстрее.
Этот перечень преимуществ гиперавтоматизации для бизнеса далеко не полный: возможности практически не ограничены, и, поскольку технология находится только на начальном этапе развития, в будущем она сможет предложить ещё больше новых решений.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Что дальше?
Сейчас мы находимся только на пороге эры, которую будут определять технологии искусственного интеллекта. Ещё несколько лет назад мало кто слышал о таких инструментах, как современные языковые модели или интеллектуальные поисковые системы, но теперь они стали частью повседневной работы многих компаний и специалистов по всему миру. Потенциал гиперавтоматизации только начинает раскрываться, и если судить по темпам развития других инструментов ИИ, можно уверенно сказать, что следующий уровень автоматизации скоро станет привычным явлением для большинства организаций.
Однако, как и в случае с любой другой технологией, у гиперавтоматизации есть свои риски и недостатки. Не каждой компании подойдёт принятие решений, основанное на искусственном интеллекте, а при ошибочном внедрении могут возникнуть серьёзные проблемы. Современные интеллектуальные агенты постепенно стирают грань между традиционной автоматизацией процессов и работой с цифровыми помощниками на базе ИИ, поэтому при планировании цифровой стратегии на 2026 год важно закладывать развитие обеих направлений.
Однако, как и в случае с любой другой технологией, у гиперавтоматизации есть свои риски и недостатки. Не каждой компании подойдёт принятие решений, основанное на искусственном интеллекте, а при ошибочном внедрении могут возникнуть серьёзные проблемы. Современные интеллектуальные агенты постепенно стирают грань между традиционной автоматизацией процессов и работой с цифровыми помощниками на базе ИИ, поэтому при планировании цифровой стратегии на 2026 год важно закладывать развитие обеих направлений.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи